机器人俱乐部项目“ GoROBO”-来自ITMO大学加速器的创业公司

GoROBO的共同所有人之一是ITMO大学机电一体化系的毕业生。 目前有两名项目员工正在接受我们硕士课程的培训。

我们将告诉您创业公司的创始人为何对教育领域感兴趣,他们如何开发该项目,他们在学生中等待的人以及准备为他们提供什么。


照片 ©来自关于ITMO大学机器人实验室的故事

教育机器人


根据美国国家机器人市场参与者协会的数据,2017年,该学科的1.5万个教育界在俄罗斯开展了业务。 他们中的许多人-即使当时都是以特许经营形式推出的,而今天-他们的人数(以及特许经营者的人数)仍在增加。 我们正在谈论全国各地开设的数百个新的教育组织。

与此同时,越来越多的学校正在为自己的机器人俱乐部购买设备,而儿童技术园, 量子馆 ,青年创造力中心和设施也开始出现。 基础设施的发展之后,该领域的专家和教师之间形成了能力 ,这意味着在儿童中普及机器人技术确实有机会。 这就是GoROBO之类的项目。

该公司的创始人之一Eldar Ikhlasov表示,他以前对教育机器人技术不感兴趣,但承认他正在考虑开始一项技术业务。 他得到儿子的帮助,他的儿子提请注意年轻创造力宫殿的一个主题圈子,然后开始参加城市比赛。

当我将长子带到Anichkov Palace机器人俱乐部时,这个主意浮现在脑海。 对我来说,帮助他学习变得很有趣,在第一年,他就已经在这个城市的年龄组中排名第二。 然后,我意识到我想教机器人技术,在和儿子一起学习一年之后,我受到创办自己的俱乐部的想法的启发。 因此我们项目的第一个俱乐部出现在了Parnassus。

-埃尔达·伊克拉索夫

如何组队


在第一批学生涌入后,Eldar遇到了问题-随着试用期的结束,他们中的大多数人离开了俱乐部。 他评估了情况,并决定投资设备-购买适合教孩子的3D打印机。 在寻找正确解决方案的过程中,Eldar会见了来自ITMO大学的工程师,培训3D打印机的开发者Stanislav Pimenov。 儿童外流的情况稳定下来,过了一会儿,埃尔达提供了斯坦尼斯拉夫作为合作伙伴的合作。

现在,GoROBO团队有十二个人,并且有几名外包员工。 创始人称该项目为“俱乐部网络”。 它包括六个主题圈子。 带孩子的课程由具有参加体育机器人比赛经验的技术大学的毕业生和期末学生进行,管理员负责组织过程和与父母的互动。 该项目的每个创始人都监督着几个俱乐部-跟踪项目的进度和质量,参与市场营销和开发。

最初,我与乐高积木设计师一起上课,后来我开始聘请老师并获得了3D打印机。 因此,我们开设了有关3D建模的主题课程,去年我们编写了有关在Scratch中编程和基于Arduino创建智能设备的课程。

-埃尔达·伊克拉索夫

GoROBO提供哪些程序?


创始人说,他们准备向最小的家伙介绍机器人技术。 同时,在进入俱乐部之前,他们并不希望新参与者有任何特殊的知识和技能。

团队提供了几种教育计划。 一种-专为5岁以下的儿童设计的两年教育。 另一种适合大一点的孩子。 对于经验最丰富的学生,俱乐部将帮助他们进行创造性活动和比赛准备。

在12月和5月,“ GoROBO”举办了针对学生的内部竞赛,并且在这一年中,它与城市和全国机器人竞赛的获胜者一起比赛。 在学校和大学学习时,此方法旨在帮助生活中不同领域的儿童。


照片 ©GoROBO项目

在俱乐部,孩子们学习机器人技术的基础知识并组装自己的小工具-例如,在3D打印机上打印的模型和基于Arduino的智能设备。 项目完成后,他们可以将设计带回家-向父母和朋友展示。

该过程中使用的软件无需付费。 这是ScratchTinkercad

怎么了


该团队分析了在不同地区和地区推出和推广俱乐部的经验,现在,该团队正在研究与潜在加盟商互动的模型,并正在准备推出自己的机器人俱乐部特许经营权。 为了与专家一起讨论和提高他们的成就,创始人决定使用ITMO University加速器

在该计划中,他们不仅有机会与邀请的专家进行交流,而且还可以与加速器上的同事进行交流。 另一位-专门的导师与团队合作,他们帮助制定了业务计划,并为项目的进一步发展制定了愿景。

我们获得了参加各种展览和论坛的绝好机会。 但是,我们希望进一步发展-例如,与与IT公司合作开发自己的儿童在线课程。 仍然-我们正在考虑用英语准备材料并进入国际市场的可能性。

同时,我们正在等待年轻工程师参加在圣彼得堡举行的课程。

-埃尔达·伊克拉索夫

PS GoROBO俱乐部从9月至5月为中学。 在每节课的最后,家长可以看到结果。 该项目计划将开发一个跟踪学生进度和远程教育的平台。

PPS资料可在我们的博客上阅读:



  • 智能听诊器是ITMO大学加速器的一项启动项目 。 呼吸系统疾病是去诊所的最常见原因之一。 Laeneco的启动团队开发了一种智能听诊器,该听诊器使用MO算法从录音中确定肺部疾病。 它的准确性已经达到83%。 本文讨论了小工具的功能及其对医生和患者的前景。

Source: https://habr.com/ru/post/zh-CN469229/


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