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. В лингвистическом контексте, «эврика» может быть определена как восклицание, символизирующее момент прозрения или нахождения решения задачи. Эврика — статья из Интернет-энциклопедии для
Европейская научно-техническая программа «Эврика» (стр. 1 )
Определить лексическое значение слова эврика поможет толковый словарь русского языка. У нас вы найдете сразу несколько определений слова, а также примеры предложений где употребляется это слово. Что такое закон силы Архимеда? Суть, определение силы Архимеда, как изменяется, как работает сила Архимеда в жидкости (воде) и газах. Следуя общепринятому мнению, после своего открытия он выкрикнул: «Эврика», что стало причиной привязки этого слова к открытию. Эврика — так восклицают, когда находят правильное решение или выход из трудной ситуации.
Что такое «эврика»?
Что такое дидактика и как она развивается. АНО «Институт проблем образовательной политики "Эврика"». Столько времени назад была основана в СССР серия научно-популярных книг под броским названием «Эврика!».
Лексическое значение
- Происхождение
- Эврика! Новости науки: 27 апреля 2024
- ЭВРИКА - Популярный толково-энциклопедический словарь русского языка - Русский язык -
- Значение слова ЭВРИКА. Что такое ЭВРИКА?
Глеб Никитин: "Эврика" 30 лет обеспечивает развитие общеевропейского технологического уровня
В справочнике представлены также статьи о развитии культуры и различных культурных феноменах, как исторических, так и современных. Словарь рассчитан на широкий круг читателей, интересующихся современной историей и культурой, но будет полезен также студентам вузов и специалистам. Политическая наука: словарь-справочник эврика греч. В переносном смысле — выражение радости, удовлетворения при решении какой-либо сложной задачи, возникновении новой идеи. О словаре Словарь-справочник «Политическая наука» — научно-справочный словарь, раскрывающий содержание категорий и понятий современной российской и мировой политической науки. В словаре приведены основные термины и определения, используемые в политической науке, отражающие ключевые проблемы политической системы общества, сведения о политических режимах, принципах избирательной системы, о государстве и власти, о политических партиях и общественно-политических движениях, политических теориях и идеологиях, о политических кризисах и геополитике.
И ставит на красное с мыслью «вот сейчас уж точно должно сработать! Игра по правилам Эвристический подход к решению задач относится к теории творческого мышления и подчиняется определенным правилам. Метод мозгового штурма. Самым ярким примером служит игра «Что?
Это метод нужен, чтобы за короткий промежуток времени наработать много идей. Современная интерпретация метода мозгового штурма принадлежит Алексу Осборну. В 1919 году он вместе с товарищами создал рекламное агентство BBDO, которое существует до сих пор. Он описал процедуру генерации идей, которая использовалась в его агентстве, а позже выпустил книгу об этом. Алгоритм выглядит так: Анализ проблемы и выбор задачи. Выдвижение, генерация идей. Перед участниками ставится задача придумать как можно большее количество идей. На это дается от 15 до 30 минут. Если мозговой штурм проводится устно, то можно получить от 60 до 100 идей за сеанс, при другой форме общения — еще больше.
На этом этапе должна полностью отсутствовать критика, то есть фиксируются абсолютно все идеи, даже самые невероятные. На третьем этапе происходит анализ выдвинутых идей. Здесь наоборот — приветствуется конструктивная критика от участников. На этом этапе важно соблюдать здоровую атмосферу в коллективе, чтобы критика идей не перешла на критику личности.
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.
Документ опубликован 15 марта на официальном интернет-портале правовой информации. 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 решила выйти из Европейской научно-технической программы «Эврика»
Источник: Современный экономический словарь. Основана в 1985 г. В стратегическом плане программа имеет своей целью сокращение и ликвидацию отставания западноевропейских стран от США и Японии в научно-технической сфере. Создано по инициативе Франции в 1985 г. Цель «Э. В работе органов «Э. Высший орган «Э.
Сейчас группа европейских физиков из Института исследования твердых тел в Штутгарте изучала микроструктуру зубов множества грызунов — в том числе евразийских бобров, нутрий, альпийских сурков, американских серых белок, европейских полевок и обычных лабораторных мышей. Оказалось, что внутри эмали есть скопления из наночастиц белка ферритина и связанных с ним атомов кислорода и железа. По мере созревания эмали эти структуры превращались в частицы железосодержащего минерала ферригидрита, и он заполнял поры между зернами эмали. А оранжевый и бурый цвет резцам грызунов придает не железо, как считалось, а тонкий слой из ароматической органики и других минералов. Ученые считают, что эти знания помогут разработать новые зубные пасты и другие гигиенические продукты.
И в материал пломб тоже можно подмешивать. От Антарктики — к Атлантике Потепление вод в Антарктике спровоцировало рост уровня моря в Атлантике, обнаружили исследователи. Климатологи и океанологи из Университета Майами США анализировали данные, собранные в промежутке между 2000 и 2020 годами буями, установленными на дне Атлантического океана в его тропических регионах. Буи работают на глубине несколько тысяч метров, отслеживают движение глубинных течений, которые являются частью так называемой Атлантической меридиональной циркуляции. Это огромная замкнутая система течений, она охватывает весь Атлантический океан и играет ключевую роль в обмене водой между его поверхностью и глубинными слоями.
Из-за ослабления переноса глубинные воды Атлантики потеплели. Правда, всего на несколько тысячных градуса Цельсия, но и этого хватило утверждают ученые , чтобы уровень моря у восточных берегов Северной Америки поднялся в результате теплового расширения океана. Последующее ослабление холодных антарктических течений дополнительно ускорит потепление глубинных регионов Атлантики, и рост уровня моря у берегов США, Мексики и государств Карибского моря станет заметным.
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. В EASE входили, например, главные редакторы заместители журналов «Акушерство и гинекология», «Стоматология детского возраста и профилактика», «Сеченовский вестник», «Морфология», «Морфологические ведомости», «Сахарный диабет», «Журнал анатомии и гистопатологии». Самые важные новости сферы здравоохранения теперь и в нашем Telegram-канале medpharm. Нет комментариев.
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. Эквивалентные единицы Эквивалентные единицы — термин, означающий меру производственного выпуска за период времени, выраженного в полностью законченных и эквивалентных целым производственных единицах; частично законченная продукция пересчитывается в эквивалентные единицы с помощью коэффициента - "процента завершения"; эквивалентные единицы различным образом рассчитываются по материальным затратам и затратам на обработку так называемым конверсионным затратам в зависимости от способа регистрации этих затрат; материальные затраты учитываются все сразу, как только изделие или заказ поступают в процесс производства, остальные затраты начисляются по ходу производства; расчет эквивалентных единиц является ключевой особенностью пооперационной системы учета затрат на производство.
Значение эврика (что это такое, понятие и определение)
Да, со временем программа ЭВРИКА измельчала, потеряла былую амбициозность, но ведь это именно то, что надо нашим малым и средним наукоемким фирмам для выхода со своей продукцией на европейский и мировой рынки. ЭВРИКА. [гр. heureka я нашел] – согласно преданию, восклицание Архимеда при открытии им основного закона гидростатики. Эврика — статья из Интернет-энциклопедии для Что такое теория Эврика?
Глеб Никитин: "Эврика" 30 лет обеспечивает развитие общеевропейского технологического уровня
Участники круглого стола обсудили возможности расширения имеющегося инновационного сотрудничества, а также перспективы совместных проектов по широкому спектру отраслей промышленности. Россия, как страна-участник программы с 1993 года, придает огромное значение международному инновационному сотрудничеству, — отметил Глеб Никитин. 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».
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.
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. 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.
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. В EASE входили, например, главные редакторы заместители журналов «Акушерство и гинекология», «Стоматология детского возраста и профилактика», «Сеченовский вестник», «Морфология», «Морфологические ведомости», «Сахарный диабет», «Журнал анатомии и гистопатологии». Самые важные новости сферы здравоохранения теперь и в нашем Telegram-канале medpharm. Нет комментариев.
Архимедова сила: что это такое и как действует
| Россия выходит из европейской научно-технической программы "Эврика" | Уже с 16 февраля в научно-познавательном центре «Эврика» преподаватели «политеха» начнут читать лекции и проводить мастер-классы, касающиеся естественных наук, для всех желающих. |
| ЭВРИКА что означает? Этимология слова - значение слова - праязык - YouTube | Что такое дидактика и как она развивается. |
| Эврика! Великое открытие | «Эврика» имеет 41 полноправного члена, включая Европейский союз, представленный Европейской комиссией. |
Толковый словарь
- Что было наиболее известным Архимедами?
- Толковый словарь
- Читайте также в рубрике «Образовательная политика»
- Похожие термины:
- Эвристические методы
Эврика - определение термина
| эврика — Викисловарь | это выражение, которое используется для выражения радости и удивления в результате нахождения решения задачи или проблемы. |
| Новости образования | Теория эмерджентности: что такое реальность? Виталий Гинзбург, лауреат Нобелевской премии по физике 2003 г. |
| Слово Архимеда «Эврика!», ставшее афоризмом | Легенда о том, что Архимед выкрикнул однокоренное «Эврика!» в значении «нашел» — не только красивая, но и логичная. |
В центре «Эврика» будут читать лекции и проводить мастер-классы (ВИДЕО)
| Ответы : Какое значение у слова "Эврика"? | В лингвистическом контексте, «эврика» может быть определена как восклицание, символизирующее момент прозрения или нахождения решения задачи. |
| Эврика, или Кто это придумал? | Название Аврика кажется ошибкой, так как все привыкли говорить Эврика. |
| Европейская научно-техническая программа «Эврика» (стр. 1 ) | Контент-платформа | Что такое эврика в словарях русского языка? |
что такое эврика определение
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. "Эврика" – европейское агентство по координации научных исследований, осуществляющее совместно программу научных исследований и разработок, в которой участвует большинство западноевропейских стран. Уже с 16 февраля в научно-познавательном центре «Эврика» преподаватели «политеха» начнут читать лекции и проводить мастер-классы, касающиеся естественных наук, для всех желающих. Разбирать значение и происхождение слова «эврика» невозможно, не вспоминая об Архимеде. При достижении договоренностей на уровне потенциальных партнеров предложение по проекту направляется на одобрение Группы высоких представителей, где ему присваивается статус ЭВРИКИ, и далее на утверждение Конференцией министров.
Значение слова эврика. Что такое эврика?
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. Англичанин Саймон, первым создавший для машины эвристическую программу, заявил недавно: «Я думаю, мы можем согласиться, что XX век — это век эвристики». Конечно, он по-своему прав, но где гарантия, что через пару лет не будут совершены еще более грандиозные открытия, скажем, в биологии, и тогда станут столь же справедливо связывать нашу эпоху с новым триумфом в науке?
Между тем во всех этих определениях XX века есть одна общая черта. В химии ли, в физике или в кибернетике — всегда речь шла о большом количестве открытий, поставивших ту или иную науку впереди других. Невероятное обилие научных открытий — вот характерная особенность нашей эпохи. По данным ЮНЕСКО, девять десятых ученых всех времен и народов, совершивших важные открытия, — жители двадцатого столетия, наши современники. А предшествующие тысячелетия, вся многовековая история человечества — от Аристотеля до Сеченова — дала лишь одну десятую великих первооткрывателей.
Количество открытий и изобретений удваивается каждые десять лет. Причем темп развития науки все убыстряется. Подсчитано, что за последние пятнадцать лет сделано столько же научных открытий, сколько за всю предшествующую историю науки! Так не правильнее ли было бы назвать наш век эпохой открытий? В конце XIX века на всем земном шаре научными исследованиями занимались едва пятьдесят тысяч человек.
К середине XX столетия их было уже четыреста тысяч. Сейчас во всем мире ученых, активно двигающих науку вперед, свыше двух миллионов. Если теперешние темпы даже не ускорятся, а хотя бы останутся на таком же уровне а наука развивается по геометрической прогрессии! Поистине речь идет о грядущей «промышленности открытий», как ее справедливо называют. И как всякой индустрии, ей нужна соответствующая техника.
Такими современными механизмами, способными автоматизировать умственный труд, и служат вычислительные машины, которые могут не просто решать отдельные задачи, большей частью уже давно решенные людьми, а быть настоящими действенными помощниками человека в высокоинтеллектуальной работе. Это по силам машинам, работающим по эвристическим алгоритмам, машинам, созданным, чтобы делать открытия. Известный ученый, директор Киевского института кибернетики Виктор Михайлович Глушков считает, что речь должна идти о комплексной автоматизации таких высокоинтеллектуальных творческих процессов, как развитие науки и техники. Ведутся эксперименты с программами, выводящими сложные логические следствия из имеющихся в распоряжении исследователя фактов. Планируются работы по созданию программ, строящих теорию, которая простейшим образом объединила бы сложный экспериментальный материал.
Высказаны первые идеи о путях построения программы, которые формулировали бы новые интересные идеи в математике… Уже сегодня электронная машина в нашем вычислительном центре может вывести любые теоремы алгебры так называемых вещественных полиномов, в том числе и те, которые не выведены человеком». 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.
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. Их автор — Пол Плшек — консультант, тренер, автор с международным опытом.
В поле зрения его интересов пребывают вопросы развития лидерских навыков , творчества, внедрения инноваций.
Так восклицают, когда находят правильное решение или выход из трудной ситуации. В переводе с древнегреческого это слово означает: «Я нашёл! Придворный ювелир изготовил для сиракузского царя Гиерона золотую корону. Вскоре царю донесли, что мастер украл часть золота, а корону сделал из сплава золота и серебра.
Озарение пришло в момент, когда он решил принять ванну. Погрузившись в емкость с водой, математик заметил, что часть воды из нее вылилось. Он сразу понял, что нашел ответ на вопрос и с радостным криком «Эврика! Поговаривают, что даже одеться забыл при этом. Архимед с Гиероном наполнили чашу водой и погрузили в нее корону.
Часть вылившейся воды они собрали в отдельную емкость. Затем они взяли слиток золота, равный тому, что получил ювелир, и тоже поместили в посуду с водой. Если корона состоит из чистого золота и весит столько же, сколько и слиток, то воды должно было вылиться одинаковое количество.
Что такое Эврика?
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? Возможно, прошло недостаточно времени, чтобы судить об их успехе на рынке. Как участвует в них Россия?
Последним государством-членом ЕС, которое присоединилось к «Эврика», была Болгария 2010. Российская Федерация вошла в состав «Эврика» в 1993. По данным на май 2009 года Российскую Федерацию в «Эврика» представляют 98 организаций. Российская Федерация объявила о выходе из состава проекта «Эврика» 15 марта 2023 [1].
В основном, оно ассоциируется с эмоцией радости и восторга, выражаемой в момент открытия или осознания чего-то важного или долгожданного. В лингвистическом контексте, «эврика» может быть определена как восклицание, символизирующее момент прозрения или нахождения решения задачи.
В мировых словарях, таких как Оксфордский или Мерриам-Уэбстер, «эврика» описывается как выражение радости и удовлетворения, возникающее при обнаружении или понимании чего-то нового или значимого. Это слово имеет свои корни в древнегреческом языке, где оно означает «нашел» или «обнаружил». В научных словарях, таких как толковый словарь научных терминов, «эврика» определяется как термин, используемый для обозначения момента открытия или решения научной проблемы. Это слово часто ассоциируется с известным архимедовым восклицанием «эврика», которое он произнес, когда обнаружил принцип закона Архимеда. В популярной культуре, «эврика» стало известным благодаря телевизионному сериалу с одноименным названием. В этом сериале глав.
Российская Федерация объявила о выходе из состава проекта «Эврика» 15 марта 2023 [1]. Направления деятельности «Эврика» не принимает участия в военных исследованиях. Основной документ — Хартия программы «Эврика». Она определяет цели, организационные принципы и основные направления сотрудничества стран-участниц программы.