Недавно состоялась Всероссийская олимпиада «Время знаний» по дисциплине: Техническое обслуживание и ремонт автоматизированных систем сельскохозяйственной техники.
Всероссийская викторина «Время знаний», апрель, 2023г.
Олимпиада по русскому языку и обществознанию входит в Перечень Минобрнауки России. Победители и призеры заключительного этапа могут получить льготы при поступлении в вузы.
Олимпиада «Время открытий» 2022 Просмотров: 134 11. Основными целями Олимпиады является: - повышение интереса к изучаемому предмету; - развитие у обучающихся интереса к обучению.
Участие в олимпиаде - это показатель высокого уровня знаний, стремление к учебе и интерес к предмету. В марте 2024г. Обучающаяся 1 класса Амбарцумян Милена вокально-хорового отделения приняла участие во Всероссийской онлайн-олимпиаде "Время Знаний" по предмету «Сольфеджио» и стала победителем 1 место.
Основными целями Олимпиады является: - повышение интереса к изучаемому предмету; - развитие у обучающихся интереса к обучению. Олимпиада содержала увлекательные задания, которые помогают учащимся расширить кругозор, научиться творчески мыслить, искать нестандартные решения и даже по-новому взглянуть на учебную дисциплину «Информатика».
Олимпиада «Время Знаний» — всероссийский конкурс
финал по обществознанию, истории – 19 марта. Олимпиада по русскому языку и обществознанию входит в Перечень Минобрнауки России. Среднее время прохождения олимпиады – 10 – 15 минут. Поздравляем Дьяконову Диану, ученицу 3 класса,с 1 местом во Всероссийской олимпиаде “Время знаний” по сольфеджио (преподаватель Груздова Светлана Михайловна). Ребята старшей группы "Домовята" ДО "Жемчужинка" под руководством воспитателя Никитенко Н.Г. приняли участие во Всероссийской викторине "Время знаний" "Зимние виды спорта" и показали прекрасные результаты. Портал «Время знаний» создан для проведения соревнований между учениками, преподавателями и воспитателями. Сведения об образовательной организации. Новости.
Всероссийская олимпиада для школьников "Время знаний"
диплом В январе 2023 года воспитанники старшей группы «Смешарики»: Момотова Василиса, Галкин Артём и Хасянова Малика (возраст 5 лет) приняли участие во Всероссийском конкурсе «Время Знаний» в викторине «Предлоги в словосочетаниях». Портал «Время знаний» создан для проведения соревнований между учениками, преподавателями и воспитателями. Всероссийский конкурс для детей и педагогов ""Всероссийская викторина" Время знаний"" тема: "Моя семья". Я сейчас с ним обсуждаю новости в этой области или проекты, но большую часть времени я занимаюсь сам.
ВРЕМЯ ЗНАНИЙ
Дипломы победителей и сертификаты отправляются всем участникам мероприятия посредством электронной рассылки. Олимпиада, проходит с 14 октября по 9 ноября 2021 г. В эти даты принимаются заявки от участников и выполненные задания олимпиады. Заявки, направленные позже указанного срока, к рассмотрению не принимаются. С 9 по 12 ноября состоится сбор организационного комитета и проверка работ участников. До 14 ноября - формирование списков.
В этот период будут объявлены победители олимпиады, и затем будет организована рассылка материалов дипломов и сертификатов участникам и победителям по электронной почте. В случае, если участник олимпиады становится победителем или призером, то возможна отправка на электронную почту участника именного Диплома. Данный документ имеет значимость для участия студентов в конкурсе на Повышенную Государственную Академическую Стипендию ПГАС по месту требования, а для педагогов - для аттестации.
Подведены итоги олимпиады «Время знаний» Previous Next 2 декабря 2022 г. Вопросы и задания олимпиады имели два уровня сложности. Первая ступень позволила произвести оценку минимального уровня подготовленности обучающегося.
Общие итоги окружной предметной Олимпиады «Марафон знаний» подведут эксперты в лице специалистов отдела Восточного образовательного округа.
Конкурс проводится для учащихся с 1 по 8 классы по общеразвивающим и предпрофессиональным программам. Кибаль Игнат преподаватель Л. Беспалова принял индивидуальное участие в олимпиаде набрал 9 очков из 10 и стал Лауреатом I степени.
Победители «Времени знаний»
Но для победы желательно, чтобы ученики владели дополнительной информацией и умели ей пользоваться при выполнении работы. Это поможет создать оригинальный интересный материал и заслужить высокие оценки членов жюри. Учителям нужно постараться доходчиво донести такую информацию до своих подопечных на дополнительных занятиях. Целесообразно подобрать соответствующую литературу и порекомендовать ее школьникам. Подобная подготовка понадобиться не только для участия в конкурсах. Она облегчит изучение предмета в дальнейшем, расширит кругозор детей. Основные цели Существенно улучшить навыки владения понятийным аппаратом и научным языком физики. Понимать научное мировоззрение в ключе результата освоения базовых принципов строения материи и основных законов физики. Добиться фундаментального понимания сущности природных явлений, систематизировать и расширить знания о них. Что дают конкурсы школьникам и педагогам Участие в конкурсах по физике является добровольным и позволяет увлекательно и с пользой провести свободное время. Победители, получившие дипломы и сертификаты, могут распечатать их и превратить в наглядные свидетельства личных достижений.
Для учителей документы станут весомым приложением к портфолио при повышении квалификации. Аттестационная комиссия воспринимает их, как доказательство перспективности и высокого профессионализма педагога. Благодаря таким дипломам, сертификатам он может рассчитывать на успешное развитие карьеры и рост заработной платы. Дети, участвующие в конкурсах, становятся более уверенными в себе и начинают верить в собственные силы. Награды за победу пробуждают в них качества лидера и могут дополнять аттестат при поступлении в высшие учебные заведения. Они прибавят баллы и обеспечат хорошее отношение к абитуриенту со стороны экзаменаторов. Принимать участие в конкурсах можно неоднократно. Места победителей распределяются не по количеству, а по уровню работ. Поэтому у конкурсантов есть много шансов иметь несколько дипломов и сертификатов, подчеркивающих отличные знания по физике. Подборка крутых дистанционных олимпиад для школьников Международная онлайн-олимпиада «Фоксфорда» Время проведения олимпиады: международная онлайн-олимпиада «Фоксфорда» проходит ежегодно.
В этом учебном году она началась 9 декабря и завершилась 19 января. Следите за обновлениями и участвуйте в следующих! Формат участия в олимпиаде: соревнование по каждому предмету состоит из 10 тестовых заданий. Решать можно в любое удобное время, главное — уложиться в сроки. Участие бесплатное, нужно лишь зарегистрироваться на платформе и указать свои реальные имя и фамилию. По каким предметам проходит олимпиада: на выбор 12 предметов — математика, русский язык, английский язык, биология, химия, обществознание, история, экономика, информатика, а в начальных классах ещё окружающий мир и тест на общие знания. В каждом предмете есть базовый и продвинутый уровни. Формат награждения: победители и призёры интернет-олимпиады «Фоксфорда» награждаются электронными дипломами, а также ценными призами и сувенирами. Каждый участник, который ответил правильно хотя бы на один вопрос, получает грамоту. Международная онлайн-олимпиада «Интернет-карусель» Время проведения олимпиады: соревнования проходят регулярно.
Например, ближайшая интернет-карусель по математике для 5-6 классов состоится 28 апреля 2021. За расписанием можно следить на сайте. Кто участвует в олимпиаде: школьники 5—11 классов.
Чтобы решать задачи следующего этапа, очень полезно посмотреть предыдущий вебинар, который записывался для участия в этапе. И: Ты — финалист олимпиады по искусственному интеллекту. Расскажи, пожалуйста, как проходила твоя подготовка и как ты получил те знания, которые тебе помогли на Олимпиаде?
Никита Таушканов: Машинным обучением я начал заниматься не так давно, где-то полгода назад. Занимался самостоятельно по свободным источникам в интернете. Это курсы, книги и прочее. В общем, вот и вся подготовка. И: Ты занимался на каких-то курсах? Никита Таушканов: По большей части это курсы на Stepik — такая образовательная платформа.
Книги тоже очень много мне дали в плане знаний. И: Расскажи, почему именно машинное обучение? Никита Таушканов: Во-первых, мне кажется, за этим будущее. Во-вторых, мне просто понравилось, я попробовал — интересно, почему нет. Эта область совмещает в себе математику и программирование. И то и то мне нравится.
И: Какие задания Олимпиады вызвали у тебя наибольший интерес? Никита Таушканов: По машинному обучению. Особенно понравилась задача про рекомендательную систему. И: Важным этапом любой задачи являлось предварительное исследование датасета. Никита Таушканов: На самом деле только за счёт этого я, наверное, и попал на 9-е место. То есть в первой задаче я просто нашёл удачные закономерности и набрал много баллов.
А во второй провёл исследование, и в результате получилось много чего полезного оттуда достать. И: Было что-то, что поспособствовало улучшению качества решения? Никита Таушканов: Не знаю, не могу ответить. Никита Таушканов: Было очень сложно. Я первый час вообще не понимал, что где находится. Конечно, хотелось бы, чтобы сообщали хотя бы, что данные анонимные.
И какие именно данные в какой колонке хранятся именно по типам? То есть тип — время, категории или числовые значения. И: Может, как-то оценивал важность признаков или использовал всё сразу, как есть? Никита Таушканов: Я не разобрался с категориальными данными. Там получились три колонки со списками значений. Что они означали, я не знал, и как их обработать, чтобы достать оттуда что-то полезное, тоже.
Остальные все использовал по полной. И: Применял какие-либо действия, чтобы оптимизировать метрику качества не с точки зрения хорошо решённой задачи, а с позиции "взлома" метрики качества? Никита Таушканов: В целом я этим и занимался. И: Как тебе задания? Никита Таушканов: Задания интересные очень. Я не так давно занимаюсь машинным обучением.
Первая задача была немного сложная, но за 6 часов можно решить. Вторая тоже интересная. Единственный минус, как я говорил, это непонятно вообще, что с данными делать и что где находится. А так хорошая задача. И: Расскажи, пожалуйста, какие эмоции ты испытываешь от того, что ты участвуешь в Олимпиаде? Никита Таушканов: Когда я приехал, мне всё очень понравилось.
Очень щедрые организаторы. Всё красиво, современно. И: Что бы ты пожелал участникам следующей Олимпиады? Никита Таушканов: Чтобы всё получилось. Скажи, пожалуйста, как ты готовился и как ты получил те знания, которые тебе помогли в олимпиаде? Также нам помог преподаватель, когда он давал нам курсы от университета искусственного интеллекта, вроде Яндекса, и мы готовились по ним.
И: Подскажи, пожалуйста, у тебя есть наставник? Артём Куковякин: Да. Именно по искусственному интеллекту — это наш преподаватель по информатике, анализу данных. Это Максим Олегович Мазуров. И: А чем и как он помогает? Артём Куковякин: Он объясняет нам, как решать задачи.
Он объясняет нам разные способы и методы решения задач на анализ данных, теорию и также даёт нам практические задания. Артём Куковякин: Потому что ты можешь взять, запустить свой код где-то на 5 часов и уйти куда угодно, а он 5 часов будет что-то делать. Сам можешь кофе попить, фильм посмотреть, жизнь прожить, а он до сих пор делает работу. И: Какие задания Олимпиады тебе больше всего запомнились с прошлого этапа? Артём Куковякин: Я очень люблю олимпиадное программирование, поэтому мне запомнились задачи именно по нему. И: А были ли какие-то, которые слишком сложные, слишком лёгкие?
Артём Куковякин: Слишком сложные — да. Это, допустим, была рекомендательная система — четвёртая или пятая задача. Это была первая задача МЛ, и она была довольно сложной. Совсем лёгких не было. Возможно, математика была такой. Задача эта — огонь, на довольно высоком уровне, я бы сказал.
Артём Куковякин: В первой задаче при анализе получилось очень легко узнать, что там трейновый тест, просто практически совпало. Во второй задаче в рамках исследования получилось узнать, что многие столбцы в датасете совершенно бесполезны. Их можно просто вырезать, что облегчило и память, и решение. Поэтому очень полезно смотреть на данные. Артём Куковякин: Немного побить лидерборд с помощью анализа данных. Ещё поспособствовал подбор гиперпараметров на нейронку.
Артём Куковякин: Задание лика — это вторая задача. Я смотрел без описания, что там такого. И: Какие зависимости изучал при прохождении задания? Артём Куковякин: Как я говорил, в первой задаче тест совпадал с трейном. Во второй — большинства нет, я её запихнул в рандом С. И: Может, как-то оценивал важность признаков или использовал сразу всё, как есть?
Артём Куковякин: Важность я оценивал. Там был столбец полностью в нанах, я его удалил, он был бесполезен.
Координатором проведения ВсОШ в Тюменской области определен Региональный центр выявления, поддержки и развития способностей и талантов детей и молодежи «Новое поколение». Уже сейчас можно подать заявку на участие в олимпиаде на сайте регионального центра "Новое поколение" Для этого необходимо зарегистрироваться на платформе РЦ «Новое поколение» online.
Тимур Гарифуллин: Предобработка данных. Ещё я анализировал фичи, брал самые полезные из них с помощью нескольких алгоритмов из библиотеки CircuitLearn. И: Задача на предсказание клика включала в себя анонимизированные данные без описания.
Как в этом случае ты подходил к анализу признаков? Тимур Гарифуллин: Там очень много было численных данных. Я решил сделать так же, как и в первый раз. Потом в условие загрузили, что они категориальные. Я их переделал на категориальные, но в итоге по времени обучение стало дольше, а по качеству даже хуже. Численные данные оказались лучше. И: Какие зависимости изучал при решении?
Тимур Гарифуллин: Для первой задачи я извлекал эмбеддинги из картинок. Там извлекаются некоторые характеристики, и в зависимости от этих характеристик я предсказывал схожесть текста картинки. И: Ты оценивал важность признаков или использовал сразу всё, как есть? Выбрал 200 лучших. И: Дополнительные признаки делал? Тимур Гарифуллин: Дополнительные признаки, как раз эмбеддинги в первой задачи. Во второй задаче нет, не делал.
И: Применял ли ты какие-то действия, чтобы оптимизировать метрику качества не с точки зрения хорошо решённой задачи, а с позиции "взлома"? Тимур Гарифуллин: Нет. На второй задаче я пытался так сделать, но в итоге качество оказалось хуже, чем именно обученная модель по-настоящему. И: Как тебе в принципе задания? Тимур Гарифуллин: Задания интересные. Второе мне понравилось больше. Я не так часто занимался мультимодальными моделями.
И: Что ты можешь пожелать будущим участникам? Какой дать совет? Г: Интересоваться всем в направлении искусственного интеллекта. Гуглить, если чего-то не знаешь, найти ответ, какие-то наиболее частые решения таких задач. Игорь Дышлевский: Меня зовут Дышлевский Игорь, я учусь в 11 классе физико-математической школы в Тюмени, мне 17 лет. И: Расскажи, пожалуйста, о своей подготовке к олимпиаде. Игорь Дышлевский: Началась она с подготовки к основному этапу, некоторым задачам, заключительному этапу.
К нему в основном готовился по вебинарам. Я понял темы задач, методы, которые нам предлагают организаторы, поэтому я сам смог посмотреть другие способы решения подобных задач. И: Ты готовился в школе? Может еще какие-то курсы были или в школе дополнительные занятия? Игорь Дышлевский: У меня в школе дополнительных занятий не было, курсов тоже, то есть самостоятельный поиск. И: Ты сейчас уже участвуешь в каких-нибудь проектах? Игорь Дышлевский: "Большой вызов" от Сириуса, Сочи.
И: И есть ли у тебя какие-то идеи на будущие проекты? Игорь Дышлевский: Есть идеи улучшения тех проектов, которые уже есть. Идей будущих проектов тоже много. Одна из них — это совмещение некоторого количества моделей, больших моделей для создания ансамблей с моделями машинного обучения для решения более сложных задач. Добавление жёсткого интерфейса. Игорь Дышлевский: Наибольший интерес вызвали задачи по машинному обучению, которые были на основном этапе. Но больше машинного обучения душу греет из всех этих задач.
И: Можешь ли выделить очень сложное или, наоборот, лёгкое задание? Игорь Дышлевский: Самое сложное — это задачи не по машинному обучению. Самые лёгкие задачи — по машинному обучению. Игорь Дышлевский: Задачи по машинному обучению были достаточно интересные. Задача на рекомендательную систему в основном этапе заставила сесть и всё-таки написать эту систему, что получилось не так быстро. Но всё же задача из финального этапа — самая интересная. Что в рамках решения обеих задач полезного получилось узнать при анализе, что поспособствовало улучшению качества решения?
Игорь Дышлевский: Допустим, для задач в первый день у нас было распределение по классам в системе, куда мы заливали решения. Оно было одно, они были равномерные. Распределение в тренировочных данных было с ужасным перекосом от одного класса. Из-за этого при обучении я добавлял коэффициент, обратный проценту. Те классы, которых было меньше, имели большее значение, потому что на тестировочных данных их будет ровно столько же, как остальных. Из-за этого их надо учитывать сильнее, чем остальные, за один элемент. Как и какие зависимости изучал?
Может, как-то оценивал важность признаков или использовал сразу всё, как есть? Игорь Дышлевский: Вначале смотрел, какие признаки можно удалить, какие признаки я точно не буду обрабатывать из-за того, что это может занять все 6 часов, которые у нас были. Соответственно, убрал 4 признака такими способом. Дальше смотрел на то, какие признаки к какому типу относятся. То есть, категориальные и некатегориальные. По этому поводу уже обрабатывались данные и подавались в разные модели. И: Помимо решения задачи как таковой ты всё же участвовал в соревновании.
Применял какие-либо действия, чтобы оптимизировать метрику качества не с точки зрения хорошо решённой задачи, а с позиции "взлома" метрики качества? Игорь Дышлевский: С позиции взлома — нет. Но это как посмотреть. Я загружал таблицы с одинаковыми классами, чтобы понять, какое там распределение. Получилось узнать, что оно абсолютно равномерно. Как раз из-за этого был добавлен коэффициент. Затем распределение помогло понять, в окрестностях каких значений модель должна выдавать результаты, и так уже помогать отбирать модели.
Попытки атаковать умышленно не было, но эти данные использовались для будущих моделей. Игорь Дышлевский: Успехов и удачи на олимпиаде. Также очень полезны для олимпиады вебинары. Чтобы решать задачи следующего этапа, очень полезно посмотреть предыдущий вебинар, который записывался для участия в этапе. И: Ты — финалист олимпиады по искусственному интеллекту. Расскажи, пожалуйста, как проходила твоя подготовка и как ты получил те знания, которые тебе помогли на Олимпиаде? Никита Таушканов: Машинным обучением я начал заниматься не так давно, где-то полгода назад.
Занимался самостоятельно по свободным источникам в интернете. Это курсы, книги и прочее. В общем, вот и вся подготовка.
МУНИЦИПАЛЬНОЕ БЮДЖЕТНОЕ ДОШКОЛЬНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ
Сведения об образовательной организации. Новости. Заявки от участников и выполненные задания олимпиады принимаются по 9 ноября 2021 г. Олимпиаду проводит Российское научное общество. Подписка на новости сайта. alternate_email. Подписчиков — 57. Объявлены результаты Всероссийской блиц-олимпиады "Время знаний", состоявшейся в ноябре 2022 года. Представители Армавира стали победителями всероссийской олимпиады «Время знаний».Победителями по предмету «Сольфеджио.
Что тебя ждет?
- Воспитатель Грузсчанского детского сада Алла Пономаренко победила во Всероссийской блиц-олимпиаде
- Всероссийская олимпиада «Время Знаний»
- Победитель Всероссийской олимпиады «Время знаний»
- Всероссийских конкурсов время знаний
Пошаговые инструкции по ЛК «Время знаний»
Подробнее Отзыв от учителя Мне очень понравился ваш конкурс. Задания были интересные, развивающие и, в тоже время, проверяющие уже имеющиеся знания. Дети были заинтересованы. Документы высылались своевременно.
История физической культуры и Олимпийских игр» - Диплом 3 место, Николай С. Участие в олимпиадах для школьников - показатель высокого уровня знаний, стремления к учебе и интереса к одному или нескольким школьным предметам.
Всероссийская онлайн-олимпиада «Время знаний» 11 марта 2024 г. Участие в олимпиаде - это показатель высокого уровня знаний, стремление к учебе и интерес к предмету. В марте 2024г.
И получила диплом 1 степени по результатам прохождения заданий.