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».
