Lego киев: Купить ЛЕГО, конструкторы LEGO в Киеве, Украине: недорогие наборы - Санкт-Петербургское государственное бюджетное учреждение социального обслуживания населения

Содержание

Lego – Игрушки в Киев

Обычные объявления

Найдено 4 240 объявлений

Хотите продавать быстрее? Узнать как


	Киев, Голосеевский Сегодня 10:41

Ученые нашли кирпичики жизни – Техно bigmir)net

На вопрос о том, как жизнь впервые зародилась на нашей планете, мы еще не ответили полностью, но наука все время становится ближе — и новое исследование определяет структуры белков, которые вполне могли ее вызвать.

Команда, стоящая за исследованием, решила исходить из того, что жизнь, какой мы ее знаем, зависит от сбора и использования энергии. В первозданном бульоне древней Земли эта энергия, скорее всего, поступала с неба в виде солнечного излучения или из глубины самой Земли в виде тепла, просачивающегося через гидротермальные жерла на дне древних морей.

Читайте также: Белок помог парализованным мышам снова ходить

На молекулярном уровне это использование энергии означает перенос электронов. Это фундаментальный химический процесс, в котором электрон перемещается от одного атома или молекулы к другому. Перенос электрона лежит в основе окислительно-восстановительных реакций (также известных как окислительно-восстановительные реакции), которые жизненно важны для некоторых основных функций жизни.

Поскольку металлы являются лучшими элементами для переноса электронов, а сложные молекулы, называемые белками, управляют большинством биологических процессов, исследователи решили объединить их и искать белки, которые связывают металлы.

Для сравнения белков, обнаруживающих металлы, был использован методический вычислительный подход, выявивший некоторые общие черты, которые совпадали во всех них — независимо от функциональности белка, металла, с которым он связывается, или вовлеченного организма.

“Мы увидели, что ядра существующих белков, связывающие металлы, действительно похожи, хотя сами белки могут быть разными”, — говорит микробиолог Яна Бромберг из Университета Рутгерса в Нью-Брансуике, штат Нью-Джерси.

“Мы также увидели, что эти ядра, связывающие металл, часто состоят из повторяющихся субструктур, вроде блоков Lego. Любопытно, что эти блоки также были обнаружены в других областях белков, а не только в ядрах, связывающих металл, и во многих других белках. которые не учитывались в нашем исследовании”.

Исследователи предполагают, что эти общие черты вполне могли присутствовать и работать в самых ранних белках, меняясь со временем, чтобы стать белками, которые мы видим сегодня, но сохраняя определенные общие структуры.

Читайте также: Найден вызывающий старение белок

Предполагается, что растворимые металлы в архейском океане, который покрывал Землю тысячи миллионов лет назад, могли быть использованы для питания перетасовки электронов, необходимой для передачи энергии и, в свою очередь, для биологической жизни.

“Наше наблюдение предполагает, что перестройки этих небольших строительных блоков могли иметь одного или несколько общих предков и породили весь спектр белков и их функций, доступных в настоящее время”, — говорит Бромберг. “То есть к жизни, какой мы ее знаем”.

В частности, команда смогла определить эволюцию складок белка — формы, которую белки принимают по мере того, как они становятся биологически активными, – которые, возможно, привели к появлению белков, которые мы знаем сегодня, почти как проект молекулярного генеалогического древа.

В исследовании также делается вывод о том, что биологически функциональные пептиды, меньшие версии белков, возможно, предшествовали самым ранним белкам, которые восходят к 3,8 миллиардам лет назад. Все это дополняет наше понимание того, как зародилась жизнь.

Читайте также: Найден белок, продлевающий жизнь человеку

Как всегда, любой анализ зарождения жизни на Земле может быть важен и для поиска жизни на других планетах, где жизнь могла бы начать развиваться (или, возможно, уже развилась) по сходным биологическим путям.

“У нас очень мало информации о том, как возникла жизнь на этой планете, и наша работа дает ранее недоступное объяснение”, — говорит Бромберг. “Это объяснение также потенциально может способствовать нашим поискам жизни на других планетах и планетарных телах. Наше открытие специфических структурных строительных блоков также, возможно, имеет отношение к усилиям синтетической биологии, где ученые стремятся заново сконструировать специфически активные белки”.

Напомним, ранее сообщалось, что у людей найден защищающий от коронавируса ген.

Рамат-Ган восстановился после ракетной атаки (фото)

Во время операции «Страж стен» 15 мая 2021 года центр Израиля подвергся массированному ракетному обстрелу. Одна из ракет, выпущенных палестинскими боевиками, разорвалась в Рамат-Гане. При ее разрыве осколками был смертельно ранен 55-летний Гершон Франко.

Наш корреспондент Евгений Марьяш побывал на месте событий вскоре после трагедии и заснял ее последствия. Ракета взорвалась посреди проезжей части, пробив асфальт. Вокруг разлетелись осколки, которыми и убило Франко. Взрыв привел к пожару – полностью сгорели два автомобиля, припаркованных под жилым домом. Взрывной волной выбило окна и поломало жалюзи в зданиях в радиусе 50 метров, сильно пострадали магазины, балконы жилых домов.

Жильцы особенно пострадавших домов были временно переселены в другое место до завершения ремонта. Для того чтобы поврежденные здания не напоминали постоянно о трагедии, городские власти решили пойти на нестандартный ход: поврежденные участки домов были завешаны гигантскими флагами Израиля и Рамат-Гана.

Фото: Ханна Дан

Фото: Роман Янушевский

По состоянию на начало января 2022 года, уже мало что напоминает о той ракетной атаке в Рамат-Гане.

Ханна Дан прислала свежие фотографии с места трагедии. Вот как теперь выглядит один из пострадавших домов:

Дома рядом с эпицентром взрыва, а также окружающие их каменные заборчики, пострадавшие не столько от ракеты, сколько от времени, были отремонтированы. Так они выглядели вскоре после атаки:

Раз Срор, студент Колледжа инженерии, дизайна и искусства Шенкар, увидев на месте испуганных детей, решил сделать что-нибудь, что могло бы их успокоить, и заложил ниши в поврежденном заборчике деталями конструктора Lego. На его проект обратил внимание мэр Рамат-Гана Кармель Шама ха-Коэн и написал об этом на своей странице в Facebook.

Очевидно, мэр намек понял, и так выглядит этот дом с забором сейчас. Инсталляцию из Lego убрали.

Маленькая каморка между домами, по словам местных жителей, – это домик, в котором жил Гершон Франко, погибший при разрыве ракеты. Человек с ограниченными возможностями, он не сумел бы добраться вовремя до бомбоубежища. Отметины на асфальте – пожалуй, единственный след той ракетной атаки.

Роман Янушевский, «Детали», фото: Евгений Марьяш, Ханна Дан, Роман Янушевский √

Создайте невозможный треугольник

Фон

Восприятие глубины строится из различных сигналов глубины. Глядя на фотографию, которая плоская, мы делаем вывод глубина от реплик, имеющихся на фотографии. Взгляните на фотографию ниже.

На фотографии луна явно находится за облаками, потому что облака закрывают часть луны. Отзывать из текста, что это монокулярный сигнал глубины, называемый окклюзией.Однако, поскольку фотография действительно плоская, вы можете заставить зрительную систему неправильно интерпретировать сцену, контролируя сигналы глубины и угол.

Взгляните на следующую страницу и увидите цифру, которая может быть не совсем возможной.

Невозможный треугольник

Не могли бы вы построить этот треугольник из своего лего? Проверьте следующую страницу, чтобы увидеть, как была создана эта структура. Этот Фигура называется невозможной или треугольником Пенроуза.

Лего Невозможный Треугольник Объяснение

Фотография действительно двухмерная. Таким образом, сигналы глубины должны быть выведены. См. главу 7, особенно обсуждение окклюзии и рисунок 7.4 для более полного обсуждения этого вопроса. Однако вкратце, поскольку вы делают вывод о глубине по фотографии, и у вас есть только один конкретный вид, иллюзия возможна, поскольку окклюзия сигналов глубины не обеспечивает сильного восприятия глубины.Верхняя полоса закрывает часть нижней полосы. и наш мозг воспринимает, что нижняя планка соприкасается с верхней. Просмотрите иллюзию ниже.

Если я сдвину камеру, чтобы дать вам новый вид, вы увидите, что верхняя и нижняя полоса параллельны и никогда не трогать. Иллюзия возникает из-за ограниченных признаков глубины и очень избирательной точки зрения камеры. Полагать мне потребовалось много времени, чтобы поставить камеру хотя бы примерно в нужное место.

Как построить и сфотографировать треугольник Пенроуза

Эти направления изменены из этого видео.

Что вам нужно

Вам потребуются следующие типы деталей Lego (все детали представлены на фотографии ниже):

1 2 x 10 деталей или комбинации, соответствующие этому размеру. Я использовал красный 2 х 8 и красный 2 х 2.
1 2 х 8 шт. Он должен быть такого размера. Я использовал оранжевый кусок 2 x 8.
4 2 х 2 шт.
1 база 4 x 10 (или что-то еще, чтобы обеспечить противовес)

Сборка

Сначала разместите детали 2 x 10 вдоль одной стороны основания 4 x 10, как показано ниже.
Во-вторых, сложите 4 детали 2 x 2 и прикрепите их к одному концу последовательности 2 x 10.
Наконец, добавьте деталь 2 x 8 под прямым углом, выходящую из основания, как показано ниже.

Фотографирование треугольника

Чтобы сфотографировать изображение, вам нужно тщательно выровнять камеру. Расположите камеру над удлиненный 2 х 8 шт. Перемещайте камеру вверх-вниз, влево-вправо, пока конец 2 x 8 не совпадет. с верхом 2 х 10 шт.Когда вы сделаете это правильно, вы увидите изображение ниже. Когда вы настроите его, попробуйте минимизировать тени, которые могут ограничить иллюзию.

В этом месяце в Бойсе пройдет крупнейшая конференция LEGO в Айдахо

Если вам не нравятся LEGO, вы, вероятно, родитель, который наступил на некоторых, и я это понимаю. Боль сравнима с родами? Закрывать. Но на самом деле LEGO — это круто. Три хитовых театральных выпуска о любимых строительных кубиках являются истинным свидетельством того, как сильно дети и взрослые любят их.Даже если вы не очень хорошо следовали инструкциям на коробке, чтобы сделать корабль, или динозавра, или что-то еще классное, что было на коробке (полностью поддерживаю это), вы все равно нашли способ построить что-то веселое и захватывающее, как бойфренды-роботы для ваших кукол Барби или подражатели Power Rangers Zords. MOCFEST собирается отпраздновать это.

“Когда вы строите что-то по своему воображению из кубиков LEGO, вы создаете самодельный самодельный набор. .. Мое собственное творение! Приходите и посмотрите на лучших строителей из Долины Сокровищ, Айдахо и PNW.Вы не поверите, что можно построить из простого строительного блока, который мы все любим. Празднуйте все, что связано с КИРПИЧОМ!» – Группа пользователей Lego в Айдахо

MOCFEST, крупнейшая конференция LEGO в Айдахо, пройдет 24 и 25 июля с 10:00 до 18:00 и с 10:00 до 15:00 соответственно. ABU Games организует мероприятие, которое пройдет в их магазине. Вам будет бесплатно представлено несколько экспозиций и мероприятий. Так что приводите детей и будьте в равной степени поражены и вдохновлены этими впечатляющими творениями. И будьте благодарны, что вам не придется посреди ночи спотыкаться о них босиком на своем путь в ванную.

ПРОДОЛЖАЙТЕ ПОСМОТРЕТЬ: посмотрите, как выглядели эти логотипы компаний из Айдахо тогда и сейчас

Удивительно наблюдать за эволюцией бренда, с которым вы регулярно взаимодействуете. Иногда изменения незаметны, а иногда нет. Посмотрите, как эти компании, которые жители Айдахо видят почти каждый день, изменили свой внешний вид за эти годы.

ВЗГЛЯД: Самые старые аттракционы Диснейленда с 1955 года по сегодняшний день

Stacker, задался целью составить полный список всех аттракционов Диснейленда, которыми вы можете наслаждаться сегодня, и ранжировать их по возрасту.Используя данные в режиме реального времени из Touring Plans, архивов Disney, а также исторических выпусков новостей и обзоров, наш список начинается с захватывающих недавних дополнений к парку и простирается до самой старой классики дня открытия. Этот список сосредоточен на оригинальном парке Диснейленд, поэтому вы не увидите никаких аттракционов из соседнего парка California Adventure, расположенного прямо напротив набережной. Читайте дальше, чтобы узнать о самых старых аттракционах Диснейленда, на которых вы все еще можете кататься сегодня.

13 способов потратить 10 000 долларов в штате Айдахо

Общайтесь с нами в течение рабочего дня, и мы дадим вам 10 шансов в день выиграть наличные — до 10 000 долларов, начиная с 20 сентября! Вот несколько идей, как ВЫ могли бы потратить деньги!

Как я преподаю модуль Spikeball в классе физкультуры

Итак, вы хотите преподавать Spikeball на уроках физкультуры?

Я знаю, что вы чувствуете, последние несколько лет я обучал своих учеников игре в спайкбол, и это имело большой успех.

Почему Spikeball?

Как только я впервые поиграл в эту игру, я был очарован тем, насколько это было весело, и мне понравилось, насколько она портативна и проста в настройке. Поскольку лично мне игра очень понравилась, я хотел попробовать и поделиться ею со своими учениками, у нее есть крутой фактор, которого нет во многих видах спорта, и я знал, что моим ученикам понравится изучать игру.

Я считаю, что Spikeball является отличной альтернативой волейболу (на мой взгляд, он проще и более дружелюбен), при этом работая над теми же навыками, и при желании его можно легко перенести в некоторые игры типа волейбола.

В последние несколько лет я обычно выполнял 4-квадратную единицу или урок в начале года, а затем возвращался к ударам руками, выполняя некоторые действия Spikeball ближе к концу года.

Еще один интересный факт о Spikeball заключается в том, что этот вид спорта на самом деле называется Roundnet, а Spikeball — это просто самый популярный бренд, который вернул популярность этому виду спорта благодаря невероятному маркетингу и отличному обслуживанию клиентов.

Как играть

Правила в основном такие же, как и в волейболе 2 на 2, но вместо того, чтобы перепрыгивать через сетку, вы швыряете мяч в сетку по направлению к своим противникам.

Вот краткое руководство по воспроизведению видео:

Зацепите своих учеников

Вы можете просмотреть множество крутых видеороликов Spikeball на Youtube, чтобы показать своим ученикам, насколько крута эта игра. Ниже приведен лишь один пример из многих.

Мне нравится ждать, пока ученики немного попрактикуются в игре, а затем показывать им это видео в конце урока, потому что после некоторого времени практики они лучше оценивают уровень мастерства игроков в видео. сами игры.

Spikeball также сделал несколько классных обучающих видео по стратегиям для игрового процесса и стратегии (вот несколько примеров)

Начиная со станций отскока и ловли

Во время нашего первого урока я начинаю своих детей К-2 с нескольких станций отскока и ловли. Моя цель состоит в том, чтобы дать им возможность поработать над броском мяча и изучить углы и то, как мяч отскакивает, прежде чем познакомить их с реальным ударом по мячу рукой.

Я просматриваю наши подсказки для ловли «Дотянись, хватай и отдавай», о которых мы узнали в нашем разделе «Бросание и ловля», и рассказываю о том, как быть в них, затем объединяю их, устраиваю им несколько демонстраций и приступаю к работе.

Вот пример:

Станции для шипов и захватов

На следующей неделе с К-2 мы переходим к ударам по мячу или к его «протыканию» в зависимости от терминологии, которую вы хотите использовать.

ШИПОВЫЕ / ПОДАЧНЫЕ КИКИ:

«LEGO РУКА ВВЕРХ» — сломай
- В качестве подсказок для шипа я использую фразу «Держи вверх, ударь вниз», чтобы напомнить ученикам не бросать его, а держать его не доминирующей рукой и опускать доминирующей рукой
- Также я советую им использовать «Руку Лего», когда держите мяч вверх, что является потрясающим визуальным эффектом, который поймут ваши дети — поблагодарите моего со-учителя, тренера Купера, за эту прекрасную идею, как только я начал использовать « Lego Hands» для описания удерживания мяча перед подачей, мои дети действительно усвоили эту концепцию намного быстрее.
- Еще одна вещь, о которой я говорю своим 3-5-классникам, это тот факт, что подача Spikeball является противоположностью подачи 4 Square, которую мы изучили в нашем блоке 4 Square. Вместо того, чтобы отбрасывать его вниз и ударять вверх (что представляет собой подачу в 4 квадрата), они будут удерживать его вверх и наносить удары вниз.

Я сохраняю формат предыдущей недели для станций, чтобы помочь с управлением, так как студенты уже знакомы с расположением и направлениями прошлой недели.(вот ссылка или посмотрите ниже)

Чаша с шипами ( Ultimate Spikeball )

Для моих старших учеников с 3-го по 5-й классы мы сразу приступаем к забиванию мяча и отрабатываем его снова и снова, используя небольшие командные задачи в игре, которую я называю «Spikerbowl». Вы можете увидеть пример одной из задач ниже. Я использую окончательные правила, но вместо того, чтобы бросать и ловить, мы работаем над подачей/спайком мяча.

Сможет ли ваша группа проскочить и поймать его на другой конец спортзала и обратно без ошибок?

Действия на станции Spikeball

Если вы давно читаете этот сайт, вы должны знать, что я большой поклонник деятельности станции. Если вы хотите увидеть обзор того, как я использую станции для обучения, и получить нашу бесплатную загрузку 15 знаков станций, ознакомьтесь с этой записью в блоге. Мне нравится обучать некоторым забавным концепциям и играм на протяжении всей группы, а затем устраивать рабочий день, когда студенты могут практиковать эти навыки, игры и концепции самостоятельно. Это также то, что я делаю в нашем отделении гимнастики в качестве кульминационного урока.

Итак, для своих учеников второго класса я обычно устраиваю веселый день активности на станции и ставлю знаки нашей станции, чтобы у детей были наглядные и легко читаемые указания для тех, кто действительно умеет читать. Пример ниже:

Модифицированный игровой процесс Spikeball

Со своими учащимися 3–5-х классов (а иногда и с опытными учениками 2-го класса) я беру их в партнеры и провожу их через различные этапы испытаний партнера по спайкболу, чтобы представить им пас из-под руки и пас над головой и поработать над ответной подачей или спайком. и работаем над объединением некоторых различных навыков, над которыми мы работали, в более открытой среде.

Для всех этих прогрессий я использую набор «Следуй за лидером» Spikeball и проецирую каждое партнерское задание по телевизору для своих учеников. См. пример ниже. Это слайд-шоу «Следуй за лидером» доступно в нашей подписке или на TPT (ссылки ниже).

После прохождения прогрессии мы попадаем в модифицированный геймплей шипбола. Это отличный способ дать учащимся возможность поработать с партнером и лучше понять, что такое настоящая игра в спайкбол.Обычно мы не входим в полную игру, но к концу 2 недель я могу заставить студентов играть в несколько модифицированных игр, в которых мы следуем определенной схеме «Шип – партнерский пропуск – ловля». У меня обычно они играют 3-4 минуты и. затем переключитесь на другую сетку или обруч, чтобы они могли играть с множеством разных одноклассников. См. пример ниже.

Ведите счет или играйте в свое удовольствие?

Вы можете выбрать любой формат, который, по вашему мнению, лучше всего подойдет вашим ученикам. Мои ученики ОБОЖАЮТ вести счет, и я также считаю, что это полезный навык, которому дети не научатся, если мы не будем его практиковать. Еще одним преимуществом ведения счета является то, что вы даете своим ученикам возможность попрактиковаться в хорошем спорте, что является одной из важных ценностей в моей программе.

Для ведения счета мы используем наши карточки Easy Score Keeper Cards, чтобы легко отслеживать счет с помощью скрепки, а затем дети сбрасывают карточки после того, как мы меняемся для каждой новой игры (см. ниже).

Щелкните эту ссылку, чтобы загрузить карточки счетчиков из сообщения и получить дополнительную информацию о том, как я их использую.

Точечный выстрел Spikeball

Если вы видели мой обзор баскетбольного отряда или обзор моего футбольного отряда, вы, вероятно, знакомы с приведенным ниже заданием «Точечный бросок» — это отличное занятие для любого отряда, оно очень мотивирует и развлекает учащихся. Я модифицировал его для работы с подачей шипастого мяча и опробовал его во время нашего последнего урока, и он прошел отлично — посмотрите его ниже:

Вот оно!

Я надеюсь, что это поможет вам приступить к планированию весёлого игрового автомата для ваших учеников!

Отметьте меня в социальной сети @thepespecialist и расскажите, как у вас дела.

Если вы хотите ознакомиться с нашим пакетом ресурсов Spikeball Unit Resource Pack или пакетом Follow the Leader, который доступен на TPT или в рамках нашей программы членства, вы. можете увидеть предварительный просмотр того, что включено в каждый пакет ниже:

Каждый из перечисленных ниже ресурсов доступен всем учителям, участвующим в нашей программе членства (информация о нашем членстве здесь), просто войдите в систему и загрузите их прямо из области членства. Они также доступны в нашем магазине учителей для платных учителей для всех, кто не является участником.

Пакет ресурсов Spikeball Unit

Пакет ресурсов для юнитов предоставит вам массу ресурсов для печати, чтобы спланировать юнит Awesome Spikeball и сэкономить массу времени.

Включено в эту загрузку:

Образец плана занятий на 3 недели с множеством дополнительных мероприятий
23 печатных знака активности станции
Плакат с киями Spikeball
Сертификаты Spikeball для печати для ваших учеников
Карты Easy Scorekeeper Card и Mini Tournament Scorecard

Ознакомьтесь с пакетом ресурсов Spikeball Unit Resource Pack (TPT)

Spikeball: набор «Следуй за лидером»

Все наши пакеты «Следуй за лидером» — это «технологическое обновление» для всех, у кого экран идеально сочетается с соответствующим пакетом ресурсов для юнитов.

Включено в эту загрузку:

Слайд-шоу Powerpoint со всеми анимированными GIF-файлами для прохождения партнерских испытаний Spikeball
- Все примеры движения партнера без сетки (отскок от земли)
- Все примеры развития партнеров с сетью

Ознакомьтесь с набором Spikeball Follow the Leader Pack (TPT)

Набор полезных ресурсов Spikeball Resources

Если вам нравится то, что вы видите, вы можете получить все наши ресурсы Spikeball со скидкой с набором стоимости ниже:

Ознакомьтесь с ценным набором ресурсов Spikeball

Спасибо, что заглянули к этому сообщению. Если у вас возникнут вопросы, дайте нам знать!

«Маленький мир слов» Нормы английских словесных ассоциаций для более чем 12 000 ключевых слов

Данные, описанные в этой статье, являются частью продолжающегося исследования по картированию человеческого словарного запаса на основных языках мира.Для этих разных языков мы постарались максимально точно согласовать процедуру. Первоначальный проект по сбору данных начался в 2003 г. на голландском языке (De Deyne & Storms, 2008b; De Deyne et al., 2013b), и с тех пор были внесены некоторые незначительные изменения. Во-первых, хотя самый ранний сбор данных основывался на задачах с ручкой и бумагой, большая часть сбора данных для него (и весь сбор данных для этого проекта) основывалась на веб-задачах. За время работы над проектом мы также внесли незначительные косметические изменения в веб-сайт, чтобы улучшить читабельность и учесть изменения в веб-технологиях.В частности, последние версии веб-сайта поддерживают более широкий спектр устройств, что отражает изменения в использовании Интернета, при которых все больше людей полагаются на мобильные устройства. В ответ на интерес со стороны других исследователей мы также решили добавить вопрос об уровне образования участников в тот момент, когда исследование уже проводилось. Несмотря на незначительные изменения, основная задача словесных ассоциаций оставалась неизменной на протяжении всего проекта, в которой главным соображением было сделать задачу короткой, простой и всеобъемлющей.

Метод

Участники

Участники были набраны онлайн с использованием краудсорсингового подхода, основанного на социальных сетях, электронной почте и веб-сайтах университетов. Никаких ограничений на участие не было, кроме требования, чтобы участники свободно говорили по-английски. Людей, заинтересованных в участии, несмотря на недостаточное владение английским языком, по мере необходимости направляли на другие языки в рамках проекта «Маленький мир слов» (в настоящее время в него включено 14 языков).

Хотя ограничений по возрасту не было, использовались только данные для участников в возрасте 16 лет и старше, так как нас в основном интересовала репрезентация зрелой лексики. Участники состояли из 88 722 добровольцев, из которых 54 712 (62%) были идентифицированы как женщины, 33 710 (38%) идентифицированы как мужчины, и 300 (<1%) ответили, используя неуказанную гендерную категорию. Средний возраст составил 36 лет ( SD = 16). Помимо пола и возраста, мы также собирали информацию о родном языке участников. Это было сделано в два этапа. Во-первых, мы попросили участников указать, являются ли они носителями английского языка. В зависимости от их ответа они могли выбрать из списка англоязычных регионов или из списка с большинством неанглоязычных языков в мире.Большинство людей (81%) были коренными американцами, говорящими на английском языке (50%), с британцами (13%), канадцами (11%) и австралийцами (5%) в качестве следующих трех крупнейших групп, представленных в данных. В 2013 году мы также начали собирать информацию об уровне образования, поэтому эти данные доступны для 40% участников. Большинство наших участников имели как минимум степень бакалавра в колледже или университете (81%) или степень магистра (37%). Это говорит о довольно однородной выборке с точки зрения образования, с некоторой очевидной степенью систематической ошибки отбора.

Материалы

Стимулирующие материалы (ключевые слова) были созданы с использованием метода выборки снежного кома, что позволило нам одновременно включить как частые, так и менее частые сигналы. Процедура также позволила нам гибко добавлять ключевые слова, которые были частью других опубликованных исследований, которые мы проводили в течение семи различных итераций на протяжении многих лет. Окончательный набор состоял из 12 292 сигналов, включая все 1661 простое число и цель из проекта семантического прайминга Хатчисона и др., (2013), все 5019 признаков из норм Университета Южной Флориды (Nelson et al., 2004) и большинство признаков, которые были частью ранее опубликованных норм модальности английских слов (Lynott and Connell, 2013) и норм производства семантических признаков. (Макрей и др., 2005).

Процедура

Исследование было одобрено Комитетом по этике KU Leuven (ссылка G-2014 07 017), и процедура была идентична данным по голландскому языку (SWOW-NL), представленным De Deyne and Storms (2008b) и Де Дейн и др. , (2013б). Участников проинструктировали, что на экране появится слово, и их попросили ответить первыми тремя словами, которые пришли на ум. Если они не могли придумать никаких дальнейших ответов, они могли указать это, нажав кнопку «Нет больше ответа». Если слово было неизвестным, их просили нажать кнопку «Неизвестное слово». Им также было приказано отвечать только на слово, отображаемое в верхней части экрана (а не на их предыдущие ответы), и избегать ввода полных предложений в качестве ответов.Каждому участнику предъявлялся список из 14–18 стимулов. Представленные стимулы были выбраны случайным образом из тех сигналов с наименьшим количеством ответов в текущей итерации. Каждый стимул, появляющийся на экране, сопровождался формой, состоящей из трех текстовых полей, по одному для первого (R1), второго (R2) и третьего (R3) ответа. После того, как поле было заполнено нажатием клавиши ввода или нажатием кнопки, эта запись больше не может быть изменена. Ответ остался на экране, но цвет ответа изменился с черного на серый.

Предварительная обработка данных

Данные нормализовались в несколько этапов. Сначала мы удалили теги, кавычки, заключительную пунктуацию и двойные пробелы. В некоторых случаях участники указывали незнакомые слова или пропущенные ответы буквально, а не нажимали кнопку. Например, люди иногда набирали неизвестное слово , нет ответа или ? вместо того, чтобы нажимать кнопки с метками. Эти ответы были перекодированы как «Неизвестное слово» и как отсутствующие («Больше ответов нет»).Были включены только уникальные ответы, а повторяющиеся ответы на определенную реплику одного и того же участника были закодированы как отсутствующие ответы. Это затронуло 3222 ответа. Затем было перекодировано небольшое количество сигналов, которые будут обсуждаться в следующих параграфах. В дальнейшем мы сосредоточимся на американском английском, так как большинство участников говорили на этом варианте. Базовая блок-схема с описанием различных этапов фильтрации данных представлена на рис. 1.

Рис. 1

Упрощенная блок-схема, показывающая, как этапы предварительной обработки повлияли на количество участников, сигналы и ответы

Исключения

Мы исключили участников из набора данных, если они не соответствовали нашим априорным критериям.Во-первых, мы исключили участников, которые использовали короткие предложения. Это определялось путем подсчета количества подробных ответов (90 269 n 90 270 -грамм с \(n > 1\)) и исключения тех участников, у которых более 30% ответов состояло из этих 90 269 n 90 270 -грамм (2088 или 2,4 %). участников). ^{Сноска 3} Мы исключили участников, для которых менее 80 % ответов были уникальными (т. е. они давали один и тот же ответ на множество разных ключевых слов, 754 или 0,8 % участников).Мы также удалили участников, менее 60% ответов которых появлялись в списке слов на английском языке. Список слов был составлен путем объединения словоформ, встречающихся как минимум дважды в английском SUBTLEX (Brysbaert and New, 2009), в сочетании со списком правописания американского варианта английского языка, извлеченным из списка VarCon (Atkinson, 2018), и списком орфографических исправлений, использованных в это исследование (см. ниже). Это удалило 1201 или 1,4% участников. Наконец, участники, указавшие, что они не знают более 60% своих слов, также были исключены.Это удалило 1815 (2,0%) участников. Хотя целью сбора данных было набрать 100 участников для каждого ключевого слова, логистика крупномасштабного сбора данных означает, что в некоторых случаях это число было превышено. Для согласованности текущий выпуск набора данных SWOW-EN включает только 100 участников на реплику. В тех случаях, когда на реплику было доступно более 100 ответов, мы предпочтительно включали данные от свободно говорящих людей из основных стран англоязычного мира (Австралия, Канада, Ямайка, Новая Зеландия, Пуэрто-Рико, Великобритания, Соединенные Штаты Америки). , Ирландия и Южная Африка).В результате в этом отчете больше не рассматриваются 177 120 ответов, а окончательный набор данных на тот момент состоял из 83 864 участников и 3 684 600 ответов.

Канонические формы

После предварительной обработки и проверки участников все ответы были перекодированы в более каноническую форму. Для существительных мы удалили как неопределенные, так и определяющие частицы ( a и the соответственно). Для глаголов мы удалили частицу инфинитива до .Некоторые ответы предполагают явное завершение слов, поскольку участники перед своим ответом ставят дефис (-) или многоточие (…). Чтобы иметь возможность интерпретировать эти ответы, мы добавили ключевое слово как часть ответа (например, если ключевое слово было горшок , а ответ был -ато , он был перекодирован как картофель ). Точно так же мы исправили ответы (а иногда и реплики), которые недвусмысленно относились к именам собственным, но были написаны в нижнем регистре (например, lego становится Lego ).В более общем плане, насколько это было возможно, мы вручную проверяли правописание всех ответов, появляющихся не менее двух раз, и добавляли правильное использование заглавных букв в случаях, которые были в основном недвусмысленными.

Несколько вариантов написания

Наша цель — предоставить ресурс, который можно использовать единообразно в широком диапазоне исследований. Один из компромиссов, с которым мы сталкиваемся, заключается в том, как справляться с региональными различиями в написании, встречающимися в британском, австралийском, канадском и других формах английского языка, помимо американского английского.В оставшейся части статьи мы сосредоточимся на ответах на американском английском (с проверкой орфографии), оставив место для повторного анализа и дальнейшего сбора данных в будущей работе, а также предоставив доступ к необработанным неисправленным данным, которые могут представлять интерес при изучении орфографии. трудности.

На практике это привело к следующим изменениям. Есть ряд слов, которые появились как подсказки в нескольких формах, соответствующих региональным вариантам написания (например, odor и odor ), и в таких случаях мы включили только вариант американского варианта английского языка.Соответственно, наши анализы не рассмотрели Самолет , ASS , AX , AX , Bandana , Bannister , Поведение , Bellybutton , Центр , Проверка , Checkered , Chilli Цвет , Цвета , Цвета , Кукурузная говядина , Уютный , Донут , Extravert , FABLE , Волокно , Hanky , Harbour , Highschool , Hippy честь , Hotdog , юмор , суждение , суждение , рабочая лампочка , Lightlypop , Lollypop , соседний , район , Ограждение , OldFashioned , Организация , органайзер , скрепка , парфюм , фальшивая , плуг , практика Практика , программа , Pajamas , Pajamas , Racquet , Realize , Realive , Спаситель , Seperate , Smokey , Театр , Tresspass , Шина , веранда , виски , WIFI и йогурт . Эти ключевые слова и их ответы были удалены, и был сохранен только американский вариант реплики. Некоторые реплики также встречались с пробелами или тире или без них (например, жевательная резинка и жевательная резинка ). Мы заменили Black Out , Разрушить , Кормление грудью , Bubble Gub , Сотовый телефон , Сотовый телефон , Coca-Cola , Хорошо выглядит , GoodLooking , Хорошо выглядят , , трудолюбивый , газонокосилка , ремень безопасности и Tinfoil и TinFoil , Blackout , Brackup , грудное вскармливание , Bubblegum , мобильный телефон , Coca Cola , поиск , трудолюбивый , газонокосилка , ремень безопасности и оловянная фольга .Для согласованности мы также заменили две подсказки, которые встречались только с британским правописанием, aeon и industrialise , на их американские аналоги, eon и industrialize . Наконец, мы изменили BlueJay , BunkJay , Dingdong , Dingdong , GROWS , Great Brittain , Lightyear , Manmade , Minmiscule , и Pass на – Blue Jay , двухъярусная кровать , динг дон , карлики , Великобритания , световой год , искусственный , мизер и пасха В том же духе в целях анализа мы американизировали все неамериканские варианты написания в ответных данных. Полученный набор данных сократил исходные 12 282 слова до 12 218 слов.

Свойства распределения сигналов и ответов

Наш первоначальный взгляд на данные изучает, как ответы распределяются по сигналам: как часто люди производят идиосинкразические реакции «hapax legomena»? Как количество типов (уникальных слов) увеличивается в зависимости от количества токенов (уникальных ответов) в данных? Как часто люди не могут дать ответ?

Типы и токены

В совокупности по всем трем ответам в наборе данных было создано 133 762 различных словоформ (типа), из которых только 76 602 появлялись только один раз. Если ограничиться первым ответом, то получится 64 631 тип, из которых 33 410 слов встречаются только один раз. Те ответы, которые возникают только один раз, называются ответами hapax legomena . Хотя они иногда удаляются (Nelson et al., 2004), наш подход состоит в том, чтобы сохранить их в соответствии с голландскими данными SWOW из De Deyne et al., (2013b). Этот подход отражает мнение о том, что это не ненадежные отклики, а просто отражение длинного хвоста частотного спектра. Из первых ответов (R1), 2.8% от общего числа токенов ответов и 51,7% типов ответов были hapax legomena; когда мы рассматриваем все три ответа (R123), проценты одинаковы (2,3% токенов и 57,3% типов). Десять наиболее часто встречающихся типов и токенов для R1 и R123 показаны в таблице 1. Независимо от того, как была рассчитана частота, большинство слов в первой десятке были одинаковыми.

Таблица 1 Десять наиболее частых слов ответа, рассчитанные с использованием данных только первого ответа (R1) или агрегирования всех трех ответов (R123)

В естественном языке количество типов слов безгранично, так как новые слова придумываются все время. Это отражено в законе Гердана, который описывает эмпирическую экспоненциальную зависимость между количеством отдельных слов и размером текста (так называемое отношение типа к символу). Согласно закону Гердана, мы можем ожидать, что количество различных ответов в задаче на словесные ассоциации также будет увеличиваться по мере того, как мы собираем больше данных, хотя количество новых ответов будет постепенно уменьшаться по мере увеличения набора данных (Herdan, 1964).

Чтобы понять, как количество различных пар (типов) сигнал-ответ увеличивается в зависимости от общего количества токенов ответов, мы оценили кривые роста словарного запаса для данных первого ответа (R1) и полного набора данных (R123). ).Результаты показаны на рис. 2, на котором количество наблюдаемых типов показано в зависимости от количества проверенных токенов для эмпирических данных (сплошные линии). Поскольку в R123 ответов в три раза больше, чем в R1, мы подогнали конечную модель Zipfian Mandelbrot к обоим наборам данных, используя пакет zipfR (Evert and Baroni, 2007). Возможно, неудивительно, что кривые соответствия модели (пунктирные линии на рис. 2 показывают, что количество новых типов неуклонно увеличивается в зависимости от количества собранных токенов.Продолжающийся рост кривой подчеркивает продуктивную природу человеческого языка: похоже, не существует адекватного размера выборки, чтобы охватить все слова в языке. Возможно, более интересным является тот факт, что скорость, с которой добавляются новые типы, на 90 269 выше (90 270) для данных R123, чем для данных R1, отражая тот факт, что второй и третий ответы не просто составляют на 90 269 больше 90 270 данных, они также выявляют разные ответы от R1. Как мы увидим в следующих разделах, эта повышенная неоднородность ответов приводит к более плотным сетям, которые дают более точные оценки различных видов поведения, связанного с языком.

Рис. 2

Кривая роста словарного запаса, сравнивающая эмпирический или наблюдаемый рост с оценками конечной модели Zipfian Mandelbrot (fZM) (Evert & Baroni, 2007). Кривые показывают, как количество различных типов (ось y ) увеличивается в зависимости от количества токенов ответа (ось х ). вертикальных линий указывают общее количество наблюдаемых токенов для R1 и R123. Продуктивность человеческого языка проявляется в том, что независимо от размера выборки постоянно производятся новые типы слов.Этот эффект максимален при включении второго и третьего ответов (R123), а не только первого ответа (R1)

Отсутствующие и неизвестные ответы

Вспомните, что участники нажимали либо «Неизвестное слово» при предъявлении реплики (которую мы классифицируем как неизвестную). ответ) или «Больше ответов нет» после того, как был дан первый ответ (который мы классифицируем как отсутствующий). Как часто это происходило? Этот вопрос интересен, потому что он дает представление о широте и глубине общих лексических знаний.В целом, средний процент ключевых слов, которые люди пометили как неизвестные, составил 2,5%. ^{Сноска 4} Для второй ассоциации (R2) отсутствовало 4,3% ответов, а для третьей ассоциации (R3) это число увеличилось до 9,2%. Это говорит о том, что большинство сигналов были хорошо известны, и процедура не была слишком сложной, поскольку большинство людей могли дать по крайней мере три ответа на каждый сигнал.

Сетевые компоненты и лексический охват

Обычным применением данных словесных ассоциаций является создание семантической сети, и с учетом этого мы сообщаем статистику для набора данных SWOW-EN, которая имеет отношение к таким приложениям.Как обычно формулируется, ассоциативная сеть представляет собой граф, в котором каждый узел соответствует слову, а ребро соединяет узлы и и и , если кто-либо произведет слово и в качестве ответа, когда ему будет представлено слово и как сигнал (De Deyne & Storms, 2008a; De Deyne et al., 2016; Dubossarsky et al., 2017; Steyvers & Tenenbaum, 2005, см., например). Существуют некоторые различия в том, как построены эти сети. Иногда края направлены, отражая тот факт, что словесные ассоциации часто асимметричны, тогда как в других исследованиях эта информация не используется. Точно так же ребра иногда, но не всегда, взвешиваются, чтобы отразить частоту появления слова j в качестве ответа на слово i . Также общепринятым является включение только тех слов, которые появились в качестве подсказок в сети, что приводит к потере данных, которые могут искажать другие величины, полученные из этой сети (например, количество входящих ссылок; см. De Deyne et al., (2014). )). Наконец, обычно сохраняется только самый большой сильносвязный компонент.Это гарантирует, что будут сохранены только те слова, которые имеют как входящие, так и исходящие ребра, и что существует путь, соединяющий все возможные пары слов в графе.

В этом разделе мы используем два разных графа, основанных на максимальной компоненте сильной связности. Первый график, \(G_{R1}\), был построен с использованием только данных первого ответа (R1), тогда как второй график \(G_{R123}\) был основан на всех произведенных ответах (R123). Выяснилось, что почти все слова входят в состав максимальной компоненты сильной связности, поэтому для каждого из графов было удалено лишь несколько ключевых слов. Для \(G_{R1}\) максимальный компонент состоял из 12 176 вершин, при этом в этом компоненте отсутствовало всего 41 слово. ^{Сноска 5} Для \(G_{R123}\) максимальный компонент состоял из 12 217 вершин; только одна вершина ( анисетта ) не была включена.

Сколько данных было потеряно при использовании этого сетевого представления? То есть, учитывая, что мы свели необработанные данные R1 и R123 к графам \(G_{R1}\) и \(G_{R123}\), которые определены для набора из 12 176 и 12 216 слов соответственно, естественно спросите, какая доля ответов участников «охвачена» этим сокращенным представлением.Чтобы рассчитать покрытие, мы вычислили среднее количество токенов ответа для каждой реплики, когда учитываются только ответы, которые являются частью сильно связанного компонента. Общий охват был высоким. Среднее покрытие для \(G_{R1}\) составило 0,89 при медиане 0,91, а общее распределение показано на рис. 3. Доля словесных ассоциаций, сохраняемых на графике, различалась в зависимости от ключевого слова, начиная от 0,11 ( гипофиз ) до 1 ( боль ). Среднее покрытие для \(G_{R123}\) равно 0.87 со средним значением 0,88 со значениями в диапазоне от 0,41 ( Гомер ) до 0,99 ( ). Эти цифры показывают, что как в случае одиночного ответа, так и в случае множественного ответа охват достаточно высок: большинство ответов, генерируемых участниками, также были частью набора сигналов и, следовательно, были сохранены.

Рис. 3

График плотности охвата на основе одиночных (R1) и продолжительных ответов (R123), где охват в данном контексте относится к доле ответов (на конкретную реплику), принадлежащих набору ключевых слов в компоненте сильной связности.Доля ответов, сохраняемых для каждой реплики, указана на оси x и показывает, что большинство реплик сохраняют около 90% своих ответов

Цепочка ответов

люди выстраивают цепочку ответов, используя свою предыдущую реакцию в качестве сигнала или основы для следующей реакции на то же слово. ^{Сноска 6} Одним из результатов цепочки ответов может стать увеличение неоднородности общего распределения ответов. В том (что маловероятно) случае, когда более поздние ответы совершенно не связаны с первоначальным сигналом, эта неоднородность может отрицательно сказаться на общем качестве данных. В качестве альтернативы, если связанные ответы все еще связаны с исходным сигналом, повышенная неоднородность может быть полезной для выявления дополнительных знаний, которыми обладают участники, особенно для сигналов, которые имеют очень доминирующую реакцию. В качестве примера рассмотрим ключевое слово пивоварня , для которого ответ пиво встречается в 85% R1.В этом случае кажется вероятным, что пиво доминирует или блокирует другие сильно связанные ответы, и в таких случаях продолжение процедуры позволяет нам оценить полное распределение ответов. В этом разделе мы исследуем, в какой степени присутствует цепочка ответов, и какие лексические факторы на уровне реплики или предшествующей реакции определяют количество цепочек.

Оценка цепочек

Простой способ проверить цепочку ответов — сравнить условную вероятность конкретного ответа R2 с учетом того, что конкретный ответ R1 либо был сделан, либо не сделан. Например, рассмотрим пример, показанный в таблице 2. В этом примере ключевое слово было солнце , и нам интересно определить, с большей вероятностью участник даст звездочка в качестве своего второго ответа, если его первый ответ был луна . Для этого мы исключаем все случаи, когда участник дал звездочек в качестве своего первого ответа, а затем строим таблицу непредвиденных обстоятельств \(2\x 2\) для R1 и R2 для всех остальных участников. В этой таблице первые ответы классифицируются как moon или ¬moon , а вторые ответы классифицируются как star или \(\neg \) star .{6}\) в пользу ассоциации с отношением шансов -3,88 (95% ДИ: от -5,97 до -2,45). Другими словами, в этом примере мы находим очень убедительные доказательства эффекта цепочки.

Таблица 2 Таблица непредвиденных обстоятельств для сигнала солнца и опосредующего эффекта R1 = луны на R2 = звезды

В более общем смысле мы рассчитали соответствующий коэффициент Байеса (BF) для всех возможных сигналов –R1– R2 троек. Примерно в 1% случаев мы обнаружили убедительные доказательства (фактор Байеса \(>\) 10) цепочки ответов.Примеры таких троек cue–R1–R2 представлены в таблице 3. Умеренные доказательства (3 \(<\) BF \(<\) 10) были обнаружены в 19% случаев. Некоторая осторожность требуется при интерпретации случаев «умеренных доказательств», поскольку факторный анализ Байеса дает умеренные доказательства каждый раз, когда тестируемый R2 никогда не появлялся как R1, и, как следствие, многие из этих более слабых результатов могут просто отражать повышенную неоднородность в R2. Хотя можно было бы применить и более сложный подход, включающий R3, для краткости мы просто отметим возможность того, что в данных существует небольшое количество цепочек ответов.

Таблица 3. 10 основных опосредованных ответов R2 на определенный сигнал и предшествующий ответ R1 вместе с их байесовским фактором и вероятностью по сравнению с отсутствием цепочки

‎LEGO® MINDSTORMS® EV3 Home в App Store

Сопутствующее приложение с инструкциями по сборке для LEGO® MINDSTORMS® EV3

Собирайте, программируйте и играйте со своими героями-роботами LEGO® MINDSTORMS EV3 (31313), как никогда раньше, с помощью приложения LEGO MINDSTORMS® EV3 Home! Соберите своего любимого бота, используя инструкции по сборке, включенные в приложение. Затем подключитесь к нему с помощью устройства с поддержкой Bluetooth и приготовьтесь оживить своего робота!

Робототехника доставила удовольствие

Если вы когда-либо использовали графическую блочную среду кодирования, вам понравится красочный язык кодирования приложения MINDSTORMS EV3 Home App с функцией перетаскивания, основанный на Scratch — одном из самых популярных в мире языков. графические системы кодирования для детей. Переместите блоки на интерактивное полотно для кодирования и заставьте SPIK3R, EV3RSTORM, R3PTAR, GRIPP3R и TRACK3R двигаться, вращаться и хвататься в кратчайшие сроки.

Также отлично подходит для новичков!

Если вы никогда раньше не программировали, мы включили 25 простых заданий, которые помогут вам начать работу с приложением — вы будете программировать и управлять своим роботом еще до того, как узнаете об этом!

Поделитесь своими творениями

Если вы спроектировали и построили собственного удивительного робота, вы можете сфотографировать его и загрузить в LEGO Life, чтобы все могли его увидеть. Вы также можете получить больше вдохновения от того, что другие создали в приложении LEGO Life (введите в поиск «LEGO Life»).

Больше, чем просто игра

Пока вы строите, программируете и играете со своими роботами, вы также будете исследовать, экспериментировать и учиться. Учитесь во время игры, кто бы мог подумать!

Основные характеристики:

• Интуитивно понятный интерфейс программирования с помощью перетаскивания на основе Scratch

• 25 заданий

• Цифровые инструкции по сборке включены в приложение

• Bluetooth-соединение для беспроводной связи

• Дети получают навыки STEM через игровое обучение с классными техническими игрушками

ВАЖНО:

Это не отдельное приложение, это приложение-компаньон для LEGO MINDSTORMS EV3, которое вы используете для создания и кодирования интеллектуальных игрушек-роботов с дистанционным управлением, входящих в комплект MINDSTORMS EV3 (31313 ) набор.

Чтобы проверить, совместимо ли ваше устройство с набором LEGO MINDSTORMS EV3 (31313) и приложением MINDSTORMS EV3 Home, посетите https://www. lego.com/themes/mindstorms/downloads

ПОДРОБНЕЕ:

Для получения дополнительной информации о LEGO MINDSTORMS посетите сайт www.LEGO.com/themes/MINDSTORMS/about. На сайте www.LEGO.com/kids/MINDSTORMS также есть много других материалов для детей.

По вопросам поддержки приложения обращайтесь в службу поддержки потребителей LEGO по адресу service.LEGO.com/contactus

(PDF) Предоставление социальному роботу возможности обрабатывать социальные сигналы для определения необходимости помощи пользователю

Ссылки

Akkaladevi, S. C.; и Heindl, C. 2015. Распознавание действий

для взаимодействия человека с роботом в промышленных приложениях. In

2015 Международная конференция IEEE по компьютерной графике,

ics, Vision and Information Security (CGVIS), 94–99. IEEE.

Baltruˇ

saitis, T.; Робинсон, П.; и Моренси, Л.-П. 2016.

Openface: набор инструментов для анализа лицевого поведения с открытым исходным кодом.

В 2016 г. Зимняя конференция IEEE по приложениям компьютерного зрения (WACV), 1–10. IEEE.

Барнс, Т.; и Стампер, Дж. 2008. К автоматической генерации подсказок

для обучения логическим доказательствам с использованием исторических данных учащихся. На Международной конференции по интеллектуальным системам обучения —

, 373–382. Шпрингер, Берлин, Гейдельберг.

Бохус, Д.; Андрист, С .; Фениелло, А .; Пила, Н .; Джалобану, М .;

Суини, П.; Томпсон, А.Л.; и Horvitz, E. 2021. Форма Plat-

для Location Intelligence.

Бохус, Д.; Пила, CW; и Хорвиц, Э. 2014. Направления

Робот: опыт и извлеченные уроки в дикой природе. В

Proceedings of the 2014 International Conference on Autonomous Agents and Multi-Agent Systems, AAMAS ’14,

637–644. Ричленд, Южная Каролина: Международный фонд автономных агентов и мультиагентных систем

Браун, Т. Б.; Манн, Б.; Райдер, Н.; Суббиа, М .; Каплан, Дж.;

Дхаривал, П.; Нилакантан, А .; Шьям, П.; Састри, Г.; Аскелл,

А.; и другие. 2020. Языковые модели учатся мало.

Препринт arXiv arXiv:2005.14165 .

Корбей, Ж.-П.; Ганьон, М.; и Ричард, П. Р. 2020. Вероятностные подходы

к обнаружению состояний блокировки в интеллектуальной системе обучения

. На Международной конференции по интеллектуальным системам обучения

, 79–88.Спрингер.

Чиксентмихайи, М.; и Csikzentmihaly, M. 1990. Flow:

Психология оптимального опыта, том 1990. Harper

& Row New York.

Фасола, Дж.; и Matari´

c, M. J. 2013. Социально-вспомогательный робот

тренер по физкультуре для пожилых людей. Журнал взаимодействия человека и робота

Interaction 2(2): 3–32.

Фейнгольд Полак Р.; и Цедек, С. Л. 2020. Социальный робот

для реабилитации: оценка опытных клиницистов и пациентов, перенесших инсульт,

после долгосрочного вмешательства.В Proceedings of the 2020 ACM/IEEE International Conference on

Human-Robot Interaction, 151–160.

Фишингер, Д.; Эйнрамхоф, П.; Папуцакис, К.; Волкингер,

Вт; Майер, П.; Панек, П.; Хофманн, С .; Кортнер, Т .; Вайс,

А.; Аргирос, А .; и другие. 2016. Хоббит, робот-помощник, поддерживающий

независимую жизнь дома: первый прототип и

уроки. Робототехника и автономные системы 75: 60–78.

G¨

или¨

ур, О.С.; Росман, Б.С.; Хоффман, Г.; и Albayrak,

S. 2017. На пути к интеграции теории разума в адаптивный процесс принятия решений

социальными роботами для понимания человеческих намерений. На семинаре по намерениям в HRI на национальной конференции ACM/IEEE Inter-

по взаимодействию человека и робота (HRI’17).

Графсгаард, Дж. Ф.; Виггинс, Дж. Б.; Вейл, А. К.; Бойер, К. Э.;

Вибе, Э. Н.; и Лестер, Дж. К. 2014. Аддитивное значение

мультимодальных функций для прогнозирования вовлеченности, разочарования,

и обучения во время обучения.В материалах 16-й Международной конференции

по мультимодальному взаимодействию, 42–49.

Гратероль, В.; Диас-Амадо, Дж.; Кардинале, Ю.; Донго, И.;

Лопес-Сильва, Э.; и Сантос-Либарино, К. 2021. Обнаружение эмоций для социальных роботов на основе преобразователей НЛП и онтологии эмоций

. Sensors 21(4): 1322.

Greczek, J. 2015. Поощрение самостоятельности пользователей посредством

вмешательства с участием роботов. Материалы Десятой ежегодной международной конференции ACM/IEEE по взаимодействию человека и робота

Расширенные тезисы 189–190.

Херинк, М.; Кр¨

роза, Б.; Эверс, В.; и Wielinga, B. 2010.

Отношение разговорной выразительности к социальному присутствию

и принятие вспомогательного социального робота. Виртуальная реальность

14(1): 77–84.

Хорвиц, Э.; Бриз, Дж.; Хекерман, Д.; Ховел, Д.; и Rom-

Melse, K. 1998. Проект Lumi`

eRe: байесовское моделирование пользователей для определения целей и потребностей пользователей программного обеспечения.

В материалах Четырнадцатой конференции по вопросам неопределенности

по искусственному интеллекту, UAI’98, 256–265.Сан-Франциско,

Калифорния, США: Morgan Kaufmann Publishers Inc.

Huang, C.-M.; Андрист, С .; Saupp´

e, A.; и Mutlu, B. 2015.

Использование паттернов взгляда для прогнозирования намерения задачи в сотрудничестве.

Границы психологии 6: 1049.

Kory-Westlund, JM; и Breazeal, C. 2019. Долгосрочное

исследование взаимопонимания, социальной имитации и языкового обучения маленьких детей со сверстником-роботом в дошкольном учреждении.

Границы робототехники и ИИ 6:81.

Курило, У.; и Уилсон, Дж. Р., 2019 г. Использование шаблонов человеческого взгляда

в качестве индикаторов потребности в помощи со стороны социально-ассистивного робота

. В социальной робототехнике, 200–210. Чам:

Springer International Publishing.

Лангер, А.; Фейнгольд-Полак, Р.; Мюллер, О .; Келлмейер, П.;

и Леви-Цедек, С. 2019. Доверие к социально-вспомогательным роботам:

Рекомендации по использованию в реабилитации. Neuroscience &

Biobehavioral Reviews 104: 231–239.

Луи, В.-Ю. Г.; Вакеро, Т .; Неджат, Г.; и Beck, J.C.

2014. Автономный вспомогательный робот для планирования, планирования и облегчения многопользовательских действий. В 2014 г. международная конференция IEEE

по робототехнике и автоматизации (ICRA),

5292–5298. IEEE.

Матари´

с, М. Дж.; Эрикссон, Дж.; Фейл-Сейфер, DJ; и Winstein,

C. J. 2007. Социально-вспомогательная робототехника для постинсультной реабилитации.Журнал нейроинженерии и реабилитации

4(1): 1–9.

Нето, П.; Сим ˜

ао, М.; Мендес, Н .; and Safeea, M. 2019.

Взаимодействие человека и робота на основе жестов для помощи человека на производстве. Международный журнал передовых технологий производства

101: 119–135.

О’Рурк, Э.; Андерсен, Э.; Гулвани, С.; и Popovi, Z.

2015. Платформа для автоматического создания интерактивных учебных лесов.В материалах 33-й ежегодной конференции ACM

по человеческому фактору в вычислительных системах,

, 1545–1554.

Рено, А.; и Wilson, JR 2020. Supporting User Auton-

omy с Multimodal Fusion для обнаружения, когда пользователю нужно

Использование деталей LEGO, чтобы помочь резидентам обучать процедурным навыкам

Резиденты неотложной медицины (EM) несут ответственность за обучение и оценку младших учащихся в клинической среде. Согласно требованиям Совета по аккредитации последипломного медицинского образования (ACGME), программы EM должны быть в состоянии предоставлять учебные программы своему домашнему персоналу на основе эффективных принципов обучения.К сожалению, лишь немногие резиденты прошли формализованное обучение методам коучинга, которые можно было бы применять во время процедурных инструктажей.

Одночасовой семинар с использованием деталей LEGO позволяет жителям EM практиковаться в обучении техническим и процедурным навыкам. В частности, семинар использует возможность для резидентов практиковать словесные сигналы и методы процедурного коучинга.

Целевые учащиеся

Семинар предназначен для всех уровней аспирантуры (PGY) в EM.Фактически, семинар может быть интегрирован в учебные программы по другим дисциплинам, где процедурные и кинестетические навыки требуют постоянной практики (например, акушерство и гинекология, хирургия).

ACGME EM Milestones

Конкретные EM Milestones требуют постоянной оценки способностей резидентов к обучению учащихся младших классов, особенно когда они достигают более высокого уровня функционирования. Примеры таких вех включают:

Необходимые материалы

Детали LEGO:
- Вам не нужно покупать модные детали или наборы LEGO; скорее, пройдите в заднюю часть вашего местного магазина LEGO, к стене Pick-A-Brick Wall, где вы можете купить отдельные элементы LEGO полным стаканом из прозрачных пластиковых контейнеров.

Соберите смесь из кусочков всех форм и размеров.
Чем разнообразнее детали, тем лучше. Только не забудьте выбрать несколько одинаковых частей.
Общее правило: для группы из 30 учащихся 1 большая чашка и 1 маленькая чашка обеспечат вам достаточно деталей LEGO для успешного проведения семинара. Кроме того, не стесняйтесь использовать свой собственный тайник с деталями LEGO, который вы могли накопить за десятилетия.

Коробка пакетов для сэндвичей (6 дюймов x 6 дюймов)
Стопка чистых каталожных карточек (любого размера) для ведения записей участниками

Описание инновации

Вся группа должна быть разделены на более мелкие группы по 3 человека, что позволяет каждому участнику выполнять разные роли: учитель , строитель и регистратор .

Учитель: поручает строителю собрать готовую конструкцию LEGO из предоставленных деталей.
Регистратор : записывает наблюдения на прилагаемой каталожной карточке, которая будет использоваться во время подведения итогов.

Для каждой группы отложите по 30 деталей LEGO. Обратите внимание – важно, чтобы было по 2 штуки каждой детали. Таким образом, получается 2 одинаковых набора по 15 деталей LEGO в каждой группе.

Из одного набора LEGO создайте случайную структуру.Здесь вы можете использовать свое воображение. Никакая структура не является слишком сложной. Обязательно используйте все 15 штук. Когда закончите, поместите эту структуру в один из пластиковых пакетов. В другой полиэтиленовый пакет соберите те же 15 деталей LEGO, но в разобранном виде. Создайте столько пар этих сумок (в сборе + в разобранном виде), сколько вам нужно для мастерской. Структуры, безусловно, могут варьироваться от группы к группе.

Набор деталей LEGO в собранном виде (слева) и в разобранном виде (справа)

Раздайте каждой группе набор сумок вместе с каталожной карточкой. Сумку с собранной конструкцией отдать учителю ; мешок с несобранными деталями LEGO следует отдать сборщику ; а учетную карточку следует передать регистратору . Убедитесь, что , а не , чтобы строитель увидел окончательную собранную конструкцию.

Учитель и строитель сидят спиной друг к другу, пока записывающее устройство наблюдает за процессом общения. учителя должны проинструктировать своих строителей о том, как собрать конструкцию перед ними, используя как можно больше описательной информации, не показывая строителей физически. Регистраторы должны делать записи процесса, обращая внимание на успешные реплики, а также на потенциальные области для улучшения. Выделите 30 минут на это упражнение. Рекомендуется, чтобы фасилитатор(ы) семинара прогуливался по учебному пространству и делал наблюдения.

По истечении времени фасилитатор(ы) должны начать подведение итогов упражнения, попросив записывающее устройство каждой группы поделиться некоторыми своими наблюдениями с большей группой. Следует обратить внимание на возникшие трудности и способы их преодоления. Если позволяет время, действие можно повторить еще несколько раз, при этом жители меняются ролями.

Успешная сборка деталей LEGO с использованием только словесных подсказок

Судя по комментариям, сделанным во время группового подведения итогов, группы, которые планировали заранее [и предварительно проинструктировали], добились наибольшего успеха.Примеры включают строитель :
- Перечисление всех частей в его/ее сумке
- Идентификация всех существенных частей в структуре
- Определение ориентации и направления (т.е., что справа, а что слева) до начала процесса сборки
- Создание атмосферы, способствующей остановке строительства, разговорам и просьбам о повторных инструкциях.
возможность интегрировать визуальную информацию и визуальные подсказки в процесс строительства.Это подчеркивает, что нескольким резидентам потребуется мультимодальный подход к процессуальному обучению.
Большинству групп удалось воспроизвести готовую структуру. Группы, состоящие из старших резидентов ЭМ, быстрее всех справились с заданием (за ≤15 минут). Группы, состоящие из стажеров, особенно боролись с нехваткой времени.

Непреднамеренная сборка «изомерных» структур

Интересное открытие было отмечено в нескольких группах, которые первоначально считались успешно справившимися с задачей.В этих группах структуры не были идентичны друг другу; скорее, они были зеркальным отображением [или изомерами] друг друга. В ходе разбора полетов было обнаружено, что эти группы не определяли ориентацию и направление в терминах, которые были бы взаимно понятны учителю и строителю . Во время этого разговора было проведено несколько параллелей с пространственным пониманием, присущим ультразвуку и процедурам под ультразвуковым контролем. Резиденты в этих группах отметили, что этот результат сильно повлияет на их стратегии коучинга во время последующего процедурного обучения в реальной клинической среде обучения.

Образовательная философия этого семинара основана на преднамеренной практике , критическом процессе для развития мастерства. Андерс Эрикссон предположил, что количество часов, потраченных на преднамеренную практику, является важным фактором, определяющим уровень знаний человека. ¹ Этот семинар создает пространство, в котором резиденты могут безопасно практиковать навыки взаимного коучинга и процедурные инструкции, а также получать обратную связь от наблюдателя (например, регистратор ).

В частности, поскольку учителя могут давать только вербальные сигналы, а ученика могут использовать только слуховую информацию (как будет описано в разделе ниже), у участников есть уникальная возможность поэкспериментировать со своими моделями общения ( т. е. фразы, подходы, выбор слов), чтобы определить, какие подходы приводят к наиболее успешным результатам.

Семинар позволил нашим участникам оценить важность эффективных и конкретных коммуникативных стратегий, которые формируют успешное процедурное обучение; призывает учителей-резидентов сочувствовать учащимся, испытывающим затруднения, когда информация (т.