Анализ и интерпретация данных (syllabus): различия между версиями
Материал из Поле цифровой дидактики
Patarakin (обсуждение | вклад) |
Patarakin (обсуждение | вклад) |
||
| (не показано 17 промежуточных версий 2 участников) | |||
| Строка 39: | Строка 39: | ||
участники ; | участники ; | ||
события ; | события ; | ||
диаграммы | диаграммы ; | ||
среда | |||
node[color="#FF0000",fontsize=14, fontcolor="white",style=filled, shape="box"] ; | node[color="#FF0000",fontsize=14, fontcolor="white",style=filled, shape="box"] ; | ||
| Строка 59: | Строка 60: | ||
:Concept; | :Concept; | ||
note left | note left | ||
Аналитика учебная | |||
Мультимодальная аналитика | |||
Цифровой след | |||
Командная наука | |||
API | |||
CSV | CSV | ||
Dashboard | Dashboard | ||
| Строка 66: | Строка 71: | ||
Prompt | Prompt | ||
Team Assembly | Team Assembly | ||
end note | end note | ||
: | :Книги; | ||
note right | note right | ||
A new kind of science | A new kind of science | ||
| Строка 81: | Строка 85: | ||
note left | note left | ||
Latour | Latour | ||
Турчин | |||
Ершов | |||
Barabashi | Barabashi | ||
end note | end note | ||
: | :Данные; | ||
note right | note right | ||
Books (dataset) | Books (dataset) | ||
| Строка 93: | Строка 98: | ||
end note | end note | ||
: | :Цифровые средства; | ||
fork | fork | ||
:plantUML ; | :plantUML ; | ||
| Строка 104: | Строка 109: | ||
fork again | fork again | ||
:Semantic MediaWiki; | :Semantic MediaWiki; | ||
fork again | |||
:VOSviewer; | |||
end fork | end fork | ||
: | :Модели ; | ||
note left | note left | ||
Segregation (model) | Segregation (model) | ||
Traffic jams | Traffic jams | ||
Urban Suite - Awareness | Urban Suite - Awareness | ||
GenderDeSegregationSchool | |||
Multi-mediator model | |||
Piaget-Vygotsky (model) | |||
School Choice ABM | |||
School Education Competition | |||
end note | end note | ||
: | :Среды моделирования ; | ||
note right | note right | ||
end note | end note | ||
| Строка 145: | Строка 158: | ||
</uml> | </uml> | ||
== | == С какими данными и что мы будем делать == | ||
Источники и типы данных, которые мы извлекаем или порождаем - информационные системы организаций, библиографические системы, сетевые опросы, игры, симуляции, сетевые сообщества | |||
{{#ask: [[Аналитика учебная]] OR [[Аналитика мультимодальная]] | ?Description }} | |||
Например, мы отправляемся в [[Lens]] и собираем там данные о [[Аналитика мультимодальная|мультимодальной аналитике]] | |||
=== | === Собственные данные вики и их визуализация === | ||
; [[Dashboard]] | |||
{| class="wikitable" | |||
! Страниц | |||
! Статей | |||
! Редактирований | |||
! Участников | |||
! Файлов | |||
{{!}}- | |||
{{!}} {{NUMBEROFPAGES:R}} | |||
{{!}} {{NUMBEROFARTICLES:R}} | |||
{{!}} {{NUMBEROFEDITS:R}} | |||
{{!}} {{NUMBEROFUSERS:R}} | |||
{{!}} {{NUMBEROFFILES}} | |||
|} | |||
---- | |||
{{#ask: [[Категория:DigitalTool]] [[Tool_is_made_for::+]] | |||
|?Tool_is_made_for | |||
|mainlabel=- | |||
|format=jqplotchart | |||
|charttype=bar | |||
|height= 600 | |||
|filling=1 | |||
|distribution= yes | |||
|min = 1 | |||
|width=100% | |||
|direction=horizontal | |||
|theme=simple | |||
|colorscheme=rdbu | |||
}} | |||
==== Библиографические данные ==== | ==== Библиографические данные ==== | ||
| Строка 180: | Строка 228: | ||
[[:Категория:Diagrams]] | [[:Категория:Diagrams]] | ||
=== Сетевые сервисы визуализации === | === Сетевые сервисы визуализации === | ||
| Строка 284: | Строка 276: | ||
== Литература == | == Литература == | ||
=== | |||
=== Тексты на поле вычислительной дидактики === | |||
=== Дополнительная литература === | === Дополнительная литература === | ||
# Патаракин Е.Д., Ярмахов Б.Б. Выращивание данных для школьных виртуальных лабораторий // Вестник Российского Университета Дружбы Народов. Серия: Информатизация Образования. 2021. Vol. 18, № 4. c. 347–359. | # Патаракин Е.Д., Ярмахов Б.Б. Выращивание данных для школьных виртуальных лабораторий // Вестник Российского Университета Дружбы Народов. Серия: Информатизация Образования. 2021. Vol. 18, № 4. c. 347–359. | ||
# Патаракин Е.Д., Вачкова С.Н. Сетевой анализ коллективных действий над цифровыми образовательными объектами // Вестник Московского Городского Педагогического Университета. Серия: Педагогика И Психология. 2019. № 4 (50). c. 101–112. | # Патаракин Е.Д., Вачкова С.Н. Сетевой анализ коллективных действий над цифровыми образовательными объектами // Вестник Московского Городского Педагогического Университета. Серия: Педагогика И Психология. 2019. № 4 (50). c. 101–112. | ||
== Критерии оценки по дисциплине == | == Критерии оценки по дисциплине == | ||
| Строка 337: | Строка 328: | ||
|} | |} | ||
=== Словарик курса === | |||
{{#ask: [[CSV]] OR [[Dashboard]] OR [[Flowchart]] OR [[JSON]] OR [[Агент]] OR [[Акторно-сетевая теория]] OR [[Аналитика учебная]] OR [[Библиографическая запись]] OR [[Выращивание данных]] OR [[Данные образовательные]] OR [[Гистограмма]] | ?Description }} | |||
---- | |||
[[Категория:РУП]] | [[Категория:РУП]] | ||
Текущая версия от 16:18, 28 мая 2025
| Планируемые результаты обучения (Знать, Уметь, Владеть) | В результате освоения дисциплины слушатель должен:
|
|---|---|
| Содержание разделов курса | Разделы:
|
| Видео запись | |
| Среды и средства, которые поддерживают учебный курс | BehaviorSpace, NetLogo, Scratch, Snap!, Сообщество Scratch, CODAP, RStudio, RAWGraphs |
| Книги, на которых основывается учебный курс |
Составляющие курса
Составляющие поля совместной деятельности
UML диаграмма - последовательность учебного курса
С какими данными и что мы будем делать
Источники и типы данных, которые мы извлекаем или порождаем - информационные системы организаций, библиографические системы, сетевые опросы, игры, симуляции, сетевые сообщества
| Description | |
|---|---|
| Аналитика мультимодальная | Направление учебной аналитики подчёркивает, что современные цифровые средства позволяют собирать данные сразу по нескольким каналам и такое многоканальное объединение данные позволяет глубже понимать динамику обучения.
|
| Аналитика учебная | Аналитика учебная. (Learning analytics) — измерение, сбор, анализ и представление данных об учениках и их действиях с целью понимания и оптимизации учебного процесса и той среды, где это этот процесс происходит. Набор методов, позволяющих учителям и ученикам лучше понимать происходящее в учебном процессе.
|
Например, мы отправляемся в Lens и собираем там данные о мультимодальной аналитике
Собственные данные вики и их визуализация
| Страниц | Статей | Редактирований | Участников | Файлов |
|---|---|---|---|---|
| 6066 | 1681 | 37209 | 1663 | 1376 |
Библиографические данные
Zotero + ACM https://m.youtube.com/watch?v=vNvRVTWYwlw
Внешние данные
Выращивание данных
Как вырастить данные в искусственном сообществе
Многое как данные на примере Snap!
Планирование операций над данными
Планирование действий над данными при помощи UML диаграмм
Сетевые сервисы визуализации
Использование быстрых сетевых сервисов анализа и интерпретации данных – RAWGraphs, CODAP, NetBlox. Выбор способов представления данных
Задание с RAWGraphs
- Патаракин Е. Д. Выращивание и Анализ Данных в Веб Красноярск - Сибирский федеральный университет, 2021.C. 238–242.
- https://elibrary.ru/item.asp?id=46644731
- https://www.slnova.org/patarakin/projects/694467/
Обработка, очистка
Обработка, очистка и манипуляции с данными
Мы берём исходный датасет - Cities (dataset)
| Название | Страна | Население |
|---|---|---|
| Voronezh | RU | 1047549 |
| Samara | RU | 1163399 |
| Kazan | RU | 1243500 |
| Rostov-na-Donu | RU | 1130305 |
| Nizhniy Novgorod | RU | 1259013 |
| Moscow | RU | 10381222 |
| Saint Petersburg | RU | 5351935 |
| Volgograd | RU | 1013533 |
| Omsk | RU | 1172070 |
| Yekaterinburg | RU | 1495066 |
| Ufa | RU | 1120547 |
| Chelyabinsk | RU | 1202371 |
| Novosibirsk | RU | 1612833 |
| Krasnoyarsk | RU | 1090811 |
Внутри множество городов - миллионников из разных стран. И у всех координаты в виде
Пример очистки и преобразования данных:
Статистический анализ и интерпретация данных
Основные операции статистического анализа - Анализ данных
Экспорт результатов
Подготовка результатов для публикаций, создание выполняемых публикаций и динамических визуализаций
Литература
Тексты на поле вычислительной дидактики
Дополнительная литература
- Патаракин Е.Д., Ярмахов Б.Б. Выращивание данных для школьных виртуальных лабораторий // Вестник Российского Университета Дружбы Народов. Серия: Информатизация Образования. 2021. Vol. 18, № 4. c. 347–359.
- Патаракин Е.Д., Вачкова С.Н. Сетевой анализ коллективных действий над цифровыми образовательными объектами // Вестник Московского Городского Педагогического Университета. Серия: Педагогика И Психология. 2019. № 4 (50). c. 101–112.
Критерии оценки по дисциплине
| Образовательный результат | Тема | Задание | Пример |
|---|---|---|---|
| Знает особенности типов и источников данных | Примеры источников данных | Найти, оформить, вырастить данные для дальнейшего анализа | В категории статей о датасетах Category:Dataset |
| планировать процесс обработки, визуализации, анализа и интерпретации данных при помощи UML | Планирование операций над данными | Создать схему цикла работы с данными | Пример |
| Умеет использовать сетевые сервисы для экспресс-анализа и интерпретации данных | Сетевые сервисы визуализации | Использовать экспресс-методы | RAWGraphs, CODAP, graphviz - примеры использования |
| Обработать и очистить данные | Обработка, очистка | Подготовить и видоизменить данные | Примеры видоизменения данных в Snap!, R, Python |
| Операции статистического анализа | Статистический анализ и интерпретация данных | Операции над собственным датасетом | Готовые датасеты Category:Dataset |
| Подготовка выполняемой публикации | Экспорт результатов | Операции над собственным датасетом | Выполняемая публикация |
Словарик курса
| Description | |
|---|---|
| CSV | CSV (от англ. Comma-Separated Values — значения, разделённые запятыми) — текстовый формат, предназначенный для представления табличных данных. Строка таблицы соответствует строке текста, которая содержит одно или несколько полей, разделенных запятыми. |
| Dashboard | Дашборд — это информационная панель, которая получает данные из других систем и отображает их в понятном виде. — «приборная панель» или «приборная доска». Дашборды бывают интерактивными и данные в нем - кликабельными. Информация из различных источников автоматически собирается, группируется и представляется на дашборде. |
| Flowchart | Блок-схема — распространённый тип схем (графических моделей), описывающих алгоритмы или процессы, в которых отдельные шаги изображаются в виде блоков различной формы, соединённых между собой линиями, указывающими направление последовательности. В вики создаются и отображаются при помощи языков graphviz, PlanUML и mermaid
 |
| JSON | JSON (англ. JavaScript Object Notation) — текстовый формат обмена данными, основанный на JavaScript. Как и многие другие текстовые форматы, JSON легко читается людьми. Формат JSON был разработан Дугласом Крокфордом. Несмотря на то, что он очень похож на буквенный синтаксис объекта JavaScript, его можно использовать независимо от JavaScript, и многие среды программирования имеют возможность читать (анализировать) и генерировать JSON. |
| Агент | Агенты - это автономные объекты, которые могут самостоятельно реагировать на внешние события и выбирать соответствующие действия. Это - некто или нечто, выполняющий инструкции. В информатике - сущность, которая расположена в некоторой среде и способна в этой среде к автономным целенаправленным действиям. |
| Акторно-сетевая теория | Ключевое положение теории состоит в том, что участники сетей — люди — рассматриваются наравне со всеми другими сущностями, включенными в сеть. Объектом изучения акторно-сетевой теории является сеть социальных взаимодействий, неотделимая от социальных акторов. Акторно-сетевая теория обосновывает равенство всех узлов сети тем, что без других сущностей человек не может существовать ни одного мгновения. Внутри акторно-сетевой теории люди не имеют никакого преимущества перед объектами или орудиями. Отношения между людьми, вещами, медиаторами, компьютерными программами полностью симметричны. Люди, орудия и объекты рассматриваются как равные узлы гибридной сети. |
| Аналитика учебная | Аналитика учебная. (Learning analytics) — измерение, сбор, анализ и представление данных об учениках и их действиях с целью понимания и оптимизации учебного процесса и той среды, где это этот процесс происходит. Набор методов, позволяющих учителям и ученикам лучше понимать происходящее в учебном процессе.
|
| Библиографическая запись | Библиографическая запись — элемент библиографической информации, фиксирующий в документальной форме сведения о документе, позволяющие его идентифицировать, раскрыть его состав и содержание в целях библиографического поиска. |
| Выращивание данных | Data-farming - данных в ходе изучения сложных и комплексных систем с огромным количеством агентов в искусственных сообществах многоагентного моделирования/ |
| Гистограмма | Гистогра́мма (от др.-греч. ἱστός— столб + γράμμα — черта, буква, написание) — способ представления табличных данных в графическом виде — в виде столбчатой диаграммы. В описательной статистике гистограмма распределения — наглядное представление функции плотности вероятности некоторой случайной величины, построенное по выборке. Иногда её называют частотным распределением, так как гистограмма показывает частоту появления измеренных значений параметров объекта. Данное понятие и название для него введены Карлом Пирсоном в 1895 году.
 |
| Данные образовательные | Образовательные данные или данные, связанные со сферой образования, можно определить как информацию, которая собирается, хранится и анализируется с целью понимания и улучшения образовательных процессов, результатов и систем. Эти данные включают в себя:
|
