Chaman Verma: A Hibrid Oktatás Jövője és a Digitális Adat-elemzési Kurzus Fejlesztése

A digitális technológiák és az oktatási módszerek fejlődésének köszönhetően egyre nagyobb hangsúlyt kap a hibrid oktatás, amely ötvözi a hagyományos tantermi oktatást az online tanulási lehetőségekkel. Egy új kutatási projekt célja, hogy mesterséges intelligencia-alapú prediktív modellek segítségével feltérképezze, milyen tényezők határozzák meg a hibrid oktatási módszerek alkalmazását. A hallgatók véleményére alapozva a modellek elemzik az akadályokat, előnyöket, az egyetemi támogatás szintjét, valamint demográfiai adatokat, hogy elősegítsék a döntéshozatalt a hibrid oktatás felé történő elmozdulás érdekében.

A projekt másik kiemelt célja, hogy továbbfejlessze az ELTE Informatikai Karán oktatott „Statisztika és gépi tanulás valós idejű adat-elemzéshez IBM SPSS-ben (IKP-9280)” című kurzust. Az előadó tapasztalatai szerint a hallgatók egyre nagyobb igényt mutatnak a gyakorlati példák és valós idejű esettanulmányok iránt. Ennek érdekében a projekt támogatásával tudományos tartalmakat, kísérleteket és esettanulmányokat dolgoznak ki, amelyek az alapképzésben, mesterképzésben és doktori programban részt vevő hallgatók számára egyaránt elérhetők lesznek.

A kurzus fejlesztésének részeként minőségi PowerPoint-prezentációk és oktatóvideók készülnek, amelyek gazdagítják a tananyagot, és elérhetővé válnak az egyetemi LMS-rendszereken keresztül, mint például Canvas, Teams és Moodle. Ez nemcsak a kurzus színvonalát növeli, hanem vonzóbbá teszi az ELTE-t a nemzetközi hallgatók számára is.A projekt végső célja, hogy a hallgatók számára olyan gyakorlatközpontú és modern oktatási élményt nyújtson, amely hatékonyan támogatja az adat-elemzési és gépi tanulási kompetenciák fejlesztését. A kutatási eredmények pedig hozzájárulhatnak ahhoz, hogy az informatikai képzésekben még inkább előtérbe kerüljenek a hibrid tanulási formák, megfelelve a hallgatók és az oktatók változó igényeinek.