🗓 15 ноября (следующая среда) пройдет Yet another Conference on Education — четвёртая конференция про образование и технологии от Яндекса. Всё в формате online, на базе соорганизатора — Томского государственного университета. На мой субъективный взгляд, конференция проходит всегда интересно, по широкому спектру тем связанных с «IT 🤝 образование».
В этом году пригласили поучаствовать в секции 📈 «Как управлять университетами с помощью больших данных», ⏰ 14:30 - 15:15. Время конечно будет оч. мало для такой масштабной и многогранной темы. Приглашаю всех в 💭 чат к трансляции конференции, т.к. по «нападавшему» можно будет продолжить обсуждение и после 👍

Напоминаю, что можно задать Ваш вопрос в чате трансляции. Начало нашего разговора с коллегами в 14:30 по Мск, ветка конференции «Академическая перемена», тема «Как управлять университетами с помощью больших данных» 🤓
P.S. Если не успеем ответить во время трансляции, организаторы «выцарапывают» из спикеров ответы после и отписываются в чате. Свои ответы и коллег (с их разрешения) продублирую и здесь.

Лавину вопросов сгенерировать не получилось 🤷‍♂️ вне эфира остался только один вопрос. Коллеги из Яндекса опубликовали ответ на этот вопрос в упомянутом в эфире сообществе, которое они развивают.

С подсказки коллеги понял, что упустил описание парсинга предметного рейтинга THE 🤷‍♂️ Дополнил доку на эту тему 👍
+ THE относительно недавно обновился, заодно опубликовал csv-шки и excel-ки с 2020 по 2024 года.
P.S. Интересно, что 🇷🇺 университетов стало больше 📈

Новый рейтинг университетов подъехал — 🏆 рейтинг вузов по качеству подготовки специалистов в области искусственного интеллекта. Лично у меня чувства смешанные. 👍 за то, что он узкоспециализированный. Я называю такие — профессиональные рейтиги университетов. С такой специализацией проще понять что делать для развития 👎 за то, что методология опять не точная/размытая (откуда данные по ЗП, Q1 по какой БД и показателю, какие олимпиады учитываются и т.д. и т.п.) и данные скрыты, как обычно, есть только сам рейтинг 😢

Ну и как всегда начинаешь фантазировать какие метрики взял бы сам. Я бы добавил или даже заменил, что-то следующими:
1. Гранты РНФ по соответствующему направлению «01-201 Искусственный интеллект и принятие решений»
2. Кол-во полученных грантов в «Старт ИИ» студентами и сотрудниками.
3. Ну и самый 🤩 значимый для меня — кол-во выигранных конкурсов или рейтинг пользователей в рамках таких площадок как kaggle

P.S. Субъективно кажется ТОП3 нового рейтинга заслуженный.

Одним из критериев при отборе будет «активность репозитория». Если кто-то из сотрудников университетов решит принять участие, обязательно связывайтесь. С большим удовольсвтием опишу Ваш проект и опубликую в канале, возможно это добавит той самой активности 👍

Неожиданная новость, Университет Парижа (Сорбонна) с 2024 года отказывается от подписки на проприетарный библиометрический продукт Web of Science и библиометрических продуктов от компании Clarivate в пользу открытого OpenAlex [1].

Это очень хорошая новость для проекта OpenAlex в котором собрано уже более 247 миллионов научных работ [2], а теперь и подключаются ведущие университеты.

А я не могу не напомнить что это одна из крупнейших открытых баз данных научных исследований, доступная в виде полных дампов.

Ссылки:
[1] https://www.sorbonne-universite.fr/en/news/sorbonne-university-unsubscribes-web-science
[2] https://openalex.org/stats

#openaccess #opendata #biblography

Отсылку прочитал в канале Вышки (вот ссылка и на их пост). Добавлю свои практические 5 копеек про то, что нашим журналам стоит уделять всё больше внимания качеству данных 🙏, которые они отправляют в Crossref и аналоги, т.к. основные данные OpenAlex черпает именно оттуда.

У Crossref есть API. Ниже самый банальный пример (работает для linux[подобных] консолей) про данные по DOI, с помощью которого можно изучить что конкретно известно о статье (сравнить ожидания и реальность 🥴):

curl https://api.crossref.org/works/works/[здесь-ваш-doi] 

P.S. С коллегами из Интеграции проводили эксперимент по 🇷🇺 российским университетам и журналам с данными OpenAlex. К сожалению, даже в журналах уровня Nature Index и ARWU всё не очень... А чем ниже, тем все хуже и хуже 😔 Фракционный счёт даёт сильно кривые данные, но всё +/- в соответствии с данными указанными издательствами в Crossref 🤷‍♂️

🤓 Аккуратно постарались с коллегами свести всё в один понятный файлик по участникам «Приоритет 2030» (с 2021 по 2024 года), по имеющейся на данный момент информации. МинОбрНауки в своём канале опубликовало, что 18 декабря будет официальная информация по 2024 году 👌
P.S. Если будут замечены неточности, сигнализируйте 🚨

Обновление: опубликованные протоколы раз и два.

Вчера одна из рекомендательных систем подсунула вот такой, хорошо оформленный «Экспертно-аналитический доклад» (полный доклад в формате pdf надо скачать) от Института образования НИУ ВШЭ и Яндекса на темы связанные с выбором высшего образования в 🇷🇺 России.

Декабрь время «подчищать хвосты» и рефлексии «до дыр» 🫣 В рамках этого процесса сделал страницу посвящённую примерам 📊 дашбордов на Datalens.

P.S. До НГ, для любознательных, постараюсь выложить ⬇️ dump-ы данных, которые собирались в этом году для дашбордов.

По ⬇️ ссылке данные (сжатый csv-файл, с разделителем в виде запятой), которые получилось добыть с помощью Google Alerts по запросам связанным с «Приоритет 2030» и «Передовые инженерные школы» за год+. Соответствующий 🤖 DAG работал каждый день 2023 год, проблем не припомню 👌 Супер интересного лично я ничего не придумал с этими данными 🤷‍♂️, лишь удобно отслеживать сам новостной поток с помощью соответствующего 📊 дашборда, когда это надо/интересно. Но для отслеживание брендовых запросов в режиме «для бедных» норм инструмент, даже с учётом появления ложно положительных публикаций в данных 👍

P.S. График (картинка к посту) — ТОП 10 основных доменов (поддомены отбрасывались) университетов связанных с «Приоритет 2030» и «ПИШ» по количеству публикаций (уникальных url-ов) в датасете. Вам можно порефлексировать 🤔 на темы: «почему мы так мало пишем про наши программы развития» или «почему Google так мало нашёл наших публикаций на эти темы» и т.д.

Репозиторий НЦ на GitHub

В преддверии Нового Года хотим поделиться с вами нашим репозиторием на GitHub. Он содержит скрипты на R, при помощи которых производилось большинство расчетов и визуализаций в 2023 году, а также датасеты к ним. Репозиторий будет пополняться!

#github #инфографика

Перед НГ стало очень лень исправлять DAG по вакансиям, который слегка заруинился из-за того, что РЭУ им. Плеханова в поисках Менеджера по персоналу в Дубае 🤔, а у меня всё заточено было под регионы 🇷🇺 РФ.

По ⬇️ ссылке dump в виде набора csv-файлов (запятая в качестве разделителя) + картинка, описывающая тех. структуру и связи табличек (будут вопросы, пишите). В данных всё, что накопилось за 2023 год (собирается с 09.03.2023 по не совсем актуальной на данный момент выборке университетов Приоритета 2030 и ПИШ, буду на выходных актуализировать), для 📊 соответствующего dashboard-а.

По результатам 2023 г., это самый интересные данные 👍 на мой взгляд, которые получается собирать на регулярной основе (сам люблю посмотреть, кого и за сколько университеты ищут из области 📈 анализа данных и 👩‍💻 разработки).

В связи с этим 🌟 предложение! Если кому-то интересно попробовать «походить» в такого рода HR-данные на регулярной основе (пописать запросы на SQL и попилить аналитический код на Pyhton) и обязательно делиться результатами, развивать эту тематику, с удовольствием попробую организовать нашу коллективную работу 🤝 на базе Yandex DataSphere (давно хочется попробовать инструмент, а повода нет 🤷‍♂️).

Уже как-то привык, что OpenAlex это про API и JSON-чики + документация об этом. А сегодня зашёл на их главную и 😳 обнаружил, что они теперь и для простых пользователей интересны 👍 Реализован довольно приятный поиск и визуализация результатов 👏

🦄 Социоцентр с февраля в вузах Приоритета снова начнет проводить свои ПАС (проектно-аналитические сессии).

Вопрос! 🧐 Как относитесь к формату? Реально ли используете в работе рекомендации экспертов? Делаете ли свои ПАС/Стратегические сессии и пр.?