Що ж, ось ми й дочекались літа – пори відпусток та відпочинку. Але не для всіх – у мене, наприклад, літо – завжди дуже напружений період, бо в багатьох компаній закінчується фінансовий рік, і багато хто приймає рішення витратити залишки бюджету на навчання співробітників. А ще літо – це час навчитись чомусь новому, завершити нарешті власні проекти, зробити те, для чого завжди не вистачало часу…

Тож сьогодні я хочу продовжити тему самонавчання. Я вже писав про тренінги з Python,  цього ж разу я хочу розповісти про можливості самонавчання та оцінки своєї компетентності для вчителів та викладачів – коли ж це робити, як не влітку?

Що ж, почнемо. Особисто для мене було шоком (і я про це вже говорив не один раз) дізнатись, що більшість викладачів виявились “не готовими” до дистанційного навчання. Не буду повторюватись – просто зауважу, що як на мене така “неготовність” – це перша ознака профнепридатності, бо опанувати інструменти дистанційного навчання всі мали вже кілька років тому!

Однак, навіть зараз ще не пізно – і для цього є всі можливості. Наприклад, досить непоганий курс “Как преподавать онлайн: инструменты для учителя” від проекту “Я учитель” (тільки скористайтесь веб-оглядачем з вбудованим VPN – наприклад, Opera GX, бо іншим способом з України цей ресурс не відвідати). Чесно кажучи, я не дізнався з курсу нічого нового, але він вартий вашої уваги. Так, там є трохи інформації про локальні російські навчальні ресурси, але непогана теоретична складова (для тих хто закінчив університет давно й вже не пам’ятає про що говорили на парах з педагогіки) і огляд багатьох стандартних навчальних сервісів, які для когось можуть стати відкриттям (хоч ця частина курсу трохи фрагментарна). Курс складається з семи модулів – після кожного є невеличкий тест плюс фінальний іспит, який треба успішно скласти аби отримати сертифікат.

На порталі “Цифрова освіта” є ряд освітніх серіалів для вчителів, які теж є сенс переглянути, а переглянувши – оцінити свої знання, вміння та навички за допомогою тесту “Цифрограм для вчителів”. Так, серіали більше розважальні ніж навчальні, знову ж таки – нічого нового я там не почув і не побачив, тест – трохи дивний (бо питання типу “співставлення” там реалізовані за допомогою питань з одиничним вибором, що дуже дивно, та й кілька сценаріїв там не надто реалістичні), але ці ресурси варті вашої уваги!

Також треба згадати про курс “Бери й роби”, який доступний на порталі Ed-Era та в “Освіторії” і просто мега-портал “Навчайте, де б ви не були” від Google, про який я вже колись писав.

Тож, колеги – час навчатись!
Ну а в мене на сьогодні все – час віртуального тренування
До зустрічі за тиждень друзі! Бережіть себе та своїх близьких! Хай вам щастить!

P.S. Наступного разу я планую розповісти про свій досвід використання Stream Deck в ході дистанційного навчання і не тільки

Сьогодні я хотів би поговорити про самонавчання та самовдосконалення. Думаю, ні для кого не секрет, що аби залишатись конкурентноздатним та й взагалі профпридатним, кожен з нас має вчитись протягом всього свого життя. Особливо явним це є для фахівців з “навколокомп’ютерних” спеціальностей та викладачів. Саме тому мене так дивують дві речі – перша – це те, що багато хто з викладачів і вчителів виявились неготовими до дистанційного навчання (а хтось навіть говорив “мене не навчили” – це шок! Хто мав вас навчити? Не беріть приклад з ледачих учнів, які чекають, що їм все мають принести на таці й вкласти в голову, а насправді говорять так, бо їм просто ліньки вчитись!), а друга – це існування різноманітних “шараг” з назвами на кшталт інститутів післядипломної освіти або інститутів вдосконалення вчителів тощо (абсурдні установи, які як на мене існують лише для розбазарювання коштів – вчитель має самовдосконалюватись протягом всього життя – можливостей для цього зараз предостатньо!).

Але не будемо про сумне – давайте поговоримо про те, що якщо ви навіть не вважаєте себе програмістом, навчитись програмувати – не так важко, як здається. Мова піде про мову, яка завдяки своїй простоті завоювала неабияку популярність серед непрограмістів – вчених, аналітиків даних, системних адміністраторів та інших. А ще – знову ж таки, через свою простоту – це чудовий вибір у якості першої мови програмування або для навчання дітей молодшого шкільного віку.

Оскільки травневі свята цього року видались довгими – аж чотири дні з 1 по 4 травня, а потім – ще два дні 9 і 10 травня, я вирішив трохи “підтягти” свої знання Python, бо з цією мовою я “загравав“ вже досить давно (маю кілька дрібних проектів на базі Raspberry, плюс, трохи досвіду з Azure Machine Learning та Azure Data Bricks з використанням Python), а от “оформити стосунки офіційно” – пройти якісь тренінги, скласти іспити, серйозно попрактикуватись та отримати якийсь сертифікат – руки так і не дійшли.

Далі я хочу розповісти які у вас є можливості аби опанувати цю екстремально просту, але потужну мову, для якої існують бібліотеки буквально для всього, що тільки можна уявити!

Почати можна з якогось курсу для початківців.

Одним з найкращих (і однозначно кращим серед російськомовних) є курс “Поколение Python: курс для начинающих” від  Stepik  – абсолютно безкоштовний і з великою кількістю практичних завдань (досить простих аби не відбити охоту навчатись) – якщо ви абсолютний новачок – це саме те, шо вам треба! Перевірено!

Також можете глянути й на інші безкоштовні російськомовні курси – наприклад, Python для начинающих 2021 від PythonRu, Python-разработка для начинающих від Нетології, Основы языка Python від Geek Brains або Уроки з Python від Yalpi.

Також дуже непоганий варіант для початківців – курси з Python на Microsoft Learn, наприклад, Изучение роли Python в области исследования космического пространства, Выполните первые шаги с помощью Python,і ще ціла купа навчальних модулів – все це теж безкоштовно, трапляються як надто вже базові речі, так і досить серйозні навчальні матеріали.

Якщо ж хочеться дійсно серйозних практичних завдань – рекомендую програми навчання від FreeCodeCamp – теорії там зазвичай не дуже багато й вона дуже загальна, однак, практичні роботи там – просто супер!

З Python на FreeCodeCamp пропонуються три сертифікаційні програми – Scientific Computing with Python, Data Analysis with Python, Machine Learning with Python – до складу всіх входять тестові завдання і кілька практичних завдань прикладного спрямування. Якщо ви впевнені в своїх силах й прагнете випробувати їх на практиці – вам сюди! Першу програму я вже опанував, найближчим часом планую зайнятись наступною.

А якщо вам цікаво що ще можна зробити з допомогою Python – зазирніть в мої репозиторії – беджик на базі Raspberry Pi, робота з електронними чорнилами з Raspberry Pi Zero W, приклади цікавих речей, які ви можете зробити в блокнотах Jupyter (Binder, Google Colab, GitPod, GitHub Codespaces, DeepNote).

Що ж, на цьому в мене все.
Продовжуємо святкувати! І пам’ятаємо – вивчати щось нове ніколи не пізно!
До зустрічі за тиждень, друзі! Бережіть себе та своїх близьких!