Цифровая грамотность: базовый курс

Курс «Цифровая грамотность» НИУ ВШЭ в дистанционном формате направлен на формирование  компетенций, которые необходимы для безопасного и эффективного использования цифровых технологий и ресурсов интернета в рамках академической и профессиональной деятельности.

Большинство заданий в курсе будут носить практический характер и помогать в отработке навыков, необходимых в XXI веке.

Цифровая грамотность – это онлайн-курс, в котором шаг за шагом разбираются различные аспекты работы в цифровой среде. В одном курсе мы постарались собрать все самое важное и нужное для успешного существования в мире информационных технологий.

Курс начинается с простых, но не всегда очевидных вещей: например, по каким параметрам выбирать компьютер и как не допустить кражи данных в интернете; как работает интернет и какие законы регулируют деятельность в сети.

Вторая часть курса закладывает основы работы с данными. Умение работать с  источниками информации, оформлять таблицы, делать несложную аналитику - все это пригодится не только для учебы в университете, но и для будущей работы.

Курс «Цифровая грамотность» в удаленном формате представлен в нескольких конфигурациях.

Данная конфигурация базовая и подойдет для всех заинтересованных слушателей.

Также представлены конфигурации, которые помимо базовых тем включают ряд специализированных, полезных для различных направлений подготовки:

1. Цифровая грамотность для гуманитарных направлений
2. Цифровая грамотность для социально-экономических направлений
3. Цифровая грамотность для инженерных и технических направлений

Курс состоит из видеолекций и скринкастов, разбитых на короткие фрагменты от 5 до 15 минут длиной. После видео есть неоцениваемые задания на самопроверку. В конце каждой недели представлен тест на 15-20 вопросов или практическое задание.  В конце курса слушателей, претендующих на получение сертификата, ждет итоговый экзамен по всем материалам курса. 

Для изучения курса понадобится компьютер с доступом в интернет и необходимым количеством памяти для установки программного обеспечения, Google-аккаунт и установленный пакет MS Office. 

Действующие студенты  могут получить бесплатный доступ к MS Office в своем университете. Уточните процесс получения подписки у сотрудников учебного офиса. 

1. Компьютерная грамотность 

2. Интернет-грамотность

3. Компьютерная безопасность

4. Юридическая грамотность в сети

5. Академическая грамотность

6. Техническая грамотность: работа с текстами в Google Docs и MS Office

7. Техническая грамотность: работа с таблицами в Google Spreadsheets и MS Excel

8. Техническая грамотность: создание презентаций в MS  Power Point

9. Техническая грамотность: создание сайтов в конструкторе

10. Основы работы с данными и концепция машинного обучения

В результате освоения курса вы сможете более эффективно пользоваться технологиями, с которыми ежедневно сталкиваетесь в стенах университета и за его пределами: 

• Получите навыки поиска, анализа, создания и управления информацией в сети интернет

• Улучшите владение базовым программным обеспечением для работы с текстами, табличными данными и презентациями

• Сможете более эффективно взаимодействовать с другими людьми с помощью различных цифровых каналов связи

• Получите базовое представление о работе с данными и концепции машинного обучения

 Курс позволяет освоить следующие компетенции в соответствии с Рекомендациями к дополнительным профессиональным программам ИТ-профиля, реализуемым в рамках проекта «Цифровые кафедры» университета–участника программы стратегического академического лидерства «Приоритет-2030»:

Сфера: Искусственный интеллект и машинное обучение
Компетенция: Применяет нормы этики при использовании данных

После завершения курсы мы рекомендуем вам обратить внимание на курсы Сбор и анализ данных в Python, Основы машинного обучения, Математическая статистика и А‍/‍В тестирование, Продвинутые методы машинного обучения, Статистические методы анализа данных, Python как иностранный, Основы программирования на Python, Анализ текстовых данных, Python для извлечения и обработки данных, Введение в искусственный интеллект, Статистика для анализа данных и Компьютерное зрение.