… gamifi ion … az © ń. GPS, avagy hasonlóságelemzés ill. solver-alapú matematika-oktatás Pitlik László, egyetemi docens SZIE GTK TTI KFI/My-X.

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
Europass önéletrajz.
Advertisements

Matematika és módszertana
Miért? Minden ember más, egyedi és megismételhetetlen.
Könyvtárhasználati verseny
Drajkó László Microsoft Magyarország
Tanulás, kommunikáció, nevelés Magyar Tudományos Akadémia Pedagógiai Bizottság IV. Országos Neveléstudományi KonferenciaMagyar Tudományos Akadémia 2004.
Mesterséges intelligencia
Gazdálkodási modul Gazdaságtudományi ismeretek II. Vezetés és kommunikációs ismeretek KÖRNYEZETGAZDÁLKODÁSI MÉRNÖKI MSc TERMÉSZETVÉDELMI MÉRNÖKI MSc.
Gyanúgenerálás HR-kockázatok minimalizálása érdekében hasonlóságelemzéssel Pitlik László SZIE Gödöllő, Gazdaság- és Társadalomtudományi Kar, TATA Kiválósági.
Online hasonlóságelemzések: Online hasonlóságelemzések: Totó-automata?! Pitlik László, SZIE Gödöllő (Forrás: My-X.hu Hírlevél) október INNOCSEKK.
Online hasonlóságelemzések: Online hasonlóságelemzések: Tapasztalatok elítéltek képzésének engedélyezése kapcsán Pitlik László, SZIE Gödöllő (Forrás: My-X.hu.
Pitlik László, SZIE Gödöllő (Forrás: My-X.hu Hírlevél) augusztus
Ajánlott irodalmak a szakértői rendszerek témakörében Hallgatói és oktatói referenciák: EGO (szakértői rendszerek online fejlesztése manuálisan)EGO MY-X.
Bázisérték, monitoring avagy szemléletváltás a vidékfejlesztési döntések előkészítésében Pitlik László, Horváth Henrietta, SZIE Gödöllő 9. MY-X szeminárium:
My-X Hírlevél: március A tartalomból: SCORE vs. FRAMINGHAM: Egyedi „biometriai” elemzések rendszerszintű kockázata Médiatorta a meteorológiai előrejelzések.
Orosházi Evangélikus Általános Iskola és Gimnázium
Matematika I. 1. heti előadás Műszaki Térinformatika 2013/2014. tanév szakirányú továbbképzés tavaszi félév Deák Ottó mestertanár.
Ismeretátadás ismeretbe ágyazott képességfejlesztés túlméretezett tananyagreális tananyagmennyiség pedagógusközpontú, egységes módszertan tanulóközpontú,
A tanulás reneszánsza Dr. Vass Vilmos egyetemi docens ELTE PPK
Három kérdés Problémamegoldás.
Avagy: Mit lát a pitypang magja repülés közben?
Ha javítani szeretnénk az eredményeken
Robotszakértők (robot-tanácsadók) fejlesztése Pitlik László SZIE Gödöllő VI. Országos Tanácsadási Konferencia, BKIK Budapest, március 21. (ISBN száma:
Szegedi Tudományegyetem Bolyai Intézet
11. Előadás Az emberi erőforrások fejlesztése. Az emberi erőforrások fejlesztése 1.Az alkalmazottak fejlesztése (development ) 2.Továbbképzés, betanítás.
K OMPETENCIA ALAPÚ OKTATÁS. Háttér 2000 Lisszabon EU határozata 2004 Európai Bizottság dokumentuma Hazánkban: Nat Oktatási Minisztérium stratégiája Nemzeti.
Pitlik László, SZIE1 IDARA & IACS, avagy úton a modern adatvagyon-gazdálkodás felé IA 2002, Debrecen.
Avagy hasonlóságelemzés a környezeti nevelésben „Magolás helyett” - erdei tanóra más szemmel - avagy hasonlóságelemzés a környezeti nevelésben Pitlik László,
Cím szöveg – Second level Third level – Fourth level » Fifth level TÁMOP Tájékoztató Nap Családi kisokos, avagy ismerd meg a családod. Vitéz Gyöngyvér.
Varga Noémi Judit. Mi köze a szövegnek a matematikához?
A Magyar Tudomány Ünnepe 2015 Képes-e, akar-e, tud-e a tudományos kánon a tudományról egyre tudományosabban szólni?
„Virtuális Genom Projekt” Richnovszky Ádám – menedzsment Pitlik László (PhD) – tudásmérnökség Szöllössy Dániel – forráskutatás Kócs Róbert – rendszerszervezés.
M ILYEN KULTURÁLIS TÉNYEZŐK LEHETNEK HATÁSSAL AZ USA TAGÁLLAMAINAK MOZGÁSTUDATOSSÁGÁRA ? II. RÉSZ - HATÁSMECHANIZMUSOK Horváth Mónika, Pitlik László SZIE.
Csík Orsolya, Horváth László TÁMOP X. Pedagógiai Értékelési Konferencia Szeged április Kompetencia- és tanulási eredmények alapú képzési.
Problémamegoldás és számításos feladatok a fizikatanári gyakorlatban Egy rezgőmozgással kapcsolatos feladat elemzése Radnóti Katalin ELTE TTK.
 Rosling - vizualizáció multikulturális jelenségek esetén Rosling - animations in case of multicultural phenomena Pitlik László SZIE MY-X kutatócsoport.
Startup felvásárlások multikulturális hátterének elemzése, avagy mesterséges intelligencia alapú ellenőrzőszámítás diszkriminancia-elemzéshez Barta Gergő,
Innováció, big data, adatbányászat (Pitlik László, SZIE/INNOREG KMRIÜ)
SZIE GTK TTI KFI-csoport
Start-up vállalkozások kommunikációjának
Tanácsadási tapasztalatok felsőoktatási és magán know-how
Mesterséges intelligencia
Miért szükségszerű a változás a természettudományok oktatásában?
 Generációk együttműködése az oktatásban, avagy a generációk együttműködésére/együttmozgására utaló jelek tetten érése a Google Trends adatbázisa alapján.
Osztatlan tanárképzés kompetenciái
Szent László Középiskola Szekszárd
Milyen kulturális tényezők lehetnek hatással az USA tagállamainak mozgástudatosságára? I. rész – szimuláció / Békéscsaba (II. rész – hatásmechanizmusok.
Pitlik László, Szani Ferenc, Balogh Anikó
nagy mennyiségû ismeretanyag átadása helyett produktív képességek fejlesztése a matematikára vonatkoztatva azzal a következménnyel jár, hogy az egyenletek,
A évi kompetenciamérés FIT-jelentéseinek új elemei
Tanító szak, nappali- és levelező tagozat
Az Ipar 4.0. – a tudásmenedzsment legújabb kihívásai az oktatásban avagy esettanulmány az oktatásról a „Jó” fogalmának tudományos értelmezése kapcsán.
Robottanár fejlesztése és alkalmazása a geometria-oktatásban avagy, a black-box gondolkodásmód támogatása Pitlik Marcell A Tudományos Diákkörök XVII.
Pécsi Tudományegyetem Matematikai és Informatikai Intézet
 Rosling - vizualizáció multikulturális jelenségek esetén Rosling - animations in case of multicultural phenomena Pitlik László SZIE MY-X kutatócsoport.
Szani Ferenc, Pitlik László, Balogh Anikó
A SZIE GTK Gazdasági Informatika Tanszék projektjei
MMK Oktatási bizottságának elnöke
Oktatás-Informatika-Pedagógia konferencia (OIP 2018)
Rosling-animációk didaktikai potenciálja a tanításban/tanulásban
Játékosított keretrendszerben történő tanulásból nyert log-adatokra alapozó profilírozás Pitlik Mátyás, Pitlik László (sen) és Pitlik László (jun) ELTE/IK,
(SZIE MY-X, ELTE TTK, ELTE IK, BME GPK)
egyetemi docens, tanszékvezető, KJE
ELTE Pszichológiai Intézet A mesterséges intelligencia a közeljövőben
Műszaki- és Reáltudományi Tematikus Konferencia 2016/17
A civil szervezetek hatásméréséről
INFOÉRA 2006 Miért tanítsunk informatikát?
Robotszakértők (robot-tanácsadók) fejlesztése
SZIE GTK TTI KFI-csoport
Előadás másolata:

… gamifi ion … az © ń

GPS, avagy hasonlóságelemzés ill. solver-alapú matematika-oktatás Pitlik László, egyetemi docens SZIE GTK TTI KFI/My-X kutatócsoport, KMRIÜ-INNOREG elnökségi tag ELTE osztatlan tanárképzés: „A matematika alkalmazásai” tantárgy keretében tartott vendégelőadások vázlata / Budapest

GPS = General Problem Solving Mottó: csak az a tudás/ csak az a tudomány, ahol az intuitíven megszerzett emberi képességek átalakíthatók forráskódba, minden más emberi képesség művészet, ami nem több, s nem kevesebb, mint a tudomány, egyszerűen csak más… A matematika a tudáskonverzió/tudásábrázolás eszköze! Az általános problémamegoldás egy, eddig még el nem ért, de fokozatosan közelíthető idea. *** Példa: sakk-automata, digitális kamerák fókuszálása, automata sebességváltó, stb. TDK-témaajánlás: mi lehet a közös az ideális játék-stratégiák felismerése, az összes matematikai, fizikai, kémiai, stb. példatárfeladat megoldása és például az előrejelzési/szimulációs feladatok kezelése között?

A matematika alkalmazása Felmérés: az „utca emberét” megkérdezve az alábbi területek merülnek fel spontán a válaszokban: biztosításmatematika, üzleti tervezés, tőzsdei elemzések, időjárási modellek, csődelőrejelzés, (de)sifrírozás … További felvetések? Alapvetés: természetesen talán nincs is olyan terület, melyet ne hatna át a matematika… Esetleges ellenpéldák? *** TDK-témaajánlás: információmenedzsment fejlesztés, pl. probléma-katalógus, megoldás-katalógus, probléma-megoldás párok, új problémákhoz illő potenciális megoldások rendszere (vö.

…mások mondták… Szatmári Sándor (mérnök, író): Kazohinia, avagy az arányosság társadalma – nem biztos, hogy csak egy utópia?! Surányi László (matematikus, tanár): „A matematika centrumában mégis csak a hasonlóságok és a különbségek mérése áll...” Mozart: a zene is matematika: pl. musik.de/webmozart5.py?vorname=Laszlo&nachname=pitlik&dat um= &ok=Musik+komponieren+und+vorspielen musik.de/webmozart5.py?vorname=Laszlo&nachname=pitlik&dat um= &ok=Musik+komponieren+und+vorspielen

…in medias res… Kísérlet: pl. középiskolások problémamegoldó kompetenciájának fejlesztése (vö. *** TDK-témajavaslat: Rendszerfejlesztési / tanulásminősítési javaslat: az érdemel érettségi adott tantárgyból, aki olyan feladatot képes kreálni, melyet egy aktuális robot nem képes még megoldani, s az érdemel diplomát adott területen, aki képesség tudja tenni a megoldásra a robotot – például: …vegyünk egy kémia-példatárat, a szöveges feladatokból azonosítsuk be a jelenségeket, ezek mértékegységeit, adott példa szerinti értékeit, ill. emellett írjunk fel minden ismert egyenletet bármely kettő, vagy több jelenség között, majd egy adott példa kapcsán azonosítsuk be az ott nevesített jelenségeket és ezek értékeit, helyettesítsünk be a szóba jöhető egyenletekbe láncreakció-szerűen és számítsunk ki minden kiszámítható jelenséget…bármi volt is a szöveges feladat kérdése, a válasznak a kiszámított értékek között illene lennie…

Tanmesék Konrad Lorenz: amőba – 3D Az áldozati bárány, avagy sárkány a szigeten Az éjszaka, avagy a szultán és a közjegyző *** TDK-témaajánlás: Írjunk hangjátékot, tanmeséket! Mérjük vissza, vajon milyen befogadók milyen tanmesék keretében tanulnak gyorsabban, jobban? Egyáltalán mi is a tanulási siker? Hogyan lehet modellezni? (vö. MTA-szakmódszertani pályázat, 2014, 2016)

Első konklúziók Mit kellett volna eddig másként tenni? Más sorrendben? Más hangsúlyokkal? Elhagyásokkal? Több példával? Részletesebb magyarázatokkal? Több utalással az ismertnek vélt szakirodalmi hátterekre? S vajon ez a változtatás mindenkinek egyértelműen „bejött volna”?

Referenciaprojektek - kulcsszavak data-driven policy making (e-gazság/fenntarthatóság) lie-to-me (kérdőívekről másként) Google-Trends a társadalom-lélektani big-data (USA) mesterséges intelligencia-alapú fogalomalkotás (közhely) szakértői rendszerek (EGO – a strukturálás alapja I.) OLAP-pivot (a strukturált gondolkodás alapja II.) Solver-alapú feladatmegoldás (hatékonysági verseny) Occam borotvája (jó-jobb-legjobb skála)

Jövőkép I. Először a problémát kell meglátni tudni… (…egy csavarhúzónak minden tárgy csavar…) TESZT:

Jövőkép II. …majd a mintázatok lehetőségeit kell mérlegelni…

INNOCSEKK 156/2006 Köszönöm a figyelmet! PPT: SOLVER-demo: