©
P-Reliz.ru - агрегатор пресс-релизов

Программирование и анализ данных: опыт обучения студентов обсудили на семинаре МГППУ и ИО НИУ ВШЭ

20 июня состоялась очередная сессия международного научного семинара «Измерения и анализ данных в психологии и образовании», организованного в партнерстве университетов  МГППУ и Института образования НИУ ВШЭ.

С докладом «Опыт обучения анализу данных с использованием Python в программе ДПП «Средства программной разработки для решения задач в психологии и образовании»» выступил Андрей Сергеевич Алексейчук, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры «Цифровое образование» МГППУ.

В своем докладе автор рассказал об опыте обучения программированию на кафедре «Цифровое образование» МГППУ студентов направлений и специальностей не IT-профиля. Докладчик представил задачи, решаемые студентами в рамках дисциплины «Практикум по программированию» ДПП, в частности, с использованием репозитория психологических исследований и инструментов RusPsyData и ресурсов Технопарка универсальных педагогических компетенций МГППУ.

Были рассмотрены способы подготовки индивидуальных обучающих выборок и показаны примеры использования моделей машинного обучения, в том числе построение нейронных сетей глубокого обучения для анализа экспериментальных данных, полученных в Технопарке.

Доклад вызвал живую и заинтересованную дискуссию участников семинара. Дискуссанты отметили перспективность изучения программирования студентами психологических специальностей и обозначили перспективы сотрудничества Научно-образовательного центра нейрокогнитивных исследований (МЭГ-центра) МГППУ с кафедрой «Цифровое образование».

В своем выступлении дискуссант Борис Владимирович Чернышев, кандидат биологических наук, руководитель МЭГ-центра МГППУ рассказал об использовании современной регистрирующей аппаратуры, включающей видеоокулограф, магнито- и электроэнцефалограф, в исследованиях МЭГ-центра. Для анализа многомерных данных, получаемых с этой аппаратуры, используются специальные библиотеки Python и методы обработки, включающие статистические расчеты, машинное обучение, нейронные сети и т.д. На основе этих данных и методов было предложено формировать учебные кейс-задания для студентов в рамках будущих практикумов.

Дискуссант Илакаи Владиславовна Ромеро Рейес, кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник МЭГ-центра МГППУ рассказала о путях преодоления проблем, возникающих у студентов при знакомстве с методами обработки многомерных данных. Она также отметила важную роль использования предобученных архитектур и сервисов на основе глубокого обучения и предложила их использование при сотрудничестве с кафедрой «Цифровое образование».

Организаторы международного научного семинара «Измерения и анализ данных в психологии и образовании»:

  • Московский государственный психолого-педагогический университет (ФГБОУ ВО МГППУ),
  • Институт образования Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ),

Основные направления работы семинара связаны с проблематикой измерений в психологии и образовании и исследований в русле доказательного подхода, разработки и валидизации современного психодиагностического инструментария в соответствии с международными стандартами, а также с тематикой анализа больших данных и data-driven подходом в управлении образованием в контексте процессов его цифровой трансформации, оценкой эффективности применения цифровых технологий в образовании и развитием data-компетенций педагогических и управленческих кадров сферы образования.

Семинар нацелен на содействие реализации доказательного подхода в психологии и образовании с целью повышения эффективности мер воздействия на социальную сферу и совершенствования социальной политики.

Социальная сфера затрагивает интересы миллионов людей, и решения о вмешательствах и реформах в этой области должны приниматься не методом проб и ошибок, а на основе результатов научных исследований с применением технологий с доказанной эффективностью, стандартизованных методик психолого-педагогических измерений, прозрачных и заслуживающих доверия процедур сбора эмпирических данных, адекватных количественных методов анализа данных с использованием стандартных статистических пакетов и правильной интерпретации результатов. Результаты исследований должны быть воспроизводимыми и вызывать доверие международного научного сообщества, а базы данных - общедоступными, что соответствует тенденции открытой науки.

Семинар ориентирован также на профессиональное обсуждение результатов исследовательских и проектных работ, экспертных позиций, консолидацию профессионального сообщества и интеграцию разработок в реализацию нацпроектов «Образование», «Наука», в Национальную систему управления данными, Национальную систему оценки качества образования, Национальную систему квалификаций, Национальную систему профессионального роста педагогических и управленческих работников образования.

P-Reliz.ru - аггрегатор пресс-релизов

Другие пресс-релизы ФГБОУ ВО «Московский государственный психолого-педагогический университет».


В МГППУ подвели итоги курса по ИИ-грамотности среди студентов и преподавателей

Московский государственный психолого-педагогический университет принял участие во Всероссийском проекте НИУ ВШЭ и Яндекс Образования по развитию навыков работы с искусственным интеллектом. Студенты и преподаватели освоили навыки применения искусственного интеллекта (ИИ) в учёбе и работе и научились создавать ИИ-агентов под различные задачи.


Мастер-класс «ИИ все возрасты покорны»

МГППУ приглашает на бесплатный мастер-класс по применению искусственного интеллекта и когнитивной стимуляции для людей старшего возраста


Психологический лекторий для людей старшего возраста «Серебряный возраст 2.0»

МГППУ запускает бесплатный психологический лекторий для людей старшего возраста «Серебряный возраст 2.0»Научно-практический центр геронтопсихологии Московского государственного психолого-педагогического университета открывает набор на просветительскую программу «Серебряный возраст 2.0». Лекторий создан специально для москвичей старшего поколения, которые ищут ответы на вопросы о самореализации, отношениях с близкими и психологическом благополучии после выхода на пенсию.


Клуб «Соседский круг» для людей старшего возраста, объединяющий живое общение, интеллектуальную активность и творчество.

Научно-практический центр геронтопсихологии Московского государственного психолого-педагогического университета открывает новый проект и запускает бесплатный клуб по интересам «Соседский круг» для жителей Москвы старше 55 лет.Клуб для людей старшего возраста, объединяющий живое общение, интеллектуальную активность и творчество.Первая встреча клуба: 14 августа 2026 года, 15:00


Арт-калейдоскоп: Творчество как ресурс для жителей Москвы старше 55 лет

МГППУ открывает набор на арт-терапевтическую программу для москвичей старше 55 лет «Арт-калейдоскоп: творчество как ресурс»Научно-практический центр геронтопсихологии Московского государственного психолого-педагогического университета приглашает жителей Москвы старше 55 лет на цикл творческих занятий «Арт-калейдоскоп: творчество как ресурс. Программа разработана специально для поддержания психологического благополучия и когнитивного здоровья людей старшего возраста через арт-терапевтические практики..


Ольга Павлова (МГППУ) приняла участие в научном семинаре отдела этнографии Кавказа в Музее антропологии и этнологии РАН

3 августа в отделе этнографии Кавказа Музея антропологии и этнологии им. Петра Великого (Кунсткамера) Российской академии наук (МАЭ РАН) состоялось очередное заседание научного семинара «Кавказ: перекресток культур», целиком посвященное малочисленному удинскому народу. Тема семинара: «Этническая группа удины: исторические, лингвистические, культурологические и антропологические аспекты».


Тематика искусственного интеллекта стала доминирующей в работах выпускников факультета «Информационные технологии» МГППУ

Выпускники бакалавриата и магистратуры факультета «Информационные технологии» МГППУ 2026 года успешно защитили ряд «прорывных» работ, связанных с генеративным искусственным интеллектом, системами с расширенным поиском и многоагентными системами (Retrieval-Augmented Generation и Agentic AI-Systems). Полученные результаты успешно применяются для решения задач диагностики и моделирования деятельности операторов сложных технических систем.