Наука будущего: адаптивное управление перекрестками и инновационное преподавание
На марафоне «Знание» о науке будущего» обсуждалась не только теоретические аспекты науки, но и прикладные! Посмотрите на презентацию двух кейсов: Коммерческий директор EdgeVision (ООО «Интеллектуальная аналитика» представил опыт реализации адаптивного управления перекрестками в реальном времени. А о том, как выглядит преподавание если к нему применить требования к разработке ПО, рассказал Региональный директор, руководитель центра разработки компании Сбербанк в Иннополисе.
Комментарии
Поделитесь своими мыслями, используя поле для комментариев выше.
Конспект
Андрей Власов — руководитель центра разработки компании Сбербанк в Иннополисе и Дмитрий Иванов — коммерческий директор EdgeVision про актуальность знаний, рынок труда, современный подход к обучению и многое другое.
Проблема актуальности знаний
В наши дни особенно остро стоит проблема актуальности знаний, потому что многие учебные планы не меняются годами, а знания устаревают. Некоторые области программирования необходимо актуализировать раз в полгода, поскольку релизы в веб-технологиях могут проходить раз в 2 недели. Применимость знаний в этой теме достаточно краткосрочная.
Если курс ведет человек, который оторван от отрасли, у которого нет мотивации, то он не может рассказать, на чем важно сфокусироваться, где применять знания и куда двигаться. У многих выпускников вузов зарплатные ожидания меньше, чем у специалистов, у которых единственное образование - двухмесячные курсы. То есть у молод
Как формируется рынок?
Рынок формируют крупные IT-компании. Влиятельные работодатели намеренно не повышают уровень зарплат персонала, потому что это спровоцирует искусственное повышение оплаты труда у конкурентов и начало гонки зарплат. Многие компании не могут обеспечить систему необходимым количеством специалистов, тогда информационные компании объединяются и инвестируют в эту область, создают корпоративные образовательные университеты.
Современный подход к обучению
Американские работодатели проанализировали способность к эффективности развивать высокотехнологичный бизнес и совершать движение от классического лекционного обучения. Они перешли на experience learn — обучение на рабочем месте — и заметили, что развитие сотрудника, вкладывающего время в решение задач, происходит гораздо быстрее, чем при пассивном посещении курсов и лекций. Поэтому в современном обучении 70% занимает изучение практических вопросов, 20% — менторство и 10% — академический материал. Такой подход позволяет изучать материал, рассчитанный на 5 лет обучения в вузе, всего за 1 год.
Андрей Власов рассказывает о своем опыте преподавания. В университете он ведет пары совместно с другими преподавателями. Каждое занятие разбито на задачи и подзадачи, у него обязательно есть цель. Для концентрации внимания студентов каждый спикер освещает тему 20 минут, затем фокус переходит на другого преподавателя. У каждого наставника свой стиль повествования и своя презентация.
Все части занятия помечаются метками, которые позднее дают понять, насколько эффективно проходил тот или иной временной промежуток. Для контента, который был плохо воспринят или усвоен, есть специальные красные метки. Каждые полгода программа курса актуализируется и подгоняется под учеников.
В современном обучении очень важна омниканальность — доступность одного процесса в разных каналах. В преподавании это достигается при помощи одновременного вещания для учебного класса и аудитории в Zoom. Человек, который посещает школьные занятия удаленно, не чувствует себя оторванным от процесса, потому что видит и преподавателя, и доску точно так же, как студенты в аудитории. Для опаздывающих учащихся тоже нашлось решение – онлайн-трансляция на YouTube.
Кейс адаптивных перекрестков в Краснодарском крае
Дмитрий Иванов, коммерческий директор EdgeVision, рассказал про кейс внедрения адаптивных развилок в Краснодарском крае. Основной целью проекта было сократить простои транспорта на основных магистралях, повысить пропускную способность и увеличить среднюю скорость. В итоге был разработан адаптивный режим, при котором на перекрестке устанавливалась камера наблюдения. С нее получали информацию о загруженности, передавали на дорожный контроллер, и тот уже принимал решение о смене светофорных фаз. Проект был реализован на 6 пилотных дорогах, которые расположены в разных концах Краснодарского края. Технология представляет из себя одноплатный компьютер с контроллером, который ставится на светофоре в непосредственной близости от видеокамер. Видеопоток он обрабатывает локально в своем интеллекте. Считается количество автомобилей, производятся необходимые подсчеты, и на контроллер передается информация о переключении светофорных фаз. В результате кейса средняя скорость была увеличена на 129%, сократилось время занятости полос, соответственно, улучшилась транспортная обстановка. Также данный проект был внедрен в Новой Москве на двух связанных перекрестках.
