• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Цифровая грамотность

2025/2026
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
4
Кредиты
Статус:
Курс обязательный
Когда читается:
1-й курс, 1, 2 модуль

Преподаватель

Программа дисциплины

Аннотация

Данный курс представляет собой адаптацию общеуниверситетского курса «Цифровая грамотность» специально для студентов образовательной программы «Психология» и направлен на формирование компетенций в области работы с данными и цифровой техникой. В курсе будут рассмотрены базовые темы, которые необходимы для безопасного и эффективного использования цифровых технологий и ресурсов Сети. А также будут предложены инструменты и механизмы применения полученных навыков использования компьютерных технологий для организации и проведения психологических исследований и практической работы психолога.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Овладение студентами принципами и методами использования цифровых инструментов в собственной жизни и учёбе.
  • Обеспечение безопасной и эффективной работы в цифровой среде
  • Самостоятельная работа с данными для успешного выполнения учебных и рабочих задач
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Студент способен защищать свою цифровую личность и обеспечивать гигиену своего цифрового пространства (например, в социальных сетях и при использовании ленты новостей)
  • Студент способен использовать современные средства коммуникации для организации групповой работы и учебных взаимодействий (электронную почту, мессенджеры, системы организации групповых пространств хранения информации
  • Студент способен создавать, использовать и обеспечивать работоспособность собственного цифрового пространства (способен выбрать необходимые устройства для своих задач, настроить её для собственной работы, подключить к требуемым ресурсам, защитить устройства, их систему и сеть с помощью правильной настройки устройств, сети, антивирусной/антиспам системы)
  • Студент способен безопасно и этично вести себя в Сети (умеет пользоваться магазинами приложений, умеет отличать фейковые медиа-сообщения от реальных, проверять качество информации, умеет отличать спам-письмо от настоящего, умеет отличать настоящий сайт от фишингового, умеет использовать безопасное подключение к сайтам)
  • Студент способен самостоятельно осваивать цифровые инструменты для решения возникающих задач за счёт обращения к источникам информации в Сети и внутренней справке инструментов
  • Студент способен организовать офисную работу с применением современных офисных систем, таких как MS Office, LibreOffice, Google Docs, систем архивации: умеет оформлять документы в соответствии со стандартами оформления, использовать электронные таблицы для простой обработки и визуализации данных, подготовки презентаций для отчётов о собственной работе, архивации и распаковки архивов;
  • Студент способен использовать персональные данные и информационные технологии в соответствиями с требованиями государства, в том числе в области защиты персональных данных
  • Студент способен корректно использовать программное обеспечение и результаты творчества других людей с учётом требований лицензий
  • Студент способен искать и отбирать информацию для организации своей работы в Сети и среди готовых текстовых файлов и электронных таблиц
  • Студент способен анализировать свою и чужую работу с цифровыми ресурсами, создавать и оптимизировать инструкции для самого себя и своих коллег, следовать инструкциям
  • Студент способен структурировать информацию и определять правила хранения и структурирования информации
  • Студент способен оценивать возможности больших данных и ответить на вопросы специалиста о задаче из своей области
  • Студенты знают основные принципы работы нейронных сетей. Умеют работать с генеративными системами искусственного интеллекта
  • Студенты знают понятие машинного обучения, виды моделей машинного обучения и их сущность, алгоритм оценки качества модели
  • Студенты имеют представление о данных, больших данных, машинном обучении
  • Студенты способны оценивать возможности больших данных и ответить на вопросы специалиста о задаче из своей области
  • Студенты определяют признаки различных типов данных
  • Студенты способны организовать офисную работу с применением современных офисных систем, таких как MS Office, LibreOffice, Google Docs: умеют оформлять документы в соответствии со стандартами оформления, использовать электронные таблицы для простой обработки и визуализации данных, подготовки презентаций для отчётов о собственной работе
  • Студенты умеют создавать информативные и структурированные презентации, задействовать приёмы визуального оформления
  • Студенты могут сравнить разные типы визуализации данных и применяют выбранный тип для решения поставленной задачи
  • Студенты применяют базовые знания функций Excel: в частности, умеют преобразовывать данные из одного типа в другой, работать с комбинированными формулами и функциями, в т.ч. вбивать формулы, растягивать формулы, таблицы, копировать данные из одного листа на другой, переключать стили обращения к ячейкам, фиксировать ячейки в формулах
  • Студенты умеют работать с электронными таблицами
  • Студенты умеют проводить первичную обработку и анализ данных
  • Студенты умеют работать с текстовыми документами с использованием офисных систем
  • Студенты могут организовать хранение документов в облачном пространстве, умеют организовать совместную работу с документом в облаке, корректно распределить права на просмотр, комментирование, редактирование
  • Студенты знают принципы организации файловых систем и кодирования информации, умеют управлять папками, файлами и файловыми менеджерами, а также практикуют структурирование данных и создание эффективных иерархий хранения.
  • Студенты понимают архитектуру Интернета (IP‑адресацию, протоколы TCP/IP, HTTP/HTTPS, DNS, структуру URL), умеют работать с браузерами и сертификатами.
  • Студенты знают основные виды угроз для устройств и сетей, умеют настраивать антивирусное и антиспам-защитное ПО, распознавать фишинг, спам и фейковые медиа, а также практикуют безопасное поведение в Сети.
  • Студенты знают критерии достоверности и актуальности информации, умеют эффективно искать и отбирать данные в Сети, а также среди готовых файлов, и практикуют проверку медиасообщений на предмет фальсификаций, манипуляций и спама.
  • Студенты знают стандарты цитирования (ГОСТ, APA) и принципы работы наукометрических баз, используют библиографические менеджеры для создания коллекций и списков литературы, а также практикуют корректное оформление источников в академических работах.
  • Студенты знают законодательство о защите персональных данных и интеллектуальной собственности, умеют применять правовые нормы при работе с контентом и ИИ, а также практикуют соблюдение требований государства и осознают ответственность за неправомерный доступ и разглашение информации.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Интернет-грамотность
  • Медиаграмотность
  • Академическая грамотность
  • Компьютерная грамотность
  • Компьютерная безопасность
  • Основы работы с данными: данные, большие данные, машинное обучение
  • Введение в промпт-инжиниринг
  • Юридическая грамотность
  • Техническая грамотность: документы и облака
  • Техническая грамотность: таблицы
  • Техническая грамотность: презентации
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий групповой проект
    В рамках проектной работы студенты проводят анализ источника данных и разрабатывают основные положения исследования по выбранной теме. Выбор направления и темы осуществляется студентами самостоятельно и проходит согласование с преподавателем.
  • неблокирующий Контрольная НЭ
    Контрольная работа представляет собой тест, составленный в соответствии со Спецификацией Независимого экзамена по Цифровой грамотности. Контрольная работа проводится в Smart LMS и охватывает все темы курса. Студенты могут сдавать контрольную работу как на устройствах ВШЭ (в компьютерном классе), так и со своего устройства. Для выполнения работы студентам необходимо авторизоваться в Smart LMS. Контрольная работа состоит из тестовой части и практической части. В тестовой части студентам необходимо ответить на вопрос, выбрав все правильные варианты ответа. Если студент выбрал не все варианты ответа или выбрал лишние, то за вопрос ставится 0 баллов (всё или ничего). В практической части студентам необходимо выполнить задание по темам: — Техническая грамотность: документы и облака; — Техническая грамотность: презентации; — Техническая грамотность: таблицы. Продолжительность контрольной работы: 60 минут.
  • неблокирующий аудиторная работа
    Аудиторная активность студентов на занятиях: участие в опросах, дискуссиях, выполнение практических заданий.
  • неблокирующий Домашняя практическая работа
    Домашняя практическая работа выполняется в виде решения заданий Открытого банка Независимого экзамена (представлен в Учебнике). Студентам даётся три попытки, засчитывается лучший результат. По усмотрению преподавателя домашняя практическая работа может включать дополнительные элементы (задания): прорешивание кастомизированных заданий в формате НЭ, например, практической части; творческое задание с использованием генеративного ИИ (создание текста или изображений с использованием промптов); подбор определённого количества академических источников для курсовой работы студента (источники должны соответствовать методологическим требованиям, а процесс их отбора должен быть подробно описан).
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2025/2026 2nd module
    Формула итоговой оценки по дисциплине: Оитог = Оауд.д.з х 0,25 + Огруп. х 0,3 + Ок.р. х 0,25 где: Оитог – итоговая оценка студента за курс, Оауд.д.з. – оценка за аудиторную и домашнюю работу, в которой Осем = 0,2 – оценка за семинарскую работу (аудиторную практическую работу), а Од.з.= 0,05 – оценка за домашнее задание (домашнюю практическую работу), Огруп. – оценка за групповой проект, О к.р. – оценка за контрольную работу в формате Независимого экзамена. Цифровая грамотность — дисциплина-пререквизит к Независимому экзамену. Оценка, выставляемая по итогам промежуточной аттестации по Цифровой грамотности, не может быть больше 8 баллов (Положение о промежуточной аттестации и текущем контроле успеваемости студентов НИУ ВШЭ). Оценка может быть повышена по результатам перезачёта результатов Независимого экзамена.
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Martín-Martín, A., Orduna-Malea, E., Thelwall, M., & López-Cózar, E. D. (2018). Google Scholar, Web of Science, and Scopus: a systematic comparison of citations in 252 subject categories. https://doi.org/10.1016/j.joi.2018.09.002
  • Академическое письмо. От исследования к тексту : учебник и практикум для вузов / Ю. М. Кувшинская, Н. А. Зевахина, Я. Э. Ахапкина, Е. И. Гордиенко ; под редакцией Ю. М. Кувшинской. — Москва : Издательство Юрайт, 2021. — 284 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-08297-5. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/474543 (дата обращения: 04.07.2025).
  • Барский, А. Б. Введение в нейронные сети : учебное пособие / А. Б. Барский. — 2-е изд. — Москва : ИНТУИТ, 2016. — 358 с. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/100684 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
  • Барский, А. Б. Логические нейронные сети : учебное пособие / А. Б. Барский. — 2-е изд. — Москва : ИНТУИТ, 2016. — 492 с. — ISBN 978-5-94774-646-4. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/100630 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
  • Биллиг, В. А. Основы офисного программирования и документы Excel : учебное пособие / В. А. Биллиг. — 2-е изд. — Москва : ИНТУИТ, 2016. — 688 с. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/100307 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
  • Биллиг, В. А. Основы офисного программирования и документы Word : учебное пособие / В. А. Биллиг. — 2-е изд. — Москва : ИНТУИТ, 2016. — 469 с. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/100308 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
  • Информатика для гуманитариев : учебник и практикум для вузов / под редакцией Г. Е. Кедровой. — 2-е изд. — Москва : Издательство Юрайт, 2021. — 653 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-14260-0. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/468135 (дата обращения: 04.07.2025).
  • Машинное обучение. - 978-5-496-02989-6 - Бринк Хенрик, Ричардс Джозеф, Феверолф Марк - 2018 - Санкт-Петербург: Питер - https://ibooks.ru/products/355472 - 355472 - iBOOKS
  • Миркин, Б. Г.  Введение в анализ данных : учебник и практикум / Б. Г. Миркин. — Москва : Издательство Юрайт, 2020. — 174 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-9916-5009-0. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/450262 (дата обращения: 27.08.2024).
  • Молочков, В. П. Microsoft PowerPoint 2010 : учебное пособие / В. П. Молочков. — 2-е изд. — Москва : ИНТУИТ, 2016. — 277 с. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/100649 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Held, B., Moriarty, B., & Richardson, T. (2019). Microsoft Excel Functions and Formulas (Vol. Fifth edition). Dulles, Virginia: Mercury Learning & Information. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=2051937
  • Десяева, Н. Д.  Академическая коммуникация : учебник для вузов / Н. Д. Десяева. — 2-е изд. — Москва : Издательство Юрайт, 2025. — 143 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-20708-8. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/558619 (дата обращения: 02.07.2026).
  • Дюк, В., & Фомин, В. (2008). Интеллектуальный анализ данных в гуманитарных областях. Программные Продукты и Системы, (3). Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsclk&AN=edsclk.15549904
  • Дюк, В., Флегонтов, А., & Фомина, И. (2011). Применение технологий интеллектуального анализа данных в естественнонаучных, технических и гуманитарных областях. Известия Российского Государственного Педагогического Университета Им. А.И. Герцена, (138). Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsclk&AN=edsclk.2007827
  • Короткина, И. Б.  Академическое письмо: процесс, продукт и практика : учебное пособие для вузов / И. Б. Короткина. — 2-е изд., перераб. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2025. — 349 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-20699-9. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/558604 (дата обращения: 02.07.2026).
  • Куранова, О. Н. Информационные технологии и программирование в экономике: работа с MS Excel и LibreOffice Calc : учебно-методическое пособие / О. Н. Куранова, А. И. Дергачев, Л. М. Божко. — Санкт-Петербург : ПГУПС, 2024. — 47 с. — ISBN 978-5-7641-1962-5. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/439475 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
  • Меняйло, В. В.  Академическое письмо. Лексика. Developing Academic Literacy : учебник для вузов / В. В. Меняйло, Н. А. Тулякова, С. В. Чумилкин. — 2-е изд., испр. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2025. — 226 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-18198-2. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/562466 (дата обращения: 02.07.2026).
  • Русин, В. В. Основы профессиональной обработки текстовых документов в MS Word : учебное пособие для вузов / В. В. Русин. — Санкт-Петербург : Лань, 2025. — 132 с. — ISBN 978-5-507-52482-2. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/494999 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
  • Секреты приложений Google / Балуев Д. - М.:Альпина Пабл., 2016. - 287 с.: ISBN 978-5-9614-1274-1 - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/923761
  • Флах, П. Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных / П. Флах. — Москва : ДМК Пресс, 2015. — 400 с. — ISBN 978-5-97060-273-7. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/69955 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
  • Яковлев, В. Б.  Статистика. Расчеты в Microsoft Excel : учебное пособие для вузов / В. Б. Яковлев. — 2-е изд., испр. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2023. — 353 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-01672-7. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/514005 (дата обращения: 02.07.2026).

Авторы

  • Львова Елена Николаевна