Forwarded from Образование, которое мы заслужили
Зумеры стали первым поколением, которое уступает предыдущему по уровню интеллекта — исследование
▪️Нейробиолог Джаред Куни Хорват заявил, что поколение зумеров — первое за всю историю наблюдений, которое демонстрирует более низкие когнитивные показатели по сравнению с предыдущим поколением. Об этом пишет Daily Mail со ссылкой на выступление Хорвата Сенате США.
▪️Чтобы более объективно оценить интеллект людей, ученый проанализировал результаты стандартизированных тестов на проверку памяти, внимания и уровня IQ. По его словам, ранее потомки всегда превосходили предыдущие поколения, но теперь ситуация изменилась.
▪️Хорват утверждает, что у людей, родившихся с 1997 года, наблюдается снижение внимания, памяти, навыков чтения, математики, способности к решению задач, уменьшается и общий уровень IQ. Специалист связывает это с ростом использования цифровых технологий в обучении.
По мнению нейробиолога, зумеры привыкли проверять любые данные в интернете, поэтому их мозгу трудно переводить информацию в долговременную память. Ученый также предположил, что на когнитивные способности негативно влияют короткие видео, которые приводят к привыканию к многозадачности.
▪️Нейробиолог Джаред Куни Хорват заявил, что поколение зумеров — первое за всю историю наблюдений, которое демонстрирует более низкие когнитивные показатели по сравнению с предыдущим поколением. Об этом пишет Daily Mail со ссылкой на выступление Хорвата Сенате США.
▪️Чтобы более объективно оценить интеллект людей, ученый проанализировал результаты стандартизированных тестов на проверку памяти, внимания и уровня IQ. По его словам, ранее потомки всегда превосходили предыдущие поколения, но теперь ситуация изменилась.
▪️Хорват утверждает, что у людей, родившихся с 1997 года, наблюдается снижение внимания, памяти, навыков чтения, математики, способности к решению задач, уменьшается и общий уровень IQ. Специалист связывает это с ростом использования цифровых технологий в обучении.
По мнению нейробиолога, зумеры привыкли проверять любые данные в интернете, поэтому их мозгу трудно переводить информацию в долговременную память. Ученый также предположил, что на когнитивные способности негативно влияют короткие видео, которые приводят к привыканию к многозадачности.
Друзья, мы создали канал Института в MAX! Подписывайтесь, чтобы быть в курсе новостей в сфере образования и культуры: https://max.ru/join/P_WoTTNncjbStEIa8K03_UHPHcbZ4OGYCmkiQrp6rr4
MAX
MAX – быстрое и легкое приложение для общения и решения повседневных задач
MAX позволяет отправлять любые виды сообщений и звонить даже на слабых устройствах и при низкой скорости интернета.
Вебинар-пересказ видео.docx
22 KB
Друзья, Институт им. Леднева провел вебинар по преподаванию "истории нашего края": https://vk.com/video-215962627_456240851. Нейросеть Алиса сделала краткий пересказ (см. прикрепленный файл)
Друзья и коллеги, нужна помощь и поддержка: проводим небольшой опрос для Кировского района. Если Вы или Ваши коллеги связаны с этой территорией, не откажите в любезности, заполните, пожалуйста, анкету по ссылке: https://forms.yandex.ru/u/6996ce1f84227c2922d424f5 Заранее благодарны❤️
❤1👍1
Forwarded from Научные журналы и базы данных (НЖБД)
Китай будет наказывать вузы, которые не расследуют и не санкционируют серьёзные нарушения научной этики, сообщает Nature
Министерство науки и технологий Китая (MOST) объявило о намерении ужесточить контроль за тем, как университеты реагируют на случаи серьёзных нарушений исследовательской добросовестности. Ведомство заявило, что будет привлекать к ответственности организации, которые не проводят расследования или не применяют меры к исследователям, причастным к фальсификациям и другим тяжёлым проступкам.
Согласно уведомлению MOST, вузам предлагается сосредоточиться на разборе публикаций, которые были отозваны (retracted) в международных научных журналах из за подтверждённых нарушений.
Итоги таких расследований планируется публично оглашать для усиления сдерживающего эффекта. При этом министерство предупреждает: если учреждения будут скрывать, игнорировать или терпимо относиться к нарушениям со стороны сотрудников, последуют серьёзные санкции — какие именно, в документе не уточняется.
Эксперты отмечают, что перенос ответственности на уровень организаций может быть действенным инструментом снижения недобросовестных практик. Исследователь научной и инновационной политики Фуданьского университета Ли Тан подчёркивает, что управление научной добросовестностью часто эффективнее работает именно на институциональном уровне, но случаев наказания административных сотрудников или штрафов для университетов до сих пор было немного.
Новая мера продолжает последовательную кампанию Китая по борьбе с научными нарушениями. Так, в 2023 году издательская группа Hindawi (подразделение Wiley) отозвала свыше 9 600 статей; примерно 8 200 из них имели соавторов из Китая. В 2024 году власти провели первый общенациональный аудит отозванных работ, запросив у университетов объяснения причин ретракций и проверку возможных нарушений.
После аудита MOST также создало национальную базу данных серьёзных случаев научной недобросовестности. Предполагается, что сведения из неё будут учитываться при решениях о допуске учёных к финансированию, крупным проектам, «талант-программам», выборам в академии и получению премий.
Отдельно эксперты обращают внимание на новые риски, связанные с распространением генеративного ИИ. Библиотекарь и специалист по информационным наукам Сяотянь Чэнь (Bradley University, США) назвал план MOST шагом вперёд и отметил, что «производство» публикаций может усиливаться за счёт ИИ-инструментов, а Китай не обязательно будет защищён от этой волны. При этом, по его оценке, персональные санкции для исследователей — например, недопуск к грантам и наградам — выглядят относительно мягкими по международным меркам: в ряде стран серьёзные нарушения при использовании госфинансирования могут влечь и уголовную ответственность, особенно в высокорисковых областях вроде медицины. Чэнь также подчеркнул, что эффективность новой политики будет зависеть от реального и единообразного исполнения по всей стране.
#китай #ретракции
____
@rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)
Министерство науки и технологий Китая (MOST) объявило о намерении ужесточить контроль за тем, как университеты реагируют на случаи серьёзных нарушений исследовательской добросовестности. Ведомство заявило, что будет привлекать к ответственности организации, которые не проводят расследования или не применяют меры к исследователям, причастным к фальсификациям и другим тяжёлым проступкам.
Согласно уведомлению MOST, вузам предлагается сосредоточиться на разборе публикаций, которые были отозваны (retracted) в международных научных журналах из за подтверждённых нарушений.
Итоги таких расследований планируется публично оглашать для усиления сдерживающего эффекта. При этом министерство предупреждает: если учреждения будут скрывать, игнорировать или терпимо относиться к нарушениям со стороны сотрудников, последуют серьёзные санкции — какие именно, в документе не уточняется.
Эксперты отмечают, что перенос ответственности на уровень организаций может быть действенным инструментом снижения недобросовестных практик. Исследователь научной и инновационной политики Фуданьского университета Ли Тан подчёркивает, что управление научной добросовестностью часто эффективнее работает именно на институциональном уровне, но случаев наказания административных сотрудников или штрафов для университетов до сих пор было немного.
Новая мера продолжает последовательную кампанию Китая по борьбе с научными нарушениями. Так, в 2023 году издательская группа Hindawi (подразделение Wiley) отозвала свыше 9 600 статей; примерно 8 200 из них имели соавторов из Китая. В 2024 году власти провели первый общенациональный аудит отозванных работ, запросив у университетов объяснения причин ретракций и проверку возможных нарушений.
После аудита MOST также создало национальную базу данных серьёзных случаев научной недобросовестности. Предполагается, что сведения из неё будут учитываться при решениях о допуске учёных к финансированию, крупным проектам, «талант-программам», выборам в академии и получению премий.
Отдельно эксперты обращают внимание на новые риски, связанные с распространением генеративного ИИ. Библиотекарь и специалист по информационным наукам Сяотянь Чэнь (Bradley University, США) назвал план MOST шагом вперёд и отметил, что «производство» публикаций может усиливаться за счёт ИИ-инструментов, а Китай не обязательно будет защищён от этой волны. При этом, по его оценке, персональные санкции для исследователей — например, недопуск к грантам и наградам — выглядят относительно мягкими по международным меркам: в ряде стран серьёзные нарушения при использовании госфинансирования могут влечь и уголовную ответственность, особенно в высокорисковых областях вроде медицины. Чэнь также подчеркнул, что эффективность новой политики будет зависеть от реального и единообразного исполнения по всей стране.
#китай #ретракции
____
@rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)
👍1
Forwarded from Регионология | Научный журнал
🪄Дискурс-анализ, контент-анализ и еще три метода, которые авторы используют как магические заклинания
👋 Коллеги, ситуация знакомая. В рукописях авторы щедро рассыпают умные термины. Дискурс-анализ. Контент-анализ. Тематический. Нарративный. Риторический. Звучит весомо. Но когда доходит до описания процедуры, наступает тишина. Термины просто повисают в воздухе.
У редакции и рецензентов закономерно зарождаются подозрения. А понимает ли автор вообще, что стоит за этими словами? И главное, такое исследование невозможно воспроизвести. А это прямой путь к доработке или отказу.
⚡️Давайте разбираться.
Контент-анализ это систематическая работа с текстом. Количественная версия строится на подсчете. Вы заранее определяете категории, например «санкции» или «инфляция», и считаете их частоту. Качественный контент-анализ сложнее. Он часто опирается на логику обоснованной теории, когда категории не придуманы заранее, а рождаются из данных через последовательное кодирование. Но возможен и дедуктивный путь от готовой теории. Главное, строгая процедура превращения текста в данные.
Дискурс-анализ смотрит на язык шире. Его интересует не частота слов, а то, как язык конструирует реальность, власть и идеологию. Почему высказывание построено именно так. Какие смыслы оно закрепляет. Это глубокая интерпретация, опирающаяся на традиции ван Дейка, Фэркло или Лакоффа.
Тематический анализ часто путают с качественным контент-анализом. Разница простая. Тематический анализ ищет повторяющиеся темы и описывает их, иллюстрируя цитатами. Как только вы начинаете считать частоту тем или строго кодировать каждый фрагмент, вы переходите к контент-анализу.
Нарративный анализ изучает структуру историй. Сюжет, герои, последовательность событий, как рассказчик выстраивает идентичность. Это не про подсчет и не про власть языка в целом, а про то, как люди рассказывают о себе и своем опыте.
Риторический анализ фокусируется на средствах убеждения. Этос, пафос, логос, метафоры, риторические вопросы. Он может быть частью дискурс-анализа, но уже, потому что его задача вскрыть приемы воздействия на аудиторию.
📌 Как прописать метод в IMRAD, чтобы снять все вопросы?
В разделе «Материалы и методы» должно быть три обязательных блока.
1⃣ Корпус данных. Вы должны четко сказать, какие тексты анализировались, за какой период, по каким критериям отбирались и каков их объем в словах или документах.
2⃣ Процедура анализа. Здесь нужна пошаговая логика.
Если количественный контент-анализ, покажите категориальную сетку и объясните, как она строилась.
Если качественный контент-анализ, сошлитесь на конкретную версию, например на Штрауса и Корбин, и опишите этапы открытого, осевого и селективного кодирования.
Если дискурс-анализ, назовите школу и перечислите, на какие элементы вы обращали внимание метафоры, пресуппозиции, стратегии легитимации.
Если тематический анализ, расскажите, как выделяли темы методом постоянного сравнения и сколько было итераций.
Если нарративный анализ, укажите, какие элементы структуры анализировались: сюжет, герои, хронотоп, нарративная позиция.
Если риторический анализ, перечислите приемы, которые вы искали: метафоры, этос, пафос, логос, и как их идентифицировали.
3⃣ Единицы анализа и валидизация.
Приведите пример кода или категории, чтобы читатель понимал, что именно вы считали или интерпретировали.
Объясните, как проверяли надежность результатов например двойным кодированием или обсуждением с коллегами.
🔮 Коротко о главном. Просто написать «проведен контент-анализ» недостаточно. Рецензент будет искать ответы. Какие тексты? Сколько? Как именно анализировали? Какие единицы выделяли? Как проверяли достоверность? Если вы не готовы расписать процедуру, метод не работает. А исследование становится невоспроизводимым.
☝️Чем прозрачнее ваши методы, тем меньше вопросов от рецензентов. И тем выше шанс, что статью примут, а не отправят на мучительную доработку.
👋 Коллеги, ситуация знакомая. В рукописях авторы щедро рассыпают умные термины. Дискурс-анализ. Контент-анализ. Тематический. Нарративный. Риторический. Звучит весомо. Но когда доходит до описания процедуры, наступает тишина. Термины просто повисают в воздухе.
У редакции и рецензентов закономерно зарождаются подозрения. А понимает ли автор вообще, что стоит за этими словами? И главное, такое исследование невозможно воспроизвести. А это прямой путь к доработке или отказу.
⚡️Давайте разбираться.
Контент-анализ это систематическая работа с текстом. Количественная версия строится на подсчете. Вы заранее определяете категории, например «санкции» или «инфляция», и считаете их частоту. Качественный контент-анализ сложнее. Он часто опирается на логику обоснованной теории, когда категории не придуманы заранее, а рождаются из данных через последовательное кодирование. Но возможен и дедуктивный путь от готовой теории. Главное, строгая процедура превращения текста в данные.
Дискурс-анализ смотрит на язык шире. Его интересует не частота слов, а то, как язык конструирует реальность, власть и идеологию. Почему высказывание построено именно так. Какие смыслы оно закрепляет. Это глубокая интерпретация, опирающаяся на традиции ван Дейка, Фэркло или Лакоффа.
Тематический анализ часто путают с качественным контент-анализом. Разница простая. Тематический анализ ищет повторяющиеся темы и описывает их, иллюстрируя цитатами. Как только вы начинаете считать частоту тем или строго кодировать каждый фрагмент, вы переходите к контент-анализу.
Нарративный анализ изучает структуру историй. Сюжет, герои, последовательность событий, как рассказчик выстраивает идентичность. Это не про подсчет и не про власть языка в целом, а про то, как люди рассказывают о себе и своем опыте.
Риторический анализ фокусируется на средствах убеждения. Этос, пафос, логос, метафоры, риторические вопросы. Он может быть частью дискурс-анализа, но уже, потому что его задача вскрыть приемы воздействия на аудиторию.
📌 Как прописать метод в IMRAD, чтобы снять все вопросы?
В разделе «Материалы и методы» должно быть три обязательных блока.
1⃣ Корпус данных. Вы должны четко сказать, какие тексты анализировались, за какой период, по каким критериям отбирались и каков их объем в словах или документах.
2⃣ Процедура анализа. Здесь нужна пошаговая логика.
Если количественный контент-анализ, покажите категориальную сетку и объясните, как она строилась.
Если качественный контент-анализ, сошлитесь на конкретную версию, например на Штрауса и Корбин, и опишите этапы открытого, осевого и селективного кодирования.
Если дискурс-анализ, назовите школу и перечислите, на какие элементы вы обращали внимание метафоры, пресуппозиции, стратегии легитимации.
Если тематический анализ, расскажите, как выделяли темы методом постоянного сравнения и сколько было итераций.
Если нарративный анализ, укажите, какие элементы структуры анализировались: сюжет, герои, хронотоп, нарративная позиция.
Если риторический анализ, перечислите приемы, которые вы искали: метафоры, этос, пафос, логос, и как их идентифицировали.
3⃣ Единицы анализа и валидизация.
Приведите пример кода или категории, чтобы читатель понимал, что именно вы считали или интерпретировали.
Объясните, как проверяли надежность результатов например двойным кодированием или обсуждением с коллегами.
🔮 Коротко о главном. Просто написать «проведен контент-анализ» недостаточно. Рецензент будет искать ответы. Какие тексты? Сколько? Как именно анализировали? Какие единицы выделяли? Как проверяли достоверность? Если вы не готовы расписать процедуру, метод не работает. А исследование становится невоспроизводимым.
☝️Чем прозрачнее ваши методы, тем меньше вопросов от рецензентов. И тем выше шанс, что статью примут, а не отправят на мучительную доработку.
👍3
Forwarded from AI_Reformer: Образованию нужен AIR
Сейчас нет аврала, как в пандемию. Но ИИ становится неизбежным фактором школьной жизни. Лучше подготовиться к этому заранее
Департамент образования штата Вермонт (США) опубликовал рекомендации по использованию ИИ в школах. Главный тезис 50-страничного документа: ИИ должен усиливать человеческое взаимодействие, а не заменять его. Но и полный отказ от нейросетей тоже риск. Тогда дети окажутся хуже подготовлены к миру, где ИИ уже стал нормой.
Четыре принципа использования ИИ
Первый — снижение административной нагрузки учителей. Планирование уроков, дифференциация заданий, перевод материалов, переписка с родителями — оптимальная точка входа: минимум педагогических рисков и максимум практической пользы.
Второй — персонализированное обучение. Адаптивные платформы, ИИ-репетиторы, инструменты доступности для детей с ОВЗ — субтитры, озвучка, перевод на нужный уровень сложности.
Третий — развитие ИИ-грамотности учеников. Три уровня: понимать, как работает ИИ, уметь критически оценивать его результаты и применять его осознанно, а не автоматически.
Четвертый — работа со сложными учебными задачами. ИИ как партнер по мышлению: сократовский диалог, симуляции, совместное исследование. Такой формат допустим только с 9-го класса, когда у подростков сформированы базовые метакогнитивные навыки.
Возрастная логика
Документ четко разграничивает, кому что можно. До 2-го класса чатботы исключены полностью. В 3–5-м классе допускается только ИИ, встроенный в конкретные учебные программы, без свободного доступа. В 6–8-м разрешены образовательные чатботы строго под контролем учителя. С 9-го класса открывается более свободное использование, включая ИИ для исследований и создания контента.
Ключевые риски
▫️Академическая нечестность
Детекторы ИИ ненадежны. Эффективнее оценивать не итоговое задание, а процесс работы над ним — через черновики, обсуждения, устные объяснения.
▫️Когнитивная зависимость
Если ИИ пишет сочинение вместо ученика, ученик не учится писать. Важно объяснять детям, на каком этапе ИИ уместен, а на каком нет.
▫️Конфиденциальность данных
Данные детей защищены законом, и большинство публичных сервисов под эти требования не подпадают. Только инструменты, проверенные ИТ-отделом.
▫️Ментальное здоровье
72% подростков уже используют ИИ, и многие воспринимают его как собеседника и источник эмоциональной поддержки. Эту тему предлагается включать в цифровую грамотность и обсуждать с родителями
▫️Дипфейки и несанкционированные изображения
Такие случаи уже фиксируются в американских школах. Стоит проверить, покрывают ли существующие школьные правила подобные ситуации.
▫️Предвзятость ИИ
Модели воспроизводят стереотипы обучающих данных. Умение смотреть на результаты критически — часть базовой грамотности.
Для администрации и IT-служб
Школам предлагается оценить готовность по шести направлениям: политика и регламенты, подготовка персонала, обучение учеников, инфраструктура, отбор инструментов и работа с семьями. Все ИИ-решения проходят обязательную проверку на соответствие требованиям конфиденциальности.
«ИИ несет и возможности, и риски. Эти инструменты уже в школьных классах, и наша задача — помочь педагогам и ученикам пользоваться ими осознанно и уверенно: раскрывать их потенциал для обучения и не допускать чрезмерной зависимости», — заявила министр образования штата Зои Сондерс.
#playbook
Департамент образования штата Вермонт (США) опубликовал рекомендации по использованию ИИ в школах. Главный тезис 50-страничного документа: ИИ должен усиливать человеческое взаимодействие, а не заменять его. Но и полный отказ от нейросетей тоже риск. Тогда дети окажутся хуже подготовлены к миру, где ИИ уже стал нормой.
Четыре принципа использования ИИ
Первый — снижение административной нагрузки учителей. Планирование уроков, дифференциация заданий, перевод материалов, переписка с родителями — оптимальная точка входа: минимум педагогических рисков и максимум практической пользы.
Второй — персонализированное обучение. Адаптивные платформы, ИИ-репетиторы, инструменты доступности для детей с ОВЗ — субтитры, озвучка, перевод на нужный уровень сложности.
Третий — развитие ИИ-грамотности учеников. Три уровня: понимать, как работает ИИ, уметь критически оценивать его результаты и применять его осознанно, а не автоматически.
Четвертый — работа со сложными учебными задачами. ИИ как партнер по мышлению: сократовский диалог, симуляции, совместное исследование. Такой формат допустим только с 9-го класса, когда у подростков сформированы базовые метакогнитивные навыки.
Возрастная логика
Документ четко разграничивает, кому что можно. До 2-го класса чатботы исключены полностью. В 3–5-м классе допускается только ИИ, встроенный в конкретные учебные программы, без свободного доступа. В 6–8-м разрешены образовательные чатботы строго под контролем учителя. С 9-го класса открывается более свободное использование, включая ИИ для исследований и создания контента.
Ключевые риски
▫️Академическая нечестность
Детекторы ИИ ненадежны. Эффективнее оценивать не итоговое задание, а процесс работы над ним — через черновики, обсуждения, устные объяснения.
▫️Когнитивная зависимость
Если ИИ пишет сочинение вместо ученика, ученик не учится писать. Важно объяснять детям, на каком этапе ИИ уместен, а на каком нет.
▫️Конфиденциальность данных
Данные детей защищены законом, и большинство публичных сервисов под эти требования не подпадают. Только инструменты, проверенные ИТ-отделом.
▫️Ментальное здоровье
72% подростков уже используют ИИ, и многие воспринимают его как собеседника и источник эмоциональной поддержки. Эту тему предлагается включать в цифровую грамотность и обсуждать с родителями
▫️Дипфейки и несанкционированные изображения
Такие случаи уже фиксируются в американских школах. Стоит проверить, покрывают ли существующие школьные правила подобные ситуации.
▫️Предвзятость ИИ
Модели воспроизводят стереотипы обучающих данных. Умение смотреть на результаты критически — часть базовой грамотности.
Для администрации и IT-служб
Школам предлагается оценить готовность по шести направлениям: политика и регламенты, подготовка персонала, обучение учеников, инфраструктура, отбор инструментов и работа с семьями. Все ИИ-решения проходят обязательную проверку на соответствие требованиям конфиденциальности.
«ИИ несет и возможности, и риски. Эти инструменты уже в школьных классах, и наша задача — помочь педагогам и ученикам пользоваться ими осознанно и уверенно: раскрывать их потенциал для обучения и не допускать чрезмерной зависимости», — заявила министр образования штата Зои Сондерс.
#playbook
👍1
Forwarded from Образование, которое мы заслужили
Валерий Фальков заявил о масштабной переработке программ в рамках новой модели высшего образования
По его словам, после утверждения обновлённого перечня специальностей университетам предстоит не просто «подправить» учебные планы, а качественно пересобрать программы. Для этого уже предусмотрены отдельные ресурсы и финансирование.
Что изменится:
▪️ Обновление содержания образовательных программ ▪️ Пересмотр организации практики и взаимодействия с предприятиями ▪️ Баланс фундаментальных дисциплин и прикладной подготовки ▪️ Повышение квалификации преподавателей ▪️ Сокращение бумажной нагрузки на преподавательский состав ▪️ Улучшение условий работы преподавателей и обучения студентов
Новый перечень специальностей сформируют с учётом прогноза потребностей экономики, а также опыта передовых инженерных школ, пилотного проекта по обновлению системы высшего образования и программы Приоритет-2030.
Отдельный акцент — на инфраструктуре: общежития, спортивные и творческие возможности, современные лаборатории и реальная связка с индустрией.
По сути, речь идёт не просто о корректировке стандартов, а о комплексной трансформации среды высшего образования — от содержания программ до условий, в которых учатся студенты и работают преподаватели.
По его словам, после утверждения обновлённого перечня специальностей университетам предстоит не просто «подправить» учебные планы, а качественно пересобрать программы. Для этого уже предусмотрены отдельные ресурсы и финансирование.
Что изменится:
▪️ Обновление содержания образовательных программ ▪️ Пересмотр организации практики и взаимодействия с предприятиями ▪️ Баланс фундаментальных дисциплин и прикладной подготовки ▪️ Повышение квалификации преподавателей ▪️ Сокращение бумажной нагрузки на преподавательский состав ▪️ Улучшение условий работы преподавателей и обучения студентов
Новый перечень специальностей сформируют с учётом прогноза потребностей экономики, а также опыта передовых инженерных школ, пилотного проекта по обновлению системы высшего образования и программы Приоритет-2030.
Отдельный акцент — на инфраструктуре: общежития, спортивные и творческие возможности, современные лаборатории и реальная связка с индустрией.
По сути, речь идёт не просто о корректировке стандартов, а о комплексной трансформации среды высшего образования — от содержания программ до условий, в которых учатся студенты и работают преподаватели.
Forwarded from Вести образования
«Разговоры о важном» в детских садах будут проводить в форме так называемых «Добрых игр»
Материалы разделены на возрастные группы – для воспитанников 3–5 лет и 5–7 лет. Они включают в себя игры, беседы, творческие задания, чтение книг. В материалах также есть задания, которые дети могут выполнять самостоятельно, – например, раскраски, лабиринты, мозаики и прочее.
Материалы разработаны не только для воспитателей, но и для родителей, они содержат рекомендации о том, во что играть с ребенком дома, какие мультики смотреть, какие книги прочитать, а также какие вопросы необходимо обсудить с детьми.
Подробности
«Добрые игры» представляют собой комплект методических материалов, которые «помогут в простой и интересной форме говорить с детьми о важном», – заявил Цветков.
Материалы разделены на возрастные группы – для воспитанников 3–5 лет и 5–7 лет. Они включают в себя игры, беседы, творческие задания, чтение книг. В материалах также есть задания, которые дети могут выполнять самостоятельно, – например, раскраски, лабиринты, мозаики и прочее.
Институт воспитания предлагает материалы для работы с детьми по шести темам:
«Мой любимый детский сад»,
«Сезонная безопасность: осень»,
«Сельское хозяйство»,
«Бабушки и дедушки»,
«Народы России»,
«Уголок России – край родной».
Материалы разработаны не только для воспитателей, но и для родителей, они содержат рекомендации о том, во что играть с ребенком дома, какие мультики смотреть, какие книги прочитать, а также какие вопросы необходимо обсудить с детьми.
Подробности
Друзья и коллеги, в связи с обещанной блокировкой Телеграм, приглашаем в созданный нами канал Института в MAX! Подписывайтесь, чтобы быть в курсе новостей в сфере образования и культуры: https://max.ru/join/P_WoTTNncjbStEIa8K03_UHPHcbZ4OGYCmkiQrp6rr4
MAX
MAX – быстрое и легкое приложение для общения и решения повседневных задач
MAX позволяет отправлять любые виды сообщений и звонить даже на слабых устройствах и при низкой скорости интернета.
👍2
Forwarded from Образовательная урбанистика
#лекторий
Продолжаем исследовать город и смотрим запись лекции "Образовательное путешествие как метод" в нашем канале в ВК
📚 Что почитать по теме - советует Елена Коробкова
Гревс И.М. Монументальный город и исторические экскурсии: (Основная идея образоват. путешествий по круп. центрам культуры). Пг, 1921.
Коленкин А.А. Русский город и его роль в прошлом и настоящем : Дальняя экскурсия: Опыт организации дальней экскурсии на основе самодеятельности учащихся. Л., 1924.
Вахромеева О.Б. Приглашение к путешествию: методика исторических поездок И.М. Гревса. СПб, 2007
Коробкова Е.Н. Образовательное путешествие как педагогический метод освоения культурных пространств // Школьные технологии. 2014. №5. С. 91-97
Сизинцева Л.И. Отечественные экскурсионные школы второй половины XIX - первой трети XX века. Кострома, 2011
Монументальная экскурсия— это экскурсия, направленная на всестороннее исследование города как сложного историко-культурного явления
И.М. Гревс
Продолжаем исследовать город и смотрим запись лекции "Образовательное путешествие как метод" в нашем канале в ВК
📚 Что почитать по теме - советует Елена Коробкова
Гревс И.М. Монументальный город и исторические экскурсии: (Основная идея образоват. путешествий по круп. центрам культуры). Пг, 1921.
Коленкин А.А. Русский город и его роль в прошлом и настоящем : Дальняя экскурсия: Опыт организации дальней экскурсии на основе самодеятельности учащихся. Л., 1924.
Вахромеева О.Б. Приглашение к путешествию: методика исторических поездок И.М. Гревса. СПб, 2007
Коробкова Е.Н. Образовательное путешествие как педагогический метод освоения культурных пространств // Школьные технологии. 2014. №5. С. 91-97
Сизинцева Л.И. Отечественные экскурсионные школы второй половины XIX - первой трети XX века. Кострома, 2011
VK Видео
Лекторий. Лекция 2 «Образовательное путешествие как метод: от истоков 1920х до современных практик»
Мы продолжим знакомиться с методическими экспериментами 1920-х годов в области экскурсионной работы педагога. В этот раз речь пойдет о зарождении и развитии метода образовательных путешествий. Понятие «образовательное путешествие» вошло в педагогическую практику…
👍2
Forwarded from Университетская КНИГА
Создана программа, отслеживающая изменения в употреблении слов
Ученые Мурманского арктического университета (МАУ) создали компьютерную программу, отслеживающую устаревание и появление новых слов в языке. Разработка позволяет существенно повысить эффективность лингвистических исследований за счет обработки значительных массивов текстовых данных, сообщает пресс-служба Минобрнауки России.
☝️Предложенный учеными метод основан на алгоритмах автоматической лемматизации (приведение к начальной форме) и количественного анализа диахронических изменений частотности употребления лексических единиц. Программа анализирует большие объемы текстов, автоматически подсчитывая, как меняется частота употребления каждого слова с течением времени.
🔹Апробация методики была проведена на базе диахронических (разновременных) корпусов, входящих в состав Национального корпуса русского языка. В ходе исследования, охватившего три исторических периода (досоветский, советский и постсоветский), было проанализировано более 250 миллионов слов.
🔹По результатам проведенного анализа были выявлены следующие тенденции:
Количество новых слов в языке не растет, а уменьшается, зато активный словарный запас становится больше, то есть доля часто используемых в повседневной жизни слов возрастает.
🔹В текстах увеличивается доля цифр, что говорит о цифровизации всех сфер общественной жизни.
Обнаружены слова, демонстрирующие устойчивую тенденцию к устареванию и выходу из активного употребления.
🔹В перспективе на основе накопленных данных можно будет строить более точные прогнозы языкового развития и даже обучать искусственный интеллект понимать и моделировать тенденции развития лексики.
Ученые Мурманского арктического университета (МАУ) создали компьютерную программу, отслеживающую устаревание и появление новых слов в языке. Разработка позволяет существенно повысить эффективность лингвистических исследований за счет обработки значительных массивов текстовых данных, сообщает пресс-служба Минобрнауки России.
☝️Предложенный учеными метод основан на алгоритмах автоматической лемматизации (приведение к начальной форме) и количественного анализа диахронических изменений частотности употребления лексических единиц. Программа анализирует большие объемы текстов, автоматически подсчитывая, как меняется частота употребления каждого слова с течением времени.
🔹Апробация методики была проведена на базе диахронических (разновременных) корпусов, входящих в состав Национального корпуса русского языка. В ходе исследования, охватившего три исторических периода (досоветский, советский и постсоветский), было проанализировано более 250 миллионов слов.
🔹По результатам проведенного анализа были выявлены следующие тенденции:
Количество новых слов в языке не растет, а уменьшается, зато активный словарный запас становится больше, то есть доля часто используемых в повседневной жизни слов возрастает.
🔹В текстах увеличивается доля цифр, что говорит о цифровизации всех сфер общественной жизни.
Обнаружены слова, демонстрирующие устойчивую тенденцию к устареванию и выходу из активного употребления.
🔹В перспективе на основе накопленных данных можно будет строить более точные прогнозы языкового развития и даже обучать искусственный интеллект понимать и моделировать тенденции развития лексики.
Друзья и коллеги, приглашаем в созданный нами канал Института в MAX! Подписывайтесь, чтобы быть в курсе новостей в сфере образования и культуры: https://max.ru/join/P_WoTTNncjbStEIa8K03_UHPHcbZ4OGYCmkiQrp6rr4
MAX
MAX – быстрое и легкое приложение для общения и решения повседневных задач
MAX позволяет отправлять любые виды сообщений и звонить даже на слабых устройствах и при низкой скорости интернета.