Часто ли вы испытываете трудности при написании рефератов, дипломных работ и прочих трудов, требующих активного анализа научных статей? Четко ли понимаете, чему посвящен каждый из разделов статьи и как его правильно писать? Знаете, какими бывают научные исследования и как в них разобраться?

Мы подготовили для вас четкое и подробное руководство, в котором на примерах объясняется, что такое статья, какие обязательные части она включает и как правильно понимать, о чем пишут авторы, а также обсуждаются вопросы, связанные с построением научного исследования, набором участников, анализом результатов и отражением всего этого на бумаге.

Ваш будущий диплом или научная статья скажут вам спасибо. Статья в формате PDF доступна для скачивания.

#medach_pdf #исследование #наука #medach #медач #доказательнаямедицина #докмед

Подкаст: Профессия гейм дизайнер

Продолжаем серию подкастов о «новых профессиях» ярко проявляющихся в образовании. Уже немало слов сказано о разработке и применении образовательных игр, в одном из прошлых подкастов мы разбирали профессию «Игропрактик». Пришла пора взглянуть на еще одного специалиста, непосредственно принимающего участие в создании игр (особенно компьютерных).

Геймдизайнеры часто ощущают себя маленькими богами, потому что именно они создают цифровые вселенные, которые обожают люди.
Гейм дизайнеры разрабатывают игровые механики, конструируют игровые уровни и среды, работают с художниками, 3д моделлерами, композиторами, звукорежиссерами, писателями, сценаристами и конечно программистами. Какую бы компьютерную игру вы не привели, у ее истоков непременно стоял талантливый гейм дизайнер.

Как стать геймдизайнером, что это за профессия, каковы наиболее востребованные навыки, в чем ее «светлая» и «темная» сторона и чем она принципиально отличается от «Игропрактика» — рассказываем в очередном подкасте «Гости из будущего».

Спикеры:
- Андрей Комиссаров, образовательный методолог, гейм дизайнер, автор 130 коммерчески реализованных игровых проектов в сфере образования;
- Иван Комиссаров, начинающий гейм дизайнер и игропрактик;
- Зулия Лоикова, независимый hr эксперт.

Одна вещь, которую дали нам исследования в области когнитивной психологии за последнее десятилетие или около того, — это явное доказательство того, что учащиеся заблуждаются, когда дело доходит до суждений о том, что они считают вовлечением в собственное обучение.

Большое имя в этой области — Роберт Бьорк. В своих работах он исследует «иллюзорное обучение»: существует множество предубеждений и заблуждений людей об обучении. Вообще сам термин "вовлеченность" - это очень обманчивый термин, поэтому все эти опросы студентов на тему вовлеченности и опыта часто искажены, и учащиеся часто ошибаются относительно того, чему они научились. Вообще все описательные характеристики такие как "интересно", "скучно", "познавательно" и т.д. - могут сигнализировать о куче разных вещей, ну например, многие студенты путают "вовлеченность" и "обучение".

Обучение по умолчанию не должно быть легким. Вообще преподавание, так и обучение можно улучшить и оптимизировать, используя методы, требующие реальных когнитивных усилий. Именно в борьбе, неудачах и преодолении трудностей и происходит настоящее обучение. К сожалению, это плохо продается. Я как-то уже писала, что запрос №1 в онлайн обучении - это "дайте мне чек-лист", "дайте мне шаблон, который нужно заполнить, а еще лучше заполните его за меня", то есть у нас востребовано обучение по аналогии. Запрос №2 - это конечно же тесты.

Что такое "трудное обучение"? Это самая древняя и мощная форма вовлечения, дающая результат. Одним словом - это активный поиск, синтез и обратная связь.

Исследования показывают, что самыми мощным эффектами в обучении обладают три действия:

1. самостоятельный поиск и синтез информации. Короче вместо того, чтобы читать, перечитывать и смотреть, лучше постараться найти и вспомнить то, что вы прочитали или услышали, добавляя туда свой собственный опыт. Обратите внимание, что эта практика поиска не является тестом или оценкой, а является учебным опытом. Например, групповые дискуссии, взаимное обучение и включение вопросов в лекции, скорее всего, в определенной степени задействуют процессы поиска. На самом деле, это один из самых мощных способов обучения.

2. ошибки. Создание неправильных вещей, а затем их правильное выполнение приводит к лучшему обучению. Причина в том, что вы активируете семантическую сеть мозга. Для этого зачастую нужно поместить студента в некомфортные условия.

3. чередование. Тогда идея состоит в том, что лучше выполнять разные задания либо в рамках предмета, либо по разным предметам, а не серию похожих заданий по одной теме, предмету или упражнению. Создание более разнообразных связей в мозгу помогает вам справляться с новыми ситуациями по мере их возникновения.

ЭЭЭЭ, так это же противоречит большинству современных практик, которым нас учат в школах "как создать и выгодно продать свой онлайн-курс":)))) Более того студенты будут жаловаться. Проблема, с которой мы сталкиваемся, заключается в том, что немедленный успех часто означает долгосрочную неудачу. Почему?

Потому что мир требует от нас способность решать новые задачи в постоянно изменяющихся условиях. Для этого требуется навык поиска информации, умение анализировать ее, способность к критическому мышлению. Учащийся должен уметь задавать вопросы и отвечать на них, а не перелистывать презентации или делать тесты с несколькими вариантами ответов.

Тренды и практики в современном российском образовании.

А вот кому реальных практик из реального образования да при том не из далекого заокеанья а прям таки из родных пенатов? Их есть у нас. РБК тренды сделал неплохую подборку самого интересного из новейших отечественных технологических инноваций.

- ИИ-powered образовательная платформа от Maximus
- Психометрический анализ данных (выявление когнитивной посильности) от Яндекс Практикума
- Дата-центричное принятие решений в кадровом управлении (Digital HR) от Университета 2035

Статья:
https://trends.rbc.ru/trends/education/63039e0a9a7947bd7ed829af?from=mainpage

📌 Методы исследования аудитории

Делюсь полезным видео, забирайте в закладки, используйте в ближайшем проекте.

Это выступление Валерии Безруковой из Яндекс 👉 Как изучать пользователей: обзор исследовательских методов.

Таймкоды:
2:10 — Потребители потребляют, пользователи пользуются, люди живут - что такое хороший продукт?
7:37 — Почему продукт бывает недостаточно хорош?
12:28 — Какие вопросы о продукте надо ставить/решать. Canvas
16:07 — Инновационные продукты и трендсеттеры, молодежные комьюнити
20:55 — Рентабельность проекта и ключевые метрики успеха
21:57 — Горизонт планирования
23:50 — Метрики и монетизация
28:27 — Глубинные интервью
33:25 — Методы исследования - общие вопросы
40:00 — юзабилити-тестирование
44:00 — анализ сессий
46:47 — этнография (shadowing)
48:46 — дневниковые исследования
51:00 — Participatory design (Ко-дизайн)
53:36 — карточная сортировка
55:11 — кластеринг качественных обращений («стена плача»)
56:07 — тестирование концепции
1:03:35 — метод «тайного покупателя»
1:06:45 — Итог исследования

Тем, кто хочет познакомиться с продуктовым менеджментом рекомендую посмотреть весь плей лист Академии Яндекса Управление продуктом

Рефлексия: важнейший элемент цифрового следа

Казалось бы, если что-то представлено образовательной организацией, названо образовательной программой, соответствует тематике (в части названия и описания) и имеет заявленные образовательные результаты, то оно скорее всего является обучающим курсом и значит эти самые результаты будут достигнуты. Да? но нет...

И первым об этом догадалась Coursera, когда ввела в своих курсах в качестве обязательного элемента цифровой след учащихся в виде эссе (или иных текстов) и развернутых взаимных оценок. Анализ такого текста позволяет узнать очень много о качестве материала самого курса, рассматриваемых им элементах, сравнивать курсы друг с другом и тп.

Но что делать, если не получается настроить систему взаимного оценивания? Как собрать обратную связь «на минималках» и при этом получить адекватные данные?

В процессе сбора и анализа цифрового следа образовательного опыта мы ищем ответ на ряд вопросов:
- Достигают ли участники понимания (образовательных результатов), заявленного в курсе, и в каком объеме
- Что участники выносят из курса и насколько это совпадает с заявленными обр.результатами.

Проще всего эта задача решается через рефлексию – сбор с пользователей открытых ответов на несложные вопросы по завершении каждого модуля курса.
Вопросы эти должны быть максимально простыми но при этом направленными на суть материала. Например:
- чему на ваш взгляд был посвящено модуль
- что для вас показалось наиболее ценным\важным и почему
- как вы могли бы применить полученное знание\понимание в своей деятельности?
Рефлексия в таком виде может собираться как в самой LMS так и в простейших гуглоформах.

Разумеется, ряд полученных рефлексий будут отсеиваться: пустоты, абрвалги, слишком короткие, дубли, перечни терминов и даже копипасты описания курса. Все это отфильтровывается, а оставшихся вполне хватает для интересного анализа.

В рамках федерального проекта «Цифровые профессии» команда оператора проекта - Университета 2035 собрала и проанализировала более 33000 Рефлексий с 175 курсов.

На полученном материале удалось выделить «индекс информативности» - показатель того, насколько много запоминают\выносят из курса учащиеся.
По этому индексу удалось отретйинговать и курсы, и образовательные организации на следующий поток. Кроме того, удалось значительно расширить рубрикатор по курсам (их сильно урезанные описания вообще не позволяли нормально искать что либо и в итоге встроить в работу рекомендательного движка на индивидуальных траекториях.

Все это позволило работать с образовательным материалом на совершенно новом уровне, а дало существенную подпитку в направлении разработки ИИ для индивидуальных траекторий.

Разумеется необходимо потом проверять обученных "боем", то есть погружать их в непосредственную деятельность и смотреть на эффективность уже в ней. Но подобный анализ рефлексий решает ряд предварительных задач:
0. У каких студентов не остается в голове почти ничего или какие не умеют оставлять рефлексию (с ними имеет смысл отдельно работать)
1. Каких студентов имеет смысл отправить на "пробы".
2. Какие курсы не оставляют в памяти студентов достаточно информации.
3. какие курсы оставляют вовсе не те фокусы, которые были заявлены?

И самое интересное то, что этих курсов из пункта 2 и 3. вдруг оказывается довольно значимое количество. Причем "тесты" на них проходятся вполне нормально" а вот именно с рефлексиями проблемы. Выявление таких курсов и работа с ними в корп среде сродни выявлению и исправлению неэффективных бизнес процессов.

Картинки в Дзене :) кстати, подпишитесь заодно на него, контент там будет несколько отличаться :) https://zen.yandex.ru/media/id/5f089e51d20c9b4c4ae9692c/6307de8fb6ddf874794a7e1c
#metod #eddata

Продолжение темы цифрового следа в виде рефлексий: А зачем вообще их собирать?

Прошлый пост вызвал дискуссию в сообществе Digital learning. Хочу привести ее выдержки здесь. Почему рефлексия нужна помимо тестов? Или почему нам не хватает одних тестов для выявления достижения образовательных результатов?

Приведу простой пример. Возьмем (не важно какие) 100 курсов , пропустим через них студентов, соберем рефлексии, отсеем некачественные рефлексии. Из оставшихся выделим "усредненную" информативность (то есть показатель того, сколько остается в голове у слушателей по результатам рефлексий) - например максимум 100% минимум 5% а в среднем по всем курсам видим 55-60%. Пока все на уровне статистики. Теперь посмотрим сколько курсов имеют тот же показатель ниже 20%. Ага... А сколько мы за них заплатили? А каков выхлоп (ROI) этих инвестиций - и вот тут возможно ужаснемся и захотим что-то поменять.

И самое интересное это то, ЗАЧЕМ? мы пропускаем людей через курсы. Вариантов как правило два:
1. Чтобы выполнить план, поставить галочки и поддержать вовлеченность
2. Чтобы обеспечить переход в деятельность (по тематике курса). Если мы преследуем только цель 1, то все норм - вопросов нет, рефлексия не нужна.

А вот если вдруг все же мы рассматриваем цель №2, то представьте себе людей в вашей корп системе у которых значится, что он обучен по теме (курс то пройден). И представьте, как это повлияет на результаты их погружения в реальную деятельность. А если таких курсов у вас не 20% процентов а больше?
Есть еще и третий ответ. На многих предприятиях есть такое направление - Talent Development. Оно в частности занимается поиском и развитием талантов. А кто эти таланты? Есть гипотеза о том, что это осознанные и ответственные люди, которые инвестируют в собственное развитие. Как ни странно, но таковые довольно легко находятся путем анализа рефлексий (они в этом случае намного полнее и связнее).

Ну и наконец самый простой ответ. Школа не учит нас осознанности, не учит рефлексировать, вуз… тоже не особо (или далеко не каждый). А при этом работодателям требуются осознанные работники. Так не стоит ли приучать людей к рефлексии хотя бы даже только затем чтобы количество осознанных постепенно росло :)
https://zen.yandex.ru/media/design_education/prodoljenie-temy-cifrovogo-sleda-v-vide-refleksii-a-zachem-voobsce-ih-sobirat-630927946203b979540c5127

#metod #eddata

ИИ инструментарий образованца: Поисковик по человеко-машинному творчеству

Все геймеры знают: интересно играть самому, но ничуть не менее интересно наблюдать за тем, как играют другие.

Последние пару месяцев не спадает хайп по поводу появления новых ИИ генераторов изображений, способных нарисовать «что угодно», эффективно выводящих из игры цифровых художников, специалистов по компьютерной графике и медленно, но верно подбирающихся к фотографам.
Вы наверняка слышали о них: Это Midjourney, Stable Diffusion и DallE-2.

За это время пользователи по всему миру в приступе безудержного творческого поиска и эксперимента нагенерировали миллионы изображений.

Что делать со всем этим добром? Правильно - положить в базу и организовать по ней поиск! Представляем вашему вниманию Первый поисковик по графическим коллаборациям человека и ИИ https://lexica.art/

Вы просто вводите в строке поиска любой запрос (на английском) и получаете все схожие изображения, созданные другими пользователями и нейросеткой.

Зачем это образованцам, спросите вы?. Ну во-первых, качественных иллюстраций к занятиям много не бывает. К тому же вопрос прав здесь решается примерно как на Unsplash – просто указываете Источник: https://lexica.art/.

Но самое интересное даже не это. Для грамотной генерации действительно красивых изображений требуются «промпты» - определенным образом построенные наборы слов, а иногда и кодированные значения стилистики изображения. Так вот поисковик выдает не только картинку, но и полный промпт к ней. А значит вы можете поучиться у «коллег» и посмотреть на практике какие промпты, а точнее, какие сочетания слов, с какими оборотами, с какими ключами дают наиболее интересные результаты.

ИИ генерация изображений - это не «нажал кнопку и все». Это новый подход к созданию изображений, новое творчество, которому тоже надо учиться.

PS. Ну а для тех, кто любит старое доброе фото, советую https://unsplash.com/ Это ресурс с открытыми правами, где по поиску находятся тонны классных фото на любую тему.

#edtool #newtech #AI

Поиск научных книг и статей по всем отраслям - ресурсы:
www.refseek.com – поисковик по академическим ресурсам. Более миллиарда источников: энциклопедии, монографии, журналы.
www.worldcat.org – поиск по содержимому 20 тысяч мировых библиотек. Узнаете, где лежит ближайшая нужная вам редкая книга.
https://link.springer.com – доступ к более чем 10 миллионам научных документов: книги, статьи, протоколы исследований.
www.bioline.org.br – библиотека научных журналов по bioscience, издаваемых в развивающихся странах.
https://repec.org – добровольцы из 102 стран собрали почти 4 миллиона публикаций по экономике и смежным наукам.
www.science.gov – американский государственный поисковик по 2200+ научным сайтам. Индексируются более 200 миллионов статей.
www.pdfdrive.com – крупнейший сайт для бесплатного скачивания книг в формате PDF. Заявляют более 80 миллионов названий.
www.base-search.net – один из мощнейних поисковиков по текстам академических исследований. Более 100 миллионов научных документов, 70% из них бесплатны.

(Подборку сделал Михаил Богомолов)

Большой брат, средний брат и малый туда же. Несколько слов о паранойе вокруг собираемых данных.

Самый частый вопрос\протест который я слышу в связи с работой с цифровым следом: А если вдруг эти данные будут использованы против меня в будущем? Вдруг я где то совершу ошибку и данные о ней мне потом навредят? Зачем вообще собирать какие-то данные, давайте оставим все как есть, чтобы пользователи лишний раз не паранойили.

В связи с этим, дорогие друзья, хочу вас с одной стороны успокоить, а с другой еще больше напугать. Мы живем в мире тотальной (не)прозрачности. Ваши данные – хотите вы того или нет без какого-либо вашего уведомления разлетаются в хранилища разных (как правило не отечественных) компаний и все абсолютно все про вас давно знают… Вот примеры.

Гугл:
Один товарищ написал программку Googerteller, которая издает звуки (постукивает, что метафорично) каждый раз, когда ваш браузер (и возможно не только) отправляет какие-то данные в Google.

На видео показана работа на сайте с вакансиями Нидерландов. Каждый ваш клик и чих вызывает отправку данных в Гугль. Причем не только в Хроме. Вы знали об этом?

Если используете гугл документы или гугл почту – 100% хранимой там информации анализируется гуглом.

Продолжение по майкрософт, интел и прочих в моей статьи на Дзене.
Там еще любопытнее :)

Так стоит ли паранойить про «сбор цифрового следа», там где это делается на отечественных серверах, открыто, с вашего согласия с описанием собираемого и для вашей же собственной пользы непосредственно в процессе обучения?

Правильный подход - понимать какие ваши данные собираются где и зачем. Новая грамотность "потоков данных" постепенно становится общепринятой базой безопасного использования ИКТ систем и приложений.

#eddata #AI

Инструкция начинающего гейм дизайнера

Друзья, сегодня неожиданно читаю видео семинар про "как делать настольные игры для образования" студентам ВШЭ. Сегодня вечером максимум завтра выложу видео по итогам этого семинара вам всем в канал,

И вот порывшись немного в загашниках нашел неплохую инструкцию, которую я разработал еще во времена царя гороха :)

Как ни странно актуальность свою она не потеряла. Так что пусть вам будет тизер :)

А если вдруг вы не знали какие такие обучающие настолки лично я разработал - то вот напоминалочка :) https://mosaicum.ru/product-category/boardgames/

PS. Ну там правда только те, тиражи которых еще не полностью распроданы :)

Мастер класс на 35мин - разработка и создание обучающих настольных игр

Доброе утро, друзья!
Сегодня день знаний, и вот вам мой подарок к профессиональному празднику работников образования.

Это записанный буквально вчера свежий мастер класс по разработке обучающих игр (в том числе настольных) с прилагаемой скачиваемой инструкцией.

Это первые шаги в образовательной игропрактике, но шаги достаточно твердые :) с Их помощью я за последние 18 лет обучил немало игропедагогов и гейм дизайнеров.

Надеюсь, что этот материал будет полезен и вам :) Удачного нового учебного года!

#igr #lect #school