E mokymosi technologijos namų darbas-3 grupeGintarė Kav
Darbo bendraautorės – VDU TSV-2 kurso studentės:
Justina Butkutė, Ervina Griciūnaitė, Lina Grinevičiūtė, Aušra Jakšaitytė, Giedrė Karpinskaitė, Gintarė Kavaliauskaitė, Indrė Milašauskaitė, Jurgita Paulauskaitė
E-mokymosi technologijų dalyko (dėst. doc. Airina Volungevičienė) komandinio darbo užduotis. 2015 m. rudens semestras, Vytauto Didžiojo universitetas, Kaunas.
E mokymosi technologijos namų darbas-3 grupeGintarė Kav
Darbo bendraautorės – VDU TSV-2 kurso studentės:
Justina Butkutė, Ervina Griciūnaitė, Lina Grinevičiūtė, Aušra Jakšaitytė, Giedrė Karpinskaitė, Gintarė Kavaliauskaitė, Indrė Milašauskaitė, Jurgita Paulauskaitė
E-mokymosi technologijų dalyko (dėst. doc. Airina Volungevičienė) komandinio darbo užduotis. 2015 m. rudens semestras, Vytauto Didžiojo universitetas, Kaunas.
The document discusses object detection using YOLOv5 models of varying sizes on different hardware platforms. It evaluates the mAP, inference time, parameters, and GFLOPS of YOLOv5s, YOLOv5m, YOLOv5l, and YOLOv5x models on a reduced COCO dataset. It also measures the average inference time of the optimized Int8 versions of these models on an iPhone 12's Neural Engine, GPU, and CPU. The results show that optimized YOLOv5 models can run real-time object detection at up to 100 images per second on the iPhone 12's Neural Engine.
This document summarizes research on supervised environmental data classification using spatial auto-beta models. The data consists of random fields with attribute values and class labels. A training set is used to classify new observations using generative classification methods. Specifically, attribute values fall within an interval and class labels take one of two values. Transformations are applied to make the data distribution normal. The best fitting distribution is selected to best describe the data. Classification accuracy is evaluated using actual error rates estimated from the data.
This document summarizes a presentation on analyzing Lombard speech and its acoustic properties. It discusses an experiment where 8 speakers recorded words in two rooms, one with acoustic treatment and one without, both with and without noise. Acoustic features were extracted from the speech samples and analyzed based on noise type, room type, and speaker gender. Key findings included identifying features that distinguish Lombard speech from normal speech and vary based on noise level. Future work will use these findings to automatically monitor and improve speech quality and intelligibility in noise.
This document discusses the history and development of hypertext and markup languages. It begins with early methods of calculating and writing before discussing the development of printing press and moveable type in the 15th century. It then outlines important developments in hypertext standards and systems from 1945 to the present, including XML, HTML, CSS and the creation of the World Wide Web in 1990. It also discusses early limitations and issues with HTML and predictions for the future of hypertext.
Olga Kurasova. Dirbtinis intelektas ir neuroniniai tinklai
Andrius PLEČKAITIS, Ingrida KUPČIŪNIENĖ. Skaitmeninių technologijų kūryba: mums patinka, o kas toliau?
1. Skaitmeninių technologijų
kūryba: mums patinka,
o kas toliau?
Andrius Plečkaitis, INFOBALT Inovacijų vadovas,
Projekto „Patinka!“ vadovas
Ingrida Kupčiūnienė, Kaišiadorių Algirdo Brazausko
gimnazija, IT mokytoja,
Projekto „Patinka!“ koordinatorė
2. INFOBALT iniciatyva:
ESF finansuojamas projektas „Patrauklios
Informacinės technologijos Kuria Ateitį“
(PATINKA!) kartu su LInMA
8 neformalaus ugdymo programos su IT turiniu
Dalyvauja 6 privatūs /vieši ugdymo centrai,
įtraukiame 310 mokytojų, 3176 mokinių - visoje
Lietuvoje
4. Ugdymo programos
Kompiuterinė grafika
Interneto technologijos
Jaunųjų programišių-hakerių mokykla
Projektų vadybos akademija
Programavimas
Jaunųjų programuotojų mokykla (nuotolinė),
Robotika
Kūrybinės technikos laboratorija
5. INFOBALT iniciatyva:
I etapas
2013 m. birželis
2013 m. gruodis
2014 m. lapkritis
2014 m. kovas
.
1,3 mln. Lt.
II etapas
2015 m. balandis
2015 m. rugpjūtis
10. Ko dar siekėme?
Naujų žinių ir požiūrio, galimybių ir atlygio
mokytojams
Daugiau dalyvių-mokytojų
– Apribojimas apmokant tą patį mokytoją tik 1
programoje
Daugiau dalyvių regionuose
– Apribojimas mokytojų skaičiui iš Vilniaus ir Kauno
(faktas - 31%, dalyvavo mokytojai iš 49 savivaldybių)
Norime, kad ir vaikams, ir mokytojams patiktų!
13. Mokytojų atsiliepimai.
Privalumai (1/4)
PATINKA - tai didelė pagalba IT mokytojui (medžiaga,
priemonės). Individuliai dirbdamas IT mokytojas turi PATS
pasiruošti priemones, tai užima 70 proc. laiko sąnaudų.
Ne tik mokiniai, bet ir mokytojai turi galimybę susipažinti ir
išbandyti naujas technologijas, programas;
Kūrybiškumas ne tik mokiniui, bet ir mokytojui;
Mokymasis patraukliai, linksmai, įdomiai;
Galima veiklas pritaikyti įvairaus amžiaus mokinių
grupėms;
14. Mokytojų atsiliepimai.
Privalumai (2/4)
Nuotoliniai kursai yra patogesni. Akivaizdiniai kursai
efektyvesni. Ateityje reikėtų kombinuoto varianto;
Nauji būreliai, naujos veiklos formos: labai patiko C++
mokiniams dėstyti nuotoliniu būdu;
Paskaitos savaitgaliais;
Galima dirbti su mokiniais Jiems ir man tinkamu laiku;
Mokiniai susipažino su galimybe kurti produktą, o ne tik
naudotis jau paruoštu;
15. Mokytojų atsiliepimai.
Privalumai (3/4)
Pavyko surasti naujų būdų įtraukti besimokančiuosius į
ugdymo procesą;
Galimybė naudotis nuotoliniu mokymu (VMA Moodle);
Mokinių sudominimas įvairiomis IT sritimis;
Savarankiškas mokinių darbas;
Galimybė vaikams save giliau pažinti, mokytis
lyderiavimo;
16. Mokytojų atsiliepimai.
Privalumai (4/4)
Per trumpą intensyvų kursą mokinys įgyja labai daug
įgūdžių/žinių/gebėjimų;
Draugiški mokymų centrų darbuotojai, projekto vadovai -
bendravimas ne oficialus;
Mokamas atlyginimas mokytojui už darbą;
Papildoma neformali veikla, kuri iš tiesų protingai
organizuota ir suteikta reali galimybė mokytis savo
mieste, mokymo centre;
Mažoje kaimo mokyklėlėje galima buvo papildomai dirbti
su vaikais.
17. Mokytojų atsiliepimai.
Trūkumai (1/3)
II etape negalėjo dalyvauti jau apmokyti mokytojai;
Mokymo/metodinė medžiaga galėtų būti pateikiama viešai;
Reikėjo rinkti grupes vidury mokslo metų, kai jau mokiniai
pasirinkę veiklas ir būrelius;
Kaimo mokyklose iškyla mokinių pavėžėjimo problema,
todėl dauguma mokinių negali pasilikti po pamokų ir dar
kai reikia po 2 val.;
Leisti ilgesnį laiką registruoti mokinius mokinių
registravimo sistemoje arba keisti dalyvių sąrašą, nors
keletą užsiėmimų;
18. Mokytojų atsiliepimai.
Trūkumai (2/3)
Dalyvavimas keliose programose. Reikėjo rinktis, o
norėjosi visko!
Susidūrėme su techninės įrangos stoka. Mokykla duoda
kompiuterius, soc. remiami vaikai neturi fotoaparatų,
kamerų, išmaniųjų telefonų;
Robotikos užsiėmimų ribojimas vilniečiams;
Mokymai mokytojams nebuvo labai išsamūs, teko pradėti
dirbti su mokiniais be reikiamo pasirengimo;
Projekto metu programas reikėjo įvykdyti per labai
trumpą;
19. Mokytojų atsiliepimai.
Trūkumai(3/3)
Esant galimybei, galėtų būti daugiau praktinių apmokymų
mokytojams ir mokiniams;
Mokiniams tėvai ne visada leidžia po 2-3 valandos
mokytis dirbti prie kompiuterio;
Mokymus vasarą, pasibaigus mokslo metams, vykdyti
sudėtinga, todėl projekto veiklos pageidautinos mokslo
metu eigoje.
20. Ką supratome?
Visiems šio projekto reikėjo, ir buvo naudinga!
Stiprus motyvas IT mokytojams tobulintis.
Impulsas neformalaus ugdymo plėtrai, ypač regionuose.
Ne visada lengva susikurti naujas, patrauklias programas.
Tęstinumo iššūkis.
Išskirtinis viešo ir privataus sektorių bendro darbo
neformaliame ugdyme pavyzdys!
1,3 mln. Lt., finansuoja ESF
24 mėn.
Komp.grafika
interneto technologijos
objektinis (vizualus) programavimas
robotika
jaunųjų hakerių mokykla (nauja)
Projektų vadybos akademija (nauja)
Jaunųjų programuotojų mokykla (nuotolinė)
Kūrybinė technikos laboratorija (nauja)
1,3 mln. Lt., finansuoja ESF
24 mėn.
Komp.grafika
interneto technologijos
objektinis (vizualus) programavimas
robotika
jaunųjų hakerių mokykla (nauja)
Projektų vadybos akademija (nauja)
Jaunųjų programuotojų mokykla (nuotolinė)
Kūrybinė technikos laboratorija (nauja)
~30% atsakiusių į apklausą dalyvavo keliose programose