Работа лаборатории будет направлена на разрешение проблем переконфигурации педагогических подходов под логику работы цифровой среды МГПУ. Преподаватели сталкиваются с необходимостью не просто механического переноса контента в онлайн, а фундаментального переосмысления методик преподавания с учетом специфики цифровых инструментов. Это требует разработки новых дидактических решений, адекватных цифровым решениям МГПУ (в том числе LMS).

Лаборатория станет площадкой, где преподаватели смогут не только осваивать существующие инструменты, но и совместно формировать требования к совершенствованию цифровой среды на основе реального опыта. Такой подход, ориентированный на обратную связь от пользователей, позволит целенаправленно развивать функционал, обеспечивая эволюцию LMS в соответствии с актуальными образовательными задачами университета.

LMS используется преимущественно как платформа для размещения материалов, в то время как ее мощный аналитический функционал остается невостребованным. Это приводит к тому, что образовательный процесс лишается важнейшего компонента — доказательной базы для принятия педагогических решений.

В рамках работы лаборатории мы сосредоточимся на практической работе с накопленными данными LMS. Участники научатся формировать смысловые выборки, сравнивать динамику успеваемости и активности студентов за разные академические периоды, а также интерпретировать данные для корректировки учебных курсов. Освоение этих компетенций станет первым шагом к решению задач машинного обучения в образовании — мы заложим основу для будущего внедрения предиктивной аналитики и интеллектуальной адаптации образовательного контента.

1. Адаптация и переосмысление педагогических методик
Переконфигурировать традиционные подходы преподавания под цифровую среду
Разрабатывать дидактические решения, соответствующие функционалу LMS
Преобразовывать учебные курсы из "хранилища материалов" в интерактивную образовательную среду

2. Формирование требований к развитию цифровой среды
Участвовать в совершенствовании функционала LMS на основе практического опыта
Формулировать запросы на развитие цифровых инструментов, необходимых для педагогических задач
Создавать обратную связь для целенаправленного развития образовательной платформы

3. Освоение и применение аналитического инструментария
Формировать смысловые выборки из данных LMS
Проводить сравнительный анализ успеваемости и учебной активности за разные периоды
Интерпретировать данные для корректировки и улучшения учебных курсов

4. Подготовка к внедрению технологий машинного обучения
Осваивать основы работы с образовательными данными для будущего внедрения ML-решений
Участвовать в создании фундамента для предиктивной аналитики
Готовить данные для интеллектуальной адаптации образовательного контента

5. Создание доказательной базы для педагогических решений
Использовать аналитику вместо интуитивных оценок при принятии решений
Внедрять подходы, основанные на данных, в образовательный процесс
Развивать культуру data-driven преподавания в университете