Цифровой след может собираться не только по одному учащемуся, но и по целой команде. Это особенно релевантно в учебной проектной деятельности, в хакатонах, коллективных стажировках, формате «стартап как диплом», в рамках работы акселераторов и конечно в корпоративной среде.
Что имеет смысл собирать и анализировать? В качестве примера возьмем глобальный командный интенсив «Архипелаг», проводимый #2035university. В рамках интенсива студенческие команды проходят образовательные активности, акселератор, участвуют в многочисленных проектных сессиях, хакатонах и выполняют задачи в рамках собственного проекта, фиксируемые в командном профиле на платформе Университета 2035. Из цифрового следа собираемого по ходу работы мы узнаем следующее:
- Участие членов команды в образовательных активностях:
какие лекции, семинары, онлайн курсы посещали участники проекта, как справились с ними (КИМ\тест\решение задач)
- Уникальные термины и семантическое ядро проекта:
собираем записи питч сессий (транскрибируем аудио в текст), чат логи коммуникаций команды, рефлексию участников команды и проводим частотный анализ по терминам. Из наиболее частотных\смыслосодержащих терминов составляем семантическое ядро (смысловая связность терминов)
- Специфика задач, выполненных проектом:
Пофиль учета задач, выполненных в рамках проекта строится в привязке к рубрикатору, таким образом мы сразу можем отнести задачу к определенному тематическому блоку (например анализ рынка, IT разработки, опытно-конструкторские разработки и т.п.). Смотрим на каких типах задач проект фокусировался.
- Связь пройденного материала с выполненными задачами:
Сравниваем терминологическую разметку пройденных учебных единиц (модулей) и выполненных задач. Находим взаимосвязи (например студенты слушали много материала по маркетингу, но ни одной задачи в этом поле не выполнили, или наоборот прослушали лекцию по нейрофизиологии и сразу добавили соотвествующий блок исследований в своем проекте
- Оценки экспертов по выполненным задачам и питчам:
Каждая задача, выполненная проектам и питчи самого преокта получают оценку экспертов – в баллах и развернутом комментарии. Фиксируем количество позитивных\негативных комментариев, выделяем основные ошибки проекта
- Регулярность встреч и активность в таск теркере (Trello):
Насколько регулярно и дисциплинированно встречаются участники, как ведут свои задачи и свою работу в задачных планировщиках (из трелло мы автоматически собираем и анализируем ЦС)
- Распределение функций внутри команды
Чем занимается каждый участник команды, что мы можем узнать из их взаимной оценки (360), какие участники выполняют какие конкретные задачи, кто мало участвует в выполнении задач.
- Специфика коммуникаций внутри команды
На основе чат логов и транскрибированных аудио из зума смотрим, насколько насыщенна коммуникация в команде, кто является лидером мнений, какие типы коммуникаций превалируют, кто является аутсайдером коммуникаций
- Вовлеченность и эмоциональный фон в команде : анализом сентимента выявляем позитивные\негативные настроения, коэффициентом участия в обсуждениях, анализом рефлексий участников и уровнем проявленной инициативы выявляем вовлеченность.
Все собранные данные аккумулируются и визуализируются в профиле команды, На основе них выносится решение о результатах, достигнутых командой, и общем прогрессе. При одновременной работе более 100 команд (на архипелаге их было 1500) такой цифровой формат оценки существенно превосходит возможности экспертного оценивания.
https://vk.com/komissario?w=wall178189382_167 #LXPD #metod #edtech #eddata
Что имеет смысл собирать и анализировать? В качестве примера возьмем глобальный командный интенсив «Архипелаг», проводимый #2035university. В рамках интенсива студенческие команды проходят образовательные активности, акселератор, участвуют в многочисленных проектных сессиях, хакатонах и выполняют задачи в рамках собственного проекта, фиксируемые в командном профиле на платформе Университета 2035. Из цифрового следа собираемого по ходу работы мы узнаем следующее:
- Участие членов команды в образовательных активностях:
какие лекции, семинары, онлайн курсы посещали участники проекта, как справились с ними (КИМ\тест\решение задач)
- Уникальные термины и семантическое ядро проекта:
собираем записи питч сессий (транскрибируем аудио в текст), чат логи коммуникаций команды, рефлексию участников команды и проводим частотный анализ по терминам. Из наиболее частотных\смыслосодержащих терминов составляем семантическое ядро (смысловая связность терминов)
- Специфика задач, выполненных проектом:
Пофиль учета задач, выполненных в рамках проекта строится в привязке к рубрикатору, таким образом мы сразу можем отнести задачу к определенному тематическому блоку (например анализ рынка, IT разработки, опытно-конструкторские разработки и т.п.). Смотрим на каких типах задач проект фокусировался.
- Связь пройденного материала с выполненными задачами:
Сравниваем терминологическую разметку пройденных учебных единиц (модулей) и выполненных задач. Находим взаимосвязи (например студенты слушали много материала по маркетингу, но ни одной задачи в этом поле не выполнили, или наоборот прослушали лекцию по нейрофизиологии и сразу добавили соотвествующий блок исследований в своем проекте
- Оценки экспертов по выполненным задачам и питчам:
Каждая задача, выполненная проектам и питчи самого преокта получают оценку экспертов – в баллах и развернутом комментарии. Фиксируем количество позитивных\негативных комментариев, выделяем основные ошибки проекта
- Регулярность встреч и активность в таск теркере (Trello):
Насколько регулярно и дисциплинированно встречаются участники, как ведут свои задачи и свою работу в задачных планировщиках (из трелло мы автоматически собираем и анализируем ЦС)
- Распределение функций внутри команды
Чем занимается каждый участник команды, что мы можем узнать из их взаимной оценки (360), какие участники выполняют какие конкретные задачи, кто мало участвует в выполнении задач.
- Специфика коммуникаций внутри команды
На основе чат логов и транскрибированных аудио из зума смотрим, насколько насыщенна коммуникация в команде, кто является лидером мнений, какие типы коммуникаций превалируют, кто является аутсайдером коммуникаций
- Вовлеченность и эмоциональный фон в команде : анализом сентимента выявляем позитивные\негативные настроения, коэффициентом участия в обсуждениях, анализом рефлексий участников и уровнем проявленной инициативы выявляем вовлеченность.
Все собранные данные аккумулируются и визуализируются в профиле команды, На основе них выносится решение о результатах, достигнутых командой, и общем прогрессе. При одновременной работе более 100 команд (на архипелаге их было 1500) такой цифровой формат оценки существенно превосходит возможности экспертного оценивания.
https://vk.com/komissario?w=wall178189382_167 #LXPD #metod #edtech #eddata
VK
Andrey Komissarov
Цифровой след может собираться не только по одному учащемуся, но и по целой команде. Это особенно релевантно в учебной проектной деятельности, в хакатонах, коллективных стажировках, формате «стартап как диплом», в рамках работы акселераторов и конечно в корпоративной…
Модель школы минпросвещения На днях министерство просвещения выпустило модель идеальной школы в современных реалиях. Аналогично нашей модели цифровой трансформации школы здесь есть три уровня с описанием конкретного воплощения на каждом уровне. В модели появилось много важных дополнений, например, закреплена роль театральной педагогики, наставничества (правда только в формате поддержки молодых учителей), проектной и исследовательской деятельности. Но многие вещи оказались жестко завязаны на конкретный сервис (профориентация на Билет в будущее). Все еще отсутствуют индивидуальные траектории и вообще пропала роль персонализации. По части цифры нет прописанных требований по данным кроме интеграции с региональными инфосистемами, метапредметные результаты нашлись только почему-то в блоке технология. То есть при явных позитивных тенденциях развития школы, все еще не хватает дата-центричности, не прописана привязка индивидуальных результатов к запросам рынка труда, несколько сумбурно структурированы навыки. #metod #edtech #school
В рамках одного из исследований собрал перечень школьных платформ. Новая школа (видео)
NBICS комплексная система управления образовательной организацией
https://nbics.net/ru/O-nas
Система автоматизации для школ Пионер
https://pioneer.edu28.ru/#/faq?schoolId=3
Система для школ «Инфошкола»
https://infoshkola.net/sistema
вШколе-платформа для школ от BSS soft
https://bss-soft.ru/atschool/
АИСУ параграф (автоматизация школы и ДОУ)
https://sisobraz.shko.la/centr-informatizacii-obrazovania/aisu-paragraf
LMS школа
https://www.lms-school.ru/
Электронная школа от Барс Групп
https://bars.group/education/elektronnaya-shkola/
Netschool от ИР-Тех
https://www.ir-tech.ru/?products=netschool
Платформа Цифровая школа
цифроваяшкола.рф
Платформа онлайн обучения и управления школами IBLS
https://ibls.one/
Платформа дистанционного обучения УДИС
https://udis1.ru/
Школы, построенные на базе Discord
https://vc.ru/services/118061-prostoy-sposob-sdelat-distancionnoe-obuchenie-interesnym-opyt-s-discord
А вне РФ? #edtech #edtool #school
NBICS комплексная система управления образовательной организацией
https://nbics.net/ru/O-nas
Система автоматизации для школ Пионер
https://pioneer.edu28.ru/#/faq?schoolId=3
Система для школ «Инфошкола»
https://infoshkola.net/sistema
вШколе-платформа для школ от BSS soft
https://bss-soft.ru/atschool/
АИСУ параграф (автоматизация школы и ДОУ)
https://sisobraz.shko.la/centr-informatizacii-obrazovania/aisu-paragraf
LMS школа
https://www.lms-school.ru/
Электронная школа от Барс Групп
https://bars.group/education/elektronnaya-shkola/
Netschool от ИР-Тех
https://www.ir-tech.ru/?products=netschool
Платформа Цифровая школа
цифроваяшкола.рф
Платформа онлайн обучения и управления школами IBLS
https://ibls.one/
Платформа дистанционного обучения УДИС
https://udis1.ru/
Школы, построенные на базе Discord
https://vc.ru/services/118061-prostoy-sposob-sdelat-distancionnoe-obuchenie-interesnym-opyt-s-discord
А вне РФ? #edtech #edtool #school
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Дата-центричность в персонализации и построении индивидуальных траекторий
В получасовом видео выступления на конференции по персонализации образования руководитель дирекции «Развитие на основе данных» Андрей Комиссаров делится основными подходами Университета 2035.
Мы начнем с общей методологии разметки и проектирования данных в образовательной среде, продолжим основными элементами дата-центричного построения индивидуальных траекторий, рассмотрим построение проф-навигационных маршрутов с переходом от обучения к трудоустройству.
Обсудим как собранные и проанализированные данные рынка труда находят свое отражение в индивидуальной траектории, какую роль играют в этом диагностика и цифровой след.
Далее поговорим о soft skills и о том, как именно они могут быть размечены и картированы в данных образовательного опыта и завершим серией вопросов и ответов от модератора и участников конференции. #lect #LXPD #eddata #edtech #metod
В получасовом видео выступления на конференции по персонализации образования руководитель дирекции «Развитие на основе данных» Андрей Комиссаров делится основными подходами Университета 2035.
Мы начнем с общей методологии разметки и проектирования данных в образовательной среде, продолжим основными элементами дата-центричного построения индивидуальных траекторий, рассмотрим построение проф-навигационных маршрутов с переходом от обучения к трудоустройству.
Обсудим как собранные и проанализированные данные рынка труда находят свое отражение в индивидуальной траектории, какую роль играют в этом диагностика и цифровой след.
Далее поговорим о soft skills и о том, как именно они могут быть размечены и картированы в данных образовательного опыта и завершим серией вопросов и ответов от модератора и участников конференции. #lect #LXPD #eddata #edtech #metod
Конструируем и размечаем образовательный результат
В процессе работы над проектом "data driven" движка авто-разметки образовательных результатов (если будет интересно что за проект,пишите в комментах, сделаю пост на эту тему) мне встретился довольно любопытный конструктор https://ode2.susu.ru/target/ . Это российская адаптация разработки ByrdSeed от Ian Byrd, основанной на таксономии Блума, фреймворка Глубина и сложность от Bette Gould и Sandra Kaplan. Предложенный конструктор позволяет настроить разметку образовательных результатов для автоматизированной конвертации "цифровых следов" образовательного опыта в показатели на цифровом профиле. Элементы конструктора привязываются заранее к разметке цифрового профиля и учащемуся остается только "коснуться" размеченного элемента с определенным уровнем успешности.
Стоит отметить, что это всего лишь один из способов работы цифровым следом но именно такой способ лучше всего подходит для протоколов передачи данных типа Xapi и Scorm. #LXPD #metod #eddata #edtech #school
В процессе работы над проектом "data driven" движка авто-разметки образовательных результатов (если будет интересно что за проект,пишите в комментах, сделаю пост на эту тему) мне встретился довольно любопытный конструктор https://ode2.susu.ru/target/ . Это российская адаптация разработки ByrdSeed от Ian Byrd, основанной на таксономии Блума, фреймворка Глубина и сложность от Bette Gould и Sandra Kaplan. Предложенный конструктор позволяет настроить разметку образовательных результатов для автоматизированной конвертации "цифровых следов" образовательного опыта в показатели на цифровом профиле. Элементы конструктора привязываются заранее к разметке цифрового профиля и учащемуся остается только "коснуться" размеченного элемента с определенным уровнем успешности.
Стоит отметить, что это всего лишь один из способов работы цифровым следом но именно такой способ лучше всего подходит для протоколов передачи данных типа Xapi и Scorm. #LXPD #metod #eddata #edtech #school
Работа с данными цифрового следа для гуманитариев (семинар)
Сегодня в нашем эфире семинар по работе с данными в образовании для гуманитариев. После небольшой общей вводной из практики дата-центричного подхода Университета 2035 Андрей Комиссаров разбирает с участниками реальные датасеты образовательного мероприятия, на котором помимо лекционной части и домашних работ было также и проектное обучение в командах.
Вообще при погружении в дата-центричный подход в образовании может сложиться впечатление, что эта работа подходит только и исключительно дата аналитикам и специалистам по машинному обучению. Что без навыков статистического анализа и построения регрессий не стоит даже и пытаться. Но это не так. Ведь самое главное в работе с данными – это не обработка, а умение грамотно поставить вопрос к данным, сформулировать гипотезу на основе найденной в данных закономерности, выстроить модель в которой, опираясь на данные мы сможем принять важное управленческое решение. Представляем вашему вниманию семинар из практики дата-центричного подхода Университета 2035, в котором мы работаем с реальными данными образовательного мероприятия и показываем как «выглядит» цифровой след и каким может быть «первый подход к снаряду».
https://vk.com/video178189382_456239029
Доступ к самим датасетам для ознакомления по ссылке: https://drive.google.com/drive/folders/1RTiLQGtEfco76RzIZcZ5MLkA-mEZBoPO #lect #eddata #edtech #LXPD #HRTD
Сегодня в нашем эфире семинар по работе с данными в образовании для гуманитариев. После небольшой общей вводной из практики дата-центричного подхода Университета 2035 Андрей Комиссаров разбирает с участниками реальные датасеты образовательного мероприятия, на котором помимо лекционной части и домашних работ было также и проектное обучение в командах.
Вообще при погружении в дата-центричный подход в образовании может сложиться впечатление, что эта работа подходит только и исключительно дата аналитикам и специалистам по машинному обучению. Что без навыков статистического анализа и построения регрессий не стоит даже и пытаться. Но это не так. Ведь самое главное в работе с данными – это не обработка, а умение грамотно поставить вопрос к данным, сформулировать гипотезу на основе найденной в данных закономерности, выстроить модель в которой, опираясь на данные мы сможем принять важное управленческое решение. Представляем вашему вниманию семинар из практики дата-центричного подхода Университета 2035, в котором мы работаем с реальными данными образовательного мероприятия и показываем как «выглядит» цифровой след и каким может быть «первый подход к снаряду».
https://vk.com/video178189382_456239029
Доступ к самим датасетам для ознакомления по ссылке: https://drive.google.com/drive/folders/1RTiLQGtEfco76RzIZcZ5MLkA-mEZBoPO #lect #eddata #edtech #LXPD #HRTD
VK Видео
Практический семинар по работе с данными в образовании (разбираем датасеты)
Образовательный дата инжиниринг и рудиментарный дата сайенс для гумнитариев. На семинаре Андрея Комиссарова, руководителя направления развитие на основе данных Университета 2035 мы разбираем реальные датасеты содержащие цифровой след лбразовательного мероприятия.
А у нас конкурсный допнабор на бесплатные места в уникальную школу цифровой трансформации!
Проектный интенсив, команды с наставниками, сбор и обработка данных собственного образовательного опыта, Цифровой пед дизайн, работа с цифровым следом и принятие решений на данных в образовании.
Все практики Университета 2035 в одном интенсиве!
Ссылка на участие в конкурсе: dts.2035.univeristy
Мест мало, но у вас точно получится! а старт уже 8го сентября!
Like! Share! Repost! :)
#eddata #metod #edtech
Проектный интенсив, команды с наставниками, сбор и обработка данных собственного образовательного опыта, Цифровой пед дизайн, работа с цифровым следом и принятие решений на данных в образовании.
Все практики Университета 2035 в одном интенсиве!
Ссылка на участие в конкурсе: dts.2035.univeristy
Мест мало, но у вас точно получится! а старт уже 8го сентября!
Like! Share! Repost! :)
#eddata #metod #edtech
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Как клонировать лектора? НИОКР «Цифровой двойник» от Университета 2035
В своей работе с вузами и корпоративным сегментом мы заметили такую деталь – процент наиболее востребованных преподавателей достаточно невелик. То есть примерно у 15-20% самая высокая востребованность и самая высокая загрузка по времени. Из-за обилия «стандартных» потоковых лекций наиболее талантливая профессура вынуждена уделять меньше времени исследовательской работе, практическим занятиям со студентами, саморазвитию и так далее.
Возникла идея «разгрузить талантливого лектора». Так родился проект «Цифровой двойник». Цель проекта – создать цифрового двойника лектора для ведения потоковых лекций и ответов на вопросы студентов. То есть не просто 3D аватар с предзаписанным материалом, а полноценный «голосовой помощник» натренированный на материале лектора, способный распознать вопрос (в том числе из аудио) подобрать и синтезировать наиболее подходящий ответ и воспроизвести его аватаром, копирующим преподавателя.
Разумеется ИИ не сможет полностью заменить преподавателя. Наиболее сложные вопросы, запросы обратной связи по проектам и работам будут поступать на "пульт" лектору с возможностью подключения "живьем".
Для этого мы собрали ансамбль алгоритмов:
- распознавание вопроса с голоса
- распознавание текста вопроса лектору (например)
- трансформер на контекстом поиске по материалу лектора
- озвучка и воспроизведение голоса (например)
- Речевая анимация аватара с помощью Deepfake
К настоящему моменту проект находится в пред-пилотной стадии. Проведено тестирование всех компонентов модели. Отобраны модели распознавания и генерации голоса, Проведена смысловая разметка большого объема текстов.
За образец был взят Андрей Комиссаров в основном потому что при большом количестве имеющихся лекций в них демонстрируется крайне широкий спектр тем от Искусственного интеллекта в HR до игропрактики в младшей школе.
Тех подробности на Дзен.
Пилотная версия ожидается в начале следующего года.
Следите за обновлениями.
#ai #edtech #newtech
В своей работе с вузами и корпоративным сегментом мы заметили такую деталь – процент наиболее востребованных преподавателей достаточно невелик. То есть примерно у 15-20% самая высокая востребованность и самая высокая загрузка по времени. Из-за обилия «стандартных» потоковых лекций наиболее талантливая профессура вынуждена уделять меньше времени исследовательской работе, практическим занятиям со студентами, саморазвитию и так далее.
Возникла идея «разгрузить талантливого лектора». Так родился проект «Цифровой двойник». Цель проекта – создать цифрового двойника лектора для ведения потоковых лекций и ответов на вопросы студентов. То есть не просто 3D аватар с предзаписанным материалом, а полноценный «голосовой помощник» натренированный на материале лектора, способный распознать вопрос (в том числе из аудио) подобрать и синтезировать наиболее подходящий ответ и воспроизвести его аватаром, копирующим преподавателя.
Разумеется ИИ не сможет полностью заменить преподавателя. Наиболее сложные вопросы, запросы обратной связи по проектам и работам будут поступать на "пульт" лектору с возможностью подключения "живьем".
Для этого мы собрали ансамбль алгоритмов:
- распознавание вопроса с голоса
- распознавание текста вопроса лектору (например)
- трансформер на контекстом поиске по материалу лектора
- озвучка и воспроизведение голоса (например)
- Речевая анимация аватара с помощью Deepfake
К настоящему моменту проект находится в пред-пилотной стадии. Проведено тестирование всех компонентов модели. Отобраны модели распознавания и генерации голоса, Проведена смысловая разметка большого объема текстов.
За образец был взят Андрей Комиссаров в основном потому что при большом количестве имеющихся лекций в них демонстрируется крайне широкий спектр тем от Искусственного интеллекта в HR до игропрактики в младшей школе.
Тех подробности на Дзен.
Пилотная версия ожидается в начале следующего года.
Следите за обновлениями.
#ai #edtech #newtech
UX в образовании – Картируем образовательный путь и переживания пользователя
В самом разгаре наша школа цифровой трансформации. Команды корпят над проектами, каждый день идут интерактивные лекции и коллективные мастерские.
Напомню, что основные темы – измерение эффективности обучения, работа с данными в образовании, дата-центричный пед дизайн и конечно же LXD – дизайн образовательного опыта.
Самое ценное что учащиеся выносят из образовательной среды – это не только знания и навыки, но еще и опыт, эмоции, воспоминания пережитого. Именно эмоциональное вовлечение позволяет удерживать их в состоянии потока, повышая эффективность обучения.
Но как отследить на данных такие «летучие» материи и убедиться, что спроектированное вами работает? Для этого мы используем Learner journey map (картирование опыта учащегося) и Картирование переживаний, которое представляет ценностную рамку опыта.
На слайдах приведены основы предлагаемой модели. Важным нововведением является разделение план\факт - необходимость подтверждения модели собираемыми данными. В рамках школы все учащиеся подобным образом размечают и на данных подтверждают состоятельность своих разработок.
В рекурсивном залоге они обучаются использовать и анализировать данные цифрового следа, которые генерит их собственный опыт.
В LJM мы сочетаем взаимодействия, образовательные результаты и соответствующие им элементы цифрового следа, подтверждающие валидность модели.
Например на самой школе, идущей каждодневными модулями по 2часа 45мин мы собираем рефлексии пользователей (аудио или текст), чат логи, эмотиконы, активность канала коммуникаций (discord), видео, аудио и чат логи в zoom включая анализ вопросов пользователей и их групповой работы, данные гугл форм (домашние работы), результат работы в коллаборативных пространствах (гугл доки и миро). Все это анализируется семантическим и сентимент анализом.
Подробнее в Дзен.
#LXPD #edtech #edtool #edata #metod
В самом разгаре наша школа цифровой трансформации. Команды корпят над проектами, каждый день идут интерактивные лекции и коллективные мастерские.
Напомню, что основные темы – измерение эффективности обучения, работа с данными в образовании, дата-центричный пед дизайн и конечно же LXD – дизайн образовательного опыта.
Самое ценное что учащиеся выносят из образовательной среды – это не только знания и навыки, но еще и опыт, эмоции, воспоминания пережитого. Именно эмоциональное вовлечение позволяет удерживать их в состоянии потока, повышая эффективность обучения.
Но как отследить на данных такие «летучие» материи и убедиться, что спроектированное вами работает? Для этого мы используем Learner journey map (картирование опыта учащегося) и Картирование переживаний, которое представляет ценностную рамку опыта.
На слайдах приведены основы предлагаемой модели. Важным нововведением является разделение план\факт - необходимость подтверждения модели собираемыми данными. В рамках школы все учащиеся подобным образом размечают и на данных подтверждают состоятельность своих разработок.
В рекурсивном залоге они обучаются использовать и анализировать данные цифрового следа, которые генерит их собственный опыт.
В LJM мы сочетаем взаимодействия, образовательные результаты и соответствующие им элементы цифрового следа, подтверждающие валидность модели.
Например на самой школе, идущей каждодневными модулями по 2часа 45мин мы собираем рефлексии пользователей (аудио или текст), чат логи, эмотиконы, активность канала коммуникаций (discord), видео, аудио и чат логи в zoom включая анализ вопросов пользователей и их групповой работы, данные гугл форм (домашние работы), результат работы в коллаборативных пространствах (гугл доки и миро). Все это анализируется семантическим и сентимент анализом.
Подробнее в Дзен.
#LXPD #edtech #edtool #edata #metod
Forwarded from еЛёрнинг, ЭдТех и медиа
Пятничная рекомендация #4: библиотека книг про EdTech
Наткнулся в LinkedIn на ресурс EdTechBooks — бесплатная площадка для публикации статей и книг на английском языке про разные аспекты eLearning.
Для проверенных экспертами материалов есть отметка Peer-reviewed, а для востребованных (= в которые часто заходят) — High Quality. Иногда опубликованы просто статьи с мемами.
Что показалось интересным:
1️⃣ Основы обучения и технологии педагогического дизайна — погружение в профессию и область знаний;
2️⃣ Пособие о визуальном дизайне учебных материалов;
3️⃣ История трендов в исследованиях «как люди учатся» с 1970 по 2020 год.
На вид — не все из опубликованных материалов гарантированного высокого качества, но те, что высоко оценены, вполне заслуживают знакомства или загрузки в ChatPDF.
#elearning #edtech
Наткнулся в LinkedIn на ресурс EdTechBooks — бесплатная площадка для публикации статей и книг на английском языке про разные аспекты eLearning.
Для проверенных экспертами материалов есть отметка Peer-reviewed, а для востребованных (= в которые часто заходят) — High Quality. Иногда опубликованы просто статьи с мемами.
Что показалось интересным:
1️⃣ Основы обучения и технологии педагогического дизайна — погружение в профессию и область знаний;
2️⃣ Пособие о визуальном дизайне учебных материалов;
3️⃣ История трендов в исследованиях «как люди учатся» с 1970 по 2020 год.
На вид — не все из опубликованных материалов гарантированного высокого качества, но те, что высоко оценены, вполне заслуживают знакомства или загрузки в ChatPDF.
#elearning #edtech