3 класс

Окружающий мир 3 класс контрольная работа вахрушев: Решебник по Окружающему миру 3 класс Проверочные и контрольные работы Школа 2100 Вахрушев А.А., Бурский О.В., Родыгина О.А.

Содержание

ГДЗ по Окружающему миру для 4 класса проверочные и контрольные работы Вахрушев А.А., Бурский О.В., Родыгина О.А. часть 1 ФГОС

Авторы: Вахрушев А.А., Бурский О.В., Родыгина О.А..

Издательство: Баласс 2017

Юные четвероклассники на уроках окружающего мира смогут уверенно отвечать, поднимать руку, зная, что у них кармане есть «ГДЗ по окружающему миру 4 класс Проверочные и контрольные работы Вахрушев, Бурский (Баласс)». Данная гуманитарная наука помогает детям в столь молодом возрасте сформировать правильный взгляд на мир и события, происходящие рядом. Ребята узнают основополагающие законы природы, поймут, почему надо её защищать. Научатся жить в обществе. Смогут отличать хорошее от плохого, если говорить о человеческих поступках, то есть – рассмотрят нравственную сторону жизни.

Дисциплина сочетает в себе различные разделы естествознания, наряду с общественными науками. Включает понятия и определения из курса биологии, географии, физики, химии, обществознания, правоведения, экономики, философии.

Школьная программа по окружающему миру

В этом году четвероклассники столкнутся со следующими параграфами из учебно-методического комплекта по окружающему миру:

  • знакомство со звёздным небом;
  • что представляют собой зоны арктических пустынь;
  • границы Российской Федерации.

«ГДЗ по окружающему миру 4 класс Проверочные и контрольные работы Вахрушев А.А., Бурский О.В. (Баласс)» поможет ребятам на уроках с гуманитарной дисциплиной.

Положительные качества ГДЗ по окружающему миру за 4 класс от Вахрушева

Решебник поможет справиться с практическими и теоретическими заданиями.

Нередко содержание дидактического дополнения к учебнику предлагает выполнить различные любопытные изделия и лабораторные опыты. С этим аспектом онлайн-самоучитель также «подсобит». Детально рассмотрим некоторые положительные свойства ГДЗ:

  • обретается независимость от родителей, что в столь юном возрасте чрезвычайно важно для правильного развития личностных качеств, таких как самостоятельность и уверенность в себе;
  • каждый верный ответ досконально проверен педагогами, опытными в данной научной сфере;
  • к некоторым вопросам присутствуют уточняющие смысл задания комментарии;
  • онлайн-формат придётся по душе современному школьнику в четвёртом классе, так как у него есть смартфон для быстрого доступа к полезной информации.

Главное – использовать решебник правильно. Не копировать бессмысленно содержание к себе в тетрадь, стараться работать в комплексе с пособием. Лёгкие упражнения и вопросы разбирать самостоятельно. Неподдающиеся так просто моменты из учебно-методического комплекта оставлять на переосмысление в паре с решебником.

Проверочные и контрольные работы. Окружающий мир. 2 класс. Наша планета земля. ФГОС, Вахрушев А.А. | ISBN: 978-5-85939-744-0

Вахрушев А.А.

Аннотация


Проверочные и контрольные работы к учебнику «Окружающий мир», 2-й класс («Наша планета Земля») содержат дидактический материал для проведения контроля за усвоением знаний и развитием умений и являются составной частью учебно-методического комплекта для 2-го класса по курсу «Окружающий мир». Учебник «Окружающий мир» соответствует федеральному компоненту государственного стандарта общего образования, является продолжением непрерывного курса и составной частью комплекта учебников Образовательной системы «Школа 2100».

Дополнительная информация
Регион (Город/Страна где издана): Москва
Год публикации: 2012
Тираж: 30000
Страниц: 48
Ширина издания: 205
Высота издания: 260
Язык публикации: Русский
Тип обложки: Мягкий / Полужесткий переплет
Цвета обложки: Серый
Иллюстрирована: Да
Тип иллюстраций: Чёрно-белые иллюстрации
Полный список лиц указанных в издании: Бурский О. В. Родыгина О.А.

Итоговая контрольная работа в форме интерактивного теста по окружающему миру за курс 3 класса (УМК «Школа 2100»)

Пояснительная записка

Автор: Антропова М. А., учитель начальных классов МБОУ «СОШ № 24» г. Сарапула УР

Предмет: окружающий мир

Аудитория: обучающиеся 3  класса

УМК:  «Школа 2100»

Вид ресурса: интерактивный онлайн-тест

Тема: Итоговая контрольная работа

Цель: проверка уровня усвоения изученного материала, умения применять полученные знания на практике

Задачи: 

— знать обязательный минимум (требования программы) изученного материала;

— применять полученные знания в конкретной ситуации;

— использовать законы и правила для осмысления своего опыта

Описание: 

Тест проводился в рамках дистанционного обучения с учащимися 3 класса (УМК «Школа 2100»).

В тесте используются задания с одиночным и множественным выбором ответа, задания на установление последовательности событий, задания на ввод числа. Всего 20 вопросов. Время выполнения теста – 20 минут.

  

вопросы

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

Прямая ссылка на тест: https://onlinetestpad.

com/hmtgc4t6vem7e

Для проверки ответы автоматически направляются на электронный адрес почты учителя.

Ожидаемые результаты:

— обучающиеся научатся применять знания и способы действий в изменённых условиях;

— у обучающихся проявятся познавательный интерес и  мотивация

Используемые источники:

Учебник А. А. Вахрушев, Д. Д. Данилов и др. Окружающий мир 3 класс «Обитатели Земли» (1 часть), «Моё Отечество» (2 часть)

https://findesk.ru/upload/iblock/c2e/c2e1a8119ed724730f76fd62d035ebef.jpg

https://24smi.org/public/media/resize/800x-/celebrity/2017/04/10/bKbDUnRBQECr_vladimir-sviatoslavovich.jpg

https://static.1tv.ru/uploads/photo/image/9/big/519109_big_a34624186d.jpg

http://nkf.sibgi.ru/images/semi.jpg

https://avatars.mds.yandex.net/get-pdb/1936581/c960ae21-b044-4803-ae18-dca22f154b22/s1200?webp=false

https://avatars.mds.yandex.net/get-pdb/750514/9f321955-ee1b-420f-bad4-8f2599743379/s1200?webp=false

https://avatars. mds.yandex.net/get-pdb/194708/17aca8a7-62f7-4820-b860-714e7d11894f/s1200?webp=false

▶▷▶ контрольные работы по окружающему миру 2 класс по виноградовой

▶▷▶ контрольные работы по окружающему миру 2 класс по виноградовой

контрольные работы по окружающему миру 2 класс по виноградовой — Yahoo Search Results Yahoo Web Search Sign in Mail Go to Mail» data-nosubject=»[No Subject]» data-timestamp=’short’ Help Account Info Yahoo Home Settings Home News Mail Finance Tumblr Weather Sports Messenger Settings Yahoo Search query Web Images Video News Local Answers Shopping Recipes Sports Finance Dictionary More Anytime Past day Past week Past month Anytime Get beautiful photos on every new browser window Download Окружающий мир, учебники, начальная школа allengorg/edu/natur1htm Cached Учебники по окружающему миру 1 — 4 классы, рабочие тетради, тесты по окружающему миру , проверочные и контрольные работы , рабочие программы, итоговая аттестация, дополнительная литература Контрольные работы по окружающему миру для 4 класса УМК контрольные — работы рф/okr-mir/4-klass Cached Контрольные работы составлены в соответствии с программой УМК «Начальная школа 21 века» по окружающему миру для 4 класса под редакцией НФ Виноградовой контрольные работы по окружающему миру 4 класс «Начальная pedportalnet/nachalnye-klassy/okruzhayuschiy Cached контрольные работы по окружающему миру 4 класс «Начальная школа 21 века» (Окружающий мир) Учебное пособие для учителей Контрольные Работы По Окружающему Миру 2 Класс По Виноградовой — Image Results More Контрольные Работы По Окружающему Миру 2 Класс По Виноградовой images ГДЗ по окружающему миру за 2 класс gdzmaniacom/gdz/class- 2 /okruzhajushhij_mir- 2 Cached ГДЗ по окружающему миру за 2 класс ГДЗ по окружающему миру 2 класс (проверочные и контрольные работы ) авторы: Вахрушев А А, Бурский О В, Родыгина О А Проверочные и контрольные работы по окружающему миру 3 класс pedportalnet/nachalnye-klassy/okruzhayuschiy Cached Проверочные и контрольные работы по окружающему миру 3 класс по программе «Начальная школа xxi века» Скачать 1125 КБ , 1277109doc Автор: Кузнецова Галина Александровна, 15 Ноя 2015 окружающий мир 4 класс тесты калинова контрольная работа wwwboomleru/окружающий-мир-4- класс Cached Контрольные и проверочные работы по русскому языку «Начальная школа 21 века» 2 класс , 2 полугодие Винникова Наталья Юрьевна виноградова общие контрольные 3 класс — Boomleru wwwboomleru/виноградова-общие Cached Проверочные и контрольные работы по окружающему миру 3 класс Цель: проверка умения обучающихся 3 класса применять знания полученные в процессе изучения окружающего мира для решения разнообразных задач учебного и Итоговая контрольная работа по окружающему миру за 3 класс по infourokru/itogovaya-kontrolnaya-rabota-po Cached › Тесты › Итоговая контрольная работа по окружающему миру за 3 класс по программе «Начальная школа 21 века» Итоговая контрольная работа по окружающему миру за 3 класс по программе «Начальная ГДЗ Рабочая тетрадь по окружающему миру 3 класс Виноградова (№ 1) ieurokiru/rabochaya-tetrad-po-okruzhayushhemu-miru-3 Cached Проверочные и контрольные работы по окружающему миру 3 класс Сизова (часть 2 ) Рабочая тетрадь по окружающему миру 3 класс Вахрушев (часть 1) Тест по окружающему миру во 2 классе — Педагогический портал wwwo-detstveru/forteachers/primaryschool/o-mir/ Cached Контрольный тест по окружающему миру за 1-ю четверть, УМК «Начальная школа 21 век», 2 -й класс Название : Контрольный тест по окружающему миру за 1 четверть во 2 -м классе УМК «Начальная школа 21 Promotional Results For You Free Download | Mozilla Firefox ® Web Browser wwwmozillaorg Download Firefox — the faster, smarter, easier way to browse the web and all of Yahoo 1 2 3 4 5 Next 40,700 results Settings Help Suggestions Privacy (Updated) Terms (Updated) Advertise About ads About this page Powered by Bing™

контрольные работы по окружающему миру 2 класс по виноградовой — Все результаты Тест по окружающему миру (2 класс) на тему: Тесты по 18 янв 2016 г — Проверочная работа по окружающему миру ( 2 класс , 2 четверть) 1 по окружающему миру в 4 классе по системе НФ Виноградовой , Контрольная работа по окружающему миру «Начальная школа 21 › Окружающий мир 13 мая 2018 г — материалов Контрольные работы по окружающему миру для 2 класса УМК « Начальная школа 21 века» Охватывают все темы, которые изучаются во 2 классе 2 класс , Виноградова НФ, Изд ВЕНТАНА-ГРАФ Годовая проверочная работа по окружающему миру (2 класс, УМК › Окружающий мир 10 мар 2018 г — Годовая проверочная работа по окружающему миру ( 2 класс , УМК » Начальная школа XXI века») 2 класс , Виноградова НФ, Изд ВЕНТАНА- ГРАФ Контрольная работа по окружающему миру (4 класс) 10032018 Тесты по окружающему миру УМК «Начальная школа 21 века» (2 › Начальные классы Похожие 25 янв 2016 г — по окружающему миру УМК «Начальная школа 21 века» 2 класс соблюдая правила работы (освещенность, наличие мебели и др) Проверочные работы по окружающему миру УМК «Начальная Проверочные работы по окружающему миру УМК «Начальная школа XXI века» работы по окружающему миру по системе НФ Виноградовой по УМК 2 2 класс Тема: Проверочная работа по теме: «Вода и водные жители» Контрольные работы в 3 классе Контрольная работа 1 по теме «Земля наш Окружающий мир 2 класс тетрадь №1 для проверочных работ авт работ авт Виноградова НФ по окружающему миру для 2-го класса Другие части Окружающий мир 2 класс Тетрадь №2 для проверочных работ Окружающий мир 2 класс Тетрадь для проверочных работ №1 189,00 ₽ — ‎В наличии 2 класс Тетрадь для проверочных работ №1 ФГОС» ( Виноградова НФ) в класс, 2 область образования, география предмет, окружающий мир тип материала, самостоятельные, контрольные , проверочные работы Книга: «Окружающий мир 2 класс Рабочая тетрадь для проверки › › Окружающий мир 2 класс Иллюстрации к книге Наталья Виноградова — Окружающий мир 2 класс в этом УМК нет тетрадей для контрольных работ по окружающему миру , Проверочные тесты по окружающему миру 2-4 классы — БОТАН › Учителю › Начальные классы 31 мая 2016 г — контрольная работа по окружающему миру за 3 четверть НФ Виноградова Окружающий мир Учебник 12 части 2 класс — Москва: [PDF] РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ПО ПРЕДМЕТУ «ОКРУЖАЮЩИЙ МИР» school36beluoru/docs/2pripdf Похожие Виноградова , Н Ф Окружающий мир : 2 класс : рабочая тетрадь № 1 для себя») и контрольные работы в форме теста (по одной контрольной работе в Тесты по окружающему миру для 2 класса «Начальная школа 21 31 мар 2013 г — Тесты по окружающему миру для 2 класса по УМК «Начальная школа 21 века» составлены по основным темам учебного курса Спецификация итоговой контрольной работы по окружающему Похожие итоговой контрольной работы по окружающему миру для учащихся 2 классов результатам освоения программы по окружающему миру за 2 класс НФ УМК «Начальная школа 21 века» под редакцией Виноградовой НФ Итоговая проверочная работа по окружающему миру 2 класс uchitelyacom//94149-itogovaya-proverochnaya-rabota-po-okruzhayuschemu-miru-2 М Виноградова — М: Вентана-Граф, 2016 4) Виноградова НФ Окружающий мир : 2 класс : учебник для учащихся общеобразовательных организаций: в Купить Виноградова Окружающий мир 2 класс Тетрадь для Автор: Виноградова Н Ф Окружающий мир Рабочая тетрадь часть 2 УМК: Начальная школа XXI века 2 класс Тетрадь для проверочных работ Часть 1 ФГОС Виноградова Окружающий мир Тетрадь для контрольных работ Виноградова Н, Рыдзе Оксана | “Окружающий мир” как учебный nsc1septemberru/view_articlephp?ID=200702401 Похожие ВИНОГРАДОВА Наталья Федоровна, РЫДЗЕ Оксана Анатольевна “ Окружающий мир ” как учебный предмет в начальной школе: Контрольная работа № 2 Такие работы хорошо предлагать в третьем, но не в первом классе Окружающий мир — Контрольные, Тесты — ЗАВУЧинфо wwwzavuchru/methodlib/318/ Похожие олимпиада по окружающему миру и экологии для 2 класса Самостоятельная работа по окружающему миру по теме: «Про тебя Что умеет человек» (1 Тест по окружающему миру во 2 классе — Педагогический портал Похожие 27 нояб 2012 г — Контрольный тест по окружающему миру во 2-м классе (УМК «Начальная школа потому что обычная контрольная работа оценивает конечный Н Ф Виноградова Окружающий мир Учебник 12 части 2 класс Картинки по запросу контрольные работы по окружающему миру 2 класс по виноградовой «cl»:15,»id»:»LRjCqfZOsnSqiM:»,»ml»:»600″:»bh»:90,»bw»:54,»oh»:800,»ou»:» «,»ow»:582,»pt»:»imglabirintru/images/comments_pic/1331/1_705d666″,»rh»:»labirintru»,»rid»:»2fi8hN_o6CBTtM»,»rt»:0,»ru»:» «,»sc»:1,»st»:»Лабиринт»,»th»:98,»tu»:» \u003dtbn:ANd9GcQfNMB-MH7C2zFspcjHml4LOPdInQdDKhA6LUjb2Ru2_KVI5BpcwzaS-Z4″,»tw»:71 «id»:»aYoEdW9nseeyfM:»,»ml»:»600″:»bh»:90,»bw»:63,»oh»:400,»ou»:» \u003d20121024234224″,»ow»:284,»pt»:»cv01twirpxnet/0958/0958635jpg?t\u003d20121024234224″,»rh»:»twirpxcom»,»rid»:»t35GXz4ofACyCM»,»rt»:0,»ru»:» «,»sc»:1,»st»:»Все для студента»,»th»:99,»tu»:» \u003dtbn:ANd9GcTmimaI5TatqKFsf8ft5D46-h92sfSE5eK6jS0A3GjMu8-IluSaCKUdag»,»tw»:70 «id»:»GvcpVnZq4PukMM:»,»ml»:»600″:»bh»:90,»bw»:57,»oh»:340,»ou»:» «,»ow»:220,»pt»:»img2labirintru/books/431492/bigjpg»,»rh»:»labirintru»,»rid»:»pRbEy6—iEFHIM»,»rt»:0,»ru»:» «,»sc»:1,»st»:»Лабиринт»,»th»:104,»tu»:» \u003dtbn:ANd9GcRRxuGHgPNfboDiKZQCIP5Nr4s1tTIn2HJpsLkbsVak6G-C0mBFlrYozA»,»tw»:67 «cr»:3,»id»:»uZRkgobLuSfj-M:»,»ml»:»600″:»bh»:90,»bw»:66,»oh»:260,»ou»:» «,»ow»:200,»pt»:»staticmy-shopru/product/2/240/2395144jpg»,»rh»:»my-shopru»,»rid»:»tIql7Zpj5HpufM»,»rt»:0,»ru»:» «,»sc»:1,»st»:»My-shopru»,»th»:95,»tu»:» \u003dtbn:ANd9GcSocnOdkWSbVt7FZUIy8tCZFiZTJmIema0_JlyAe5QlmcVd3OKSAJGVGg»,»tw»:73 «id»:»2yxxcBIeHxWmVM:»,»ml»:»600″:»bh»:90,»bw»:66,»oh»:934,»ou»:» «,»ow»:700,»pt»:»gdzlolbiz/gdzimg/2klass/okruzhayushhij-mir/vahrus»,»rh»:»gdzlolbiz»,»rid»:»QOeupZ75nV7s5M»,»rt»:0,»ru»:» «,»sc»:1,»st»:»ГДЗ ЛОЛ»,»th»:96,»tu»:» \u003dtbn:ANd9GcTrrThwsud9xnj8OZlJQssdBoPM_qq12BBKoJ1kAUKNoSVCeeo2jAI6t78″,»tw»:72 «cb»:9,»cl»:9,»cr»:9,»ct»:6,»id»:»S_yNVmm4PFOSQM:»,»ml»:»600″:»bh»:90,»bw»:57,»oh»:1595,»ou»:» «,»ow»:1241,»pt»:»cdnrosuchebnikru/v2/VEN000000000436780/PDF/VEN00″,»rh»:»rosuchebnikru»,»rid»:»hhDGXgZgX_YY2M»,»rt»:0,»ru»:» «,»sc»:1,»th»:94,»tu»:» \u003dtbn:ANd9GcSAesKmuytbOy8DRpmYJOFeFLJmJ40l4zK7mbDl-UIP3J7xaSSH8lW_Sw»,»tw»:73 «id»:»FcUcQ2-Q106wWM:»,»ml»:»600″:»bh»:90,»bw»:65,»oh»:951,»ou»:» «,»ow»:700,»pt»:»gdzlolbiz/gdzimg/2klass/okruzhayushhij-mir/vahrus»,»rh»:»gdzlolbiz»,»rid»:»QOeupZ75nV7s5M»,»rt»:0,»ru»:» «,»sc»:1,»st»:»ГДЗ ЛОЛ»,»th»:97,»tu»:» \u003dtbn:ANd9GcRJPYFTdL7I6BpeUjjFS6ToYchkFIE9MrjmrvIWtALDo8RrCOwuQFF2eg»,»tw»:72 «id»:»VGR29ji5UdNK-M:»,»ml»:»600″:»bh»:90,»bw»:67,»oh»:531,»ou»:» «,»ow»:400,»pt»:»nsc1septemberru/2007/24/5gif»,»rh»:»nsc1septemberru»,»rid»:»BysuXCZNqgykNM»,»rt»:0,»ru»:» \u003d200702401″,»sc»:1,»st»:»Журнал «Начальная школа — Первое сентября»,»th»:96,»tu»:» \u003dtbn:ANd9GcRq76u2N27d4vVlUyB8XJoTprY5bvzCzo1ezf2XZt9IX9BIzaY3ITP99O4″,»tw»:72 «id»:»QLsSQKFjb6edPM:»,»ml»:»600″:»bh»:90,»bw»:73,»oh»:881,»ou»:» «,»ow»:700,»pt»:»gdzlolbiz/gdzimg/2klass/okruzhayushhij-mir/vahrus»,»rh»:»gdzlolbiz»,»rid»:»QOeupZ75nV7s5M»,»rt»:0,»ru»:» «,»sc»:1,»st»:»ГДЗ ЛОЛ»,»th»:94,»tu»:» \u003dtbn:ANd9GcTXikVpUliGB8BQaQNV5k-FF4tW-MtOkcYnBFiuPH8F-RBqYO-ROWd6jJk»,»tw»:74 Другие картинки по запросу «контрольные работы по окружающему миру 2 класс по виноградовой» Жалоба отправлена Пожаловаться на картинки Благодарим за замечания Пожаловаться на другую картинку Пожаловаться на содержание картинки Отмена Пожаловаться Все результаты 2 класс Виноградова Окружающий мир Тетрадь для проверочных ambookvoru//vinogradova-okruzhajuzchij-mir-2-klass-tetrad-dlja-proverochnyh-ra В интернет-магазине Книжная гавань вы можете купить 2 класс Виноградова Окружающий мир Тетрадь для проверочных работ в двух частях Часть 1 административные контрольные работы по окружающему миру 4 esareunioncom//administrativnye-kontrolnye-raboty-po-okruzhaiushchemu-miru-4 административные контрольные работы по окружающему миру 4 класс НФ Виноградовой Гдз решебник Окружающий мир , Контрольные и учащихся 4 класс Окружающий мир Итоговая контрольная работа № 2 за Похожие 4 Контрольные работы по окружающему миру 2 класс [PDF] — Все › › Контрольные работы, PГР, решения задач 2008 г — 15 страниц Контрольные работы по окружающему миру во 2 классе по УМК Школа России АА Плешаков : За III четверть 2 варианта ответы Не найдено: виноградовой Проверочная тестовая работа по предмету «Окружающий мир 24 июл 2017 г — Итоговая проверочная работа за курс 1- 2 класса Виноградова НФ Окружающий мир : 2 класс : рабочая тетрадь для учащихся Итоговый контрольный тест окружающий мир 2 класс виноградова Итоговый контрольный тест окружающий мир 2 класс виноградова часть Решение задачи по математике 5 класс бунимович 2017 2017 год за 2 Окружающий мир 2 класс Тетрадь для проверочных работ — Ozon › › Начальная школа XXI века Окружающий мир 2 класс Тетрадь для проверочных работ №1 Поделиться мир 2 класс Тетрадь №1 для проверочных работ Н Ф Виноградова [DOC] ОКРУЖАЮЩИЙ МИР 2 класс novvolsk-sennoi2edusiteru/DswMedia/programmaokrmir2kldoc Похожие по окружающему миру 2 класс Принцип экологизации определяется социальной значимостью решения задачи экологического образования младших ГДЗ по окружающему миру 2 класс Вахрушев (проверочные и ГДЗ Окружающий мир 2 класс Вахрушев (проверочные и контрольные Наше пособие с онлайн ГДЗ на тетрадь проверочных и контрольных работ окружающего мира Окружающий мир 2 класс Виноградова (рабочая тетрадь) окружающий мир 2 класс виноградова итоговая контрольная окружающий мир 2 класс виноградова итоговая контрольная работа по Download Link: [DOC] Итоговая контрольная работа wwwnagolensoshnarodru/document/programm/rp_okrmir1-4_vinogrdocx Похожие В 2ч – 5е издание, — М: Просвещение, 2011», учебной предметной программы « Окружающий мир : программа: 1-4 классы /Н Ф Виноградова – 2 -е изд Начальная школа XXI в Окружающий мир 1-4 класс wwwsh28nvkzru/new/indexphp?option=com_contentview 28 февр 2015 г — РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ПО ОКРУЖАЮЩЕМУ МИРУ 1-4 КЛАСС и с учётом авторской программы НФ Виноградовой « Окружающий мир » Контрольная работа используется при фронтальном текущем или Оценка « 2 » ставится ученику, если он обнаруживает незнание большей части Окружающий мир: 2 класс: комплект рабочих тетрадей ((№1, №2 › › 2 класс › Окружающий мир Рабочая тетрадь является дополнением к учебнику « Окружающий мир 2 класс » (авт Виноградова НФ) и предназначена для индивидуальной работы [DOC] Окружающий мир — Айдарская средняя общеобразовательная wwwrovaidarnarodru/document/rab_programm/rp_nach/mir1_4docx Виноградова НФ, Окружающий мир : 2 класс : учебник для учащихся общеобразовательных 1, Контрольная работа , по теме « Ты и твоё здоровье» 2 Окружающий мир 2 класс проверочные работы виноградова скачать mo-kurahru//okruzhayushchiy-mir-2-klass-proverochnye-raboty-vinogradova-skacha 21 июл 2018 г — Окружающий мир 2 класс проверочные работы виноградова скачать Контрольная работа по физре 2012 за 7 онлайн или скачать [PDF] рабочая программа — Электронное образование в Республике (4)pdf окружающего мира во 2 классе отводится 68 часов в год, изучение основ В связи с этим основные задачи , стоящие перед учителем во втором классе Виноградова НФ Окружающий мир : 2 класс : Учебник для учащихся Оценка знаний учащихся — Начальные классы — Сообщество pedsovetsu › › Начальные классы › Оценка знаний учащихся Похожие Программа НФ Виноградовой «Начальная школа XXI века», 3 класс 2 класс Зобнина Ирина Евгеньевна Тесты по познанию мира 2 класс : по различным Итоговая контрольная работа по окружающему миру в 4 классе [DOC] ОКРУЖАЮЩИЙ МИР 2 класс ungerovka60okisru/file/ungerovka60/okm2doc Похожие Виноградова Н Ф Окружающий мир 2 класс , учебник в 2-х частях 4-е издание дораб Также включены 1 входная контрольная работа и 2 итоговых ГДЗ по окружающему миру 2 класс рабочая тетрадь Виноградова › Биология/Окр мир › 2 класс Решебник по окружающему миру за 2 класс авторы Виноградова Основные проблемы вызывает работа с предметными тетрадями- практикумами, Тесты по начальным классам Похожие Тест по окружающему миру 3 класс «Разнообразие животного мира» Тест на Сборник тестов по познанию мира для 1- 2 классов 12022017 Носик Анна Контрольная работа по русскому языку 3 четверть В контрольногй [PDF] IV Контрольно-измерительные материалы Предмет Класс wwwgimn10ru//kimy_okruzhayushchiy_mir_nachalnaya_shkola_21_veka_1_4_k 2 класс 1 Окружающий мир 2 класс Тетрадь для проверочных работ Комплект в 2 частях Виноградова Н Ф 3 класс 1 Окружающий мир 3 класс Тетрадь для проверочных Итоговая контрольная работа 1 Какое время года Рабочая программа по окружающему миру УМК «Начальная школа 29 янв 2018 г — Виноградова Категория: Окружающий мир : 2 класс : учебник для учащихся воспринимать текст с учетом поставленной задачи ; итоговая контрольная работа по окружающему миру 2 класс по zysuugydyqbid/1674php ГДЗ Проверочные и контрольные работы по окружающему миру 2 класс Н Ф УМК «Начальная школа 21 века» под редакцией Виноградовой НФ з/п [PDF] «Школа ХХ1 века» — 3 класс aneksspbru/files/publikacii/Petr/ProkoshevaVP_KIM_okr_mirpdf Похожие «Школа ХХ1 века» — 3 класс Входная контрольная работа по окружающему миру I вариант 1 Запиши 2 Запиши два объекта неживой природы: « Начальная школа ХХ1 века» — окружающий мир – 3 класс Проверочная работа Окружающий мир 2 класс ответы на ЛОЛ КЕК — ГДЗ ЛОЛ КЕК gdzkekorg/category/2-klass/okruzhayushhij-mir-2 Готовые домашние ответы 2 класса по предмету окружающий мир Окружающий мир 2 класс Вахрушев (проверочные и контрольные работы ) Проверочные и Окружающий мир 2 класс Виноградова (рабочая тетрадь) [PDF] Рабочая программа по окружающему миру 2 класс УМК school38org/docs/rp2018/rp214pdf На уроках окружающего мира решаются следующие задачи духовно- школа XXI века» (руководитель проекта Н Ф Виноградова ), входящий в [DOC] Окружающий мир» 1-4 классы («Начальная школа 21 века») (doc) stosh21narodru/fs/rp/11doc Похожие автор: ЕП Назарова — ‎ Цитируется: 1 — ‎ Похожие статьи Ч 1, 2 / Н Ф Виноградова –4-е изд, дораб Окружающий мир : 2 класс : рабочая тетрадь для учащихся общеобразовательных Формами итогового контроля являются: контрольная работа , итоговая комплексная контрольная итоговая контрольная работа виноградова по окружающему миру yvigyalumymen/itogovaya-kontrolnaya-rabota-vinogradova-po-okruzhayuschemu- 31 мая 2018 г — Profile yvigyalumymen Author:yvigyalumymen итоговая контрольная работа виноградова по окружающему миру 2 класс Итоговая контрольная работа по окружающему миру 2 класс за 1 Похожие Итоговая контрольная работа по окружающему миру 2 класс за 1 четверть 3 четверть 2 класс УМК Гармония · Виноградова Наталия Владимировна Окружающий мир — аннотация к рабочей программе УМК school683ru/okruzhayushhiy-mir-annotaciya-k-rabochey/ Виноградова НФ Окружающий мир 1 класс Учебник в 2 -х частях– М: Вентана – ЗАДАЧИ : способствовать формированию представлений о природе, [DOC] Окружающий мир — МБОУ «СОШ «Патриот» с кадетскими классами kadetsc64ucozru/2_b-v-g-kl_okruzhajushhijdoc НФ Виноградова Окружающий мир в 2-х частях Количество уроков с использованием ИКТ 40% Контрольные работы 2 Окружающий мир: 2 класс : Рабочая программа и технологические карты уроков по учебнику Окружающий мир рабочая программаdoc — Рабочая программа по Рабочая программа по окружающему миру ( 2 класс ) Просмотр файла: Контрольные работы Виноградова Н Ф Окружающий мир : 1 – 2 классы: Окружающий мир 2 класс тетрадь для проверочных работ Купить тетрадь для проверочных работ по окружающему миру 2 класс , Виноградова , цены низкие Заказать проверочные работы ОКМ 2 класс Пояснения к фильтрации результатов В ответ на жалобу, поданную в соответствии с Законом США «Об авторском праве в цифровую эпоху», мы удалили некоторые результаты (1) с этой страницы Вы можете ознакомиться с жалобой на сайте LumenDatabaseorg Вместе с контрольные работы по окружающему миру 2 класс по виноградовой часто ищут тесты по окружающему миру 2 класс виноградова проверочные работы по окружающему миру 2 класс 21 век проверочные работы по окружающему миру 2 класс виноградова проверочные работы по окружающему миру 2 класс виноградова скачать тетрадь для контрольных работ по окружающему миру 2 класс виноградова итоговый тест по окружающему миру 2 класс школа 21 века итоговая контрольная работа по окружающему миру 2 класс виноградова тетрадь для проверочных работ по окружающему миру 2 класс виноградова скачать Навигация по страницам 1 2 Следующая Ссылки в нижнем колонтитуле Россия — Подробнее… Справка Отправить отзыв Конфиденциальность Условия Аккаунт Поиск Карты YouTube Play Новости Почта Контакты Диск Календарь Google+ Переводчик Фото Ещё Документы Blogger Hangouts Google Keep Подборки Другие сервисы Google

ГДЗ по окружающему миру 3 класс рабочая тетрадь Вахрушев

Авторы: А. А. Вахрушев, О. В. Бурский, А. С. Раутиан

Издательство: Баласс

Тип книги: Рабочая тетрадь

ГДЗ рабочая тетрадь Окружающий мир. Обитатели Земли. 3 класс. ФГОС. А. А. Вахрушева, О. В. Бурского, А. С. Раутиана. Издательство Баласс. Серия Образовательная система Школа 2100. Состоит из двух частей (1 часть – 64 страницы, 2 часть – 64 страницы).

ГДЗ рабочая тетрадь погрузит ребят в интереснейший мир нашей планеты, растений и животных, полезных ископаемых. Пособие содержит множество упражнений, позволяющих ученикам сформировать особый тип поведения, основанный на бережном отношении к природе, любви к окружающим людям и своей семье. Третьеклассники подробно изучат различные типы экосистем, проведут ряд практических работ. Они смогут назвать характерных представителей луга и леса, провести разграничение разрушителей, производителей и потребителей, что позволит дать более развернутую характеристику природному сообществу. Тетрадь содержит большое количество занимательных заданий творческого характера, например, прохождение лабиринта, решение ребуса и кроссворда, подчеркивание верного ответа, которые сыграют немаловажную роль в поддержании увлечённости юных школьников к предмету.

ЯГДЗ представляет решебник ГДЗ, который дополнит учебно–методический комплект по дисциплине Окружающего мира и поможет вовремя найти ошибки в домашней работе, устранить их и разобраться с причинами, приведшими к неточным ответам.

Часть 1

Тема 1. Тела и вещества
Тема 2. Из чего состоит вещество
Тема 3. Что такое энергия
Тема 4. Превращение энергии
Учемся понимать текст
Тема 5. Где обитают живые организмы
Тема 6. Большой круговорот веществ
Тема 7. Живые участники круговорота веществ
Тема 8. Обмен веществ в организме
Учемся понимать текст
Тема 9. Как живые организмы запасают энергию солнца
Тема 10. Жизнь экосистемы
Тема 11. Почва — важнейшая часть экосистемы
Тема 12. Экосистема озера
Тема 13. Экосистема болота
Учемся понимать текст
Тема 14. Экосистема луга
Тема 15. Лесные производители
Тема 16. Потребители и разрушители лесной экосистемы
Тема 17. Экосистема поля
Тема 18. Аквариум — маленькая искусственная экосистема

Проверяем умение понимать текст


А. Учимся понимать текст и находить факты
Б. Учимся понимать текст, сравнивать информацию и делать выводы
В. Учимся понимать главную мысль текста
Проверь себя

Тема 19. Растения-производители

Проверяем умение понимать текст

А. Учимся понимать текст и находить факты
Б. Учимся понимать текст, сравнивать информацию и делать выводы
В. Учимся понимать главную мысль текста

Тема 20. Животные маленькие и большие
Тема 21. Маленькие рыцари
Тема 22. Первый шаг из моря на сушу
Тема 23. На суше — как дома
Тема 24. Пернатые изобретатели
Тема 25. Наши братья
Тема 26. Осторожно: животные

Проверяем умение понимать текст

I вариант

А. Учимся понимать текст и находить факты
Б. Учимся понимать текст, сравнивать информацию и делать выводы
В. Учимся понимать главную мысль текста

II вариант

А. Учимся понимать текст и находить факты
Б. Учимся понимать текст, сравнивать информацию и делать выводы
В. Учимся понимать главную мысль текста

Тема 27. Прирождённые разрушители
Тема 28. Как нам жить в дружбе с природой
Проверь себя

Часть 2

Тема 1. Живая связь времён
Тема 2. Как люди считают время
Тема 3. С чего начинается Родина
Тема 4. Память о прошлом
Тема 5. Когда на Руси появилось государство
Тема 6. Золотые ворота в Древнюю Русь
Тема 7. За землю русскую!
Тема 8. Слово о погибели русской земли
Река времени российской истории. Московское государство
Тема 9. От Древней Руси к единой России
Тема 10. Земля и люди московского государства
Тема 11. Москва Златоглавая
Тема 12. Хуже грозного царя только междуцарствие
Повторительно-обобщающий урок 1 (темы 1-12)
Река времени российской истории. Российская империя-Повторительно
Тема 13. Пётр Великий
Тема 14. Власть и народ российской империи
Тема 15. Как Россия у Европы училась
Тема 16. Гроза двенадцатого года
Тема 17. Император-освободитель
Река времени российской истории. Советская Россия и СССР
Тема 18. Россия в огне
Тема 19. К светлому будущему
Тема 20. Вставай, страна огромная
Тема 21. Через тернии к звёздам
Тема 22. Я — гражданин России
Тема 23. Власть народа
Тема 24. Кто в государстве самый главный
Тема 25. Народы России
Тема 26. Наш общий Дом
Тема 27. Как нам жить
Повторительно-обобщающий урок 2 (по курсу Моё Отечество)
Проверь себя
Приложение 2. Реши кроссворд

Gale Apps — Технические трудности

Технические трудности

Приложение, к которому вы пытаетесь получить доступ, в настоящее время недоступно. Приносим свои извинения за доставленные неудобства. Повторите попытку через несколько секунд.

Если проблемы с доступом сохраняются, обратитесь за помощью в наш отдел технической поддержки по телефону 1-800-877-4253. Еще раз спасибо, что выбрали Gale, обучающую компанию Cengage.

org.springframework.remoting.RemoteAccessException: невозможно получить доступ к удаленной службе [[email protected]]; вложенным исключением является Ice.UnknownException unknown = «java.lang.IndexOutOfBoundsException: индекс 0 выходит за границы для длины 0 в java.base/jdk.internal.util.Preconditions.outOfBounds(Preconditions.ява: 64) в java.base/jdk.internal.util.Preconditions.outOfBoundsCheckIndex(Preconditions.java:70) в java.base/jdk.internal.util.Preconditions.checkIndex(Preconditions.java:248) в java.base/java.util.Objects.checkIndex(Objects.java:372) в java.base/java.util.ArrayList.get(ArrayList.java:458) на com.gale.blis.data.subscription.dao.LazyUserSessionDataLoaderStoredProcedure. populateSessionProperties(LazyUserSessionDataLoaderStoredProcedure.ява: 60) в com.gale.blis.data.subscription.dao.LazyUserSessionDataLoaderStoredProcedure.reQuery(LazyUserSessionDataLoaderStoredProcedure.java:53) в com.gale.blis.data.model.session.UserGroupEntitlementsManager.reinitializeUserGroupEntitlements(UserGroupEntitlementsManager.java:30) в com.gale.blis.data.model.session.UserGroupSessionManager.getUserGroupEntitlements(UserGroupSessionManager.java:17) на com.gale.blis.api.authorize.contentmodulefetchers.CrossSearchProductContentModuleFetcher.getProductSubscriptionCriteria(CrossSearchProductContentModuleFetcher.java:244) на com.gale.blis.api.authorize.contentmodulefetchers.CrossSearchProductContentModuleFetcher.getSubscribedCrossSearchProductsForUser(CrossSearchProductContentModuleFetcher.java:71) на com.gale.blis.api.authorize.contentmodulefetchers.CrossSearchProductContentModuleFetcher.getAvailableContentModulesForProduct(CrossSearchProductContentModuleFetcher. java:52) в ком.gale.blis.api.authorize.strategy.productentry.strategy.AbstractProductEntryAuthorizer.getContentModules(AbstractProductEntryAuthorizer.java:130) на com.gale.blis.api.authorize.strategy.productentry.strategy.CrossSearchProductEntryAuthorizer.isAuthorized(CrossSearchProductEntryAuthorizer.java:82) на com.gale.blis.api.authorize.strategy.productentry.strategy.CrossSearchProductEntryAuthorizer.authorizeProductEntry(CrossSearchProductEntryAuthorizer.java:44) в ком.gale.blis.api.authorize.strategy.ProductEntryAuthorizer.authorize(ProductEntryAuthorizer.java:31) в com.gale.blis.api.BLISAuthorizationServiceImpl.authorize_aroundBody0(BLISAuthorizationServiceImpl.java:57) на com.gale.blis.api.BLISAuthorizationServiceImpl.authorize_aroundBody1$advice(BLISAuthorizationServiceImpl.java:61) на com.gale.blis.api.BLISAuthorizationServiceImpl.authorize(BLISAuthorizationServiceImpl.java:1) на com. gale.blis.auth._AuthorizationServiceDisp._iceD_authorize(_AuthorizationServiceDisp.java:141) в com.gale.blis.auth._AuthorizationServiceDisp._iceDispatch(_AuthorizationServiceDisp.java:359) в IceInternal.Incoming.invoke(Incoming.java:209) в Ice.ConnectionI.invokeAll(ConnectionI.java:2800) в Ice.ConnectionI.dispatch(ConnectionI.java:1385) в Ice.ConnectionI.message(ConnectionI.java:1296) в IceInternal.ThreadPool.запустить (ThreadPool.java: 396) в IceInternal.ThreadPool.access$500(ThreadPool.java:7) в IceInternal.ThreadPool$EventHandlerThread.run(ThreadPool.java:765) в java.base/java.lang.Thread.run(Thread.java:834) » org.springframework.remoting.ice.IceClientInterceptor.convertIceAccessException(IceClientInterceptor.java:365) org.springframework.remoting.ice.IceClientInterceptor.вызывать (IceClientInterceptor. java:327) org.springframework.remoting.ice.MonitoringIceProxyFactoryBean.invoke(MonitoringIceProxyFactoryBean.java:71) org.springframework.aop.framework.ReflectiveMethodInvocation.proceed(ReflectiveMethodInvocation.java:186) org.springframework.aop.framework.JdkDynamicAopProxy.invoke(JdkDynamicAopProxy.java:212) com.sun.proxy.$Proxy130.authorize(Неизвестный источник) ком.gale.auth.service.BlisService.getAuthorizationResponse(BlisService.java:61) com.gale.apps.service.impl.MetadataResolverService.resolveMetadata(MetadataResolverService.java:65) com.gale.apps.controllers.DiscoveryController.resolveDocument(DiscoveryController.java:57) com.gale.apps.controllers.DocumentController.redirectToDocument(DocumentController.java:22) jdk.internal.reflect.GeneratedMethodAccessor229.invoke (неизвестный источник) Ява.base/jdk.internal.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) java.base/java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:566) org.springframework. web.method.support.InvocableHandlerMethod.doInvoke(InvocableHandlerMethod.java:215) org.springframework.web.method.support.InvocableHandlerMethod.invokeForRequest(InvocableHandlerMethod.java:142) org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.ServletInvocableHandlerMethod.invokeAndHandle(ServletInvocableHandlerMethod.java:102) org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.RequestMappingHandlerAdapter.invokeHandlerMethod (RequestMappingHandlerAdapter.java:895) org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.RequestMappingHandlerAdapter.handleInternal (RequestMappingHandlerAdapter.java:800) org.springframework.web.servlet.mvc.method.AbstractHandlerMethodAdapter.дескриптор (AbstractHandlerMethodAdapter.java:87) org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet.doDispatch(DispatcherServlet.java:1038) org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet.doService(DispatcherServlet.java:942) org.springframework.web.servlet.FrameworkServlet.processRequest(FrameworkServlet. java:998) org.springframework.web.servlet.FrameworkServlet.doGet(FrameworkServlet.java:890) javax.servlet.http.HttpServlet.service(HttpServlet.java:626) org.springframework.web.servlet.FrameworkServlet.service(FrameworkServlet.java:875) javax.servlet.http.HttpServlet.service(HttpServlet.java:733) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:227) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:162) орг.apache.tomcat.websocket.server.WsFilter.doFilter(WsFilter.java:53) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:189) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:162) org.apache.catalina.filters.HttpHeaderSecurityFilter.doFilter(HttpHeaderSecurityFilter.java:126) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.ява: 189) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain. java:162) org.springframework.web.servlet.resource.ResourceUrlEncodingFilter.doFilter(ResourceUrlEncodingFilter.java:63) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:189) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:162) орг.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter(OncePerRequestFilter.java:101) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:189) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:162) org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter(OncePerRequestFilter.java:101) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.внутреннийDoFilter(ApplicationFilterChain.java:189) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:162) org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter(OncePerRequestFilter.java:101) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain. internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:189) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.ява: 162) org.springframework.boot.web.servlet.support.ErrorPageFilter.doFilter(ErrorPageFilter.java:130) org.springframework.boot.web.servlet.support.ErrorPageFilter.access$000(ErrorPageFilter.java:66) org.springframework.boot.web.servlet.support.ErrorPageFilter$1.doFilterInternal(ErrorPageFilter.java:105) org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter(OncePerRequestFilter.java:107) орг.springframework.boot.web.servlet.support.ErrorPageFilter.doFilter(ErrorPageFilter.java:123) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:189) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:162) org.springframework.boot.actuate.web.trace.servlet.HttpTraceFilter.doFilterInternal(HttpTraceFilter.java:90) org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter(OncePerRequestFilter. java:107) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:189) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:162) org.springframework.web.filter.RequestContextFilter.doFilterInternal (RequestContextFilter.java: 99) org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter(OncePerRequestFilter.java:107) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:189) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:162) org.springframework.web.filter.FormContentFilter.doFilterInternal (FormContentFilter.java:92) org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter(OncePerRequestFilter.java:107) орг.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:189) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:162) org.springframework.web.filter.HiddenHttpMethodFilter. doFilterInternal (HiddenHttpMethodFilter.java:93) org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter(OncePerRequestFilter.java:107) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.внутреннийDoFilter(ApplicationFilterChain.java:189) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:162) org.springframework.boot.actuate.metrics.web.servlet.WebMvcMetricsFilter.filterAndRecordMetrics(WebMvcMetricsFilter.java:154) org.springframework.boot.actuate.metrics.web.servlet.WebMvcMetricsFilter.filterAndRecordMetrics(WebMvcMetricsFilter.java:122) org.springframework.boot.actuate.metrics.web.servlet.WebMvcMetricsFilter.doFilterInternal(WebMvcMetricsFilter.java:107) org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter(OncePerRequestFilter.java:107) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:189) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:162) org.springframework. web.filter.CharacterEncodingFilter.doFilterInternal (CharacterEncodingFilter.java:200) org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter(OncePerRequestFilter.java:107) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:189) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:162) org.apache.catalina.core.StandardWrapperValve.invoke(StandardWrapperValve.ява: 202) org.apache.catalina.core.StandardContextValve.invoke(StandardContextValve.java:97) org.apache.catalina.authenticator.AuthenticatorBase.invoke(AuthenticatorBase.java:542) org.apache.catalina.core.StandardHostValve.invoke(StandardHostValve.java:143) org.apache.catalina.valves.ErrorReportValve.invoke(ErrorReportValve.java:92) org.apache.catalina.valves.AbstractAccessLogValve.invoke(AbstractAccessLogValve.ява: 687) org.apache.catalina.core.StandardEngineValve.invoke(StandardEngineValve.java:78) org.apache.catalina.connector.CoyoteAdapter. service(CoyoteAdapter.java:357) org.apache.coyote.http11.Http11Processor.service(Http11Processor.java:374) org.apache.coyote.AbstractProcessorLight.process(AbstractProcessorLight.java:65) org.apache.coyote.AbstractProtocol$ConnectionHandler.process(AbstractProtocol.ява: 893) org.apache.tomcat.util.net.NioEndpoint$SocketProcessor.doRun(NioEndpoint.java:1707) org.apache.tomcat.util.net.SocketProcessorBase.run(SocketProcessorBase.java:49) java.base/java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1128) java.base/java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:628) org.apache.tomcat.util.threads.TaskThread$WrappingRunnable.запустить (TaskThread.java: 61) java.base/java.lang.Thread.run(Thread.java:834)

Публикации TAF

Journal of Applied and Physical Sciences (JAPS) — междисциплинарный рецензируемый журнал по таким дисциплинам, как химия, наука о Земле и окружающей среде, инженерия, материаловедение и физика. Это способствует обоснованным научным открытиям для решения практических проблем.Журнал поощряет качественные, научно обоснованные, оригинальные статьи, которые представляют собой хорошее понимание научных знаний, экспериментов и теорий, методов и приемов, а также междисциплинарных связей. Он приветствует исследовательские статьи, обзорные статьи, тематические исследования и краткие сообщения. JAPS предлагает тематические коллекции, предназначенные для консолидации публикаций по конкретной исследовательской теме. Статьи могут быть выпущены как в виде прямых статей, так и в рамках тематических коллекция.

Цель и объем

Journal of Applied and Physical Sciences (JAPS) — это рецензируемый двойным слепым журналом, посвященным развитию прикладных и физических наук.Мы публикуем передовые исследования, которые выходят за рамки различных областей физических и прикладных наук. JAPS вносит свой вклад в области математики, наук о Земле, астрономии, химии, естественных наук, наук о Земле и физики для создания новых исследовательских прогнозов. Статьи, опубликованные в этом журнале, включают оригинальные количественные исследования, обзоры, письма, информационные статьи, краткие сообщения, экспериментальные исследования, тематические исследования и статьи, представляющие профессиональный интерес. JAPS издает один (01) выпуск в год.

  • Аэрокосмическая техника
  • Аналитическая химия
  • Прикладная биофизика
  • Искусственный интеллект и глубокое обучение
  • Биомасса
  • Химическая инженерия и машиностроение
  • Системы связи
  • Вычислительная техника
  • Строительные материалы
  • Электротехника и электроника, Электромагнетизм
  • Электронные свойства материалов
  • Преобразование энергии
  • Передача, хранение и преобразование энергии
  • Энергетика, электроэнергетика и промышленное применение
  • Топливные элементы
  • Обработка изображений и сигналов
  • Промышленные технологии и производство
  • Взаимосвязь структура-свойство и характеристика
  • Устойчивое развитие в области материаловедения
  • Разделение воды
ЗАЯВЛЕНИЕ ОБ ЭТИКЕ ПУБЛИКАЦИИ И ЗЛОУПОТРЕБЛЕННОСТИ

Редакторы несут следующие обязанности:

  • Все шаги, связанные с оценкой, должны строго соблюдаться, чтобы можно было сохранить значимость исследования. Любое решение о принятии, отклонении, серьезной или незначительной доработке любой статьи должно приниматься на основе стандартных руководящих принципов качества соответствующего журнала.
  • При подаче любой статьи автор должен гарантировать властям, что статья не была подана для публикации в каком-либо другом журнале. Точно так же редактору также не разрешается передавать рецензируемую работу любому другому лицу или учреждению, кроме как с согласия соответствующего автора, рецензентов, потенциальных рецензентов, других редакционных консультантов и издателя.
  • Единственным критерием оценки должно быть известность исследования, использованного в статье, и оно не должно быть предвзятым ни в каком смысле.

Рецензенты должны выполнять следующие обязанности:

  • Эффективный процесс слепого рецензирования помогает редакторам улучшать качество статьи и принимать точные решения по каждой представленной публикации.
  • Важно, чтобы все материалы, рассматриваемые для рецензирования, рассматривались как секретные эссе, и редактор должен сохранять их конфиденциальность на протяжении всего процесса.
  • Если заинтересованный рецензент не может просмотреть рукопись в установленный срок, об этом следует сообщить редактору. Даже если у рецензента нет навыков и опыта для рецензирования рукописи, об этом следует должным образом сообщить редактору.
  • Рецензент должен проверить, действительно ли цитируемые в статье работы подкреплены соответствующими исследовательскими работами. В обязанности рецензента входит удостовериться в том, что материалы, приведенные в статье, подкреплены подлинными цитатами, а также выделить любую работу, не рассмотренную автором.Если рецензент сомневается в том, что представленная рукопись является плагиатом, то он должен сообщить об этом редактору.
  • Автор не должен подвергаться личной критике. Рецензенты должны поддерживать усилия автора своими комментариями.

Авторы должны знать о следующих фактах:

  • Рукописи, плагиат которых превышает минимально допустимый уровень, будут отклонены до того, как они перейдут на этап проверки. Заинтересованный персонал должен подтвердить оригинальность рукописи, тщательно проверив документ на наличие следов плагиата.
  • Автор должен гарантировать, что представленная рукопись не рассматривается для публикации в каком-либо другом журнале. Если обнаружится, что какая-либо рукопись находится на рассмотрении более чем в одном журнале, это будет считаться нарушением этики.
  • Авторы должны четко указать реакции химических веществ, процедур или оборудования, использованных в исследовании, если таковые имеются.
  • Только настоящий автор статьи может претендовать на право собственности на представленную рукопись. Имена авторов должны быть указаны в соответствии с их вкладом в статью.Автору следует лишь добавить имена тех людей, которые действительно принимали участие в составлении соответствующей рукописи.
ПОЛИТИКА ПЕРЕСМОТРА

Journal of Applied and Physical Sciences (JAPS) использует строго анонимный процесс рецензирования, в котором имена рецензентов не сообщаются автору (авторам), а имя автора — рецензенту.
Кабинетная проверка: При получении рукописи редактор проводит предварительную проверку, чтобы оценить степень соответствия рукописи критериям «Целей» и «Миссии» JAPS.Заявки, которые не соответствуют нашим критериям, могут быть возвращены авторам либо как отклонение, либо как редактирование. В случае кабинетного редактирования авторов просят отредактировать рукопись, а затем отправить ее повторно.
Процесс рецензирования: Для каждой рукописи, прошедшей кабинетное рецензирование, редактор назначает главного редактора (самого себя, помощника редактора или приглашенного редактора) и двух рецензентов. Редактор действия рукописи отправляет рукопись на рецензирование двум рецензентам, являющимся специалистами в своих областях.После получения комментариев рецензентов к рукописи редактор акции принимает решение о ее публикации. Однако эти решения принимаются в сочетании с рекомендациями рецензентов. Все материалы рецензируются вслепую; рукописи, подготовленные таким образом, что это ставит под угрозу слепое рецензирование, могут быть возвращены на доработку до того, как будут представлены рецензентам.
Время проверки: Журнал стремится предоставлять авторам развивающие и конструктивные отзывы в течение примерно пяти недель.Процесс рецензирования обычно занимает четыре недели в зависимости от размера рукописи и наличия членов редакции. Однако исходное качество рукописи может существенно повлиять как на эффективность, так и на результативность процесса рецензирования. Чем лучше проработана рукопись и содержащиеся в ней идеи, тем легче будет ее рецензировать и предоставить своевременную обратную связь авторам. Поэтому мы призываем авторов просить коллег-ученых проверить их работу перед подачей в JAPS.

АВТОРСТВО

Чтобы отдать должное каждому автору, в рукописи должен быть указан индивидуальный вклад авторов. Обычно «автором» считается тот, кто внес существенный интеллектуальный вклад в опубликованное исследование. Согласно рекомендациям Международного комитета редакторов медицинских журналов (ICMJE), для того, чтобы претендовать на статус автора, необходимо иметь:

  • внес существенный вклад в разработку концепции и дизайна, или сбор данных, или анализ и интерпретацию данных;
  • участвовал в составлении рукописи или ее критическом редактировании на предмет важного интеллектуального содержания;
  • дано окончательное утверждение версии для публикации. Каждый автор должен в достаточной степени участвовать в работе, чтобы нести общественную ответственность за соответствующие части содержания; и
  • согласился нести ответственность за все аспекты работы, обеспечивая надлежащее расследование и решение вопросов, связанных с точностью или целостностью любой части работы.
Изменения авторства

Авторы должны быть осторожны при перечислении и заказе авторов перед отправкой. Они должны предоставить окончательный список авторов на момент подачи рукописи.Все добавления, удаления или перестановки автора должны быть подтверждены перед отправкой. После отправки любые изменения будут внесены только с разрешения редактора JAPS. По требованию таких изменений автору необходимо указать причину внесения изменений в список авторов и письменное подтверждение от всех авторов. Согласие автора, которое было добавлено или удалено, будет необходимо. Такие изменения рассматриваются редакцией только в исключительных случаях. В случае, если рукопись была опубликована, такие запросы приостанавливаются или, в случае одобрения редактором, приводят к исправлению.

КОДЕКС ПОВЕДЕНИЯ
  • Редактор должен следить за тем, чтобы все статьи, принятые к публикации, оценивались минимум двумя рецензентами
  • Редактор не должен выбирать рукописи из-за конфликта интересов. В таких случаях должен быть назначен старший член редакционной коллегии, который возьмет на себя ответственность за надзор за рецензированием и создание вариантов выбора относительно принятия или отклонения.
  • Все обязанности должны выполняться точно в срок.
  • На всякий случай, в случае каких-либо задержек, должна быть немедленная консультация с авторами.
  • Весь метод должен быть четким и структурированным.
  • Хотя редактор может публиковаться в своем собственном журнале, старший член редакционной коллегии назначается ответственным за надзор за методом рецензирования.
  • Редакторы должны оказывать квалифицированную помощь авторам.Корреспонденция должна обрабатываться очень своевременно и уважительно, а экономная и тщательная рецензирование должно осуществляться.
  • Системы должны быть на месте, чтобы убедиться, что отсутствие редакционных работников не заканчивается сокращением услуг для авторов.
  • Ожидается квалифицированная помощь авторам.
КОНФЛИКТ ИНТЕРЕСОВ

Общественное доверие к научному процессу и достоверность опубликованных статей частично зависят от справедливого и прозрачного разрешения конфликта интересов в ходе таких процессов, как планирование, реализация, написание, рецензирование, редактирование и публикация научной работы.Конфликт интересов возникает, когда на профессиональное суждение о первичном интересе (например, о благополучии пациентов или достоверности исследования) может повлиять вторичный интерес (например, финансовая выгода). Выявление конфликта интересов имеет такое же значение, как и фактический конфликт интересов. Финансовые отношения (такие как трудоустройство, консультации, владение акциями или опционами, гонорары, патенты и оплачиваемые экспертные заключения) — это типы конфликтов интересов, которые можно легко обнаружить и которые напрямую подрывают доверие к журналу, авторам и всему обществу. дисциплина.Однако конфликты могут возникать и по другим причинам, таким как личные отношения или вражда, академическая конкуренция и интеллектуальные догмы. Авторы должны соблюдать осторожность при подписании любых соглашений со спонсорами исследования, будь то коммерческие или некоммерческие, поскольку такие соглашения могут ограничить доступ авторов к полным данным исследования или их свободу анализировать и интерпретировать данные и представлять рукописи независимо в соответствии с их собственная воля.
1. Участники
Все лица, принимающие участие в процессе рецензирования и публикации i.т. е., авторы, рецензенты, редакторы и члены редколлегий журналов должны всегда помнить о своих личных конфликтах интересов, когда они выполняют свои роли во время рецензирования и публикации статьи, и обязаны открыто заявлять об отношениях, которые могут быть причиной конфликта интересов.
а. Авторы
Авторы, отправляя свои рукописи любого типа или формата, должны убедиться, что они раскрывают все финансовые и личные отношения, которые впоследствии могут привести к конфликту или предвзятости. ICMJE сформулировал Форму для раскрытия информации о конфликте интересов, чтобы предложить стандартные рекомендации по ведению, отчетности, редактированию и публикации научной работы в медицинских журналах. Журналы-члены ICMJE облегчают авторам использование этой формы при раскрытии конфликта интересов, и ICMJE также продвигает практику, которой должны следовать другие журналы.
б. Рецензенты
Рецензенты при критической проверке рукописи должны быть опрошены на предмет наличия конфликта интересов, который может затруднить процесс рецензирования.Рецензенты должны открыто обсуждать с редакторами все возможные способы возникновения конфликта интересов, ведущие к предвзятому суждению о рукописи, и должны избегать брать на себя ответственность за рецензирование тех рукописей, которые демонстрируют более высокий риск предвзятого суждения. Рецензенты не должны нарушать права автора на рукописи и избегать использования содержания рукописи в своих интересах.
в. Редакторы и сотрудники журнала
Редакторы, которые выносят окончательный вердикт по рукописям, должны воздержаться от продолжения процесса, если существует конфликт интересов или раскрыты отношения, ведущие к потенциальным конфликтам в отношении рассматриваемых статей. Другие сотрудники редакции, участвующие в принятии редакционных решений, должны сообщать редакторам о своих нынешних финансовых интересах или других конфликтах (которые могут повлиять на редакционные суждения) и должны избегать участия в принятии решений, связанных с видимым конфликтом интересов. Редакционный персонал никогда не должен использовать содержание рукописей в своих личных интересах. Редакторы должны регулярно публиковать заявления о раскрытии информации о возможных конфликтах интересов, касающихся обязанностей сотрудников журнала.Те же процедуры применяются к приглашенным редакторам.
2. Сообщение о конфликте интересов
Статьи должны иметь на момент публикации заявления или подтверждающие документы, такие как форма конфликта интересов, в которых провозглашается: – конфликт интересов авторов; и – источники поддержки работы, включая имена спонсоров с описанием роли этих источников, если таковые имеются, в плане исследования; сбор, анализ и интерпретация данных; составление отчета; решение о представлении отчета к публикации; или заявление, подтверждающее отсутствие связи с подтверждающим источником; и – доказательства доступа авторов к данным исследования с указанием характера и степени доступа, особенно его постоянного характера. Для подкрепления приведенных выше заявлений или документов редакторы могут потребовать от авторов исследования, имеющего спонсора, финансирующего имущественные или финансовые интересы, получить официально подписанное заявление, например: «У меня был полный доступ ко всем данным в этом исследовании, и я взять на себя полную ответственность за целостность данных и точность анализа данных». Форма авторского соглашения

АВТОРСКИЕ ПРАВА
  • Авторское право на любую статью открытого доступа в журнале, опубликованном TAF Publishing, сохраняется за автором (авторами).Авторы предоставляют TAF Publishing лицензию на публикацию статьи и идентифицируют себя как первоначального издателя. Авторы также предоставляют любому третьему лицу право на свободное использование статьи при условии сохранения ее целостности и указания ее первоначальных авторов, сведений о цитировании и издателя.
  • Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives (CC BY-NC-ND) формализует эти и другие условия публикации статей.

Исключения из политики авторского права
Могут быть исключения в отношении авторского права и лицензирования для статей, которые ранее были опубликованы в соответствии с политикой, отличной от указанной выше.Например, тогда могут применяться другие условия лицензирования. Однако во всех таких случаях доступ к этим статьям свободен от платы или каких-либо других ограничений доступа.

ОТКАЗЫ И ИСПРАВЛЕНИЯ

Если какая-либо статья будет удалена из Журнала, который уже был опубликован, эта статья будет удалена из версии Журнала в формате PDF таким образом, что это не изменит номера страниц различных статей, опубликованных в том же выпуске Журнала. Журнал.
Исправления, которые необходимо внести, чтобы связать уже опубликованный журнал, будут обработаны таким образом, что они не повлияют ни на какие другие документы, раскрытые в этом выпуске. Будут созданы исправленные версии журнала, доступные на веб-сайте журнала, вместе со всеми применимыми указателями.

АПЕЛЛЯЦИИ И ЖАЛОБЫ

Приведенная ниже процедура применяется к апелляциям на редакционные решения, жалобам на сбои процессов, таким как длительные задержки в обработке статей, и жалобам, касающимся публикационной этики.Критика должна рассматриваться главным(и) редактором(ами), ответственным(и) за журнал, и/или редактором, работавшим над статьей. Если они являются предметом критики, обратитесь к внутреннему контактному лицу публикации. (Пожалуйста, проверьте страницу контактов на главной странице журнала. Если контакт публикации неизвестен, отправьте вопрос по адресу [email protected])
Жалоба на научное содержание, например, апелляция на отклонение
Главный редактор Главный или ответственный редактор рассматривает аргументы авторов, рецензент сообщает и решает, следует ли

  • Выбор отказаться должен остаться;
  • Требуется другое внештатное мнение
  • Об апелляции надо подумать.
  • Сторону судебного разбирательства уведомляют о выборе с доказательством, если оно приемлемо. Решения по апелляциям являются окончательными, и новые представления имеют приоритет перед апелляциями.

Жалоба, касающаяся процессов, например времени, необходимого для рассмотрения
Главный редактор вместе с ответственным редактором (при необходимости) и/или внутренним контактным лицом (при необходимости) могут расследовать этот вопрос. Стороне судебного разбирательства будет предоставлена ​​приемлемая обратная связь. Соответствующим заинтересованным сторонам предоставляется обратная связь для улучшения процессов и процедур.

ПОЛИТИКА АРХИВИРОВАНИЯ ОТКРЫТОГО ДОСТУПА

Библиотечный каталог
Biblioteca Nacional de España

Journal of Applied and Physical Sciences стремится к постоянной доступности и сохранению научных исследований, опубликованных в JAPS. JAPS хранит цифровой архив в Biblioteca Nacional de España (цифровая библиотека Национальной библиотеки Испании).
JAPS также предлагает своим авторам сделать свои исследования общедоступными, свободными от оплаты и какого-либо периода эмбарго в соответствии с Политикой открытого доступа Green Open Access.
Зеленый маршрут – политика архивирования открытого доступа
Авторы имеют возможность бесплатно размещать свои статьи в открытом доступе, используя зеленый маршрут для бесплатного архивирования своих статей. Авторы, чьи работы публикуются в журнале по подписке, могут воспользоваться этой возможностью, разместив версию 2 своей статьи, т. е. версию, принятую для публикации, в репозиторий соответствующего учреждения.

  • Авторские права на произведение остаются за автором.
  • Полное право выбора версии 1 статьи, представляемой в журнал, остается за автором.
  • После принятия статьи к публикации версия 2 или принятая версия могут быть представлены автором в любом месте, например, на личном сайте, сайте ведомства или репозитории соответствующего учреждения без дополнительных ограничений.
  • Версия 2 статьи не может быть отправлена ​​в любой другой репозиторий, кроме указанных выше. Эти исключения включают репозиторий другого учреждения или предметный репозиторий. Это ограничение действует в течение 12 месяцев после первой публикации статьи в журнале.
  • Авторы могут предоставить версию 3, т. е. опубликованную версию, своим коллегам-исследователям или оставить себе в качестве собственного учебного пособия, гарантируя, что такая доставка не является коммерческой ни в каком смысле.
  • Версия 3 может быть использована в книге, написанной автором, или может быть отредактирована по желанию после подтверждения публикации в журнале.
  • Версия 3 не может быть отправлена ​​​​на любой веб-сайт или в любой репозиторий без официального согласия TAF Publishing.
  • Ссылка на соответствующий DOI должна быть добавлена ​​во все сообщения, содержащие соответствующую статью, чтобы гарантировать, что читатели будут направлены непосредственно на опубликованную версию статьи в журналах TAF Publishing Journals (http://tafpublications. ком).

Как нам жить в дружбе с природой

МОУ КСОШ №1

Конспект занятия по окружающему миру

в 3 классе

« Как нам жить в дружбе с природой».

УМК «Школа 2100»

Подготовил

Учитель начальных классов

БОЛОШИНА Г. Н.

Тема: Как нам жить в дружбе с природой.

Цель занятия: познакомить учащихся с заповедниками и национальными парками, показать важность экологических проблем; уметь объяснять и доказывать необходимость бережного отношения к природе, повторять правила поведения на природе; развивать речь, коммуникативные навыки; привлекать детей к природоохранной деятельности, воспитывать бережное отношение к окружающей нас природе.

Оборудование: компьютерная презентация, Красная книга, рисунки, поделки учащихся, таблички для новых понятий, маски для сцены, «ковер идей», цветы, научно-исследовательская работа учащихся.

Формы организации учебно-познавательной деятельности: фронтальная, индивидуальная, групповая.

Во время занятий:

I … Самоопределение к деятельности:

Прозвенел звонок, урок начинается. Ребята, улыбнитесь друг другу. Вдохните свежесть и красоту весеннего дня, тепло солнечных лучей, красоту окружающего мира. Пусть наша совместная работа на уроке будет успешной и порадует всех нас .

Подумайте, что нам сегодня пригодится для успешной работы?

Сегодня нам понадобятся ваши знания, внимание, поддержка и помощь. Надеюсь, этот урок принесет нам радость общения. На уроке нужно быть активным, внимательным и, конечно же, любознательным.

II. Актуализация знаний и постановка проблемной ситуации.

(Видео «Как прекрасен мир!»)

Мир природы прекрасен, разнообразен, полон тайн, богат флорой и фауной.Наша Земля очень красивая. Природа украшает нашу жизнь. Она доставляет нам много радости. Мы с удовольствием слушаем песни птиц, журчание ручья, таинственный шепот лесов. Нам нравится любоваться простором полей, зеркальной гладью рек, красотой цветов, мощью гор и яркой зеленью лесов. Все это щедро дарит нам планета Земля. Вот такая у нас красивая Земля! Огромный!

( идет просмотр второй части ролика об экологических проблемах)

— Как изменилось ваше настроение? Почему?

Ребята, вам понравилось то, что вы увидели?

— Люди не берегут природу.

Чтение диалогов героев: с. 128 … (Выход к доске с учебником)

У Лены интересный вопрос. Давайте послушаем ее диалог с Мишей.

А вы как думаете? (Дети высказывают свое мнение.) — Что нужно делать людям, чтобы выжить?

III. Формулировка темы и цели урока:

Мы часть природы. Чтобы расти счастливым, в окружении разных животных, растений, чтобы солнышко улыбалось, нужно уметь дружить с природой.Как стать ее другом?

Кто угадал тему урока? Тема: Как нам жить в дружбе с природой (открыто на доске) Но всегда ли человек относится к природе как к другу? Это то, что мы должны обсудить сегодня. — Ребята, какое предназначение ставится перед нами? — Какие задачи нам предстоит решить?

-Сегодня на уроке мы узнаем, как мы можем сохранить природу для людей, как человек должен вести себя на природе, мы обсудим с вами экологические проблемы, поищем пути решения некоторых из них, чтобы помочь нашей планете стать таким же красивым, каким он был раньше.

I V . Поиск решения проблемы:

1. Актуализация понятия «экология».

Сегодня человек и продукты его деятельности настолько загрязнили природу, что она уже не в состоянии справиться самостоятельно. Все чаще мы слышим слова «экология», «экологическая катастрофа».

(Слайд 2) — Экология — наука о взаимоотношениях организмов и организмов с окружающей средой.«Экос» по-гречески означает «дом», а «логос» — «наука», а значит, экология — это наука о нашем общем доме. Экология изучает, как растения и животные связаны с воздухом, водой, землей, с другими растениями и животными, с человеком, как человек зависит от природы и как он влияет на нее своими действиями.

(экологическая табличка)

От слова «экология» происходит слово «эколог». Что значит это слово?

(Экология входит в накидке, отделанной фантиками, бумагой, целлофаном)

Экология : Ты про меня?

Я здесь!

Привет, друзья.

Я Экология .

Экология: Вы слышите стрекотание сорок? Давайте посмотрим.

2. Сцена «Сегодняшний лес»

Лесная сорока: — Откуда ты взялась, подружка?

Городская сорока: — Из города.

Лесная сорока: -Да я вас не узнаю. Ты, как заяц, готовишься к лету: сменила белый сарафан на черный?

Городская сорока: -А у нас в городе все такие.Летим по заводу, а там такие выбросы! Так они накурились.

Лесная сорока: -Эх, подружка, ты думаешь нам в лесу лучше? Смотри, звери бегут.

(Вбегают заяц, лиса и медведь.)

Городская сорока : — Косолапость, ты куда бежишь?

Медведь: — На далеком озере очень хочется пить.

Городская сорока: — Звери, а рядом река!

Медведь: — Да, в этой реке нет рыбы.Недавно завод вылил какую-то желтую жидкость. Так шарахает в носу, не то чтобы пить, нюхать страшно.

Итак, мы должны отправиться к далекому озеру. Хотя и там туристы вели себя хулигански.

Заяц: — Они босс. Ломают деревья на дрова, иногда костры не тушат, того и гляди, будет в лесу пожар. Что мы будем делать?

Лиса: -А сколько бутылок было наполнено. Я порезал себе лапу на днях. (Показывает забинтованную лапу.)

Лесная сорока: -А когда только люди успокоятся: перестанут травить себя и нас?

Сорока городская: — Хочу жить в чистоте, дышать свежим воздухом, пить чистую воду.

Заяц: -Эх, хочу тишины. Смех, шум, машины — устали!

Лиса: -Боюсь, беги отсюда! (Звери убегают.)

Учитель:

Как же тяжело животным стало жить даже в лесу. И причина этого в человеке. И почему человеку не удается жить в дружбе с природой?

Но человек отравляет не только природу, окружающую среду, но и свой организм. Атмосфера богата углекислым газом, частицами пыли и металлом. Леса служат фильтрами на земле. Знаете ли вы, что 1 га леса за день поглощает 250 кг углекислого газа и выделяет 200 кг кислорода.

3. Проверка знаний правил поведения в лесу.

А сейчас я проверю, знаете ли вы правила поведения в лесу. Если я говорю правильно — хлопайте в ладоши, если ошибаюсь — молчите.

Ветки не ломай, листья напрасно не рви (хлопай)
Цветы рви, в венки сплетай — Шуми, кричи, гаичи. Петь песни вслух
Лягушек, гусениц, змей нужно прогнать из леса —
Чтобы узнать тайны леса нужно помолчать (хлопать в ладоши)
Все животные и растения нужны лесу (хлопать в ладоши)
Возьмите с собой топор в лес: там можно разжечь костер —
Мусор не бросать, за собой убирать (хлопать в ладоши)

Экология: Вы, ребята, пришли в поход. ..

Конечно, нужно отдохнуть:

Play и Frolic

и есть и пить …

Но есть банки около

Cellophane, кусочки железа , фляги…

Нельзя их здесь оставлять!

Не ленитесь, друзья:

Мусор здесь, в лесу, чужой,

Берите с собой!

Ребята, вам нравится, как выглядит экология? (Нет!)

Давайте исправим ошибки. (Убирают мусор с Экологии, ставят цветы, листья).

Заходи, дорогая Экология, ты будешь нашим гостем.

4. Понятие об экологических проблемах.

Жизнь природы и человека взаимосвязана. Когда эта связь нарушается, возникают проблемы, экологические проблемы .

Слайд 3 — Ученые, фотографируя нашу планету, при ближайшем рассмотрении увидели тревожных факта. Объясните, что вы видите…

Слайд 4 Заводские трубы Целые реки углекислого газа выбрасываются в воздух. В день на квадратный километр выпадает 1 тонна пыли. Сегодня чистый воздух — это огромный дефицит; это проблема для городов и поселков.

Слайд 5 Выхлопные газы автомобилей наносят непоправимый вред воздуху, которым мы дышим. Обратите внимание: один автомобиль выбрасывает в год чуть больше тонны выхлопных газов, в которых содержится 200 видов вредных веществ. Таким образом, автомобиль является одним из основных источников загрязнения.

Слайд 6 Нефтеносные водоемы — последствия аварий на нефтепроводе. Пять граммов нефтепродуктов покрывают пленкой 50 квадратных метров водной поверхности.

Слайд 7 Проблема чистая вода теперь имеет мировое значение

Когда-то молодой яхтсмен Чарльз Мур путешествовал по Тихому океану. Изменив свой маршрут, чтобы сэкономить время, он был поражен, когда его яхта достигла бескрайних просторов мусора, которые не заканчивались целую неделю! Полиэтиленовые пакеты, бутылки, обертки, пластмассовые игрушки. Известны случаи, когда морские черепахи проглатывали плавающие в воде полиэтиленовые пакеты, принимая их за медуз, и погибали.

Слайд 8 Вырубка леса приводит к высыханию и ухудшению качества почвы, изменению климата. Вместо лесов появляются сухие степи и пустыни. Леса называют «легкими нашей планеты» и без них дышать будет труднее.

Слайд 9 Мусор и бытовые отходы накапливаются очень быстро, но очень медленно разлагаются.Вокруг крупных городов места для свалок не хватает, а если сжигать мусор, то это плохо для воздуха, которым дышат люди.

Слайд 10 Величайшее богатство из всех природных ресурсов нашей планеты — земля … Она наша кормилица. И земля сегодня изрезана, утоптана. В нем захораниваются отходы (промышленные, радиационные), сбрасываются бытовые отходы. Так, например, консервные банки разлагаются в земле всего за 90 лет, бумага от 2 до 10 лет, полиэтиленовые пакеты от 100 до 500 лет.

Слайд 11 A Лесные пожары? Ведь природа долго залечивает свои раны. Пройдет много лет, прежде чем выгар снова покроется зеленым ковром. Вспомните, каким ужасным стало лето 2010 года, когда мы действительно пережили лесные пожары. Потому что огонь не щадит никого и ничего!

Слайд 12 Раньше природа всегда успевала «залечить свои раны». Со временем человек стал все больше использовать природу в своих целях.И вот

ей стало трудно «залечивать раны», которые нанес ей человек.

Проблема :

— Как вы понимаете фразу: наш долг перед природой растет с каждым днем.

Вся современная экономика построена на использовании энергии угля, нефти, газа — ископаемого топлива. Нефть и уголь формировались миллионы лет. Мы очень быстро расходуем эти резервы, а значит, берем взаймы.Но их запасы не безграничны. Мужчина стал думать: что делать дальше?

(рисунки в учебнике стр. 129)

Как вы думаете, какое решение проблемы?

Человеку необходимо научиться пользоваться другими энергоресурсами: энергией ветра и солнца, энергией приливов и отливов, энергией тепла недр Земли.

В . Самостоятельное применение знаний:

1. Исследование «Вторая жизнь дерева» (3 человека)

Группа детей исследовала тему: «Вторая жизнь дерева». Давайте послушаем их.

(выступление ребят)

* Группа «Умейки» представила, какие поделки можно сделать своими руками из бросового материала. (Выставка народных промыслов)

2. Сообщение детей о Красной книге. (2 человека)

Наша планета, как раненая птица, кричит, просит помощи!

Как люди пытаются помочь нашей планете? Ребята подготовили для нас сообщение.

( «Красная книга» песня Газманова клип )

* Физический танец

3. Работа по учебнику: из 133

Знакомство с понятиями «Заповедники», «Национальные парки».

Чтобы защитить природные экосистемы от разрушения, люди стали создавать заповедники и национальные парки. Ребята 1 вариант найдете в учебнике определение слова резерв р.133, а ребята 2 Вариант Национальные парки.

Впервые «День заповедников и национальных парков» стали отмечать в 1997 году по инициативе Центра охраны дикой природы и Всемирного фонда дикой природы

Сегодня в России насчитывается более 100 заповедников и 35 национальных парки.

4. Исследование «На что может пожаловаться город?» (2 человека)

В последнее время мы все чаще разговариваем и замечаем, что наша планета серьезно заболела и произошло это по вине людей.

Может ли город заболеть? На что может жаловаться наш город? Артем и Света заинтересовались исследованием этой темы.

( Защита — презентация)

5 . «Ковер идей» Групповая работа.

— А теперь, ребята, вам предстоит выступить в роли юных экологов. Приглашаю вас поработать в группах, найти решения экологических проблем вашего отдела.

1) Отдел охраны воздуха 2) Отдел охраны вод 3) Отдел охраны почвы

4) Отдел защиты животных и растений 5) Отдел охраны леса 6) Отдел юных экологов

Напишите решение задача на цветы и представитель группы прикрепит цветок на ковер идей.

Слайд 13 22 апреля – День Земли – праздник, объединяющий все население планеты в деле защиты окружающей среды.

6. Участие класса, каждого в охране природы

Ребята, какое участие принял наш класс в охране природы?

Какие добрые дела ты можешь назвать?

1. Акция «Коллекция корм для животных эколого-биологической станции».

2. Зимой изготовили и повесили кормушки для птиц.

3. Собрано макулатура

7. Группа художников

Посмотрим, как группа художников выразила свое отношение к природе через рисунки.Пожалуйста, представитель группы…

Заключение. Давайте дружить с природой. Мы будем соблюдать все правила.

Каждая напрасно сломанная ветка, каждый сорванный цветок, каждая пойманная бабочка — это маленькая рана, нанесенная природе. Уважайте законы природы!

8. Тест. Индивидуальная работа.

— А теперь предлагаю вам тест. Ответьте на вопрос, выберите один из вариантов, написав букву подряд.

1. Почему нельзя загрязнять воду?

потому что в ней гибнут организмы д)

так как будет некрасивая вода м)

2. Есть ли в природе ненужные и бесполезные живые существа?

Да, например, комар, больно кусается б)

Нет, в природе нет ничего бесполезного р)

3. Зачем человеку заботиться о редких животных?

так как их осталось немного, и они могут совсем исчезнуть из)

так как тогда можно будет их забрать домой)

… 4. Какие животные и растения занесены в Красную книгу?

которым грозит полное исчезновение с лица Земли г)

красивые р) друг

— Человек должен стать настоящим другом всего живого на планете. И только тогда страниц в Красной книге будет совсем немного и не будет так грустно осознавать, что самые большие катастрофы – дело рук самого человека.

В I. Итог урока. Отражение деятельности:

1. Составление синквейна в парах.

Пришло время подвести итоги.

Кто был героиней нашего урока?

Природа.

Составим синквейн в парах (устно)

* Памятка (на доске)

1 строка — подлежащее (1 существительное)

2 строка

3 строка — действия (3 глагола)

4 строка — отношение к теме (фраза)

2.Подведение итогов урока.

— Что мы сегодня узнали на уроке? (ответы)

— Повторили правила поведения на природе, предложили свои решения некоторых экологических проблем.

— Кто принял эти правила для себя и готов им следовать, поднимите руку.

Надеюсь, ребята, что сегодня вы еще раз ощутили, что экологическая безопасность планеты зависит от каждого из нас. Мы должны защищать природу.

И главное не навредить ей своими действиями.

— Ребята, спасибо вам за активную работу на уроке. (отметки)

Спасибо за сотрудничество.

В II. Домашнее задание:

Предлагаю вам провести дома проект «Сохраним красоту природы» c. 135 Разделитесь на группы, выберите любое занятие и подготовьтесь к следующему уроку.

Обучение.
— А теперь хором скажем слова благодарности нашей родной природе, солнцу, которое щедро дарит нам свое тепло; голубое небо, в бескрайние высоты которого мы смотрим, затаив дыхание; цвета, которые делают нашу жизнь яркой и праздничной … Припевом: «Спасибо!»
— Просим простить нас за сорванную травинку, сломанный куст, искалеченное дерево . Хором: «Прости!»

Слайд 14 Дорогая планета Земля! Прости нас за ошибки.Обещаем сохранить вашу красоту!

Сохраним планету
Другого такого в мире нет.
Рассеять над ней тучи и дым,
Никому в обиду не дадим!

Позаботимся о птицах, насекомых, животных.
От этого мы станем только добрее.
Мы украсим всю Землю садами, лесами,
Нам нужна такая планета.

МКОУ Задворковская СОШ

Социальный проект

«Как нам жить в дружбе с природой»

Выполнено:

Учащиеся 4 класса

МКОУ Задворковская СОШ

Научный руководитель:

учитель начальных классов

Восмерикова Т.А.

2015

Содержание

1. Введение

2. Этапы работы над проектом

3. Заключение, выводы

4. Заявление

1. Введение

На уроках окружающего мира мы говорили о том, как прекрасен мир природы, разнообразен, полон тайн, богат растительностью и фауной. Наша Земля очень красивая. Природа украшает нашу жизнь. Она доставляет нам много радости. Мы с удовольствием слушаем песни птиц, журчание ручья, таинственный шепот лесов. Нам нравится любоваться простором полей, зеркальной гладью рек, красотой цветов, мощью гор и яркой зеленью лесов. Все это щедро дарит нам планета Земля. Вот такая у нас красивая Земля! Огромный!

Но люди не берегут природу. И у нас есть вопрос : Что нужно делать людям, чтобы выжить? Мы часть природы. Чтобы расти счастливым, в окружении разных животных, растений, чтобы солнышко улыбалось, нужно уметь дружить с природой.Как стать ее другом?

Мы решили более подробно изучить эту тему. А наш проект называется «Как нам жить в дружбе с природой?»

Цель проекта:

Формирование у детей чувства сопричастности ко всему живому, гуманного отношения к окружающей среде и стремления заботиться об охране природы.

Цели проекта:

    воспитывать у детей внимательное, разумное, уважительное отношение к окружающей природе;

    довести до понимания важности проблемы взаимоотношений человека и природы и последствий деятельности человека в ней;

    расширить представления детей о том, что в природе ничего не пропадает бесследно и очень важно беречь природу, любить ее и уметь беречь.

Продолжительность проекта 2 месяца.

2.Этапы работы над проектом

    Изучение проблемы охраны природы. Продолжительность возникновения.

Во все времена людей волновали вопросы охраны природы. Так, Ярослав Мудрый еще в XI веке законом ограничил добычу лебедей, бобров и других ценных животных.

Указом Петра I, изданным в 1718 г., предписывалось «глашатаям, которые вырубают дубравы и будут впредь рубить их, карать батогами и посылать на каторгу.«Тем же указом Петр I потребовал построить в Петербурге очистные сооружения и обязал всех горожан обеспечивать чистоту около своих домов, на своих улицах

По другому указу об охране водоемов, «…если кто осквернит Неву мусором, тот будет приговорен к избиению плетью или к ссылке в Сибирь».

Затем наш класс разделился на группы, каждая из которых подготовила доклад по одной из экологических проблем.

1-я группа

Красная книга. Что это? Что включено? История Красной книги. Красная книга Нижегородской области (страниц)

    группа

Керженский заповедник Нижегородской области

Группа 3

Ичалковский заповедник Нижегородской области

4 группа

Вадские озера Нижегородской области

5 группа

Озеро Светлояр Нижегородской области

6 группа

Правила поведения на природе.

7 группа

Защита воздуха от загрязнения.

8 группа

Защита воды от загрязнения.

Группа 9

Защита почвы от загрязнения.

10 группа

Защита животных и растений.

11группа

Защита леса.

    Экологические проблемы. Решения.

Прослушав доклады, мы выявили основные экологические проблемы.

Загрязнение воды

Вода входит в состав любого организма. Поддержание постоянства водной среды – главное условие жизни. Организм постоянно потребляет воду и нуждается в ее восполнении. Для многих организмов вода является естественным домом. На нашей Земле практически нет чистой природной воды. Загрязнению подвержены даже воды Байкала, чистейшего источника полезной воды.

Источники загрязнения водных объектов

    Сточные воды промышленных и сельскохозяйственных предприятий

    Последствия аварий нефтеналивных судов

    Утилизация бытовых отходов

Наш

    Запретить сброс неочищенных бытовых сточных вод в водные объекты

    Создание очистных сооружений

    Не сбрасывать чистую воду

Загрязнение почвы

Загрязнение почвы опасно для человека, так как любые вредные соединения в почве рано или поздно попадают в организм человека.Из почвы загрязнения вымываются в открытые водоемы и подземные воды, которые человек использует для питья, попадают в организм животных.

Источники загрязнения почв

    Свалки бытовых и промышленных отходов

    Химические удобрения

    Отходы предприятий

    Осадки

    Почва поглощает пыль и газ

    Массовая распашка луговых и степных территорий

Предложения по решению проблемы

    Совершенствование очистных сооружений промышленных предприятий

    Разработка и внедрение источников энергии без топлива.

    Использование органических удобрений в сельском хозяйстве.

    Создавайте экологически чистые автомобили.

Загрязнение воздуха

Атмосферный воздух для человека является средой жизнеобеспечения.

Вдыхание загрязненного воздуха вызывает многие заболевания в организме человека. С атмосферными осадками загрязнения поступают далее: в поверхностные и подземные воды, почву, растительный покров земли

Процессы и источники загрязнения атмосферного воздуха

    Сжигание топлива и мусора

    Выбросы различных предприятий — химических, нефтеперерабатывающих

    Выхлопы автомобилей

    Результаты ядерных испытаний

Раствор

    Оснащение фабрик и заводов современными очистными сооружениями

    Разработка новых автомобилей, которые не будут загрязнять воздух

    Сажать деревья.

Охрана леса

Лес играет огромную роль в сохранении экологии. Деревья поглощают углекислый газ, производя кислород и таким образом очищая воздух. Лес является домом для животных и птиц.

Источники уничтожения леса

Предложения по решению проблемы

    Прекратить самовольную вырубку деревьев

    Высадить новые на месте вырубленных лесов

    Усилить контроль за сбором редких растений и охотой на редких животных

    Выделить достаточные средства для создания и содержания заповедников и национальных парков

    Налагать большие штрафы за свалку мусора в лесу и разведение костров

3.Заключение, выводы

Раньше природа всегда успевала «залечить свои раны». Со временем человек стал все больше использовать природу в своих целях. И вот

ей стало трудно «залечивать раны», которые нанес ей человек.

Так почему же люди продолжают использовать природу, хотя и понимают

, что она в опасности? Может лучше остановить все заводы, фабрики,

, чтобы превратить Землю в один большой заповедник?

Как нам относиться к природе, чтобы она не погибла?

Мы пришли к заключению : Если ты взял что-то с Земли, верни это ей. Посади дерево, почисти родник, покорми птиц.

А что мы, дети, можем сделать для защиты родной природы?

В первую очередь необходимо соблюдать правила поведения в лесу, на лугу, на реке.

Повторив эти правила, мы в игровой форме рассказали о них детям детского сада «Березка».

Для детей детского сада и начальной школы мы разработали инструкцию по правилам поведения на природе.

Мы почувствовали, что экологическая безопасность планеты зависит от каждого из нас.Мы должны защищать природу.

И главное не навредить ей своими действиями.

Речь идет о

О том, что вся Земля наш общий дом —

Наш добрый дом, просторный дом,

Мы все живем в нем от рождения.

Мы также говорим об этом,

Что мы должны заботиться о нашем доме.

Докажем, что не зря

Земля надеется на нас.

Сохраним планету

Другого такого нет в мире.

Рассеять над ней тучи и дым,

Никому не дадим в обиду.

4.Заявка

Фото;

Памятка;

Отчеты;

Сценарии событий

«Правила поведения на природе»

1. На экскурсиях, в походах и прогулках не ломать ветки деревьев и

кустарников! Растение живое существо и ветки вместе с листьями

помогают ему дышать, выделяют в воздух кислород, задерживают пыль.Там

где много растений, легко дышится!

Не повреждать кору деревьев. Пойми, им больно! Они перестают расти

и долго мучительно умирают, только сказать об этом не могут.

2. Не рвите цветы в лесу и на лугу! Ведь цветок в вазе — заключенный

, приговоренный к смертной казни. Пусть это чудо радует глаз, омолаживает сердце,

душу тех, кто идет после нас.Именно привычка собирать цветы привела

к исчезновению многих видов растений.

3. В лесу старайтесь ходить по тропинкам, чтобы не вытоптать траву и

почву. Народная мудрость гласит: «Один человек оставляет в лесу след, сто

человек — путь, а тысячи — пустырь.

4. Нельзя брать яйца из гнезд, разорять муравейники, копать ямы и

беспокоить лесных жителей.

5. Не разводить костер в лесу без необходимости! Камины —

это раны в поверхность леса.Требуется 15 — 20 лет, чтобы излечить

лет. Костер может стать причиной пожара!

6. Не стреляйте в грибы, даже несъедобные. Тот, кто сбивает мухоморы палкой,

, не уважает лес, не понимает его. Мухоморы помогают расти деревьям, их

едят белки, лоси, сороки.

7. В лесу запрещается включать магнитофоны на полную мощность, кричать и шуметь. Отсюда звери и птицы покидают свои норы и гнезда.Нужно ценить, оберегать вечную мудрую тишину, уметь слушать волшебные звуки леса.

8. Не оставляйте в лесу беспорядок. Помните! Брошенная бумага

разлагается 2 года, консервная банка не менее 70 лет, полиэтиленовый пакет

будет лежать очень долго, так как на Земле нет бактерий способных

уничтожить, а осколок стекла в солнечную погоду может играть роль

линз

и вызвать лесной пожар.

4 3 2 3

1.Беседа.

— Давайте разделимся на две группы. Одна группа (группы) будет играть роль людей, уважающих природу. Вторая команда (б) будет играть роль людей, забывающих о природе, действующих с точки зрения потребителей. Вам необходимо найти аргументы в пользу своего мнения по разным вопросам.

— Для начала приглашаю представителей групп высказать свое мнение о своей роли. Что значит быть бережным к природе? Что значит быть потребителем? (Беречь природу означает, что человек живет в гармонии с природой, не причиняет ей вреда, бережно относится к живым организмам и неживой природе.Если человек выступает как потребитель, значит, он будет только брать у природы и ничего не отдавать взамен.)

— Нужно ли запрещать потребление воды в квартирах в неограниченных количествах? Если нужно, то как это сделать, не нарушая прав каждого человека?

(а) Необходимо регулировать водопотребление; для этого сейчас в квартирах устанавливают счетчики на воду. Человек потребляет ее столько, сколько требуется для жизни, и учится экономить ее потребление.Своевременно проводит ремонт, если в трубах возникают протечки.

б) Не надо, воды на планете и так много, больше, чем суши, и на всех хватит.)

— Нужно ли ограничивать потребление электроэнергии в квартирах? Если нужно, то как это сделать, не нарушая прав каждого человека?

(а) Нам нужно научиться экономно использовать энергию, и тогда мы сохраним запасы горючих полезных ископаемых: угля, нефти. Для этого необходимо рассказывать людям об энергосбережении, информировать о новых источниках энергии, развивать эти новые источники энергии.

б) Не надо, теперь без электричества не обойтись, все приборы на нем работают.)

— Нужно ли ограничивать количество вещей природного происхождения у людей? Если нужно, то как это сделать, не нарушая прав каждого человека?

(а) Можно продлить жизнь вещам, вовремя их починить. Можно заменить их искусственными материалами, но они плохо обрабатываются эсминцами, тут надо подумать.

б) Не надо, можно выращивать больше растений и животных, из которых будут делаться вещи, а это тоже создаст рабочие места для людей.)

— Следует ли запретить использование полиэтилена и других подобных упаковочных материалов?

(а) Необходим, так как полиэтилен не обрабатывается деструкторами, он только загрязнит природу.

б) Но этот упаковочный материал очень прочный и выглядит красиво.)

— Запретить осушение болот и распашку земель под поля, огороды, огороды? Как прокормить многочисленное население планеты?

(а) Да, а где тогда будут жить обитатели этой экосистемы? Зная правила ведения хозяйства, можно обойтись уже имеющимися садами и огородами.Можно выделить для этих целей и другие участки земли, чтобы не наносить ущерб природе. Нужно правильно питаться, соблюдать режим и нормы, и тогда еды хватит на всех.

б) Не надо, потому что болото — это тоже масса комаров, а они переносчики болезней. Лучше бы в этом месте был сад.)

— Строительство заводов и фабрик по производству искусственных материалов? (а) Нам нужно тщательно подумать о том, сколько этих материалов нам нужно, иначе фабрики станут источниками загрязнения. И потом сложно перерабатывать искусственные материалы, чтобы они не загрязняли природу.

б) Надо расширить их конструкцию, тогда сэкономим натуральные материалы.)

— Представьте, что вы член нашего правительства. Какие законы вы бы предложили для улучшения состояния биосферы?

Вместо этого вы можете предложить учащимся подвести итоги ранее начатого проекта (Приложение 2).

Они выступают со своими предложениями.

— Что мы сейчас делали?

— Какие навыки вы развили?

Для использования предварительного просмотра презентаций создайте себе учетную запись Google (аккаунт) и войдите в нее: https://accounts.google.com


Подписи к слайдам:

Урок об окружающем мире 3 класс Составитель преподаватель: Шепилова Е.И.

О чем это стихотворение? О люди, я думаю, у всех нас есть одна мать по имени природа. У нее доброты на всех хватит, И мы живем, запечатлев навеки В душе своей прекрасные черты — Поля, луга, леса, моря и реки.

Как изменилась природа за время существования человека? Меньше… Больше…

План: Причины… Проблемы… Поиск путей… Как нам жить в дружбе с природой?

Правила работы в группе: 1. При обсуждении выслушивать мнение каждого. 2. Обсудите ответы и выберите правильные. 3. Выберите одного респондента. 4. Лидер группы следит за порядком. 5. Готовность группы показать сигналом.

ПРИЧИНЫ Мусорные свалки вырубка лесов загрязнение рек чрезмерное добыча полезных ископаемых загрязнение воздуха

Обсуждение Следует ли запретить потребление воды в квартирах в неограниченных количествах?

Нужно ли ограничивать потребление электроэнергии в квартирах? Нужно ли ограничивать количество вещей природного происхождения у людей?

Следует ли запретить использование полиэтилена и других подобных упаковочных материалов?

Нужно ли запрещать осушение болот и распашку земель под поля, сады, огороды? Но как же тогда прокормить многочисленное население планеты?

Следует ли запретить строительство заводов и фабрик по производству искусственных материалов?

Мордовия, Темниковский район Смидовичский заповедник

Смольный Национальный парк Республики Мордовия, Ичалковский район

экологические задания В лес пришли 26 учащихся. Сколько цветов погибнет, если каждый сорвет 3 цветка? » Эсминцы уничтожат один бумажный пакет за 2 года, полиэтиленовый пакет они уничтожат на 18 лет дольше. Через сколько лет эсминцы уничтожат 4 полиэтиленовых пакета?

Ежегодно в бассейн Волги сбрасывается 3 кубических километра неочищенной воды .Сколько кубических километров неочищенной воды впадает в Волгу за 3 года?В Красную книгу занесен 21 вид амфибий, из них 2 черепахи, 6 ящериц, остальные змеи.Сколько видов змей занесено в Красную книгу России?

Тест 1. Почему нельзя загрязнять воду? А) потому что в ней гибнут организмы 2. Есть ли в природе ненужные и бесполезные живые существа? Б) Нет, в природе нет ничего бесполезного

3. Зачем человеку заботиться о редких животных? А) так как их осталось мало, и они могут совсем исчезнуть 4. Какие животные и растения занесены в Красную книгу? А) которым грозит полное исчезновение с лица Земли

Тема: Как нам жить в дружбе с природой?

Домашнее задание к выполнению проекта «Сохранение красоты природы» с. 135. Благодарим за сотрудничество


По теме: методические разработки, презентации и конспекты

Презентация к уроку окружающего мира в 4 классе «Как нам жить в дружбе с природой»

Презентация к урок окружающего мира в 4 классе «Как нам жить в дружбе с природой». Образовательная система «Школа 2100″…

Реферат по окружающему миру. Как мы можем жить в дружбе с природой?

Конспект занятия по окружающему миру по образовательной системе «Школа 2100» по учебникам Вахрушева А.А. «Окружающий мир» («Обитатели Земли») 3 класс Тема «Как нам жить в дружбе с природой…

Новая технология гликоинженерии обеспечивает качественный скачок в исследованиях биологических препаратов — ScienceDaily

Исследователи из Копенгагенского университета открыли способ улучшения биотехнологических препаратов. Более качественные, дешевые и эффективные лекарства для борьбы с раком, артритом и многими другими заболеваниями.

Это результат революционной новой методики, разработанной группой исследователей факультета здравоохранения и медицинских наук Копенгагенского университета.

Метод может улучшить большое количество так называемых фармацевтических препаратов на основе гликопротеинов, используемых для лечения различных заболеваний. Этот метод был недавно описан в одном из самых авторитетных научных журналов мира, Nature Biotechnology .

Если фармацевтические препараты на основе гликопротеинов должны оказывать желаемый эффект, белок должен быть снабжен специальной структурой сахара для усиления терапевтического эффекта и продолжительности. Производство гликопротеинов часто основано на клетках хомяка, которые генерируют смешанные и иногда непригодные сахарные структуры.Поэтому производство таких фармацевтических препаратов до сих пор было чрезвычайно трудоемким, длительным, разного качества и, следовательно, очень дорогим.

Тем не менее, датские исследователи разработали методику, с помощью которой они могут разрабатывать и производить более однородные структуры сахара быстрее и дешевле для многих различных типов фармацевтических препаратов; ожидается получение патента. Незначительная часть проекта была выполнена в сотрудничестве с Novo Nordisk.

«Сахарные конструкции подобны дереву, сделанному из строительных блоков, и можно сказать, что мы нашли более быстрый и эффективный способ проектирования и строительства дерева.Раньше создание правильной структуры могло занять годы, а теперь это можно сделать за несколько недель. Кроме того, мы можем проектировать намного больше различных структур, чем раньше», — говорит исследователь Чжан Ян из Копенгагенского центра гликомики, центра передового опыта Копенгагенского университета.

Большие перспективы

Новый метод обладает значительным потенциалом для улучшения многих существующих фармацевтических препаратов. Более продолжительный и улучшенный терапевтический эффект и, что немаловажно, более быстрое и дешевое производство.

«Ранее мы видели примеры оптимизированных сахарных структур, делающих фармацевтические препараты в сто раз более эффективными. Одним из примеров являются антитела для больных раком, которые, кстати, являются очень дорогой формой терапии», — говорит Чжан Ян.

Источник истории:

Материалы предоставлены Университетом Копенгагена Факультет здравоохранения и медицинских наук . Примечание. Содержимое можно редактировать по стилю и длине.

Цитирование

Специфика стигобиотической фауны изучаемого региона

Таксономическая структура.Список известных в настоящее время стигобиотических многоклеточных беспозвоночных Западного Кавказа насчитывает около 110 видов (Книсс, 2001, Шумеев, 2008, Сидоров, 2014, Сидоров и др., 2015а, б, Винарский и др., 2014, Барджадзе и др., 2015). Эта фауна весьма специфична и содержит более 90% предполагаемых эндемиков, еще не обнаруженных за пределами региона. В состав подземных беспозвоночных Западного Кавказа входят почти все основные подземные группы, типичные для Средиземноморья: турбеллярии, нематоды, олигохеты, гирудинеи, брюхоногие моллюски, двустворчатые моллюски, ракообразные (копеподы, остракоды, синкариды, амфиподы, изоподы, десятиногие ракообразные) ( Книсс 2001). Из кавернозных таксонов более высокого таксономического ранга в документированной фауне Западного Кавказа отсутствуют губки, книдарии, полихеты, несколько групп ракообразных (Cladocera, Thermosbaenacea, Mysidacea), а также водные насекомые с полным развитием, обнаруженные в подземных водах Балканский (Ивкович и др., 2013 г., Ялжич и Павлек, 2013 г., Ван Дамм и Синев, 2011 г.), Апеннинский (Морселли и др., 1995 г.) и Пиренейский (Триено-де-Фигероно и Лопес-Родригес, 2010 г.) полуострова. Кроме того, синкаридная фауна Западного Кавказа очень немногочисленна и представлена ​​всего двумя родами, в отличие от Балканского и Пиренейского полуостровов, соответственно шестью и восемью родами (Camacho, Valdecasas, 2008).

В нашем материале обнаружены все основные группы кавказских стигобионтов, кроме Syncarida. Всего насчитывается 35 стигобиотических таксонов. Наиболее разнообразны амфиподы (семь видов) и гастроподы (семейство Hydrobiidae, 12 видов), доминирующие в подземных водах Западного Кавказа. Сравнительно высокие показатели видового богатства Amphipoda и Hydrobiidae типичны для некоторых других регионов Средиземноморья, таких как Хорватия (Jalžic and Pavlek 2013).

В настоящее время сведения о таксономическом составе стигобиотической фауны Западного Кавказа далеко не полны.Считается, что новые исследования даже в легкодоступных и регулярно посещаемых пещерах неизбежно увеличивают список кавернозных таксонов. На Западном Кавказе до сих пор биологические исследования проводились по крайней мере в 200 пещерах (Kniss 2001), но на самом деле в этом регионе насчитывается несколько тысяч пещер (Dublyansky et al. 1987).

Пространственное распределение численности. В пещерах Абрскила и Голова Отапа выделено два пика численности. Первая, которая соответствовала особенно удаленным от входов частям пещер (> 200 м), была обусловлена ​​высокой численностью креветки Troglocarisablaskiri.Этот вид показал очень высокую численность локально (200 экз/м 2 ). Такая пятнистость в распределении некоторых беспозвоночных (насекомых) в пещерах, по-видимому, приурочена к местам, где вода, обогащенная взвешенными органическими веществами, просачивалась внутрь пещеры с поверхности (Souza-Silva et al. 2011). Наблюдался второй пик численности. в районе входа в пещеру и в первую очередь был связан с развитием эпигейских амфибиотических насекомых. В Новоафонской пещере в крупных озерах наблюдалась высокая численность стигобионтов; эпигейских гидробионтов внутри пещеры обнаружено не было.Давно известно, что для пещер Западного Кавказа характерно четкое пространственное разделение обилия эпигейских и стигобиотических видов (Бирштейн, 1950).

Стигобиотическая фауна изучаемых пещер Абхазии, как правило, отличалась очень высокими показателями численности. Особенно хорошо это видно в крупных затопленных пещерных системах. Однако во многих пещерах Балканского полуострова (Jalžić, Pavlek, 2013) и в пещерах Бразилии (Simões et al., 2015) численность троглобионтов составляет в среднем 10–20 экз. 2 . Из-за низкой численности фауны количественный отбор проб часто неэффективен. В таких случаях собирают только качественный материал путем отлова, соскабливания и ручного использования щипцов (Halsel and Pearson 2014, Simões et al. 2015). Поэтому пещеры Центральной Абхазии, отличающиеся обилием стигобиотической фауны, уникальны как полигоны для анализа изменчивости количественных характеристик пещерных сообществ.

Факторы, определяющие структуру сообществ троглобионтов

Строение и гидрологический режим пещер.Видовое богатство и обилие стигобионтов, обитающих в исследованных пещерах, может зависеть от морфологии: размеров, ширины входных отверстий и подземного ландшафта. Наибольшее разнообразие было в длинных пещерах с большими входными площадями, таких как Абрскила, Голова Отапа, Нижняя Шакуранская, Средняя Шакуранская и Цебельдинская. Фауна этих пещер насчитывала 8–14 видов. Наиболее богатая стигобиотическая фауна (> 10) отмечена в пещерах Нижняя Шакуранская и Цебельдинская. Напротив, в небольших пещерах с вертикальными или узкими горизонтальными входами (колодец Уапатых и пещера Симона Кананита) обнаружено не более трех видов. Это согласуется с ранее отмеченной положительной корреляцией между разнообразием видов и объемом пещеры (Калвер и др., 2004 г., Матеус и др., 2015 г., Соуза-Силва и др., 2011 г.).

Кроме того, структура сообщества существенно зависела от гидрологического типа водоемов и неоднородности водных местообитаний. Видовое богатство также выше в пещерах с ручьями и реками по сравнению с пещерами со стоячими прудами (Simões et al.2015). Во-первых, это можно объяснить высокой влажностью воздуха, предпочитаемой большинством троглобионтов 1 . Другой причиной является наличие органического вещества, которое откладывается водными потоками и потребляется троглобионтами (Souza-Silva et al. 2011). Однако зависимости между числом стигобиотических видов и гидрологическим типом водоемов нами обнаружено не было.

Антропогенный пресс. Предварительные оценки антропогенного воздействия выполнены для пещер Абрскила, Голова Отапа и Новоафонской пещеры.Животный мир маленьких пещер был слишком беден для сравнительных целей.

Во входных зонах пещер Абрскила и Голова Отапа стигобионты полностью замещены эпигейскими видами. В пещере Abrskila Cave, по-видимому, благодаря искусственному освещению примерно в 400 м от входа были обнаружены личинки эпигейских Plecoptera, Capnia Pictet, 1841. Эти личинки поселились в куске гнилого дерева, вероятно, занесенного внутрь при строительстве туристических троп. Troglocaris полностью отсутствовали в освещенной части пещеры, но оставались довольно многочисленными в темных частях.Ранее эта креветка встречалась по всей пещере, кроме входной зоны (собственник пещеры Адлеба В., личное сообщение). Таким образом, как искусственное освещение, так и внешние субстраты, принесенные с поверхности, служили хорошими примерами антропогенного воздействия, способствующего перемещению личинок амфибиотических насекомых вверх по течению с поверхности вглубь пещер, заселению подземных местообитаний и замещению стигобионтов.

В Новоафонской пещере заметно антропогенное воздействие вблизи прогулочных троп, особенно вблизи котловин.Многие монеты, оставленные туристами, могли изменить гидрохимический состав воды. С другой стороны, очистка образований от микроводорослей, растущих на освещенных местах, приводила к попаданию очистителей в краеугольные лужи и лужицы. Возможно, поэтому макрофауна практически отсутствовала во всех водоемах вблизи туристических троп.

Ряд методов оценки антропогенной нагрузки был разработан для морских или пресноводных экосистем, но они неприменимы к подземным водам.Первым критерием нарушения пещерного сообщества является снижение численности троглобионтов (Gutjahr et al., 2013). Человеческое вмешательство высокого уровня приводит к снижению численности, наблюдаемому в нескольких микропрудах в Новом Афоне, а также на некоторых участках реки в Абрскиле. Сообщества, населяющие пещеры, крайне чувствительны к изменениям влажности воздуха, температуры и освещенности (Gutjahr et al. 2014). Даже скромные действия могут вызвать значительные изменения в сообществах. Поэтому для сохранения эндемичной фауны необходимы специальные зоны ограниченного или закрытого доступа и ограниченного природопользования в отдельных пещерах или целых карстовых массивах (Георгиев, 2014).

Рассеивающая способность таксонов. Сравнительный анализ спелеофауны изучаемых районов Абхазии выявил высокую степень сходства по составу между пещерами из одной речной долины, удаленными друг от друга примерно на 3 км. Напротив, списки видов из соседних долин сильно различались. Стигобиотические таксоны заметно различаются по способности к расселению. Эндемиками отдельных пещерных систем были малоподвижные брюхоногие Hydrobiidae, обитающие на поверхности твердого субстрата, а также относительно крупные бентопланктонные креветки (Troglocaris).Все виды этих таксонов были обнаружены в некоторых соседних пещерах поблизости. Локальный эндемизм Troglocaris и некоторых моллюсков (Belgrandiella, Paladilhiopsis, Pontohoratia и др. ) также был обнаружен в пещерах Балканского полуострова (Franjević et al. 2010, Jalžic and Pavlek 2013). Поэтому для этих стигобиотических групп характерен локальный эндемизм. Ареалы этих таксонов часто не превышают нескольких километров. Напротив, подземные амфиподы были относительно широко распространены. Среди них два вида из рода Niphargus и один из рода Zenkevitchia были единственными стигобионтами, зарегистрированными в разных пещерных системах Абхазии.Этот вид населяет целые карстовые массивы протяженностью не менее нескольких десятков километров (Сидоров, 2014, Сидоров и др., 2014, Скальский, 1980). Амфиподы, как очень распространенные обитатели подземных вод и гипотельминорейных местообитаний, демонстрируют повышенную способность к расселению (Culver and Pipan 2008, Culver et al. 2006, Marmonier et al. 1993).

Часто считается, что амфиподы более широко распространены в карстовых регионах, чем другие стигобиотические таксоны (Kniss 2001, Jalžic and Pavlek 2013). Недавно генетический анализ рода Niphargus выявил множество загадочных видов (Trontelj et al.2009). Большинство этих видов имеют узкие локальные ареалы, но около 25% из них были обнаружены в пещерах на расстоянии 100 км и более друг от друга (Лефебюр и др., 2006, Лефебюр и др., 2007, Тронтель и др., 2009). Последнее свойственно Niphargusarbiter Karaman G., 1984, Niphargusfontanus Bate, 1859, Niphargusillidzensiscf.dalmatinus 1, Nipharguscf.longicaudatus 2, Niphargussalonitanus Karaman S., 1950, а также некоторым криптическим линиям Niphargusvirei Chevreux, 193llsisrhenberg ).Таким образом, для стигобиотических амфипод не обязателен узкий локальный эндемизм.

Решение AutoML для крупной экосистемы финансовых услуг — arXiv Vanity

AutoML, финансовое моделирование, банковские приложения, развертывание.

1. Введение

В последние несколько лет AutoML привлек большое внимание как в отрасли, так и в научных кругах (Guyon et al., 2019) . В частности, несколько компаний, таких как h3O.ai, DataRobot, DarwinAI и OneClick.ai и существующие библиотеки AutoML, такие как AutoWeka (Thornton et al., 2013; Kotthoff et al., 2017) , MLBox, AutoKeras (Jin et al., 2019) , Google Cloud AutoML, Amazon AutoGluon ( Erickson et al., 2020) , IBM Watson AutoAI и Microsoft Azure AutoML предоставили промышленные решения, автоматически генерирующие модели на основе машинного обучения. Большинство этих подходов создают универсальные решения AutoML, которые автоматически разрабатывают модели на основе ML для широкого класса приложений в сфере финансовых услуг, здравоохранения, рекламы, производства и других отраслей (Guyon et al., 2019) .

Ключевое допущение этого горизонтального подхода заключается в том, что процесс автоматизированной разработки модели остается одинаковым для всех этих приложений. Однако в этой статье мы сосредоточимся на разработке вертикального решения AutoML, подходящего для нужд экосистемы (Pidun et al. , 2019) крупной европейской компании, предоставляющей финансовые услуги, включающей широкий спектр банковских и других видов финансовые, а также нефинансовые услуги, включая телекоммуникации, транспорт и электронную коммерцию для секторов экономики B2B и B2C.В статье мы утверждаем, что такая экосистема имеет своеобразный набор требований для построения моделей машинного обучения и лучше обслуживается специализированным решением AutoML, а не общей горизонтальной системой AutoML. В частности, наша экосистема имеет следующий набор требований:

  • Система AutoML должна быть способна работать с различными типами данных, собранными из сотен различных информационных систем, и часто изменяется быстрее, чем эти системы могут быть полностью задокументированы с использованием метаданных и тщательно обработаны специалистами по данным для задач ML с использованием инструментов ETL.

  • Многие наши модели обычно строятся на больших наборах данных, содержащих тысячи или десятки тысяч признаков и миллионы записей. Это делает важной разработку быстрых методов AutoML, которые могут эффективно обрабатывать такие типы наборов данных.

  • Количество моделей производственного уровня в нашей сложной экосистеме очень велико, измеряется тысячами, и продолжает быстро расти, образуя длинный хвост с точки зрения их популярности и экономической эффективности.Это делает необходимым, чтобы система AutoML точно строила и поддерживала все эти модели эффективно и с минимальными затратами. Кроме того, помимо создания производственных моделей, необходимо построить очень большое количество моделей для проверки многочисленных гипотез, проверенных во всей экосистеме, и сделать это эффективно.

  • Многие из наших бизнес-процессов нестационарны и быстро меняются со временем, что усложняет процесс проверки и поддержания в актуальном состоянии моделей машинного обучения, включенных в эти развивающиеся процессы.Это означает, среди прочего, необходимость удовлетворения определенных потребностей в проверке модели, включая несвоевременную проверку и проверку поведенческой модели клиента (моделей, которые принимают последовательность состояний одного объекта в качестве входных данных).

В этой статье мы представляем вертикальный тип AutoML, называемый LightAutoML , который фокусируется на вышеупомянутых потребностях нашей сложной экосистемы и имеет следующие характеристики. Во-первых, он обеспечивает почти оптимальный и быстрый поиск гиперпараметров, но не оптимизирует их напрямую, тем не менее обеспечивая получение удовлетворительных результатов. Результаты.Кроме того, мы динамически поддерживаем баланс между оптимизацией гиперпараметров и скоростью, следя за тем, чтобы наши решения были оптимальны для небольших задач и достаточно быстры для крупных. Во-вторых, мы намеренно ограничиваем диапазон моделей ML только двумя типами, т. е. деревьями решений с градиентным усилением (GBM) и линейными моделями, вместо того, чтобы иметь большие ансамбли из нескольких алгоритмов, чтобы ускорить время выполнения LightAutoML без ущерба для его производительности. наши типы проблем и данных. В-третьих, мы представляем уникальный метод выбора схем предварительной обработки для различных признаков, используемых в наших моделях, на основе определенных типов метастатистики и правил отбора.

Мы протестировали предлагаемую систему LightAutoML на широком спектре открытых и закрытых источников данных в широком диапазоне приложений и продемонстрировали ее превосходную производительность в наших экспериментах. Кроме того, мы развернули LightAutoML в нашей экосистеме в многочисленных приложениях на пяти различных платформах, что позволило компании сэкономить миллионы долларов и представить наш опыт этого развертывания и бизнес-результаты. В частности, первоначальный экономический эффект LightAutoML в этих приложениях составляет от 3% до 5% от общего экономического эффекта ML от развернутых ML-решений в компании.Кроме того, LightAutoML предоставил некоторые новые возможности, которые не могут быть реализованы людьми, такие как создание огромного количества моделей машинного обучения в рекордно короткие сроки в непрерывном (24-7-365) режиме работы.

В этой статье мы делаем следующие вклады. Во-первых, мы представляем систему LightAutoML, разработанную для экосистемы крупной компании, предоставляющей финансовые услуги, включающую широкий спектр банковских и других видов финансовых, а также нефинансовых услуг. Во-вторых, мы сравниваем LightAutoML с ведущими решениями AutoML общего назначения. и продемонстрировать, что LightAutoML превосходит их в нескольких экосистемных приложениях и в тесте AutoML с открытым исходным кодом OpenML (Gijsbers et al., 2019) . В-третьих, мы сравниваем производительность моделей LightAutoML с моделями, настроенными специалистами по данным вручную, и демонстрируем, что модели LightAutoML обычно превосходят специалистов по данным. Наконец, мы описываем наш опыт развертывания LightAutoML в нашей экосистеме.

2. Связанная работа

Первые работы над AutoML восходят к середине 90-х годов, когда были опубликованы первые статьи по оптимизации гиперпараметров (King et al., 1995; Kohavi and John, 1995) .Впоследствии концепции AutoML были расширены, и интерес к AutoML начал значительно расти после публикации статьи Auto-WEKA (Thornton et al., 2013) в 2013 году и организации семинара AutoML в ICML в 2014 году.

Одной из основных областей AutoML является проблема поиска гиперпараметров, когда наиболее эффективные гиперпараметры для конкретной модели ML определяются в большом пространстве гиперпараметров с использованием итеративных методов оптимизации (Bergstra et al., 2011) . Другой подход заключается в оценке вероятности того, что конкретный гиперпараметр является оптимальным для данной модели, с использованием байесовских методов, которые обычно используют исторические данные из других наборов данных и ранее оцененные модели на этих наборах данных 91 684 (Swersky et al., 2013; Springenberg et al., 2016; Perrone et al., 2017) . Другие методы ищут не только в пространстве гиперпараметров, но и пытаются выбрать лучшие модели из пространства нескольких возможных альтернатив моделирования (Янг и др., 2019; Ли и др., 2018 г.; Олсон и Мур, 2019 г.; Сантос и др., 2019) . Например, TPOT из (Олсон и Мур, 2019 г.) генерирует набор наиболее эффективных моделей из Sklearn и XGboost и автоматически выбирает лучшее подмножество моделей. Более того, в других работах основное внимание уделяется проблеме автоматического выбора и оптимизации модели глубокого обучения (Lee et al., 2018; Zimmer et al., 2020) . Наконец, в нескольких документах предлагаются различные методы автоматического создания признаков (Olson and Moore, 2019) .

В дополнение к предложению конкретных подходов к AutoML, описанных выше, в сообществе AutoML велась дискуссия о том, что такое AutoML и как его правильно определить, при этом разные авторы выражали свои точки зрения по этому вопросу. В частности, в то время как некоторые подходы сосредоточены только на этапе моделирования жизненного цикла модели CRISP-DM, другие подходы рассматривают процесс более широко и охватывают другие этапы жизненного цикла. Например, по словам Шубха Набара из Salesforce, «большинство современных решений автоматического машинного обучения либо очень узко ориентированы на небольшую часть всего рабочего процесса машинного обучения, либо созданы для неструктурированных, однородных данных для изображений, голоса и языка» ( Набар, 2018) . Затем она утверждает, что настоящей целью системы AutoML является сквозной подход на протяжении всего цикла CRISP-DM, который «преобразует данные о клиентах в содержательные прогнозы, дающие возможность действовать» (Nabar, 2018) . Аналогичное широкое представление об AutoML представлено в (Guyon and Elisseeff, 2003) , где утверждалось, что AutoML фокусируется на «устранении необходимости человеческого взаимодействия при применении машинного обучения (ML) к практическим задачам». Аналогичный аргумент в пользу широкого взгляда на AutoML как на сквозной процесс, принимающий входные данные и автоматически создающий оптимизированную прогностическую модель, был представлен в (MSV, 2018) .

Кроме того, в (Guyon et al., 2019) рассмотрены некоторые успешные отраслевые решения AutoML для медицинских, финансовых и рекламных доменов. Одно конкретное применение AutoML в финансовом секторе представлено в (Agrapetidou et al., 2020) , где простая система AutoML общего назначения, использующая модели случайного леса, машины опорных векторов, k-ближайших соседей с разными ядрами и другие методы машинного обучения были созданы для обнаружения банкротств банка. Эта система является экспериментальной проверкой концепции, ориентированной на узкую задачу банкротства банков, а не на решение AutoML промышленного уровня, предназначенное для широкого класса финансовых приложений.

В этой статье мы сосредоточимся на более широком подходе к AutoML, который включает в себя этапы обработки данных, выбора модели и настройки гиперпараметров. Это соответствует другим популярным подходам к AutoML, включенным в такие системы, как AutoGluon (Erickson et al., 2020) , h3O (LeDell and Poirier, 2020) , AutoWeka (Thornton et al., 2013) , TPOT (Olson and Moore, 2019) , Auto-keras (Jin et al., 2019) , AutoXGBoost (Thomas et al., 2018) , Auto-sklearn (al Feurer ) ., 2019) , Amazon SageMaker (Das et al., 2020) .

3. Обзор LightAutoML

В этом разделе мы описываем высокоуровневую структуру и подробности реализации LightAutoML, модульной платформы AutoML с открытым исходным кодом, доступ к которой можно получить в нашем репозитории GitHub. LightAutoML состоит из модулей, которые мы называем Presets и которые ориентированы на сквозную разработку моделей для типичных задач машинного обучения.В настоящее время LightAutoML поддерживает следующие четыре модуля Preset. Во-первых, TabularAutoML Preset фокусируется на классических задачах машинного обучения, определенных на табличных наборах данных. Во-вторых, WhiteBox Preset решает задачу бинарной классификации табличных данных с использованием простых интерпретируемых алгоритмов, таких как логистическая регрессия по дискретным функциям и кодирование Вес доказательств (WoE) (Zeng, 2014) . Это широко используемый подход к моделированию вероятности дефолта клиента в банковских приложениях из-за ограничений интерпретации, налагаемых регулирующими органами, и высоких затрат на одобрение кредита для плохого клиента.

Третий, NLP Preset аналогичен табличному, но также может сочетать табличные конвейеры с инструментами NLP, такими как экстракторы определенных признаков или предварительно обученные модели глубокого обучения. В последней предустановке CV реализованы некоторые базовые инструменты для работы с данными изображений. Кроме того, с помощью LightAutoML API можно создавать собственные модули и пресеты. Некоторые примеры также доступны в нашем репозитории GitHub и в ядрах Kaggle. Хотя LightAutoML поддерживает все четыре предустановки, в настоящее время в нашей системе производственного уровня используется только TabularAutoML.Поэтому мы сконцентрируемся на нем в оставшейся части статьи.

Представлена ​​типовая схема конвейера LightAutoML на рисунке 1 каждый конвейер содержит:

  • Читатель : объект, который получает необработанные данные и задачи в качестве входных данных, вычисляет некоторые полезные метаданные, выполняет первоначальную очистку данных и решает, какие манипуляции с данными следует выполнить перед подбором различных типов моделей.

  • Внутренние наборы данных LightAutoML, содержащие метаданные и итераторы CV, которые реализуют схему проверки для наборов данных.

  • Несколько конвейеров машинного обучения, которые сложены (Ting and Witten, 1997) и/или смешаны (усреднены) с помощью Blender для получения единого прогноза.

Рисунок 1. Основные компоненты LightAutoML Pipeline\Description

Что-то3

Конвейер машинного обучения в LightAutoML — это одна или несколько моделей машинного обучения, использующих единую схему предварительной обработки и проверки данных. Этап предварительной обработки может состоять из двух шагов выбора признаков, шага разработки признаков или даже быть пустым, если предварительная обработка не требуется.Конвейеры машинного обучения могут быть вычислены независимо на одних и тех же наборах данных, а затем смешаны вместе с использованием усреднения (или взвешенного усреднения). В качестве альтернативы схема ансамбля наложения может использоваться для построения многоуровневых ансамблевых архитектур.

В следующем разделе мы сосредоточимся только для предустановки TabularAutoML, так как это основная предустановка, рассматриваемая в этой статье. Мы также сравниваем его с другими популярными платформами AutoML с открытым исходным кодом.

3.1. Табличный пресет LightAutoML

TabularAutoML — это конвейер LightAutoML по умолчанию, который решает три типа задач с табличными данными: бинарная классификация , многоклассовая классификация и регрессия для различных типов функций потерь и показателей производительности.Входные данные для TabularAutoML — это таблица, содержащая четыре типа столбцов: числовые признаки, категориальные признаки, метки времени и один целевой столбец с непрерывными значениями или метками классов.

Ключевые особенности нашего конвейера LightAutoML:

  • Сильный базовый уровень: хорошо работает с большинством наборов данных

  • Быстро: без метамоделей и оптимизации конвейера

  • Расширенная предварительная обработка данных по сравнению с другими популярными решениями с открытым исходным кодом

Одной из наших основных целей при разработке LightAutoML было создание инструмента для быстрой проверки гипотез. Поэтому мы избегаем использования методов грубой силы для оптимального поиска конвейера и фокусируемся только на моделях и эффективных методах, которые работают в широком диапазоне наборов данных. В частности, мы обучаем только два класса моделей, представленных тремя типами алгоритмов в следующем порядке: линейная модель со штрафом L2, lightgbm версия метода GBM (Ke et al., 2017) и catboost версия GBM (Dorogush et al., 2018) .

Здесь важен выбранный порядок, поскольку он помогает управлять временем, если пользователь устанавливает ограничение по времени. Порядок обучения алгоритма ранжируется по времени, которое они обычно тратят на обучение. Таким образом, мы можем гарантировать, что если ограничение времени установлено с разумным значением, по крайней мере, самая быстрая модель будет вычисляться на больших наборах данных. С другой стороны, если предварительная оценка времени становится слишком консервативной, быстрое завершение предыдущих моделей помогает переоценить и высвободить больше времени для обучения и настройки гиперпараметров более медленных.

Для системы LightAutoML были выбраны более традиционные алгоритмы машинного обучения, поскольку, несмотря на тенденцию развития нейронных сетей для различных предметных областей, методы на основе GBM показывают высокие результаты производительности на табличных данных и превосходят другие подходы во многих тестах и ​​соревнованиях на данный момент. Кроме того, в промышленности широко используются различные структуры GBM для разработки производственных моделей (Ke et al., 2017; Dorogush et al., 2018; Chen and Guestrin, 2016) .Кроме того, линейные модели работают быстро, легко настраиваются и могут повысить производительность древовидных моделей в ансамблях за счет добавления различных прогнозов (Breiman, 1996) . Для сравнения, другие популярные платформы AutoML с открытым исходным кодом обычно используют значительно больше классов моделей и, следовательно, требуют больше времени для обучения. Как показано в разделе 4.1, предлагаемый подход, описанный в этом разделе, с некоторыми дополнительными функциями способен превзойти существующие решения как для внутренних наборов данных, используемых в нашей компании, так и для эталонного теста OpenML (Gijsbers et al. , 2019) .

3.2. Предварительная обработка данных и автоматический ввод

Когда мы начинаем разрабатывать LightAutoML как приложение для экосистемы, мы уделяем большое внимание части предварительной обработки данных. Как уже упоминалось в разделе 1, мы должны быть готовы работать с наборами данных в разных форматах, масштабах, содержащими артефакты, NaN или неуказанную пользовательскую обработку.

Чтобы по-разному обрабатывать различные типы объектов, нам необходимо знать каждый тип объектов. В случае одной задачи с небольшим набором данных пользователь может указать это вручную, но это становится настоящей проблемой в случае сотен задач с наборами данных, содержащих тысячи признаков.Это очень типично для банковских приложений, и специалистам по обработке и анализу данных требуются часы работы, чтобы выполнить этот анализ данных и маркировку. Итак, теперь нам, как инфраструктуре AutoML, нужно решить проблему автоматического определения типа данных (автоматического ввода) . В случае предустановки TabularAutoML нам нужно пометить функции в 3 класса: числовой , категория и дата-время . Существует одно простое и очевидное решение для сопоставления типов данных массива столбцов с фактическими типами объектов, например: float/int в числовой; временная метка или строка, которая может быть проанализирована как временная метка для даты и времени; другие в категорию.

Однако это сопоставление — не лучший способ справиться с этой проблемой, так как появление числовых типов данных в значениях столбца категории — очень распространенный случай. Решение этой проблемы на основе машинного обучения описано в (Shah and Kumar, 2019) , где для прогнозирования маркировки типов человеческих признаков используются различные модели метастатистики. Глубокое обучение также используется для решения аналогичной, но немного отличающейся проблемы определения семантического типа данных в (Hulsebos et al., 2019) .

Мы решаем эту проблему немного по-другому — скажем, этот столбец категории является столбцом, для которого методы кодирования категории, такие как целевой кодировщик (OOFEnc) (Micci-Barreca, 2001; Dorogush et al. , 2018) или частотный энкодер (FreqEnc) , который кодирует категорию по количеству вхождений в выборку поезда, работает лучше, чем числовые, такие как необработанные или дискретизированные по квантилям (QDiscr) значения. Построение множества моделей для проверки производительности всех комбинаций кодирования становится непрактичным, поэтому нам нужна некоторая прокси-метрика, которую легко вычислить и которая не зависит от типа задачи LightAutoML, включая заданные функции потерь и метрик. Мы выбираем нормализованный индекс Джини (Chen et al., 1982) между целевой переменной и закодированным признаком в качестве меры качества кодирования, поскольку он оценивает качество сортировки и может быть рассчитан как для задач классификации, так и для задач регрессии. Особенности алгоритма автонабора представлены в Приложении B (как Алгоритм 1). Окончательное решение принимается на основе 10 экспертных правил по оценке качества кодирования и некоторых других метастатистик, таких как количество уникальных значений. Точный список правил можно посмотреть в репозитории LightAutoML.

Обратите внимание, что мы не использовали модели машинного обучения для создания автотипизации, потому что, как упоминалось ранее, наша цель состояла не в том, чтобы предсказать человеческую маркировку, а в том, чтобы угадать, что на самом деле будет лучше для конечной производительности модели, и получить этот тип маркировки истинной истины. на данный момент невозможно.Иногда LightAutoML , автоматически вводящий , может сильно отличаться с точки зрения человека, но это может привести к значительному повышению производительности, см. наборы данных guilermo, amazon_employee и robert в таблице 7, которая содержит множество категорий из -ввод точек зрения и раздел 4.2.

После того, как мы выведем тип объекта-кандидата, мы дополнительно можем угадать оптимальный способ его предварительной обработки, например, выбрать лучшую кодировку категории или определить, следует ли нам дискретизировать числа. Аналогичный алгоритм можно использовать для этой цели с небольшой адаптацией, используя другие правила и методы кодирования.

3.3. Схемы проверки

Как упоминалось ранее, данные в промышленности могут быстро меняться с течением времени в некоторых экосистемных процессах, что делает независимое предположение об одинаковом распределении (IID) неуместным при разработке модели. Бывают случаи, когда требуются временные ряды, сгруппированные или даже некоторые пользовательские разделения проверки. Это становится важным, потому что проверка в AutoML используется не только для оценки производительности, но и для поиска гиперпараметров и создания нестандартных прогнозов.Предсказание вне сгиба используется для смешивания и укладки моделей на верхних уровнях LightAutoML, а также возвращается как предсказание в наборе поездов для пользовательского анализа.

Насколько нам известно, в других популярных платформах AutoML используются только классические KFold или случайные подходы удержания, в то время как расширенные схемы проверки помогают обрабатывать случаи, отличные от IID , и делают модели более надежными и стабильными во времени. Эта проблема выходит за рамки тестовых задач OpenML, но становится актуальной в производственных приложениях.В настоящее время доступные схемы проверки в TabularAutoML:

  • Перекрестная проверка KFold. используется по умолчанию (в том числе stratified kfold для задач классификации или GroupKFold для поведенческих моделей, если указан групповой параметр для разбиения фолдов).

  • Подтверждение удержания, если указан набор ограничений.

  • Пользовательские схемы проверки (включая разделение временных рядов (Cerqueira et al., 2020) перекрестная проверка).

Все модели, обученные во время цикла перекрестной проверки на разных складках, затем сохраняются для фазы логического вывода.Вывод по новым данным делается путем усреднения моделей из всех складок поезда.

3.4. Выбор функции

Выбор признаков — очень важная часть разработки промышленных моделей, поскольку это очень эффективный способ сократить затраты на реализацию модели и вывод. Однако существующие решения AutoML с открытым исходным кодом не слишком сосредоточены на этой проблеме. Напротив, TabularAutoML реализует 3 стратегии выбора признаков: Без выбора , Отсечка по важности (по умолчанию), Прямой выбор на основе важности .

Важность признака можно оценить двумя способами: важность дерева на основе разделения (Lundberg and Lee, 2017) или важность перестановки (Altmann et al., 2010) модели GBM. Отсечение по важности направлено на то, чтобы отбрасывать только функции, которые бесполезны для модель (мера важности ¡= 0). Эта стратегия помогает уменьшить количество функций без снижения производительности, что может ускорить обучение модели и вывод.

Однако пользователь может захотеть ограничить количество функций в окончательной модели или найти минимально возможную модель даже с небольшим падением производительности, чтобы значительно снизить затраты на вывод.Для этого мы реализуем вариант классического алгоритма прямого отбора, описанного в (Guyon and Elisseeff, 2003) , с ключевым отличием ранжирования признаков-кандидатов по упомянутой выше мере важности, что позволяет значительно ускорить процедуру. Особенности алгоритма представлены в Приложении C (как алгоритм 2).

В таблице 1 для внутренних наборов данных показано, что можно создавать гораздо более быстрые и простые модели с несколько меньшими оценками.

Таблица 1. Сравнение различных стратегий отбора бинарных банковских данных.

3.5. Настройка гиперпараметров

В TabularAutoML мы используем разные способы настройки гиперпараметров в зависимости от того, что настраивается:

  • Ранняя остановка для выбора количества итераций (деревьев в GBM или шагов градиентного спуска) для всех моделей на этапе обучения

  • Оценка Парзена с древовидной структурой (TPE) для моделей GBM

Все гиперпараметры настроены для максимизации заданной пользователем (или по умолчанию для решаемой задачи) метрической функции

3.5.1. Экспертная система

Одним из простых способов быстрой установки гиперпараметров для моделей в удовлетворительном виде являются правила эксперта. TabularAutoML может инициализировать «достаточно хороший» набор гиперпараметров GBM, таких как скорость обучения, подвыборка, выборка столбцов, глубина, быстрота в зависимости от задачи и размера набора данных. Неоптимальный выбор параметров частично компенсируется адаптивным подбором количества шагов с ранней остановкой. Это предотвращает снижение итоговой модели по сравнению с жестко настроенными моделями.

3.5.2. TPE и комбинированная стратегия

Мы вводим стратегию смешанной настройки, которая работает по умолчанию в TabularAutoML (но в любом случае может быть изменена пользователем): для каждой платформы GBM (lightgbm и catboost) мы обучаем 2 типа моделей. Первый получит экспертные гиперпараметры, а второй будет доработан, пока он укладывается в бюджет времени. Алгоритм TPE, описанный в (Bergstra et al., 2011) , используется для тонкой настройки модели. Этот алгоритм был выбран потому, что он показывает современные результаты настройки этого класса моделей. Мы используем реализацию TPE фреймворком Optuna (Akiba et al., 2019) . В окончательной модели обе модели будут смешаны или сложены. Также одна из моделей (или даже обе) может быть исключена из конвейера AutoML, если это не поможет повысить производительность конечной модели. Мы сравниваем эту комбинированную стратегию с AutoML только на основе экспертной системы, результаты описаны в разделе 4.2.

3.5.3. Поиск по сетке

Настройка параметра поиска в сетке используется в конвейере TabularAutoML для точной настройки параметра регуляризации линейной модели в сочетании с:

  • Ранняя остановка.Будем считать, что параметр регуляризации в линейной модели имеет единственную оптимальную точку, и по достижении которой можно заканчивать поиск.

  • Вес модели теплого старта между испытаниями значений регуляризации (Friedman et al., 2010) . Это помогает ускорить обучение модели.

Обе эвристики делают поиск по сетке эффективным для точной настройки линейных оценок.

3.6. Сборка модели в TabularAutoML

3.6.1. Многоуровневые укладочные ансамбли

Как упоминалось ранее, LightAutoML позволяет пользователю создавать стекированные ансамбли неограниченной глубины.Подобная стратегия является общей для систем AutoML и также используется в (LeDell and Poirier, 2020; Erickson et al., 2020) . Однако на практике построение ансамблей глубже 3-х уровней не дает эффекта.

TabularAutoML по умолчанию создает двухуровневые ансамбли стекирования только для задачи классификации нескольких классов, потому что это был единственный случай, когда мы наблюдаем значительное и стабильное повышение производительности модели, как показано в разделе 4.2. Это поведение является настройкой по умолчанию и может быть изменено пользователем для выполнения суммирования для любого типа набора данных.

3.6.2. Смешивание

Последний уровень ансамбля LightAutoML, независимо от его глубины, может содержать более 1 модели. Чтобы объединить прогноз этой модели в один вывод AutoML, прогнозы передаются на этап смешивания. Смешивание с точки зрения LightAutoML отличается от модели полного укладчика следующими способами. Во-первых, это гораздо более простая модель. Как следствие этого, во-вторых, не требуется никакой схемы проверки для настройки и контроля переобучения. И, наконец, он может выполнять выбор модели, чтобы упростить ансамбль и ускорить этап вывода.

TabularAutoML использует взвешенное усреднение в качестве модели блендера. Веса ансамбля оцениваются с помощью алгоритма координатного спуска, чтобы максимизировать заданную или используемую по умолчанию метрическую функцию задачи. Модели с весами, близкими к 0, удаляются из AutoML.

3.6.3. Ансамбль AutoML и использование времени

Как мы упоминали ранее, одной из наших целей было ограничение пространства поиска алгоритмов ML для ускорения обучения модели и вывода, что связано с производственными вариантами использования платформы AutoML для средних и больших размеров наборов данных. Однако эта стратегия не будет работать хорошо, например, в соревнованиях по машинному обучению, когда у пользователя очень большой бюджет времени и ему нужно использовать все это, чтобы получить максимальную производительность независимо от ее стоимости. Увеличение пространства поиска и перебор часто дают преимущество.

Типичным примером здесь являются небольшие наборы данных из эталонного теста OpenML, которые TabularAutoML решает намного быстрее, чем заданный лимит времени, за 1 час, Таблица 2. Чтобы решить эту проблему и быть конкурентоспособными в тестах и ​​соревнованиях по машинному обучению в случае небольших наборов данных, мы реализуем стратегию использования времени, которая смешивает несколько TabularAutoML с немного разными настройками и случайными начальными значениями проверки.Пользователь может определить несколько параметров конфигурации и порядок приоритета или использовать значения по умолчанию. AutoML с одинаковыми настройками и разными начальными значениями будут просто усреднены вместе, а после этого ансамбли с разными настройками будут усреднены. Эта стратегия показывает прирост производительности на задачах OpenML, см. раздел 4.2.

Таблица 2. Среднее время обучения в секундах для наименьших наборов данных OpenML для используемой предустановленной табличной версии и версии по умолчанию (один запуск).

5. Развертывание LightAutoML

В этом разделе мы представляем наш опыт разработки, тестирования и запуска LightAutoML в производство.

Развертывание. В настоящее время система LightAutoML развернута в производстве пятью крупными платформами машинного обучения внутри нашей компании, предоставляющей финансовые услуги, и ее экосистемой, включая облачные платформы, платформы B2B и B2C. Кроме того, еще семь подразделений в настоящее время тестируют последнюю версию системы. Кроме того, он также используется в нескольких автоматизированных системах и различных ИТ-сервисах в экосистеме. В общей сложности более 70 команд, включающих несколько сотен специалистов по данным, используют LightAutoML для построения моделей машинного обучения во всей экосистеме. Например, только на платформе B2C более 300 бизнес-задач, которые в этом году решаются с помощью LightAutoML, в результате чего общая сумма прибылей и убытков увеличилась на 3%. Далее мы представляем несколько примеров успешного развертывания LightAutoML в экосистеме и наш опыт этих развертываний.

Оперативный аудит. LightAutoML был применен к задаче оперативного аудита банковских отделений с целью выявления ошибок, допущенных сотрудниками банка в масштабах организации, и сделать это наиболее эффективным и действенным образом.Эти ошибки бывают разных типов, в зависимости от типа филиала, его местонахождения, типа сотрудника, допустившего ошибку, и т. д. Целью оперативного аудита является выявление и исправление всех этих ошибок, предотвращение их повторения в будущем и минимизация их последствий в соответствии с установленной практикой банка.

Рисунок 3. Разница в доходах LightAutoML и разработанных вручную методов оценки воздействия.

В этом проекте мы сосредоточились на 60 основных типах ошибок и разработали по одной прогностической модели для каждой ошибки и каждого из 11 подразделений банка, в результате чего было создано 660 моделей LightAutoML. Для сравнения, предыдущие методы обнаружения ошибок основывались на правилах.

Одной из причин, по которой банк не разработал предшествующие модели обнаружения ошибок на основе машинного обучения, было большое количество таких моделей (в нашем случае 660), требующих обширных ресурсов специалистов по данным и длительного времени для их создания (оценивалось на личном опыте). лет), что делает такой проект неосуществимым. Вторая причина, по которой такие модели ранее не разрабатывались, заключается в том, что экономический эффект от каждой модели ограничен. Например, на рис. 3 показаны 660 моделей операционного риска, отсортированные по оси Y по разнице в экономическом воздействии между моделями LightAutoML и ранее существовавшими методами, основанными на правилах, в диапазоне от 60 000 долл. США с наибольшим положительным влиянием слева до 8 000 долл. отрицательное воздействие справа на рис. 3.Этот пример показывает, что обнаружение даже самых важных операционных ошибок приводит к ограниченной экономии, т. е. а экономия от средних и мелких ошибок была значительно ниже, что делало разработку таких моделей машинного обучения экономически невыгодной. Тем не менее, кумулятивный экономический эффект от постройки всех моделей 660 очень значителен, что принесло банку экономию в миллионы долларов.

Все 660 моделей операционного аудита были разработаны нашей системой LightAutoML за 3 дня на выходных, а весь проект занял 10 человеко-дней с учетом затрат на подготовку данных.Это резко контрастирует со стоимостью создания такого количества моделей вручную, что позволяет сэкономить банку миллионы долларов.

Другие примеры приложений LightAutoML. Система LightAutoML также автоматически построила модели обнаружения мошенничества, которые впоследствии были сопоставлены с разработанными вручную классическими моделями обнаружения мошенничества на основе машинного обучения, ранее разработанными и развернутыми в компании. Эти модели сэкономили время разработки на 40 человеко-дней и повысили производительность модели на 6% для метрики производительности F1, выявив несколько тысяч мошеннических действий и тем самым сэкономив банку миллионы долларов.

Еще одним примером успешного развертывания LightAutoML была система благотворительных пожертвований, включающая 110 различных видов пожертвований, направленных на благополучие детей. Наша система LightAutoML разработала модель, идентифицирующую доноров в течение двух человеко-дней, и увеличила количество пожертвований на 18% и общую сумму пожертвований на 40% только для канала электронной почты, когда он был запущен в производство.

извлеченных урока. Мы начнем с уроков, извлеченных при разработке и пилотном тестировании LightAutoML для нашей экосистемы.Во-первых, приложения, наиболее подходящие для развертывания AutoML, — это те, в которых задача прогнозирования сформулирована точно и правильно и не требует человеческого понимания, основанного на глубоких предварительных знаниях предметной области. Во-вторых, AutoML хорошо подходит для типичных задач контролируемого обучения, когда тестирование хорошо работает на ретроспективных данных. Текущее поколение систем AutoML сложнее эффективно применять к нестандартным задачам. В-третьих, решения AutoML особенно полезны, когда модель машинного обучения нужно построить быстро с ограниченными ресурсами.В тех случаях, когда есть достаточно времени для построения модели с привлечением лучших специалистов в области данных, работающих над сложными проблемами, требующими значительных знаний и изобретательности, нестандартных решений и тщательной тонкой настройки параметров модели, люди могут превзойти решения AutoML. Например, когда компания Google проводила конкурс IEEE (Rishi, 2019) , ее решение AutoML превзошло 90% конкурирующих команд за первые две недели. Тем не менее, людям в конце концов удалось догнать и превзойти AutoML от Google после первых двух недель, приложив огромные усилия к хакатону и постоянно совершенствуя свои модели.Наконец, высокие результаты производительности LightAutoML были достигнуты не благодаря некоторым уникальным революционным функциям нашей системы, а благодаря многочисленным постепенным улучшениям, описанным в разделе 3, которые были последовательно объединены в единое решение.

Кроме того, при переносе LightAutoML в производственную версию мы усвоили другую группу уроков. Во-первых, независимые тесты нашей системы специалистами по данным в компании показывают, что LightAutoML значительно превосходит людей только в одной трети задач машинного обучения, фактически развернутых в производственной среде, что отличается от показателя 90%, указанного в разделе 4.3 для экспериментальных исследований. Это снижение производительности LightAutoML по сравнению с людьми в производственных средах связано со следующими причинами:

  • Наличие утечек данных , т. е. ситуации, когда информация об объекте-мишени становится очевидной из признаков для обучающих, а не тестовых данных, а также артефактов данных , таких как специальные десятичные разделители или символьные символы (например, , K означает тысячи) в числовых столбцах отсутствующие значения для определенного функционального блока, и Т. Д., в сотнях автоматизированных систем хранения данных.

  • Существование чрезвычайно малого количества событий класса меньшинства по сравнению с количеством функций.

  • В одних и тех же условиях лучшие специалисты по данным строят одновременно гораздо больше моделей, чем менее опытные.

Последний пункт показывает, что вместо того, чтобы заменять специалистов по данным системами AutoML, лучше дополнить их такими системами, и сейчас мы сосредоточены на расширении возможностей наших DS с помощью LightAutoML в нашей компании.В частности, мы в основном используем LightAutoML в качестве генератора исходных данных и инструмента быстрой проверки гипотез в компании. Это помогает нашим специалистам по данным сосредоточиться на некоторых важных частях процесса разработки модели, таких как выбор данных за соответствующий период времени, формулировка целевой переменной, выбор подходящих показателей качества, определение бизнес-ограничений и т. д.

Второй урок связан с важностью интеграции LightAutoML с различными производственными средами нашей разнообразной экосистемы для реализации комплексных решений.Хотя мы наблюдали сокращение времени обучения модели в 4-10 раз по сравнению с обычным процессом создания модели, общее время вывода на рынок удалось сократить в среднем только на 30% для всего процесса жизненного цикла модели . Кроме того, мы заметили, что это число может быть улучшено до почти 70% для случаев, когда была выполнена непрерывная интеграция с источниками данных и средами логического вывода, особенно на нашей облачной платформе.

Таким образом, мы столкнулись с несколькими проблемами при тестировании нашей системы LightAutoML и ее внедрении в производство, большинство из которых были связаны с особыми требованиями индустрии финансовых услуг и разнообразной экосистемы нашей организации.Нам удалось успешно решить их, разработав систему LightAutoML в соответствии с потребностями нашей экосистемы. Мы также описали уроки, извлеченные при внедрении LightAutoML в производство в различных классах приложений машинного обучения. Все это дает веские основания для разработки вертикальных решений AutoML для индустрии финансовых услуг и, в частности, для нашего LightAutoML.

6. Заключение

В статье мы представляем систему LightAutoML, предназначенную для удовлетворения конкретных потребностей крупных компаний, предоставляющих финансовые услуги, и их экосистем.Мы выступаем за необходимость разработки AutoML специального назначения, в отличие от системы общего назначения, такой как h3O или AutoGluon, которая удовлетворяла бы специфические потребности таких организаций, включая способность обрабатывать большие наборы данных, имеющие широкий диапазон типы данных, нестационарные данные, определенные типы проверок, включая поведенческие модели и несвоевременные проверки, а также быстрая разработка большого количества моделей. Предлагаемая система LightAutoML имеет несколько дополнительных улучшений, в том числе «легкий и быстрый» подход к разработке AutoML, когда используются только GBM и линейные модели, а также новый и быстрый метод комбинированной настройки гиперпараметров, который дает надежные результаты настройки, расширенную предварительную обработку данных, включая автоматическую -печатать, это в совокупности расширило функциональность LightAutoML и помогло ему добиться превосходных результатов производительности.

Кроме того, в статье мы показываем, что наша система LightAutoML превосходит некоторые ведущие AutoML-решения общего назначения по показателям AUC-ROC и LogLoss в наших собственных приложениях, а также в тестах OpenML, а также в моделях, разработанных вручную. специалистами по данным для типичных проблем, важных для крупных финансовых организаций.

Наконец, предлагаемая система LightAutoML была развернута в производстве в многочисленных приложениях в компании и ее экосистеме, что помогло организации сэкономить миллионы долларов на затратах на разработку, а также получить определенные возможности, которые люди не могут реализовать, такие как как создание огромного количества моделей машинного обучения в рекордно короткие сроки.Мы также описали несколько важных уроков, которые мы извлекли при разработке и развертывании системы LightAutoML в компании, в том числе то, что (а) «облегченный» подход к AutoML, развернутый в системе LightAutoML, на практике работал на удивление хорошо, достигая превосходных результатов производительности — в основном благодаря тщательной интеграции различных дополнительных улучшений различных функций AutoML, правильно объединенных в единую систему LightAutoML; (б) осознание того, что LightAutoML превзошел специалистов по данным только на одной трети развернутых моделей, в отличие от ожидаемых 90% случаев — из-за сложности и «беспорядка» фактически развернутых по сравнению с пилотными случаями. ; (c) осознание того, что специалисты по данным не всегда превосходят машины при подготовке данных, которые будут использоваться для построения моделей машинного обучения — LightAutoML превзошел специалистов по данным в этой категории подготовки данных в нескольких случаях использования; (d) хотя LightAutoML значительно повысил производительность построения моделей в нашей организации, количество специалистов по обработке и анализу данных в нашей компании значительно увеличилось за последний год — в основном из-за осознания того, что нам нужно гораздо больше моделей машинного обучения, чтобы лучше вести наш бизнес, и есть — это много работы как для AutoML, так и для специалистов по данным для достижения наших бизнес-целей.

В рамках дальнейшей работы мы планируем развивать функционал, связанный с перегонкой моделей и усиливать работу с задачами НЛП. В частности, некоторые приложения в нашей организации, в том числе электронная коммерция, накладывают дополнительные ограничения на производительность моделей машинного обучения в реальном времени. и нам нужно убедиться, что компонент дистилляции LightAutoML удовлетворяет этим требованиям в реальном времени. Кроме того, мы планируем и дальше улучшать функциональность LightAutoML NLP в будущих выпусках.

Приложение А План эксперимента и дополнительные результаты

Наборы данных и план эксперимента были взяты с официальной страницы тестов OpenML. Все наборы данных оценивались по 10 перекрестным проверкам, сделанным организаторами, и окончательная оценка для каждого набора данных была рассчитана путем усреднения баллов по всем 10 кратностям. Модели оценивались по метрике roc-auc для задач бинарной классификации и по логарифмическим потерям для задач мультиклассовой классификации. В этой статье мы исключаем из оценки 4 из 39 существующих наборов данных, потому что большая часть фреймворка не удалась на этих наборах данных из-за тайм-аута с заданными ограничениями.

Модели оценивались со следующими ограничениями: ограничение времени выполнения в 1 час (это ограничение было передано фреймворку в качестве входного параметра, если фреймворк поддерживает ограничения по времени, но на самом деле процесс был убит через 2 часа), 8 ЦП, 32 ГБ ОЗУ на один разделение перекрестной проверки. Каждая складка оценивалась в отдельном док-контейнере на облачном сервере под ОС Ubuntu 18.04 с жестким диском и процессором Intel(R) Xeon(R) Gold 6148 с тактовой частотой 2,40 ГГц.

Фреймворки и версии, которые сравнивались в бенчмарке: lightautoml==0.2.8, h3o_automl==3.32.0.1, автоглюон==0.0.12, autosklearn==0.11.1, autoweka==2.6, tpot==0.11.5. Весь код для оценки производительности был взят из репозитория OpenML, где он был опубликован разработчиками фреймворков. Наконец, у нас есть только 4 случая отказа из-за тайм-аута. Результаты по всем 35 наборам данных показаны в таблице 7.

Код для воспроизведения нашего эксперимента доступен в репозитории. Код для воспроизведения результатов lightautoml также был опубликован в репозитории OpenML.

Примечание: как упоминалось в (Erickson et al., 2020) , AutoGluon показывает современные результаты в бенчмарке OpenML, но, к сожалению, мы не смогли воспроизвести результаты, используя код, опубликованный в репозитории OpenML. Возможной причиной этого являются нестандартные настройки запуска или различия в вычислительных средах.

Также в процессе бенчмарков мы столкнулись с различными ошибками в тестируемых фреймворках, большинство из которых перечислены в Приложении в [11].

Внутреннее сравнение наборов данных было выполнено в той же среде, за исключением ограничения по времени — мы установили ограничение в два часа для внутренних данных.Наборы данных содержат информацию о клиентах, которая не может быть опубликована, поэтому может быть представлено только агрегированное сравнение фреймворков. Наборы данных были разделены владельцами данных независимо на обучающие/тестовые выборки в зависимости от их бизнес-задач. Разделение может быть случайным, несвоевременным или разделенным значениями группы (например, идентификаторами клиентов для поведенческих моделей), методы разделения и тестовые образцы были неизвестны AutoML на этапе обучения. Модели обучались на частях поезда и оценивались по значениям метрики roc-auc на тестовых частях.

%PDF-1.4 % 33 0 объект >>>/BBox[0 0 608,4 792]/длина 148>>поток хА 0}N1j4ASmQ/lf{XQZITP(2pm6RZPRRk{«aG?χO| i~6ƴF7 蜣Gn$+2#{r H0F конечный поток эндообъект 41 0 объект >>>/BBox[0 0 608,4 792]/длина 148>>поток хА 0}N1j4ASmQ/lf{XQZITP(2pm6RZPRRk{«aG?χO| i~6ƴF7 蜣Gn$+2#{r H0F конечный поток эндообъект 10 0 объект >>>/BBox[0 0 608,4 792]/длина 116>>поток x;0~O1%)X»-(RJI��O=]3\»%W0xX?bh[~BHVָVs\gur_vV конечный поток эндообъект 53 0 объект >>>/BBox[0 0 608.4 792]/длина 148>>поток хА 0}N1j4ASmQ/lf{XQZITP(2pm6RZPRRk{«aG?χO| i~6ƴF7 蜣Gn$+2#{r H0F конечный поток эндообъект 25 0 объект >>>/BBox[0 0 608,4 792]/длина 148>>поток хА 0}N1j4ASmQ/lf{XQZITP(2pm6RZPRRk{«aG?χO| i~6ƴF7 蜣Gn$+2#{r H0F конечный поток эндообъект 14 0 объект >>>/BBox[0 0 608,4 792]/длина 116>>поток x;0~O1%)X»-(RJI��O=]3\»%W0xX?bh[~BHVָVs\gur_vV конечный поток эндообъект 37 0 объект >>>/BBox[0 0 608,4 792]/длина 148>>поток хА 0}N1j4ASmQ/lf{XQZITP(2pm6RZPRRk{«aG?χO| i~6ƴF7 蜣Gn$+2#{r H0F конечный поток эндообъект 8 0 объект >>>/BBox[0 0 608.4 792]/длина 116>>поток x;0~O1%)X»-(RJI��O=]3\»%W0xX?bh[~BHVָVs\gur_vV конечный поток эндообъект 9 0 объект >>>/BBox[0 0 608,4 792]/длина 148>>поток хА 0}N1j4ASmQ/lf{XQZITP(2pm6RZPRRk{«aG?χO| i~6ƴF7 蜣Gn$+2#{r H0F конечный поток эндообъект 19 0 объект >>>/BBox[0 0 608,4 792]/длина 148>>поток хА 0}N1j4ASmQ/lf{XQZITP(2pm6RZPRRk{«aG?χO| i~6ƴF7 蜣Gn$+2#{r H0F конечный поток эндообъект 4 0 объект >>>/BBox[0 0 608,4 792]/длина 116>>поток x;0~O1%)X»-(RJI��O=]3\»%W0xX?bh[~BHVָVs\gur_vV конечный поток эндообъект 3 0 объект >>>/BBox[0 0 608.4 792]/длина 148>>поток хА 0}N1j4ASmQ/lf{XQZITP(2pm6RZPRRk{«aG?χO| i~6ƴF7 蜣Gn$+2#{r H0F конечный поток эндообъект 30 0 объект >>>/BBox[0 0 608,4 792]/длина 116>>поток x;0~O1%)X»-(RJI��O=]3\»%W0xX?bh[~BHVָVs\gur_vV конечный поток эндообъект 5 0 объект >>>/BBox[0 0 608,4 792]/длина 148>>поток хА 0}N1j4ASmQ/lf{XQZITP(2pm6RZPRRk{«aG?χO| i~6ƴF7 蜣Gn$+2#{r H0F конечный поток эндообъект 24 0 объект >>>/BBox[0 0 608,4 792]/длина 116>>поток x;0~O1%)X»-(RJI��O=]3\»%W0xX?bh[~BHVָVs\gur_vV конечный поток эндообъект 39 0 объект >>>/BBox[0 0 608.4 792]/длина 148>>поток хА 0}N1j4ASmQ/lf{XQZITP(2pm6RZPRRk{«aG?χO| i~6ƴF7 蜣Gn$+2#{r H0F конечный поток эндообъект 45 0 объект >>>/BBox[0 0 608,4 792]/длина 148>>поток хА 0}N1j4ASmQ/lf{XQZITP(2pm6RZPRRk{«aG?χO| i~6ƴF7 蜣Gn$+2#{r H0F конечный поток эндообъект 27 0 объект >>>/BBox[0 0 608,4 792]/длина 148>>поток хА 0}N1j4ASmQ/lf{XQZITP(2pm6RZPRRk{«aG?χO| i~6ƴF7 蜣Gn$+2#{r H0F конечный поток эндообъект 29 0 объект >>>/BBox[0 0 608,4 792]/длина 148>>поток хА 0}N1j4ASmQ/lf{XQZITP(2pm6RZPRRk{«aG?χO| i~6ƴF7 蜣Gn$+2#{r H0F конечный поток эндообъект 31 0 объект >>>/BBox[0 0 608.4 792]/длина 148>>поток хА 0}N1j4ASmQ/lf{XQZITP(2pm6RZPRRk{«aG?χO| i~6ƴF7 蜣Gn$+2#{r H0F конечный поток эндообъект 16 0 объект >>>/BBox[0 0 608,4 792]/длина 116>>поток x;0~O1%)X»-(RJI��O=]3\»%W0xX?bh[~BHVָVs\gur_vV конечный поток эндообъект 32 0 объект >>>/BBox[0 0 608,4 792]/длина 116>>поток x;0~O1%)X»-(RJI��O=]3\»%W0xX?bh[~BHVָVs\gur_vV конечный поток эндообъект 56 0 объект >>>/BBox[0 0 608,4 792]/длина 116>>поток x;0~O1%)X»-(RJI��O=]3\»%W0xX?bh[~BHVָVs\gur_vV конечный поток эндообъект 57 0 объект >>>/BBox[0 0 608.4 792]/длина 148>>поток хА 0}N1j4ASmQ/lf{XQZITP(2pm6RZPRRk{«aG?χO| i~6ƴF7 蜣Gn$+2#{r H0F конечный поток эндообъект 42 0 объект >>>/BBox[0 0 608,4 792]/длина 116>>поток x;0~O1%)X»-(RJI��O=]3\»%W0xX?bh[~BHVָVs\gur_vV конечный поток эндообъект 54 0 объект >>>/BBox[0 0 608,4 792]/длина 116>>поток x;0~O1%)X»-(RJI��O=]3\»%W0xX?bh[~BHVָVs\gur_vV конечный поток эндообъект 44 0 объект >>>/BBox[0 0 608,4 792]/длина 116>>поток x;0~O1%)X»-(RJI��O=]3\»%W0xX?bh[~BHVָVs\gur_vV конечный поток эндообъект 48 0 объект >>>/BBox[0 0 608.4 792]/длина 116>>поток x;0~O1%)X»-(RJI��O=]3\»%W0xX?bh[~BHVָVs\gur_vV конечный поток эндообъект 35 0 объект >>>/BBox[0 0 608,4 792]/длина 148>>поток хА 0}N1j4ASmQ/lf{XQZITP(2pm6RZPRRk{«aG?χO| i~6ƴF7 蜣Gn$+2#{r H0F конечный поток эндообъект 43 0 объект >>>/BBox[0 0 608,4 792]/длина 148>>поток хА 0}N1j4ASmQ/lf{XQZITP(2pm6RZPRRk{«aG?χO| i~6ƴF7 蜣Gn$+2#{r H0F конечный поток эндообъект 20 0 объект >>>/BBox[0 0 608,4 792]/длина 116>>поток x;0~O1%)X»-(RJI��O=]3\»%W0xX?bh[~BHVָVs\gur_vV конечный поток эндообъект 15 0 объект >>>/BBox[0 0 608.4 792]/длина 148>>поток хА 0}N1j4ASmQ/lf{XQZITP(2pm6RZPRRk{«aG?χO| i~6ƴF7 蜣Gn$+2#{r H0F конечный поток эндообъект 28 0 объект >>>/BBox[0 0 608,4 792]/длина 116>>поток x;0~O1%)X»-(RJI��O=]3\»%W0xX?bh[~BHVָVs\gur_vV конечный поток эндообъект 34 0 объект >>>/BBox[0 0 608,4 792]/длина 116>>поток x;0~O1%)X»-(RJI��O=]3\»%W0xX?bh[~BHVָVs\gur_vV конечный поток эндообъект 18 0 объект >>>/BBox[0 0 608,4 792]/длина 116>>поток x;0~O1%)X»-(RJI��O=]3\»%W0xX?bh[~BHVָVs\gur_vV конечный поток эндообъект 7 0 объект >>>/BBox[0 0 608.4 792]/длина 148>>поток хА 0}N1j4ASmQ/lf{XQZITP(2pm6RZPRRk{«aG?χO| i~6ƴF7 蜣Gn$+2#{r H0F конечный поток эндообъект 17 0 объект >>>/BBox[0 0 608,4 792]/длина 148>>поток хА 0}N1j4ASmQ/lf{XQZITP(2pm6RZPRRk{«aG?χO| i~6ƴF7 蜣Gn$+2#{r H0F конечный поток эндообъект 13 0 объект >>>/BBox[0 0 608,4 792]/длина 148>>поток хА 0}N1j4ASmQ/lf{XQZITP(2pm6RZPRRk{«aG?χO| i~6ƴF7 蜣Gn$+2#{r H0F конечный поток эндообъект 23 0 объект >>>/BBox[0 0 608,4 792]/длина 148>>поток хА 0}N1j4ASmQ/lf{XQZITP(2pm6RZPRRk{«aG?χO| i~6ƴF7 蜣Gn$+2#{r H0F конечный поток эндообъект 55 0 объект >>>/BBox[0 0 608.4 792]/длина 148>>поток хА 0}N1j4ASmQ/lf{XQZITP(2pm6RZPRRk{«aG?χO| i~6ƴF7 蜣Gn$+2#{r H0F конечный поток эндообъект 49 0 объект >>>/BBox[0 0 608,4 792]/длина 148>>поток хА 0}N1j4ASmQ/lf{XQZITP(2pm6RZPRRk{«aG?χO| i~6ƴF7 蜣Gn$+2#{r H0F конечный поток эндообъект 21 0 объект >>>/BBox[0 0 608,4 792]/длина 148>>поток хА 0}N1j4ASmQ/lf{XQZITP(2pm6RZPRRk{«aG?χO| i~6ƴF7 蜣Gn$+2#{r H0F конечный поток эндообъект 38 0 объект >>>/BBox[0 0 608,4 792]/длина 116>>поток x;0~O1%)X»-(RJI��O=]3\»%W0xX?bh[~BHVָVs\gur_vV конечный поток эндообъект 46 0 объект >>>/BBox[0 0 608.4 792]/длина 116>>поток x;0~O1%)X»-(RJI��O=]3\»%W0xX?bh[~BHVָVs\gur_vV конечный поток эндообъект 12 0 объект >>>/BBox[0 0 608,4 792]/длина 116>>поток x;0~O1%)X»-(RJI��O=]3\»%W0xX?bh[~BHVָVs\gur_vV конечный поток эндообъект 22 0 объект >>>/BBox[0 0 608,4 792]/длина 116>>поток x;0~O1%)X»-(RJI��O=]3\»%W0xX?bh[~BHVָVs\gur_vV конечный поток эндообъект 26 0 объект >>>/BBox[0 0 608,4 792]/длина 116>>поток x;0~O1%)X»-(RJI��O=]3\»%W0xX?bh[~BHVָVs\gur_vV конечный поток эндообъект 36 0 объект >>>/BBox[0 0 608.4 792]/длина 116>>поток x;0~O1%)X»-(RJI��O=]3\»%W0xX?bh[~BHVָVs\gur_vV конечный поток эндообъект 47 0 объект >>>/BBox[0 0 608,4 792]/длина 148>>поток хА 0}N1j4ASmQ/lf{XQZITP(2pm6RZPRRk{«aG?χO| i~6ƴF7 蜣Gn$+2#{r H0F конечный поток эндообъект 52 0 объект >>>/BBox[0 0 608,4 792]/длина 116>>поток x;0~O1%)X»-(RJI��O=]3\»%W0xX?bh[~BHVָVs\gur_vV конечный поток эндообъект 1 0 объект >>>/BBox[0 0 608,4 792]/длина 116>>поток x;0~O1%)X»-(RJI��O=]3\»%W0xX?bh[~BHVָVs\gur_vV конечный поток эндообъект 6 0 объект >>>/BBox[0 0 608.4 792]/длина 116>>поток x;0~O1%)X»-(RJI��O=]3\»%W0xX?bh[~BHVָVs\gur_vV конечный поток эндообъект 50 0 объект >>>/BBox[0 0 608,4 792]/длина 116>>поток x;0~O1%)X»-(RJI��O=]3\»%W0xX?bh[~BHVָVs\gur_vV конечный поток эндообъект 40 0 объект >>>/BBox[0 0 608,4 792]/длина 116>>поток x;0~O1%)X»-(RJI��O=]3\»%W0xX?bh[~BHVָVs\gur_vV конечный поток эндообъект 11 0 объект >>>/BBox[0 0 608,4 792]/длина 148>>поток хА 0}N1j4ASmQ/lf{XQZITP(2pm6RZPRRk{«aG?χO| i~6ƴF7 蜣Gn$+2#{r H0F конечный поток эндообъект 51 0 объект >>>/BBox[0 0 608.4 792]/длина 148>>поток хА 0}N1j4ASmQ/lf{XQZITP(2pm6RZPRRk{«aG?χO| i~6ƴF7 蜣Gn$+2#{r H0F конечный поток эндообъект 59 0 объект >поток конечный поток эндообъект 60 0 объект >поток х+

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.