От основ информационной безопасности до методов машинного обучения

На ученом совете 26 июня была утверждена концепция развития цифровых компетенций студентов. Что она из себя представляет и какие дисциплины станут обязательными, рассказали авторы проекта, директор центра непрерывного образования ФКН Ольга Подольская и академический руководитель программы «Прикладная математика и информатика» ФКН Евгений Соколов.

Подольская Ольга Викторовна

Директор центра непрерывного образования

Соколов Евгений Андреевич

Академический руководитель программы «Прикладная математика и информатика»

– Расскажите, как появилась Концепция и что нового она предлагает по сравнению с существующим проектом Data Culture?  

– Проект Data Culture стартовал в 2017 году с уклоном на развитие навыков работы с данными. Но постепенно мы поняли, что студентам необходимо развивать и такую компетенцию, как цифровая грамотность. А примерно год спустя решили, что нужно добавить к этому еще алгоритмическое мышление и программирование. Таким образом, на всех образовательных программах были внедрены курсы по Python. 

Новая концепция по сути описывает весь этот опыт. А с учетом принятия образовательного стандарта бакалавриата, теперь все студенты-бакалавры должны освоить три компетенции: цифровую грамотность, алгоритмическое мышление и программирование, а также анализ данных и методы искусственного интеллекта. 

– Для чего эти навыки, например, философам или филологам?

– Цифровая грамотность – это способность существовать в мире информационных технологий, начиная с самых базовых вещей: например, по каким параметрам выбирать компьютер и как не допустить кражи данных в интернете. Для многих ребят эта информация оказалась новой и полезной. 

Цифровая грамотность также предполагает умение работать с таблицами, оформлять библиографию, делать простейшую аналитику, понимать основы статистики и моделирования. Все это пригодится не только для будущей работы, но и для учебы в Вышке, при подготовке исследований и эссе.

Программирование – не менее важный навык, в том числе для филологов. Сейчас существует множество международных проектов по оцифровке древних рукописей. И если филолог может написать несложный скрипт, чтобы достать нужные данные, его работа будет идти гораздо быстрее. Могут быть и более рутинные задачи: например, найти в тексте упоминания какого-либо персонажа или слова – все это легко решается на Python. Это довольно простой и мощный язык для прикладных задач.

– Какие уровни развития цифровых компетенций предполагаются для разных образовательных программах?

– Цифровую грамотность все студенты должны освоить на одинаковом уровне, при этом программы не обязаны брать отдельный курс, если уверены, что студенты уже обладают этими навыками. Также они могут предложить студентам онлайн-курс.

По программированию и анализу данных каждая программа устанавливает минимально необходимый уровень компетенций. Например, у журналистов и культурологов – начальный, у экономистов и политологов – базовый, у студентов ФКН – продвинутый. 

Начальный уровень – это навыки написания простого кода длиной в несколько десятков строк, анализа табличных данных на уровне описательной статистики и несложной визуализации, решения рутинных задач анализа текстов.

Базовый уровень связан с применением простых алгоритмов и структур данных и написанием достаточно сложного кода, применением статистических методов для интерпретации данных и извлечения из них знаний.

Продвинутый уровень – это написание эффективного программного кода, знание методов машинного обучения, навыки их применения для решения задач, связанных с анализом больших массивов данных.

– Как будет реализована новая концепция в учебных планах?

– Каждая программа устанавливает линейку обязательных дисциплин в соответствии с необходимым уровнем освоения цифровых компетенций, а также дополнительные майноры, факультативы, онлайн-ресурсы (MOOCs), научно-исследовательские и проектные семинары и элементы Вышка+, с помощью которых студенты могут повысить свой уровень.

Здесь важно отметить, что студенты разных программ могут прийти к одному и тому же высокому уровню за счет разных траекторий: допустим, студент МИЭМ выбирает майнор «Интеллектуальный анализ данных», а студент-политолог – специализированный курс по анализу политических решений или машинному обучению для политических наук, который предлагает его программа. С точки зрения метода анализа данных они научатся делать одно и то же, но майнор даст более общую картину, а трек по образовательной программе – опыт работы с задачами по будущей профессии.

Кроме того, обучение предполагает проектный подход. Как правильно, по итогам освоения программы учащиеся проводят небольшое исследование на данных. Например, наши студенты-филологи уже анализировали тексты эстрадных песен, а студенты-экономисты изучали факты мошенничества в банковской сфере. 

– Как будет измеряться уровень освоения цифровых компетенций студентов? 

– Как и обязательные экзамены по английскому языку, цифровые компетенции будут оцениваться по уровневым тестированиям.

Тест по цифровой грамотности проводится после первом курса по системе зачет/незачет. Тест по программированию и анализу данных – после того, как на программе завершены курсы, обеспечивающие формирования необходимого уровня освоения данных компетенций. 

Если студент берет дополнительные курсы по этим направлениям, он может сдать экзамены более продвинутого уровня. При успешном прохождении тестов выдается соответствующий сертификат, который в дальнейшем можно будет прикрепить к резюме.

– А планируется ли развивать цифровые навыки преподавателей?

– Конечно, это предполагает Программа развития. Если студент освоит Python, придет к научнику и будет говорить с ним на языке скриптов, хорошего результата не получится. Поэтому мы совместно с Центром повышения квалификации проводим курс Python для исследователей, в новом учебном году планируем его повторять и запускать новые программы по машинному обучению и другим цифровым компетенциям именно для преподавателей и академических руководителей.

Беседу вела Юлия Гиацинтова

2 июля, 2020 г.