Грань науки 2022. ГРАНЬ НАУКИ 2022. Издательский центр сфера Всероссийская научнопрактическая конференция грань науки 2022
 Скачать 4.38 Mb.
|
|
Список литературы 1. Бабинская П.К. Практический курс преподавания иностранных языков: английский, немецкий, французский: учебное пособие. – Mинск, ТетраСистемс, 2014. 288 с. 2. Приходько Е. В., Морозова Л.Ю. Организация современного урока иностранного языка и занятий внеурочной деятельности обучающихся в аспекте требований ФГОС ООО: методическое пособие. – Кемерово: Изд-во КРИПКиПРО, 2015. – 289 с. 3. Carter R. Bridging culture through literature. 1995. URL: http:www.sciway.Net/edu/kl2/cet9495/contents.html (дата обращения: 18.12.2022). 4. Rivers W.M. Teaching- Foreign Language Skills. – Chicago: The University of Chicago Press. 1981. 395 c. 5. Tomalin B. Stempelski S. Cultural awareness. – Oxford: Oxford University Press. 1993. 126 c. Н.А. Саидова, 2022 Всероссийская научно-практическая конференция «ГРАНЬ НАУКИ 2022» 300 УДК 62-3 ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ ДАТЧИК ПОЖАРНОЙ СИГНАЛИЗАЦИИ Сибгатов Р.Р. Студент 1-го курса магистратуры Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева – КАИ Кузнецов Д. И. к. т. н., доцент кафедры КиТПЭС Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева – КАИ Аннотация: Существенное изменение общественно-политической ситуации в стране, рост преступности и, прежде всего, ее организованных форм потребовали от всех по-новому подойти к вопросам безопасности. Комплекс проблем, входящих в понятие «безопасность», охватывает все стороны нашей повседневной жизни. Поэтому тема личной безопасности, собственности неизменно входит в число высших приоритетов общества во всех развитых странах мира. Ключевые слова:Инфракрасное излучение, интеллектуальный датчик, безопасность, фокусирование линз В последнее время происходит много пожаров и действующая система пожарной сигнализации не всегда справляется с этими проблемами. Основной проблемой системы пожарной сигнализации является момент обнаружения пожара. Нынешняя система может обнаруживать последствия пожара, а не момент его возникновения. Для модернизации системы пожарной сигнализации необходимо внедрить интеллектуальный датчик, способный обнаруживать возгорание в момент его возникновения. Рисунок 1. Принцип работы инфракрасного обнаружения с линзами Всероссийская научно-практическая конференция «ГРАНЬ НАУКИ 2022» 301 Основой принцип работы интеллектуального датчика пожарной сигнализации является инфракрасное излучение. При таком излучении вероятность обнаружения возгорания намного больше. Список литературы 1. В.Г. Синилов. Системы охранной, пожарной и охранно-пожарной сигнализации - 2-е изд. - Издательский центр "Академия", 2004. – 352 с 2. В.Г. Синилов Системы охранной, пожарной и охранно-пожарной сигнализации: учебник для нач. проф. образования. 5-е издание. - Издательский центр "Академия" 3. Кашкаров, А. П. 500 схем для радиолюбителей. Электронные датчики / А.П. Кашкаров. - М.: Наука и техника, 2008. - 288 c. 4. Криксунов Л. З. Справочник по основам инфракрасной техники. — М.: Советское радио, 1978. — 400 с. 5. Белозеров А. Ф., Омелаев А. И., Филиппов В. Л. Современные направления применения ИК радиометров и тепловизоров в научных исследованиях и технике. // Оптический журнал, 1998 © Р .Р. Сибгатов, Д .И. Кузнецов, 2022 УДК 37.062.2 ПАТРИОТИЧЕСКИЕ КАЧЕСТВА У ОБУЧАЮЩИХСЯ В ОБЩЕОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ОРГАНИЗАЦИИ НА ПРИМЕРЕ 7-го «К» (КАДЕТСКОГО) КЛАССА Синягина Е.В. Студентка 2 курса магистратуры института Педагогики, психологии и физического воспитания Вологодский государственный университет г. Вологда Аннотация: в статье рассматривается актуальные данные по вопросам сформированности патриотических качеств у обучающихся 7–го класса Муниципального образовательного учреждения «Средняя общеобразовательная школа № 39 имени А.С. Ловенецкого г. Вологды». Ключевые слова: патриотизм, патриотические качества, патриотическое воспитание, проблема патриотизма у обучающихся, сформированность патриотических качеств. Всероссийская научно-практическая конференция «ГРАНЬ НАУКИ 2022» 302 Annotation:the article deals with current data on the formation of patriotic qualities among students of the 7th grade of the Municipal Educational Institution "Secondary School No. 39 named after A.S. Lovenetsky of Vologda". Keywords: patriotism, patriotic qualities, patriotic education, problem of patriotism among students, formation of patriotic qualities. Термин «патриотизм» происходит от греческого «патрис», что в переводе означает земля отцов, место рода, родина. В историческом плане это одно из самых изначальных, имеющих корни на уровне подсознательного, чувств. Оно зарождается в глубокой древности как следствие привязанности человека к своей земле обитания, к укладу жизни, к традициям и верованиям [1]. В Российской Федерации на законодательном, федеральном уровне проблематика патриотического воспитания имеет определенные зачатки и для ее устранения в 2020 году были внесены изменения в Федеральный закон «Об образовании» по вопросам воспитания обучающихся. На основании этого закона дается понятие «воспитание», которое понимается, как деятельность, направленная на развитие личности, создание условий для самоопределения и социализации, обучающихся на основе социокультурных, духовно-нравственных ценностей и принятых в российском обществе правил и норм поведения в интересах человека, семьи, общества и государства, формирования у обучающихся чувства патриотизма, гражданственности, уважения к памяти защитников Отечества и подвигам Героев Отечества, закону и правопорядку, человеку труда и старшему поколению, взаимного уважения, бережного отношения к культурному наследию и традициям многонационального народа Российской Федерации, природе и окружающей среде [2]. Из данного определения следует, что само понятие «патриотизм» не только регулируется на законодательном уровне, но и входит уже в само понятие «воспитание», то есть изначально воспитательный процесс должен прививать чувство патриотизма у подрастающего поколения. Актуальность данного исследования обуславливается тем, что ввиду мировых событий, современные дети растут в «эпоху перемен» и практически в каждой российской семье прямо или косвенно поднимается вопрос патриотизма, его восприятия, формирования и воспитания. Ввиду необходимости структуризации процесса усвоения исследуемого феномена подрастающим поколением, на данном этапе очень важно правильное формирование патриотических качеств у подростков. Практическая значимость нашего исследования заключается в составлении психолого-педагогической программы работы с обучающимися 7-х «К» классов, которая включает в себя мероприятия по формированию и повышению уровня патриотических качеств у подростков, обучающихся в таких классах. Всероссийская научно-практическая конференция «ГРАНЬ НАУКИ 2022» 303 На основании вышеизложенных позиций, нами была поставлена цель исследования, которая заключается в выявлении и обосновании психолого- педагогических условий формирования патриотических качеств у обучающихся подростков в общеобразовательной организации. Цель исследования обуславливают решение следующих задач: Теоретический анализ формирования патриотических качеств; Разработка диагностического инструментария для измерения уровня сформированности патриотических качеств личности; Проведение первичной диагностики при помощи специально сконструированной и апробированной анкеты, направленной на определение уровня сформированности патриотических качеств у обучающихся кадетских классов; На основе полученных диагностических данных разработка и апробация психолого-педагогической программы, направленной на формирование патриотических качеств у обучающихся; Реализация формирующего эксперимента; Анализ результатов экспериментальной работы; На основе анализа данных разработка рекомендаций для педагогов по воспитанию патриотических качеств у обучающихся 13-15 лет. Объектом исследования является формирование патриотических качеств обучающихся, предметом - психолого–педагогические условия осуществления этого процесса в общеобразовательной организации. Данная статья посвящена описанию начального этапа нашего эмпирического исследования. В ходе анализа психолого-педагогической литературы по проблеме исследования, нами был сконструирован перечень вопросов для проведения пилотажного полустандартизированного интервью и проведен опрос с его помощью на доступной выборке подростков. Контент-аналитическая обработка данных интервью позволила нам сконструировать опросный лист для проведения анкетирования в рамках основного этапа исследования. Апробация анкеты «Выявление сформированности патриотизма у обучающихся 7 – х классов (возраст 13-15 лет)» осуществлялась на выборке подростков, которая составила не менее 30 процентов от основной выборочной совокупности, и была направлена на определение показателей надежности, а также корректировку ключевых аспектов опросного листа Анкетирование прошло на базе МОУ «Средняя общеобразовательная школа №39 имени С. А. Ловенецкого города Вологды». В анкетировании приняли участие обучающиеся 7 «К» класса (класс кадетов), в количестве 25 человек. Анкетирование проходило анонимно. По полученным данным было выявлено, что 12 % обучающихся считают себя патриотами, 60 % ответили скорее да, чем нет. Два человека (8%) ответили, что скорее нет, чем да. Один человек ответил нет. И еще один сказал, что затрудняется ответить. Всероссийская научно-практическая конференция «ГРАНЬ НАУКИ 2022» 304 Исходя из этого можно говорить о том, что в классе, где есть мероприятия по формированию патриотизма, общий уровень его положительного восприятия очень высок. На уровне 2/3 от общей массы анкетируемых. Под словом «патриотизм» все обучающиеся понимали любовь к Родине (100 %). Под «патриотом» все обучающиеся понимали человека, который любит свое отечество (100%). Также 60 % отметили, что это человек, который предан своему народу. 88 % ответили, что это человек, готовый пойти на подвиг ради своего народа. По мнению анкетируемых на формирование их патриотических качеств в равной мере оказывают влияние школа (48%) и родители (48 %). 20 % по мнению обучающихся на них оказали окружающие люди и 16 % друзья. И по одному человеку ответили, что это социальные сети и Юнармия. Данные показывают, что на подростков при формировании патриотических качеств очень сильно влияет семья, окружение в школе и учителя. Можно говорить, что подрастающее поколение берет пример с них и тех примеров, которые им показываются более старшим поколением. При оценке уровня понимания роли и значения патриотизма в современных условиях сверстниками анкетируемых обучающихся большинство ответило, что он не очень высокий (40%). Однако, 32 % отметило, что он на высоком уровне. Полученные данные могут свидетельствовать о том, что сверстники, которые находятся рядом и оценивают уровень патриотических качеств, друг друга считают, что их окружают «патриоты», единомышленники. На вопрос, что для вас является наиболее важным в жизни дети ответили, в своем большинстве, что любовь к родителям (60 %). На втором месте оказалась дружба. (44 %). На третьем месте была любовь к Родине, к России (12 %). И на последнем материальное благополучие (12%). Также были вопросы и на знание государственных символов России. На наш взгляд данные знания очень важны при формировании патриотических качеств у обучающихся и прививать их им нужно сразу, как знания о символах, по которым нас определяют, как страну. По результатам анкетирования 64% были уверены, что знают государственные символы Российской Федерации. 32 % ответили, что знают, но не все. И 4 % ответили, что не знают. Однако, при ответе на вопрос: «Являются ли перечисленные: герб, флаг, гимн, конституция государственными символами Российской Федерации?» большинство респондентов, что составило 68 % ,посчитали, что да . 4 % - затруднились ответить. Правильно ответили, что герб, флаг и гимн тоже 28 %. Из полученных данных можно сделать вывод, что большинство переоценило свои знания и на деле государственные символы своей страны знает намного меньше обучающихся. По этим данным можно говорить, что в Всероссийская научно-практическая конференция «ГРАНЬ НАУКИ 2022» 305 рамках школьной программы почти 2/3 семиклассников специализированного класса, в котором преподаются предметы, помогающие сформировать патриотические качества у личности не усвоили государственные символы своей страны. Таким образом, на начальном этапе исследовательской работы в ходе анкетирования обучающихся 7 «К» класса МОУ «СОШ № 39 имени А.С. Ловенецкого г. Вологды» нами были выявлены исходный уровень сформированности патриотических качеств обучающихся, что в дальнейшем позволит разработать рекомендации для педагогов и родителей по дальнейшему повышению патриотических качеств у детей, а также разработать специальную психолого-педагогическую программу для 7-х классов, направленную на формирование и повышение патриотических качеств обучающихся подросткового возраста. В качестве дальнейших перспектив нашей исследовательской работы можно выделить апробацию разработанной программы и составление практических рекомендаций по формированию патриотических качеств у подростков для субъектов образовательного процесса на основе анализа полученных эмпирических данных. Список литературы: 1. Удовиченко, Е.М. К вопросу о понятии патриотизма и его проявления // Воспитание гражданственности и патриотизма студенческой молодежи в условиях обновленной России: Сб. статей региональной научно- практической конференции, под ред. О.В. Лешер, Л.В. Голиковой./ Е.М. Удовиченко.- Магнитогорск: МГТУ, 2005.-113с. 2. Федеральный закон от 29.12.2012 N 273-ФЗ "Об образовании в Российской Федерации"//www.consultant.ru. Всероссийская научно-практическая конференция «ГРАНЬ НАУКИ 2022» 306 УДК 004.932.2 СОЗДАНИЕ ПРОГРАММЫ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ РАЗМЕРОВ НАНОЧАСТИЦ НА ИЗОБРАЖЕНИИ Соловьев Е.А. Студент 1-го курса магистратуры Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева – КАИ Султанов Т.П. Студент 1-го курса магистратуры Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева – КАИ Кузнецов Д. И. к. т. н., доцент кафедры КиТПЭС Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева – КАИ Аннотация: Данная работа рассматривает алгоритм определения размера наночастиц на растровом изображении электронного микроскопа. Множество алгоритмов было проанализировано и среди них выбран наиболее оптимальный по критериям точности определения и доступности использования. Ключевые слова: искусственный интеллект, растровое изображение, наноразмерные частицы, электронная микроскопия, наночастицы. В последние десятилетия появилась острая необходимость в методах, способных ускорить и улучшить анализ микроскопических экспериментов. Методы анализа изображений могут автоматически предоставлять количественную информацию, необходимую для понимания процессов в нанотехнологиях. На данный момент существует множество пакетов программ, с открытым исходным кодом, с помощью которых можно осуществить анализ микроскопических изображений. В качестве примера можно привести FIJI, Ilastik и CellProler. Более того, существуют современные библиотеки, реализующие готовые алгоритмы компьютерного зрения, такие как OpenCV. Естественный путь к разработке методов, обладающих гибкостью, необходимой для адаптации к невиданным сценариям с помощью конечного пользователя, является использование методов машинного обучения. Методы, основанные на обучении, в сочетании с компьютерным зрением, имеют возможность учиться у конечного пользователя, как выполнять конкретные задачи на изображениях, запрашивая только входные данные, относящиеся к их области знаний; при Всероссийская научно-практическая конференция «ГРАНЬ НАУКИ 2022» 307 этом они являются точными и надежными, когда требуется количественная информация. Поэтому ожидается, что роль машинного обучения в рамках анализа микроскопических изображений будет продолжать расти и станет незаменимой [1]. Для компьютерного анализа элементов растрового микроскопа используют группу методов, включающих в себя сегментацию и последующее детектирование, заключается она в разделении изображения на отдельные части (найденные элементы). Некоторые из проблем, общих для задачи обнаружения и сегментации, включают исчезающие границы, низкое отношение сигнал/шум, наличие артефактов изображения (обычно в зависимости от модальности микроскопии), окклюзии, наличия объектов, похожих по внешнему виду на интересующие, а также изменчивости формы, размера и интенсивности объектов на одних и тех же изображениях [2]. Основные методы обнаружения/сегментации элементов могут быть сгруппирована в четыре категории: 1) методы, основанные на пороговом значении интенсивности и засеянных водоразделах; 2) методы, основанные на активных контурах; 3) методы, основанные на детекторах капель или других методах обнаружения локальных минимумы или максимумы; 4) методы, основанные на статистическом моделировании или машинном обучении. Метод на основе пороговых значений интенсивности является наиболее простым алгоритмом для сегментации элементов изображения. Используется в тех случаях, когда интересующие объекты имеют более высокую интенсивность, чем остальная часть изображения. Недостаток данного алгоритма заключается в том, что при близком расположении элементов на изображении они распознаются как один, т.е. произойдет слияние. Также перед сканированием требуется предварительная обработка изображения [3]. Метод на основе активных контуров. Причина не только в том, что активные контуры позволяют эффективно использовать градиент интенсивности или информацию о регионе с наложенными ограничениями (например, гладкими формами), но активные контуры могут быть легко расширены до алгоритма слежения от кадра к кадру. В рамках данного алгоритма можно работать с низкоконтрастными границами (например, выцветающими границами или скоплением элементов) в сочетании с процессом улучшения краев, основанным на локальном среднем отклонении интенсивности. Однако требуется ручная обработка контуров. Для сегментации клеток в рамках системы наборов уровней были предложены различные модели, такие как распределение Гаусса, или модели формы. Алгоритм для сегментации клеток, который использует не более четырех наборов уровней с ограничениями на связь; соседние клетки сегментируются с разными наборами уровней на основе теоремы о четырех Всероссийская научно-практическая конференция «ГРАНЬ НАУКИ 2022» 308 цветах которая гласит, что любой планарный граф может быть раскрашен не более чем четырьмя цветами так, чтобы что ни одной соседней вершине не был бы присвоен один и тот же цвет [4]. Метод на основе детектирования областей. Часто удобно моделировать объекты на микроскопических изображениях как области локальных минимумов или максимумов, поэтому для задачи обнаружения объектов в микроскопии применяются обычные детекторы блобов (детектирование областей, отличающихся по яркости, цвету). Популярным детектором блобов для такой задачи является лапласиан Гаусса, предварительно кластеры были разделены с помощью дополнительного шага оптимизации граф-срезов на основе альфа-расширения вдоль контура. Есть и недостаток у данного метода: найденные области могут перекрываться, что решается путем выбора области с наибольшей силой градиента интенсивности. Детекторы пятен не способны охватить сложные модели. Тем не менее, они могут создавать полезные наборы регионов- кандидатов, которые в дальнейшем могут быть оценены с помощью более сложных статистических моделей [5]. Проект состоит из 2 модулей: 1) Модуль app, выполняющий обработку изображения, выделение контуров и сохранение контуров для отображения. 2) Модуль gui, отвечающий за пользовательский интерфейс. Код модуля app состоит из: 1) глобального массива данных о параметрах для обработки изображений в зависимости от их уровня контраста; 2) класса App, принимающего в конструктор (метод «__init__») ссылку на изображение; степень его контраста; минимальную распознаваемую площадь контура, а также несколько внутренних свойств класса (массив для записи контуров; именованный кортеж, хранящий информацию о размерах найденного контура; метод, вычисляющий последовательность определения контуров). Модуль gui отрисовывает пользовательский интерфейс, включающий два окна и индикатор загрузки приложения: • Приветствующее окно. • Окно, отображающее найденные контуры на изображении и их линейные размеры справа. Приложение было протестировано на изображениях с различным уровнем контраста, результаты представлены на рис. 1: Всероссийская научно-практическая конференция «ГРАНЬ НАУКИ 2022» 309 (а) (б) Рисунок 1. Примеры работы алгоритма на изображениях различного уровня контраста. Данное приложение может определять наноразмерные объекты на растровых изображениях электронного микроскопа с различным уровнем контраста и при разных размерах объектов. Алгоритм распознавания получился довольно точным и при верном выставлении уровня контраста кластеры из наночастиц определяются в большинстве случаев. |