5-20 июля в Севастополе прошел проектно-образовательный интенсив «Архипелаг-2022». Заведующий лабораторией компьютерных средств обучения ИДО ТГУ Артем Фещенко - ведущий трёх модулей мероприятия: «Аналитика цифровых следов для развития человеческого капитала», «Учебная аналитика и управление качеством образования в университете», «Алгоритмы машинного обучения в моделировании психологических черт личности».
«Цифровая готовность начинается с понимания возможностей и ограничений технологических решений и совершения пробного действия в работе с данными. Участники моих треков «примерили» к своим задачам предложенные цифровые инструменты, потренировались в аналитике на готовых наборах данных, имели возможность разработать концепцию своего цифрового сервиса для решения образовательных задач индивидуализации, маркетинга, оценки качества», - рассказывает Артем Фещенко.
Модуль «Аналитика цифровых следов для развития человеческого капитала».
«В процессе занятий слушатели получили представление о природе цифрового следа человека и его источниках, познакомились на практике с инструментами сбора открытых пользовательских данных из социальных сетей, методами их анализа и примерами разработки прикладных инструментов управления человеческим капиталом в образовательной сфере региона. Во время практической части модуля слушатели решили несколько кейсов: поиск талантливой молодежи для развития региона, выявление субъектов из группы риска с девиантным поведением, а также их собственный кейс».
Модуль «Учебная аналитика и управление качеством образования в университете».
«В период пандемии образовательный процесс перешел в онлайн-среду и позволили вузам получить цифровой след студентов и преподавателей, описывающий большую часть их взаимодействия друг с другом и образовательным контентом. При этом, не всегда понятно, какую ценность эти данные могут принести для качества образования, какие управленческие решения можно принимать на их основе. Слушатели данного модуля получили представление о видах учебной аналитики, методах интерпретации данных из LMS и возможных управленческих решениях. Практикум модуля познакомил участников с дополнительными аналитическими инструментами LMS MOODLE, средствами диагностики уровня знаний студентов, оценки качества работы преподавательского состава в электронной среде».
Модуль «Алгоритмы машинного обучения в моделировании психологических черт личности».
«Модуль позволил получить представления о возможностях прикладного применения исследований психологических особенностей человека с использованием технологий анализа больших пользовательских данных из социальных сетей. Предлагаемый подход дал возможность получать дополнительные данные о потребителях продуктов/услуг, повышать сложность цифровой модели клинета для прогнозной аналитики в образовании и маркетинге. В рамках практической части занятия участники узнали из каких этапов состоит процедура анализа данных и построение модели машинного обучения. По результатам работы участники смогли самостоятельно создавать модели машинного обучения и выбирать лучшие решения. В завершении модуля участники разработали кейс по применению в своей организации представленной технологии».
