Data in Education Seminar: различия между версиями

Материал из Поле цифровой дидактики
Строка 20: Строка 20:
* Дмитрий  Сошников - развенчиваем магию генеративных моделей
* Дмитрий  Сошников - развенчиваем магию генеративных моделей
* Лев Ямпольский - о тестировании возможностей [[ChatGPT]] (астрономия, генетика, программирование) - сходство ошибок [[chatGPT]] и ошибок студентов
* Лев Ямпольский - о тестировании возможностей [[ChatGPT]] (астрономия, генетика, программирование) - сходство ошибок [[chatGPT]] и ошибок студентов
|  [[Генеративный искусственный интеллект]]
Понятия и датасеты [[Генеративный искусственный интеллект]], [[Чат-бот]], [[ChatbotACM (dataset)]]
| https://youtu.be/vM55iQl9Jbg
| https://youtu.be/vM55iQl9Jbg
|-  
|-  

Версия 16:53, 1 февраля 2023

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.


Запись семинара Созидательные возможности искусственного интеллекта в образовании

Семинары о данных в образовании

На этой странице представлен перечень проведённых заседаний.

Название Докладчики Краткое содержание Ссылки и комменты
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 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