на Международной олимпиаде по физике (IpHO-2022) и Карина Каримова - на Международной биологической олимпиаде (IBO-2022). Начался отборочный этап олимпиады «Физтех» по биологии 2022/23 учебного года. Физтех-школа биологической и медицинской физики проводит Олимпиаду школьников «Физтех» по биологии для учащихся 9, 10 и 11 классов.
Олимпиада школьников «Физтех»
Поздравляем победителя и призера олимпиады,Олимпиады, 2020-2021 учебный год. Последнии новости. Физико-математическая олимпиада Физтех проводится МФТИ уже более тридцати лет. Директор ПИШ РПИ МФТИ Максим Кудров считает, что подготовку инженера нового поколения необходимо начинать со школы, именно поэтому олимпиаду по инженерному делу разработали для учащихся 8–11 классов. Олимпиада «Физтех» — это главная олимпиада для всех желающих поступать в МФТИ, а также одна из основных олимпиад для абитуриентов Высшей школы экономики и МГУ.
Российские школьники вернулись с Международной олимпиады по биологии с крупной победой
| Инженерная олимпиада «Кентавр» - Фонд развития Физтех-школ | Заключительный этап Всероссийской олимпиады школьников по биологии прошел с 21 по 27 апреля 2024 года на федеральной территории «Сириус». |
| Олимпиада школьников "Физтех" 2024: этапы, задания, регистрация, результаты, подготовка | Утверждены баллы для получения дипломов победителей (l степень) и призеров (ll степень) по профилю «Биология». |
| Олимпиада «Физтех» по биологии 2022/23 уч.год | Олимпиада школьников «Физтех» проводятся для учащихся 9-11 классов более 30 лет. |
| Олимпиада «Физтех» по биологии, математике и физике для школьников 9-11 классов | Российская сборная успешно выступила на Международной биологической олимпиаде (IBO) и завоевала четыре медали: три золотые и одну серебряную. |
Олимпиада школьников «Физтех» в 2024 году
Курс объединил в себе сильных преподавателей, актуальные материалы и удобный формат занятий. Образовательный интенсив разделен на шесть блоков: Ботаника.
Павел Жучков: Я — Павел Жучков. Она в посёлке Товарково в Калужской области, достаточно сельская местность. И: Ты — финалист Олимпиады по искусственному интеллекту. Расскажи, пожалуйста, как ты обучался и как ты получил знания, которые тебе помогли в Олимпиаде? Павел Жучков: Обучался я самостоятельно, читал какие-то статьи, что-то пытался найти. Организованности в этом обучении не было. И: У тебя есть наставник?
И: Расскажи, почему именно ML? Павел Жучков: Потому что мне как-то раз предложили в прошлом году поучаствовать во Всероссийской Олимпиаде по искусственному интеллекту, и я решил попробовать. И: Есть у тебя какие-то собственные проекты? Павел Жучков: По искусственному интеллекту нет. По программированию пытаюсь делать хоть что-то на досуге, пока тоже ничего особенного нет. И: Какие задания Олимпиады у тебя вызвали наибольший интерес? Павел Жучков: Мне понравилось задание с факторизацией. Это очень прикольный трюк. И: Какие эмоции ты испытываешь от участия в Олимпиаде?
Павел Жучков: Есть в этом какой-то такой кайф, если решение на каких-то уже последних минутах зашло. Правда, если не зашло, то там уже всё печально, но ладно. И: Важным этапом любой задачи является EDA. Что получилось узнать полезного в рамках решения обеих задач при анализе? Что помогло улучшить качество решения? Павел Жучков: Я в первой задаче данные особо не анализировал. Поэтому про то, что там повторяются данные в тесте и трейне, не узнал. Во второй задаче я понял, что T — это время. По-моему, об этом сказали позже.
Хотя, может, сразу не увидел. Потом я выкидывал несколько раз N, потому что, по-моему, оно было одинаковое. И: Задача на предсказание клипа включала в себя анонимизированные данные без описания. Как в таком случае вы подходили к анализу признаков? Как и какие зависимости изучали? Может, как-то оценивали важность признаков или использовали сразу всё, как есть? Павел Жучков: В основном использовал всё, как есть: посмотрел на среднее, минимум, максимум. Собственно, из времени вычитал минимальное время, потому что оно там, видимо, юниксовское, так как начинается с 13 миллиардов. Несколько раз выкидывал N, потому что оно было одинаковое.
Также думал выкидывать групповые категориальные признаки, потому что с ними очень трудно работать. Но в итоге не выкинул. И: Делали ли какие-то дополнительные признаки? Павел Жучков: GC-шки, я их хэшировал, потому что иначе они просто не помещаются в память. И: Что бы ты пожелал будущим участникам Олимпиады? Павел Жучков: Я бы пожелал им упорства, удачи и стараний. Вячеслав Чертан: Меня зовут Чертан Вячеслав, я из города Кемерово, учусь в 11 классе городского классического лицея. Расскажи, пожалуйста, как ты проходил обучение и каким образом получил те знания, которые тебе помогли в Олимпиаде? Вячеслав Чертан: Искусственным интеллектом я занимаюсь как сам, так и в центре дополнительного образования в нашем городе.
Олимпиадным программированием и математикой занимаюсь, можно сказать, полностью самостоятельно, ездил на смены в "Сириус". Олимпиада на отборочном этапе делилась на несколько частей. Это были задачи на олимпиадное программирование, на математику и на сам искусственный интеллект. И: Есть ли у тебя какие-то собственные проекты? Вячеслав Чертан: Есть у меня проект — телемедицинский сервис для помощи в реабилитации после поражения лицевого нерва. Есть такие заболевания, которые приводят к тому, что часть лицевых мышц отказывается работать. Это может произойти от обморожения и несколько других болезней. Чтобы восстановить мышцы, нужно периодически выполнять мимические упражнения, делать это правильно. Как происходит контроль сейчас?
Пациент приходит к врачу, врач у него лично принимает то, как пациент делает упражнения. В дополнение ещё может быть система, в которой человек выполняет перед зеркалом сам или записывает на камеру телефона и отправляет врачу. Это не сильно удобно, потому что врач должен отсматривать упражнения пациента либо вживую, либо на записи, тратя своё время. Я разработал систему, которая на основе искусственного интеллекта определяет правильность выполнения мимических упражнений. Благодаря нескольким мифотекам, которые переводят изображение, определяют точки лица, по точкам лица строят отрезки и определяется правильность выполнения упражнения. И: Скажи, пожалуйста, какие задания Олимпиады у тебя вызвали наибольший интерес? Вячеслав Чертан: С заданиями по математике и программированию я справился, в принципе, легко. Самыми интересными как раз были задачи на машинное обучение — особенно всё, что связано с текстом. Я узнал, что в CatBoost можно использовать один дополнительный параметр, чтобы всё это работало легко и просто.
И: Важным этапом любой задачи является предварительное исследование датасета. Что в рамках решения обеих задач полезного получилось узнать при анализе? Вячеслав Чертан: Во второй задаче занимательным было то, что можно было обучить обычный классификатор через CatBoost, и он будет достаточно хорошо работать, а также то, что данные были немного повреждены и это нужно было заметить и устранить, чтобы балл стал выше. И: Что поспособствовало улучшению качества решения? Вячеслав Чертан: Как уже говорил, убрав последний элемент и приплюсовав к индексам всех остальных по единичке, я получил качество модели лучше на 3 сотых. Без этого я был бы наверно на середине трейнинга, а здесь я оказался на одной четверти. И: Задача на предсказание клика включала в себя анонимные данные без описания. Как в таком случае ты подходил к анализу признаков? Вячеслав Чертан: Вообще — не знаю, сразу или нет, вроде бы через какое-то время — в задаче появилось описание того, что означает каждая колонка хотя бы примерно.
Например, было написано, что буква алфавита обозначает какие-то категориальные признаки один и два, счетчики С1, С2, С3 — набор категориальных признаков. Я просто в катбусте прописал, что есть что, и это начало хорошо работать. По крайней мере лучше, чем было до. В целом не составляет труда понять, какие признаки являются чем, проведя небольшой анализ в своём ноутбуке. И: Как и какие зависимости изучал? Вячеслав Чертан: Вообще на изучение зависимостей не так много времени ушло. Я почти сразу начал писать модельки. Во второй задаче что-то пошло не так сначала. Моделька выдавала на трейне и на валидации хороший результат, а на тесте приписывала всем класс того, что человек кликнет.
Это было, естественно, как-то очень странно. И: Оценивал важность признаков или использовал всё как есть? Вячеслав Чертан: Не было на это времени. Когда я написал хорошее решение, у меня оставалось минут 30, чтобы дошлифовать.
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. 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?
Вячеслав Чертан: Искусственным интеллектом я занимаюсь как сам, так и в центре дополнительного образования в нашем городе.
Олимпиадным программированием и математикой занимаюсь, можно сказать, полностью самостоятельно, ездил на смены в "Сириус". Олимпиада на отборочном этапе делилась на несколько частей. Это были задачи на олимпиадное программирование, на математику и на сам искусственный интеллект.
И: Есть ли у тебя какие-то собственные проекты? Вячеслав Чертан: Есть у меня проект — телемедицинский сервис для помощи в реабилитации после поражения лицевого нерва. Есть такие заболевания, которые приводят к тому, что часть лицевых мышц отказывается работать.
Это может произойти от обморожения и несколько других болезней. Чтобы восстановить мышцы, нужно периодически выполнять мимические упражнения, делать это правильно. Как происходит контроль сейчас?
Пациент приходит к врачу, врач у него лично принимает то, как пациент делает упражнения. В дополнение ещё может быть система, в которой человек выполняет перед зеркалом сам или записывает на камеру телефона и отправляет врачу. Это не сильно удобно, потому что врач должен отсматривать упражнения пациента либо вживую, либо на записи, тратя своё время.
Я разработал систему, которая на основе искусственного интеллекта определяет правильность выполнения мимических упражнений. Благодаря нескольким мифотекам, которые переводят изображение, определяют точки лица, по точкам лица строят отрезки и определяется правильность выполнения упражнения. И: Скажи, пожалуйста, какие задания Олимпиады у тебя вызвали наибольший интерес?
Вячеслав Чертан: С заданиями по математике и программированию я справился, в принципе, легко. Самыми интересными как раз были задачи на машинное обучение — особенно всё, что связано с текстом. Я узнал, что в CatBoost можно использовать один дополнительный параметр, чтобы всё это работало легко и просто.
И: Важным этапом любой задачи является предварительное исследование датасета. Что в рамках решения обеих задач полезного получилось узнать при анализе? Вячеслав Чертан: Во второй задаче занимательным было то, что можно было обучить обычный классификатор через CatBoost, и он будет достаточно хорошо работать, а также то, что данные были немного повреждены и это нужно было заметить и устранить, чтобы балл стал выше.
И: Что поспособствовало улучшению качества решения? Вячеслав Чертан: Как уже говорил, убрав последний элемент и приплюсовав к индексам всех остальных по единичке, я получил качество модели лучше на 3 сотых. Без этого я был бы наверно на середине трейнинга, а здесь я оказался на одной четверти.
И: Задача на предсказание клика включала в себя анонимные данные без описания. Как в таком случае ты подходил к анализу признаков? Вячеслав Чертан: Вообще — не знаю, сразу или нет, вроде бы через какое-то время — в задаче появилось описание того, что означает каждая колонка хотя бы примерно.
Например, было написано, что буква алфавита обозначает какие-то категориальные признаки один и два, счетчики С1, С2, С3 — набор категориальных признаков. Я просто в катбусте прописал, что есть что, и это начало хорошо работать. По крайней мере лучше, чем было до.
В целом не составляет труда понять, какие признаки являются чем, проведя небольшой анализ в своём ноутбуке. И: Как и какие зависимости изучал? Вячеслав Чертан: Вообще на изучение зависимостей не так много времени ушло.
Я почти сразу начал писать модельки. Во второй задаче что-то пошло не так сначала. Моделька выдавала на трейне и на валидации хороший результат, а на тесте приписывала всем класс того, что человек кликнет.
Это было, естественно, как-то очень странно. И: Оценивал важность признаков или использовал всё как есть? Вячеслав Чертан: Не было на это времени.
Когда я написал хорошее решение, у меня оставалось минут 30, чтобы дошлифовать. Это очень мало с учётом того, что датасет весит очень много и одна его выгрузка и загрузка на систему занимает минут пять. И: Применял ли какие-то действия, чтобы оптимизировать метрику качества не с точки зрения хорошо решённой задачи, а с позиции "взлома" метрики качества?
Вячеслав Чертан: Как я уже говорил — уберём последнюю запись, добавим ко всем остальным ID-шникам по единичке, и решение начинает работать лучше. В первой задаче, возможно, получилось случайно, возможно, нет, но я вовремя остановил выполнение своего решения, оно было медленным, отправил, и поэтому балл выровнялся на своей максимальной позиции. Если бы я не дорешал, балл был бы меньше, потому что одно решение.
У меня два решения совмещались, показатели меняли друг друга. Если бы я это сделал чуть раньше или чуть позже, у меня был бы более низкий балл. И: Как тебе в принципе задание?
Вячеслав Чертан: Это было очень интересно, особенно то, что мне пригодилось не только знание по ML, но и знание об алгоритмах, умение оптимизировать тут тоже полезно. И: Расскажи, пожалуйста, какие эмоции ты испытываешь от того, что участвуешь в Олимпиаде? Вячеслав Чертан: Это просто круто, что находишься в таком месте.
И: Что бы ты пожевал у участников следующей Олимпиады? Вячеслав Чертан: Не паникуйте и грамотно распределяйте своё время. Тимур Гарифуллин: Здравствуйте, меня зовут Тимур Гарифуллин.
Я из Уфы. Учусь в 10-м классе 58-го лицея. И: Расскажи о своей подготовке к олимпиаде.
Тимур Гарифуллин: Я изучал разные материалы. В интернете рассматривал также библиотеки, связанные с этим направлением. В основном самостоятельно.
Я вообще самоучка. И: Нравится заниматься машинным обучением? Тимур Гарифуллин: Да, это очень интересно.
И: Какие перспективы видишь в этом направлении? Тимур Гарифуллин: Мне очень интересна эта область. Хотел бы побольше узнать об этом.
И: Какие у тебя планы? И: Может, уже сейчас есть проекты, в которых ты участвуешь? А сейчас подал заявку в Сириус.
И: Есть ли у тебя какие-то идеи будущих проектов? Тимур Гарифуллин: Я хочу попробовать векторную базу данных, но пока что не могу придумать какой-то проект, чтобы её опробовать. И: Какие олимпиадные задания вызвали наибольший интерес?
Тимур Гарифуллин: Наибольшие трудности вызвала рекомендательная система, так как я с этим никогда не сталкивался. И: А какое-нибудь простое задание выделить можешь? Тимур Гарифуллин: Простыми показались задачи по оценке зарплат профессии, хотя некоторые люди в последний день решили её лучше, чем я.
И: Расскажи про свои ощущения от олимпиады. Тимур Гарифуллин: Олимпиада интересная, узнаю много нового для себя. Например, никогда не интересовался рекомендательными системами, не пробовал математальные модели, а сейчас с удовольствием изучаю эти области.
И: Не тяжело, что олимпиада проходит в несколько этапов и в разных городах? Тимур Гарифуллин: Нет, это прикольно. И: Было что-нибудь весёлое?
Подружился с кем-нибудь?
🧬 Олимпиада “Физтех” по биологии.
Все четыре участника российской сборной получили медали (три золотые и одну серебряную) на Международной биологической олимпиаде (IBO), сообщили в пресс-службе Минпросвещения. Олимпиада «Физтех» — это главная олимпиада для всех желающих поступать в МФТИ, а также одна из основных олимпиад для абитуриентов Высшей школы экономики и МГУ. Олимпиада школьников «Физтех». Олимпиаду организует и проводит консорциум технических вузов России, среди которых есть Московский физико-технический институт (государственный университет). Олимпиада школьников «Физтех» проводятся для учащихся 9-11 классов более 30 лет. Одиннадцатиклассник Многопрофильного лицея-интерната ФГБОУ ВО «ДонГУ» Нагибин Николай — призер заключительного этапа Всероссийской олимпиады школьников по биологии!
Международные олимпиады
| Начало отборочного этапа олимпиады «Физтех» | Пять золотых медалей завоевали российские школьники на международной олимпиаде по физике, которая проходила в Токио, сообщила пресс-служба Министерства. |
| Олимпиада Физтех по биологии 2024 | ВКонтакте | Физико-математическая олимпиада «Физтех» проводится МФТИ уже более тридцати лет. |
Олимпиада «Физтех» по биологии, математике и физике для школьников 9-11 классов
Учащиеся Физтех-лицея имени П.Л. Капицы в Долгопрудном взяли два "золота" на международной олимпиаде по физике, одно - по биологии, сообщили в пресс-службе министерства образования Московской области в понедельник. Физико-математическая олимпиада Физтех проводится МФТИ уже более тридцати лет. Директор ПИШ РПИ МФТИ Максим Кудров считает, что подготовку инженера нового поколения необходимо начинать со школы, именно поэтому олимпиаду по инженерному делу разработали для учащихся 8–11 классов. Тульский школьник одержал победу на международной олимпиаде по биологии. Начался отборочный этап олимпиады «Физтех» по биологии 2022/23 учебного года. Я золотой медалист международной олимпиады по биологии, выпускник Физтех-лицея имени Петра Леонидовича Капицы.
Физтех по биологии
| Олимпиады МФТИ по биологии — Учёба.ру | Последнии новости. Физико-математическая олимпиада Физтех проводится МФТИ уже более тридцати лет. |
| Олимпиада Физтех по Биологии 2023/24 — Олимпиада «Физтех.Биология» | право получения 100 баллов за вступительное испытание по биологии. |
| Физтех по биологии | Олимпиада школьников «Физтех». |
| Итоги финала олимпиады «Физтех» по биологии | Традиционно олимпиаде школьников «Физтех» по математике в перечне Российского совета олимпиад школьников присвоен второй уровень, по физике – первый, что дает победителям и призёрам олимпиады особые права при поступлении во многие вузы Российской Федерации. |
| Победителям и призерам олимпиад | Олимпиада «Физтех» 2024 рассчитана на учеников 9-11 классов. |
Заключительный этап олимпиады “Физтех”
Долгопрудный и Образовательном центре «Сириус» прошел заключительный этап олимпиады школьников по физике им. Олимпиада проводится для обучающихся 7-8 классов и является аналогом регионального и заключительного этапов Всероссийской олимпиады школьников по физике. Призером заключительного этапа олимпиады школьников по физике им.
Основными целями проведения олимпиады являются: повышение интереса школьников к углубленному изучению физики, математики; выявление их творческих способностей; поиск молодых талантов. Особые права победителям и призёрам олимпиад школьников предоставляются при наличии результата ЕГЭ по соответствующему общеобразовательному предмету не ниже 75 баллов.
Свои решения и ответы мы записывали в обычную тетрадь и отправляли в конверте каждые 1-2 месяца. Например, нам за отличное окончание прибавили по 7 баллов. Мы купили пакет из шести онлайн-курсов для тех, кто поступает в МФТИ : четыре по физике и математике, чтобы готовиться к ЕГЭ и олимпиаде, и два курса ЕГЭ по русскому языку — с тестовой частью и сочинением. Домашние задания тоже задавали.
Чтобы успешно учиться, приходилось их выполнять. После занятий в обычной школе и лицее мы успешно писали тестовую часть, но сочинение вызывало трудности. На онлайн-занятиях Татьяны Базжиной мы написали и проверили 10 сочинений и научились «наращивать мясо на скелет», чтобы писать отличное сочинение по любой теме.
А курсы Фоксфорда купили в выпускном классе. Школа при МФТИ полезна ребятам из обычных школ, а в нашем случае программа практически совпадала с лицейской. Каждое задание состоит из теоретического материала и разбора примеров.
Ученику нужно ответить на контрольные вопросы и решить задачи. Иногда они похожи на те, что разбираются в примерах, иногда нет. Свои решения и ответы мы записывали в обычную тетрадь и отправляли в конверте каждые 1-2 месяца. Например, нам за отличное окончание прибавили по 7 баллов.
БИОЛОГИЧЕСКИЙ ОТДЕЛ ЦЕНТРА ПЕДАГОГИЧЕСКОГО МАСТЕРСТВА
Московский физико-технический институт (МФТИ) проводит Олимпиаду школьников Физтех по биологии для учащихся 8, 9, 10 и 11 классов. Подробно об олимпиаде «Физтех» в истории двух братьев, которые прошли три школы, олимпиаду и теперь ждут зачисления в МФТИ. Абсолютный победитель олимпиады по ИИ 2023.