Модуль из 3: Найдите модуль числа: а) 3 б) -2,8 в) 7,2 г) -2 1/3

Содержание

от A до B. Модуль 3

Это третий модуль, который завершает программу большого онлайн-курса devtodev про A/B-тесты в играх.

Из предыдущих двух вы узнали все про работу с гипотезами, подготовку эксперимента, статистику, методологии, bootstrap и метрики.

Надеемся, вам было это полезно!

В этой части курса лекторы расскажут про частые ошибки, случающиеся при подготовке и проведении A/B-тестов, про инструменты и калькуляторы, представят интересные кейсы, покажут, когда А/В-тесты действительно нужны, а когда нет, и какие у них есть альтернативы.

Перед стартом обучения на этом модуле советуем завершить первый и второй модули.

Однако проходить модули можете отдельно — все зависит от ваших целей и подготовки.

Курс будет полезен аналитикам и всем, кто исповедует data-driven подход к разработке продукта, кто привык доверять данным, а не интуиции — геймдизайнерам, продюсерам, маркетологам, UA, Live Ops менеджерам.

Знания, полученные в ходе этого курса, вы сможете применить не только в геймдеве, но и в любой деятельности, связанной с разработкой приложений.

ФОРМАТ КУРСА

3 модуля из 19 лекций

Доступ к курсу 24/7

Задания для самопроверки

Дополнительные материалы

Интерактив с лекторами

Электронный сертификат

ПРОГРАММА КУРСА

Лекция 15

Ошибки и нюансы в A/B-тестах

Яна Пристли

Zeptolab

Лекция 16

Инструменты для A/B-тестов,
калькуляторы и их применение

Лекция 17

Альтернативы A/B-тестам

Лекция 18

Кейсы и задачи проведения A/B-тестов

Лекция 19

A/B-тест для задачи уменьшения оттока пользователей

Алексей Чернобровов

chernobrovov. ru

Почитать программу

Присоединиться к курсу

Лекция 1

Зачем нужны A/B-тесты?

Лекция 2

Что такое гипотезы и свойства хороших гипотез

Никита Шустиков

Zeptolab

Лекция 3

Пять способов поиска гипотез

Никита Шустиков

Zeptolab

Лекция 4

Методы работы с гипотезами

Никита Шустиков

Zeptolab

Лекция 5

Планирование A/B-теста.
Определение проблемы и плана действия

Яна Пристли

Zeptolab

Лекция 6

Планирование A/B-теста.
Выбор изменений, метрик и финальная подготовка

Яна Пристли

Zeptolab

Лекция 7

Подготовка выборки

Яна Пристли

Zeptolab

Присоединиться к курсу

Лекция 8

Статистика в A/B-тестах

Егор Сёмин

EXPF

Лекция 9

Частотный подход

Роман Ильин

SunGear Games

Лекция 10

Байесовский подход

Роман Ильин

SunGear Games

Лекция 11

Бинарные классификаторы.
Причинно-следственный подход

Роман Ильин

SunGear Games

Лекция 12

Bootstrap и его возможности

Максим Неронов

NX Studio

Лекция 13

Отличия A/B-тестов биномиальных
от небиномиальных метрик. Часть 1

Максим Неронов

NX Studio

Лекция 14

Отличия A/B-тестов биномиальных
от небиномиальных метрик.

Часть 2

Максим Неронов

NX Studio

Авторы

Лекторы курса, которые поделились своими знаниями

РЕГИСТРАЦИЯ

Максим Неронов

Продуктовый аналитик

NX Studio

Василий Сабиров

Член экспертного совета

devtodev

Никита Шустиков

Head of Analytics

Zeptolab

Яна Пристли

Продуктовый аналитик

Zeptolab

Надя Титова

Аналитик

devtodev

Егор Сёмин

Аналитик

EXPF

Роман Ильин

CEO

SunGear Games

Алексей Чернобровов

Консультант по Data Science

chernobrovov. ru

Константин Кочуров

Аналитик

devtodev

Научитесь приоритизировать гипотезы
Будете точно знать, какие гипотезы стоит проверять A/B-тестами, а какие нет
Научитесь определять ситуации, когда A/B-тест не нужен, и будете находить более экономичные альтернативы
Станете правильно формировать выборку и трактовать результаты эксперимента

Разберетесь в основных статистических тестах
Не сделаете типичных ошибок
Выберете подходящие инструменты
Увидите, как A/B-тесты проводят в разных компаниях

ОТЗЫВЫ НА КУРСЫ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ЦЕНТРА

Игровая аналитика: от основ к продвинутым методам

Хочу поблагодарить devtodev и лично Василия Сабиpова за курс по игровой аналитике. Было много вопросов, на которые вы ответили в курсе, структурированно и максимально доступно. Однозначно буду использовать информацию, которой поделились со мной на курсе. Советую пройти каждому! Спасибо devtodev, ваш образовательный центр великолепный, собираюсь теперь платные курсы изучать!!!

Владислав Ли

Игровая аналитика: от основ к продвинутым методам

Увлекательное приключение, куча позитива, новых знаний. Спасибо devtodev за доступный ввод в мир игр и игровой аналитики в частности.

Андрей Катаев

Игровая аналитика: от основ к продвинутым методам

Крутейший курс. Лекции с примерами, материалы к урокам полезные. Задания достаточно трудные и без изучения лекции на 100% не пройти — что мотивирует не лениться, изучать материалы и двигаться дальше. Спасибо!

Артур Давыденко

Google

App and Gaming Business Development Manager

Игровая аналитика: от основ к продвинутым методам

На редкость полноценный и прикладной курс. Пожалуй единственный из моего личного опыта, который стоил того, чтобы пройти его полностью. Материал подан очень доходчиво и структурированно. Рекомендую всем: собственникам игровых компаний, гейм-дизайнерам, аналитикам и маркетологам. Авторам спасибо за вложенные усилия!

Игорь Фадеев

Enixan Entertainment

Analyst

Геймдизайн: как делать игры, которые нравятся и приносят деньги

Спасибо за крутые курсы! Стал геймдизом, пройдя ваш курс по геймдизайну, и надеюсь закрепиться на этой позиции.

Виктор Кудрявцев

Геймдизайн: как делать игры, которые нравятся и приносят деньги

Огромное спасибо devtodev за предоставленный курс по геймдизайну. Для начинающих специалистов можно почерпнуть много полезной информации и дополнительной литературы. Узнать, как живет индустрия изнутри и получить теоретические знания практически по всем направлениям этой профессии. Тем, кто решил заняться разработкой игр всерьез, однозначно мастхев.

Антон Фрид

Геймдизайн: как делать игры, которые нравятся и приносят деньги

Отличные курсы, реализованные по принципу «механика — динамика — эстетика».

Тимур Борисов

MyTona LLC

Геймдизайнер

Геймдизайн: как делать игры, которые нравятся и приносят деньги

Бесценно получить опыт от китов индустрии, жонглирующих терминами и метриками одной левой. Обучающих материалов по геймдизайну мало, поэтому этот курс — замечательное подспорье. Спасибо за курс devtodev и спикерам!

Наталья Ельсукова

Playrix

Нарративный дизайнер

Геймдизайн: как делать игры, которые нравятся и приносят деньги

Курс дает объемное понимание о задачах и структуре работы геймдизайнера, особенно новичку. Преподаватели не только раскрывают материал в каждой лекции, но и всегда отвечают на заданные им вопросы. Спасибо, devtodev, буду обязательно проходить все курсы, которые вы, надеюсь, выпустите в будущем.

Никита Проскурин

ООО «Нортех»

Заместитель директора

Математика в геймдизайне

Невероятно полезный курс, ценный как для изучения новых знаний, так и для углубления уже известных тем. Спикеры предоставляют информацию простым и понятным языком, подкрепляя теоретическую часть кейсами из практики, а вручную подобранная для самостоятельного изучения литература позволяет слушателю в деталях изучить заинтересовавший его материал.

Николай Аммосов

Математика в геймдизайне

Очень приятно смотреть лекции Владимира Агарёва, Георгия Стешенко и Елены Бугаковой. Лекторы очень живо рассказывали материал, слушать легко, фокус не уходил на посторонние вещи.

Влад Солянников

Геймдизайнер

Введение в геймдев

Курс понравился, много преподавателей, которые с большим энтузиазмом рассказывают о теме, делятся своим опытом, что очень немаловажно. Оставляют большое количество полезных ссылок и статей. Желаю дальнейшего развития и еще больше интересных курсов.

Ангелина Мирошниченко

Dreamsonica

Traffic Manager

RUS

Математика в геймдизайне: теория и практика

RUS

Введение в геймдев: Первый системный онлайн‑курс об игровой индустрии

RUS

Геймдизайн: как делать игры, которые нравятся и приносят деньги

RUS

Разработка игры на Unreal Engine: создание прототипа с нуля

RUS

Игровая аналитика: от основ к продвинутым методам

New

RUS

Левел-дизайн: базовый курс

RUS

Геймдизайн-документация: базовый курс

RUS

Как начать бизнес в геймдеве: управление, рост, масштабирование

Top

RUS

Рекламная монетизация: теория и практика

RUS

Разработка инди-игры: от идеи до релиза

RUS

A/B-тесты в играх: от A до B. Модуль 2

Hot

RUS

A/B-тесты в играх: от A до B. Модуль 1

RUS

App Store Optimization: от простого к сложному

RUS

Гиперказуальные игры: просто — не значит легко

RUS

Маркетинг мобильных игр: базовый курс

RUS

LiveOps в играх: как оперировать free-to-play проектами

RUS

Психология в геймдеве: практическое применение

ENG

Game Analytics: From Basics to Advanced Strategies

ENG

Live Ops in Games: How to Operate free-to-play Projects

Наука о данных. Модуль 3

В этом модуле вы узнаете, как выбранная бизнес-цель и данные:

• влияют на выбор подхода к обучению модели;
• превращаются в одну из трех основных задач машинного обучения.

А главное, вы научитесь самостоятельно понимать, подходят ли имеющиеся у вас данные под задачу, которую вы хотите решить. Это значительно улучшит взаимопонимание с дата-сайентистом.

Как обучаются алгоритмы и от чего это зависит

Казалось бы, когда бизнес-цель четко сформулирована, а все метрики определены, остается выдать специалисту накопленные данные, он найдет и обучит подходящую модель, и все будут счастливы. Так процесс описывают в статьях о том, «как мы научили машину делать то-то», которые появляются на просторах интернета по несколько раз в месяц. Но есть одно но: ваши данные должны содержать достаточно ценной информации, отвечающей условиям задачи. Иначе велик шанс, что на вопрос о том, кому еще мы можем предложить наш продукт, модель выдаст многозначительное: «42».

То, какие данные вы накопили в своем проекте, и то, что вы можете достать внутри компании или у партнеров, зависит от вас, а не от дата-сайентиста. Согласитесь, вы не можете прийти к строителю с грудой досок и попросить построить из них каменный дворец. Аналогично нельзя требовать от специалиста по данным додумать то, чего нет в ваших данных. Поэтому так важно хотя бы базово понимать, как ваши ресурсы соотносятся с вашими возможностями и какие подходы обеспечат нужный результат.

Разобраться в подходах к машинному обучению довольно просто: изучите эту сравнительную таблицу — и вы лучше поймете, выполнима ли задача, которую вы описали в предыдущем модуле, на данных, которые у вас есть.

Это интересно!

Мы не будем рассматривать этот аспект в курсе, но если вы сталкивались с новостями «ИИ обыграл человека в игру го», «ИИ научился проходить компьютерную игру не хуже человека» либо просто интересуетесь темой беспилотных автомобилей, то вам будет любопытно узнать, что для решения таких задач используется отдельный вид обучения с учителем — обучение с подкреплением. В этом случае алгоритм погружается в виртуальную среду и взаимодействует с ней, получает «подкрепление» (поощрение за верные ответы или штраф за неверные) и постепенно учится сводить свои ошибочные решения к минимуму.

Как быстро понять, какой результат вы извлечете из данных: регрессия, классификация, кластеризация

Давайте подробнее остановимся на теме обучения с учителем и без. Вы уже знаете, что каждому из подходов соответствует определенный класс задач. А каждому классу задач соответствует определенный результат, который вы можете получить как заказчик. Понимание того, к какому классу относится ваша задача, поможет вам максимально четко доформулировать цель и ожидание, на которые и будет дальше ориентироваться дата-сайентист.

Вы уже понимаете, что фраза «Мы хотим увеличить выручку, для этого нужно продавать больше» — это еще не четкая задача для специалиста по работе с данными. А вот фразы «Мы хотим продавать больше, для этого нам нужно строить прогноз, какую скидку давать каждому клиенту, чтобы максимизировать средний чек» и «Мы хотим продавать больше, для этого нам нужно рекомендовать человеку товары, которые он, вероятнее всего, положит в корзину вместе с товаром, страницу которого сейчас смотрит» — это уже не просто две разные фразы. Это две разные задачи. Два разных результата. И по-разному подготовленные данные. Давайте разберемся на примерах.

Регрессия — получаем ответ в виде чисел и графиков функций

Прогнозирование времени поездки на такси из рассказа Элен на видео — это классическая задача регрессии. То есть с помощью регрессии мы можем предсказывать какое-то число, но не сможем установить причинно-следственные связи между событиями, которые и привели к появлению прогноза. Ваша задача тоже относится к классу регрессии, если:

Примеры реальных задач регрессии, которые решает бизнес:

прогноз изменения цен на квартиры в зависимости от изменения инфраструктуры и экологии района;
прогноз заработной платы по описанию вакансии;
прогноз спроса на товар в ближайшую неделю с учетом поведения пользователей, сезонности и истории продаж;
прогноз объема потребления любых ресурсов для домохозяйств;
прогноз суммы компенсации по страховке.

Классификация — получаем ответ «вероятно, да/вероятно, нет», строим прогнозы событий и рекомендации

Распознавание объектов на фото или предсказание вероятности ухода сотрудника — типичные задачи классификации. Они также требуют предварительной разметки данных для обучения, но в этом случае мы описываем переменную не числом, а относим ее к какой-то категории, как сделали бы с вещами при сортировке. Ваша задача относится к этому классу, если:

Задачи классификации встречаются очень часто, поэтому вместо хрестоматийного «определить, кто на фото — котик или собачка», наши эксперты подготовили примеры поинтереснее:

Предсказание пола для посетителя сайта, о котором мы ничего не знаем.
Определение типа и языка для неизвестного документа.
Предсказание — спам или не спам в письме.
Определение состояния человека по данным электроэнцефалограммы (ЭЭГ).
Определение подозрительных операций по банковским картам.

Кластеризация — ищем в данных новое, необычное и строим рекомендации. Решаем задачи, в которых нельзя заранее разметить данные

Вы сталкиваетесь с результатами работы алгоритма кластеризации, когда загружаете фото в сеть — в этот момент файл надо сжать, а чем меньше на изображении цветов, тем меньше оно весит. Картинка состоит из пикселей, а это объекты. Алгоритм выделяет пиксели «примерно одинакового» цвета, которые можно заменить на некий «средний» цвет. Каждая такая группа — это кластер. Объекты внутри кластера чем-то похожи между собой, а вот объекты между кластерами значительно отличаются.

Ваша задача тоже относится к кластеризации, если:

Примеры реальных задач кластеризации, которые решает бизнес:

Группировка домохозяйств по тому, как они потребляют услуги и ресурсы.
Выделение групп со схожим поведением и интересами среди пользователей.
Автоматическая группировка сообщений для упрощения работы модераторов и техподдержки.
Поиск аномальных событий и поведения (так часто определяют ботов).
Сортировка новостей по темам.

Узнайте, насколько хорошо вы усвоили материал модуля:

ПРОВЕРИТЬ СЕБЯ

ТСЖ МОДУЛЬ — 3, Санкт-Петербург (ИНН 7804301787), реквизиты, выписка из ЕГРЮЛ, адрес, почта, сайт, телефон, финансовые показатели

Обновить браузер

Возможности

Интеграция

О системе

Статистика

Контакты

CfDJ8No4r7_PxytLmCxRl2AprPo82lO0YjrmVcHzK4zc43NYpsMjua_wbHgiEtqOnNFaI7NuQobJfBtGVGDwYHj_APPJPq-lm7M06ONx9AdaOZzuN9k4tR39hFWU3HX9nmZ-KDhBNSCBrw96761NJpZVNwA

Описание поисковой системы

энциклопедия поиска

ИНН

ОГРН

Санкционные списки

Поиск компаний

Руководитель организации

Судебные дела

Проверка аффилированности

Исполнительные производства

Реквизиты организации

Сведения о бенефициарах

Расчетный счет организации

Оценка кредитных рисков

Проверка блокировки расчетного счета

Численность сотрудников

Уставной капитал организации

Проверка на банкротство

Дата регистрации

Проверка контрагента по ИНН

КПП

ОКПО

Тендеры и госзакупки

Юридический адрес

Анализ финансового состояния

Учредители организации

Бухгалтерская отчетность

ОКТМО

ОКВЭД

Сравнение компаний

Проверка лицензии

Выписка из ЕГРЮЛ

Анализ конкурентов

Сайт организации

ОКОПФ

Сведения о регистрации

ОКФС

Филиалы и представительства

ОКОГУ

ОКАТО

Реестр недобросовестных поставщиков

Рейтинг компании

Проверь себя и контрагента

Должная осмотрительность

Банковские лицензии

Скоринг контрагентов

Лицензии на алкоголь

Мониторинг СМИ

Признаки хозяйственной деятельности

Репутационные риски

Комплаенс

Компания ТСЖ МОДУЛЬ — 3, адрес: г. Санкт-Петербург, ул. Вавиловых, д. 19 пом. 12-Н зарегистрирована 08.07.2004. Организации присвоены ИНН 7804301787, ОГРН 1047855034842, КПП 780401001. Основным видом деятельности является управление эксплуатацией жилого фонда за вознаграждение или на договорной основе, всего зарегистрировано 1 вид деятельности по ОКВЭД. Связи с другими компаниями отсутствуют.
председатель правления — Бабаев Исрафил Исабала Оглы.
Компания ТСЖ МОДУЛЬ — 3 не принимала участие в тендерах. В отношении компании было возбуждено 3 исполнительных производства, из них текущих 1. ТСЖ МОДУЛЬ — 3 участвовало в 2 арбитражных делах: в 2 в качестве ответчика.
Реквизиты ТСЖ МОДУЛЬ — 3, юридический адрес, официальный сайт и выписка ЕГРЮЛ доступны в системе СПАРК (демо-доступ бесплатно).

Полная проверка контрагентов в СПАРКе

Неоплаченные долги
Арбитражные дела
Связи
Реорганизации и банкротства
Прочие факторы риска

Полная информация о компании ТСЖ МОДУЛЬ — 3

299₽

Регистрационные данные компании
Руководитель и основные владельцы
Контактная информация
Факторы риска
Признаки хозяйственной деятельности
Ключевые финансовые показатели в динамике
Проверка по реестрам ФНС

Купить Пример

999₽

Включен мониторинг изменений на год

Регистрационные данные компании
История изменения руководителей, наименования, адреса
Полный список адресов, телефонов, сайтов
Данные о совладельцах из различных источников
Связанные компании
Сведения о деятельности
Финансовая отчетность за несколько лет
Оценка финансового состояния

Купить Пример

Бесплатно

Отчет с полной информацией — СПАРК-ПРОФИЛЬ
Добавление контактных данных: телефон, сайт, почта
Добавление описания деятельности компании
Загрузка логотипа
Загрузка документов

Редактировать данные

СПАРК-Риски для 1С

Оценка надежности и мониторинг контрагентов

Узнать подробности

Заявка на демо-доступ

Заявки с указанием корпоративных email рассматриваются быстрее.

Вход в систему будет возможен только с IP-адреса, с которого подали заявку.

Компания

Телефон

Вышлем код подтверждения

Эл. почта

Вышлем ссылку для входа

Нажимая кнопку, вы соглашаетесь с правилами использования и обработкой персональных данных

Модуль 3 – Окружающая среда

Автомобиль (легковой)

Вождение автомобиля требует внимания к окружающей среде: другим участникам дорожного движения, дорожным знакам и сигналам светофора, дорожной разметке и другим факторам, таким как тип выбранной дороги, погодные условия и состояние проезжей части. .

С помощью этого модуля вы узнаете о правилах активного и вежливого вождения, а также об основных источниках раздражения, которые могут повлиять на управление транспортным средством.

Упражнения

Блок 1

1 / 20

Вопрос 1

Ваша сестра только что получила ученические права 5-го класса, а у вас есть водительские права уже год. Вам разрешено сопровождать ее, когда она тренируется на проезжей части?

Спасибо, что нашли время ответить на эти 5 вопросов.

Это поможет нам лучше обслуживать вас.

В каком регионе вы живете?

Выберите административный район

Какой у вас возраст?

Выберите возрастную группу16-2425-3435-4445-5455-6465+

Документ, используемый на уроке

Презентация модуля 3 (PDF, 1,2 мес.)

Последнее обновление: 27 мая 2022 г.

Блок навыков: Модуль 3 (циклы 13–19)

ЭЛА G2:S3

ELA G2:S2:C12:L60 Декодирование, беглость и правописание: оценка в конце модуля 2 Уровень 2: Модуль 3: Цикл 13 ELA G2:S3:C13

В этом модуле блока навыков

Циклов
Детали цикла
Рекомендации по стимуляции модуля
Оценка
Привычки характера / Фокус социально-эмоционального обучения
Помолвочные тексты и декодируемые программы для чтения
Преподавание и оценка стандартов CCS
Обзор модуля

Вы здесь:

ELA Grade 2
ЭЛА G2:S3

Нравится то, что вы видите?

Закажите печатные материалы, руководства для учителей и многое другое.

Как заказать

Помогите нам стать лучше!

Расскажите нам, как учебная программа работает в вашем классе, и пришлите нам исправления или предложения по ее улучшению.

Оставить отзыв

Во 2 классе, модуль 3 продолжается введение новых орфографических моделей, при этом особое внимание уделяется окончаниям слов и суффиксам, которые звучат одинаково, но пишутся по-разному (примеры: «-ck» против «k» и «-ible» против «-способен»). Точно так же омофоны вводятся через учебную практику Words Rule, предоставляя учащимся примеры слов с непоследовательными, но общими соответствиями между написанием и звуком (RF.2.3e). Таким образом, учащиеся продолжают понимать, что они должны изучать эти типы слов посредством повторного чтения и написания и полагаться на контекст, когда слово читается в связанном тексте.

Учащиеся знакомятся с последним из шести типов слогов: согласный-le (C-le) (примеры: «ручка», «хихикать», «ковылять»). Вводится новый суффикс «-ly» вместе с двусложными суффиксами «-ible» и «-able». Трехсложные слова, созданные путем добавления этих более длинных суффиксов к односложным словам, подталкивают учащихся к декодированию и кодированию трехсложных слов с большей уверенностью и автоматизмом.

Учащиеся продолжают бегло и уверенно читать большую коллекцию текстов для 2-го класса в результате знакомства с различными аффиксами (включая двухсложные суффиксы) и растущим банком орфографических моделей и часто встречающихся слов. Введение научно-популярных текстов для вовлечения и декодируемых читателей в цикле 17 побуждает учащихся следить за своим пониманием цели текста, чтобы читать более бегло. Этот сдвиг также поддерживает направленность Common Core на воспитание более разносторонних читателей, поскольку учащиеся продолжают читать художественную литературу, а также приобретают мировые знания и знакомятся со структурой информационного текста с помощью научно-популярных текстов.

К концу Модуля 3 учащиеся должны уметь применять выученные образцы правописания, такие как «-тч», «-ч», «-ге» и «-дге», для декодирования и кодирования слов с обычными звуками, но разными образцы правописания. Учащиеся должны уметь применять усвоенные обобщения и правила, а иногда и контекст или знакомство, чтобы кодировать и/или декодировать эти слова. Учащиеся продолжают декодировать и кодировать слова с распространенными префиксами, включая новые суффиксы «-ly», «-ible» и «-able». Наконец, учащиеся продолжают работать и размышлять над своей растущей способностью бегло читать тексты для второклассников, особенно научно-популярные тексты.

Цикл 13: Вводит слова типа слога с согласной le (C-le).
Цикл 14: Учащиеся продолжают работу над словами типа слога C-le.
Цикл 15: Знакомит с моделями правописания и обобщениями «-c», «-ck» и «-k».
Цикл 16: Знакомит с орфографическими моделями и обобщениями «-ge», «-dge», «eu» и «ei».
Цикл 17: Знакомит с орфографическими моделями и обобщениями «-ch» и «-tch», документальными текстами для участия и декодируемыми читателями, а также общими стихами для ознакомления и обзора орфографических моделей.
Цикл 18: Знакомит с орфографическими моделями и обобщениями «-ible» и «-able».
Цикл 19: Вводит (только декодирование) образцы правописания «aw» и «au». Учащиеся повторяют изученные образцы правописания и обобщения.

Соображения относительно темпа модуля

Неделя гибкого графика: Все модули в блоке K-2 Reading Foundations Skills включают неделю гибкого графика, которую учителя могут использовать по своему усмотрению. При определении того, как использовать эти дни, учитывайте проблемы планирования (примеры: праздники или рабочие дни учителей) и потребности учащихся (пример: повторное обучение).

Теперь, когда учащиеся, вероятно, освоились и знакомы с методами обучения, рассмотрите возможность использования гибких дней для постановки целей, если сложно встретиться с каждым учащимся в дни оценки и постановки целей в циклах 16 и 19..

Контрольные оценки в середине года могут проводиться по усмотрению учителя, директора школы или школьного округа. Рассмотрите возможность использования нескольких гибких дней в начале Модуля 3, если это необходимо.

Оценка

Существует две формы оценки в учебной программе K-2 Reading Foundations Skills Block.

Контрольные оценки

Учащиеся проходят контрольные оценки в начале года, в середине года и в конце года (см. Обзор оценок в справочном руководстве по навыкам K-2). В идеале базовые контрольные оценки следует проводить перед циклом 1, но при необходимости для завершения первого раунда можно использовать гибкую неделю и/или дифференцированное время в малых группах. Группируйте учащихся на основе результатов (см. Таблицу преобразования оценок), чтобы подготовиться к дифференцированному обучению в малых группах.

Оценка цикла

В конце двух циклов модуля (и одного цикла Модуля 1) учащиеся также оцениваются по декодированию (чтению) и кодированию (орфографии) слов, состоящих из изученных графем и фонем. а также учил высокочастотным словам. Предполагается, что учитель оценивает оценку и анализирует результаты с каждым отдельным учеником, чтобы облегчить обсуждение целей. Если время беспокоит, учитель может рассмотреть возможность встречи только с одной или двумя группами для каждого цикла для беседы о постановке целей. Предоставляется руководство по дифференциации оценок на основе фазы развития чтения каждого учащегося. Подробности см. в уроке «Обзор и оценка цикла» в каждом цикле.
Краткие необязательные оценки по расшифровке и правописанию также предоставляются для циклов, которые не включают полную оценку цикла. Эти необязательные оценки находятся во вспомогательных материалах первого урока цикла и могут быть использованы в любой момент цикла.
Начиная с Модуля 3, выберите любое из обзорных «упражнений», представленных в Модулях 1-2, на те недели, которые не отведены для Оценки и Постановки целей. Учтите, что некоторые упражнения могут лучше подходить для фокуса данного цикла. Упражнения на повторение из Модулей 1-2 следующие:

Определите и сопоставьте
Подсчитайте
Ящики для вопросов
Word Stars
Одинаковые звуки

Привычки характера / Социально-эмоциональное обучение Фокус

В учебной программе EL Education особое внимание уделяется формированию у учащихся привычек характера. Подробности см. в разделе «Обзор учебной программы K-5».

В блоке K-2 Reading Foundations Skills особое внимание уделяется формированию у учащихся установки на рост: замечать, что их способности растут вместе с их усилиями. Это решается во время ежедневной процедуры закрытия, когда учащиеся размышляют о том, как содержание урока и конкретное обучение или действия, которые они предприняли, помогают им стать более опытными читателями.

Обучение не происходит в вакууме. Личная ответственность за обучение имеет первостепенное значение, но так же важна поддержка расширенного сообщества. В Модуле 3 учащиеся размышляют о роли человека как части большой группы в постоянном росте знаний и навыков. Через метафору «рост и процветание» студенты рассматривают силу сотрудничества. Они размышляют о том, как они могут индивидуально способствовать развитию других, а также о том, как они могут извлечь выгоду из того, что другие могут предложить им, работая над тем, чтобы стать опытными читателями и писателями. Подумайте о том, чтобы установить связь с тем, как жители Саннисайда постоянно работают вместе, чтобы сделать свой район и сообщество лучше.

Engagement Texts and Decodable Readers

Покупка не требуется. Тексты помолвки и расшифровки включены в материалы модуля.

Sunnyside Gazette Издание 13: «Борьба с вредителями в Саннисайде»; «Еду не найти» (написано EL Education в учебных целях) (Цикл 13)
Публичное уведомление сообщества Саннисайд: «Борьба с вредителями и пищевыми продуктами»; «Еду не найти: Часть 2» (написано EL Education в учебных целях) (Цикл 14)
Sunnyside Gazette Издание 15: «Очистите свой чердак во имя благого дела!»; «Волшебный чердак бабушки» (написано EL Education в учебных целях) (Цикл 15)
Sunnyside Gazette Издание 16: «Велосипед через мост»; «Огромный пакет» (написано EL Education в учебных целях) (Цикл 16)
«Правила полива»; «Полив вашего сада» (написано EL Education в учебных целях) (цикл 17)
«Торт на ужин?»; «Покажи мне основы: компост»; «Компост» (написано EL Education в учебных целях) (Цикл 18)
«Мой прекрасный сад»; «Покажи мне основы: мое место в саду»; «Внутренний сад Сэма» (написано EL Education в учебных целях) (цикл 19)

Преподаваемые и оцениваемые стандарты CCS

Базовые навыки чтения

RF. 2.3: Знать и применять фонетику и навыки анализа слов на уровне своего класса при расшифровке слов.

A. Различать долгие и краткие гласные при чтении односложных слов с правильным написанием.

B. Знать соответствие между произношением и звуком для дополнительных общих команд гласных.

C. Расшифруйте правильно написанные двухсложные слова с долгими гласными.

D. Расшифруйте слова с распространенными префиксами и суффиксами.

E. Определите слова с противоречивыми, но часто встречающимися соответствиями между написанием и звуком.

F. Распознавать и читать слова с неправильным написанием, соответствующие классу.

RF.2.4: Читать с достаточной точностью и беглостью для понимания.

A. Целенаправленно и с пониманием читайте текст для своего класса.

B. Читать устно текст для своего класса с точностью, соответствующей скоростью и выражением при последовательном чтении.

C. Используйте контекст для подтверждения или самоисправления распознавания и понимания слов, перечитывая при необходимости.

Язык

L.2.2: Продемонстрировать владение стандартными английскими заглавными буквами, пунктуацией и орфографией при письме.

C. Используйте апостроф для образования сокращений и часто встречающихся притяжательных наклонений.

D. Обобщение выученных орфографических моделей при написании слов (например, клетка — значок ; мальчик — фурункул ).

Краткий обзор модуля

Цикл 13

Введено: согласная-le (C-le) тип слога

Высокочастотные слова: «I’ve», «we’ve», «догадка», «один,

Цикл 14

Продолжение: тип слога C-le

Высокочастотные слова: «to», «два», «тоже», «друзья», «давайте», «люди», «вместе», «никто», «наконец-то»

Цикл 15

Введены: «-ck», «-k» и «-c»

Высокочастотные слова: «одежда», «странный», «круг»

Цикл 16

Введены: «-ge», «-dge», «eu» и «ei»

Высокочастотные слова: «имеет в виду», «против», «получает», «предположительно», «сюрприз»

Цикл 17

Введены: «-ch» и «-tch»

Высокочастотные слова: «себя», «другой», «не делает», «частый», «погода», «целый», » не будет»

Цикл 18

Введены: «-able» и «-ible»

Высокочастотные слова: «хотя», «доступен», «день рождения»

Цикл 19

9000 и «aw» (только расшифровка) и обзор выученных образцов правописания

Высокочастотные слова: «throughout», «indoor»

См. каждый обзор цикла для получения более подробной информации, включая информацию о том, что нужно подготовить заранее, и возможности расширения .

Модуль 3: Ценная информация

Элементы урока в этом модуле знакомят учащихся с принципом конфиденциальности «Информация о вас в Интернете будет использоваться кем-то в своих интересах, в том числе против вас». Они спроектированы так, чтобы быть независимыми и гибкими, поэтому вы можете включить их в план урока любого размера.

Краткое изложение целей обучения: Учащиеся могут привести примеры того, как их данные могут быть использованы на благо других; учащиеся могут исследовать и оценивать, как различные онлайн-сервисы используют данные, чтобы сделать осознанный выбор.

Целевой возраст: Старшая школа, бакалавриат колледжа.

Цели обучения

Учащиеся могут привести примеры персональных данных, которыми службы или сайты могут делиться с другими службами или компаниями, а также примеры того, как эти «третьи стороны» могут использовать эти данные. Примеры должны включать как информацию, которую они явно публикуют, так и предположительно скрытую информацию.
Учащиеся могут привести примеры того, как обладание их личными данными может принести пользу любому из следующих лиц: друзьям/семье, знакомым, предприятиям, учреждениям, правительствам и киберпреступникам.
Учащиеся могут объяснить бизнес-модель, которая позволяет компаниям, предоставляющим бесплатные или дешевые онлайн-услуги, зарабатывать деньги, продавая данные о потребителях рекламодателям и/или брокерам данных.
Учащиеся могут объяснить разницу между моделями «согласия» и «отказа» для обмена информацией и связать эти модели с отсутствием всеобъемлющих законов, регулирующих обмен данными компаниями, учреждениями или правительствами.
Учащийся может выяснить, как онлайн-службы используют данные и с кем они делятся ими, и объяснить, как они будут использовать эту информацию при выборе служб для использования и к каким данным предоставить этим службам доступ.
Учащиеся могут определить потенциальные последствия выбора определенных настроек конфиденциальности в приложениях, сайтах и устройствах с точки зрения того, как их данные могут быть использованы сторонами, которые могут их видеть, и будет ли такое использование полезным, нейтральным или вредным для сами себя.

Стандарты учебной программы Адресовано

Элементы урока в этом модуле можно использовать для изучения следующих стандартов учебной программы по информатике.

AP Принципы компьютерных наук Структура учебного плана

Элементы в основном касаются следующих основных знаний в рамках Большой идеи 7, глобальное воздействие:

7.3.1H. Агрегирование информации, такой как геолокация, файлы cookie и история посещенных страниц, вызывает проблемы с конфиденциальностью и безопасностью.
7.3.1J. Технология позволяет собирать, использовать и использовать информацию об отдельных лицах, группах и учреждениях, а также ими и для них.
7.3.1л. Коммерческая и государственная обработка информации может быть использована, если конфиденциальность и другие средства защиты игнорируются.

Также затронуты следующие Базовые Знания:

Под Большой Идеей 3: Данные и Информация: 3.1.1E, 3.3.1F.
Под Большой Идеей 6: Интернет: 6.3.1D.
В разделе «Большая идея 7: глобальное влияние»: 7.1.1E, 7.1.1N, 7.2.1A, 7.2.1C, 7.3.1A, 7.3.1D, 7.3.1G, 7.3.1K, 7.3.1M.

CSTA K–12 Стандарты компьютерных наук (уровень 3 — старшая школа)

Затрагиваются следующие цели обучения:

Уровень 3, курс 3A: Информатика в современном мире: CI.4, CI .8, КИ.10.
Уровень 3, курс 3B: Концепции и практика компьютерных наук: CI.2.

Учебная программа ACM по компьютерным наукам 2013 г. (CS2013) Руководящие принципы (бакалавриат)

Элементы в основном касаются следующих результатов обучения в рамках управления информацией:

Интеллектуальный анализ данных 2: Объясните ценность поиска ассоциаций в данных потребительской корзины.

Также затронуты следующие результаты обучения:

В разделе «Информационное обеспечение и безопасность: политика безопасности и управление» 2.
В разделе «Управление информацией: интеллектуальный анализ данных» 1.
В разделе Сеть и общение: Социальные сети 2.
В разделе «Социальные вопросы и профессиональная практика: неприкосновенность частной жизни и гражданские свободы» 3; Политика безопасности, законы и компьютерные преступления 3.

Используйте один или несколько элементов урока, чтобы представить тему и заинтересовать учащихся.

Групповая активность в классе: доллары и данные

Расчетное время: 1-2 минуты.
Что вам понадобится: Один доллар и лист бумаги с информацией о вас.

Это задание привлекает внимание учащихся прямым сравнением денег и информации.

Подготовьте небольшой листок бумаги с несколькими сведениями о себе (например, имя, возраст, школа, должность, любимая спортивная команда, хобби и т. д.).
Чтобы начать этот урок, дайте одному учащемуся доллар, а другому дайте листок бумаги. Попросите студента, у которого есть информация, прочитать ее вслух. Затем спросите класс, кто получил лучшую сделку.

Целевой ответ: Студент с долларом получил более выгодную сделку.
Подробная информация/справочная информация для учителей: Учащийся, располагающий информацией, скорее всего, не имеет ни базы данных, куда ее можно было бы поместить, ни бизнеса, в котором эта информация могла бы быть актуальна. Но если бы у студента, обладающего информацией, была другая информация, с которой можно было бы ее собрать, и клиенты, которым можно было бы ее продать, она стоила бы больше. (См. калькулятор данных Financial Times на http://tinyurl.com/q2joy35, чтобы узнать, какие характеристики вы можете перечислить, которые будут наиболее ценными.)

Дополнительный внутренний номер

Расчетное дополнительное время: 3-5 минут.

Задайте следующие уточняющие вопросы:

Почему доллар дороже?
Какие обстоятельства должны быть иными, чтобы информация стоила больше доллара? (Другими словами, как можно эффективно монетизировать информацию?)

Вводные вопросы (мини-дискуссия для всего класса)

Расчетное время: 10-15 минут.
Что вам понадобится: Классная/белая доска (дополнительно).

Быстрая проверка знаний

Сколько стоит ваша личная информация?

Дополнительные подсказки:

Можно ли продать вашу информацию за деньги? Сколько?
Кто захочет за это платить?
Какие виды информации вы считаете наиболее ценными?
Имеет ли ваша информация неденежную ценность?

Ответ высокого уровня: Информация очень ценна, хотя способы ее использования зависят от целей и ресурсов лица или организации, использующих ее.
Детали/Информация для учителей: Мы можем не думать, что наша информация ценна, потому что мы не знаем, как ее монетизировать. Но онлайн-компании собирают много информации о людях и получают прибыль от этой объединенной информации. Во многих случаях предприятия будут продавать вашу информацию друг другу, рекламодателям и агрегаторам данных, которые, в свою очередь, продают ее рекламодателям и другим предприятиям. Кроме того, данные могут иметь неденежную ценность для тех, кто имеет какой-то другой интерес в отслеживании вашей деятельности (от безобидных интересов, таких как друзья, желающие знать, где вы находитесь, до злонамеренных интересов, таких как шпионаж и преследование).

Новости, которые можно использовать

The Quick Hook

Расчетное время: 1,5 минуты на статью.
Что вам понадобится: Компьютер и проектор (по желанию).

Эти новости можно использовать для иллюстрации реальных последствий нарушения конфиденциальности. Если у вас есть компьютер и проектор, вы можете показывать истории на экране, когда рассказываете о них. Если нет, вы можете просто резюмировать их устно.

OfficeMax обвиняет Data Broker в письме о гибели дочери в автокатастрофе OfficeMax говорит, что он был случайно включен в список, который они купили у брокера данных.
Полиция Нью-Йорка присматривается к рэп-текстам и музыкальным клипам, чтобы разобраться с преступлениями банд
Краткое изложение: Полиция Нью-Йорка создает команду для расследования и изучения рэп-клипов, в которых упоминается деятельность банд и насилие; команда использует лирику как улику в уголовных расследованиях; артисты возражают против того, что тексты песен часто являются вымышленными.
Facebook Friday: устройте вечеринку, хорошо. Плохой план убийства
Краткое изложение: Женщина размещает статусное сообщение на Facebook с просьбой, чтобы кто-то (любой) убил отца ее ребенка; предполагаемая жертва видит это в Facebook перед покушением и вызывает полицию.
Дополнительное расширение
Расчетное дополнительное время: 1,5 минуты на историю.
По каждой новости спросите учащихся:
Как была получена информация о людях?
Как первоначально предполагалось использовать информацию?
Как на самом деле использовалась информация?
Было ли это использование полезным, вредным или нейтральным с точки зрения человека, чьей информацией оно было?
Как можно было избежать ситуации?
Другие медиа-ресурсы для «Engage»
Расчетное время: 5 минут каждый (включая вопросы).
Что вам понадобится: Компьютер, проектор и динамики.
Любой из этих медиа-ресурсов можно использовать, чтобы открыть урок и привлечь внимание учащихся с помощью юмора.
Видео: Cyber Life
Резюме: Абитуриент встречается с сотрудником приемной комиссии колледжа, который просматривает его не очень чистые посты в Facebook и Twitter. (Художественная литература.)
Рекомендации по содержанию: Включает фотографии несовершеннолетних, употребляющих алкоголь, и скриншот со словом «стерва».
Дополнительные вопросы-тизеры:
Прежде чем показывать видео: Когда вы размещаете посты в социальных сетях, на какую «аудиторию» вы ориентируетесь?
После того, как вы покажете видео: Как вы думаете, это действительно могло произойти?
(Подготовлено Community Healthcare Network of New York City.)
Видео: программа ЦРУ «Facebook» резко сокращает расходы агентства (альтернатива: версия без рекламы)
Необязательные вопросы-тизеры:
Прежде чем показывать видео: когда вы размещаете информацию о себе в Интернете, кого, по вашему мнению, это может заинтересовать, кроме ваших друзей и семьи?
После показа видео: Как вы думаете, можно ли использовать социальные сети таким образом? Если бы они захотели, могло бы ЦРУ найти вас по вашим профилям в социальных сетях?
(Подготовлено Onion News Network. )
Используйте один или несколько из этих элементов урока, чтобы закрепить обучение учащихся на личном опыте того, как работает конфиденциальность.
Упражнение с рабочим листом: Сколько стоят ваши данные?
Расчетное время: 15 минут на индивидуальное занятие; 25 минут для пар или групп; 30 минут как общеклассное занятие.
Что вам понадобится : Копии рабочих листов, компьютеры или мобильные устройства.
Это задание можно выполнять отдельно, в парах или группах или в классе. Студенты отвечают на вопросы, экспериментируя с интерактивным калькулятором, который показывает ценность личной информации, которую брокеры данных продают маркетологам.
Загрузить рабочий лист: «Сколько стоят ваши данные?»
Калькулятор персональных данных: http://tinyurl.com/q2joy35
Опции
калькулятор и ответить на вопросы рабочего листа индивидуально или в парах.
Если у каждого учащегося нет собственного компьютера/устройства: с помощью проектора просмотрите калькулятор всем классом, призывая разных учащихся отвечать на каждый вопрос так, как они хотят. Затем обсудите, что имело наибольшее значение и почему.
Мозговой штурм и обсуждение всего класса: какие данные они могут использовать?
Расчетное время: 10-15 минут.
Что вам понадобится: Классная/белая доска (дополнительно).
Попросите учащихся привести примеры личных данных о них, которые могут находиться в сети. Примеры можно записать на доске.
Выберите два или три интересных примера и спросите:
Может ли эта информация быть полезной для других?
Как вы думаете, кому может пригодиться эта информация?
Для чего они могли его использовать?
Помогут ли вам эти способы использования ваших данных? Тебе больно? Ни один?
Примеры, с которых можно начать:
Интерактивное приложение: НАЗВАНИЕ ПРИЛОЖЕНИЯ
Расчетное время: TIME минут.
Что вам понадобится: Компьютер и проектор.
ОПИСАНИЕ
НАЗВАНИЕ Приложение: URL
ЗАГОЛОВОК
ВОЗМОЖНО ПРОВЕРИТЬ У БРАЙАНА ИНСТРУКЦИИ ПО ДОБАВЛЕНИЮ НОСИТЕЛЯ; ЭТО СТРАННО
Опции:
ОПЦИИ
Используйте один или несколько из этих элементов урока, чтобы познакомить учащихся с важными фактами и основными понятиями.
Набор слайдов для «Информация ценна»
Расчетное время: 10-15 минут.
Что вам понадобится : Компьютер, проектор и динамики; копии графического органайзера (по желанию).
Эти слайды можно использовать для обзорной лекции по основным понятиям, лежащим в основе принципа «Информация о вас в Интернете будет использована кем-либо в своих интересах, в том числе против вас». Слайды сопровождаются примечаниями с подробностями и примерами, которыми вы можете руководствоваться в своей лекции.
Доступ к набору слайдов: «Информация ценна»
Используйте настраиваемый графический органайзер, чтобы помочь учащимся следить за уроками и делать заметки.
Рабочий лист Access: Графический органайзер для презентации «Информация является ценной»
Связанные материалы из «Разнесённого в пух и прах»
Учебник «Разнесённый в пух и прах» охватывает широкий спектр идей, связанных с конфиденциальностью в Интернете, с особым акцентом о новой, уникальной, постоянно меняющейся природе Интернета.
Интернет-версия: Разнесенные вдребезги: ваша жизнь, свобода и счастье после цифрового взрыва , Хэл Абельсон, Кен Ледин и Гарри Льюис
углубленное, но увлекательное исследование идей, изложенных в Модуле 5.
Глава 3: Призраки в машине: секреты и сюрпризы электронных документов — отрывок
Глава 4: Иголки в стоге сена: Google и другие брокеры на базаре битов — отрывок
Информация о содержании: Разорвано на куски относится к вспышкам ИППП и обсуждает опасности отправки материалов сексуального характера в Интернете.
Видео: «VIDEO TITLE»
Расчетное время: TIME минут.
Что вам понадобится: Компьютер, колонки и проектор.
ОПИСАНИЕ.
Используйте один или несколько из этих элементов урока, чтобы углубиться в основные понятия и/или позволить учащимся попрактиковаться в важных навыках конфиденциальности.
Рабочий лист: проверка данных в социальных сетях
Расчетное время: 30 минут или больше.
Что вам понадобится : Копии рабочих листов; компьютеры.
В этом упражнении учащиеся исследуют, как их любимая платформа социальных сетей использует (или потенциально неправильно использует) интеллектуальный анализ данных. Другими словами, они проводят проверку данных на сайте социальной сети!
Загрузить рабочий лист: «Проверка данных в социальных сетях»
Альтернативы
Это упражнение работает лучше всего, если учащиеся работают в парах или группах, чтобы заполнить рабочий лист. Тем не менее, его также можно использовать в качестве индивидуальной деятельности или в качестве домашнего задания.
Если они работают в парах или группах, предложите учащимся обсудить, почему им подходит или не подходит интеллектуальный анализ данных, описанный в статьях.
Чтобы получить более широкий спектр информации, пусть класс составит список социальных сетей, которые они используют, и назначит каждой группе платформу. После того, как они заполнили рабочий лист, попросите каждую группу сообщить классу о своих результатах.
Учащиеся также могут попробовать выполнить поиск по фразам «забота о конфиденциальности», «неправомерное использование данных», «противоречие в отношении конфиденциальности» и т. д.
Упражнение по программированию: что можно узнать из межсайтового агрегирования?
Расчетное время: 60-90 минут.
Что вам понадобится: Ученические компьютеры с доступом к сайтам социальных сетей.
Язык программирования: Python.
Требования: Вводные уроки Python.
В этом упражнении на основе Python учащиеся используют API-интерфейсы Tumblr и Twitter для извлечения сообщений о вымышленном персонаже Кая Перока и просмотра их в виде массива. Затем их просят сделать выводы, которые они могут сделать, сравнивая различную информацию, представленную на двух сайтах одним и тем же человеком, и то, как разные организации могут использовать полученную информацию.
Загрузить упражнение по программированию (как Jupyter Notebook): чему можно научиться благодаря межсайтовому агрегированию?
Опции:
Парное программирование: Мы рекомендуем учащимся выполнять это упражнение в парах или группах. По крайней мере, один учащийся в каждой паре/группе должен иметь или создать учетные записи Tumblr и Twitter. Чтобы получить советы по парному программированию в классе, ознакомьтесь с набором для парного программирования NCWIT.
Вопросы для мозгового штурма можно использовать для обсуждения в малых группах или всем классом, а также для индивидуального письма.
Концепции программирования Преподано:
Предостережение: Мы используем вымышленного персонажа, чтобы избежать риска неловких и потенциально опасных разоблачений, если учащиеся просматривают сообщения друг друга в социальных сетях. (Даже общедоступные сообщения могут содержать информацию, которую учащиеся не хотят знать.)
Конечно, они могут подумать о просмотре каналов друг друга, даже если это не является частью упражнения. Если вы считаете, что это вас беспокоит, вы можете начать упражнение, еще раз подчеркнув свои правила безопасного поведения в классе.
Учителя: узнайте, как получить доступ к решениям для упражнений по межсайтовому агрегированию.
Групповая активность в классе: TITLE
Расчетное время: TIME минут.
Что вам понадобится: Компьютер и проектор.
ОПИСАНИЕ.
Здесь больше всего.
Используйте один или несколько из этих элементов урока для оценки понимания учащимися материала и развития новых навыков.
Контрольные вопросы к модулю 3 (тест/домашнее задание)
Ресурсы и справочная информация, которые помогут вам освежить в памяти технические подробности и подготовиться к вопросам учащихся.
Скоро! А пока загляните на главную веб-страницу «Информация ценна».
Другие рекомендуемые классные ресурсы для темы «Информация ценна»
План урока: Что особенного в конфиденциальности в Интернете?
Целевые классы: 7-10
Резюме: На этом уроке учащиеся узнают о том, как крупные компании следят за своими онлайн-привычками и собирают информацию с помощью процесса, называемого агрегированием данных. Студенты также узнают о важности понимания политики конфиденциальности для защиты своей личной информации.
No related posts.

от A до B. Модуль 3

ФОРМАТ КУРСА

ПРОГРАММА КУРСА

Почитать программу

Авторы

Лекторы курса, которые поделились своими знаниями

ОТЗЫВЫ НА КУРСЫ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ЦЕНТРА

Наука о данных. Модуль 3

Оглавление

Как обучаются алгоритмы и от чего это зависит

Это интересно!

Как быстро понять, какой результат вы извлечете из данных: регрессия, классификация, кластеризация

Регрессия — получаем ответ в виде чисел и графиков функций

Классификация — получаем ответ «вероятно, да/вероятно, нет», строим прогнозы событий и рекомендации

Кластеризация — ищем в данных новое, необычное и строим рекомендации. Решаем задачи, в которых нельзя заранее разметить данные

ТСЖ МОДУЛЬ — 3, Санкт-Петербург (ИНН 7804301787), реквизиты, выписка из ЕГРЮЛ, адрес, почта, сайт, телефон, финансовые показатели

Полная проверка контрагентов в СПАРКе

Полная информация о компании ТСЖ МОДУЛЬ — 3

Заявка на демо-доступ

Модуль 3 – Окружающая среда

Рекомендуем прочитать

Упражнения

Вопрос 1

Статистическая информация

Спасибо, что нашли время ответить на эти 5 вопросов. Это поможет нам лучше обслуживать вас.

Вопрос 1

Статистическая информация

Спасибо, что нашли время ответить на эти 5 вопросов.

Вопрос 1

Статистическая информация

Спасибо, что нашли время ответить на эти 5 вопросов.

Вопрос 1

Статистическая информация

Спасибо, что нашли время ответить на эти 5 вопросов.

Вопрос 1

Статистическая информация

Спасибо, что нашли время ответить на эти 5 вопросов.

Вопрос 1

Статистическая информация

Спасибо, что нашли время ответить на эти 5 вопросов.

Вопрос 1

Статистическая информация

Спасибо, что нашли время ответить на эти 5 вопросов.

Вопрос 1

Статистическая информация

Спасибо, что нашли время ответить на эти 5 вопросов.

Документ, используемый на уроке

Блок навыков: Модуль 3 (циклы 13–19)

ЭЛА G2:S3

В этом модуле блока навыков

Вы здесь:

Нравится то, что вы видите?

Помогите нам стать лучше!

ELA G2:S3:C13

ELA G2:S3:C14

ELA G2:S3:C15

ELA G2:S3:C16

ELA G2:S3:C17

ELA G2:S3:C18

ELA G2:S3:C19

Сведения о цикле

Соображения относительно темпа модуля

Оценка

Привычки характера / Социально-эмоциональное обучение Фокус

Engagement Texts and Decodable Readers

Преподаваемые и оцениваемые стандарты CCS

Краткий обзор модуля

Модуль 3: Ценная информация

Цели обучения

Стандарты учебной программы Адресовано

Групповая активность в классе: доллары и данные

Вводные вопросы (мини-дискуссия для всего класса)

Новости, которые можно использовать

Другие медиа-ресурсы для «Engage»

Упражнение с рабочим листом: Сколько стоят ваши данные?

Мозговой штурм и обсуждение всего класса: какие данные они могут использовать?

Интерактивное приложение: НАЗВАНИЕ ПРИЛОЖЕНИЯ

Набор слайдов для «Информация ценна»

Связанные материалы из «Разнесённого в пух и прах»

Видео: «VIDEO TITLE»