Data Culture: новое время требует новых решений
Модуль образовательной программы Data Culture стартовал в Вышке семь лет назад. Уже тогда было ясно, что умение работать с данными становится необходимым навыком для любого специалиста, независимо от его профессиональной области. За это время курсы проекта изучили тысячи студентов. Сейчас он охватывает все кампусы НИУ ВШЭ, а за 2024 год независимые экзамены по цифровым компетенциям сдали 26 903 студента. К новому учебному году запланировано обновление нескольких курсов. О том, какие изменения ожидают Data Culture, рассказываем в материале.
Сегодня обучение студентов в рамках модуля предполагает не только изучение цифровой грамотности и основ программирования, но и освоение более продвинутых вещей: машинное обучение, текстовый анализ, использование нейросетей в учебных, исследовательских и профессиональных целях.
Адаптация курсов к современным требованиям
Команда проекта стремится к тому, чтобы студенты были в курсе последних тенденций и могли эффективно применять полученные знания на практике. Поэтому к следующему учебному году планируется обновление нескольких курсов Data Culture. Например, в программу курса по цифровой грамотности будут включены разделы о генеративном искусственном интеллекте и промт-инжиниринге. Будет дополнен и курс по анализу данных, на нем студенты познакомятся с новыми темами, связанными с использованием искусственного интеллекта. Это поможет учащимся лучше понимать принципы работы с данными и научиться применять их для решения профессиональных задач. Курс будет представлен в виде онлайн-учебника, так как этот способ обучения уже зарекомендовал себя как эффективный инструмент для подготовки к независимому экзамену. 90% студентов, которые использовали в ходе подготовки демоверсию НЭ и учебник, сдали независимый экзамен по анализу данных на положительную оценку.
Валерия Боженова, методист по цифровой грамотности, старший преподаватель департамента больших данных и информационного поиска факультета компьютерных наук ВШЭ
«В условиях технологических изменений курс станет более адаптивным и будет лучше подстраиваться под современные требования, в том числе за счет ориентирования на российские онлайн-сервисы и программное обеспечение. Отдельное внимание будет уделено генеративным системам (ChatGPT и его аналогам) и промт-инжинирингу. Необходимо знать о преимуществах использования подобных инструментов, а также о присущих им ограничениях и недостатках».
Индивидуальные траектории обучения
Индивидуализация и свобода выбора в обучении — важные аспекты образовательной политики Вышки. Студенты имеют возможность выбирать майноры, специализации и факультативы, формируя свой учебный план исходя из собственных интересов. Теперь и при изучении цифровых дисциплин учащиеся выберут область, интересующую именно их. В прошедшем учебном году на ОП «Востоковедение» можно было пройти курс, в котором независимый экзамен по анализу данных заменялся индивидуальным финальным проектом, связанным с профессиональными интересами студентов. В рамках курса они каждую неделю работали с ментором, получали обратную связь и советы, которые помогали им быстро справляться с трудностями. Особое внимание уделялось визуализации данных: будущие востоковеды учились преобразовывать сухие количественные данные в понятные графики и диаграммы. Уже в конце июня они представили и защитили свои работы, и вот некоторые темы в рамках этого трека:
«Анализ восприятия новинок азиатского аниме в разных странах на примере России» (Алиса Манучарьян);
«Интеграция городского и сельского образования: достижения и новые вызовы в Юго-Западном Китае» (Милана Гаскарова);
«Вовлеченность молодежи в решение экологических проблем города: сравнение Пекина и Москвы с 2010 года по настоящее время» (Артемий Климашин).
В следующем году студенты смогут выбрать, какие именно темы и методы им интересны в рамках курса по анализу данных. Так, для выбора будут доступны такие курсы, как использование предобученных нейросетей, анализ текстовых данных, продуктовая аналитика.
Курс по прикладным нейросетям рассчитан на студентов всех образовательных программ. Благодаря ему учащиеся узнают, как работать с генеративными, текстовыми и аудиомоделями, освоят принципы работы нейросетей, основы машинного обучения, кластерный анализ текста, научатся переводить аудиозаписи в текст и разберутся в тематическом моделировании.
Курс по анализу текстовых данных даст возможность студентам гуманитарных направлений обучиться цифровым методам, которые используют филологи, лингвисты, культурологи, востоковеды, искусствоведы, философы и другие специалисты из этой сферы. Курс рассчитан на студентов, которые никогда раньше не сталкивались с программированием.
Дарья Касьяненко, эксперт проекта Data Culture, старший преподаватель департамента больших данных и информационного поиска ФКН
«Углубленный курс по основам программирования на языке Python даст инструменты всем, кто работает с текстами (скачивает, обрабатывает, анализирует их). Мы рассмотрим, как программно скачивать и обрабатывать большие объемы текстовых данных, как анализировать части речи, удалять стоп-слова, исправлять орфографию, как работать с англоязычными и русскоязычными текстами, как визуализировать и интерпретировать полученные результаты».