Программа повышения квалификации по Цифровым компетенциям, 2022-23

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)

Для практики

Онлайн-курс

Материалы по Независимому экзамену

Учебник по Цифровой грамотности

Учебник по Программированию

Банк заданий по Программированию. Начальный уровень

Банк заданий по Программированию. Базовый уровень

Учебник по Анализу данных

Банк заданий по Анализу данных. Начальный уровень

Порядок организации Независимых экзаменов по Цифровым компетенциям

Организационные материалы

ПОПАТКУС

Академический календарь

Учебные, цифровые ассистенты и консультанты

Документы ограниченного доступа

Методические рекомендации-2022

Рамка Цифровой грамотности

Шаблон Программы учебной дисциплины по Цифровой грамотности

Шаблон Программы учебной дисциплины по Питону

Шаблон Программы учебной дисциплины по Анализу данных

Приложения к Спецификации НЭ по ЦГ-2021/22

ПРОЕКТ Спецификации НЭ по ЦГ-2022/23

Новые задания в НЭ по ЦГ-2022/23

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

Время проведения: МСК: 10:00-11:20; 11:40-13:00; Пермь(+2): 12:00-13:20; 13:40-15:00.

№	Тема занятия	Дата	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	Презентация Проект Data Culture (презентация) Data Culture ТимКанвас Доска Miro	Встреча 1 ПК	Первая часть проекта: распределение по командам для итогового проекта общее групповое пространство заполненный TCs Basic роли в проектных командах
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	Стартовая презентация Актуализация знаний на занятии (презентация) Конструктивная согласованность, ПРО, план семинара (презентация) Доска Miro Полезные ссылки дня: Проклятие знания Сайт про Видимое обучение SMART Каналы для подготовки студентов с телеграм-викторинами: Сдать Python и не пасть духом Подготовка к АДу Инструменты геймификации: Quizizz Online Test Pad Яндекс.Формы	Встреча 2 ПК	Сейчас можно подумать, какие темы есть в вашем курсе, и выбрать из них ту, для которой вам было бы интересно сформулировать планируемые результаты обучения, придумать задания и распланировать занятие. Подумайте (в рамках выбранной темы занятия), как бы вы распределили время на семинаре, какие бы дали задания студентам и как могли бы проверить, что они действительно научились делать то, чему вы их учили.
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	Работали с документами: Методические рекомендации-2022 Шаблон ПУДа по Цифровой грамотности Шаблон ПУДа по Питону Шаблон ПУДа по Анализу данных	Встреча 3 зал Анализ данных Встреча 3 зал Программирование на Питон Встреча 3 зал Цифровая грамотность	Мы с командой были бы вам благодарны, если бы вы поделились с нами вашими впечатлениями от курса, для нас это ценно :) Просим вас пройти небольшой опрос, это займет у вас не более пяти минут. Всем спасибо!
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 группового проекта по разработке Программы Учебной Дисциплины.

Критерии проекта

1. Выступление построено по шаблону, ничего не забыто.
2. Заполнены шаблонные реквизиты курса (Аннотация, Цель, Как и где пригодятся…, ПРО, Содержимое учебной дисциплины), распределены роли в команде, заполнен Шаблон задач ассистента.
3. Заполнен Календарный план.
4. Заполнен культурный и социальный опыт для основ курса.
5. Есть примеры тем проектов (5 и более).
6. Создан файл кейса к одному из семинаров.
7. Создана форма контроля к одному из семинаров.

Критерий «Создан файл кейса к одному из семинаров» является блокирующим, при его отсутствии зачёт получить невозможно. Зачёт ставится от 5 выполненных критериев.