Cloud technologies (syllabus)

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
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
Книги, на которых основывается учебный курс	Переход в облако

История и основные понятия облачных вычислений

Категория:Понятие

Вычислительное мышление

Облачные технологии

Вычисление как услуга

Разнообразие облачных сервисов

Библиографические облачные сервисы

Категория:DigitalTool

	Description	Affordances
ACM Digital Library	Цифровая 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
Connectedpapers	Connected 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).
Dimensions	Dimensions — 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.Ru	Российская 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.
WoS	Web 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)
Zotero	Библиографический 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 темам	собирать 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	Social Object
CoMSES	CoMSES 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.	Программный код
GitHub	Социальная 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	Программный код
Glitch	Сообщество для разработки веб-приложений	Программный код
Habr	Хабр 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.	Программный код
Modeling Commons	Сообщество, участники которого создают и обмениваются моделями NetLogo.	Программный код
Roblox	Roblox — игровая онлайн-платформа и система создания игр, позволяющая любому пользователю создавать свои собственные и играть в созданные другими игры.	Программный код
Stack OverFlow	Сеть создания контента в форме вопросов и ответов о программировании.	Программный код
Сообщество GeoGebra	Социальная сеть, участники которой обмениваются материалами, созданными при помощи программы GeoGebra	Программный код
Сообщество NetLogo	Сообщество пользователей, которые обмениваются моделями, написанными на языке NetLogo.	Программный код
Сообщество Scratch	Сетевое сообщество детей и взрослых, обменивающихся своими проектами, написанными на языке Scratch	Программный код
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)	Программный код
Сообщество StarLogo	Сообщества 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.	Программный код

Облачные данные и их использование

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

Библиосет: публикационная активность МГПУ

Описание датасета	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

• Тезаурус

• https://tinyurl.com/2l9dq3hp - ссылка на граф

---

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.
Описание полей	from - ID участника, который копирует сценарий to - ID участника, у которого копируют сценарий subject - предмет сценария копируемого урока 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

Что делают в МЭШ учителя иностранного языка

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!

• https://snap.berkeley.edu/project?username=patarakin&projectname=Snap_MES_reciproc

Категория:Dataset