Официальный сайт ai lab school: Выбор города — Салон красоты Айзы Анохиной
Карта сайта — AI Lab
Карта сайта — AI Lab
- События
- Семинар
- Информационная модель волновой активности мозга. Механизм распределенной голографической памяти в волновых нейронных сетях.
- От машины Тьюринга к самовоспроизводящимся автоматам Гёте
- Аффект, ошибки, и конфликты
- Модели заучивания пространственной информации при воспроизведении и узнавании
- Методы динамической обработки данныхв оптической когерентной томографиина основе их представленияв пространстве состояний
- Память и обобщение на примере зрительной системы
- Специализация программ с интерпретативным поведением и искусственный интеллект
- Психологические механизмы нарушений мышления при шизофрении и органических заболеваниях головного мозга
- Структура и механизмы нарушений мышления при шизофрении с позиций информационной теории мышления Л М Веккера
- Суперкомпиляция и искусственный интеллект
- Обзор конференций Artificial general intelligence, AGI Safety & Impacts AGI’12 @ Oxford
- Зрительная подсистема мозга
- Универсальный алгоритмический интеллект и сильная когнитивная архитектура
- Сети глубокого обучения
- Обзор конференции Artificial intelligence: applications and innovations, AIAI2012
- Миф теории информации
- Универсальный алгоритмический интеллект: необходимость и возможность достижения
- Психические явления как отражение системных мозговых процессов
- Автопоэзис, искусственный интеллект и когнитивные науки
- Эмоции: суть, происхождение, формирование, моделирование. Роль эмоций в процессе мышления
- Проблемы и перспективы технологии конвергенции био- инфо- нано- когни
- Искусственные когнитивные системы в робототехнике
- Разработка структур ассоциативной памяти на основе анализа аналогии между свойствами голограмм и свойствами следов памяти в мозгу
- Опознавание сложных информационных объектов на основе представления их композициями знакопеременных псевдослучайных последовательностей
- Нейронные основы формирования картины мира
- Применение моделей нейронных структур управления мышечным сокращением в задачах управления манипулятором
- Обзор конференций по анализу изображений и распознаванию образов
- Обзор конференции по исследованию памяти человека
- Обучаемая модель кратковременной памяти человека на основе нейронной сети
- Проблема индукции, универсальность нейронных сетей, базис нелинейной динамики
- Самоорганизация – мифы и реальность; возможность моделирования
- Эволюция биологических систем и проблема построения
- О существовании в природе процессов, подчиняющихся законам, которые не выразимы средствами математики
- Возможна ли алгоритмическая реализация интеллекта, и каковы ее ограничения
- Об использовании интеллекта естественного как информационной системы
- Биофизически подробная модель первичной зрительной коры
- Свойства образов восприятия и представления с позиций информационной теории психики Л.М. Веккера
- Фразовый машинный перевод на основе правил: пример реализации
- Проблема обучения в системах компьютерного зрения
- Методика повышения быстродействия сопоставления изображений
- Применение автоматного программирования для построения систем управления мобильными роботами
- Автоматное программирование
- Описание разрабатываемых робототехнических комплексов с элементами ИИ
- Опыт разработки автономного мобильного робота Робокинг-1
- Базовые принципы естественного интеллекта и их эволюционное развитие
- Кратковременная память человека
- Современные тенденции и перспективы области искусственного интеллекта
- Базовая концепция искусственного интеллекта
- Некоторые мысли о нейробиотике
- Моделирование процессов распространения возбуждения в нейронах. Выводы и прикладное применение.
- Моделирование естественного нейрона как системы преобразования импульсных потоков
- Метод принятия решений на основе интеграции распознавания образов и моделир-я стохастической среды
- Объявление о семинаре
- Семинар
AI Lab
Существует множество подходов к созданию автономных робототехнических систем системы управления которых обладают в большей или меньшей степени интеллектуальными свойствами [1,2,3]. Мы предлагаем вариант идти от моделирования систем управления движением на основе бионики. Нервная система появилась как средство активного взаимодействия со средой и эволюционировала вместе с ростом сложности своего объекта управления и требуемых реакций на среду. При этом важно именно то, что объект активно взаимодействует со средой, получая таким образом ответную обратную связь на результат своей деятельности. Мы предлагаем идти в моделировании по пути, в котором мы, не пытаясь сразу решать сложные задачи (такие как, например, обнаружение и распознавание объектов среды, перевода речи и тому подобное), реализовывать нейронные сети, управляющие объектом, взаимодействующим со средой. При этом в основу сенсорной системы можно положить небольшое число датчиков малой размерности.
В рамках предложенного возможно два различных, но взаимно дополняющих друг друга подхода:
1. Заимствование информации о нейронных структурах с известной морфологией и функцией, и построение их моделей, в дальнейшем изучение их функционирования и применение полученных знаний для решения аналогичных задач в управлении техническими системами. Плюсом является априори известная структура сетей. Однако существует мало информации об архитектурах биологических нейронных сетей управления движением. Более-менее на уровне отдельных нейронов известны только низшие уровни, непосредственно взаимодействующие с мышцами. Наиболее надежный способ здесь — моделирование простейших нервных систем.
2. Используя накопленные знания о принципах организации биологических НС разрабатывать требуемые для решения наших задач нейросетевые архитектуры. Далее идет поиск сходства или расхождения в полученных моделях с реальностью и коррекция моделей при необходимости. Плюсом является свобода в выборе архитектуры сетей. Недостатком — опасность перейти от поиска общих концепций построения сетей управления к решению частных задач. А также, как и в п.1, проверка решений «в лоб» на их адекватность биологическим прототипам затруднена, из-за нехватки морфологических данных.
Очевидно, что разумно попытаться совместить оба подхода.
Подробнее…
AI Lab — Главная
Рады приветствовать Вас на официальном сайте
Лаборатории Исследования и Развития Искусственного
Интеллекта
На нашем сайте Вы можете ознакомится с новинками и
различными интересными проектами в области Искусственного Интеллекта, уже
существующими в мире и применяющими в повседневной жизни, роботами,
автомобилями, аксессуарами, гаджетами, программами, а так же с остальным многим
интересным в области нано технологий и
космической индустрии!
Семь фактов об искусственном интеллекте
Человек на протяжении многих веков старается создать нечто подобное себе. Когда-то это были куклы-автоматы, похожие на человека и имитирующие его поведение. Сегодня это стремление человека реализуется в области искусственного интеллекта. Возможно, причина подобных попыток заключается в том, что таким образом человек хочет познать самого себя. Как он устроен, как он думает, переживает, чувствует? Но, с другой стороны, очевидно, что понимание механизмов, обеспечивающих интеллект человека, может быть полезно и с прикладной точки зрения для создания интеллектуальных машин, которые облегчат нашу жизнь.
Факт 1.
Как отдельное направление исследований искусственный интеллект возник в середине XX века. Тогда на стыке нейрофизиологии и математики появилась дисциплина, которая получила название «кибернетика». В рамках этой области исследований математики и нейрофизиологи пытались вместе понять, как же организована работа мозга, используя математические методы. Примерно в это же время появились компьютеры, и это обеспечило технологическую платформу, ускоряющую кибернетические исследования. Ученым стало легче исследовать теории о том, как работает мозг, обычно требующие большого количества вычислений при помощи компьютера. Это и привело к возникновению направления исследований под названием искусственный интеллект.
Факт 2.
В это время возникло два альтернативных подхода, изучающих интеллект человека. Первый подход был связан с нейрофизиологическим представлением о том, что мозг состоит из клеток, обменивающихся электрическими сигналами, и что этот обмен сигналами является субстратом, обеспечивающим интеллект животных. Значит компьютер, также построенный на основе преобразования электрических сигналов, может моделировать работу мозга. Это направление получило название «искусственные нейронные сети (ИНС)». В рамках искусственных нейронных сетей исследования используют тактику построения интеллекта снизу вверх, от более мелких элементов – нейронов – к более крупным когнитивным уровням.
Факт 3.
Параллельно возникло другое направление, которое использовало подход, основанный на том, что высшее проявление интеллекта человека – это логические суждения. Логика может быть представлена посредством манипуляций символами, а именно для таких манипуляций и были созданы компьютеры. Поэтому с использованием компьютеров можно реализовать символьный искусственный интеллект. Это подход к решению проблемы интеллекта сверху вниз, постулируя возможность воспроизведения когнитивных способностей человека без обращения к уровню отдельных нейронов. Он получил название – искусственный интеллект (ИИ), либо символьный искусственный интеллект, либо классический искусственный интеллект. И в истории развития этого направления было много взлетов и падений, связанных с очень высоким ажиотажем. Ученые заявляли в конце 60-х – начале 70-х годов, что: «через 10 лет у нас будет робот, способный делать любую работу, которую может делать человек».
Факт 4.
В 80-х годах наступил период «холодной зимы искусственного интеллекта». Организации, которые финансировали подобные исследования (в первую очередь Американское агентство по оборонным исследованиям DARPA) увидели, что ожидания не сбываются. И они стали гораздо меньше вкладывать в подобные исследования. Сегодня интерес к прикладным интеллектуальным технологиям постепенно нарастает, но уже обычно не ставится задача воспроизведения интеллекта человека. Большее внимание уделяется созданию технологий, добавляющих интеллектуальности в нашу окружающую жизнь: робот-пылесос, стиральная машинка, использующая нечеткую логику, или автопилот для автомобиля. Компания Google уже добилась в Неваде принятия закона, разрешающего выдавать права на вождение автопилотам.
Факт 5.
Основная движущая сила, которая стояла за исследованиями в области искусственного интеллекта как фундаментальной проблемы, как проблемы создания чего-то подобного человеку и понимания через искусственный интеллект природы человека, она фактически стоит на месте. С другой стороны, постоянно идут поиски решений этой проблемы. И один из подходов, который развивается в последнее время, связан с попыткой смоделировать мозг на нейрональном уровне в целом. Один из главных пропонентов этого направления – Генри Маркрам, директор Института мозга в Швейцарии.
Факт 6.
Идея Генри Маркрама заключается в том, что мы можем к этой модели мозга привязать все наши современные нейробиологические знания и использовать ее потом для тех экспериментов, которые мы просто не можем провести на человеке. Например, испытывать новые фармакологические препараты. Или понять как экспрессия тех или иных генов будет влиять на заболевания нервной системы, что стоит за врожденными отклонениями в развитии мозга и так далее. Многие ученые, критикуют модель Генри Маркрама, в основном из-за его обещаний, что через 10 лет у нас будет модель мозга человека. Но вне зависимости о того, получим ли мы такую модель или нет, будет ли она воспроизводить интеллект человека или нет, как создание базы знаний, базы данных, интегрирующей все представления о мозге, этот проект очень важен.
Факт 7.
Наиболее перспективными являются исследования проблемы искусственного интеллекта с точки зрения эволюционного подхода, потому что это дает возможность переформулировать задачу создания сразу целостного интеллекта человека, разбив ее на подпроблемы. Как нарастала сложность интеллектуальных способностей животных в процессе эволюции? У разных видов животных мы находим нервные системы разной сложности, и если мы будем постепенно двигаться по такой лестнице усложнения в процессе эволюции, понимая то, какие механизмы отвечали за тот или иной скачек в интеллектуальности животных, то, возможно, это позволит нам быстрее решить проблему понимания интеллекта человека.
Обучение трейдингу – Школа Трейдинга А-Лаб
Политика обработки персональных данных
1. Общие положения
Настоящая политика обработки персональных данных составлена в соответствии с требованиями Федерального закона от 27.07.2006. №152-ФЗ «О персональных данных» и определяет порядок обработки персональных данных и меры по обеспечению безопасности персональных данных ООО «Консалтинговая компания А-Лаб» (далее – Оператор).
1. Оператор ставит своей важнейшей целью и условием осуществления своей деятельности соблюдение прав и свобод человека и гражданина при обработке его персональных данных, в том числе защиты прав на неприкосновенность частной жизни, личную и семейную тайну.
2. Настоящая политика Оператора в отношении обработки персональных данных (далее – Политика) применяется ко всей информации, которую Оператор может получить о посетителях веб-сайта https://www.a-lab.ru/.
2. Основные понятия, используемые в Политике
1. Автоматизированная обработка персональных данных – обработка персональных данных с помощью средств вычислительной техники.
2. Блокирование персональных данных – временное прекращение обработки персональных данных (за исключением случаев, если обработка необходима для уточнения персональных данных).
3. Веб-сайт – совокупность графических и информационных материалов, а также программ для ЭВМ и баз данных, обеспечивающих их доступность в сети интернет по сетевому адресу https://www.a-lab.ru/.
4. Информационная система персональных данных — совокупность содержащихся в базах данных персональных данных, и обеспечивающих их обработку информационных технологий и технических средств.
5. Обезличивание персональных данных — действия, в результате которых невозможно определить без использования дополнительной информации принадлежность персональных данных конкретному Пользователю или иному субъекту персональных данных.
6. Обработка персональных данных – любое действие (операция) или совокупность действий (операций), совершаемых с использованием средств автоматизации или без использования таких средств с персональными данными, включая сбор, запись, систематизацию, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передачу (распространение, предоставление, доступ), обезличивание, блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.
7. Оператор – государственный орган, муниципальный орган, юридическое или физическое лицо, самостоятельно или совместно с другими лицами организующие и (или) осуществляющие обработку персональных данных, а также определяющие цели обработки персональных данных, состав персональных данных, подлежащих обработке, действия (операции), совершаемые с персональными данными.
8. Персональные данные – любая информация, относящаяся прямо или косвенно к определенному или определяемому Пользователю веб-сайта https://www.a-lab.ru/.
9. Пользователь – любой посетитель веб-сайта https://www.a-lab.ru/.
10. Предоставление персональных данных – действия, направленные на раскрытие персональных данных определенному лицу или определенному кругу лиц.
11. Распространение персональных данных – любые действия, направленные на раскрытие персональных данных неопределенному кругу лиц (передача персональных данных) или на ознакомление с персональными данными неограниченного круга лиц, в том числе обнародование персональных данных в средствах массовой информации, размещение в информационно-телекоммуникационных сетях или предоставление доступа к персональным данным каким-либо иным способом.
12. Трансграничная передача персональных данных – передача персональных данных на территорию иностранного государства органу власти иностранного государства, иностранному физическому или иностранному юридическому лицу.
13. Уничтожение персональных данных – любые действия, в результате которых персональные данные уничтожаются безвозвратно с невозможностью дальнейшего восстановления содержания персональных данных в информационной системе персональных данных и (или) результате которых уничтожаются материальные носители персональных данных.
3. Оператор может обрабатывать следующие персональные данные Пользователя
1. Фамилия, имя, отчество.
2. Электронный адрес.
3. Номера телефонов.
4. Также на сайте происходит сбор и обработка обезличенных данных о посетителях (в т.ч. файлов «cookie») с помощью сервисов интернет-статистики (Яндекс Метрика и Гугл Аналитика и других).
5. Вышеперечисленные данные далее по тексту Политики объединены общим понятием Персональные данные.
4. Цели обработки персональных данных
1. Цель обработки персональных данных Пользователя — информирование Пользователя посредством отправки электронных писем; предоставление доступа Пользователю к сервисам, информации и/или материалам, содержащимся на веб-сайте.
2. Также Оператор имеет право направлять Пользователю уведомления о новых продуктах и услугах, специальных предложениях и различных событиях. Пользователь всегда может отказаться от получения информационных сообщений, направив Оператору письмо на адрес электронной почты [email protected] с пометкой «Отказ от уведомлениях о новых продуктах и услугах и специальных предложениях».
3. Обезличенные данные Пользователей, собираемые с помощью сервисов интернет-статистики, служат для сбора информации о действиях Пользователей на сайте, улучшения качества сайта и его содержания.
5. Правовые основания обработки персональных данных
1. Оператор обрабатывает персональные данные Пользователя только в случае их заполнения и/или отправки Пользователем самостоятельно через специальные формы, расположенные на сайте http://www.a-lab.ru. Заполняя соответствующие формы и/или отправляя свои персональные данные Оператору, Пользователь выражает свое согласие с данной Политикой.
2. Оператор обрабатывает обезличенные данные о Пользователе в случае, если это разрешено в настройках браузера Пользователя (включено сохранение файлов «cookie» и использование технологии JavaScript).
6. Порядок сбора, хранения, передачи и других видов обработки персональных данных
Безопасность персональных данных, которые обрабатываются Оператором, обеспечивается путем реализации правовых, организационных и технических мер, необходимых для выполнения в полном объеме требований действующего законодательства в области защиты персональных данных.
1. Оператор обеспечивает сохранность персональных данных и принимает все возможные меры, исключающие доступ к персональным данным неуполномоченных лиц.
2. Персональные данные Пользователя никогда, ни при каких условиях не будут переданы третьим лицам, за исключением случаев, связанных с исполнением действующего законодательства.
3. В случае выявления неточностей в персональных данных, Пользователь может актуализировать их самостоятельно, путем направления Оператору уведомление на адрес электронной почты Оператора [email protected] с пометкой «Актуализация персональных данных».
4. Срок обработки персональных данных является неограниченным. Пользователь может в любой момент отозвать свое согласие на обработку персональных данных, направив Оператору уведомление посредством электронной почты на электронный адрес Оператора [email protected] с пометкой «Отзыв согласия на обработку персональных данных».
7. Cookies
Cookies — небольшой фрагмент данных, отправленный веб сервером для хранения на компьютере Пользователя в виде файла, чтобы при следующем Вашем обращении веб Сайт мог извлечь эту информацию. Этот файл каждый раз пересылается веб серверу в http запросе при попытке открыть страницу соответствующего Сайта.
Cookies могут использоваться на некоторых страницах нашего Сайта, чтобы предоставить Вам более быстрый и удобный доступ. Если вы не желаете получать Cookies, то большинство веббраузеров позволят Вам их отклонить, в то же время позволяя Вам посещать наш Сайт без каких либо ограничений. Cookies не используются для идентификации посетителей нашего Сайта.
8. Заключительные положения
1. Пользователь может получить любые разъяснения по интересующим вопросам, касающимся обработки его персональных данных, обратившись к Оператору с помощью электронной почты [email protected].
2. В данном документе будут отражены любые изменения политики обработки персональных данных Оператором. Политика действует бессрочно до замены ее новой версией.
3. Актуальная версия Политики в свободном доступе расположена в сети Интернет по адресу https://www.a-lab.ru/policy/.
OLabs основан на идее, что лабораторные эксперименты можно обучать с помощью Интернета, более эффективно и с меньшими затратами. Лаборатории также могут быть доступны студентам, не имеющим доступа к физическим лабораториям или там, где оборудование недоступно из-за его дефицита или дороговизны. Это помогает им конкурировать с учениками в более оснащенных школах и преодолевать цифровой разрыв и географические расстояния.Доступ к экспериментам можно получить в любое время и в любом месте, преодолевая ограничения по времени, возникающие при доступе к физической лаборатории только на короткий период времени.
«Оценка на основе обучения» с помощью OLabs облегчает оценку; процедурные и манипулятивные навыки эксперимента, концепции и понимание эксперимента, а также навыки отчетности и интерпретации студента. Разработка OLabs включает изучение и использование математических методов для демонстрации различных сложных функций в различных областях науки.Лаборатории используют передовые технологии моделирования для создания реальных лабораторных сред. Исследовательский персонал проводит тщательное изучение и исследования для лучшего понимания экспериментальных процедур. Реальные лабораторные сценарии фиксируются посредством живой демонстрации эксперимента, чтобы усвоить информацию о процедурах и лабораторном оборудовании. Визуализация и разработка графических символов выполняется на основе реальных ситуаций и сравнивается с соответствующим реальным оборудованием. Моделирование становится интерактивным с использованием различных инструментов разработки, что позволяет воссоздавать и моделировать реальную лабораторную среду. OLab размещены на сайте www.olabs.edu.in. Доступ к OLabs предоставляется школам бесплатно после регистрации. Учителя 27 748 школы 8 080 Отзывы о школахСтуденты могут получить доступ к лабораторным занятиям дома, а также ознакомиться с ~ Avijeet Sengupta, Mahaveer Public School Jaipur. ♣ Это хорошо для учащихся для визуального обучения. Также подходит для школ ~ Rakesh Khandelwal, St.Школа монастыря Святой Марии, Аджмер. ♣ Приятно иметь виртуальный опыт реальных лабораторных экспериментов ~ Бабу Лал Мали, Демонстрационная многоцелевая школа, Аджмер. ♣ Многие практические занятия по биологии, которые не могут быть выполнены в лабораторных условиях, могут быть продемонстрированы. Студент может пересмотреть эксперименты в любое время ~ Атул Рати М.П.С., Аджмер. ♣ Это помогает учителю объяснять тему на примере или на практике ~ Сунил Кумават, Школа ВВС, Джодхпур. ♣ Легко добраться ~ Сатакши Саксена, BVB Видьяшрам Пратап Нагар Джайпур. ♣ Олабс Может помочь лучше понять концепции математики ~ Гурвиндер Каур, Индийская международная школа.♣ Из-за пересмотра практических занятий, поскольку перенос в лабораторию всегда может быть невозможным ~ Гурвиндер Каур Индийская международная школа. ♣ Это очень полезно для учителей и учеников для плодотворных практических занятий ~ Академия Сурадж Чандра Саха Гариа (модель), Ассам. ♣ Онлайн-лаборатории предоставляют каждому учащемуся возможность понять каждую деталь, относящуюся к предмету, изучаемому им в школах. Это позволяет им глубже понять ~ Суджит Малакар, Школа Дхамма Дипа, Трипура. Избранные симуляторышколы, зарегистрированные в Olabs
|
.
День в школе
| Уровень: | Тема: | Спикеры: | Длина: |
| легкий | образование | мужчина — мальчик | 01:35 |
Упражнения перед прослушиванием
Опишите обычный школьный день в жизни учащегося в вашей стране, включая часы, предметы в классе, питание, правила, одежду и внеклассные мероприятия. Какие есть варианты в вашей стране для дистанционного обучения онлайн, даже для детей?
Идиомы
«взломать книги» = начать изучать
«Причина, по которой он не очень хорошо учится, заключается в том, что он редко взламывает книги.”
«Сократить класс» = пропустить школу
«Хотя некоторые из друзей моей дочери часто сокращают уроки, она ходит в школу каждый день».
Упражнения на аудирование
A. Прослушайте интервью и ответьте на вопросы.
Как Джошуа ходит в школу в Японии?
Он идет с группой студентов.
Он едет в метро в 8:00 утра.
Каждое утро он ездит на школьном автобусе.
Рэндалл: восемь часов.А ты едешь один или на школьном автобусе?
Джошуа: Нет, у меня есть группа, которая идет со мной.
Продолжить >>
Какой предмет Джошуа НЕ брал в школу?
рюкзак
спортивная одежда
школьная шляпа
Джошуа: Я беру свою тайсо фуку, то есть спортивную одежду, и я беру свой рюкзак и свои книги [О, хорошо. ] и тому подобное.
Продолжить >>
Что Джош делает в первую очередь, когда приходит в школу?
Он встает и кланяется учителю.
Он тренируется в чтении и письме.
Он надевает спортивную одежду для занятий.
Рэндалл: Хорошо, а что вы делаете в первую очередь, когда идете в школу?
Джошуа: Мы делаем «кирицу, рей».
Рэндалл: «Кирицу» и «Рей». Что это теперь?
Джошуа: Это означает «вставай, поклонись».
Продолжить >>
Где Джошуа обедает в школе?
в гимназии
в столовой
в его классе
Рэндалл: Хорошо, а где вы обедаете? У вас есть столовая или кафетерий?
Джошуа: Нет, мы едим в классе.
Продолжить >>
Джошуа, вероятно, возвращается из школы между _____.
13:00 и 14:00.
15:00 и 16:00
14:00 и 15:00
Джошуа: Мы приходим домой иногда в 3:00, а иногда в 2:00.
Продолжить >>
Частный: День в школе
Отлично!
Поделитесь своими результатами:
Facebook
Twitter
Частный: День в школе
Хорошо.
Поделитесь своими результатами:
Facebook
Twitter
Частный: День в школе
Попробуйте еще раз.
Поделитесь своими результатами:
Facebook
Twitter
Поделитесь этой викториной, чтобы увидеть свои результаты.
ПОПРОБУЙТЕ СНОВА!
Словарный запас
Попробуйте это упражнение, чтобы попрактиковать словарный запас из разговора:
Упражнения после прослушивания
Что вам больше всего понравилось в школьной жизни в вашей стране? Поговорите с партнером.Объясните и обсудите некоторые из этих тем:
- продолжительность учебного года
- обычный день в школе
- взаимодействие учителя и ученика
- дополнительные занятия после школы
Онлайн-расследования
Используйте Интернет, чтобы узнать о школьной системе в другой стране и найти ответы на следующие вопросы:
- Как ученики попадают в школу?
- Учащиеся встречаются внутри здания или снаружи?
- Какие предметы студенты изучают каждый день?
- Во сколько начинается и заканчивается школа?
- Что студенты едят на обед? Они что-то привозят с собой или в школе есть кафетерий?
- Сколько учеников в классе?
.