Нормы гто где сдать: Центры тестирования | ВФСК ГТО

Содержание

Центры тестирования | ВФСК ГТО

Центры тестирования | ВФСК ГТО

Центры тестирования

Санкт-Петербургское государственное бюджетное учреждение «Центр физической культуры, спорта и здоровья Адмиралтейского района Санкт-Петербурга»

г Санкт-Петербург, ул Садовая, д 55-57 Зуева Христина Алексеевна
8-921-975-74-32

 

Другие центры тестирования в регионе
Государственное бюджетное учреждение «Санкт-Петербургский центр физической культуры и спорта»

г Санкт-Петербург, ул Краснопутиловская, д 2

Санкт-Петербургское государственное бюджетное учреждение «Центр физической культуры, спорта и здоровья Василеостровского района»

г Санкт-Петербург, пр-кт Малый В.О., д 66

Санкт-Петербургское государственное бюджетное учреждение «Центр физической культуры, спорта и здоровья Выборгского района»

г Санкт-Петербург, ул Жени Егоровой

037948, 30.386368″>Санкт-Петербургское государственное бюджетное учреждение «Центр физической культуры, спорта и здоровья Калиниского района»

г Санкт-Петербург, ул Демьяна Бедного

Санкт-Петербургское государственное бюджетное учреждение «Центр физической культуры и спорта «Нарвская Застава»

г Санкт-Петербург, пр-кт Народного Ополчения, д 24

Санкт-Петербургское государственное бюджетное учреждение «Спортивно-оздоровительный комплекс Колпинского района «Ижорец»

г Санкт-Петербург, г Колпино, ул Тверская, д 25

Санкт-Петербургское государственное образовательное учреждение дополнительного образования детей «Центр физкультуры и здоровья»

г Санкт-Петербург, пр-кт Ударников, д 39 к 2

Санкт-Петербургское государственное бюджетное учреждение «Центр физической культуры, спорта и здоровья  Красносельского района»

г Санкт-Петербург, ул Здоровцева, д 7

99625, 29.76901″>Санкт-Петербургское государственное бюджетное учреждение «Кронштадтский оздоровительно-спортивный центр»

г Санкт-Петербург, г Кронштадт, ул Флотская, д 12

Санкт-Петербургское государственное бюджетное учреждение «Центр физической культуры, спорта и здоровья  Курортного района»

г. Сестрорецк, пр.Красных Командиров, дом 9

Санкт-Петербургское государственное бюджетное учреждение «Спортивный центр «Физкультура и здоровье»

г Санкт-Петербург, Московский пр-кт, д 102 к 2

Санкт-Петербургское Государственное бюджетное образовательное учреждение дополнительного образования детей детско-юношеский центр Московского района Санкт-Петербурга «Центр физической культуры, спорта и здоровья»

г Санкт-Петербург, пр-кт Космонавтов, д 47

Санкт-Петербургское государственное бюджетное учреждение «Центр физической культуры, спорта и здоровья Невского района»

г Санкт-Петербург, Железнодорожный пр-кт, д 32

96157, 30.318249″>Санкт-Петербургское государственное бюджетное учреждение «Центр физической культуры, спорта и здоровья Петроградского района Санкт-Петербурга»

г Санкт-Петербург, ул Большая Монетная, д 17-19

Санкт-Петербургское государственное бюджетное учреждение «Центр физической культуры, спорта и здоровья Петродворцового района Санкт-Петербурга»

г Санкт-Петербург, г Ломоносов, ул Михайловская, д 29

Санкт-Петербургское государственное бюджетное учреждение «Центр физической культуры, спорта и здоровья Приморского района»

г Санкт-Петербург, ул Нижне-Каменская

Санкт-Петербургское государственное бюджетное учреждение «Центр физической культуры, спорта и здоровья «Царское Село» Пушкинского района

г Санкт-Петербург, г Пушкин, ул Ленинградская, д 83

Санкт-Петербургское государственное бюджетное учреждение «Центр физической культуры, спортаи здоровья Фрунзенского района»

г Санкт-Петербург, ул Софийская, д 38 к 1

Санкт-Петербургское государственное бюджетное учреждение «Центр физической культуры, спорта и здоровья Центрального района Санкт-Петербурга»

Санкт-Петербург, ул. Кирочная, дом 50

ФГБОУ «Национальный государственный Университет физической культуры, спорта и здоровья имени П.Ф. Лесгафта, Санкт-Петербург»

г Санкт-Петербург, ул Декабристов, д 35

ФГАО УВО Санкт-Петербургский Политехнический университет Петра Великого

г Санкт-Петербург, ул Политехническая, д 27 к2

Сдать нормы ГТО: пошаговая инструкция — Спорт

Проверить себя, похвастаться перед друзьями физической формой или получить бонусы при поступлении в вуз — основные мотивы сдать нормы физкультурно-спортивного комплекса «Готов к труду и обороне» (ГТО). Как это сделать обычному человеку и в чем польза отличительного значка?

Система «Готов к труду и обороне» существовала в СССР с 1931 по 1991 годы. В 2014 году программу восстановили по указу президента России, а еще через год за выполнение комплекса ГТО стали начислять дополнительные баллы при поступлении в вузы.

Шаг 1. Регистрация

Для сдачи норм ГТО нужно обзавестись уникальным идентификатором начислений (УИН). Для это необходимо зарегистрироваться сайте Всероссийский физкультурно-спортивный комплекс ГТО. Для регистрации понадобится указать личные данные: фамилию, имя, отчество, дату рождения, пол, номер телефона и электронную почту.

После регистрации УИН присваивается автоматически. Также в личном кабинете появляется ступень ГТО, нормативы которой необходимо выполнить, исходя из пола и возраста. Для всех они разные.

С момента присвоения УИН участнику тестирования дается возможность сдать нормы ГТО до конца года. Чтобы назначить день сдачи, нужно обратиться непосредственно в центр тестирования — личной явкой или по звонку. Ближайший центр тестирования можно найти в личном кабинете, там же указаны телефоны, по которым можно записаться на сдачу.

Шаг 2. Подготовка

Для сдачи норм ГТО потребуется медицинская справка. Получить ее можно в поликлинике. Лучше всего подойти в регистратуру и уточнить, где выдают такой документ.

В некоторых случаях потребуется просто подойти по живой очереди в кабинет лечебной физкультуры, в других — записаться к терапевту. Одна из обязательных процедур для медицинского допуска — сдача ЭКГ.

В 2021 году ГТО сдавали почти 3 миллиона человек. Из них 1,2 миллиона выполнили комплекс, а более 140 тысяч человек получили золотой знак отличия.

Кроме медицинской справки на сдаче ГТО потребуются документ, подтверждающий личность (паспорт), и УИН.

Заранее стоит позаботиться и о спортивной экипировке. В зависимости от времени года и погоды нужно подобрать удобную спортивную одежду, не забыть головной убор для комфорта (от солнца в жару или от ветра в прохладную погоду). Стоит также взять воду.

Шаг 3. Сдача

Кроме гендерного деления нормативы различны для людей разных возрастных групп. Школьники имеют пять возрастных ступеней: 6-8 лет, 9-10 лет, 11-12 лет, 13-15 лет и 16-17 лет. У мужчин и женщин возрастные границы шире: от 18 до 29 лет — одни нормативы, от 30 до 39 — другие. Далее ступени считаются от четвертого, пятого, шестого и седьмого десятка.

Для каждой ступени составлен набор спортивных упражнений. В них входят обязательные и упражнения на выбор. Их суть — проверка силы, быстроты, гибкости и выносливости.

Среди обязательных испытаний — бег на короткую (30 или 60 метров) и длинную дистанцию (2 или 3 километра), подтягивания/отжимания и наклоны на гимнастической скамейке. Из дополнительных тестов можно выбрать плаванье, лыжный бег, прыжки, стрельбу, метание.

Нормативы и количество упражнений ГТО

Сдать нормы ГТО можно на бронзовый, серебряный и золотой значок. При этом количество упражнений для определенного отличительного знака будет разным. Например, у мужчин VI ступени (от 18 до 29 лет) для бронзы нужно выполнить нормативы семи упражнений, для золота — девяти.

Советы и личный опыт

Не стоит волноваться перед сдачей. У принимающего тесты нет цели ухудшить ваши показатели. Наоборот, инструктор подскажет, как правильно выполнять упражнения, укажет нужную последовательность.

Например, испытание на гибкость лучше всего проходить в последнюю очередь, чтобы мышцы как следует разогрелись. 

Корреспондент Sibnet.ru убедилась в действенности способа на личном примере. Без подготовки упражнение наклон вперед из положения стоя было выполнено на 11 сантиметров, а после бега на 2 километра с разогретыми мышцами результат увеличился до 12,5 сантиметра.

Фото: © Sibnet.ru

Есть в тестированиях и ограничения: при беге нельзя слушать музыку. По словам руководителя новосибирского центра тестирования Антона Попова, музыка в наушниках считается допингом. Кроме того, она нарушает технику безопасности и регламент — можно не услышать команды или замечания инструктора.

Бонусы за знак ГТО

Для школьников ценность знака отличия ГТО больше практическая. За такие достижения они получают дополнительные баллы при поступлении в вуз. Согласно приказу Минобразования России, в 2022 году выпускники смогут добавить значок к баллам по ЕГЭ: за бронзовый — два балла, за серебряный — четыре балла, за золотой — семь.

В редких случаях знак отличия ГТО может помочь устроиться на работу, но это будет, скорее, просто более лояльное отношение руководства. А для обычного человека это повод для гордости за спортивные достижения.

10 шагов по установлению командных норм

Обсуждение и согласование командных норм не должно быть формальным процессом. Организуйте взаимодействие участников и улучшите сотрудничество в команде с помощью этих простых шагов.

Руководители групп могут помочь определить поведенческие ожидания

В любых отношениях — личных и профессиональных — наше поведение определяется набором правил или социальных норм. Говорите «пожалуйста» и «спасибо»; не перебивай; зрительный контакт. Список можно продолжить. В профессиональной среде эти нормы общепонятны и приняты. По большей части они остаются невысказанными.

Однако в команде, когда несколько человек работают вместе для решения проблем и принятия решений, важно обсудить и согласовать командные нормы.

Командные нормы — это набор правил или принципов работы, которые определяют взаимодействие членов команды. Командные нормы устанавливают четкое согласованное поведение, то, как будет выполняться работа, и что члены команды могут ожидать друг от друга. Это ключевой способ построить доверие, которое имеет решающее значение для успеха команды.

Хотя установление четких, согласованных норм поведения — это хорошо, во многих организациях установление командных норм может показаться шуткой. Даже если члены команды имеют благие намерения, их повседневные проблемы могут легко перевесить нереалистичные нормы.

Если вы являетесь руководителем группы или руководителем проекта, учитывайте групповые нормы, которые важны для вас и для работы. Понимание собственной точки зрения поможет вам подумать о собственном поведении и эффективных способах руководства командой.

Вспомните время, когда вы были частью рабочей группы, которая добилась чего-то действительно исключительного, и ответьте на следующие вопросы:

  • Что сделало руководство, чтобы способствовать этому успеху?
  • Что делали товарищи по команде?
  • Что ты сделал?
  • Как вы и ваша команда могли бы воссоздать больше этих положительных аспектов сегодня?

10 шагов по установлению командных норм

Сначала вам нужно, чтобы группа говорила о командных нормах. Вместо того, чтобы назначать официальное «Встреча по нормированию команды», органично проведите его во время одного из первых собраний вашей команды. Возможно, имеет смысл обсудить это одновременно с созданием устава команды.

Вот занятие, которым мы делимся с участниками наших программ развития команды. Следуя этим 10 шагам, вы сможете организовать продуктивную дискуссию со своей командой и договориться о наборе лучших практик и командных норм.

Шаг 1. Попросите каждого участника подумать о худшей команде , в которой он работал. Важна любая группа — рабочая команда, волонтерская группа, спортивная команда — при условии, что ее участники зависели друг от друга в достижении результатов.

Шаг 2. Пусть каждый член команды в течение 2 минут запишет, что сделало этот опыт таким ужасным. Попросите их быть как можно более конкретными в своих причинах.

Шаг 3. Попросите членов команды поделиться своим опытом со всей группой.

Шаг 4. Попросите каждого участника подумать о своем лучшем командном опыте. Как и в случае с негативным опытом, каждый член команды должен потратить 2 минуты на то, чтобы записать, что сделало его таким хорошим.

Шаг 5. Как и прежде, поощряйте членов команды делиться своим опытом со всей командой.

Шаг 6. Имея в виду эти комментарии, обсудите в группе, что способствует хорошему командному опыту, а что — плохому.

Шаг 7. Попросите членов команды предложить модели поведения и командные нормы, которые будут способствовать успеху текущей команды. Обратите внимание на наиболее важные проблемы или действия, которые могут повлиять на самые большие проблемы команды. Обязательно отслеживайте предложения на экране или на большом листе бумаги, которые могут просматривать все члены команды.

Шаг 8. Обсудите предложения в группе и вместе решите, какие из них команда может поддержать и придерживаться.

В рамках этого шага отметьте любые проблемы или проблемы, с которыми, по мнению команды, они могут столкнуться. Даже если вы не можете найти надежное решение, это позволяет сохранить реальность на переднем плане.

Например, в CCL большинство из нас состоит в нескольких командах по исследованию, написанию или планированию в дополнение к работе с клиентами. Когда полные дни и даже полные недели забронированы заранее, мы часто с трудом решаем простую задачу собрать вместе 5 или 6 членов команды на телефонную конференцию. Простое установление командных норм «участия в командных собраниях» не поможет нам преодолеть проблемы с расписанием. Но, пометив это как вызов, команда может прямо — и, возможно, более творчески — относиться к тому, как ее члены общаются, выполняют работу, принимают решения и продвигаются вперед.

Шаг 9. Обсудите, как реагировать на члена команды, который не соблюдает нормы. Каков механизм выхода из этой ситуации? В идеале члены команды берут на себя ответственность за соблюдение командных норм, выявляя несоответствия и нарушения, а не ожидая, что руководитель команды будет контролировать процесс.

Шаг 10. Перенесите список обязательных действий команды в документ, чтобы все члены команды имели к нему доступ. Ваша команда может опубликовать список командных норм в электронном виде или в своем обычном конференц-зале для быстрого ознакомления.

Наконец, по мере того, как к вашей команде присоединяются новые участники, вводите их в курс дела и узнавайте их мнение о нормах команды. Постарайтесь обсудить, что работает, а что нет. Держите командные нормы в центре внимания, пересматривайте их, чтобы обновлять и добавлять нормы, и поощряйте встречи для обсуждения как «что», так и «как» функционирования команды.

Установление командных норм не должно быть одноразовым действием — на самом деле это просто способ начать говорить о том, как команда выполняет свою работу. Это один из нескольких способов улучшить производительность команды и сотрудничество.

Готовы сделать следующий шаг?

Мы можем сотрудничать с вами, чтобы разработать командное развитие, которое дает лидерам команды навыки, необходимые им для создания командных норм, установления взаимопонимания, преодоления групповых проблем, повышения производительности команды и достижения результатов.

Матричные нормы в потоках данных: Faster, Multi-Pass и Row-Order

Владимир Браверман, Стивен Честнат, Роберт Краутгеймер, Йи Ли, Дэвид Вудрафф, Лин Ян

Материалы 35-й Международной конференции по машинному обучению

, PMLR 80:649-658, 2018.

Аннотация

Основная проблема при анализе массивных потоков данных заключается в том, чтобы определить, какие функции базового частотного вектора могут быть эффективно аппроксимированы. Учитывая распространенность крупномасштабных задач линейной алгебры в машинном обучении, в последнее время были предприняты значительные усилия по расширению этой проблемы потока данных до оценки функций матрицы. Эта постановка обобщает классические задачи на аналогичные задачи для матриц. Например, вместо оценки количества частых элементов мы теперь хотим оценить количество «частых направлений». Связанным примером является оценка норм, которые теперь соответствуют оценке векторной нормы по сингулярным значениям матрицы. Несмотря на недавние усилия, текущее понимание таких матричных задач значительно слабее, чем понимание векторных задач. Мы изучаем ряд аспектов оценки матричных норм в потоке, которые ранее не рассматривались: (1) многопроходные алгоритмы, (2) алгоритмы, которые видят базовую матрицу по одной строке за раз, и (3) эффективные по времени алгоритмы. Наши многопроходные алгоритмы и алгоритмы с порядком строк используют меньше памяти, чем доказуемо требуется в моделях с однопроходным и поэлементным обновлением, и, таким образом, обеспечивают разделение между этими моделями (с точки зрения памяти). Более того, все наши алгоритмы значительно быстрее предыдущих. Мы также доказываем ряд нижних оценок и получаем, например, почти полную характеристику памяти, требуемой алгоритмами порядка строк для оценки $p$-норм Шаттена разреженных матриц. Мы дополняем наши результаты численными экспериментами.

Процитировать эту статью

БибТекс

@InProceedings{pmlr-v80-braverman18a, title = {Матричные нормы в потоках данных: Faster, Multi-Pass и Row-Order}, автор = {Браверман, Владимир и Честнат, Стивен и Краутгеймер, Роберт и Ли, Йи и Вудрафф, Дэвид и Ян, Лин}, booktitle = {Материалы 35-й Международной конференции по машинному обучению}, страницы = {649--658}, год = {2018}, редактор = {Дай, Дженнифер и Краузе, Андреас}, громкость = {80}, серия = {Материалы исследования машинного обучения}, месяц = ​​{10--15 июля}, издатель = {PMLR}, pdf = {http://proceedings.

mlr.press/v80/braverman18a/braverman18a.pdf}, URL = {https://proceedings.mlr.press/v80/braverman18a.html}, abstract = {Центральная проблема при анализе массивных потоков данных заключается в том, чтобы определить, какие функции базового частотного вектора могут быть эффективно аппроксимированы. Учитывая распространенность крупномасштабных задач линейной алгебры в машинном обучении, в последнее время были предприняты значительные усилия по расширению этой проблемы потока данных до оценки функций матрицы. Эта постановка обобщает классические задачи на аналогичные задачи для матриц. Например, вместо оценки количества частых элементов мы теперь хотим оценить количество «частых направлений». Связанным примером является оценка норм, которые теперь соответствуют оценке векторной нормы по сингулярным значениям матрицы. Несмотря на недавние усилия, текущее понимание таких матричных задач значительно слабее, чем понимание векторных задач. Мы изучаем ряд аспектов оценки матричных норм в потоке, которые ранее не рассматривались: (1) многопроходные алгоритмы, (2) алгоритмы, которые видят базовую матрицу по одной строке за раз, и (3) эффективные по времени алгоритмы.
Наши многопроходные алгоритмы и алгоритмы с порядком строк используют меньше памяти, чем доказуемо требуется в моделях с однопроходным и поэлементным обновлением, и, таким образом, обеспечивают разделение между этими моделями (с точки зрения памяти). Более того, все наши алгоритмы значительно быстрее предыдущих. Мы также доказываем ряд нижних оценок и получаем, например, почти полную характеристику памяти, требуемой алгоритмами порядка строк для оценки $p$-норм Шаттена разреженных матриц. Мы дополняем наши результаты численными экспериментами.} }

Сноска

%0 Документ конференции Матричные нормы %T в потоках данных: быстрее, с несколькими проходами и порядком строк %A Владимир Браверман %А Стивен Честнат %A Роберт Краутгамер %А Йи Ли %A Дэвид Вудрафф %А Линь Ян %B Материалы 35-й Международной конференции по машинному обучению %C Материалы исследования машинного обучения %D 2018 %E Дженнифер Дай %E Андреас Краузе %F pmrr-v80-braverman18a %I PMLR %Р 649--658 %U https://proceedings.

mlr.press/v80/braverman18a.html %V 80 %X Центральная проблема при анализе массивных потоков данных заключается в том, чтобы определить, какие функции лежащего в основе частотного вектора могут быть эффективно аппроксимированы. Учитывая распространенность крупномасштабных задач линейной алгебры в машинном обучении, в последнее время были предприняты значительные усилия по расширению этой проблемы потока данных до оценки функций матрицы. Эта постановка обобщает классические задачи на аналогичные задачи для матриц. Например, вместо оценки количества частых элементов мы теперь хотим оценить количество «частых направлений». Связанным примером является оценка норм, которые теперь соответствуют оценке векторной нормы по сингулярным значениям матрицы. Несмотря на недавние усилия, текущее понимание таких матричных задач значительно слабее, чем понимание векторных задач. Мы изучаем ряд аспектов оценки матричных норм в потоке, которые ранее не рассматривались: (1) многопроходные алгоритмы, (2) алгоритмы, которые видят базовую матрицу по одной строке за раз, и (3) эффективные по времени алгоритмы.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *