📊Всерос. Анализ результатов. Часть 2
2) Результаты Москвы (в процентах) лучше, когда призеров много
Это, на мой взгляд, связано с тем, как построена московская система: она больше ориентируется не на самых сильных, а на хороший средний уровень. Это особенно чувствуется в сравнении Москвы и Питера. Система Петербурга скорее ориентирована на самых сильных, и остальным детям там не всегда бывает комфортно.
Учитывая это все, теперь давайте более детально смотреть на статистику.
🔹Был ли провал грандиозным в 9 классе?
Нет, не был. Статистика у 9 класса в Москве всегда не особо радужная, хотя, конечно, отклонение есть. Особенно учитывая сильное выступление этой параллели в прошлом году
🔹Почему тогда это такая острая тема?
Если взглянуть на последний столбец, то по нему можно понять количество довольных (или недовольных) москвичей. Сейчас недовольных в 9 наибольшее количество по всем 3 параллелям за последние 3 года. Поэтому вопросы в 9 классе и возникают
❗️Теперь давайте попробуем, наконец, выделить причины провала этого года.
а) Сложный вариант и, соответственно, небольшое число призеров (ведь 28 — минимальный возможный порог в баллах). Москва себя не очень хорошо чувствует в такой ситуации.
б) Cостав тренеров Москвы и старших по параллелям стал существенно другим. Сложно не замечать слона в комнате – из Москвы многие уехали, и это не пошло образованию на пользу. Мы говорим про всерос с точки зрения многих учеников, а подготовкой к нему системно занимается именно ЦПМ (кружок и сборы). Поэтому невозможно его не упомянуть.
У образовательного процесса большая инерция. В прошлом году еще было сложно что-то заметить, ведь годы сильного обучения давали свои плоды. Но сейчас подросла параллель, которая 1,5 года из 2,5 занимается в ЦПМ с новыми наставниками, и результаты стали похуже. Впрочем, только в следующем году станет понятно, насколько большое влияние оказал именно этот фактор.
2) Результаты Москвы (в процентах) лучше, когда призеров много
Это, на мой взгляд, связано с тем, как построена московская система: она больше ориентируется не на самых сильных, а на хороший средний уровень. Это особенно чувствуется в сравнении Москвы и Питера. Система Петербурга скорее ориентирована на самых сильных, и остальным детям там не всегда бывает комфортно.
Учитывая это все, теперь давайте более детально смотреть на статистику.
🔹Был ли провал грандиозным в 9 классе?
Нет, не был. Статистика у 9 класса в Москве всегда не особо радужная, хотя, конечно, отклонение есть. Особенно учитывая сильное выступление этой параллели в прошлом году
🔹Почему тогда это такая острая тема?
Если взглянуть на последний столбец, то по нему можно понять количество довольных (или недовольных) москвичей. Сейчас недовольных в 9 наибольшее количество по всем 3 параллелям за последние 3 года. Поэтому вопросы в 9 классе и возникают
❗️Теперь давайте попробуем, наконец, выделить причины провала этого года.
а) Сложный вариант и, соответственно, небольшое число призеров (ведь 28 — минимальный возможный порог в баллах). Москва себя не очень хорошо чувствует в такой ситуации.
б) Cостав тренеров Москвы и старших по параллелям стал существенно другим. Сложно не замечать слона в комнате – из Москвы многие уехали, и это не пошло образованию на пользу. Мы говорим про всерос с точки зрения многих учеников, а подготовкой к нему системно занимается именно ЦПМ (кружок и сборы). Поэтому невозможно его не упомянуть.
У образовательного процесса большая инерция. В прошлом году еще было сложно что-то заметить, ведь годы сильного обучения давали свои плоды. Но сейчас подросла параллель, которая 1,5 года из 2,5 занимается в ЦПМ с новыми наставниками, и результаты стали похуже. Впрочем, только в следующем году станет понятно, насколько большое влияние оказал именно этот фактор.
Перечневые олимпиады. Разделение на категории
Как обсуждалось на эфире, перечневые олимпиады можно условно разделить на три категории: классические, технические и смешанные (что-то посередине между двумя предыдущими категориями, то есть в них бывают и технические, и идейные задачи). Классификация будет скорее условная, потому что оценка задач всегда субъективна: в технических задачах могут быть идейные решения, а в идейных бывает сложно довести решение до конца из-за технической трудности.
Как обещали прикладываем пост на этот счет и в нем перечислим все олимпиады по математике из перечня этого учебного года.
🏅Классические:
◾️Московская математическая олимпиада – 1 уровень
◾️Турнир городов – 1 уровень
◾️Санкт-Петербургская олимпиада школьников – 1 уровень
◾️ Всероссийская олимпиада школьников «Высшая проба» – 1 уровень
◾️Олимпиада школьников СПбГУ – 1 уровень
◾️Олимпиада Курчатов – 1 уровень
🔹Олимпиада Юношеской математической школы – 2 уровень
🔹Турнир имени М.В. Ломоносова – 2 уровень
🔹«Формула Единства»/«Третье тысячелетие» – 2 уровень
🔹Открытая олимпиада школьников – 2 уровень
🔸Международная олимпиада «Innopolis Open» – 3 уровень
🔸Международная олимпиада школьников Уральского федерального университета «Изумруд» – 3 уровень
🏅Смешанные:
◾️Олимпиада школьников «Ломоносов» – 1 уровень
🔹Всесибирская открытая олимпиада школьников – 2 уровень
🔹Межрегиональная олимпиада школьников имени И.Я. Верченко – 2 уровень
(олимпиада по криптографии не похожа на остальные, но требует и техники и идей)
🔹Межрегиональная олимпиада школьников на базе ведомственных образовательных организаций – 2 уровень
🔹Объединенная межвузовская математическая олимпиада школьников – 2 уровень
🔹Отраслевая физико-математическая олимпиада школьников «Росатом» – 2 уровень
🔸Университетская олимпиада школьников «Бельчонок» – 3 уровень
🏅Технические:
◾️Олимпиада школьников «Покори Воробьевы горы!» – 1 уровень
◾️Олимпиада школьников «Физтех» – 1 уровень
🔸Межрегиональная олимпиада школьников «САММАТ» – 3 уровень
🔸Всероссийская олимпиада школьников «Миссия выполнима. Твое призвание - финансист!» – 3 уровень
🔸Межрегиональная олимпиада школьников «Будущие исследователи - будущее науки» – 3 уровень
🔸Межрегиональные предметные олимпиады федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего образования «Казанский (Приволжский) федеральный университет» – 3 уровень
🔸Олимпиада школьников «Надежда энергетики» – 3 уровень
🔸Олимпиада школьников «Шаг в будущее» – 3 уровень
Как обсуждалось на эфире, перечневые олимпиады можно условно разделить на три категории: классические, технические и смешанные (что-то посередине между двумя предыдущими категориями, то есть в них бывают и технические, и идейные задачи). Классификация будет скорее условная, потому что оценка задач всегда субъективна: в технических задачах могут быть идейные решения, а в идейных бывает сложно довести решение до конца из-за технической трудности.
Как обещали прикладываем пост на этот счет и в нем перечислим все олимпиады по математике из перечня этого учебного года.
🏅Классические:
◾️Московская математическая олимпиада – 1 уровень
◾️Турнир городов – 1 уровень
◾️Санкт-Петербургская олимпиада школьников – 1 уровень
◾️ Всероссийская олимпиада школьников «Высшая проба» – 1 уровень
◾️Олимпиада школьников СПбГУ – 1 уровень
◾️Олимпиада Курчатов – 1 уровень
🔹Олимпиада Юношеской математической школы – 2 уровень
🔹Турнир имени М.В. Ломоносова – 2 уровень
🔹«Формула Единства»/«Третье тысячелетие» – 2 уровень
🔹Открытая олимпиада школьников – 2 уровень
🔸Международная олимпиада «Innopolis Open» – 3 уровень
🔸Международная олимпиада школьников Уральского федерального университета «Изумруд» – 3 уровень
🏅Смешанные:
◾️Олимпиада школьников «Ломоносов» – 1 уровень
🔹Всесибирская открытая олимпиада школьников – 2 уровень
🔹Межрегиональная олимпиада школьников имени И.Я. Верченко – 2 уровень
(олимпиада по криптографии не похожа на остальные, но требует и техники и идей)
🔹Межрегиональная олимпиада школьников на базе ведомственных образовательных организаций – 2 уровень
🔹Объединенная межвузовская математическая олимпиада школьников – 2 уровень
🔹Отраслевая физико-математическая олимпиада школьников «Росатом» – 2 уровень
🔸Университетская олимпиада школьников «Бельчонок» – 3 уровень
🏅Технические:
◾️Олимпиада школьников «Покори Воробьевы горы!» – 1 уровень
◾️Олимпиада школьников «Физтех» – 1 уровень
🔸Межрегиональная олимпиада школьников «САММАТ» – 3 уровень
🔸Всероссийская олимпиада школьников «Миссия выполнима. Твое призвание - финансист!» – 3 уровень
🔸Межрегиональная олимпиада школьников «Будущие исследователи - будущее науки» – 3 уровень
🔸Межрегиональные предметные олимпиады федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего образования «Казанский (Приволжский) федеральный университет» – 3 уровень
🔸Олимпиада школьников «Надежда энергетики» – 3 уровень
🔸Олимпиада школьников «Шаг в будущее» – 3 уровень
olimpiada.ru
Перечень олимпиад школьников и их уровней на 2023/24 учебный год по профилям
Хотите узнать, есть ли соревнования по конкретному профилю? Тогда эта публикация для вас!
Сообщение для прокрастинаторов:)
❗️Cегодня — последняя возможность оплатить летнюю школу в Подмосковье по сниженной стоимости. Если вы всё откладывали подачу заявки или оплату, то самое время действовать)
❗️Cегодня — последняя возможность оплатить летнюю школу в Подмосковье по сниженной стоимости. Если вы всё откладывали подачу заявки или оплату, то самое время действовать)
Спецкурсы в летней школе
Я была в более, чем 20 выездных школах. И с какого-то момента меня начало удивлять, что в них происходит со спецкурсами.
Иногда спецкурсов вообще нет, а на последнем занятии только дорешки и разборы.
Иногда это способ наказания провинившихся младших преподавателей: опоздал на планерку?— читай спецкурс. Детям на таком из-под палки вымученном спецкурсе, конечно, очень интересно. Бывает, ленивые студенты вообще свои курсовые рассказывают, даже не пытаясь сделать свой рассказ интересным или хотя бы простым и понятным.
И, слава богу, что иногда спецкурс кто-то все-таки хочет рассказать, ведь созданное не от балды и с любовью - слушать интересно.
Но это грустная ситуация все же. Спецкурсы — это то, чего обычно нет в школьных кружках и это важная часть обучения. Они помогают взглянуть шире на мир, найти новые интересы и увлечения из другой сферы или другой области математики.
Ведь летняя школа — идеальное место для изучения математики с разных сторон. За счёт большого количества занятий получается
✅ и поучиться полезным темам в классическом стиле,
✅ и послушать спецкурсы о чем-то новом, взглянув на математику шире,
✅ и поиграть в мат. игры, объединяясь и соревнуясь со сверстниками одновременно, получая заряд мотивации и энергии,
✅ и проверить как все уложилось в голове (на зачете или устной олимпиаде)
Все эти компоненты в обучении очень важны. Поэтому сейчас на летней школе уделяем им внимание, заранее продумывая многие детали.
Я была в более, чем 20 выездных школах. И с какого-то момента меня начало удивлять, что в них происходит со спецкурсами.
Иногда спецкурсов вообще нет, а на последнем занятии только дорешки и разборы.
Иногда это способ наказания провинившихся младших преподавателей: опоздал на планерку?— читай спецкурс. Детям на таком из-под палки вымученном спецкурсе, конечно, очень интересно. Бывает, ленивые студенты вообще свои курсовые рассказывают, даже не пытаясь сделать свой рассказ интересным или хотя бы простым и понятным.
И, слава богу, что иногда спецкурс кто-то все-таки хочет рассказать, ведь созданное не от балды и с любовью - слушать интересно.
Но это грустная ситуация все же. Спецкурсы — это то, чего обычно нет в школьных кружках и это важная часть обучения. Они помогают взглянуть шире на мир, найти новые интересы и увлечения из другой сферы или другой области математики.
Ведь летняя школа — идеальное место для изучения математики с разных сторон. За счёт большого количества занятий получается
✅ и поучиться полезным темам в классическом стиле,
✅ и послушать спецкурсы о чем-то новом, взглянув на математику шире,
✅ и поиграть в мат. игры, объединяясь и соревнуясь со сверстниками одновременно, получая заряд мотивации и энергии,
✅ и проверить как все уложилось в голове (на зачете или устной олимпиаде)
Все эти компоненты в обучении очень важны. Поэтому сейчас на летней школе уделяем им внимание, заранее продумывая многие детали.
Как с помощью математики можно построить простой алгоритм машинного обучения?
По мотивам одного из спецкурсов для старшеклассников, который будет на Летней школе, расскажем здесь немного о построении алгоритмов машинного обучения и нейросетях. Про них слышали все, но строить их мало кто умеет, а это точно важная и интересная область. Нам и самим хочется узнать об этом поподробнее:) Напишет о них Лаида Кушнарева, ресерчер из Хуавей и наш приглашенный лектор на вторую смену в Подмосковье (в мире Data Science и Machine Learning она известна как Техножрица, по имени ее паблика в телеграмме:))
По мотивам одного из спецкурсов для старшеклассников, который будет на Летней школе, расскажем здесь немного о построении алгоритмов машинного обучения и нейросетях. Про них слышали все, но строить их мало кто умеет, а это точно важная и интересная область. Нам и самим хочется узнать об этом поподробнее:) Напишет о них Лаида Кушнарева, ресерчер из Хуавей и наш приглашенный лектор на вторую смену в Подмосковье (в мире Data Science и Machine Learning она известна как Техножрица, по имени ее паблика в телеграмме:))
Давайте построим алгоритм машинного обучения, который способен распознавать рукописные цифры с хорошей точностью
Начнем мы с обсуждения данных, с которыми будем работать. Допустим, у нас есть маленькая черно-белая фотография рукописной цифры размером 28 х 28 пикселей (такой размер выбран потому, что уже существует большой набор данных с фотографиями этого размера; если мы захотим сделать свои фотографии, мы тоже сможем уменьшить их до 28 х 28). Мы хотим представить эту фотографию как набор чисел, которые затем подадим на вход нашему алгоритму. Как это сделать?
Для начала заметим, что картинка 28 х 28 содержит 28*28 = 784 пикселя и пронумеруем все эти пиксели по порядку от 1 до 784.
Далее, раз картинка уже есть у нас на компьютере, это значит, что мы знаем, какого цвета каждый пиксель. А поскольку мы работаем с черно-белой фотографией, этот цвет можно закодировать всего одним числом, которое будет обозначать, где именно на шкале между черным и белым находится оттенок. Например, можно использовать -1 для обозначения черного цвета, 1 - для белого, а все остальные числа на отрезке [-1, 1] - для обозначения оттенков серого: те числа, что ближе к минус единице, будут обозначать более темные оттенки, а те, что ближе к плюс единице - более светлые. Далее мы будем называть это число "яркостью" пикселя.
Итак, допустим, мы превратили нашу картинку в длинный набор из 784 пронумерованных чисел, каждое от -1 до +1. Что с ними делать дальше?
На первом рисунке, приложенном к посту в комментариях, показаны примеры различных рукописных цифр, внимательно посмотрев на которые, можно заметить закономерности в распределении яркости пикселей. Например, можно увидеть, что на изображениях единицы в середине картинки, как правило, много темных пикселей, а по бокам - большие белые области. На изображениях нуля, наоборот, в середине обычно находится большая "дырка" из белых пикселей, которую окружают множество темных пикселей, и так далее. Именно такого рода закономерности и будет подмечать наш алгоритм классификации (ведь, как уже было сказано, мы построили из значений яркости пикселей упорядоченный набор, а значит, алгоритм "знает", к какой части картинки относится каждое значение).
Алгоритм будет брать все эти значения по порядку, умножать каждое из них на определенное число (называемое "весом") и всё это складывать, чтобы с помощью полученной суммы оценить, насколько наша картинка похожа на какую-нибудь из существующих цифр. Например, в тот момент, когда алгоритм пытается оценить, насколько цифра на картинке похожа на ноль, он может назначить большие положительные веса тем пикселям, которые находятся в середине картинки, чтобы сумма получалась большой тогда, когда в этой части картинки много белых пикселей (т.е., пикселей с яркостью, близкой к единице). А в тот момент, когда алгоритм пытается оценить, насколько цифра похожа на единицу, он может, наоборот, назначить этим пикселям большие по модулю отрицательные веса. Каждая такая сумма называется "логитом", и процесс её вычисления проиллюстрирован на второй картинке, приложенной к посту в комментариях.
После того, как алгоритм получит суммы-логиты, которые оценивают "похожесть" цифры с картинки на каждую из возможных цифр (от нуля до девяти) в отдельности, он сможет сравнить эти суммы между собой. Та цифра, на которую картинка больше всего "похожа" (то есть та цифра, которой соответствует самая большая сумма с весами), и будет ответом нашего алгоритма.
После приведенного интуитивного объяснения, у читателей наверняка возникнет вопрос: а как именно подбирать веса для сумм, которые оценивают "похожесть" картинки на разные цифры? Разумеется, подбирать эти веса вручную было бы долго, скучно, а главное, очень неэффективно. Однако, к нашему счастью, в словосочетании "машинное обучение" есть слово "обучение", которое как бы намекает, что алгоритм может научиться подбирать эти веса самостоятельно. Если вам понравится этот пост, то я опишу предложенный алгоритм и процесс его обучения более подробно в следующих постах.
Начнем мы с обсуждения данных, с которыми будем работать. Допустим, у нас есть маленькая черно-белая фотография рукописной цифры размером 28 х 28 пикселей (такой размер выбран потому, что уже существует большой набор данных с фотографиями этого размера; если мы захотим сделать свои фотографии, мы тоже сможем уменьшить их до 28 х 28). Мы хотим представить эту фотографию как набор чисел, которые затем подадим на вход нашему алгоритму. Как это сделать?
Для начала заметим, что картинка 28 х 28 содержит 28*28 = 784 пикселя и пронумеруем все эти пиксели по порядку от 1 до 784.
Далее, раз картинка уже есть у нас на компьютере, это значит, что мы знаем, какого цвета каждый пиксель. А поскольку мы работаем с черно-белой фотографией, этот цвет можно закодировать всего одним числом, которое будет обозначать, где именно на шкале между черным и белым находится оттенок. Например, можно использовать -1 для обозначения черного цвета, 1 - для белого, а все остальные числа на отрезке [-1, 1] - для обозначения оттенков серого: те числа, что ближе к минус единице, будут обозначать более темные оттенки, а те, что ближе к плюс единице - более светлые. Далее мы будем называть это число "яркостью" пикселя.
Итак, допустим, мы превратили нашу картинку в длинный набор из 784 пронумерованных чисел, каждое от -1 до +1. Что с ними делать дальше?
На первом рисунке, приложенном к посту в комментариях, показаны примеры различных рукописных цифр, внимательно посмотрев на которые, можно заметить закономерности в распределении яркости пикселей. Например, можно увидеть, что на изображениях единицы в середине картинки, как правило, много темных пикселей, а по бокам - большие белые области. На изображениях нуля, наоборот, в середине обычно находится большая "дырка" из белых пикселей, которую окружают множество темных пикселей, и так далее. Именно такого рода закономерности и будет подмечать наш алгоритм классификации (ведь, как уже было сказано, мы построили из значений яркости пикселей упорядоченный набор, а значит, алгоритм "знает", к какой части картинки относится каждое значение).
Алгоритм будет брать все эти значения по порядку, умножать каждое из них на определенное число (называемое "весом") и всё это складывать, чтобы с помощью полученной суммы оценить, насколько наша картинка похожа на какую-нибудь из существующих цифр. Например, в тот момент, когда алгоритм пытается оценить, насколько цифра на картинке похожа на ноль, он может назначить большие положительные веса тем пикселям, которые находятся в середине картинки, чтобы сумма получалась большой тогда, когда в этой части картинки много белых пикселей (т.е., пикселей с яркостью, близкой к единице). А в тот момент, когда алгоритм пытается оценить, насколько цифра похожа на единицу, он может, наоборот, назначить этим пикселям большие по модулю отрицательные веса. Каждая такая сумма называется "логитом", и процесс её вычисления проиллюстрирован на второй картинке, приложенной к посту в комментариях.
После того, как алгоритм получит суммы-логиты, которые оценивают "похожесть" цифры с картинки на каждую из возможных цифр (от нуля до девяти) в отдельности, он сможет сравнить эти суммы между собой. Та цифра, на которую картинка больше всего "похожа" (то есть та цифра, которой соответствует самая большая сумма с весами), и будет ответом нашего алгоритма.
После приведенного интуитивного объяснения, у читателей наверняка возникнет вопрос: а как именно подбирать веса для сумм, которые оценивают "похожесть" картинки на разные цифры? Разумеется, подбирать эти веса вручную было бы долго, скучно, а главное, очень неэффективно. Однако, к нашему счастью, в словосочетании "машинное обучение" есть слово "обучение", которое как бы намекает, что алгоритм может научиться подбирать эти веса самостоятельно. Если вам понравится этот пост, то я опишу предложенный алгоритм и процесс его обучения более подробно в следующих постах.
🎙В воскресенье проходит день женщин в математике
На эфире "Олимпиадницы" собираются замечательные спикеры: кроме того, что все они очень сильны в математике, так еще и подобраны представительницы разных возрастов с очень богатым и разнообразным опытом.
Должно получиться интересно, рекомендуем👍
На эфире "Олимпиадницы" собираются замечательные спикеры: кроме того, что все они очень сильны в математике, так еще и подобраны представительницы разных возрастов с очень богатым и разнообразным опытом.
Должно получиться интересно, рекомендуем👍
🔮Квест для тех, кто всегда мечтал попасть в Хогвартс:)
✨🧙♀️ Для кого квест? Для детей с 1 по 5 класс. Или для всех, кто любит математику и магию
Теперь ты можешь ненадолго заглянуть в волшебный мир и даже кое-кого спасти. Подготовь тетрадку и ручку и отправляйся в 👉приключение с любимыми персонажами 👈
✨🧙♀️ Для кого квест? Для детей с 1 по 5 класс. Или для всех, кто любит математику и магию
Теперь ты можешь ненадолго заглянуть в волшебный мир и даже кое-кого спасти. Подготовь тетрадку и ручку и отправляйся в 👉приключение с любимыми персонажами 👈
Лето и учеба
Лето - это огромное количество свободного времени. И главное, что нужно сделать на каникулах — это, конечно, отдохнуть и насладиться хорошей погодой.
Но не секрет: кто не развивается, тот деградирует. Все учителя знают, что детям, которые всё лето бездельничали, нужен еще примерно месяц на то, чтобы восстановить знания и умения на уровень мая. Поэтому лучше летом отдыхать, но совсем не расслабляться:)
Как учиться летом?
Самый общий и универсальный совет — приезжайте на летнюю школу. Там и знаний много, и сверстники, разделяющие интересы, а значит, получится и отдохнуть хорошо, и поучиться продуктивно.
Летние школы настолько любимы, что мы пока ни разу не справились взять ассистентами на школу всех желающих. А всё потому, что во времена студенчества людям хочется возвращаться на полюбившиеся выезды.
Для тех, кто хочет заниматься математикой из дома посоветуем сделать реалистичный план чтоб вы хотели изучить и заниматься регулярно. Но если непонятно, с чего начать, то посоветуем сделать математический чек-ап.
◾️Если ребенок небольшой, то для этого хорошо подходят вступительные в физмат-школы. Они проще олимпиад и рассчитаны на более стабильные результаты, а кроме того, содержат все важные темы. Мы в этом году подробно освещали тему поступления в московские школы и вместе с этим сделали тесты для определения уровня и пробелов для поступления в физмат-класс.
Темы вступительных в школы обычно совпадают, потому что проверяют основные умения и знания для ребенка в этом возрасте. По ним мы и создали этот тест. Результат по каждой теме вы получите отдельно, а при повторном прохождении тест будет другим (потому что вопросы не фиксированы, а варьируются внутри темы)
📌Для детей, заканчивающих
4 класс
5 класс
6 класс
◾️Если ребенок постарше, то чек-апы уже не нужны, он и так знает свои сильные и слабые стороны. Но дадим совет:
Летом времени много, поэтому не решайте только любимые темы. Уделите время изучению и самой нелюбимой важной темы. И тогда в будущем с ней будет гораздо легче.
С большими пробелами в важных темах сложно успешно выступать на олимпиадах. Да и в целом, полезно быть всесторонне развитым. Поэтому постарайтесь летом дать шанс понравиться даже не очень любимому и открыть для себя что-то новое.
Лето - это огромное количество свободного времени. И главное, что нужно сделать на каникулах — это, конечно, отдохнуть и насладиться хорошей погодой.
Но не секрет: кто не развивается, тот деградирует. Все учителя знают, что детям, которые всё лето бездельничали, нужен еще примерно месяц на то, чтобы восстановить знания и умения на уровень мая. Поэтому лучше летом отдыхать, но совсем не расслабляться:)
Как учиться летом?
Самый общий и универсальный совет — приезжайте на летнюю школу. Там и знаний много, и сверстники, разделяющие интересы, а значит, получится и отдохнуть хорошо, и поучиться продуктивно.
Летние школы настолько любимы, что мы пока ни разу не справились взять ассистентами на школу всех желающих. А всё потому, что во времена студенчества людям хочется возвращаться на полюбившиеся выезды.
Для тех, кто хочет заниматься математикой из дома посоветуем сделать реалистичный план чтоб вы хотели изучить и заниматься регулярно. Но если непонятно, с чего начать, то посоветуем сделать математический чек-ап.
◾️Если ребенок небольшой, то для этого хорошо подходят вступительные в физмат-школы. Они проще олимпиад и рассчитаны на более стабильные результаты, а кроме того, содержат все важные темы. Мы в этом году подробно освещали тему поступления в московские школы и вместе с этим сделали тесты для определения уровня и пробелов для поступления в физмат-класс.
Темы вступительных в школы обычно совпадают, потому что проверяют основные умения и знания для ребенка в этом возрасте. По ним мы и создали этот тест. Результат по каждой теме вы получите отдельно, а при повторном прохождении тест будет другим (потому что вопросы не фиксированы, а варьируются внутри темы)
📌Для детей, заканчивающих
4 класс
5 класс
6 класс
◾️Если ребенок постарше, то чек-апы уже не нужны, он и так знает свои сильные и слабые стороны. Но дадим совет:
Летом времени много, поэтому не решайте только любимые темы. Уделите время изучению и самой нелюбимой важной темы. И тогда в будущем с ней будет гораздо легче.
С большими пробелами в важных темах сложно успешно выступать на олимпиадах. Да и в целом, полезно быть всесторонне развитым. Поэтому постарайтесь летом дать шанс понравиться даже не очень любимому и открыть для себя что-то новое.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Придумай свою математическую футболку
Мы уже сделали много разных футболок, а скоро сделаем еще и толстовки для летней школы.
Уверены, что вы можете помочь нам сделать их ещё круче, поэтому объявляем конкурс:
Предлагаем вам проявить фантазию и предложить свой вариант фразы или рисунка для печати. Ваши варианты присылайте 👉сюда до 30 мая.
Автор самой удачной идеи получит футболку или толстовку с придуманным им дизайном
А для вдохновения покажем, какие у нас уже есть
Мы уже сделали много разных футболок, а скоро сделаем еще и толстовки для летней школы.
Уверены, что вы можете помочь нам сделать их ещё круче, поэтому объявляем конкурс:
Предлагаем вам проявить фантазию и предложить свой вариант фразы или рисунка для печати. Ваши варианты присылайте 👉сюда до 30 мая.
Автор самой удачной идеи получит футболку или толстовку с придуманным им дизайном
А для вдохновения покажем, какие у нас уже есть
Смена в Грузии. Преподаватели
О большинстве преподавателей на сменах в Подмосковье мы уже писали подробно раньше.
Например, здесь, здесь или здесь. А вот о преподавательском составе на смене в Батуми хочется рассказать подробнее
Для начала порадуем любителей программирования. На смене в Грузии им будет заведовать Крохина Дарья Алексеевна
🔹основатель проекта nlogn.info,
🔹финалист ICPC,
🔹в прошлом директор центра спортивного программирования в МИСиСе
🔹методист курсов Сириуса по алгоритмам,
🔹в прошлом преподаватель в 179 и 1541.
С таким профессионалом программирование обещает быть шикарным:)
В Грузии на смене вообще собрался прекрасный преподавательский состав.
Давайте опишем его кратко:
🔥 Буфеев Василий Сергеевич
Член методической комиссии турнира Kostroma Open и турнира Мебиуса, в прошлом преподаватель кружков МЦНМО
🔥 Крохина Дарья Алексеевна
Программирование. Основатель проекта nlogn.info, финалист ICPC
🔥 Назмутдинов Аскар Флоридович
Имеет более 5 лет опыта тренерства сборной Москвы, призер творческого конкурса учителей
🔥 Назмутдинова Анна Валерьевна
Педагог ОЦ «Сириус», автор пособий по геометрии для физмат-классов
🔥 Новиков Владислав Викторович
Имеет более 5 лет опыта тренерства сборной Москвы, член жюри Международной математической олимпиады (2020-2021)
🔥Пронина Алена Александровна
Педагог ОЦ «Сириус» и преподаватель школы №444
🔥Чегодаев Александр Вячеславович
Многократный победитель различных конкурсов учителей, педагог «ОЦ Сириус»
Как вам состав?) Мы вот очень рады, что собираем для вас таких крутых людей в одном месте
🌐Страница смен.
✅Регистрация
О большинстве преподавателей на сменах в Подмосковье мы уже писали подробно раньше.
Например, здесь, здесь или здесь. А вот о преподавательском составе на смене в Батуми хочется рассказать подробнее
Для начала порадуем любителей программирования. На смене в Грузии им будет заведовать Крохина Дарья Алексеевна
🔹основатель проекта nlogn.info,
🔹финалист ICPC,
🔹в прошлом директор центра спортивного программирования в МИСиСе
🔹методист курсов Сириуса по алгоритмам,
🔹в прошлом преподаватель в 179 и 1541.
С таким профессионалом программирование обещает быть шикарным:)
В Грузии на смене вообще собрался прекрасный преподавательский состав.
Давайте опишем его кратко:
🔥 Буфеев Василий Сергеевич
Член методической комиссии турнира Kostroma Open и турнира Мебиуса, в прошлом преподаватель кружков МЦНМО
🔥 Крохина Дарья Алексеевна
Программирование. Основатель проекта nlogn.info, финалист ICPC
🔥 Назмутдинов Аскар Флоридович
Имеет более 5 лет опыта тренерства сборной Москвы, призер творческого конкурса учителей
🔥 Назмутдинова Анна Валерьевна
Педагог ОЦ «Сириус», автор пособий по геометрии для физмат-классов
🔥 Новиков Владислав Викторович
Имеет более 5 лет опыта тренерства сборной Москвы, член жюри Международной математической олимпиады (2020-2021)
🔥Пронина Алена Александровна
Педагог ОЦ «Сириус» и преподаватель школы №444
🔥Чегодаев Александр Вячеславович
Многократный победитель различных конкурсов учителей, педагог «ОЦ Сириус»
Как вам состав?) Мы вот очень рады, что собираем для вас таких крутых людей в одном месте
🌐Страница смен.
✅Регистрация
Telegram
Math cool. Олимпиадная математика
Меня окружили крутые преподаватели. Part 1.
Как я уже писал ранее, мне посчастливилось работать со многими преподавателями Math Cool. Могу с полной уверенностью сказать, что они КЛАССНЫЕ!
К тому же вчера на смене прошла игра "Интуиция", где каждый преподаватель…
Как я уже писал ранее, мне посчастливилось работать со многими преподавателями Math Cool. Могу с полной уверенностью сказать, что они КЛАССНЫЕ!
К тому же вчера на смене прошла игра "Интуиция", где каждый преподаватель…