Колаборатория.Образование

Это было незабываемо — мы завершили Летнюю Колабораторию! Самые ценные мысли, которые участники забирают с собой после Летней Школы в свободное исследовательское плаванИИе: 🔵 Хм, странно, вчера всё открывалось, что не так? Ладно, пожалуй, сделаем то, что Gemini нам предлагает, он точно всё пофиксит 🔵 Я испытал те эмоции, которых в жизни у меня точно не будет. Прекрасно видеть, как взрослые люди радуются тому, что могут открывать для себя что-то новое и применять это успешно! 🔵 Автоматизированная работа с данными — способ не облегчить, а усложнить работу, сделать её более “sophisticated” в научном плане 🔵 С чатиком даже гуманитарию под силу всё 🏇 🔵 Семантика — это круто, позволяет ускорить процесс. Но всё равно нужна триангуляция и честность с самим собой. Появилось ощущение границ того, что может сделать LLM, а что не сможет 🔵 Я сделал свой парсер! 🔵 Если долго страдать над кодом, может ничего не получиться 🤣 🔵 Не всегда обязательно изобретать велосипед, иногда достаточно поискать или спросить у чатика 🔵 Мой результат — поняла, сколько у меня пробелов и сколько всего я ещё могу изучить и применить 🔵 Спасибо за такие структурированные материалы! Я смогу вернуться к ним и ещё раз пошагово всё повторить! Спасибо каждому за эти прекрасные, насыщенные три дня Школы! До новых встреч! ❤️ 🌐 #colab_летняя_школа

Основная программа Летней Колаборатории завершена! 🏓 Финальные мастер-классы провела наш директор по образованию и руководитель Летней Школы Илона Стадник. Освоили сразу две большие темы: ✔️ Динамический дискурс-анализ — как отслеживать изменения, тренды и поворотные точки в дискурсе; ✔️ Process tracing и каузальный анализ события — как восстанавливать причинную логику и последовательность развития событий. А теперь самое важное — практика. Участники возвращаются к своим исследовательским проектам и применяют инструменты, методы и подходы, которые разбирали все три дня вместе с нашими экспертами. Проделана огромная работа, остался финальный рывок, и можно подводить итоги! 😍 🌐 #colab_летняя_школа

Третий и заключительный день Летней Колаборатории 🏓 Утро провели за сетевым анализом под руководством Егора Перехожева. 🔹 На мастер-классе «Сетевой анализ: от текста к сети» разбирались, как превратить содержательную исследовательскую задачу в корректную модель сети: что считать узлом, связью и отсутствием связи, как работать с направленностью, весом и временными границами отношений. Отдельно поговорили о том, почему красивая визуализация ещё не означает правильную интерпретацию, и что на самом деле показывают центральность, плотность и сообщества. Сегодня нас ждёт ещё много практики — финальный день обещает быть жарким, несмотря на дождь за окном! 🌧️ 🌐 #colab_летняя_школа

Данные собраны 🏓 Второй день Летней Колаборатории — всё! 🔹 Для начала пришлось осознать, что данные ≠ информация 🔹 Затем разобрали типологию данных и научились выбирать подходящие данные под конкретную задачу 🔹 Попробовали написать парсер на Python и собрать ИИ-агента на n8n (да-да, гуманитарии и не на такое способны…🙄) 🔹 Поговорили о проверке результатов LLM и о работе с неструктурированными данными 🔹 Наконец, собрали свои данные под исследование и поделились друг с другом результатами Восстанавливаемся и готовимся к финальному дню программы! 🙂 🌐 #colab_летняя_школа

Работа кипит! 🫣 Участники Летней Колаборатории уже собирают собственный парсер вместе с экспертом Владимиром Рубцовым. 🔷 Сейчас идёт мастер-класс «Собираем данные с помощью ИИ: пишем парсер на Python и собираем персонального ИИ-агента на n8n» — участники шаг за шагом автоматизируют сбор данных под свои исследовательские задачи. Кстати, напоминаем: этот и другие мастер-классы Летней Колаборатории можно получить в записи после завершения программы. ↗️ Регистрация на онлайн-участие — по ссылке. 🌐 #colab_летняя_школа

Врываемся во второй день Летней Колаборатории! 🏓 Утро начали с обсуждения того, как участники собирали данные для своих исследований и с какими трудностями столкнулись в процессе. И уже нашли ещё кое-что общее: участники Школы, как и команда Колаборатории и наш филИИн 🥱, предпочитают охотиться на информационную добычу после захода солнца 🧑‍💻 А сейчас начинаем работу с экспертом Юрием Колотаевым: 🔶 На мастер-классе «Как собрать подходящие данные под свою исследовательскую задачу? Типология данных» разбираемся, какие данные действительно нужны для ответа на исследовательский вопрос и как связать RQ с методом и типом данных. Впереди ещё много работы — день обещает быть насыщенным! 🌐 #colab_летняя_школа

Вторая Летняя Колаборатория стартовала! 🏓 Сегодня открыли Летнюю Школу, познакомились друг с другом, участники представили свои исследовательские проекты и уже успели обменяться опытом использования ИИ в работе. А затем сразу перешли к программе: 🔹 Уже прошёл первый мастер-класс Александры Бордунос «ИИ-помощники для нарративного, систематического обзора литературы и scoping review + Zotero» Запись занятия будет доступна для онлайн-участников — ещё есть возможность присоединиться, заполнив заявку на сайте: https://colaboratoria.ru/summer_colaboratoria Впереди разбор исследовательских вопросов и самостоятельная работа участников под руководством эксперта над обзором исследовательского поля. 🔹 После этого продолжим работу с Александрой и перейдём к следующему уровню: настроим собственный RAG и проекты в Claude, Qwen, Perplexity и Алиса Про. А завершим день по уже сформировавшейся традиции общей рефлексией — обсудим, что удалось сделать и какие инструменты уже можно забрать в собственные исследования 🫣 Насыщенный первый день — и это только начало! 🌐 #colab_летняя_школа

Последний шанс присоединиться к программе «Интенсив-практикум по генеративным технологиям для преподавателей» Уже 24 августа стартует наша программа повышения квалификации — осталось всего несколько мест! За время курса вы разберётесь: 🔵 как ИИ встраивается в педагогический дизайн, а не ломает его; 🔵 как проектировать курс, занятия и образовательные результаты с учётом новых инструментов; 🔵 как создавать учебные материалы, кейсы, задания, квизы и критерии оценки с помощью ИИ; 🔵 как использовать промпт-инжиниринг и контекст-инжиниринг в преподавательской практике; 🔵 как говорить со студентами об этике, прозрачности, предвзятости и конфиденциальности; 🔵 как выбрать инструменты, которые подходят именно под ваши условия, аудиторию и подход. Формат: 2 недели онлайн-подготовки + 3 дня очного интенсива в Санкт-Петербурге. На выходе каждый получит: удостоверение о повышении квалификации (72 академических часа), готовые материалы для своего курса, конкретная стратегия работы с ИИ и комьюнити коллег-единомышленников. Программа подойдёт преподавателям вузов, школьным учителям, методистам, корпоративным тренерам и руководителям образовательных проектов — всем, кто хочет понять, как работать с ИИ осознанно, методически грамотно и без иллюзии, что «нейросеть всё сделает сама». 🕐 24–26 августа 2026 📍 Санкт-Петербург 💯 Осталось несколько мест, успейте присоединиться! ↗️ Подробная программа и подача заявки — на сайте Интенсива 🌐 #colab_ДПО

Как обнаружить изменения в дискурсе и восстановить причинную логику события? Завершаем знакомство с экспертами Летней Колаборатории 2026 — представляем нашего директора по образованию и руководителя Летней Школы! ✔️ Илона Стадник — директор по образованию АНО «Колаборатория», руководитель Летней Колаборатории. Илона проведёт два мастер-класса, посвящённых анализу динамики дискурса и причинно-следственных связей в конкретном кейсе. 1️⃣ Динамический дискурс-анализ: тренды и поворотные точки Статичный контент-анализ отвечает на вопрос «что есть в текстах?», динамический — «как это менялось и когда произошли переломы?». Разберём, как работать с корпусом документов, растянутым во времени: фильтровать и классифицировать тексты с помощью LLM, группировать частоты тем по временным окнам и находить не просто пики, а изменение тренда — момент, после которого меняется баланс подтем, аргументы или способы описания события. 2️⃣ Process tracing и каузальный анализ события Метод для вопросов типа «как именно» и «почему именно так», а не «насколько сильно X влияет на Y». Участники научатся формулировать конкурирующие гипотезы до сбора данных (защита от confirmation bias), выстраивать хронологию и каузальный граф, а затем тестировать каждую гипотезу через четыре типа доказательств разной диагностической силы решениями, факторами и итоговым результатом. Оба мастер-класса построены на принципе «метод осваивается через действие»: сначала короткая диагностика (подходит ли этот метод для вашего вопроса?), затем пошаговая работа с данными рука об руку с LLM, чтобы справиться с кодинговой частью. → Приём заявок на онлайн-участие продолжается! Можно получить доступ к записям отдельных мастер-классов или всей образовательной программы после её завершения. ↗️ Подробнее об онлайн-формате и программе на сайте Летней Колаборатории ↗️ Подать заявку на онлайн-участие 🌐 #colab_летняя_школа

Как увидеть сеть связей внутри текстовых данных? Продолжаем представлять экспертов Летней Колаборатории 2026! ✔️ Егор Перехожев — аспирант НИУ ВШЭ, младший научный сотрудник Международной лаборатории прикладного сетевого анализа (ANR-Lab), преподаватель онлайн-магистерской программы «Аналитика данных и прикладная статистика» (Data Analytics and Social Statistics). 🏓 Егор проведёт мастер-класс «Сетевой анализ: от текста к сети» Красивая визуализация с узлами, связями и «центрами влияния» ещё не гарантирует корректных выводов. Одни и те же данные можно представить в виде разных сетей — и получить совершенно разные результаты, поэтому работа начинается не с построения карты, а с исследовательского вопроса и точного определения того, что считать узлом, связью и отсутствием связи. На мастер-классе разберёмся, как переводить содержательную проблему в модель сети, определять направление, вес и временные границы связей, а затем извлекать отношения между акторами, организациями, документами, проектами и темами из текстов, таблиц и открытых данных — вручную и с помощью LLM. 🔵 Отдельное внимание уделим интерпретации сетевых метрик: выясним, что в действительности показывают центральность, плотность и сообщества, почему самый заметный узел не всегда является самым влиятельным и какие выводы нельзя делать на основании сетевой структуры. 🔵 В практической части участники построят несколько сетей на основе одного массива данных и сравнят, как выбранная модель влияет на визуализацию и интерпретацию результатов. → Не сможете присоединиться очно? Мы продолжаем принимать заявки на онлайн-участие и предоставим доступ к записям отдельных или всех мастер-классов после завершения программы! ↗️ Подробнее об онлайн-формате и программе на сайте Летней Колаборатории ↗️ Подать заявку на онлайн-участие 🌐 #colab_летняя_школа

От сбора данных вручную — к собственному парсеру и персональному ИИ-агенту Представляем вашему вниманию следующего эксперта Летней Колаборатории 2026! ✔️ Владимир Рубцов — младший научный сотрудник АНО «Колаборатория». 🏓 Владимир проведёт мастер-класс «Собираем данные с помощью ИИ: пишем парсер на Python и собираем персонального ИИ-агента на n8n» На занятии участники познакомятся с двумя этапами автоматизации исследовательской работы: сбором данных с помощью Python и созданием собственного ИИ-агента на платформе n8n. 🔵 Помимо практического применения, будет рассказано, как устроены базовые конструкции Python для работы с веб-запросами, а также как читать и модифицировать готовые скрипты под свои задачи. 🔵 Кроме того, детально будет разобрана настройка триггеров, условий и действий — от простого опроса источников до сценариев с ветвлениями. Участники узнают, как связать скрипты с n8n и организовать мониторинг выполнения задач. 🔵 Особое внимание будет уделено логике автоматизированного сбора данных: чётко определим, что собирать, как это делать и для чего — какие исследовательские цели решает каждый тип данных. → Мы продолжаем принимать заявки на онлайн-участие. После завершения программы предоставим доступ к записям отдельных или всех мастер-классов Летней Школы! ↗️ Подробнее об онлайн-формате и программе на сайте Летней Колаборатории ↗️ Подать заявку на онлайн-участие 🌐 #colab_летняя_школа

Как превратить работу с научной литературой в управляемую исследовательскую систему? Знакомим вас со следующим экспертом Летней Колаборатории 2026! ✔️ Александра Бордунос — старший преподаватель кафедры организационного поведения и управления персоналом, руководитель направления «ИИ в образовании» Центра преподавательского мастерства ВШМ СПбГУ. Александра проведёт два мастер-класса, посвящённых работе с научными источниками и ИИ-инструментами: 1️⃣ ИИ-помощники для нарративного, систематического обзора литературы и scoping review + Zotero Поговорим о том, как подбирать инструменты под разные типы обзоров, организовывать работу с источниками и выстраивать исследовательский процесс так, чтобы ИИ действительно помогал, а не создавал дополнительный информационный шум. 2️⃣ Выводим работу с научной литературой на новый уровень: настраиваем собственный RAG и проекты в Claude, Qwen, Perplexity, Алиса Про Вместе с экспертом разберём, как создать персональную среду для работы со своей библиотекой текстов и использовать языковые модели при поиске, сопоставлении и анализе научной литературы. → Мы продолжаем принимать заявки на онлайн-участие! После завершения программы вы получите доступ к записям отдельных или всех мастер-классов и сможете изучить материалы в удобное время. ↗️ Подробнее об онлайн-формате и программе на сайте Летней Колаборатории ↗️ Подать заявку на онлайн-участие 🌐 #colab_летняя_школа

Какие данные действительно нужны вашему исследованию и как проверить результат работы LLM? Начинаем знакомить вас ближе с экспертами Летней Колаборатории 2026! ✔️ Юрий Колотаев @splendors_miseries_of_modernity — к. полит. н., старший преподаватель ФМО СПбГУ. Юрий проведёт два мастер-класса, которые помогут выстроить более осознанную и воспроизводимую работу с исследовательскими данными: 1️⃣ Как выбрать подходящие данные под свою исследовательскую задачу? Типология данных Разберём, как связать исследовательский вопрос, выбранный метод и конкретный тип данных. Участники смогут оценить, какие материалы действительно позволяют ответить на поставленный вопрос, а какие лишь создают иллюзию большой эмпирической базы. 2️⃣ Как сделать научную работу с LLM устойчивой и воспроизводимой: валидация и неструктурированные данные Поговорим о проверке результатов, полученных с помощью языковых моделей, работе с неструктурированными материалами и организации процесса, который можно последовательно описать, повторить и обосновать в научной работе. → Присоединиться к программе можно онлайн: мы предоставим доступ к записям отдельных или всех мастер-классов после завершения Летней Школы! ↗️ Подробнее об онлайн-формате и программе на сайте Летней Колаборатории ↗️ Подать заявку на онлайн-участие 🌐 #colab_летняя_школа