http://digida.mgpu.ru/api.php?action=feedcontributions&feedformat=atom&user=Alishari 2026-05-15T19:55:57Z Вклад MediaWiki 1.44.0 http://digida.mgpu.ru/index.php?title=Soft_skills_(%D1%82%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B4)&diff=36836 2025-12-06T09:02:48Z

<p>Alishari: </p> <hr /> <div>{{Trend<br /> |Description=Soft skills, или мягкие навыки – это способности обучающегося к творчеству, эффективной коммуникации, критическому мышлению и совместной деятельности.<br /> Термин Soft Skills («гибкие» или «мягкие» навыки) – один из трендов в современном образовании.<br /> Свою историю термин берет из военного дела. В 1959 году армия США начала подготовку солдат по новой системе, в ходе которой исследователи выяснили, что для человека важны не только его профессиональные умения, но и личные качества, которые не поддаются плановым тренировкам. Так военных стали подразделять на «hard skills» – людей, работающих преимущественно с техникой, и «soft skills» – тех, кто умел взаимодействовать с командой, проявлять лидерство и принимать решения в стрессовой ситуации. <br /> <br /> Настоящий прорыв в популяризации концепции совершил доктор Пол Грин из НАСА. В 1972 году он опубликовал отчёт по заказу агентства, которому требовалось определить, какие навыки критически важны для высокопрофессиональных инженеров и учёных в космических программах. Исследование выявило парадокс: успех проекта на 85% зависит от личных качеств сотрудников (умения общаться, работать в команде, творчески решать проблемы) и лишь на 15% – от их технических знаний. Этот вывод стал сенсационным и начал проникать в иные сферы деятельности. <br /> <br /> В 1980-1990 г soft skills становится модным бизнес-трендом. Крупные компании (например, IBM, Motorola) начали внедрять внутренние тренинги по коммуникациям, тайм-менеджменту и лидерству. <br /> <br /> Использование термина soft skills в системе образования получает свое распространение в мире с 2000-х годов. Работодатели по всему миру начали массово жаловаться на разрыв навыков: выпускники приходили с дипломами, но не могли работать в команде, мыслить критически и брать на себя ответственность. С внедрением цифровых технологий и автоматизацией стало очевидно, что рутинные технические операции (hard skills) легче автоматизировать. А «человеческие» навыки soft skills оказались ключом к будущей устойчивости на рынке труда. <br /> <br /> Основные технологии тренда soft skills: работа в командах, модель обучения через деятельность, проектная и исследовательская деятельность, социальные практики, внедрение элементов SEL (Social-Emotional Learning – социально-эмоциональное обучение), создание междисциплинарных проектов, case-study, стартап-студий, развитие студенческого самоуправления, курсов по эмоциональному интеллекту и критическому мышлению, активное использование геймификации, симуляций, образовательных игр и обратной связи 360°, где оценивается не только результат, но и процесс взаимодействия. <br /> <br /> Таким образом, тренд Soft Skills – это история осознания того, что техническая компетентность необходима, но недостаточна для успеха в сложном, взаимосвязанном мире.<br /> |Trend_type=Устойчивый<br /> |launch year=1960<br /> |Понятие=Case Study, SEL (social-emotional learning), Эмоциональный интеллект, Психология<br /> |Ed_Techno=Технологии групповой деятельности, Проектное обучение, Технология проведения дискуссий<br /> }}<br /> {{#mermaid:<br /> graph LR<br /> root((Soft skills))<br /> <br /> root --&gt; Понятия<br /> Понятия --&gt; Case_Study<br /> Понятия --&gt; SEL<br /> Понятия --&gt; Эмоциональный_интеллект<br /> Понятия --&gt; Психология<br /> <br /> root --&gt; Технологии<br /> Технологии --&gt; Технологии_групповой_деятельности<br /> Технологии --&gt; Технология_проведения_дискуссий<br /> Технологии --&gt; Miro<br /> Технологии --&gt; Trello<br /> Технологии --&gt; Canva<br /> <br /> root --&gt; Применение<br /> Применение --&gt; Образование<br /> Применение --&gt; Конфликтология<br /> Применение --&gt; Работа_в_команде<br /> Применение --&gt; Управление_временем<br /> <br /> root --&gt; Оценка<br /> Оценка --&gt; Наблюдение<br /> Оценка --&gt; Самооценка<br /> Оценка --&gt; Портфолио_навыков<br /> Оценка --&gt; Поведенческие_индикаторы<br /> <br /> root --&gt; Игры<br /> Игры --&gt; Тимбилдинг<br /> Игры --&gt; Чимборасо<br /> Игры --&gt; Ролевые_игры<br /> Игры --&gt; Деловые_игры<br /> Case_Study --&gt; Soft_skills_в_конфликтных_ситауциях<br /> Case_Study --&gt; Урок_SEL_с_ИИ-помощником<br /> Case_Study --&gt; Цифровые_инструменты_в_обучении_Soft_Skills<br /> Психология --&gt; Мотивация<br /> Психология --&gt; Личностные_типы<br /> Психология --&gt; Поведенческие_реакции<br /> %% Ссылки<br /> linkStyle 3 stroke:#00f,stroke-width:2px;<br /> click SEL href &quot;https://digida.mgpu.ru/index.php/SEL_(social-emotional_learning)&quot;<br /> linkStyle 3 stroke:#00f,stroke-width:2px;<br /> click Case_Study href &quot;https://digida.mgpu.ru/index.php/Case_Study&quot;<br /> }}</div>

Alishari http://digida.mgpu.ru/index.php?title=Soft_skills_(%D1%82%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B4)&diff=36832 2025-12-06T08:53:06Z

<p>Alishari: </p> <hr /> <div>{{Trend<br /> |Description=Soft skills, или мягкие навыки – это способности обучающегося к творчеству, эффективной коммуникации, критическому мышлению и совместной деятельности.<br /> Термин Soft Skills («гибкие» или «мягкие» навыки) – один из трендов в современном образовании.<br /> Свою историю Термин берет из военного дела. В 1959 году армия США начала подготовку солдат по новой системе, в ходе которой исследователи выяснили, что для человека важны не только его профессиональные умения, но и личные качества, которые не поддаются плановым тренировкам. Так военных стали подразделять на «hard skills» – людей, работающих преимущественно с техникой, и «soft skills» – тех, кто умел взаимодействовать с командой, проявлять лидерство и принимать решения в стрессовой ситуации. <br /> <br /> Настоящий прорыв в популяризации концепции совершил доктор Пол Грин из НАСА. В 1972 году он опубликовал отчёт по заказу агентства, которому требовалось определить, какие навыки критически важны для высокопрофессиональных инженеров и учёных в космических программах. Исследование выявило парадокс: успех проекта на 85% зависит от личных качеств сотрудников (умения общаться, работать в команде, творчески решать проблемы) и лишь на 15% – от их технических знаний. Этот вывод стал сенсационным и начал проникать в иные сферы деятельности. <br /> <br /> В 1980-1990 г soft skills становится модным бизнес-трендом. Крупные компании (например, IBM, Motorola) начали внедрять внутренние тренинги по коммуникациям, тайм-менеджменту и лидерству. <br /> <br /> Использование термина soft skills в системе образования получает свое распространение в мире с 2000-х годов. Работодатели по всему миру начали массово жаловаться на разрыв навыков: выпускники приходили с дипломами, но не могли работать в команде, мыслить критически и брать на себя ответственность. С внедрением цифровых технологий и автоматизацией стало очевидно, что рутинные технические операции (hard skills) легче автоматизировать. А «человеческие» навыки soft skills оказались ключом к будущей устойчивости на рынке труда. <br /> <br /> Основные технологии тренда soft skills: работа в командах, модель обучения через деятельность, проектная и исследовательская деятельность, социальные практики, внедрение элементов SEL (Social-Emotional Learning – социально-эмоциональное обучение), создание междисциплинарных проектов, case-study, стартап-студий, развитие студенческого самоуправления, курсов по эмоциональному интеллекту и критическому мышлению, активное использование геймификации, симуляций, образовательных игр и обратной связи 360°, где оценивается не только результат, но и процесс взаимодействия. <br /> <br /> Таким образом, тренд Soft Skills – это история осознания того, что техническая компетентность необходима, но недостаточна для успеха в сложном, взаимосвязанном мире.<br /> |Trend_type=Устойчивый<br /> |launch year=1960<br /> |Понятие=Case Study, SEL (social-emotional learning), Эмоциональный интеллект, Психология<br /> |Ed_Techno=Технологии групповой деятельности, Проектное обучение, Технология проведения дискуссий<br /> }}<br /> {{#mermaid:<br /> graph LR<br /> root((Soft skills))<br /> <br /> root --&gt; Понятия<br /> Понятия --&gt; Case_Study<br /> Понятия --&gt; SEL<br /> Понятия --&gt; Эмоциональный_интеллект<br /> Понятия --&gt; Психология<br /> <br /> root --&gt; Технологии<br /> Технологии --&gt; Технологии_групповой_деятельности<br /> Технологии --&gt; Технология_проведения_дискуссий<br /> Технологии --&gt; Miro<br /> Технологии --&gt; Trello<br /> Технологии --&gt; Canva<br /> <br /> root --&gt; Применение<br /> Применение --&gt; Образование<br /> Применение --&gt; Конфликтология<br /> Применение --&gt; Работа_в_команде<br /> Применение --&gt; Управление_временем<br /> <br /> root --&gt; Оценка<br /> Оценка --&gt; Наблюдение<br /> Оценка --&gt; Самооценка<br /> Оценка --&gt; Портфолио_навыков<br /> Оценка --&gt; Поведенческие_индикаторы<br /> <br /> root --&gt; Игры<br /> Игры --&gt; Тимбилдинг<br /> Игры --&gt; Чимборасо<br /> Игры --&gt; Ролевые_игры<br /> Игры --&gt; Деловые_игры<br /> Case_Study --&gt; Soft_skills_в_конфликтных_ситауциях<br /> Case_Study --&gt; Урок_SEL_с_ИИ-помощником<br /> Case_Study --&gt; Цифровые_инструменты_в_обучении_Soft_Skills<br /> Психология --&gt; Мотивация<br /> Психология --&gt; Личностные_типы<br /> Психология --&gt; Поведенческие_реакции<br /> %% Ссылки<br /> linkStyle 3 stroke:#00f,stroke-width:2px;<br /> click SEL href &quot;https://digida.mgpu.ru/index.php/SEL_(social-emotional_learning)&quot;<br /> linkStyle 3 stroke:#00f,stroke-width:2px;<br /> click Case_Study href &quot;https://digida.mgpu.ru/index.php/Case_Study&quot;<br /> }}</div>

Alishari http://digida.mgpu.ru/index.php?title=Soft_skills_(%D1%82%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B4)&diff=36831 2025-12-06T08:52:41Z

<p>Alishari: </p> <hr /> <div>{{Trend<br /> |Description=Soft skills, или мягкие навыки – это способности обучающегося к творчеству, эффективной коммуникации, критическому мышлению и совместной деятельности.<br /> Термин Soft Skills («гибкие» или «мягкие» навыки) – один из трендов в современном образовании.<br /> Свою историю Термин берет из военного дела. В 1959 году армия США начала подготовку солдат по новой системе, в ходе которой исследователи выяснили, что для человека важны не только его профессиональные умения, но и личные качества, которые не поддаются плановым тренировкам. Так военных стали подразделять на «hard skills» – людей, работающих преимущественно с техникой, и «soft skills» – тех, кто умел взаимодействовать с командой, проявлять лидерство и принимать решения в стрессовой ситуации. <br /> <br /> Настоящий прорыв в популяризации концепции совершил доктор Пол Грин из НАСА. В 1972 году он опубликовал отчёт по заказу агентства, которому требовалось определить, какие навыки критически важны для высокопрофессиональных инженеров и учёных в космических программах. Исследование выявило парадокс: успех проекта на 85% зависит от личных качеств сотрудников (умения общаться, работать в команде, творчески решать проблемы) и лишь на 15% — от их технических знаний. Этот вывод стал сенсационным и начал проникать в иные сферы деятельности. <br /> <br /> В 1980-1990 г soft skills становится модным бизнес-трендом. Крупные компании (например, IBM, Motorola) начали внедрять внутренние тренинги по коммуникациям, тайм-менеджменту и лидерству. <br /> <br /> Использование термина soft skills в системе образования получает свое распространение в мире с 2000-х годов. Работодатели по всему миру начали массово жаловаться на разрыв навыков: выпускники приходили с дипломами, но не могли работать в команде, мыслить критически и брать на себя ответственность. С внедрением цифровых технологий и автоматизацией стало очевидно, что рутинные технические операции (hard skills) легче автоматизировать. А «человеческие» навыки soft skills оказались ключом к будущей устойчивости на рынке труда. <br /> <br /> Основные технологии тренда soft skills: работа в командах, модель обучения через деятельность, проектная и исследовательская деятельность, социальные практики, внедрение элементов SEL (Social-Emotional Learning – социально-эмоциональное обучение), создание междисциплинарных проектов, case-study, стартап-студий, развитие студенческого самоуправления, курсов по эмоциональному интеллекту и критическому мышлению, активное использование геймификации, симуляций, образовательных игр и обратной связи 360°, где оценивается не только результат, но и процесс взаимодействия. <br /> <br /> Таким образом, тренд Soft Skills – это история осознания того, что техническая компетентность необходима, но недостаточна для успеха в сложном, взаимосвязанном мире.<br /> |Trend_type=Устойчивый<br /> |launch year=1960<br /> |Понятие=Case Study, SEL (social-emotional learning), Эмоциональный интеллект, Психология<br /> |Ed_Techno=Технологии групповой деятельности, Проектное обучение, Технология проведения дискуссий<br /> }}<br /> {{#mermaid:<br /> graph LR<br /> root((Soft skills))<br /> <br /> root --&gt; Понятия<br /> Понятия --&gt; Case_Study<br /> Понятия --&gt; SEL<br /> Понятия --&gt; Эмоциональный_интеллект<br /> Понятия --&gt; Психология<br /> <br /> root --&gt; Технологии<br /> Технологии --&gt; Технологии_групповой_деятельности<br /> Технологии --&gt; Технология_проведения_дискуссий<br /> Технологии --&gt; Miro<br /> Технологии --&gt; Trello<br /> Технологии --&gt; Canva<br /> <br /> root --&gt; Применение<br /> Применение --&gt; Образование<br /> Применение --&gt; Конфликтология<br /> Применение --&gt; Работа_в_команде<br /> Применение --&gt; Управление_временем<br /> <br /> root --&gt; Оценка<br /> Оценка --&gt; Наблюдение<br /> Оценка --&gt; Самооценка<br /> Оценка --&gt; Портфолио_навыков<br /> Оценка --&gt; Поведенческие_индикаторы<br /> <br /> root --&gt; Игры<br /> Игры --&gt; Тимбилдинг<br /> Игры --&gt; Чимборасо<br /> Игры --&gt; Ролевые_игры<br /> Игры --&gt; Деловые_игры<br /> Case_Study --&gt; Soft_skills_в_конфликтных_ситауциях<br /> Case_Study --&gt; Урок_SEL_с_ИИ-помощником<br /> Case_Study --&gt; Цифровые_инструменты_в_обучении_Soft_Skills<br /> Психология --&gt; Мотивация<br /> Психология --&gt; Личностные_типы<br /> Психология --&gt; Поведенческие_реакции<br /> %% Ссылки<br /> linkStyle 3 stroke:#00f,stroke-width:2px;<br /> click SEL href &quot;https://digida.mgpu.ru/index.php/SEL_(social-emotional_learning)&quot;<br /> linkStyle 3 stroke:#00f,stroke-width:2px;<br /> click Case_Study href &quot;https://digida.mgpu.ru/index.php/Case_Study&quot;<br /> }}</div>

Alishari http://digida.mgpu.ru/index.php?title=Soft_skills_(%D1%82%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B4)&diff=36826 2025-12-06T08:49:01Z

<p>Alishari: </p> <hr /> <div>{{Trend<br /> |Description=Soft skills, или мягкие навыки - это способности обучающегося к творчеству, эффективной коммуникации, критическому мышлению и совместной деятельности.<br /> Термин Soft Skills («гибкие» или «мягкие» навыки) - один из трендов в современном образовании.<br /> Свою историю Термин берет из военного дела. В 1959 году армия США начала подготовку солдат по новой системе, в ходе которой исследователи выяснили, что для человека важны не только его профессиональные умения, но и личные качества, которые не поддаются плановым тренировкам. Так военных стали подразделять на «hard skills» - людей, работающих преимущественно с техникой, и «soft skills» - тех, кто умел взаимодействовать с командой, проявлять лидерство и принимать решения в стрессовой ситуации. <br /> <br /> Настоящий прорыв в популяризации концепции совершил доктор Пол Грин из НАСА. В 1972 году он опубликовал отчёт по заказу агентства, которому требовалось определить, какие навыки критически важны для высокопрофессиональных инженеров и учёных в космических программах. Исследование выявило парадокс: успех проекта на 85% зависит от личных качеств сотрудников (умения общаться, работать в команде, творчески решать проблемы) и лишь на 15% — от их технических знаний. Этот вывод стал сенсационным и начал проникать в иные сферы деятельности. <br /> <br /> В 1980-1990 г soft skills становится модным бизнес-трендом. Крупные компании (например, IBM, Motorola) начали внедрять внутренние тренинги по коммуникациям, тайм-менеджменту и лидерству. <br /> <br /> Использование термина soft skills в системе образования получает свое распространение в мире с 2000-х годов. Работодатели по всему миру начали массово жаловаться на разрыв навыков: выпускники приходили с дипломами, но не могли работать в команде, мыслить критически и брать на себя ответственность. С внедрением цифровых технологий и автоматизацией стало очевидно, что рутинные технические операции (hard skills) легче автоматизировать. А «человеческие» навыки soft skills оказались ключом к будущей устойчивости на рынке труда. <br /> <br /> Основные технологии тренда soft skills: работа в командах, модель обучения через деятельность, проектная и исследовательская деятельность, социальные практики, внедрение элементов SEL (Social-Emotional Learning - социально-эмоциональное обучение), создание междисциплинарных проектов, case-study, стартап-студий, развитие студенческого самоуправления, курсов по эмоциональному интеллекту и критическому мышлению, активное использование геймификации, симуляций, образовательных игр и обратной связи 360°, где оценивается не только результат, но и процесс взаимодействия. <br /> <br /> Таким образом, тренд Soft Skills -это история осознания того, что техническая компетентность необходима, но недостаточна для успеха в сложном, взаимосвязанном мире.<br /> |Trend_type=Устойчивый<br /> |launch year=1960<br /> |Понятие=Case Study, SEL (social-emotional learning), Эмоциональный интеллект, Психология<br /> |Ed_Techno=Технологии групповой деятельности, Проектное обучение, Технология проведения дискуссий<br /> }}<br /> {{#mermaid:<br /> graph LR<br /> root((Soft skills))<br /> <br /> root --&gt; Понятия<br /> Понятия --&gt; Case_Study<br /> Понятия --&gt; SEL<br /> Понятия --&gt; Эмоциональный_интеллект<br /> Понятия --&gt; Психология<br /> <br /> root --&gt; Технологии<br /> Технологии --&gt; Технологии_групповой_деятельности<br /> Технологии --&gt; Технология_проведения_дискуссий<br /> Технологии --&gt; Miro<br /> Технологии --&gt; Trello<br /> Технологии --&gt; Canva<br /> <br /> root --&gt; Применение<br /> Применение --&gt; Образование<br /> Применение --&gt; Конфликтология<br /> Применение --&gt; Работа_в_команде<br /> Применение --&gt; Управление_временем<br /> <br /> root --&gt; Оценка<br /> Оценка --&gt; Наблюдение<br /> Оценка --&gt; Самооценка<br /> Оценка --&gt; Портфолио_навыков<br /> Оценка --&gt; Поведенческие_индикаторы<br /> <br /> root --&gt; Игры<br /> Игры --&gt; Тимбилдинг<br /> Игры --&gt; Чимборасо<br /> Игры --&gt; Ролевые_игры<br /> Игры --&gt; Деловые_игры<br /> Case_Study --&gt; Soft_skills_в_конфликтных_ситауциях<br /> Case_Study --&gt; Урок_SEL_с_ИИ-помощником<br /> Case_Study --&gt; Цифровые_инструменты_в_обучении_Soft_Skills<br /> Психология --&gt; Мотивация<br /> Психология --&gt; Личностные_типы<br /> Психология --&gt; Поведенческие_реакции<br /> %% Ссылки<br /> linkStyle 3 stroke:#00f,stroke-width:2px;<br /> click SEL href &quot;https://digida.mgpu.ru/index.php/SEL_(social-emotional_learning)&quot;<br /> linkStyle 3 stroke:#00f,stroke-width:2px;<br /> click Case_Study href &quot;https://digida.mgpu.ru/index.php/Case_Study&quot;<br /> }}</div>

Alishari http://digida.mgpu.ru/index.php?title=Soft_skills_(%D1%82%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B4)&diff=36793 2025-12-06T08:35:51Z

<p>Alishari: </p> <hr /> <div>{{Trend<br /> |Description=Soft skills, или мягкие навыки - это способности обучающегося к творчеству, эффективной коммуникации, критическому мышлению и совместной деятельности.<br /> Термин Soft Skills («гибкие» или «мягкие» навыки) - один из трендов в современном образовании.<br /> Свою историю Термин берет из военного дела. В 1959 году армия США начала подготовку солдат по новой системе, в ходе которой исследователи выяснили, что для человека важны не только его профессиональные умения, но и личные качества, которые не поддаются плановым тренировкам. Так военных стали подразделять на «hard skills» - людей, работающих преимущественно с техникой, и «soft skills» - тех, кто умел взаимодействовать с командой, проявлять лидерство и принимать решения в стрессовой ситуации. <br /> <br /> Настоящий прорыв в популяризации концепции совершил доктор Пол Грин из НАСА. В 1972 году он опубликовал отчёт по заказу агентства, которому требовалось определить, какие навыки критически важны для высокопрофессиональных инженеров и учёных в космических программах. Исследование выявило парадокс: успех проекта на 85% зависит от личных качеств сотрудников (умения общаться, работать в команде, творчески решать проблемы) и лишь на 15% — от их технических знаний. Этот вывод стал сенсационным и начал проникать в иные сферы деятельности. <br /> <br /> В 1980-1990 г soft skills становится модным бизнес-трендом. Крупные компании (например, IBM, Motorola) начали внедрять внутренние тренинги по коммуникациям, тайм-менеджменту и лидерству. <br /> <br /> Использование термина soft skills в системе образования получает свое распространение в мире с 2000-х годов. Работодатели по всему миру начали массово жаловаться на разрыв навыков: выпускники приходили с дипломами, но не могли работать в команде, мыслить критически и брать на себя ответственность. С внедрением цифровых технологий и автоматизацией стало очевидно, что рутинные технические операции (hard skills) легче автоматизировать. А «человеческие» навыки soft skills оказались ключом к будущей устойчивости на рынке труда. <br /> <br /> Основные технологии тренда soft skills: работа в командах, модель обучения через деятельность, проектная и исследовательская деятельность, социальные практики, внедрение элементов SEL (Social-Emotional Learning - социально-эмоциональное обучение), создание междисциплинарных проектов, case-study, стартап-студий, развития студенческого самоуправления, курсов по эмоциональному интеллекту и критическому мышлению, активное использование геймификации, симуляций, образовательных игр и обратной связи 360°, где оценивается не только результат, но и процесс взаимодействия. <br /> <br /> Таким образом, тренд Soft Skills -это история осознания того, что техническая компетентность необходима, но недостаточна для успеха в сложном, взаимосвязанном мире.<br /> |Trend_type=Устойчивый<br /> |launch year=1960<br /> |Понятие=Case Study, SEL (social-emotional learning), Эмоциональный интеллект, Психология<br /> |Ed_Techno=Технологии групповой деятельности, Проектное обучение, Технология проведения дискуссий<br /> }}<br /> {{#mermaid:<br /> graph LR<br /> root((Soft skills))<br /> <br /> root --&gt; Понятия<br /> Понятия --&gt; Case_Study<br /> Понятия --&gt; SEL<br /> Понятия --&gt; Эмоциональный_интеллект<br /> Понятия --&gt; Психология<br /> <br /> root --&gt; Технологии<br /> Технологии --&gt; Технологии_групповой_деятельности<br /> Технологии --&gt; Технология_проведения_дискуссий<br /> Технологии --&gt; Miro<br /> Технологии --&gt; Trello<br /> Технологии --&gt; Canva<br /> <br /> root --&gt; Применение<br /> Применение --&gt; Образование<br /> Применение --&gt; Конфликтология<br /> Применение --&gt; Работа_в_команде<br /> Применение --&gt; Управление_временем<br /> <br /> root --&gt; Оценка<br /> Оценка --&gt; Наблюдение<br /> Оценка --&gt; Самооценка<br /> Оценка --&gt; Портфолио_навыков<br /> Оценка --&gt; Поведенческие_индикаторы<br /> <br /> root --&gt; Игры<br /> Игры --&gt; Тимбилдинг<br /> Игры --&gt; Чимборасо<br /> Игры --&gt; Ролевые_игры<br /> Игры --&gt; Деловые_игры<br /> Case_Study --&gt; Soft_skills_в_конфликтных_ситауциях<br /> Case_Study --&gt; Урок_SEL_с_ИИ-помощником<br /> Case_Study --&gt; Цифровые_инструменты_в_обучении_Soft_Skills<br /> Психология --&gt; Мотивация<br /> Психология --&gt; Личностные_типы<br /> Психология --&gt; Поведенческие_реакции<br /> %% Ссылки<br /> linkStyle 3 stroke:#00f,stroke-width:2px;<br /> click SEL href &quot;https://digida.mgpu.ru/index.php/SEL_(social-emotional_learning)&quot;<br /> }}</div>

Alishari http://digida.mgpu.ru/index.php?title=Soft_skills_(%D1%82%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B4)&diff=36790 2025-12-06T08:34:37Z

<p>Alishari: </p> <hr /> <div>{{Trend<br /> |Description=Soft skills, или мягкие навыки - это способности обучающегося к творчеству, эффективной коммуникации, критическому мышлению и совместной деятельности.<br /> Термин Soft Skills («гибкие» или «мягкие» навыки) - один из трендов в современном образовании.<br /> Свою историю Термин берет из военного дела. В 1959 году армия США начала подготовку солдат по новой системе, в ходе которой исследователи выяснили, что для человека важны не только его профессиональные умения, но и личные качества, которые не поддаются плановым тренировкам. Так военных стали подразделять на «hard skills» - людей, работающих преимущественно с техникой, и «soft skills» - тех, кто умел взаимодействовать с командой, проявлять лидерство и принимать решения в стрессовой ситуации. <br /> <br /> Настоящий прорыв в популяризации концепции совершил доктор Пол Грин из НАСА. В 1972 году он опубликовал отчёт по заказу агентства, которому требовалось определить, какие навыки критически важны для высокопрофессиональных инженеров и учёных в космических программах. Исследование выявило парадокс: успех проекта на 85% зависит от личных качеств сотрудников (умения общаться, работать в команде, творчески решать проблемы) и лишь на 15% — от их технических знаний. Этот вывод стал сенсационным и начал проникать в иные сферы деятельности. <br /> <br /> В 1980-1990 г soft skills становится модным бизнес-трендом. Крупные компании (например, IBM, Motorola) начали внедрять внутренние тренинги по коммуникациям, тайм-менеджменту и лидерству. <br /> <br /> Использование термина soft skills в системе образования получает свое распространение в мире с 2000-х годов. Работодатели по всему миру начали массово жаловаться на разрыв навыков: выпускники приходили с дипломами, но не могли работать в команде, мыслить критически и брать на себя ответственность. С внедрением цифровых технологий и автоматизацией стало очевидно, что рутинные технические операции (hard skills) легче автоматизировать. А «человеческие» навыки soft skills оказались ключом к будущей устойчивости на рынке труда. <br /> <br /> Основные технологии тренда soft skills: работа в командах, модель обучения через деятельность, проектная и исследовательская деятельность, социальные практики, внедрение элементов SEL (Social-Emotional Learning - социально-эмоциональное обучение), создание междисциплинарных проектов, case-study, стартап-студий, развития студенческого самоуправления, курсов по эмоциональному интеллекту и критическому мышлению, активное использование геймификации, симуляций, образовательных игр и обратной связи 360°, где оценивается не только результат, но и процесс взаимодействия. <br /> <br /> Таким образом, тренд Soft Skills -это история осознания того, что техническая компетентность необходима, но недостаточна для успеха в сложном, взаимосвязанном мире.<br /> |Trend_type=Устойчивый<br /> |launch year=1960<br /> |Понятие=Case Study, SEL (social-emotional learning), Эмоциональный интеллект, Психология<br /> |Ed_Techno=Технологии групповой деятельности, Технологии проведения дискуссий, Проектное обучение<br /> }}<br /> {{#mermaid:<br /> graph LR<br /> root((Soft skills))<br /> <br /> root --&gt; Понятия<br /> Понятия --&gt; Case_Study<br /> Понятия --&gt; SEL<br /> Понятия --&gt; Эмоциональный_интеллект<br /> Понятия --&gt; Психология<br /> <br /> root --&gt; Технологии<br /> Технологии --&gt; Технологии_групповой_деятельности<br /> Технологии --&gt; Технология_проведения_дискуссий<br /> Технологии --&gt; Miro<br /> Технологии --&gt; Trello<br /> Технологии --&gt; Canva<br /> <br /> root --&gt; Применение<br /> Применение --&gt; Образование<br /> Применение --&gt; Конфликтология<br /> Применение --&gt; Работа_в_команде<br /> Применение --&gt; Управление_временем<br /> <br /> root --&gt; Оценка<br /> Оценка --&gt; Наблюдение<br /> Оценка --&gt; Самооценка<br /> Оценка --&gt; Портфолио_навыков<br /> Оценка --&gt; Поведенческие_индикаторы<br /> <br /> root --&gt; Игры<br /> Игры --&gt; Тимбилдинг<br /> Игры --&gt; Чимборасо<br /> Игры --&gt; Ролевые_игры<br /> Игры --&gt; Деловые_игры<br /> Case_Study --&gt; Soft_skills_в_конфликтных_ситауциях<br /> Case_Study --&gt; Урок_SEL_с_ИИ-помощником<br /> Case_Study --&gt; Цифровые_инструменты_в_обучении_Soft_Skills<br /> Психология --&gt; Мотивация<br /> Психология --&gt; Личностные_типы<br /> Психология --&gt; Поведенческие_реакции<br /> %% Ссылки<br /> linkStyle 3 stroke:#00f,stroke-width:2px;<br /> click SEL href &quot;https://digida.mgpu.ru/index.php/SEL_(social-emotional_learning)&quot;<br /> }}</div>

Alishari http://digida.mgpu.ru/index.php?title=Soft_skills_(%D1%82%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B4)&diff=36788 2025-12-06T08:32:52Z

<p>Alishari: </p> <hr /> <div>{{Trend<br /> |Description=Soft skills, или мягкие навыки - это способности обучающегося к творчеству, эффективной коммуникации, критическому мышлению и совместной деятельности.<br /> Термин Soft Skills («гибкие» или «мягкие» навыки) - один из трендов в современном образовании.<br /> Свою историю Термин берет из военного дела. В 1959 году армия США начала подготовку солдат по новой системе, в ходе которой исследователи выяснили, что для человека важны не только его профессиональные умения, но и личные качества, которые не поддаются плановым тренировкам. Так военных стали подразделять на «hard skills» - людей, работающих преимущественно с техникой, и «soft skills» - тех, кто умел взаимодействовать с командой, проявлять лидерство и принимать решения в стрессовой ситуации. Настоящий прорыв в популяризации концепции совершил доктор Пол Грин из НАСА. В 1972 году он опубликовал отчёт по заказу агентства, которому требовалось определить, какие навыки критически важны для высокопрофессиональных инженеров и учёных в космических программах. Исследование выявило парадокс: успех проекта на 85% зависит от личных качеств сотрудников (умения общаться, работать в команде, творчески решать проблемы) и лишь на 15% — от их технических знаний. Этот вывод стал сенсационным и начал проникать в иные сферы деятельности. <br /> <br /> В 1980-1990 г soft skills становится модным бизнес-трендом. Крупные компании (например, IBM, Motorola) начали внедрять внутренние тренинги по коммуникациям, тайм-менеджменту и лидерству. <br /> <br /> Использование термина soft skills в системе образования получает свое распространение в мире с 2000-х годов. Работодатели по всему миру начали массово жаловаться на разрыв навыков: выпускники приходили с дипломами, но не могли работать в команде, мыслить критически и брать на себя ответственность. С внедрением цифровых технологий и автоматизацией стало очевидно, что рутинные технические операции (hard skills) легче автоматизировать. А «человеческие» навыки soft skills оказались ключом к будущей устойчивости на рынке труда. <br /> <br /> Основные технологии тренда soft skills: работа в командах, модель обучения через деятельность, проектная и исследовательская деятельность, социальные практики, внедрение элементов SEL (Social-Emotional Learning - социально-эмоциональное обучение), создание междисциплинарных проектов, case-study, стартап-студий, развития студенческого самоуправления, курсов по эмоциональному интеллекту и критическому мышлению, активное использование геймификации, симуляций, образовательных игр и обратной связи 360°, где оценивается не только результат, но и процесс взаимодействия. <br /> <br /> Таким образом, тренд Soft Skills -это история осознания того, что техническая компетентность необходима, но недостаточна для успеха в сложном, взаимосвязанном мире.<br /> |Trend_type=Устойчивый<br /> |launch year=1960<br /> |Понятие=Case Study, SEL (social-emotional learning), Эмоциональный интеллект, Психология<br /> |Ed_Techno=Технологии групповой деятельности, Технология проведения дискуссий (технология проведения дискуссий), Проектное обучение (проектное обучение)<br /> }}<br /> {{#mermaid:<br /> graph LR<br /> root((Soft skills))<br /> <br /> root --&gt; Понятия<br /> Понятия --&gt; Case_Study<br /> Понятия --&gt; SEL<br /> Понятия --&gt; Эмоциональный_интеллект<br /> Понятия --&gt; Психология<br /> <br /> root --&gt; Технологии<br /> Технологии --&gt; Технологии_групповой_деятельности<br /> Технологии --&gt; Технология_проведения_дискуссий<br /> Технологии --&gt; Miro<br /> Технологии --&gt; Trello<br /> Технологии --&gt; Canva<br /> <br /> root --&gt; Применение<br /> Применение --&gt; Образование<br /> Применение --&gt; Конфликтология<br /> Применение --&gt; Работа_в_команде<br /> Применение --&gt; Управление_временем<br /> <br /> root --&gt; Оценка<br /> Оценка --&gt; Наблюдение<br /> Оценка --&gt; Самооценка<br /> Оценка --&gt; Портфолио_навыков<br /> Оценка --&gt; Поведенческие_индикаторы<br /> <br /> root --&gt; Игры<br /> Игры --&gt; Тимбилдинг<br /> Игры --&gt; Чимборасо<br /> Игры --&gt; Ролевые_игры<br /> Игры --&gt; Деловые_игры<br /> Case_Study --&gt; Soft_skills_в_конфликтных_ситауциях<br /> Case_Study --&gt; Урок_SEL_с_ИИ-помощником<br /> Case_Study --&gt; Цифровые_инструменты_в_обучении_Soft_Skills<br /> Психология --&gt; Мотивация<br /> Психология --&gt; Личностные_типы<br /> Психология --&gt; Поведенческие_реакции<br /> %% Ссылки<br /> linkStyle 3 stroke:#00f,stroke-width:2px;<br /> click SEL href &quot;https://digida.mgpu.ru/index.php/SEL_(social-emotional_learning)&quot;<br /> }}</div>

Alishari http://digida.mgpu.ru/index.php?title=Soft_skills_(%D1%82%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B4)&diff=36786 2025-12-06T08:32:05Z

<p>Alishari: </p> <hr /> <div>{{Trend<br /> |Description=Soft skills, или мягкие навыки - это способности обучающегося к творчеству, эффективной коммуникации, критическому мышлению и совместной деятельности.<br /> Термин Soft Skills («гибкие» или «мягкие» навыки) - один из трендов в современном образовании.<br /> Свою историю Термин берет из военного дела. В 1959 году армия США начала подготовку солдат по новой системе, в ходе которой исследователи выяснили, что для человека важны не только его профессиональные умения, но и личные качества, которые не поддаются плановым тренировкам. Так военных стали подразделять на «hard skills» - людей, работающих преимущественно с техникой, и «soft skills» - тех, кто умел взаимодействовать с командой, проявлять лидерство и принимать решения в стрессовой ситуации. Настоящий прорыв в популяризации концепции совершил доктор Пол Грин из НАСА. В 1972 году он опубликовал отчёт по заказу агентства, которому требовалось определить, какие навыки критически важны для высокопрофессиональных инженеров и учёных в космических программах. Исследование выявило парадокс: успех проекта на 85% зависит от личных качеств сотрудников (умения общаться, работать в команде, творчески решать проблемы) и лишь на 15% — от их технических знаний. Этот вывод стал сенсационным и начал проникать в иные сферы деятельности. <br /> В 1980-1990 г soft skills становится модным бизнес-трендом. Крупные компании (например, IBM, Motorola) начали внедрять внутренние тренинги по коммуникациям, тайм-менеджменту и лидерству. <br /> Использование термина soft skills в системе образования получает свое распространение в мире с 2000-х годов. Работодатели по всему миру начали массово жаловаться на разрыв навыков: выпускники приходили с дипломами, но не могли работать в команде, мыслить критически и брать на себя ответственность. С внедрением цифровых технологий и автоматизацией стало очевидно, что рутинные технические операции (hard skills) легче автоматизировать. А «человеческие» навыки soft skills оказались ключом к будущей устойчивости на рынке труда. <br /> Основные технологии тренда soft skills: работа в командах, модель обучения через деятельность, проектная и исследовательская деятельность, социальные практики, внедрение элементов SEL (Social-Emotional Learning - социально-эмоциональное обучение), создание междисциплинарных проектов, case-study, стартап-студий, развития студенческого самоуправления, курсов по эмоциональному интеллекту и критическому мышлению, активное использование геймификации, симуляций, образовательных игр и обратной связи 360°, где оценивается не только результат, но и процесс взаимодействия. <br /> Таким образом, тренд Soft Skills -это история осознания того, что техническая компетентность необходима, но недостаточна для успеха в сложном, взаимосвязанном мире.<br /> |Trend_type=Устойчивый<br /> |launch year=1960<br /> |Понятие=Case Study, SEL (social-emotional learning), Эмоциональный интеллект, Психология<br /> |Ed_Techno=Технологии групповой деятельности, Технология проведения дискуссий (технология проведения дискуссий), Проектное обучение (проектное обучение)<br /> }}<br /> {{#mermaid:<br /> graph LR<br /> root((Soft skills))<br /> <br /> root --&gt; Понятия<br /> Понятия --&gt; Case_Study<br /> Понятия --&gt; SEL<br /> Понятия --&gt; Эмоциональный_интеллект<br /> Понятия --&gt; Психология<br /> <br /> root --&gt; Технологии<br /> Технологии --&gt; Технологии_групповой_деятельности<br /> Технологии --&gt; Технология_проведения_дискуссий<br /> Технологии --&gt; Miro<br /> Технологии --&gt; Trello<br /> Технологии --&gt; Canva<br /> <br /> root --&gt; Применение<br /> Применение --&gt; Образование<br /> Применение --&gt; Конфликтология<br /> Применение --&gt; Работа_в_команде<br /> Применение --&gt; Управление_временем<br /> <br /> root --&gt; Оценка<br /> Оценка --&gt; Наблюдение<br /> Оценка --&gt; Самооценка<br /> Оценка --&gt; Портфолио_навыков<br /> Оценка --&gt; Поведенческие_индикаторы<br /> <br /> root --&gt; Игры<br /> Игры --&gt; Тимбилдинг<br /> Игры --&gt; Чимборасо<br /> Игры --&gt; Ролевые_игры<br /> Игры --&gt; Деловые_игры<br /> Case_Study --&gt; Soft_skills_в_конфликтных_ситауциях<br /> Case_Study --&gt; Урок_SEL_с_ИИ-помощником<br /> Case_Study --&gt; Цифровые_инструменты_в_обучении_Soft_Skills<br /> Психология --&gt; Мотивация<br /> Психология --&gt; Личностные_типы<br /> Психология --&gt; Поведенческие_реакции<br /> %% Ссылки<br /> linkStyle 3 stroke:#00f,stroke-width:2px;<br /> click SEL href &quot;https://digida.mgpu.ru/index.php/SEL_(social-emotional_learning)&quot;<br /> }}</div>

Alishari http://digida.mgpu.ru/index.php?title=Soft_skills_(%D1%82%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B4)&diff=36783 2025-12-06T08:30:03Z

<p>Alishari: </p> <hr /> <div>{{Trend<br /> |Description=Soft skills, или мягкие навыки - это способности обучающегося к творчеству, эффективной коммуникации, критическому мышлению и совместной деятельности.<br /> Термин Soft Skills («гибкие» или «мягкие» навыки) - один из трендов в современном образовании.<br /> Свою историю Термин берет из военного дела. В 1959 году армия США начала подготовку солдат по новой системе, в ходе которой исследователи выяснили, что для человека важны не только его профессиональные умения, но и личные качества, которые не поддаются плановым тренировкам. Так военных стали подразделять на «hard skills» - людей, работающих преимущественно с техникой, и «soft skills» - тех, кто умел взаимодействовать с командой, проявлять лидерство и принимать решения в стрессовой ситуации. Настоящий прорыв в популяризации концепции совершил доктор Пол Грин из НАСА. В 1972 году он опубликовал отчёт по заказу агентства, которому требовалось определить, какие навыки критически важны для высокопрофессиональных инженеров и учёных в космических программах. Исследование выявило парадокс: успех проекта на 85% зависит от личных качеств сотрудников (умения общаться, работать в команде, творчески решать проблемы) и лишь на 15% — от их технических знаний. Этот вывод стал сенсационным и начал проникать в иные сферы деятельности. В 1980-1990 г soft skills становится модным бизнес-трендом. Крупные компании (например, IBM, Motorola) начали внедрять внутренние тренинги по коммуникациям, тайм-менеджменту и лидерству. Использование термина soft skills в системе образования получает свое распространение в мире с 2000-х годов. Работодатели по всему миру начали массово жаловаться на разрыв навыков: выпускники приходили с дипломами, но не могли работать в команде, мыслить критически и брать на себя ответственность. С внедрением цифровых технологий и автоматизацией стало очевидно, что рутинные технические операции (hard skills) легче автоматизировать. А «человеческие» навыки soft skills оказались ключом к будущей устойчивости на рынке труда. Основные технологии тренда soft skills: работа в командах, модель обучения через деятельность, проектная и исследовательская деятельность, социальные практики, внедрение элементов SEL (Social-Emotional Learning - социально-эмоциональное обучение), создание междисциплинарных проектов, case-study, стартап-студий, развития студенческого самоуправления, курсов по эмоциональному интеллекту и критическому мышлению, Активное использование игрофикации, симуляций, образовательных игр и обратной связи 360°, где оценивается не только результат, но и процесс взаимодействия. Таким образом, тренд Soft Skills -это история осознания того, что техническая компетентность необходима, но недостаточна для успеха в сложном, взаимосвязанном мире.<br /> |Trend_type=Устойчивый<br /> |launch year=1960<br /> |Понятие=Case Study, SEL (social-emotional learning), Эмоциональный интеллект, Психология<br /> |Ed_Techno=Технологии групповой деятельности, Технология проведения дискуссий (технология проведения дискуссий), Проектное обучение (проектное обучение)<br /> }}<br /> {{#mermaid:<br /> graph LR<br /> root((Soft skills))<br /> <br /> root --&gt; Понятия<br /> Понятия --&gt; Case_Study<br /> Понятия --&gt; SEL<br /> Понятия --&gt; Эмоциональный_интеллект<br /> Понятия --&gt; Психология<br /> <br /> root --&gt; Технологии<br /> Технологии --&gt; Технологии_групповой_деятельности<br /> Технологии --&gt; Технология_проведения_дискуссий<br /> Технологии --&gt; Miro<br /> Технологии --&gt; Trello<br /> Технологии --&gt; Canva<br /> <br /> root --&gt; Применение<br /> Применение --&gt; Образование<br /> Применение --&gt; Конфликтология<br /> Применение --&gt; Работа_в_команде<br /> Применение --&gt; Управление_временем<br /> <br /> root --&gt; Оценка<br /> Оценка --&gt; Наблюдение<br /> Оценка --&gt; Самооценка<br /> Оценка --&gt; Портфолио_навыков<br /> Оценка --&gt; Поведенческие_индикаторы<br /> <br /> root --&gt; Игры<br /> Игры --&gt; Тимбилдинг<br /> Игры --&gt; Чимборасо<br /> Игры --&gt; Ролевые_игры<br /> Игры --&gt; Деловые_игры<br /> Case_Study --&gt; Soft_skills_в_конфликтных_ситауциях<br /> Case_Study --&gt; Урок_SEL_с_ИИ-помощником<br /> Case_Study --&gt; Цифровые_инструменты_в_обучении_Soft_Skills<br /> Психология --&gt; Мотивация<br /> Психология --&gt; Личностные_типы<br /> Психология --&gt; Поведенческие_реакции<br /> %% Ссылки<br /> linkStyle 3 stroke:#00f,stroke-width:2px;<br /> click SEL href &quot;https://digida.mgpu.ru/index.php/SEL_(social-emotional_learning)&quot;<br /> }}</div>

Alishari http://digida.mgpu.ru/index.php?title=Soft_skills_(%D1%82%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B4)&diff=36758 2025-12-06T08:20:23Z

<p>Alishari: </p> <hr /> <div>{{Trend<br /> |Description=Термин Soft Skills («гибкие» или «мягкие» навыки) - один из трендов в современном образовании. <br /> Свою историю Термин берет из военного дела. В 1959 году армия США начала подготовку солдат по новой системе, в ходе которой исследователи выяснили, что для человека важны не только его профессиональные умения, но и личные качества, которые не поддаются плановым тренировкам. Так военных стали подразделять на «hard skills» - людей, работающих преимущественно с техникой, и «soft skills» - тех, кто умел взаимодействовать с командой, проявлять лидерство и принимать решения в стрессовой ситуации.<br /> Настоящий прорыв в популяризации концепции совершил доктор Пол Грин из НАСА. В 1972 году он опубликовал отчёт по заказу агентства, которому требовалось определить, какие навыки критически важны для высокопрофессиональных инженеров и учёных в космических программах. Исследование выявило парадокс: успех проекта на 85% зависит от личных качеств сотрудников (умения общаться, работать в команде, творчески решать проблемы) и лишь на 15% — от их технических знаний. Этот вывод стал сенсационным и начал проникать в иные сферы деятельности.<br /> В 1980-1990 г soft skills становится модным бизнес-трендом. Крупные компании (например, IBM, Motorola) начали внедрять внутренние тренинги по коммуникациям, тайм-менеджменту и лидерству.<br /> Использование термина soft skills в системе образования получает свое распространение в мире с 2000-х годов. Работодатели по всему миру начали массово жаловаться на разрыв навыков: выпускники приходили с дипломами, но не могли работать в команде, мыслить критически и брать на себя ответственность. С внедрением цифровых технологий и автоматизацией стало очевидно, что рутинные технические операции (hard skills) легче автоматизировать. А «человеческие» навыки soft skills оказались ключом к будущей устойчивости на рынке труда.<br /> Основные технологии тренда soft skills: работа в командах, модель обучения через деятельность, проектная и исследовательская деятельность, социальные практики, внедрение элементов SEL (Social-Emotional Learning - социально-эмоциональное обучение), создание междисциплинарных проектов, case-study, стартап-студий, развития студенческого самоуправления, курсов по эмоциональному интеллекту и критическому мышлению, Активное использование игрофикации, симуляций, образовательных игр и обратной связи 360°, где оценивается не только результат, но и процесс взаимодействия.<br /> Таким образом, тренд Soft Skills -это история осознания того, что техническая компетентность необходима, но недостаточна для успеха в сложном, взаимосвязанном мире.<br /> |Trend_type=Устойчивый<br /> |launch year=1960<br /> |Понятие=Case Study, SEL (social-emotional learning), Эмоциональный интеллект, Психология<br /> |Ed_Techno=Технологии групповой деятельности, Технология проведения дискуссий (технология проведения дискуссий), Проектное обучение (проектное обучение)<br /> }}<br /> {{#mermaid:<br /> graph LR<br /> root((Soft skills))<br /> <br /> root --&gt; Понятия<br /> Понятия --&gt; Case_Study<br /> Понятия --&gt; SEL<br /> Понятия --&gt; Эмоциональный_интеллект<br /> Понятия --&gt; Психология<br /> <br /> root --&gt; Технологии<br /> Технологии --&gt; Технологии_групповой_деятельности<br /> Технологии --&gt; Технология_проведения_дискуссий<br /> Технологии --&gt; Miro<br /> Технологии --&gt; Trello<br /> Технологии --&gt; Canva<br /> <br /> root --&gt; Применение<br /> Применение --&gt; Образование<br /> Применение --&gt; Конфликтология<br /> Применение --&gt; Работа_в_команде<br /> Применение --&gt; Управление_временем<br /> <br /> root --&gt; Оценка<br /> Оценка --&gt; Наблюдение<br /> Оценка --&gt; Самооценка<br /> Оценка --&gt; Портфолио_навыков<br /> Оценка --&gt; Поведенческие_индикаторы<br /> <br /> root --&gt; Игры<br /> Игры --&gt; Тимбилдинг<br /> Игры --&gt; Чимборасо<br /> Игры --&gt; Ролевые_игры<br /> Игры --&gt; Деловые_игры<br /> Case_Study --&gt; Soft_skills_в_конфликтных_ситауциях<br /> Case_Study --&gt; Урок_SEL_с_ИИ-помощником<br /> Case_Study --&gt; Цифровые_инструменты_в_обучении_Soft_Skills<br /> Психология --&gt; Мотивация<br /> Психология --&gt; Личностные_типы<br /> Психология --&gt; Поведенческие_реакции<br /> %% Ссылки<br /> linkStyle 3 stroke:#00f,stroke-width:2px;<br /> click SEL href &quot;https://digida.mgpu.ru/index.php/Soft_skills_(%D1%82%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B4)&quot;<br /> }}</div>

Alishari http://digida.mgpu.ru/index.php?title=Soft_skills_(%D1%82%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B4)&diff=36663 2025-12-06T07:45:38Z

<p>Alishari: </p> <hr /> <div>{{Trend<br /> |Description=Soft skills, или мягкие навыки - это способности обучающегося к творчеству, эффективной коммуникации, критическому мышлению и совместной деятельности.<br /> |Trend_type=Устойчивый<br /> |launch year=1960<br /> |Понятие=Case Study, SEL (social-emotional learning), Эмоциональный интеллект, Психология<br /> |Ed_Techno=Технологии групповой деятельности, технология проведения дискуссий, проектное обучение<br /> }}<br /> <br /> {{#mermaid:<br /> graph TD<br /> root((Soft skills))<br /> <br /> root --&gt; Понятия<br /> Понятия --&gt; Case_Study<br /> Понятия --&gt; SEL<br /> Понятия --&gt; Эмоциональный_интеллект<br /> Понятия --&gt; Психология<br /> <br /> root --&gt; Технологии<br /> Технологии --&gt; Технологии_групповой_деятельности<br /> Технологии --&gt; Технология_проведения_дискуссий<br /> Технологии --&gt; Miro<br /> Технологии --&gt; Trello<br /> Технологии --&gt; Canva<br /> <br /> root --&gt; Игры<br /> Игры --&gt; Тимбилдинг<br /> Игры --&gt; Ролевые_игры<br /> Игры --&gt; Деловые_игры<br /> }}</div>

Alishari http://digida.mgpu.ru/index.php?title=Soft_skills_(%D1%82%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B4)&diff=36657 2025-12-06T07:43:35Z

<p>Alishari: </p> <hr /> <div>{{Trend<br /> |Description=Soft skills, или мягкие навыки - это способности обучающегося к творчеству, эффективной коммуникации, критическому мышлению и совместной деятельности.<br /> |Trend_type=Устойчивый<br /> |launch year=1960<br /> |Понятие=Case Study, SEL (social-emotional learning), Эмоциональный интеллект, Психология<br /> |Ed_Techno=Технологии групповой деятельности, технология проведения дискуссий, проектное обучение<br /> }}<br /> <br /> {{#mermaid:<br /> graph TD<br /> root((Soft skills))<br /> <br /> root --&gt; Понятия<br /> Понятия --&gt; Case Study<br /> Понятия --&gt; SEL (social-emotional learning)<br /> Понятия --&gt; Эмоциональный интеллект<br /> Понятия --&gt; Психология<br /> <br /> root --&gt; Технологии<br /> Технологии --&gt; Технологии групповой деятельности<br /> Технологии --&gt; Технология проведения дискуссий<br /> Технологии --&gt; Miro<br /> Технологии --&gt; Trello<br /> Технологии --&gt; Canva<br /> <br /> root --&gt; Игры<br /> Игры --&gt; Тимбилдинг<br /> Игры --&gt; Ролевые_игры<br /> Игры --&gt; Деловые_игры<br /> }}</div>

Alishari http://digida.mgpu.ru/index.php?title=Soft_skills_(%D1%82%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B4)&diff=36656 2025-12-06T07:42:33Z

<p>Alishari: </p> <hr /> <div>{{Trend<br /> |Description=Soft skills, или мягкие навыки - это способности обучающегося к творчеству, эффективной коммуникации, критическому мышлению и совместной деятельности.<br /> |Trend_type=Устойчивый<br /> |launch year=1960<br /> |Понятие=Case Study, SEL (social-emotional learning), Эмоциональный интеллект, Психология<br /> |Ed_Techno=Технологии групповой деятельности, технология проведения дискуссий, проектное обучение<br /> }}<br /> <br /> {{#mermaid:<br /> graph TD<br /> root((Soft skills))<br /> <br /> root --&gt; Понятия<br /> Понятия --&gt; Case Study<br /> Понятия --&gt; SEL (social-emotional learning)<br /> Понятия --&gt; Эмоциональный интеллект<br /> Понятия --&gt; Психология<br /> <br /> root --&gt; Технологии<br /> Технологии --&gt; Технологии групповой деятельности<br /> Технологии --&gt; Технология проведения дискуссий<br /> Технологии --&gt; Miro<br /> Технологии --&gt; Trello<br /> Технологии --&gt; Canva<br /> <br /> root --&gt; Игры<br /> Игры --&gt; Тимбилдинг<br /> Игры --&gt; Ролевые_игры<br /> Игры --&gt; Деловые_игры<br /> <br /> }}</div>

Alishari http://digida.mgpu.ru/index.php?title=Soft_skills_(%D1%82%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B4)&diff=36568 2025-12-06T07:11:21Z

<p>Alishari: </p> <hr /> <div>{{Trend<br /> |Description=Soft skills, или мягкие навыки - это способности обучающегося к творчеству, эффективной коммуникации, критическому мышлению и совместной деятельности.<br /> |Trend_type=Устойчивый<br /> |launch year=1960<br /> |Понятие=Case Study, SEL (social-emotional learning)<br /> |Ed_Techno=Технологии групповой деятельности, технология проведения дискуссий, проектное обучение<br /> }}<br /> {{#mermaid:<br /> graph TD<br /> root((Soft skills))<br /> <br /> root --&gt; Понятия<br /> Понятия --&gt; Case Study<br /> Понятия --&gt; SEL (social-emotional learning)<br /> <br /> root --&gt; Технологии<br /> Технологии --&gt; Технологии групповой деятельности<br /> Технологии --&gt; технология проведения дискуссий<br /> Технологии --&gt; технология проведения дискуссий<br /> <br /> root --&gt; Игры<br /> Игры --&gt; Чимборасо<br /> }}</div>

Alishari http://digida.mgpu.ru/index.php?title=Soft_skills_(%D1%82%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B4)&diff=36562 2025-12-06T07:08:59Z

<p>Alishari: </p> <hr /> <div>{{Trend<br /> |Description=Soft skills, или мягкие навыки - это способности обучающегося к творчеству, эффективной коммуникации, критическому мышлению и совместной деятельности.<br /> |Trend_type=Устойчивый<br /> |launch year=1960<br /> |Понятие=Case Study, SEL (social-emotional learning)<br /> |Ed_Techno=Технологии групповой деятельности, технология проведения дискуссий, проектное обучение<br /> }}<br /> {{#mermaid:<br /> graph TD<br /> root((Soft skills))<br /> <br /> root --&gt; Понятия<br /> Понятия --&gt; Case Study<br /> Понятия --&gt; SEL (social-emotional learning)<br /> <br /> root --&gt; Технологии<br /> Технологии --&gt; Технологии групповой деятельности,технология проведения дискуссий,технология проведения дискуссий,<br /> <br /> root --&gt; Игры<br /> Игры --&gt; Чимборасо<br /> }}</div>

Alishari http://digida.mgpu.ru/index.php?title=Soft_skills_(%D1%82%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B4)&diff=36557 2025-12-06T07:07:03Z

<p>Alishari: </p> <hr /> <div>{{Trend<br /> |Description=Soft skills, или мягкие навыки - это способности обучающегося к творчеству, эффективной коммуникации, критическому мышлению и совместной деятельности.<br /> |Trend_type=Устойчивый<br /> |launch year=1960<br /> |Понятие=Case Study, SEL (social-emotional learning)<br /> |Ed_Techno=Технологии групповой деятельности, технология проведения дискуссий, проектное обучение<br /> }}<br /> {{#mermaid:<br /> graph TD<br /> root((Soft skills))<br /> <br /> root --&gt; Понятия<br /> Понятия --&gt; Case Study<br /> Понятия --&gt; SEL (social-emotional learning)<br /> <br /> root --&gt; Технологии<br /> Технологии --&gt; Trello<br /> <br /> root --&gt; Игры<br /> Игры --&gt; Чимборасо<br /> }}</div>

Alishari http://digida.mgpu.ru/index.php?title=Soft_skills_(%D1%82%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B4)&diff=36553 2025-12-06T07:05:44Z

<p>Alishari: </p> <hr /> <div>{{Trend<br /> |Description=Soft skills, или мягкие навыки - это способности обучающегося к творчеству, эффективной коммуникации, критическому мышлению и совместной деятельности.<br /> |Trend_type=Устойчивый<br /> |launch year=1960<br /> |Понятие=Case Study, SEL (social-emotional learning)<br /> |Ed_Techno=Технологии групповой деятельности, Проектное обучение (проектное обучение), Технология проведения дискуссий (технология проведения дискуссий)<br /> }}<br /> {{#mermaid:<br /> graph TD<br /> root((Soft skills))<br /> <br /> root --&gt; Понятия<br /> Понятия --&gt; Case Study<br /> Понятия --&gt; SEL (social-emotional learning)<br /> <br /> root --&gt; Технологии<br /> Технологии --&gt; Trello<br /> <br /> root --&gt; Игры<br /> Игры --&gt; Чимборасо<br /> }}</div>

Alishari http://digida.mgpu.ru/index.php?title=Soft_skills_(%D1%82%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B4)&diff=36551 2025-12-06T07:05:19Z

<p>Alishari: </p> <hr /> <div>{{Trend<br /> |Description=Soft skills, или мягкие навыки - это способности обучающегося к творчеству, эффективной коммуникации, критическому мышлению и совместной деятельности.<br /> |Trend_type=Устойчивый<br /> |launch year=1960<br /> |Понятие=Case Study, SEL (social-emotional learning)<br /> |Ed_Techno=Технологии групповой деятельности, Инструменты совместной деятельности, Проектное обучение (проектное обучение), технология проведения дискуссий<br /> }}<br /> {{#mermaid:<br /> graph TD<br /> root((Soft skills))<br /> <br /> root --&gt; Понятия<br /> Понятия --&gt; Case Study<br /> Понятия --&gt; SEL (social-emotional learning)<br /> <br /> root --&gt; Технологии<br /> Технологии --&gt; Trello<br /> <br /> root --&gt; Игры<br /> Игры --&gt; Чимборасо<br /> }}</div>

Alishari http://digida.mgpu.ru/index.php?title=Soft_skills_(%D1%82%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B4)&diff=36508 2025-12-06T06:56:14Z

<p>Alishari: </p> <hr /> <div>{{Trend<br /> |Description=Soft skills, или мягкие навыки - это способности обучающегося к творчеству, эффективной коммуникации, критическому мышлению и совместной деятельности.<br /> |Trend_type=Устойчивый<br /> |launch year=1960<br /> |Понятие=Case Study, SEL (social-emotional learning)<br /> |Ed_Techno=Технологии групповой деятельности, Инструменты совместной деятельности, проектное обучение<br /> }}<br /> {{#mermaid:<br /> graph TD<br /> root((Soft skills))<br /> <br /> root --&gt; Понятия<br /> Понятия --&gt; Case Study<br /> Понятия --&gt; SEL (social-emotional learning)<br /> <br /> root --&gt; Технологии<br /> Технологии --&gt; Trello<br /> <br /> root --&gt; Игры<br /> Игры --&gt; Чимборасо<br /> }}</div>

Alishari http://digida.mgpu.ru/index.php?title=Soft_skills_(%D1%82%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B4)&diff=36483 2025-12-06T06:51:04Z

<p>Alishari: </p> <hr /> <div>{{Trend<br /> |Description=Soft skills, или мягкие навыки - это способности обучающегося к творчеству, эффективной коммуникации, критическому мышлению и совместной деятельности.<br /> |Trend_type=Устойчивый<br /> |launch year=1960<br /> |Понятие=Case Study, SEL (social-emotional learning)<br /> |Ed_Techno=Технологии групповой деятельности<br /> }}<br /> {{#mermaid:<br /> graph TD<br /> root((Soft skills))<br /> <br /> root --&gt; Понятия<br /> Понятия --&gt; Case Study<br /> <br /> root --&gt; Технологии<br /> Технологии --&gt; Trello<br /> <br /> root --&gt; Игры<br /> Игры --&gt; Чимборасо<br /> }}</div>

Alishari http://digida.mgpu.ru/index.php?title=Soft_skills_(%D1%82%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B4)&diff=36474 2025-12-06T06:49:43Z

<p>Alishari: </p> <hr /> <div>{{Trend<br /> |Description=Soft skills, или мягкие навыки - это способности обучающегося к творчеству, эффективной коммуникации, критическому мышлению и совместной деятельности.<br /> |Trend_type=Устойчивый<br /> |launch year=1960<br /> |Понятие=Case Study, SEL (social-emotional learning)<br /> |Ed_Techno=Технологии групповой деятельности<br /> }}<br /> {{#mermaid:<br /> graph TD<br /> root((Soft skills))<br /> <br /> root --&gt; Понятия<br /> Понятия --&gt; Case Study<br /> Понятия --&gt; SEL (social-emotional learning)<br /> <br /> root --&gt; Технологии<br /> Технологии --&gt; Trello<br /> <br /> root --&gt; Игры<br /> Игры --&gt; Чимборасо<br /> }}</div>

Alishari http://digida.mgpu.ru/index.php?title=Soft_skills_(%D1%82%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B4)&diff=36441 2025-12-06T06:38:56Z

<p>Alishari: </p> <hr /> <div>{{Trend<br /> |Description=Soft skills, или мягкие навыки - это способности обучающегося к творчеству, эффективной коммуникации, критическому мышлению и совместной деятельности.<br /> |Trend_type=Устойчивый<br /> |launch year=1960<br /> |Понятие=Case Study, SEL (social-emotional learning)<br /> |Ed_Techno=Технологии групповой деятельности<br /> }}<br /> {{#mermaid:<br /> graph TD<br /> root((Soft skills))<br /> <br /> root --&gt; Понятия<br /> Понятия --&gt; Психология<br /> <br /> root --&gt; Технологии<br /> Технологии --&gt; Trello<br /> <br /> root --&gt; Игры<br /> Игры --&gt; Чимборасо<br /> }}</div>

Alishari http://digida.mgpu.ru/index.php?title=Soft_skills_(%D1%82%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B4)&diff=36436 2025-12-06T06:31:23Z

<p>Alishari: </p> <hr /> <div>{{Trend<br /> |Description=Soft skills, или мягкие навыки - это способности обучающегося к творчеству, эффективной коммуникации, критическому мышлению и совместной деятельности.<br /> |Понятие=Case Study, SEL (social-emotional learning)<br /> |Ed_Techno=Технологии групповой деятельности<br /> }}<br /> {{#mermaid:<br /> graph TD<br /> root((Soft skills))<br /> <br /> root --&gt; Понятия<br /> Понятия --&gt; Психология<br /> <br /> root --&gt; Технологии<br /> Технологии --&gt; Trello<br /> <br /> root --&gt; Игры<br /> Игры --&gt; Чимборасо<br /> }}</div>

Alishari http://digida.mgpu.ru/index.php?title=Soft_skills_(%D1%82%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B4)&diff=36434 2025-12-06T06:30:51Z

<p>Alishari: </p> <hr /> <div>{{Trend<br /> |Description=Soft skills, или мягкие навыки - это способности обучающегося к творчеству, эффективной коммуникации, критическому мышлению и совместной деятельности.<br /> |Понятие=Case Study<br /> |Ed_Techno=Технологии групповой деятельности<br /> }}<br /> {{#mermaid:<br /> graph TD<br /> root((Soft skills))<br /> <br /> root --&gt; Понятия<br /> Понятия --&gt; Психология<br /> <br /> root --&gt; Технологии<br /> Технологии --&gt; Trello<br /> <br /> root --&gt; Игры<br /> Игры --&gt; Чимборасо<br /> }}</div>

Alishari http://digida.mgpu.ru/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B5%D0%B1%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0_%D0%BD%D0%B0_%D0%BE%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%B5_%D0%98%D0%98&diff=34306 2025-11-08T09:06:28Z

<p>Alishari: </p> <hr /> <div>{{Понятие<br /> |Description=Учебная аналитика на основе ИИ<br /> |Field_of_knowledge=Педагогика, Образование, Искусственный интеллект, Статистика<br /> |Clarifying_video=https://yandex.ru/video/preview/6436814061542312198<br /> |similar_concepts=Data-Driven Education, Predictive Analytics in Education, Адаптивное обучение, Формирующая аналитика, Искусственный интеллект, Машинное обучение (машинное обучение)<br /> |Environment=https://www.elibrary.ru/item.asp?id=68905019<br /> }}<br /> Учебная аналитика на основе ИИ ([[AI-DRIVEN LEARNING ANALYTICS]]) - это процесс сбора, измерения, анализа и представления данных об обучающихся и контексте их обучения с помощью алгоритмов [[искусственный интеллект|искусственного интеллекта]] (ИИ) и [[машинное обучение|машинного обучения]] (ML).<br /> <br /> Учебная аналитика на основе ИИ (AI-Driven Learning Analytics), в отличие от [[Learning Analytics]] — это не только сбор данных (например, 75% обучающихся успешно выполнили задание), но и анализ, почему произошло именно так и какие прогнозы дальнейших действий (например,ученику Х рекомендуется персонализировать набор упражнений для успешной сдачи экзамена).<br /> <br /> Ключевое отличие в использовании ИИ — это переход от ретроспективного анализа (что уже случилось) к прогнозной аналитике (что случится) и прескриптивной аналитике (что делать, чтобы изменить будущий результат). Учебная аналитика на основе ИИ как тренд применения ИИ в образовании, направлен на создание персонализированной, адаптивной и эффективной образовательной среды.<br /> <br /> Некоторые компоненты системы AI-Driven Learning Analytics:<br /> <br /> • Machine Learning — алгоритмы, которые учатся на данных и улучшаются со временем без явного программирования.<br /> <br /> • Natural Language Processing (NLP) — позволяет системам понимать и интерпретировать человеческий язык, что важно для анализа неструктурированных данных.<br /> <br /> • Predictive Analytics — AI анализирует исторические данные, чтобы предсказывать будущие тенденции и поведение.<br /> <br /> Связанные образовательные технологии: [[ИИ-агент (МГПУ)]]</div>

Alishari http://digida.mgpu.ru/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B5%D0%B1%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0_%D0%BD%D0%B0_%D0%BE%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%B5_%D0%98%D0%98&diff=34305 2025-11-08T09:03:56Z

<p>Alishari: </p> <hr /> <div>{{Понятие<br /> |Description=Учебная аналитика на основе ИИ<br /> |Field_of_knowledge=Педагогика, Образование, Искусственный интеллект, Статистика<br /> |Clarifying_video=https://yandex.ru/video/preview/6436814061542312198<br /> |similar_concepts=Data-Driven Education, Predictive Analytics in Education, Адаптивное обучение, Формирующая аналитика, Искусственный интеллект, машинное обучение<br /> |Environment=https://www.elibrary.ru/item.asp?id=68905019<br /> }}<br /> [[Адаптивное обучение]]<br /> Учебная аналитика на основе ИИ ([[AI-DRIVEN LEARNING ANALYTICS]]) - это процесс сбора, измерения, анализа и представления данных об обучающихся и контексте их обучения с помощью алгоритмов [[искусственный интеллект|искусственного интеллекта]] (ИИ) и [[машинное обучение|машинного обучения]] (ML).<br /> <br /> Учебная аналитика на основе ИИ (AI-Driven Learning Analytics), в отличие от [[Learning Analytics]] — это не только сбор данных (например, 75% обучающихся успешно выполнили задание), но и анализ, почему произошло именно так и какие прогнозы дальнейших действий (например,ученику Х рекомендуется персонализировать набор упражнений для успешной сдачи экзамена).<br /> <br /> Ключевое отличие в использовании ИИ — это переход от ретроспективного анализа (что уже случилось) к прогнозной аналитике (что случится) и прескриптивной аналитике (что делать, чтобы изменить будущий результат). Учебная аналитика на основе ИИ как тренд применения ИИ в образовании, направлен на создание персонализированной, адаптивной и эффективной образовательной среды.<br /> <br /> Некоторые компоненты системы AI-Driven Learning Analytics:<br /> <br /> • Machine Learning — алгоритмы, которые учатся на данных и улучшаются со временем без явного программирования.<br /> <br /> • Natural Language Processing (NLP) — позволяет системам понимать и интерпретировать человеческий язык, что важно для анализа неструктурированных данных.<br /> <br /> • Predictive Analytics — AI анализирует исторические данные, чтобы предсказывать будущие тенденции и поведение.<br /> <br /> Связанные образовательные технологии: [[ИИ-агент (МГПУ)]]</div>

Alishari http://digida.mgpu.ru/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B5%D0%B1%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0_%D0%BD%D0%B0_%D0%BE%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%B5_%D0%98%D0%98&diff=34304 2025-11-08T09:00:08Z

<p>Alishari: </p> <hr /> <div>[[Адаптивное обучение]]{{Понятие<br /> |Description=Учебная аналитика на основе ИИ<br /> |Field_of_knowledge=Педагогика, Образование, Искусственный интеллект, Статистика<br /> |Clarifying_video=https://yandex.ru/video/preview/6436814061542312198<br /> |similar_concepts=Data-Driven Education, Predictive Analytics in Education, Адаптивное обучение, Формирующая аналитика, Искусственный интеллект<br /> |Environment=https://www.elibrary.ru/item.asp?id=68905019<br /> }}<br /> Учебная аналитика на основе ИИ ([[AI-DRIVEN LEARNING ANALYTICS]]) - это процесс сбора, измерения, анализа и представления данных об обучающихся и контексте их обучения с помощью алгоритмов [[искусственный интеллект|искусственного интеллекта]] (ИИ) и [[машинное обучение|машинного обучения]] (ML).<br /> <br /> Учебная аналитика на основе ИИ (AI-Driven Learning Analytics), в отличие от [[Learning Analytics]] — это не только сбор данных (например, 75% обучающихся успешно выполнили задание), но и анализ, почему произошло именно так и какие прогнозы дальнейших действий (например,ученику Х рекомендуется персонализировать набор упражнений для успешной сдачи экзамена).<br /> <br /> Ключевое отличие в использовании ИИ — это переход от ретроспективного анализа (что уже случилось) к прогнозной аналитике (что случится) и прескриптивной аналитике (что делать, чтобы изменить будущий результат). Учебная аналитика на основе ИИ как тренд применения ИИ в образовании, направлен на создание персонализированной, адаптивной и эффективной образовательной среды.<br /> <br /> Некоторые компоненты системы AI-Driven Learning Analytics:<br /> <br /> • Machine Learning — алгоритмы, которые учатся на данных и улучшаются со временем без явного программирования.<br /> <br /> • Natural Language Processing (NLP) — позволяет системам понимать и интерпретировать человеческий язык, что важно для анализа неструктурированных данных.<br /> <br /> • Predictive Analytics — AI анализирует исторические данные, чтобы предсказывать будущие тенденции и поведение.<br /> <br /> Связанные образовательные технологии: [[ИИ-агент (МГПУ)]]</div>

Alishari http://digida.mgpu.ru/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B5%D0%B1%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0_%D0%BD%D0%B0_%D0%BE%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%B5_%D0%98%D0%98&diff=34297 2025-11-08T08:49:33Z

<p>Alishari: </p> <hr /> <div>{{Понятие<br /> |Description=Учебная аналитика на основе ИИ<br /> |Field_of_knowledge=Педагогика, Образование, Искусственный интеллект, Статистика<br /> |Clarifying_video=https://yandex.ru/video/preview/6436814061542312198<br /> |similar_concepts=Data-Driven Education, Predictive Analytics in Education, Адаптивное обучение, Формирующая аналитика, Искусственный интеллект<br /> |Environment=https://www.elibrary.ru/item.asp?id=68905019<br /> }}<br /> Учебная аналитика на основе ИИ ([[AI-DRIVEN LEARNING ANALYTICS]]) - это процесс сбора, измерения, анализа и представления данных об обучающихся и контексте их обучения с помощью алгоритмов [[искусственный интеллект|искусственного интеллекта]] (ИИ) и [[машинное обучение|машинного обучения]] (ML).<br /> <br /> Учебная аналитика на основе ИИ (AI-Driven Learning Analytics), в отличие от [[Learning Analytics]] — это не только сбор данных (например, 75% обучающихся успешно выполнили задание), но и анализ, почему произошло именно так и какие прогнозы дальнейших действий (например,ученику Х рекомендуется персонализировать набор упражнений для успешной сдачи экзамена).<br /> <br /> Ключевое отличие в использовании ИИ — это переход от ретроспективного анализа (что уже случилось) к прогнозной аналитике (что случится) и прескриптивной аналитике (что делать, чтобы изменить будущий результат). Учебная аналитика на основе ИИ как тренд применения ИИ в образовании, направлен на создание персонализированной, адаптивной и эффективной образовательной среды.<br /> <br /> Некоторые компоненты системы AI-Driven Learning Analytics:<br /> <br /> • Machine Learning — алгоритмы, которые учатся на данных и улучшаются со временем без явного программирования.<br /> <br /> • Natural Language Processing (NLP) — позволяет системам понимать и интерпретировать человеческий язык, что важно для анализа неструктурированных данных.<br /> <br /> • Predictive Analytics — AI анализирует исторические данные, чтобы предсказывать будущие тенденции и поведение.<br /> <br /> Связанные образовательные технологии: [[ИИ-агент (МГПУ)]]</div>

Alishari http://digida.mgpu.ru/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Alishari&diff=34284 2025-11-08T08:32:36Z

<p>Alishari: /* Я играю в Чимборасо! */</p> <hr /> <div>{{UserMGPU<br /> |Description=Шарифуллина Лилия. Образование: Российский химико-технологический университет им.Д.И. Менделеева, кандидат химических наук, доцент. Заведующий кафедрой химии и материаловедения Академии гражданской защиты МЧС России<br /> |Field_of_knowledge=Химия<br /> |Website=https://amchs.ru/about_the_university/struktura/kafedry/khimii-i-materialovedeniya-77/?inset=structure<br /> |similar_concepts=Цифровая среда, Цифровая дидактика, Цифровые технологии в образовании, Цифровые методы и культура в области химии<br /> |Environment=Word, Power Point, Excel<br /> |Position=Магистратура, Преподавание<br /> |Profile=Информатика, Химия<br /> |PedDirection=Да<br /> |Working_On=магистерская диссертация<br /> }}<br /> ==Я играю в Чимборасо!==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable sortable&quot; style=&quot;margin:auto&quot;<br /> |+ Чимборасо: Учебная аналитика на основе ИИ - ИИ-агент (МГПУ)<br /> |-<br /> ! Шаг!! Название страницы<br /> |-<br /> ! 1 !! [[Учебная аналитика на основе ИИ]]<br /> |-<br /> ! 2 !! [[:Категория:EducationalTechnology]]<br /> |-<br /> ! 3 !! [[ИИ-агент (МГПУ)]]<br /> |-<br /> |}<br /> ----<br /> [[Категория:UserMGPU]],[[Категория:СЦТО-241м]], [[Категория:ТРМО-2025]]</div>

Alishari http://digida.mgpu.ru/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Alishari&diff=34283 2025-11-08T08:31:36Z

<p>Alishari: </p> <hr /> <div>{{UserMGPU<br /> |Description=Шарифуллина Лилия. Образование: Российский химико-технологический университет им.Д.И. Менделеева, кандидат химических наук, доцент. Заведующий кафедрой химии и материаловедения Академии гражданской защиты МЧС России<br /> |Field_of_knowledge=Химия<br /> |Website=https://amchs.ru/about_the_university/struktura/kafedry/khimii-i-materialovedeniya-77/?inset=structure<br /> |similar_concepts=Цифровая среда, Цифровая дидактика, Цифровые технологии в образовании, Цифровые методы и культура в области химии<br /> |Environment=Word, Power Point, Excel<br /> |Position=Магистратура, Преподавание<br /> |Profile=Информатика, Химия<br /> |PedDirection=Да<br /> |Working_On=магистерская диссертация<br /> }}<br /> ==Я играю в Чимборасо!==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable sortable&quot; style=&quot;margin:auto&quot;<br /> |+ Чимборасо: Учебная аналитика на основе ИИ - ИИ-агент (МГПУ)<br /> |-<br /> ! Шаг!! Название страницы<br /> |-<br /> ! 1 !! [[Учебная аналитика на основе ИИ]]<br /> |-<br /> ! 2 !! [[:Категория:Понятие]]<br /> |-<br /> ! 3 !! [[ИИ-агент (МГПУ)]]<br /> |-<br /> |}<br /> ----<br /> [[Категория:UserMGPU]],[[Категория:СЦТО-241м]], [[Категория:ТРМО-2025]]</div>

Alishari http://digida.mgpu.ru/index.php?title=%D0%A1%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D1%80%D0%B6%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BA%D0%BE%D1%84%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%BD%D1%86%D0%B8%D0%B8_%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B4%D0%B8%D0%B4%D0%B0%D0%BA%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0_2025&diff=34268 2025-11-08T08:24:27Z

<p>Alishari: </p> <hr /> <div>{| class=&quot;wikitable sortable&quot; style=&quot;margin:auto&quot;<br /> |+ Образовательные технологии по трендам<br /> |-<br /> ! Название секции !! Краткое содержание!! Понятия и технологии !! Ссылка на видео <br /> |-<br /> | Цифровая аскеза: разумное ограничение или пустое самоистязание || Секция посвящена вопросам регулирования искусственного интеллекта || [[Искусственный интеллект]] || https://vkvideo.ru/video-3983_456241122<br /> |-<br /> | ИИ-агенты в образовании: оформление субъектности || Секция посвящена вопросам развития технологии ИИ-агентов в образовании (Спикер: Романова М.А.) || Искусственный интеллект || https://vkvideo.ru/video-3983_456241123<br /> |-<br /> |Бег с препятствиями цифровизации образования ||Профессор У Ди (Китай). Цифровая грамотность в эпоху искусственного интеллекта || [[Искусственный интеллект]], [[AI-Driven Learning Analytics]], [[Персонализация образования]], [[Компетентностный подход]], [[Цифровая грамотность]], [[Учебная аналитика на основе ИИ]] || https://vkvideo.ru/video-3983_456241122?back_url=&amp;list=f4764e581cb94089c8&amp;preview=&amp;screen=&amp;source=&amp;webcast=<br /> |-<br /> |Роль ИИ в образовательном контенте: выработка стандартов для новой реальности ||Обсуждение тенденций развития цифрового контента в образовании || [[Искусственный интеллект]], [[Персонализация обучения]], [[Галлюцинация нейросетей]] Технология [[Проект «Цифровой учитель»]], [[Яндекс учебник]], [[ИИ-помощник по математике]] || https://vkvideo.ru/video-3983_456241123?back_url=&amp;list=c3b7798d105beb2eb8&amp;preview=&amp;screen=&amp;source=&amp;webcast= <br /> |-<br /> | || || || <br /> |-<br /> | Практика ИИ в вузах: о чем пора договариваться || Секция посвящена применению искусственного интеллекта в высших учебных заведениях страны || [[Искусственный интеллект]], [[ИИ-персона]], [[Цифровое зеркало]], [[Средства генеративного искусственного интеллекта]], [[Генеративный искусственный интеллект]], || https://vkvideo.ru/video-3983_456241123?back_url=&amp;list=c3b7798d105beb2eb8&amp;preview=&amp;screen=&amp;source=&amp;webcast=<br /> |- <br /> | Зона эксперимента: воздержание от регулирования|| С появлением ИИ в образовании возникли пробелы, требующие переосмысления. Необходимы новые технологии, их апробация и исследования для создания надежных решений || Искусственный интеллект|| https://vk.com/im/convo/3217849?entrypoint=list_all&amp;z=video-3983_456241122%2F9df0288f8bcaafa74a<br /> |-<br /> | || || || <br /> |-<br /> |}<br /> <br /> [[Категория:ТРМО-2025]]</div>

Alishari http://digida.mgpu.ru/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B5%D0%B1%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0_%D0%BD%D0%B0_%D0%BE%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%B5_%D0%98%D0%98&diff=34267 2025-11-08T08:22:24Z

<p>Alishari: </p> <hr /> <div>{{Понятие<br /> |Description=Учебная аналитика на основе ИИ<br /> |Field_of_knowledge=Педагогика, Образование, Искусственный интеллект, Статистика<br /> |Clarifying_video=https://yandex.ru/video/preview/6436814061542312198<br /> |similar_concepts=Data-Driven Education, Predictive Analytics in Education, Адаптивное обучение, Формирующая аналитика<br /> |Environment=https://www.elibrary.ru/item.asp?id=68905019<br /> }}<br /> Учебная аналитика на основе ИИ ([[AI-DRIVEN LEARNING ANALYTICS]]) - это процесс сбора, измерения, анализа и представления данных об обучающихся и контексте их обучения с помощью алгоритмов [[искусственный интеллект|искусственного интеллекта]] (ИИ) и [[машинное обучение|машинного обучения]] (ML).<br /> <br /> Учебная аналитика на основе ИИ (AI-Driven Learning Analytics), в отличие от [[Learning Analytics]] — это не только сбор данных (например, 75% обучающихся успешно выполнили задание), но и анализ, почему произошло именно так и какие прогнозы дальнейших действий (например,ученику Х рекомендуется персонализировать набор упражнений для успешной сдачи экзамена).<br /> <br /> Ключевое отличие в использовании ИИ — это переход от ретроспективного анализа (что уже случилось) к прогнозной аналитике (что случится) и прескриптивной аналитике (что делать, чтобы изменить будущий результат). Учебная аналитика на основе ИИ как тренд применения ИИ в образовании, направлен на создание персонализированной, адаптивной и эффективной образовательной среды.<br /> <br /> Некоторые компоненты системы AI-Driven Learning Analytics:<br /> <br /> • Machine Learning — алгоритмы, которые учатся на данных и улучшаются со временем без явного программирования.<br /> <br /> • Natural Language Processing (NLP) — позволяет системам понимать и интерпретировать человеческий язык, что важно для анализа неструктурированных данных.<br /> <br /> • Predictive Analytics — AI анализирует исторические данные, чтобы предсказывать будущие тенденции и поведение.<br /> <br /> Связанные образовательные технологии: [[ИИ-агент (МГПУ)]]</div>

Alishari http://digida.mgpu.ru/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B5%D0%B1%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0_%D0%BD%D0%B0_%D0%BE%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%B5_%D0%98%D0%98&diff=34266 2025-11-08T08:21:49Z

<p>Alishari: </p> <hr /> <div>{{Понятие<br /> |Description=Учебная аналитика на основе ИИ<br /> |Field_of_knowledge=Педагогика, Образование, Искусственный интеллект, Статистика<br /> |Clarifying_video=https://yandex.ru/video/preview/6436814061542312198<br /> |similar_concepts=Data-Driven Education, Predictive Analytics in Education, Адаптивное обучение, Формирующая аналитика<br /> |Environment=https://www.elibrary.ru/item.asp?id=68905019<br /> }}<br /> Учебная аналитика на основе ИИ ([[AI-DRIVEN LEARNING ANALYTICS]]) - это процесс сбора, измерения, анализа и представления данных об обучающихся и контексте их обучения с помощью алгоритмов [[искусственный интеллект|искусственного интеллекта]] (ИИ) и [[машинное обучение|машинного обучения]] (ML).<br /> <br /> Учебная аналитика на основе ИИ (AI-Driven Learning Analytics), в отличие от [[Learning Analytics]] — это не только сбор данных (например, 75% обучающихся успешно выполнили задание), но и анализ, почему произошло именно так и какие прогнозы дальнейших действий (например,ученику Х рекомендуется персонализировать набор упражнений для успешной сдачи экзамена).<br /> <br /> Ключевое отличие в использовании ИИ — это переход от ретроспективного анализа (что уже случилось) к прогнозной аналитике (что случится) и прескриптивной аналитике (что делать, чтобы изменить будущий результат). Учебная аналитика на основе ИИ как тренд применения ИИ в образовании, направлен на создание персонализированной, адаптивной и эффективной образовательной среды.<br /> <br /> Некоторые компоненты системы AI-Driven Learning Analytics:<br /> <br /> • Machine Learning — алгоритмы, которые учатся на данных и улучшаются со временем без явного программирования.<br /> <br /> • Natural Language Processing (NLP) — позволяет системам понимать и интерпретировать человеческий язык, что важно для анализа неструктурированных данных.<br /> <br /> • Predictive Analytics — AI анализирует исторические данные, чтобы предсказывать будущие тенденции и поведение.<br /> <br /> Связанные образовательные технологии: ИИ-агент (МГПУ)</div>

Alishari http://digida.mgpu.ru/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B5%D0%B1%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0_%D0%BD%D0%B0_%D0%BE%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%B5_%D0%98%D0%98&diff=34264 2025-11-08T08:20:37Z

<p>Alishari: </p> <hr /> <div>{{Понятие<br /> |Description=Учебная аналитика на основе ИИ<br /> |Field_of_knowledge=Педагогика, Образование, Искусственный интеллект, Статистика<br /> |Clarifying_video=https://yandex.ru/video/preview/6436814061542312198<br /> |similar_concepts=Data-Driven Education, Predictive Analytics in Education, Адаптивное обучение, Формирующая аналитика<br /> |Environment=https://www.elibrary.ru/item.asp?id=68905019<br /> }}<br /> Учебная аналитика на основе ИИ ([[AI-DRIVEN LEARNING ANALYTICS]]) - это процесс сбора, измерения, анализа и представления данных об обучающихся и контексте их обучения с помощью алгоритмов [[искусственный интеллект|искусственного интеллекта]] (ИИ) и [[машинное обучение|машинного обучения]] (ML).<br /> <br /> Учебная аналитика на основе ИИ (AI-Driven Learning Analytics), в отличие от [[Learning Analytics]] — это не только сбор данных (например, 75% обучающихся успешно выполнили задание), но и анализ, почему произошло именно так и какие прогнозы дальнейших действий (например,ученику Х рекомендуется персонализировать набор упражнений для успешной сдачи экзамена).<br /> <br /> Ключевое отличие в использовании ИИ — это переход от ретроспективного анализа (что уже случилось) к прогнозной аналитике (что случится) и прескриптивной аналитике (что делать, чтобы изменить будущий результат). Учебная аналитика на основе ИИ как тренд применения ИИ в образовании, направлен на создание персонализированной, адаптивной и эффективной образовательной среды.<br /> <br /> Некоторые компоненты системы AI-Driven Learning Analytics:<br /> <br /> • Machine Learning — алгоритмы, которые учатся на данных и улучшаются со временем без явного программирования.<br /> <br /> • Natural Language Processing (NLP) — позволяет системам понимать и интерпретировать человеческий язык, что важно для анализа неструктурированных данных.<br /> <br /> • Predictive Analytics — AI анализирует исторические данные, чтобы предсказывать будущие тенденции и поведение.<br /> <br /> Формирующие понятие образовательные технологии: ИИ-агент (МГПУ)</div>

Alishari http://digida.mgpu.ru/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B5%D0%B1%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0_%D0%BD%D0%B0_%D0%BE%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%B5_%D0%98%D0%98&diff=34253 2025-11-08T08:11:10Z

<p>Alishari: </p> <hr /> <div>{{Понятие<br /> |Description=Учебная аналитика на основе ИИ<br /> |Field_of_knowledge=Педагогика, Образование, Искусственный интеллект, Статистика<br /> |Clarifying_video=https://yandex.ru/video/preview/6436814061542312198<br /> |similar_concepts=Data-Driven Education, Predictive Analytics in Education, Адаптивное обучение, Формирующая аналитика<br /> |Environment=https://www.elibrary.ru/item.asp?id=68905019<br /> }}<br /> Учебная аналитика на основе ИИ ([[AI-DRIVEN LEARNING ANALYTICS]]) - это процесс сбора, измерения, анализа и представления данных об обучающихся и контексте их обучения с помощью алгоритмов [[искусственный интеллект|искусственного интеллекта]] (ИИ) и [[машинное обучение|машинного обучения]] (ML).<br /> <br /> Учебная аналитика на основе ИИ (AI-Driven Learning Analytics), в отличие от [[Learning Analytics]] — это не только сбор данных (например, 75% обучающихся успешно выполнили задание), но и анализ, почему произошло именно так и какие прогнозы дальнейших действий (например,ученику Х рекомендуется персонализировать набор упражнений для успешной сдачи экзамена).<br /> <br /> Ключевое отличие в использовании ИИ — это переход от ретроспективного анализа (что уже случилось) к прогнозной аналитике (что случится) и прескриптивной аналитике (что делать, чтобы изменить будущий результат). Учебная аналитика на основе ИИ как тренд применения ИИ в образовании, направлен на создание персонализированной, адаптивной и эффективной образовательной среды.<br /> <br /> Некоторые компоненты системы AI-Driven Learning Analytics:<br /> <br /> • Machine Learning — алгоритмы, которые учатся на данных и улучшаются со временем без явного программирования.<br /> <br /> • Natural Language Processing (NLP) — позволяет системам понимать и интерпретировать человеческий язык, что важно для анализа неструктурированных данных.<br /> <br /> • Predictive Analytics — AI анализирует исторические данные, чтобы предсказывать будущие тенденции и поведение.</div>

Alishari http://digida.mgpu.ru/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B5%D0%B1%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0_%D0%BD%D0%B0_%D0%BE%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%B5_%D0%98%D0%98&diff=34240 2025-11-08T08:02:52Z

<p>Alishari: </p> <hr /> <div>{{Понятие<br /> |Description=Учебная аналитика на основе ИИ<br /> |Field_of_knowledge=Педагогика, Образование, Искусственный интеллект, Статистика<br /> }}<br /> Учебная аналитика на основе ИИ ([[AI-DRIVEN LEARNING ANALYTICS]]) - это процесс сбора, измерения, анализа и представления данных об обучающихся и контексте их обучения с помощью алгоритмов [[искусственный интеллект|искусственного интеллекта]] (ИИ) и [[машинное обучение|машинного обучения]] (ML).<br /> <br /> Учебная аналитика на основе ИИ (AI-Driven Learning Analytics), в отличие от [[Learning Analytics]] — это не только сбор данных (например, 75% обучающихся успешно выполнили задание), но и анализ, почему произошло именно так и какие прогнозы дальнейших действий (например,ученику Х рекомендуется персонализировать набор упражнений для успешной сдачи экзамена).<br /> <br /> Ключевое отличие в использовании ИИ — это переход от ретроспективного анализа (что уже случилось) к прогнозной аналитике (что случится) и прескриптивной аналитике (что делать, чтобы изменить будущий результат). Учебная аналитика на основе ИИ как тренд применения ИИ в образовании, направлен на создание персонализированной, адаптивной и эффективной образовательной среды.<br /> <br /> Некоторые компоненты системы AI-Driven Learning Analytics:<br /> <br /> • Machine Learning — алгоритмы, которые учатся на данных и улучшаются со временем без явного программирования.<br /> <br /> • Natural Language Processing (NLP) — позволяет системам понимать и интерпретировать человеческий язык, что важно для анализа неструктурированных данных.<br /> <br /> • Predictive Analytics — AI анализирует исторические данные, чтобы предсказывать будущие тенденции и поведение.</div>

Alishari http://digida.mgpu.ru/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B5%D0%B1%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0_%D0%BD%D0%B0_%D0%BE%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%B5_%D0%98%D0%98&diff=34231 2025-11-08T07:59:51Z

<p>Alishari: </p> <hr /> <div>{{Понятие<br /> |Description=Учебная аналитика на основе ИИ<br /> |Field_of_knowledge=Педагогика, Образование, Искусственный интеллект, Статистика<br /> }}<br /> Учебная аналитика на основе ИИ ([[AI-DRIVEN LEARNING ANALYTICS]]) - это процесс сбора, измерения, анализа и представления данных об обучающихся и контексте их обучения с помощью алгоритмов [[искусственный интеллект|искусственного интеллекта]] (ИИ) и [[машинное обучение|машинного обучения]] (ML).<br /> |Field_of_knowledge=Информатика, Педагогика, Социология, Образование, Искусственный интеллект, Управление, Большие данные<br /> |similar_concepts=AI-DRIVEN LEARNING ANALYTICS<br /> |Environment=https://www.elibrary.ru/item.asp?id=68905019<br /> }}<br /> Учебная аналитика на основе ИИ (AI-Driven Learning Analytics), в отличие от [[Learning Analytics]] — это не только сбор данных (например, 75% обучающихся успешно выполнили задание), но и анализ, почему произошло именно так и какие прогнозы дальнейших действий (например,ученику Х рекомендуется персонализировать набор упражнений для успешной сдачи экзамена).<br /> <br /> Ключевое отличие в использовании ИИ — это переход от ретроспективного анализа (что уже случилось) к прогнозной аналитике (что случится) и прескриптивной аналитике (что делать, чтобы изменить будущий результат). Учебная аналитика на основе ИИ как тренд применения ИИ в образовании, направлен на создание персонализированной, адаптивной и эффективной образовательной среды.<br /> <br /> Некоторые компоненты системы AI-Driven Learning Analytics:<br /> <br /> • Machine Learning — алгоритмы, которые учатся на данных и улучшаются со временем без явного программирования.<br /> <br /> • Natural Language Processing (NLP) — позволяет системам понимать и интерпретировать человеческий язык, что важно для анализа неструктурированных данных.<br /> <br /> • Predictive Analytics — AI анализирует исторические данные, чтобы предсказывать будущие тенденции и поведение.</div>

Alishari http://digida.mgpu.ru/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B5%D0%B1%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0_%D0%BD%D0%B0_%D0%BE%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%B5_%D0%98%D0%98&diff=34224 2025-11-08T07:54:28Z

<p>Alishari: </p> <hr /> <div>Учебная аналитика на основе ИИ ([[AI-DRIVEN LEARNING ANALYTICS]]) - это процесс сбора, измерения, анализа и представления данных об обучающихся и контексте их обучения с помощью алгоритмов [[искусственный интеллект|искусственного интеллекта]] (ИИ) и [[машинное обучение|машинного обучения]] (ML).<br /> |Field_of_knowledge=Информатика, Педагогика, Социология, Образование, Искусственный интеллект, Управление, Большие данные<br /> |similar_concepts=AI-DRIVEN LEARNING ANALYTICS<br /> |Environment=https://www.elibrary.ru/item.asp?id=68905019<br /> }}<br /> Учебная аналитика на основе ИИ (AI-Driven Learning Analytics), в отличие от [[Learning Analytics]] — это не только сбор данных (например, 75% обучающихся успешно выполнили задание), но и анализ, почему произошло именно так и какие прогнозы дальнейших действий (например,ученику Х рекомендуется персонализировать набор упражнений для успешной сдачи экзамена).<br /> <br /> Ключевое отличие в использовании ИИ — это переход от ретроспективного анализа (что уже случилось) к прогнозной аналитике (что случится) и прескриптивной аналитике (что делать, чтобы изменить будущий результат). Учебная аналитика на основе ИИ как тренд применения ИИ в образовании, направлен на создание персонализированной, адаптивной и эффективной образовательной среды.<br /> <br /> Некоторые компоненты системы AI-Driven Learning Analytics:<br /> <br /> • Machine Learning — алгоритмы, которые учатся на данных и улучшаются со временем без явного программирования.<br /> <br /> • Natural Language Processing (NLP) — позволяет системам понимать и интерпретировать человеческий язык, что важно для анализа неструктурированных данных.<br /> <br /> • Predictive Analytics — AI анализирует исторические данные, чтобы предсказывать будущие тенденции и поведение.</div>

Alishari http://digida.mgpu.ru/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B5%D0%B1%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0_%D0%BD%D0%B0_%D0%BE%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%B5_%D0%98%D0%98&diff=34222 2025-11-08T07:54:00Z

<p>Alishari: </p> <hr /> <div>{{Понятие<br /> |Description=Учебная аналитика на основе ИИ ([[AI-DRIVEN LEARNING ANALYTICS]]) - это процесс сбора, измерения, анализа и представления данных об обучающихся и контексте их обучения с помощью алгоритмов [[искусственный интеллект|искусственного интеллекта]] (ИИ) и [[машинное обучение|машинного обучения]] (ML).<br /> |Field_of_knowledge=Информатика, Педагогика, Социология, Образование, Искусственный интеллект, Управление, Большие данные<br /> |similar_concepts=AI-DRIVEN LEARNING ANALYTICS<br /> |Environment=https://www.elibrary.ru/item.asp?id=68905019<br /> }}<br /> Учебная аналитика на основе ИИ (AI-Driven Learning Analytics), в отличие от [[Learning Analytics]] — это не только сбор данных (например, 75% обучающихся успешно выполнили задание), но и анализ, почему произошло именно так и какие прогнозы дальнейших действий (например,ученику Х рекомендуется персонализировать набор упражнений для успешной сдачи экзамена).<br /> <br /> Ключевое отличие в использовании ИИ — это переход от ретроспективного анализа (что уже случилось) к прогнозной аналитике (что случится) и прескриптивной аналитике (что делать, чтобы изменить будущий результат). Учебная аналитика на основе ИИ как тренд применения ИИ в образовании, направлен на создание персонализированной, адаптивной и эффективной образовательной среды.<br /> <br /> Некоторые компоненты системы AI-Driven Learning Analytics:<br /> <br /> • Machine Learning — алгоритмы, которые учатся на данных и улучшаются со временем без явного программирования.<br /> <br /> • Natural Language Processing (NLP) — позволяет системам понимать и интерпретировать человеческий язык, что важно для анализа неструктурированных данных.<br /> <br /> • Predictive Analytics — AI анализирует исторические данные, чтобы предсказывать будущие тенденции и поведение.</div>

Alishari http://digida.mgpu.ru/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B5%D0%B1%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0_%D0%BD%D0%B0_%D0%BE%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%B5_%D0%98%D0%98&diff=34220 2025-11-08T07:50:48Z

<p>Alishari: </p> <hr /> <div>{{Понятие<br /> |Description=Учебная аналитика на основе ИИ (AI-DRIVEN LEARNING ANALYTICS) - это процесс сбора, измерения, анализа и представления данных об обучающихся и контексте их обучения с помощью алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML).<br /> |Field_of_knowledge=Информатика, Педагогика, Социология, Образование, Искусственный интеллект, Управление, Большие данные<br /> |similar_concepts=AI-DRIVEN LEARNING ANALYTICS<br /> |Environment=https://www.elibrary.ru/item.asp?id=68905019<br /> }}<br /> Учебная аналитика на основе ИИ (AI-Driven Learning Analytics), в отличие от Learning Analytics — это не только сбор данных (например, 75% обучающихся успешно выполнили задание), но и анализ, почему произошло именно так и какие прогнозы дальнейших действий (например,ученику Х рекомендуется персонализировать набор упражнений для успешной сдачи экзамена).<br /> <br /> Ключевое отличие в использовании ИИ — это переход от ретроспективного анализа (что уже случилось) к прогнозной аналитике (что случится) и прескриптивной аналитике (что делать, чтобы изменить будущий результат). AI-Driven Learning Analytics как тренд применения ИИ в образовании, направлен на создание персонализированной, адаптивной и эффективной образовательной среды.<br /> <br /> Некоторые компоненты системы AI-Driven Learning Analytics:<br /> <br /> • Machine Learning — алгоритмы, которые учатся на данных и улучшаются со временем без явного программирования.<br /> <br /> • Natural Language Processing (NLP) — позволяет системам понимать и интерпретировать человеческий язык, что важно для анализа неструктурированных данных.<br /> <br /> • Predictive Analytics — AI анализирует исторические данные, чтобы предсказывать будущие тенденции и поведение.</div>

Alishari http://digida.mgpu.ru/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B5%D0%B1%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0_%D0%BD%D0%B0_%D0%BE%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%B5_%D0%98%D0%98&diff=34211 2025-11-08T07:42:26Z

<p>Alishari: </p> <hr /> <div>{{Понятие<br /> |Description=AI-DRIVEN LEARNING ANALYTICS - это процесс сбора, измерения, анализа и представления данных об обучающихся и контексте их обучения с помощью алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML).<br /> |Field_of_knowledge=Информатика, Педагогика, Социология, Образование, Искусственный интеллект, Управление, Большие данные<br /> |similar_concepts=AI-DRIVEN LEARNING ANALYTICS<br /> |Environment=https://www.elibrary.ru/item.asp?id=68905019<br /> }}<br /> AI-Driven Learning Analytics, в отличие от Learning Analytics — это не только сбор данных (например, 75% обучающихся успешно выполнили задание), но и анализ, почему произошло именно так и какие прогнозы дальнейших действий (например,ученику Х рекомендуется персонализировать набор упражнений для успешной сдачи экзамена).<br /> <br /> Ключевое отличие в использовании ИИ — это переход от ретроспективного анализа (что уже случилось) к прогнозной аналитике (что случится) и прескриптивной аналитике (что делать, чтобы изменить будущий результат). AI-Driven Learning Analytics как тренд применения ИИ в образовании, направлен на создание персонализированной, адаптивной и эффективной образовательной среды.<br /> <br /> Некоторые компоненты системы AI-Driven Learning Analytics:<br /> <br /> • Machine Learning — алгоритмы, которые учатся на данных и улучшаются со временем без явного программирования.<br /> <br /> • Natural Language Processing (NLP) — позволяет системам понимать и интерпретировать человеческий язык, что важно для анализа неструктурированных данных.<br /> <br /> • Predictive Analytics — AI анализирует исторические данные, чтобы предсказывать будущие тенденции и поведение.</div>

Alishari http://digida.mgpu.ru/index.php?title=%D0%A1%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D1%80%D0%B6%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BA%D0%BE%D1%84%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%BD%D1%86%D0%B8%D0%B8_%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B4%D0%B8%D0%B4%D0%B0%D0%BA%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0_2025&diff=34207 2025-11-08T07:28:34Z

<p>Alishari: </p> <hr /> <div>{| class=&quot;wikitable sortable&quot; style=&quot;margin:auto&quot;<br /> |+ Образовательные технологии по трендам<br /> |-<br /> ! Название секции !! Краткое содержание!! Понятия и технологии !! Ссылка на видео <br /> |-<br /> | Цифровая аскеза: разумное ограничение или пустое самоистязание || Секция посвящена вопросам регулирования искусственного интеллекта || [[Искусственный интеллект]] || https://vkvideo.ru/video-3983_456241122<br /> |-<br /> | ИИ-агенты в образовании: оформление субъектности || Секция посвящена вопросам развития технологии ИИ-агентов в образовании (Спикер: Романова М.А.) || Искусственный интеллект || https://vkvideo.ru/video-3983_456241123<br /> |-<br /> |Бег с препятствиями цифровизации образования ||Профессор У Ди (Китай). Цифровая грамотность в эпоху искусственного интеллекта || [[Искусственный интеллект]], [[AI-Driven Learning Analytics]], [[Персонализация образования]], [[Компетентностный подход]], [[Цифровая грамотность]] || https://vkvideo.ru/video-3983_456241122?back_url=&amp;list=f4764e581cb94089c8&amp;preview=&amp;screen=&amp;source=&amp;webcast=<br /> |-<br /> |Роль ИИ в образовательном контенте: выработка стандартов для новой реальности ||Обсуждение тенденций развития цифрового контента в образовании || [[Искусственный интеллект]], [[Персонализация обучения]], [[Галлюцинация нейросетей]] Технология [[Проект «Цифровой учитель»]], [[Яндекс учебник]], [[ИИ-помощник по математике]] || https://vkvideo.ru/video-3983_456241123?back_url=&amp;list=c3b7798d105beb2eb8&amp;preview=&amp;screen=&amp;source=&amp;webcast= <br /> |-<br /> | || || || <br /> |-<br /> | Практика ИИ в вузах: о чем пора договариваться || Секция посвящена применению искусственного интеллекта в высших учебных заведениях страны || [[Искусственный интеллект]], [[ИИ-персона]], [[Цифровое зеркало]], [[Средства генеративного искусственного интеллекта]], [[Генеративный искусственный интеллект]], || https://vkvideo.ru/video-3983_456241123?back_url=&amp;list=c3b7798d105beb2eb8&amp;preview=&amp;screen=&amp;source=&amp;webcast=<br /> |- <br /> | Зона эксперимента: воздержание от регулирования|| С появлением ИИ в образовании возникли пробелы, требующие переосмысления. Необходимы новые технологии, их апробация и исследования для создания надежных решений || Искусственный интеллект|| https://vk.com/im/convo/3217849?entrypoint=list_all&amp;z=video-3983_456241122%2F9df0288f8bcaafa74a<br /> |-<br /> | || || || <br /> |-<br /> |}<br /> <br /> [[Категория:ТРМО-2025]]</div>

Alishari http://digida.mgpu.ru/index.php?title=AI-Driven_Learning_Analytics&diff=34192 2025-11-08T06:59:37Z

<p>Alishari: </p> <hr /> <div>AI-DRIVEN LEARNING ANALYTICS - это процесс сбора, измерения, анализа и представления данных об обучающихся и контексте их обучения с помощью алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML).<br /> <br /> AI-Driven Learning Analytics, в отличие от Learning Analytics — это не только сбор данных (например, 75% обучающихся успешно выполнили задание), но и анализ, почему произошло именно так и какие прогнозы дальнейших действий (например,ученику Х рекомендуется персонализировать набор упражнений для успешной сдачи экзамена).<br /> <br /> Ключевое отличие в использовании ИИ — это переход от ретроспективного анализа (что уже случилось) к прогнозной аналитике (что случится) и прескриптивной аналитике (что делать, чтобы изменить будущий результат). AI-Driven Learning Analytics как тренд применения ИИ в образовании, направлен на создание персонализированной, адаптивной и эффективной образовательной среды.<br /> <br /> Некоторые компоненты системы AI-Driven Learning Analytics:<br /> <br /> • Machine Learning — алгоритмы, которые учатся на данных и улучшаются со временем без явного программирования.<br /> <br /> • Natural Language Processing (NLP) — позволяет системам понимать и интерпретировать человеческий язык, что важно для анализа неструктурированных данных.<br /> <br /> • Predictive Analytics — AI анализирует исторические данные, чтобы предсказывать будущие тенденции и поведение.</div>

Alishari http://digida.mgpu.ru/index.php?title=%D0%9E%D0%B1%D1%81%D1%83%D0%B6%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5:SEL_(social-emotional_learning)&diff=34191 2025-11-08T06:36:38Z

<p>Alishari: Новая страница: «Современные технологии предполагают, что в будущем ИИ-ассистент учителя будет анализировать эмоциональное состояние каждого ученика и предлагать персонализированные сценарии для разрешения конфликтов или поддержки. Не приведет ли эта ИИ-персонали...»</p> <hr /> <div>Современные технологии предполагают, что в будущем ИИ-ассистент учителя будет анализировать эмоциональное состояние каждого ученика и предлагать персонализированные сценарии для разрешения конфликтов или поддержки. Не приведет ли эта ИИ-персонализация, управляемая алгоритмом, к утрате возможности создания позитивного климата в классе?</div>

Alishari http://digida.mgpu.ru/index.php?title=AI-DRIVEN_LEARNING_ANALYTICS&diff=33405 2025-10-25T09:02:26Z

<p>Alishari: </p> <hr /> <div>'''AI-DRIVEN LEARNING ANALYTICS''' - <br /> это процесс сбора, измерения, анализа и представления данных об обучающихся и контексте их обучения с помощью алгоритмов [[искусственный интеллект|искусственного интеллекта]] (ИИ) и [[машинное обучение|машинного обучения]] (ML).<br /> <br /> AI-Driven Learning Analytics, в отличие от [[Learning Analytics]] — это не только сбор данных (например, 75% обучающихся успешно выполнили задание), но и анализ, почему произошло именно так и какие прогнозы дальнейших действий (например,ученику Х рекомендуется персонализировать набор упражнений для успешной сдачи экзамена).<br /> <br /> Ключевое отличие в использовании ИИ — это переход от ретроспективного анализа (что уже случилось) к прогнозной аналитике (что случится) и прескриптивной аналитике (что делать, чтобы изменить будущий результат).<br /> AI-Driven Learning Analytics как тренд применения ИИ в образовании, направлен на создание персонализированной, адаптивной и эффективной образовательной среды.<br /> <br /> ''Некоторые компоненты системы AI-Driven Learning Analytics:''<br /> <br /> • Machine Learning — алгоритмы, которые учатся на данных и улучшаются со временем без явного программирования. <br /> <br /> • Natural Language Processing (NLP) — позволяет системам понимать и интерпретировать человеческий язык, что важно для анализа неструктурированных данных. <br /> <br /> • Predictive Analytics — AI анализирует исторические данные, чтобы предсказывать будущие тенденции и поведение.</div>

Alishari http://digida.mgpu.ru/index.php?title=AI-DRIVEN_LEARNING_ANALYTICS&diff=33404 2025-10-25T09:01:40Z

<p>Alishari: </p> <hr /> <div>AI-DRIVEN LEARNING ANALYTICS - <br /> это процесс сбора, измерения, анализа и представления данных об обучающихся и контексте их обучения с помощью алгоритмов [[искусственный интеллект|искусственного интеллекта]] (ИИ) и [[машинное обучение|машинного обучения]] (ML).<br /> <br /> AI-Driven Learning Analytics, в отличие от [[Learning Analytics]] — это не только сбор данных (например, 75% обучающихся успешно выполнили задание), но и анализ, почему произошло именно так и какие прогнозы дальнейших действий (например,ученику Х рекомендуется персонализировать набор упражнений для успешной сдачи экзамена).<br /> <br /> Ключевое отличие в использовании ИИ — это переход от ретроспективного анализа (что уже случилось) к прогнозной аналитике (что случится) и прескриптивной аналитике (что делать, чтобы изменить будущий результат).<br /> AI-Driven Learning Analytics как тренд применения ИИ в образовании, направлен на создание персонализированной, адаптивной и эффективной образовательной среды.<br /> <br /> Некоторые компоненты системы AI-Driven Learning Analytics:<br /> • Machine Learning — алгоритмы, которые учатся на данных и улучшаются со временем без явного программирования. <br /> • Natural Language Processing (NLP) — позволяет системам понимать и интерпретировать человеческий язык, что важно для анализа неструктурированных данных. <br /> • Predictive Analytics — AI анализирует исторические данные, чтобы предсказывать будущие тенденции и поведение.</div>

Alishari http://digida.mgpu.ru/index.php?title=AI-DRIVEN_LEARNING_ANALYTICS&diff=33403 2025-10-25T08:58:25Z

<p>Alishari: </p> <hr /> <div>AI-DRIVEN LEARNING ANALYTICS - <br /> это процесс сбора, измерения, анализа и представления данных об обучающихся и контексте их обучения с помощью алгоритмов [[искусственный интеллект|искусственного интеллекта]] (ИИ) и [[машинное обучение|машинного обучения]] (ML).<br /> <br /> AI-Driven Learning Analytics, в отличие от [[Learning Analytics]] — это не только сбор данных (например, 75% обучающихся успешно выполнили задание), но и анализ, почему произошло именно так и какие прогнозы дальнейших действий (например,ученику Х рекомендуется персонализировать набор упражнений для успешной сдачи экзамена).<br /> <br /> Ключевое отличие в использовании ИИ — это переход от ретроспективного анализа (что уже случилось) к прогнозной аналитике (что случится) и прескриптивной аналитике (что делать, чтобы изменить будущий результат).<br /> AI-Driven Learning Analytics как тренд применения ИИ в образовании, направлен на создание персонализированной, адаптивной и эффективной образовательной среды.</div>

Alishari http://digida.mgpu.ru/index.php?title=%D0%9E%D0%B1%D1%81%D1%83%D0%B6%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5:%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C&diff=33365 2025-10-25T08:47:49Z

<p>Alishari: </p> <hr /> <div>см. курс ВШЭ <br /> * http://wiki.cs.hse.ru/Цифровая_грамотность_2018_(2_семестр) - 5 лет тому назад<br /> ** https://ancatmara.gitbooks.io/digital-literacy-for-sfl/content/<br /> <br /> Какие новые компетенции, связанные с цифровой грамотностью, необходимо формировать у школьников в связи с внедрением ИИ в образовательный процесс?</div>

Alishari http://digida.mgpu.ru/index.php?title=AI-Driven_Learning_Analytics&diff=33341 2025-10-25T08:40:28Z

<p>Alishari: Новая страница: «AI-Driven Learning Analytics»</p> <hr /> <div>AI-Driven Learning Analytics</div>

Alishari http://digida.mgpu.ru/index.php?title=%D0%A1%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D1%80%D0%B6%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BA%D0%BE%D1%84%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%BD%D1%86%D0%B8%D0%B8_%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B4%D0%B8%D0%B4%D0%B0%D0%BA%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0_2025&diff=33335 2025-10-25T08:39:42Z

<p>Alishari: </p> <hr /> <div>{| class=&quot;wikitable sortable&quot; style=&quot;margin:auto&quot;<br /> |+ Образовательные технологии по трендам<br /> |-<br /> ! Название секции !! Краткое содержание!! Понятия и технологии !! Ссылка на видео <br /> |-<br /> | Цифровая аскеза: разумное ограничение или пустое самоистязание || Секция посвящена вопросам регулирования искусственного интеллекта || [[Искусственный интеллект]] || https://vkvideo.ru/video-3983_456241122<br /> |-<br /> | ИИ-агенты в образовании: оформление субъектности || Секция посвящена вопросам развития технологии ИИ-агентов в образовании (Спикер: Романова М.А.) || Искусственный интеллект || https://vkvideo.ru/video-3983_456241123<br /> |-<br /> |Бег с препятствиями цифровизации образования ||Профессор У Ди (Китай). Цифровая грамотность в эпоху искусственного интеллекта || [[Искусственный интеллект]], [[[[AI-Driven Learning Analytics]]]], [[Персонализация образования]], [[Компетентностный подход]] || https://vkvideo.ru/video-3983_456241122?back_url=&amp;list=f4764e581cb94089c8&amp;preview=&amp;screen=&amp;source=&amp;webcast=<br /> |-<br /> |Роль ИИ в образовательном контенте: выработка стандартов для новой реальности ||Обсуждение тенденций развития цифрового контента в образовании || [[Искусственный интеллект]], [[Персонализация обучения]], [[Галлюцинация нейросетей]] Технология [[Проект «Цифровой учитель»]], [[Яндекс учебник]], [[ИИ-помощник по математике]] || https://vkvideo.ru/video-3983_456241123?back_url=&amp;list=c3b7798d105beb2eb8&amp;preview=&amp;screen=&amp;source=&amp;webcast= <br /> |-<br /> | || || || <br /> |-<br /> | Практика ИИ в вузах: о чем пора договариваться || Секция посвящена применению искусственного интеллекта в высших учебных заведениях страны || [[Искусственный интеллект]], [[ИИ-персона]], [[Цифровое зеркало]], [[Средства генеративного искусственного интеллекта]], [[Генеративный искусственный интеллект]], || https://vkvideo.ru/video-3983_456241123?back_url=&amp;list=c3b7798d105beb2eb8&amp;preview=&amp;screen=&amp;source=&amp;webcast=<br /> |- <br /> | Зона эксперимента: воздержание от регулирования|| С появлением ИИ в образовании возникли пробелы, требующие переосмысления. Необходимы новые технологии, их апробация и исследования для создания надежных решений || Искусственный интеллект|| https://vk.com/im/convo/3217849?entrypoint=list_all&amp;z=video-3983_456241122%2F9df0288f8bcaafa74a<br /> |-<br /> | || || || <br /> |-<br /> |}<br /> <br /> [[Категория:ТРМО-2025]]</div>

Alishari