Сложные задачи в картинках: Задачи по картинкам | Логические задачи и головоломки

Содержание

Советские загадки на логику в картинках

За правильное решение этой головоломки, абитуриенты некоторых ВУЗов в СССР зачислялись, минуя экзамены. Даже в наше время эта загадка считается одним из лучших способов тестирования внимания и логики мышления.

Ну что, приступим!


Загадка на логику про туристов

Глядя на рисунок, ответьте на следующие вопросы:

  1. Сколько туристов живет в этом лагере?
  2. Когда они сюда приехали: сегодня или несколько дней назад?
  3. На чем они сюда приехали?
  4. Далеко ли от лагеря до ближайшего селения?
  5. Откуда дует ветер: с севера или юга?
  6. Какое сейчас время дня?
  7. Куда ушел Шура?
  8. Кто вчера был дежурным (назовите по имени)?
  9. Какое сегодня число какого месяца?

Ответы:

  • Четверо. Если присмотреться, можно заметить: столовых приборов на 4 персоны, и в списке на дежурство — 4 имени.
  • Не сегодня, судя по паутине между деревом и палаткой, ребята приехали несколько дней назад.
  • На лодке. Около дерева стоят весла.
  • Нет. На картинке есть курица, значит, где-то рядом селение.
  • С юга. На палатке есть флажок, по которому можно определить, откуда дует ветер. На картинке есть дерево: с одной стороны ветки короче, с другой длиннее. Как правило, у
  • деревьев с южной стороны ветки длиннее.
  • Утро. По предыдущему вопросу мы определили, где север-юг, теперь можно понять, где восток-запад, и посмотреть на тени, которые отбрасывают предметы.
  • Он ловит бабочек. Из-за палатки виден сачок.
  • Коля. Сегодня Коля что-то ищет в рюкзаке с буквой «К», Шура ловит бабочек, а Вася фотографирует природу (потому что из рюкзака с буквой «В» виден штатив от камеры).
  • Значит, сегодня дежурит Петя, а вчера, согласно списку, дежурил Коля.
  • 8 августа. Судя по списку, раз сегодня дежурит Петя, то число — 8. А поскольку на поляне лежит арбуз, значит, август.

Загадка на логику про туристов в поле

По статистике правильно отвечают на все вопросы только 7% .

Загадка действительно очень сложная, чтобы правильно ответить на все вопросы нужно разбираться в некоторых аспектах, и конечно нужно подключить логику и внимательность. Загадка осложняется еще не очень качественным изображением. Желаю успеха.

Глядя на рисунок, ответьте на следующие вопросы:

  1. Давно ли ребята занимаются туризмом?
  2. Хорошо ли они знакомы с домоводством?
  3. Судоходна ли река?
  4. В каком направлении она течёт?
  5. Какова глубина и ширина реки на ближайшем перекате?
  6. Долго ли будет сохнуть бельё?
  7. Намного ли вырастет ещё подсолнух?
  8. Далеко ли от города разбит лагерь туристов?
  9. Каким транспортом добирались сюда ребята?
  10. Любят ли в этих местах пельмени?
  11. Свежая ли газета? (Газета датирована 22 августа)
  12. В какой город летит самолёт?

Ответы:

  • Очевидно, недавно: опытные туристы в ложбине палатку не станут разбивать.
  • По всей вероятности, не очень: рыбу с головы не чистят, пуговицу пришивать слишком длинной ниткой неудобно, перерубать ветку топором надо на чурбачке.
  • Судоходна. Об этом говорит стоящая на берегу навигационная мачта.
  • Слева направо. Почему? Смотри ответ на следующий вопрос.
  • Навигационный знак на берегу реки устанавливается строго определенным образом. Если смотреть со стороны реки, то справа по течению подвешиваются знаки, показывающее ширину реки на ближайшем перекате, а слева — знаки, показывающие глубину. Глубина реки равна 125 см (прямоугольник 1 м, большой круг 20 см и малый круг 5 см), ширина реки — 30 м (большой круг 20 м и 2 малых по 5 м). Такие знаки устанавливаются за 500 м до переката.
  • Недолго. Есть ветер: поплавки удочек отнесло против течения.
  • Подсолнух, очевидно, сломан и воткнут в землю, так как «шляпка» его не обращена к солнцу, а сломанное растение больше расти не будет.
  • Не далее 100 км, на большем расстоянии теле антенна была бы более сложной конструкции.
  • У ребят есть, по всей вероятности, велосипеды: на земле лежит гаечный велосипедный ключ.
  • Нет. Здесь любят вареники. Мазанка, пирамидальный тополь и большая высота солнца над горизонтом (63° — по тени от подсолнуха) показывают, что это украинский пейзаж.
  • Судя по высоте солнца над горизонтом, дело происходит в июне. Для Киева, например, 63°— наибольшая угловая высота солнца. Это бывает лишь в полдень 22 июня. Газета датирована августом — стало быть, она, по крайней мере, прошлогодняя.
  • Ни в какой. Самолет производит сельскохозяйственные работы.

Загадка, которую предлагали второклашкам прошлого века

Вот такую задачку в 60-е годы прошлого века предлагали решить ученикам второго класса.

Глядя на рисунок, ответьте на следующие вопросы:

  1. Вверх или вниз по течению реки идет пароход?
  2. Какое время года здесь изображено?
  3. Глубока ли река в этом месте?
  4. Далеко ли пристань?
  5. На правом или левом берегу реки она находится?
  6. Какое время дня показал на рисунке художник?

Ответы:

  • Деревянные треугольники, на которых укреплены бакены, всегда направлены против течения. Пароход плывет вверх по реке.
  • На рисунке показана стая птиц; они летят в виде угла, одна его сторона короче другой: это журавли. Стайный перелет журавлей бывает весной и осенью. По кронам деревьев на опушке леса можно определить, где юг: они всегда разрастаются гуще на той стороне, которая обращена к югу. Журавли летят в южном направлении. Значит, на рисунке изображена осень.
  • Река в этом месте мелка: матрос, стоя на носу парохода, шестом измеряет глубину фарватера.
  • Очевидно, пароход причаливает к пристани: группа пассажиров, взяв вещи, приготовилась сойти с парохода.
  • Отвечая на 1-й вопрос, мы определили, в какую сторону течет река. Чтобы указать, где правый, а где левый берег реки, надо стать, повернувшись лицом, по течению. Мы знаем, что пароход причаливает к пристани. Видно, что пассажиры приготовились выходить на ту сторону, откуда вы смотрите на рисунок. Значит, ближайшая пристань находится на правом берегу реки.
  • На бакенах — фонари; ставят их перед вечером и снимают рано утром. Видно, что пастухи гонят стадо в селение. Отсюда приходим к выводу, что на рисунке показан конец дня.

Загадка про мальчика и папу в квартире

Глядя на рисунок, ответьте на следующие вопросы:

  1. В какое время года показана эта квартира?
  2. В какой месяц?
  3. Ходит ли теперь в школу мальчик, которого вы видите, или у него каникулы?
  4. Есть ли в квартире водопровод?
  5. Кто живет в этой в квартире кроме отца и сына, которых вы видите на рисунке?
  6. Какова профессия отца?

Ответы:

  • Квартира показана зимой: мальчик в валенках; печка истоплена,— на это указывает открытый отдушник.
  • Месяц декабрь: открыт последний листок календаря.
  • На календаре зачеркнуты первые 7 чисел: они уже прошли. Зимние каникулы начинаются позднее. Значит, мальчик ходит в школу.
  • Если бы в квартире был водопровод, то не пришлось бы пользоваться рукомойником, который показан на рисунке.
  • Куклы указывают на то, что в семье есть девочка, вероятно, дошкольного возраста.
  • Трубка и молоточек для выслушивания больных говорят о том, что отец — по профессии врач.

Советские загадки на логику: 8 вопросов на внимательность

Еще одна советская загадка, эта посложнее будет чем предыдущая. Ответить верно на все 8 вопросов могут только 4% людей.

Глядя на рисунок, ответьте на следующие вопросы:

  1. Какое время дня изображено на рисунке?
  2. Раннюю весну или позднюю осень изображает рисунок?
  3. Судоходна ли эта река?
  4. В каком направлении течет река: на юг, север, запад или восток?
  5. Глубока ли река возле берега, у которого стоит лодка?
  6. Есть ли поблизости мост через реку?
  7. Далеко ли отсюда железная дорога?
  8. На север или юг летят журавли?

Ответы:

  • Рассмотрев рисунок, вы видите, что на поле идет сев (трактор с сеялкой и возы с зерном). Как известно, сев производится осенью или ранней весной. Осенний сев проходит, когда на деревьях еще есть листья. На рисунке же деревья и кусты совершенно голые. Следует сделать вывод, что художник изобразил раннюю весну.
  • Весной журавли летят с юга на север.
  • Бакены, то есть знаки, отмечающие фарватер, ставятся только на судоходных реках.
    Бакен укрепляется на деревянном поплавке, который углом всегда бывает направлен против течения реки.
  • Определив по полету журавлей, где север, и обратив внимание на положение треугольника с бакеном, не трудно решить, что в этом месте река течет с севера на юг.
  • Направление тени от дерева показывает, что солнце стоит на юго-востоке. Весной на этой стороне небосклона солнце бывает в 8 – 10 часов утра.
  • К лодке направляется проводник-железнодорожник с фонарем; он, очевидно, живет где-то поблизости от станции.
  • Мостки и лестница, спускающаяся к реке, а также лодка с пассажирами показывают, что в этом месте налажен постоянный перевоз через реку. Он нужен здесь потому, что поблизости нет моста.
  • На берегу вы видите мальчика с удочкой. Только при ловле рыбы на глубоком месте можно так далеко отодвигать поплавок от крючка.
    Если вам понравилась эта загадка, то попробуйте пройти еще одну

Советская загадка на логику про железную дорого (у дороги)

Глядя на рисунок, ответьте на следующие вопросы:

  1. Много ли времени осталось до новолуния?
  2. Скоро ли наступит ночь?
  3. К какому времени года относится рисунок?
  4. В какую сторону течет река?
  5. Судоходна ли она?
  6. С какой скоростью движется поезд?
  7. Давно ли прошел здесь предыдущий поезд?
  8. Долго ли будет двигаться автомашина вдоль железной дороги?
  9. К чему сейчас должен подготовиться шофер?
  10. Есть ли здесь поблизости мост?
  11. Есть ли в этом районе аэродром?
  12. Легко ли машинистам встречных поездов тормозить на этом участке состав?
  13. Дует ли ветер?

Ответы:

  • Немного. Месяц старый (видно его отражение в воде).
  • Не скоро. Старый месяц виден на утренней заре.
  • Осень. По положению солнца легко сообразить, что журавли летят на юг.
  • У рек, текущих в Северном полушарии, правый берег крутой. Значит, река течет от нас к горизонту.
  • Судоходна. Видны бакены.
  • Поезд стоит. Светится нижний глазок светофора — красный.
  • Недавно. Он находится сейчас на ближайшем блокировочном участке.
  • Дорожный знак показывает, что впереди железнодорожный переезд.
  • К торможению. Дорожный знак показывает, что впереди крутой спуск.
  • Вероятно, есть. Стоит знак, обязывающий машиниста закрыть поддувало.
  • В небе след самолета, сделавшего петлю. Фигуры высшего пилотажа разрешается делать только невдалеке от аэродромов.
  • Знак возле железнодорожного пути показывает, что встречному поезду придется подниматься вверх по уклону. Затормозить его будет нетрудно.
  • Дует. Дым паровоза стелется, а ведь поезд, как мы знаем, неподвижен.

Вот такие вот Советские загадки на логику в картинках (загадки СССР для детей). Все справились? — я думаю вряд ли! Но всё равно время было потрачено не зря!

Пишите комментарии, возможно возникнут вопросы или новые загадки от Вас.

Загадки в картинках — интересные головоломки для детей

На свете есть много головоломок, но одни из самых увлекательных — это загадки в картинках на логику и внимательность. Они бывают самые разные, отчего решать задачки только интереснее. Например, в одном случае нужно искать отличия между двумя с виду одинаковыми изображениями, в другом — спрятанные предметы, а в третьем — какие-то ошибки в композиции и неправильно нарисованные элементы. Мы сделали нашу подборку загадок с рисунками максимально разнообразной, чтобы угодить всем.

Разгадывание головоломок развивает смекалку, усидчивость, внимание к деталям. Это занятие учит думать нестандартно и искать оригинальное решение, подключая воображение и задействуя все полученные знания. Поэтому они крайне необходимы для всестороннего развития и обучения ребенка. Попробуйте разгадывать загадки для детей с картинками вместе — вам понравится!

***

Что не так на картинке?

Узнать ответИграют в баскетбол футбольным мячом

Где 6-й том?

Узнать ответ6-й том перевернули и поставили скраю слева, а перевернутая шестерка — это девятка

Что не так на картинке?

Узнать ответЛыжник в зеленой куртке надел очки для плавания

Найди 3 отличия у Смешариков.

Узнать ответСолнышко, табличка на дереве справа внизу, крыши домиков

Что не так на картинке?

Узнать ответПерепутаны цвета радуги, проверяйте: Каждый Охотник Желает Знать, Где Сидит Фазан (красный, оранжевый, желтый, зеленый, голубой, синий, фиолетовый)

Где спрятался зайчик?

Узнать ответЕго можно увидеть между мальчиком и девочкой, если присмотреться

Что не так на картинке?

Узнать ответГирлянда горит, хотя не включена в розетку

На какие цифры похожи эти предметы?

Узнать ответСлева направо: 4, 1, 7, 6, 10, 2, 3, 5, 8, 9

Что не так на картинке?

Узнать ответУ одной из птиц нет отражения в воде

Какая из трех девочек — хозяйка кота?

Узнать ответКрайняя справа, она повязала один из своих бантиков коту

Задачи-головоломки на картинках с ответами. Дети отгадывают, взрослые – нет

Задачи сложные, ответы на них – очень просты, но это когда после подсмотрите.

Предлагаем вам попробовать решить интересные 5 загадок на логику. По общей статистике участвующих людей в этом тесте угадывают верно всего лишь 20 процентов из 100%. Попробуйте и вы свои силы в этом забавном мероприятии тест-викторины, и быть может вам удастся причислить себя к победителям? Ну а если не получится, так все ровно будет интересно и полезно, так как верные ответы на каждую загадку вы все ровно узнаете, и конечно же запомните.

Задача № 1

Первая задача: посмотрите внимательно на картинку, и ответьте, сколько смартфонов возможно подключить и зарядить одновременно в этих розетках?

Ответ (нажмите ниже на строку № 1)

Ответ на задачу № 1

Из 6 удлинителей 1 без провода, еще 1 с оторванным проводом, а удлинитель с 1 розеткой бессмысленен. Остается три удлинителя с тринадцатью розетками. Из этих тринадцать одна розетка бракованная — только 1 отверстие под вилку; еще две розетки станут заняты для подключения удлинителей. Остается десять розеток. + на одном из удлинителей просто USB-разъем. Поэтому как итог, подключить можно одиннадцать зарядок.

Вторая задача: угадайте, сколько лиц на этой картинке?

Ответ на задачу № 2 (нажмите ниже)

Ответ на задачу № 2

Ответ: Всего десять лиц — по пять с каждой стороны дерева

Задача № 3

Переставьте числа в квадратах таким образом, чтобы два следующих друг за другом не оказались в соседних клетках — не вертикально, не горизонтально и не диагонально.

Ответ на задачу № 3 (нажмите ниже)

Ответ на задачу № 3

2 ______ 5 8 6 _______ 3 1 4 _______ 7

Задача на логику № 4

Найдите среди этих книг, где расположен 6 том?

Ответ на задачу № 4 (нажмите ниже)

Ответ на задачу № 4

Ответ: шестой том перевернули и поставили с левого края (который виден сейчас таким образом как том под номером 9)

Задача № 5 на логику, а главное на внимание

Посмотрите внимательно на эту картинку и найдите на ней ошибку. Где тут ошибка?

Ответ на задачу № 5 (нажмите ниже)

Ответ на задачу № 5

Ответ: Ошибка находится в слове «ошибка» что расположена в самой нижней строке, в правом нижнем углу.

 

Загадки в картинках и головоломки с ответами

› Ридл-мидл / Загадки / В картинках

Для поиска ответа на загадки-картинки необходимо проявить внимательность и фантазию. Нужно уметь видеть картинку или фотографию с разных сторон и разного фокуса, уметь переводить акцент с главных деталей на второстепенные. Иногда ответы «плавают» на поверхности, а люди часто углубляются в мелочи, детально изучая каждый миллиметр картинки. Попробуйте — получится ли у вас найти отгадки на загадки-картинки и головоломки.

Показать ответы Прислать загадку

Что видите на картинке?

3128

Найдите лошадь на картинке

3439

Что необычного и как оно могло быть сделано?

5494

Сколько ног на картинке?

4707

Найдите птицу на фотографии

1444

Что вы видите на картинке?

1843

Что вы видите на картинке?

1252

Сколько львов на картинке?

2685

Сколько тигров на картинке?

2562

Найдите спящую лошадь

1074

Что вы видите на картинке?

1002

Найдите двух одинаковых

2370

Что необычного на фотографии?

Ответ: Человек
1250

Найдите птицу на фотографии

2439

Что необычного на картинке?

Ответ: Человек
1027

Что вы видите на картинке?

4182

Какое число нужно поставить вместо знака вопроса?

Ответ: 18
1838

Найдите малыша на картинке.

Ответ: подсказа — посмотрите на картинку издалека
1447

Найдите кошку на фотографии.

Ответ: кошка, правда, есть — ищите внимательнее
1797

Сколько волков на картинке?

Ответ: 5 волков (1 на переднем плане + 4 скрыты в скалах)
1140

Сколько спичек изображено на фотографии?

Ответ: Семь с половиной
1622


Показать ответы Прислать загадку

Смотрите загадки на другие темы:

  • Буквы и книги
  • В картинках
  • Вещи, предметы
  • Времена года
  • Деревья, растения
  • Дикие животные
  • Домашние животные
  • Насекомые
  • Овощи, фрукты
  • Одежда, обувь
  • Прикольные
  • Природа
  • Птицы
  • Разное
  • Рыбы
  • С подвохом
  • Тело человека
  • Техника
  • Цифры и счёт
  • Все загадки с ответами
  • Ответы на загадки

Головоломки в картинках, которые заставят вас подумать

Эти головоломки в картинках давно используются при прохождении различных тестов, выявлении уровня внимательности, сообразительности и способности мыслить абстрактно.

Их часто используют работодатели, чтобы определить профессиональные качества своего потенциального сотрудника.

Попробуйте и вы разгадать эти оптические иллюзии в картинках.

Картинки головоломки для глаз

На этом изображении собаки попытайтесь найти ее хозяина за 3 минуты.

Если у вас это не получается, наклоните голову в левую сторону или поверните изображение в правую, и еще минуту подумайте.

Если вы нашли решение – то у вас получилось пройти тест успешно, если нет – то воспользуйтесь разгадкой.

Ухо собаки является шляпой ее хозяина. Под ней располагается силуэт лица.

Головоломка в картинках на внимательность

За одну минуту сосчитайте, сколько дельфинов изображено на картинке.

Если вы заметили только 7 животных на переднем плане – это не очень хороший результат.

На самом деле, по краям рисунка еще притаились более темные очертания морских обитателей.

Два в верхнем правом углу, два чуть ниже верхнего левого угла изображения, пара в нижнем правом, и два чуть правее нижнего левого угла.

Всего изображено 15 животных.

Картинка головоломка для глаз

На этом изображении за минуту найдите жирафа.

Если вам это не удалось, посмотрите на ответ.

О чем говорит результат головоломки «найди картинку»

Быстрота и правильность прохождения тестов определяет:

• внимательность;
• креативность и нестандартность мышления;
• творческий склад ума;
• способность визуализировать;
• хорошо развитую фантазию.

Тренируйте свой мозг с помощью головоломок в картинках, и вы не только разовьете внимательность и абстрактность мышления, но и с легкостью пройдете любое собеседование.

dlymilixdam.ru

Логические задачи СССР | НАУМЁНОК

Прошло немало времени, как увидели свет эти замечательные логические задачи, но до сих пор к ним не пропадает интерес. И современным детям, а порой и взрослым, не так уж легко даётся решение этих задач. Ведь, чтобы справиться с логическими задачами советских времён, нужно обладать не только великолепным логическим мышлением, но и быть очень внимательным и наблюдательным.

Логические задачи в картинках

Задача №1

На рисунке пятеро ребят. Одного из них зовут Колей, и он стоит с краю. Если бы Нюра стояла рядом с Володей, то Петя оказался бы рядом со своим тёзкой. Кто где стоит?

Ответ

Итак, по порядку: Коля, Володя, Петя, Нюра, Петя.

Задача №2

Встретились на улице 2 друга:
— Здравствуй, Стёпа. Ты куда?
— Я иду в дом №23, — говорит Стёпа. — А ты куда, Петя?
— А я — к приятелю Ванюше. Он живёт в доме №7, — отвечает Петя.
Вот теперь скажите: кого из них зовут Стёпой, а кого Петей.

Ответ

Стёпа — это мальчик в кепке. Почему? Обратите внимание на номер дома — 19. Если идти от первого дома на улице, то дома с нечётными номерами будут на левой стороне, мальчик в кепке движется по направлению к домам с большими номерами, 23 больше, чем 19, а значит, это Стёпа.

Задача №3

На рисунке три подружки: Ира, Таня и Галя. С ними кот Мурзик. Только вот чей он? Кто хозяйка Мурзика?

Ответ

Мурзик принадлежит Гале — девочке с одним бантом. Второй она отдала Мурзику.

Задача №4

На рисунке вы видите участок железной дороги «Москва-Смоленск». Здесь направление дороги совпадает с направлением стрелки, изображённой сверху, концы стрелки показывают запад и восток. Всё происходит в начале апреля. Куда идёт поезд: из Москвы в Смоленск или обратно?

Ответ

Снег ещё не растаял, он лежит на северном склоне, значит поезд движется с востока на запад. Получается, что из Москвы в Смоленск.

Задача №5

Мальчики пошли с лейками за водой для поливки огорода. Какой из них принесёт больше воды?

Ответ

Несмотря на то, что у одного из мальчиков лейка больше, носики у них располагаются на одном уровне, выше которого вода в лейке не поднимется (вспоминаем физику и закон о сообщающихся сосудах). Так что принесут они одинаковое количество воды.

Задача №6

Найди закономерность

А теперь задачи посложнее!

Задача №7

Задача для учеников 2 класса (так было в прошлом веке). А решит ли её современный второклашка?

Глядя на рисунок, ответьте на следующие вопросы:

  1. Вверх или вниз по течению реки идет пароход?
  2. Какое время года здесь изображено?
  3. Глубока ли река в этом месте?
  4. Далеко ли пристань?
  5. На правом или левом берегу реки она находится?
  6. Какое время дня показал на рисунке художник?

Ответ

  1. Деревянные треугольники, на которых укреплены бакены, всегда направлены против течения. Пароход плывет вверх по реке.
  2. На рисунке показана стая птиц; они летят в виде угла, одна его сторона короче другой: это журавли. Стайный перелет журавлей бывает весной и осенью. По кронам деревьев на опушке леса можно определить, где юг: они всегда разрастаются гуще на той стороне, которая обращена к югу. Журавли летят в южном направлении. Значит, на рисунке изображена осень.
  3. Река в этом месте мелка: матрос, стоя на носу парохода, шестом измеряет глубину фарватера.
  4. Очевидно, пароход причаливает к пристани: группа пассажиров, взяв вещи, приготовилась сойти с парохода.
  5. Отвечая на 1-й вопрос, мы определили, в какую сторону течет река. Чтобы указать, где правый, а где левый берег реки, надо стать, повернувшись лицом, по течению. Мы знаем, что пароход причаливает к пристани. Видно, что пассажиры приготовились выходить на ту сторону, откуда вы смотрите на рисунок. Значит, ближайшая пристань находится на правом берегу реки.
  6. На бакенах — фонари; ставят их перед вечером и снимают рано утром. Видно, что пастухи гонят стадо в селение. Отсюда приходим к выводу, что на рисунке показан конец дня.

Задача №8

Задача про мальчика и папу

Глядя на рисунок, ответьте на следующие вопросы:

  1. В какое время года показана эта квартира?
  2. В какой месяц?
  3. Ходит ли теперь в школу мальчик, которого вы видите, или у него каникулы?
  4. Есть ли в квартире водопровод?
  5. Кто живет в этой в квартире кроме отца и сына, которых вы видите на рисунке?
  6. Какова профессия отца?

Ответ

1. Квартира показана зимой: мальчик в валенках; печка истоплена,— на это указывает открытый отдушник.

2. Месяц декабрь: открыт последний листок календаря.

3. На календаре зачеркнуты первые 7 чисел: они уже прошли. Зимние каникулы начинаются позднее. Значит, мальчик ходит в школу.

4. Если бы в квартире был водопровод, то не пришлось бы пользоваться рукомойником, который показан на рисунке.

5. Куклы указывают на то, что в семье есть девочка, вероятно, дошкольного возраста.

6. Трубка и молоточек для выслушивания больных говорят о том, что отец — по профессии врач

Задача №9

Задача на логику про туристов

Глядя на рисунок, ответьте на следующие вопросы:

  1. Давно ли ребята занимаются туризмом?
  2. Хорошо ли они знакомы с домоводством?
  3. Судоходна ли река?
  4. В каком направлении она течёт?
  5. Какова глубина и ширина реки на ближайшем перекате?
  6. Долго ли будет сохнуть бельё?
  7. Намного ли вырастет ещё подсолнух?
  8. Далеко ли от города разбит лагерь туристов?
  9. Каким транспортом добирались сюда ребята?
  10. Любят ли в этих местах пельмени?
  11. Свежая ли газета? (Газета датирована 22 августа)
  12. В какой город летит самолёт?

Ответ

1. Очевидно, недавно: опытные туристы в ложбине палатку не станут разбивать.

2. По всей вероятности, не очень: рыбу с головы не чистят, пуговицу пришивать слишком длинной ниткой неудобно, перерубать ветку топором надо на чурбачке.

3. Судоходна. Об этом говорит стоящая на берегу навигационная мачта.

4. Слева направо. Почему? Смотри ответ на следующий вопрос.

5. Навигационный знак на берегу реки устанавливается строго определенным образом. Если смотреть со стороны реки, то справа по течению подвешиваются знаки, показывающее ширину реки на ближайшем перекате, а слева — знаки, показывающие глубину. Глубина реки равна 125 см (прямоугольник 1 м, большой круг 20 см и малый круг 5 см), ширина реки — 30 м (большой круг 20 м и 2 малых по 5 м). Такие знаки устанавливаются за 500 м до переката.

6. Недолго. Есть ветер: поплавки удочек отнесло против течения.

7. Подсолнух, очевидно, сломан и воткнут в землю, так как «шляпка» его не обращена к солнцу, а сломанное растение больше расти не будет.

8. Не далее 100 км, на большем расстоянии теле антенна была бы более сложной конструкции.

9. У ребят есть, по всей вероятности, велосипеды: на земле лежит гаечный велосипедный ключ.

10. Нет. Здесь любят вареники. Мазанка, пирамидальный тополь и большая высота солнца над горизонтом (63° — по тени от подсолнуха) показывают, что это украинский пейзаж.

11. Судя по высоте солнца над горизонтом, дело происходит в июне. Для Киева, например, 63°— наибольшая угловая высота солнца. Это бывает лишь в полдень 22 июня. Газета датирована августом — стало быть, она, по крайней мере, прошлогодняя.

12. Ни в какой. Самолет производит сельскохозяйственные работы.

Задача №10

8 логических вопросов на внимательность

Глядя на рисунок, ответьте на следующие вопросы:

  1. Какое время дня изображено на рисунке?
  2. Раннюю весну или позднюю осень изображает рисунок?
  3. Судоходна ли эта река?
  4. В каком направлении течет река: на юг, север, запад или восток?
  5. Глубока ли река возле берега, у которого стоит лодка?
  6. Есть ли поблизости мост через реку?
  7. Далеко ли отсюда железная дорога?
  8. На север или юг летят журавли?

Ответ

1. Рассмотрев рисунок, вы видите, что на поле идет сев (трактор с сеялкой и возы с зерном).

2. Как известно, сев производится осенью или ранней весной. Осенний сев проходит, когда на деревьях еще есть листья. На рисунке же деревья и кусты совершенно голые. Следует сделать вывод, что художник изобразил раннюю весну.

Весной журавли летят с юга на север.

3. Бакены, то есть знаки, отмечающие фарватер, ставятся только на судоходных реках. Бакен укрепляется на деревянном поплавке, который углом всегда бывает направлен против течения реки.

4. Определив по полету журавлей, где север, и обратив внимание на положение треугольника с бакеном, не трудно решить, что в этом месте река течет с севера на юг.

5. Направление тени от дерева показывает, что солнце стоит на юго-востоке. Весной на этой стороне небосклона солнце бывает в 8 – 10 часов утра.

6. К лодке направляется проводник-железнодорожник с фонарем; он, очевидно, живет где-то поблизости от станции.

7. Мостки и лестница, спускающаяся к реке, а также лодка с пассажирами показывают, что в этом месте налажен постоянный перевоз через реку. Он нужен здесь потому, что поблизости нет моста.

8. На берегу вы видите мальчика с удочкой. Только при ловле рыбы на глубоком месте можно так далеко отодвигать поплавок от крючка.

Вот такие интересные непростые и до сих пор актуальные логические задачи советских времён.

Удалось ли с ними справиться? Делитесь в комментариях.

Если понравилось, то попробуйте ещё  решить головоломки советского времени.

Еще способы развития логического мышления можно почитать в статье «Как развить логику»

С уважением, Ольга Наумова

 

Благодарю, что поделились статьей в социальных сетях!

Журнал, который учит думать: вышел сотый номер «Квантика»

Cтатья

Как доказать «блинную, котлетную и апельсинную теоремы», как измерить высоту и возраст живого дерева, почему самолет летает – вот лишь несколько тем сотого, юбилейного, номера детского научного журнала для любознательных «Квантик».

Наталья Иванова-Гладильщикова 28 апреля 2020

С чего все начиналось

По словам главного редактора журнала Сергея Дориченко, идея витала в воздухе. Когда он работал в журнале «Квант», несколько раз обсуждалась тема, что четырех страничек издания, обращенных к детям пятых-седьмых классов, недостаточно. Едва ли ради них школьник подпишется на сложный математический журнал. Тогда и возникла мысль сделать аналог «Кванта», но для школьников помладше.

Юбилейный номер журнала

Сергей Дориченко собрал очень разновозрастную команду единомышленников, и закипели горячие обсуждения: сколько страниц будет в журнале, какой формат, как часто выпускать, о чем писать, где искать авторов, художников… Создатели «Квантика» хотели развивать в детях не только математические способности, но и умение думать, анализировать то, что происходит вокруг. Поэтому в новом журнале должны были быть представлены и физика, и биология, и химия, и лингвистика: в юном возрасте лучше расширять кругозор, а не уходить куда-то вглубь.

Иван Ященко, научный руководитель Центра педагогического мастерства, исполнительный директор Московского центра непрерывного математического образования.

Мы гордимся тем, что в нашем уютном математическом доме (Центр непрерывного математического образования) родился и живет замечательный журнал «Квантик», который создает увлеченная, влюбленная в свое дело команда. Я хотел бы пожелать всем родителям и детям чаще держать в руках бумажный «Квантик», несмотря на то, что есть и его электронная версия. Ведь команда журнала смогла доказать, что в наш цифровой век ребенку очень полезен яркий, красочный, с любовью сделанный увлекательный журнал.

В сентябре 2011 года команда выпустила пилотный «Квантик». С января 2012 года журнал стал ежемесячным, а в 2017 году получил премию «За верность науке».

Первый номер журнала

Детективы здесь тоже печатают

«Квантик» – это интересные, содержательные статьи по математике, физике, биологии, лингвистике; конкурсы, задачи-картинки. Создатели журнала не были скованы какими-то канонами и сами изобретали свои традиции. Большой удачей было найти главного художника Юстаса, который отвечает за все художественное оформление журнала. Ведь мало, чтобы статья была увлекательно написана, ее еще надо хорошо проиллюстрировать. За восемь лет существования «Квантика» порядка 60 художников рисовали для него свои замечательные картинки. А авторов, чьи статьи и задачи были опубликованы, примерно 200 человек. Статьи принимаются независимо от титулов автора: критерием отбора служит лишь качество материала. В журнале не раз печатались и школьники.

Целевая аудитория журнала – это ученики 5-8 классов. Но в «Квантике» находят для себя интересное и старшеклассники, и их родители, и учителя, и студенты, и даже профессора.

Николай Андреев, создатель проекта «Математические этюды», лауреат премии Президента РФ 2010 года в области науки и инноваций для молодых ученых.

Создание бумажного журнала «Квантик» и выход его ста номеров – самое яркое и ценное, что произошло в математическом образовании и популяризации науки в России за последнее десятилетие нашего компьютерного века. Яркое – как в прямом, так и в переносном смысле: журнал прекрасно оформлен, а статьи отлично написаны. Дети начинают листать журнал, едва получив его в руки. Отдельного упоминания стоит традиция ежемесячного конкурса и ответы редакции на письма детей!

А кто-то начинает дружить с журналом еще в совсем юном возрасте, просто рассматривая красивые и смешные картинки. Один школьник написал: ваш журнал очень хороший, он издается на плотной бумаге и мой младший брат не может его порвать (а значит, и малыш листает «Квантик»).

Конечно же, «Квантик» не для всех. Статьи и задачи здесь разного уровня. Есть такие, для которых надо знать что-то определенное, есть те, для чтения которых должна быть просто привычка к рассуждению, а журнал ее как раз и вырабатывает. Но не любую статью можно проглотить как детективный роман. Хотя детективы, где надо поломать голову над загадками, тут тоже печатают.

«Квантик» существует и для того, чтобы школьники поняли: всегда нужно думать, проявлять здравый смысл. «Ведь многие ту же математику или физику воспринимают так: зазубри формулы и для решения задач подставляй в них данные из условия. А мы всеми силами пытаемся объяснить, что в любой ситуации нужно думать. Только так можно научиться решать задачи, доказывать сложные теоремы, понимать науку. В математике все методы хороши, лишь бы решение было правильное. Это мы тоже пытаемся объяснить: бывает, что задачу можно решить и с помощью чертежа», – рассказал Сергей Дориченко.

Детективная история «Грибной снег» в мартовском выпуске журнала 2018 года

Что такое «блинная, котлетная, апельсинная теоремы»

В статье последнего номера «Квантика» о «блинах, котлетах и апельсинах» Сергей Дориченко собрал забавные задачки по комбинаторной геометрии, объединив их общим «гастрономическим» сюжетом (как Квантик на кухне готовит еду). Так, если у вас есть сковорода, и вы на нее уложили шесть абсолютно одинаковых круглых котлет, то сможете уместить там и такую же седьмую (быть может, подвинув предыдущие). В математике есть целая наука о плотной упаковке шаров.

Иван Гайдай-Турлов, ученик школы №57, серебряный призер Международной математической олимпиады 2019 года и обладатель золотой медали турнира Romanian Master of Mathematics 2020 года.

У меня в комнате, на нижней полке книжного шкафа стоят почти все номера «Квантика». Первый раз я увидел журнал на какой-то олимпиаде и с тех пор я его постоянный читатель: и картинки там классные, и истории всякие туда вплетаются. На разных соревнованиях всегда стоял столик, где продавались книжки, и там, как правило, был «Квантик». Иногда попадались не очень красочно иллюстрированные статьи или задачки, и я их пропускал. Но потом, когда прочитывал остальные, доставал старые номера, находил те, «некрасочные», и тоже их читал.

А статью о том, почему самолет летает, написал замечательный автор из Новосибирска Андрей Щетников. Обычно люди предлагают разные объяснения, долго спорят. Кто-то считает, что самолет летает из-за сложной несимметричной формы крыла, а другой ему возражает: ведь на показательных выступлениях в Жуковском самолет летит кверху «пузом», но почему-то не падает. И Андрей собрал все аргументы, вложив их в уста спорящих людей. А потом соединил их и объяснил, что причин много, и разные объяснения не отрицают, а дополняют друг друга.

Конкурсы бывают разными

А еще «Квантик» проводит конкурсы. В основном математические, но не только. Попробуйте решить несложную задачку: «Мимо пассажира «Ласточки», едущей с постоянной скоростью, встречный «Сапсан» пронесся за 3 секунды, а попутный «Сапсан» – за 7 секунд. Длины и скорости «Сапсанов» были одинаковы. За сколько секунд этот пассажир проедет мимо такого же, но стоящего «Сапсана»?».

Иллюстрация к задаче

В математическом конкурсе, который идет весь год, принимает участие примерно 500 человек из разных стран: Украины, Казахстана, США, Великобритании, из разных уголков России – от больших городов до маленьких деревень.

Женя Кац, игровой педагог, автор развивающих занятий для детей.

«Квантик» – явление совершенно уникальное, это единственный в своем роде журнал с научно-популярными статьями, которые понятны и интересны ученикам средней школы. Мы с удовольствием приглашаем «Квантик» на наши математические игротеки, а журналы дарим ученикам в математическом лагере.

А еще «Квантик» проводит соревнование по русскому языку – четыре тура в год. Сейчас идет первый тур, а результаты объявят в первом номере следующего года. На наш вопрос о том, зачем естественнонаучному изданию конкурс по русскому языку, Сергей Дориченко ответил: «Наш журнал для любознательных. А еще я русский язык люблю, в нем много интересных загадок. Бывает, что наша математическая редакция с интересом их разгадывает. Для математиков очень важно умение четко излагать свои мысли».

Игры, альманахи и календари

«Квантик» традиционно участвует в ежегодном Математическом празднике, в Фестивалях науки. У журнала есть своя игротека для младших школьников (4-6 класс): там надо решать головоломки, что-то вырезать, складывать, распутывать.

Максим Пратусевич, директор президентского физико-математического лицея №239.

Поздравляю «Квантик» с замечательным юбилеем! Этот прекрасный журнал взахлеб читают не только дети, но и взрослые (и я в том числе)! Спасибо «Квантику» за единство формы и содержания, за чудесный авторский коллектив! Моя дочь гордится тем, что у нее есть все выпуски журнала, для нее это самый желанный подарок из поездок в Москву! Желаю замечательному «Квантику» жить долго и распространиться по планете, чтобы жители всех стран читали наш российский детский научный журнал!

Материалы журнала издаются в разном формате: бумажном и электронном. Также «Квантик» выпускает альманах – подборку журнала за шесть месяцев. Есть календарь с яркими задачами-картинками. Появилась и серия плакатов, которые можно повесить в школьном классе.

Альманахи «Квантика»

У одного из авторов «Квантика» Сергея Федина (математика, который любит словесные игры), вышла книга – «Перепутаница», где есть его тексты из рубрик «Словечки» и «Две трети правды». Вторая рубрика – это подборки из трех историй, где две правдивые, а третья – выдуманная. В ней спрятана ошибка, об этом говорящая. Детям надо отгадать, какая история фальшивая. Так они учатся не верить всему, что написано.

Где найти

Подписаться на журнал можно через интернет на сайтах подписных агентств «Роспечать» и «АРЗИ», а также в отделениях «Почты России». Купить журнал можно на сайте магазина «Математическая книга» и в других интернет-магазинах. Электронная версия журнала продается на сайте ЛитРес (доступны выпуски за 2017-2019 годы) и в интернет-магазине МЦНМО (с январского выпуска за 2018 год по текущий номер). Подборка материалов «Квантика» есть в Московской электронной школе. Все подробности – на сайте «Квантика». Там же можно найти архив номеров и актуальную информацию о конкурсах.

Влияние графических подсказок на выполнение сложных профессиональных заданий умственно отсталыми подростками.

J Appl Behav Anal. 1983 Зима; 16(4): 417–433.

Эта статья была процитирована другими статьями в PMC.

Abstract

Влияние использования графических подсказок на приобретение, обобщение и выполнение сложных профессиональных задач оценивалось в рамках множественного базового плана по предметам и задачам. Пять подростков с умеренной и тяжелой умственной отсталостью были сначала обучены использовать графические подсказки, чтобы направлять их выполнение одного или нескольких сложных заданий.После обучения было проведено посттестирование с подсказками в виде картинок и без них для оценки эффектов обучения и определения поддерживающих эффектов в течение 2–4-недельного интервала. Обобщенность выполнения заданий оценивалась у трех учащихся, которым были предложены новые задания (с графическими подсказками и без них) без обучения. Результаты показали, что графические подсказки можно успешно использовать как для приобретения, так и для обобщения результатов, и что последующее время обучения новой задаче сокращалось, если использование графических подсказок было ранее обучено.

Полный текст

Полный текст доступен в виде отсканированной копии оригинальной печатной версии. Получите копию для печати (файл PDF) полной статьи (1,7M) или щелкните изображение страницы ниже, чтобы просмотреть страницу за страницей. Ссылки на PubMed также доступны для Selected References .

Избранные ссылки

Эти ссылки находятся в PubMed. Возможно, это не полный список литературы из этой статьи.

  • Беллами Г.Т., Инман Д.П., Йейтс Дж.Надзор за цехом: оценка процедуры управления производством с сильно отсталыми. Умственная отсталость. 1978 г., август; 16 (4): 317–319. [PubMed] [Google Scholar]
  • Connis RT. Влияние последовательных изобразительных сигналов, самозаписи и похвалы на последовательность рабочих задач умственно отсталых взрослых. J Appl ведет себя анально. Осень 1979 г .; 12 (3): 355–361. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
  • Cuvo AJ, Leaf RB, Borakove LS. Обучение навыкам уборки умственно отсталых: приобретение, обобщение и поддержание.J Appl ведет себя анально. Осень 1978 г .; 11 (3): 345–355. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
  • Gold MW. Стимульные факторы в обучении умственно отсталых подростков сложной сборочной задаче: приобретение, передача и удержание. Am J Мент Defic. 1972 г., март; 76 (5): 517–526. [PubMed] [Google Scholar]
  • Ирвин Л.К., Беллами Г.Т. Манипулирование свойствами стимулов в профессиональном обучении лиц с тяжелой степенью умственной отсталости. Am J Мент Defic. 1977 г., март; 81 (5): 486–491. [PubMed] [Google Scholar]
  • Martin JE, Rusch FR, James VL, Decker PJ, Trtol KA.Использование графических подсказок для установления самоконтроля при приготовлении сложных блюд умственно отсталыми взрослыми. Appl Res Ment Retard. 1982;3(2):105–119. [PubMed] [Google Scholar]
  • Sowers JA, Rusch FR, Connis RT, Cummings LE. Обучение умственно отсталых взрослых управлять временем в профессиональной среде. J Appl ведет себя анально. Весна 1980 г .; 13 (1): 119–128. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
  • Stokes TF, Baer DM. Неявная технология обобщения. J Appl ведет себя анально. Лето 1977 г .; 10 (2): 349–367.[Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
  • Thinesen PJ, Bryan AJ. Использование последовательных изобразительных сигналов для инициации и поддержания поведения по уходу за умственно отсталыми взрослыми. Умственная отсталость. 1981 окт; 19 (5): 246–250. [PubMed] [Google Scholar]
  • Walls RT, Sienicki DA, Crist K. Оперативное обучение профессиональным навыкам. Am J Мент Defic. 1981 г., январь; 85 (4): 357–367. [PubMed] [Google Scholar]

Статьи из журнала прикладного анализа поведения предоставлены здесь Society for the Experimental Analysis of Behavior


Разбивка задачи – HCPSS

← Серия видеороликов Behavior Talks

Стенограмма

Слайд 1

Титул

Этот модуль Behavior Talks посвящен разбивке задачи.

Слайд 2

О разговорах о поведении

Модули Behavior Talks представляют собой серию кратких тренингов, созданных членами команды HCPSS.В каждом модуле представлены полезные советы и приемы, которые помогут учащимся добиться успеха, связанного с поведением, социальными/эмоциональными потребностями или организацией/самоуправлением.

Поведение – это форма общения. Понимание того, почему происходит то или иное поведение, помогает определить стратегии для предотвращения или уменьшения повторения проблемного поведения. Выяснение «почему» поможет определить ответы для обучения альтернативному поведению и навыкам. Давайте поговорим (разбивка задачи)!

Слайд 3

Результаты

К концу этого модуля родители и опекуны смогут определить и получить стратегии по разбиению более сложных задач на более управляемые этапы.

  • Определите задачи или процедуры, которые требуют нескольких шагов
  • Определить управляемые шаги, которые необходимо выполнить, и
  • Определите различные способы разбить задачу
Слайд 4

Разбивка задачи

Поговорим о разбивке задачи.

Слайд 5

Разбивка задачи…

Разбивка задачи — это стратегия, которая поможет вашему ученику справиться со сложными задачами.Эта стратегия разбивает большую задачу или проект на более мелкие, управляемые шаги. Подумайте о множестве маленьких шагов, которые вы предпринимаете, чтобы почистить зубы. Вы можете смачивать щетку, наносить зубную пасту, чистить зубы, полоскать рот и зубную щетку, пользоваться зубной нитью. Мы можем помочь учащимся более успешно выполнять многоэтапные задания, сосредотачиваясь на одном этапе за раз. Примеры сложных задач могут включать подготовку к школе, завершение научного проекта, написание эссе из нескольких абзацев или управление загруженным днем. Сложность задания зависит от возраста, способностей и личных предпочтений вашего ученика.

Слайд 6

Разбивка задачи на более мелкие шаги помогает прокладывать маршруты

Когда задание слишком сложное, учащиеся могут проявлять такое поведение, как избегание работы, забывчивость или частые истерики. Разбивка задачи на более мелкие части имеет много преимуществ и часто улучшает эти сложные формы поведения. Эта стратегия делает большие задачи менее сложными, помогая вашему ученику увидеть начало и конец задачи. Разбивка задачи на более мелкие управляемые шаги поощряет организованность, постоянный прогресс и независимость.

Слайд 7

Примеры

Вот несколько примеров разбитой задачи. В зависимости от ученика задание может быть в виде картинки, словами или сочетанием того и другого. Много раз ученику может понадобиться индивидуальная мотивация или вознаграждение, чтобы выполнить все шаги. Например, за выполнение субботних заданий награда определяется после заполнения контрольного списка. В примере с рутиной перед сном задания представляют собой нарисованные от руки картинки. Сказка на ночь — это награда или мотивация для подготовки ко сну.Важно отметить, что не всем учащимся может потребоваться вознаграждение за выполнение заданий.

Слайд 8

Примеры: школьные задания

Вот два примера, связанных со школой. В примере «Подготовка к школе» учащийся мог отметить каждое выполненное задание. Воспитатель или учитель также могут поставить галочку, вставить «смайлик» или какую-либо другую мотивирующую наклейку.

Учащийся также может вычеркнуть каждое выполненное задание, как в примере «Задание по чтению».Обратите внимание, что в этом примере простые задачи, такие как растяжка, перечислены между задачами, требующими работы; это разбивает несколько рабочих задач на куски, что может быть ошеломляющим.

Слайд 9

Подумайте о

Если вы обучаете новому навыку или у вас есть новое ожидание независимости, вам нужно подумать, сколько шагов, по вашему мнению, может выполнить ваш ученик. Как вы можете видеть на диаграмме, средний диапазон концентрации внимания у студента может варьироваться.Процедура одевания включает в себя гораздо больше шагов, чем одевание. Попросите вашего ученика выбрать, что надеть? Могут ли они справиться с крепежом? Наденут ли они его в правильном порядке? Другое соображение — сколько времени это должно занять? Если задача должна длиться не более 5 минут, вы можете проверить их через 3 минуты, чтобы убедиться, что они выполняются. Еще одно соображение заключается в том, как вы должны обучать этому навыку. При обучении вашего ученика новому навыку вам может понадобиться сначала показать ему, как выполнить задание.Возможно, вам придется выполнить задание вместе с ними или понаблюдать, как они выполняют всю процедуру, прежде чем разрешить им выполнять ее без присмотра. Если у вашего ученика возникли проблемы с заданием, вы можете попробовать больше изображений. Например, вы можете использовать числа, чтобы помочь учащемуся, который не знает, какой шаг будет следующим.

Слайд 10

Решение проблем

В зависимости от того, как ваш ученик выполнил каждый шаг, вам может потребоваться скорректировать свои ожидания от задания.Например, если вашему ученику требуется помощь на каждом этапе, задача может быть слишком сложной. В этих случаях нам может понадобиться разбить задачу на еще более мелкие шаги. Если ваш ученик пропускает шаги или не выполняет задание, начните с просмотра вместе с ним заданий и напомните им о правильном порядке. Вы также можете рассмотреть примеры шагов в картинках, вы можете показать своему ученику, как сделать шаг, или завершить шаг с ними.

Слайд 11 Слайд 12

Спасибо

Спасибо за просмотр! Мы надеемся, что вы нашли это видео полезным.Для получения дополнительных ресурсов посетите страницу дополнительных ресурсов Behavior Talks.

Как реализовать искусственный интеллект для решения задач обработки изображений

Машины можно научить интерпретировать изображения так же, как это делает наш мозг, и анализировать эти изображения намного тщательнее, чем мы. Обработка изображений с помощью искусственного интеллекта может усилить функции распознавания лиц и аутентификации для обеспечения безопасности в общественных местах, обнаружения и распознавания объектов и шаблонов на изображениях и видео и так далее.

В этой статье мы говорим о цифровой обработке изображений и роли в ней ИИ. Мы описываем некоторые инструменты и методы обработки изображений на основе ИИ, которые вы можете использовать для разработки интеллектуальных приложений. Мы также рассмотрим самые популярные модели нейронных сетей, используемые для различных задач обработки изображений. Эта статья будет полезна всем, кто хочет создать решение для обработки изображений с использованием ИИ.

Автор:

Мария Яценко,

Специалист по маркетинговым исследованиям

и

Вадим Ж.,

Разработчик программного обеспечения,

Команда искусственного интеллекта

Содержимое:

Что такое обработка изображений?

Методы, приемы и инструменты обработки изображений

     Библиотеки с открытым исходным кодом для обработки изображений на основе ИИ

     Платформы машинного обучения и платформы обработки изображений

Использование нейронных сетей для обработки изображений

Заключение

Что такое обработка изображений?

Вообще говоря, обработка изображения — это манипулирование изображением с целью его улучшения или извлечения из него информации.Существует два метода обработки изображений:

В обоих случаях на вход подается изображение. Для аналоговой обработки изображений выход всегда является изображением. Однако для обработки цифровых изображений выходными данными могут быть изображение или информация, связанная с этим изображением, например, данные о признаках, характеристиках, ограничивающих прямоугольниках или масках.

Сегодня обработка изображений широко используется в медицинской визуализации, биометрии, беспилотных транспортных средствах, играх, видеонаблюдении, правоохранительных органах и других сферах.Вот некоторые из основных целей обработки изображений:

  • Визуализация — Представление обрабатываемых данных в понятной форме, придание визуальной формы невидимым объектам, например
  • Увеличение резкости и восстановление изображений — Улучшение качества обработанных изображений
  • Поиск изображений — Помощь в поиске изображений
  • Измерение объекта — Измерение объектов на изображении
  • Распознавание образов Различать и классифицировать объекты на изображении, определять их положение и понимать сцену

Цифровая обработка изображений включает восемь основных этапов:

Рассмотрим каждую из этих фаз подробнее.

  1. Получение изображения — это процесс захвата изображения с помощью датчика (например, камеры) и преобразования его в управляемый объект (например, файл цифрового изображения). Одним из популярных методов получения изображений является очистка.

В Apriorit мы создали несколько пользовательских инструментов для получения изображений, чтобы помочь нашим клиентам собирать высококачественные наборы данных для обучения моделей нейронных сетей.

  1. Улучшение изображения улучшает качество изображения, чтобы извлечь из него скрытую информацию для дальнейшей обработки.
  1. Восстановление изображения также улучшает качество изображения, в основном за счет удаления возможных искажений, чтобы получить более чистую версию. Этот процесс основан в основном на вероятностных и математических моделях и может использоваться для избавления от размытия, шума, отсутствующих пикселей, расфокусировки камеры, водяных знаков и других искажений, которые могут негативно повлиять на обучение нейронной сети.

Рисунок 2. Пример изображения с водяным знаком

Изображение предоставлено: Выпуск.Жизнь

  1. Обработка цветных изображений включает обработку цветных изображений и различных цветовых пространств. В зависимости от типа изображения мы можем говорить о псевдоцветовой обработке (когда цветам присваиваются оттенки серого) или об обработке RGB (для изображений, полученных с помощью полноцветного сенсора).
  1. Сжатие и распаковка изображений позволяет изменять размер и разрешение изображения. Сжатие отвечает за уменьшение размера и разрешения, а распаковка используется для восстановления исходного размера и разрешения изображения.

Эти методы часто используются в процессе увеличения изображения. Когда вам не хватает данных, вы можете расширить свой набор данных с помощью слегка дополненных изображений. Таким образом, вы можете улучшить способ обобщения данных вашей моделью нейронной сети и убедиться, что она обеспечивает высококачественные результаты.

Рисунок 3. Пример увеличения изображения

Изображение предоставлено: Medium

  1. Морфологическая обработка описывает формы и структуры объектов на изображении.Методы морфологической обработки можно использовать при создании наборов данных для обучения моделей ИИ. В частности, морфологический анализ и обработка могут применяться на этапе аннотации, когда вы описываете, что вы хотите, чтобы ваша модель ИИ обнаруживала или распознавала.

Рисунок 4. Пример процесса аннотации морфологического анализа

Изображение предоставлено: Visual Geometry Group

  1. Распознавание изображений — это процесс определения специфических особенностей конкретных объектов на изображении.Распознавание изображений на основе ИИ часто использует такие методы, как обнаружение объектов, распознавание объектов и сегментация.

Вот где решения ИИ действительно блестят. После того, как вы завершите все эти этапы, вы будете готовы объединить искусственный интеллект и обработку изображений. Процесс разработки глубокого обучения включает в себя полный цикл операций от сбора данных до включения разработанной модели ИИ в конечную систему.

Рисунок 5. Распознавание изображений с помощью CNN

Изображение предоставлено: GitHub

  1. Представление и описание — это процесс визуализации и описания обработанных данных.Системы искусственного интеллекта спроектированы так, чтобы работать максимально эффективно. Необработанный вывод системы ИИ выглядит как массив чисел и значений, представляющих информацию, которую модель ИИ была обучена производить. Однако ради производительности системы глубокая нейронная сеть обычно не включает никаких представлений выходных данных. Используя специальные средства визуализации, вы можете превратить эти массивы чисел в читаемые изображения, пригодные для дальнейшего анализа.

Однако, поскольку каждый из этих этапов требует обработки огромных объемов данных, вы не можете сделать это вручную.Вот где алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения (ML) становятся очень полезными.

Использование AI и ML повышает как скорость обработки данных, так и качество конечного результата. Например, с помощью ИИ-платформ мы можем успешно решать такие сложные задачи, как обнаружение объектов, распознавание лиц и распознавание текста. Но, конечно же, чтобы получить качественный результат, нужно правильно подобрать методы и инструменты для обработки изображений.

Методы, приемы и инструменты обработки изображений

Большинство изображений, снятых с помощью обычных датчиков, требуют предварительной обработки, так как они могут быть расфокусированы или содержать слишком много шума.Фильтрация и обнаружение границ — два наиболее распространенных метода обработки цифровых изображений.

Обнаружение границ использует фильтры для сегментации изображения и извлечения данных. Обнаружив скачки яркости, этот метод помогает найти значимые края объектов на обработанных изображениях. Обнаружение края Кэнни, обнаружение края Собеля и обнаружение края Робертса являются одними из самых популярных методов обнаружения края.

Существуют и другие популярные методы решения задач обработки изображений.Метод вейвлетов широко используется для сжатия изображений, хотя его также можно использовать для шумоподавления.

Некоторые из этих фильтров также можно использовать в качестве дополнительных инструментов. Например, в одном из наших недавних проектов мы разработали алгоритм ИИ, который использует обнаружение границ для определения физических размеров объектов в данных цифрового изображения.

Чтобы упростить использование этих методов, а также реализовать функции обработки изображений на основе ИИ в вашем продукте, вы можете использовать специальные библиотеки и платформы.В следующем разделе мы рассмотрим некоторые из самых популярных библиотек с открытым исходным кодом для выполнения различных задач обработки изображений с помощью алгоритмов ИИ.

Библиотеки с открытым исходным кодом для обработки изображений на основе ИИ

Библиотеки компьютерного зрения содержат общие функции и алгоритмы обработки изображений. Существует несколько библиотек с открытым исходным кодом, которые вы можете использовать при разработке функций обработки изображений и компьютерного зрения:

.
  • OpenCV
  • Библиотека визуализации
  • Аннотатор изображений VGG
OpenCV

Библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом (OpenCV) — это популярная библиотека компьютерного зрения, которая предоставляет сотни алгоритмов компьютерного и машинного обучения и тысячи функций, составляющих и поддерживающих эти алгоритмы.Библиотека поставляется с интерфейсами C++, Java и Python и поддерживает все популярные настольные и мобильные операционные системы.

OpenCV включает в себя различные модули, такие как модуль обработки изображений, модуль обнаружения объектов и модуль машинного обучения. Используя эту библиотеку, вы можете получать, сжимать, улучшать, восстанавливать и извлекать данные из изображений.

Читайте также:
Исследование методов подсчета количества людей в видеопотоке с использованием OpenCV

Библиотека визуализации

Visualization Library — это ПО промежуточного слоя C++ для 2D- и 3D-приложений, основанное на Open Graphics Library (OpenGL).Этот набор инструментов позволяет создавать переносимые и высокопроизводительные приложения для систем Windows, Linux и Mac OS X. Поскольку многие классы библиотеки визуализации имеют интуитивно понятное взаимно-однозначное сопоставление с функциями и функциями библиотеки OpenGL, с этим промежуточным программным обеспечением легко и удобно работать.

Аннотатор изображений VGG

VGG Image Annotator (VIA) — это веб-приложение для аннотирования объектов. Его можно установить непосредственно в веб-браузер и использовать для аннотирования обнаруженных объектов в изображениях, аудио- и видеозаписях.

VIA удобен в работе, не требует дополнительной настройки и установки, работает с любым современным браузером.

Платформы машинного обучения и платформы обработки изображений

Если вы хотите выйти за рамки простых алгоритмов искусственного интеллекта, вы можете создавать собственные модели глубокого обучения для обработки изображений. Чтобы сделать разработку немного быстрее и проще, вы можете использовать специальные платформы и фреймворки. Ниже мы рассмотрим некоторые из самых популярных:

  • ТензорФлоу
  • ПиТорч
  • Набор инструментов для обработки изображений MATLAB
  • Компьютерное зрение Майкрософт 
  • Облачное зрение Google
  • Google Colaboratory (Колаб)
ТензорФлоу

TensorFlow от Google — это популярная платформа с открытым исходным кодом, поддерживающая машинное и глубокое обучение.Используя TensorFlow, вы можете создавать и обучать собственные модели глубокого обучения. Фреймворк также включает в себя набор библиотек, в том числе те, которые можно использовать в проектах обработки изображений и приложениях компьютерного зрения.

ПиТорч

PyTorch — это среда глубокого обучения с открытым исходным кодом, первоначально созданная исследовательской лабораторией искусственного интеллекта Facebook (FAIR). Эта платформа на основе Torch имеет интерфейсы Python, C++ и Java.

Помимо прочего, вы можете использовать PyTorch для создания приложений компьютерного зрения и обработки естественного языка.

Набор инструментов для обработки изображений MATLAB

MATLAB является аббревиатурой матричной лаборатории . Это название как популярной платформы для решения научных и математических задач, так и языка программирования. Эта платформа предоставляет набор инструментов для обработки изображений (IPT), который включает несколько алгоритмов и приложений рабочего процесса для анализа, обработки и визуализации изображений на основе ИИ, а также для разработки алгоритмов.

MATLAB IPT позволяет автоматизировать стандартные рабочие процессы обработки изображений.Этот набор инструментов можно использовать для уменьшения шума, улучшения изображения, сегментации изображения, обработки 3D-изображения и других задач. Многие функции IPT поддерживают генерацию кода C/C++, поэтому их можно использовать для развертывания встроенных систем машинного зрения и прототипирования настольных компьютеров.

MATLAB IPT не является платформой с открытым исходным кодом, но у нее есть бесплатная пробная версия.

Компьютерное зрение Майкрософт

Computer Vision — это облачная служба Microsoft, которая предоставляет вам доступ к расширенным алгоритмам обработки изображений и извлечения данных.Это позволяет:

  • анализ визуальных признаков и характеристик изображения
  • умеренный контент изображения
  • извлечь текст из изображений
Облачное зрение Google

Cloud Vision является частью платформы Google Cloud и предлагает набор функций обработки изображений. Он предоставляет API для интеграции таких функций, как маркировка и классификация изображений, локализация объектов и распознавание объектов.

Cloud Vision позволяет использовать предварительно обученные модели машинного обучения, а также создавать и обучать пользовательские модели для создания проектов обработки изображений с использованием машинного обучения.

Совместная работа Google (Colab)

Google Colaboratory, иначе известный как Colab, — это бесплатный облачный сервис, который можно использовать не только для улучшения ваших навыков программирования, но и для разработки приложений глубокого обучения с нуля.

Colab упрощает использование популярных библиотек, таких как OpenCV, Keras и TensorFlow, при разработке приложений на основе ИИ. Сервис основан на Jupyter Notebooks, что позволяет разработчикам ИИ удобно делиться своими знаниями и опытом.Кроме того, в отличие от аналогичных сервисов, Colab предоставляет бесплатные ресурсы GPU.

В дополнение к различным библиотекам, платформам и платформам вам также может понадобиться большая база данных изображений для обучения и тестирования вашей модели.

Существует несколько открытых баз данных, содержащих миллионы изображений с тегами, которые можно использовать для обучения собственных приложений и алгоритмов машинного обучения. ImageNet и Pascal VOC — одни из самых популярных бесплатных баз данных для обработки изображений.

Читайте также:
Как использовать Google Colaboratory для обработки видео

Использование нейронных сетей для обработки изображений

Многие из инструментов, о которых мы говорили в предыдущем разделе, используют ИИ для анализа изображений и решения сложных задач обработки изображений.На самом деле улучшения в области искусственного интеллекта и машинного обучения являются одной из причин впечатляющего прогресса в технологиях компьютерного зрения, который мы можем наблюдать сегодня.

Наиболее эффективные модели машинного обучения для обработки изображений используют нейронные сети и глубокое обучение. Глубокое обучение использует нейронные сети для решения сложных задач аналогично тому, как их решает человеческий мозг.

Различные типы нейронных сетей могут быть развернуты для решения различных задач обработки изображений, от простой бинарной классификации (соответствует ли изображение определенным критериям или нет) до сегментации экземпляров.Выбор правильного типа и архитектуры нейронной сети играет важную роль в создании эффективного решения для обработки изображений на основе ИИ.

Ниже мы рассмотрим несколько популярных нейронных сетей и укажем задачи, для которых они больше всего подходят.

Сверточная нейронная сеть

Сверточные нейронные сети

(ConvNets или CNN) — это класс сетей глубокого обучения, которые были созданы специально для обработки изображений с помощью ИИ. Однако CNN успешно применяются к различным типам данных, а не только к изображениям.В этих сетях нейроны организованы и связаны так же, как нейроны организованы и связаны в человеческом мозгу. В отличие от других нейронных сетей, CNN требуют меньше операций предварительной обработки. Кроме того, вместо того, чтобы использовать созданные вручную фильтры (несмотря на то, что они могут принести пользу), CNN могут изучить необходимые фильтры и характеристики во время обучения.

CNN — это многослойные нейронные сети, которые включают в себя входные и выходные слои, а также ряд блоков скрытых слоев, которые состоят из:

  • Сверточные слои — Отвечают за фильтрацию входного изображения и извлечение определенных функций, таких как края, кривые и цвета
  • Объединение слоев — улучшение обнаружения необычно расположенных объектов
  • Уровни нормализации (ReLU) — повышение производительности сети за счет нормализации входных данных предыдущего уровня
  • Полностью связанные слои — Слои, в которых нейроны имеют полные связи со всеми активациями в предыдущем слое (аналогично обычным нейронным сетям)

Все слои CNN организованы в трех измерениях (вес, высота и глубина) и состоят из двух компонентов:

  • Извлечение признаков
  • Классификация

В первом компоненте CNN выполняет несколько сверток и операций объединения, чтобы обнаружить функции, которые затем будут использоваться для классификации изображений.

Во втором компоненте, используя извлеченные признаки, сетевой алгоритм пытается предсказать, каким может быть объект на изображении с рассчитанной вероятностью.

CNN широко используются для реализации ИИ в обработке изображений и решении таких задач, как обработка сигналов, классификация изображений и распознавание изображений. Существует множество типов архитектур CNN, таких как AlexNet, ZFNet, Faster R-CNN и GoogLeNet/Inception.

Выбор архитектуры CNN зависит от поставленной задачи.Например, GoogLeNet показывает более высокую точность распознавания листьев, чем AlexNet или базовая CNN. В то же время из-за большего количества слоев GoogLeNet запускается дольше.

Маска R-CNN

Mask R-CNN — это более быстрая глубокая нейронная сеть на основе R-CNN, которую можно использовать для разделения объектов в обработанном изображении или видео. Эта нейросеть работает в два этапа:

  • Сегментация — Нейронная сеть обрабатывает изображение, определяет области, которые могут содержать объекты, и генерирует предложения.
  • Генерация ограничивающих рамок и масок — Сеть вычисляет двоичную маску для каждого класса и генерирует окончательные результаты на основе этих вычислений.

Эта модель нейронной сети является гибкой, настраиваемой и обеспечивает более высокую производительность по сравнению с аналогичными решениями. Однако Mask R-CNN борется с обработкой в ​​реальном времени, поскольку эта нейронная сеть довольно тяжелая, а слои маски добавляют немного накладных расходов, особенно по сравнению с Faster R-CNN.

Mask R-CNN остается одним из лучших решений для сегментации инстансов. В Apriorit мы применили эту архитектуру нейронной сети и наши навыки обработки изображений для решения многих сложных задач, включая обработку данных медицинских изображений и медицинских микроскопических данных. Мы также разработали плагин для повышения производительности этой модели нейронной сети до десяти раз благодаря использованию технологии NVIDIA TensorRT.

Читайте также:
Повышение производительности Mask R-CNN с помощью TensorRT

Полностью сверточная сеть

Концепция полностью сверточной сети (FCN) впервые была предложена группой исследователей из Университета Беркли.Основное различие между CNN и FCN заключается в том, что последний имеет сверточный слой вместо обычного полносвязного слоя. В результате FCN могут управлять различными размерами входных данных. Кроме того, FCN используют понижение частоты дискретизации (полосатая свертка) и повышение частоты дискретизации (транспонированная свертка), чтобы сделать операции свертки менее затратными в вычислительном отношении.

Полностью сверточная нейронная сеть идеально подходит для задач сегментации изображения, когда нейронная сеть делит обработанное изображение на несколько групп пикселей, которые затем маркируются и классифицируются.Одними из самых популярных FCN, используемых для семантической сегментации, являются DeepLab, RefineNet и Dilated Convolutions.

U-Net

U-Net — это сверточная нейронная сеть, позволяющая быстро и точно сегментировать изображения. В отличие от других нейронных сетей из нашего списка, U-Net была разработана специально для сегментации биомедицинских изображений. Поэтому неудивительно, что считается, что U-Net превосходит Mask R-CNN, особенно в таких сложных задачах, как обработка медицинских изображений.

U-Net имеет U-образную архитектуру и имеет больше функциональных каналов в части повышающей дискретизации. В результате сеть распространяет контекстную информацию на слои с более высоким разрешением, тем самым создавая более или менее симметричный расширяющийся путь к своей сужающейся части.

В Apriorit мы успешно внедрили систему с магистралью U-Net, дополняющую результаты решения для сегментации медицинских изображений. Такой подход позволил получить более разнообразные результаты обработки изображений и проанализировать полученные результаты с помощью двух независимых систем.Дополнительный анализ особенно полезен, когда специалист в предметной области не уверен в конкретном результате сегментации изображения.

Читайте также:
Применение глубокого обучения для классификации типов рака кожи

Генеративно-состязательная сеть

Предполагается, что генеративно-состязательные сети (GAN) должны решать одну из самых больших проблем, с которыми сегодня сталкиваются нейронные сети: состязательные изображения.

Враждебные изображения известны тем, что вызывают массовые сбои в нейронных сетях.Например, нейронную сеть можно обмануть, если добавить к исходному изображению слой визуального шума, называемый возмущением . И хотя разница практически незаметна для человеческого мозга, компьютерные алгоритмы с трудом могут правильно классифицировать враждебные изображения (см. рис. 9).

Рисунок 9. Пример неправильной классификации враждебного изображения

Изображение предоставлено: OpenAI

GAN — это двойные сети, включающие две сети — генератор и дискриминатор — противопоставленные друг другу.Генератор отвечает за создание новых данных, а дискриминатор должен оценивать эти данные на подлинность.

Кроме того, в отличие от других нейронных сетей, GAN можно научить создавать новые данные, такие как изображения, музыка и проза.

Заключение

С помощью алгоритмов глубокого обучения и нейронных сетей можно научить машины видеть и интерпретировать изображения так, как это требуется для конкретной задачи. Прогресс во внедрении алгоритмов ИИ для обработки изображений впечатляет и открывает широкий спектр возможностей в сферах от медицины и сельского хозяйства до розничной торговли и правоохранительных органов.

Специалисты Apriorit из команды искусственного интеллекта чрезвычайно интересуются ИИ и машинным обучением, поэтому мы отслеживаем последние улучшения в обработке изображений с помощью ИИ и используем эти знания при работе над нашими ИИ-проектами.

Мы разрабатываем решения для искусственного интеллекта и глубокого обучения на основе последних исследований в области обработки изображений и с использованием таких платформ, как Keras, TensorFlow и PyTorch. Когда окончательная модель ИИ готова и клиент удовлетворен результатами, мы помогаем ему интегрировать ее в любую платформу, от настольных и мобильных до Интернета, облака и IoT.

Узнайте больше о том, как ИИ может улучшить ваше следующее решение, в технической документации ниже!

Рекомендуется для вас
Белая бумага
Что нужно знать об искусственном интеллекте, прежде чем внедрять его в свой продукт

Более 60 рецептов, которые помогут вам с легкостью выполнять сложные задачи по обработке изображений и компьютерному зрению: Dey, Sandipan: 9781789537147: Amazon.com: Books

Исследуйте Keras, scikit-image, компьютерное зрение с открытым исходным кодом (OpenCV), Matplotlib и широкий спектр других инструментов и сред Python для решения реальных задач обработки изображений

Основные функции
  • Откройте для себя решения сложных задач обработки изображений с помощью инструментов Python, таких как scikit-image и Keras
  • Изучите популярные концепции, такие как машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети для обработки изображений
  • Изучите общие и не очень распространенные проблемы, с которыми сталкиваются при обработке изображений
Описание книги

С развитием беспроводных устройств и мобильных технологий растет спрос на людей с цифровой обработкой изображений умения извлекать полезную информацию из постоянно растущего объема изображений.В этой книге представлен всесторонний обзор соответствующих инструментов и алгоритмов, а также проведет вас через анализ и визуализацию для обработки изображений.

С помощью более 60 передовых рецептов вы решите распространенные проблемы обработки изображений и научитесь выполнять сложные задачи, такие как обнаружение объектов, сегментация изображений и реконструкция изображений с использованием больших наборов гибридных данных. Отдельные разделы также познакомят вас с реализацией различных методов улучшения и восстановления изображений, таких как создание мультфильмов, смешивание градиентов и изучение разреженного словаря.По мере продвижения вы освоите методы преобразования лица и сегментации изображения. Эта книга с упором на практические решения поможет вам применять методы глубокого обучения, такие как трансферное обучение и тонкая настройка, для решения реальных проблем.

К концу этой книги вы научитесь использовать возможности экосистемы Python для эффективной реализации различных методов обработки изображений.

Чему вы научитесь
  • Внедрение контролируемых и неконтролируемых алгоритмов машинного обучения для обработки изображений
  • Использование моделей глубоких нейронных сетей для расширенных задач обработки изображений
  • Выполнение классификации изображений, обнаружение объектов и распознавание лиц
  • Применение сегментации и регистрации изображений методы работы с медицинскими изображениями в помощь врачам
  • Использование классической обработки изображений и методов глубокого обучения для восстановления изображений
  • Внедрение обнаружения текста на изображениях с помощью Tesseract, механизма оптического распознавания символов (OCR)
  • Понимание методов улучшения изображения, таких как смешивание градиентов
Для кого предназначена эта книга

Эта книга предназначена для инженеров по обработке изображений, инженеров по компьютерному зрению, разработчиков программного обеспечения, инженеров по машинному обучению или всех, кто хочет хорошо разбираться в методах и методах обработки изображений с использованием подхода, основанного на рецептах.Хотя знания об обработке изображений не требуются, для понимания ключевых концепций, описанных в книге, необходим предварительный опыт программирования на Python.

Содержание
  1. Ограничение изображений
  2. Реставрация изображений
  3. Двоичная обработка изображений
  4. Двоичная обработка изображений
  5. Образнение изображения
  6. Образнение изображения
  7. Классификация изображений
  8. Обнаружение объекта в изображениях
  9. Обнаружение и распознавание лица

Простой и экономичный способ справиться со сложными задачами по обработке изображений

Благодаря новым приложениям SmartApplets компания Baumer стала первым производителем камер, внедрившим инновационную концепцию, позволяющую быстро и легко расширять функциональные возможности камер с FPGA для обработки изображений. обработка.SmartApplets можно легко переносить на камеры LX VisualApplets с помощью обновления прошивки, поэтому камера сразу же готова к использованию. В результате даже неопытные пользователи получают выгоду от готовых к работе решений для общих задач обработки изображений без необходимости накапливать специальные знания в области программирования ПЛИС. Им также больше не требуется самостоятельно определять алгоритмы обработки изображений, что позволяет быстрее реагировать на требования рынка и значительно снижает затраты на разработку.

К концу года первые шесть SmartApplets для решения распространенных задач обработки изображений будут доступны на сайте Baumer для бесплатного скачивания:

  • Бинаризация: адаптивная бинаризация позволяет уменьшить объем данных, а также обеспечить высокое разрешение и скорость обработки даже при использовании передачи GigE.
  • HDR: расчет HDR-изображения в последовательностях изображений с разным временем экспозиции упрощает надежную оценку ярких и темных областей в одной сцене.
  • Объединение изображений: объединение нескольких изображений с небольшими областями интереса с чрезвычайно высокой частотой кадров упрощает передачу данных изображения и снижает нагрузку на ЦП.
  • JPEG: Настраиваемое сжатие изображений с потерями помогает уменьшить объем передаваемых и архивируемых данных изображения.
  • Эмуляция линейного сканирования: Упрощенная интеграция за счет эмуляции камеры линейного сканирования с матричным датчиком.
  • Извлечение объекта: локализация и извлечение объекта сокращает объем данных и упрощает оценку.

Там, где стандартные функции SmartApplets недостаточны для определенных приложений, VisualApplets позволяет пользователям выполнять простые и экономичные настройки.

 

Машинное обучение, объяснение | Массачусетский технологический институт Слоан

открытые ссылки для обмена закрыть ссылки для обмена

Машинное обучение стоит за чат-ботами и интеллектуальным текстом, приложениями для языкового перевода, шоу, которые предлагает вам Netflix, и тем, как представлены ваши ленты в социальных сетях.Он приводит в действие автономные транспортные средства и машины, которые могут диагностировать заболевания на основе изображений.

Сегодня, когда компании внедряют программы искусственного интеллекта, они, скорее всего, используют машинное обучение — настолько часто, что эти термины часто используются взаимозаменяемо, а иногда и неоднозначно. Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования.

«Всего за последние пять или 10 лет машинное обучение стало критически важным, возможно, самым важным способом реализации большинства компонентов ИИ, — сказал профессор MIT Sloan Томас У.Мэлоун, директор-основатель Центра коллективного разума Массачусетского технологического института. «Именно поэтому некоторые люди используют термины ИИ и машинное обучение почти как синонимы… большинство современных достижений в области ИИ связано с машинным обучением».

В связи с растущим распространением машинного обучения каждый, кто занимается бизнесом, вероятно, столкнется с ним, и ему потребуются некоторые практические знания в этой области. Опрос Deloitte 2020 года показал, что 67% компаний используют машинное обучение, а 97% используют или планируют использовать его в следующем году.

От производства до розничной торговли, от банковского дела до пекарен, даже старые компании используют машинное обучение, чтобы открывать новые ценности или повышать эффективность. «Машинное обучение меняет или изменит каждую отрасль, и лидеры должны понимать основные принципы, потенциал и ограничения», — сказал профессор компьютерных наук Массачусетского технологического института Александр Мадри, директор Центра развертываемого машинного обучения Массачусетского технологического института.

Хотя не всем нужно знать технические детали, они должны понимать, что делает технология, что она может и чего не может делать, добавил Мадри.«Я не думаю, что кто-то может позволить себе не знать о том, что происходит».

Это включает в себя осознание социальных, социальных и этических последствий машинного обучения. «Важно задействовать и начать понимать эти инструменты, а затем подумать о том, как вы собираетесь их использовать. Мы должны использовать эти [инструменты] на благо всех», — сказала доктор Джоан ЛаРовер, магистр делового администрирования 16-го года, педиатр-кардиолог-реаниматолог и соучредитель некоммерческой организации The Virtue Foundation. «ИИ обладает огромным потенциалом для добрых дел, и нам нужно действительно держать это в поле зрения, пока мы думаем об этом.Как мы можем использовать это, чтобы делать мир лучше и добрее?»

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это подраздел искусственного интеллекта, который в широком смысле определяется как способность машины имитировать разумное поведение человека. Системы искусственного интеллекта используются для выполнения сложных задач таким же образом, как люди решают проблемы.

По словам Бориса Каца, главного научного сотрудника и главы группы InfoLab в CSAIL, целью ИИ является создание компьютерных моделей, демонстрирующих «разумное поведение», как у людей.Это означает, что машины могут распознавать визуальную сцену, понимать текст, написанный на естественном языке, или выполнять действия в физическом мире.

Машинное обучение — один из способов использования ИИ. В 1950-х годах пионер ИИ Артур Сэмюэл определил его как «область исследования, которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования».

Определение верно, по словам Майки Шульмана, преподавателя MIT Sloan и руководителя отдела машинного обучения в Kensho, которая специализируется на искусственном интеллекте для финансов и США.С. разведывательные сообщества. Он сравнил традиционный способ программирования компьютеров, или «программное обеспечение 1.0», с выпечкой, где рецепт требует точного количества ингредиентов и говорит пекарю смешивать в течение точного времени. Традиционное программирование также требует создания подробных инструкций для компьютера.

Но в некоторых случаях написание программы для машины требует много времени или невозможно, например, обучение компьютера распознаванию изображений разных людей.В то время как люди могут легко выполнить эту задачу, трудно сказать компьютеру, как это сделать. Машинное обучение использует подход, позволяющий компьютерам учиться программировать себя на основе опыта.

Машинное обучение начинается с данных — чисел, фотографий или текста, таких как банковские транзакции, изображения людей или даже хлебобулочные изделия, записи о ремонте, данные временных рядов с датчиков или отчеты о продажах. Данные собираются и подготавливаются для использования в качестве обучающих данных или информации, на которой будет обучаться модель машинного обучения.Чем больше данных, тем лучше программа.

Оттуда программисты выбирают модель машинного обучения для использования, предоставляют данные и позволяют компьютерной модели обучаться находить закономерности или делать прогнозы. Со временем программист-человек также может настроить модель, в том числе изменить ее параметры, чтобы добиться более точных результатов. (Веб-сайт ученого-исследователя Джанелл Шейн AI Weirdness представляет собой занимательный взгляд на то, как алгоритмы машинного обучения учатся и как они могут ошибаться — как это произошло, когда алгоритм попытался сгенерировать рецепты и создал шоколадно-куриный пирог с курицей.)

Некоторые данные удерживаются из обучающих данных для использования в качестве данных оценки, которые проверяют, насколько точна модель машинного обучения, когда ей показываются новые данные. В результате получается модель, которую можно использовать в будущем с различными наборами данных.

Успешные алгоритмы машинного обучения могут делать разные вещи, написал Мэлоун в недавнем исследовательском обзоре об искусственном интеллекте и будущем работы, который был написан в соавторстве с профессором Массачусетского технологического института и директором CSAIL Даниэлой Рус и Робертом Лаубахером, заместителем директора Центра коллективных исследований Массачусетского технологического института. Интеллект.

«Функция системы машинного обучения может быть описательной , что означает, что система использует данные для объяснения того, что произошло; прогнозирующий , что означает, что система использует данные для прогнозирования того, что произойдет; или предписывающий , что означает, что система будет использовать данные, чтобы делать предложения о том, какие действия следует предпринять», — написали исследователи.

Существует три подкатегории машинного обучения:

Контролируемые модели машинного обучения обучаются с помощью помеченных наборов данных, что позволяет моделям обучаться и становиться более точными с течением времени.Например, алгоритм будет обучаться на изображениях собак и других предметов, помеченных людьми, а машина будет учиться самостоятельно определять изображения собак. Машинное обучение с учителем является наиболее распространенным типом, используемым сегодня.

В неконтролируемом машинном обучении программа ищет закономерности в неразмеченных данных. Неконтролируемое машинное обучение может находить закономерности или тенденции, которые люди явно не ищут. Например, неконтролируемая программа машинного обучения может просматривать данные онлайн-продаж и определять различные типы клиентов, совершающих покупки.

Подкрепление Машинное обучение обучает машины методом проб и ошибок предпринимать наилучшие действия путем создания системы вознаграждений. Обучение с подкреплением может обучать модели играть в игры или обучать автономные транспортные средства вождению, сообщая машине, когда она приняла правильное решение, что помогает ей со временем узнать, какие действия она должна предпринять.

Икс Икс

Источник: Томас Мэлоун | Массачусетский технологический институт Слоан. См.: https://bit.ly/3gvRho2, рис. 2.

В обзоре «Работа будущего» Мэлоун отметил, что машинное обучение лучше всего подходит для ситуаций с большим количеством данных — тысячами или миллионами примеров, таких как записи предыдущих разговоров с клиентами, журналы датчиков с машин или транзакции банкоматов. Например, Google Translate стал возможен, потому что он «обучался» на огромном количестве информации в Интернете на разных языках.

В некоторых случаях машинное обучение может получить представление или автоматизировать принятие решений в тех случаях, когда люди не могут этого сделать, сказал Мадри.«Это может быть не только более эффективно и менее затратно, чтобы сделать это с помощью алгоритма, но иногда люди просто не в состоянии это сделать», — сказал он.

Поиск Google является примером того, что могут делать люди, но никогда не с таким масштабом и скоростью, с которой модели Google могут показывать потенциальные ответы каждый раз, когда человек вводит запрос, сказал Мэлоун. «Это не пример того, как компьютеры лишают людей работы. Это пример того, как компьютеры делают вещи, которые были бы экономически нецелесообразны, если бы их должны были делать люди.

Машинное обучение также связано с несколькими другими подобластями искусственного интеллекта:

Обработка естественного языка

Обработка естественного языка — это область машинного обучения, в которой машины учатся понимать естественный язык, как говорят и пишут люди, вместо данных и чисел, обычно используемых для программирования компьютеров. Это позволяет машинам распознавать язык, понимать его и реагировать на него, а также создавать новый текст и переводить его с одного языка на другой.Обработка естественного языка позволяет использовать знакомые технологии, такие как чат-боты и цифровые помощники, такие как Siri или Alexa.

Нейронные сети

Нейронные сети — это широко используемый особый класс алгоритмов машинного обучения. Искусственные нейронные сети моделируются на основе человеческого мозга, в котором тысячи или миллионы узлов обработки взаимосвязаны и организованы в слои.

В искусственной нейронной сети клетки или узлы соединены, причем каждая ячейка обрабатывает входные данные и производит выходные данные, которые отправляются другим нейронам.Помеченные данные перемещаются по узлам или ячейкам, причем каждая ячейка выполняет свою функцию. В нейронной сети, обученной определять, есть ли на картинке кошка или нет, разные узлы будут оценивать информацию и получать выходные данные, указывающие, есть ли на картинке кошка.

Глубокое обучение

Сети глубокого обучения — это многоуровневые нейронные сети. Многоуровневая сеть может обрабатывать большие объемы данных и определять «вес» каждой ссылки в сети — например, в системе распознавания изображений некоторые слои нейронной сети могут обнаруживать отдельные черты лица, такие как глаза, нос, или рот, в то время как другой слой сможет сказать, появляются ли эти черты таким образом, чтобы указывать на лицо.

Подобно нейронным сетям, глубокое обучение моделируется тем, как работает человеческий мозг, и используется во многих областях машинного обучения, таких как автономные транспортные средства, чат-боты и медицинская диагностика.

«Чем больше у вас слоев, тем больше у вас возможностей для качественного выполнения сложных задач», — сказал Мэлоун.

Глубокое обучение требует большой вычислительной мощности, что вызывает опасения по поводу его экономической и экологической устойчивости.

Как предприятия используют машинное обучение

Машинное обучение является основой бизнес-моделей некоторых компаний, например, в случае алгоритма предложений Netflix или поисковой системы Google.Другие компании активно занимаются машинным обучением, хотя это не является их основным бизнес-предложением.

67%

Согласно недавнему опросу, 67% компаний используют машинное обучение.

Другие все еще пытаются определить, как использовать машинное обучение с пользой. «На мой взгляд, одна из самых сложных проблем в машинном обучении — выяснить, какие проблемы я могу решить с помощью машинного обучения», — сказал Шульман. «Есть пробел в понимании.”

В статье 2018 года исследователи из Инициативы Массачусетского технологического института по цифровой экономике изложили рубрику из 21 вопроса, чтобы определить, подходит ли задача для машинного обучения. Исследователи обнаружили, что ни одна профессия не останется незатронутой машинным обучением, но, вероятно, ни одна профессия не будет полностью поглощена им. Исследователи обнаружили, что путь к успеху машинного обучения заключается в реорганизации рабочих мест в отдельные задачи, некоторые из которых могут быть выполнены с помощью машинного обучения, а другие требуют участия человека.

Компании уже используют машинное обучение несколькими способами, в том числе:

Алгоритмы рекомендаций. Механизмы рекомендаций, лежащие в основе предложений Netflix и YouTube, информация, отображаемая в вашей ленте Facebook, и рекомендации по продуктам основаны на машинном обучении. «[Алгоритмы] пытаются изучить наши предпочтения, — сказал Мадри. «Они хотят узнать, как в Твиттере, какие твиты мы хотим, чтобы они нам показывали, в Фейсбуке, какую рекламу показывать, какими постами или понравившимся контентом делиться с нами.

Анализ изображений и обнаружение объектов. Машинное обучение может анализировать изображения для получения различной информации, например научиться идентифицировать людей и отличать их друг от друга, хотя алгоритмы распознавания лиц противоречивы. Бизнес использует это по-разному. Шульман отметил, что хедж-фонды широко используют машинное обучение для анализа количества автомобилей на парковках, что помогает им узнавать, как работают компании, и делать хорошие ставки.

Обнаружение мошенничества . Машины могут анализировать закономерности, например, то, как кто-то обычно тратит или где он обычно делает покупки, для выявления потенциально мошеннических транзакций по кредитным картам, попыток входа в систему или спама по электронной почте.

Автоматические линии помощи или чат-боты. Многие компании внедряют онлайн-чат-ботов, в которых покупатели или клиенты не разговаривают с людьми, а вместо этого взаимодействуют с машиной. Эти алгоритмы используют машинное обучение и обработку естественного языка, при этом боты учатся на записях прошлых разговоров, чтобы придумывать соответствующие ответы.

Самоуправляемые автомобили. Большая часть технологий, лежащих в основе беспилотных автомобилей, основана на машинном обучении, в частности на глубоком обучении.

Медицинская визуализация и диагностика. Программы машинного обучения можно научить анализировать медицинские изображения или другую информацию и искать определенные маркеры болезни, например, инструмент, который может прогнозировать риск развития рака на основе маммограммы.

Прочитать отчет: Искусственный интеллект и будущее работы

Как работает машинное обучение: перспективы и вызовы

В то время как машинное обучение подпитывает технологии, которые могут помочь работникам или открыть новые возможности для бизнеса, есть несколько вещей, которые бизнес-лидеры должны знать о машинном обучении и его ограничениях.

Объяснимость

Одной из проблемных областей является то, что некоторые эксперты называют объяснимостью, или способностью четко понимать, что делают модели машинного обучения и как они принимают решения. «Понимание того, почему модель делает то, что она делает, на самом деле очень сложный вопрос, и вы всегда должны задавать себе этот вопрос», — сказал Мадри. «Вы никогда не должны относиться к этому как к черному ящику, который просто приходит как оракул… да, вы должны использовать его, но затем попытайтесь понять, какие эмпирические правила он придумал? А затем подтвердить их.

Связанные статьи

Это особенно важно, потому что системы могут быть обмануты и подорваны или просто не справляются с определенными задачами, даже те, которые люди могут легко выполнить. Например, корректировка метаданных в изображениях может сбить компьютеры с толку — после нескольких корректировок машина идентифицирует изображение собаки как страуса.

Мадри привел еще один пример, в котором алгоритм машинного обучения, исследующий рентгеновские снимки, оказался лучше врачей. Но оказалось, что алгоритм коррелирует результаты с машинами, которые сделали изображение, а не с самим изображением.Туберкулез чаще встречается в развивающихся странах, которые, как правило, имеют более старые машины. Программа машинного обучения выяснила, что если рентгеновский снимок был сделан на более старой машине, у пациента с большей вероятностью был туберкулез. Он выполнил задачу, но не так, как задумали или сочли бы полезным программисты.

Важность объяснения того, как работает модель — и ее точность — может варьироваться в зависимости от того, как она используется, сказал Шульман. По его словам, хотя большинство хорошо поставленных задач можно решить с помощью машинного обучения, люди должны прямо сейчас исходить из того, что модели работают примерно с 95% точностью человека.Программиста и зрителя может устроить, если алгоритм, рекомендующий фильмы, будет точен на 95%, но этого уровня точности будет недостаточно для беспилотного автомобиля или программы, предназначенной для поиска серьезных недостатков в механизмах.

Предвзятость и непреднамеренные результаты

Машины обучаются людьми, и человеческие предубеждения могут быть включены в алгоритмы — если предвзятая информация или данные, отражающие существующее неравенство, подаются в программу машинного обучения, программа научится воспроизводить ее и увековечивать формы дискриминации.Чат-боты, обученные тому, как люди общаются в Твиттере, могут, например, улавливать оскорбительные и расистские высказывания.

В некоторых случаях модели машинного обучения создают или усугубляют социальные проблемы. Например, Facebook использовала машинное обучение в качестве инструмента для показа пользователям рекламы и контента, которые заинтересуют и вовлекут их, что привело к созданию моделей, показывающих людям экстремальный контент, который приводит к поляризации и распространению теорий заговора, когда людям показывают подстрекательские, партийные , или неточный контент.

Способы борьбы с предвзятостью в машинном обучении, включая тщательную проверку данных обучения и оказание организационной поддержки этическим усилиям в области искусственного интеллекта, например обеспечение того, чтобы ваша организация использовала ИИ, ориентированный на человека, практику получения информации от людей с разным опытом, опытом и образом жизни. при проектировании систем ИИ. Инициативы, работающие над этой проблемой, включают Алгоритмическую лигу справедливости и проект The Moral Machine.

Использование машинного обучения

Шульман сказал, что руководители, как правило, не понимают, где машинное обучение действительно может повысить ценность их компании.То, что является бесполезным для одной компании, является ключевым для другой, и компаниям следует избегать тенденций и находить варианты использования в бизнесе, которые работают для них.

Машинное обучение меняет или изменит каждую отрасль, и руководителям необходимо понимать основные принципы, потенциал и ограничения.
Александр Мадри Профессор компьютерных наук Массачусетского технологического института

То, как работает машинное обучение для Amazon, вероятно, не будет применяться в автомобильной компании, сказал Шульман, — хотя Amazon добилась успеха с голосовыми помощниками и динамиками с голосовым управлением, это не означает, что автомобильные компании должны уделять первоочередное внимание добавлению динамиков в автомобили.По его словам, более вероятно, что автомобильная компания найдет способ использовать машинное обучение на заводе, что сэкономит или принесет много денег.

«Область развивается так быстро, и это здорово, но руководителям сложно принимать решения и решать, сколько ресурсов вкладывать в нее», — сказал Шульман.

Также лучше не смотреть на машинное обучение как на решение проблемы, сказал Шульман. Некоторые компании могут в конечном итоге попытаться использовать машинное обучение в бизнесе.Вместо того чтобы сосредотачиваться на технологиях, предприятия должны начать с сосредоточения внимания на бизнес-проблеме или потребностях клиентов, которые можно удовлетворить с помощью машинного обучения.

Базовое понимание машинного обучения важно, сказал ЛаРовер, но правильное использование машинного обучения в конечном итоге зависит от совместной работы людей с разным опытом. «Я не специалист по данным. Я не занимаюсь фактической инженерией данных — сбором, обработкой и обработкой данных для запуска приложений машинного обучения, — но я понимаю это достаточно хорошо, чтобы иметь возможность работать с этими командами, чтобы получить ответы, которые нам нужны, и оказать влияние. нам нужно, — сказала она.«На самом деле нужно работать в команде».

Узнать больше:

Запишитесь на курс «Машинное обучение в бизнесе».

Посмотрите введение в машинное обучение через MIT OpenCourseWare.

Узнайте, как пионер ИИ считает, что компании могут использовать машинное обучение для трансформации.

Посмотрите дискуссию с двумя экспертами по искусственному интеллекту об успехах и ограничениях машинного обучения.

Ознакомьтесь с семью этапами машинного обучения.

Читать дальше: 7 уроков для успешных проектов машинного обучения

Групповая работа в классе: Типы малых групп | Center for Teaching Excellence

Один из способов изменить темп занятий в классе — это выполнить задание в небольшой группе.Но какой тип малой группы следует использовать? Это зависит от размера вашего класса, времени, которое у вас есть, физических особенностей класса и характера группового задания. Вот несколько вариантов, которые вы можете попробовать. Обратитесь к совету Центра педагогического мастерства «Групповая работа в классе: задания в малых группах» для получения идей для заданий.

Живые группы

  • Размер класса : любой
  • Временные рамки : 3-10 минут
  • Настройка: без ограничений
  • Цель : генерировать идеи/ответы, повторно стимулировать интерес учащихся, оценивать понимание учащихся

Описание : В этих группах учащиеся участвуют в коротких неформальных дискуссиях, часто в ответ на конкретное начало предложения или вопрос.В переходный момент в классе попросите учеников обратиться к 1-3 соседям, чтобы обсудить любые трудности в понимании, ответить на подготовленный вопрос, дать определение или привести примеры ключевых понятий или порассуждать о том, что произойдет дальше в классе. Лучшие обсуждения — это те, в которых студенты выносят суждения об относительных достоинствах, актуальности или полезности того или иного аспекта лекции (Brookfield & Preskill, 1999). Примеры вопросов включают: «Какое самое спорное утверждение вы слышали на сегодняшней лекции?» или «Какое самое неподтвержденное утверждение вы услышали сегодня на лекции?» Снова соберитесь всем классом и проведите общую дискуссию, в ходе которой учащиеся поделятся идеями или вопросами, возникшими в их подгруппах.

Комментарии: Этот метод очень гибкий: его легко реализовать в классе любого размера и в большинстве аудиторий, даже в самом формально организованном лекционном зале. Подумайте, как вернуть внимание большой группы: выключение и включение света — один из простых, но эффективных способов.

Подумай-пари-поделись

  • Размер класса : любой
  • Срок: 5-10 минут
  • Настройка: без ограничений
  • Цель : генерировать идеи, повышать уверенность учащихся в своих ответах, поощрять широкое участие в пленарном заседании

Описание: Эта стратегия состоит из трех шагов.Во-первых, учащиеся индивидуально обдумывают конкретный вопрос или сценарий. Затем они объединяются в пары, чтобы обсудить и сравнить свои идеи. Наконец, им предоставляется возможность поделиться своими идеями в ходе обсуждения в большом классе.

Комментарии: Обмен мыслями заставляет всех учащихся попытаться дать первоначальный ответ на вопрос, который они затем могут уточнить и расширить по мере совместной работы. Это также дает им возможность проверить свои идеи в небольшой группе, прежде чем рассказать о них большой группе, что может помочь застенчивым учащимся чувствовать себя более уверенно при участии.

Круг голосов

  • Размер класса : любой
  • Временные рамки: 10-20 минут
  • Комплектация: желательно передвижные стулья
  • Цель: генерировать идеи, развивать навыки слушания, вовлекать всех учащихся, выравнивать среду обучения

Описание: В этом методе студенты по очереди говорят. Учащиеся образуют круги по четыре-пять человек. Дайте учащимся тему и дайте им несколько минут, чтобы обдумать ее.Затем начинается обсуждение, и у каждого учащегося есть до трех минут (или выбрать другую продолжительность) непрерывного времени для выступления. В это время никому больше не разрешается ничего говорить. После того, как все выступят один раз, откройте слово внутри подгруппы для общего обсуждения. Укажите, что учащиеся должны основываться только на том, что сказал кто-то другой, а не на своих собственных идеях; также в этот момент им не следует предлагать новые идеи (Brookfield & Preskill, 1999).

Комментарии: Некоторые застенчивые ученики могут чувствовать себя неловко, когда им приходится говорить.Уменьшите их страх, сделав тему конкретной и актуальной или предоставив каждому человеку подходящую цитату для разговора. Разновидность этого метода, которая побуждает студентов более внимательно слушать друг друга, включает в себя требование, чтобы каждый человек начал с перефразирования комментариев предыдущего студента или с демонстрации того, как его или ее замечания связаны с комментариями предыдущего студента. Для этого варианта учащимся потребуется меньше времени на подготовку до начала «круга», но им может потребоваться больше времени между выступающими.

Вращающиеся трио

  • Размер класса: 15-30
  • Временные рамки: 10 или более минут
  • Обстановка: достаточно места, удобные передвижные сиденья (они могут стоять) Цель: познакомить учащихся со своими сверстниками, генерировать идеи

Описание: Эта стратегия предполагает, что учащиеся обсуждают проблемы со многими своими одноклассниками по очереди. Заранее подготовьте вопросы для обсуждения. В классе учащиеся образуют трио, группы располагаются в форме большого круга или квадрата.Задайте учащимся вопрос и предложите каждому по очереди ответить на него. По прошествии подходящего периода времени попросите трио присвоить 0, 1 или 2 каждому из его участников. Затем направьте №1 на вращение одного трио по часовой стрелке, №2 на два трио по часовой стрелке, а №0 на то же место; результатом будут совершенно новые трио. Теперь представьте новый, немного более сложный вопрос. Чередуйте тройки и вводите новые вопросы столько раз, сколько хотите (Silberman, 1996).

Комментарии : Этот тип группы может состоять из пар или четверок и подходит для большинства предметов, включая вычислительные вопросы.Однако это было бы трудно реализовать в большом классе.

Снежные группы/пирамиды

  • Размер класса: 12-50
  • Временные рамки: 15-20 минут, в зависимости от того, сколько раз группы «снежок»
  • Настройка: требуется подвижное сиденье
  • Цель: генерировать проверенные идеи, сужать тему, развивать навыки принятия решений

D описание: Этот метод предполагает прогрессивное дублирование: учащиеся сначала работают в одиночку, затем в парах, затем вчетвером и так далее.В большинстве случаев после работы вчетвером студенты собираются на пленарное заседание, на котором обобщаются их выводы или решения. Обеспечьте последовательность все более сложных заданий, чтобы учащимся не надоело повторяющееся обсуждение на нескольких этапах. Например, попросите учащихся записать несколько вопросов, относящихся к теме урока. В парах учащиеся пытаются ответить на вопросы друг друга. Пары объединяются в четверки и определяют, в зависимости от темы, вопросы, оставшиеся без ответа, области разногласий или соответствующие принципы, основанные на их предыдущих обсуждениях.Вернувшись в группу большого класса, один представитель от каждой группы сообщает о выводах группы (Habeshaw et al, 1984; Jaques, 2000).

Комментарии: Этот метод требует времени для развертывания, поэтому его следует использовать только тогда, когда обсуждаемые концепции требуют времени. Кроме того, в зависимости от количества отведенного времени, студенты могут чувствовать, что некоторые нюансы их обсуждений теряются.

Электролобзик

  • Размер класса: 10-50
  • Временные рамки: 20 или более минут
  • Установка: требуется подвижное сиденье, желательно много места
  • Цель : углубленное изучение концепций, развитие командной работы, обучение студентов

Описание: Эта стратегия предполагает, что учащиеся становятся «экспертами» в одном аспекте темы, а затем делятся своим опытом с другими.Разделите тему на несколько составных частей («кусочки-головоломки»). Сформируйте подгруппы по 3-5 человек и назначьте каждой подгруппе отдельный «кусок» темы (или, если класс большой, назначьте две или более подгруппы на каждую подтему). Задача каждой группы состоит в том, чтобы развить экспертные знания по своей конкретной подтеме путем мозгового штурма, разработки идей и, если позволяет время, исследования. Как только учащиеся станут экспертами в определенной подтеме, перетасуйте группы так, чтобы члены каждой новой группы имели разные области знаний.Затем учащиеся по очереди делятся своим опытом с другими членами группы, тем самым создавая завершенную «головоломку» со знаниями по основной теме (см. Silberman, 1996). Удобный способ распределить разные области знаний — раздать раздаточные материалы разного цвета. На первом этапе групповой работы группы формируются из учащихся одного цвета раздаточного материала; для второго этапа каждый член вновь сформированной группы должен иметь раздаточный материал разного цвета.

Комментарии: Пазл помогает избежать утомительных пленарных заседаний, так как большая часть информации распределяется в небольших группах.Этот метод можно расширить, если учащиеся сначала приобретут знания по своим подтемам посредством независимых исследований вне класса. Затем, когда они встречаются с теми, у кого есть такая же подтема, они могут уточнить и расширить свой опыт, прежде чем переходить в новую группу. Одним из потенциальных недостатков является то, что учащиеся слышат мнение только одной группы по определенной теме и не получают такой пользы от понимания всего класса; Чтобы решить эту проблему, вы можете собрать письменный отчет о работе каждой группы и создать мастер-документ — действительно полную головоломку — по теме.

Аквариум

  • C Размер девочки: 10-50
  • Временные рамки: 15 или более минут
  • Комплектация: подвижное сиденье и желательно много места; при необходимости внутренняя группа должна стоять/сидеть перед лекционным залом, а внешняя группа сидеть на обычных местах в лекционном зале
  • Цель : наблюдение за групповым взаимодействием, предоставление реальных иллюстраций концепций, предоставление возможности для анализа

Описание: В этом методе одна группа наблюдает за другой группой.Первая группа образует круг и либо обсуждает проблему или тему, либо разыгрывает ролевую игру, либо разыгрывает короткую драму. Вторая группа образует круг вокруг внутренней группы. В зависимости от задачи внутренней группы и контекста вашего курса внешняя группа может искать темы, закономерности, обоснованность аргументов и т. д. в обсуждении внутренней группы, анализировать функционирование внутренней группы как группы или просто наблюдать и комментировать. на ролевой игре. Подведите итоги с обеими группами в конце на пленарном заседании, чтобы зафиксировать их опыт.См. Jaques (2000) для нескольких вариантов этой техники.

Комментарии: Имейте в виду, что членам внешней группы может стать скучно, если их задача недостаточно сложна. Вы можете попросить группы поменяться местами и ролями, чтобы помочь с этим. Также обратите внимание, что внутренняя группа может чувствовать себя подавленной наблюдателями; смягчите эту озабоченность, пригласив добровольцев для участия во внутреннем круге или указав, что у каждого учащегося будет возможность быть членами как внутренней, так и внешней группы.Хотя этот метод проще всего реализовать в небольших классах, вы также можете расширить его, чтобы одновременно возникало несколько «аквариумов».

Учебные команды

  • Размер класса : любой
  • Период времени : любой
  • Настройка: без ограничений
  • Цель: укреплять отношения между учащимися, повышать уверенность в участии

Описание: В этом типе групп студенты делятся на группы в начале семестра.Если вы хотите включить в свой класс обсуждение в малых группах или командную работу, вы направляете учащихся в эти группы длительного обучения. Хорошо работают группы по четыре человека, потому что каждую четверку можно разделить на пары в зависимости от деятельности.

Комментарии: Учащиеся знакомятся с небольшим числом своих одноклассников в течение семестра и могут приходить, чтобы увидеть своих товарищей по команде в качестве партнеров по учебе даже вне классной комнаты. Использование учебных групп избавляет от необходимости организовывать учащихся в группы каждый раз, когда вы хотите использовать групповую работу.Однако, поскольку учащиеся будут работать друг с другом в течение длительного периода времени, будьте очень осторожны при распределении их по группам. Попросите учащихся представить карточки с данными о себе в начале семестра, возможно, даже заполнив краткую личностную инвентаризацию. Вы можете также попросить их назвать имена двух-трех одноклассников, с которыми они хотели бы и не хотели бы работать.

Ссылки

  • Брукфилд, С.Д., и Прескилл, С. (1999). Дискуссия как способ обучения: инструменты и методы для демократичных классов .Сан-Франциско: Издательство Джосси-Басс.
  • Хабешоу, С., Хабешоу, Т., и Гиббс, Г. (1984). 53 интересных занятия на семинарах и учебных пособиях. Бристоль: ООО «Технические и образовательные услуги»
  • Жак, Д. (2000). Обучение в группах: Пособие по улучшению групповой работы, 3-е изд. Лондон: Коган Пейдж.
  • Джонсон, Д. В., Джонсон, Р. Т., и Смит, К. А. (1991). Совместное обучение: повышение учебной продуктивности преподавателей колледжей. ASHE-ERIC Отчет о высшем образовании №4. Вашингтон, округ Колумбия: Школа образования и человеческого развития Университета Джорджа Вашингтона.
  • Гонка, П. (2000). 500 советов по групповому обучению. Лондон: Коган Пейдж.
  • Зильберман, М. (1996). Активное обучение: 101 стратегия преподавания любого предмета. Бостон: Аллин и Бэкон.
  • Славин, Р. Э. (1995). Совместное обучение: теория, исследования и практика, 2-е изд. Бостон: Аллин и Бэкон.

Эта лицензия Creative Commons позволяет другим микшировать, настраивать и использовать нашу работу в некоммерческих целях при условии, что они ссылаются на нас и указывают, были ли внесены изменения.Используйте следующий формат цитирования:  Групповая работа в классе: типы малых групп. Центр педагогического мастерства Университета Ватерлоо .

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.