вторник, 4 июля 2017 г.

Итоги выступления Сборной Томской области на всероссийской робототехнической олимпиаде ВРО2017 в Иннополисе (Татарстан)




23-25 июня 2017 года в г.Иннополисе (Татарстан) прошла Всероссийская робототехническая олимпиада (ВРО-2017). Первый день был тренировочным, во второй день прошли квалификационные отборы, в третий день проводились финальные состязания.
В соревнованиях ВРО-2017 участвовали 589 человек из 50 регионов страны.
От Томской области на ВРО была направлена сборная в составе 13 участников (7 команд) из Томска, Асино и Каргаска. Это воспитанники МАОУ "Планирование карьеры", МБОУ "Каргасокская СОШ №2", ОГБОУ "Томский физико-технический лицей", МАОУ СОШ №4 (Асино).
Оператором поездки Сборной ТО на ВРО2017 является ОГБОУ "Томский физико-технический лицей". Сборную ТО сопровождали два сотрудника ТФТЛ (Косаченко С.В., Черноусова О.Л.), которые сделали все возможное для комфортной поездки делегации к месту соревнований, проживания, питания и участия томичей на олимпиаде. Еще два тренера (Репин Д.Н. И Матвеев Д.С.) томской и каргасокской команд, представлявших нашу область, были командированы на ВРО2017 от своих ОУ.


В ходе робототехнический соревнований по итогам первого состязательного дня в финал вышли и продолжили спортивную борьбу во второй соревновательный день 4 томские команды:
в регламенте «Природно-ориентированный туризм» (младшая WRO) — NiVa_CPC (МАОУ "Планирование карьеры", тренер Репин Д.Н.),
в регламенте «Футбол роботов (WRO)» - «А&Е =)» (ОГБОУ "Томский физико-технический лицей", тренер Косаченко С.В.)
в регламенте «Автотранспортные ИРС» - в финал прошли две томские команды «A contario» и «W-must-d» (ОГБОУ "Томский физико-технический лицей", тренер Косаченко С.В.)

Достижением в 2017г. сборной Томской области является победа в регламенте «Автотранспортные ИРС» команды «A contario» из ОГБОУ "Томский физико-технический лицей" (тренер Косаченко С.В.). Победители этого регламента Марков Владимир и Кудрявцев Иван готовились к соревнованиям в альянсе с Гетагазовым Умаром, который в итоге занял 4 место.


Томская область в общекомандном зачете поднялась с 10 места (ВРО2016 http://robolymp.ru/season-2016/rro/results-olympiad/ ) и расположилась на 8 месте, при этом обогнала сильную сборную Москвы (9 место), которая в прошлом году была на третьей позиции.

Подробнее http://tftl.tomedu.ru/node/645

четверг, 1 июня 2017 г.

Успехи лицеистов из Томского физико-технического лицея на RoboCup Russia Open 2017

Успехи лицеистов из Томского физико-технического лицея на RoboCup Russia Open 2017 
Пост по теме и анализ по составу и успехам команд Томской области и "Томского физико-технического лицея" можно открыть по ссылке
http://tftl.tomedu.ru/node/629

вторник, 30 мая 2017 г.

Александр Колотов про смену концепции заданий ВРО




Общаясь с представителями разных регионов России, мы видим, что у многих возникает недопонимание: почему поменялся подход к определению списка состязаний для разных возрастных групп в свободной категории, почему изменился принцип составления заданий. Поэтому постараемся ответить на эти и другие вопросы в данном сообщении.

Это вызвано несколькими причинами:
  • Ростом популярности Олимпиады
  • Изменением концепции Олимпиады
Давайте по порядку.

I. Олимпиаде уже много лет, с каждым годом на нее приезжает все больше и больше школьников, к олимпиадному движению подключаются новые регионы. Большая история соревнований показывает, что тренера с каждым годом становятся все более опытными – уровень команд и их результаты растут. Те задачи, которые вчера казались сложными и только единицы могли их решать, сегодня уже перешли в разряд ученических – они рассматриваются в качестве типовых на занятиях по робототехнике. В прошлые года это произошло с состязаниями «Кегельринг», «Гонки по линии», «Сумо». Сейчас пришла пора пересматривать текущие состязания.

На что можно ориентироваться для определения: перешло задание в разряд ученических или нет? Мы выбрали для себя следующие критерии:
1. Наличие подобных состязаний на других всероссийских конкурсах.
2. Результаты выступления команд на Всероссийской Робототехнической Олимпиаде. Вот пример статистики, на которую мы опирались:
  • Лабиринт (ВРО 2015), младшая 11 из 15 набрали максимальный балл
  • Лабиринт (ВРО 2015), старшая 23 из 31 набрали максимальный балл
  • Траектория-пазл (ВРО 2014), старшая 9 из 29 набрали максимальный балл, 20 из 29 выполнили 50% задания и больше.
  • Траектория-пазл (ВРО 2014), младшая 3 из 14 набрали максимальный балл, все команды выполнили 75% задания и больше.
Если также обратиться к временным показателям выступлений, то можно сказать, что в состязаниях последних лет шла больше борьба за скорость выполнения задачи, нежели за принципиальную возможность решения.
Наблюдение за командами, приезжавшими последние два года для участия в ВРО, показало, что участники, решающие «классические» задания свободной категории, освоили навыки написания базовых управляющих алгоритмов.

Беседы с тренерами также выявили следующее:
  • Участники заинтересованы в появлении новых задач – количество команд в состязаниях World Robot Olympiad, где состязания изменяются в каждом сезоне, растет. Растет количество школьных команд в таких состязаниях, как Роботраффик, «Боулинг» студенческой возрастной группы WRO и т.д.
  • Участники заинтересованы в появлении сложных заданий – об этом свидетельствует большое количество команд, зарегистрировавшихся в состязании «Манипуляторы» в прошлом году: 21 команда в старшей возрастной группе, 5 команд в младшей возрастной группе.
  • С другой стороны, было отмечено, что несмотря на ориентацию заданий свободной категории на новичков, во всероссийском этапе олимпиады принимают участие команды уже имеющие многолетний опыт решения задач. Вызвано это, скорее всего, эффектом легкой победы – призовые места на крупнейшем всероссийском конкурсе котируются «на местах».
Отсюда вытекает следующее: состязания нужно изменять.

Есть и проблема, вызванная ростом популярности состязания – увеличение команд-участниц на всероссийском этапе состязаний. А это значит, ложится нагрузка на бюджет проведения олимпиады, на требования к площадке: проживание участников, их питание, комфортное размещение в зоне состязаний. Следовательно, должны быть выстроены механизмы, позволяющие ограничить количество участников на заключительном этапе. Причем, эти механизмы должны работать не в ущерб новым подключающимся к олимпиаде регионам.

Таким образом, мы приходим к пониманию, что хоть система квот для регионов и должна быть пересмотрена, но главным инструментом контроля количества участников сможет в этом году стать пересмотр схемы включения участников разных возрастных групп в одни и те же состязания, а именно сделать отдельные состязания для отдельных возрастных групп, без количественного увеличения состязаний.

II. Долгое время Олимпиада концепцией развития олимпиады была концепция «популяризациия». Именно помимо сложных комплексных состязаний World Robot Olympiad появлялись Свободная категория, категория WeDo, категория Электронника, категория Роботраффик. Таким образом, решались следующие цели:
  • Дать возможность школьникам, относительно недавно начавших заниматься по программам образовательной робототехники, участвовать в соревнованиях. Это цель появилась потому, что на ранних этапах создания олимпиадного движения, когда общее количество человек, вовлеченных в соревновательную робототехнику было небольшим, а количество тренеров и школьников, способных решать задачи уровня WRO, было еще меньшим, то такой категории потенциальных участников в качестве мотиватора нужно было предложить альтернативные соревнования.
  • Стимулировать использование не LEGO-платформ для решения робототехнических заданий.
Такой подход решал свои цели достаточно хорошо, но довольно слабо преследовал методическую составляющую олимпиады: было очень много, очень разнотипных заданий, между которыми можно было перемещаться либо по возрасту, либо при желании сменить робототехническую платформу. Какой-то схемы, позволявшей бы выстроить процесс обучения школьников на местах таким образом, что они год за годом изучали все более новые концепции, связанные с робототехникой, не было. Поэтому в этом году была предложена и обсуждена с членами Национального Экспертного Совета концепция, которая получила название ПИРС – программирование интеллектуальных робототехнических систем.
Концепция опирается на то, что в ходе всего цикла занятий по робототехнике учащиеся должны приобрести знания и навыки по определенным темам, позволяющим познакомиться с темами курсами и специализациями, которые рассматриваются на робототехнических специальностях в высших учебных заведениях. В рамках этой концепции было предложено при формулировке заданий на следующие базовые темы:
  • Автоматическое управление. Совокупность действий, направленных на поддержание или улучшение функционирования управляемого объекта без непосредственного участия человека в соответствии с заданной целью управления и заранее заданным алгоритмом.
    Примеры элементов задач:
    * Следовании линии на регуляторе
    * Конечный автомат
  • Кинематика. Основной задачей кинематики является описание движения при помощи математического аппарата без выяснения причин, вызывающих это движение.
    Примеры элементов задач:
    * Перемещение робота на заданное расстояние по энкодерам
    * Перемещение манипулятора в пространстве
  • Восприятие (сенсоры, компьютерное зрение). Одной из наиболее важных задач автономных систем любого рода является получение данных об окружающей среде. Это реализуется путем замеров различными датчиками и последующего извлечения значимой информации из данных замеров.
    Примеры элементов задач:
    * Определение характеристик объекта (цвет, форма, длина, вес и т.д.)
    * Распознавание фигур, предметов с помощью компьютерного зрения
  • Локализация. Как важнейший этап навигации, заключающийся в способности робота определять свое местонахождение в окружающей обстановке
    Примеры элементов задач:
    * Определение местоположения в известной местности подсчетом перекрестков
    * Определение своего местоположения на основании пройденного пути (одометрия)
  • Планирование и навигация. Навигация заключается в способности робота действовать на основании получаемых данных и показаний датчиков таким образом, чтобы переместиться в целевое местоположение наиболее рациональным и надежным способом
    Примеры элементов задач:
    * Прокладывание кратчайшего пути обратно в лабиринте
    * Прокладывание пути при навигации по координатной сетке
  • Многоагентные системы. Эффективная координация автономных агентов при выполнении задания для достижения высокой эффективности всей системы. Задачи координации нескольких агентов предполагают отсутствие единственного пункта управления, локальное восприятие каждого агента, которые предоставляют только неполную информацию, индивидуальные цели и процедуры получения своих решений, асинхронная коммуникация, динамическое окружение и неопределенность.
    Примеры элементов задач:
    * Определение местонахождения нападающего с мячом относительно ворот на основе данных нападающего и вратаря в футболе роботов
При этом, на данном этапе развития Олимпиады задания не должны быть комплексными (чтобы было отличие от задач WRO), т.е. решение одной и той же задачи не предполагает использование сложных алгоритмов из разных тем, например, манипулирование объектами в пространстве и построение карты.

Не сложно заметить, что в представленной выше схеме нет тем, связанных с конструированием робототехнических систем. Основная причина для этого - состязания, в которых конструированию отдается большая часть, уже представлены на Всероссийской Робототехнической Олимпиаде в основной и творческой категориях. На формирование заданий в этих категориях возможности влиять нет – они приходят на Олимпиаду от международного оргкомитета.

Нужно также отметить, что вопрос обсуждения сложность заданий, формулируемых в рамках предложенной концепции лежит в перпендикулярной плоскости: задания все еще должны отражать концепцию, но сложность должна быть обусловлена возрастной категорией участника, т.е. для каждой возрастной категории предлагается своя задача, соответствующая набору компетенций, характерных для этого возраста. Но, поскольку, одной из задач проведения заключительного, всероссийского этапа олимпиады, особенно по сравнению с задачами фестивалей и выставок технического творчества, является задача выявления тала
нтливых школьников, то сложность заданий должна быть сопоставима со сложностью заданий других предметных олимпиад. Один из критериев такой задачи – задания требуют существенного вклада школьников в работу, проект с решением не может быть подготовлен в течение 2-3 обычных занятий.

Очевидно, что тогда возникает вопрос, как проводить муниципальные и региональные этапы олимпиаду? Этот вопрос стоит особенно остро, в тех случаях, когда данные мероприятия часто совмещены с отчетным мероприятием того или иного образовательного центра или целого ведомства, а, следовательно, на нем должна быть продемонстрирована массовость. Массовость подразумевает адекватные по уровню задания для участников. Здесь можно предложить несколько вариантов:
  • Если у организаторов мероприятия есть сомнения, что задания в том виде, в котором они сформулированы для Всероссийского этапа, будут по силам участникам соответствующего этапа, то можно воспользоваться рекомендациями по упрощению заданий, которые представлены для каждого состязания (это касается основной и свободной категорий) в конце.
  • Можно вводить отдельные категории для начинающих с очень простыми правилами. Это уже сейчас делается во многих регионах – помимо состязаний основной и свободной категорий вводятся состязания ученические: «Сумо», «Кегельринг» и т.п. В Республике Татарстан как раз по этой причине вводится категория «Начинающие», в которой будут выставлены задания «Кегельринг-Квадро» и «Траектория: скорость».
Надеюсь, все выше сказанное проливает свет на структуру принятия решений, которые были сделаны в этом году перед объявлением состязаний этого сезона. А также предлагает варианты, как по организации учебного процесса на занятиях по робототехнике, так и на проведение региональных мероприятий по робототехнике.

понедельник, 24 апреля 2017 г.

Томичи на Карте Лидеров Инноваций в Образовании


Свежее исследование ЦСИО СОЛь https://s-ol.ru под руководством Жюльнар Асфари (Jioulnar Asfari) и Андрей Андрусов (Andrei Andrusov).
АНО Центр Содействия Инновациям в Образовании "СОЛь" существует с 2014 года. Организация создана с целью выявления и поддержки инструментов и проектов, направленных на развитие инновационного образования. Эта организация создала граф связей лидеров инноваций в образовании по методике "снежный ком", построенной на интервью.

Что приятно, томичи также видны в карте лидеров образования. Подробнейший граф хватил всю Россию.
При беглом осмотре по ветке "ИТ-образование" сразу заметил знакомые фамилии людей, которые очень много сделали и делают для продвижения образовательной робототехники в Томской области:
  • Козловская Оксана Витальевна,
  • Вторина Елена Вениаминовна,
  • Шандаров Евгений Станиславович (отмечен особо в брошюре),
  • Попков Анатолий Иванович,
  • Косаченко Сергей Викторович,
  • Хомякова Анна Александровна.
Поздравляю!

Предлагаю изучить материалы и принять за основу для дальнейшей работы.
Материалы по ссылке https://drive.google.com/drive/folders/0ByzjF2__U490MWNRYlZWamJpMm8

воскресенье, 26 марта 2017 г.

Успех томичей на международных соревнованиях РобоТраФФик Технион в Израиле 23.03.2017

Грандиозных успехов добились томские школьники Андрей Деев и Дмитрий Киреев под руководством тренера Алексея Черных на VIII Международном чемпионате по РобоТраФФику, который состоялся 23 марта 2017 года в университете Технион (Израиль).

Ребята занимаются робототехникой 4 года в МАОУ «Планирование карьеры». Первый значительный успех пришёл к ним меньше года назад: они заняли второе место на региоанльной олимпиаде по образовательной робототехнике школьников Томской области 2016, попали в состав Сборной Томской области и на российском этапе всероссийской олимпиады роботов ВРО-2016 25-26 июня 2016 года в Университете Иннополис республики Татарстан стали победителями в четырёх регламентах, включая ежегодно обновляемый регламент, который в 2016 назывался "Конкурс инженерных предложений по повышению безопасности транспортного движения".

После победы в Казани команда получила приглашение на международный этап состязаний «RoboTraffic», на котором ребята представили свою роботизированную модель автотранспортного средства и выступили в четырех номинациях соревнований: движение по модели городского транспорта с соблюдением правил дорожного движения; движение с максимальной скоростью по гоночной трассе; конкурс инженерных предложений по повышению безопасности транспортного движения; тест по правилам ПДД. В трех первых категориях Андрей и Дмитрий стали абсолютными чемпионами, а в тестировании по ПДД заняли второе место. В соревнованиях приняли участие 24 команды проектировщиков роботов из России, Украины, Израиля, Аргентины, Мексики, США, которые прошли отбор на национальных соревнованиях по РобоТраФФику.

Финансирование поездки команды в Израиль было осуществлено за счет средств региональной ведомственной целевой программы «Развитие системы выявления и поддержки детей, проявивших выдающиеся способности», оператором которой является Региональный центр развития образования, а обучаются ребята в межмуниципальном центре по работе с одарёнными детьми "Планирование карьеры" г. Томска.

Отличный результат! Поздравляем!

воскресенье, 5 марта 2017 г.

Тестирование контроллера Нейтрино от компании "Киберфизика"

Руслан Тихонов из компании "Киберфизика" прислал на тестирование контроллер Нейтрино. Вот, отписался про него в своем блоге на Галактике Интел
 

21-22 марта 2017 Региональная олимпиада по образовательной робототехнике школьников Томской области 2017

Даты проведения: 21-22 марта 2017г.
Место проведения: г.Томск, ул.Мичурина, 8, "Томский физико-технический лицей"
Сайт: http://tftl.tomedu.ru/node/590

Правила соревнований

По ссылке http://tftl.tomedu.ru/node/590 опубликованы Распоряжение, Положение (PDF) и Регламенты (PDF) Региональной олимпиады по образовательной робототехнике школьников Томской области 2017 (далее Олимпиада).
Обратите внимание на новый Конкурс "Дизайн футболок команд". В Олимпиаде 2017 не предполагается участникам выдавать однообразные футболки, чтобы команды могли подчеркнуть свой индивидуальный командный стиль.
Обсуждение правил на канале telegram https://t.me/joinchat/AAAAAAurcNJWxwVw7likkA

Регистрация участников

Статистика регистрации участников:

Регламент Команд
Манипуляторы: сортировка 9
Локализация: карта 2
Природно-ориентированный туризм (WRO) 13
Углеродная нейтральность (WRO) 19
Чистая и возобновляемая энергия (WRO) 5
Роботы для устойчивого развития (творческая WRO) 4
Футбол роботов (WRO) 7
Дизайн футболок команд *(в т.ч.) *17
Итого команд 59

По муниципалитетам Томской области:
Муниципалитет Команд
г.Асино 2
г.Томск 20
г.Кедровый 0
г.Северск 1
г.Стрежевой 1
Александровский район 0
Бакчарский район 0
Верхнекетский район 0
Зырянский район 0
Каргасокский район 5
Кожевниковский район 1
Колпашевский район 3
Кривошеинский район 0
Молчановский район 0
Парабельский район 0
Первомайский район 1
Тегульдетский район 0
Томский район 2
Чаинский район 2
Шегарский район 0
Учреждения, подведомственные ДОО ТО 21
Итого команд по муниципалитетам 59


Related Posts Plugin for WordPress, Blogger...