Разное

Готові роботи з фізики 9 клас лабораторні роботи: Please Wait… | Cloudflare

Содержание

ГДЗ Фізика 9 клас Кірюхіна Божинова 2017 — Зошит для лабораторних робіт

Зошит для лабораторних робіт

Результати та хід виконання дослідів учні записують у робочі зошити. Це дуже цікаві заняття, які подобаються учням. Але іноді трапляються труднощі під час виконання лабораторних робіт і учень не може зрозуміти, як правильно її виконувати. В такому випадку на допомогу прийде ГДЗ фізика 9 клас Кірюхіна Божинова Зошит для лабораторних робіт 2017, який містить всі правильні відповіді. 

Відповіді до підручника з фізики

Після кожного уроку фізики вчитель задає домашнє завдання. Його потрібно виконати самостійно. Це можуть бути завдання різної складності та задачі. А допоможе з розв’язком ГДЗ 9 клас Фізика Божинова Кирюхін.

Контрольні роботи з фізики

Протягом року учні писатимуть контрольні роботи, самостійні роботи у тестовій формі, проходять практичні тренінги. Всі ці роботи дозволяють визначити рівень знань учня, оцінити його успішність. Учні ретельно готуються до тематичних контрольних робіт, а найпростіше це зробити разом із ГДЗ Фізика 9 клас Ф.Я. Божинова, О.О. Кірюхіна, М.О. Чертіщева Комплексний зошит для контролю знань 2014 року.

А для чого потрібні ГДЗ?

Збірник ГДЗ з фізики 9 класу Кірюхіна Божинова зошит для лабораторних робіт потрібен не для того, щоб з нього списувати відповіді, адже це ніяк не сприятиме покращенню рівня знань та успішності. Збірник готових відповідей потрібен для того, щоб перевірити відповідь до кожного завдання. Якщо відповіді не збігаються, то це ознака того, що над темою уроку потрібно більше попрацювати, а завдання виконати ще раз і виправити свою помилку.

Зручність використання ГДЗ онлайн

Користуватися ГДЗ Фізика 9 клас Кірюхіна Божинова 2017 рік Зошит для лабораторних робіт дуже просто та зручно. Всі відповіді до завдань поділені на розділи і підрозділи, тому дуже легко знайти потрібний номер. Безсумнівно, особливістю порталу «12 балі» є те, що він легко адаптується до будь-яких сучасних смартфонів та планшетів.

Тому використовувати решебник дуже просто.


ГДЗ Фізика 9 клас Кірюхіна Божинова 2017 — Зошит для лабораторних робіт — відповіді

гдз зошит для лабораторних робіт з фізики 9 клас наталія струж

гдз зошит для лабораторних робіт з фізики 9 клас наталія струж

Зареєструйтесь, щоб мати можливість переглядати усі сторінки та файли, публікувати власні матеріали. Зошит для лабораторних робіт з фізики 9 клас. Volt пт, 2013 — 09 — 27 00. Готові домашні завдання — гдз зошит для лабораторних робіт фізика 9 клас доступне онлайн тільки на сайті gdzua. Вирішення домашнього завдання з предмету фізика — 9 клас стало набагато простішим. Відтепер щоб перевірити рівень власних знань з зошит для лабораторних робіт фізика 9 клас, можна просто скористатись даним електронним посібником і звірити правильність розв язання завдання. Відтепер не потрібно шукати слова. Найти гдз зошит для лабораторних робіт фізика 9 клас, просто перегляньте книгу онлайн. Нагадуємо що гдз не є об єктом для списувань, а створено лише з метою ознайомлення з ходом розв язань.

Войдите після лабораторних робіт є запитання, які дадуть змогу учневі повніше зрозуміти суть фізичних явищ, що вивчалися в роботі, а вчителеві – перевірити якість засвоєння навчального матеріалу.

Завдання підвищеної складності, відмічені зірочкою, дозволять учням поглибити свої знання та поліпшити практичні вміння. Для вдосконалення навичок проведення експериментальних досліджень запропоновано домашні завдання, які після проведення лабораторної роботи учням потрібно переписати в робочий зошит і виконати вдома. Home гдз фізика відповіді до зошиту з лабораторних робіт фізика 9 клас божинова 2017. Відповіді до зошиту з лабораторних робіт фізика 9 клас божинова 2017. Складання та випробування електромагніту.

Англійська мова інформатика математика німецька мова російська мова українська мова. Алгебра англійська мова біологія геометрія інформатика німецька мова російська мова українська мова фізика хімія. Реакції йонного обміну між електролітами у водних розчинах практична робота 2.

Розв’язування експериментальних задач практична робота 3. Вплив різних чинників на швидкість хімічних реакцій практична робота 4. Властивості етанової кислоти практична робота 5. Виявлення органічних сполук у харчових продуктах. Робочий зошит фізика 9 клас частина 2 нова програма авт. Підручники і посібники. Вітаємо вас на сторінці з матеріалом готові лабораторні роботи з фізики 9 клас, який відноситься до категорії фізика 9 клас, також можете переглянути всі гдз 9 клас. Будемо вдячні, якщо ви поділитесь з друзями цією сторінкою і залишите свій коментар. Готові лабораторні роботи з фізики 9 клас, готові домашні завдання онлайн. Готові лабораторні роботи з фізики 9 клас онлайн безкоштовно і без реєстрації. Виконуй всі лабораторні роботи на 12 з gdzukr. Особливо учням важко виконувати завдання контролю знань з фізики. і для таких учнів необхідно такий засіб. Який дозволить простіше готуватися до контролів з фізики. і такий засіб розміщений на нашому сайті у вигляді комплексний зошит фізика 9 клас божинова ф.
Даний зошит містить в собі різні завдання з фізики, навіть найскладніші. і якщо учень буде готуватися до уроків, контрольної і самостійної роботи з даним зошитом, тоді труднощі вивчення фізики зникнуть назавжди. Загрузка комплексний зошит фізика 9 клас божинова ф. Знайомство з офісними програмами. Нова ідея до святкового столу.

Сонник коні запряжені феломена. Шаблони дипломів для дітей. Скачать музик безплатно на тіліфон. Т гдз 4 клас англійська мова буренко михайлик відповіді 40 с юмз кабіною. Книга дівчина в потязі скачати. Автомобілі на 480х800. Вірші из фронтовых писем великои витчизнянои вийни. Гдз 9 класс геометрія єршова єршова. Гупа гріби скачати безплатно. Лабораторни роботи № 1 — 3 (стр. Лабораторни роботи № 4 — 6 (стр. Лабораторни роботи № 7 — 9 (стр. Лабораторни роботи № 10 — 12 (стр. Зошит для контролю геометрія 9 клас биченкова гдз. Гдз зошит лабораторні фізика 10 клас божинова. Гдз зошит лабораторні фізика 10 клас татарчук. Гдз фізика 10 клас бар яхтар 2018. Гдз зошит біологія 10 клас сало.

Решебники, гдз, відповіді. Заміна грм фіат добло фізика 9 клас зошит для лабораторних робіт відповіді наталія струж 1. Легенда про кору українська фізика 9 клас зошит для лабораторних робіт відповіді наталія струж версія. Характеристика історичного культурного потенціалу житомирщини. інтегрований маркетинг. Техніко — технологічна база підприємства. Збірник завдань для атестаційних письмових робіт з математики 9 клас відповіді відстежити вантаж нов гдз дидактичні матеріали з української мови 4 клас ольга данилко відповіді. Ти назові турецкий серіал 123серія на руском язике.

Якщо вода попала в дихальні шляхи. За допомогою гдз (відповіді) зошит для лабораторних робіт фізика 7 клас тепер є змога швидко написати лабораторну роботу, навіть якщо теоретична частина не зрозуміла. Але, краще якщо для написання лабораторної будуть задіяні знання, які. Роман квятковський 19 окт в робочий зошит з біології 10 клас котик. Робочий зошит з фізики 8 клас наталія струж і олег синишин. Нравится показать список оценивших. Біологія 7 клас зошит для лабораторних та практичних робіт. Користуючись гдз ви не тільки зможете вчасно та швидко виконувати домашні задання. Ви також легко зможете наздогнати шкільну програму, згадати забуте за попередні класи та підвищити рівень і якість набутих знань. Успішно здати перші екзамени та самореалізувати свою особистість багато значить для кожного учня. Зошит для лабораторних робіт фізика 9 клас на gdzonline. Ua допоможе вам в цьому.

Навіть вчителі будуть раді тому, що прагнучи знань ви користуєтесь всіма доступними джерелами. інтернет — магазин ранок — 10 000 книг українською та російською мовами. Тут можна купити книгу на будь — який смак. Казки, скоромовки, книжки — панорамки, альбоми для наліпок. Книжки для підготовки до школи. Великий вибір кулінарних книг. Набори для творчості. Навчальна література. Сезонні акції та знижки на кращі книги. Доставка книг поштою або кур’єром. Зошит для лабораторних робіт (наталія струж) в інтернет — магазині yakaboo. Найбільший в україні інтернет — магазин книг. Цілодобовий прийом замовлень. Представлений товар є в наявності. У зошиті подано інструкції до виконання лабораторних робіт з фізики для учнів 7 класу.

Перелік робіт відповідає чинній програмі з фізики для 9 класу.

гдз лабораторних робіт з фізики 9 класс

гдз лабораторних робіт з фізики 9 класс

До вашої уваги готові лабораторні роботи з фізики за 9 клас. Відтепер лабораторні роботи стало робити набагато простіше, просто скористайся нашим підручником і виконай завдання на відмінно. Готові лабораторні роботи з фізики 9 клас. ГДЗ 9 клас Фізика.  Але всіх трунощів і проблем можна уникати, якщо готуватися якісно до лабораторних і практичних робіт з фізики. А допомогти в цьому можуть лише готові домашні завдання Готові лабораторні роботи з фізики 9 клас, які доступні на нашому сайті. Тому, якщо учні хочуть досягти великих досягнень в вивченні фізики, то використання даних ГДЗ необхідне для цього.

Користуючись ГДЗ ви не тільки зможете вчасно та швидко виконувати домашні задання. Ви також легко зможете наздогнати шкільну програму, згадати забуте за попередні класи та підвищити рівень і якість набутих знань. Успішно здати перші екзамени та самореалізувати свою особистість багато значить для кожного учня. Зошит для лабораторних робіт Фізика 9 клас на gdzonline.com.ua допоможе вам в цьому. Навіть вчителі будуть раді тому, що прагнучи знань ви користуєтесь всіма доступними джерелами. Зошит для лабораторних робіт Фізика 9 клас з Фізика безкоштовний, доступний без реєстрації та смс.

Вітаємо вас на сторінці з матеріалом Готові лабораторні роботи з фізики 9 клас, який відноситься до категорії Фізика 9 клас, також можете переглянути всі ГДЗ 9 клас. Будемо вдячні, якщо ви поділитесь з друзями цією сторінкою і залишите свій коментар! Готові лабораторні роботи з фізики 9 клас, готові домашні завдання онлайн. Готові лабораторні роботи з фізики 9 клас онлайн безкоштовно і без реєстрації! Виконуй всі лабораторні роботи на 12 з GdzUkr!

Готова домашня робота з фізики для 9 класу.

Рішення та відповіді до зошита для лабораторних робіт з фізики для 9 класу. Ф.Я. Божинова, О.О. Кірюхіна. 2017 рік.  Розбираємо лабораторні роботи разом з ГДЗ. Фізика – один із найскладніших предметів у 9 класі, який потребує високої уваги та розвинутого мислення. Ця дисципліна обов’язково продемонструє свою користь на практиці, а найцікавіші явища цієї науки можна спостерігати, працюючи з рішеннями до зошита з лабораторних робіт, автором яких є Ф.Я. Божинова. Як відповіді допоможуть тобі вдома? Дев’ятикласники, які розв’язують домашнє завдання самостійно, підтвердять, що навіть знаючи все, можна зіткнутися з труднощами, які стають на шляху до 12 балів.

Ви тут: Home ГДЗ Фізика Відповіді до зошиту з лабораторних робіт Фізика 9 клас Божинова 2017. Відповіді до зошиту з лабораторних робіт Фізика 9 клас Божинова 2017. Заголовок. 1. Складання та випробування електромагніту.

Категория: ГДЗ готовое домашнее задание для 9 класса / гдз по физике 9 класс. Название учебника: Відповіді до зошиту з лабораторних робіт з Фізики 9 клас Божинова 2017. Автор: Божинова Ф. Я. Издательство: Ранок. Год: 2017. Язык: украинский. Читать онлайн Відповіді до зошиту з лабораторних робіт з Фізики 9 клас Божинова 2017.

ГДЗ: Готові домашні завдання www.ukrdz.in.ua — найкращий сайт з готовими домашніми завданнями. Главная. Головна → 9 клас → Зошит для лабораторних робіт Фізика 9 клас Мозель. ГДЗ (відповіді) Зошит для лабораторних робіт Фізика 9 клас Мозель. Мова навчання: Українська. Автор підручника: Мозель О.О., Александрова Л.П.  Дивитись онлайн та читати відповіді до підручника Зошит для лабораторних робіт Фізика 9 клас Мозель О.О., Александрова Л.П. Дивитись відповідь: ← Назад. Вперед →. Додати сторінку в закладки: Дивитись інші ГДЗ онлайн

Введите в строку поиска только фамилию автора и класс. Например: макарычев 8. Добавить книги в список » По запросу «» не найдено ни одной книги. Робочий зошит. Лабораторні роботи з фізики. 9 клас. Божинова Ф. Я., Кирюхин Н. М., Кирюхина Е. А. «Робочий зошит.  Лабораторні роботи з фізики. 9 клас. » ГДЗ. Божинова Ф. Я., Кирюхин Н. М., Кирюхина Е. А. Готовые заданияКаталог. Лабораторна робота 1. Дослідження взаємодії заряджених тіл. Лабораторна робота 2. Вимірювання сили струму за допомогою амперметра. Лабораторна робота 3. Вимірювання напруги за допомогою вольтметра. Лабораторна робота 4. Вимірювання опору провідника за допомогою амперметра і вольтметра.

Предмет так Клас:Зошит лабораторні роботи Фізика 9 клас. Посібник складено відповідно до чинної програми та підручника Божинова Ф.Я., Бондаренко М.В., Євлахова О.М. «Зошит лабораторні роботи Фізика 9 клас» для загальноосвітніх навчальних закладів. Читати онлайн: ГДЗ (Відповіді, решебник) Зошит лабораторні роботи Фізика 9 клас Божинова Ф.Я., Бондаренко М.В., Євлахова О.М. Предыдущая статьяГДЗ (Ответы, решебник) Русский язык 9 класс Рудяков. Следующая статьяГДЗ (Відповіді, решебник) Інформатика 9 клас Завадський. alinka.  ГДЗ Комплексний зошит Фізика 9 клас Божинова. ГДЗ (Відповіді, решебник) Збірник завдань Фізика 9 клас Ненашев. Лучшие ГДЗ Россия.

У даному матеріалі Ви можете ознайомитися з готовим домашнім завданням до підручника для закладів загальної середньої освіти з фізики 9 клас. Видавництво Ранок, Харків. Автори підручника: Бар’яхтар.  Схожі публікації. ГДЗ Інформатика 5 клас. Підручник [Ривкінд Й.Я., Лисенко Т.І., Чернікова Л.А., Шакотько В.В.] 2018. У даному матеріалі Ви можете ознайомитись з готовим домашнім завданням до підручника для закладів загальної середньої освіти з інформатики 5 клас. Видавництво «Освіта» Київ. Автори підручника: Ривкінд Й.Я., Лисенко Т.І., Чернікова Л.А., Шакотько В.В. Рік видання 2018. Нова програма 2018 року. ГДЗ Природознавство 5 клас. Робочий зошит [Демічева І.О.] 2018.

На цій сторінці нашого порталу представлені готові лабораторні роботи з фізики за 9 клас. Посібник складено з детально розписаних лабораторних і практичних робіт. Ці ГДЗ онлайн з фізики допоможуть будь-якому школяреві добре підготуватися до практичних робіт на уроках, а також швидко і якісно виконати будь-яку, найскладнішу лабораторну роботу з фізики. Прикрепления: Картинка 1. 1.

Особливо це стосується фізики, яка ніколи не вважалася простим предметом, а ще більше ускладнилися вправи і зовсім роблять предмет вкрай складним для сприйняття. Дитині допоможуть Відповіді Лабораторні з фізики Божинова 9 клас, в них школяр знайде всі відповіді і зможе розібратися в рішенні.

Зошит для лабораторних робіт для 9 класу (з можливістю оцінювання робіт) за підручником В.Г. Бар’яхтар, Ф.Я. Божинова, С.О. Довгий (2017 року видання). Перелік експериментальних робіт є суто орієнтовним, учитель має право змінювати тематику робіт відповідно до наявного в кабінеті обладнання та особливостей того чи іншого класу.. Інші методичні матеріали на урок Фізика скачати

Лабораторні роботи з фізики 9 клас Сиротюкгдз, готові домашні завдання, решебник, розв’язані задачі та вправиВідповіді Лабораторна 1-2 Лабораторна 3-4 Лабораторна 5 Лабораторна 6 Лабораторна 7-8.  Внимание! Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.

Готові домашні завдання ГДЗ. Головна. 1 клас.  Зошит для лабораторних робіт Фізика 9 клас Божинова. gdz.in.ua 12/09/2016. Мова навчання: Українська. Автор підручника: Ф.Я. Божинова, М.В. Бондаренко, О.М. Євлахова.

Физика в 9 классе — один из наиболее частых предметов, которые сдают в качестве экзамена ГИА. Таким образом, необходимо уже сейчас задуматься об использовании решебников по физике 9 класс. Это хорошая практика, так как они позволяют Вам существенно улучшить учебу по физике и получить много свободного времени для своих интересов. ГДЗ по физике 9 класс имеют отличительную навигацию, которая легко и быстро позволит найти нужное задание и получить ответ на него! К тому же, данные решебники работают в режиме онлайн. То есть в любое время можете его использовать ничего не скачивая на компьютер или м

гдз лабораторні роботи з фізики 9 класс

Ответы Зошит лабораторні Фізика 9 клас Божинова 2017. ГДЗ. 218. ГДЗ ошит для лабораторних Фізика 9 клас Божинова 2017. Авторы:Божинова Ф. Я. Издательство:Ранок, Харьков. Ответы к тетради для лабораторных робот Физика 9 класс Божинова — решебник.

Решебник (ГДЗ) Фізика 9 клас Ф. Я. Божинова (2017 рік) Зошит для лабораторних робіт. 4975. Авторы: Ф. Я. Божинова. Год: 2017 |. Класс: 9 |. Предмет: Фізика |. Похожие ГДЗ Почему ответы по физике в 9 классе так любимы? Современное ГДЗ с физики 9 класс Божинова стало надежным педагогом для учеников во время обучения. Ребята испытывают симпатию к данному справочнику по той причине, что он приносит множество приятных моментов от выполнения заданий разного уровня сложности. Первый из них касается отличных отметок. Их школьники получают за свои правильные домашние работы. Также, положительное действие решебников касается и личности подростков.

Розбираємо лабораторні роботи разом з ГДЗ. Фізика – один із найскладніших предметів у 9 класі, який потребує високої уваги та розвинутого мислення. Ця дисципліна обов’язково продемонструє свою користь на практиці, а найцікавіші явища цієї науки можна спостерігати, працюючи з рішеннями до зошита з лабораторних робіт, автором яких є Ф. Я. Божинова. Як відповіді допоможуть тобі вдома? Вас навантажують лабораторними роботами не тільки з фізики, еге ж? У такому разі відповіді до зошита для лабораторних робіт з біології стануть як ніколи в пригоді. ×. Скарга на матеріал. Ваш коментар. Використано 0 з 255 символів. Закрити. Надіслати.

До таких чудових посібників і належить ГДЗ з фізики 9 клас Божинова. Учні просто обожнюють цю книгу-помічницю і постійно користуються нею. Щоб допомогти дітям ефективно працювати з рішеннями, ми зробили абсолютно вільний доступ до них, який не передбачає ні проходження тривалої реєстрації, ні внесення оплати. Це надзвичайно радує як учнів, так і батьків, адже при такій співпраці, вони економлять не лише фінанси, а й дорогоцінний час. Рішення до зошита для лабораторних робіт за 9 клас з фізики складаються з таких головних елементів як виконання вправ, а також результати до них. Варто зауважити, що наш освітній ресурс дуже ретельно відноситься до якості посібників на своїх сторінках.

Зошит для лабораторних робіт. Чому саме ГДЗ. Фізика — цікавий, але все-таки досить складний предмет. ГДЗ з фізики за 9 клас Ф.Я. Божинова 2017, зошит для лабораторних робіт допоможе школяреві розібратися в новому предметі і перевірити власні знання. Принцип роботи з ГДЗ за 9 клас з фізики Ф.Я. Божинова 2017, зошит для лабораторних робіт не відрізняється від ГДЗ з інших предметів. Все що вам потрібно — це зайти в зміст видання Ф.Я. Божинова, зошит для лабораторних робіт, ГДЗ з фізики за 9 клас 2017 і знайти номер потрібного завдання.

До вашої уваги готові лабораторні роботи з фізики за 9 клас. Відтепер лабораторні роботи стало робити набагато простіше, просто скористайся нашим підручником і виконай завдання на відмінно. Готові лабораторні роботи з фізики 9 клас. ГДЗ 9 клас Фізика. Тому, якщо учні хочуть досягти великих досягнень в вивченні фізики, то використання даних ГДЗ необхідне для цього. Раніше учні витрачали багато часу на пошуки даного ГДЗ в інтернеті, але в основному безрезультатно. Але від сьогодні учні мають вільний доступ до даних ГДЗ, які учні можуть використати абсолютно безкоштовно і без реєстрації. І коли учні викорстають дані ГДЗ, то вони не зможуть уявити, наскільки просто стало вивчати предмет фізики.

Робочий зошит з фізики 8 клас. Зошит для лабораторних робіт Гудзь Віктор Володимирович, Міль Микола Степанович. Знайти книгу / завдання. Наш ресурс постійно поповнюється і оновлюється новими завданнями і відповідями до них. Тепер знайти ГДЗ для школи стало ще простіше, без смс і реєстрації. Новини. 3 дек.

ГДЗ: Готові домашні завдання. Ukrdz.in.ua – найкращий сайт з готовими домашніми завданнями. Дивитись онлайн та читати відповіді до підручника Зошит для лабораторних робіт Фізика 9 клас Мозель О.О., Александрова Л.П. Дивитись відповідь: ← Назад. Вперед →. Дивитись інші ГДЗ онлайн

Ви тут: Home ГДЗ Фізика Відповіді до підручника фізика 9 клас Бар’яхтар 2017 Відповіді до лабораторних робіт. Завдання 1 — 7. Відповіді до лабораторних робіт. Завдання 1 — 7. Деталі. Категорія: Відповіді до підручника фізика 9 клас Бар’яхтар 2017. Останнє оновлення: 15 вересня 2018. Автор: admin.

Робочий зошит. Лабораторні роботи з фізики 9 клас. Божинова Ф.Я., Кирюхин Н.М., Кирюхина Е.А. ГДЗ з фізики за 9 клас. Решебники по різним предметам, які не так давно з’явилися в спеціалізованих магазинах, а так само на просторах Інтернету, є самими популярними виданнями серед школярів. Більшість вчителів вважають, що несумлінні учні, замість самостійного рішення, використовують ГДЗ. Насправді готові домашні завдання, створені для того, що б допомогти школярам у вивченні складних предметів. Особливо важлива допомога решебников при вивченні такого складного предмета, як фізика. У деяких вип

Безкоштовні відповіді на запитання та завдання — Фізика, Лабораторні і практичні роботи, Сиротюк В. Д, 9 клас — це незамінний посібник для батьків та їх учнів. Наш сайт — mygdz.com.ua з готовими домашніми завданнями ( ГДЗ ) створений спеціально для полегшення навчання. На цій сторінці ви можете знайти безкоштовно гдз 9 клас фізика. Тепер учні зможуть перевіряти свої домашні завдання, а їхні батьки зможуть їм допомагати. Ви завжди можете онлайн абсолютно безкоштовно переглянути відповіді на питання та завдання фізика 9 клас. Довідник містить всю необхідну інформацію для самоперевірки виконання

Решебник (ГДЗ) по Физике за 9 (девятый) класс лабораторные работы авторы: Исаченкова, Жолнеревич, Медведь издательство Аверсэв, 2016 год. ГДЗ по физике за 9 класс Исаченкова незаменимый помощник, с которым изучение дисциплины станет еще интересней и увлекательней. Знание физики пригодится ребятам не только в учебной деятельности, но и в повседневной жизни, ведь это одна из важнейших естественных наук. Ученики девятых классов повторяют ранее изученный материал, а также осваивают различные основные темы. Предметные знания складываются из владения теорией, умения выдвигать гипотезы, проводить наблюдения, а также выполнять эксперименты.

Зошит для лабораторних робіт для 9 класу (з можливістю оцінювання робіт) за підручником В.Г. Бар’яхтар, Ф.Я. Божинова, С.О. Довгий (2017 року видання). Перелік експериментальних робіт є суто орієнтовним, учитель має право змінювати тематику робіт відповідно до наявного в кабінеті обладнання та особливостей того чи іншого класу. . Інші методичні матеріали на урок Фізика скачати

У даному матеріалі Ви можете ознайомитися з готовим домашнім завданням до підручника для закладів загальної середньої освіти з фізики 9 клас. Видавництво Ранок, Харків. Автори підручника: Бар’яхтар. Лабораторна робота № 4. Тема: Дослідження заломлення світла. Виконання роботи: 1. Підготувати рисунки для виконання роботи. Для цього: 1) покласти скляну пластинку на сторінку зошита і гостро заточеним олівцем окреслити контур пластинки

У даному матеріалі Ви можете ознайомитися з готовим домашнім завданням до підручника для закладів загальної середньої освіти з фізики 9 клас. Видавництво Оріон, Львів. Автори підручника: Засєкіна. Схожі публікації. ГДЗ Фізика 9 клас. Підручник з поглибленим вивченням [Засєкіна Т.М., Засєкін Д.О.] 2017. У даному матеріалі Ви можете ознайомитися з готовим домашнім завданням до підручника для спеціалізованих шкіл з поглибленим вивченням фізики 9 клас. Видавництво «Оріон», Львів. Автори підручника: Засєкіна Т. М., Засєкін Д.О. Рік видання 2017. Нова програма 2017 року. (Відповіді / ГДЗ / Ответы / ГДЗ Фізика 9 клас. Підручник [Засєкіна Т.М., Засєкін Д.О.] 2017.

Лабораторні роботи з фізики. 9 клас. Божинова Ф. Я., Кирюхин Н. М., Кирюхина Е. А. «Робочий зошит. Лабораторні роботи з фізики. 9 клас.» ГДЗ. Божинова Ф. Я., Кирюхин Н. М., Кирюхина Е. А. Готовые заданияКаталог. Лабораторна робота 1. Дослідження взаємодії заряджених тіл. Лабораторна робота 2. Вимірювання сили струму за допомогою амперметра. Лабораторна робота 3. Вимірювання напруги за допомогою вольтметра. Лабораторна робота 4. Вимірювання опору провідника за допомогою амперметра і вольтметра. Лабораторна робота 5. Вивчення залежності електричного опору від довжини провідника. Лабораторна робо

Категория: ГДЗ готовое домашнее задание для 9 класса / гдз по физике 9 класс. Название учебника: Відповіді до зошиту з лабораторних робіт з Фізики 9 клас Божинова 2017. Автор: Божинова Ф. Я. Издательство: Ранок. Год: 2017. Язык: украинский. Читать онлайн Відповіді до зошиту з лабораторних робіт з Фізики 9 клас Божинова 2017.

Лабораторна робота з фізики 9 клас гавронський

Скачать лабораторна робота з фізики 9 клас гавронський txt

mk-rap.ru — Безкоштовні Гдз з 5 по 11 клас Онлайн Без Реєстрації, Розв’язники, Готові Домашні Завдання з 5 по 11 клас. Дивитись онлайн та читати відповіді до підручника Зошит для лабораторних робіт Фізика 9 клас Ф.Я. Божинова, М.В. Бондаренко, О.М.

Євлахова. Дивитись відповідь: ← Назад. Вперед →. Дивитись інші ГДЗ онлайн: Хімія 9 клас Ярошенко. Тестовий зошит Німецька мова 9 клас Сотникова (9 рік). Решебники. Лабораторные работы. Лабораторная по физике 9 класс. Готовые лабораторные работы по физике 9 класс. Лаб. работа №1. Лаб. работа №2. Лаб. работа №3. Лаб. работа №4. Лаб. работа №5.

Відповіді до зошита для лабораторних робіт з фізики для 9-го класу, автор Божинова Ф. Я. Відповіді видані по новій програмі в році.  Фізика — улюблений предмет багатьох великих людей.

І це тому, що за допомогою даної науки можна зрозуміти механізм багатьох речей. Спробуйте зазирнути в ГДЗ зошита для лабораторних, автор Божинова. Вам відкриється цілий світ всіляких пристроїв і механізмів. Готові лабораторні роботи за новою програмою допоможуть вам краще розуміти матеріал і отримувати задоволення від пізнання нового і цікавого. Сторінка 3 Сторінка 4 Сторінка 5 Сторінка 6 Сторінка 7 Сторінка 8. У даному матеріалі Ви можете ознайомитися з готовим домашнім завданням до підручника для закладів загальної середньої освіти з фізики 9 клас.

Видавництво Ранок, Харків. Автори підручника: Бар’яхтар.

✅ ВІДПОВІДІ до ЛАБОРАТОРНИХ РОБІТ. Повні та якісні ГДЗ. Фізика 9 клас В.Г. Бар’яхтар, Ф.Я. Божинова, С.О. Довгий Доступні з ваших гаджетів.  ГДЗ 9 клас >. Фізика >. В.Г. Бар’яхтар, Ф.Я. Божинова, С.О. Довгий. ГДЗ Фізика 9 клас В.Г. Бар’яхтар, Ф.Я. Божинова, С.О. Довгий ( рік). Відповіді до Лабораторних Робіт.

Лаб.роб.№1. Лаб.роб.№2. Главная» Книги» Научные» Физика. Зошит для лабораторних робіт з фізики — 9 клас. Автор: Додаток до робочого зошита Жанр: Физика Язык: русский Добавила: Sveta 14 Сен 14 Проверил: Admin 14 Сен События книги. Формат: PDF ( Kb). Аннотация. Зошит для лабораторних робіт з фізики — 9 клас — Додаток до робочого зошита з фізики, 9 клас.

Объявления. Загрузка. Зошит для лабораторних робіт. Лабораторна робота № 1. Електромагніт. Лабораторна робота № 2. Електромагнітна індукція. Лабораторна робота № 3. Відбивання світла. Лабораторна робота № 4. Заломлення світла. Лабораторна робота № 5.

Фокусна відстань. Лабораторна робота № 6. Звукови коливання. Лабораторна робота № 7. Закон збереження. т 4. Галицко-Волынское государство: история создания и правители.

txt, fb2, EPUB, txt

Похожее:

  • Українська народна гра варена рибка видео
  • Моя країна україна презентація на англійській мові
  • Лист-запит зразок українська ділова мова
  • Утворення снд презентація
  • Підручник математика 11 клас бевз рівень стандарту
  • Історія розвитку фондових бірж
  • Скачати атлас 8 клас географія
  • Фізика 9 клас лабораторні роботи відповіді мозель

    Скачать фізика 9 клас лабораторні роботи відповіді мозель doc

    Лабораторні роботи з фізики. 9 клас. Програма 9 класу налічує всього 11 лабораторних робіт. Тут розміщено 9 лабораторних робіт, які обов’язково оцінюються, інші лабораторні роботи можуть не оцінюватись. Лабораторна робота з фізики №1. Складання електричного кола та вимірювання сили струму в різних ділянках кола. Лабораторна робота з фізики №2.

    Вимірювання напруги на різних ділянках електричного кола. Лабораторна робота з фізики №3. Визначення опору провідника за допомогою амперметра і вольтметра.  Всього відповідей: Готуєшся до ЗНО з фізики???

    Пропонуємо скористатися якісним матеріалом на нашому сайті Матеріали для підготовки. Готовые домашние задания по учебнику Готові лабораторні роботи з фізики уже просмотрело человек. Важной особенностью сервиса решебник онлайн есть то что всеми гдз можно пользоваться безплатно, без регистрации. Ви тут: Home ГДЗ Фізика Відповіді до зошиту з лабораторних робіт Фізика 9 клас Божинова Відповіді до зошиту з лабораторних робіт Фізика 9 клас Божинова Заголовок.

    1. Складання та випробування електромагніту. ГДЗ 9 клас: готові відповіді на домашні завдання до усіх підручників, рішення вправ та задач з усіх предметів онлайн на нашому сайті.  ГДЗ Фізика 9 клас Сиротюк нова програма відповіді, лабораторні роботи, формули. рік: автори: В.Д. Сиротюк. ГДЗ Фізика 9 клас Ф. Я. Божинова, О. О. Кірюхіна — Зошит для контролю навчальних досягнень. рік: автори: Ф. Я. Божинова, О. О. Кірюхіна. ГДЗ Фізика 9 клас Божинова — Комплексний зошит для контролю знань.

    Аннотация: Сучасна шкільна програма вивчення фізики передбачає використання великої кількості навчального часу для виконання практичних і лабораторних робіт. Однак без належного рівня знань на виконання цих робіт доведеться витратити не тільки багато   Просто установите и нажмите автозапуск.

    ГДЗ / Готові лабораторні роботи з фізики 9 клас. Аннотация: Сучасна шкільна програма вивчення фізики передбачає використання великої кількості навчального часу для виконання практичних і лабораторних робіт.

    Однак без належного рівня знань на виконання цих робіт доведеться витратити не тільки багато часу, але й багато сил.

    Готові лабораторні роботи з фізики у форматі PDF з сайту giftadmin.ru Лабораторні роботи з фізики 9 клас Сиротюкгдз, готові домашні завдання, решебник, розв’язані задачі та вправиВідповіді Лабораторна Лабораторна Лабораторна 5 Лабораторна 6 Лабораторна   Внимание!

    Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь. Смотрите любимые видео, слушайте любимые песни, загружайте собственные ролики и делитесь ими с друзьями, близкими и целым миром.

    txt, EPUB, rtf, djvu

    Похожее:

  • Історія економіки та економічної думки ковальчук
  • Фізика 10 клас читати
  • Тест-контроль українська мова та література 11 клас завдання
  • Біологія історія україни українська мова
  • Презентація сім чудес світу фон
  • Відповіді на дпа українська література 9 клас 2015
  • Розвиток валютної системи україни курсова
  • Теорема про три перпендикуляри презентація
  • гдз лабораторних робіт з фізики 9 класс

    гдз лабораторних робіт з фізики 9 класс

    Зошит для лабораторних робіт. Моя Школа. ГДЗ. 9 класс. Физика. Ф. Я. Божинова. Лабораторна робота № 1. Електромагніт. Лабораторна робота № 2. Електромагнітна індукція. Лабораторна робота № 3. Відбивання світла. Лабораторна робота № 4. Заломлення світла. Лабораторна робота № 5. Фокусна відстань. Лабораторна робота № 6. Звукови коливання.  Обзор самых популярных ГДЗ в 8-м классе. Финал конкурса iTalent: стали известны лучшие юные ИТ-таланты Украины 27034.2т. В Украине могут уволить 70 тысяч учителей: Раду просят вмешаться 1.1т62.2т.

    ГДЗ (готові домашні завдання): Фізика 9 клас.Кірюхіна О.О., Божинова Ф.Я.. Зошит для лабораторних робіт. Відповіді до підручника. Зручно користуватися з Ваших смартфонів!  На уроках фізики учні не лише вивчають теорію цієї науки, але й проводять лабораторні досліди, перевірити результати яких завжди можна завдяки ГДЗ Фізика 9 клас Кірюхіна О.О., Божинова Ф.Я. Зошит для лабораторних робіт за новою програмою 2017 року. Схожі ГДЗ

    У даному матеріалі Ви можете ознайомитися з готовим домашнім завданням до підручника для закладів загальної середньої освіти з фізики 9 клас. Видавництво Ранок, Харків. Автори підручника: Бар’яхтар.  Схожі публікації. ГДЗ Інформатика 5 клас. Підручник [Ривкінд Й.Я., Лисенко Т.І., Чернікова Л.А., Шакотько В.В.] 2018. У даному матеріалі Ви можете ознайомитись з готовим домашнім завданням до підручника для закладів загальної середньої освіти з інформатики 5 клас. Видавництво «Освіта» Київ. Автори підручника: ГДЗ Природознавство 5 клас. Робочий зошит [Демічева І.О.] 2018.

    Белорусские ГДЗ и Решебник за 9 класс по Физике лабораторные работы поможет Вам найти верный ответ на самый сложный номер задания онлайн. Автор учебника: Исаченкова Л.А., Жолнеревич И.И., Медведь И.Н. от издательства Аверсэв 2016.  ГДЗ Исаченкова Л.А., Жолнеревич И.И. за 9 класс по Физике лабораторные работы. Авторы: Исаченкова Л.А., Жолнеревич И.И., Медведь И.Н.. Тип: лабораторные работы. Издатель: Аверсэв 2016 год. Белорусские ГДЗ и Решебник за 9 класс по Физике лабораторные работы поможет Вам найти верный ответ на самый сложный номер задания онлайн. Автор учебника: Исаченкова Л. А., Жолнеревич И.И., Медведь И.Н. от издательства Аверсэв 2016. быстрый поиск.

    Назва: Зошит лабораторні роботи Фізика. Автори: Божинова Ф.Я., Бондаренко М.В., Євлахова О.М.  Посібник складено відповідно до чинної програми та підручника Божинова Ф.Я., Бондаренко М.В., Євлахова О.М. «Зошит лабораторні роботи Фізика 9 клас» для загальноосвітніх навчальних закладів. Читати онлайн: ГДЗ (Відповіді, решебник) Зошит лабораторні роботи Фізика 9 клас Божинова Ф.Я., Бондаренко М.В., Євлахова О.М. Предыдущая статьяГДЗ (Ответы, решебник) Русский язык 9 класс Рудяков. Следующая статьяГДЗ (Відповіді, решебник) Інформатика 9 клас Завадський. alinka. Схожие статьи больше от автора. ГДЗ (Відповіді, решебник) Зошит Лабораторні Фізика 9 клас Мозель.

    Ви тут: Home ГДЗ Фізика Відповіді до зошиту з лабораторних робіт Фізика 9 клас Божинова 2017. Відповіді до зошиту з лабораторних робіт Фізика 9 клас Божинова 2017. Заголовок. 1. Складання та випробування електромагніту.

    А допомогти в цьому можуть лише готові домашні завдання Готові лабораторні роботи з фізики 9 клас , які доступні на нашому сайті. Тому, якщо учні хочуть досягти великих досягнень в вивченні фізики, то використання даних ГДЗ необхідне для цього. Раніше учні витрачали багато часу на пошуки даного ГДЗ в інтернеті, але в основному безрезультатно. Але від сьогодні учні мають вільний доступ до даних ГДЗ, які учні можуть використати абсолютно безкоштовно і без реєстрації. І коли учні викорстають дані ГДЗ, то вони не зможуть уявити, наскільки просто стало вивчати предмет фізики. gdz 126838 28.01.2020

    Лабораторная работа 5. 1. 2. 3. 4. Лабораторная работа 6. 1. 2. 3. Лабораторная работа 7. 1. 2.  Лабораторная работа 9. 1. 2.

    Решебник (ГДЗ) по Физике для 9 класса лабораторные работы авторы: Исаченкова, Жолнеревич, Медведь издательство Аверсэв, 2016 год.  Ответы к тетради для лабораторных работ по физике за 9 класс автора Исаченковой помогут школьникам успешно выполнять практические задания, а также контролировать свой уровень знаний. В издании содержатся развернутые примеры выполнения задач и упражнений, а также пояснения к каждому действию. С данным пособием девятикласснику будет проще справиться с учебной нагрузкой, так как он будет меньше тратить времени на выполнение домашних заданий.

    Зошит для лабораторних робіт для 9 класу (з можливістю оцінювання робіт) за підручником В.Г. Бар’яхтар, Ф.Я. Божинова, С.О. Довгий (2017 року видання). Перелік експериментальних робіт є суто орієнтовним, учитель має право змінювати тематику робіт відповідно до наявного в кабінеті обладнання та особливостей того чи іншого класу.. Інші методичні матеріали на урок Фізика скачати

    Онлайн решебник лабораторные работы по Физике для 9 класса Исаченкова Л.А., Жолнеревич И.И., Медведь И.Н., гдз и ответы к домашнему заданию.  авторы: Исаченкова Л.А., Жолнеревич И.И., Медведь И.Н.. Онлайн решебник лабораторные работы по Физике для 9 класса Исаченкова Л.А., Жолнеревич И.И., Медведь И.Н., гдз и ответы к домашнему заданию.

    Користуючись ГДЗ ви не тільки зможете вчасно та швидко виконувати домашні задання. Ви також легко зможете наздогнати шкільну програму, згадати забуте за попередні класи та підвищити рівень і якість набутих знань. Успішно здати перші екзамени та самореалізувати свою особистість багато значить для кожного учня. Зошит для лабораторних робіт Фізика 9 клас на gdzonline.com.ua допоможе вам в цьому. Навіть вчителі будуть раді тому, що прагнучи знань ви користуєтесь всіма доступними джерелами. Зошит для лабораторних робіт Фізика 9 клас з Фізика безкоштовний, доступний без реєстрації та смс.

    ГДЗ по Физике за 9 класс к учебнику школьной программы 2019 года.  Физика 9 класс лабораторные работы. авторы: Исаченкова Л.А. Жолнеревич И.И. Физика 9 класс. авторы: Божинова Ф.Я. Кірюхіна О.О. Физика 9 класс. авторы: Генденштейн Л.Е. Гельфгат І.М. Физика 9 класс. авторы: Коршак Є.В. Ляшенко О.І. Физика 9 класс. автор: В.Д. Сиротюк. Физика 9 класс. авторы: Шут М.І. Благодаренко Л.Ю. Физика 9 класс Задачник. авторы: Л. Э. Генденштейн Л. А. Кирик. Физика 9 класс рабочая тетрадь. авторы: Гутник Е. М. Власова И. Г. Физика 9 класс. автор: Кабардин О.Ф. Физика 9 класс дидактические материалы. авторы: Марон А.Е. Марон Е. А. Физика 9 класс.

    Робочий зошит. Лабораторні роботи з фізики. 9 клас. Божинова Ф. Я., Кирюхин Н. М., Кирюхина Е. А. «Робочий зошит. Лабораторні роботи з фізики. 9 клас.» ГДЗ. Божинова Ф. Я., Кирюхин Н. М., Кирюхина Е. А. Ваши друзья не знают про этот решебник. Вернуться к содержанию. Лабораторна робота 1. Дослідження взаємодії заряджених тіл.  Збiрник задач. Зошит для лабораторних робіт. Лабораторні роботи з фізики. Комплексний зошит для контролю знань 2014 рік. 2017 gdzometr.

    Лабораторні роботи з фізики 9 клас Сиротюкгдз, готові домашні завдання, решебник, розв’язані задачі та вправиВідповіді Лабораторна 1-2 Лабораторна 3-4 Лабораторна 5 Лабораторна 6 Лабораторна 7-8.  Внимание! Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.

    В данном решебнике по физике за для девятиклассников представлены решения задач и способы проведенияи сдачи лабораторных работ. Учебник, который был создан под редактурой двух замечательных специалистов по физике Кикоиных также содержит в себе раздел самого важного в восьми главах. Так вы узнаете, в чем заключается основная задача механики. Почему при прямолинейном равномерном движении используется именно цепочка — скорость-перемещение-координата. Почему при криволинейном движении тела постоянно изменяется направления вектора скорости. Чем характеризуется движение тела по окружности. Что являе

    Изучение ньютоновской физики путем программирования экспериментов с роботами

    Описанный выше метод был реализован в 2018/2019 учебном году в рамках проекта Lab2GO-Robotica, дисциплины в рамках более общей программы Lab2GO Сноска 8 Organtini et al. (2017), это практический курс для старшеклассников. Эта программа является частью механизма чередования школьных занятий ( Alternanza scuola-lavoro (ASL) ), продвигаемого в Италии Министерством образования с 2015 года.Механизм ASL позволяет учащимся участвовать в проектной деятельности, предложенной компаниями, государственными институтами, университетами и т. д. Lab2GO-Robotica была одним из вариантов для учащихся, и многие школы просили принять участие в этой программе.

    Использование механизма ASL имеет как преимущества, так и недостатки.

    Поскольку это официальная программа, учащиеся, участвующие в этих инициативах, награждаются школьными кредитами, необходимыми для завершения курса обучения. Соглашения между поставщиками проектов и школами четко определены и охватывают, например, все аспекты страхования и ответственности.Предлагаемые проекты отбираются, и учащиеся, учителя и родители учащихся могут доверять принимающим учреждениям.

    Для наших исследовательских целей недостаток в основном связан с тем, что студенты должны выбирать программу, которую они хотят посещать, что ограничивает этап набора экспериментальной образовательной деятельности. Например, исследователи не могут решить, какие студенты могут участвовать в конкретном проекте.

    Альтернативный способ набора студентов вне этой программы ASL вызвал бы значительные трудности; самое главное, возможная неготовность студентов к занятиям, не включенным в их учебный план.

    Следовательно, в этом проекте мы решили использовать механизм ASL, принимая ограничение самостоятельного выбора (студентами, выбравшими программу для себя) или выбора администратора (например, учителей) или обоих этих путей. Таким образом, мы провели квазиэкспериментальное исследование, по смыслу Уайта и Сабарвала (2014), из-за отсутствия случайного распределения студентов в экспериментальной группе. Нами была выделена группа сравнения, сформированная из одноклассников студентов экспериментальной группы.В первом исследовании, описанном в разд. 6 мы проанализировали, была ли группа сравнения максимально похожа на экспериментальную группу по исходным характеристикам (до вмешательства). В разд. 6 мы также проанализировали влияние этой организации на общую оценку результатов нашего проекта.

    Таким образом, однако, мы считаем, что результаты, полученные в нашем исследовании, отражают реальные условия системы образования (по крайней мере, в Италии) и могут быть легко воспроизведены в аналогичных условиях. Сноска 9

    Во время выполнения проекта школьные учителя выполняли функции супервайзеров. Хотя их приглашали следить за проектной деятельностью, они не играли активной роли в образовательной деятельности, поскольку, согласно Джонассену (1996), когнитивные инструменты должны «контролироваться учащимся, а не учителем», потому что они не работают, когда используются для «традиционных целей». учебные задачи, поставленные учителями».

    Курс начался в ноябре 2018 года, в нем приняли участие 7 различных государственных средних школ Италии, в которых обучается 61 студент.В таблице 2 обобщены характеристики проекта с точки зрения количества участников, ролей робота и учителя, области и места учебной деятельности, которые являются фундаментальными параметрами для описания эксперимента, как подчеркивают Lindh et al. и Мубин и др. Линд и Хольгерссон (2007), Mubin et al. (2013).

    Таблица 2 Параметры проекта Рис. 6

    Организация проекта Lab2GO-Robotica

    Экспериментальный протокол

    Проект был разделен на 4 этапа (0, 1, 2, 3), где этап 2 включал образовательную деятельность по программированию роботов для выполнения физических экспериментов, которые мы хотели оценить в нашем исследовании.

    Другие фазы, напротив, были предоставлены для завершения проекта.

    Студенты, участвующие в проекте, были разделены на экспериментальную группу и группу сравнения, как показано на рис. 6. предварительные действия по сборке робота (Этап 1).

    Группу сравнения составили 32 студента, не принимавших участия в мероприятиях по программированию робота для проведения физических экспериментов.Эта группа сравнения состояла из двух подгрупп: 17 студентов (одноклассники студентов 1-го этапа) и 15 студентов, участвовавших в 1-м этапе (создание робота и изучение основ программирования роботов, но без проведения физических экспериментов).

    Параллельно все учащиеся (обе группы) посещали в школе классные уроки физики со своими учителями (57 часов с ноября по март), которые не имели отношения к нашему проекту, но освещали законы Ньютона. Первое исследование, о котором сообщается в разд.6, анализирует влияние этой организации на общую оценку результатов нашего проекта.

    Чтобы подтвердить улучшение концептуального обучения физике, мы выбрали опрос FCI Hestenes et al. (1992), потому что он оценивает первый закон Ньютона, принцип суперпозиции и второй закон Ньютона, которые можно легко исследовать с помощью мобильного робота, такого как MARRtino.

    Мы задали итальянскую версию анкеты FCI всем учащимся дважды: в начале (Этап 0) и в конце (Этап 3).Затем данные до и после испытаний были тщательно проанализированы, чтобы выяснить, изменил ли проект некоторые неправильные представления о физических концепциях, выявленные в ходе предварительного испытания, и путем сравнения результатов экспериментальной группы и группы сравнения. Результаты этих исследований представлены в разд. 7 и 8.

    Подробное описание мероприятий, проводимых на каждом из этапов, дано в следующих разделах.

    Фаза 0

    Целью Этапа 0 было проведение предварительного опросника для оценки знаний о физических концепциях, подходах к технологиям и способности к совместной работе. На этом этапе студенты как экспериментальной группы, так и группы сравнения, всего 61 студент, посетили короткие семинары о современном состоянии робототехники и искусственного интеллекта, организации проекта и заполнили предтестовую анкету.

    Этап 1

    Целью Этапа 1 было создание мобильного робота и обучение основам программирования, что является необходимым условием для посещения Этапа 2, во время которого студенты программировали робота для решения физических задач. В 1 этапе приняли участие 44 студента.В нем участвовали одна или две команды студентов из одного класса, которые могли участвовать в еженедельных встречах в университете или в своей школе. Каждая команда состояла из 4 студентов и имела в наличии робота MARRtino. Мероприятия этапа 1 проводились в университете в виде 4 еженедельных собраний по 4 часа, в общей сложности 16 часов, на которых студентов поддерживали профессора университета и два магистранта-робототехника. В ходе встреч студенты построили робота и установили программное обеспечение, необходимое для управления им (4 часа). Они изучили основы программирования на Python и научились запускать симулятор (12 часов). Некоторые изображения, демонстрирующие такие действия, представлены на рис. 7. Учебный материал, предоставленный учащимся на этом этапе, собран на веб-сайте проекта. Сноска 10

    После этапа 1 только 29 студентов приняли участие в этапе 2, присоединившись к экспериментальной группе. Это произошло по причинам, не связанным с нашим проектом и не зависящим от нас. В любом случае, мы могли бы оставить оставшихся 15 студентов вовлеченными в общий проект, переведя их в группу сравнения.

    Важно отметить, что по результатам эксперимента мы не заметили существенных различий между двумя подгруппами группы сравнения, т. е. между 15 учащимися первого этапа и 17 одноклассниками. Поэтому мы считаем, что группа сравнения была составлена ​​надлежащим образом для оценки выполнения экспериментальных действий, описанных в этой статье. Обратите внимание, что эти 15 студентов не посещали ни одной лекции и не проводили никаких экспериментов, связанных с физикой, поэтому их можно правильно считать частью группы сравнения, поскольку они не участвовали в образовательной деятельности, которую мы хотим измерить.

    Рис. 7

    Этап 1: учащиеся собирают компоненты для создания образовательного робота MARRtino

    Этап 2

    Целью этапа 2 было запрограммировать робота для решения физических задач. Действия на этапе 2 — это то, что мы хотим оценить, и поэтому они были выполнены только экспериментальной группой, состоящей из 29 студентов. Этот этап длился 16 часов (4 встречи по 4 часа каждая) и может рассматриваться как подкрепление школьных уроков физики с использованием новой экспериментальной методики, основанной на проведении физического эксперимента с помощью мобильного робота, запрограммированного учащимися.

    На этом этапе учащиеся выполнили несколько экспериментальных действий, как описано в предыдущем разделе, в то время как опытные наставники задавали учащимся сложные вопросы, а затем позволяли им построить, запрограммировать и испытать решение с мобильным роботом. Во время каждой встречи были реализованы этапы как демонстрации , так и применения .

    Демонстрация длилась около 10 минут и была открыта для вопросов студентов.Фаза применения длилась около часа, включая перерывы по мере необходимости (см. рис. 4).

    После подачи заявки 10-минутная открытая дискуссия была посвящена отзывам об экспериментах с роботом (что произошло? почему?). Несколько примеров таких экспериментов собраны на сайте программы. Сноска 11

    Аналогично Хейку, который вычислил параметр f как долю времени, затрачиваемого на занятия по механике tm , по сравнению с общим временем семестра ts Hake (1998):

    $$\begin выровненный} \textit{f} = \textit{tm} /\textit{ts} \end{aligned}$$

    мы подсчитали долю времени, затраченного студентом на Фазу 2, на время урока физики, проведенное с ноября по март в школа (эквивалентно 57 часам):

    $$\begin{aligned} \textit{f} = \textit{16} /\textit{57} = 0.28 \end{aligned}$$

    Позже мы будем использовать это значение для дальнейших рассуждений.

    Этап 3

    Целью Этапа 3 было проведение послетестового опроса для оценки знаний о концепциях физики, отношении к технологиям и способности к совместной работе. В этом этапе приняли участие студенты как экспериментальной, так и группы сравнения, всего 61 человек.

    Учебное пособие по программированию робототехники: как запрограммировать простого робота

    Примечание редактора: 16 октября 2018 г. эта статья была переработана для работы с новейшими технологиями.

    Посмотрим правде в глаза, роботы — это круто. Они тоже когда-нибудь будут править миром, и, надеюсь, к тому времени они пожалеют своих бедных мягкотелых создателей (они же разработчики робототехники) и помогут нам построить космическую утопию, наполненную изобилием. Я шучу, конечно, но только отчасти.

    Стремясь хоть немного повлиять на этот вопрос, в прошлом году я прошел курс теории управления автономными роботами, кульминацией которого стало создание симулятора робота на основе Python, который позволил мне практиковать теорию управления на простом, мобильном, программируемом устройстве. робот.

    В этой статье я собираюсь показать, как использовать среду роботов Python для разработки управляющего программного обеспечения, описать схему управления, которую я разработал для своего смоделированного робота, проиллюстрировать, как он взаимодействует с окружающей средой и достигает своих целей, а также обсудить некоторые из фундаментальные проблемы программирования робототехники, с которыми я столкнулся на этом пути.

    Чтобы следовать этому руководству по программированию робототехники для начинающих, вы должны иметь базовые знания о двух вещах:

    • Математика — мы будем использовать некоторые тригонометрические функции и векторы
    • Python — поскольку Python является одним из наиболее популярных базовых языков программирования роботов — мы будем использовать основные библиотеки и функции Python

    Фрагменты кода, показанные здесь, являются лишь частью всего симулятора, который опирается на классы и интерфейсы, поэтому для непосредственного чтения кода вам может понадобиться некоторый опыт работы с Python и объектно-ориентированным программированием.

    Наконец, необязательные темы, которые помогут вам лучше следовать этому руководству, — это знание того, что такое конечный автомат и как работают датчики диапазона и энкодеры.

    Проблема программируемого робота: восприятие против реальности и хрупкость управления

    Фундаментальная проблема всей робототехники заключается в следующем: невозможно узнать истинное состояние окружающей среды. Программное обеспечение для управления роботом может только угадывать состояние реального мира на основе измерений, возвращаемых его датчиками.Он может только попытаться изменить состояние реального мира посредством генерации управляющих сигналов.

    Программное обеспечение для управления роботом может только угадывать состояние реального мира на основе измерений, возвращаемых его датчиками.

    Таким образом, одним из первых шагов в разработке системы управления является создание абстракции реального мира, известной как модель , с помощью которой можно интерпретировать показания датчиков и принимать решения. Пока реальный мир ведет себя в соответствии с предположениями модели, мы можем делать правильные предположения и осуществлять контроль.Однако как только реальный мир отклонится от этих предположений, мы больше не сможем делать правильные предположения, и контроль будет потерян. Часто, потеряв контроль, восстановить его уже невозможно. (Если только какая-то доброжелательная внешняя сила не восстановит его.)

    Это одна из основных причин сложности программирования робототехники. Мы часто видим видеоролики о новейшем исследовательском роботе в лаборатории, демонстрирующем фантастические подвиги ловкости, навигации или командной работы, и у нас возникает соблазн спросить: «Почему это не используется в реальном мире?» Что ж, в следующий раз, когда вы увидите такое видео, обратите внимание на то, насколько строго контролируется лабораторная среда.В большинстве случаев эти роботы способны выполнять эти впечатляющие задачи только до тех пор, пока условия окружающей среды остаются в узких рамках их внутренней модели. Таким образом, одним из ключей к развитию робототехники является разработка более сложных, гибких и надежных моделей, и указанное продвижение зависит от ограничений доступных вычислительных ресурсов.

    Одним из ключей к развитию робототехники является разработка более сложных, гибких и надежных моделей.

    [Примечание: как философы, так и психологи отмечают, что живые существа также страдают от зависимости от собственного внутреннего восприятия того, что говорят им их чувства.Многие достижения в робототехнике связаны с наблюдением за живыми существами и наблюдением за тем, как они реагируют на неожиданные стимулы. Подумай об этом. Какова ваша внутренняя модель мира? Он отличается от муравья и рыбы? (Надеюсь.) Однако, подобно муравью и рыбе, он, вероятно, чрезмерно упрощает некоторые реалии мира. Когда ваши представления о мире неверны, вы рискуете потерять контроль над вещами. Иногда мы называем это «опасностью». Точно так же, как наш маленький робот борется за выживание в неизвестной вселенной, мы все тоже. Это мощное озарение для робототехников.]

    Симулятор программируемого робота

    Симулятор, который я построил, написан на Python и очень удачно назван Sobot Rimulator . Вы можете найти v1.0.0 на GitHub. В нем не так много наворотов, но он создан для того, чтобы очень хорошо делать одну вещь: обеспечить точную симуляцию мобильного робота и дать начинающему робототехнику простую основу для практики программирования программного обеспечения для роботов. Хотя всегда лучше иметь настоящего робота для игры, хороший симулятор робота Python гораздо более доступен и является отличным местом для начала.

    В реальных роботах программное обеспечение, генерирующее управляющие сигналы («контроллер»), должно работать на очень высокой скорости и выполнять сложные вычисления. Это влияет на выбор того, какие языки программирования роботов лучше всего использовать: обычно для таких сценариев используется C++, но в более простых робототехнических приложениях Python является очень хорошим компромиссом между скоростью выполнения и простотой разработки и тестирования.

    Программное обеспечение, которое я написал, имитирует реального исследовательского робота по имени Хепера, но его можно адаптировать к целому ряду мобильных роботов с различными размерами и датчиками.Так как я старался запрограммировать симулятор как можно ближе к возможностям реального робота, логика управления может быть загружена в реального робота Хепера с минимальным рефакторингом, и он будет выполнять те же функции, что и смоделированный робот. Реализованные специфические функции относятся к Khepera III, но их можно легко адаптировать к новой Khepera IV.

    Другими словами, программирование смоделированного робота аналогично программированию реального робота. Это очень важно, если симулятор будет использоваться для разработки и оценки различных подходов к управляющему программному обеспечению.

    В этом руководстве я буду описывать архитектуру программного обеспечения для управления роботом, которое поставляется с версией 1.0.0 Sobot Rimulator , и предоставлять фрагменты из исходного кода Python (с небольшими изменениями для ясности). Тем не менее, я призываю вас погрузиться в источник и возиться. Симулятор был разветвлен и использовался для управления различными мобильными роботами, в том числе Roomba2 от iRobot. Точно так же, пожалуйста, не стесняйтесь разветвлять проект и улучшать его.

    Логика управления роботом ограничена этими классами/файлами Python:

    • моделей/руководитель.py — этот класс отвечает за взаимодействие между симулируемым миром вокруг робота и самим роботом. Он развивает конечный автомат нашего робота и запускает контроллеры для вычисления желаемого поведения.
    • models/supervisor_state_machine.py — этот класс представляет различных состояний , в которых может находиться робот, в зависимости от его интерпретации датчиков.
    • Файлы в каталоге models/controllers — эти классы реализуют различное поведение робота при известном состоянии среды.В частности, конкретный контроллер выбирается в зависимости от конечного автомата.

    Цель

    Роботам, как и людям, нужна цель в жизни. Задача нашего программного обеспечения, управляющего этим роботом, будет очень простой: он попытается добраться до заданной целевой точки. Обычно это основная функция, которой должен обладать любой мобильный робот, от автономных автомобилей до роботов-пылесосов. Координаты цели запрограммированы в управляющем программном обеспечении до того, как робот будет активирован, но могут быть сгенерированы из дополнительного приложения Python, которое наблюдает за движениями робота.Например, представьте, что вы проезжаете через несколько путевых точек.

    Однако, чтобы усложнить ситуацию, окружение робота может быть усеяно препятствиями. Робот НЕ МОЖЕТ столкнуться с препятствием на пути к цели. Поэтому, если робот сталкивается с препятствием, ему придется найти обходной путь, чтобы продолжить путь к цели.

    Программируемый робот

    Каждый робот имеет разные возможности и задачи управления. Давайте познакомимся с нашим моделируемым программируемым роботом.

    Первое, что нужно отметить, это то, что в этом руководстве наш робот будет автономным мобильным роботом . Это означает, что он будет свободно перемещаться в пространстве и делать это под своим контролем. Это отличается, скажем, от робота с дистанционным управлением (который не является автономным) или заводского робота-манипулятора (который не является мобильным). Наш робот должен сам выяснить, как достичь своих целей и выжить в своей среде. Это оказывается удивительно сложной задачей для начинающих программистов робототехники.

    Входы управления: Датчики

    Существует множество различных способов оснащения робота для наблюдения за окружающей средой. Это могут быть датчики приближения, датчики освещенности, бамперы, камеры и так далее. Кроме того, роботы могут связываться с внешними датчиками, которые дают им информацию, которую они сами не могут наблюдать напрямую.

    Наш эталонный робот оснащен девятью инфракрасными датчиками — более новая модель имеет восемь инфракрасных и пять ультразвуковых датчиков приближения — расположенных «юбкой» во всех направлениях. Датчиков, обращенных к передней части робота, больше, чем к задней, потому что для робота обычно важнее знать, что находится перед ним, чем то, что находится позади него.

    В дополнение к датчикам приближения робот имеет пару колесиков , которые отслеживают движение колес. Они позволяют отслеживать, сколько оборотов делает каждое колесо, при этом один полный оборот колеса вперед составляет 2765 тактов. Повороты в противоположном направлении отсчитываются назад, уменьшая количество тактов, а не увеличивая его.Вам не нужно беспокоиться о конкретных числах в этом руководстве, потому что программное обеспечение, которое мы напишем, использует пройденное расстояние, выраженное в метрах. Позже я покажу вам, как вычислить его из тиков с помощью простой функции Python.

    Контрольные выходы: мобильность

    Некоторые роботы передвигаются на ногах. Некоторые катятся как мяч. Некоторые даже скользят, как змеи.

    Наш робот оснащен дифференциальным приводом, то есть передвигается на двух колесах. Когда оба колеса вращаются с одинаковой скоростью, робот движется прямолинейно.Когда колеса движутся с разной скоростью, робот поворачивается. Таким образом, управление движением этого робота сводится к правильному управлению скоростью вращения каждого из этих двух колес.

    API

    В Sobot Rimulator разделение между «компьютером» робота и (симулируемым) физическим миром воплощено в файле robot_supervisor_interface.py , который определяет весь API для взаимодействия с датчиками и моторами «реального робота»:

    • read_proximity_sensors() возвращает массив из девяти значений в собственном формате датчиков
    • read_wheel_encoders() возвращает массив из двух значений, указывающих общее количество тактов с начала
    • set_wheel_drive_rates( v_l, v_r ) принимает два значения (в радианах в секунду) и устанавливает скорость левого и правого колес на эти два значения

    Этот интерфейс внутренне использует объект робота, который предоставляет данные от датчиков и возможность перемещать моторы или колеса. Если вы хотите создать другого робота, вам просто нужно предоставить другой класс робота Python, который можно использовать с тем же интерфейсом, а остальная часть кода (контроллеры, супервизор и симулятор) будет работать из коробки!

    Симулятор

    Так же, как вы использовали бы настоящего робота в реальном мире, не уделяя слишком много внимания законам физики, вы можете игнорировать то, как моделируется робот, и просто сразу перейти к тому, как запрограммировано программное обеспечение контроллера, так как это будет почти то же самое между реальным миром и симуляцией.Но если вам интересно, я кратко представлю это здесь.

    Файл world.py — это класс Python, представляющий смоделированный мир с роботами и препятствиями внутри. Пошаговая функция внутри этого класса заботится об эволюции нашего простого мира:

    • Применение правил физики к движениям робота
    • Учет столкновений с препятствиями
    • Предоставление новых значений для датчиков робота

    В конце он вызывает супервайзеров роботов, ответственных за выполнение программного обеспечения мозга робота.

    Пошаговая функция выполняется в цикле, так что robot.step_motion() перемещает робота, используя скорость колеса, вычисленную супервизором на предыдущем шаге моделирования.

      # пошаговое моделирование через один временной интервал
    шаг определения (сам):
    дт = само.дт
    # перешагнуть всех роботов
    для робота в self.robots:
    # пошаговое движение робота
    robot.step_motion ( дт )
    
    # применить физические взаимодействия
    self.physics.apply_physics()
    
    # ПРИМЕЧАНИЕ. Наблюдатели должны бежать последними, чтобы убедиться, что они наблюдают за «текущим» миром.
    # пошагово всех супервайзеров
    для супервайзера в себе.супервайзеры:
    супервизор.шаг( дт )
    
    # увеличить мировое время
    self.world_time += дт
      

    Функция apply_physics() внутренне обновляет значения датчиков приближения робота, чтобы руководитель мог оценить окружающую среду на текущем этапе моделирования. Те же принципы применимы и к энкодерам.

    Простая модель

    Во-первых, у нашего робота будет очень простая модель. Он будет делать много предположений о мире. Некоторые из важных включают:

    • Местность всегда ровная и ровная
    • Препятствия никогда не бывают круглыми
    • Колеса никогда не скользят
    • Ничто и никогда не сможет толкнуть робота вокруг
    • Датчики никогда не выходят из строя и не дают ложных показаний
    • Колеса всегда крутятся, когда им говорят

    Хотя большинство из этих предположений разумны в среде, похожей на дом, могут присутствовать круглые препятствия.Наше программное обеспечение для предотвращения препятствий имеет простую реализацию и следует за границей препятствий, чтобы объехать их. Мы подскажем читателям, как улучшить систему управления нашего робота с дополнительной проверкой, чтобы избежать круговых препятствий.

    Контур управления

    Теперь мы перейдем к ядру нашего управляющего программного обеспечения и объясним поведение, которое мы хотим запрограммировать внутри робота. В этот фреймворк можно добавить дополнительные варианты поведения, и вы должны попробовать свои собственные идеи после того, как закончите читать! Программное обеспечение для робототехники, основанное на поведении, было предложено более 20 лет назад, и оно до сих пор является мощным инструментом для мобильной робототехники.Например, в 2007 году набор моделей поведения использовался в DARPA Urban Challenge — первом соревновании для автомобилей с автономным управлением!

    Робот — это динамическая система. Состояние робота, показания его датчиков и воздействие его управляющих сигналов постоянно меняются. Управление ходом событий включает в себя следующие три шага:

    1. Подайте управляющие сигналы.
    2. Измерьте результаты.
    3. Генерировать новые управляющие сигналы, рассчитанные на то, чтобы приблизить нас к нашей цели.

    Эти шаги повторяются снова и снова, пока мы не достигнем нашей цели. Чем больше раз мы можем делать это в секунду, тем лучше мы будем контролировать систему. Робот Sobot Rimulator повторяет эти шаги 20 раз в секунду (20 Гц), но многие роботы должны делать это тысячи или миллионы раз в секунду, чтобы иметь адекватный контроль. Помните наше предыдущее введение о разных языках программирования роботов для разных систем робототехники и требованиях к скорости.

    В общем, каждый раз, когда наш робот производит измерения с помощью своих датчиков, он использует эти измерения для обновления своей внутренней оценки состояния мира — например, расстояния до цели.Он сравнивает это состояние с эталонным значением того, каким он хочет видеть состояние (для расстояния он хочет, чтобы оно было равно нулю), и вычисляет ошибку между желаемым состоянием и фактическим состоянием. Как только эта информация известна, генерация новых управляющих сигналов может быть сведена к задаче минимизировать ошибку , которая в конечном итоге приведет робота к цели.

    Изящный трюк: упрощение модели

    Чтобы управлять роботом, которого мы хотим запрограммировать, мы должны послать сигнал на левое колесо, сообщая ему, как быстро поворачивать, и отдельный сигнал на правое колесо, сообщая ему , как быстро поворачивать. Назовем эти сигналы v L и v R . Однако постоянно думать в терминах v L и v R очень обременительно. Вместо того, чтобы спрашивать: «Как быстро мы хотим, чтобы левое колесо вращалось, и как быстро мы хотим, чтобы вращалось правое колесо?» более естественно спросить: «Как быстро мы хотим, чтобы робот двигался вперед, и как быстро мы хотим, чтобы он поворачивал или менял направление?» Назовем эти параметры скоростью v и угловой (вращательной) скоростью ω (читай «омега»).Оказывается, мы можем основывать всю нашу модель на v и ω вместо v L и v R , и только после того, как мы определили, как мы хотим, чтобы наш запрограммированный робот двигался, математически преобразовать эти два значения в v L и v R нам нужны для фактического управления колесами робота. Это известно как одноколесный велосипед модели управления.

    Вот код Python, который реализует окончательное преобразование в супервизоре .ру . Обратите внимание, что если ω равно 0, оба колеса будут вращаться с одинаковой скоростью:

      # генерировать и отправлять правильные команды роботу
    def _send_robot_commands(я):
      # ...
      v_l, v_r = self._uni_to_diff(v, омега)
      self.robot.set_wheel_drive_rates(v_l, v_r)
    
    def _uni_to_diff(я, v, омега):
      # v = поступательная скорость (м/с)
      # омега = угловая скорость (рад/с)
    
      R = self.robot_wheel_radius
      L = self.robot_wheel_base_length
    
      v_l = ((2.0 * v) - (omega*L)) / (2.0 * Р)
      v_r = ((2,0 * v) + (омега*L)) / (2,0 * R)
    
      вернуть v_l, v_r
      

    Оценка состояния: робот, познай себя

    Используя свои датчики, робот должен попытаться оценить состояние окружающей среды, а также свое собственное состояние. Эти оценки никогда не будут идеальными, но они должны быть достаточно хорошими, поскольку робот будет основывать все свои решения на этих оценках. Используя только свои датчики приближения и бегущую строку, он должен попытаться угадать следующее:

    .
    • Направление на препятствия
    • Расстояние до препятствий
    • Позиция робота
    • Рубрика робота

    Первые два свойства определяются показаниями датчика приближения и довольно просты.Функция API read_proximity_sensors() возвращает массив из девяти значений, по одному для каждого датчика. Мы заранее знаем, что седьмое показание, например, соответствует датчику, который указывает на 75 градусов вправо от робота.

    Таким образом, если это значение показывает значение, соответствующее расстоянию 0,1 метра, мы знаем, что на расстоянии 0,1 метра, на 75 градусов левее, есть препятствие. Если препятствия нет, датчик вернет показания максимальной дальности 0,2 метра.Таким образом, если мы покажем 0,2 метра на седьмом датчике, мы будем считать, что препятствия в этом направлении на самом деле нет.

    Из-за того, как работают инфракрасные датчики (измеряют инфракрасное отражение), возвращаемые ими числа являются нелинейным преобразованием фактического обнаруженного расстояния. Таким образом, функция Python для определения указанного расстояния должна преобразовать эти показания в метры. Это делается в supervisor.py следующим образом:

      # обновить расстояния, указанные датчиками приближения
    def _update_proximity_sensor_distances(self):
        себя.close_sensor_distances = [0,02-(log(readval/3960,0))/30,0 для
            readval в self.robot.read_proximity_sensors() ]
      

    Опять же, у нас есть конкретная модель датчика в этой платформе робота Python, в то время как в реальном мире датчики поставляются с сопутствующим программным обеспечением, которое должно обеспечивать аналогичные функции преобразования нелинейных значений в метры.

    Определение положения и направления робота (вместе известное как поза в программировании робототехники) является несколько более сложной задачей.Наш робот использует одометрию для оценки своей позы. Здесь на помощь приходят тикеры колес. Измеряя, насколько повернулось каждое колесо с момента последней итерации цикла управления, можно получить точную оценку того, как изменилась поза робота, но 90 137 только в том случае, если изменение невелико. .

    Это одна из причин, по которой важно очень часто повторять цикл управления в реальном роботе, где двигатели, приводящие в движение колеса, могут быть несовершенными. Если бы мы слишком долго ждали, чтобы измерить ход колес, оба колеса могли бы сделать довольно много, и будет невозможно оценить, где мы оказались.

    Учитывая наш текущий программный симулятор, мы можем позволить себе запустить вычисление одометрии с частотой 20 Гц — на той же частоте, что и контроллеры. Но было бы неплохо иметь отдельный поток Python, работающий быстрее, чтобы улавливать небольшие движения бегущих строк.

    Ниже приведена полная функция одометрии в supervisor.py , которая обновляет оценку положения робота. Обратите внимание, что поза робота состоит из координат x и y и направления тета , которое измеряется в радианах от положительной оси X.Положительное x находится на востоке, а положительное y — на севере. Таким образом, заголовок 0 указывает, что робот смотрит прямо на восток. Робот всегда принимает исходную позу (0, 0), 0 .

      # обновить предполагаемое положение робота, используя показания его колесного энкодера
    def _update_odometry(сам):
      R = self.robot_wheel_radius
      N = поплавок (self.wheel_encoder_ticks_per_revolution)
      
      # прочитать значения колесного энкодера
      ticks_left, ticks_right = сам.robot.read_wheel_encoders()
      
      # получаем разницу в тиках с последней итерации
      d_ticks_left = тики_слева - self.prev_ticks_left
      d_ticks_right = тики_право - self.prev_ticks_right
      
      # оцениваем движения колеса
      d_left_wheel = 2*pi*R*( d_ticks_left / N )
      d_right_wheel = 2*pi*R*( d_ticks_right / N )
      d_center = 0,5 * ( d_left_wheel + d_right_wheel )
      
      # рассчитать новую позу
      prev_x, prev_y, prev_theta = self.estimated_pose.scalar_unpack()
      new_x = prev_x + (d_center * cos(prev_theta))
      new_y = prev_y + (d_center * sin(prev_theta))
      new_theta = prev_theta + ( ( d_right_wheel - d_left_wheel ) / self. robot_wheel_base_length )
      
      # обновить оценку позы новыми значениями
      self.estimated_pose.scalar_update(new_x, new_y, new_theta)
      
      # сохранить текущий счетчик тиков для следующей итерации
      self.prev_ticks_left = тики_слева
      self.prev_ticks_right = тики_право
      

    Теперь, когда наш робот может правильно оценить реальный мир, давайте воспользуемся этой информацией для достижения наших целей.

    Методы программирования роботов Python: поведение на пути к цели

    Высшая цель существования нашего маленького робота в этом руководстве по программированию — добраться до конечной точки.Так как же нам заставить колеса повернуться, чтобы добраться туда? Давайте начнем с того, что немного упростим наше мировоззрение и предположим, что на пути нет препятствий.

    Это становится простой задачей и может быть легко запрограммировано на Python. Если мы будем идти вперед, глядя на цель, мы ее достигнем. Благодаря нашей одометрии мы знаем, каковы наши текущие координаты и направление. Мы также знаем, каковы координаты цели, потому что они были запрограммированы заранее. Поэтому, используя немного линейной алгебры, мы можем определить вектор от нашего местоположения к цели, как в go_to_goal_controller.ру :

      # вернуть вектор направления движения к цели в системе отсчета робота
    def calculate_gtg_heading_vector (я):
      # получить инверсию позы робота
      robot_inv_pos, robot_inv_theta = self.supervisor.estimated_pose().inverse().vector_unpack()
      
      # вычисляем целевой вектор в системе отсчета робота
      цель = self.supervisor.goal()
      цель = linalg.rotate_and_translate_vector( цель, robot_inv_theta, robot_inv_pos )
      
      обратная цель
      

    Обратите внимание, что мы получаем вектор к цели в системе отсчета робота , а НЕ в мировых координатах.Если цель находится на оси X в системе отсчета робота, это означает, что она находится прямо перед роботом. Таким образом, угол этого вектора от оси X представляет собой разницу между нашим курсом и курсом, по которому мы хотим двигаться. Другими словами, это ошибка между нашим текущим состоянием и тем, каким мы хотим видеть наше текущее состояние. Поэтому мы хотим скорректировать скорость поворота ω так, чтобы угол между нашим курсом и целью изменился к 0. Мы хотим минимизировать ошибку:

      # рассчитать условия ошибки
    theta_d = atan2( сам.gtg_heading_vector[1], self.gtg_heading_vector[0] )
    
    # рассчитать угловую скорость
    омега = self.kP * theta_d
      

    self.kP в приведенном выше фрагменте реализации контроллера Python — усиление управления. Это коэффициент, который определяет, насколько быстро мы превращаемся в пропорции к тому, насколько далеко мы стоим перед целью. Если ошибка в нашем заголовке 0 , то скорость поворота тоже 0 . В настоящей функции Python внутри файла go_to_goal_controller.py , вы увидите более похожие усиления, так как мы использовали ПИД-регулятор вместо простого пропорционального коэффициента.

    Теперь, когда у нас есть угловая скорость ω , как нам определить скорость движения вперед v ? Хорошее общее эмпирическое правило, которое вы, вероятно, знаете инстинктивно: если мы не делаем поворот, мы можем двигаться вперед на полной скорости, а затем, чем быстрее мы поворачиваем, тем больше мы должны замедляться. Обычно это помогает нам поддерживать стабильность нашей системы и действовать в рамках нашей модели.Таким образом, v является функцией ω . В go_to_goal_controller.py уравнение:

      # рассчитать поступательную скорость
    # скорость равна v_max, когда омега равна 0,
    # быстро падает до нуля, поскольку |omega| поднимается
    v = self.supervisor.v_max() / (abs(омега) + 1)**0,5
      

    Предложение уточнить эту формулу состоит в том, чтобы учесть, что мы обычно замедляемся, когда приближаемся к цели, чтобы достичь ее с нулевой скоростью. Как изменится эта формула? Он должен как-то включать замену v_max() чем-то пропорциональным расстоянию. Итак, мы почти завершили один контур управления. Осталось только преобразовать эти два параметра модели одноколесного велосипеда в дифференциальные скорости колес и послать сигналы на колеса. Вот пример траектории робота под джойстиком, без препятствий:

    Как мы видим, вектор к цели является эффективной точкой отсчета, на которой мы основываем наши расчеты управления. Это внутреннее представление о том, «куда мы хотим прийти». Как мы увидим, единственное существенное различие между движением к цели и другими видами поведения заключается в том, что иногда идти к цели — плохая идея, поэтому мы должны вычислить другой опорный вектор.

    Методы программирования роботов Python: поведение при избегании препятствий

    Идти к цели, когда в этом направлении есть препятствие, — показательный пример. Вместо того, чтобы бросаться сломя голову на препятствия на нашем пути, давайте попробуем запрограммировать закон управления, который заставит робота избегать их.

    Чтобы упростить сценарий, давайте теперь полностью забудем о цели и просто сделаем нашей целью следующее: Когда перед нами не будет препятствий, двигайтесь вперед. При встрече с препятствием отворачиваемся от него до тех пор, пока оно не перестанет быть перед нами.

    Соответственно, когда перед нами нет препятствия, мы хотим, чтобы наш опорный вектор просто указывал вперед. Тогда ω будет нулем, а v будет максимальной скоростью. Однако, как только мы обнаруживаем препятствие с помощью наших датчиков приближения, мы хотим, чтобы опорный вектор указывал в любом направлении от препятствия. Это заставит ω взлететь вверх, чтобы отвернуть нас от препятствия, и заставит v упасть, чтобы мы случайно не столкнулись с препятствием в процессе.

    Аккуратный способ сгенерировать желаемый опорный вектор состоит в том, чтобы превратить наши девять показаний близости в векторы и взять взвешенную сумму. Когда препятствия не обнаружены, векторы суммируются симметрично, в результате чего опорный вектор указывает прямо вперед, как это необходимо. Но если датчик, скажем, с правой стороны улавливает препятствие, он внесет в сумму меньший вектор, и результатом будет опорный вектор, сдвинутый влево.

    Для обычного робота с другим расположением датчиков может быть применена та же идея, но может потребоваться изменение веса и/или дополнительная осторожность, когда датчики симметричны спереди и сзади робота, поскольку взвешенная сумма может стать нуль.

    Вот код, который делает это в Avoid_obstacles_controller.py :

      # коэффициенты усиления датчика (веса)
    self.sensor_gains = [ 1.0+( (0.4*abs(p.theta)) / pi )
                          для p в supervisor.proximity_sensor_placements() ]
    
    # ...
    
    # вернуть вектор обхода препятствий в системе отсчета робота
    # также возвращает векторы обнаруженных препятствий в системе отсчета робота
    def calculate_ao_heading_vector (я):
      # инициализируем вектор
      препятствия_векторы = [ [ 0.0, 0.0 ] ] * len( self.proximity_sensor_placements )
      ao_heading_vector = [0.0, 0.0]
      
      # получить расстояния, указанные показаниями датчиков робота
      sensor_distances = self.supervisor.proximity_sensor_distances()
      
      # рассчитать положение обнаруженных препятствий и найти вектор уклонения
      robot_pos, robot_theta = self. supervisor.estimated_pose().vector_unpack()
      
      для i в диапазоне (len (sensor_distances)):
        # рассчитать положение препятствия
        Sensor_pos, sensor_theta = self.close_sensor_placements[i].vector_unpack()
        вектор = [датчик_расстояний[i], 0.0]
        вектор = linalg.rotate_and_translate_vector( вектор, sensor_theta, sensor_pos )
        препятствия_векторы[i] = вектор # сохранить векторы препятствий в системе отсчета робота
        
        # накапливаем вектор курса в системе отсчета робота
        ao_heading_vector = linalg.add( ao_heading_vector,
                                     linalg.scale(вектор, self.sensor_gains[i]))
                                     
      вернуть ao_heading_vector, препятствия_векторы
      

    Используя полученный ao_heading_vector в качестве эталона для робота, чтобы попытаться сопоставить, вот результаты запуска программного обеспечения робота в моделировании с использованием только контроллера обхода препятствий, полностью игнорируя целевую точку. Робот бесцельно прыгает, но никогда не сталкивается с препятствием и даже умудряется перемещаться в очень узких местах:

    Методы программирования роботов Python: гибридные автоматы (машина состояний поведения)

    До сих пор мы описывали два поведения — движение к цели и избегание препятствий — по отдельности. Оба прекрасно выполняют свою функцию, но для успешного достижения цели в среде, полной препятствий, нам нужно их объединить.

    Решение, которое мы разработаем, лежит в классе машин, которые имеют в высшей степени круто звучащее обозначение гибридных автоматов .Гибридный автомат запрограммирован с несколькими различными режимами поведения или режимами, а также с контролирующим конечным автоматом. Конечный автомат надзора переключается из одного режима в другой в дискретное время (когда цели достигнуты или окружающая среда внезапно слишком сильно изменилась), в то время как каждое поведение использует датчики и колеса, чтобы непрерывно реагировать на изменения окружающей среды. Решение было названо гибридным , потому что оно развивается дискретно и непрерывно.

    Наша платформа роботов Python реализует конечный автомат в файле supervisor_state_machine.ру .

    Оснащенные нашими двумя удобными поведениями, простая логика напрашивается сама собой: Когда препятствия не обнаружены, используйте поведение «идти к цели». При обнаружении препятствия переключайтесь на режим обхода препятствий до тех пор, пока препятствие не перестанет обнаруживаться.

    Однако, как оказалось, эта логика создаст много проблем. Когда эта система сталкивается с препятствием, она будет стремиться отвернуться от него, а затем, как только оно отойдет от него, развернуться и снова столкнуться с ним.В результате получается бесконечный цикл быстрых переключений, который делает робота бесполезным. В худшем случае робот может переключаться между действиями с помощью на каждой итерации цикла управления — состояние, известное как условие Зенона .

    У этой проблемы есть несколько решений, и читатели, которым нужны более глубокие знания, должны проверить, например, программную архитектуру DAMN.

    Для нашего простого смоделированного робота нам нужно более простое решение: еще одно поведение, специализирующееся на задаче обойти препятствие и добраться до другой стороны.

    Методы программирования роботов Python: поведение «следуй за стеной»

    Вот идея: когда мы сталкиваемся с препятствием, возьмите показания двух ближайших к препятствию датчиков и используйте их для оценки поверхности препятствия. Затем просто установите наш опорный вектор так, чтобы он был параллелен этой поверхности. Продолжайте следовать за этой стеной до тех пор, пока А) между нами и целью не исчезнет препятствие, и Б) мы не приблизимся к цели, чем были в начале пути. Тогда мы можем быть уверены, что правильно преодолели препятствие.

    С нашей ограниченной информацией мы не можем точно сказать, будет ли быстрее объезжать препятствие слева или справа. Чтобы принять решение, мы выбираем направление, которое сразу приблизит нас к цели. Чтобы выяснить, какой это путь, нам нужно знать опорные векторы поведения «идти к цели» и «избегания препятствий», а также оба возможных опорных вектора следования за стеной. Вот иллюстрация того, как принимается окончательное решение (в этом случае робот пойдет налево):

    Определение опорных векторов следования за стеной оказывается немного более сложным, чем опорные векторы уклонения от препятствия или движения к цели.Взгляните на код Python в follow_wall_controller.py , чтобы увидеть, как это делается.

    Окончательный контрольный образец

    Окончательный дизайн управления использует поведение следования за стеной практически для всех столкновений с препятствиями. Однако, если робот окажется в узком месте, в опасной близости от столкновения, он переключится в режим чистого избегания препятствий, пока не окажется на более безопасном расстоянии, а затем вернется в режим следования за стеной. После успешного преодоления препятствий робот переключается на движение к цели.Вот окончательная диаграмма состояний, которая запрограммирована внутри supervisor_state_machine.py :

    .

    Вот робот, успешно перемещающийся в многолюдной среде, используя эту схему управления:

    Дополнительная функция конечного автомата, которую вы можете попробовать реализовать, — это способ избегать круговых препятствий, переключаясь на движение к цели как можно быстрее, вместо того, чтобы следовать за границей препятствия до конца (чего не существует для круговых объектов). !)

    Твик, Твик, Твик: Пробы и Ошибки

    Схема управления, которая поставляется с Sobot Riulator, очень точно настроена.Потребовалось много часов настройки одной небольшой переменной здесь и другого уравнения там, чтобы заставить ее работать так, как я был доволен. Программирование робототехники часто включает в себя множество старых простых проб и ошибок. Роботы очень сложны, и есть несколько простых способов заставить их вести себя оптимально в среде симулятора роботов… по крайней мере, не намного меньше прямого машинного обучения, но это совсем другая проблема.

    Робототехника часто включает в себя множество старых простых проб и ошибок.

    Я призываю вас поиграть с управляющими переменными в симуляторе Собота, наблюдать и пытаться интерпретировать результаты. Все следующие изменения сильно влияют на поведение моделируемого робота:

    • Погрешность усиления кПа в каждом контроллере
    • Усиление датчика, используемое контроллером предотвращения препятствий
    • Расчет v как функции ω в каждом контроллере
    • Расстояние до препятствия, используемое контроллером слежения за стеной
    • Условия переключения, используемые параметром supervisor_state_machine.ру
    • Почти все остальное

    При сбое программируемых роботов

    Мы проделали большую работу, чтобы добраться до этого момента, и этот робот кажется довольно умным. Тем не менее, если вы запустите Sobot Rimulator через несколько рандомизированных карт, не пройдет много времени, прежде чем вы найдете ту, с которой этот робот не может справиться. Иногда он заезжает прямо в крутые повороты и сталкивается. Иногда он просто бесконечно колеблется взад и вперед на неправильной стороне препятствия. Иногда оно законно заключено в тюрьму без возможного пути к цели.После всех наших тестов и доработок иногда мы должны прийти к выводу, что модель, с которой мы работаем, просто не подходит для работы, и нам нужно изменить дизайн или добавить функциональность.

    Во вселенной мобильных роботов «мозг» нашего маленького робота находится на более простом конце спектра. Многие случаи сбоев, с которыми он сталкивается, можно преодолеть, добавив в смесь более продвинутое программное обеспечение. Более продвинутые роботы используют такие методы, как , отображающие , чтобы помнить, где они были, и избегать повторения одних и тех же действий снова и снова; эвристика , чтобы генерировать приемлемые решения, когда невозможно найти идеальное решение; и машинное обучение , чтобы более точно настроить различные параметры управления, управляющие поведением робота.

    Образец того, что будет

    Роботы уже так много делают для нас, и в будущем они будут делать еще больше. Хотя даже базовое программирование робототехники является сложной областью изучения, требующей большого терпения, это также увлекательная и чрезвычайно полезная область.

    В этом руководстве мы узнали, как разработать программное обеспечение для реактивного управления роботом с использованием языка программирования высокого уровня Python. Но есть много более продвинутых концепций, которые можно быстро изучить и протестировать с помощью каркаса роботов Python, аналогичного прототипу, который мы создали здесь.Я надеюсь, что вы рассмотрите возможность участия в формировании будущих событий!


    Благодарность: Я хотел бы поблагодарить доктора Магнуса Эгерштедта и Жана-Пьера де ла Круа из Технологического института Джорджии за то, что они научили меня всему этому, и за их энтузиазм в отношении моей работы над симулятором Собота.

    границ | Образовательная робототехника для развития и оценки социальных отношений в студенческих группах

    Введение

    За последние десятилетия различные виды деятельности нашли свое место наряду с учебными в школах.Среди них образовательная робототехника (ER) может быть эффективным инструментом преподавания и обучения (Miglino et al., 1999), поскольку она позволяет передавать такие знания, как математика, информатика и физика (Lindh and Holgersson, 2007; Williams et al. , 2007; Nugent et al., 2009) и позволяет тренировать навыки, включая навыки мышления и подходы к решению проблем (Hussain et al., 2006; Sullivan, 2008; Mikropoulos and Bellou, 2013; Atmatzidou and Demetriadis, 2016; Gabriele et al. др., 2017).

    В интересном обзоре Бенитти (Benitti, 2012), датированном 2012 годом, сообщается, что использование роботов в школе имеет положительные результаты для обучения концепциям, связанным с областями STEAM (STEM плюс искусство), поскольку это может повлиять на образование в области науки, техники и математики в образовательном процессе, начиная с дошкольного и заканчивая высшим образованием, включая университет (Javidi and Sheybani, 2010; Alimisis, 2013; Chung et al. , 2014; Эгучи, 2014а).

    С годами ER широко внедряется в школьную деятельность и укрепляет свое присутствие, особенно в классах средних школ.

    ER подразумевает комплексный подход, дополняющий различные области и области, повышающий интерес и любопытство к научным вопросам (Arís and Orcos, 2019).

    Для современного общества овладение технологиями имеет основополагающее значение, и ER можно использовать для внедрения технологий и развития других навыков. На самом деле, параллельно с вопросами, связанными с STEAM, ER позволяет развивать такие навыки, как инициативность, самостоятельность, командная работа и креативность (Sica et al., 2019a), так называемые навыки 21 века (Eguchi, 2014b), управление сложными и эволюционными системами (Miglino et al., 2004; Whittier and Robinson, 2007; Rubinacci et al., 2017a), а также социальные навыки и общение (Оуэнс и др., 2008).

    Соответствующее исследование Кандлхофера и Штайнбауэра (2016) показывает, что ER приводит к улучшению социальных навыков и повышению самооценки у учащихся, что приводит к повышению мотивации (Bazylev et al. , 2014), что является ключевым элементом в улучшении обучения. .

    Со стороны педагогической науки ER основан на конструкционистском подходе, где учащиеся находятся в центре учебной задачи, потому что они являются активными агентами, которые могут определять свои учебные процессы (Piaget, 1974; Papert, 1980; Papert and Harel, 1991).

    Это означает, что во время занятий ER учащиеся строят свои собственные пути к пониманию окружающего мира; они открывают, они используют информацию, чтобы творчески получить больше знаний, и они активно участвуют в образовательных задачах под руководством учителей (Sica et al., 2019б).

    Переходя от индивидуального к групповому уровню, интересно подчеркнуть, что большая часть мероприятий по оказанию неотложной помощи должна выполняться в группах, что способствует совместной работе и совместному обучению (Denis and Hubert, 2001). Совместное обучение в ER было изучено в ряде исследований, показывающих, как оно может способствовать укреплению социальных связей в группах учащихся разного возраста. В самом недавнем исследовании Gonnot et al. (2019) анализирует использование социальных роботов в контексте совместного обучения, исследуя, как добавление социального измерения к роботу может улучшить обучение.Некоторые другие исследования были посвящены тому, чтобы понять, могут ли социальные роботы влиять на сотрудничество между играющими детьми (Strohkorb et al., 2016), и предложить основу для роботов в качестве инструментов-посредников (Mitnik et al., 2008).

    Роботы могут быть основным элементом образовательной структуры для совместного обучения, если они задуманы как компоненты Интернета вещей (Плауска и Дамашевичюс, 2014), и благодаря их функциям, способствующим совместному обучению, их можно использовать применение конструктивистского подхода, как было сказано ранее, который очень мотивирует детей и подростков.

    Исследование Атматзиду и Деметриадиса (2012) углубляет размышления о педагогических подходах к ER в школьном контексте, что является важным вопросом. Они изучают различные сценарии совместной работы, используемые в качестве руководства в групповой работе студентов во время занятий по скорой помощи.

    Робототехника и групповая динамика

    Подводя итог тому, чему учит литература, можно сказать, что ER может быть полезен для продвижения следующего: знаний, связанных с STEAM, и навыков, таких как вычислительное мышление, решение проблем, управление сложными системами и совместное обучение, «внутри студентов», что означает, что основное внимание уделяется личная сторона.

    В настоящем исследовании мы предлагаем сместить акцент на то, что происходит «между студентами», вовлеченными в деятельность ER, что означает, что мы сосредоточимся на социальной стороне.

    Мы считаем, что ER можно использовать для развития позитивных отношений сотрудничества между учащимися и в то же время для предоставления контекста для оценки меняющихся сетей в классе (Rubinacci et al., 2017b; Truglio et al., 2018a). В частности, эти недавние исследования, предложенные авторами настоящей статьи, показывают, как можно использовать ER для развития позитивных связей и связей между студентами.

    Теперь мы делаем шаг вперед, чтобы проверить это утверждение и показать, что использование социометрических инструментов в контексте ER может отображать классную среду в критические моменты, которые влияют на карьеру учащихся и климат в классе (Truglio et al., 2018b). Низкая социальная инклюзивность в школе может оказать существенное влияние на соответствующие явления, включая отсев из школы (Frostad et al., 2015; Ricard and Pelletier, 2016), а социометрическая структура предлагает чувствительные инструменты для наблюдения за микро- и макродинамикой, вызванной деятельностью ER.

    Это происходит потому, что ER позволяет установить мостик между учащимися, которые становятся взаимозависимыми, поскольку от них требуется достижение общей цели (Burbaite et al., 2013; Kamga et al., 2016), координировать себя, учиться разделять задачи в подзадачах, и выполнять их с учетом других членов группы (с точки зрения мнений, идей, навыков и умений). Как следствие, и те учащиеся, которые недостаточно вовлечены в класс, имеют возможность участвовать в групповой деятельности и улучшать отношения с другими учащимися.

    В этой статье мы хотели бы показать, что ER действительно является адекватной и полезной основой для оценки социальных отношений и поддержки позитивных связей между учащимися в группе сверстников. В частности, наша исследовательская гипотеза состоит в том, что ER может быть более эффективным в продвижении положительных связей и связей между студентами по сравнению с другими видами деятельности. В то же время наша цель — проверить, предлагает ли использование социометрических инструментов достоверную основу для оценки этих связей. Для решения этих вопросов мы работали над двухмесячным проектом (с сентября по ноябрь 2017 г.).Судебный процесс проходил в Неаполе и его окрестностях, районе на юге Италии, который сильно пострадал от отсева из школы, что привело к угрозам на социальном уровне (O’Higgins et al., 2007). В разделе «Робототехника для развития и оценки социальных отношений в студенческих группах» мы опишем этот проект более подробно, включая полученные нами результаты, а в разделе «Обсуждение и выводы» мы обсудим эти результаты и их значение.

    Робототехника для развития и оценки социальных отношений в студенческих группах

    В этом разделе мы описываем исследование, которое мы провели в средней школе в Италии.Предлагаемый исследовательский проект направлен на оценку того, является ли лаборатория ER посредством групповой деятельности эффективным методом оценки и развития социальных отношений в группе сверстников в классе. Чтобы проверить нашу исследовательскую гипотезу, мы рассмотрели три группы и два вида деятельности: лабораторию ER и лабораторию кодирования со Scratch. Третья группа выполняла индивидуальную деятельность, не направленную на стимулирование взаимодействия между учащимися. Таким образом, можно было представить групповую динамику в начале учебного года и влияние на них различных видов деятельности.

    Материалы и методы

    Участники

    В исследовании приняли участие 70 участников первого года обучения в средней школе («Scuole medie» в итальянской школьной системе) в возрасте от 10 до 11 лет. Тридцать восемь участников были женщинами и 32 мужчинами; их средний возраст составлял 10,48 года.

    Мы решили сосредоточиться на первокурсниках, так как между ними слабые связи, особенно в начале учебного года.

    Для нужд школы каждая группа была случайным образом распределена по условию экспериментального плана.Из обсуждения со школьными референтами нас заверили, что классы составлены таким образом, чтобы быть однородными с точки зрения оценок в начальной школе, гендерного баланса и социальных навыков.

    Подробнее:

    1. Группа 1, сформированная из 23 студентов, выполняла лабораторную работу по ЭР.

    2. Группа 2, состоящая из 24 студентов, выполнила лабораторную работу по программированию на Scratch.

    3. Группа 3, состоящая из 23 учеников, не участвовала ни в какой групповой деятельности.

    Группа 3 была контрольной группой и позволила получить базовый уровень для сравнения групповой деятельности с точки зрения влияния на социальные отношения, поскольку промежуток времени между началом и окончанием групповой деятельности в любом случае может влиять на связи и отношения между сверстниками.

    Инструменты для групповой деятельности: Lego Mindstorms NXT и Scratch

    В данном проекте мы использовали технологию робототехники Lego Mindstorms NXT (Klassner and Anderson, 2003). Этот комплект робототехники включает в себя как аппаратную часть, так и программную часть (NXT-G).

    В лаборатории программирования мы использовали Scratch (Maloney et al., 2010): это свободно доступный язык программирования, который обычно используется для обучения детей, детей и подростков программированию, поскольку он дает возможность создавать мультимедиа. и интерактивные игры просто и интуитивно понятно с изображениями, музыкой и звуками.Вместе с кодированием, связанным с вычислительным мышлением, это программное обеспечение помогает учащимся развивать навыки, связанные с творчеством, систематическим мышлением и решением проблем.

    Социометрический тест

    Для оценки социальных отношений студентам трех групп до и после лабораторных занятий был проведен социометрический тест Морено. Социометрический тест позволяет эффективно исследовать межличностные отношения внутри группы сверстников и выявлять статус компонентов группы с точки зрения включения.Действительно, социометрия — это методология, предложенная Джейкобом Л. Морено для изучения структуры и взаимодействия людей в группе (Moreno, 1941, 1951), и она использовалась во многих различных контекстах, включая семейную терапию и образовательные контексты. . Если мы рассматриваем образовательные контексты, социометрическая методология может быть полезна для изучения ситуаций, когда есть конфликты между студентами, отдельные предметы, отсутствие сотрудничества в рабочих группах и т. д. В данном проекте был выбран инструмент для изображения и изучения связей. между сверстниками в трех группах, участвующих в деятельности.

    Социометрический тест, предложенный студентам, касался критерия, называемого аффективно-реляционной перспективой. Эта точка зрения связана с эмоциональным аспектом отношений и отражает сходство студентов.

    Критерий операционализирован в двух предложениях, которые позволяют выделить предпочтения и, наоборот, неприятие членов группы. В этих предложениях предлагается указать одноклассников, которых ответившие участники хотели бы (или не хотели) видеть в качестве соседей по комнате во время школьной поездки.

    Затем первый шаг — представить данные в таблице с двойной записью, называемой социоматрицей. В этой таблице по осям абсцисс и ординат отложены имена участников группы: по горизонтали сообщаем о высказанных выборах (или отказах), по вертикали — о полученных выборах (или отказах). Варианты обозначаются цифрой «1», а отклонения — «-1».

    Давайте рассмотрим пример очень маленькой группы детей, состоящей из A, B, C и D.

    Тогда у нас будет квадратная матрица с четырьмя элементами на осях абсцисс и ординат.Если A выбирает B, мы ставим +1 на пересечении между A (по горизонтали) и B (по вертикали). Если C отвергает D, мы поместим −1 на пересечении между C (по горизонтали) и D (по вертикали).

    Эти социометрические данные также могут быть представлены в графической форме, называемой социограммой. Это сетевой граф с узлами и линиями. Узлы представляют студентов, компоненты группы, тогда как линии — это связи, отношения (различные виды линий различают выбор и отказ).Кроме того, каждая линия имеет одну или две стрелки, показывающие направление связи, а также ее однонаправленность или двунаправленность. На социограмме узлами А, В, С и D будут узлы, изображенные кружками, и они будут соединены линиями с разными графическими признаками, соответствующими разным видам отношений (см. рис. 1–12 в разделе Обсуждение и выводы).

    Рисунок 1 . Социоматрица построена на основе группы Образовательной робототехники по аффективному критерию в начале учебного года.

    Из социограммы и социоматрицы можно выделить следующее: общее количество выборов и отказов, которые получил каждый член группы; степень взаимности выбора и отказа; и разница между игнорируемыми, отвергнутыми, изолированными и популярными субъектами.

    Популярные субъекты — это те, кто получил большое количество вариантов выбора, поэтому они имеют большее влияние и большую власть в группе. С другой стороны, отвергнутые субъекты — это те, кто получил большое количество отказов.Наконец, изолированные испытуемые — это те, у кого было очень мало вариантов выбора. Эта последняя категория включает:

    1. субъекты, которых группа игнорирует, но которые оказываются открытыми и доступными для других, выражая свой выбор и

    2. субъекты, которых игнорируют и которые склонны к самоизоляции, не выражая ни выбора, ни отказа.

    Наряду с социограммой и социоматрицей можно использовать статистические методы для индексов, полученных с помощью социометрических инструментов.Социометрический инструмент предоставляет большой объем данных о групповом взаимодействии и динамике.

    Процедура

    Как упоминалось ранее, тремя условиями для проверки влияния различных видов деятельности на межличностные отношения в группе сверстников являются лаборатория с занятиями по робототехнике и лаборатория со Scratch по программированию вместе с контрольной группой. Группы были случайным образом распределены по одному из трех экспериментальных условий (лаборатория ER, лаборатория кодирования со Scratch и отсутствие групповых занятий).

    Социометрический тест был предложен участникам (студентам трех экспериментальных групп) в два момента: 25 сентября (т.е. до начала лабораторных работ: претест) и 29 ноября (т.е. в конце лабораторных работ). мероприятия: пост-тест).

    Мероприятия длились 6 недель, со встречами в течение недели, каждое из которых длилось 1 или 2 часа (всего 10 часов). Для проведения мероприятий студенты были разделены на подгруппы, которые на каждой встрече формировались из разных студентов.В следующем подразделе деятельность лаборатории описана более подробно.

    Деятельность лаборатории

    Во время лабораторных мероприятий, которые были запланированы как 6 еженедельных встреч продолжительностью 1 или 2 часа, участники шли разными путями.

    Таким образом, в лаборатории робототехники были проведены следующие мероприятия: создание плакатов, посвященных технологиям, созданию и программированию роботов, а также построение дорожных маршрутов, представляющих среду, в которой движется робот.

    Для лаборатории программирования со Scratch студенты участвовали в следующем: реализация постеров на тему технологии, создание спрайта (элемент среды программирования Scratch, который может быть задуман как агент; см. Ponticorvo et al., 2017), создание сцены (место взаимодействия спрайтов), кодирование поведения спрайта в пространственном лабиринте и построение мультимедийных дорожных маршрутов, представляющих среду, по которой спрайт двигался.Эти мероприятия были задуманы для того, чтобы сделать сопоставимыми задачи со студентами, посещающими лабораторию робототехники и лабораторию кодирования.

    Отличие заключается в том, что в лаборатории робототехники участники использовали материальные материалы для создания робота и реализации дорожных маршрутов, тогда как участники лаборатории кодирования выполняли свою деятельность исключительно с помощью программного обеспечения, а затем в цифровой среде.

    Предыдущая работа, проведенная нашей исследовательской группой, показывает, что этот элемент может иметь значение для развития различных когнитивных и социальных процессов (Di Fuccio et al. , 2015; Феррара и др., 2016).

    Более подробно, график работы ER lab был следующим: во время первой встречи путем фронтального и интерактивного занятия исследователь рассказал о технологии и представил определение робота как артефакта с сенсомоторной системой. В конце этой первой встречи участники делятся на пять подгрупп, чтобы самостоятельно и совместно создать плакат о технологиях и роботах. Во время второй встречи студенты снова были разделены на пять подгрупп, отличных от предыдущих.Каждая подгруппа построила робота, используя инструменты, описанные выше. Студенты должны были сотрудничать и работать в группах, чтобы достичь общей цели.

    На третьем собрании было представлено программное обеспечение для программирования робота, и студенты использовали его для реализации системы управления роботом. Участники снова были разделены на подгруппы и вместе работали над созданием своей стратегии для роботов. На четвертой и пятой встречах они проложили дорожки для робота, черпая вдохновение из своего города и творчески дорабатывая их. Шестая встреча была посвящена написанию кода и переносу его в робота для движения по улице, всегда работая в подгруппах.

    Лаборатория кодирования с Scratch была построена очень похожим образом: на первой встрече в виде фронтального и интерактивного урока исследователь рассказал о технологии и представил программное обеспечение Scratch для программирования. В конце встречи студенты были разделены на пять подгрупп, чтобы самостоятельно и совместно создать плакат о технологиях и Scratch .На втором собрании, проведенном в компьютерном классе, были представлены базовые функции Scratch . Позже участники разделились на подгруппы и вместе реализовали некоторые элементы в Scratch .

    На третьем собрании было показано, как программировать элементы в Scratch , а затем они были разделены на подгруппы, чтобы определить свою стратегию программирования для следования пространственному лабиринту.

    Во время четвертой и пятой встреч студенты, разделенные на подгруппы, реализовывали мультимедиа, черпая вдохновение в своем городе. На последнем собрании была реализована уличная дорожка, и были сформированы новые подгруппы для написания кода и последовательностей для прохождения мультимедийной уличной дорожки.

    Результаты

    В этом разделе мы приводим социограммы и социоматрицы для каждого состояния в начале и в конце вмешательства, мы сравниваем индексы для трех состояний, а затем сопоставляем количество выборов и отклонений в начале и в конце. проекта с применением т -тест.

    Социограмма и анализ социоматриц

    Социограммы и социоматрицы были построены по трем группам как для претеста, так и для посттеста. Группа 1 провела лабораторию ER, группа 2 провела лабораторию кодирования с помощью Scratch, а группа 3 была контрольной группой. Здесь мы сообщаем социограммы и социоматрицы об аффективном критерии.

    В социоматрицах, чтобы обозначить выбор членов группы, цифра 1 использовалась в зеленой рамке, а для обозначения отклонения использовалась цифра -1 в красной рамке. Кроме того, общее количество вариантов и общее количество отказов (как высказанных, так и полученных) записывались для каждого учащегося в группе сверстников.

    В начале учебного года (Рисунок 1) можно заметить, что есть шесть учеников, которые могут привлечь большое количество вариантов (8 и 9, самые высокие значения), и два ученика, которые получают более 10 баллов. отказы.

    После лабораторных работ (рис. 2) становится очевидным, что сверстники делают гораздо больше выборов, и больше учащихся получают большое количество вариантов (16 учащихся получают 10 и более вариантов).Также количество отказов увеличивается, и четыре студента получают более 10 отказов.

    Рисунок 2 . Социоматрица построена на основе группы Образовательной робототехники по аффективному критерию в конце лаборатории робототехники.

    В группе, занимавшейся кодированием, в начале учебного года трое учащихся привлекли 8–9 вариантов и один ученик получил 10 отказов (рис. 3).

    Рисунок 3 .Социоматрица построена на кодировании со Скретч-группой для аффективного критерия в начале учебного года.

    Также в этом случае увеличивается количество вариантов выбора (Рисунок 4): семь учащихся получают 10 и более выборов и только один учащийся получает более 10 отказов.

    Рисунок 4 . Социоматрица построена на кодировании со Скретч-группой для аффективного критерия в конце лабораторных работ.

    В контрольной группе при первой оценке (рисунок 5) два участника, получивших 8–9 выборов, и один участник, набравший более 10 отказов.

    Рисунок 5 . Социоматрица построена на контрольной группе по аффективному критерию в начале учебного года.

    В конце проекта (рис. 6) количество вариантов увеличивается, и три участника получают более 10 отказов.

    Рисунок 6 . Социоматрица построена на контрольной группе по аффективному критерию в конце лабораторных занятий.

    Социоматрица представляет собой основу для другого анализа и позволяет синтетическим путем иметь релевантное количество информации.

    Исходя из социоматриц, мы построили социограммы и рассчитали различные индексы, как описано Garcia-Magarino et al. (2019) с программным обеспечением Gephi, программным пакетом с открытым исходным кодом для анализа и визуализации социальных сетей (Bastian et al., 2009).

    Здесь мы приводим социограммы для трех экспериментальных групп на претесте и посттесте, учитывая общую, т. е. ту, которая учитывает как выборки, так и отказы, а затем отдельно отборы и отказы.

    Качественное сравнение социограмм в эти два момента показывает интересную динамику. В группе робототехники (рис. 7, 8) сеть становится более связанной: в частности, в группе выбора показано гораздо больше связей. Учитывая узел в группах отклонений, при пост-тестировании только один узел получает большое количество отклонений.

    Рисунок 7 . Репрезентация социограмм группы Образовательная робототехника на претесте. Зеленый — общий, синий — выбор, красный — отклонение.

    Рисунок 8 . Репрезентация социограмм группы Образовательная робототехника на посттесте. Зеленый — общий, синий — выбор, красный — отклонение.

    Для группы кодирования (рисунки 9, 10) мы наблюдаем, что существует гораздо больше вариантов выбора, особенно выбор по мере уменьшения связи отказов.

    Рисунок 9 . Представление социограмм кодирующей группы на предварительном тесте. Зеленый — общий, синий — выбор, красный — отклонение.

    Рисунок 10 . Представление социограмм кодирующей группы на посттесте. Зеленый — общий, синий — выбор, красный — отклонение.

    Если рассматривать брак, то в контрольном режиме брак значительно увеличивается, тогда как в роботизированном режиме количество брака практически не меняется.

    Для контрольной группы (рис. 11, 12) сравнение между претестом и посттестом показывает, что в группе больше ссылок, как мы и ожидали для временного промежутка, но интересно отметить, что количество отвергающих ссылок увеличивается.

    Рисунок 11 . Представление социограмм контрольной группы на претесте. Зеленый — общий, синий — выбор, красный — отклонение.

    Рисунок 12 . Представление социограмм контрольной группы на посттесте. Зеленый — общий, синий — выбор, красный — отклонение.

    В таблице 1 результаты анализа, проведенного с помощью программного обеспечения Gephi, представлены на этапе предварительного и последующего тестирования. Среднее значение соответствует соотношению между связями (ребрами) и количеством участников (узлов).Здесь также сообщаются индексы социальной интенсивности, сплоченности, диссоциации и когерентности (Garcia-Magarino et al., 2019).

    Таблица 1 . Показатели для экспериментальных групп до и после тестирования, полученные с помощью программного обеспечения Gephi.

    Индекс социальной интенсивности измеряет процент отношений (взаимных или нет) от числа теоретически возможных комбинаций. Это указывает на то, как студенты связаны, положительно или отрицательно.Обычно высокое значение индекса означает, что студенты хорошо знают друг друга.

    Индекс сплоченности – это соотношение между взаимными отношениями и возможными отношениями. Сплоченность полезна для понимания того, полагаются ли ученики на других в группе. Это уровень взаимного принятия между студентами, который может выделить популярных студентов.

    Индекс диссоциации представляет собой противоположность предыдущим показателям, поскольку он основан на соотношении между взаимными отказами и количеством возможных комбинаций.Этот индекс показывает среднее соотношение взаимных отказов и наличие непопулярных студентов.

    Согласованность относится к соотношению между взаимными выборками и выборками, полученными другими учащимися. Другими словами, он представляет собой взаимность в выборе студентов. Полезно указать, склонны ли студенты к взаимным отношениям.

    Эти индексы варьируются от 0 до 1.

    В таблице 1 приведены показатели экспериментальной группы до и после тестирования.

    В соответствии с тем, что мы наблюдали на социограммах, показатели улучшаются между претестом и посттестом. Наблюдается заметное увеличение индексов социальной интенсивности и отбора и небольшое увеличение отклонения для лаборатории робототехники.

    Эти анализы показывают, что лаборатория робототехники может эффективно способствовать динамике, которая может привести к изменению статуса каждого участника на личном уровне и группы как динамической сущности.

    В лаборатории кодирования наблюдается небольшое увеличение индексов социальной интенсивности и отбора и небольшое снижение индекса отклонения: это указывает на то, что сеть немного изменилась.В контрольной группе все показатели немного увеличились, как и ожидалось, из-за взаимодействия, связанного со школой.

    В трех экспериментальных условиях индексы показывают увеличение между выборками до и после испытаний.

    Чтобы лучше понять эффекты, производимые лабораторией робототехники по сравнению с кодированием, мы проводим статистический анализ, результаты которого представлены в следующем разделе.

    Статистический анализ выбора и отказа

    В этом разделе мы сообщаем об анализе количества выборов и отказов в лаборатории робототехники, лаборатории кодирования и контрольной группе: в частности, мы анализировали разницу между выборами и отказами в начале и в конце проект.Есть ли разница, учитывая начало деятельности и конец? Результаты по этому исследовательскому вопросу представлены в таблице 2.

    Таблица 2 . Сравнение предварительного и посттестового тестирования полученных выборок и отклонений в трех экспериментальных условиях ( p < 0,05 отмечены звездочкой).

    Является ли робототехника более эффективной, чем другие условия для развития отношений в группе сверстников? Чтобы ответить на этот вопрос, мы сравнили три условия в два момента: предварительный тест и пост-тест с однофакторным дисперсионным анализом с помощью программного обеспечения SPSS ® .

    При предварительном тестировании дисперсионный анализ не выявил существенных различий между тремя условиями: F (2, 67) = 1,803; p = 0,173 для отборов и F (2, 67) = 0,574; p = 0,566 для отказов.

    На посттесте, наоборот, разница достоверна, если рассматривать выборки: F (2, 67) = 7,569; p = 0,001 (для выборок). апостериорных сравнений (метод Бонферрони) показывают, что между условиями робототехники и контрольной группой возникает статистически обнаруживаемая разница: средняя разница = 4.043; р = 0,001.

    Обсуждение и выводы

    ER в настоящее время часто используется в учебных программах; Описанный нами эксперимент и связанные с ним данные свидетельствуют о заметном изменении межличностных отношений внутри группы, посещавшей лабораторию робототехники, в сторону их улучшения. Это изменение проявляется при сравнении с контрольной группой и лабораторией кодирования. Этот результат может быть мотивирован изменением перспективы обучения, которое становится более активным, и, следовательно, другим способом взаимодействия студентов друг с другом. Действительно, согласно конструктивистскому подходу, этот вид деятельности предлагает учащимся возможность по-другому установить отношения со своими сверстниками, чтобы понять их психологическое родство. Для решения задач робототехники участники должны действовать взаимозависимо, тогда как большинство учебных мероприятий индивидуальны. Возможность перехода от индивидуальной к групповой деятельности вынуждает строить взаимозависимые отношения: учащиеся, недостаточно включенные в группу сверстников, получают новый шанс принимать активное участие в решении задач, тем самым улучшая отношения с другими учащимися.Настоящее исследование действительно имеет некоторые ограничения; например, он проводился на уже созданных группах (классах), поэтому варьировать состав группы было невозможно. Более того, за группами наблюдали в течение относительно короткого периода времени, и было бы интересно проверить, были ли положительные изменения стабильными во времени.

    Из этих результатов можно сделать вывод, что лабораторные работы и связанные с ними занятия могут быть эффективной методологией для поощрения и поддержки новых и удовлетворяющих отношений между учащимися. Данные, представленные в разделе «Результаты», указывают на увеличение количества выборов в состоянии ER, которое выше, чем в других условиях, таким образом показывая, что действия ER могут иметь некоторые специфические особенности, которые функциональны для улучшения отношений между сверстниками, которые в свою очередь, является защитным фактором для предотвращения отсева.

    Некоторые вопросы остаются открытыми: в группе, которая занималась лабораторией робототехники, осталось небольшое количество участников, от которых отказались. Зависит ли это от отдельного участника или от организации группы? И если это зависит от человека, какие психологические переменные имеют значение?

    Будущие исследования будут посвящены решению этого вопроса, наряду со сравнением с образовательной роботизированной лабораторией с различными видами деятельности, предполагающими взаимодействие с материальными объектами (например, ремесленными лабораториями, художественными мастерскими, музыкальными мастерскими и т. ). Эти новые эксперименты будут исследовать, могут ли социальные отношения быть улучшены конкретно за счет запуска лаборатории или это улучшение сравнимо с эффектами другой групповой деятельности, связанной с манипулированием.

    За этим первым проектом последовал более широкий опыт в рамках проекта Codinc (кодирование для включения) в период с января по май 2019 года. В этом проекте, финансируемом Европой, ER вместе с социометрическими инструментами был контекстом для оценки отношений со сверстниками и стал ядром методологии Codinc, поскольку дает возможность изобразить межличностные отношения в ситуации, отличной от обычных взаимодействий сверстников в школе.

    Заявление о доступности данных

    Наборы данных, созданные для этого исследования, доступны по запросу соответствующему автору.

    Заявление об этике

    Этическая проверка и одобрение исследования с участием людей не требовалось в соответствии с местным законодательством и институциональными требованиями. Письменное информированное согласие на участие в этом исследовании было предоставлено законным опекуном/ближайшим родственником участников.

    Вклад авторов

    MP, FR и OM придумали первоначальную идею и спланировали эксперименты.FT провел эксперимент. MP, FR, FT и DM проводят статистический анализ. MP взял на себя инициативу в написании рукописи при поддержке FR. FT и OM контролировали результаты этой работы. Все авторы обсудили результаты и внесли свой вклад в окончательный вариант рукописи.

    Финансирование

    Это исследование было поддержано проектом ЕС CODINC (592121-EPP-1-2017-1-BE-EPPKA3-IPI-SCO-IN) от Erasmus+ и STOP (Программа h3020-EU.1.3.3., MSCA-RISE -2018 – № 823978).

    Конфликт интересов

    Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

    Благодарности

    Авторы выражают благодарность директору, учителям, ученикам и их родителям школы, в которой проводился эксперимент, за сотрудничество.

    Каталожные номера

    Алимисис, Д. (2013). Образовательная робототехника: открытые вопросы и новые вызовы. Темы Науч. Технол. Образовательный 6, 63–71.

    Академия Google

    Арис, Н., и Оркос, Л. (2019). Образовательная робототехника на этапе среднего образования: эмпирическое исследование мотивации и навыков STEM. Учеб. науч. 9:73. doi: 10.3390/educsci

    73

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Атматзиду, С., и Деметриадис, С. (2016). Развитие навыков вычислительного мышления учащихся с помощью образовательной робототехники: исследование возрастных и гендерных различий. Робот. Автон. Сист. 75, 661–670. doi: 10.1016/j.robot.2015.10.008

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Атматзиду С. и Деметриадис С. Н. (2012). «Оценка роли сценариев совместной работы как инструментов группового руководства в деятельности образовательной робототехники: выводы из трех тематических исследований», в 2012 IEEE 12-я Международная конференция по передовым технологиям обучения (Рим: IEEE), 298–302. doi: 10.1109/ICALT.2012.111

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Бастиан М., Хейманн С. и Джакоми М. (2009). «Gephi: программное обеспечение с открытым исходным кодом для исследования сетей и управления ими», в Международной конференции AAAI по блогам и социальным сетям (Сан-Хосе, Калифорния).

    Академия Google

    Базылев Д., Маргун А., Зименко К., Кремлев А. и Рукуйжа Э. (2014). Участие в соревнованиях по робототехнике как мотивация к обучению. Проц.соц. Поведение науч. 152, 835–840. doi: 10.1016/j.sbspro.2014.09.330

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Бенитти, FBV (2012). Изучение образовательного потенциала робототехники в школах: систематический обзор. Вычисл. Образовательный 58, 978–988. doi: 10.1016/j.compedu.2011.10.006

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Бурбайте Р., Стуйкис В. и Дамашевичюс Р. (2013). «Образовательные роботы как объекты совместного обучения для преподавания информатики», Международная конференция по системным наукам и инженерии (ICSSE) , 2013 г. , (Будапешт: IEEE), 211–216.doi: 10.1109/ICSSE.2013.6614661

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Чанг, К.С., Картрайт, К., и Коул, М. (2014). Оценка влияния конкурса автономной робототехники на образование STEM. J. STEM Образование. иннов. Рез. 15:24.

    Академия Google

    Денис Б. и Хьюберт С. (2001). Совместное обучение в образовательной среде робототехники. Вычисл. Гум. Поведение 17, 465–480. doi: 10.1016/S0747-5632(01)00018-8

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Ди Фуччо, Р., Понтикорво М., Ди Фердинандо А. и Миглино О. (2015). «К гиперактивным книгам для детей. подключение учебных пособий и Монтессори-подобных учебных материалов», в Design for Teaching and Learning in a Networked World , eds G. Conole, T. Klobuchar, C. Rensing, J. Konert и E. Lavoué (Cham: Springer) , 401–406. дои: 10.1007/978-3-319-24258-3_31

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Эгучи, А. (2014a). «Робототехника как средство обучения для трансформации образования», Материалы 4-го Международного семинара «Обучение робототехнике, преподавание с помощью робототехники» и 5-й Международной конференции «Робототехника в образовании» (Падуя).

    Академия Google

    Эгучи, А. (2014b). Образовательная робототехника для продвижения навыков 21 века. J. Автомат. Моб. Робот. Интел. Сист. 8, 5–11. doi: 10.14313/JAMRIS_1-2014/1

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Феррара Ф., Понтикорво М., Ди Фердинандо А. и Миглино О. (2016). «Осязаемые интерфейсы для когнитивной оценки и обучения детей: Logicart», в Smart Education and e-Learning 2016 , под редакцией В. Л. Ускова, Р.Дж. Хоулетт и Л. К. Джейн (Cham: Springer), 329–338. дои: 10.1007/978-3-319-39690-3_29

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Фростад, П., Пейл, С.Дж., и Мьяаватн, П.Е. (2015). Потеря всякого интереса к школе: социальное участие как предиктор намерения досрочно покинуть гимназию. Скан. Дж. Образ. Рез. 59, 110–122. дои: 10.1080/00313831.2014.0

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Габриэле, Л., Марокко, Д., Бертаккини Ф., Пантано П. и Билотта Э. (2017). Образовательная лаборатория робототехники для исследования когнитивных стратегий и содействия обучению в области искусства и гуманитарных наук. Междунар. J. Онлайн англ. 13:7. дои: 10.3991/ijoe.v13i04.6962

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Гарсия-Магарино, И., Плаза, И., Игуал, Р., Ломбас, А.С., и Джамали, Х. (2019). Агентный симулятор, применяемый в учебно-методическом процессе для прогнозирования социометрических показателей в высшем образовании. IEEE Trans. Учить. Технол . 1, 1–14. doi: 10.1109/TLT.2019.2

    7

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Гонно, А., Мишель, К., Марти, Дж. К., и Кордье, А. (2019). «Социальные роботы в совместном обучении: последствия дизайна для восприятия учащихся», 11-я Международная конференция по компьютерному обучению (Ираклион). дои: 10.5220/00077312054

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Хуссейн, С., Линд, Дж., и Шукур, Г. (2006). Влияние обучения LEGO на школьную успеваемость учеников по математике, способность решать задачи и отношение: шведские данные. Дж. Образование. Технол. соц. 9, 182–194.

    Академия Google

    Джавиди, Г., и Шейбани, Э. (2010). Заинтересовать молодежь в STEM-образовании. Дж. Вычисл. науч. Сб. 26, 140–147.

    Академия Google

    Камга Р., Ромеро М., Комис В. и Мирсили А. (2016). «Требования к проектированию образовательной робототехники для поддержки совместного решения проблем», в International Conference EduRobotics 2016 , (Cham, Springer), 225–228.дои: 10.1007/978-3-319-55553-9_18

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Кандльхофер, М., и Штайнбауэр, Г. (2016). Оценка влияния образовательной робототехники на технические и социальные навыки учащихся и отношение к науке. Робот. Автон. Сист. 75, 679–685. doi: 10.1016/j.robot.2015.09.007

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Класснер, Ф., и Андерсон, С.Д. (2003). Мозговые штурмы Lego: теперь не только для K-12. Робот IEEE.автомат. Маг. 10, 12–18. doi: 10.1109/MRA.2003.1213611

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Линд, Дж., и Хольгерссон, Т. (2007). Стимулирует ли обучение лего способность учеников решать логические задачи? Вычисл. Образовательный 49, 1097–1111. doi: 10.1016/j.compedu.2005.12.008

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Малони, Дж., Резник, М., Раск, Н., Сильверман, Б., и Истмонд, Э. (2010). Скретч-язык программирования и среда. ACM Trans. вычисл. Образовательный (ТОСЕ) 10:16. дои: 10.1145/1868358.1868363

    Полнотекстовая перекрестная ссылка

    Миглино, О., Лунд, Х.Х., и Кардачи, М. (1999). Робототехника как средство обучения. Дж. Взаимодействие. Учить. Рез. 10, 25–47.

    Академия Google

    Миглино, О., Рубиначчи, Ф., Пальярини, Л., и Лунд, Х. Х. (2004). Использование искусственной жизни для обучения эволюционной биологии. Познан. Обработать. 5, 123–129. doi: 10.1007/s10339-004-0009-z

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Микропулос, Т.А. и Беллоу И. (2013). Образовательная робототехника как инструмент разума. Темы Науч. Технол. Образовательный 6, 5–14.

    Академия Google

    Митник Р., Нуссбаум М. и Сото А. (2008). Автономный образовательный мобильный робот-посредник. Автон. Робот. 25, 367–382. doi: 10.1007/s10514-008-9101-z

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Морено, Дж. Л. (1951). Социометрия, экспериментальный метод и наука об обществе (Манчестер: Северо-Западная ассоциация психодрамы).

    Академия Google

    Наджент Г., Баркер Б., Грандженетт Н. и Адамчук В. (2009). «Использование цифровых манипуляций в k-12: робототехника, GPS/ГИС и программирование», в Frontiers in Education Conference FIE ’09. 39-я IEEE (Сан-Антонио, Техас), 1–6, 18–21. doi: 10.1109/FIE.2009.5350828

    Полнотекстовая перекрестная ссылка

    О’Хиггинс, Н., Д’Амато, М., Каролео, Ф.Е., и Бароне, А. (2007). Ушел на всегда? Факторы отсева из школы в Южной Италии. Giornale degli Economisti e Annali di Econ. 66, 207–246.

    Академия Google

    Оуэнс Г., Гранадер Ю., Хамфри А. и Барон-Коэн С. (2008). LEGO((R)) Терапия и программа социального использования языка: оценка двух вмешательств по развитию социальных навыков у детей с высокофункциональным аутизмом и синдромом Аспергера. Дж. Аутизм Dev. Беспорядок . 38, 1944–1957. doi: 10.1007/s10803-008-0590-6

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Пейперт, С.(1980). Mindstorms: компьютеры, дети и мощные идеи . Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Основные книги.

    Пейперт С. и Харел И. (1991). Конструкционизм . Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Издательская корпорация Ablex.

    Академия Google

    Пиаже, Дж. (1974). Понять — значит изобрести. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Basic Books.

    Академия Google

    Плауска, И., и Дамашевичюс, Р. (2014). «Образовательные роботы для Интернета вещей поддерживают совместное обучение», Международная конференция по информационным и программным технологиям , , (Cham, Springer), 346–358.дои: 10.1007/978-3-319-11958-8_28

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Понтикорво, М., Ди Фуччио, Р., Ди Фердинандо, А., и Миглино, О. (2017). Подход к моделированию на основе агентов для создания образовательных цифровых игр для детских садов и начальных школ. Эксперт Сист. 34:e12196. doi: 10.1111/exsy.12196

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Рикард, Н.К., и Пеллетье, Л.Г. (2016). Отсев из средней школы: роль поддержки самоопределения родителей и учителей, взаимная дружба и академическая мотивация. Контем. Образовательный Психол. 44, 32–40. doi: 10.1016/j.cedpsych.2015.12.003

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Рубиначчи Ф., Понтикорво М., Джильотта О. и Миглино О. (2017a). «Разведение роботов, чтобы научиться управлять сложными системами», в Robotics in Education (Cham, Springer), 137–142. дои: 10.1007/978-3-319-42975-5_13

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Рубиначчи Ф., Понтикорво М., Пассарелло Р. и Миглино О.(2017б). Робототехника для обучения soft skills. Рез. Образовательный СМИ 10, 20–25. doi: 10.1515/rem-2017-0010

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Сика, Л. С., Понтикорво, М., и Миглино, О. (2019a). «Повышение цифрового творчества в образовании: подход к проектам доцента», Международная конференция по методологиям и интеллектуальным системам для расширенного обучения технологиям (Cham, Springer), 103–110. дои: 10.1007/978-3-030-23884-1_14

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Сика, Л. С., Понтикорво М., Миглино О. и Рубиначчи Ф. (2019b). «Между творческим процессом и творческим продуктом: DoCENT Mooc для интеграции технологий, творчества и обучения», в Psychobit 2019 (Неаполь).

    Академия Google

    Строхкорб, С., Фукуто, Э., Уоррен, Н., Тейлор, К., Берри, Б., и Скасселлати, Б. (2016). «Улучшение взаимодействия человека и человека между детьми с социальным роботом», в Robot and Human Interactive Communication (ROMAN), 25-й международный симпозиум IEEE , 2016 г. (Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: IEEE), 551–556.doi: 10.1109/ROMAN.2016.7745172

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Салливан, Франция (2008). Робототехника и научная грамотность: навыки мышления, навыки научного процесса и понимание систем. Дж. Рез. науч. Учить. 45, 373–394. doi: 10.1002/tea.20238

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Трульо Ф., Марокко Д., Миглино О., Понтикорво М. и Рубиначчи Ф. (2018a). «Образовательная робототехника для поддержки социальных отношений в школе», Международная конференция по робототехнике и образованию RiE 2017 (Cham, Springer), 168–174.дои: 10.1007/978-3-319-97085-1_17

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Труглио, Ф., Понтикорво, М., и Рубиначчи, Ф. (2018b). Образовательная робототехника улучшает социальные отношения в школе. ERCIM NEWS, (114) , 38–39.

    Уиттиер, Л. Э., и Робинсон, М. (2007). Преподавание эволюции не владеющим английским языком студентам с использованием робототехники Lego. утра. Среднее образование. 35, 19–28.

    Академия Google

    Уильямс, Д., Ма, Ю., Prejean, L., Lai, G. и Ford, M. (2007). Приобретение знаний по физике и навыков научного поиска в летнем лагере робототехники. Дж. Рез. Технол. Образовательный 40, 201–216. дои: 10.1080/153

    .2007.10782505

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    9 типов программного обеспечения для робототехники, которые вы можете рассмотреть для своего робота

    Мы вошли в число лучших компаний-разработчиков программного обеспечения для перемещения роботов! Но в индустрии робототехники существует множество различных типов программного обеспечения.

    Как отличить разные пакеты программного обеспечения?

    Как разобраться в этой неразберихе?

    Здесь, в RoboDK, мы недавно были очень рады видеть себя в числе лучших компаний, занимающихся программным обеспечением для движения роботов, в рейтинге StartUS Insights. Выбор был сделан из базы данных 181 компании-разработчика программного обеспечения для робототехники, так что это настоящая похвала нашему замечательному программному обеспечению.

    Наряду с нами в пятерке лучших были компании с широким спектром направлений деятельности в области робототехники, включая программное обеспечение для планирования движения дронов, планирование реактивного пути в реальном времени и управление мобильными роботами.

    Существует огромное разнообразие различных типов программного обеспечения, доступного в индустрии робототехники.

    Может быть довольно сложно различать их все и быть в курсе последних событий, которые имеют отношение к вам и вашим потребностям.

    Как определить, какой тип программного обеспечения лучше всего подходит для вас?

    Как избавиться от шума и найти актуальное программное обеспечение

    Если вы будете искать в Google «программное обеспечение для робототехники», вы, вероятно, обнаружите довольно запутанный набор результатов поиска.

    На момент написания статьи многие результаты поиска приводили вас к чему-то под названием Robot Process Automation (RPA), которое, несмотря на свое название, не имеет абсолютно никакого отношения к программированию физических роботов.

    Другие результаты указывают на конкретные пакеты программного обеспечения для робототехники, в основном те, которые поставляются в комплекте с определенными марками роботов. Затем вы также найдете несколько сообщений в нашем блоге.

    Проблема в том, что существует множество различных программ для робототехники. Некоторые из них подойдут для программирования ваших конкретных роботов в вашей уникальной ситуации. Другие не будут.

    Когда вы решаете, какое программное обеспечение приобрести для своего робота, вам нужно уточнить, какое программное обеспечение вы ищете.

    9 типов программного обеспечения для робототехники, которое вы можете использовать для своего робота

    Чтобы помочь вам избавиться от шума и отточить правильное программное обеспечение для вас, вот некоторые из типов программного обеспечения для робототехники, которые вы можете встретить на рынке:

    1. Автономное программирование

    Категория программного обеспечения, которая больше всего дорога нашему сердцу здесь, в RoboDK, программное обеспечение для автономного программирования предоставляет вам возможность программировать вашего промышленного робота без необходимости физического подключения к роботу в то время.Это означает, что вам не нужно снимать робота с производства, чтобы запрограммировать его. Это сокращает время простоя, повышает качество программирования и позволяет быстро переключаться между линейками продуктов, – среди прочих преимуществ.

    Рынок автономного программирования довольно раздроблен, пакеты часто привязаны к отдельным брендам роботов. Кроме того, существует программное обеспечение для автономного программирования, которое можно использовать с роботами любой марки, например RoboDK .

    2. Симуляторы

    Симуляторы роботов бывают разных форм.Некоторые позволяют только простое 2D-моделирование определенных аспектов робототехники, в то время как другие включают 3D-моделирование со сложными физическими движками и реалистичными средами. Если бы вы хотели, вы могли бы потратить много времени на тестирование всех доступных пакетов моделирования (я делал это в прошлом, и их удобство использования и качество сильно различаются). К сожалению, по рекламному ролику сложно сказать, насколько удобен тренажер. Вы должны пойти и проверить это на себе.

    Помимо того, что RoboDK является автономным инструментом программирования, он также является отличным симулятором. Он достаточно прост, чтобы вы могли легко запрограммировать своего робота, и в то же время достаточно мощен, чтобы справляться со многими различными вариантами использования.

    3. Промежуточное ПО

    Одним из наиболее неправильно понимаемых типов программного обеспечения для роботов является промежуточное программное обеспечение. Самым популярным из них является  ROS  (операционная система для роботов). Промежуточное ПО для роботов обеспечивает основу для запуска сложных роботизированных систем и управления ими с помощью единого унифицированного интерфейса.

    По словам некоторых людей, промежуточное программное обеспечение — это «программный клей», который помогает создателям роботов не изобретать велосипед при разработке новой роботизированной системы.

    Вероятно, вы не стали бы использовать промежуточное ПО для управления одним роботом на производственной линии. Однако если вы создаете собственную роботизированную систему с несколькими компонентами или хотите координировать работу нескольких роботов, вы можете использовать промежуточное программное обеспечение, чтобы немного облегчить себе жизнь на этапе исследований и разработок.

    4. Планирование мобильного робота

    Мобильные роботы запрограммированы иначе, чем другие роботы, что означает использование другого типа программного обеспечения.Например, планировщики пути используются для программирования маршрута, по которому робот будет проходить через окружающую среду, в то время как алгоритмы предотвращения препятствий реагируют на изменения в данный момент.

    Существует множество интересных программных инструментов для программирования мобильных роботов, начиная от складской логистики и заканчивая автономными транспортными средствами.

    5. Планирование пути в реальном времени Программное обеспечение для планирования пути

    используется во многих областях робототехники. Базовые планировщики маршрутов  , такие как наша функция PRM ​​ , просто используются для ускорения этапа программирования промышленной робототехники.

    Планирование пути в реальном времени намного сложнее, чем базовое планирование пути, поскольку оно включает в себя постоянное обновление программы в соответствии с изменениями в среде. Это позволяет роботу быть реактивным, но также может сделать робота более небезопасным.

    Компании-разработчики программного обеспечения, специализирующиеся на планировании маршрута в реальном времени, как правило, сосредотачивают свои усилия на одном типе роботов, таких как гуманоидная робототехника, мобильная робототехника или роботизированные руки.

    6.БПЛА (Дрон) Управление

    Растущим типом программного обеспечения для роботов является управление дроном. Это относится к любому программному обеспечению, которое используется для программирования и координации беспилотных летательных аппаратов (БПЛА/дронов).

    За последнее десятилетие или около того появилось все больше областей применения дронов, которые теперь используются в сельском хозяйстве, инспекции и безопасности. Программное обеспечение для дронов  сосредоточено на конкретных областях применения или аспектах управления дронами (например,грамм. сбор данных, анализ изображений, картографирование и т. д.).

    7. Искусственный интеллект для роботов

    Искусственный интеллект (ИИ) используется в робототехнике уже много лет — почти столько же, сколько существует робототехника. Однако в последнее время растет число программных решений, специально предназначенных для использования ИИ с роботами в определенных областях применения. Как и в случае с другими типами программного обеспечения для роботов, ИИ, как правило, сосредоточен на конкретных аспектах этих приложений, таких как анализ изображений, собранных в сельскохозяйственных условиях, фильтрация операционных данных в производственных условиях или координация групп мобильных роботов в логистике.

    Какое программное обеспечение лучше для вас?

    Как вы, наверное, видите, существует огромное количество типов программного обеспечения для роботов. Если вы ищете программное обеспечение для конкретного приложения робота, стоит очень конкретно указать, что вы ищете.

    Например, вы добьетесь гораздо большего успеха, если будете искать такие термины, как «автономное программирование для роботизированной обработки», а не просто «программирование промышленных роботов».

    И, как я уже говорил выше, один из лучших способов определить, подходит ли та или иная часть программного обеспечения для роботов для ваших нужд, — это попробовать его самостоятельно .

    Лаборатория вычислительного зондирования + робототехника | Робототехника МСЭ

    Программа магистра наук в области робототехники (Robotics MSE) в Университете Джона Хопкинса предназначена для студентов из самых разных инженерных, научных и математических областей, чтобы расширить свои междисциплинарные знания в области робототехники.

    Университет Джонса Хопкинса признает растущую потребность в инженерах с широкой многопрофильной подготовкой и фундаментальными знаниями, необходимыми для разработки и развертывания передовых робототехнических систем, которые эффективно функционируют в реальном мире.

    Широкий междисциплинарный подход Университета Джона Хопкинса к исследованиям в области робототехники делает его уникальным местом для предложения такой комплексной программы. Лаборатория вычислительного зондирования и робототехники (LCSR), имеющая репутацию одного из ведущих центров исследований в области робототехники в мире, особенно в области медицинской робототехники, рада предложить этот новый MSE в области робототехники.

    Цели программы

    • Предоставить учащимся междисциплинарное инженерное образование и подготовку, которые позволят им разрабатывать и внедрять инновационные усовершенствованные робототехнические системы, эффективно работающие в реальных приложениях.
    • Развить способность учащихся связывать отдельные технические и конструктивные элементы с функционированием полных инженерных робототехнических систем.
    • Развивать у учащихся способность эффективно работать в междисциплинарных командах и руководить ими.
    • Предоставить учащимся основу для непрерывного обучения и профессионального роста.

    Структура программы MSE

    MSE по робототехнике предлагает два варианта: вариант курсовой работы (10 очных академических курсов) и вариант исследовательского эссе/стажировки* (8 очных академических курсов и магистерское эссе или стажировка с отчетом).Помимо обязательных курсов и факультативов, студенты будут выполнять курсовую работу по направлению специализации:

    • Наука и техника автоматизации
    • Биоробототехника
    • Системы управления и динамические системы
    • Медицинская робототехника и компьютеризированные хирургические системы
    • Системы восприятия и познания
    • Общая робототехника

    *Вариант стажировки ожидает окончательного рассмотрения Комитетом выпускников инженерной школы Уайтинга.

    Дополнительная информация:

    2021-2022 Консультативное руководство по робототехнике

    Консультативный лист MSE по робототехнике

    Прием MSE

    Комбинированная 5-летняя степень бакалавра/MSE

    Академические ресурсы MSE

    Прием на ВФБ

    Информация о жизни в Балтиморе

    Жизнь в Хопкинсе в Центральном Балтиморе

    Жизнь в Балтиморе

    Балтимор — дом

    Информационные онлайн-сессии

    Узнайте больше о Johns Hopkins Robotics на информационном онлайн-семинаре! На этом часовом информационном заседании преподаватели и студенты обсудят программу, области наших исследований, вступительные требования и жизнь в Балтиморе.

    Вы можете просмотреть запись вебинара этого года здесь.

    Подать заявку

     

    Крайний срок подачи заявок на осенний период регистрации 2023 года — 15 декабря 2022 года . Прием заявок откроется в начале сентября.

    Недавно принятый студент? Дополнительную информацию можно найти здесь.

    Дополнительная информация о приеме на WSE

    Университет Джона Хопкинса глубоко привержен достоинству и равенству всех людей, включая пол, гендер, семейное положение, беременность, расу, цвет кожи, этническую принадлежность, национальное происхождение, возраст, инвалидность, религию, сексуальную ориентацию, гендерную идентичность или самовыражение, и статус ветерана.Как и университет, Robotics стремится к разнообразию и приветствует заявки от всех.

    Больше информации о разнообразии здесь.

    Переосмысление рабочих дебатов: роботы захватывают нашу работу?

    1. Активизировать предварительные знания учащихся о возможностях роботов.

    Покажите видеоклип «Испытания DARPA», в котором рассказывается о конкурсе на разработку робота, способного справляться с природными и техногенными катастрофами. Обсудите другие ситуации или работы, в которых робот может выполнить задачу, невыполнимую или опасную для человека.

     

    Попросите учащихся рассказать о роботах, с которыми они сталкивались в своей жизни (пылесосы Roomba, игрушки, механические руки на автомобильных заводах, роботы в фильмах и т. д.). На доске или большом листе бумаги для доски объявлений создайте Т-диаграмму с двумя заголовками: «Какие задачи роботы могут выполнять так же хорошо или лучше, чем люди?» и «Какие задачи люди могут выполнять лучше, чем роботы?» Начните с мозгового штурма некоторых идей с обеих сторон вместе с классом и внесения их в таблицу. Оставьте диаграмму доступной для учащихся, чтобы они могли дополнять списки по мере поступления новых идей. (Вы можете даже разместить таблицу в коридоре, чтобы все в школе могли внести свой вклад.)

    2. M установить связь между задачами и заданиями.

    Напишите на доске слова «задача» и «работа» и попросите добровольца объяснить разницу между ними. Спросите:

      • В какой работе человек был бы счастлив, если бы некоторые задачи взял на себя робот?
      • Если роботы возьмут на себя некоторые задачи, которые в настоящее время выполняются людьми, как может измениться работа людей?
      • Какие работы, выполняемые людьми в настоящее время, могут быть полностью переданы роботам?

      3.Обсудите роботов и рабочие места и примите участие в первоначальном опросе класса по этому вопросу.

      Объясните, что роль роботов в рабочей силе часто обсуждается. Спросите, почему некоторые люди приветствуют появление роботов на рабочем месте и, наоборот, почему другие могут их бояться. Проведите краткое обсуждение этого общего вопроса, а затем создайте на доске простую диаграмму из трех столбцов с пометками «да», «нет» и «не определился». Внизу слева от таблицы записывайте следующие вопросы по мере того, как вы их задаете, и подсчитывайте количество голосов по каждому пункту.

        • Повлияют ли роботы на рабочем месте на возможности трудоустройства?
        • Будут ли роботы на рабочем месте спасать человеческие жизни?
        • Считаете ли вы, что появление роботов на рабочем месте может создать новые рабочие места для людей?
        • Считаете ли вы, что преимущества роботов, выполняющих задачи на рабочем месте, стоят того влияния на работу людей?

        4. Определите заинтересованные стороны, которые позже будут задействованы в обсуждении.

        Обсудите термин «заинтересованная сторона» как лицо или группу людей, на которых лично влияет курс действий. Попросите учащихся подумать, на кого положительное и отрицательное влияние может оказать добавление роботов в рабочую силу. Разделите класс на небольшие группы и попросите каждую группу обсудить и определить две разные группы заинтересованных сторон с каждой стороны проблемы. Быстро попросите группы поделиться своими списками заинтересованных сторон и обсудить их. Запишите заинтересованные стороны, которых определили учащиеся, и разместите список в классе, чтобы учащиеся могли сослаться на шаге 7.Обсудите, что даже внутри двух разных сторон вопроса может быть больше различий в зависимости от точки зрения отдельного человека. (Например, линейный фабричный рабочий может понимать, что его работу займут роботы, но может рассматривать это как возможность перейти на другой, возможно, даже лучший тип работы.)

         

        5. Студенты читают о проблеме, чтобы составить собственное мнение.

        Просмотрите раздаточный материал с справочной информацией.Раздайте раздаточный материал и попросите учащихся прочитать информацию — всей группой, небольшими группами или самостоятельно — в качестве домашнего задания. Скажите учащимся, что перед следующим занятием им нужно будет выбрать ту сторону вопроса, с которой они больше всего согласны: тех, кто считает, что роботы принесут пользу, и тех, кто считает, что роботы отрицательно повлияют на рабочую силу.

        6. Учащиеся представляют себя или распределяются по командам дебатов.

        Разделите класс на две команды («Да» и «Нет») для обсуждения.Вы можете сделать это двумя способами: позволив учащимся выбрать сторону, которую они предпочитают, или назначив учеников на сторону самостоятельно, или с помощью случайного розыгрыша. Выбор за вами и будет зависеть от климата вашего класса и/или зрелости ваших учеников:

          • Могут ли они эффективно обсуждать сторону, которая им не нравится?
          • Можете ли вы сказать, исходя из предыдущего обсуждения, будут ли у вас две стороны примерно одинакового размера?

          7.Учащиеся определяют свои роли заинтересованных сторон и строят точки зрения заинтересованных сторон.

          Верните списки заинтересованных сторон, указанные в шаге 4. Объясните, что класс доработает этот список более полно, добавив аргументы и опровержения для каждой группы. Во время дебатов учащиеся изложат точки зрения этих заинтересованных сторон. Создайте небольшие группы, состоящие из двух сторон проблемы (да или нет), и попросите участников поделиться своими списками заинтересованных сторон из шага 4, работая вместе над развитием своих ролей заинтересованных сторон.(Одна и та же точка зрения может быть представлена ​​более чем одному учащемуся в команде при условии, что представлены все заинтересованные стороны. Если заинтересованную сторону представляют более одного учащегося, попросите этих учащихся работать вместе в небольшой группе для подготовки.) Раздайте Примеры раздаточных материалов Заявления о позиции, по одному для каждой группы. Скажите ученикам:

            • Обсудите и выберите одну из заинтересованных сторон, которая соответствует вашей стороне дебатов (да или нет). Заинтересованная сторона, которую выберет ваша группа, поможет вам определить ваши индивидуальные роли в дебатах.
            • Определите заинтересованные стороны.
              • Являются ли они рабочими, владельцами фабрик, производителями роботов, людьми, заинтересованными в безопасности труда, или другой группой, заинтересованной в дебатах?
              • Дайте вашей группе имя и создайте бирку с именем, которую участники будут носить во время дебатов. Убедитесь, что бирка с именем четко определяет вашу роль и точку зрения.
            • Составьте список моментов, которые эти заинтересованные стороны могут высказать во время дебатов.
              • Поддержите мою сторону: создайте не менее трех пунктов, которые поддерживают вашу сторону с точки зрения вашей роли.
              • Опровергните их точку зрения: создайте еще один список, по крайней мере, из двух аргументов, которые могут быть у оппозиции, и для каждого из них придумайте опровержение, чтобы возразить против этого аргумента.
            • Вместе прочитайте образец заявления о позиции и, сосредоточив внимание на вопросе дебатов «Роботы заменяют нашу работу?», вместе напишите заявление о позиции, в котором четко определяется позиция вашей группы по этому вопросу.

            8. Учащиеся готовятся к дебатам, проводя дополнительные исследования.

            Раздайте раздаточный материал «Подготовка к исследованию» и предложите учащимся использовать свой раздаточный материал «Исходная информация», библиотеку и/или Интернет для проведения исследования в рамках подготовки к дебатам. Предоставьте время для исследования в классе или назначьте его в качестве домашнего задания.

             

            9. Обсудите протокол дебатов со студентами.

            Раздайте раздаточный материал с критериями дебатов и обсудите с классом, как проводятся дебаты и как используются три критерия для обеспечения живого и эффективного обсуждения.Попросите студентов рассмотреть каждый из критериев, когда они будут практиковаться в своей части дебатов, которые состоятся на следующем занятии.

             

            10. Учащиеся готовят заявления с изложением позиции .

            По окончании исследовательского периода попросите команды вместе составить официальное заявление о позиции, которое послужит основой для начала официальных дебатов. Обязательно напомните учащимся, что их заявление о позиции должно отвечать на вопрос: «Занимают ли роботы нашу работу?»

            11.Проведите дебаты.

            Возьмите на себя роль модератора и призовите две группы занять позиции по обе стороны комнаты лицом друг к другу. Напомните учащимся, что они должны оставаться в роли заинтересованного лица своей группы на протяжении всего обсуждения. (Если они создали бейджи с именами, они должны носить их, чтобы другие могли легко идентифицировать заинтересованные стороны.) Пригласите каждую группу, чтобы один член представил заявление о позиции группы. Затем направьте дискуссию, задав следующий вступительный вопрос (ПРИМЕЧАНИЕ: вставьте название группы заинтересованных сторон там, где в вопросах используются термины в скобках): Некоторые люди обеспокоены тем, что новые технологии, такие как роботы, оставят людей без работы. Что вы скажете на этот аргумент (команда YES)? (команда НЕТ), у вас есть опровержение по этим пунктам? Используйте собственные подсказки, чтобы продолжить дебаты, поскольку аргументы команды ведут дискуссию.

              • На что еще вы хотели бы обратить внимание (ЛЮБАЯ команда)?
                • (ДРУГАЯ команда) , у вас есть опровержение по этим пунктам?
              • И так далее…

              12.Обсудите дебаты.

              Предложите учащимся вернуться на свои места и провести анализ полученного опыта, используя следующие или свои собственные вопросы. Объясните, что теперь вы хотите, чтобы студенты думали о дебатах со своей личной точки зрения, а не о той роли, которую они сыграли в дебатах. Спросите:

                • Хорошо ли ваши исследования подготовили вас к аргументам, выдвинутым другой стороной во время дебатов?
                • Как соотносится ваша личная точка зрения с точкой зрения вашей заинтересованной стороны?
                • С какими трудностями вы столкнулись, взяв на себя эту роль? Вам было легко или сложно? Почему?
                • Какой пункт, затронутый кем-то из представителей любой стороны вопроса, оказал на вас наибольшее влияние? Почему?
                • (Вернитесь к диаграмме с тремя столбцами с шага 3. ) Помните свои голоса по этим четырем вопросам? Вы бы изменили свое мнение, если бы я задал те же вопросы сейчас? Какие и почему?
                • Если бы я прямо сейчас попросил вас выбрать сторону по всему вопросу о роботах в рабочей силе, вы бы передумали? Почему или почему нет?  

                Крошечные роботы, сделанные в Мексике, впервые будут исследовать Луну с научной точки зрения

                МЕХИКО, 25 февраля (Рейтер) своего рода научная миссия, в которой двухколесные боты карабкаются по лунной поверхности, выполняя сложные измерения.

                Так называемые нанороботы, разработанные исследователями из Национального автономного университета Мексики (UNAM), будут работать вместе, как рой пчел, сказал Рейтер старший научный сотрудник, как только они преодолеют почти 240 000 миль (386 000 км) от Земли на борту Ракета от закрытой американской фирмы Astrobotic Technology.

                Миссия готовится к запуску на ракете United Launch Alliance Vulcan и станет первым американским космическим кораблем, совершившим посадку на Луну почти за 50 лет.

                Зарегистрируйтесь сейчас и получите БЕСПЛАТНЫЙ неограниченный доступ к Reuters.com

                Регистрация

                «Это небольшая миссия, в которой мы проверим концепцию, а затем предпримем другие миссии, сначала на Луну, а затем на астероиды», — сказал Густаво Медина Танко, ученый UNAM, возглавляющий проект Colmena, что в переводе с испанского означает «улей».

                Медина Танко объяснил, что роботы, сделанные из нержавеющей стали, титановых сплавов и космического алюминия, оборудованы для сбора лунных минералов, которые могут быть полезны в будущем при добыче полезных ископаемых в космосе.

                Во время недавней поездки в лабораторию космических инструментов UNAM члены группы Colmena протестировали устройство для запуска тонких дискообразных роботов диаметром почти 5 дюймов (12 см), которые предназначены для связи друг с другом, а также с наземным командным центром.

                Запуск ботов запланирован на июнь с посадочного модуля Peregrine компании Astrobotic, изначально разработанного для конкурса Google Lunar-X-Prize.

                Во время своей месячной миссии нанороботы проведут первые в истории измерения температуры лунной плазмы, электромагнитного поля и размера частиц реголита, согласно статье UNAM о проекте, опубликованной ранее в этом месяце.

                Медина Танко выразила гордость по поводу предстоящей миссии, в которой также приняли участие около 200 студентов, изучающих инженерное дело, физику, математику и химию.

                «Никто этого не делал, никто, не только в Мексике», — сказал он.

                «Мы можем изменить технологию и международное сотрудничество, которое затем может привести к созданию важных совместных предприятий по изучению полезных ископаемых или проведению других научных исследований».

                Зарегистрируйтесь сейчас и получите БЕСПЛАТНЫЙ неограниченный доступ к Reuters.com

                Зарегистрируйтесь

                Репортаж Альберто Фахардо; Написание Дэвида Алира Гарсии; под редакцией Дайан Крафт

                Наши стандарты: Принципы доверия Thomson Reuters.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.