Программа повышения квалификации по Цифровым компетенциям, 2022-23 — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
Строка 2: Строка 2:
 
Целью программы повышения квалификации «Основы преподавания дисциплин Data Culture в условиях Независимых измерений» является развитие навыков преподавания дисциплин «Цифровая грамотность», «Программирование на языке Python» и «Анализ данных».
 
Целью программы повышения квалификации «Основы преподавания дисциплин Data Culture в условиях Независимых измерений» является развитие навыков преподавания дисциплин «Цифровая грамотность», «Программирование на языке Python» и «Анализ данных».
  
−
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1pNiCzBto4M7pY6CWoepBDlyXZpN0ZVipy2oT3e_r6ZU/edit?usp=sharing ПУД Курса]
+
[https://drive.google.com/file/d/1lipHmwjzaOIZTnZb9AeVK1ZmLIabnhNk/view?usp=sharing ПУД Курса]
 
== Необходимые ссылки ==
 
== Необходимые ссылки ==
 
=== Для связи ===
 
=== Для связи ===
Строка 81: Строка 81:
 
== Правила выставления оценок ==
 
== Правила выставления оценок ==
 
=== Элементы контроля ===
 
=== Элементы контроля ===
−
В курсе предусмотрено несколько основных форм контроля:
+
Промежуточный контроль не осуществляется. Итоговая аттестация проводится в форме зачета.
−
* Контрольная, основанная на Спецификации НЭ по ЦГ 2022-23 года (КонтрольнаяНЭ)
+
−
* Аудиторные (и домашние) практические работы (Практики)
+
−
* Групповой проект (Проект)
+
−
И две бонусные формы котроля (повышающие итоговый результат в сумме не более, чем на 0,1):
+
−
* Консультации студентов на форумах Учебника
+
−
* Активная работа во время семинаров
+
−
 
+
−
=== Формула оценки ===
+
−
Итоговая оценка вычисляется по следующей формуле:
+
−
 
+
−
'''0.3 * КонтрольнаяНЭ + 0.3 * Практики + 0.4 * Проект + 0.1 * MIN (Консультации + Работа; 10)'''
+
−
 
+
−
=== Правило округления ===
+
−
Округляется только итоговый результат.
+
−
 
+
−
Отдельные формы контроля не округляются.
+
−
 
+
−
Округление арифметическое: 3.49 округляется до 3, 3.50 – до 4.
+
−
 
+
−
=== Правила дедлайнов ===
+
−
Аудиторные (и домашние) практические работы: мягкие дедлайны, в случае пропуска баллы уменьшаются на 50%, можно сдать до конца соответствующей темы.
+
−
 
+
−
Групповой проект: мягкие дедлайны, в случае пропуска баллы уменьшаются на 50%, можно сдать на неделю позже.
+
−
 
+
−
КонтрольнаяНЭ: жёсткий дедлайн.
+
−
 
+
−
Все дедлайны – общие для всего курса.
+
−
 
+
−
В случае форс-мажоров со стороны Вышки:
+
−
* отключения света или Сети в общежитиях;
+
−
* неполадок на платформе, не позволивших вовремя сдать задания;
+
−
дедлайны должны быть увеличены для всех студентов курса '''на 1 календарный день'''.
+
−
 
+
−
При пропуске формы контроля по уважительной причине (подтверждённой учебным офисом или документально лично преподавателям) студент имеет право сдать все формы контроля с весом не менее 30% от итоговой оценки: Групповой проект и КонтрольнуюНЭ, пропущенные практические работы '''без штрафов'''.
+

Версия 17:49, 17 июля 2022

О курсе

Целью программы повышения квалификации «Основы преподавания дисциплин Data Culture в условиях Независимых измерений» является развитие навыков преподавания дисциплин «Цифровая грамотность», «Программирование на языке Python» и «Анализ данных».

ПУД Курса

Необходимые ссылки

Для связи

Чат в телеграме (он же канал новостей)

Материалы по Независимому экзамену

Преподаватели

Преподаватель Контакты Ассистент Контакты
Широков Дмитрий Дмитриевич ddshirokov@hse.ru

tg: @lariliel

Сколченкова Татьяна tg: @tskolchenkova
Бурова Маргарита Борисовна mbburova@hse.ru

tg: @Burritas

Сколченкова Татьяна tg: @tskolchenkova
Рогович Татьяна Владимировна trogovich@hse.ru

tg: @rogovich

Сколченкова Татьяна tg: @tskolchenkova
Волкова Ксения Владимировна voxxys@gmail.com

tg: @voxxys

Сколченкова Татьяна tg: @tskolchenkova

Материалы курса

План курса

№ Тема занятия Описание Дата проведения Материалы к занятию Запись занятия Задание
1 Знакомство с проектом Data Culture
  • Проект Data Culture;
  • Модели включения онлайн-курса в образовательные программы;
  • Программа курсов. Обзор логики и содержания курсов;
  • Сопровождение студентов на онлайн-курсе;
  • Команда курса: зоны ответственности у участников команды.
18.07
2 Измерения и модель “обучения от результата”
  • Независимые экзамены по цифровым компетенциям: структура документации;
  • Рамка Цифровой грамотности;
  • Виды организации смешанного формата;
  • Подходы к планированию нагрузки студентов и расстановки дедлайнов;
  • Поддерживающая структура семинара.
20.07
3 Дисциплины Data Culture
  • Как устроена Цифровая грамотность?
  • Как устроен курс Язык программирования Python?
  • Как устроен курс по анализу данных?
  • Планирование ПУДа, адаптация для нужд ОП и студентов с ОВЗ.
22.07
4 Смешанный формат обучения и нагрузка студентов
  • Оценивание и формы контроля студентов в смешанном формате;
  • Инструментарий Moodle для проведения форм контроля и организации коллективной работы;
  • Лучшие практики организации семинаров, консультаций и лекций.
25.07
5 Разработка заданий курса и контрольно-измерительных материалов
  • Переиспользование готовых тренажёров;
  • Практика по созданию тестовых заданий;
  • Практика по созданию кейсовых заданий: Сравнение файлов Office, CodeRunner;
  • Разработка проектного задания курса.
27.09
6 Защита проектного задания курса 29.07

Правила выставления оценок

Элементы контроля

Промежуточный контроль не осуществляется. Итоговая аттестация проводится в форме зачета.

Источник — «http://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Программа_повышения_квалификации_по_Цифровым_компетенциям,_2022-23&oldid=70961»