This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Ограничения в применении сильного ИИ или «Клятва Гиппократа» в образовании
Цифровая трансформация образования, применение методов ИИ в обучении становится наиболее ярким трендом нашего времени. Но есть ли ограничения, пределы в применении подобной технологии.
Когда я только начинал работать с дата интенсивными алгоритмами в образовании, я сформулировал для себя один важный тезис в этом поле. За последние 5 лет моя позиция не поменялась. Скорее наоборот, я только сильнее утвердился в понимании данного ограничения.
В одной из моих бесед с Марком Сартаном (методологом образования и автором нескольких концепций частных школ) эта мысль, этот тезис был озвучен и сформулирован, и я привожу его здесь в виде видео.
Это своеобразная “Клятва Гиппократа от Edtech” связанная с прозрачностью принимаемых решений в образовании при применении самообучающихся алгоритмов и сильного ИИ.
Интересно было бы услышать точку зрения читателей канала на эту тему.
#eddata #ai #metod
Цифровая трансформация образования, применение методов ИИ в обучении становится наиболее ярким трендом нашего времени. Но есть ли ограничения, пределы в применении подобной технологии.
Когда я только начинал работать с дата интенсивными алгоритмами в образовании, я сформулировал для себя один важный тезис в этом поле. За последние 5 лет моя позиция не поменялась. Скорее наоборот, я только сильнее утвердился в понимании данного ограничения.
В одной из моих бесед с Марком Сартаном (методологом образования и автором нескольких концепций частных школ) эта мысль, этот тезис был озвучен и сформулирован, и я привожу его здесь в виде видео.
Это своеобразная “Клятва Гиппократа от Edtech” связанная с прозрачностью принимаемых решений в образовании при применении самообучающихся алгоритмов и сильного ИИ.
Интересно было бы услышать точку зрения читателей канала на эту тему.
#eddata #ai #metod
Итоги школы цифровой трансформации образования 2035.
Завершилась наша 6я школа цифровой трансформации образования. Как обычно она шла в синхронном практико-ориентированном групповом онлайн формате. Участники - как опытные так и начинающие методисты из корпораций, вузов, доп образования, педагоги и педдизайнеры в течение 12 дней трудились на интерактивных лекциях, работали в онлайн мастерских, занимались групповыми проектами. Попутно общались в общем коммуникативном пространстве.
Основная тематика школы – дата центричный дизайн образования – включала и проектирование образовательных сред с серьезным заходом в педдизайн и дизайн образовательного опыта и доказательную педагогику через сбор и анализ данных цифрового следа.
Школа носила рекурсивный формат: учащиеся генерировали цифровой след и имели возможность анализировать его, проектировали и проводили мероприятие для внешних людей и интерпретировали полученные там данные.
В процессе школы было собрано немало данных, По ним мы можем судить о достижении целей школы:
Это и эмоциональный дэшборд (показывающий отношение, фокусы негатива и позитива учащихся)
и социальный дэшборд (сравнение функционального графа (полезность в оценке 360 в рамках проекта) и социального графа (специфика коммуникаций команд),
сравнительные семантические графы (сравнение семант. ядер лекций, рефлексий и чат логов по каждому дню)
и конечно же сводный дэшборд достижения результатов по командам (показатели индивидуального понимания и общекомандные успехи в проектной деятельности).
Но конечно основная задача школы – не только присвоение методологии по проектированию образования на основе данных. Это прежде всего погружение в новую среду, новый стиль проектирования, слом шаблонной парадигмы в процессе построения адаптивного образования, в основе которого лежит полная прозрачность и доказательность процессов, индивидуализация достижения показателей учащимися, исследовательское поведение и подтверждение запланированных результатов собираемыми данными.
#eddata #metod #LXPD
Завершилась наша 6я школа цифровой трансформации образования. Как обычно она шла в синхронном практико-ориентированном групповом онлайн формате. Участники - как опытные так и начинающие методисты из корпораций, вузов, доп образования, педагоги и педдизайнеры в течение 12 дней трудились на интерактивных лекциях, работали в онлайн мастерских, занимались групповыми проектами. Попутно общались в общем коммуникативном пространстве.
Основная тематика школы – дата центричный дизайн образования – включала и проектирование образовательных сред с серьезным заходом в педдизайн и дизайн образовательного опыта и доказательную педагогику через сбор и анализ данных цифрового следа.
Школа носила рекурсивный формат: учащиеся генерировали цифровой след и имели возможность анализировать его, проектировали и проводили мероприятие для внешних людей и интерпретировали полученные там данные.
В процессе школы было собрано немало данных, По ним мы можем судить о достижении целей школы:
Это и эмоциональный дэшборд (показывающий отношение, фокусы негатива и позитива учащихся)
и социальный дэшборд (сравнение функционального графа (полезность в оценке 360 в рамках проекта) и социального графа (специфика коммуникаций команд),
сравнительные семантические графы (сравнение семант. ядер лекций, рефлексий и чат логов по каждому дню)
и конечно же сводный дэшборд достижения результатов по командам (показатели индивидуального понимания и общекомандные успехи в проектной деятельности).
Но конечно основная задача школы – не только присвоение методологии по проектированию образования на основе данных. Это прежде всего погружение в новую среду, новый стиль проектирования, слом шаблонной парадигмы в процессе построения адаптивного образования, в основе которого лежит полная прозрачность и доказательность процессов, индивидуализация достижения показателей учащимися, исследовательское поведение и подтверждение запланированных результатов собираемыми данными.
#eddata #metod #LXPD
Forwarded from настенька и графики
Прекрасная статья от Lisa Charlotte Muth про текст в визуализации. Некоторые ее советы:
- Подписывайте данные напрямую. Я больше за то, чтобы подписывать линии в конце, а не посередине, как в примере.
- Повторяйте информацию там, где она может быть полезна: подпишите единицы измерения на оси или продубдлируйте информацию в тултипе.
- Добавляйте аннотации. Даже в бизнес дэши можно притянуть какой-нибудь гуглдок с датами и помечать необычные кейсы.
- Текст помогает задавать направление чтения, поэтому старайтесь делать дизайн таким образом, чтобы глаза сразу понимали, что самое важное, что нет. Чем жирнее и больше текст, тем быстрее его заметят, а какую-то доп информацию можно делать серой и тонкой.
- Не используйте много шрифтов и начертаний (я обычно беру один шрифт и сочетаю жирный с нежирным и черный с серым)
- Выравнивайте текст по краям, а не по середине и делайте подписи читабельными.
- Делайте заголовки короткими и понятным.
- Убирайте излишнюю детализацию числовых значений.
- Подписывайте данные напрямую. Я больше за то, чтобы подписывать линии в конце, а не посередине, как в примере.
- Повторяйте информацию там, где она может быть полезна: подпишите единицы измерения на оси или продубдлируйте информацию в тултипе.
- Добавляйте аннотации. Даже в бизнес дэши можно притянуть какой-нибудь гуглдок с датами и помечать необычные кейсы.
- Текст помогает задавать направление чтения, поэтому старайтесь делать дизайн таким образом, чтобы глаза сразу понимали, что самое важное, что нет. Чем жирнее и больше текст, тем быстрее его заметят, а какую-то доп информацию можно делать серой и тонкой.
- Не используйте много шрифтов и начертаний (я обычно беру один шрифт и сочетаю жирный с нежирным и черный с серым)
- Выравнивайте текст по краям, а не по середине и делайте подписи читабельными.
- Делайте заголовки короткими и понятным.
- Убирайте излишнюю детализацию числовых значений.
Анонсированы очки по технологии Mixed Reality - Magic Leap 2. Что это может значить для образования.
VR виртуальная реальность как тренд уверенно вступил в свои права, но «люди с ведром на голове» пока еще не наводнили образование и полный переход в виртуальность слишком уж противоречит большинству педагогических практик. AR также смог заявить себя довольно ярко, но споткнулся о необходимjсть держать в руках планшет\смартфон – занятые руки также не способствуют обучению через деятельность.
На подходе новое решение – смешанная среда или Mixed reality. MR — это объединение виртуальной и дополненной реальности, т.е. накладывание несуществующих виртуальных объектов на наше окружение с возможностью управления и многопользовательского взаимодействия.
То есть мы видим друг друга, видимо наше помещение , мебель, предметы. На голове не ведро, а удобные очки, но при этом мы переносим виртуальные проекты и работаем с ними в группе.
Заметный игрок седи девайсов на этом рынке компания Magic Leap One недавно анонсировала новую модель очков.
Выглядят очки довольно приятно, весят всего 260 г, есть джойстик, трекинг глаз и рук.
Из интересного:
- RGB камера 12.6MP, 4k video @30 fps
- 3 широкоугольные камеры для локализации
- Датчик глубины
- 4 камеры для трекинга глаз, по 2 на каждый.
- Два дисплея улучшенного разрешения 1440x1760, 120 Hz
- Диагональный угол обзора теперь стал 70°
- Пачка всяких IMU, гироскопов и акселерометров.
Вычислительные мощности убрали с сами очков в небольшую коробочку, которую нужно носить в кармане и от которой идёт проводок к очкам. В ней:
- Проц AMD Quad-core Zen2 с 4 ядрами по 2.4 GHz
- Дополнительно кастомный Computer Vision Processing Engine 14 ядрами
- Видеокарта AMD RDNA 2
- 16 GB RAM
- 256 GB хранилище
- Батарея на 3.5 часа работы.
Стоит базовая версия $3299. Либо версия Developer Pro за $4099.
Компания таргетирует прежде всего сегмент корпоративного обучения. Но самый большой потенциал я вижу в практико-ориентированном СПО.
#newtech
VR виртуальная реальность как тренд уверенно вступил в свои права, но «люди с ведром на голове» пока еще не наводнили образование и полный переход в виртуальность слишком уж противоречит большинству педагогических практик. AR также смог заявить себя довольно ярко, но споткнулся о необходимjсть держать в руках планшет\смартфон – занятые руки также не способствуют обучению через деятельность.
На подходе новое решение – смешанная среда или Mixed reality. MR — это объединение виртуальной и дополненной реальности, т.е. накладывание несуществующих виртуальных объектов на наше окружение с возможностью управления и многопользовательского взаимодействия.
То есть мы видим друг друга, видимо наше помещение , мебель, предметы. На голове не ведро, а удобные очки, но при этом мы переносим виртуальные проекты и работаем с ними в группе.
Заметный игрок седи девайсов на этом рынке компания Magic Leap One недавно анонсировала новую модель очков.
Выглядят очки довольно приятно, весят всего 260 г, есть джойстик, трекинг глаз и рук.
Из интересного:
- RGB камера 12.6MP, 4k video @30 fps
- 3 широкоугольные камеры для локализации
- Датчик глубины
- 4 камеры для трекинга глаз, по 2 на каждый.
- Два дисплея улучшенного разрешения 1440x1760, 120 Hz
- Диагональный угол обзора теперь стал 70°
- Пачка всяких IMU, гироскопов и акселерометров.
Вычислительные мощности убрали с сами очков в небольшую коробочку, которую нужно носить в кармане и от которой идёт проводок к очкам. В ней:
- Проц AMD Quad-core Zen2 с 4 ядрами по 2.4 GHz
- Дополнительно кастомный Computer Vision Processing Engine 14 ядрами
- Видеокарта AMD RDNA 2
- 16 GB RAM
- 256 GB хранилище
- Батарея на 3.5 часа работы.
Стоит базовая версия $3299. Либо версия Developer Pro за $4099.
Компания таргетирует прежде всего сегмент корпоративного обучения. Но самый большой потенциал я вижу в практико-ориентированном СПО.
#newtech
Отзыв участника о школе Цифровой трансформации образования
Друзья, 10 ноября мы планируем запускать новый поток школы. На бесплатные места желающих уже довольно много, платные постепенно также комплектуются. Хочу разместить здесь очень детальную обратную связб по прошлой школе от одного из ее участников (Святослав Гусс). Перепост из вк.
[Школа цифровой трансформации образования 2022]: 08.09 - 23.09
[сайт школы]: https://dts.2035.university/
[итоги школы]: https://t.iss.one/LXD_education/215
Интенсив был посвящён дата-центричному педагогическому дизайну и специализации в области сбора и анализа образовательного цифрового следа.
[Чем я занимался?]: Предварительно прошёл конкурсный отбор (диагностика, анкеты, кейсы, видеопрезентация), учился каждый вечер по будням 3-4 часа (лекции, мастерские, работа в команде), мы спроектировали и защитили вместе с командой образовательный проект, провели синхронное онлайн мероприятие, собрали цифровой след, провели анализ образовательных результатов, сделали соответствующие выводы, учли свои ошибки.
[Чему я научился на интенсиве?]: 1) Проектировать деятельность по модели Data Driven Learner Experience Design. 2) Составлять White Paper образовательного онлайн-мероприятия. 3) Создавать Learner Journey Map. 4) Планировать образовательные результаты, составлять рубрикаторы. 5) Собирать и анализировать цифровой след.
[Темы]: 1) Дата-центричный педагогический дизайн, модели, стандарт цифрового следа. 2) Анализ цифрового следа. Профилирование. 3) Стили обучения. 4) Диагностика и работа с полученными данными. 5) Целеполагание и образовательный результат. 6) Построение тезауруса, анализ рефлексии. 7) Карта пути пользователя в образовательном мероприятии. 8) Студенты и вовлечённость в синхронном обучении. 9) Геймификация, игропрактика, разработка игр. 10) Построение рубрикатора образовательного мероприятия. 11) Анализ цифрового следа, построение гипотез и визуализация.
[Яркие моменты]: Особое впечатление оставила работа в команде, подготовка и реализация онлайн мероприятия. Мы организовали и провели игру для профессионалов (преподавателей и организаторов дополнительного профессионального образования), которая была посвящена выходу из возникающих нештатных ситуаций в процессе проведения образовательных вебинаров.
[Польза, применимость]: На основе образовательных данных, собранного цифрового следа можно построить образовательную среду, настроить учебный процесс, приспособленный к гибкому изменению и адаптации под запросы обучающихся учебного материала, способов взаимодействия, педагогических технологий, инструментов и уточнение самих образовательных результатов. Кастомизация индивидуальных образовательных траекторий.
[Рабочие инструменты]: 1) Популярное (список расширяем, дополняем, изменяем): Discord/Telegram/VK (общение), Miro (работа с идеями), Zoom (организация мероприятий), Vosk Python API (анализ голоса), DownSub (транскрибирование), Sapremo/Istio/Advego/Miratext (анализ текста), Google Data Studio (визуализация статистики). 2) Профессиональное (как начинающий инженер (EDE) для работы с данными (обработка, подготовка, загрузка, выгрузка, ...) беру на вооружение и практикую): Bash, Python, Golang, SQL.
[Что дальше?]: Дальнейший курс развития взят в сторону более глубокого погружения в специализацию Educational Data Engineer (инженер данных об образовании – специалист, который реализует педагогический дизайн с целью оптимизации сбора данных об образовательной деятельности и повышения качества образовательного процесса). Это одна из новых, актуальных профессий. EDE это DE (Data Engineer) с пониманием предметной области данных, немного методолог, немного методист, желательно имеющий опыт преподавания и проведения различных образовательных активностей. EDE понимает рекурсию (вложенность образовательного опыта внутри образовательного опыта), что обручение это не только передача, это создание и генерация новой информации, нового опыта, инсайтов, взаимного (вместе с обучающимися) обучения и научения.
Друзья, 10 ноября мы планируем запускать новый поток школы. На бесплатные места желающих уже довольно много, платные постепенно также комплектуются. Хочу разместить здесь очень детальную обратную связб по прошлой школе от одного из ее участников (Святослав Гусс). Перепост из вк.
[Школа цифровой трансформации образования 2022]: 08.09 - 23.09
[сайт школы]: https://dts.2035.university/
[итоги школы]: https://t.iss.one/LXD_education/215
Интенсив был посвящён дата-центричному педагогическому дизайну и специализации в области сбора и анализа образовательного цифрового следа.
[Чем я занимался?]: Предварительно прошёл конкурсный отбор (диагностика, анкеты, кейсы, видеопрезентация), учился каждый вечер по будням 3-4 часа (лекции, мастерские, работа в команде), мы спроектировали и защитили вместе с командой образовательный проект, провели синхронное онлайн мероприятие, собрали цифровой след, провели анализ образовательных результатов, сделали соответствующие выводы, учли свои ошибки.
[Чему я научился на интенсиве?]: 1) Проектировать деятельность по модели Data Driven Learner Experience Design. 2) Составлять White Paper образовательного онлайн-мероприятия. 3) Создавать Learner Journey Map. 4) Планировать образовательные результаты, составлять рубрикаторы. 5) Собирать и анализировать цифровой след.
[Темы]: 1) Дата-центричный педагогический дизайн, модели, стандарт цифрового следа. 2) Анализ цифрового следа. Профилирование. 3) Стили обучения. 4) Диагностика и работа с полученными данными. 5) Целеполагание и образовательный результат. 6) Построение тезауруса, анализ рефлексии. 7) Карта пути пользователя в образовательном мероприятии. 8) Студенты и вовлечённость в синхронном обучении. 9) Геймификация, игропрактика, разработка игр. 10) Построение рубрикатора образовательного мероприятия. 11) Анализ цифрового следа, построение гипотез и визуализация.
[Яркие моменты]: Особое впечатление оставила работа в команде, подготовка и реализация онлайн мероприятия. Мы организовали и провели игру для профессионалов (преподавателей и организаторов дополнительного профессионального образования), которая была посвящена выходу из возникающих нештатных ситуаций в процессе проведения образовательных вебинаров.
[Польза, применимость]: На основе образовательных данных, собранного цифрового следа можно построить образовательную среду, настроить учебный процесс, приспособленный к гибкому изменению и адаптации под запросы обучающихся учебного материала, способов взаимодействия, педагогических технологий, инструментов и уточнение самих образовательных результатов. Кастомизация индивидуальных образовательных траекторий.
[Рабочие инструменты]: 1) Популярное (список расширяем, дополняем, изменяем): Discord/Telegram/VK (общение), Miro (работа с идеями), Zoom (организация мероприятий), Vosk Python API (анализ голоса), DownSub (транскрибирование), Sapremo/Istio/Advego/Miratext (анализ текста), Google Data Studio (визуализация статистики). 2) Профессиональное (как начинающий инженер (EDE) для работы с данными (обработка, подготовка, загрузка, выгрузка, ...) беру на вооружение и практикую): Bash, Python, Golang, SQL.
[Что дальше?]: Дальнейший курс развития взят в сторону более глубокого погружения в специализацию Educational Data Engineer (инженер данных об образовании – специалист, который реализует педагогический дизайн с целью оптимизации сбора данных об образовательной деятельности и повышения качества образовательного процесса). Это одна из новых, актуальных профессий. EDE это DE (Data Engineer) с пониманием предметной области данных, немного методолог, немного методист, желательно имеющий опыт преподавания и проведения различных образовательных активностей. EDE понимает рекурсию (вложенность образовательного опыта внутри образовательного опыта), что обручение это не только передача, это создание и генерация новой информации, нового опыта, инсайтов, взаимного (вместе с обучающимися) обучения и научения.
dts.2035.university
Школа цифровой трансформации
[Благодарность]: Выражаю огромную благодарность Университету 20.35 и команде направления «Развитие человека на основе данных» под руководством Андрея Комиссарова (@komissario) за возможность погрузиться в инженерию образовательных данных и за время, проведённое с пользой (https://t.iss.one/LXD_education/162).
[Отзыв на школу]: Образовательный эксперимент, иначе это никак не назвать, через который я прошёл за это, пусть и недолгое, но весьма насыщенное время, несёт в себе ясную, очевидную цель - повысить эффективность обучения (или даже образования, как систему). Здесь всё по делу, вовремя и с интригой, в согласии с основными принципами обучения (демонстрация, интеграция с деятельностью, активация предшествующего опыта, применение новых знаний, ориентация на реальную задачу). Послушал лекцию, пообщался со спикерами, а далее в мастерскую к проводникам, на практику. Ухватив основную идею, сделав разминку и осуществив тренировочные попытки, спешишь к своей команде готовить образовательный проект, пригодный для цифрового анализа и в тоже время полезный для обучающихся. Двигаешься вперёд и не замечаешь, как уже, преодолев немалый путь, воплотил, пусть и учебный, с недочётами, но свой, реальный командный проект со сбором цифрового следа и его анализом. Оглядываешься назад и понимаешь, что ты уже далеко не там, где был в начале пути. Ты преодолел все препятствия, забрался на гору новых знаний и умений и чётко видишь сколько ещё всего перед тобой не опробованного, не внедрённого, не открытого, в конце концов, ожидающего своего часа. Это впечатляет и воодушевляет на новые исследования и неминуемые открытия.
#eddata #metod #LXPD
[Отзыв на школу]: Образовательный эксперимент, иначе это никак не назвать, через который я прошёл за это, пусть и недолгое, но весьма насыщенное время, несёт в себе ясную, очевидную цель - повысить эффективность обучения (или даже образования, как систему). Здесь всё по делу, вовремя и с интригой, в согласии с основными принципами обучения (демонстрация, интеграция с деятельностью, активация предшествующего опыта, применение новых знаний, ориентация на реальную задачу). Послушал лекцию, пообщался со спикерами, а далее в мастерскую к проводникам, на практику. Ухватив основную идею, сделав разминку и осуществив тренировочные попытки, спешишь к своей команде готовить образовательный проект, пригодный для цифрового анализа и в тоже время полезный для обучающихся. Двигаешься вперёд и не замечаешь, как уже, преодолев немалый путь, воплотил, пусть и учебный, с недочётами, но свой, реальный командный проект со сбором цифрового следа и его анализом. Оглядываешься назад и понимаешь, что ты уже далеко не там, где был в начале пути. Ты преодолел все препятствия, забрался на гору новых знаний и умений и чётко видишь сколько ещё всего перед тобой не опробованного, не внедрённого, не открытого, в конце концов, ожидающего своего часа. Это впечатляет и воодушевляет на новые исследования и неминуемые открытия.
#eddata #metod #LXPD
Forwarded from EduTech Club
Куда движется корпоративное образование, как аудиоконтент помогает студентам лучше усваивать информацию и за какими технологиями будущее EdTech — собрали в сентябрьском дайджесте все актуальные тренды отрасли.
В новом материале сфокусировались на международном рынке, но и про российский рынок, конечно, не забыли. Что ждет вас в дайджесте:
— Мировые тенденции в образовании из отчета Coursera: какие скилы прокачивают специалисты в зависимости от уровня дохода
— Тренд на обучение сотрудников на работе из отчета Mind Tools for Business: как дополнительные навыки влияют на карьерные перспективы
— ИИ, блокчейн, VR и социальные роботы из отчета Future opportunities for education technology in England: за какими технологиями будущее EdTech
Проведите выходные с пользой! Скачайте дайджест в формате PDF, изучите отчеты о возможностях образовательных технологий — и с их помощью загляните в будущее🔭
В новом материале сфокусировались на международном рынке, но и про российский рынок, конечно, не забыли. Что ждет вас в дайджесте:
— Мировые тенденции в образовании из отчета Coursera: какие скилы прокачивают специалисты в зависимости от уровня дохода
— Тренд на обучение сотрудников на работе из отчета Mind Tools for Business: как дополнительные навыки влияют на карьерные перспективы
— ИИ, блокчейн, VR и социальные роботы из отчета Future opportunities for education technology in England: за какими технологиями будущее EdTech
Проведите выходные с пользой! Скачайте дайджест в формате PDF, изучите отчеты о возможностях образовательных технологий — и с их помощью загляните в будущее🔭
Стартап из воздуха или ИИ для сборки проектных команд
Откуда берутся команды стартапов? Возможно ли собирать, генерировать такие команды централизованно? Применяя автоматизированные алгоритмы, решать эту проблему не локально, а на уровне многих вузов, на уровне всей страны?
Именно с таким вызовом столкнулась Дирекция RnD Университета 2035 в процессе реализации проекта «Национальный сетевой акселератор».
Дирекция RnD Университета 2035 провела НИР, собрала диагностический инструментарий и ансамбль алгоритмов (слабый ИИ), на основе данных диагностики и выбранного «фокуса», собирающий гармоничные команды с точки зрения компетенций, функционала под задачу и сочетания личностных качеств.
Результат – на первой волне акселератора при контрольном замере из команд собранных ИИ 65% сохранились и перешли на уровень предакселератора, 60% из них завершили его. А еще вчера эти люди даже не знали друг друга...
Вот дэшборд сданными по собранным командам.
Подробнее процесс создания описан на Дзене
#AI #eddata
Откуда берутся команды стартапов? Возможно ли собирать, генерировать такие команды централизованно? Применяя автоматизированные алгоритмы, решать эту проблему не локально, а на уровне многих вузов, на уровне всей страны?
Именно с таким вызовом столкнулась Дирекция RnD Университета 2035 в процессе реализации проекта «Национальный сетевой акселератор».
Дирекция RnD Университета 2035 провела НИР, собрала диагностический инструментарий и ансамбль алгоритмов (слабый ИИ), на основе данных диагностики и выбранного «фокуса», собирающий гармоничные команды с точки зрения компетенций, функционала под задачу и сочетания личностных качеств.
Результат – на первой волне акселератора при контрольном замере из команд собранных ИИ 65% сохранились и перешли на уровень предакселератора, 60% из них завершили его. А еще вчера эти люди даже не знали друг друга...
Вот дэшборд сданными по собранным командам.
Подробнее процесс создания описан на Дзене
#AI #eddata
Скиллбокс вспомнил про кейсы ИИ в образовании которые мы с Денисом Федерякиным и коллегами генерили для Сбера.
Вот краткая выжимка:
Полная запись семинара а также все презентации спикеров (что особо ценно так как некоторые спикеры указали даже литературу, на основе которой строился их инструментарий и понятийный аппарат) вы найдете здесь:
Там в целом неплохая подборка. Можно вспомнить еще и книгу ИИ в образовании где есть моя с командой подробная статья на эту тему.
Вот краткая выжимка:
Полная запись семинара а также все презентации спикеров (что особо ценно так как некоторые спикеры указали даже литературу, на основе которой строился их инструментарий и понятийный аппарат) вы найдете здесь:
Там в целом неплохая подборка. Можно вспомнить еще и книгу ИИ в образовании где есть моя с командой подробная статья на эту тему.
Skillbox
Искусственный интеллект в образовании: изучаем реальную практику
Эксперты рассказали про российские кейсы и про то, в каких проектах в принципе имеет смысл внедрять ИИ.
Первые шаги в EDE (образовательный дата инжиниринг) - онлайн учебник по Python для гуманитариев
В образовании, построенном на данных есть, две стороны: LXED (learning experience and environment design) дизайн образовательного опыта и среды с одной стороны и Образовательный дата инжиниринг (моделирование, сбор, обработка, анализ и визуализация образовательных данных) с другой.
LXED Детально разбирается на школах цифровой трансформации образования (кстати вот довольно подробный отзыв по ней), а вот функционал EDE там идет только по касательной.
Но рано расстраиваться, потому что инженерия данных - это довольно распространенное явление, и курсов в этом поле немало.
Начинать надо с основ, как завещал Гарри Поттер - а именно "учиться говорить со змеями" - с основного языка работы с данными Python (питон).
Представляем полноценное пособие по питону для гуманитариев теперь доступное в онлайн-формате: https://www.humanitiesdataanalysis.org/index.html
#eddata #edtool
В образовании, построенном на данных есть, две стороны: LXED (learning experience and environment design) дизайн образовательного опыта и среды с одной стороны и Образовательный дата инжиниринг (моделирование, сбор, обработка, анализ и визуализация образовательных данных) с другой.
LXED Детально разбирается на школах цифровой трансформации образования (кстати вот довольно подробный отзыв по ней), а вот функционал EDE там идет только по касательной.
Но рано расстраиваться, потому что инженерия данных - это довольно распространенное явление, и курсов в этом поле немало.
Начинать надо с основ, как завещал Гарри Поттер - а именно "учиться говорить со змеями" - с основного языка работы с данными Python (питон).
Представляем полноценное пособие по питону для гуманитариев теперь доступное в онлайн-формате: https://www.humanitiesdataanalysis.org/index.html
#eddata #edtool
От VR к Mixed Reality в обучении
На видео Марк Цукерберг фехтует у себя дома с аватарами олимпийских чемпионов. На нем надеты VR очки , то есть он не видит окружения, но ему транслируется именно собственная комната.
Meta даже название свое сменила, вознеся на флаг Метавселенные и инвестируя в разработки в этом направлении. Но постепенно идет переход в сторону продвинутого AR.
И это весьма заметный тренд. Многие современные игроки все больше разочаровываются в «чистом VR». Появление Magic Leap и Holo Lens (компания Microsoft также делает упор именно на Mixed Reaity).
Опрос среди айтишников и представителей креативной индустрии Кипра показывает, что среди владельцев VR шлемов очень мало кто использует их постоянно.
На мой взгляд для обычного человека видеть вокруг собственный дом, привычную обстановку довольно важно. Это успокаивает, придает чувство защищенности. А уход в VR с ведром на голове, таких ощущений не дает. Видимо киберпанк еще не наступил…
Подробнее в Дзен.
#ARVR #newtech
На видео Марк Цукерберг фехтует у себя дома с аватарами олимпийских чемпионов. На нем надеты VR очки , то есть он не видит окружения, но ему транслируется именно собственная комната.
Meta даже название свое сменила, вознеся на флаг Метавселенные и инвестируя в разработки в этом направлении. Но постепенно идет переход в сторону продвинутого AR.
И это весьма заметный тренд. Многие современные игроки все больше разочаровываются в «чистом VR». Появление Magic Leap и Holo Lens (компания Microsoft также делает упор именно на Mixed Reaity).
Опрос среди айтишников и представителей креативной индустрии Кипра показывает, что среди владельцев VR шлемов очень мало кто использует их постоянно.
На мой взгляд для обычного человека видеть вокруг собственный дом, привычную обстановку довольно важно. Это успокаивает, придает чувство защищенности. А уход в VR с ведром на голове, таких ощущений не дает. Видимо киберпанк еще не наступил…
Подробнее в Дзен.
#ARVR #newtech
Forwarded from Чат "Лаборатория онлайн-обучения"
Друзья, ещё один неплохой способ снизить когнитивную нагрузку в обучении - дать возможность студенту при наведении на сложный термин прямо в тексте узнать о его определении (вместо привычных переходов к словарю).
Способ полезен для учебного текста, в котором содержится высокое количество новых для студента терминов.
источник текста: https://www.bigdataschool.ru/blog/dataset-data-preparation.html
Способ полезен для учебного текста, в котором содержится высокое количество новых для студента терминов.
источник текста: https://www.bigdataschool.ru/blog/dataset-data-preparation.html