#обучение

Помните, как школьный учитель по русскому говорил, чтобы вы писали без ошибок от руки? Как ни странно, он оказался прав, доказали норвежские ученые. Письмо от руки активнее задействует различные структуры мозга, что приводит к большей мозговой связности и лучшему обучению по сравнению с печатью на клавиатуре.

Сотрудники ФЭН ВШЭ Мария Евдокимова и Анастасия Степанова изучили связь между личностными характеристиками студентов и их тягой к созданию нового. Исследователи выяснили, что склонность студентов к инновациям снижает их средний балл во время обучения.

Образование продлевает жизнь человека вне зависимости от возраста, пола, места проживания и социально-демографических условий. Это показал обширный метаанализ, в котором исследователи рассмотрели свыше 600 научных работ.

Агентство инноваций Москвы — городской институт развития технологического и инновационного предпринимательства — открыло прием заявок на второй поток «Академии инноваторов». Стать участником проекта могут технологические предприниматели со всей России, причем абсолютно бесплатно.

Такие птицы, как голуби, отнюдь не славятся умственными способностями — скорее наоборот. Однако, согласно новой статье, они способны эффективно разделять зрительные образы на категории и решать сложные задачи, с которыми плохо справляется человек. Удивительно, что принцип в основе птичьего интеллекта оказался близок тому, что использует ИИ.

Ученые НИУ ВШЭ и AIRI сократили в 50 раз задержку между изменением активности мозга и предъявлением сигнала обратной связи для задач нейробиоуправления. Таких результатов удалось достичь за счет использования нейронной сети, обученной решать задачу фильтрации с минимальной задержкой на данных электрической активности мозга людей. Это открывает новые возможности в лечении синдрома дефицита внимания и эпилепсии.

Изучение космического пространства – одна из приоритетных задач в современном мире и мощнейший двигатель науки. Развитие комических технологий позволяет получить больше данных о Вселенной и открывает новые возможности для человечества во многих областях жизни – от транспорта до медицины. Часто технологии, разработанные для использования в космосе, находят применение на Земле. Однако в стране существует нехватка технических специалистов в космической отрасли. Первокурсник электротехнического факультета ПНИПУ Андрей Сырвачев предложил привлечь молодежь в аэрокосмические направления благодаря наглядной популяризации науки и космических технологий. Он создал собственную модель робота-марсохода и провел множество мастер-классов для привлечения школьников и будущих студентов к изучению инженерных наук.

Исследователи Международной лаборатории оценки практик и инноваций в образовании НИУ ВШЭ и компании Skillbox разработали модель, которая предсказывает вовлеченность пользователей онлайн-платформы. Она учитывает количество начатых занятий, выполненных домашних заданий, результаты тестирований, число недосмотренных видео, результаты прохождения тестов и другие характеристики. Ценность модели в возможностях дальнейшего практического применения — своевременная разработка мер поддержки обучающихся с низкой вовлеченностью и помощь в достижении их образовательных целей. В планах компании использовать информацию о вовлеченности студентов для выстраивания персонализированных треков обучения и сопровождения.

Ученые из МГППУ исследовали особенности коммуникативных компетенций, учебной мотивации и эмоционального отношения у третьеклассников, обучающихся в различных дидактических системах. В исследовании приняли участие 41 школьник из Москвы, из которых 21 обучались в системе развивающего обучения Эльконина-Давыдова, а 20 — в системе традиционного обучения.

Исследователи из МГППУ выявили, что четвероклассники, обучающиеся в школах с традиционным и развивающим обучением, имеют разные мотивы и эмоциональное отношение к учебе. При этом для обеих групп испытуемых важными мотивами стали самоопределение и самосовершенствование. Эти мотивы помогают детям определиться с целями и стремиться к личностному росту.

Тюменские исследователи практически доказали, что цифровой тьютор – модель непрерывно расширяющегося искусственного интеллекта, которая аккумулирует имеющиеся знания по дисциплине образовательной программы и достраивает их.

Результаты анализа 50-летних данных показали, что усвоение математики у детей происходит лучше, если сочетать ее с музыкой.

Исследователи Московского государственного психолого-педагогического университета изучили как в ходе специально организованных взаимодействий создается «зона ближайшего» развития коммуникативных и рефлексивных способностей детей младшего школьного возраста. Было показано, что в условиях коллективного решения учебных задач возникает пространство возможностей для совместного поиска их решения, в границах которого у детей происходят качественные изменения в процессах коммуникации, взаимопонимания и рефлексии.

Участники мероприятия узнают о процессе обучения нейронных сетей.

Эксперименты с добровольцами показали, что незнакомые слова с переводом, которые мы слышим во сне, откладываются в памяти. К сожалению, эффект оказался совсем незначительным и вряд ли позволит без усилий выучить иностранный язык.

Группа исследователей из Швейцарии и Испании обнаружила, что для памяти и обучения не нужен сложный мозг, ведь у крошечной актинии его нет, но учится она вполне успешно.

Студенты успешно учатся в цифровой образовательной среде вуза, если испытывают переживания удовольствия при отсутствии переживания усилия. Если цифровая среда вуза построена не совсем так, чтобы максимально облегчить жизнь студентов, то, как показали ученые из МГППУ и БГПУ, придется задействовать ресурсы саморегуляции.

Исследователи из Вятского государственного, Московского городского педагогического и Финансового университетов, а еще факультета «Цифровая экономика и массовые коммуникации» МТУСИ разработали персонализированную модель обучения математическим дисциплинам.

Нейросетевые генеративные модели в последние годы достигли впечатляющих результатов, однако важной задачей остается повышение эффективности их работы. Исследователям факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ и Института искусственного интеллекта AIRI удалось оптимизировать обучение нейросети StyleGAN2, создающей реалистичные картинки, сократив число обучаемых параметров на четыре порядка. При этом качество полученных изображений осталось высоким.

Канадские инженеры-исследователи сконструировали небольшого гуманоидного робота для работы с детьми с ограниченными возможностями обучения. Эксперименты показали, что робот, ассистирующий человеку-учителю, помог школьникам лучше усваивать материал и больше сосредотачиваться на учебном процессе.