Книжная викторина .Выпуск 3

.

(Один из рассказов из книг на следующем слайде)

https://ridero.ru/books/studencheskie_rasskazy_1/

https://ridero.ru/books/sestroreckie_rasskazy/

Глава 2. Первый семестр: математический анализ

Сентябрь начался бодро. Введение в специальность, основы программирования - Николай чувствовал себя в своей тарелке. А вот математический анализ (МА)…
Лектор, профессор Гольдберг, читал быстро, шёл по программе строго, без скидок на вчерашних школьников: пределы, производные, интегралы, ряды. Уже к третьей неделе Николай потерял нить. Студенты переписывали друг у друга домашние задания, и он - тоже. За лабораторные работы была получена хорошая оценка, которая создала иллюзию, что всё под контролем.
О программе курса он вспомнил только в ноябре, открыл её - и ужаснулся. Там чёрным по белому было написано: «Экзамен. Форма контроля - билеты, два теоретических вопроса + задача». Приложение содержало 48 вопросов. Сорок восемь. И ни одного из них он не мог внятно сформулировать даже по учебнику.
Наступила зимняя сессия. Результат: по математическому анализу - «неудовлетворительно». К ней добавилась двойка по физике, тоже непрофильной, но обязательной. Две пересдачи, комиссия - экзамен по матанализу(МА) он так и не сдал.

Глава 3. Второй семестр: теория вероятностей

После зимнего провала Николай мог бы изучить программу следующего семестра. Мог бы. Но решил иначе: «Теория вероятностей — это же про монетки и игральные кости, что там сложного? Тем более, что пересдачу по математическому анализу я вытяну осенью, сейчас главное — закрыть новые предметы».
Он не открыл рабочую программу ТВ и МС ни до февраля, ни в марте. А когда открыл в апреле, выяснилось, что курс уходит далеко в сторону математической статистики: распределения, критерии согласия, регрессионный анализ. И это не «монетки», а полноценный математический аппарат, для понимания которого нужен математический анализ из первого семестра. Тот самый, который он не сдал.
Летняя сессия - «Неудовлетворительно» по теории вероятностей и математической статистике. Три задолженности: матанализ (МА) (с зимы), физика и теперь ТВ и МС. Приказ об отчислении пришёл в июле — за академическую неуспеваемость.

Глава 4. Что Николай понял потом (часть1 )

Через месяц после отчисления, сидя на кухне родительской квартиры, Николай прокручивал в голове всю историю. Выводов набралось несколько.
Первое: программы дисциплин — это не формальность. Их вывешивают на сайтах вузов не для отчётности перед министерством. Это дорожная карта курса. Если прочитать программу до начала семестра, ты узнаешь: что будет на экзамене, сколько вопросов, какие темы самые объёмные, какие учебники нужны. Николай этого не сделал ни разу.
Второе: нейросети действительно могли помочь, но не так, как он думал. В течение года он использовал ChatGPT исключительно как генератор готовых ответов: скидывал задачу — получал решение. Это давало иллюзию знания. Но нейросеть способна на значительно большее, если работать с ней правильно:
Разбор рабочей программы. Взять PDF-файл с сайта вуза, загрузить в нейросеть и попросить: «Проанализируй структуру курса. Разбей на недели. Выдели темы, без которых невозможно понять дальнейший материал. Составь календарный план подготовки к экзамену с сентября». Ничего этого Николай не сделал.

Глава 4. Что Николай понял потом (часть2)

Объяснение сложных тем «с нуля». Нейросеть можно попросить: «Объясни определение предела функции по Коши так, как будто мне 15 лет. Приведи три примера с графиками. Потом дай четыре задачи от простой к сложной и проверь мои решения». Это работает. Это даёт понимание, а не списывание.
- Имитация экзамена. Загрузить список экзаменационных вопросов и попросить: «Задай мне эти вопросы в случайном порядке. Оценивай мой ответ, указывай на пробелы, предлагай более точные формулировки». Это репетитор, доступный круглосуточно и бесплатно.
- Выстраивание связей между дисциплинами. Когда выяснилось, что ТВ и МС опирается на МА, нейросеть могла бы сказать: «Слушай, тебе нужно подтянуть интегралы и ряды, иначе тему про распределения ты не осилишь. Вот список конкретных тем из МА, которые критичны в рамках данной специальности». Но Николай не спросил.
Третье: задолженности не рассасываются. Откладывая пересдачу МА на осень, он создал ситуацию, при которой любой новый провал становился фатальным. Это чистая математика рисков — та самая, по которой он получил двойку.

Глава 5. Как сделать, чтобы это не случилось снова (часть1)

Николай решил восстановиться через год и подготовился системно.
Вот алгоритм, который он для себя выстроил — и который применим к любому первокурснику:
До начала занятий (август):
1.Зайти на сайт вуза в раздел «Образовательные программы» /
«Рабочие программы дисциплин».
2. Скачать PDF-файлы всех курсов первого семестра.
3. Загрузить их в нейросеть, задав один простой вопрос: «Какие пять тем в
каждом предмете самые сложные? Что из школьной программы нужно повторить, чтобы не провалиться на сессии?»
4. Составить таблицу учебников и методичек и скачать их (или найти в библиотеке).
В течение семестра:
1. Долги закрыты, и нет ли отставания.
2.Для каждой сложной темы - сессия с нейросетью: объяснение, примеры, задачи, проверка.
3. Отслеживать «связанные долги»: если провалена тема А, а за ней стоит
тема B следующего семестра - закрывать A немедленно, не дожидаясь экзамена.

Глава 4. Что Николай понял потом (часть2)

Подготовка к сессии (за месяц):
1. Загрузить список экзаменационных вопросов в нейросеть
2. Разбить на ежедневные порции: 48 вопросов за 24 дня = 2 вопроса в день
с полным письменным ответом.
3. Проводить имитационные экзамены: нейросеть задаёт вопрос — студент
отвечает устно или письменно — нейросеть оценивает.
4. Выявлять пробелы и возвращаться к программе курса, чтобы понять,
в какой теме этот пробел возник.
При возникновении задолженности:

Не откладывать пересдачу. Никогда. Максимальный срок — ближайшая
сессия.
2. Сразу же проанализировать с нейросетью: какие темы следующего семестра
зависят от несданного предмета. Составить список.
3. Идти к преподавателю не с пустыми руками, а с конкретными вопросами и вариантами решений.

Эпилог

Николай восстановился. Через год он закрыл и математический анализ, и теорию вероятностей. Но главное — он научился учиться в вузе. Рабочая программа дисциплины перестала быть для него бюрократическим документом, а стала инструментом. Нейросеть перестала быть шпаргалкой, а стала персональным консультантом.
Сейчас, на четвёртом курсе, он сам участвует в проекте, который помогает первокурсникам разбирать рабочие программы и строить по ним учебный план. Ирония в том, что его дипломный проект — «Рекомендательная система на основе нейросетей, предсказывающая риск отчисления студента по данным его успеваемости за первые два месяца семестра». Математический анализ для этого проекта он сделал сам.

На заключительных слайдах показаны:
1.Вопросы викторины по данному рассказу.
2.Фотография с внешним видом автора 2х электронных книг и викторины после окончания(завершения ) работы.

Правильные ответы к этой викторине я могу выслать в файле по электронной почте.

https://app.edu-assist.me/game-survey-constructor/set/list

https://infourok.ru/prezentaciya-po-turizmu-na-temu-knizhnaya-viktorina-vypusk-2-8278129.html