ЭВРИКА. Европейское агенство по координации научных исследований (“EURICA” — European Research Coordination Agency) — совместная программа западноевропейских стран в области научных исследований и опытно-конструкторских разработок.
Россия выходит из европейской научно-технической программы "Эврика"
Эврика, или Кто это придумал? Юные читатели Липецкой областной детской библиотеки смогут приобщиться к этому празднику и принять участие в виртуальном дне информации «Эврика, или Кто это придумал? Маленькие почемучки посмотрят познавательный видеоролик «Нам есть чем гордиться» и узнают, что Нобелевская премия — это достояние шведского учёного, изобретателя и предпринимателя Альфреда Нобеля 1833—1896 гг.
Предложение поступило от Минпромторга и согласовано с Минфином и Минюстом.
Среди направлений работы научных программ «Эврики» — инновации в IT, телекоме, энергетике, медицине и биотехнологиях, транспортных технологиях, робототехнике, лазерной технике, экологии. По данным из открытых источников, по состоянию на 2009 год Россию в программе представляли 98 организаций. Реализация программы «Эврика» была начата в 1985 году — ее целью стала ликвидация отставания западноевропейских стран от США и Японии в научно-технической сфере.
Россия присоединилась к проекту в 1993 году, чтобы способствовать продвижению отечественных научно-технических разработок на рынки высоких технологий стран ЕС.
Это не ошибка! Именно Аврика, а не Эврика! Спросите вы. Имеется ввиду идея, решение сложной задачи! Ну, с Эврикой все понятно. Как вместо Э появилась А? Может это банальная ошибка? Ну подумаешь, на английском написали слова Эврика как Аvrika, а не Еvrika.
При этом стоит помнить, что эвристика — молодая наука, поэтому не все понятия и правила в ней четко сформированные. В первую очередь это касается определения эвристического метода. Мы не будем глубоко вдаваться в общенаучную терминологию, а рассмотрим лишь те методы, которые пригодятся многим людям в первую очередь менеджерам, управленцам, всем, чья деятельность связана с творчеством, принятием решений в практической сфере. Мозговой штурм — метод решения задачи путем внедрения процедуры группового креативного мышления. Разработан и описан психологом из США А.
Он вывел правило, что в любой компании есть люди, которые лучше генерируют идеи, но не склонны к анализу, и наоборот — есть люди, которые лучше детально осмысливают предложенное решение, но не в состоянии выработать его самостоятельно. На этом наблюдении и зиждется метод мозгового штурма — для решения поставленной задачи придумывается огромное количество возможных вариантов, без отбора хороших и плохих. Позже, на основе критического подхода, разработанные решения тщательно анализируются и оцениваются, после чего наиболее оригинальные и жизнеспособные воплощаются жизнь. Схематически работу метода можно описать так: отбор участников — постановка проблемы — штурм выработка решения — анализ полученного материала. Казалось бы, что может быть проще, но именно эта простота является и плюсом, и минусом данного метода.
Помимо призыва быть оригинальным и выйти за рамки привычного образа мышления, точных методологических указаний в практике мозгового штурма нет. Метод синектики родился из исследований практического применения метода мозгового штурма. Его автор, Дж. Гордон, профессор Гарвардского и Калифорнийского университетов, немного по-другому подошел к процессу отбора участников группы для решения проблемы и их работы. Суть метода в том, что члены группы синекторы проходят тщательный процесс отбора: 1 этап — оценка знаний, потенциала, опыта, 2 — потенциал творчества эмоциональный фон, система ценностей , 3 — коммуникативные способности.
После того как группа сформирована, она начинает работу также в видоизмененном ключе если сравнивать с предыдущим методом. Применение метода синектики подразумевает высказывание не идей в их завершенном виде, а разработку варианта сообща на основе знаний, эмоциональных ощущений, представлений каждого участника, которые становятся пищей для коллективного мышления. Преимущества данного метода состоят в том, что в таких условиях наиболее часто рождаются самые оригинальные решения. Из негативных сторон — падение продуктивности через небольшой период времени, когда группа входит в зону комфорта, а синекторы привыкают друг к другу. Метод многомерных матриц метод «морфологического ящика».
В качестве инструмента для повышения эффективности производства впервые был применен в Германии в 1907 г. Но детальный анализ был проведен в 1942 г. Идея метода в том, что новое — это либо другая комбинация известных составляющих старого, либо комбинация известного с пока еще неизвестным. В основе исследования или изобретения — не метод проб и ошибок, а комплексный анализ связей, которые можно просчитать с помощью матричного анализа проблематики. Несомненным преимуществом такого подхода является возможность открытия нового, оригинального решения.
Но метод не лишен и недостатков: чем более трудоемкая задача — тем больше вариантов ее решения может быть в матрице, что осложняет поиск оптимального варианта. Метод инверсии — эвристический метод, предполагающий поиск решения в новых, неожиданных, противоположных направлениях. В основу метода положена диалектика Гегеля, когда любой предмет или явление познаются через применение противоположных процедур творческого мышления: анализа и синтеза, логического и интуитивного, статики и динамики. Использование этого метода требует довольно развитых специальных навыков, базисных знаний и опыта, но при всем этом дает возможность найти самые неожиданные и оригинальные решения для поставленных задач.
Эвристика: история и современность
- Кто впервые сказал Эврику и почему?
- Значение эврика (что это такое, понятие и определение)
- Эврика! Новости науки: 27 апреля 2024
- Новости образования
В центре «Эврика» будут читать лекции и проводить мастер-классы (ВИДЕО)
Восклицание, выражающее радость, удовлетворение по поводу пришедшей в голову удачной мысли, какого-н. Возглас, выражающий удовлетворение, радость при найденном решении, при возникновении удачной мысли и … ЭВРИКА в Новом словаре русского языка Ефремовой: межд. Возглас, выражающий удовлетворение, радость при найденном решении, при возникновении удачной мысли и … ЭВРИКА в Большом современном толковом словаре русского языка: межд.
Те студенты, которые выполняли необязательную деятельность во время перерыва, выполняли повторные задания на 41 процент лучше. В отличие от них остальные студенты не показали улучшений. Известно, что глубокий сон способствует творческому прозрению, но то, что мечтательность может сделать то же самое, является удивительным открытием. Стоит заметить, что "мечтательные" участники выполняли задания, с которыми они сталкивались впервые, не лучше чем те, кто был в других группах. Это говорит о том, что блуждание ума помогает только с задачами, над которыми мы уже мысленно работали. Почему же мы склонны иногда утрачивать связь с реальностью, и позволять нашему уму блуждать?
Реализация программы «Эврика» была начата в 1985 году — ее целью стала ликвидация отставания западноевропейских стран от США и Японии в научно-технической сфере. Россия присоединилась к проекту в 1993 году, чтобы способствовать продвижению отечественных научно-технических разработок на рынки высоких технологий стран ЕС. С начала специальной военной операции Россия в добровольном или принудительном порядке вышла из десятков медицинских и научных объединений. В марте 2022 года Международная ассоциация медицинского образования АМЕЕ разорвала отношения с Россией и Белоруссией и закрыла представительство в Москве. Также в марте было приостановлено коллективное членство Российского кардиологического общества в Европейском обществе кардиологов, Российское психологическое общество исключили из Европейской федерации психологических ассоциаций, а Европейская ассоциация по изучению печени опубликовала обращение к научным обществам и институтам Европы с призывом прекратить сотрудничество с российскими институтами.
Эквивалентность особенно важна при сравнении товаров и их обмене друг на друга. С этой целью применяются товарные эквиваленты, то есть товары, равноценные другим, используются как эталоны сравнения ценности. Всеобщим товарным эквивалентом, с которым сравниваются все товары, являются деньги. Экистика — прикладная наука, занимающаяся обоснованием использования конкретной территории путем размещения производственных предприятий, коммуникаций и мест расселения с учетом местных географических, экономических, архитектурно-строительных, инженерно-технических факторов и условий. Термин «экистика» можно считать синонимом районов планировки.
Почему “аврика” а не “эврика”!
Возглас, выражающий удовлетворение, радость при найденном решении, при возникновении удачной мысли и … ЭВРИКА в Большом современном толковом словаре русского языка: межд. Восклицание в знач. Иона Паффхаузен род.
В постановлении из трех пунктов ничего не говорится о мотивах выхода из программы и не раскрывается существо нашего участия в ней. Поэтому напомним: проект "Эврика" родовое название - EUREKA, European Research Coordination Agency возник в середине 80-х годов прошлого века как совместная программа европейских стран в области научных исследований и опытно-конструкторских разработок. И как одноименное агентство для координации таких исследований. Изначально целью было стремление преодолеть отрыв США и Японии от западноевропейских стран в научно-технической сфере. В числе последних Украина - 2006, Болгария - 2010, Черногория - 2012.
У четвертой группы студентов вообще не было перерыва. Затем всем участникам дали еще четыре задания на необычное применение предметов, включая два задания, которые они завершили перед этим. Те студенты, которые выполняли необязательную деятельность во время перерыва, выполняли повторные задания на 41 процент лучше. В отличие от них остальные студенты не показали улучшений. Известно, что глубокий сон способствует творческому прозрению, но то, что мечтательность может сделать то же самое, является удивительным открытием. Стоит заметить, что "мечтательные" участники выполняли задания, с которыми они сталкивались впервые, не лучше чем те, кто был в других группах.
Как скоро настанет пора такой «кибернетизации научного творчества»? Академик Глушков уверен, что очень скоро. Сразу же после «кибернетической десятилетки» в экономике, с которой, по его мнению, надо начинать массовое внедрение кибернетики в нашем народном хозяйстве.
На помощь ученым придут электронные ньютоны, умеющие «думать» не только очень быстро и логически стройно, но и пусть несколько приблизительно, с некоторой долей вероятности, зато с помощью так называемых «скачков ума», внезапных откровений, интуитивных догадок, и составляющих суть творческого мышления. Рациональная в своей основе, наука движется вперед не за счет только простого рассуждения, а главным образом благодаря способности ума освобождаться от оков железной логики — мыслить широко, остроумно, порой парадоксально, забегать далеко вперед, воображать иногда то, что еще не получило подтверждения фактами. Мысль человека всегда основана на чувствах, она всегда эмоциональна, хотя эта сторона деятельности ума не бросается в глаза и потому гораздо меньше изучена.
Тем более это относится к мыслительной работе ученых и вообще творческих людей. Кто-то остроумно сказал, что эмоции — «закулисный дирижер» творчества. И дирижер этот играет не второстепенную, а главную роль в поисках нового.
Когда эмоциями снабдят машины, они смогут «думать» еще более творчески. Не обязательно им впадать в экстаз, вдохновенно «щелкать цифрами». Не знаю, доведется ли им переживать минуты вдохновения, творческого подъема, но без воображения и интуиции их электронных моделей, разумеется им не стать подлинными ньютонами.
Тем более что им придется работать на науку XX столетия — науку «безумных идей» и фантастических открытий. Весь XIX век да и начало нашего ушли в значительной степени на собирание фактов — подготовку фундамента колоссального рывка вперед, который знаменовался такими невероятными, с точки зрения здравого смысла, открытиями, как теория относительности или антимир. Сами физики назвали эти теории «безумными» в хорошем смысле.
И несмотря на уже обнаруженные парадоксы, по признанию многих ученых, современная наука нуждается в новых «сумасшедших» теориях. Этого не смогут сделать трезво рассуждающие умы. XX веку нужны ученые-фантазеры, ученые-мечтатели, люди гибкой и смелой мысли, способные оторваться от канонов старых теорий, вырваться за пределы прежнего знания.
И если вы — будущие ученые, инженеры, художники — хотите стать участниками великих деяний своего времени, учитесь думать широко, эмоционально, творчески. Помните: у вас есть теперь конкурент и ваш ученый друг — машина. Как не дать себя обогнать электронным ньютонам?
Видимо, прежде всего иначе учиться и учить, что, пожалуй, даже важнее. Когда у нас появятся автоматические библиографы, переводчики, справочники, не будет необходимости разыскивать немыслимое количество фактов и загружать ими свою память. Нам надо сосредоточить внимание на другом — изучать не летопись науки, а ее принципы, суть составляющих ее открытий, чтобы на примере физики или химии познакомиться с методами познания и затем овладевать новыми, более совершенными способами обобщения и анализа, разнообразными приемами мышления.
А для этого еще со школьной скамьи не просто набираться знаний, но и учиться думать. Собственно, первому мы школьников учим, а вот второму — умению думать — предоставляем учиться самим. Кто поспособней, интуитивно доходит до правильной технологии мышления.
Менее способные ученики нередко уходят из школы, унося багаж пассивных знаний, а умения активно пользоваться ими так и не приобретают. Как же научить школьников сложному искусству мышления? Ввести в число школьных предметов логику, представляющую собой как раз описание технологии мышления?
Но во многих школах преподают логику, а существо дела не меняется. Ученики выучивают, какие формы выражения мыслей правильные, какие неверные, но лучше мыслить от этого не начинают. Не хватает опять того же — умения пользоваться приобретенными навыками.
Выходит, надо не просто знакомить школьников с описанием разных форм мышления, а вырабатывать у них способность думать: «делать» рассуждение, строить умозаключение и т. Или, как сказали бы кибернетики, выявить алгоритмы умственной работы и обучить им школьников. Такие опыты обучения науке думания на основе выводов эвристики ставятся.
Прежде всего попробовали разложить мысленно процесс решения геометрических задач на отдельные операции — один из очень эффективных алгоритмов, как мы знаем, — и обучать им школьников восьмых классов. Результаты оказались очень хорошими. Школьники, изучавшие геометрию в течение двух с половиной лет и так и не научившиеся решать задачи, после непродолжительного обучения специальным алгоритмам вдруг проявили способности к математике.
Теперь они запросто решали большинство задач, которые до этого представляли для них камень преткновения. А тот, кто и раньше хорошо справлялся с этими задачами, применяя вновь разработанные правила, стал соображать еще лучше. Этот первый опыт обучения умению думать был проведен несколько лет назад.
Его успешные результаты натолкнули на мысль: а не помогут ли аналогичные алгоритмы овладеть и правильным правописанием, что составляет обычно наибольшую трудность. При ближайшем рассмотрении выяснилось, что и тут дело сводится к определенным правилам решения «грамматических задач» — описания действий, которые надо совершить, чтобы определить, например, простое предложение или сложное. Такой алгоритм состоит всего из трех частей.
Прежде всего надо проверить: есть ли в предложении подлежащее. Если да, необходимо определить, нет ли «лишних» сказуемых, не относящихся к этому подлежащему. Значит, предложение сложное и запятую ставить придется, как, скажем, во фразе: «Поезд ушел, и его огни скоро исчезли».
Тогда предложение простое, и разделять его знаками препинания не нужно. Ведь не поставите же вы запятую в выражении: «Взошла луна и бледным сиянием своим осветила море». Другое дело, если первый контрольный вопрос дал отрицательный ответ: подлежащих в предложении не оказалось.
Тогда надо проверить его по дополнительным признакам. Посмотреть, не выражены ли все сказуемые глаголами в третьем лице множественного числа. Предположим, это не подтвердилось.
К примеру, фраза выглядела так: «Темнело, и начинало холодать». Вывод: предложение сложное, запятая нужна. А если сказуемое стоит в третьем лице множественного числа, скажем: «В саду нашли зарытый клад старинных монет и передали его в музей»?
Тут придется установить, производят действие в обоих случаях одни и те же лица или нет. В нашем примере клад нашли люди, которые передали его в музей. Значит, предложение простое.
А вот в предложении: «Приемник отнесли в мастерскую, и быстро починили» — запятую придется поставить. Ведь отнесли его владельцы, а починили мастера. Вот и весь набор правил.
Вспомните: вы не учили их в школе. Это не сокращенный вариант очередной главы из учебника русского языка, а как бы план размышления на одну из грамматических тем, алгоритм правописания. Попробуйте применить его на практике, и, если вы даже не корректор по профессии, то убедитесь в определенных выгодах такого упрощенно-скоростного метода нацеленного размышления.
По аналогичному плану может работать и кибернетическая машина. Исследователи, подготавливавшие программу для машин-переводчиков, как известно, столкнулись с тем, что существующие грамматические правила с трудом воспринимались машиной. Пришлось разрабатывать специальный машинный вариант их.
Это и был, по существу, алгоритм обучения машины русскому языку. Машинный и человеческий алгоритмы, разумеется, неодинаковы. Ведь мозг совершеннее машины, и то, что школьнику ясно с полуслова, машине надо тщательно «разжевать».
Но в принципе речь идет об одном и том же — о создании правил, так сказать, «грамматического мышления». Когда эти алгоритмы применили на практике, грамотность школьников резко повысилась. Они делали теперь в пять-семь раз меньше ошибок по сравнению с контрольной, кибернетически не обученной группой.
Но иногда и среди первых попадались «неисправимые» двоечники. Что же мешало этим ученикам писать грамотно? Ведь они владели секретом правильного мышления.
Оказалось, мало составить надежный алгоритм того или иного предмета. Надо разработать алгоритм самого обучения и строго придерживаться его. Иными словами, не просто передавать знания, а активно управлять процессом обучения.
В самом деле, сейчас ученик для преподавателя что-то вроде «черного ящика», с которым так любят сравнивать инженеры мозг человека. Учитель знает, что «ввел» какие-то сведения в голову ученика. А как они усвоены, что осталось в его памяти, что проскочило мимо сознания — неизвестно.
Виден только результат: ученик стал решать задачи лучше, писать грамотнее или так и не научился ни тому, ни другому. Но почему, что, грубо говоря, «не сработало» в его голове? Об этом можно только догадываться.
Ведь все происходящее в сознании школьника во время урока, фигурально выражаясь, закрыто от преподавателя «непроницаемым футляром», подобно тому как скрывает «черный ящик» — черепная коробка — физиологические процессы в мозгу. И все-таки многими физиологическими процессами научились управлять извне. Почему бы не попробовать управлять и психологическими процессами во время обучения?
Конечно, это гораздо сложнее, но в принципе ничего невозможного тут нет. Мозг человека, разумеется, самопрограммирующееся устройство. Только надо ли предоставлять ему «становиться на ноги» самостоятельно?
Не лучше ли вмешаться в самообучение мозга и направить его психологический рост и развитие. А ведь обучение — частный случай управления, изучаемого кибернетикой. Что необходимо для успешного управления?
Хорошая обратная связь. Между тем именно ее и нет в современном процессе обучения. Учитель может детально объяснить задание, а ученик будет «считать ворон» и ничего не усвоит.
И тогда усилия преподавателя пропадают зря. Другое дело, если бы в любое мгновение он получал «обратные» сведения об усвоенных знаниях. Но мыслимо ли это?
Вычисления показывают: за двадцать минут урока учитель должен получить по крайней мере сто пятьдесят подтверждений, что ученик слушает и понимает его объяснения. А ведь в классе не один школьник — их человек двадцать или тридцать. Разве успеешь принять ответы от каждого?
Так родилась мысль — поручить роль контролера обучения кибернетической машине. Пусть к ней ежесекундно стекаются сообщения от каждого школьника. Она же будет определять качество ответов и давать новые задания.
Представьте класс, в котором никто не отвечает урок вслух. Каждый школьник работает за персональным пультом: нажимает кнопку ответов, читает вспыхивающие на экране новые вопросы, опять выполняет задание. Чуть зазевался или отвлекся, «счетчик активности» ставит минус.
Такое управляющее обучающее устройство заставит ученика все время быть внимательным, оно позволит учитывать индивидуальные способности школьников и даст возможность каждому работать в наиболее выгодном для усвоения знаний темпе. А главное — предупредить от выработки неправильных навыков, неверных логических построений, поможет быстрее овладеть приемами активного мышления. Ведь машина будет вмешиваться в сам ход обучения, давая сигнал ошибки в момент ее совершения.
В какой-то мере такие машины можно назвать «диагностическими». Только они будут ставить диагноз не болезни, а находить ошибки в умении думать и исправлять их. Запомнив все неправильные логические действия ученика, машина выдаст учителю подробный диагноз мыслительных процессов каждого школьника.
Одной небольшой кибернетической машины хватит для управления обучением целого класса. И никто не будет «стоять в очереди» за вопросом. Машина обслужит всех одновременно.
Сколько можно успеть за время такого насыщенного управляемого урока! Обучающие машины такого рода — пока еще предмет мечтаний. Но уже созданы более простые варианты их: машина-экзаменатор, машина-репетитор.
Применение кибернетики в школе не ограничивается созданием обучающих машин. Вопрос ставится гораздо шире: использовать идеи и методы науки об управлении для совершенствования самого процесса обучения. И это не самоцель, а стремление научиться активно управлять человеческой психикой, его мыслительной деятельностью.
Воспитываемое прежними методами мышление детей зачастую так и не выявляло подлинных возможностей ума и оставалось пассивным, школярским. Конечно, отдельные способные ученики у некоторых талантливых педагогов преодолевали барьер школярского мышления и овладевали настоящими его формами. Но чаще это происходит в студенческие годы, когда человек начинает работать головой творчески, самостоятельно.
В чем главный недостаток того, как нас с вами учили в школе? Да прежде всего в том, что нам преподавали, продвигая наш ум от конкретного к общему. Но ведь это вовсе не запрещенный прием.
Именно так были сделаны и делаются до сих пор большинство открытий в науке. Дело в том, что ребенку незачем, как доказали теперь психологи, повторять весь путь поисков, пройденный каждым ученым или наукой в целом. Ведь ребенок осваивает то, что уже добыто, найдено человечеством.
Поэтому учение надо начинать с того, к чему ученые пришли в результате своих поисков, то есть с теоретических понятий.
Неожиданное решение
- Эврика - определение термина
- Специальные предложения Microsoft
- Эвристика: история и современность
- кто назвал Eureka Can?
- Значение слова эврика: что это такое?
Россия вышла из научно-технической программы «Эврика»
Только качественные товары На портале представлены как новые товары, так и товары с хранения, пролежавшие на складе некоторое количество лет, но сохранившие все свои потребительские свойства. Дисконт-портал принципиально не предлагает некондиционные товары, товары с выставок и прочую подобную продукцию. Ограниченное количество Отличительной особенностью распродаж является ограниченное конечное количество товаров. Дисконт-портал предоставляет и регулярно обновляет информацию об актуальных остатках продукции.
Прежде всего попробовали разложить мысленно процесс решения геометрических задач на отдельные операции — один из очень эффективных алгоритмов, как мы знаем, — и обучать им школьников восьмых классов. Результаты оказались очень хорошими.
Школьники, изучавшие геометрию в течение двух с половиной лет и так и не научившиеся решать задачи, после непродолжительного обучения специальным алгоритмам вдруг проявили способности к математике. Теперь они запросто решали большинство задач, которые до этого представляли для них камень преткновения. А тот, кто и раньше хорошо справлялся с этими задачами, применяя вновь разработанные правила, стал соображать еще лучше. Этот первый опыт обучения умению думать был проведен несколько лет назад. Его успешные результаты натолкнули на мысль: а не помогут ли аналогичные алгоритмы овладеть и правильным правописанием, что составляет обычно наибольшую трудность.
При ближайшем рассмотрении выяснилось, что и тут дело сводится к определенным правилам решения «грамматических задач» — описания действий, которые надо совершить, чтобы определить, например, простое предложение или сложное. Такой алгоритм состоит всего из трех частей. Прежде всего надо проверить: есть ли в предложении подлежащее. Если да, необходимо определить, нет ли «лишних» сказуемых, не относящихся к этому подлежащему. Значит, предложение сложное и запятую ставить придется, как, скажем, во фразе: «Поезд ушел, и его огни скоро исчезли».
Тогда предложение простое, и разделять его знаками препинания не нужно. Ведь не поставите же вы запятую в выражении: «Взошла луна и бледным сиянием своим осветила море». Другое дело, если первый контрольный вопрос дал отрицательный ответ: подлежащих в предложении не оказалось. Тогда надо проверить его по дополнительным признакам. Посмотреть, не выражены ли все сказуемые глаголами в третьем лице множественного числа.
Предположим, это не подтвердилось. К примеру, фраза выглядела так: «Темнело, и начинало холодать». Вывод: предложение сложное, запятая нужна. А если сказуемое стоит в третьем лице множественного числа, скажем: «В саду нашли зарытый клад старинных монет и передали его в музей»? Тут придется установить, производят действие в обоих случаях одни и те же лица или нет.
В нашем примере клад нашли люди, которые передали его в музей. Значит, предложение простое. А вот в предложении: «Приемник отнесли в мастерскую, и быстро починили» — запятую придется поставить. Ведь отнесли его владельцы, а починили мастера. Вот и весь набор правил.
Вспомните: вы не учили их в школе. Это не сокращенный вариант очередной главы из учебника русского языка, а как бы план размышления на одну из грамматических тем, алгоритм правописания. Попробуйте применить его на практике, и, если вы даже не корректор по профессии, то убедитесь в определенных выгодах такого упрощенно-скоростного метода нацеленного размышления. По аналогичному плану может работать и кибернетическая машина. Исследователи, подготавливавшие программу для машин-переводчиков, как известно, столкнулись с тем, что существующие грамматические правила с трудом воспринимались машиной.
Пришлось разрабатывать специальный машинный вариант их. Это и был, по существу, алгоритм обучения машины русскому языку. Машинный и человеческий алгоритмы, разумеется, неодинаковы. Ведь мозг совершеннее машины, и то, что школьнику ясно с полуслова, машине надо тщательно «разжевать». Но в принципе речь идет об одном и том же — о создании правил, так сказать, «грамматического мышления».
Когда эти алгоритмы применили на практике, грамотность школьников резко повысилась. Они делали теперь в пять-семь раз меньше ошибок по сравнению с контрольной, кибернетически не обученной группой. Но иногда и среди первых попадались «неисправимые» двоечники. Что же мешало этим ученикам писать грамотно? Ведь они владели секретом правильного мышления.
Оказалось, мало составить надежный алгоритм того или иного предмета. Надо разработать алгоритм самого обучения и строго придерживаться его. Иными словами, не просто передавать знания, а активно управлять процессом обучения. В самом деле, сейчас ученик для преподавателя что-то вроде «черного ящика», с которым так любят сравнивать инженеры мозг человека. Учитель знает, что «ввел» какие-то сведения в голову ученика.
А как они усвоены, что осталось в его памяти, что проскочило мимо сознания — неизвестно. Виден только результат: ученик стал решать задачи лучше, писать грамотнее или так и не научился ни тому, ни другому. Но почему, что, грубо говоря, «не сработало» в его голове? Об этом можно только догадываться. Ведь все происходящее в сознании школьника во время урока, фигурально выражаясь, закрыто от преподавателя «непроницаемым футляром», подобно тому как скрывает «черный ящик» — черепная коробка — физиологические процессы в мозгу.
И все-таки многими физиологическими процессами научились управлять извне. Почему бы не попробовать управлять и психологическими процессами во время обучения? Конечно, это гораздо сложнее, но в принципе ничего невозможного тут нет. Мозг человека, разумеется, самопрограммирующееся устройство. Только надо ли предоставлять ему «становиться на ноги» самостоятельно?
Не лучше ли вмешаться в самообучение мозга и направить его психологический рост и развитие. А ведь обучение — частный случай управления, изучаемого кибернетикой. Что необходимо для успешного управления? Хорошая обратная связь. Между тем именно ее и нет в современном процессе обучения.
Учитель может детально объяснить задание, а ученик будет «считать ворон» и ничего не усвоит. И тогда усилия преподавателя пропадают зря. Другое дело, если бы в любое мгновение он получал «обратные» сведения об усвоенных знаниях. Но мыслимо ли это? Вычисления показывают: за двадцать минут урока учитель должен получить по крайней мере сто пятьдесят подтверждений, что ученик слушает и понимает его объяснения.
А ведь в классе не один школьник — их человек двадцать или тридцать. Разве успеешь принять ответы от каждого? Так родилась мысль — поручить роль контролера обучения кибернетической машине. Пусть к ней ежесекундно стекаются сообщения от каждого школьника. Она же будет определять качество ответов и давать новые задания.
Представьте класс, в котором никто не отвечает урок вслух. Каждый школьник работает за персональным пультом: нажимает кнопку ответов, читает вспыхивающие на экране новые вопросы, опять выполняет задание. Чуть зазевался или отвлекся, «счетчик активности» ставит минус. Такое управляющее обучающее устройство заставит ученика все время быть внимательным, оно позволит учитывать индивидуальные способности школьников и даст возможность каждому работать в наиболее выгодном для усвоения знаний темпе. А главное — предупредить от выработки неправильных навыков, неверных логических построений, поможет быстрее овладеть приемами активного мышления.
Ведь машина будет вмешиваться в сам ход обучения, давая сигнал ошибки в момент ее совершения. В какой-то мере такие машины можно назвать «диагностическими». Только они будут ставить диагноз не болезни, а находить ошибки в умении думать и исправлять их. Запомнив все неправильные логические действия ученика, машина выдаст учителю подробный диагноз мыслительных процессов каждого школьника. Одной небольшой кибернетической машины хватит для управления обучением целого класса.
И никто не будет «стоять в очереди» за вопросом. Машина обслужит всех одновременно. Сколько можно успеть за время такого насыщенного управляемого урока! Обучающие машины такого рода — пока еще предмет мечтаний. Но уже созданы более простые варианты их: машина-экзаменатор, машина-репетитор.
Применение кибернетики в школе не ограничивается созданием обучающих машин. Вопрос ставится гораздо шире: использовать идеи и методы науки об управлении для совершенствования самого процесса обучения. И это не самоцель, а стремление научиться активно управлять человеческой психикой, его мыслительной деятельностью. Воспитываемое прежними методами мышление детей зачастую так и не выявляло подлинных возможностей ума и оставалось пассивным, школярским. Конечно, отдельные способные ученики у некоторых талантливых педагогов преодолевали барьер школярского мышления и овладевали настоящими его формами.
Но чаще это происходит в студенческие годы, когда человек начинает работать головой творчески, самостоятельно. В чем главный недостаток того, как нас с вами учили в школе? Да прежде всего в том, что нам преподавали, продвигая наш ум от конкретного к общему. Но ведь это вовсе не запрещенный прием. Именно так были сделаны и делаются до сих пор большинство открытий в науке.
Дело в том, что ребенку незачем, как доказали теперь психологи, повторять весь путь поисков, пройденный каждым ученым или наукой в целом. Ведь ребенок осваивает то, что уже добыто, найдено человечеством. Поэтому учение надо начинать с того, к чему ученые пришли в результате своих поисков, то есть с теоретических понятий. Первые эксперименты такого рода уже проделаны. В одной из московских школ, например, первоклассники успешно овладевают алгеброй.
И это оказалось вполне им по силам. Мало того, они, как отмечают учителя, вообще стали лучше думать, их мышление стало более теоретическим, если можно так сказать. Кто знает, может, когда-нибудь школьник Петька и впрямь будет с первого класса Ломоносовым? Во всяком случае, лед тронулся: над тем, как учить думать, стали думать. Проектов разных много, но, по существу, речь идет об усовершенствовании технологии мышления, иными словами — о создании более оперативной, действенной логики.
Мысль, что пора «обновить» и развить эту незаслуженно заброшенную науку, все чаще поднимают теперь самые разные специалисты: педагоги, инженеры, ученые. И не мудрено. Давно говорят о перегрузке школьников. Человечество быстро накапливает знания. А каждому следующему поколению приходится начинать с азов.
Как вместить в памяти увеличивающийся груз необходимых сведений? Ясно, что, помимо косвенных мер, касающихся пересмотра учебных программ, необходимо рационализировать сам процесс обучения, чтобы школьники могли усвоить максимум сведений в минимальные сроки. Но для этого и придется усовершенствовать технологию мышления. А непосредственно итоги добытых знаний? Разве не должны они быть более обобщенными, как бы спрессованными, чтобы человек успел узнать и «переварить» несметные богатства науки?
Это требует специальной работы по «уплотнению» разнообразных сведений. И тут опять-таки не обойтись без новой логики, диктующей законы формирования обобщенных знаний. Но предстоит не только усваивать известное. Не меньшее значение имеет и «добывание» новых знаний, которое не может тоже быть успешным при старых методах научного мышления. Недаром известный ученый Джордж Томпсон, автор книги «Предвидимое будущее», заявил: «Наш век знаменует собой начало науки о мышлении».
Он, конечно, имел в виду широкий разворот этой науки на принципах мышления, открытых недавно. И не беспокойтесь: у нас с вами «хватит ума» для самых больших свершений. Психологические исследования последних лет убеждают, что возможности нашего мозга поистине неисчерпаемы. Вот что пишет, к примеру, известный английский популяризатор науки Артур Кларк: «…Могущество нашего мозга, его потенциальные возможности очень велики, до сих пор мало используются и, вероятно, даже не полностью разгаданы нами. Вероятно, 99 процентов способностей человека растрачивается попусту; даже сегодня люди, считающие себя культурными и образованными, работают, за всю жизнь постигая на мгновение те могущественные, но глубоко скрытые возможности, которыми располагает их разум».
А эти слова принадлежат нашему соотечественнику, ученому и писателю Ивану Антоновичу Ефремову: «Как только последние достижения современной науки позволили нам ближе познакомиться с устройством и работой человеческого мозга, нас сразу же поразила его гигантская резервная мощность. Если бы мы умели заставить наш мозг работать хотя бы в половину его возможностей, то для нас никакого труда не составило бы выучить десятка четыре языков, запомнить «от корки до корки» Большую Советскую Энциклопедию, пройти курс десятка учебных заведений… Человечество за многие тысячелетия своего существования еще не научилось учиться. Открытие секретов учения, преодоление мощных защитных систем психики, немедленно вступающих в действие при отсутствии интересов, при переутомлении однообразием, должно стать одной из главных возможностей общего подъема интеллектуального уровня здорового человека коммунистического будущего». Как видите, судьба нашего разума в наших руках. Что же касается того, кто придет к финишу первым — люди или машины о чем так часто спорят в последнее время , то лучше всего об этом сказал сам автор кибернетики Норберт Винер в своем последнем интервью.
Его спросили. Согласны ли вы с такими высказываниями? Но в этом вовсе нельзя обвинять машины. Это придется расценивать, как крах человека по его собственной вине».
Ефремовой Эврика - греч. В переносном смысле - выражение радости, удовлетворения при решении какой-либо сложной задачи, возникновении новой идеи.
Также Минпромторгу дано поручение сообщить председателю и руководителю секретариата Ассоциации «Эврика» о принятии Россией данного решения.
Ранее Совфед одобрил закон о прекращении действия в отношении России международных договоров Совета Европы. Ошибка в тексте?
Россия спустя 30 лет выходит из европейской научной программы "Эврика"
ЭВРИКА ориентирована на развитие промышленного сектора и поддержку инновационной активности малых и средних предприятий (МСП). Что такое закон силы Архимеда? Суть, определение силы Архимеда, как изменяется, как работает сила Архимеда в жидкости (воде) и газах. Минпромторгу поручили уведомить председателя и руководителя секретариата ассоциации «Эврика» о выходе РФ из данной научно-технической программы.
В центре «Эврика» будут читать лекции и проводить мастер-классы (ВИДЕО)
Что такое ? Это сайт презентаций, докладов, проектов, шаблонов в формате PowerPoint. А еще «Эврика» — это название нашей любимой школьной команды эрудитов. Что такое эврика в словарях русского языка? Правительство РФ объявило о выходе России из европейской научно-технической программы "Эврика". «Эврика» в дословном переводе с греческого языка звучит как «Я нашел!» и имеет значение радостного восклицания.
Что такое Эврика?
Что такое теория Эврика? Возглас "Эврика!" означает в переводе на русский язык "Нашёл!". "я нашел"), согласно преданию, восклицание Архимеда при открытии им одного из основных законов гидростатики (смотри Архимеда закон). это междометие греческого происхождения «heúreka», что означает «открывать». Что такое теория Эврика? Смотреть что такое «эврика» в других словарях: ЭВРИКА — (греч. нашел). Восклицание Архимеда, открывшего закон тяжести тел; восклицание, сделавшееся поговоркой по разрешении трудной задачи.
Глава 7 Эврика и эвристика
Те, кто знаком с математической логикой, несомненно, узнают эти выражения. Студенты же рассматривали их как простой набор каких-то значков и букв. Это было сделано нарочно. Ведь машине в будущем тоже предстояло иметь дело с абстрактными символами. Чтобы машину и человека по возможности уравнять в правах, условия эксперимента и приблизили к обстановке, в которой должна действовать машина. Кроме того, так можно было избавиться от всего лишнего: второстепенных деталей, ненужных эмоций, вольно или невольно сопровождающих психологический эксперимент, если он проводится в форме игры или заключается в решении разного рода головоломок или даже просто занимательных задач с «аквариумом», весами, свечкой и тому подобным. Здесь задача была предельно суха и абстрактна. Это была задача вообще. Больше двадцати студентов решали ее. И хотя они думали неодинаково, все же удалось обнаружить общие принципы, которыми руководствуется человек при решении разных проблем. Наиболее отчетливо выявились два эвристических приема.
Один заключается в том, чтобы разложить сложную задачу на несколько частных, более простых и решать их по очереди, постепенно приближаясь к цели. Практически это выглядит так. Человек анализирует задачу и видит, что у него нет средств превратить данные условия в искомое решение. Тогда он смотрит, нельзя ли уменьшить разрыв между условиями и требованиями. Найдя способ это сделать, снова сравнивает ситуацию, которая получилась в результате его действий, с конечной целью и ищет средства перевести новый вариант задачи в желаемое решение, и так много раз. Прием этот так и был назван — «Анализ средств и целей». Если же описывать его не сухо, строго по-научному, то вернее всего было бы сказать, что он напоминает детскую игру в «горячо-холодно». Ведь тогда мы тоже ищем цель постепенно, проверяя, ближе мы стали к ней, то есть «теплее» нам, или отдалились — и теперь нам «холоднее». Но пытаться достичь основной цели, последовательно подменяя ее более близкими подцелями, можно не во всех случаях. Тогда человек поступает иначе.
Он сознательно пренебрегает рядом деталей задачи, несколько упрощая ее. Такую упрощенную задачу решить легче. А приемы, использованные для этого, могут подсказать стратегический план решения основной проблемы. Ньюэл, Шоу и Саймон наделили машину способностью использовать два эвристических приема, кстати сказать, наиболее часто употребляемых людьми. Это метод «горячо-холодно» и упрощение, огрубление задачи. Так появился на свет универсальный решатель проблем. И он развил довольно успешную деятельность, даже что-то делал в промышленности. Однако «универсальным» он все же не оказался. И знаете, на чем машина споткнулась? На шахматах.
Она решала сложные, серьезные проблемы, а в игре пасовала. И не удивительно. Ведь в любой самой сложной задаче всегда известна исходная ситуация — начальная площадка лабиринта, и определена цель — центральная его площадка. А в шахматах область поиска не определена. Здесь столько «коридоров», «площадок», «тупиков», что перебрать все варианты маршрутов не под силу даже быстродействующей вычислительной машине. А подходящих алгоритмов в ее распоряжении не было. Признать ограниченность своего детища американским психологам не очень хотелось. Кроме того, это означало, что какой-то важный механизм человеческого мышления им не удалось разгадать. Вот тогда они и принялись за новые поиски. Правда, они изучали теперь не столько особенности нашего мышления, сколько правила игры в шахматы, надеясь хоть косвенно проникнуть в секреты мозга, думающего над шахматной ситуацией.
Мы теперь знаем, что в какой-то мере им это удалось. Благодаря им машина научилась играть в шахматы «по-человечески» и стала достойным соперником чемпионов. Но по сравнению с «Универсальным решателем проблем» это был скорее шаг назад. Как-никак та машина хоть и не умела играть в шахматы, зато воспроизводила особенности творческого процесса вообще, свойственного и ученым и поэтам. Иными словами, создавая ее, инженеры решили более общую проблему. А электронный шахматист, как ни был интересен сам по себе, помогал понять только одну сторону творчества. Перед учеными встал вопрос: какой путь предпочесть? Вслед за шахматистом появился электронный игрок в шашки. Вначале он играл довольно средне — его обыгрывали даже неопытные игроки. Но новый игрок обладал способностью учиться.
И вскоре так наловчился, что стал обыгрывать даже чемпионов. Создали еще одну машину — математика. Она творчески решала задачи по геометрии, с которыми с трудом справлялись студенты-второкурсники. Американские психологи получили заказ от промышленников — им необходимо было с научной точностью узнать, куда вложить и как лучше истратить деньги. Ученые пригласили к себе в лабораторию одного из самых опытных служащих банка и принялись изучать, как он думает. Это оказалось не таким легким делом. Ведь банковский служащий, чтобы решить, куда поместить деньги для наибольшей прибыли, должен выработать что-то вроде экономической гипотезы. После долгих доделок, переработок электронного финансиста все же удалось создать, и банкиры им как будто довольны. Другие изучали совсем иную разновидность интеллектуальной деятельности — творчество композитора. И тоже небезуспешно.
Мелодии, созданные его электронным собратом, гораздо больше напоминали настоящую музыку, нежели нотные упражнения первых композиторов от кибернетики. Цели, которые ставили перед собой инженеры и психологи, создавая эвристические программы для вычислительных машин, были нередко диаметрально противоположными. Кто-то стремился научить машину составлять расписание движения поездов или просто уроков в школе. Не думайте, это довольно каверзная работа, требующая «хитрости» и смекалки. А кому-то хотелось иметь электронного ученого, например биохимика. И чтобы он не только разрабатывал планы опытов, оценивал их результаты, выдвигал на этой основе какие-то гипотезы, но и сам проводил опыты с помощью механических рук. Дело дошло до того, что в лабораторию Московского университета, где занимаются разработкой эвристических программ, стали обращаться с самыми неожиданными просьбами. Не можете ли сделать такого диспетчера, чтобы он работал творчески? Нужен начальник планового отдела «с живинкой к делу». Пришлите электронного учителя, который мог бы быстро и толково устранять «дефекты» знаний.
Что делать? Неужели действительно каждый раз изучать образ мыслей диспетчера, плановика, учителя? И заново составлять программу для очередного случая? Вряд ли это целесообразно. И московские психологи решили поступить иначе. Найти то общее, что есть в любой более или менее творческой работе. Установив, из каких форм складывается мыслительная деятельность и врача, и инженера, и музыканта, создать что-то вроде «крупных блоков». Скажем, блок «решения проблем», блок «самообучения», блок «распознавания сходных ситуаций» и тому подобные. И из них по мере необходимости собирать программу или для электронного врача, или для диспетчера. Этот путь не только более экономичен, он, так сказать, ближе по структуре к творчеству человека.
Недаром же психологи говорят, что в разных творческих процессах — будь то работа инженера или художника — больше сходства, чем различий. В главном, основном творчество актеров, поэтов и ученых едино. Вспомните хотя бы, что вы прочли в начале книги о трех китах творчества. Стало быть, создание универсального решателя проблем — более верный путь. И теперь перед психологами стоит задача разгадать новые алгоритмы, новые эвристические приемы творческого мышления. Снова ученые обращаются к человеку, чтобы, во-первых, расшифровать многочисленные эвристические приемы, которыми он владеет, а во-вторых, попытаться воспроизвести их в думающей машине. Разумеется, дело не сводится лишь к отгадке готовых приемов и способов мышления, как уже об этом говорилось раньше. Важно не просто выявить результат решения, а раскрыть процесс мышления в его динамике. Психологи Московского университета пытаются, например, воплотить в, виде программы ту особенность мышления, которую можно назвать «чувством близости решения». Машина, даже очень умная, часто проходит буквально в двух шагах от нужного решения и продолжает поиски совершенно в других концах лабиринта.
А человек, нередко еще не зная, как справиться с задачей, чувствует, что решение где-то совсем близко, и усиливает поиск именно в этом направлении. Разумеется, благодаря этому он докапывается до смысла гораздо быстрее. Или вот, скажем, умение человеческого мозга оценивать перерабатываемую информацию с точки зрения ее значимости для решения задачи. При поиске решения человек сосредоточивает внимание исключительно на важной информации. Но как он определяет, какие именно сведения будут работать на пользу дела? Ясно, что здесь тоже не обходится без эвристических приемов, только каких? Наконец, бывает так. У человека уже выработана программа действий для определенных обстоятельств, но несколько изменились сами обстоятельства. Как быть? Вырабатывать новую программу?
Вряд ли целесообразно. Гораздо быстрее найти то звено, из-за которого оказалась неудачной вся система действий, и заменить его. Однако самое трудное как раз отыскать требующее переделки звено. А наш мозг успешно справляется и с этой трудностью. И опять ему помогают специальные алгоритмы. Вот бы разгадать их. Вооруженные всеми этими дополнительными приемами, машины будут быстрее находить наилучшие решения самых разных сложных проблем. Но этого, по мнению ученых, еще недостаточно. Человек не только владеет тысячью секретов находить пути к быстрейшему решению самых разных проблем, он еще накапливает опыт. И при решении любой следующей задачи оказывается вооруженным опытом разгадывания всех предыдущих, что очень помогает ему и делает его все сильнее в процессе самой творческой деятельности.
Недаром же мы говорим «зрелый мастер» или «квалифицированный исследователь» о писателе, художнике, ученом, достигшем большого совершенства в результате длительной и плодотворной работы в своей области. Так вот, зрелые исследователи задались такой фантастической целью, как создание машины, которая тоже могла бы накапливать опыт и благодаря этому совершенствовать свои навыки и умения. Московские психологи уже сделали попытку создать самообучающуюся машину. В основу ее программы они положили факты, неоднократно наблюдавшиеся в опытах с людьми и, как это ни парадоксально звучит, с некоторыми животными. Оказалось, что алгоритмы, благодаря которым запоминает полезную информацию голубь, входят как составная часть в довольно сложную мыслительную работу человека, например, при изучении им высшей математики. Если вы хоть раз участвовали в каком-нибудь конкурсе, то хорошо помните, что его проводят всегда в несколько туров. Ни первый, ни второй туры еще не обеспечивают первенства победителям, они лишь отсеивают слабых участников. Наш мозг при обучении действует примерно так же. Он не сразу и не всю информацию запоминает, а много раз отсеивает менее важную. И только после нескольких туров отборочного конкурса откладывает нужные сведения в памяти.
Придирчивыми «экзаменаторами» служат промежуточные сигналы, промежуточные раздражители, возникающие в процессе анализа обстановки. Они сортируют информацию по значению. Предварительные сведения посылают в кратковременную память, на временное хранение. И только тщательно проверив, насколько они важны, решают: забыть их или направить в долговременную память, на постоянное местожительство. Часть таких алгоритмов удалось разгадать и даже воплотить их в программе для машины. Но дело это довольно кропотливое, трудное и требует еще многих и многих исследований прежде всего того, как мы сами учимся. Вот почему одновременно с работой над программированным обучением появилась мысль обойтись без программы. А что, если действовать так, как учили раньше мастера своих подмастерьев? По принципу: «Я тебе объяснять не буду, ты смотри и учись». Нельзя ли так же поступить и с машиной?
Это особенно важно в тех случаях, когда человек при всем желании не может объяснить, как именно он действует. Вот, скажем, мы отличаем буквы одну от другой или узнаем знакомых в толпе. Рассказать, как мы это делаем, человек не может, потому что совершает все опознавательные действия интуитивно. И тем более мы не можем написать машине подробную инструкцию, как отличить букву «А» от «Б». Но учитель в школе тоже в этом случае ничего не объясняет первоклассникам.
Известно, что глубокий сон способствует творческому прозрению, но то, что мечтательность может сделать то же самое, является удивительным открытием. Стоит заметить, что "мечтательные" участники выполняли задания, с которыми они сталкивались впервые, не лучше чем те, кто был в других группах. Это говорит о том, что блуждание ума помогает только с задачами, над которыми мы уже мысленно работали. Почему же мы склонны иногда утрачивать связь с реальностью, и позволять нашему уму блуждать? Как объяснили ученые, с эволюционной точки зрения блуждание ума кажется непродуктивным занятием, так как ухудшает выполнение физической активности.
Но состояние, когда мы "отключаемся от всего" при решении сложных задач, помогает в ситуациях, когда выживание зависит от творческого решения.
Первоначально было много больших проектов с участием крупных компаний, но сегодня значительную часть портфеля проектов составляют те из них, в которых участвуют компании средние и маленькие. Соответственно уменьшился объем портфеля, что вызвано измельчанием проектов. Основное изменение в области политики программы пришлось на время председательства в ней Греции, которое недавно закончилось. Развивается сотрудничество с Рамочной программой и другими европейскими институтами, такими как Европейский инвестиционный банк, организация по стандартизации и другие. Можно было ожидать, что она займет более активную позицию. Размер предыдущих ежегодных взносов менялся от года к году в связи с изменениями ВНП и используемой для расчета статистики. Можно предположить, что за три года - 1994-1996 - размер взноса был меньше половины приведенной выше суммы.
Цифры относятся к запланированному финансированию, реальные расходы не отражены в статистике Секретариата. Не могли бы вы перечислить несколько проектов с российским участием, которые можно было бы назвать успешными с точки зрения рынка?
Но механизм, стоящий за этим психологическим явлением, оставался непонятным. Теперь же ученые попытались найти ответ на этот вопрос.
Они заявили, что все дело не в том, чтобы бездельничать и ждать, когда придет вдохновение. Скорее творчеству способствуют задачи, позволяющие нашему уму блуждать. Это открытие было сделано командой американских ученых, возглавляемых психологами Бенжамином Бэйрдом Benjamin Baird и Джонатаном Скулер Jonathan Schooler из Калифорнийского университета. Исследователи провели ряд экспериментов, в которых приняли участие 145 студентов колледжа.