Logo
Logo

Хочешь приобрести востребованные компетенции и создать свой проект? Присоединяйся к нам.

Контакты

  • +7 (495) 608-06-07, 1059
  • dd@mgppu.ru
  • Москва, ул. Сретенка, д. 29

Средства программной разработки для решения задач в психологии и образовании

Записаться на курс

О программе

Программа направлена на подготовку специалистов психолого-педагогического профиля к реализации своего профессионального потенциала в условиях цифровых образовательных сред с использованием современных цифровых платформ, инструментов и сервисов, в том числе цифровой платформы, предназначенной для оказания психологической помощи несовершеннолетним гражданам, их родителям (законным представителям). Программа включает развитие цифровых компетенций, позволяющих самостоятельно применять современные инструменты количественного анализа данных при решении задач в психологии и образовании, на практике реализуя доказательный подход к исследованиям в своей отрасли. Слушатели, успешно завершившие программу, приобретут новую квалификацию «Программист» в области образования.

Предусмотрен обязательный входной, промежуточный и выходной ассесмент – независимая оценка компетенций на платформе АНО ВО «Университет Иннополис».

200 000 рублей

в среднем получают разработчики моделей компьютерного зрения, по данным hh.ru

На 10%

снизят затраты на обслуживание складов системы искусственного интеллекта, по прогнозу Deloitte

Более 500 вакансий

доступно для специалистов по компьютерному зрению и ML-инженеров

14 млрд долларов

оценка стоимости мирового рынка CV от экспертов кластера информационных технологий Фонда «Сколково»

Длительность обучения

252 часа

Количество модулей

4

Формат обучения

Очный + ЭИОС

Документ по окончании

Диплом профессиональной переподготовки

Чему вы научитесь

Программирование и экосистема Python в прикладной психологии

Научитесь строить и применять средства тестирования интеллекта, диагностики личности, проводить педагогические измерения, разрабатывать программы для психологического тестирования с графическим интерфейсом.

Анализ массивов данных

Сможете освоить компетенции, позволяющие применять программирование и стандартные статистические пакеты для решения профессиональных задач, связанных с обработкой массивов данных, их анализом, построением статистических, прогностических, диагностических моделей.

Цифровые инструменты и сервисы в психологии и образовании.

Сможете освоить цифровые инструменты и сервисы, использовать современные образовательные технологии в учебном процессе, в том числе разрабатывать электронные учебные курсы в LMS Moodle.

Кому подходит этот курс

Студентам направлений 37.00.00 «Психологические науки» и 44.00.00 «Образование и педагогические науки»

Она будет полезна психологам, клиническим психологам, педагогам-психологам, педагогам, социальным педагогам, коррекционным педагогам и другим специалистам в области психологии и образования.

Программа курса

    1. Типы данных в Python. Переменные и функции. Математические операторы и математические операции, строковые методы, сравнения, логические операции, Math, numpy.

    2. Циклы и ветвления.

    3. Диапазоны, итераторы и генераторы.

    4. Списки и встроенные методы для их обработки.

    5. Словари и встроенные методы для их обработки.

    6. Анализ данных в среде Google Colaboratory: создание расчетов с использованием больших данных и методов машинного обучения.

    7. Графический ускоритель (GPU).

    8. Работа в среде Kaggle.

    1. Среды разработки, редакторы кода и интерактивные интерпретаторы - VSCode, PyCharm, Yandex Cloud Functions, установка, настройка, различия, принципы применения.

    2. Отладка программного обеспечения и обработка ошибок.

    3. Создание графических интерфейсов в Python.

    4. Pandas и numpy для решения прикладных задач.

    1. Pandas для представления табличных данных – подвыборка данных, фильтрация данных представление многомерных массивов, Series, DataFrame, объединение, выборка, фильтрация данных, преобразование типов.

    2. Библиотека математических функций Numpy для решения прикладных задач, основные функции и возможности, назначение, практика применения.

    3. Библиотека визуализации данных Matplotlib. Виды графиков и подходы к визуализации данных, настройки представления и отображение нескольких временных рядов.

    1. Нормативно-правовые основы применения электронного обучения и дистанционных образовательных технологий в вузе

    2. Разработка электронного учебного курса (ЭУК): состав и содержание, подготовка и размещение образовательного контента в системе электронного обучения (СЭО) Moodle.

    3. Облачное пространство: понятие, виды.

    4. Возможности Google Диск, Yandex Диск, Mail Диск

    5. Онлайн платформы: понятие, виды, функции.

    6. Нормативно-правовая база использования технических средств обучения (ТСО). Особенности и технические характеристики ТСО.

    1. Количественный анализ данных в стандартных статистических пакетах как положение доказательного подхода в психологии и образовании. Типы и примеры задач из области психолого-педагогических исследований и ассессмента образовательных результатов.

    2. Измерительный шкалы в психологии и образовании. Описательная статистика. Нормальное распределение и его роль в психолого-педагогических исследованиях. Проверка статистических гипотез. Анализ данных в одновыборочных и двухвыборочных задачах. Дисперсионный анализ. Корреляционный и регрессионный анализ. Непараметрические статистические методы.

    3. Многомерная статистика. Факторный анализ. Кластерный анализ. Множественный регрессионный анализ. Реализация методов количественного анализа эмпирических данных в стандартных статистических пакетах.

  1. Разработка, программная реализация и адаптация современного инструментария для компьютерного тестирования.

  2. Использование современных технологий создания тестов для профессиональной области и обработки их результатов.

  3. Разработка и применение профильного программного обеспечения.

  1. После завершения обучения по Программе и прохождения итоговой оценки сформированности цифровых компетенций (ассесмента) обучающиеся допускаются к итоговой аттестации. Итоговая аттестация по Программе проводится в форме Демонстрационного экзамена. На демонстрационном экзамене слушатели должны представить результаты групповых или индивидуальных проектов, включающих кейс- задания по программированию на языке Python, анализу данных профильной отрасли «Образование и наука», а также применению современных цифровых технологий, платформ, инструментов и сервисов в психологии и образовании.

Топовые спикеры

Аватар

Сорокова Марина Геннадьевна

  • д.пед.н., к.ф.-м.н., доцент, заведующий общеуниверситетской кафедрой «Цифровое образование» (Цифровой кафедрой), ФГБОУ ВО МГППУ
Аватар

Алексейчук Андрей Сергеевич

  • к.ф.-м.н., доцент кафедры «Цифровое образование», начальник отдела прикладных программ Управления информационных технологий, ФГБОУ ВО МГППУ
Аватар

Кузьмина Елена Ивановна

  • старший преподаватель кафедры «Цифровое образование», и.о. декана факультета «Дистанционное обучение», ФГБОУ ВО МГППУ

Стань крутым специалистом!

Записаться на курс

Часто задаваемые вопросы

Кто может учиться на цифровой кафедре?

Запись на курс доступна для студентов, ранее не обучавшихся на ЦК и проходящих обучение (в очной или очно-заочной форме) не по IT-профилю на 3-4 курсе бакалавриата или 4-5 курсе специалитета, а также 1-2 курсе магистратуры.

Как записаться на обучение?

Подать заявку можно на странице описания программ. Выбрать из предложенного перечня программу и нажать кнопку записаться на курс. Перед этим необходимо осуществить вход через единую учетную запись Цифрового пространства МГППУ.

Какой документ я получу после прохождения программы переподготовки?

По окончании профессиональной переподготовки выдается диплом о профессиональной переподготовке (п. 1 ч. 10 ст. 60, ч. 15 ст. 76 Закона N 273-ФЗ) одновременно с основным дипломом о получении высшего образования.

В каком формате будет проходить обучение?

Все материалы обучения (в том числе записи вебинаров) доступны на образовательной платформе для дистанционного изучения. В рамках обучения на регулярной основе организованы онлайн вебинары лекционных и практических занятий. Кроме того, Вас ждут интересные очные встречи с преподавателями на которых будет возможность отработать практические цифровые навыки.

Сколько специальностей может освоить один студент? Должны ли они быть связаны с основной получаемой специальностью?

На цифровой кафедре можно пройти обучение только по одной программе профессиональной переподготовки. Получаемая квалификация на цифровой кафедре может быть не связана с основной получаемой специальностью.

Из чего состоит каждая программа?

Любая программа профессиональной переподготовки состоит из нескольких модулей, после прохождения которых проводится тестирование и выполнение практических заданий. В рамках прохождения программы студент совместно с преподавателем выполняет проектную работу. Также в рамках программы проводятся 3 ассесмента со стороны университета Иннополис (входной, промежуточный и итоговый).

Может ли быть студент отчислен с дополнительных профессиональных программ?

Если студент отчисляется из вуза по результатам успеваемости, то он автоматически отчисляется с программы переподготовки.

Как долго будет проходить обучение?

Обучение рассчитано на 9 месяцев.

Какова стоимость курса?

Обучение по программам дополнительного образования проходит совершенно бесплатно.

Можно ли освоить еще одну программу ДПП, если в прошлом году уже проходил(а) обучение в рамках проекта цифровая кафедра?

К сожалению, нет. К записи на программу могут быть допущены только студенты, которые ранее не проходили обучение на цифровой кафедре.