Цифровая культура в профессиональной деятельности реферат

Обновлено: 16.05.2024

Трансформации в медиа вызывают глобальные изменения в способах коммуникации и взаимодействия людей в социальной сети, перенося их в сферу виртуальной реальности и цифровых технологий. В результате происходит изменение паттернов поведения человека и его восприятия окружающей действительности, методов коммуникации и работы с информацией.
Таким образом, цифровая культура представляет собой феномен не столько технико-
технологический, сколько социальный. Сегодня общество как никогда погружено в поток технологических инноваций, которые формируют наше взаимодействие и опосредуют наш доступ к вещам и другим людям.
Учитывая вышеперечисленные изменения, особенности цифровой культуры, возникает вопрос: каким образом осуществлять исследование цифровой культуры? Какие явления, артефакты, процессы, предметы и объекты следует изучать?
К основным блокам, которые следует исследовать, если мы хотим понять феномен цифровой культуры, следует отнести следующие:
• Характер глобальных изменений, лежащих в основе социальных и технологических преобразований
• Последствия глобальных изменений и внедрения цифровых технологий для индивида и общества в целом.
• Исследование теоретической информации и эмпирических данных в области цифровой культуры и ее последствий
• Изучение изменений в социальных коммуникациях, деятельности (activities), в том числе современных средств массовой информации и цифровых технологий/техники
И все-таки остается вопрос: как же понять, какого уровня развития достигла цифровая культура общества, страны, а может быть и человека? Какие показатели будут более или менее релевантны, если мы пришли к выводу, что простое обладание компьютером или мобильным телефоном не может говорить о высоком уровне цифровой культуры.
Уровень развития цифровой культуры можно оценить только через совокупность показателей, к основным из которых можно отнести:
• Вовлеченность человека в цифровые процессы, цифровую среду
• Характер использования цифровых технологий
• Как использование технологий способствует развитию и росту человека, общества, предприятия, государства
• Креативность и инновационность (развитие высокотехнологичных отраслей, рабочих мест, создание инноваций и т.п.)
• Рост производительности труда – внедрение высокопроизводительного оборудования и технологий в производственные и рабочие процессы
• Доступность технологий
Блок 5.Цифровая культура и инновации
Традиционно под инновациями понимается техника, технология. Тогда мы не можем однозначно ответить на вопрос: как цифровые технологии влияют на инновации. Однако если мы рассмотрим инновации как процесс, взаимосвязь цифровых технологий, цифровой культуры и инноваций становится более очевидным. Отсюда, используем процессный подход к исследованию и пониманию инноваций и выявлению взаимосвязи между инновациями и цифровой культурой, инновациями и цифровыми технологиями.
Инновации – это не конечный результат и не застывшая статичная категория. Инновации постоянно находятся в изменении, динамике. При этом любая инновация проходит стадии трансформации от идеи до готового продукта, от идеи до рынка (потребителя). Инновация
– это динамика, движение, процесс, связанные с экспериментами, обсуждениями, исследованиями, поиском и т.п. При этом инновация никогда не возникает из ниоткуда, сама по себе, она является результатом аккумулирования информации у изобретателя или

Феномен цифровой культуры привел к формированию новых наук, исследующих объекты и предметы, неизвестные или не существовавшие до широкого распространения цифровых технологий. К таким наукам можно отнести:
• Цифровая этнография
• Цифровая семиотика
• Цифровая герменевтика
Цифровая этнография изучает различные типы данных и сред цифровой коммуникации
(сайты социальных сетей, блоги, форумы, игровые среды, веб-сайты, сайты знакомств, википедия и т.д.).
Предметом исследования цифровой этнографии являются коммуникативные практики людей в онлайн-коммуникациях; способы создания семиотических материалов, циркулирующих в глобальной среде; новые цифровые сообщества (Digital Tribe)
К основным предметным областям цифровой семиотики можно отнести:
• Компьютерная визуализация текстов
• Проблемы интерпретации визуальных текстов, порождаемых системами визуализации
• Компьютерное моделирование , проектирование и использование визуальных систем
• Какой смысл и значение имеют символы на экране компьютера, как они воздействуют на человека и его сознание
• Как человек использует компьютерные языки, как визуализируют технологические процессы для написания ПО
Цифровая герменевтика – это анализ и интерпретация текста в контекстуальном погружении в культурную среду, исследование кибертекстов. Особую актуальность приобретает в контексте цифровых медиа и цифрового контента в интернете.
Цифровая герменевтика исследует проблемы подлинности, правдивости, реальности информации и данных, получаемых из различных источников.
Блок 7.
Умные технологии как аспект цифровой культуры
Что такое умные технологии?
Умные технологии – это собирательное название для современных высоких технологий, в основе функционирования которых лежат технологии Интернета вещей, машинного обучения, больших данных; отличительными характеристиками которых является высокая степень самоорганизации, самообучения, большое количество обратных связей, как положительных, способствующих развитию и эволюционированию систем, так и отрицательных, обеспечивающих нормальное функционирование и жизнедеятельность систем.
К умным технологиям мы можем отнести:
Умные дома – это совокупность технологии интегрированных систем управления зданием:
• Системы управления зданием;
• Системы коммуникаций;
• Система отопления и кондиционирования;
• Система освещения;
• Система электропитания;
• Система безопасности.
Технологии умных домов включают в себя:
 Единое, удаленное управление медиа, интеллектуальная бытовая техника, управление системой доступа в здание;
 Автоматизация связи и коммуникаций, в том числе между электронными приборами;
 Автоматизация вентиляции (работы окон), работы кондиционеров;
 Автоматизация включения/отключения освещения, розеток, датчики движения;

Устаревание и невостребованность многих форм повседневной операционной деятельности государственного гражданского служащего, оптимизация рутинных процессов за счет цифровизации процедур, услуг и появление новых ценностных мотивов в деятельности приводят к необходимости найти новые методы и средства оптимальной организации труда в формирующейся цифровой среде. Концептуальные изменения в профессиональной деятельности — неизбежный и растянутый во времени процесс, который осознается и переоценивается путем непрерывного поиска компромисса между интересами и приоритетами государства, органа государственного управления, с одной стороны, и сотрудников — с другой.

Введение новых регламентов, правил взаимодействия в цифровой среде, оптимизация и автоматизация деятельности государственных гражданских служащих должны сопровождаться формированием мотивации принять и выполнять их. Взаимовлияние данных процессов в условиях цифровой трансформации стимулирует изменение культуры системы государственного управления. В результате сотрудники должны разделять новые ценности и установки, с тем чтобы адекватно воспринимать проявления цифровой культуры и интерпретировать их каждый по-своему и в конце концов становиться ее носителями. Именно ценности, понятые и принятые каждым участником цифровой трансформации, способны сгладить сопротивление в непростой период организационных изменений в системе государственного управления.

В Модели компетенций цифровая культура является ключевым блоком, характеризующим изменения, произошедшие в результате развития личностных и профессиональных компетенций участников цифровой трансформации.

Цифровая культура организации — способ управления организацией и развития ее сотрудников, в соответствии с которым цифровые инструменты и данные системно применяются в повседневной операционной деятельности для непрерывного улучшения и развития, их применение ориентировано на удовлетворение потребностей клиентов, качество и эффективность.

Цифровая культура — система ценностей, установок, норм и правил поведения, которую принимает, поддерживает и транслирует команда цифровой трансформации.

Вы можете изучить и скачать доклад-презентацию на тему Цифровая культура. Презентация на заданную тему содержит 46 слайдов. Для просмотра воспользуйтесь проигрывателем, если материал оказался полезным для Вас - поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте наш сайт презентаций в закладки!

Цифровая экономика Диверсификация информационных технологий и проникновение их в различные предметные области Непрерывное накопление больших объемов данных, которые невозможно обработать и интерпретировать традиционными методами Перенос производственных, научных и учебных процессов в цифровую сферу

Цифровая культура - магистратура Знание существующих методов работы с данными, четкое понимание их области применения, достоинств и недостатков. Формирование культуры представления, описания, интерпретации и оценки выводов над данными.

Обработка и анализ данных – 1 семестр Первичная обработка и хранение данных Статистика Машинное обучение

1. Первичная обработка и хранение данных Виды и источники данных. Загрузка и разделение данных. Объединение данных из разных источников. Очистка данных и заполнение пропусков. Контроль диапазонов. Первичная обработка данных. Сглаживание и нормировка данных. Преобразование данных. Визуализация данных. Хранение и доступ к данным. Виды баз данных. Реляционные СУБД NoSQL базы данных. Большие данные.

2. Статистика Статистика одномерной случайной величины. Точечные и интервальные оценки. Статистическое оценивание распределений и проверка гипотез. Статистика многомерной случайной величины. Снижение размерности, оценивание зависимостей. Регрессионный, дисперсионный анализ, факторный анализ.

3. Машинное обучение Задачи машинного обучения. Обучение с учителем, без учителя, с подкреплением. Классификация моделей и методов машинного обучения. Методы кластер-анализа, дискриминантного анализа, распознавания образов. Предсказательные модели. Методы построения, преобразования и отбора признаков. Обобщающая способность модели. Логистическая регрессия, методы на основе деревьев решений, бустинг.

Реализация дисциплины Лекции – дистанционно (онлайн) Всего 12 лекций 4 лекции в разделе (~ 50 минут видео) Каждая лекция состоит из 6-10 страниц Анимированные презентации (5-7 минут) + обычные презентации + тексты После каждого фрагмента небольшой опрос (самопроверка) К каждой лекции есть дополнительные материалы После каждой лекции упражнение – (оценка) Итоговое задание после раздела – (оценка) Пререквизиты: знакомство с основными понятиями высшей математики, элементарный аппарат теории вероятностей и математической статистики

Каждый раздел – отдельный онлайн курс По каждому курсу можно набрать 100 баллов У каждого раздела есть вес. Первичная обработка и хранение данных – 28% Статистика – 36% Машинное обучение 36% Статистика и машинное обучение – 72%

Выполнение упражнений и проверочных заданий После каждой лекции задание по материалам лекции Проверочное задание по разделу – по материалам четырех лекций, более объемное В качестве задания будет выдан набор данных и указано, что нужно сделать Задания параметризуемые Для выполнения можно использовать любое удобное ПО Ответ можно вводить три раза, после этого выдается второе задание (вариант с другим значением параметра) Ответ можно вводить три раза

Первичная обработка и хранение данных 4 лекции в разделе (~ 50 минут видео) Каждая лекция состоит из фрагментов по 5-7 минут После каждого фрагмента небольшой опрос (самопроверка) После каждой лекции упражнение – 10 баллов Итого 40 баллов за упражнения по разделу Итоговое задание после раздела – 60 баллов Поддержка курса – форум + консультации + контрольная работа Календарный план – месяц на освоение раздела + неделя на итоговое задание

Первичная обработка и хранение данных - план изучения раздела 17-18 сентября - консультации по запросу студентов в компьютерных классах Ломоносова, 9, ауд. 3414, 3321 (17:00-18:30; 18:40-20:10; 20:20-21:50) 1-6 октября, итоговая работа по разделу в компьютерных классах Ломоносова, 9, ауд. 3414, 3321 (17:00-18:30; 18:40-20:10; 20:20-21:50)

2. Статистика и машинное обучение 8 лекции в разделе (~ 50 минут видео) Каждая лекция состоит из фрагментов по 5-7 минут После каждого фрагмента небольшой опрос (самопроверка) После каждой лекции тест – 7 баллов Итого 56 баллов за упражнения по разделу Два проверочных задания – по 22 балла Поддержка курса – форум + консультации + контрольная работа Календарный план – месяц на освоение первой части + неделя на итоговое задание + месяц на освоение второй части + неделя на итоговое задание

2. Статистика и машинное обучение – 1 часть план изучения раздела 15-16 октября- консультации по запросу студентов в компьютерных классах Ломоносова, 9, ауд. 3414, 3321 (17:00-18:30; 18:40-20:10; 20:20-21:50) 29 октября-3 ноября, по 3 пары в день, в компьютерных классах на Ломоносова, 9, ауд. 3414, 3321 (17:00-18:30; 18:40-20:10; 20:20-21:50)

2. Статистика и машинное обучение – 2 часть план изучения раздела 12-13 ноября - консультации по запросу студентов в компьютерных классах Ломоносова, 9, ауд. 3414, 3321 (17:00-18:30; 18:40-20:10; 20:20-21:50) 26 ноября-1 декабря, по 3 пары в день, в компьютерных классах Ломоносова, 9, ауд. 3414, 3321 (17:00-18:30; 18:40-20:10; 20:20-21:50)

Альтернативные способы изучения дисциплины Ограничены сроки записи на курс Все курсы платные! Можно просить финансовую помощь При успешном прохождении курсов компенсация от ИТМО

Инструкция по настройке среды обучения (3) После входа в систему перейдите в настройки профиля, нажав на иконку в правом верхнем углу страницы.

Инструкция по настройке среды обучения (4) Отредактируйте адрес электронной почты, после чего в разделе "Единая система идентификации и аутентификации" нажмите кнопку "Подключить".

Инструкция по настройке среды обучения (5) После перехода на страницу входа "Современной цифровой образовательной среды в Российской Федерации" (СЦОС) при наличии учетной записи введите свои аутентификационные данные

Инструкция по настройке среды обучения (7) Если подключение выполнено успешно (пункты 4-6), то в настройках профиля ЭИОС Вы увидите свой идентификатор.

Инструкция по настройке среды обучения (9) При наличии учетной записи на платформе "Открытое образование" введите в соответствующие поля свои данные и нажмите кнопку "Войти". Перейдите к своему профилю по ссылке "Мой профиль" > "Профиль" в правом верхнем углу и в разделе "Аккаунты соц.сетей" подключите свою учетную запись СЦОС, нажав на соответствующую кнопку.

Инструкция по настройке среды обучения (10) Если учетной записи у Вас еще нет, то на странице входа платформы выберите вход с учетной записью СЦОС, нажав на соответствующую кнопку. Профиль на платформе будет создан автоматически.

Описание страницы управления дисциплиной в ЭИОС После входа в ЭИОС Вы автоматически попадаете на главную страницу системы, содержащую карточки дисциплин При переходе к конкретной дисциплине Вы переходите к странице, содержащий следующие разделы: Раздел с отображением набранных Вами баллов в ходе освоения дисциплины. Раздел "Сертификаты", позволяющий загрузить сертификаты по пройденным ранее онлайн-курсам, которые Вы желаете перезачесть в рамках дисциплины. Раздел "Онлайн-курсы" со списком доступных для освоения онлайн-курсов в рамках дисциплины или ее разделов. Если Вы хотите пройти курс, который выбрали сами, то вам нужно согласовать его с преподавателями дисциплины и указать информацию по нему в соответствующем поле. Раздел "Запись на консультацию", позволяющий записаться на одну из ближайших очных консультаций по дисциплине и задать вопрос.

Технические возможности для изучений курса на Openedu На своем компьютере Поддерживаемые браузеры и операционные системы для работы с курсом: Операционные системы: Windows (7, 8, 10), Mac OS Браузеры: Chrome (кроме версии 53), Safari, Mozilla Firefox Рекомендуемая скорость Интернет-соединения для просмотра видео: от 3 мбит/сек. В библиотеке ИТМО Кронверкский 49 – 17 компьютеров Гривцова 14 – 2 компьютера

Что такое цифровая культура и зачем она нужна?

Цифровая культура – это в первую очередь понимание современных информационных технологий, их функционала, а также возможность грамотно использовать их в работе или быту. И это относится не к смартфонам или умным кофеваркам, а к таким инструментам, как работа с базами данных, машинное обучение, компьютерное моделирование, статистический анализ, работа с графическими редакторами и многое другое.

Специалист, который обладает навыками в области цифровой культуры, знает, как использовать инструменты, предлагаемые нам современными информационными технологиями, вне зависимости от того, имеет ли он профильное образование в области IT. Более того, цифровая культура подразумевает, что человек соблюдает так называемую цифровую этику. Это значит, что он знает, как строить общение с другими пользователями, как представлять информацию о себе, какие данные являются публичными, а какие – нет, как обеспечить информационную безопасность, какое законодательство существует в его стране в области работы с данными. Иными словами, он осознает, как правильно позиционировать себя в информационном пространстве и какие границы нельзя переступать, когда находишься в нем.

Зачем нужны знания в области цифровой культуры? Информационные технологии проникли во все сферы жизни без исключения. Будущее за Интернетом вещей, блокчейном и другими распределенными сетями, автоматизацией и экономикой роботов. Информации в целом становится все больше и больше, и обработка данных может помочь в создании лучших социальных сервисов, внедрению инноваций в промышленности, в управлении. Такие профессии, как дата-сайентист и системный аналитик, становятся все более востребованными, хотя еще далеко не все понимают, чем занимаются эти специалисты. Большая доля общения, как делового, так и личного, происходит в сети, что определяет особенности мышления и поведения поколения. Таким образом, практически в любых сферах деятельности мы сталкиваемся с необходимостью хранить, искать и анализировать большие объемы информации.

Чтобы уметь это делать, то есть грамотно обращаться с окружающей нас информацией и при этом получать осмысленные результаты, и нужна цифровая культура. То есть человек, обладая знаниями в этой области, понимает, какие алгоритмы подходят для обработки и анализа данных, какие задачи можно ставить в области данных, какие технологии подходят для решения этих задач и каким результатам можно доверять.

При этом цифровая культура сегодня нужна абсолютно всем специалистам как в технических, так и в гуманитарных профессиональных областях. Ведь даже если в обязанности сотрудника не входит разработка, например, программного обеспечения, он должен уметь поставить перед программистом техническое задание, грамотно формулируя задачи своей предметной области. Статистический анализ и обработка больших данных важны в любой работе, связанной с экономикой. От специалистов в области коммуникации требуются навыки работы с графическими редакторами, системами CMS, HTML-разметкой и другими цифровыми инструментами. Филологу нужно уметь анализировать тексты, биоинформатику – обрабатывать последовательности ДНК. Потому что такова экономика будущего, и без знаний в области цифровой культуры уже невозможно стать востребованным специалистом практически в любой профессии.

Как будут развивать цифровую культуру в Университете ИТМО?

Путем введения блока дисциплин, которые будут обязательны к изучению для абсолютно всех студентов вуза, начиная с первого курса бакалавриата. Все дисциплины будут входить в учебный план по любому направлению подготовки, полученные знания будут оцениваться в стандартной форме зачета или экзамена. Блок дисциплин рассчитан на шесть семестров, каждый семестр будет изучаться одна дисциплина.

При этом для студентов разных профилей подготовки одни и те же дисциплины будут преподаваться по-разному. Очевидно, что обучающемуся в области, например, управления не нужно учить языки программирования или методики обработки данных с помощью машинного обучения. Но нужно научить его работать с различными инструментами обработки информации, которые рассчитаны как раз на не-специалистов в области IT. А вот студенту-программисту можно более углубленно преподавать машинное обучение или статистику, а также обучать его алгоритмическим методикам обработки данных.

Более того, мы сделаем курсы так, чтобы они подходили под конкретные предметные области. Например, если мы будем преподавать статистику студентам, которые изучают биотехнологии, то мы будем использовать данные из этой области, показывать инструменты, которыми пользуются профессиональные биотехнологи. Для нас главное – интегрировать навыки в области цифровой культуры в те знания, которые студент получает по своему основному профилю образования.

В каком формате будут проходить занятия?

Чтобы уложить занятия в учебные планы по разным направлениям подготовки, занятия будут проходить в основном онлайн. Для этого будут сняты специальные обучающие видео, в которых лекции будут вести как преподаватели Университета ИТМО, так и приглашенные эксперты, в том числе из индустрии. Например, одна из лекций вводного курса будет посвящена Яндекс-сервисам. Некоторые лекции, возможно, будут проводиться в формате обычных занятий в аудиториях – точное расписание будет зависеть от пожеланий руководства различных факультетов. Также предусмотрены очные мастер-классы с преподавателями, в ходе которых студенты смогут задать вопросы, с которыми они не смогли разобраться самостоятельно.

Мы планируем создать несколько вариантов практических упражнений, которые будут соответствовать по тематике разным факультетам и кафедрам вуза, чтобы образование в области цифровой культуры было как можно более приближенным к реальным задачам, которые будут выполнять обучающиеся в профессиональной жизни. При этом, если студент поймет, что он заинтересован в той или иной дисциплине и хочет изучить ее более полно, он сможет посещать углубленные факультативные занятия, которые также будут организованы в рамках развития цифровой культуры в Университете ИТМО.

Добавлю, что сейчас разрабатывается концепция развития цифровой культуры и для сотрудников Университета ИТМО – профессорско-преподавательского состава, административного персонала. Внедрение этих компетенций будет повсеместным, а их наличие – определяющим для всех, кто работает и учится в вузе.

Читайте также: