T13.1
Процес роботи як доказ
Пояснити власними словами, показати у моделі, підтвердити графіком або чисельним експериментом.
Topic W13 · 05.05.2026
Звіт, докази, анти-AI автентичність
Структура звіту, screenshots, Git log, ручні виведення, error/fix evidence, фото процесу, peer-review.
Навчальний фокус
Що студент має зрозуміти
T13.2
Як робити звіт, який можна захистити усно
Пояснити власними словами, показати у моделі, підтвердити графіком або чисельним експериментом.
T13.3
Як відрізнити формальну правильність від реального розуміння
Пояснити власними словами, показати у моделі, підтвердити графіком або чисельним експериментом.
Практика
Практична робота
Draft report, evidence pack, marker checklist, review між командами.
- Підготувати 3 контрольні питання до теми і відповісти на них без LLM-підказок.
- Додати до Git короткий commit note: що змінилось і чому.
- Додати один графік, який показує не лише результат, а й проблему або обмеження моделі.
- Описати один ризик неправильного застосування методу в реальній інженерній задачі.
- Зробити мінімум один ручний розрахунок або sanity check для перевірки чисельної моделі.
Лабораторна
ЛР-13: evidence pack + report draft + authenticity markers.
Очікуваний артефакт: Draft report, evidence folder, peer-review comments.
Додаткові матеріали
Demo and visualization: онлайн-база для поглиблення
Ключові ресурси теми
Розгорнути
- Matplotlib · animation APIАнімація траєкторій і демо-результатів.
- Jupyter DocumentationNotebook як лабораторний журнал.
- MathWorks · Control Design Onramp with SimulinkPID, feedback, closed-loop behavior у Simulink.
- Python Control Systems LibraryState-space, transfer functions, frequency response, root locus.
- Coursera · Modern Robotics SpecializationКінематика, динаміка, planning, control.
- Coursera · Modern Robotics Course 3: Robot DynamicsRobot dynamics, applied mathematics, simulations.
- Udemy · Robotics Kinematics & Dynamics Simulation in MATLABКінематика/динаміка роботів у MATLAB.
- N-iX · Robotics ConsultingРобототехніка, тест-стенди, інтеграція.
Практичне застосування
Розгорнути
- Знайти в одному з ресурсів приклад, близький до командного проєкту, і додати коротке посилання в README.
- Порівняти матеріал з власною моделлю: що збігається, а що відрізняється через фізичні припущення.
- Додати один sanity check або один графік, який підтверджує правильність обраного підходу.
- Зафіксувати у weekly status: що було використано, чому саме це джерело, який результат отримано.
Контроль якості та автентичності
Розгорнути
- Git DocumentationКоміти, branches, diff, історія рішень.
- Jupyter DocumentationNotebook як журнал експерименту.
- Matplotlib documentationГрафіки з підписаними осями та легендами.
- Не копіювати готові рішення без пояснення. Кожне посилання має завершитись власним висновком.
- У звіті окремо відмітити: source → застосований фрагмент → власна модифікація → результат.