Kako stati u kraj prepisivanju u školama?

Svi znamo šta je prepisivanje, a mnogi od nas su makar jednom u toku obrazovanja i prepisivali. Svima nam je isto jasno da je to nemoralno.

Međutim šta je uzrok prepisivanju? Jedan od uzroka je nemoral i etičke vrijednosti osobe. Drugi od mogućih razloga, je nešto potpuno kontraintuitivno, zadovoljavanje pravde. Ako nastavnik ili predavač daje ispit teži od onog za koji je pripremio svoje učenike ili studente onda je nekako logično da će ti učenici i studenti posegnuti za prepisivanjem i drugim metodama.

Ono što je kod prepisivanje jedino jasno jest da ga na bi trebalo biti.

A ko je krivac za njega, postoji više kandidata:

  1. Sistem koji od učenika traži više da memoriraju nego da skontaju i razumiju će od učenika napraviti čudne ljude kojima je jedini cilj se “provući” na bilo koje načine.
  2. Nastavnici ili predavači kojima je više stalo do kvantiteta nego da kvaliteta. Ako tražite više od učenika nego što ste im dali, onda se nemojte iznenaditi što oni posežu za metodama koje nisu tako dobre. Šta dajete to i dobijate.

  3. Učenici koji misle da će im to služiti u životu.

  4. Roditelji koji će radije pustiti djecu da se provlače i prepisuju nego što će im platiti instrukcije ne bi li bolje naučili ili skontali.

Ovo su 4 moguća krivca, a često je više krivaca za isti slučaj.

Najgori dio kod prepisivanje je što se djeci trajno usađuju nemoralne vrijednosti i onaj ko je prepisivao u školskim klupama, i kasnije u životu će biti spreman posezati za kriminalnim radnjama.

Ovo je ozbiljan društveni problem, a njemu se može stati u kraj na sljedeće načine:

  1. Ujedinjenim pristupom. Potrebna bi bila deklaracija koju će potpisati svi nastavnici i profesori zainteresirani da se stane u kraj ovom nemoralnom obrazovanju.
  2. Nisu dovoljne samo riječi, nego i dijela. Nastava bi se trebala fokusirati na kvalitet, a ne kvantitet. Bolje da se učenicima malo i jako dobro ispredaje, nego puno, a s malo kvaliteta. Važnije je za budućnost učenika i našeg društva da se učenici nauče etičkim vrijednostima, nego da prepišu glavne gradove afričkih država na ispitu.

  3. Roditelji bi isto trebali da preispitaju na koji način im djeca dobijaju ocjena jer prepisivati je slično kao i krasti.

  4. Ako se test može prepisati, onda je to loš test. Testovi bi trebali testirati razmišljanje i analitičke vještine, a ne puko memoriranje koje se može prepisati.

Postoji samo jedan slučaj kad je prepisivanje možda dozvoljeno gledano iz perspektive učenika, a to je kad nastavnik kaže: prepišite. Tada nastavnik na sebe preuzima svu odgovornost.

Jedan od uzroka za prepisivanje je što se učenicima i studentima daje premalo probnih testova. Dajte učenicima i studentima dovoljan broj puta da probaju i oni lošiji učenici će postići skoro savršene rezultate BEZ PREPISIVANJA!

10 tehnoloških pronalazaka iz 2018. godine

3D metalno printanje

Dok je 3D štampa prisutna decenijama, ona je uglavnom ostala u domenu hobista i dizajnera koji proizvode jednokratne prototipe. A štampanje objekata sa bilo čime osim plastike – posebno metalom – bilo je skupo i bolno sporo.

Sada, međutim, postaje jeftino i dovoljno lako da bude potencijalno praktičan način proizvodnje dijelova. Ako se široko prihvati, to bi moglo promijeniti način na koji masovno proizvodimo mnoge proizvode.

Vještački embrij

U proboju koji redefinira način na koji se život može stvoriti, embriolozi koji rade na Univerzitetu u Kembridžu u Velikoj Britaniji izrasli su realistične mišje embrione koristeći samo matične stanice. Nema jaja. Nema sperme. Samo ćelije izvađene iz drugog embrija.

Pametni grad

Brojne šeme pametnog grada nailazile su na kašnjenja, odbacile njihove ambiciozne ciljeve ili naplaćivale sve osim super-bogatih. Novi projekat u Torontu, nazvan Quayside, nada se da će promijeniti taj obrazac neuspjeha promišljanjem urbanog susjedstva iz temelja i njegovom izgradnjom oko najnovijih digitalnih tehnologija.

Vještačka inteligencija za sve

Veštačka inteligencija je do sada bila uglavnom igračka velikih tehnoloških kompanija kao što su Amazon, Baidu, Google i Microsoft, kao i neki startupi. Za mnoge druge kompanije i dielove ekonomije, AI sistemi su preskupi i suviše su teški za implementaciju u potpunosti.

Koje je rješenje? Alati za strojno učenje bazirani u oblaku dovode AI u daleko širu publiku. Do sada je Amazon dominirao cloud AI sa svojom AWS podružnicom. Google to dovodi u pitanje sa TensorFlow, AI bibliotekom otvorenog izvora koja se može koristiti za izgradnju drugog softvera za strojno učenje. Nedavno je Google najavio Cloud AutoML, skup prethodno obučenih sistema koji bi mogli učiniti AI jednostavnijim za upotrebu.

Microsoft, koji ima svoju AI-baziranu cloud platformu, Azure, udružuje se sa Amazonom kako bi ponudio Gluon, biblioteku za dubinsko učenje otvorenog koda. Gluon bi trebalo da napravi neuralne mreže – ključnu tehnologiju u AI koja grubo imitira kako ljudski mozak uči – tako lako kao što je izgradnja aplikacije za pametne telefone.

Nesigurno je koja od ovih kompanija će postati lider u pružanju AI usluga u oblaku. Ali to je velika poslovna prilika za pobjednike.

Sukobljene neuralne mreže

Vještačka inteligencija postaje veoma dobra u identifikaciji stvari: pokažite joj milion slika, i može vam sa čudnom tačnošću reći koje od njih prikazuju pješaka koji prelazi ulicu. Ali AI je beznadan u samom stvaranju slika pješaka. Ako bi to mogla, mogla bi stvoriti gomile realističnih, ali sintetičkih slika koje prikazuju pješake u različitim okruženjima, koje bi automobil koji se sam vozio mogao koristiti da se trenira bez izlaska na put.

Rješenje se prvo desilo Ianu Goodfellowu, koji je tada bio doktorant na Univerzitetu u Montrealu, tokom akademske rasprave u baru 2014. godine. Pristup, poznat kao generativna kontradiktorna mreža, ili GAN, uzima dvije neuronske mreže – pojednostavljeni matematički modeli ljudskog mozga koji podupire većinu savremenog mašinskog učenja – i prebacuje ih jedan protiv drugog u digitalnoj igri mačke i miša.

Obje mreže su obučene na istom skupu podataka. Jedna, poznata kao generator, ima zadatak da kreira varijacije na slikama koje je već vidila – možda napravi sliku pješaka sa dodatnom rukom. Od drugog, poznatog kao diskriminator, traži se da odredi da li je primjer koji vidi kao slika na kojima je treniran ili lažni proizvod generatora – u suštini, da li će ta trostruka osoba biti stvarna?

Vremenom, generator može postati tako dobar u stvaranju slika koje diskriminator ne može pronaći. U suštini, generator je naučen da prepozna, a zatim stvori realistične varijacije.

Tehnologija je postala jedan od najperspektivnijih dostignuća u AI u protekloj deceniji, sposobna da pomogne mašinama da daju rezultate koji prevare čak i ljude.

Šta su logaritmi i kakvu primjenu imaju u fizici?

Logaritam je možda jedini najkorisniji aritmetički koncept u svim naukama; i njegovo razumjevanje je neophodno za razumjevanje mnogih naučnih ideja. Logaritmi se mogu definirati i uvesti na nekoliko različitih načina. Ali za naše potrebe, usvojimo jednostavan pristup. Ovaj pristup je izvorno nastao iz želje da se pojednostavi množenje i djeljenje na nivo zbrajanja i oduzimanja. Naravno, u ovoj eri jeftinog kalkulatora, ovo više nije potrebno, ali još uvijek služi kao koristan način za uvođenje logaritama. Pitanje je, dakle:

Postoji li neka operacija u matematici koja proizvodi množenje preko zbrajanja?

Bez previše razmišljanja, odgovor bi vam trebao doći.

Što je 2^3 x 2^4.

Odgovor je 2 ^ 7 koji se dobija dodavanjem stepena 3 i 4. To je tačno, naravno, pošto je 2^3 x 2^4 samo sedam 2s pomnoženo 7 puta zajedno. Imajte na umu da ovaj dodatak trik ne radi u slučaju 3^3 x 2^4. Bazni brojevi moraju biti isti, kao u prvom slučaju, gdje smo koristili 2.

U principu, ovaj dodatak se može napisati kao p^a x p^b = p^(a + b). Ovaj izraz će raditi naš posao umnožavanja bilo koja dva broja, recimo 1^3 i 6^9, ako možemo samo izraziti 1.3 kao p^a i 6.9 kao p^b.

Koji broj ćemo koristiti za osnovni p? Bilo koji broj će biti ok, ali tradicionalno, samo dva su u zajedničkoj upotrebi:

Deset (10) za log i transcendentalni broj e (= 2.71828 …) za ln.

Prvo ćemo govoriti o logaritmima za bazu 10. Stoga odaberemo da naš broj 1^3 bude jednak 10^a.

1.3 = 10^a
`a ‘se zove” logaritam od 1.3 “. Koliko je velik ‘a’? Pa, to nije 0 jer je 10^0 = 1 i manje je od 1 jer ne 10^1 = 10. Dakle, vidimo da svi brojevi između 1 i 10 imaju logaritme između 0 i 1.

U lošim starim danima prije kalkulatora, morali bi da naučite da koristite skup logaritamskih tabela da biste pronašli logaritam našeg broja, 1.3, koji smo ranije tražili. Ali danas ga možete dobiti pritiskom na dugme na kalkulatoru.



Problem pronalaženja broja kada znate njegov logaritam naziva se pronalaženje “antilogaritma” ili ponekad “eksponenciranje”. To se radi što stepenujete i lijevu i desnu stranu jednačine sa logaritmom na bazu koja odgovara onom logaritmu o kojem je riječ. Ako imamo npr. log100=x (za oznaku log baza je 10!), odatle će slijediti da je 10^x=100, a 100 možemo napisati kao 10^2, pa ćemo imati 10^x=10^2, pa dobijemo da je x=2!

Logaritamske i eksponencijalne funkcije su veoma važne jer se preko njih mogu opisati mnogi fizički i biološki procesi.

Na primjer, pretpostavimo da imate određeni broj radioaktivnih atoma u trenutku t = 0. Neka ovaj broj bude N0. Radioaktivnost se ponaša na takav način da broj N radioaktivnih atoma koji ostaje u kasnijem vremenu t daje linearnu varijaciju logaritma N sa t.

To jest, graf ln N vs t je ravna linija. Znate da je jednadžba takve ravne linije data y = mx + b gdje je m nagib, a b je presjek y. Dakle, jednadžba radioaktivnosti je ln N = -kt + ln N0 gdje je ln N0 y presjek i nagib linije -k



Pogledajmo sada jednadžbu koju smo dobili za radioaktivnost, ln N = ln N0 -kt. Ovdje je važno biti u stanju napraviti algebru s logaritmima.Prebacujemo logaritme na jednu stranu tako da dobijemo

ln N – ln N0 = -kt.

Ali znamo da je razlika logaritama logaritam kvocijenta tako da lijeva strana postaje ln (N / N0). Sada uzmimo antigaritme. Antilogaritam bilo koje količine je broj e na snagu te količine tako da desna strana postane e^kt. Lijeva strana je anti ln i tako postaje N podeljena sa N0. Konačno, možemo preurediti da se zadnja jednadžba stavi u formu

N = N0 e^-kt

što se naziva jednadžba “eksponencijalnog raspada”, tako da možete vidjeti zašto se uzimanje antilogaritma često naziva “eksponenciranjem”.

Reference:

(1) https://www.physics.uoguelph.ca/tutorials/LOG/