что видит робот сидя за партой в классе
«Эти советы помогли мне добиться тишины на уроках» — как школьный учитель справился с хаосом в классе
Приблизительное время чтения: 3 мин.
Начало моей карьеры учителя вышло не слишком вдохновляющим. Я изо всех сил старался сделать уроки яркими и интересными, но моим ученикам гораздо больше нравилось болтать друг с другом. Ор на первых уроках стоял такой, что из соседних кабинетов заглядывали возмущённый коллеги, интересовались, что это за цирк шапито. Ребята в классе сидели, как попало, рюкзаки валялись в проходах, при этом многие беседовали прямо во время урока. Среди тех, кто заглядывал в кабинет, была и завуч по учебной работе. Окинув суровым взглядом резко притихший класс, завуч пригласила меня после урока к себе. И она дала мне первый совет: «Дисциплина – превыше всего».
Урок может быть сколь угодно интересным, но что в этом проку, когда дети вас не слышат? Что же делать? С чего начать? Первый совет моей опытной коллеги был таким: «Начни с правильной посадки». Дети на уроке должны сидеть так, как это удобно учителю. Шумные компании следует рассадить так, чтобы болтуны оказались как можно дальше друг от друга, при этом следует проявить строгость и «последний шанс» давать следует далеко не всем. Никаких выкриков с места. Вопрос – поднятая рука. Но самое важное: правильная поза. Спина ровная, руки сложены на парте. Это дисциплинирует. На уроке, который вела сама завуч, дети, действительно, сидели именно так. Ровно и аккуратно.
А ещё я вспомнил свои школьные годы. Сидел ли я на уроках «правильно»? Нет. И большинство одноклассников – тоже. Ну разве что отличницы, и то не все. Может быть, как в басне «Квартет», дело не только в том, кто как сидит?
Я снова обратился за советом к опытным коллегам, и получил второй совет, самый ценный. Дети обязательно должны быть заняты. Все сорок минут урока. Готовясь к урокам, я думал в основном о том, что будут делать я. И не сильно заботился о том, чем в это время займутся дети. Думаете, достаточно просто интересно рассказывать, и они будут благоговейно внимать? Увы, в жизни всё сложнее. Молодым учителям не зря советуют писать план каждого урока, это, в самом деле, очень помогает.
И вот я пришел на урок с пачкой заданий. В среднем за время урока я стал использовать три-четыре формы работы. Домашнее задание проверили, так чтобы участвовал в этом весь класс, а не два ученика у доски. Несколько фактов в тетради записали, при этом я строю логические цепочки, чтобы ребята понимали, что за чем следует. Иллюстрации посмотрели, в этом очень помогает интерактивная доска; можно и видео включить, но не очень длинное, и после просмотра обязательно обсудить увиденное. В конце урока – небольшая письменная работа по изученному материалу. А там и звонок. И время прошло с пользой, и все при деле.
Постепенно ситуация на уроках начала меняться к лучшему. Правда, проверки у меня прибавилось. Одно дело – контрольная раз в пару недель, совсем другое – летучки почти на каждом уроке. Но если ответы типовые, проверка даже сотни листочков – дело не такое уж утомительное.
Я никогда не забывал: моя цель – научить детей, а не «занять» их, иначе легко может произойти подмена, тогда учебный процесс превращается в муштру. Приходилось мне видеть и такое…
А ещё я знаю учителей, которые вроде бы делают всё правильно. И к урокам готовятся, и детей рассаживают, и задействуют разные формы работы, но порядка – нет. Почему? Не знаю. Жизнь сложная штука, и тишина на уроке – не всегда добрый знак. Но об этом в другой раз.
Как роботы «видят» мир?
Мир сошел с ума с новостями о робототехнике, почти каждый день появляются сообщения о начинающейся революции роботов. Но насколько оправдана вся эта рекламная шумиха, ажиотаж, а иногда и страхи? Действительно ли начинается революция роботов?
В ответ можно заметить, что в некоторых областях нашей жизни мы, вероятно, увидим в ближайшее время пополнение среди роботов. Но в реальности не стоит ожидать, что в самом ближайшем будущем десятки роботов выйдут на улицы или будут бродить в наших офисах.
И одна из основных причин этого заключается в том, что роботы не имеют возможности по-настоящему видеть мир. Но прежде чем говорить о том, как роботы в будущем смогут видеть мир, сначала мы должны разобраться в том, что на самом деле подразумевает зрение.
Как мы видим?
У большинства людей есть два глаза и мы используем их для того, чтобы собирать свет, который отражается от объектов вокруг нас. Наши глаза конвертируют этот свет в электрические сигналы, которые передаются по зрительным нервам и сразу же обрабатываются нашим мозгом.
Наш мозг тем или иным образом определяет, что находится вокруг нас на основе всех этих электрических импульсов и собственного опыта. Все это создает представление о мире и позволяет ориентироваться, помогает нам подбирать вещи, позволяет распознавать друг друга в лицо и делать миллион других дел, которые мы считаем само собой разумеющимися. Вся деятельность, от сбора светового потока в наших глазах, до понимания окружающего мира – именно это обеспечивает нам возможность видеть.
Исследователи подсчитали, что для обслуживания процесса зрения используется до 50% объема нашего мозга. Почти все животные имеют глаза и могут частично видеть. При этом, большинство животных и насекомых имеют гораздо более простой, чем у людей, мозг. Но действует он хорошо.
Таким образом, некоторые формы зрения могут быть достигнуты без массивной, компьютерного уровня мощи мозга млекопитающих. Возможность видеть явно продиктована ее существенной полезностью в процессе эволюции.
Зрение роботов
Поэтому неудивительно, что многие исследователи в области робототехники прогнозируют, что если робот сможет видеть, то мы, скорее всего, на самом деле получим бум в развитии робототехники. И роботы может быть, наконец, станут настоящими помощниками человека, чего так хочется многим людям.
Как же мы научим роботов видеть? Первая часть ответа на этот вопрос очень простая. Мы используем видеокамеру, точно такую же, как в вашем смартфоне, чтобы получать постоянный поток изображений. Сама по себе технология видеокамер для роботов является серьезным объектом исследований. Но пока просто представим себе стандартную видеокамеру. Мы передаем эти изображения в компьютер, а затем есть разные варианты действий.
С 1970-х годов разработчики занимаются совершенствованием систем машинного зрения для роботов, изучают характерные черты изображений. Это могут быть линии или такие представляющие интерес точки, как углы или определенные текстуры. Программисты создают алгоритмы, чтобы находить эти характерные черты и отслеживать их кадр за кадром в видеопотоке.
Таким образом существенно сокращается объем данных из миллионов пикселей в изображении до нескольких сотен или тысяч характерных фрагментов.
В недавнем прошлом, когда вычислительные мощности были более ограниченными, это имело очень важное значение. Далее инженеры думают над тем, что робот скорее всего увидит и что он должен делать. Они создают программное обеспечение, которое будет просто распознавать шаблоны, чтобы помочь роботу понять, что находится вокруг него.
Окружающая среда
Программное обеспечение позволяет создать только базовую картину окружающей среды, в которой робот действует, или может попытаться сопоставить найденные характерные особенности с библиотекой примитивов из встроенного программного обеспечения.
В сущности, роботы запрограммированы человеком для того, чтобы увидеть вещи, которые, по мнению человека, роботу необходимо видеть. Есть много успешных примеров реализации подобных систем машинного зрения, но практически сегодня нет роботов, которые способны ориентироваться в окружающей обстановке лишь за счет машинного зрения.
Такие системы еще не достаточно надежны, чтобы гарантированно предотвратить для робота падения и столкновения в процессе перемещения. В беспилотных автомобилях, о которых в последнее время много говорят, в дополнение к системе машинного зрения используются лазеры или радары.
В последние пять-десять лет начались исследования и разработки нового поколения систем машинного зрения. Эти исследования позволили создать не запрограммированные системы, как ранее, а изучающие то, что они видят. Для роботов были разработаны системы зрения по аналогии с тем, как ученые представляют себе принципы зрения у животных. То есть они используют концепцию нейронных слоев, как в мозгу у животных. Разработчики создают структуру системы, но не закладывают алгоритм, на основе которого эта система работает. Иными словами оставляют на усмотрение робота его совершенствование.
Этот метод известен, как машинное обучение. Подобные технологии сегодня начинают внедряться благодаря тому, что стали доступны серьезные вычислительные мощности по разумной стоимости. Инвестиции в эти технологии идут в ускоренном темпе.
Коллективный разум
Значимость обучения роботов состоит еще и в том, что они могут легко обмениваться своими знаниями. Каждому роботу не придется изучать все с нуля, как новорожденному животному. Новый робот может действовать, учитывая действия и опираясь на опыт других роботов.
Один робот может узнать, как выглядит кошка и передать эти знания тысячам других роботов. Еще более существенно, когда один робот может решить сложную задачу, например, как перемещаться в определенной части города и мгновенно поделиться этим знанием со всеми остальными роботами.
Не менее важно то, что роботы, которые делятся опытом, могут также и учиться совместно. Например, каждый из тысячи роботов может наблюдать за разными кошками, делиться этими данными друг с другом через интернет. Так они могут научиться совместно классифицировать всех кошек. Это пример распределенного обучения.
Тот факт, что в будущем роботы будут способны обучаться совместно и распределенным образом, имеет глубокие последствия и, пугая одних, в то же время захватывает воображение других.
Реальная робо-революция
Сегодня есть масса применений для роботов, которые могут видеть. Не трудно найти в нашей жизни сферы, где такие роботы могут помочь.
Первые примеры использования роботов, которые могут видеть, скорее всего, будут в отраслях, которые испытывают нехватку рабочей силы, таких как сельское хозяйство, или по своей сути непривлекательны для человека и могут быть опасными. Например, поисковые работы после стихийных бедствий, эвакуация людей из опасных зон или работы в замкнутых и труднодоступных пространствах.
Порой людям трудно сохранять внимание в течение длительного периода наблюдения, что также может быть реализовано с помощью робота, который может видеть. Наши будущие домашние роботы-компаньоны будут гораздо более полезными, если они смогут нас видеть.
В одном из поселков России вместо ученика на уроки ходит робот
Робот-аватар посещает занятия вместо ученика, получившего травму позвоночника в Школе будущего в поселке Большое Исаково Калининградской области. В течение длительного времени ребенок не может сам ходить в школу.
«У нас сложилась такая ситуация: во время отдыха с семьёй ученик начальной школы сломал позвоночник, обошлось, всё восстанавливается, но полгода постельного режима – мука для мальчика, – рассказал директор Школы будущего Алексей Голубицкий изданию «Аргументы и факты. Калининград». – Занятия на дому – традиционный выход, но теряется контакт ребенка с классом. Пробовали установить вебкамеру, транслировать урок из класса – учителю трудно удерживать в голове необходимость быть постоянно в кадре, звук тоже не всегда чёткий. И придумали создать приболевшему ребенку робота-аватара: ученик дома, вместо него за партой робот, который всё видит и слышит, может говорить, выходить к доске, работать в группе учеников, перемещаться из класса в класс. А ребенок управляет роботом и общается через приложение на своём ноутбуке».
Так называемый робот телеприсутствия помогает школьникам, находящимся на длительном лечении, получать знания, не отставая от одноклассников. Интерактивный помощник сидит на уроке, передает видео- и аудиоинформацию. Школьник свободно общается через него с учителем и одноклассниками, отвечает на вопросы и выполняет задания.
«Игровой формат позволяет постоянно удерживать внимание ребёнка, вовлекать его в учебный процесс. Интерактивность сегодня – одно из ключевых направлений развития системы образования», – подчеркнул директор школы.
Доброе утро
Робот за партой. Доброе утро. Фрагмент выпуска от 25.08.2015
Код для встраивания видео
Настройки
Плеер автоматически запустится (при технической возможности), если находится в поле видимости на странице
Размер плеера будет автоматически подстроен под размеры блока на странице. Соотношение сторон — 16×9
Плеер будет проигрывать видео в плейлисте после проигрывания выбранного видео
Из-за болезни Полине трудно выходить из дома. Как раз для того, чтобы такие дети не отрывались от жизни, в школах города Радужного Владимирской области и приобрели роботов. Пока их здесь три.
«Таким детям нужна социализация, и ребята в классе учатся общаться с такими людьми, которым нужна поддержка, помощь, — отмечает директор школы № 2 города Радужного Владимирской области Татьяна Борисова. — У них робот ассоциируется с Полиной, они не видят робота, они видят ребенка и с ребенком разговаривают».
Иван Лушин из Астрахани с 11 лет прикован к инвалидному креслу. В школу не ходит. Получает задания и отправляет их педагогу. Но с этого года в школах города появилось пять роботов — теперь Ваня сможет сделать все, что делает любой его одноклассник: например, подойти к доске и отвечать на вопросы учителя.
Все, что происходит в классе, мальчик увидит на экране домашнего компьютера. С помощью клавиш сможет управлять роботом. Даже в тетрадь соседа заглянуть. «Ребенок сможет побывать на уроке физики, посмотреть демонстрацию опытов на уроке химии, побывать на факультативном курсе, на внеклассных мероприятиях, на классном часе, в актовом зале, — рассказывает директор Астраханского технического лицея Ляйля Гутман. — Возможности для таких детей широко раздвигаются».
И так пять часов, пока аккумулятор не сядет. Потом ребята идут домой, а робот — к розетке. Чтобы утром был заряд для новых открытий.
Нужна ли вашему ребенку первая парта?
Евгения Васильевна Голубева,
зам.главного врача ОПТИК СИТИ,
детский офтальмолог
Обычная просьба родителей звучит так: «Дайте нам, пожалуйста, справку, что ребенку нужна первая парта! А то у нас уже все первые парты давно заняты!»… Многие родители считают, что если их дети будут сидеть близко к доске, то они не только узнают больше, но и не будут «напрягать» глаза, а значит, сохранят хорошее зрение. Встречается и среди учителей такое заблуждение, когда детей в очках обязательно сажают на первые парты, считая, что раз зрение плохое, значит, ребенок должен сидеть близко. И тогда в классе начинается конкуренция за «место под солнцем».
Развенчиваем оба мифа!
Откуда взялись эти мифы? Конечно, от незнания. Ребенок, который хорошо видит, может сидеть на любой парте в классе, и везде ему будет хорошо видно. В течение урока он будет переводить свой взгляд от предметов расположенных близко, например, на парте, на объекты, расположенные вдалеке, тем самым тренировать свою аккомодацию (механизм, который позволяет перенастраивать зрительную систему на разные расстояния). Причем когда человек смотрит вдаль, его зрительная система отдыхает, а мышцы расслабляются. Напротив, работа на близком расстоянии требует затрат, а длительная напряженная работа вблизи ведет к перенапряжению зрения. Отсюда следует вывод: если ребенок с нормальным зрением или с дальнозоркой рефракцией постоянно сидит близко к доске, его глаза все время урока находятся в напряжении. Со временем это напряжение может перейти в близорукость. Надо сказать, что во времена СССР при миопии не торопились выписывать очки, а при их назначении острота зрения не соответствовала 100%. Поэтому и возникала необходимость посадить ребенка поближе. В современных условиях подходы к коррекции миопии изменились. Российские врачи назначают полноценную коррекцию, что позволяет ребенку хорошо видеть вдаль. Поэтому при назначении очков мы настоятельно рекомендуем не стремиться к первой парте, а позволить ребенку сесть подальше, чтобы давать возможность глазам периодически расслабляться.