Что такое цифровая культура
Что такое цифровая культура?
Мы в KMDA убеждены, что культура в компании формирует ее стратегию и развитие, а не наоборот. Если вы собрались заняться цифровой трансформацией, нужно начать с анализа культурных особенностей в вашей компании, чтобы сформировать фундамент будущих преобразований.
Согласно нашему исследованию более 60% руководителей российских компаний считают отсутствие необходимых компетенций и цифровой культуры — главными препятствиями на пути к цифровой трансформации.
В практической работе с клиентами мы применяем собственные методы построения цифровой культуры организации через внедрение ценностей и принципов в сетку компетенций и бизнес-процессы, что позволяет запустить фундаментальные трансформационные преобразования «снизу», способные поддержать реализацию стратегии.
Вот структура базовых ценностей и принципов цифровой культуры, которыми мы руководствуемся:
1. Технологическая адаптивность — знание и применение современных цифровых технологий.
2. Цифровое мышление — приоритет использования цифровых технологий в решении задач.
3. Коммуникация — широкое использование цифровых каналов для взаимодействия.
4. Данные — принятие решений на основе анализа цифровых данных.
5. Этика — понимание принципов поведения в цифровой среде.
6. Безопасность — знание принципов информационной безопасности.
Введение в цифровую культуру
понадобится для освоения
для зачета в своем вузе
В данном курсе обучающийся поймет, что это такое цифровая культура. Каждый раздел курса будет посвящено целому разделу информационных технологий. Это такие разделы, как архитектура компьютеров, основы языков программирования, технологии работы с большими данными, компьютерная безопасность, веб-технологии. Также в этом курсе будет рассказано об основных цифровых сервисах: как устроены социальные сети, что такое блокчейны и умные контракты, что такое электронное правительство и как создаются виртуальные музеи.
О курсе
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.
Формат
В состав курса входят видео-лекциии и упражнения. Длительность курса составляет 16 недель. Трудоемкость курса – 3 зачетных единицы. Средняя недельная нагрузка на обучающегося – 6-7 часов.
Информационные ресурсы
Смолин, Д.В. Введение в искусственный интеллект: конспект лекций [Электронный ресурс] : учеб. пособие — Электрон. дан. — Москва : Физматлит, 2007. — 264 с. — Режим доступа: https://e.lanbook.com/book/2325
Щеглов, А. Ю. Защита информации: основы теории : учебник для бакалавриата и магистратуры / А. Ю. Щеглов, К. А. Щеглов. — М. : Издательство Юрайт, 2018. — 309 с. — (Серия : Бакалавр и магистр. Академический курс). — ISBN 978-5-534-04732-5. — Режим доступа : www.biblio-online.ru/book/9CD7BE3A-F9DC-4F6D-8EC6-6A90CB9A4E0E.
Требования
Для изучения курса достаточно знаний школьной программы.
Программа курса
В курсе рассматриваются следующие темы:
Каждая тема предполагает изучение в течение одной недели.
Результаты обучения
Формируемые компетенции
Способность применять цифровые технологии для анализа и решения мировоззренческих, социально-личностных и профессиональных проблем и процессов, определяющих жизнедеятельность в цифровом пространстве (КК-4)
Направления подготовки
По данному курсу возможно получение сертификата.
Культура в «цифре»: почему профессионал будущего должен быть немного «айтишником»
В Университете ИТМО с сентября 2018 года все студенты-бакалавры и магистранты нового набора вне зависимости от направления подготовки и образовательной программы будут изучать цифровую культуру. Сегодня информационные технологии проникли во все сферы жизни, и теперь профессионал будущего должен быть немного «айтишником». О том, как будет проходить обучение и что это изменит, рассказала директор по направлению «Цифровая культура», советник при ректорате Университета ИТМО Елена Михайлова.
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.
Введение блока «Цифровая культура» будет реализовываться в соответствии с концепцией развития Университета ИТМО – дорожной карты вуза на 2018-2020 годы, которая была одобрена Советом по повышению конкурентоспособности ведущих университетов РФ среди ведущих мировых научно-образовательных центров в октябре прошлого года. В коде ИТМО Цифровая культура идет под буквой F – фундаментальность, которая в том числе определяет основные компетенции, которыми должны обладать как выпускники вуза, так и сотрудники.
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 в первые два года студент будет изучать обязательные дисциплины. Первой будет «Введение в цифровую культуру». Именно на этих занятиях обучающийся поймет, что это такое, зачем это нужно, как он сможет использовать это в реальной работе и жизни. Каждое занятие будет посвящено целому разделу информационных технологий. Это такие разделы, как архитектура компьютеров, основы языков программирования, технологии работы с большими данными, компьютерная безопасность, веб-технологии. Также в этой дисциплине будет рассказано об основных цифровых сервисах: как устроены социальные сети, что такое блокчейны и умные контракты, что такое электронное правительство и как создаются виртуальные музеи.
Во втором семестре будет курс по анализу данных, где студентам расскажут, как хранятся и обрабатываются данные, как их анализировать, а также как визуализировать результаты анализа. В третьем семестре студенты будут изучать статистику, а в четвертом – машинное обучение, нейронные сети и базы данных. В последние два семестра блока (третий курс) обучающийся сможет сам выбрать дисциплины из курсов по выбору, однако для некоторых из них могут потребоваться дополнительные или более углубленные знания. Для успешного освоения блока «Цифровая культура» студент должен будет успешно сдать основные и выборные дисциплины, чтобы в сумме они составляли не менее 18 зачетных единиц.
Магистранты будут изучать блок «Цифровая культура» в течение двух семестров. Это будут дисциплины «Обработка и анализ данных» и «Методы и технологии прикладного искусственного интеллекта». Что касается студентов, которые уже обучаются в Университете ИТМО, для них дисциплины блока «Цифровая культура» будут доступны по желанию.
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.
В перспективе можно также подключать слушателей блока дисциплин «Цифровая культура» к каким-либо проектам в области информационных технологий, которые проводятся учеными, аспирантами, другими студентами вуза. Таким образом, они смогут на практике применить знания, полученные при изучении блока.
Для того чтобы включиться в изучение цифровой культуры, от студентов потребуются минимальные знания в области информационных технологий: школьные знания по математике и информатике, то есть начальные навыки программирования, знание компьютерных алгоритмов, начальные знания курса алгебры (теория матриц), навыки работы с программой MSExcel. А вот для освоения дисциплины «Статистика» и модулей «Машинное обучение» и «Нейронные сети» потребуется знание начального курса высшей математики для вузов: алгебра, математический анализ, которые изучаются на первом курсе бакалавриата.
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.
Федеральный проект «Цифровая культура»
Созданы виртуальные концертные залы:
На 15.12.2019 – 80 единиц;
На 15.12.2020 – 160 единиц;
На 15.12.2021 – 240 единиц;
На 15.12.2022 – 320 единиц;
На 15.12.2023 – 400 единиц;
На 01.12.2024 – 500 единиц.
Проведены онлайн-трансляции мероприятий, размещаемых
на портале «Культура.РФ» :
На 30.12.2019 – 100 единиц;
На 30.12.2020 – 200 единиц;
На 30.12.2021 – 300 единиц;
На 30.12.2022 – 400 единиц;
На 30.12.2023 – 500 единиц;
На 01.12.2024 – 600 единиц.
Произведен и размещен в сети «Интернет» контент, направленный на укрепление гражданской идентичности и духовно-нравственных ценностей среди молодежи:
На 31.12.2019 – 251 единица;
На 31.12.2020 – 981 единицы;
На 31.12.2021 – 1711 единиц;
На 31.12.2022 – 2441 единиц;
На 31.12.2023 – 3171 единиц;
На 31.12.2024 – 3901 единиц.
Созданы мультимедиа-гиды по экспозициям и выставочным проектам, при посещении которых возможно получение информации о произведениях с использованием технологии дополненной реальности:
На 01.12.2019 – 75 единиц;
На 01.12.2020 – 150 единиц;
На 01.12.2021 – 225 единиц;
На 01.12.2022 – 300 единиц;
На 01.12.2023 – 375 единиц;
На 01.12.2024 – 450 единиц.
Оцифрованы и включены в Национальную электронную библиотеку книжные памятники:
На 01.12.2019 – 8 000 единиц;
На 01.12.2020 – 16 000 единиц;
На 01.12.2021 – 24 000 единиц;
На 01.12.2022 – 32 000 единиц;
На 01.12.2023 – 40 000 единиц;
На 01.12.2024 – 48 000 единиц.
Мифы о больших данных и цифровая культура
Мы продолжаем публиковать самые интересные доклады RAIF, ежегодного форума по искусственному интеллекту, организованному «Инфосистемы Джет». Сегодня хотим поделиться рассказом доктора физико-математических наук, профессора департамента информатики НИУ ВШЭ Бориса Асеновича Новикова.
Мифы о больших данных и цифровая культура
Слово big в нашем случае относится больше к мифам, чем к данным, поэтому я расскажу, в основном, о первых, но в контексте вторых. Поскольку я уже несколько десятилетий делаю вид, что работаю в научном сообществе, я начну с определения, чтобы это выглядело, как точное знание.
Мифы – неотъемлемая часть культуры общества, они существовали всегда и продолжают появляться в современном мире. Привожу примеры:
Более старшая часть аудитории должна помнить шум вокруг 2000-го года, который на самом деле является одним из 400 относительно честных способов извлечения денег из заказчика, не более того. Конечно, катастрофы тогда не случилось.
Возникает масса мифов вокруг software engineering – здесь есть много разных точек зрения, и на этой теме я концентрироваться сейчас не буду.
К этому докладу меня подтолкнула инициатива сверху: в том университете, где я работал, появилась необходимость обучить цифровой грамотности поголовно всех, от детского сада до аспирантуры. Никто не знал, что это такое, и я опрометчиво признался руководству, что я примерно понимаю, как это делать… и попался. Нужно было учить разные специальности по одной программе:
Основной мой вклад в дело заключался в том, что я переименовал этот курс из «Цифровой грамотности» в «Цифровую культуру».
На одной из международных конференций я услышал такое высказывание: для того, чтобы привлечь внимание аудитории, нужно добавить в доклад хоть какой-то намек на сексуальность, так вот: несколько лет назад в прессе (в частности, в российской) широко обсуждался случай, как американской школьнице стали присылать рекламу для беременных (на этом сексуальный контекст истории исчерпывается ), потом семья обратилась с иском, но в итоге иск пришлось отозвать… Потому что девушка действительно оказалась беременной. История понаделала много шума, мол, эти аналитики знают о нас больше, чем мы сами (это уж вряд ли)! Все это очень опасно, и надо усиливать защиту. Так родились мифы:
Какой вывод можно сделать? Анализ ИНОГДА может давать правильные результаты, и мы можем также сказать, что иногда мы ничего не знаем.
Мои друзья и коллеги обращают внимание на то, что случайная рассылка тоже иногда дает правильные результаты, и мы ничего не можем сказать о качестве рассылки, если не оценим какие-нибудь количественные показатели. Прежде всего, необходимо оценивать полноту и точность.
Следующие виды мифов я позаимствовал из зарубежного контекста. Например, на одной из топовых конференций по обработке данных SIGMOD 2019 проходила панельная дискуссия (или, как говорят у нас, «круглый стол») на тему «Responsible Data Science». Там обсуждались примеры того, каким образом случается безответственное применение средств анализа данных, машинного обучения и т.п. В качестве одного из примеров привели историю с определением пола человека по фотографии глаз. Люди работали над этим несколько лет, достигли точности аж 80%, пока один скептик не выяснил, что на самом деле они определяют наличие или отсутствие косметики.
Это курьез, но вот дальше пример, в котором опасность уже абсолютно реальная: речь идет о применении методов машинного обучения для выявления преступников по фотографиям. Как выяснилось, в самом принципе работы этой обучающейся системы есть проблемы с политкорректностью: во-первых, они давали ложноположительные ответы с разной частотой в зависимости от расы, а во-вторых, как оказалось потом, на самом деле они определяли наличие или отсутствие улыбки на фотографии, не более того. Однако были попытки применения этой системы, и офицерам, которые должны были использовать результаты, в случае несогласия полагалось писать письменное объяснение, почему именно они не согласны с результатами, которые выдает система. Вот это уже пример того, каким образом мифы могут стать опасными для общества.
Почему-то мы говорим Data Science, хотя речь идет о промышленных применениях. Во всех остальных областях – Computer Science, но… Software Engineering. Уравнения математической физики и какое-нибудь мостостроение, или что-то еще? Коллеги, ученым нельзя верить! Хотелось бы думать, что Data Science относится к разделу «Науки», и к сожалению, формулировка Data Engineering уже занята другим понятием.
Я возвращаюсь к истории с проектом курса для всего университета независимо от подготовленности и специальности. Картинка с правой стороны (лебедь, рак и щука) показывает, каким образом работала команда, собранная из представителей всех факультетов университета.
Тем не менее, мы попытались сделать что-то разумное. Идея состояла в том, чтобы показать простые вещи, которые каждый исследователь может делать сам независимо от той области, в которой он работает. При этом чтобы он мог понять, в какой момент (это самое важное!) нужно обратиться к профессионалам по обработке данных. Я пытался избежать таких рецептов для начинающих (но из этого мало что получилось), типа «Сделайте сложение популярным, но не практическим руководством».
Итак, мифы неизбежны, и мы должны понимать, что с ними все-таки придется иметь дело. Мифы являются источником многих ошибок, неудач и проблем, а иногда могут быть даже опасны – необдуманное применение мифических «знаний» может иметь негативные последствия.
Кроме того, что мы развиваем технологии, надо заниматься просвещением общества, и это забота постоянная, которая никогда не будет решена полностью, потому что человечество в общем развивается не так быстро, как технологии. Обучить людей намного труднее, чем искусственный интеллект – один из источников мифов. Нам надо научиться работать и жить с этим так, чтобы избежать больших опасностей.