В Университетской гимназии МГУ стартовала Междисциплинарная школа BStudy
31 июль 20267 мин

В Университетской гимназии МГУ стартовала Междисциплинарная школа BStudy

Подростки со всего мира приехали в Москву, чтобы изучать современные науки, создавать совместные проекты и знакомиться с Россией через её культуру, историю и повседневную жизнь.

Первый международный опыт начинается не с экскурсии. Россию можно увидеть глазами туриста, а можно на две недели стать частью международной команды: вместе учиться, обсуждать идеи, создавать проекты и находить друзей. Именно в таком формате проходит Междисциплинарная школа BStudy на базе Университетской гимназии Московского государственного университета имени М. В. Ломоносова. Участники живут и учатся в международной среде, общаются на английском языке и каждый день работают в командах. Так знакомство с другой страной начинается не только с посещения достопримечательностей, но и с совместной жизни, общения и общего дела. Знания, которые сразу применяются на практике. Главное преимущество Междисциплинарной школы BStudy — практический формат обучения.

Программа объединяет более 10 образовательных направлений, среди которых биотехнологии, экономика, право, дизайн, искусственный интеллект и программирование. Подростки создают цифровой контент, развивают навыки публичных выступлений, учатся распределять роли, принимать совместные решения и превращать идеи в реальные проекты. Участники не просто слушают лекции. Они обсуждают задачи, предлагают решения, отвечают за свою часть работы и учатся представлять общий результат. Больше, чем летняя смена. После занятий обучение продолжается за пределами аудитории — на улицах Москвы, в музеях, театрах и исторических городах. Участники посещают Московский государственный университет, Красную площадь, Кремль, Оружейную палату, Алмазный фонд, Большой театр, Третьяковскую галерею и Москва-Сити. Затем знакомство со страной продолжается во время путешествия по Золотому кольцу России — в Суздале и Сергиевом Посаде, где находится Троице-Сергиева лавра. Но Россия открывается подросткам не только через известные достопримечательности. Они готовят традиционные блюда, знакомятся с народными танцами, участвуют в творческих мастер-классах, интеллектуальных играх и спортивных турнирах. Так история и культура России становятся личным опытом — через архитектуру, музыку, национальную кухню, новые встречи и совместные путешествия. От знакомства к собственному проекту. Финал смены - Demo Day, где международные команды представят результаты своей работы. Так участники получают не только новые знания, но и опыт общения, проектной деятельности и совместной работы с подростками из разных стран. Междисциплинарная школа BStudy - это первый опыт учёбы и жизни в международной среде, где знания, культура, проектная работа, общение и дружба становятся частью одной общей истории.

Условная диаграмма: два признака с разным масштабом показаны до и после приведения к сопоставимому масштабу.
5 ноябрь 20264 мин

Зачем модели приводить признаки к сопоставимому масштабу

На условном примере возраста и расстояния разбираем, как масштаб признаков влияет на расчёт расстояний, что делает стандартизация и почему перед ней стоит изучить выбросы.

Читать далее
Стилизованная линейка роста с условной буквой A и символом измерения роста.
5 ноябрь 20264 мин

Чем генотип отличается от наблюдаемого признака организма

Генотип в определённом месте генома описывает вариант ДНК, а наблюдаемый признак — характеристику организма. На примере роста разберём, почему запись варианта и описание признака относятся к разным видам данных.

Читать далее
Фрагмент таблицы с числами 0 и 6 и пустой ячейкой, выделенной зелёно-бирюзовым контуром.
3 ноябрь 20264 мин

Почему пропуск в таблице нельзя автоматически считать нулём

На условной таблице заказов разбираем, чем неизвестное значение отличается от нуля, как замена пропуска влияет на среднее и что проверить перед подсчётом.

Читать далее
Открытые карточки с символами и отдельная закрытая карточка: знакомые и отложенные примеры для проверки модели.
2 ноябрь 20264 мин

Почему модель хорошо отвечает на знакомых данных, но ошибается на новых

Модель может запомнить обучающие примеры, но это не доказывает, что она справится с новыми. Разбираемся, как отложенная тестовая выборка помогает проверить модель и почему результат одного теста ограничен.

Читать далее

Остались вопросы?

Оставьте заявку и мы свяжемся с Вами в ближайшее время