![]() |
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИПМех РАН |
||
Премия присуждена за курс "Визуализация и анализ географических данных на языке R". Данный курс обладает рядом особенностей, сочетание которых определяет его принципиальное отличие от других курсов, читаемых на географическом факультете: 1. Открытость. Все материалы по курсу, включая пособие, тексты программ и презентации, доступны любому желающему получить новые знания в данной области. Это не снижает спроса на курс, а наоборот привлекает к нему дополнительное внимание. 2. Воспроизводимость. Мой курс — практический, и одним из важных условий его внедрения в обучение была реальная работоспособность тех программ, которые демонстрируют возможности языка R. Пособие, доступное по ссылке в пункте 3.5.3, является результатом автоматической сборки фрагментов текста и программ по каждой теме. Любой студент может "склонировать" исходные данные и тексты пособия с облачного хранилища на свой компьютер и воспроизвести любую программу, содержащуюся в нём. Имея под рукой работающий пример программы, гораздо легче приступать к написанию собственного кода. 3. Использование передовых средств решения задач. Язык R уникален тем, что он создавался специально для целей анализа данных. Впечатляющий скачок в его развитии, произошедший за последние 10 лет, создание на его основе высокоразвитой экосистемы для работы с пространственными данными, непрерывное совершенствование и появление новых библиотек, простота изучения — в совокупности делают его беспроигрышным вариантом для воспитания нового поколения технически грамотных выпускников-географов. 4. Мультидисциплинарность. Решаемые в рамках курса задачи охватывают широкий спектр географических дисциплин: экономическая и социальная география, гидрометеорология, физическая география, экология. 5. Многовариантность источников информации. В каждой теме курса сознательно используются данные из разных источников. Это базы и статистических данных (Росстат, Eurostat, Gapminder, Портал открытых данных Правительства Москвы) и пространственных данных (Natural Earth, OpenStreetMap), геофизические данные (NASA, NOAA, USGS), климатические реанализы в формате netCDF, таблицы в файловых форматах и облачных хранилищах (Google Drive), пространственные данные в различных файловых форматах, программные интерфейсы прямого доступа к данным (GBIF, Eurostat). Мы работаем с "сырыми" неподготовленными данными (data in the wild), учимся их читать и преобразовывать в модель данных, пригодную для анализа. Это подготавливает учащихся к реальной трудовой деятельности, тем неожиданностям и неудобствам, с которыми они могут столкнуться. 6. Баланс самостоятельного и аудиторного обучения. Студенты интенсивно готовятся к занятиям — им необходимо прочитать лекцию (главу пособия) дома _перед_ занятием, а также выполнить домашнюю работу. Аудиторное же время мы тратим на краткое обсуждение прочитанного материала и решение задач в интерактивном режиме. Это позволяет бросить основные силы "контактных" часов на практическое преодоление барьеров в освоении новой темы, не тратя их на теоретический материал, который вполне может быть усвоен самостоятельно. 7. Автоматизация учебного процесса. Сдача и проверка работ, написание тестов происходят в системе Google Classroom. Отправляемые студентами работы автоматически появляются на компьютере преподавателя путем облачной синхронизации, при этом преподаватель получает уведомление через мобильное приложение Google Classroom. При отправке замечаний по работе студентам также приходит уведомление на мобильные устройства. Отправка работ происходит через полноценное веб-приложение. Таким образом снимается проблема учёта работ и их версионирования (в приложении видна история исправлений работы), значительно сокращаются накладные временные расходы по проверке работ. Преимуществами курса являются его мультидисциплинарность, высокотехнологичность, интенсивность, высокая ответственность за самоподготовку, очевидность и разнообразие областей применения практических навыков, повышение технической (компьютерной) грамотности слушателей по результатам прохождения курса.