До конца регистрации на Летнюю школу осталась неделя! Мы на финишной прямой: программа сформирована, спикеры во всю готовятся к выступлениям, а участники уже берут билеты в Петербург.
Занимайте места и стройте понятное обучение, где коммуникация работает на результат — вместе с экспертами-практиками из высшей школы, корпоративного обучения и бизнеса.
Занимайте места и стройте понятное обучение, где коммуникация работает на результат — вместе с экспертами-практиками из высшей школы, корпоративного обучения и бизнеса.
🔥7❤3
ИИ в науке: сложное может быть доступным
Мы вместе с Колабораторией выпустили «живой учебник» — открытый и обновляемый гайд по современным методам научных исследований и цифровым инструментам.
Что внутри:
1. Starter-kit исследователя
▫️погружение в методологию научных исследований
▫️литературный обзор
▫️качественные и количественные методы в исследованиях
▫️работа с документами и качественный анализ данных
▫️работа с научной литературой с помощью библиографических менеджеров
2. Цифровые инструменты для науки
▫️обзор литературы с ИИ-инструментами
▫️промтинг
▫️редактирование научных текстов с ИИ
▫️веб-скрейпинг
▫️визуализация данных с ИИ
▫️работа в Google Colab и генерация кода с ИИ
▫️визуализация данных с Python
3. Специализированные методы
▫️тематическое моделирование в Google Colab
▫️сетевой анализ
▫️анализ вовлечённости
▫️медиамониторинг в исследованиях
Вместо заключения — этика использования ИИ в научных исследованиях, а также когнитивные искажения и системные ошибки в науке.
Материалы отдельных глав основаны на опыте четырёх сезонов AI Lab @ Method.GSOM. Их подготовили: Александра Бордунос @Albordunos, старший преподаватель, руководитель направления «ИИ в образовании» Центра преподавательского мастерства ВШМ СПбГУ, и Ольга Акимова @Akimova_O, доцент МГУ, автор канала «Дневник злобного препода», методолог AI Lab @ Method.GSOM.
⚡️ Коллективный учебник-гайд⚡️
Мы вместе с Колабораторией выпустили «живой учебник» — открытый и обновляемый гайд по современным методам научных исследований и цифровым инструментам.
Что внутри:
1. Starter-kit исследователя
▫️погружение в методологию научных исследований
▫️литературный обзор
▫️качественные и количественные методы в исследованиях
▫️работа с документами и качественный анализ данных
▫️работа с научной литературой с помощью библиографических менеджеров
2. Цифровые инструменты для науки
▫️обзор литературы с ИИ-инструментами
▫️промтинг
▫️редактирование научных текстов с ИИ
▫️веб-скрейпинг
▫️визуализация данных с ИИ
▫️работа в Google Colab и генерация кода с ИИ
▫️визуализация данных с Python
3. Специализированные методы
▫️тематическое моделирование в Google Colab
▫️сетевой анализ
▫️анализ вовлечённости
▫️медиамониторинг в исследованиях
Вместо заключения — этика использования ИИ в научных исследованиях, а также когнитивные искажения и системные ошибки в науке.
Материалы отдельных глав основаны на опыте четырёх сезонов AI Lab @ Method.GSOM. Их подготовили: Александра Бордунос @Albordunos, старший преподаватель, руководитель направления «ИИ в образовании» Центра преподавательского мастерства ВШМ СПбГУ, и Ольга Акимова @Akimova_O, доцент МГУ, автор канала «Дневник злобного препода», методолог AI Lab @ Method.GSOM.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍17🔥9❤6
Last call на участие в Летней школе «От человека к человеку: как понять друг друга в обучении»
Для тех, кто был в отпуске или просто откладывал до последнего момента, мы продлили приём заявок до 12 августа.
А пока — представляем, как может измениться профессиональная жизнь преподавателя после участия в Летней школе. Хотите так же? Сейчас самое время перейти на сайт и зарегистрироваться 🚀
Для тех, кто был в отпуске или просто откладывал до последнего момента, мы продлили приём заявок до 12 августа.
А пока — представляем, как может измениться профессиональная жизнь преподавателя после участия в Летней школе. Хотите так же? Сейчас самое время перейти на сайт и зарегистрироваться 🚀
🔥9🥰9😁6
Мета-анализ Can Feedback from Students to Teachers Improve Different Dimensions of Teaching Quality показал: обратная связь способна существенно улучшить преподавание — если её правильно использовать.
Сначала несколько вводных тезисов:
▫️исследования обратной связи в образовании ведутся почти сто лет (первые работы были опубликованы ещё в 1927 и 1928 годах)
▫️обратная связь улучшает учебные и профессиональные результаты
▫️преподаватели с более низким рейтингом склонны переоценивать качество своего преподавания (поэтому самооценки не всегда работают)
▫️проводить наблюдения за учебным процессом — сложно, долго и дорого (а если опираться только на успеваемость, то это не выявляет точки роста для преподавателя)
▫️сбор мнений — валидный и надёжный показатель качества преподавания (так как от восприятия студентов зависят их учебные достижения и мотивация)
📌 Прежде чем внедрять инструменты обратной связи, на что стоит обратить внимание:
1) Выбор критериев
Нужно чётко определить, что подразумевается под «качеством преподавания» и как оно будет измеряться (например, организация занятий, ясность инструкций и требований, поддерживающая атмосфера, использование активных методов обучения, актуальное содержание, поддержка инициативы и самостоятельности).
2) Дизайн анкеты
Формулировки и типы вопросов критически важны, на результаты будет влиять: от чьего лица задаются вопросы, действительно ли они понятны, и какие шкалы используются (например, общие оценки «насколько хорошо/плохо…» не дают конкретных ориентиров для изменений, а анкеты со шкалами частоты «часто/редко/никогда» показывают более надёжный результат).
Переходим к выводам. Breaking news: если преподавателю просто прислать результаты обратной связи, то ничего не произойдёт — эффекта не будет.
Изменения начинаются только при активной работе с фидбеком:
— когда создаются поддерживающие условия для преподавателя (помощь в интерпретации данных и планировании изменений, индивидуальные или групповые встречи с менторами)
— когда преподаватель обсуждает обратную связь и задаёт уточняющие вопросы (это не только помогает глубже понять ответы, но и показывает студентам, что их мнение важно)
Сначала несколько вводных тезисов:
▫️исследования обратной связи в образовании ведутся почти сто лет (первые работы были опубликованы ещё в 1927 и 1928 годах)
▫️обратная связь улучшает учебные и профессиональные результаты
▫️преподаватели с более низким рейтингом склонны переоценивать качество своего преподавания (поэтому самооценки не всегда работают)
▫️проводить наблюдения за учебным процессом — сложно, долго и дорого (а если опираться только на успеваемость, то это не выявляет точки роста для преподавателя)
▫️сбор мнений — валидный и надёжный показатель качества преподавания (так как от восприятия студентов зависят их учебные достижения и мотивация)
1) Выбор критериев
Нужно чётко определить, что подразумевается под «качеством преподавания» и как оно будет измеряться (например, организация занятий, ясность инструкций и требований, поддерживающая атмосфера, использование активных методов обучения, актуальное содержание, поддержка инициативы и самостоятельности).
2) Дизайн анкеты
Формулировки и типы вопросов критически важны, на результаты будет влиять: от чьего лица задаются вопросы, действительно ли они понятны, и какие шкалы используются (например, общие оценки «насколько хорошо/плохо…» не дают конкретных ориентиров для изменений, а анкеты со шкалами частоты «часто/редко/никогда» показывают более надёжный результат).
Переходим к выводам. Breaking news: если преподавателю просто прислать результаты обратной связи, то ничего не произойдёт — эффекта не будет.
Изменения начинаются только при активной работе с фидбеком:
— когда создаются поддерживающие условия для преподавателя (помощь в интерпретации данных и планировании изменений, индивидуальные или групповые встречи с менторами)
— когда преподаватель обсуждает обратную связь и задаёт уточняющие вопросы (это не только помогает глубже понять ответы, но и показывает студентам, что их мнение важно)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7👍3🔥1
Летняя школа «От человека к человеку» — как это было
Последние документы подписаны, обратная связь проанализирована — и мы, наконец, делимся короткими итогами. Это были яркие, сложные и невероятно продуктивные шесть дней.
Мы учились слышать и понимать друг друга, выстраивать эффективную коммуникацию и превращать обратную связь в инструмент роста.
▫️270 часов обсуждений и совещаний
▫️72 часа лекций, групповой работы и рефлексии
▫️4 локации — от кампусов СПбГУ до Лахта Центра
▫️463 свёрстанных слайда
▫️несколько разрешённых конфликтов, десятки идей, инсайтов и моментов поддержки ❤️
Наша Летняя школа не меняет всю систему образования, но она точно меняет тех, кто в ней работает. Спасибо всем, кто прошёл этот путь вместе с нами и доверил нам своё обучение.
Последние документы подписаны, обратная связь проанализирована — и мы, наконец, делимся короткими итогами. Это были яркие, сложные и невероятно продуктивные шесть дней.
Мы учились слышать и понимать друг друга, выстраивать эффективную коммуникацию и превращать обратную связь в инструмент роста.
▫️270 часов обсуждений и совещаний
▫️72 часа лекций, групповой работы и рефлексии
▫️4 локации — от кампусов СПбГУ до Лахта Центра
▫️463 свёрстанных слайда
▫️несколько разрешённых конфликтов, десятки идей, инсайтов и моментов поддержки ❤️
Наша Летняя школа не меняет всю систему образования, но она точно меняет тех, кто в ней работает. Спасибо всем, кто прошёл этот путь вместе с нами и доверил нам своё обучение.
❤15❤🔥10🔥10👏1
Как выстроить обучение, чтобы студенты учились более осознанно и самостоятельно — у педагогического дизайна есть ответ. Он состоит из двух моделей: часть первая — Staged Self-Directed Learning.
В логике модели SSDL преподаватель постепенно, шаг за шагом, делегирует ответственность за обучение студенту, расширяя его самостоятельность и снижая контроль.
Как это работает:
🔴 в начале обучения (≈15% курса)
Студент выступает в качестве зависимого, а преподаватель — эксперта. Это происходит со всеми, вне зависимости от опыта, возраста или статуса. Как правило, в этот момент студент настроен настороженно или чувствует себя неуверенно, потому что ещё не знает, как будет проходить обучение и что именно его ждёт.
И прежде чем переходить к материалу, необходимо дать опору в виде понимания: в чём цель и ценность дисциплины, по каким правилам она будет проходить. Здесь главное — дать базу, чёткие инструкции и критерии, вводить в контекст через простые учебные задания.
🔴 в середине обучения (≈70% курса)
На уровне теории — продвигаемся от простого к сложному, на практике — от упражнений с сопровождением к упражнениям под наблюдением. В этот период лояльность студента повышается, но он начинает сталкиваться с трудностями из-за нарастающей сложности материала.
Здесь важна поддержка мотивации: даём задания с быстрым результатом → закладываем оптимистичное отношение к обучению («у меня получается») и даём поддерживающую обратную связь → постепенно повышаем сложность задач → поощряем самостоятельность (стараемся отойти и не мешать) и даём развивающую обратную связь.
🔴 в конце обучения (≈15% курса)
Студент ощущает полную самостоятельность в применении полученных знаний. Задача преподавателя — помочь собрать всё воедино, почувствовать завершённость и свои силы, осознать пройденный путь и увидеть результат.
В логике модели SSDL преподаватель постепенно, шаг за шагом, делегирует ответственность за обучение студенту, расширяя его самостоятельность и снижая контроль.
Как это работает:
Студент выступает в качестве зависимого, а преподаватель — эксперта. Это происходит со всеми, вне зависимости от опыта, возраста или статуса. Как правило, в этот момент студент настроен настороженно или чувствует себя неуверенно, потому что ещё не знает, как будет проходить обучение и что именно его ждёт.
И прежде чем переходить к материалу, необходимо дать опору в виде понимания: в чём цель и ценность дисциплины, по каким правилам она будет проходить. Здесь главное — дать базу, чёткие инструкции и критерии, вводить в контекст через простые учебные задания.
На уровне теории — продвигаемся от простого к сложному, на практике — от упражнений с сопровождением к упражнениям под наблюдением. В этот период лояльность студента повышается, но он начинает сталкиваться с трудностями из-за нарастающей сложности материала.
Здесь важна поддержка мотивации: даём задания с быстрым результатом → закладываем оптимистичное отношение к обучению («у меня получается») и даём поддерживающую обратную связь → постепенно повышаем сложность задач → поощряем самостоятельность (стараемся отойти и не мешать) и даём развивающую обратную связь.
Студент ощущает полную самостоятельность в применении полученных знаний. Задача преподавателя — помочь собрать всё воедино, почувствовать завершённость и свои силы, осознать пройденный путь и увидеть результат.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤10🤩4👍3🔥3