У студентов-математиков разный уровень подготовки. Эта дифференциация не позволяет преподавателям с первого дня занятий приступать к полноценным лекциям. Как оценить уровень знаний каждого, прежде чем начать занятие по линейной алгебре или математическому анализу, то есть по дисциплинам высшей математики? Как выровнять его до определенной планки, чтобы ученик понимал, воспринимал и усваивал то, о чем говорит вузовский преподаватель?
- Мы поняли, что нужен некий диагностический тест, который позволит определить багаж каждого студента, - рассказывает завлабораторией компьютерных средств обучения Института дистанционного образования ТГУ Артем Фещенко. - Ведь прежде чем начать лечиться, мы сдаем анализ крови, делаем некий скрининг организма и выявляем слабые места. Здесь абсолютно та же аналогия: скрининг знаний. Но мы поняли, что одного определения пробелов недостаточно для дальнейшего полноценного обучения. Нужно изучить то, что не было в полной мере освоено в школе.
- Математика, как ни один другой предмет, хорошо алгоритмизируется и атомизируется, то есть делится на мелкие навыки и компетенции, между которыми устанавливаются прочные взаимосвязи. Учитывая всю эту антологию, мы с нашими партнерами и создали адаптивную систему обучения с тренировками отдельных математических навыков, - добавляет доцент кафедры теории вероятностей и математической статистики ТГУ Диана Даммер.
Вот пример, наглядно показывающий эти связи. Задача: разложить на множители многочлен третьей степени. В решении сделана ошибка. Система предлагает опуститься на уровень ниже и решить примеры на разложение на множители квадратных трехчленов или разобрать метод группировки. И здесь неправильно? Тогда спускаемся еще ниже и проверяем себя на знание формул сокращенного умножения. При неудаче программа предлагает комментарий, анализирующий ошибку. После того как пройдены все нижние уровни, система предлагает вновь вернуться на верхний и пройти его. Многоуровневый принцип, заложенный в программу, позволяет от базового уровня дойти до комбинации нескольких.
По словам Артема Фещенко, эффективность здесь такая же многоуровневая, как и сама система. Во-первых, рабочее время преподавателя перераспределяется от рутины устранения пробелов в школьных знаниях к преподаванию более сложного вузовского уровня математики. Применение цифрового репетитора не приведет к сокращению преподавательского состава, а, наоборот, позволит ему заниматься более сложными задачами. Студенты же получат возможность учиться в более комфортном для себя темпе, не зависеть от расписания занятий, квалификации и настроения преподавателя.
Системе очень удобна иностранным студентам, у которых иная подготовка в школах. Они смогут адаптироваться к требованиям, предъявляемым в российских вузах. Кстати, даже русскоязычный вариант легко воспринимается иностранцами. На одной из конференций, где разработчики представили программу и устроили что-то вроде соревнования пользователей, выиграл профессор из Австрии, к тому же не математик, а лингвист. За пятнадцать минут он правильно решил наибольшее число задач.
- Еще один немаловажный плюс - это уменьшение количества отчисляемых студентов по причине неуспеваемости, - подчеркивает Диана Даммер. - Математика - одна из самых сложных дисциплин, и она нередко становится причиной ухода ребят с факультета. Если они изначально подтянут свои знания, им будет легче осваивать учебный материал.
- Платформа - это готовый продукт, который позволяет решать задачи гораздо дешевле, чем если бы это делали преподаватели. Мы предлагаем одного цифрового репетитора, который может обучить одновременно десять тысяч человек, - резюмирует Артем Фещенко.
Платформа Plario состоит из 23 диагностических упражнений (тестов) и 1 000 единиц контента. По результатам решения предложенных тестов можно проверить степень освоения 53 навыков. После диагностики для ученика формируется индивидуальная программа. На каждый "слабый" навык система предлагает пятнадцать-двадцать упражнений разного уровня сложности и в режиме реального времени измеряет прогресс в обучении. Количество и сложность задач переопределяется системой после каждого выполненного задания. Это позволяет адаптировать программу тренировки под индивидуальный стиль обучения ученика, найти самую короткую траекторию к стопроцентному формированию всех 53 навыков.
На прохождение тестов требуется примерно два часа. С апреля этого года, когда программу начали внедрять, никто из студентов первого курса ТГУ не смог решить задания диа-гностического теста на сто процентов.
Пока создана только одна тема - "Преобразование алгебраических выражений". Всего их должно быть шесть. Кроме того, система может быть адаптирована под другие предметы - русский язык, информатику и так далее.
В Томской области активно используют технологии "умного" сельского хозяйства. В регионе открыли первую за Уралом роботизированную ферму, где работает восемь роботов-дояров. Они полностью обеспечивают автоматизированное управление стадом, ведут контроль качества молока, здоровья и гигиены животных. А в предстоящей уборочной кампании сельхозпроизводители Томской области начнут применять на полях беспилотные системы для комбайнов и тракторов.
В базовой комплектации система представляет собой камеру, которая устанавливается на кронштейне снаружи машины, и управляющий блок - так называемый "мозг". Он анализирует ситуацию в поле и выполняет функции механизатора. Результаты двухлетней опытной эксплуатации в южных регионах России показали достаточный экономический эффект, чтобы говорить о серийном внедрении технологии. Кроме того, в пилотных хозяйствах будет организован сбор и анализ видеоданных, на основе которых в течение года планируется разработать "умную" систему посева и химической обработки растений.
В регионе развиваются электронная идентификация животных (она уже охватила все личные подсобные хозяйства), оцифровка полей, точное земледелие, электронная ветеринарная сертификация.
"В целом трансферт технологий у нас пока недостаточен - уровень автоматизации большей части сельхозпредприятий не превышает пятидесяти процентов. Тем не менее, как показывают результаты опроса, 56 процентов томских аграриев готовы вкладывать деньги в цифровизацию АПК при условии софинансирования государством, а 32 процента - участвовать в пилотных проектах внедрения искусственного интеллекта в технологии сельского хозяйства", - сообщил заместитель губернатора по агропромышленной политике и природопользованию Андрей Кнорр.