Информационно-коммуникативные технологии в научной деятельности (syllabus) 2026: различия между версиями
Материал из Поле цифровой дидактики
Patarakin (обсуждение | вклад) |
Patarakin (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 111: | Строка 111: | ||
=== Примеры исследований, основанных на данных === | === Примеры исследований, основанных на данных === | ||
* [[История совместной учебной деятельности на поле цифровой дидактики 2022 - 2026]] | * [[История совместной учебной деятельности на поле цифровой дидактики 2022 - 2026]] | ||
* [[Лаборатории изучения командного творчества подростков в цифровых средах]] | |||
* [[Психологические школы России (датасет)]] | |||
== Визуализация и представление результатов == | == Визуализация и представление результатов == | ||
Версия от 16:31, 22 сентября 2026
| Планируемые результаты обучения (Знать, Уметь, Владеть) | Цель курса – сформировать у студентов целостное представление о современных подходах и методах научной коммуникации в психолингвистических исследованиях в условиях цифровой трансформации науки. Курс ориентирован на развитие навыков вычислительного мышления в психолингвистике, навыков работы с цифровыми платформами, умений управления научными данными и инструментов анализа, визуализации и организации совместных исследований психолингвистического профиля. (В рамках программы Психология и психолингвистика речевой коммуникации)
|
|---|---|
| Содержание разделов курса | В результате изучения дисциплины студент должен:
|
| Видео запись | |
| Среды и средства, которые поддерживают учебный курс | MediaWiki, VOSviewer, NetLogo, Zotero, OpenRefine, Obsidian, PlantUML, Graphviz |
| Книги, на которых основывается учебный курс | Literacy and Education, Mindstorms, Sorting Things Out, Thinking Like a Tree, Сообщество разума |
Анализ поля исследования
Какие кластеры понятий, авторов и научных школ существуют вокруг темы магистранта. Здесь естественно встраиваются два уже присутствующих в программе элемента — библиографический поиск через ELibrary.Ru, Lens.org, OpenAlex, Google Scholar и dl.acm.org, а также библиометрическая визуализация через VOSviewer, который строит карты соавторства, кластеры совместной встречаемости терминов (co-occurrence) и сети цитирования.
Получить и содержательно проинтерпретировать карту своего предметного поля: какие авторы образуют ядро, какие понятийные кластеры конкурируют или дополняют друг друга, где проходит граница между смежными направлениями психолингвистики. Zotero и Mendeley - рабочий инструмент сбора корпуса источников, для последующего анализа в VOSviewer
OpenRefine для очистки и нормализации выгруженных метаданных перед визуализацией.
| Description | |
|---|---|
| OpenRefine | OpenRefine - свободный инструмент для извлечения и очистки табличных данных, которые можно связать с базами знаний, включая Викиданные. Он был разработан Google (под названием Google Refine) и сейчас превратился в проект, поддерживаемый сообществом. |
| VOSviewer | VOSviewer — это программа для построения и визуализации библиометрических сетей. |
| Zotero | Библиографический менеджер — это бесплатное программное обеспечение с открытым исходным кодом, позволяющая собирать цитаты с указанием источников, сохранять PDF-документы, веб-страницы, видео и другие файлы, ссылки на интересные материалы в cети, создавать персональные библиографии по темам |
Теоретическая рамка исследования
Понятия
| Description | |
|---|---|
| Веерная матрица | Веерная матрица — таблицы, используемые в методологии, семиотике, теории классификаций для описания таксономий и онтологий. В веерных матрицах по горизонтали стоят понятия (например, неживое, живое, обладающее психикой), по вертикали — соответствующие прилагательные соответственно — физический, химический, психологический), а на пересечении оказываются получившиеся из пары существительное-прилагательное понятия (биофизика — физический подход к живому). Метод строится на двух взаимно-ортогональных осях, каждая из которых содержит градуированное множество однородных категорий. Пересечение строк и столбцов порождает ячейки, где фиксируются существующие или потенциальные понятия; главная диагональ отображает «чистые» сочетания, а вне-диагональные клетки выявляют гибридные поля и прогностические лакуны. Согласно методологии Чебанова, особую ценность представляют ячейки матрицы, которые расположены вне главной диагонали и указывают на потенциальные области развития. |
| Поле педагогического дискурса | Discourses on Learning in Education. Включены широкие эпистемологические рамки (гуманизм), образовательные движения (прогрессивизм), профессиональные области (психотерапия) и исследовательские поля (когнитивная наука). Дискурсы из областей, не связанных со школой: организационное обучение, обучение растений, когнитивная робототехника, поскольку они расширяют пул метафор для осмысления феномена. Критерии исключения оказались всего два: дисциплинарно-специфические дискурсы (только чтение или только математика) и порог в пять ссылок в признанных публикациях без самоцитирования. |
| Репертуарная решетка | Техника репертуарных решеток была разработана Джорджем Келли в середине XX века как инструмент для изучения личностных конструктов, лежащих в основе восприятия и прогнозирования человеком событий и явлений. Созданный Келли тест репертуарных решёток представляет собой экспериментальный метод, включающий специфические приёмы планирования и проведения исследования, обработки и интерпретации результатов. Репертуарная решётка представляет собой специально организованную матрицу, где строки соответствуют конструктам (биполярным измерениям), а столбцы — элементам (объектам оценивания). Процедура выявления конструктов основана на методе минимального контекста: испытуемому предъявляются триады элементов и предлагается назвать качество, по которому два элемента сходны между собой и отличны от третьего. Полученный ответ составляет один полюс конструкта, а противоположная характеристика третьего элемента — другой полюс. Методологическая ценность технологии репертуарных решеток заключается в возможности выявления когнитивных структур, которые часто не осознаются самим человеком, но проявляются через множество вербальных ярлыков. Последующий статистический анализ решётки позволяет построить кластерные деревья конструктов, выявить их иерархическую организацию и установить латентные связи между различными измерениями восприятия. |
| Таксономия Бартла | Р. Бартл предположил, что типология игроков определяется их потребностями по следующим шкалам: «Действие – Взаимодействие» и «Игроки – Мир», в котором происходит деятельность. В зависимости от того, какие потребности участник реализует внутри игровой системы, его поведение можно будет отнести к тому или иному типу. |
Инструменты
| Description | |
|---|---|
| Graphviz | Graphviz — это разработанный специалистами лаборатории AT&T пакет утилит по автоматической визуализации графов, заданных в виде текстового описания. Пакет распространяется с открытыми исходными файлами и работает на всех операционных системах, включая Windows, Linux/Unix, Mac OS. Самой интересной программой пакета является «dot», автоматический визуализатор направленных графов, который принимает на вход текстовый файл со структурой графа, а на выходе формирует граф в виде графического, векторного или текстового файла. |
| PlantUML | PlantUML позволяет генерировать диаграммы (по большей части в нотации UML) в виде текста, описывающего элементы и связи между ними. |
| WebGrid | WebGrid - это система представления концепций, которая помогает выявлять и анализировать ментальные модели отдельных людей, группы или сообщества в определённых областях знаний. В основании инструмента лежит теория персональных конструктов Джорджа Келли |
| Таблица | Табли́ца (из лат. tabula — доска) — способ структурирования данных. Представляет собой распределение данных по однотипным строкам и столбцам (графам). Таблицы широко используются в различных исследованиях и анализе данных. |
Формирование гипотез и исследовательских вопросов
Тестирование гипотез на моделях
NetLogo инструмент проверки правдоподобия гипотезы через симуляцию: например, гипотезу о механизме распространения языковой инновации в сообществе можно предварительно «прогнать» на готовой модели типа Language Change или Rumor Mill,чтобы увидеть, порождает ли предполагаемый механизм наблюдаемый на практике паттерн.
Дизайн исследования и управление данными
Дизайн и управление исследовательскими данными — уже заявленным в программе 2025 принципам FAIR, воспроизводимости и открытой науки, но перефокусированным конкретно на данные ВКР: какой корпус текстов или экспериментальных данных собирается, как он версионируется, какие метаданные фиксируются. См. Категория с данными
Понятия
| Description | |
|---|---|
| FAIR | FAIR — это набор принципов, которым должны соответствовать научные данные (и код, модели), чтобы быть максимально полезными. аббревиатура на английском:
|
| Дружественное средство | Дружественное средство - Convivial Tool - предложено Илличем в книге Tools for Conviviality - средство, которое каждый человек может использовать так, как он этого хочет. |
Примеры датасетов
| Description | Website | |
|---|---|---|
| Books (dataset) | 1000 самых популярных книг проекта Гутенберг - имя автора, дата публикации, дата рождения, смерти средняя длина предложений, сложность чтения и т.д.
| https://corgis-edu.github.io/corgis/datasets/csv/classics/classics.csv |
| DigidaCollab 02 2026 | Датасет включающий только совместные редактирования статей авторами на площадке Digida | https://raw.githubusercontent.com/patarakin/stat-data/refs/heads/main/datasets/csv/digida collab.csv |
| Forum (dataset) | Датасет лог-файла форума по обсуждению книг (ранобэ) | http://www.uic.unn.ru/pustyn/data-sets/digida/dataset forum.csv |
| GitLab example | df_rich_team — это анонимизированный лог коммитов в командных проектах: каждая строка описывает одно действие участника в конкретном проекте, с временем, содержанием и размером изменений. Такой датасет хорошо подходит для изучения структуры команды, динамики участия и паттернов совместной работы. | https://raw.githubusercontent.com/patarakin/stat-data/1118a56e7544839d7df91a60df2a25ba577c4dd4/datasets/csv/df rich team.csv |
| NetLogo Wealth Distribution 07122025 | Датасет выращен при помощи агентов модели NetLogo Wealth Distribution | https://raw.githubusercontent.com/patarakin/stat-data/refs/heads/main/datasets/csv/data model 07 12.csv |
| Цифровые инструменты учителей | Датасет о том, какие цифровые инструменты используются учителями учителями для решения различных задач
 | https://github.com/patarakin/education/blob/main/Digital Tools Schools2.csv |
- Неразобранные датасеты
- https://raw.githubusercontent.com/patarakin/stat-data/ab321872b9f652295d7175d4b1263fe6c32a973a/datasets/csv/contrib_en.csv
- ScratchWiki English
Инструменты для работы с данными
| Description | |
|---|---|
| GitHub | Социальная сеть программистов, с возможностью хранить репозиторий проекта и все его изменения. GitHub - контроль доступа, багтрекинг, управлением задачами и вики для каждого проекта. Используется прежде всего для поддержания версий кода |
| OpenRefine | OpenRefine - свободный инструмент для извлечения и очистки табличных данных, которые можно связать с базами знаний, включая Викиданные. Он был разработан Google (под названием Google Refine) и сейчас превратился в проект, поддерживаемый сообществом. |
| RAWGraphs | RAWGraphs - это веб-приложение с открытым исходным кодом для визуализаций статических данных. При этом формы представления данных можно изменять. Не требует регистрации. |
Примеры исследований, основанных на данных
- История совместной учебной деятельности на поле цифровой дидактики 2022 - 2026
- Лаборатории изучения командного творчества подростков в цифровых средах
- Психологические школы России (датасет)
Визуализация и представление результатов
RAWGraphs, VOSviewer и Voyant Tools применяются к собственным промежуточным результатам магистранта: облакам частот терминов из собственного корпуса, графикам динамики употребления языковых единиц, картам собственного, а не демонстрационного библиометрического поля.
| Description | |
|---|---|
| RAWGraphs | RAWGraphs - это веб-приложение с открытым исходным кодом для визуализаций статических данных. При этом формы представления данных можно изменять. Не требует регистрации. |
| VOSviewer | VOSviewer — это программа для построения и визуализации библиометрических сетей. |
| VOYANT Tools | Популярный браузерный инструмент для визуализации текстов. Позволяет создавать облака слов, графики частот слов, сравнивать документы и отслеживать темы во времени. Полностью бесплатен и не требует регистрации. |
Оформление и сборка ВКР
Сборка всех предыдущих продуктов (карта поля, схема теоретической рамки, формулировка гипотез, описание данных, визуализации результатов) в единый документ через связку Шаблон:ВКР в Semantic MediaWiki и md-шаблон в Obsidian с последующей конвертацией в docx через Pandoc
| Description | |
|---|---|
| Graphviz | Graphviz — это разработанный специалистами лаборатории AT&T пакет утилит по автоматической визуализации графов, заданных в виде текстового описания. Пакет распространяется с открытыми исходными файлами и работает на всех операционных системах, включая Windows, Linux/Unix, Mac OS. Самой интересной программой пакета является «dot», автоматический визуализатор направленных графов, который принимает на вход текстовый файл со структурой графа, а на выходе формирует граф в виде графического, векторного или текстового файла. |
| Mermaid | Средство создания изображения диаграмм из кода, написанного на языке разметки. |
| PlantUML | PlantUML позволяет генерировать диаграммы (по большей части в нотации UML) в виде текста, описывающего элементы и связи между ними. |
PlantUML диаграмма учебного курса
Примеры исследований
- Систематизация образовательных практик взаимодействия людей и генеративных ИИ-агентов
- Сравнительный анализ психологических школ
Общие критерии оценивания активного эссе
Активное эссе — это интерактивная вики-страница, создаваемая студентом на поле цифровой дидактики с использованием возможностей семантической вики-среды. В отличие от традиционного эссе, активное эссе является «живым» документом, содержащим не только текст, но и программный код, интерактивные модели, структурированные данные, диаграммы и визуализации.
Оценочное средство 1: Активное эссе (страница SMW)
| № | Критерий | Показатели | Баллы | Макс. |
|---|---|---|---|---|
| А. Содержательные критерии | ||||
| 1 | Содержание и соответствие теме дисциплины | Эссе раскрывает заявленную тему, содержит анализ ключевых понятий дисциплины, демонстрирует понимание теоретических основ. Текст логически структурирован: введение, основная часть, выводы. Использована профессиональная терминология. Имеются ссылки на источники. | 0–5 | 5 |
| 2 | Собственная позиция и аргументация | Автор формулирует собственную точку зрения, приводит аргументы и примеры из практики, сравнивает различные подходы, делает обоснованные выводы. | 0–3 | 3 |
| 3 | Научная корректность | Использованы корректные определения и терминология, ссылки на научные источники, отсутствуют фактические ошибки. | 0–2 | 2 |
| Б. Критерии использования возможностей цифровой среды | ||||
| 4 | Использование структурных диаграмм
Построение диаграмм (блок-схемы, UML, графы, диаграммы последовательностей и т.д.) средствами PlantUML, Mermaid или Graphviz |
Диаграммы помогают визуализировать абстрактные концепции: архитектуру систем, алгоритмы, потоки данных, связи между понятиями. Оценивается: корректность нотации, информативность диаграммы, обоснованность выбора типа диаграммы для конкретной задачи. | 0–3 | 3 |
| 5 | Использование семантических возможностей среды
Семантические запросы ( |
Семантические запросы позволяют строить динамические таблицы, выборки и каталоги на основе структурированных свойств страниц. Формы обеспечивают стандартизированный ввод данных. Карты и ленты времени визуализируют пространственные и временны́е отношения. Оценивается: корректность запросов, осмысленность выборки, информативность визуализации. | 0–3 | 3 |
| 6 | Включение математических или химических формул
Использование тегов |
Формулы обеспечивают точную и читаемую запись математических моделей, уравнений и химических реакций. Включение формул демонстрирует владение формальным языком дисциплины и связывает теоретические основы с практикой. Оценивается: корректность записи, осмысленность использования, связь с текстом. | 0–2 | 2 |
| 7 | Включение программного кода
Использование тегов |
Программный код в эссе демонстрирует практические навыки: способность автоматизировать обработку данных, реализовать алгоритмы, воспроизвести результаты анализа. Подсветка синтаксиса и нумерация строк повышают читаемость. Оценивается: работоспособность кода, наличие комментариев, связь с темой, оригинальность решения. | 0–3 | 3 |
| 8 | Включение интерактивных приложений
Встраивание проектов Snap!, Scratch или иных визуальных программных сред |
Интерактивные приложения позволяют читателю эссе непосредственно взаимодействовать с программными моделями: запускать симуляции, менять параметры, наблюдать результаты. Это превращает эссе из статического текста в интерактивную учебную среду. Оценивается: работоспособность приложения, связь с темой, уровень интерактивности. | 0–3 | 3 |
| 9 | Работа с внешними данными
Подключение внешних источников данных, их фильтрация и представление в виде таблиц (расширение External Data) |
Подключение внешних данных позволяет работать с реальными, актуальными наборами данных (открытые данные, API, базы данных), а не с искусственными примерами. Фильтрация и представление в таблицах демонстрируют навыки работы с данными. Оценивается: релевантность источника, корректность фильтрации, информативность представления. | 0–3 | 3 |
| 10 | Включение многоагентных моделей NetLogo
Встраивание моделей NetLogo для демонстрации агентных симуляций |
Многоагентные модели позволяют исследовать сложные системы: показать, как простые правила поведения агентов порождают макроуровневые паттерны. Встраивание модели в эссе даёт читателю возможность запустить симуляцию, изменить параметры и самостоятельно исследовать результаты. Оценивается: соответствие модели теме, корректность настройки параметров, наличие пояснений. | 0–3 | 3 |
| Итого максимум | 30 | |||
Шкала перевода баллов:
| Баллы | Оценка |
|---|---|
| 25–30 | Отлично (A) |
| 19–24 | Хорошо (B) |
| 13–18 | Удовлетворительно (C) |
| 0–12 | Неудовлетворительно (F) |
Оценочное средство 2: История вклада участника
| № | Критерий | Показатели | Баллы | Макс. |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Равномерность вклада по времени | Работа над эссе велась регулярно на протяжении всего периода обучения, а не концентрировалась в последний момент. История правок показывает итеративное развитие текста: от замысла к черновику, от черновика к финальной версии. Отсутствуют признаки массового копирования (крупные единовременные вставки неоригинального текста). | 0–3 | 3 |
| 2 | Качество итерационного развития | Каждая правка содержит содержательные изменения (дополнение аргументации, улучшение кода, добавление визуализаций), а не формальные косметические правки. Прослеживается логика развития работы. | 0–2 | 2 |
| 3 | Участие в обсуждении | Участник вносил вклад в обсуждение на страницах обсуждения эссе однокурсников: задавал вопросы, предлагал улучшения, давал конструктивную обратную связь. | 0–2 | 2 |
| Итого максимум | 7 | |||
Оценочное средство 3: Зачёт (демонстрация активного эссе)
| № | Критерий | Показатели | Баллы | Макс. |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Знание программного материала | Знание программного материала и структуры дисциплины, умение показать свои знания при демонстрации активного эссе. Свободная ориентация в содержании эссе, способность ответить на вопросы по материалу. | 0–2 | 2 |
| 2 | Владение методологией дисциплины в цифровой среде | Демонстрация уверенного владения инструментами цифровой среды, использованными в эссе: объяснение выбора конкретных средств (диаграммы, код, модели, запросы), умение модифицировать элементы эссе в реальном времени. | 0–2 | 2 |
| 3 | Презентация и ответы на вопросы | Логичность изложения, ясность речи, способность аргументировать свои решения, готовность к дискуссии. | 0–1 | 1 |
| Итого максимум | 5 | |||
Зачёт выставляется при суммарном балле не менее 3 из 5.
Итоговая оценка по дисциплине
| Компонент | Максимум | Вес |
|---|---|---|
| Активное эссе | 30 | 60% |
| История вклада | 7 | 20% |
| Зачёт | 5 | 20% |
| Итого | 42 | 100% |
