Программа повышения квалификации по Цифровым компетенциям, 2022-23

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск

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.