Свойство:Description
Материал из Поле цифровой дидактики
Это свойство типа Текст.
К
Представление схемы передачи сообщения по каналу связи при помощи различных облачных средств. +
Как проверить массив на наличие дублей? Здесь приводятся решения на нескольких языках высокого уровня - JavaScript, Python, C++, NetLogo, Snap! +
Нам нужно показать процедуру анализа временного ряда на готовых или выращенных в эксперименте данных. +
Нам нужно провести сравнительный анализ текстов по лингвистическим характеристика:
# Лексическое разнообразие (Type-Token Ratio). Отношение количества уникальных слов (типов) к общему числу слов (токенов). Высокий TTR указывает на разнообразие лексики, низкий — на повторяемость.
# Частотность слов и облака слов
# TF-IDF: выявление ключевых терминов. TF-IDF показывает, насколько слово важно для конкретного текста/категории по сравнению со всем корпусом
# Коллокации и биграммы +
Поверхностный анализ текста — это анализ легко измеримых, формальных характеристик текста, которые не требуют глубокого лингвистического анализа или интерпретации смысла. К ним относятся:
* Количество слов, символов, предложений
* Средняя длина слова и предложения
* Плотность текста
Главное преимущество поверхностного анализа: быстрота, объективность, воспроизводимость результатов. +
Как провести регрессионный анализ зависимости между двумя переменными. Мы используем CODAP +
* Анализ тональности - анализ эмоциональной окраски текста (позитивная, негативная, нейтральная)
* Анализ личностных маркеров (LIWC-подход) Психолингвистический анализ, основанный на выявлении определённых категорий слов, отражающих психологические процессы
+
Если мы хотим представить рядом и сравнить разные источники компетенций на вики странице +
Мы собрали датасет о действиях участников на площадке digida и хотим провести анализ этого датасета с демонстрацией возможностей среды R
* https://digida.mgpu.ru/images/thumb/5/58/Pipe_Digida2026.png/120px-Pipe_Digida2026.png +
На digida есть возможность использовать Lua для вычисления статистических характеристик данных +
Бесплатная среда для разработки и выполнения программного кода в облаке. Она предоставляет возможность писать и запускать код на языке Python, используя только браузер, без установки специальных программ на компьютер. +
Что можно делать со списками в Snap! - Что для этого есть в этой среде программирования
: http://digida.mgpu.ru/images/thumb/b/bc/Snap_list0.png/120px-Snap_list0.png +
Мы хотим показать возможные способы реализации паттернов Генерировать новых агентов и поглощать агентов в App Inventor +
Просто щёлкнуть по блоку правой кнопкой мыши и выбрать команду '''edit''' и команды откроются в отдельном окне редактора +
Создание викторины в App Inventor.
http://digida.mgpu.ru/images/thumb/1/14/Child_determ.png/120px-Child_determ.png
: Нам понадобятся: Srcreen, Table Arrengement, 8 кнопок - по числу персонажей, 8 изображений, Глобальная переменная Animals - внутри неё список животных
: https://gallery.appinventor.mit.edu/?galleryid=3f7da819-90e6-4c8a-bcba-ddbb8669e155 +
Отсортировать массив в порядке возрастания +
Мы обработали или вырастили данные в среде Snap! и теперь мы хотим перенести эти данные в среду для анализа и визуализации. Простой и понятный способ - сохранить (экспортировать) значение переменной в csv или json. Но, если не хочется порождать промежуточные файлы то, можно использовать возможности расширения JavaScript +
Собираем корпуса МГПУ на карте мобильного приложения. Нам понадобятся:
* координаты
* описание
* http://digida.mgpu.ru/images/thumb/1/16/AInv_MCU_Map.png/104px-AInv_MCU_Map.png +
Получили данные запроса к mediawiki api и хотим считать их в Dictionary, чтобы иметь возможность обращаться по ключам. +
Знания сообщества Scratch хранятся в нескольких вики на разных языках. Мы хотим собрать и сравнить данные о поведении участников +
