Внешнее измерение цифровых компетенций. Итоговый контроль

2026/2027

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

Кто читает:

Отдел развития цифровых компетенций

Статус:

Курс обязательный

Когда читается:

3-й курс, 2 модуль

Программа дисциплины

Аннотация

Внешнее измерение цифровых компетенций (далее — ВИ ЦК) интегрировано во все образовательные программы НИУ ВШЭ и обязательно для студентов бакалавриата, обучающихся на русскоязычных программах на 2 курсе. ВИ ЦК "Итоговый контроль" определяет итоговый уровень сформированности цифровых компетенций студента. ВИ ЦК "Итоговый контроль" осуществляется с помощью процедур прокторинга, продолжительность экзамена — 180 минут. Экзамен состоит из тестовой и практической части. В практической части студент решает проблемную ситуацию с помощью выбора одного из нескольких вариантов действий. Итоговый результат переводится в шкалу от 1 до 10. Оценка ниже 4 баллов округляется с отбрасыванием дробной части (к меньшему целому), оценка от 4 баллов округляется к ближайшему целому. Отсутствие положительных результатов внешнего измерения цифровых компетенций в установленные сроки не влечет за собой академическую задолженность. Непрохождение внешнего измерения цифровых компетенций приравнивается к задолженности до момента сдачи.

Цель освоения дисциплины

• Определить итоговый уровень сформированности цифровых компетенций студента посредством выполнения тестовых и практических заданий

Планируемые результаты обучения

• Визуализация. Статистика. Теория вероятностей

Содержание учебной дисциплины

• Внешнее измерение цифровых компетенций.Итоговый контроль

Элементы контроля

• Часть B
• Часть C
• Часть А
  В тестовой части студенту предстоит решить 8 тестовых заданий с вариантами ответов / задания, где нужно вписать ответ / расставить блоки кода в правильном порядке и т.д.

Промежуточная аттестация

• 2026/2027 2nd module
  0.25 * Часть А + 0.4 * Часть C + 0.35 * Часть B

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Python для сложных задач : наука о данных и машинное обучение, Плас, Дж. В., 2018

Рекомендуемая дополнительная литература

• Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение : пер. с англ., Плас, Дж. Вандер, 2019
• Основы Python. Научитесь мыслить как программист, Дауни, А., 2021
• Основы алгоритмизации и программирования, учебное пособие, под ред. проф. Л. Г. Гагариной, 413 с., Колдаев, В. Д., 2017

Авторы

• Акаева Кавсарат Исламовна