Завтрак школьников может влиять на их успехи и мотивацию к учёбе

Направление онлайн-подготовки к выпускным экзаменам растет: в 2023 году школы из топ-10 по числу выпускников обучили более 470 тысяч человек — на 68% больше, чем годом ранее, согласно исследованию Smart Ranking. Суммарно крупнейшие игроки заработали 10,2 млрд рублей (+37% к 2022 году). Сегмент драйвит высокая заинтересованность в подготовке к ОГЭ, гибкие системы оплаты обучения и использование технологий ИИ.

В сентябре стартуют несколько программ Центра непрерывного образования факультета компьютерных наук.

— На программе «Специалист по Data Science» вы погрузитесь в современный анализ данных и машинное обучение — от изучения программирования и базовых разделов математики до глубинного обучения, прикладной статистики и работы с большими данными.

— Изучить базы данных и язык SQL, язык Python, его применение для сбора, визуализации и анализа данных, статистику и машинное обучение, а также аналитические и продуктовые подходы для работы над реальными задачами можно на программе профессиональной переподготовки «Аналитик данных».

— Курс «Python для автоматизации и анализа данных» познакомит вас с одним из наиболее популярных современных языков программирования. Python с его библиотеками является универсальным инструментом и позволяет решать много прикладных задач. Вы научитесь программировать, автоматизировать рутинные действия, освоите сбор данных и работу с таблицами данных на языке программирования Python.

Вам также может быть интересно:

Что такое спортивная аналитика и кодирование для детей?

Спортивная аналитика для детей — это возможность объединить любовь к спорту с образованием в области кодирования. Она помогает детям развивать свои навыки критического мышления, решения проблем и практического применения математических и кодировочных навыков в спортивной среде.

В спортивной аналитике дети могут изучать различные аспекты, такие как:

• Измерение производительности игроков и команд
• Принятие решений и стратегии в спорте
• Визуализация данных и представление результатов

Это помогает им развивать свои навыки командной работы, критического мышления и решения проблем.

Кроме того, спортивная аналитика может помочь детям лучше понять математические и статистические концепции, такие как:

Они могут применять эти концепции к реальным данным из спорта, чтобы анализировать производительность игроков и команд, предсказывать результаты матчей и принимать обоснованные решения.

В целом, спортивная аналитика для детей — это отличная возможность для молодых спортсменов и любителей спорта развивать свои навыки и интересы в области кодирования и анализа данных.

Спортивная аналитика для детей — это отличная возможность объединить любовь к спорту с образованием в области кодирования и анализа данных. Летние лагеря по спортивной аналитике предлагают интерактивные программы, где дети могут:

• Измерять производительность игроков и команд
• Принимать решения и разрабатывать стратегии в спорте
• Визуализировать данные и представлять результаты

Они также развивают навыки командной работы, критического мышления и решения проблем, изучая математические и статистические концепции, такие как:

В 2024 году лучшими лагерями спортивной аналитики для детей являются:

Спортивная аналитика для детей развивает навыки работы с данными, логическое мышление, открывает карьерные возможности и повышает интерес к науке и математике. Инвестируя в эту область, мы инвестируем в будущее детей.

Школьники изучили принципы анализа и работы коммунальной аналитики на примере проекта ГБУ «МАЦ» — дежурной смены Центра управления Комплекса городского хозяйства города Москвы

Первый в октябре урок созданной ГБУ «МАЦ» Школы юного аналитика прошел в школе «Школе № 1466 имени Надежды Рушевой». Эта базовая школа проекта обучения школьников коммунальной аналитике находится в московском районе Царицыно. 20 сентября 2023 года в здании ЦУ КГХ директор школы Оксана Видутина подписала договор  с ГБУ «МАЦ» как центром коммунальной аналитики Москвы и Московским политехническим университетом, преподаватели которого традиционно сильны во всех видах аналитики.

Перед учениками 10-11 классов выступил начальник управления  мониторинга и информационного сопровождения ЦУ КГХ Евгений Богданов. Прежде, чем анализировать коммунальное хозяйство необходимо знать, как оно устроено и работает. Поэтому тема этой лекции Школы юного аналитика звучала так: «Оперативный мониторинг систем жизнеобеспечения города». Школьники узнали, как работает дежурная смена коммунальных аналитиков в ЦУ КГХ города Москвы и смогли сами ответить на ряд непростых вопросов, например «что произошло, если в двух рядом стоящих домах зафиксировано отсутствие водоснабжения?». Нынешние школьники — будущие коммунальные аналитики смогли догадаться, что скорее всего имеет место прорыв трубы водоснабжения. Евгений Богданов рассказал, как в реальных условиях коммунальные службы города ликвидируют такие прорывы и прочие нештатные ситуации.

Вторую часть урока провел доцент кафедры «Промышленная теплоэнергетика» Московского политехнического университета политеха Виталий Тимохин. Он рассказал школьникам о роли аналитики в программе обучения студентов Московского политехнического университета.

Прокомментировать новость можно в нашем ВКОНТАКТЕ или на телеграм-канале ГБУ «МАЦ«

Желающих начать карьеру в сфере анализа данных

Тех, кто хочет перекатиться из смежных профессий

Стань сильным ML-разработчиком под контролем опытных экспертов из Big Data МТС

10 месяцев
Big Data МТС

Продукты и сервисы на основе Больших данных помогают компаниям расти и предугадывать желания клиентов.

Занятия проводятся в онлайне, а все полезные материалы хранятся на учебной платформе и доступны к просмотру в любой момент

Теория и практика чередуются друг с другом, а обучение займет от 10 часов в неделю

Возможность пройти стажировку в МТС

На практических заданиях мы присматриваемся к вашим навыкам, а итоговый проект соберет в себе результаты вашего обучения

миллионов событий в секунду

Программирование на Python

Основы машинного обучения

ML Ops и ML System design

Рекомендательные системы и ANN

Сергей Козлов
SQL, основы ML

Аслан Байрамкулов
Математика, статистика, методы оптимизации, A/B и бандиты

Никита Зелинский
ML Sys Design

Никита Малыхин
Введение в регрессию, ML Ops

Дмитрий Сабурин

Максим Шаланкин
Основы ML, EDA и визуализация, NN Base

Дмитрий Салтовский

Даниил Потапов
RecSys и ANN

мы ждем на курсе

Искренне хочешь развиваться и в анализе данных, и в ML, и в IT одновременно

Знаешь базовую математическую статистику и школьную математику

Имеешь базовые представления о Linux

Умеешь писать на любом языке программирования

Обладаешь фантазией — сможешь за 10 секунд придумать 10 мест, где можно применять математику в бизнесе?

по основам математической статистики и теории вероятностей, основам машинного обучения и программированию на Python.

Будет тестирование и мотивационное письмо. Задание пришлем на почту, которую укажешь при регистрации

Для подготовки к вступительным испытаниям советуем повторить

Реши вступительные испытания

Если все успешно — готовься к первому занятию

Узнай о результатах отбора

Статистику и теорию вероятностей

Линейную алгебру, операции с векторами

Основы Python: основные алгоритмы, ООП, классы, PEP8, разница О-больших, типы данных

Метрики качества модели в ML

Базы данных: виды БД, простые запросы SQL, с join и оконными функциями

Знает теоретические основы ML-подходов —

алгоритмическую сложность, статистические предпосылки и предположения, ограничения, требуемый объем данных

и Spark и понимает, как происходит расчет физического плана запроса

Свободно владеет статистикой

Умеет переводить бизнес-задачу в DS-задачу

и умеет проверять статистические гипотезы, планировать эксперименты, оценивать их корректность

и понимает, как DS-метрики связаны с бизнесом, а также как их оптимизировать

Общее впечатление от курса однозначно положительное.
Благодаря ему я смог решить одну из важнейших проблем выпускников – найти работу по окончании вуза, не имея релевантного опыта работы, при этом ещё и достаточно успешно справляться с задачами.

Цифровая образовательная платформа «Дневник.ру» провела исследование о репетиторстве в школьном обучении, оказалось, свыше 50% школьников пользуются услугами репетиторов.

В опросе приняли участие больше 21 тысячи учителей, учеников и родителей. Среди респондентов 51% убеждены, что школьных занятий недостаточно для успешной учёбы. С такой позицией согласны и педагоги — 67% считают репетиторство необходимым, а 37% сами проводят дополнительные занятия в свободное время, сказано в сообщении.

Самые популярные аргументы респондентов связаны с тем, что все дети очень разные, а обеспечить индивидуальный подход школа не может, особенно когда переполнены классы и не хватает часов на изучение некоторых предметов и тем. Участники опроса также отметили несовершенство школьной программы, которая часто «расходится с контрольно-измерительными материалами», и сложность экзаменов.

Педагоги также посетовали на большое количество внеурочной деятельности, отвлекающей учеников и учителей от сути учебного процесса. А родители подчеркнули, что объём школьной программы слишком велик, из-за чего дети не успевают усвоить материал на уроках полностью и его приходится навёрстывать дома или с репетитором. Ученики обратили внимание на то, что многое зависит от конкретного преподавателя: действительно ли ему важно, чтобы все поняли тему, доходчиво ли он объясняет материал, мотивирует ли заниматься, не слишком ли загружает домашними заданиями и проверочными работами.

В среднем 37% опрошенных оценили уровень школьной программы на три балла из пяти, 30% на четыре балла, максимальную оценку дали всего 14%.

Чаще всего родители нанимают репетиторов по английскому (25%), математике (19%) и русскому языку (16%). Порядка 40% опрошенных школьников отметили, что чувствуют себя увереннее и подготовленнее благодаря занятиям с репетитором. Это подтверждают и педагоги — больше половины учителей заметили повышение успеваемости учеников по тем предметам, которые они закрепляют с репетиторами. Однако учителя видят и минусы в таких занятиях, связанные с дополнительной нагрузкой и переутомлением детей, а также расслабленностью на школьных уроках и даже их пропуском в надежде на репетитора.

Основные критерии, по которым родители выбирают репетитора: образование, стаж, подход к ребёнку, отзывы, стоимость занятий и результаты работы. Для них также важна возможность удобно и быстро добраться до учителя, поэтому многие вместе с офлайн-занятиями или вместо них дополнительно занимаются еще и онлайн. Так, 56% родителей, прибегающих к репетиторам, и 68% не прибегающих к репетиторам, ответили, что их дети пользуются онлайн-сервисами для улучшения школьных знаний. Среди педагогов 69% используют дополнительные онлайн-сервисы в работе с учениками.

Большинство респондентов, которые не считают репетиторство необходимым, аргументировали это тем, что школьной программы достаточно и, если ребенок мотивирован учиться, не ленится, то такой необходимости нет. При этом 17% родителей отметили, что пользовались услугами репетитора ранее, но отказались от них – чаще всего из-за высокой стоимости или в связи с тем, что репетитор требовался для подготовки к конкретному экзамену или по определённой теме.

Чтобы не пропустить самое интересное, читайте нас в Телеграм

Поделиться:

Австралийские учёные опросили 648 школьников, чтобы узнать, как их привычки в питании сказываются на обучении. Исследование было частью более широкой программы по изучению психологических и физиологических особенностей учебной мотивации и освоения STEM-курсов. Статья о результатах работы вышла в Journal of School Psychology.

Как заметили исследователи, очень распространено мнение о том, что завтрак — самый важный приём пищи за день. И это мнение можно назвать обоснованным: многочисленные научные наблюдения связывают привычку полноценно завтракать со здоровым образом жизни в целом и с физическим и психологическим благополучием. В своём исследовании австралийские учёные решили выяснить, влияет ли завтрак на учебные результаты подростков.

В исследовании участвовали ученики 7–9 классов из пяти школ в штате Новый Южный Уэльс, их средний возраст составил 13,5 года. На одном из уроков естествознания подростки прошли онлайн-опрос из двух частей. В первой их спрашивали о том, завтракали ли они сегодня, и если да, то чем, и о том, насколько часто они в принципе завтракают перед школой и из чего обычно состоит их утренний приём пищи. Во второй части оценивали уровень знаний школьников по естественным наукам. Предложенный тест включает вопросы по физике, биологии и химии, подобранные в соответствии с классом, в котором учились респонденты.

А ещё исследователи выяснили с помощью опроса адаптивную мотивацию учащихся. Её определяли как уверенность в своих силах (например, в том, что при должном уровне стараний можно добиться успеха в естествознании), интерес к изучаемым темам и понимание их ценности, ориентацию на достижение мастерства в теме. Школьники, которые регулярно завтракали, получили более высокие результаты в этом тесте, то есть уровень адаптивной мотивации у них оказался выше.

Значимым параметром в исследовании оказалось качество завтрака. Оценивали его следующим образом. Каждая из таких пищевых групп, как фрукты и овощи, молочные и белковые продукты, цельнозерновой хлеб или хлопья, добавляла баллы в оценку качества завтрака. А если школьник сообщал, что в составе его завтрака были сладкие напитки, продукты мясной переработки (колбасные изделия, бекон и так далее), фастфуд, выпечка или снеки вроде чипсов, то баллы за качество завтрака снижали.

Низкие баллы по качеству завтрака оказались связаны с дезадаптивной мотивацией к обучению. Она подразумевает, что у школьника высокий уровень тревоги из-за занятий и тестов, он не уверен в своих силах и действиях, а его мотивация учиться связана в основном с желанием не показаться глупым. Результаты теста, которым проверялись предметные знания, у школьников, которые завтракали нездоровой пищей, тоже оказались низкими. Исследователи пришли к выводу, что наличие и состав завтрака напрямую влияют на психологическое состояние школьников, в том числе на их мотивацию, а уже её уровень воздействует на учебные достижения.

Интересно, что на результатах школьников сказался даже всего лишь однократный пропуск завтрака. Те ребята, которые в опросе сообщили, что обычно хорошо завтракают, но конкретно в день теста этого не сделали, показали невысокий уровень адаптивной мотивации и справились с заданиями на знание предметов хуже. Чаще всего пропускали завтрак подростки постарше и учащиеся из семей с низким социально-экономическим статусом. Девочки обходились без завтрака чаще, чем мальчики.

Исследователи отмечают: из всего многообразия сложных факторов, влияющих на мотивацию и учебные достижения школьников, качество завтраков — это то, что достаточно легко можно проконтролировать и улучшить. Для этого можно действовать просветительскими методами, предоставляя ученикам и их родителям информацию о том, как физическое состояние и, в частности, питание, влияют на психологическое и когнитивное благополучие. Также было бы полезно обеспечить бесплатные завтраки непосредственно в школе (конечно, если они качественные). Учёные рекомендуют в первую очередь сделать именно это: организовать в школах дополнительные приёмы пищи или раздачу полезных перекусов перед занятиями.

Кстати, исследования из других стран также связывают качество питания с учебными достижениями школьников. Ранее финские исследователи выяснили, что потребление нежирного молока и снижение количества красного мяса и колбасных изделий в рационе полезно для развития интеллекта детей.

Больше интересного про образование ― в нашем телеграм-канале. Подписывайтесь!

В конце августа в Центре культур Вышки прошла летняя школа по аналитике и Data Science, организованная Центром непрерывного образования факультета компьютерных наук. В ней приняли участие более 300 слушателей. Доклады представили спикеры из «Яндекса», Сбера, «Тинькофф», МТС, X5 Group, Альфа-Банка, «Мегафона», «Дзена», VK, а также сотрудники ФКН.

Школа собрала участников с самым разным бэкграундом: студентов как IT-специальностей, так и других профилей, а также начинающих специалистов в области аналитики и тех, кто уже успел построить карьеру в другой сфере и хочет применять Data Science в своей работе или перейти в IT.

«Когда только планируешь начать карьеру в анализе данных, легко запутаться в огромном количестве информации: какие навыки востребованы, какие знания следует освоить и какие задачи решаются в разных индустриях с помощью Data Science и машинного обучения, — говорит Сергей Карапетян, директор Центра непрерывного образования ФКН. — Летняя школа по аналитике и Data Science — отличная возможность получить информацию из первых уст: специалисты из индустрии делятся опытом, какие задачи решает анализ данных в банкинге, телекоме, финтехе, а также какие навыки и инструменты стоит освоить в первую очередь».

Общий трек открыл руководитель службы ML-проектов «Яндекс Браузера» Сергей Юдин. Его доклад был посвящен отличиям задач и инструментов аналитиков данных и специалистов по Data Science. Даниил Гаврилов, research scientist из «Тинькофф», на примере области NLP (Natural Language Processing — обработка естественных языков) рассказал, как поддерживать актуальность знаний и навыков в постоянно изменяющихся областях машинного обучения. Григорий Стерлинг, исполнительный директор Сбера, рассказал о современных речевых технологиях. Дмитрий Меркулов, тимлид Data Science команды в BigData «Мегафона», сделал обзор о применении машинного обучения для работы с большими данными и персонализации.

Отдельный трек был посвящен аналитике данных. Дмитрий Рузанов, руководитель продвинутой аналитики юридических лиц Альфа-Банка, рассказал о том, как выглядят модели и процессы в банкинге. Людмила Коновалова (аналитик МТС) сделала обзор методов ускорения A/B-тестов. Доклад Юлии Ушаковой, аналитика VK, был посвящен навыкам и инструментам, которыми должен владеть аналитик данных.

В большом зале Центра культур ВШЭ параллельно шла серия докладов, посвященная Data Science. Александр Сахнов, руководитель управления мультивариативного анализа в Х5, рассказал об особенностях управления и мониторинга моделей машинного обучения в ритейле на примере X5. Михаил Гущин, старший научный сотрудник Научно-учебной лаборатории методов анализа больших данных ФКН, представил доклад о генеративных моделях в науке и индустрии. Владислав Гончаренко, руководитель группы ранжирования видео в «Дзен», рассказал, зачем нужен MLOps и почему развертывание моделей машинного обучения в продакшене становится отдельной областью компетенций.

Специальный трек был посвящен вопросам карьеры в аналитике и анализе данных. Анастасия Бадалова, начальник отдела по работе со слушателями и организации учебного процесса Центра непрерывного образования ФКН, рассказала о том, как устроено обучение анализу данных в центре. Никита Зелинский, руководитель Центра компетенций Data Science «МТС Диджитал», на своем примере рассказал о карьерном треке в DS. А Борис Жестков, тимлид Rnd.TTS из SberDevices, поделился советами, как проходить технические собеседования.

Отдельное внимание было уделено возможностям нетворкинга. Первый день завершился открытым микрофоном, где каждый желающий мог представиться остальным участникам. На второй день был организован фуршет, где участники школы смогли познакомиться поближе, обсудить доклады и возможности для дальнейшего сотрудничества.

Сергей Юдин, руководитель службы ML-проектов, «Яндекс Браузер»

«Человеку, который только планирует перейти в IT, может быть непросто разобраться в разных видах актуальных профессий, связанных с анализом данных. В своем докладе я подробно рассказал, чем отличаются аналитики данных и специалисты по DS. Здорово было услышать после, что теперь у слушателей появилось более четкое представление о том, чем эти профессии отличаются».

Людмила Коновалова, аналитик, МТС

«Довольно интересно было встретить большое количество слушателей разного возраста и с разным бэкграундом, но одинаково заинтересованных в погружении в IT. Мероприятие организовано качественно, на отличном уровне, принимать участие было очень приятно. Полагаю, что подобный формат действительно полезен всем желающим глубже погрузиться в сферу и детальнее ознакомиться с основными направлениями и подходами к решению задач, встающих перед IT-специалистами».

Альвина Эрдниева, выпускница КалмГУ, стажер в VK

«Летняя школа по аналитике и Data Science от ВШЭ — мой первый опыт участия в подобных ивентах. Пришла я на нее с определенной целью — узнать, как с помощью аналитики я как не технический специалист (заканчиваю стажировку на проектного менеджера) смогу оптимизировать время обработки и постановки задач коллегам. Мне понравился уровень организации, а также приглашенные спикеры: многие фишки почерпнула для себя. Атмосфера мероприятия также порадовала: было много классных ребят».

Данила Гришанов, веб-разработчик

«Три года занимаюсь веб-разработкой, но не имею должного образования. Поэтому решил пойти на программу переквалификации на Data Science в ВШЭ и перед стартом обучения послушать прекрасные лекции на летней школе. Здесь я получил информационный старт по данному направлению от прогрессивных представителей известных компаний IT-рынка. Особенно запомнились лекции Юдина Сергея из “Яндекса” о различиях Data Science и Data Analyst и Никиты Зелинского из МТС о карьерном росте».

Спрос на магистерское образование в области науки о данных вырос в 4 раза с прошлого года

Согласно данным аналитики онлайн-кампуса НИУ ВШЭ, спрос на магистерскую онлайн-программу Master Of Data Science вырос в 4 раза, а количество поступивших — в 2 раза по сравнению с прошлым годом (более 250 студентов). Наука о данных занимает первую строчку рейтинга по востребованности среди всех образовательных программ магистратуры, преподаваемых онлайн.

Анализ данных и персонализированная медицина

Недавно в Центре непрерывного образования факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ состоялась летняя школа «Кардиогенетика: отсеквенирования к разработке кардиопанели». Программа была организована совместно с Институтом аналитического приборостроения РАН,Институтом спектроскопии Российской академии наук и компанией «Синтол».

Индивидуальный план

Обучение в школах по подготовке к ОГЭ и ЕГЭ становится все более персонализированным. Индивидуальный подход используют на трех уровнях: уроков, курсов и всей системы обучения. В первом случае студент может выбрать сложность упражнений, во втором — подобрать нужные модули, а в третьем — вся программа строится с учетом предпочтений и потребностей учащихся.

Например, школа «99 баллов» использует data-mining-алгоритмы, чтобы анализировать поведение ученика на платформе и предлагать ему задания подходящего уровня сложности. В MAXIMUM Education платформа анализирует вовлеченность и успеваемость учащегося, а также отправляет ему персональную статистику и мотивационные сообщения. В «ЕГЭLand» работает генератор тестовых вопросов, который предлагает вновь прорешать все задания, в которых ученик когда-либо допускал ошибку. Похожая функция реализована на платформе «Умскула»: через пять дней после выполнения домашнего задания школьник выполняет тест с теми вопросами, на которые ранее ответил неправильно. Также в школе есть режим «Индивидуальной программы»: алгоритмы подстраивают траекторию подготовки под запрос учащегося. Например, если школьник хочет получить  за экзамен по русскому 90+ баллов, а по профильной математике достаточно 60, то алгоритм исключит из учебного плана сложные вебинары по профильной математике. 

Как прошла VIII Летняя историко-филологическая школа ФГН ВШЭ

В конце августа в учебном центре «Вороново» состоялась VIII Летняя историко-филологическая школа (ЛИФШ), организованная факультетом гуманитарных наук НИУ ВШЭ при поддержке Дирекции по работе с одаренными учащимися в рамках проекта «Расти с Вышкой» и экспертов Всероссийского чемпионата сочинений «Своими словами».

МТС запускает бесплатную Школу аналитиков данных

Привет, Хабр! Хорошие новости для тех, кто планировал стать аналитиком. МТС запускает Школу аналитиков данных от специалистов центра Big Data МТС. Набор проходит до 24 октября на конкурсной основе — все участники, выполнившие тестовое задание, пройдут бесплатное 10-месячное обучение, а лучшие студенты получат приглашение на работу в МТС. Подробности — под катом.

Кто и как может поступить в школу?

Присоединиться к Школе аналитиков данных могут как школьники, студенты, действующие IT-специалисты, так и все желающие. В рамках программы студенты научатся продвинутому программированию на Python, освоят основы классического машинного обучения и инструменты работы с Big Data, познакомятся с принципами построения ML-моделей в самых распространённых сферах использования: в геоаналитике, рекомендательных системах, финтехе и рекламе. Все преподаватели курса — действующие сотрудники центра Big Data МТС.

Обучение проходит в онлайн-формате: два занятия в неделю с решением практических кейсов и ревью от преподавателей. Для работы с большими данными МТС предоставит свой собственный кластер.

Чтобы стать студентом Школы аналитиков данных, необходимо подать заявку до 24 октября и пройти вступительные испытания. Для подготовки к тестированию рекомендуется повторить основы статистики и теории вероятностей, линейной алгебры, операций с векторами, основы метрики качества моделей в ML, функции распределения, а также Python. Обучение начнётся 7 ноября 2023 года.

«Роль больших данных в бизнесе и в других сферах жизни продолжает расти, поэтому специалисты Big Data становятся всё более востребованными на рынке. Наш курс даёт уникальную возможность получить самые актуальные теоретические знания и сразу же применять их в рамках обучения для решения реальных коммерческих кейсов. Рассчитываем, что после окончания курса все наши выпускники смогут открыть для себя новые карьерные возможности, которые позволят им заниматься одним из самых перспективных направлений в IT — анализом больших данных», — комментирует директор центра Big Data МТС Виктор Кантор.

Тройка лидеров

Больше всего учеников в 2023 году подготовила компания «Умскул»: в онлайн-школе обучилась 181 тысяча человек. Суммарно за все время работы из «Умскул» выпустились более полумиллиона школьников — это самый высокий показатель среди игроков сегмента.

На втором месте — «Сотка»: по оценке Smart Ranking, в 2023 году подготовку в ней прошли 76 тысяч человек. Низкий чек за набор курсов обеспечивает школе бурный рост числа выпускников.

На третьем месте — «ЕГЭLand». Школа выпустила 65 тысяч человек в 2023 году и около 120 тысяч за все время работы, по оценке Smart Ranking. «ЕГЭLand» обучает школьников на собственной инновационной платформе с элементами геймификации и персональной аналитикой по выполнению заданий.

Как ученикам 8–11-х классов стать участниками летних школ Вышки

В этом году в рамках проекта «Расти с Вышкой» НИУ ВШЭ проведет пять летних школ и выступит в качестве партнера еще одной. Все эти школы очные, рассчитаны на выпускников 8–10-х, а в ряде случаев также 11-х классов, увлеченных проектной и исследовательской деятельностью, нацеленных на обучение в университете. Участие в них платное, есть возможность получить скидку, но в любом случае необходимо пройти конкурсный отбор.

Продолжение изучения спортивной аналитики после лагеря

После прохождения лагеря спортивной аналитики ваш ребенок может быть заинтересован в продолжении изучения этого предмета. Это отличный способ поддержать его интерес и помочь ему развивать свои навыки в области спортивной аналитики. Вот несколько способов, как это можно сделать:

Клубы и команды

Поиск клубов или команд, занимающихся спортивной аналитикой, может быть отличным способом для вашего ребенка продолжить изучение этого предмета. Многие клубы и команды предлагают программы и мероприятия, которые помогают детям развивать свои навыки в области спортивной аналитики.

Онлайн-платформы

Существует множество онлайн-платформ, которые предлагают курсы и ресурсы для изучения спортивной аналитики. Эти платформы могут быть отличным способом для вашего ребенка продолжить изучение этого предмета в удобное для него время.

Дополнительные образовательные ресурсы

Регистрация на Летнюю многопрофильную школу продлится до конца недели

До 26 мая включительно продолжается регистрация и прием портфолио учеников 8–10-х классов на Летнюю многопрофильную школу «Грани предпринимательства», которую НИУ ВШЭ проведет с 4 по 14 июля в Подмосковье. Участников школы ждут встречи с представителями крупных компаний, в числе которых Сбер, VK, Теlе2, КРОК, «Яков и Партнеры» и другие. Стоимость участия — 20 тысяч рублей, есть возможность получения скидки.

«Интерес к приложениям машинного обучения в биоинформатике с каждым годом растет»

28–30 августа, накануне нового учебного года, факультет компьютерных наук ВШЭ провел четвертую летнюю школу по машинному обучению в биоинформатике. В этом году на событие зарегистрировались 670 человек, более 300 посетили ее очно.

Вышка и правительство Мурманской области объявляют набор в летнюю школу по арктической урбанистике

Высшая школа урбанистики НИУ ВШЭ в партнерстве с правительством Мурманской области, администрацией города Мурманска и Мурманским арктическим университетом (МАУ) приглашает принять участие в летней школе студентов всех факультетов Вышки. Программа посвящена комплексному исследованию нескольких районов Мурманска и рассмотрению на их примерах особенностей городской среды арктических городов.

Зачем Вышка проводит летние школы для старшеклассников

Каждое лето НИУ ВШЭ устраивает множество летних школ для учеников 6–11-х классов. Участники получают возможность не только познакомиться с университетом и окунуться в академическую атмосферу, но и расширить кругозор, выйти за рамки школьных знаний и навыков, завести новые знакомства. Большую часть летних школ Вышки организует факультет довузовской подготовки (ФДП).

«Зимняя школа по аналитике и Data Science предоставила возможность найти единомышленников»

В начале февраля в Центре культур Вышки прошла Зимняя школа по аналитике и Data Science, организованная Центром непрерывного образования факультета компьютерных наук ВШЭ. В ней приняли участие более 400 слушателей. Доклады представили спикеры из «Яндекса», Сбера, МТС, «Дзена», «Авито», Альфа-Банка, Samokat.tech, Wildberries, Райффайзен Банка, а также сотрудники ФКН.

Генерацию контента и оценку делегируют ИИ

Edtech-компании используют искусственный интеллект и для развития программ для подготовки к выпускным экзаменам. Например, ИИ помогает генерировать задачи или иллюстрации. С помощью алгоритмов внедряется персонализированный подход: курсы и модули подбираются на основе предпочтений ребенка, его особенностей и успеваемости.

Также благодаря ИИ оценивают успехи ребенка и то, с какой скоростью он осваивает материал. В «Умскуле» для определения уровня знаний используют машинное обучение: математическая модель определяет, какие темы ученику стоит подтянуть.  

Сегодня некоторые участники рынка пытаются использовать нейросеть в качестве помощника учителя, рассказал Дмитрий Данилов, CEO «Умскул».

К примеру, учебник для подготовки к ЕГЭ по информатике со встроенным ИИ выпустил «Яндекс». Нейросеть не только проверяет ответы ученика, но и объясняет теорию с помощью видеороликов и текстовых подсказок.

Лучшие лагеря спортивной аналитики для детей в 2024 году

В этом году мы выбрали несколько лучших лагерей спортивной аналитики для детей, которые предлагают уникальные программы и возможности для молодых спортсменов и любителей спорта. Ниже мы представляем обзор этих лагерей, включая их особенности, программы и отличительные преимущества.

Лагерь Duke University Youth Programs: Sports Analytics

Лагерь Sports Analytics Camp at Bowie State University

Лагерь Code a Powerful PER Program for Maximum Efficiency Using Java

В следующем разделе мы рассмотрим, как выбрать подходящий лагерь для вашего ребенка.

Больше доступности

Школы по подготовке к экзаменам стремятся охватить максимальную аудиторию, поэтому оплата все чаще работает по принципу месячной подписки за курс или набор предметов. Цена при таком формате стартует от 3,5 тысячи рублей в месяц при подготовке ЕГЭ и от 2,5 тысячи рублей в месяц за продукт для девятиклассников**.

Несмотря на демократичность цен на подписку по сравнению со стоимостью индивидуальных занятий с репетиторами (цена за их услуги составляет в среднем 3800 рублей в неделю для подготовки к ОГЭ и 5000 рублей — к ЕГЭ), игроки сегмента ищут новые способы сделать обучение еще доступнее. Например, некоторые онлайн-школы экспериментируют с оплатой образовательных программ материнским капиталом.

«Мы в “Фоксфорде” обеспечили бесшовную интеграцию с Социальным фондом России. Это помогло упростить процесс подачи заявлений на оплату обучения ребенка из средств материнского капитала и ускорить сроки принятия решений. Теперь весь процесс, от даты заключения договора до оплаты, у нас занимает в среднем 10 календарных дней», — рассказал Сергей Куликовский.

Также маткапиталом можно оплатить подготовку к экзаменам, например, в Skysmart,  MAXIMUM Education и «Умскул». В «Умскуле» помимо этого предоставляют льготы для детей и малоимущих и многодетных семей. 

 ** Анализ на основе школ, участвующих в исследовании.

Тренды рынка
Взлет курсов по подготовке к ОГЭ

По данным Минпросвещения, больше 60% учащихся после 9-го класса выбирают учиться в колледже. 2024 год может стать первым в истории современной России, когда образовательные учреждения СПО выпустят больше студентов, чем университеты. Всплеск интереса к среднему профессиональному образованию объясняется тем, что подростки хотят раньше выходить на работу и начинать зарабатывать. 

Еще одна причина — дети боятся не справиться с выпускными экзаменами в 11-м классе.

«Низкая успеваемость ребенка в школе и невысокий семейный доход тоже влияют на выбор ребенка: ему страшно не сдать ЕГЭ, не поступить на бюджет, а образование в вузе стоит сильно дороже, чем СПО», — комментирует интерес к треку по подготовке к ОГЭ Сергей Куликовский, руководитель сегмента старшей школы «Фоксфорда». По его прогнозам, в ближайшие 10 лет число учеников старших классов может снизиться вдвое — соответственно, спрос на курсы по подготовке к ЕГЭ тоже упадет.

Тенденция получать среднее профессиональное образование вместо высшего драйвит направление по подготовке к ОГЭ: игроки рынка отмечают, что спрос на продукты для девятиклассников заметно вырос. Так, в «Умскуле» сообщили, что в 2022 году с курсов по подготовке к ОГЭ выпустилось около 28 тысяч человек, а годом позже уже 61 тысяча — на 115% больше. Для сравнения: динамика количества выпускников курсов по подготовке к ЕГЭ в онлайн-школе составила только 33%.

Млрд выручки и почти полмиллиона выпускников

Всего топ-10 компаний, занимающихся подготовкой к выпускным экзаменам, заработали 10,2 млрд рублей, по оценке Smart Ranking*. Динамика выручки составила 37% к 2022 году, а число выпускников увеличилось на 68%. Всего компании, которые вошли в рейтинг, подготовили к ОГЭ и ЕГЭ 474 тысячи человек за год.

Диспропорция между ростом выручки и ростом выпускников объясняется тем, что в онлайн-школах активно развивается направление подготовки к ОГЭ, при этом средний чек на продукт для девятиклассников ниже, чем для десятиклассников. Из-за этого динамика числа выпускников обгоняет динамику выручки. 

* При подсчете выручки и числа выпускников учитывались данные Smart Ranking, цифры, которые предоставили компании, и информация из открытых источников. Также в составлении рейтинга принимали участие эксперты рынка.

Прогноз

По прогнозам участников рынка, курсы по подготовке к ОГЭ продолжат расти быстрее, чем направление подготовки к ЕГЭ. «Детей в 10 и 11 классах с каждым годом становится все меньше, конкуренция в этом сегменте растет. И эта тенденция имеет долгосрочный характер. В пределах 10 лет количество учеников в старших классах может снизиться вдвое. Уже сейчас мы в некоторых регионах сталкиваемся с ситуацией, когда 10–11 классы в школах отсутствуют из-за недобора детей. Это может привести к снижению спроса на продукты подготовки к ЕГЭ», — считает Сергей Куликовский.

Также эксперты предполагают, что драйвером сегмента может стать снижение государственных расходов на образование. С сокращением финансирования качество обучения в школах будет ухудшаться. Это подтолкнет родителей и школьников искать дополнительные способы подготовиться к экзаменам и обращаться к услугам edtech-компаний.

Преимущества спортивной аналитики для детей

Спортаналитика для детей предлагает целый ряд преимуществ, которые могут помочь им в будущем. Вот некоторые из них:

Развитие навыков работы с данными

Спортаналитика помогает детям развивать свои навыки в области работы с данными, что является важным навыком в современном мире.

Формирование логического мышления

Спортаналитика учит детей мыслить логически и принимать решения, основанные на данных.

Карьерные возможности

Спортаналитика может стать основой для успешной карьеры в области спорта и технологий.

Развитие интереса к науке и математике

Спортаналитика может помочь детям развивать интерес к науке и математике, что является важным для их будущего успеха.

В целом, спортаналитика для детей предлагает целый ряд преимуществ, которые могут помочь им в будущем. Она помогает развивать навыки, которые могут быть полезными в различных областях жизни, и открывает новые возможности для карьерного роста.

В Вышке прошла 10-я летняя нейролингвистическая школа “Eye-tracking in the Lab and Beyond”

В этом году в школе приняли участие более 100 человек со всей России и из-за рубежа. Это уже 10-я летняя нейролингвистическая школа “Eye-tracking in the Lab and Beyond”, ежегодно проводимая Центром языка и мозга ВШЭ. Ведущие специалисты рассказали о передовых разработках и исследованиях в области видеоокулографии.

Подготовка к лагерю спортивной аналитики

Подготовка к лагерю спортивной аналитики может быть как захватывающим, так и нервным опытом для детей. Чтобы обеспечить им максимальную пользу от этого опыта, здесь приведены несколько стратегий, которые стоит рассмотреть:

Необходимые вещи

Перед лагерем убедитесь, что ваш ребенок упаковал все необходимые вещи, включая спортивное оборудование, удобную одежду, защитное снаряжение и различные мелочи, такие как фонарик, дополнительные батарейки, мешок для стирки, блокнот и письменные принадлежности. Не забудьте проверить, есть ли в лагере кондиционер, и упакуйте маленький вентилятор, чтобы ваш ребенок не перегревался ночью.

Понимание фокуса лагеря

Ознакомьтесь с фокусом лагеря на спортивной аналитике и объясните его вашему ребенку. Лагерь, вероятно, будет покрывать темы, такие как измерение производительности игроков и команд, принятие решений и визуализация данных. Это поможет вашему ребенку понять, чего ожидать, и получить максимум от опыта.

Создание предвкушения

Поощрите вашего ребенка задавать вопросы и исследовать свои интересы в области спортивной аналитики. Обсудите темы и мероприятия лагеря и спросите, что он хочет узнать. Создание предвкушения поможет вашему ребенку оставаться мотивированным и вовлеченным на протяжении всего лагеря.

Выбор подходящего лагеря для вашего ребенка

Выбор лагеря для вашего ребенка — это важный шаг в обеспечении его успешного опыта в спортивной аналитике. Существует несколько факторов, которые необходимо учитывать при выборе лагеря, чтобы убедиться, что ваш ребенок получит лучшее образование и опыт.

Качество программы

Оцените программу лагеря, чтобы убедиться, что она соответствует интересам и уровню вашего ребенка. Лагеря, которые предлагают проекты, связанные с анализом производительности игроков и команд, могут быть более интересными для детей, которые хотят развивать свои навыки критического мышления и решения проблем.

Квалификация инструкторов

Убедитесь, что инструкторы лагеря имеют соответствующую квалификацию и опыт в области спортивной аналитики.

Прикладные возможности

Выберите лагерь, который предлагает прикладные возможности для вашего ребенка. Лагеря, которые предлагают проекты, связанные с анализом данных и визуализацией, могут помочь вашему ребенку развивать свои навыки в области спортивной аналитики.

Возможности карьерного роста

Убедитесь, что лагерь предлагает возможности карьерного роста в области спортивной аналитики.

By considering these factors, you can choose a sports analytics camp that will provide your child with a valuable and enjoyable experience.

sbb-itb-b726433

Инвестируя в будущее детей

Инвестируя в спортивную аналитику для детей, мы инвестируем в их будущее. Спортаналитика помогает детям развивать свои навыки в области математики и науки, а также открывает новые возможности для карьерного роста.

Выбор лагеря

Выбор подходящего лагеря спортивной аналитики для детей может иметь значительное влияние на их будущее. Поэтому важно тщательно исследовать различные варианты и выбрать тот, который лучше всего соответствует интересам и навыкам ребенка.

Преимущества

Спортаналитика для детей предлагает целый ряд преимуществ, которые могут помочь им в будущем.

Инвестируя в спортивную аналитику для детей, мы инвестируем в их будущее и открываем для них новые возможности для успеха.