Эффективные практики учителей по результатам анализа больших данных

Гафаров Фаиль Мубаракович; Устин Павел Николаевич; Сабирова Эльвира Гильфановна

dc.contributor	Казанский федеральный университет
dc.contributor.author	Сабирова Эльвира Гильфановна
dc.contributor.author	Гафаров Фаиль Мубаракович
dc.contributor.author	Устин Павел Николаевич
dc.date.accessioned	2023-06-30T10:01:04Z
dc.date.available	2023-06-30T10:01:04Z
dc.date.issued	2023
dc.identifier.citation	Cабирова Э. Г. Эффективные практики учителей по результатам анализа больших данных / Э. Г. Сабирова, Ф. М. Гафаров, П. Н. Устин // Артемовские чтения "Продуктивное обучение: опыт и перспективы" : Материалы XV Международной научной конференции, Самара, 09-11 февраля 2023 года / Редколлегия: Л.В. Лысогорова (отв. ред.), С.П. Зубова, Н.Г. Кочетова [и др.]. - Самара: ООО "Научно-технический центр", 2023. - С. 163-167.
dc.identifier.uri	https://dspace.kpfu.ru/xmlui/handle/net/176370
dc.description.abstract	Актуальность статьи обусловлена развитием методов исследования с применением современных технологий BigData, которые с успехом могут быть использованы для повышения качества образования. В рамках исследования авторы использовали технологии BigData для выявления эффективных практик обучения на основе анализа информации, хранящийся в информационно-аналитической системе "Электронное образование в Республике Татарстан". Статья может быть полезна для учителей, руководителей образовательных организаций, исследователей.
dc.language.iso	ru
dc.relation.ispartofseries	АРТЕМОВСКИЕ ЧТЕНИЯ "ПРОДУКТИВНОЕ ОБУЧЕНИЕ: ОПЫТ И ПЕРСПЕКТИВЫ"
dc.rights	только для КФУ
dc.subject	ПРАКТИКИ ОБУЧЕНИЯ
dc.subject	ОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ АНАЛИТИКА
dc.subject	ТЕХНОЛОГИИ BIGDATA В ОБРАЗОВАНИИ
dc.subject	БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ В ОБРАЗОВАНИИ
dc.subject.other	Кибернетика
dc.subject.other	Общественные науки в целом
dc.subject.other	Психология
dc.title	Эффективные практики учителей по результатам анализа больших данных
dc.type	Article
dc.contributor.org	Институт психологии и образования
dc.description.pages	163-167
dc.pub-id	282922