3.1.1 Общая информация об индивидуальных проектах программы «Эврика». Проектная работа мероприятия "Эврика" на тему" "Развитие творческих способностей обучающихся с помощью интеграции различных видов внеурочной деятельности ". Эврика — статья из Интернет-энциклопедии для
Югорский филолог рассказал о значении слова «Эврика!»
| Почему “аврика” а не “эврика”! | я нашел) согласно преданию, восклицание Архимеда при открытии им основного закона гидростатики. |
| Что представляет собой эвристическое обучение | толкование слова, обозначение слова, определение термина, его лексический смысл и описание. |
Развод по-научному: в год Фарфоровой свадьбы Россия выходит из европейской программы "Эврика"
Правительство РФ объявило о выходе России из европейской научно-технической программы "Эврика". С методическими разработками инновационной деятельности Центра образования «Эврика» можно ознакомиться на сайте организации в разделах «Инновационная деятельность» и «Дистанционное обучение». 14 марта 2023 года Россия вышла из европейской научно-технической программы «Эврика» (EUREKA — European Research Coordination Agency).
Что на самом деле означает слово «Эврика»: при чем тут Архимед, ванная и мошенники
| Эврика, или в какой момент мы понимаем, что задача решена | В русском языке со словом эврика чаще всего ассоциируются следующие слова. |
| Эврика - это ... значение слова Эврика | Возглас "Эврика!" означает в переводе на русский язык "Нашёл!". |
| Значение слова «эврика» в 9 словарях | Уже с 16 февраля в научно-познавательном центре «Эврика» преподаватели «политеха» начнут читать лекции и проводить мастер-классы, касающиеся естественных наук, для всех желающих. |
| Что такое «Эврика» | «Э́врика!» — легендарное восклицание Архимеда, ставшее общеупотребительным для выражения радости в случае разрешения трудной задачи. |
Эврика! (дайджест новостей науки)
толкование слова, обозначение слова, определение термина, его лексический смысл и описание. Что такое эврика в словарях русского языка? Восклицание "эврика" употребляется как выражение радости при каком либо открытии, при внезапно появившейся, осеняющей мысли.
Архимедова сила: что это такое и как действует
Эврика — статья из Интернет-энциклопедии для Смотрите еще толкования, синонимы, значения слова и что такое ЭВРИКА в русском языке в словарях, энциклопедиях и справочниках: ЭВРИКА в Словаре экономических терминов: европейское агентство по координации научных исследований, осуществляющее совместную. В лингвистическом контексте, «эврика» может быть определена как восклицание, символизирующее момент прозрения или нахождения решения задачи. Слышали такое слово – эврика? Да-да, именно его кричал бегущий голышом по улице Архимед, которому было поручено измерить объем золотой короны царя Сиракуз – а ведь она была неправильной формы. эврика. межд. с, выражающий удовлетворение, радость при найденном решении, при возникновении удачной мысли и т.п. Восклицание "эврика" употребляется как выражение радости при каком либо открытии, при внезапно появившейся, осеняющей мысли.
что такое эврика определение
Скачать презентацию на тему ЭВРИКА можно ниже. Если бы Султан умел разговаривать, то смог бы крикнуть «Эврика!» — легендарное восклицание древнегреческого изобретателя Архимеда, ставшее общеупотребительным для выражения радости при нахождении решения трудной задачи. Смотрите видео онлайн «Югорский филолог рассказал о значении слова «Эврика!»» на канале «Телеканал Югра» в хорошем качестве и бесплатно, опубликованное 15 июня 2022 года в 7:59, длительностью 00:03:31, на видеохостинге RUTUBE. «Эврика» (греч. εὕρηκα или ηὕρηκα, букв. «нашёл!») — восклицание Архимеда по случаю открытия им гидростатического закона, ставшее общеупотребительным для выражения радости в случае разрешения трудной задачи. АНО «Институт проблем образовательной политики «Эврика» провел серию детско-взрослых образовательных событий с целью распространения эффективных российских образовательных технологий в странах БРИКС при участии детей дошкольного и школьного возраста.
Методом проб и ошибок: что такое эвристика и причем тут искажения?
Чтобы это выяснить, ученые провели следующий эксперимент. Они попросили пятерых людей отслеживать точки на дисплее они двигались подобно песчинкам, разбрасываемых ветром. После этого испытуемые должны были ответить, в какую сторону двигались точки — влево или вправо. При этом в центре экрана находились часы, и спустя некоторое время после ответа испытуемые должны были вспомнить, когда они нашли решение задачи поняли, куда двигаются точки , и перевести на это время стрелку часов. Это техника ментальной хронометрии.
И всё это время царил азарт и соревновательный дух. Добавим, что в рамках муниципального этапа состоялся и брейн-ринг из пяти боев, в котором команды отвечали на вопросы на скорость. И здесь важна была быстрота мышления и сообразительность. И здесь, как и в первой игре, удача сопутствовала старшеклассникам из «Эврики». Победа над соперниками, как говорится, безоговорочная и окончательная.
Он был, более правдоподобно, поражен простым понятием, которое было мощным из -за того, как он это считал.
CAN заполняется на вершину водой и объектом, помещенным в него. Объем объекта равен объему воды, который вынужден через носик. Банки Eureka названы в честь ученого под названием archimedes , который впервые записал эту идею. Иногда их также называют смещением. Что было наиболее известным Архимедами? Архимед, род. Кто отец математики?
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. Он просто показывает им разные буквы и называет их. И они уже как-то сами учатся различать «А» от «Б». Одновременно в нескольких странах машины без всякой программы усвоили основы азбуки. Успешный опыт натолкнул на еще более дерзкую мысль: заставить машину учиться вовсе без учителя, поставив ее на место не школьника, а этакого Маугли, который сам, абсолютно без всякой помощи со стороны, научился бы, разглядывая буквы, понимать, что они чем-то отличаются друг от друга. Он, может, и не сумел бы назвать буквы так, как называем их мы, но зато придумал бы им свои имена. Как, по каким признакам он классифицировал бы разные буквы? Наверное, что-нибудь вроде этого: «А» — уголок и горизонтальная палочка посредине, «Е» — три горизонтальные палочки и одна вертикальная, «О» — кружок, «Л» — уголок, обращенный острием вверх, и т. Когда в одном из наших технических институтов инженеры взялись за эту невероятную затею, психологи только посмеивались: пробовать пробуйте, а что у вас выйдет? Вышло же вот что. Вычислительная машина оказалась весьма способным «Маугли». Она довольно быстро определила, из каких «деталей» состоят разные буквы и что между ними общего. Машина сама установила разницу между «уголками», «кружочками» и «вертикальными черточками». Но тогда, выходит, у нее выработались простейшие понятия? Именно так и расценивают результаты своих опытов инженеры из Института автоматики и телемеханики. Вот и встал опять «проклятый» вопрос о пределе возможности машин. Если машины не просто тупицы, быстро выполняющие вычисления, а им доступны мыслительные действия в таком широком диапазоне — от образования понятий до творчества, то, видимо, скоро настанет эра настоящих думающих автоматов? Инженеры всегда были в этом вопросе большими оптимистами. Как только появились вычислительные машины, они заявили, что в принципе возможно автоматизировать любую умственную деятельность, если будут известны правила, по которым она происходит. Достаточно лишь разложить эти правила на элементарные машинные операции. Было бы только чем заполнять машинную память». Но когда они увидели, с какими бесконечными подробностями приходится объяснять машине самые простейшие правила мышления даже весьма еще несовершенные программы перевода с одного языка на другой состоят из 10—20 тысяч машинных инструкций , оптимизм их несколько поубавился. А ведь многие мыслительные действия вообще не удалось представить в виде системы правил. Взять хоть то же распознавание знакомого лица или знакомой ситуации. Правила, по которым совершается эта важнейшая мыслительная операция, запрятаны где-то в глубинах подсознания и до них не так-то просто докопаться. Но, видимо, они достаточно сложны. Потому что все попытки составить аналогичную программу для машины привели пока только к тому, что машина смогла узнать лишь некоторые буквы, простейшие геометрические фигуры да цифры. Как же «приблизить» машину к различным видам умственной деятельности, чтобы максимально разгрузить человека, оставив ему самые высшие, самые интересные, самые новаторские взлеты творчества? Тогда-то и появилась мысль решить задачу моделирования умственных операций обходным путем. Снабдить машину не подробной программой действия, а лишь способностью учиться. Тогда в машину надо будет ввести небольшую исходную информацию. Все остальные сведения, необходимые для моделирования мыслительного процесса, она раздобудет сама в процессе учебы. Вместо подробного расписания работы машине дают основную рабочую программу, в которой описан только принцип действия. И «обучающую» программу, которая по ходу дела вносит исправления в первую. Однако способные к обучению и самосовершенствованию машины не разрешили всех проблем, связанных с моделированием мышления. Центр тяжести просто переместился. Стало проще составлять программу, зато дольше и сложнее учить машину. Учить машину думать ничуть не проще, чем человека. А результаты пока довольно средние. Так что ни о каком преимуществе машины не может быть и речи. Во всяком случае, пока исходные позиции электронного ньютона и школьника Петьки неравны информация, закладываемая в начинающую учиться машину, намного меньше той, которой располагает первоклассник , человек может не бояться ее соперничества. Очевидно, мало наделить машину способностью учиться. Надо еще начинить ее теми алгоритмами, теми эвристическими приемами, что составляют механизмы нашего ума. Тогда ее работа станет больше похожа на мышление человека. В справедливости этого мы с вами имели возможность убедиться на многочисленных примерах творчества машин. Но мы также знаем, что и сам-то механизм человеческого мышления далеко еще не раскрыт. И надо прямо добавить: чем глубже исследовательская мысль человека обращается к познанию самого себя, тем более сложными предстаем мы с вами перед микроскопом науки и тем больше нового и неожиданного открывается в наших мыслительных способностях. Мы с вами подошли сейчас к интереснейшей области. Вспомните: когда производили опыты над человеком, чтобы вырвать некоторые секреты его мышления и передать их машине, испытуемого приводили в состояние, близкое, если можно так выразиться, к машинному, — его ограждали от всех эмоций, насколько это возможно, от всех внешних впечатлений, помещая в специально изолированную камеру. Ведь машина бесчувственна. И ей требовалось дать «очищенную от посторонних примесей», бесчувственную человеческую мысль. Нужно сказать, что бесчувственность счетнорешающих устройств, эта самая их машинная суть, рассматривалась с первых шагов кибернетики и рассматривается и сейчас как огромное их преимущество в решении целого ряда практических задач. Не поддающиеся гневу, не расстраивающиеся от мелких огорчений, не подверженные человеческим эмоциям, комбинации электронных ламп и сопротивлений, пусть с машинной тупостью, но и с хладнокровием механизма, бесстрастно выясняют все «за» и «против» и дают точный математический ответ. Такое преимущество управляющих машин остается за ними, пока их привлекают к роли диспетчера или другой подобной работе, выполняемой по твердому, заранее разработанному графику. Но поскольку ученые и конструкторы задались целью использовать машины и в таких областях, где даже от человека требуется вдохновение, встал вопрос об истинных механизмах этого вдохновения. Так ли уж не важны и не нужны эмоции человеку в его умственной деятельности? Мы повседневно наблюдаем, как человек, который страстно стремится к цели, достигает несравненно большего, чем тот, кто работает с прохладцей, чем тот, кого данное дело не волнует. Нет ли тут связи между эмоциональной зараженностью человека и эффективностью его мышления? И если уж взялись обучать машину самым продуктивным способам человеческого мышления, тогда выходит… В общем сейчас всерьез заговорили о создании не только думающих, но и чувствующих машин. Как выяснилось, эмоции им действительно нужны… чтобы лучше думать. В самом деле. Любое наше мыслительное действие не является самоцелью. Оно совершается, так сказать, не из любви к искусству, а всегда бывает вызвано какими-то потребностями и мотивами, зависящими от чувств и настроений, которые мы в этот момент испытываем. И часто именно эмоции играют решающую роль в оценке различных ситуаций и даже отдельных мыслительных действий. Мозг как бы решает для себя, к хорошему или плохому результату приводит тот или иной этап переработки информации. Киевский кибернетик Николай Михайлович Амосов предположил даже, что в мозгу существуют две самостоятельные программы — интеллектуальная набор разнообразных эвристических приемов мышления и эмоциональная те самые потребности и мотивы, что определяют наше отношение к происходящему. Когда мы думаем, действуют обе эти программы, причем выбор алгоритма зависит от оценки, которую он получит по эмоциональной шкале. Мало того, эмоциональная программа нередко даже изменяет интеллектуальную, так что образуется уже какой-то «сплав» из чувств и мыслей. Он-то и лежит в основе нашего мышления. И может быть, принадлежность людей к художественному и мыслительному типу определяется тем, какая из двух программ играет у них первенствующую роль. Так или иначе, а многие кибернетики считают, что самые существенные недостатки эвристических программ можно будет устранить, если снабдить машины чем-то? Первую электронную модель эмоций киевляне уже создали. Их детище сможет испытывать печаль, тревогу, любопытство, негодование, горе, обиду, жалость — всего около пятидесяти разных чувств, настроений и даже страстей. Действия ее заключаются в ответах на вопросы. Машина анализирует не просто смысл того, о чем ее спрашивают, но учитывает и эмоциональную окраску вопроса. Потом она начинает думать, как ответить. И ответы ее зависят от «настроений» и «чувств», вызванных предыдущими вопросами и общим эмоциональным состоянием, которое задается заранее. Причем «темперамент» машины можно менять, усиливая одни чувства, ослабляя другие. Работа эта только начата и важна не конечными результатами, а поворотом исследований мыслительной деятельности в сторону чувств. Легко понять, что, когда машина научится не только думать, но и чувствовать, она станет еще более сильным помощником человека. Есть еще одна возможность усилить интеллект машины. Не обязательно ей начинать с «каменного топора» и самостоятельно проходить весь сложный путь становления ума. Можно сразу сделать ее умнее, снабдив всем тем опытом мышления, который накопило человечество — не каждый из нас, а именно все мы за тысячелетия сознательной жизни. Снабженная таким коллективным опытом и творческими навыками, да при ее удивительном быстродействии, машина, по мнению современных кибернетиков, сможет превзойти своего создателя в поединке интеллектов. Но кто даст нам в таком случае гарантию, что, «работая над собой», машина не создаст совершенно новые эвристические приемы, неизвестные нашему мозгу? И не окажемся ли мы когда-нибудь перед необходимостью изучать творчество машины, подобно тому как мы изучаем сейчас творчество людей? Естественно, что сейчас, с появлением на границе кибернетики и психологии новой науки — эвристики, у многих возникло желание признать за ней право на первенство.
Эврика, или Кто это придумал?
Эдиция - научное издание текста, преимущественно сочинений классиков, исторических... Эдил - — в Древнем Риме должностное лицо, ведавшее общественными... Эджула - — в античной архитектуре ниша обрамленная колоннами или... Эпигамия - норма предписывающая заключение брака между членами определённых... Щипцы - евр.
Россия присоединилась к «Эврике» в 1993 году.
С июля 2015-го сроком на один год председателем в Программе является Швеция, в июле 2016 года ее сменила Испания. Программа направлена на создание условий для эффективного финансирования международного инновационного сотрудничества с целью повышения производительности и конкурентоспособности государств-участников.
Расплавлять же красивую корону Гиерон не хотел. И царь обратился за помощью к Архимеду, чтобы тот помог уличить вора. Архимед долго бился над задачей, пока совершенно случайно, во время купания в общественной бане не открыл один из главных законов физики: на тело, погружённое в воду, действует выталкивающая сила, равная весу вытесненной этим телом воды. Едва учёный сел в ванну, как тут же выскочил из неё и с криком «Эврика!
По словам первого замглавы Минпромторга, важнейшей из задач программы «Эврика» является стимулирование промышленных компаний, заинтересованных в повышении конкурентоспособности выпускаемой продукции, снижении продолжительности инновационного цикла, кооперации с ведущими исследовательскими институтами, а также в наращивании прибыли в процессе коммерциализации продукции. Глеб Никитин напомнил, что координация, регулирование и контрольные функции наряду с полномочиями по представлению интересов Российской Федерации в программе «Эврика» возложены на Министерство промышленности и торговли РФ, а в качестве российского национального офиса программы выступает недавно созданное «Агентство по технологическому развитию». К работе по формированию и реализации проектов в рамках программы «Эврика» также присоединится проектный офис по электронике Центра инновационных технологий и инжиниринга Московского технологического университета. В рамках круглого стола участники обсудили возможности расширения имеющегося инновационного сотрудничества, а также перспективы совместных проектов по широкому спектру отраслей промышленности.