В наше время очень трудно почувствовать себя первооткрывателем. Не только “все украдено до нас” но во многом и придумано до нас. Что бы ни захотелось разработать программисту нового и интересного, скоро выяснится, что нечто подобное уже лежит в магазинах приложений. Но похоже, мне это удалось!
Само по себе обучающее приложение, это конечно, совсем не ново. Обучающие программы появились, наверное, почти сразу после первых ЭВМ. Очень многие из современных приложений для мобильных устройств можно считать обучающими. TikTik, например, учит наших детей убивать время и материться. Причем очень успешно. Сегодня распространенность смартфонов создает уникальную ситуацию, у каждого в кармане лежит компьютер с очень значительной вычислительной мощностью. А появление компактных датчиков позволяет создавать уже сложные интерактивные системы. И конечно уже появились приложения, которые помогают совершенствовать горнолыжную технику, используя для этого внешние датчики. Самый известный пример – CARV.
Не буду говорить ничего плохого про эту систему. Наоборот, она заслуживает только хороших слов. Я наблюдал за ней, еще когда она находилась на этапе стартапа, потому что пытался сделать тогда нечто подобное. Но ресурсы были не сопоставимы. У них одних математиков было трое или четверо. И похоже скудность ресурсов помогла сделать мне правильный выбор. Напомню, что CARV - система состоящая из двух датчиков, расположенных на голенищах ботинок (в первой версии были еще сенсорные стельки) и приложение с продвинутой математикой, которое по положению и угловому движению лыж, величине и направлению инерциальных сил анализирует технику и дает советы по ее совершенствованию и самое главное присваивает лыжнику некий SKI IQ, который определяет его уровень катания и размерами которого можно меряться с такими же пользователями системы, находящимися по всем миру.
Поначалу я тоже хотел использовать сенсорные стельки (CARV кстати отказался от них во второй версии), и много инерциальных датчиков, чтобы обвешать ими всего человека и полностью оцифровывать его движения, но быстро понял что при моих ресурсах это не решаемая задача, хотел даже все бросить, но потом пришла мысль - нельзя ли вообще ни использовать внешних датчиков а ограничится только датчиками смартфона. Ведь любой смартфон сегодня содержит очень продвинутую измерительную систему, состоящую из акселерометра, магнитометра и гироскопа. Причем в большинстве случаев ее возможности используются очень слабо. Конечно, один датчик это маловато для сложных задач, зато можно создать очень доступную систему и расширить аудиторию пользователей. Кроме того телефон можно перемещать по всему телу и анализировать движение не только лыж как в CARV, а значит расширить возможности.
Но самое главное я изначально придерживался другой концепции. Я всегда считал, что компьютерные системы не должны думать за человека. Думать и принимать решения должен он сам, а техника, должна только помогать ему в этом, предоставляя объективную информацию в удобном виде.
Может ли компьютерная программа, даже при использовании модных сегодня технологий ИИ заменить инструктора? Думаю если и да, то только плохого. Но зачем ориентироваться на плохого, когда вокруг столько хороших? Обучение это очень сложный процесс в котором важно все и психология с педагогикой тоже, а с этим у ИИ точно плохо. И могут ли заменить два датчика в ботинках очень сложную и разветвленную систему органов чувств живого человека? Даже обучаясь самостоятельно и являясь инструктором для себя лично, все равно будешь стараться получить информацию из разных источников, в том числе у квалифицированных действующих инструкторов. И подбирать обучающие упражнения очень тщательно, потому что делая на склоне лишь бы что, можно только навредить. Тут уместна аналогия с самолечением - многие глотают таблетки самостоятельно это уже стандартная практика, но некоторые себя этим убивают.
Каждый, кто занимался обучением, знает, что основа обучения это упражнение. Школьники делают упражнения, например, на уроках математики. Они решают простые задачи, чтобы в итоге научится решать сложные. При формировании двигательных навыков, упражнение играет принципиальную роль. Чтобы сформировать его, то есть выстроить нервную цепочку под решение этой конкретной задачи, нужно повторить это простое движение правильно и много раз подряд. Подобрать упражнение или программу обучения – это сложная задача и успешно ее может решить только естественный а не искусственный интеллект, и не слабый и обладающий достаточным количеством знаний и мотивации. Но даже если упражнение правильно подобрано это не гарантия успеха, нужно еще правильно его выполнить. Контролировать правильность выполнения это тоже очень важная задача. И тут мы подходим к принципиальному - вот эту задачу уже придется решать самому ученику, даже если он занимается с инструктором, все равно ему. Инструктор может только помочь в этом, например бить палкой в нужный момент J. А здесь помощь технической системы будет очень уместной и полезной. Потому что такая система поможет сформировать обратную связь. Ведь управления и контроля без обратной связи не бывает - мы сначала оказываем активное воздействие, потом получаем информацию о его результатах, анализируем и вносим коррективы.
Помню, занимался я с совсем начинающей ученицей, и все не мог научить ее сгибать и разгибать ноги при выполнении поворотов. Я ей говорю – “сгибай ноги”, а она в ответ ”я не понимаю что это значит”. Я сначала опешил, а потом понял, что конечно, она имела ввиду не то что она не знает и не понимает как сгибать ноги, все мы умели приседать на уроках физкультуры, просто она не понимает “сколько это в граммах”, точнее в градусах. Обратная связь не выстроена, нет понимания соразмерности прилагаемых усилий и эффекта. Тогда я дал ей телефон со своим приложением, еще глючным, но более менее уже работающим и сказал – не думай и не рефлексируй, сгибай ноги, пока не услышишь звуковой сигнал, а потом разгибай пока опять не услышишь сигнал уже другой тональности. И дело пошло!
Мое приложение не пытается заменить инструктора, оно только помогает при выполнении упражнений. Также оно тестирует какие-то отдельные двигательные навыки. Сейчас в нем реализована поддержка пятнадцати различных упражнений. Почему именно эти? Потому что я исходил из двух требований – что в принципе можно измерить теми датчиками, что есть в телефоне и что наиболее важно контролировать при обучении. Там где два этих множества пересеклись, получилась какая-то реализация. Возможно есть еще много вещей которые я не увидел. Это потенциал для роста.
Насколько это может быть полезным при обучении, я пока точно не знаю. Конечно, я люблю свое детище, верю в его возможности, но я по определению не могу быть объективным. Полезность этого приложения можно проверить только практикой. Я смогу понять, что оно нужно и полезно, только если кто-то, по итогам работы с ним скажет мне, что оно ему реально помогло. Если такие отзывы будут, я продолжу им заниматься. Идей еще очень много. Если нет, то скорее брошу, потому что оно стало отнимать много времени. Этот сезон станет решающим в его судьбе.
Пожалуйста помогите решить участь приложения SnowproTrack. Скачивайте и пробуйте, задавайте вопросы, ругайте, критикуйте, но пробуйте. Без этого данная ветка горнолыжной эволюции скорее всего умрет.
А возможно оно взлетит, и все первые его пользователи смогут гордиться тем, что были первооткрывателями и стояли у истоков новой технологии J
Не буду больше утомлять. Всю техническую информацию можно получить в Telegram группе @SnowproTrack.
На ios почему не выкатываете?