Datenvisualisierung und Analyse (7–9), SNAP!
2025 · 4. Oktober
AYLAGIR 2025 Wissenschaftsbasierter Programmierwettbewerb
Der zweite wissenschaftsbasierte Programmierwettbewerb Aylagir an der Armenischen Nationalen Agraruniversität.
Learn mehrÜber den Wettbewerb
Der zweite Aylagir
Am 4. Oktober 2025 veranstaltete die Nationale Agraruniversität Armeniens eine wissenschaftliche Kodierung „AylagirZweitens:Wettbewerb: Der Zweck des Wettbewerbs die Fähigkeit talentierter Schulkinder zu identifizieren und aufzubauen, aktive und engagierte Schulen und Lehrer zu fördern und kreative und innovatives Denken entwickeln, Fähigkeiten für Zusammenarbeit und Teamarbeit entwickeln sowie tiefes logisches Denken und Denken Entwicklung.
"Aylagir" Wettbewerb fördert die Entwicklung des Design-Lernens von allgemeinen Bildungsstandards durch die Ermöglichung von Schülern in einem Teamformat und mit der Unterstützung von Lehrern, um Probleme mit Programmmierwerkzeugen zu stellen und zu lösen. Programmmierung im Wettbewerb wird nicht als Selbstzweck gesehen Geschick, aber als effektiver weg, um verschiedene probleme anzugehen.
Die Teilnehmer traten in den folgenden Kategorien an:
| Programm | Kategorie | Altersgruppe | Arbeitsformat | Teilnahmeformat |
|---|---|---|---|---|
| Snap, Sci-snap | Datenvisualisierung und Prognose | Klassen 10,11,12 zusammen | Projekt, Diashow oder Video | 1 Einzelperson, 2 Teammitglieder, 1 Leiter |
| Snap, Sci-snap | Datenvisualisierung und Analyse | Klassen 7, 8, 9 zusammen | Projekt, Diashow oder Video | 1 Einzelperson, 2 Teammitglieder, 1 Leiter |
| Python | Umgebungsautomatisierung mit Computer Vision in Python. | Klassen 8–12 zusammen | Projekt (Dateien), physische Geräte, Diashow oder Video | 1 Einzelperson, 2 oder 3 Teammitglieder, 1 Leiter |
Quantitative participation indicators
152
Bewerbungen
17
Finalistenteams
58
Auswahlstufe
24
Wissenschaftsposter
Ergebnisse
Winners and encouragement awards
Datenvisualisierung und -analyse SNAP! (7–9)
In „Datenvisualisierung und -analyse in SNAP! (Klassen 7–9)“ gewann Elena Madoyan von der Grundschule Nr. 3 Vardenis mit „Wasser von Vardenis“. Ellen Margaryan und Karine Gevorgyan von der Mittelschule Karchaghbyur erhielten einen Förderpreis für „Von der Quelle zum Sewan“.
Datenvisualisierung und Prognose SNAP! (10–12)
In „Datenvisualisierung und Prognose mit SNAP! (Klassen 10–12)“ gewannen Erik Begjanyan und Ovsanna Hakobyan vom Polytechnischen College V. S. Tevosyan (Vanadzor) mit „Effiziente Mobilstation“. Knarik Aslanyan und Anzhela Danielyan von der Mittelschule Zaritap erhielten einen Förderpreis für „Herausforderungen der Bildung“.
Computer-Vision-Automatisierung Python
In „Computer-Vision-Automatisierung in PYTHON“ gewannen Artashes Sahakyan, Levon Muradyan und Hakob Gyoletsyan von Wonder Kid Academy | Gyumri mit „Koordinierter Verkehr“. Stepan Simonyan von der Oberschule Nr. 5 Vagharshapat erhielt einen Förderpreis für „Smart Basket“.
Alle Teilnehmer erhielten Geschenke in Form von professionellen Büchern, kleinen Elektroniksets, Kopfhörern und Markenpaketen. Gewinner Die Mentoren-Lehrer des Teams erhielten Geschenkkarten, um Geräte und Ausrüstung zu kaufen. Schulleiter Talin High Schule„Anna Knyazyaneine Anerkennungsurkunde für die breite schulische Beteiligung am wissenschaftsbasierten Codierungswettbewerb "Aylagir" und schulbasierten Erfolgreiche und aktive Teilnahme vieler Studenten der Wissensgruppe Land Ein Dankeschön wurde auch ausgehändigt «Wonder kiddas Zentrum, die größte Vertretung im Finale des Aylagir Science-based Coding Wettbewerbs und eine große Anzahl von Studenten um die Teilnahme sicherzustellen.
Der Wettbewerb findet jedes Jahr statt und wird vom Ministerium für Bildung, Wissenschaft, Kultur und Sport der Republik Armenien und der Stiftung SDGs garantiert: shorturl.at/cjrBM, shorturl.at/btyU1.
Indikatoren
QUALITÄTSINDIKATOREN
Qualitative description (applying to all teams)
Verständnis und Kontext des Themas
- Relevanz des Themas — Die meisten Teams haben reale und lokale Probleme im Zusammenhang mit dem Schulumfeld, Fragen im Gemeinschaftsleben oder Umweltherausforderungen ausgewählt. Problemlösung ist wissenschaftlicher und geerdet geworden.
- Zweckklarheit — Teams haben gelernt, ihre Designziele klar zu artikulieren, sie mit den erwarteten Auflösungsergebnissen zu verknüpfen, und sind mit deutlich messbaren Ergebnissen spezifischer geworden.
Analyse und Methodik
- Datennutzung — Die Studierenden verwendeten Beobachtungen, Messungen oder Datensammlungen, um Lösungen mit realen Daten zu verbinden. Dieser Ansatz hat das analytische Denken erheblich vertieft.
- Rationale Struktur — Die Teams begannen, kausale Analysen zu demonstrieren, indem sie die Ursachen des Problems erklärten und gültige Lösungen vorschlugen. Dies zeigt eine Reifung des wissenschaftlichen Ansatzes.
Technologielösung und Innovation
- Tool Matching — Die verwendeten Technologien (Sci-Snap, Python, Sensorwerkzeuge) entsprachen weitgehend der Art des Problems. Die Teams lernten, das Werkzeug vom Ziel zu unterscheiden und eine effektive Methode zu wählen.
- Codestruktur — Codes und Softwarelösungen sind lesbarer und interpretierter geworden: Teams haben begonnen, sich an die Grundprinzipien der Softwarekultur zu halten: einfache Struktur und Erklärung.
- Innovativer Ansatz — Ein wesentlicher Teil der Projekte umfasste kreative Ideen und unabhängig gestaltete Lösungen. Innovation hat sich häufiger nicht nur technisch, sondern auch ideologisch manifestiert.
Teamprozess und Umgebung
- Ableitung und Zusammenarbeit — Die Teams demonstrierten ein klares Rollenspiel und eine effektive Kommunikation. Lehrer und Mentoren trugen zur unabhängigen Entscheidungsfindung bei.
- Organisation Ihrer Arbeit — Der Workflow wurde weitgehend in geplanten Phasen organisiert, wobei die Teams lernten, Ziele zu skizzieren, Fristen einzuhalten und Ergebnisse zu dokumentieren.
- Wettbewerbs- und Kooperationskultur — Der Wettbewerb schuf ein gesundes Wettbewerbsumfeld, in dem Zusammenarbeit und gegenseitige Hilfe vorherrschten, und dies trug zur Entwicklung von Teamverantwortung und -ethik bei.
Ergebnis und Anwendung
- Praktische Anwendung — Projekte sind mit Lösungen, die in Schulen, Labors oder Gemeinschaften verwendet werden, machbarer geworden. Viele Teams haben versucht, kleine Piloten oder Demonstrationsmodelle zu erstellen.
- Integrität der Arbeit — Designpakete sind umfassend geworden, einschließlich Code, Folien, Videos und Zusammenfassungen. Dies ist ein Beweis für die Reifung der Lehrerfahrung.
- Ethik und Transparenz — Das Blind Bewertung-Prinzip wurde befolgt, und die Teams haben Urheberrechts- und Datensicherheitsprotokolle befolgt.
Entwicklung und Industrie Fähigkeiten
- Wissenschaftliches Denken und Analyse — Die Studierenden haben einen wissenschaftsbasierten Lernansatz entwickelt, um ihre Ideen auf Daten und Fakten zu stützen.
- Innovation und Kreativität — Kreatives Denken wurde aktiv durch selbstgesteuerte Ideen und neue technologische Lösungen demonstriert.
- Öffentliche Präsentation und Kommunikation — Teams haben öffentliche Sprech- und Präsentationserfahrung gesammelt, indem sie ihre Projekte in einem wettbewerbsfähigen Format eingereicht haben.
- Reale Verbindung — Die Projekte wurden mit den täglichen Erfahrungen der Schüler und den Gemeinschaftsproblemen in Verbindung gebracht, was die Lernmotivation verstärkt hat.
- Persönliches und berufliches Wachstum — Die Teilnahme hat dazu beigetragen, Selbstvertrauen, Verantwortung und berufliche Interessen aufzubauen.
- Engineering und Design Thinking — Die Studierenden haben Fähigkeiten in Designplanung, Test und Engineering Denken erworben.
- Gemeinschaftsstolz und Vorbild — Teams sind zu einem Beispiel für den Erfolg von Schulgemeinschaften geworden und wecken das Interesse an der STEM-Industrie.
VIDEOGALERIE
FINALIST PROJECTS
Kategorie|Datenvisualisierung und Analyse (Grade 7,8,9), SNAP!
| # | Schule | Participant(s) | Project | Score |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 Grundschulen in Vanadzor | Անահիտ Մամաուլյան, Էդգար Շահբազյան | Ein Tropfen Wasser | 14 |
| 2 | Eriwans Grundschule Nr. 143 | Mher Hovhannisyan, Mark Marutyan | Ընտրրողների թվի կանխատեսում | 15 |
| 3 | Kurze Frühlings-Mittelschule | Elen Margaryan, Karine Gevorgyan | Quelle: Sevan | 16.4 |
| 4 | Vardenis Grundschule Nr. 3 | Elena Madoyan | Vardenis-Wasser | 16.8 |
| 5 | Wonder Kid Academy | Հեղինե Դիլանյան և Արմեն Ավետյան | Lärmkarte | 16.2 |
| 6 | Wonder Kid Academy | Նարեկ Մկրտչյան, Ռաֆայել Աճեմյան | Moderne Energiequelle | 15.6 |
Nomination|Data Visualization and Forecasting (Grades 10, 11, 12), SNAP!
| # | Schule | Participant(s) | Project | Score |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Թալինի ավագ դպրոց | Սամվել Գրիգորյան | Էկո-կրթություն և բյուջետային ծախսերի փոփոխություն | 14.4 |
| 2 | Vanadzor V.S.Tevosyan Polytechnic College | Erik Begjanyan, Owsanna Hakobyan | Effiziente mobile Workstation | 19.4 |
| 3 | Downhill Mittelschule | Knarik Aslanyan, Angela Danielyan | Bildungsfragen | |
| 4 | ECT COLLEGE | Misak Grigoryan | Optimale Höhenmessungen | 15.8 |
Kategorie|Computer vision automation (Grades 10, 11, 12), PYTHON
| # | Schule | Participant(s) | Project | Score |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Թալինի Ավագ դպրոց/Արմաթ-Արմաթն օդում լաբորատորիաներ | Arame Gasparyan | Anerkennung von Abfällen | 17.2 |
| 2 | Vagharshapat High Schule Nr. 5 | Stepan Simonyan | Smarter Korb | 17.3 |
| 3 | Eurnekische Öffentliche Schule | Narek Aghajanyan | Gesichtsmaskenerkennung | |
| 4 | Wonder Kid Academy | Artashes Sahakyan, Levon Muradyan Hakob Göletsyan | Koordinierter Verkehr | 18.6 |
| 5 | Wonder Kid Academy | David Vardanyan, Gevorg Shahinyan | Auto der Zukunft | |
| 6 | Wonder Kid Academy | Mher Vardanyan, Lilit Poghosyan, Armen Knyazyan | Sauberer Müll | 13.6 |
GEWINNENDE PROJEKTE
Finale
Datenvisualisierung und Analyse (7–9), SNAP!
Quelle: Sevan
Datenvisualisierung und Prognose (10–12), SNAP!
Effiziente mobile Workstation
Datenvisualisierung und Prognose (10–12), SNAP!
Bildungsfragen
Համակարգչային տեսողությամբ ավտոմատացում, PYTHON
Koordinierter Verkehr
Համակարգչային տեսողությամբ ավտոմատացում, PYTHON
Խելացի զամբյուղ
Wettbewerb partners
HAUPTSPONSOR
AraratBank OJSC is the general sponsor of the Aylagir coding competitionAraratBank OJSC
Unsere Partnerschaft beschränkt sich nicht auf finanzielle Unterstützung – sie basiert auf gemeinsamen Werten: Förderung von Innovation, Schaffung neuer Chancen für Jugendliche in den Regionen und Vertrauen in die technologische Zukunft. Wir sind überzeugt, dass wir den Teilnehmern von Aylagir gemeinsam nicht nur Wettkampferfahrung, sondern auch Möglichkeiten geben können, ihre Ideen zu verwirklichen, sich auszudrücken und sich weiterzuentwickeln. Wir danken Ararat Bank für das entgegengebrachte Vertrauen und die produktive Zusammenarbeit und wünschen allen Teilnehmern kreative Kraft und Erfolg.
PREISPARTNER
Aylagir war ein preisgekrönter Partner der SYUN Foundation. Wir danken SYUN für die Teilnahme, die Unterstützung und den Beitrag zur Bildungsentwicklung von Kindern. Die SYUN Foundation wurde nach dem 44-tägigen Krieg gegründet, um die Bildungs- und Selbstentwicklungsmöglichkeiten von Kindern zu fördern, und es ist für uns von großem Wert, dass sich eine Organisation mit einer solchen Mission für die Ziele von Aylagir zusammengeschlossen hat. Wir danken für Ihr Vertrauen und wünschen Ihnen weiterhin Kraft und Erfolg bei der Arbeit der Stiftung in der Heimat.
BEWUSSTSEINS-PARTNER
„Aylagir war der offizielle Scientific Coding Wettbewerb Awareness Partner für Contests Lab / Contests Lab Educational Simplejede Organisation. "Contests Lab", gegründet im Mai 2023, organisiert internationale und lokale Schulwettbewerbe, um das logische Denken der Kinder, das Interesse am Lernen und den Selbstausdruck in einem Wettbewerbsumfeld zu fördern. Zu den von der Organisation durchgeführten Projekten gehören der Kangaroo International Mathematical Wettbewerb, der Bee Armenian Wettbewerb, der Russian Bear Russian Wettbewerb, die World Robotics Olympiad sowie das Hedgehog Financial Literacy Tournament. Wir danken Contests Lab für seine Zusammenarbeit, Unterstützung und Unterstützung für das Bildungswachstum von Dutzenden von Studenten.
HOST PARTNER
Die Nationale Agraruniversität Armeniens war 2025 "Aylagir" der Infrastruktur- und Hosting-Partner eines wissenschaftsbasierten Codierungswettbewerbs. Agraruniversitätani ist eine der führenden Universitäten Armeniens im Bereich der Agrotechnologie-Ausbildung, Ausbildung von Spezialisten in Landwirtschaft, Umwelt und Technologie. Die Universität kooperiert mit einer Reihe von europäischen Universitäten, um die Relevanz von Bildungsprogrammen und die Einhaltung internationaler Standards zu gewährleisten. Wir danken der Universität für die Unterstützung der Organisation des Wettbewerbs und die Bereitstellung der notwendigen Infrastruktur für die Teilnehmer.
JURY
- Mariam Sargsyan, MDGs Stiftung /NCEDI Stiftung, BTC Koordinator
- Hayk Karapetyan, ArmDrone GemeinschaftWir, der Gründer
- Arthur Altunyan, AUA, Leiter der Abteilung für Mechanisierung und Automatisierung in der Landwirtschaft
- Angela Baltayan, Contests Lab / Contests Lab lab, Mitbegründerin
- Hrachya Khachaturian, Sharzhich Academy, Mitgründerin
AUTOREN UND UNTERSTÜTZER DES WETTBEWERBS
Wettbewerbsautor und Missionar EDUCATIONAL FOUNDATION: ANTROHOOS
Freiwillige:
Mentoren: Liana Khachatryan, Mher Knyazyan
