Республиканская Детская Библиотека

Отзывы

          Здравствуйте! Хочется поблагодарить свою преподавательницу по французскому языку — Ольгу Николаевну Одинокову.
Как педагог она всегда была очень внимательна к нам, разъясняла не только особенности в грамматике, например, но и особенности перевода, где, как и что лучше сказать. Ни разу не было случая, когда нам не был дан ответ, и это очень здорово.
За все время обучения мы повторили значительный пласт грамматики, разобрали много вещей, которые опускались в школьной программе, но были очень важны. Не смотря на довольно большой объем и домашних заданий, и того материала, что мы проходили в течение каждого занятия, никогда не было скучно, не возникало вопроса «зачем это?». Лично я сидела на занятиях вечно заряженная, вечно мотивированная, и нет ничего лучше, когда педагог дает только нужное, полезное, интересное.
Ольга Николаевна преподавала нам так, что всегда хотелось узнать больше. Работать больше.

Любить больше этот прекрасный язык.
Она и сама была удивительным человеком, которого приятно слушать: она очень деликатная, интеллигентная, умная. От нее невероятно веяло Францией. Наши занятия всегда были очень теплые, атмосферные, познавательные, они помогли мне понять, как прекрасны языки, и самое главное — погрузиться во французский, сдать его на достойный балл и поступить в тот вуз, куда хотела. За это я благодарю от всей души Центр довузовской подготовки и отдельно Ольгу Николаевну!

Добрый день!

Хочу выразить благодарность программе «МГЛУ детям» 9 класс и лично преподавателю Белокопытовой Марии Григорьевне.

За 2 года обучения (8,9 класс) моя дочь приобрела больше знаний , чем за предыдущие 6 лет изучения английского языка. Как результат — высокий уровень сдачи ГИА.

Кроме высоко профессионального уровня обучения, в группе очень доброжелательная атмосфера. Дети с радостью посещают занятия.

Обязательно будем продолжать обучение в 10, 11 классах!

 

С уважением и благодарностью,

Ольга Забелина

Добрый день!

Хочу сказать огромное спасибо всему вашему коллективу за организацию курсов английского языка для детей.

Моя дочь посещала курс «МГЛУ детям 9 класс» у педагога Белокопытовой М.Г.

Мария Григорьевна — пунктуальный и ответственный человек, квалифицированный и творческий педагог, умеет найти подход к подросткам, уважая достоинство и личность каждого ребенка, умеет раскрыть потенциал и вселить уверенность в себе и свои успехи.  

На ее занятиях интересно и разнообразно. Моя дочь с большим желанием посещала ее уроки, ответственно относилась к домашнему заданию, что является заслугой учителя.

Занятия на курсах помогли моей дочери сдать ОГЭ на отлично. Это лучшая оценка Марии Григорьевне.  

Спасибо Марии Григорьевне за терпение, чуткость, доброжелательность, любовь к ученикам!

Спасибо МГЛУ за возможность изучать английский язык с удовольствием!

 

Ваничкина О.В.

мама Рабинькиной Анны, МГЛУ детям 9 класс.

«В десятом классе, едва переступив порог уровня Intermediate по английскому языку, я пришла сюда на курсы. Могла ли я подумать, что будет настолько интересно? Могла ли я предположить, что здесь за полгода мне объяснят то, что в школе не могли объяснить 9 лет? Могла ли я ожидать, что за эти два года я изменю свое отношение к языку? Разумеется, нет. Но это произошло. Наш преподаватель Дмитрий Борисович Ольховиков все правила объяснял очень просто и понятно, так, что сразу запоминались. Дмитрий Борисович всегда готов пойти навстречу, помочь, всегда готов повторить свои объяснения, разобрать ошибки. 4 часа на занятии с ним пролетали быстрее, чем 45-минутный урок в школе. Сама атмосфера была очень приятной и дружеской, я наконец-то перестала бояться того, что иногда совершаю ошибки, поняла, что это нормально. В начале 11 класса я боялась разговаривать на английском, но Дмитрий Борисович так строил занятие, что нам приходилось говорить, и говорить много. Итог — на ЕГЭ за говорение я получила 20 баллов из 20 возможных! Всего за ЕГЭ по английскому я получила 92 балла — немыслимый для меня результат! Разумеется, я занималась и дома самостоятельно, но я убеждена, что без Дмитрия Борисовича я никогда не смогла бы набрать столько баллов. Кроме того, он открыл для меня красоту грамматики английского языка, смог меня заинтересовать, хотя в школе английский был один из моих нелюбимых предметов.

Впереди меня ждет поступление в ВУЗ — и я надеюсь попасть в МГЛУ. Благодаря курсам, благодаря преподавательскому таланту Дмитрия Борисовича моих баллов должно хватить для поступления. Это ли не чудо? «

Автор Марина Фирсова

Отзывы о МГЛУ. Московский государственный лингвистический университет

Подобрать программу обучения

Нажимая на кнопку, я соглашаюсь с политикой конфиденциальности и на получение рассылок

Совокупная оценка

исходя из 4 отзывов

Положительных2

Нейтральных0

Отрицательных2

Аннулированных0

Представленные ниже отзывы являются оценочными суждениями, мнениями и убеждениями их авторов. Содержание отзывов может не соответствовать действительности.

Оцените вуз:

Опубликовать анонимно

Я ознакомлен и согласен с правилами публикации отзывов

check

Ваш отзыв успешно отправлен
Очень скоро мы его опубликуем

Анонимный отзыв31.05.2017 01:18

В этом году заканчиваю МГЛУ с красным дипломом на Факультете Английского Языка, второй язык — испанский. Пошла именно сюда из-за репутации ИнЯза, как лучшего языкового ВУЗа страны. Осталась абсолютно разочарована — процент преподавателей, действительно заинтересованных в том, чтобы чему-то учить, ничтожно мал. По самим языкам спрашивают не так строго, как по не настолько уж и важным(на мой взгляд) предметам для лингвистов, вроде информатики, физкультуры, древнеанглийского… В деканате наплевательское и пренебрежительное отношение ко всем, кто на бюджете. Из-за расписания второй смены практически невозможно найти подработку.

За 4 года обучения попался лишь один прекрасный преподаватель по английскому — к ней было действительно интересно приходить на пары, даже самые ленивые студенты усердно трудились. Остальное — мрак. Испанский приходилось учить дома в свободное время, так как наша ведущий преподаватель откровенно на всех забивала. Лучше было бы пойти в другой ВУЗ на другую специальность, а языки учить отдельно с репетиторами или на курсах, пользы от них будет в разы больше!

Анонимный отзыв25.05.2013 19:09

заканчивал в 2000 г. учился на бесплатном, в процессе учебы ничего никому не платил.

это лучшие языковые знанию, которые можно было получить в этой стране.

единственное — не пригодился 2й язык, потому что он был голландским.

на работе говорю на английском лучше всех, поэтому очень часто веду переговоры сам, а не мои начальники

Ирина Иванова12.05.2013 23:08

Год назад окончила Московский государственный лингвистический университет, кафедру английской филологии.  Не могу написать однозначно, якобы учеба была плохой или хорошей. Есть плюсы и минусы учебы в данном университете. К примеру, очень сложно было поступать в 2006 году, как сейчас даже не знаю, но на тот момент, очень большое количество подавало заявки на поступление. Мне повезло, я поступила. Когда я поступала была такая статистика: из 6 заявок принимали только одного абитуриента. Из моего класса  поступила только я, хотя подавали заявления пять одноклассниц. Я училась на одном из самых престижных факультетов ВУЗа, поэтому со мной в группе училось 25 человек. Чувствовала себя как в школе. Но факультативные лекции посещало маленькое количество студентов (около 7-10 из нашей группы). Не могу точно написать, сколько студентов учиться в университете, но предполагаю, что очень много, тому доказательство — университетская столовая не размещает на большой перемене всех студентов. По поводу загруженности учебного дня могу отметить тот факт, что с первого по второй курс я училась примерно до 15.

00 (по три пары в день), а с третьего по пятый курс — вторая смена, что подразумевает с 11.00 до 17-18.00 (со второй по четвертую-пятую пару). Университет практически не проводил волонтерские движения, поэтому у меня не было возможности принять участие в благотворительности. Университет не коррумпирован. На данный момент работаю по специальности (преподаватель английского языка), но диплом не пригодился, так как трудоустроена неофициально.  

Петр Кашин08.05.2013 14:13

   Доброго времени суток )Хотелось бы рассказать о Московском Государственном Лингвистическом университете (МГЛУ).В этом вузе училась моя мама (факультет французского языка ) ,я же решил пойти по стопам,но решил на немецкий факультет (лингвистика).(в школе французский не учил)Моей маме очень пригодились знания языка, а я точно не знал куда поступать, но во многих профессиях требуются знания иностранных языков .Закончил ВУЗ в 2011 году, с красным дипломом. Поступал уже по новой системе на бюджет (не платил) ,хорошо учился, хороший аттестат(занимался с репетиторами углублённо), короче место на факультете нашлось .В группе 10 человек (может изменилось), всего — 6 групп .По поводу преподавателей : остались ещё ценные кадры, со старой системой преподавания, в целом уровнем я доволен.Также есть различные олимпиады и симпозиумы, но я не участвовал.Учиться было несложно (параллельно успевал спокойно работать).И теперь самый интересный вопрос.Есть ли коррупция?Тут смотря как учишься, кому даёшь, и как даёшь.Сам платил один раз, было много работы, не успел подготовится).Грамотно дал 50$ и коньячку .Очень пригодился диплом, сейчас в школе преподаю на пол ставки, и переводами занимаюсь (халтурки).На жизнь хватает, более чем.Думаю заканчивать экономический и идти в сторону рекламного бизнеса.В целом ВУЗ оставляет приятные впечатления и хорошие воспоминания.

• visibilityПроверить вуз
• favoriteМои специальности

Проникновение в туман: аналитика в обучении и образовании

Джордж Сименс ([email protected]) работает в Исследовательском институте расширенных знаний технологий Университета Атабаски. Фил Лонг ([email protected]) – профессор школ ITEE и психологии, а также директор Центра образовательных инноваций и технологий Университета Квинсленда.

Комментарии к этой статье можно размещать в Интернете по ссылке внизу этой страницы.

В попытках представить будущее образования часто делают акцент на новых технологиях — вездесущих вычислительных устройствах, гибком дизайне классных комнат и инновационных визуальных дисплеях. Но самый драматичный фактор, формирующий будущее высшего образования, — это то, что мы не можем потрогать или увидеть: большие данные и аналитика . Основание решений на данных и доказательствах кажется ошеломляюще очевидным, и действительно, исследования показывают, что принятие решений на основе данных повышает эффективность и производительность организации. ¹ Однако для многих лидеров высшего образования опыт и «чутье» имеют более сильное влияние.

Между тем переход к использованию данных и свидетельств для принятия решений трансформирует другие области. Примечателен переход от клинической практики к доказательной медицине в здравоохранении. Первый полагается на то, что отдельные врачи основывают свои решения о лечении на своем личном опыте с более ранними случаями пациентов. ² Последнее относится к тщательно разработанному сбору данных, который создает доказательства, на которых основываются клинические решения. Медицина идет еще дальше в сторону вычислительного моделирования, используя аналитику для ответа на простой вопрос «кто заболеет?» а затем действовать в соответствии с этими прогнозами, чтобы помочь людям изменить образ жизни или здоровье. ³ Страховые компании также обращаются к прогнозному моделированию для определения клиентов с высоким уровнем риска. Эффективный анализ данных может дать представление о том, как выбор образа жизни и личные привычки в отношении здоровья влияют на долгосрочные риски. ⁴ Бизнес и правительства тоже используют аналитику и тенденции принятия решений на основе данных в форме «бизнес-аналитики».

Высшее образование, сфера, которая собирает поразительный массив данных о своих «клиентах», традиционно использовала данные неэффективно, часто работая со значительными задержками при анализе очевидных данных и обратной связи. Ежегодная оценка отсева учащихся оставляет зияющие дыры в виде запоздалых действий и возможностей для вмешательства. Организационные процессы, такие как планирование и распределение ресурсов, часто не используют большие объемы данных об эффективных методах обучения, профилях учащихся и необходимых вмешательствах.

Что-то должно измениться. На протяжении десятилетий раздавались призывы к реформе эффективности и качества высшего образования. Теперь, с появлением Интернета, мобильных технологий и открытого образования, эти вызовы приобретают новый уровень актуальности. Усугубляя эти технологические и социальные изменения, известные инвесторы и бизнесмены ставят под сомнение временную и денежную ценность высшего образования. ⁵ К сожалению, крещендо призывов к реформе высшего образования не дает основы для принятия решений о том, что делать или как направлять изменения. Именно здесь — в качестве основы для принятия решений по реформе обучения — аналитика окажет наибольшее влияние на высшее образование.

Data Explosion

Побочным продуктом Интернета, компьютеров, мобильных устройств и корпоративных систем управления обучением (LMS) является переход от эфемерных данных к захваченным, явным данным. Прослушивание лекции в классе или чтение книги оставляет ограниченный след. Разговор в коридоре, по сути, испаряется, как только он завершен. Однако каждый щелчок, каждый твит или обновление статуса в Facebook, каждое социальное взаимодействие и каждая страница, прочитанная в Интернете, могут оставить цифровой след. Кроме того, онлайн-обучение, цифровые студенческие записи, студенческие билеты, датчики и мобильные устройства теперь собирают подробные данные и потоки активности.

Эти данные, созданные учащимися, дают ценную информацию о том, что на самом деле происходит в процессе обучения, и предлагают способы, с помощью которых преподаватели могут внести улучшения. Анализ данных об учащихся может также дать представление о том, какие учащиеся рискуют бросить учебу или нуждаются в дополнительной поддержке для повышения их успеха и уверенности в процессе обучения. Действительно, в последнее время некоторые специалисты в сфере высшего образования начали задумываться о том, как применять аналитику для лучшего понимания процесса обучения. EDUCAUSE и Next Generation Learning Challenge, или NGLC (http://nextgenlearning.org/), фокусируют внимание образовательного сообщества на возможностях, которые могут быть достигнуты путем моделирования учебных взаимодействий на основе крупномасштабного сбора данных.

Идея проста, но потенциально преобразующая: аналитика предоставляет руководителям колледжей и университетов новую модель для повышения эффективности преподавания, обучения, организационной эффективности и принятия решений и, как следствие, служит основой для системных изменений. Но использование аналитики требует, чтобы мы тщательно думали о том, что нам нужно знать и какие данные, скорее всего, сообщат нам то, что нам нужно знать. Непрерывный рост объема данных создает среду, в которой требуются новые или новаторские подходы для понимания закономерностей ценности, существующих в данных. П. В. Андерсон заявил, что «больше значит другое», подчеркнув, что новые модели и подходы к взаимодействию с данными крайне необходимы, когда мы сталкиваемся с изобилием. Или, как сказал Дэвид Гелернтер: «Если у вас есть три домашних собаки, дайте им имена. Если у вас 10 000 голов крупного рогатого скота, не беспокойтесь». ⁶ Количество меняет методы и подходы, которые мы используем для взаимодействия с данными и их осмысления.

Марисса Майер из Google ⁷ предполагает, что сегодня данные определяются тремя элементами:

1. Скорость — Растущая доступность данных в режиме реального времени, позволяющая обрабатывать их и действовать мгновенно
2. Масштаб — Увеличение вычислительной мощности: закон Мура (утверждающий, что количество транзисторов на печатной плате будет удваиваться примерно каждые два года) продолжает оставаться верным.
3. Сенсоры — Новые типы данных: «Социальные данные должны превзойти в экономике данных данные, опубликованные физическими объектами реального мира, такими как сенсоры, интеллектуальные сети и подключенные устройства», то есть «Интернет вещей.» ⁸

В совокупности эти три элемента создают ситуацию, в которой существующие подходы к управлению данными и принятию решений просто невозможны. Понимание того, как такие виды деятельности, как исследования, преподавание и вспомогательные услуги, способствуют успеваемости учащихся, невозможно в нынешней в значительной степени линейной модели сбора и анализа данных. Обилие информации и сопутствующая институциональная сложность, связанная с определением и реализацией стратегии, предполагают переосмысление роли, которую аналитика может играть в осмыслении данных.

Большие данные

Большие данные — это термин, используемый для описания нового контекста изобилия. Глобальный институт McKinsey определяет большие данные как «наборы данных, размер которых превышает возможности обычных программных инструментов баз данных для сбора, хранения, управления и анализа». ⁹ В ответ на ограничения существующих методов управления данными было разработано новое поколение технологий (например, Hadoop), баз данных и методов (например, интеллектуальный анализ данных или обнаружение знаний в базах данных). Как следствие, теоретики утверждают, что что-то фундаментальное изменилось с самими данными, создав мир, в котором затронуты почти все взаимодействия с данными, включая научные исследования:

Это мир, в котором огромные объемы данных и прикладная математика заменяют любой другой инструмент, который может быть использован. Долой все теории человеческого поведения, от лингвистики до социологии. Забудьте о таксономии, онтологии и психологии. Кто знает, почему люди делают то, что делают? Дело в том, что они это делают, и мы можем отслеживать и измерять это с беспрецедентной точностью. При достаточном количестве данных цифры говорят сами за себя. ¹⁰

Основное внимание в больших данных уделяется тому, что сами данные являются точкой или путем к созданию ценности в организациях. Данные — это не просто побочный продукт взаимодействия и деятельности внутри организации. Данные являются критически важным слоем ценности для правительств, корпораций и высших учебных заведений.

Аналитика обучения

В колледжах и университетах внимание к данным все чаще выражается с использованием термина аналитика обучения . Хотя образовательная аналитика все еще является молодой концепцией, она уже страдает от разрастания терминов . Повсеместное распространение термина аналитика отчасти способствует широте связанных с ним значений. Для наших целей здесь разумное определение аналитики обучения поможет направить дискуссию и определить рамки деятельности.

Согласно Международной конференции по аналитике обучения и знаниям 1 ^st , «аналитика обучения — это измерение, сбор, анализ и представление данных об учащихся и их контекстах в целях понимания и оптимизации обучения и среды, в которой оно происходит. имеет место. » ¹¹ Академическая аналитика, напротив, представляет собой применение бизнес-аналитики в образовании и делает упор на аналитику на институциональном, региональном и международном уровнях. Джон П. Кэмпбелл, Питер Б. ДеБлуа и Дайана Г. Облингер заявили: «Аналитика сочетает в себе большие наборы данных, статистические методы и прогнозное моделирование. Это можно рассматривать как практику сбора институциональных данных для получения «полезной разведывательной информации»» 9.0009 12

Аналитика обучения более специфична, чем академическая аналитика: первая фокусируется исключительно на процессе обучения, как подробно описано в таблице 1. Академическая аналитика отражает роль анализа данных на институциональном уровне, тогда как аналитика обучения концентрируется на процесс обучения (который включает анализ отношений между учащимся, содержанием, учреждением и преподавателем).

Отличие академической аналитики от бизнес-аналитики вызывает потребность в модели или этапе разработки обучающей аналитики. Мы предлагаем следующий цикл для отражения аналитики в обучении:

1. Уровень курса: учебные маршруты, анализ социальных сетей, анализ дискурса
2. Сбор данных в образовании: прогностическое моделирование, кластеризация, анализ шаблонов
3. Интеллектуальный учебный план: разработка семантически определенных учебных ресурсов
Адаптивный контент: адаптивная последовательность контента, основанная на поведении учащегося, рекомендательные системы
4. Адаптивное обучение: процесс адаптивного обучения (социальные взаимодействия, учебная деятельность, поддержка учащегося, а не только контент)

Значение аналитики для высшего образования

Аналитика охватывает весь спектр деятельности в высшем образовании, затрагивая администрирование, исследования, преподавание и обучение, а также вспомогательные ресурсы. Таким образом, колледж/университет должен стать более целенаправленной, разумной организацией, в которой данные, доказательства и аналитика будут играть центральную роль в этом переходе.

Как большие данные и аналитика создают ценность для высшего образования?

1. Они могут улучшить процесс принятия административных решений и распределение организационных ресурсов.
2. Они могут выявить учащихся из группы риска и оказать помощь учащимся в достижении успеха. Анализируя опубликованные сообщения об обсуждениях, выполненные задания и сообщения, прочитанные в LMS, таких как Moodle и Desire2Learn, преподаватели могут выявить учащихся, которым грозит отсев. ¹³
3. С помощью прозрачных данных и анализа они могут создать общее понимание успехов и проблем учреждения.
4. Они могут внедрять инновации и преобразовывать систему колледжей/университетов, а также академические модели и педагогические подходы.
5. Они могут помочь разобраться в сложных темах за счет сочетания социальных сетей, технических и информационных сетей: то есть алгоритмы могут распознавать и обеспечивать понимание данных и проблем, связанных с риском.
6. Они могут помочь руководителям перейти к целостному принятию решений посредством анализа сценариев «что, если» и экспериментов, чтобы изучить, как различные элементы в рамках сложной дисциплины (например, удержание студентов, снижение затрат) взаимосвязаны, и изучить влияние изменения основных элементов.
7. Они могут повысить производительность и эффективность организации, предоставляя актуальную информацию и позволяя быстро реагировать на вызовы.
8. Они могут помочь руководителям вузов определить материальную (например, патенты, исследования) и мягкую (например, репутация, профиль, качество преподавания) ценность, создаваемую деятельностью преподавателей. ¹⁴
9. Они могут рассказать учащимся об их собственных учебных привычках и дать рекомендации по улучшению. Аналитика, ориентированная на обучение, такая как инструмент «Проверить мою активность» Университета Мэриленда в округе Балтимор (UMBC), позволяет учащимся «сравнивать свою собственную деятельность. . . против анонимного резюме своих однокурсников». ¹⁵

Выход за пределы LMS

Аналитика из LMS — или VLE (виртуальная среда обучения, как их называют в Европе) — предлагает один из источников данных для прогнозирования успеха учащихся. Моррис, Финнеган и Ву сравнили основные действия, связанные с участием в СУО (например, количество просмотренных страниц контента, количество сообщений) и продолжительность участия (например, часы, потраченные на просмотр страниц обсуждения и контента) в СУО, и обнаружили существенные различия между «отзывающимися» и «успешно завершившие», заключая, что «время, затрачиваемое на задание, и частота участия важны для успешного онлайн-обучения». ¹⁶ Лия П. Макфадьен и Шейн Доусон выступают за инструменты раннего предупреждения, которые «могут отметить учащихся из группы риска и позволить преподавателям разработать стратегии раннего вмешательства». ¹⁷

Системы управления обучением были приняты в качестве инструментов анализа обучения, поскольку собираемые данные структурированы и отражают взаимодействие учащихся в системе. Но распределенные сети и взаимодействия в физическом мире создают дополнительные проблемы для аналитики. Например, большинство аналитических моделей LMS не фиксируют действия онлайн-учащихся за пределами LMS (например, в Facebook, Twitter или блогах). Точно так же большинство аналитических моделей не собирают и не используют данные физического мира, такие как использование библиотек, доступ к поддержке обучения или академическим консультациям. Мобильные устройства, такие как смартфоны и планшеты/iPad, предлагают возможность преодолеть разрыв между физическим и цифровым мирами, фиксируя местоположение и действия. Точно так же кликеры в классах могут быть интегрированы с данными об активности учащихся в онлайн-среде, что дает дополнительное представление о факторах, способствующих успеху учащихся.

Массовые открытые онлайн-курсы (МООК), которые проводятся в децентрализованных распределенных сетях обучения и обучения, представляют собой еще одну проблему. Онлайн-инструменты мониторинга социальных сетей (например, Radian6) и инструменты мониторинга репутации или влияния (например, Klout) могут предоставить преподавателям модель для аналитики в таких сетях, в которых активность распределяется между несколькими сайтами и несколькими личностями.

Интеллектуальная учебная программа

Недостаточно рассматривать большие данные и аналитику как полезные только для оценки того, что сделали учащиеся, и для прогнозирования того, что они будут делать в будущем. Аналитика в образовании должна быть преобразующей, изменяя существующие процессы преподавания, обучения и оценки, академическую работу и администрирование.

Когда аналитика применяется к учебным ресурсам, традиционный взгляд на курсы нарушается. Знания, отношения и навыки, необходимые в любой области, можно представить в виде сети отношений. Семантическая сеть и связанные данные являются частичными воплощениями этой концепции. Области знаний могут быть нанесены на карту, и деятельность учащихся может быть оценена по отношению к этим картам. Вместо того, чтобы быть «концом курса», оценивание выполняется в режиме реального времени, когда учащиеся демонстрируют владение важными понятиями или идеями (см. рис. 1). Учебный контент не предоставляется в пакетном учебнике, а визуализируется или вычисляется «на лету», предоставляя каждому учащемуся ресурсы, соответствующие его или ее профилю, целям обучения и области знаний, которую учащийся пытается освоить. В этом суть успеха, который сопровождал разработку учебных модулей Академии Хана, несмотря на их упрощенный подход, основанный на мастерстве. ¹⁸

Заключительные мысли

Аналитика обучения все еще находится на ранних стадиях внедрения и экспериментирования. Существует множество вопросов о том, как аналитика соотносится с существующими организационными системами. Кэмпбелл, ДеБлуа и Облингер подробно описали различные проблемы, связанные с использованием аналитики в высшем образовании, включая конфиденциальность, профилирование, обмен информацией и управление данными. ¹⁹ Как можно использовать потенциальную ценность данных, не подвергаясь опасностям, связанным с отслеживанием вариантов обучения учащихся на основе детерминированного моделирования? Кроме того, насколько прозрачны алгоритмы и взвешивание аналитики? Насколько «в реальном времени» должна быть аналитика в классе? Наконец, поскольку мы рискуем вернуться к бихевиоризму как теории обучения, если ограничим аналитику поведенческими данными, как мы можем объяснить нечто большее, чем поведенческие данные?

Несомненно, аналитика и большие данные сыграют важную роль в будущем высшего образования. Эта тенденция подтверждается растущей ролью методов и технологий анализа в государственном и бизнес-секторах. В образовании ценность аналитики и больших данных можно обнаружить в (1) их роли в проведении реформ в высшем образовании и (2) в том, как они могут помочь преподавателям в улучшении преподавания и обучения.

Тем не менее, есть причины для осторожности, поскольку разработка аналитических инструментов для моделирования взаимодействия учащихся привлекает внимание. Как и другие паттерны поведения, детерминистические модели предполагают, что будущие условия могут быть полностью определены, зная как прошлые, так и настоящие условия вовлеченного субъекта. Это может быть удобным упрощением более сложных требований альтернативных подходов. Стохастические модели, с другой стороны, являются вероятностными: даже при полном знании настоящего положения вещей мы не можем быть уверены в будущем. Мы должны остерегаться делать выводы о процессах обучения на основе сомнительных предположений, которые неверно применяют простые модели к сложной задаче. Обучение — это беспорядок, и использовать аналитику для описания обучения будет непросто.

Аналитика обучения необходима для того, чтобы рассеять туман, окутавший большую часть высшего образования. Преподавателям, учащимся и администраторам нужна основа, на которой можно проводить изменения. Для преподавателей доступность информации об успеваемости учащихся в режиме реального времени, в том числе учащихся из групп риска, может значительно помочь в планировании учебной деятельности. Для учащихся получение информации об их успеваемости по отношению к своим сверстникам или об их прогрессе в отношении их личных целей может быть мотивирующим и воодушевляющим. Наконец, администраторы и лица, принимающие решения, сегодня сталкиваются с огромной неопределенностью в связи с сокращением бюджета и глобальной конкуренцией в сфере высшего образования. Аналитика обучения может проникнуть сквозь туман неопределенности относительно того, как распределять ресурсы, развивать конкурентные преимущества и, что наиболее важно, повышать качество и ценность обучения.

Примечания

1. Эрик Бриньолфссон, Лорин М. Хитт и Хикьюнг Хеллен Ким, «Сила в цифрах: как принятие решений на основе данных влияет на производительность фирмы?» Social Science Research Network, серия рабочих документов , 22 апреля 2011 г., .

2. См. «Доказательная медицина: что это на самом деле означает?» Progress in Reproductive Health Research, 1999, .

3. См. Конкурс на призы в области здравоохранения Heritage Provider Network: .

4. Лесли Шизм и Марк Маремонт, «Страховщики проверяют профили данных для выявления рисковых клиентов», Wall Street Journal, 19 ноября 2010 г.,

5. Сара Лейси, «Питер Тиль: мы в пузыре, и это не Интернет, это высшее образование», TechCrunch, , 10 апреля 2011 г. , ; Уильям Х. Гросс, «School Daze, School Daze, старые добрые дни золотого правила», PIMCO, .

6. П. В. Андерсон, «Больше — это другое», Science, vol. 177, нет. 4047 (4 августа 1972 г.), стр. 393–396; Дэвид Гелернтер, «Второе пришествие: манифест», Edge, , 31 декабря 1999 г., .

7. «Инновации в Google: физика данных», форум PARC, .

8. Маршалл Киркпатрик, «Китай движется к доминированию на следующем этапе Интернета», ReadWriteWeb, , 12 августа 2010 г., .

9. Джеймс Маника, «Большие данные: следующий рубеж инноваций, конкуренции и производительности», Краткое изложение, Глобальный институт McKinsey, май 2011 г. , .

10. Крис Андерсон, «Конец теории: поток данных делает научный метод устаревшим», Wired, , 23 июня 2008 г., .

11. 1-я Международная конференция по аналитике обучения и знаниям, Банф, Альберта, 27 февраля — 1 марта 2011 г., .

12. Джон П. Кэмпбелл, Питер Б. ДеБлуа и Дайана Г. Облингер, «Академическая аналитика: новый инструмент для новой эры», EDUCAUSE Review, vol. 42, нет. 4 (июль/август 2007 г.), стр. 40–57, .

13. Лия П. Макфадьен и Шейн Доусон, «Извлечение данных LMS для разработки «системы раннего предупреждения» для преподавателей: доказательство концепции», Computers & Education ,  vol. 54, нет. 2 (2010), стр. 588–599.

14. Подход к определению ценности остается спорным, поскольку многие аспекты образовательной системы не соотносятся с экономической ценностью. См. Саймон Хед, «Мрачная угроза британским университетам», New York Review of Books, , 16 декабря 2010 г., .

15. Джон Фриц, приглашенный докладчик, «Введение в аналитику обучения и знаний: открытый онлайн-курс», неделя 1, 11 января 2011 г., .

16. Либби В. Моррис, Кэтрин Финнеган и Сз-Шьян Ву, «Отслеживание поведения, настойчивости и достижений учащихся на онлайн-курсах», Интернет и высшее образование, , том. 8, нет. 3 (2005), стр. 221–231.

17. Макфадьен и Доусон, «Извлечение данных LMS», с. 589.

18. См. Клайв Томпсон, «Как Академия Хана меняет правила образования», Wired , 15 июля 2011 г., .

19. Кэмпбелл, ДеБлуа и Облингер, «Академическая аналитика».

© 2011 Джордж Сименс и Фил Лонг. Текст этой статьи находится под лицензией Creative Commons Attribution-NonCommercial 3. 0 License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/).

EDUCAUSE Review, vol. 46, нет. 5 (сентябрь/октябрь 2011 г.)

 

Включите JavaScript для просмотра комментариев с помощью Disqus.

English Dub Review: Strike Witches – Road to Berlin «The Fog»

Posted on 3 июля 2021 г. 3 июля 2021 г. by David Kaldor

ОБЗОР (СПОЙЛЕРЫ)

Странный туман окутывает важный порт, задерживая планирование взятия Берлина, что беспокоит Баркхорна и Минну, поскольку они приближаются к старению из-за своих магических сил. Санья и Эйла вместе с Шизукой и Йошикой уходят в туман, чтобы обнаружить Нейроев, вызывающих туман, но противоречивые сигналы заставляют их ссориться, и Эйла снимается с миссии только для того, чтобы понять, что цель может уклониться даже от обнаружения Саньи. Эйла может вернуться вовремя, чтобы компенсировать это, и они могут уничтожить нуэроев и туман.

НАША ВЕРСИЯ
Это был определенно один из самых драматичных эпизодов сезона, который очень своевременен, так как он знаменует собой конец средней трети. Санья и Эйла — еще одна известная пара в группе: Саня стоик и мягок в разговоре, а Эйла контрастирует с этим, будучи невероятно экспрессивной. Sanya также имеет заметное преимущество в обнаружении радаров, что, естественно, здесь играет роль. Кажется, я помню, что истории Сани и Эйлы из предыдущих сезонов также были немного более напряженными и содержательными, чем истории, которые достались бы, например, Люцинни или Баркхорну. Как-то странно, что Сане приписывают только чуть более тяжелые эпизоды (не связанные с ключевыми сюжетными моментами сезона), хотя я подозреваю, что это может быть связано с тем, что она немного сложнее, чем много других персонажей. Эта сложность больше связана с тем, что ей нужно передавать свои эмоции способами, отличными от нормы, и, возможно, потому, что ее магия немного более чувствительна и специфична, чем другие.

Как бы то ни было, это определенно сделало этот эпизод немного более увлекательным, а также в некоторой степени усугубило, казалось бы, большую проблему, защитив порт. Это дало ссылку на короткую, но, вероятно, важную сцену между Баркхорном и Минной, которые близки к потере своих сил, что, как я полагаю, действительно помешает военным усилиям. Отложив в сторону, возможно, проблематичные элементы того, как эти девушки теряют свои способности после определенного возраста, стоит отметить, что этот сюжет использовался раньше. Еще во втором сезоне Сакамото была на грани потери своих способностей, что было для нее предметом спора и чем-то, с чем ей приходилось бороться вплоть до финала, когда она смогла использовать их в последний раз, прежде чем окончательно потерять. их. Я не могу точно сказать, как они воспользуются этим для Минны, которая была верной правой рукой Сакамото до того, как заняла руководящую должность (что, кажется, также будет в центре внимания следующего эпизода), но, надеюсь, это победило.