для предложений и замечаний, направленных на улучшение деятельности университета и повышение качества образования
Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!
Сервис предназначен только для отправки сообщений об орфографических и пунктуационных ошибках.
Цифровые компетенции - Data Culture
Data Culture
— это общий термин для обозначения навыков и культуры работы с данными. Современный специалист в любой области постоянно сталкивается с задачами по обработке данных: юрист изучает сотни дел, историк — тысячи документов на различных языках, экономист — разрабатывает прогнозную модель на основе большого объема данных. Дополнительную информацию о проекте Data Culture можно найти по ссылке.
Цифровые компетенции
это комплекс навыков, технологий и стратегий по работе в цифровой среде и с цифровыми продуктами, включая деятельность по созданию и сбору данных, их обработке и анализу, а также по автоматизации процессов с помощью компьютерных технологий.
1. Цифровая грамотность (1 курс)– компетенция, связанная с использованием существующих цифровых технологий и инструментов работы с информацией с целью удовлетворения личных, образовательных и профессиональных потребностей, коллективной работы в цифровой среде, учитывая основы безопасности, этические и правовые нормы, а также вопросы соблюдения цифровой гигиены.
В частности, к цифровой грамотности относятся:
1. навыки работы с информацией в цифровой среде;
2. стратегии поведения в цифровой среде с учетом норм этики и правового регулирования цифрового пространства;
3. знание основ информационной безопасности на уровне пользователя и способность защищать цифровые устройства и персональные данные;
4. понимание технических возможностей современных цифровых устройств и интернет-технологий, способность самостоятельно их осваивать и применять в своей деятельности;
5. навыки работы с ИИ[1]-помощниками, правильного формирования текстовых запросов к ним и критической оценки результата их работы;
Для Цифровой грамотностиуровней освоения не предполагается: у всех студентов цифровая грамотность должна быть сформирована в полном объёме.
Уровень
Навыки, умения, знания
Единый
способность искать, анализировать, создавать и управлять информацией в цифровой среде,
способность решать простые технические проблемы с цифровыми устройствами,
умение пользоваться интернетом и его сервисами, включая облачные хранилища и другие инструменты организации проектной, в том числе совместной, работы,
владение базовым программным обеспечением для работы с текстами и табличными данными,
знание основ медиаграмотности, этики и норм общения в цифровой среде, а также академической этики использования ИИ,
знание основ информационной безопасности и способов защиты чувствительной информации,
способность алгоритмизировать ежедневные действия для достижения результата,
владение ИИ-помощниками, способами формирования запросов к ним и критической оценки результата их работы.
2. Алгоритмическое мышление и программирование (2 курс) — компетенция, связанная с владением языками программирования для автоматизации и оптимизации процессов, обработки больших массивов данных различных модальностей, решения вычислительно затратных задач, а также включающая в себя навык переводить нечёткую формулировку задачи в формальный алгоритм решения.
На начальном уровне студенты имеют навыки алгоритмизации, навыки написания программного кода с использованием базовой функциональности языка программирования, а также владеют стратегиями для автоматизации простых рутинных задач.
Выбор языка программирования осуществляется с учетом ситуации на соответствующем сегменте рынка труда и актуального образовательного контекста в Университете. На период 2020-2025 уч. г. по умолчанию компетенция программирования осваивается на языке Python.
Уровень
Навыки, умения, знания
Начальный
знание основных типов данных и базового синтаксиса языка Python,
умение читать и понимать чужой код своего уровня и адаптировать его для собственных задач,
умение самостоятельно писать программный код с использованием базовых управляющих конструкций и базовой функциональности языка программирования для решения простых задач,
умение писать программный код для решения более сложных задач на основе предоставленного пошагового алгоритма,
способность автоматизировать простые рутинные задачи: обработка типовых файлов (однотипные текстовые структурированные файлы и неструктурированные файлы), несложные вычисления, частотный анализ текстов и т.д..
3. Анализ данных, искусственный интеллект и генеративные модели (3 курс) – компетенция, связанная с использованием математических методов, моделей и технологий искусственного интеллекта для создания алгоритмов на основе больших массивов данных, а также с решением профессиональных задач данными методами и разработкой новых подходов.
На начальном уровне студенты имеют элементарные навыки работы с табличными и текстовыми данными, способны применять технологии ИИ без дообучения.
Уровень
Навыки, умения, знания
Начальный
знание типов данных и способов их представления,
элементарная работа с числовыми данными, в том числе дескриптивная статистика, визуализация с помощью базовых видов диаграмм,
умение интерпретировать простые модели (линейная регрессия с линейными переменными);
знание принципов работы, лежащих в основе современных машинного и глубинного обучения;
умение применять предобученные модели ИИ без донастройки под конкретную задачу.
Независимая оценка цифровых компетенций.Результаты освоения ЦК студентами НИУ ВШЭ подлежат обязательному измерению, которое проводится отдельно от процедур оценивания в рамках конкретных дисциплин и проверяет наличие ЦК, не зависящих от направления подготовки. Оценка проводится посредством независимых экзаменов по цифровым компетенциям.
