В рамках образовательного форума DiGIT Тольяттинский государственный университет приглашает принять участие в Школе прикладного анализа данных.
Основная задача школы – предоставить участникам инструменты для анализа данных, с помощью которых можно будет не только развивать прикладные исследования и запускать новые образовательные направления.
Что вы узнаете на форуме:
Модель университетских Центров прикладного анализа данных
В рамках лекции слушатели познакомятся с особенностями создания университетских центров прикладного анализа данных, их управления и организации деятельности.
Источники и инструменты сбора и обработки данных.
На лекции будут представлены источники открытых данных под различные задачи и отрасли, а также критерии их выбора и способы добычи. Слушатели познакомятся с различными способами сбора открытых данных: методами работы с API (программный интерфейс приложения), парсингом открытых данных сайтов и порталов, с возможностями платформы по сбору и анализу данных социальных сетей на примере выгрузки подписчиков сообщества, друзей и пабликов у пользователей
Лидеры общественного мнения региона: возможности идентификации и анализа.
В лекции будут представлены подходы к анализу политического сегмента социальных медиа в регионе на примере проблематики лидеров общественного мнения. Будут продемонстрированы возможности идентификации основных центров производства и распространения информации с выявлением точек воздействия и определением лидеров общественного мнения, анализ их активности, портретных характеристик и генерируемого ими контента. Также слушатели познакомятся с методом построения сетевой карты региональных сообществ (с акцентом на политические сообщества) и анализом их связи и активности.
Цифровые данные в исследовании качества жизни.
В лекции обсуждаются новые источники данных для изучения качества жизни населения региона — активные цифровые следы пользователей. Эти источники обладают рядом существенных преимуществ в сравнении с традиционными опросными методами сбора данных о качестве жизни: скорость получения данных и их относительная дешевизна, высокая степень детализации данных, гибкость в осуществлении исследований и т.д. Более подробно цифровые источники данных о качестве жизни будут рассмотрены на примере суждения и оценки пользователей в социальных сетях о тех или иных аспектах жизни. На лекции слушатели узнают о современном состоянии дискуссии относительно использования цифровых данных для изучения качества жизни, о достоинствах и недостатках данного подхода.
Кейсы управления на основе данных.
Цифровая аналитика дает возможность принятия управленческих решений, основанных на данных. Анализ цифровых следов ключевых стейкхолдеров образования (преподаватели, ученики, управленцы) активно применяется в управленческой деятельности Томского государственного университета. Будут рассмотрены кейсы цифровой аналитики в отношении двух базовых процессов образовательного учреждения- исследования и образования: цифровой двойник образовательной деятельности и разработка рекомендательной системы по выстраиванию индивидуальной образовательной траектории обучающегося.
Большие данные и машинное обучение в прогнозировании когнитивных особенностей личности.
Мастер-класс позволит получить представления о возможностях прикладного применения исследований когнитивных особенностей учащихся с использованием технологий анализа больших пользовательских данных из социальных сетей. Предлагаемый подход позволяет получать дополнительные данные об учащихся, повышать сложность цифровой модели учащегося для прогнозной аналитики и персонализации обучения.
Рекрутинг обучающихся на основе анализа данных социальных сетей.
Цель мастер-класса — знакомство с методикой оценки образовательного потенциала обучающихся через анализ их открытых пользовательских данных в социальной сети “Вконтакте”. Прикладное использование предоставляемого подхода позволяет решать образовательным организациям задачи: профориентации и повышения осознанности при выборе образовательной программы, поиска и удержания талантов в регионе, импорта талантливых обучающихся из соседних регионов, расширение географического охвата и повышения эффективности приемной кампании, повышения проходного балла ЕГЭ, снижение отчисляемости на первом курсе.
Образование в условиях короновируса: большие данные как инструмент измерения реакции общества
Лекция поможет больше разобраться в средствах обучения в условиях короновируса, при использовании больших данных, как инструменте измерения реакции общества.
