👋 Привет! Меня зовут Олеся Толстых. Я кандидат педагогических наук, и в НИТУ МИСИС я преподаю курсы по практической грамматике, практической и теоретической фонетике, цифровым технологиям в лингвистике, Проектированию средств обучения в цифровой образовательной среде. Для меня важно, что все эти дисциплины имеют научную составляющую. Поэтому значительная часть моей деятельности – это научные исследования, которыми я занимаюсь вместе со студентами (бакалаврами и магистрантами) в рамках их работы надо ВКР. ❓ Интересный вопрос: что значит заниматься наукой? ➡️ Наука – это не одинокий человек за компьютером (тот самый несчастный студент, который пишет ВКР). Это всегда совместная работа студента и научного руководителя. С моими подопечными мы встречаемся каждую неделю. Мы обсуждаем идеи, ищем подходы, спорим, пробуем разные решения и постепенно превращаем интерес к теме в полноценное исследование. Иногда мы не соглашаемся друг с другом – и это нормально. Интересные идеи рождаются именно в таких обсуждениях. Поэтому я всегда стараюсь поддерживать своих студентов на каждом этапе их работы. ✔️ Секретный ингредиент успешной научной работы – нужно “болеть” своей темой. Если тема действительно интересна, то именно тогда появляется желание читать, анализировать, экспериментировать и задавать вопросы. Именно тогда исследование перестает быть стандартной учебной задачей и превращается в науку. 📚Область моих научных интересов – применение цифровых технологий в преподавании и в лингвистических исследованиях. Поэтому с моими студентами мы исследуем: 🟢как улучшить обучение в цифровой образовательной среде; 🔴как создавать онлайн курсы, которые действительно хочется проходить; 🟢что такое цифровое поведение студентов и как оно влияет на обучение; 🔴как технологии меняют образовательный процесс; 🟢как использовать инструменты искусственного интеллекта в педагогическом дизайне и обучении языкам и т.д. 🖥 Отдельная часть нашей работы связана с основами Python. Мы разбираемся, как можно анализировать языковые данные, создавать корпуса, работать с большими массивами текстов. 👩‍💻 Поначалу Python кажется сложным. Все-таки программирование для лингвистов звучит пугающе. Но если присмотреться, делать маленькие и систематические шаги в его изучении, то он превращается в удобный исследовательский инструмент. Любое лингвистическое исследование выходит совсем на другой уровень, появляется возможность анализировать большие коллекции текстов и выявлять закономерности, которые невозможно выполнить вручную (или очень-очень сложно и долго). ✨ И даже если в своей будущей профессии студенты не будут писать код, у них открываются глаза на то, как работает информационный поиск и как устроены инструменты искусственного интеллекта. А значит меняется взгляд на технологии, появляются более реалистичные ожидания от ИИ.