В рамках Всероссийской образовательной акции «Урок цифры» в пятой школе был проведен очередной тематический урок информатики “Большие данные”.
Урок проведен в соответствии с методическими рекомендациями, размещенными на сайте «Урок цифры».
Этот урок посвящен разбору понятия большие данные, их источникам, инструментам анализа, а также новым профессиям, связанным с работой с большими данными.
Мир наполнен множеством данных, их объем с каждым годом только увеличивается. Область больших данных работает с огромными массивами информации для того, чтобы улучшать различные области человеческой жизни.
Термину «большие данные» всего 15 лет, и окончательного определения еще не сложилось. Большими данными называют: – различные инструменты, подходы и методы обработки как структурированных, так и неструктурированных данных для того, чтобы использовать их для конкретных задач и целей – данные, которые невозможно обработать на одном компьютере.
К источникам больших данных относят:
● Интернет – соцсети, блоги, СМИ, форумы, сайты, интернет вещей.
● Корпоративные данные – транзакционная деловая информация, архивы, базы данных.
● Показания устройств – датчиков, приборов и другого оборудования, в том числе метеорологического и сотовой связи.
Анализ больших данных позволяет увидеть закономерности, которые не может увидеть человек. Это позволяет оптимизировать различные сферы жизни, например,
1. В школе – рекомендательные системы позволяют получать курсы по интересам. На основании того, как школьник учится, можно прогнозировать, как он закончит учебный год, и корректировать его обучение, чтобы он вышел на более высокий результат, уведомлять родителей о росте, увлечениях их ребёнка и рекомендовать им дополнительное обучение.
2. В медицине – роботы могут распознавать симптомы болезней на ранних стадиях и с большей вероятностью рекомендовать правильное лечение.
3. В сфере безопасности – с помощью нейросетей происходит обработка видео на камерах в городах, которые позволяют ловить преступников почти сразу после того, как они попадают в их поле зрения.
4. На транспорте – навигаторы анализируют текущую ситуацию на дорогах и выбирают наиболее короткий путь до нужного места, при этом меняя его в зависимости от ситуации на дорогах.
5. В соцсетях – умная лента рекомендует то, что будет интересно. Музыка в ВКонтакте может рекомендовать других исполнителей, которые могут понравиться пользователям, даже если они никогда раньше их не слышали. Нейросети могут раскрашивать фотографии и видео под картины известных художников.
6. В играх – тренироваться с ботами уже давно стало привычным делом. Программы могут выиграть у человека даже в таких интеллектуальных играх как шахматы или го.
7. В искусстве – нейросети умеют сочинять стихи, которые, практически неотличимы от написанных человеком. Они пишут целые произведения, которые проходят в финалы литературных конкурсов, создают музыку и новые картины.
После формулировки учителя задачи о том, что в рамках урока невозможно провести работу с реальными большими объемами данных, поэтому на простых примерах тренажера можно познакомиться с источниками больших данных, инструментами, которые применяют для их анализа и узнаем, для чего используют результаты такого анализа.
Тренажёр “Уровень для закаленных профессионалов” для 8-11-х классов состоит из трёх заданий, профориентационного текста, опроса и дашборда, отображающего на графиках статистику, полученную в результате прохождения опроса.
В ходе урока учащиеся посмотрели видеоролики по теме «Большие данные» и «Профессии в области больших данных», в ходе обсуждения которых была сформирована интеллект-карта “Большие данные” в программе XMind, прошли тренажёр “Уровень для закаленных профессионалов” для 8-11-х классов.
