Cloud technologies (syllabus)

Материал из Поле цифровой дидактики



Планируемые результаты обучения (Знать, Уметь, Владеть) Дисциплина "Облачные технологии" предназначена для магистрантов педагогического ВУЗа и представляет собой курс, который знакомит студентов с основами и принципами работы облачных технологий. В результате освоения дисциплины студент
Знает
Основные понятия облачных технологий
Возможности использования облачных сервисов
Возможности использования данных, которые накапливают облачные платформы
Умеет
Использовать облачные сервисы в собственной исследовательской деятельности
Использовать облачные сервисы для организации совместной деятельности учащихся
Использовать данные облачных сервисов для анализа учебного процесса
Понимает
Как объединить образовательные и аналитические возможности облачных технологий
Содержание разделов курса Содержание дисциплины
История и основные понятия облачных вычислений
Вычисление как услуга
Разнообразие облачных сервисов
Обучающие и аналитические облачные сервисы
Работа в облаке с текстом, кодом программ, диаграммами и другими цифровыми объектами
Облачные платформы обучения программированию
Облачные данные и их использование
Обращение к данным
Использование облачных данных в исследовании и управлении учебным процессом
Доступ к облачным данным. Использование облачных данных в исследовательской и педагогической практике
Облачные вычисления и интернет вещей
Видео запись
Среды и средства, которые поддерживают учебный курс Git, GitHub, Semantic MediaWiki, CODAP, MQTT, Сообщество Scratch
Книги, на которых основывается учебный курс Переход в облако

История и основные понятия облачных вычислений

Категория:Понятие
Вычислительное мышление
Облачные технологии

Вычисление как услуга

Примеры

Graphviz

 Description
Как интерпретировать социограммуКак интерпретировать социограмму (викиграмму), полученную в результате обработки лог-файла
Картировать научный ландшафтКак картировать научный ландшафт - собрать с поля данные, выделить кластеры, сформировать тезаурус, посмотреть результаты


CODAP

 Description
Как скопировать данные в буфер обмена в Snap!Мы обработали или вырастили данные в среде Snap! и теперь мы хотим перенести эти данные в среду для анализа и визуализации. Простой и понятный способ - сохранить (экспортировать) значение переменной в csv или json. Но, если не хочется порождать промежуточные файлы то, можно использовать возможности расширения JavaScript

RAWGraphs

 Description
Как скопировать данные в буфер обмена в Snap!Мы обработали или вырастили данные в среде Snap! и теперь мы хотим перенести эти данные в среду для анализа и визуализации. Простой и понятный способ - сохранить (экспортировать) значение переменной в csv или json. Но, если не хочется порождать промежуточные файлы то, можно использовать возможности расширения JavaScript

PlantUML

 Description
Как подготовить данные для библиометрического исследованияРаспространённая задача - провести библиометрический анализ определённой области знаний. В данном рецепте последовательность действий представлена как диаграмма - flow diagram
Как представить JSON из API в виде диаграммы PlantUMLМы получаем наборы данных из внешнего API и прежде чем что-то с ними делать хотим посмотреть на их структуру. Для этого использует редактор PlantUML - https://plantuml.com/json
Как представить вики статью в App InventorУ нас есть имя статьи в вики и мы хотим в App Inventor об этой статье рассказать. Пользователь набирает имя статьи и на экране появляется:
  1. Краткое содержание (description)
  2. Редакторы
  3. Ссылки из статьи
  4. Ссылки к статье
Как представить схему процесса передачи сообщения при помощи PlantUMLПредставление схемы передачи сообщения по каналу связи при помощи различных облачных средств.


VOSviewer

 Description
Библиографический анализ области знанийАнализ публикаций начинается с представления общего поля работ, которые были сделаны по данной теме в последние 10 – 30 лет. В рецепте представлены следующие шаги:
  1. Запрос к библиотеке или реферативным базам данных - ACM Digital Library, WoS
  2. Объединение и редактирование записей в Zotero
  3. Экспорт записей в формат для VOSviewer или Biblioshiny
  4. Сохранение и представление датасета
  5. Импорт данных в VOSviewer
  6. Кластеризация авторов
  7. Кластеризация ключевых слов
  8. Тезаурус для объединения повторов
Библиометрические исследованияКак организовать и осуществить библиометрическое исследование - от сбора информации в базах данных, через обработку в библиоменеджерах и дальнейший анализ в средах анализа данных
Как создать исполняемую публикацию по теме: научная школа университетаПредложен порядок создания исполняемой публикации по теме "научная школа университета".
Картировать научный ландшафтКак картировать научный ландшафт - собрать с поля данные, выделить кластеры, сформировать тезаурус, посмотреть результаты
Представить данные датасета в виде графаЕсть датасет и мы хотим превратить его в таблицу и граф, чтобы посмотреть на взаимосвязи узлов.

Разнообразие облачных сервисов

Библиографические облачные сервисы

Категория:DigitalTool
 DescriptionAffordances
ACM Digital LibraryЦифровая библиотека ассоциации вычислительной техники — архив журналов, газет и материалов конференций организации. Онлайн-сервисы включают форумы, такие как Ubiquity и Tech News digest.Сбор библиография и библиографический анализ публикаций в области вычислительной техники, информатики, обучения программированию
ConnectedpapersConnected Papers - это визуальный инструмент, помогающий исследователям и находить и изучать документы, относящиеся к их сфере деятельности. Пользователь может ввести название статьи или URL-адрес и получить график, показывающий ее контекст и релевантность. Это может помочь открыть новые направления исследований, сравнить разные подходы и следить за актуальными темами.
  • Для создания каждого графика CP анализирует порядка ~ 50 000 статей и выбирает несколько десятков, имеющих наиболее сильные связи с исходной статьей.
  • На графике статьи расположены в соответствии с их сходством. Это означает, что даже статьи, которые напрямую не цитируют друг друга, могут быть тесно связаны и расположены очень близко. Связанные статьи - это не дерево цитирования.
  • Метрика сходства основана на концепциях совместного цитирования и библиографической связи. Согласно этому показателю, предполагается, что две статьи, цитаты и ссылки в которых сильно пересекаются, имеют больше шансов осветить смежную тему.
  • Алгоритм строит силонаправленный граф для распределения статей таким образом, чтобы визуально группировать похожие статьи вместе и отдалять менее похожие друг от друга. При выборе узла мы выделяем кратчайший путь от каждого узла к исходной статье в пространстве подобия.

База данных подключена к корпусу документов Semantic Scholar (лицензирован по ODC-BY).

DimensionsDimensions — это самая полная база данных исследовательских грантов, которая связывает гранты с миллионами итоговых публикаций, клинических испытаний и патентов. Измерения включают в себя наборы данных из таких репозиториев, как Figshare, Dryad, Zenodo, Pangaea и многих других. Измерения предоставляют самые последние данные о внимании в Интернете через Altmetric, показывая, как часто публикации и клинические испытания обсуждаются во всем мире.Измерения охватывают миллионы исследовательских публикаций, связанных более чем 1,7 миллиардами ссылок, поддерживающими грантами, наборами данных, клиническими испытаниями, патентами и программными документами. На платформе размещено 133 млн публикаций из 104 тыс. журналов, 63 сервера препринтов и более 1,6 млн книг, 151 млн патентов из 243 стран. Поскольку Dimensions отображает весь жизненный цикл исследований, вы можете следить за исследованиями от финансирования до результатов и воздействия. Это изменило способ обнаружения, доступа и оценки исследований. Dimensions позволяет увидеть полный контекст науки и проанализировать его в режиме единого интерфейса.
ELibrary.RuРоссийская научная электронная библиотека, интегрированная с Российским индексом научного цитирования (РИНЦ)По состоянию на середину 2020 года в базе данных eLibrary.Ru насчитывалось более 34 млн статей. eLibrary.Ru и РИНЦ разработаны и поддерживаются компанией «Научная электронная библиотека». Помимо платного доступа для индексации публикаций для организаций, на портале доступны статьи из более чем 3000 журналов с открытым доступом.
WoSWeb of Science (англ. WoS, ранее — Web of Knowledge) — платная поисковая платформа, объединяющая несколько библиографических и реферативных баз данных рецензируемой научной литературы.Web of Science считают одним из ведущих мировых порталов по поиску научных цитирований и библиографической информации. Под WoS понимают подмножество баз данных академической литературы, размещённых на единой интернет-платформе. WoS индексирует научные книги, рецензируемые журналы, исследовательские статьи, обзоры книг, абстракты, редакционные письма, другую литературу. На март 2022 года в WoS было проиндексировано 21 877 журналов публикуемых с 1992 года в более чем 80 странах. Цитирования отслеживают начиная с 1900-го. Большинство работ опубликовано в США (более 3-х млн) и Китае (более 2-х млн)
ZoteroБиблиографический менеджер — это бесплатное программное обеспечение с открытым исходным кодом, позволяющая собирать цитаты с указанием источников, сохранять PDF-документы, веб-страницы, видео и другие файлы, ссылки на интересные материалы в cети, создавать персональные библиографии по темамсобирать библиографическую информацию, создавать библиотеки, использовать теги, создавать результаты поиска, совмещать работу с текстовыми процессорами - Word, Google Doc. Выбранные данные из местной справочной библиотеки впоследствии можно экспортировать в виде отформатированных библиографий. Кроме того, все записи, включая библиографическую информацию и созданные пользователем текстовые заметки о выбранных статьях.

Обучающие сетевые сообщества (программирование)

 Description
CoMSESCoMSES Net - Сеть для вычислительного моделирования в социальных и экологических науках. Это - открытое сообщество исследователей и преподавателей. Репозиторий - цифровое хранилище, поддерживающее исследования и передовые методы цитирования программного обеспечения, цифрового хранения, воспроизводимости и повторного использования моделей.
GitHubСоциальная сеть программистов, с возможностью хранить репозиторий проекта и все его изменения. GitHub - контроль доступа, багтрекинг, управлением задачами и вики для каждого проекта. Используется прежде всего для поддержания версий кода
GlitchСообщество для разработки веб-приложений
HabrХабр русскоязычный веб-сайт в формате системы тематических коллективных блогов (именуемых хабами) с элементами новостного сайта, созданный для публикации новостей, аналитических статей, мыслей, связанных с информационными технологиями, бизнесом и интернетом.
Modeling CommonsСообщество, участники которого создают и обмениваются моделями NetLogo.
RobloxRoblox — игровая онлайн-платформа и система создания игр, позволяющая любому пользователю создавать свои собственные и играть в созданные другими игры.
Stack OverFlowСеть создания контента в форме вопросов и ответов о программировании.
Сообщество GeoGebraСоциальная сеть, участники которой обмениваются материалами, созданными при помощи программы GeoGebra
Сообщество NetLogoСообщество пользователей, которые обмениваются моделями, написанными на языке NetLogo.
Сообщество ScratchСетевое сообщество детей и взрослых, обменивающихся своими проектами, написанными на языке Scratch
Сообщество Snap!Сообщество исследователей, учителей и учащихся, использующих в своей деятельности язык Snap! Участники могут делиться своими проектами (Share, Publish). Создавать коллекции проектов, следить с действиями других участников (following)
Сообщество StarLogoСообщества обмена моделями и объектами в среде StarLogo Nova. Участники могут использовать код проектов других участников. Создавать свои коллекции и приглашать других участников к работе над версиями своих проектов.


Облачные данные и их использование

Обращение к данным Использование облачных данных в исследовании и управлении учебным процессом

Библиосет: публикационная активность МГПУ

Описание датасета 120px-Collab_mgpu01.jpg
  • Данные о публикационной активности Московского городского университета https://www.mgpu.ru выгружены из Scopus в формате RIS.
Описание полей
Форматы данных
Область знаний Педагогика, Психология, Образование
Веб-сайт - ссылка на датасет https://drive.google.com/file/d/15pZhSLzq22jcIRBq22zZhVyI ufUpF7j/view?usp=share link
Примеры использования датасета
Год создания датасета 2022


Граф авторов, связанных совместными публикациями

Collab mgpu01.jpg




Взаимное копирование МЭШ (датасет)

Описание датасета При изучении записей действий над учебными сценариями в МЭШ из всей таблицы действий учителей над объектами-сценариями были выделены только действия взаимного копирования. В результате был выделен граф совместных копирований состоящий из 145 компонент. При этом узлы и связи распределены крайне неравномерно. Главный компонент содержит 1174 узлов и 17928 связей, а на остальные 144 компоненты приходится всего 378 узлов и 3421 связи.
375px-Giant_copies.png
Описание полей
  1. from - ID участника, который копирует сценарий
  2. to - ID участника, у которого копируют сценарий
  3. subject - предмет сценария копируемого урока
  4. date_of_action - время действия
Форматы данных CSV
Область знаний Математика, Педагогика, Психология, Управление
Веб-сайт - ссылка на датасет http://www.uic.unn.ru/pustyn/data-sets/mesh/giant recicrop component.csv
Примеры использования датасета Патаракин Е.Д., Буров В.В. Незримый колледж МЭШ // Вестник Мгпу. Серия: Информатика И Информатизация Образования. 2022. № 2 (60). 38-52 https://www.elibrary.ru/item.asp?id=49058657
Год создания датасета 2022



Описание - в статье Незримый колледж МЭШ

Главный компонент содержит 1174 узла и 17928 связей.

Датасет в вики

Копирующий Копируемый Предмет Время
1106 901 Химия 2016-12-01T16:40:44Z
1480 234 Химия 2017-06-23T09:55:48Z
234 1480 Химия 2017-10-12T06:08:15Z
650 927 Химия 2018-02-21T20:15:05Z
1362 901 Химия 2018-06-27T20:39:01Z
390 881 Химия 2018-08-29T22:36:47Z
647 604 Химия 2019-02-01T16:04:44Z
430 585 Химия 2019-03-28T06:24:56Z
927 650 Химия 2020-05-15T05:37:58Z

Представление агентов - учителей в Snap!


Аналитика участников и студий Scratch

Студии Scratch

Cloud technologies (syllabus)


Облачные вычисления и интернет вещей

См. Категория:Dataset


Пример карты Интернет вещей в России

Понятия

https://app.vosviewer.com/?json=https://drive.google.com/uc?id=1h7pAkcUa-GZf3_LBDWGT26lltFAOtojz

Авторы

https://app.vosviewer.com/?json=https://drive.google.com/uc?id=119MNXc7E9zK4gM8nauRjyShOHe7gCNI_

MQTT - обмен сообщениями

Критерии оценки по дисциплине

Образовательный результат Тема Задание Пример
Знает возможности использования облачных сервисов, умеет использовать облачные сервисы в собственной исследовательской деятельности для сбора и анализа библиометрических данных Вычисление как услуга, Разнообразие облачных сервисов Проведите собственное исследование с использованием облачных библиографических сервисов
Использовать облачные сервисы в собственной исследовательской деятельности Обучающие и аналитические облачные сервисы. Работа в облаке с текстом, кодом программ, диаграммами и другими цифровыми объектами. Использование CODAP, RAWGraphs, Graphviz Создание схем и диаграмм - Диаграмма,
  • Понимает как объединить образовательные и аналитические возможности облачных технологий
  • Умеет использовать облачные сервисы для организации совместной деятельности учащихся
Облачные платформы обучения программированию Примеры собственных проектов на облачных платформах обучения программированию Scratch, Snap!, StarLogo Nova, NetLogo
Использовать данные облачных сервисов для анализа учебного процесса Облачные данные и их использование. Доступ к облачным данным. Использование облачных данных в исследовательской и педагогической практике Задание
Умеет переносить умения в область интернета вещей Облачные вычисления и интернет вещей Задание