III уровень Искусственный интеллект

Интеллектуальный анализ образовательных данных

ФГАОУ ВО «КФУ им. В.И. Вернадского»
72 часа длительность
Онлайн формат
Начальный уровень

Описание

Цель курса: изучение теоретических и практических основ интеллектуального анализа образовательных данных, сред и языков для анализа образовательных данных, методологии проведения интеллектуального анализа образовательных данных (ИАОД) и актуализация профессиональных компетенций педагогов по реализации электронного обучения (ЭО) с использованием дистанционных образовательных технологий (ДОТ); приобретение навыков аналитика образовательных данных на основе базовых методов машинного обучения</span>

После прохождения курса слушатели будут знать:

  • теоретические основы и методологию интеллектуального анализа образовательных данных;

  • передовые достижения в области интеллектуального анализа образовательных данных;
  • примеры практических задач в области интеллектуального анализа образовательных данных;
  • программное обеспечение, применяемое для анализа образовательных данных; 

  • базовые алгоритмы машинного обучения для анализа образовательных данных;

  • основные python-библиотеки, применяемые для анализа образовательных данных;

  • принципы применения методов машинного обучения для анализа образовательных данных;

 уметь:

  • осуществлять сбор и предобработку образовательных данных;

  • организовывать исследования в области анализа образовательных данных;

  • анализировать образовательные данные с визуализацией и интерпретацией результатов.

владеть:

  • навыками прогнозной аналитики в области анализа образовательных данных;

  • навыками управления образовательным процессом с учетом результатов анализа образовательных данных;

  • навыками построения индивидуальных образовательных траекторий;

  • навыками использования современного программного обеспечения и передовых информационных технологий в области анализа образовательных данных.

Что смогут слушатели после освоения курса:

  • применять методологию анализа образовательных данных для изучения предпочтений и мнений обучающихся;
  • применять методологию анализа образовательных данных для  изучения факторов, влияющих на успеваемость.

Что слушатели приобретут:

  • начальные навыки работы с библиотеками анализа данных;
  • базовые навыки анализа образовательных данных
Цель программы
изучение теоретических и практических основ интеллектуального анализа образовательных данных, сред и языков для анализа образовательных данных, методологии проведения интеллектуального анализа образовательных данных (ИАОД) и актуализация профессиональных компетенций педагогов по реализации электронного обучения (ЭО) с использованием дистанционных образовательных технологий (ДОТ); приобретение навыков аналитика образовательных данных на основе базовых методов машинного обучения

Требования

Лица, имеющие и/или получающие среднее профессиональное и/или высшее образование, ориентированные на работу в общеобразовательных организациях, образовательных организациях среднего профессионального и (или) высшего образования. Наличие указанного образования подтверждается документом государственного образца либо предоставляется справка об обучении.

Иные требования и рекомендации для обучения по программе

Лица, имеющие и/или получающие среднее профессиональное и/или высшее образование, ориентированные на работу в общеобразовательных организациях, образовательных организациях среднего профессионального и (или) высшего образования. Наличие указанного образования подтверждается документом государственного образца либо предоставляется справка об обучении.

Модули

свернуть
Модуль 1 Основы анализа образовательных данных
Рассматриваются темы: 1) что такое интеллектуальный анализ данных? 2) примеры задач интеллектуального анализа образовательных данных; 3) основные направления исследований в области интеллектуального анализа образовательных данных; 4) задачи прогнозной аналитики в МООК
Модуль 3 Основы работы с python-библиотеками
Рассматриваются темы: 1) основные библиотеки для анализа образовательных данных; 2) применение python-библиотек для анализа и визуализации результатов анализа данных
Модуль 2 Методология анализа образовательных данных
Рассматриваются темы: 1) сбор образовательных данных? 2) подходы к предобработке образовательных данных; 3) этапы анализа образовательных данных и их особенности
Модуль 4 Базовые методы машинного обучения для ИАОД
Рассматриваются темы: 1) методы кластерного анализа и их применение к извлечению закономерностей из образовательных данныхж 2) методы классификации данных и их применение для анализа образовательных данных; 3) инструменты анализа образовательных данных; 4) технологии Web Mining, Social Mining, Data Mining, Text Mining для анализа данных в системах электронного обучения
Модуль 1 Основы анализа образовательных данных
Рассматриваются темы: 1) что такое интеллектуальный анализ данных? 2) примеры задач интеллектуального анализа образовательных данных; 3) основные направления исследований в области интеллектуального анализа образовательных данных; 4) задачи прогнозной аналитики в МООК
Модуль 2 Методология анализа образовательных данных
Рассматриваются темы: 1) сбор образовательных данных? 2) подходы к предобработке образовательных данных; 3) этапы анализа образовательных данных и их особенности
Модуль 3 Основы работы с python-библиотеками
Рассматриваются темы: 1) основные библиотеки для анализа образовательных данных; 2) применение python-библиотек для анализа и визуализации результатов анализа данных
Модуль 4 Базовые методы машинного обучения для ИАОД
Рассматриваются темы: 1) методы кластерного анализа и их применение к извлечению закономерностей из образовательных данныхж 2) методы классификации данных и их применение для анализа образовательных данных; 3) инструменты анализа образовательных данных; 4) технологии Web Mining, Social Mining, Data Mining, Text Mining для анализа данных в системах электронного обучения

Преподаватели

Дюличева

Юлия Юрьевна

ФГАОУ ВО «КФУ им. В.И. Вернадского»
Авторизуйтесь чтобы записаться

Ответственный за программу

dyulicheva_yu@mail.ru

+79787130279