Найти книгу: "Federated Learning"

How is it possible to allow multiple data owners to collaboratively train and use a shared prediction model while keeping all the local training data private? Traditional machine learning approaches need to combine all data at one location, typically a data center, which may very well violate the laws on user privacy and data confidentiality. Today, many parts of the world demand that technology companies treat user data carefully according to user-privacy laws. The European Union's General Data Protection Regulation (GDPR) is a prime example. In this book, we describe how federated machine learning addresses this problem with novel solutions combining distributed machine learning, cryptography and security, and incentive mechanism design based on economic principles and game theory. We explain different types of privacy-preserving machine learning solutions and their technological backgrounds, and highlight some representative practical use cases. We show how federated learning can become the foundation of next-generation machine learning that caters to technological and societal needs for responsible AI development and application.

В работе представлено описание экспертных проектов по оценке качества образования. Рассмотрены типы организаций, осуществляющих такие проекты. Приведены также примеры отечественных и зарубежных экспертных проектов по оценке качества образования, реализуемого с применением e-learning.

Применение Internet-технологий как для частичной поддержки очного учебного процесса (blended learning), так и дистанционного обучения (без очного контакта), базируется на специальном программном обеспечении, вопросам выбора которого посвящена данная статья. Так, наряду с применением готовых фирменных программных продуктов или разработкой вузом собственной единой системы, возможен подход, при котором каждый преподаватель может разработать свою персональную систему управления учебным процессом (теоретически это возможно). Автор статьи является сторонником такого положения, когда при наличии в вузе налаженной технологии образовательного процесса на основе стандартной (покупной) оболочки проводятся научно-методические разработки на базе создания web-сайтов в рамках творческой инициативы преподавателей.

В статье рассматривается теория всеобщего управления качеством (TQM) и ее применение к образовательному процессу. Основная цель автора – показать, как TQM действует в ситуациях неформального обучения. Изложены некоторые подходы к TQM в области образования, рассмотрены аспекты неформального обучения, а также выработаны руководящие принципы относительно того, как действовать в ситуациях, возникающих при таком типе обучения. Приводится соотношение между методикой TQM и системой управления качеством в образовании (QME). Автор приводит описание нескольких моделей «общего контроля качества», применяющихся в учебном процессе, и характеризует проблемы, возникающие при их применении. Затронуты также вопросы процедур валидации (измерения ценности) неформального обучения, а также составления системной документации по неформальному обучению на рабочем месте. Дается сравнительный анализ понятий неформального и информального обучения, а также соответствующая оценка различных элементов качества образовательного процесса. В статье отмечается, что Еврокомиссия настаивает на применении стратегий, которые «содержат механизмы, направленные на максимальное повышение качества учебного процесса как такового, а также качества процессов реализации различных концепций и функций, связанных с учебным процессом».

Автор статьи определяет повышение качества e-learning как постоянный процесс адаптации предлагаемых образовательных услуг к потребностям целевой группы учащихся. Для всех участников процесса в качестве одного из важнейших факторов успеха подчеркивается необходимость обладания набором компетенций, обозначаемых как «грамотность в вопросах качества». Автор представляет результаты проведенных исследований и объединяет их в единую концепцию работы по повышению качества. Подчеркивается мысль о том, что не следует рассматривать меры по повышению качества как нечто отдельное от всего процесса e-learning, например, как оценочные мероприятия, проводимые после окончания курса. Работа по повышению качества рассматривается, скорее, как важнейшая часть работы по каждому из курсов и программ e-learning.

В статье рассматриваются такие проекты, как «Постоянная среда для оценки качества в e-learning» (SEEQUEL), который координирует сеть MENON при содействии Еврокомиссии; «Поддержка усовершенствований в e-learning» (SEEL), который координирует Европейский институт e-learning (EIFeL), а также их совместный проект – TRIANGLE, призванный создать прочную систему и развивать исследования по качеству e-learning в Европе. Рассматривается работа Ассоциации гарантии качества e-learning (EFQUEL), которая занимается повышением качества программ e-learning в Европе, создав новую схему оказания услуг для членов образовательного сообщества и поддержав все заинтересованные стороны, категории которых представлены в данной статье, а также руководит работой ряда основных рабочих групп II Конференции EFQUEL в Париже в январе 2007 года. Автор обратил внимание на такой парадокс: с одной стороны, большинство участников образовательного процесса желают прийти к общему мнению о качестве e-learning, а с другой – универсальной модели качества не существует.