В русском языке со словом эврика чаще всего ассоциируются следующие слова. Российская Федерация является членом EUREKA с 1993 г. Постановление Правительства Российской Федерации от 25 апреля 2011 г. N 319 г. Москва "Об участии Российской Федерации в Европейской научно-технической программе "Эврика".
Россия вышла из научно-технической программы «Эврика»
Под названием «Принцип Архимеда» стало известно об открытии, сделанном ранее греческим Архимедом. С другой стороны, выражение eureka - это название американского телесериала, созданного Эндрю Косби и Хайме Палья, которое происходит в городе под названием эврика, где живут ученые и гении. Также слово eureka звучит в таких фильмах, как «пи», «межзвездный».
Ведь он является основателем еще нескольких законов в физике и астрономии и внес колоссальный вклад в развитие многих наук. Однажды царь Гиерон поставил перед Архимедом непростую задачу. Ученому было нужно решить, действительно ли корона, сделанная по приказу царя, состоит из чистого золота, или ювелир решил обмануть его и добавил в сплав серебра. При этом царский атрибут весил ровно столько, сколько весил слиток золота, выданный ювелиру. Древнегреческий ученый долго ломал голову, как это проверить. Озарение пришло в момент, когда он решил принять ванну.
Погрузившись в емкость с водой, математик заметил, что часть воды из нее вылилось. Он сразу понял, что нашел ответ на вопрос и с радостным криком «Эврика!
Читайте также: Принципа раскрытия способностей и свободного познания придерживался и Жан-Жак Руссо. Этот мыслитель и педагог отвергал зубрёжку и считал, что человек эффективнее всего учится на собственном опыте, «через делание». И поэтому важно дать ученикам возможность самостоятельно познавать мир через органы чувств и осмыслять полученный опыт. Эвристика против «схоластики и зубристики» в российской педагогике Великий русский педагог Константин Ушинский 1824—1871 тоже отстаивал точку зрения, что настоящее обучение — не механическая зубрёжка, а развитие умственных способностей ученика, наблюдательности, воображения, фантазии, желания и способности дальше приобретать знания самостоятельно. Сейчас это кажется естественным, но для традиционной российской школы XIX века идеи Ушинского были прорывными. Сторонником эвристики был и основоположник отечественной педагогической психологии Пётр Каптерев 1849—1922. Нельзя не упомянуть и методику «Живое слово», которая появилась на страницах журнала «Филологические записки», основанного филологом и педагогом Алексеем Хованским.
Сам Хованский, лингвист Антон Барсов и другие авторы публиковали в нём статьи о новом подходе к преподаванию русского языка — не через утомительное заучивание грамматических правил, а путём знакомства учеников с литературой, пробуждения в них интереса к тексту и языку. Читайте также: Сколько зарабатывали и как жили учителя в Российской империи В 1889 году эти работы были опубликованы в отдельном издании под названием, хорошо описывающем суть методики, — «Живое слово для изучения родного языка. Методика русского языка в рассказах и объяснениях по литературным образцам в связи с логикой, грамматикой и словесностью, для всестороннего развития и воспитания учащихся, согласно требованиям педагогических принципов». С тех пор «Живое слово» неоднократно переиздавалось, а новейшее репринтное издание вышло в 2013 году в честь двухсотлетия Алексея Хованского. Эвристическое обучение в современной педагогике Концепция эвристики как обучения через открытия перекликается с конструктивистским подходом. Конструктивизм тоже предполагает, что ученик не усваивает знания в готовом виде, а конструирует их самостоятельно, взаимодействуя со средой и осмысляя этот опыт. Основоположником конструктивизма, а точнее — когнитивного конструктивизма считается швейцарский психолог Жан Пиаже. Ещё одно важное направление под названием «социальный конструктивизм» разработал советский психолог Лев Выготский. Он считал, что обучение происходит в первую очередь при взаимодействии ученика с сообществом и культурой.
Вооруженные всеми этими дополнительными приемами, машины будут быстрее находить наилучшие решения самых разных сложных проблем. Но этого, по мнению ученых, еще недостаточно. Человек не только владеет тысячью секретов находить пути к быстрейшему решению самых разных проблем, он еще накапливает опыт. И при решении любой следующей задачи оказывается вооруженным опытом разгадывания всех предыдущих, что очень помогает ему и делает его все сильнее в процессе самой творческой деятельности. Недаром же мы говорим «зрелый мастер» или «квалифицированный исследователь» о писателе, художнике, ученом, достигшем большого совершенства в результате длительной и плодотворной работы в своей области. Так вот, зрелые исследователи задались такой фантастической целью, как создание машины, которая тоже могла бы накапливать опыт и благодаря этому совершенствовать свои навыки и умения. Московские психологи уже сделали попытку создать самообучающуюся машину. В основу ее программы они положили факты, неоднократно наблюдавшиеся в опытах с людьми и, как это ни парадоксально звучит, с некоторыми животными. Оказалось, что алгоритмы, благодаря которым запоминает полезную информацию голубь, входят как составная часть в довольно сложную мыслительную работу человека, например, при изучении им высшей математики.
Если вы хоть раз участвовали в каком-нибудь конкурсе, то хорошо помните, что его проводят всегда в несколько туров. Ни первый, ни второй туры еще не обеспечивают первенства победителям, они лишь отсеивают слабых участников. Наш мозг при обучении действует примерно так же. Он не сразу и не всю информацию запоминает, а много раз отсеивает менее важную. И только после нескольких туров отборочного конкурса откладывает нужные сведения в памяти. Придирчивыми «экзаменаторами» служат промежуточные сигналы, промежуточные раздражители, возникающие в процессе анализа обстановки. Они сортируют информацию по значению. Предварительные сведения посылают в кратковременную память, на временное хранение. И только тщательно проверив, насколько они важны, решают: забыть их или направить в долговременную память, на постоянное местожительство.
Часть таких алгоритмов удалось разгадать и даже воплотить их в программе для машины. Но дело это довольно кропотливое, трудное и требует еще многих и многих исследований прежде всего того, как мы сами учимся. Вот почему одновременно с работой над программированным обучением появилась мысль обойтись без программы. А что, если действовать так, как учили раньше мастера своих подмастерьев? По принципу: «Я тебе объяснять не буду, ты смотри и учись». Нельзя ли так же поступить и с машиной? Это особенно важно в тех случаях, когда человек при всем желании не может объяснить, как именно он действует. Вот, скажем, мы отличаем буквы одну от другой или узнаем знакомых в толпе. Рассказать, как мы это делаем, человек не может, потому что совершает все опознавательные действия интуитивно.
И тем более мы не можем написать машине подробную инструкцию, как отличить букву «А» от «Б». Но учитель в школе тоже в этом случае ничего не объясняет первоклассникам. Он просто показывает им разные буквы и называет их. И они уже как-то сами учатся различать «А» от «Б». Одновременно в нескольких странах машины без всякой программы усвоили основы азбуки. Успешный опыт натолкнул на еще более дерзкую мысль: заставить машину учиться вовсе без учителя, поставив ее на место не школьника, а этакого Маугли, который сам, абсолютно без всякой помощи со стороны, научился бы, разглядывая буквы, понимать, что они чем-то отличаются друг от друга. Он, может, и не сумел бы назвать буквы так, как называем их мы, но зато придумал бы им свои имена. Как, по каким признакам он классифицировал бы разные буквы? Наверное, что-нибудь вроде этого: «А» — уголок и горизонтальная палочка посредине, «Е» — три горизонтальные палочки и одна вертикальная, «О» — кружок, «Л» — уголок, обращенный острием вверх, и т.
Когда в одном из наших технических институтов инженеры взялись за эту невероятную затею, психологи только посмеивались: пробовать пробуйте, а что у вас выйдет? Вышло же вот что. Вычислительная машина оказалась весьма способным «Маугли». Она довольно быстро определила, из каких «деталей» состоят разные буквы и что между ними общего. Машина сама установила разницу между «уголками», «кружочками» и «вертикальными черточками». Но тогда, выходит, у нее выработались простейшие понятия? Именно так и расценивают результаты своих опытов инженеры из Института автоматики и телемеханики. Вот и встал опять «проклятый» вопрос о пределе возможности машин. Если машины не просто тупицы, быстро выполняющие вычисления, а им доступны мыслительные действия в таком широком диапазоне — от образования понятий до творчества, то, видимо, скоро настанет эра настоящих думающих автоматов?
Инженеры всегда были в этом вопросе большими оптимистами. Как только появились вычислительные машины, они заявили, что в принципе возможно автоматизировать любую умственную деятельность, если будут известны правила, по которым она происходит. Достаточно лишь разложить эти правила на элементарные машинные операции. Было бы только чем заполнять машинную память». Но когда они увидели, с какими бесконечными подробностями приходится объяснять машине самые простейшие правила мышления даже весьма еще несовершенные программы перевода с одного языка на другой состоят из 10—20 тысяч машинных инструкций , оптимизм их несколько поубавился. А ведь многие мыслительные действия вообще не удалось представить в виде системы правил. Взять хоть то же распознавание знакомого лица или знакомой ситуации. Правила, по которым совершается эта важнейшая мыслительная операция, запрятаны где-то в глубинах подсознания и до них не так-то просто докопаться. Но, видимо, они достаточно сложны.
Потому что все попытки составить аналогичную программу для машины привели пока только к тому, что машина смогла узнать лишь некоторые буквы, простейшие геометрические фигуры да цифры. Как же «приблизить» машину к различным видам умственной деятельности, чтобы максимально разгрузить человека, оставив ему самые высшие, самые интересные, самые новаторские взлеты творчества? Тогда-то и появилась мысль решить задачу моделирования умственных операций обходным путем. Снабдить машину не подробной программой действия, а лишь способностью учиться. Тогда в машину надо будет ввести небольшую исходную информацию. Все остальные сведения, необходимые для моделирования мыслительного процесса, она раздобудет сама в процессе учебы. Вместо подробного расписания работы машине дают основную рабочую программу, в которой описан только принцип действия. И «обучающую» программу, которая по ходу дела вносит исправления в первую. Однако способные к обучению и самосовершенствованию машины не разрешили всех проблем, связанных с моделированием мышления.
Центр тяжести просто переместился. Стало проще составлять программу, зато дольше и сложнее учить машину. Учить машину думать ничуть не проще, чем человека. А результаты пока довольно средние. Так что ни о каком преимуществе машины не может быть и речи. Во всяком случае, пока исходные позиции электронного ньютона и школьника Петьки неравны информация, закладываемая в начинающую учиться машину, намного меньше той, которой располагает первоклассник , человек может не бояться ее соперничества. Очевидно, мало наделить машину способностью учиться. Надо еще начинить ее теми алгоритмами, теми эвристическими приемами, что составляют механизмы нашего ума. Тогда ее работа станет больше похожа на мышление человека.
В справедливости этого мы с вами имели возможность убедиться на многочисленных примерах творчества машин. Но мы также знаем, что и сам-то механизм человеческого мышления далеко еще не раскрыт. И надо прямо добавить: чем глубже исследовательская мысль человека обращается к познанию самого себя, тем более сложными предстаем мы с вами перед микроскопом науки и тем больше нового и неожиданного открывается в наших мыслительных способностях. Мы с вами подошли сейчас к интереснейшей области. Вспомните: когда производили опыты над человеком, чтобы вырвать некоторые секреты его мышления и передать их машине, испытуемого приводили в состояние, близкое, если можно так выразиться, к машинному, — его ограждали от всех эмоций, насколько это возможно, от всех внешних впечатлений, помещая в специально изолированную камеру. Ведь машина бесчувственна. И ей требовалось дать «очищенную от посторонних примесей», бесчувственную человеческую мысль. Нужно сказать, что бесчувственность счетнорешающих устройств, эта самая их машинная суть, рассматривалась с первых шагов кибернетики и рассматривается и сейчас как огромное их преимущество в решении целого ряда практических задач. Не поддающиеся гневу, не расстраивающиеся от мелких огорчений, не подверженные человеческим эмоциям, комбинации электронных ламп и сопротивлений, пусть с машинной тупостью, но и с хладнокровием механизма, бесстрастно выясняют все «за» и «против» и дают точный математический ответ.
Такое преимущество управляющих машин остается за ними, пока их привлекают к роли диспетчера или другой подобной работе, выполняемой по твердому, заранее разработанному графику. Но поскольку ученые и конструкторы задались целью использовать машины и в таких областях, где даже от человека требуется вдохновение, встал вопрос об истинных механизмах этого вдохновения. Так ли уж не важны и не нужны эмоции человеку в его умственной деятельности? Мы повседневно наблюдаем, как человек, который страстно стремится к цели, достигает несравненно большего, чем тот, кто работает с прохладцей, чем тот, кого данное дело не волнует. Нет ли тут связи между эмоциональной зараженностью человека и эффективностью его мышления? И если уж взялись обучать машину самым продуктивным способам человеческого мышления, тогда выходит… В общем сейчас всерьез заговорили о создании не только думающих, но и чувствующих машин. Как выяснилось, эмоции им действительно нужны… чтобы лучше думать. В самом деле. Любое наше мыслительное действие не является самоцелью.
Оно совершается, так сказать, не из любви к искусству, а всегда бывает вызвано какими-то потребностями и мотивами, зависящими от чувств и настроений, которые мы в этот момент испытываем. И часто именно эмоции играют решающую роль в оценке различных ситуаций и даже отдельных мыслительных действий. Мозг как бы решает для себя, к хорошему или плохому результату приводит тот или иной этап переработки информации. Киевский кибернетик Николай Михайлович Амосов предположил даже, что в мозгу существуют две самостоятельные программы — интеллектуальная набор разнообразных эвристических приемов мышления и эмоциональная те самые потребности и мотивы, что определяют наше отношение к происходящему. Когда мы думаем, действуют обе эти программы, причем выбор алгоритма зависит от оценки, которую он получит по эмоциональной шкале. Мало того, эмоциональная программа нередко даже изменяет интеллектуальную, так что образуется уже какой-то «сплав» из чувств и мыслей. Он-то и лежит в основе нашего мышления. И может быть, принадлежность людей к художественному и мыслительному типу определяется тем, какая из двух программ играет у них первенствующую роль. Так или иначе, а многие кибернетики считают, что самые существенные недостатки эвристических программ можно будет устранить, если снабдить машины чем-то?
Первую электронную модель эмоций киевляне уже создали. Их детище сможет испытывать печаль, тревогу, любопытство, негодование, горе, обиду, жалость — всего около пятидесяти разных чувств, настроений и даже страстей. Действия ее заключаются в ответах на вопросы. Машина анализирует не просто смысл того, о чем ее спрашивают, но учитывает и эмоциональную окраску вопроса. Потом она начинает думать, как ответить. И ответы ее зависят от «настроений» и «чувств», вызванных предыдущими вопросами и общим эмоциональным состоянием, которое задается заранее. Причем «темперамент» машины можно менять, усиливая одни чувства, ослабляя другие. Работа эта только начата и важна не конечными результатами, а поворотом исследований мыслительной деятельности в сторону чувств. Легко понять, что, когда машина научится не только думать, но и чувствовать, она станет еще более сильным помощником человека.
Есть еще одна возможность усилить интеллект машины. Не обязательно ей начинать с «каменного топора» и самостоятельно проходить весь сложный путь становления ума. Можно сразу сделать ее умнее, снабдив всем тем опытом мышления, который накопило человечество — не каждый из нас, а именно все мы за тысячелетия сознательной жизни. Снабженная таким коллективным опытом и творческими навыками, да при ее удивительном быстродействии, машина, по мнению современных кибернетиков, сможет превзойти своего создателя в поединке интеллектов. Но кто даст нам в таком случае гарантию, что, «работая над собой», машина не создаст совершенно новые эвристические приемы, неизвестные нашему мозгу? И не окажемся ли мы когда-нибудь перед необходимостью изучать творчество машины, подобно тому как мы изучаем сейчас творчество людей? Естественно, что сейчас, с появлением на границе кибернетики и психологии новой науки — эвристики, у многих возникло желание признать за ней право на первенство. Англичанин Саймон, первым создавший для машины эвристическую программу, заявил недавно: «Я думаю, мы можем согласиться, что XX век — это век эвристики». Конечно, он по-своему прав, но где гарантия, что через пару лет не будут совершены еще более грандиозные открытия, скажем, в биологии, и тогда станут столь же справедливо связывать нашу эпоху с новым триумфом в науке?
Между тем во всех этих определениях XX века есть одна общая черта. В химии ли, в физике или в кибернетике — всегда речь шла о большом количестве открытий, поставивших ту или иную науку впереди других. Невероятное обилие научных открытий — вот характерная особенность нашей эпохи. По данным ЮНЕСКО, девять десятых ученых всех времен и народов, совершивших важные открытия, — жители двадцатого столетия, наши современники. А предшествующие тысячелетия, вся многовековая история человечества — от Аристотеля до Сеченова — дала лишь одну десятую великих первооткрывателей. Количество открытий и изобретений удваивается каждые десять лет. Причем темп развития науки все убыстряется. Подсчитано, что за последние пятнадцать лет сделано столько же научных открытий, сколько за всю предшествующую историю науки! Так не правильнее ли было бы назвать наш век эпохой открытий?
В конце XIX века на всем земном шаре научными исследованиями занимались едва пятьдесят тысяч человек. К середине XX столетия их было уже четыреста тысяч. Сейчас во всем мире ученых, активно двигающих науку вперед, свыше двух миллионов. Если теперешние темпы даже не ускорятся, а хотя бы останутся на таком же уровне а наука развивается по геометрической прогрессии! Поистине речь идет о грядущей «промышленности открытий», как ее справедливо называют. И как всякой индустрии, ей нужна соответствующая техника. Такими современными механизмами, способными автоматизировать умственный труд, и служат вычислительные машины, которые могут не просто решать отдельные задачи, большей частью уже давно решенные людьми, а быть настоящими действенными помощниками человека в высокоинтеллектуальной работе. Это по силам машинам, работающим по эвристическим алгоритмам, машинам, созданным, чтобы делать открытия. Известный ученый, директор Киевского института кибернетики Виктор Михайлович Глушков считает, что речь должна идти о комплексной автоматизации таких высокоинтеллектуальных творческих процессов, как развитие науки и техники.
Ведутся эксперименты с программами, выводящими сложные логические следствия из имеющихся в распоряжении исследователя фактов.
Когнитивное обучение у людей и животных. Как работают эврика и инсайт?
Вскоре царю донесли, что мастер украл часть золота, а корону сделал из сплава золота и серебра. Корона весила столько же, сколько и выданный мастеру кусок золота, так что доказать вину ювелира было непросто. Расплавлять же красивую корону Гиерон не хотел. И царь обратился за помощью к Архимеду, чтобы тот помог уличить вора.
Возглас, выражающий удовлетворение, радость при найденном решении, при возникновении удачной мысли и … ЭВРИКА в Новом словаре русского языка Ефремовой: межд. Возглас, выражающий удовлетворение, радость при найденном решении, при возникновении удачной мысли и … ЭВРИКА в Большом современном толковом словаре русского языка: межд. Восклицание в знач.
Греческий ученый из Сиракуз, великий математик античного мира. Уроженец греческого города Сиракузы на острове Сицилия, Архимед был приближенным … Популярный толково-энциклопедический словарь русского языка.
Память играет важную роль в когнитивном обучении. Когнитивные карты Эдварда Толмена Одним из первых сторонников когнитивного подхода в обучении был американский психолог-необихевиорист Эдвард Толмен Edward Chace Tolman. В 1930-х — 1940-х годах его интересовала проблема того, как крысы узнают путь через сложный лабиринт. Толман стал автором концепции когнитивных карт Tolman, E. Cognitive maps in rats and men.
Идея Толмена: в процессе обучения в мозгу крысы создается что-то вроде полевой карты окружающей среды. Крысы составляют когнитивный план лабиринта, расположение которого они фиксируют в своем мозге. Различные исследования, похоже, подтверждают это предположение. В типичной экспериментальной установке крысы сталкиваются с пищей в конце каждой ветви лабиринта. Их задача — зайти в каждую из этих веток, не заходя ни в одну из них дважды.
Крысы учатся быстро — и, вероятно, тоже с помощью ментальной карты. Как показывают эксперименты, маленькие грызуны довольно быстро учатся — даже если запах еды в еще не посещенных ходах покрывается лосьоном после бритья. Между прочим, крысы не исследуют лабиринт систематически, а ищут ветви в случайном порядке. Очевидно, они не просто учатся жесткой последовательности реакций. Более вероятно, что они действительно разрабатывают некую мысленную карту, которая отмечает те ходы лабиринта, в которых они уже были.
Роль гиппокампа в когнитивном обучении Тем временем исследователи также определили потенциальные нейронные корреляты когнитивных карт. Среди прочих это так называемые координатные или пространственные нейроны в гиппокампе. Они играют основную роль в долговременной памяти и пространственной ориентации. Отдельные ячейки представляют разные места в окружающей среде. Совокупность всех этих ячеек представляет собой карту всего окружения.
Гиппокамп — место наших ментальных карт. В 2009 году психолог из Университета Эмори Джозеф Маннс и нейробиолог из Бостонского университета Говард Эйхенбаум зафиксировали активность нескольких десятков пирамидальных нейронов в гиппокампе крысы. Они обнаружили, что паттерны активности многих пирамидных ячеек отражают местоположение и идентичность объекта. В исследовании одновременно регистрировали от 43 до 61 пирамидных клеток гиппокампа, когда крысы выполняли задачу запоминания распознавания объектов, в которой новые и повторяющиеся объекты встречались в разных местах на круговой дорожке J. Manns, H.
A cognitive map for object memory in the hippocampus. Какую роль играют абстрактное мышление и предыдущие знания? Исследования приматов, проведенные американским психологом Дэвидом Премаком и его женой Энн Джеймс см. The Mind of an Ape. New York, 1983 , также говорят в пользу предположения о ментальных репрезентациях у людей и некоторых видов животных.
Они показывают, что даже шимпанзе могут изучать абстрактные понятия. Например, человекообразные обезьяны могут научиться использовать разные пластиковые фишки для отдельных слов. При этом они понимают не только конкретные понятия, такие как «яблоко», но и абстрактные термины, такие как «равные». Они используют фишку, которая означает «одинаковая», когда представлена две «оранжевые» фишки, но «другая» фишка, когда представлена «апельсиновая» и «яблочная» фишка, остается в силе. Ожидания влияют на наше обучение Еще один важный вывод когнитивного подхода заключается в том, что ожидания играют важную роль в обучении.
Россия спустя 30 лет выходит из европейской научной программы "Эврика"
Он пришел от этого открытия в такой восторг, что голый с криком «Эврика!» побежал из купальни домой, чтобы проверить догадку. На этой неделе в Пензе, на базе Пензенского государственного университета, состоялась областная научно-практическая конференция «ЭВРИКА» по конструкторской и изобретательской деятельности среди учащихся. При достижении договоренностей на уровне потенциальных партнеров предложение по проекту направляется на одобрение Группы высоких представителей, где ему присваивается статус ЭВРИКИ, и далее на утверждение Конференцией министров.
Значение эврика (что это такое, понятие и определение)
По легенде ученый воскликнул «Эврика!», что по-гречески значит «нашел», когда постиг смысл закона, позже названного его именем. я нашел) - согласно преданию, восклицание Архимедапри открытии им основного закона гидростатики. Реализация программы «Эврика» была начата в 1985 году — ее целью стала ликвидация отставания западноевропейских стран от США и Японии в научно-технической сфере. При достижении договоренностей на уровне потенциальных партнеров предложение по проекту направляется на одобрение Группы высоких представителей, где ему присваивается статус ЭВРИКИ, и далее на утверждение Конференцией министров. В истории было немало моментов "Эврика!", включая Архимеда, Исаака Ньютона и Альберта Эйнштейна, которые испытали озарение в то время, когда думали совершенно об отвлеченных вещах. С методическими разработками инновационной деятельности Центра образования «Эврика» можно ознакомиться на сайте организации в разделах «Инновационная деятельность» и «Дистанционное обучение».
Когнитивное обучение у людей и животных. Как работают эврика и инсайт?
Российский премьер-министр Михаил Мишустин подписал постановление правительства о выходе России из европейской научно-технической программы «Эврика». я нашел) - согласно преданию, восклицание Архимеда при открытии им основного закона гидростатики. – «Я нашел!» – согласно преданию, восклицание Архимеда при открытии им основного закона гидростатики. Что такое эврика в словарях русского языка?
На что нам ЭВРИКА?
Каких-либо ограничений по технологическим областям для реализации проектов у программы «Евростарз» нет. Единственным ограничением является гражданское назначение проекта. Заявки на реализацию проекта могут подаваться в программу «Евростарз» в любое время. Однако рассматриваются поданные заявки только два раза в год. В период подготовки настоящего отчета проводился 9-ый конкурс программы «Евростарз» со сроком приема заявок до 20 сентября 2012 года. Заявки, подаваемые для участия в следующем 10-ом конкурсе программы «Евростарз», должны быть поданы до 4 апреля 2013 года. Поданные проектные заявки рассматриваются в течение 14 недель после указанных выше сроков приема заявок. В течение 19 недель после указанных сроков приема заявок Секретариат программы «Эврика» уведомляет всех участников проекта о выделенном для проекта финансировании или об отказе в финансировании. Следует отметить, что это руководство регулярно обновляется и корректируется, поэтому необходимо следить за тем, какая версия руководства действительна на период подготовки и подачи заявки на проект. В период подготовки настоящего отчета действовала версия 10. Для проектов, связанных с биотехнологиями и медициной клинические испытания продукта должны быть начаты в течение двух лет после завершения проекта; - все участники проекта должны быть юридическими лицами ; - должно быть подтверждено отсутствие очевидных причин, препятствующих реализации проекта согласно национальным законодательствам стран-участниц проекта.
В случае соответствия проекта всем перечисленным выше критериям, заявка на проект принимается программой «Евростарз» для рассмотрения, оценки и классификации. Потенциальные заявители и их партнеры должны внимательно ознакомиться с действующей на период подачи заявки версией «Руководства для заявителей» и определиться, какая организация станет ведущим партнером leading participant в консорциуме. Это должно быть малое или среднее предприятие, ведущее НИОКР и зарегистрированное в одной из 33-х стран-членов программы «Евростарз». Тогда организация - ведущий партнер в образуемом консорциуме должна зарегистрироваться на веб-сайте программы «Евростарз». Зарегистрируйте блог на портале Pandia. Бесплатно для некоммерческих и платно для коммерческих проектов. Регистрация, тестовый период 14 дней.
Это называется эвристикой репрезентативности.
Мы принимаем решение на основе более часто встречающейся информации. Шаблоны мышления возникают из-за того, что мозг экономит энергию и делает выбор в пользу быстрого решения. Особенно, если его «правильность» подтверждается хотя бы частично. Так появляется крючок, которому в большей степени подвержены азартные люди — «ошибка игрока». Игрок, принимая решение, на какой цвет ставить, наблюдает, что черное выпало 5 раз подряд. И ставит на красное с мыслью «вот сейчас уж точно должно сработать! Игра по правилам Эвристический подход к решению задач относится к теории творческого мышления и подчиняется определенным правилам. Метод мозгового штурма.
Самым ярким примером служит игра «Что? Это метод нужен, чтобы за короткий промежуток времени наработать много идей. Современная интерпретация метода мозгового штурма принадлежит Алексу Осборну. В 1919 году он вместе с товарищами создал рекламное агентство BBDO, которое существует до сих пор. Он описал процедуру генерации идей, которая использовалась в его агентстве, а позже выпустил книгу об этом. Алгоритм выглядит так: Анализ проблемы и выбор задачи. Выдвижение, генерация идей. Перед участниками ставится задача придумать как можно большее количество идей.
Греческий ученый из Сиракуз, великий математик античного мира. Уроженец греческого города Сиракузы на острове Сицилия, Архимед был приближенным … Популярный толково-энциклопедический словарь русского языка.
Призвав в свидетели царя, он взял два предмета: одним из них была корона, а вторым — золотой слиток, имевший такой же вес. Поочередно он опустил их в воду. При этом корона вытеснила большее количество воды, чем слиток.
А из этого следовало, что определенная часть золота и вправду была заменена серебром. Оно имеет меньший вес и больший объем. Так, по преданию, был открыт закон Архимеда, который гласит, что на тело, которое погружено в газ или в жидкость, действует сила — подъемная или выталкивающая, которая равняется весу объема газа или жидкости, вытесненного телом. А слово «эврика» стало синонимом открытия, сделанного внезапно.
Каково происхождение и значение слова "эврика"?
Столько времени назад была основана в СССР серия научно-популярных книг под броским названием «Эврика!». 3.1.1 Общая информация об индивидуальных проектах программы «Эврика». История компании. О производстве. ТМ Эврика. Что такое теория Эврика? Следуя общепринятому мнению, после своего открытия он выкрикнул: «Эврика», что стало причиной привязки этого слова к открытию.
Случайная статья
- Колонки экспертов
- Что такое Эврика? Значение слова Эврика в историческом словаре
- «Эврика!» Открытие закона Архимеда
- Толковый словарь Ушакова
- Другие определения
- Эврика! Великое открытие