Здравствуйте, дорогие коллеги!

Пятый сезон на канале MathHedgehog официально завершён! За последний семестр мы довели число снятых курсов преподавателей ВМК МГУ до 103, а общее количество снятых пар достигло почти 2500! В качестве бонуса к этому посту мы прикрепляем список ВСЕХ курсов с ссылками на VK видео и YouTube, снятых нашей видеостудией с сентября 2020 года!

За последний семестр мы полностью оборудовали нашу новую видеостудию на факультете ВМК. Последней покупкой стали два качественных кардиоидных микрофона для записи интервью и подкастов. Кроме того, мы решили ввести в работу наш новый видеокомплект. Вчера я долго с ним боролся (был очень забавный эпизод — возможно, напишу о нём в какое-нибудь Воскресенье), и теперь, возможно, нам остаётся купить для него лёгкий ноутбук, и тогда он станет совсем полноценным.

Летом мы планируем снимать интересные ролики разных авторов, но аудиторные съёмки уходят на каникулы! В любом случае, нами было снято уже столько видео, что летом точно будет что посмотреть! 😊

Ёжики, вперёд! Make CMC great again!

#колючие_лекции
#ёжик_в_матане
#make_cmc_great_again

Для себя эту проблему самооценки, как вы можете понять из текста выше, я не решил. Но надеюсь, что с вашей помощью, уважаемые коллеги, я смогу всё же найти решение. Оживленная дискуссия в комментариях приветствуется!

P.S. На первой и второй картинках изображены А.С. Макаренко и В.Ф. Шаталов соответственно - признанные отечественные мэтры педагогики. Третья же картинка почему-то иногда вызывает у меня ассоциации со мной на работе :)

#ёжик_пишет
#записки_юного_препода

Доброго времени суток, уважаемые коллеги!

Записки юного препода зашли в прошлый раз довольно хорошо, поэтому после небольшого перерыва они снова врываются в вашу ленту! Тем более и повод есть подходящий - всё же учебный год практически подошёл к концу, надо как-то подводить его итоги и всё в таком духе. Правда, сегодня я буду больше рассуждать и надеюсь на плодотворную дискуссию в комментариях, а итоги своего первого года в должности юного препода подведу в следующий раз. Приступим же!

Сегодня я хочу поговорить о том, как объективно можно оценить свою работу как преподавателя, поскольку это то, что волнует меня на данный момент. На мой взгляд, оценка своих профессиональных качеств - один из самых сложных аспектов в работе преподавателя. Более того, это и один из самых важных аспектов в работе, так как без адекватной самооценки себя как профессионала невозможен какой-либо рост. К чему же, по моему субъективному мнению, неадекватная самооценка может привести? Если себя переоценивать, то можно в итоге стать тем самым преподом-самодуром, с которым никто не хочет связываться лишний раз, а предмет его учат по принципу "Сдадим как-нибудь, а потом забудем как страшный сон". Если же себя недооценивать, то через какое-то время можно скатиться в перманентные упаднические настроения и одному лишь демону Лапласа известно во что это выльется в итоге.

А в чем же заключается сложность самооценки для преподавателей? Я думаю, в отсутствии каких-то осязаемых критериев. У токарей вот всё довольно просто. Выдаешь одинаковое количество деталей одинакового качества в единицу времени? Молодец, вот тебе такой-то разряд. Начал делать больше деталей и лучшего качества? Вот тебе разряд повыше. Но токари и работают безжизненной материей, чье поведение можно предсказать. У преподавателя же и "материал" живой и обладает своей волей, и результат можно предсказать лишь в очень уж исключительных случаях.

Я лично так и не смог придумать каких-то адекватных критериев для оценивания своей работы, хотя варианты были разные. Как минимум можно посмотреть на процент сдавших зачет\экзамен. Но ведь бывают откровенно слабые группы, которым ваш предмет - всё равно что теория струн для второклассника. В такой группе тяжело ожидать высокого процента сдавших зачет\экзамен, хотя в общем и целом они могут даже развиваться в предмете, но не до такой степени, чтобы выдержать зачет\экзамен. А если студентам просто тотально все равно твой предмет(такое, к сожалению, случается), то как в таком случае вообще можно ориентироваться на их успехи\неудачи? Также можно ориентироваться на мнение коллег, но тут уже в игру вступает человеческий фактор. Мало кто ведь любит огорчать людей, а в особенности мало кто любит огорчать молодых преподавателей, которых днем с огнем не сыщешь, а в университетах они нужны. И может случиться так, что работаешь в действительности ты так себе, но тебе в жизни этого никто не скажет. Ещё можно ориентироваться на мнение студентов, но они ж в жизни тебе не скажут, что ты рассказываешь им какую-то муть, которая им в общем-то и не нужна. Хотя, возможно, если уж сами студенты тебе говорят, что ты хорошо ведешь пары, то это о чем-то да говорит. Но опять же, если это первокурсники, то им может быть не с чем толком сравнить.

Есть, конечно, способ работы, при котором можно вообще можно не заморачиваться насколько хорошо ты рассказываешь материал. Просто читаешь как читается и ведёшь пару как ведется и не заморачиваешься понимают ли что-то студенты или нет. Прошёл весь материал - молодец. Не прошёл - не молодец. Однако, как мне кажется, данная практика довольно порочна, поскольку результат в таком случае будет зависеть больше от удачи и врожденного педагогического таланта, который есть явно не у всех. Да и развитие педагогического мастерства у отдельно взятого преподавателя в таком случае если и будет, то довольно спонтанным, по крайней мере с моей точки зрения. И вообще формальный подход к любому делу в итоге убивает всё удовольствие. А ради чего ещё заниматься преподаванием, если не для удовольствия?

vk.com/@mathhedgehog-grigorii-mihailovich-fihtengolc

5 июня родился Григорий Михайлович Фихтенгольц (1888 – 1959) — российский и советский математик. Наиболее известен как автор трёхтомника «Курс дифференциального и интегрального исчисления».

Фихтенгольц работал в Ленинградском университете более сорока лет. Почти все ленинградские математики были в определённой степени его учениками. В разное время его лекции слушали С.Л. Соболев, Л.В. Канторович, И.П. Натансон, С.А. Христианович, С. Г. Михлин, Д.К. Фаддеев, и многие другие видные советские математики.

Дорогие коллеги!

Разрешите представить вам пост Глеба Кузнецкого о CERN ROOT'e. К сожалению, Глеб не захотел участвовать конкурсе новых авторов Ёжика, который сейчас идёт в нашем паблике. Поэтому, пару мест там ещё осталось. Пишите, если хотите стать нашим автором, и получать за свою работу гонорар 😊

---------------------------------------------------------------------
CERN ROOT: Мощный инструмент для анализа данных в физике высоких энергий.
ROOT — это объектно-ориентированная программная платформа, разработанная в CERN для анализа данных в физике элементарных частиц. Начиная с 1994 года, ROOT стал де-факто стандартом для обработки и визуализации научных данных не только в физике высоких энергий, но и в астрофизике, биофизике и других областях науки.

Почему ROOT так хорош?
1. Обработка больших данных: ROOT способен эффективно работать с петабайтами данных, что критически важно для современных экспериментов в физике частиц, таких как эксперименты на Большом адронном коллайдере.
2. Мощная визуализация: Встроенные инструменты для создания высококачественных графиков, гистограмм и трёхмерных визуализаций делают ROOT незаменимым для представления научных результатов.
3. Статистический анализ: Богатый набор статистических функций и методов, включая фитирование, проверку гипотез и машинное обучение.
4. Интерпретатор C++: Встроенный интерпретатор Cling позволяет выполнять C++ код интерактивно, что ускоряет процесс разработки и анализа.
5. Кроссплатформенность: ROOT работает на Linux, macOS и Windows, обеспечивая универсальность использования.
6. Открытый исходный код: Активное сообщество разработчиков постоянно улучшает и расширяет функциональность.

Ключевые возможности
• Гистограммирование: Создание и манипулирование одно-, двух- и трёхмерными гистограммами
• Деревья данных (TTree): Эффективное хранение и доступ к структурированным данным
• Фитирование: Подгонка функций к экспериментальным данным с учётом ошибок
• Графики и канвасы: Гибкая система визуализации с возможностью экспорта в различные форматы
• Математические библиотеки: Обширный набор математических функций и алгоритмов
• Параллельные вычисления: Поддержка многопоточности и распределённых вычислений

#предложка_ёжика

Керодон и Клаудер — еще два больших онлайн учебника по категорической теории гомотопий и теории категорий.

-------

Похоже, что истинным математикам нравится:
— издавать всеобъемлющие онлайн учебники,
— взяв за основу проект Стекс,
— который работает на Герби.

Пожалуй тут слишком много слов, требующих пояснения, поэтому с него и начнем.

В прошлый раз мы познакомились с самым объемным учебником по алгебраической геометрии под названием "Проект Стекс" (Stacks project).

Стекс, подобно Википедии, связывает воедино многочисленные математические тексты, созданные усилиями большого коллектива любителей алгебраической геометрии.

Чтобы не заблудиться в этом многообразии информации, каждая важная часть текста — теорема, лемма, определение, пример, — соотнесена с уникальным постоянным тегом, который всегда ссылается на эту часть текста, даже если текста уже нет. (Тогда тег ведет к пояснению, почему текст был удален.)

А обеспечивает нормальную работу этой невообразимой системы тегов маленький Герби (Gerby) — движок, специально созданный для облегчения навигации по объемный математическим документам, написанных на Латехе.
gerby-project.github.io/

Так вот, при помощи Герби работает не только Стекс, а еще два онлайн учебника: Керодон и Клаудер.

Проект Керодон посвящен категорической теории гомотопий. (Только не спрашивайте меня, что это, спросите лучше нейросеть, а я могу пояснить про название.) Керодон — это зверек, родственный капибарам и морским свинкам, поэтому он присутствует на эмблеме проекта.
kerodon.net/

Проект Клаудер попроще и посвящен "простой" теории категорий.
clowderproject.com/

Оба проекта — это не проекты одиночек. Как и в Стексе, их пестованием, наполнением и поддержанием занимается коллектив любителей математики, которые за годы работы смогли создать очень ценные общедоступные онлайн ресурсы.

То, что три крупных математических проекта без сбоев длительно работают на одном движке, служит хорошей рекламой Герби, и наводят на мысль о создании чего-то похожего в русскоязычной среде математиков.

Возьмемся?

#ёжик_пишет #ёжик_рекомендует #алгебра_и_геометрия #теория_категорий

С Праздником, коллеги!

Есть ли здесь те, кого как и автора забавляет термин "почти наверное"? Или мне одному кажется что в учебниках фразы вида "Случайная величина почти наверное обладает свойствами..." звучат так, будто это не строгая математическая формулировка, а неуверенность составителя. 😊

#ёжик_развлекается