Data in Education Seminar

Семинар о данных в образовании проходит в МГПУ с осени 2019 года. Это внутренний семинар МГПУ с небольшим числом участников. Как правило, заседания происходят в последнюю среду каждого месяца в 16.00 московского времени. Формат - гибридный.

29 марта - Карты знаний и цифровые следы

• Вадим  Олегович Ковалёв расскажет как на базе анализа цифровых следов  уточняются карты знаний
• Роман Борисович Куприянов расскажет о цифровом портфолио студентов МГПУ

Семинары о данных в образовании

На этой странице представлен перечень проведённых заседаний.

Название	Докладчики	Краткое содержание	Ссылки и комменты
Talisman - платформа для построения интеллектуальных информационно-аналитических систем	Денис Юрьевич Турдаков	как на базе анализа цифровых следов  уточняются карты знаний цифровое портфолио студентов МГПУ	https://youtu.be/tknpzaUK0ks
Карты знаний и цифровые следы	Вадим  Олегович Ковалёв Роман Борисович Куприянов	как на базе анализа цифровых следов  уточняются карты знаний цифровое портфолио студентов МГПУ	https://youtu.be/tknpzaUK0ks
Цифровой след студента	Виктория Сабанова, заведующая центром развития потенциала обучающихся СамГМУ представила систему оценки внеучебной деятельности обучающихся Самарского Государственного Медицинского Университета	Цифровые портфолио, сбор и использование данных	https://youtu.be/nTH-A_wyNcM
Созидательные возможности искусственного интеллекта в образовании	Дмитрий  Сошников - развенчиваем магию генеративных моделей Лев Ямпольский - о тестировании возможностей ChatGPT (астрономия, генетика, программирование) - сходство ошибок chatGPT и ошибок студентов	Понятия и датасеты Генеративный искусственный интеллект, Чат-бот, ChatbotACM (dataset)	https://youtu.be/vM55iQl9Jbg
Прогнозирование образовательных результатов на основе методов семантического анализа	Ярмахов Борис Борисович	Прогнозирование образовательных результатов на основе методов семантического анализа - близость языка, на котором пишут тексты преподаватели и студенты	https://youtu.be/viAOsi2ElGM Представление тем ближайших семинаров Медицинское знание и данные Искусственный интеллект и данные
Маэстро картографии	Максим Осовский, Алексей Крылов	Как строятся диаграммы и карты? Что можно извлечь из визуального представления поля?	https://youtu.be/K1MpGGdWNtY В роли дискуссанта Михаил Богуславский
Обучение в видео-играх и виртуальных средах	Ольга Максименкова Михаил Морозов.	Как выстраивается обучение в микромирах, видео-играх и виртуальных средах? Как взаимодействуют психологии, разработчики учебных игр и создатели виртуальных учебных сред? Какие данные собираются и используются?	https://youtu.be/gOAAT4sNYX4 В роли дискуссантов Алексей Обухов, Анастасия Белолуцкая
Education 4.1: Как данные образовательного процесса и рынка позволяют приводить студента к цели	Михаил Свердлов	Как данные образовательного процесса и рынка позволяют приводить студента к цели модель прогресса работа с целями ученика сбор скилсетов с рынка метрики качества обучения	16.11.2021
Современные подходы к анализу данных	- Ольга Пархимович – руководитель проекта «Госрасходы», Георгий Устинов – начальник отдела стратегических и цифровых коммуникаций департамента внешних коммуникаций Счетной Палаты РФ, Юрий Фролов профессор департамента информатики Института Цифрового Образования МГПУ Александр Перцев (Институт содержания, методов и технологии образования)	Вопросы взаимодействие Счётной Палаты и ВУЗов. Данные для образования. Семантический анализ тематического каркаса: общие термины в дидактических единицах разных предметов	29.09.2021
Явное, неявное и тацитное знание при создании систем поддержки учебного процесса.	Федор Дудырев, Алексей Незнанов,	Доклад посвящён проблематике представления знаний, которые используются при разработке систем поддержки учебного процесса. Все современные проекты в области EdTech реализуются на стыке цифровой педагогики, искусственного интеллекта и наук о данных, при этом представление знаний играет определяющую роль при формировании их математической, методической и технологической основы.	https://youtu.be/RV5g5rEaQzU 21 апреля 2021
МЭШ и его данные	Юрий Владимирович Куприянов	Устройство МЭШ и данные, которые доступны
Выращивание данных в среде многоагентного моделирования NetLogo	Патаракин Евгений Дмитриевич	Переход от анимаций к постановке экспериментов. Многочисленные модели NetLogo - возможность не просто посмотреть как агенты взаимодействуют между собой, но и поставить эксперименты, меняя значения переменных, повторяя серии экспериментов, записывая результаты - и всё это с помощь. BehaviorSpace. И главное - как мы потом экспериментальные данные анализируем в R.	26 мая 2021 https://youtu.be/_IRTKplE7nw
Повышение качества модели прогнозирования образовательных результатов обучающихся МГПУ	Куприянов Роман Борисович		По итогам семинара было 2 предложения. Попросить учебное управление отреагировать на полученные уже результаты исследований и рассказать нам о том, чего в этих результатах, возможно не хватает подумать о расширении круга участников за счет ВУЗов, которые используют данные в управлении.
О международной практике использования данных в университетах Цифровые следы и цифровые портфолио студентов	Ярмахов Борис Борисович Сластников Сергей Александрович	Обзорный доклад международных практик Аналитика совместной деятельности магистрантов в Trello	По итогам обсуждения - магистерская работа "Аналитика сотрудничества как инструмент управления" https://youtu.be/t2KNoaoSvuM
Практическое применение системы прогнозирования образовательных результатов	Дмитрий Юрьевич Звонарев
1	2	3	4