Онлайн по географии тесты гиа по: Онлайн тесты ГИА по географии

Содержание

Демонстрационные варианты огэ по географии. Онлайн тесты гиа по географии Демоверсия гиа по географии год

Спецификация
контрольных измерительных материалов
для проведения в 2016 году основного государственного экзамена
по ГЕОГРАФИИ

1. Назначение КИМ для ОГЭ – оценить уровень общеобразовательной подготовки по географии выпускников IX классов общеобразовательных организаций в целях государственной итоговой аттестации выпускников. Результаты экзамена могут быть использованы при приеме обучающихся в профильные классы средней школы.

ОГЭ проводится в соответствии с Федеральным законом Российской Федерации от 29.12.2012 № 273-ФЗ «Об образовании в Российской Федерации».

2. Документы, определяющие содержание КИМ

3. Подходы к отбору содержания, разработке структуры КИМ

В каждый вариант КИМ 2016 г. включены задания, проверяющие уровень знания содержания всех основных разделов курса географии за основную школу и выполнение основных требований к уровню подготовки выпускников.

4. Связь экзаменационной модели ОГЭ с КИМ ЕГЭ

Значительная часть заданий КИМ для ОГЭ по типу аналогичны заданиям, использующимся в экзаменационной работе ЕГЭ.

В отличие от ЕГЭ, в КИМ для ОГЭ большее внимание уделяется достижению обучающимися требований, направленных на практическое применение географических знаний и умений. Также важной для ОГЭ является проверка сформированности умения извлекать и анализировать данные из различных источников географической информации (карты атласов, статистические материалы, диаграммы, тексты СМИ).

5. Характеристика структуры и содержания КИМ

Экзаменационная работа состоит из 30 заданий. Задания проверяют знания, составляющие основу географической грамотности обучающихся, а также способность применить знания и умения в контекстах, соответствующих основным разделам курса школьной географии.

Работа содержит 27 заданий с записью краткого ответа, из них: 17 заданий с ответом в виде одной цифры, 3 задания с ответом в виде слова или словосочетания, 7 заданий с ответом в виде числа или последовательности цифр; 3 задания с развернутым ответом, в которых требуется записать полный и обоснованный ответ на поставленный вопрос.

6. Распределение заданий КИМ по содержанию, проверяемым умениям и способам деятельности.

М.: 2016. — 128 с.

Серия «ОГЭ. ФИПИ — школе» подготовлена разработчиками контрольных измерительных материалов (КИМ) основного государственного экзамена. В сборнике представлены:
10 типовых экзаменационных вариантов, составленных в соответствии с проектом демоверсии КИМ ОГЭ по географии 2016 года;
инструкция по выполнению экзаменационной работы;
ответы ко всем заданиям;
критерии оценивания.

Выполнение заданий типовых экзаменационных вариантов предоставляет обучающимся возможность самостоятельно подготовиться к государственной итоговой аттестации в 9 классе в форме ОГЭ, а также объективно оценить уровень своей подготовки к экзамену. Учителя могут использовать типовые экзаменационные варианты для организации контроля результатов освоения школьниками образовательных программ основного общего образования и интенсивной подготовки обучающихся к ОГЭ.

Формат: pdf

Размер: 7,2 Мб

Смотреть, скачать: drive.google

Предлагаемое пособие содержит 10 типовых экзаменационных вариантов, соответствующих демонстрационной версии основного государственного экзамена за курс основной школы (ОГЭ) по географии в 2016 году.
В пособии даны ответы к заданиям всех вариантов, а также дана карта индивидуальных достижений обучающегося, которую можно использовать для отслеживания динамики результативности выполнения заданий типовых экзаменационных вариантов. Для заданий, требующих развёрнутого ответа, представлены элементы верного ответа и приведены критерии оценивания.

Решая большое количество вариантов, обучающийся получает возможность самостоятельно подготовиться к экзамену. Выполнение заданий не только позволяет ему получить представление о том, какие географические знания проверяются на экзамене, но и формирует и закрепляет все необходимые практические умения.
Учителям книга будет полезна для организации занятий по подготовке к ОГЭ, а также для контроля знаний на уроках географии.

Её рекомендуется использовать в качестве ориентира при планировании изучения того или иного материала, при определении видов деятельности учителя и обучающихся, нацеленных на достижение необходимого уровня овладения географическими знаниями и умениями.

Государственная итоговая аттестация для выпускников девятых классов в настоящее время является добровольной, всегда можно отказаться и сдавать привычные традиционные экзамены.

Чем же привлекательнее тогда форма ОГЭ (ГИА) для выпускников 9 класса 2019 года? Проведение непосредственно аттестации в данной новой форме позволяет получить независимую оценку подготовки школьников. Все задания ОГЭ (ГИА) представлены в виде специальной формы, включающей в себя вопросы с выбором ответа на них. Проводится прямая аналогия с ЕГЭ. При этом можно давать как краткие, так и развернутые ответы. Наш сайт сайт поможет вам отлично подготовиться и оценить реально свои шансы. Помимо этого, тесты ГИА и ОГЭ онлайн с проверкой ответов помогают вам определиться с дальнейшим выбором профильного класса старшей школы. Вы сами сможете легко оценить свои знания по выбранному предмету. Для этого наш проект предлагает вам различные тесты по ряду дисциплин. Наш сайт, посвященный

подготовке к сдаче ГИА 2019 года 9 класс онлайн , в полной мере поможет вам подготовиться к первому серьезному и ответственному испытанию в жизни.

Все материалы нашего сайта представлены в простой, доступной для понимания форме. Будь вы круглый отличник в своем классе или обычный среднестатистический ученик — всё теперь в ваших руках. Не лишним вам будет посетить наши . Здесь вы найдете ответы на все интересующие вас вопросы. Будьте подготовленным к непростому испытанию ОГЭ, ГИА и результат превзойдет все ваши ожидания.

М.: 2016. — 128 с.

ответы ко всем заданиям;
критерии оценивания.

Формат: pdf

Размер: 7,2 Мб

Смотреть, скачать: drive.google

Для заданий, требующих развёрнутого ответа, представлены элементы верного ответа и приведены критерии оценивания.
Решая большое количество вариантов, обучающийся получает возможность самостоятельно подготовиться к экзамену. Выполнение заданий не только позволяет ему получить представление о том, какие географические знания проверяются на экзамене, но и формирует и закрепляет все необходимые практические умения.
Учителям книга будет полезна для организации занятий по подготовке к ОГЭ, а также для контроля знаний на уроках географии. Её рекомендуется использовать в качестве ориентира при планировании изучения того или иного материала, при определении видов деятельности учителя и обучающихся, нацеленных на достижение необходимого уровня овладения географическими знаниями и умениями.

Тесты — школа

Ответьте «ДА» или «НЕТ» на утверждения.

Согласно популярному стереотипу, женщина — это существо воздушное, мягкое, впечатлительное, чуткое. Мужчина же — сильный, решительный, умный. Между тем в жизни бывает по-разному, и с каждым днем все труднее и труднее встретить так называемого «настоящего мужчину» или «стопроцентную женщину».

Узнайте, рассеяный ли вы человек!

Есть люди весьма благоразумные, они любят комфорт, прежде чем что-то сделать, подумают не один раз. Другие мчатся по жизни сломя голову: им все нипочем! Они могут рискнуть всем, даже если успех предприятия не гарантирован. А к какой категории относитесь вы?

Некоторые любят петь. Другие могут целыми днями слушать музыку. Такие люди обычно тонко чувствуют все, что происходит вокруг. Проще говоря, они любят красоту. Для них искусство — украшение жизни. А есть люди, для которых область искусства — что-то совершенно ненужное и бесполезное.

Тест на повторение тем:географическое положение, население России. Для 9 класса.

Тест по теме рельеф и тектоническое строение России ( 8 класс)

Тест по теме металлургический комплекс России (9 класс)

Тест по теме «Климат России» 8 класс

Тест по русскому языку для 6 класса, подготовлен учителем русского языка и литературы Мартышевской Л. И.)

Итоговый тест по литературе за 9 класс, подготовлен учителем русского языка и литература Мартышевской Л.И. Вопросы по древне русской литературе и тверчеству А.С.Пушкина

Итоговый тест по литературе для 9 класса, подготовлен учителем русского языка и литературы Мартышевской Л.И. Вопросы по творчеству А.С.Пушкина и М.Ю.Лермонтова

Вопросы по творчеству Н.В.Гоголя

вопросы по географии России с выбором одного правильного ответа.

Тест подготовлен учителем математики Волох М.Н.

Тест по математике для 5 класса подготовлен учителем математики Волох М.Н.

Тесты подготовлены учителем русского языка АЛЕКСЕЕВОЙ Т.Ф.

Пробник егэ по географии. Онлайн тест егэ по географии

Государственная итоговая аттестация 2019 года по географии для выпускников 9 класса общеобразовательных учреждений проводится с целью оценки уровня общеобразовательной подготовки выпускников по данной дисциплине. В заданиях проверяются следующие виды деятельности в рамках дисциплины география:

Знать и понимать географические особенности природы материков и океанов, народов Земли; различия в хозяйственном освоении разных территорий и акваторий; результаты выдающихся географических открытий и путешествий.
Знать специфику географического положения России.
Знать и понимать особенности природы России.
Знать и понимать природные и антропогенные причины возникновения геоэкологических проблем; меры по сохранению природы и защите людей от стихийных природных и техногенных явлений.
Знать и понимать особенности основных отраслей хозяйства России, природно-хозяйственных зон и районов.
Уметь приводить примеры природных ресурсов, их использования и охраны, формирования культурно-бытовых особенностей народов под влиянием среды их обитания; уметь находить в разных источниках информацию, необходимую для изучения экологических пробле.
Знать и понимать особенности населения России.
Уметь находить информацию, необходимую для изучения разных территорий Земли, их обеспеченности природными и человеческими ресурсами.
Уметь анализировать в разных источниках информацию, необходимую для изучения разных территорий Земли, их обеспеченности природными и человеческими ресурсами.
Понимать географические явления и процессы в геосферах.
Знать и понимать природные и антропогенные причины возникновения геоэкологических проблем.
Уметь выделять (узнавать) существенные признаки географических объектов и явлений.
Уметь определять на карте географические координаты.
Знать и понимать основные термины и понятия; уметь использовать приобретенные знания и умения в практической деятельности и повседневной жизни для решения практических задач.
Уметь использовать приобретенные знания и умения в практической деятельности и повседневной жизни для чтения карт различного содержания.

В данном разделе вы найдёте онлайн тесты, которые помогут вам подготовиться к сдаче ОГЭ (ГИА) по географии. Желаем успехов!

Стандартный тест ОГЭ (ГИА-9) формата 2019-го года по географии состоит из 27 заданий с кратким ответом и 3 задания с развёрнутым ответом. В данном тесте представлены только 27 заданий, требующие краткого ответа. Согласно текущей структуре экзамена, среди этих заданий варианты ответов предлагаются только в 17 заданиях. В трех заданиях предполагается запись ответа в виде слова или словосочетания, а в оставшихся 7 заданиях — в виде числа или последовательности цифр. Но для удобства прохождения тестов администрация сайта сайт приняла решение предложить варианты ответов во всех заданиях. Однако для заданий, в которых варианты ответов составителями реальных контрольно измерительных материалов (КИМ) не предусмотрены, количество вариантов ответов было значительно увеличено, чтобы максимально приблизить наш тест к тому, с чем Вам придется столкнуться в конце учебного года.

Стандартный тест ОГЭ (ГИА-9) формата 2018-го года по географии состоит из 27 заданий с кратким ответом и 3 задания с развёрнутым ответом. В данном тесте представлены только 27 заданий, требующие краткого ответа. Согласно текущей структуре экзамена, среди этих заданий варианты ответов предлагаются только в 17 заданиях. В трех заданиях предполагается запись ответа в виде слова или словосочетания, а в оставшихся 7 заданиях — в виде числа или последовательности цифр. Но для удобства прохождения тестов администрация сайта сайт приняла решение предложить варианты ответов во всех заданиях. Однако для заданий, в которых варианты ответов составителями реальных контрольно измерительных материалов (КИМ) не предусмотрены, количество вариантов ответов было значительно увеличено, чтобы максимально приблизить наш тест к тому, с чем Вам придется столкнуться в конце учебного года.

Стандартный тест ОГЭ (ГИА-9) формата 2018-го года по географии состоит из 27 заданий с кратким ответом и 3 задания с развёрнутым ответом. В данном тесте представлены только 27 заданий, требующие краткого ответа. Согласно текущей структуре экзамена, среди этих заданий варианты ответов предлагаются только в 17 заданиях. В трех заданиях предполагается запись ответа в виде слова или словосочетания, а в оставшихся 7 заданиях — в виде числа или последовательности цифр. Но для удобства прохождения тестов администрация сайта сайт приняла решение предложить варианты ответов во всех заданиях. Однако для заданий, в которых варианты ответов составителями реальных контрольно измерительных материалов (КИМов) не предусмотрены, количество вариантов ответов было значительно увеличено, чтобы максимально приблизить наш тест к тому, с чем Вам придется столкнуться в конце учебного года.

Стандартный тест ОГЭ (ГИА-9) формата 2017-го года по географии состоит из 27 заданий с кратким ответом и 3 задания с развёрнутым ответом. В данном тесте представлены только 27 заданий, требующие краткого ответа. Согласно текущей структуре экзамена, среди этих заданий варианты ответов предлагаются только в 17 заданиях. В трех заданиях предполагается запись ответа в виде слова или словосочетания, а в оставшихся 7 заданиях — в виде числа или последовательности цифр. Но для удобства прохождения тестов администрация сайта сайт приняла решение предложить варианты ответов во всех заданиях. Однако для заданий, в которых варианты ответов составителями реальных контрольно измерительных материалов (КИМов) не предусмотрены, количество вариантов ответов было значительно увеличено, чтобы максимально приблизить наш тест к тому, с чем Вам придется столкнуться в конце учебного года.

Стандартный тест ОГЭ (ГИА-9) формата 2016-го года по географии состоит из 27 заданий с кратким ответом и 3 задания с развёрнутым ответом. В данном тесте представлены только 27 заданий, требующие краткого ответа. Согласно текущей структуре экзамена, среди этих заданий варианты ответов предлагаются только в 17 заданиях. В трех заданиях предполагается запись ответа в виде слова или словосочетания, а в оставшихся 7 заданиях — в виде числа или последовательности цифр. Но для удобства прохождения тестов администрация сайта сайт приняла решение предложить варианты ответов во всех заданиях. Однако для заданий, в которых варианты ответов составителями реальных контрольно измерительных материалов (КИМов) не предусмотрены, количество вариантов ответов было значительно увеличено, чтобы максимально приблизить наш тест к тому, с чем Вам придется столкнуться в конце учебного года.

Стандартный тест ОГЭ (ГИА-9) формата 2015-го года по географии состоит из 27 заданий с кратким ответом и 3 заданий с развёрнутым ответом. В данном тесте представлены только 27 заданий, требующие краткого ответа. Согласно текущей структуре экзамена, среди этих заданий варианты ответов предлагаются только в 17 заданиях. Но для удобства прохождения тестов администрация сайта сайт приняла решение предложить варианты ответов во всех заданиях. Однако для заданий, в которых варианты ответов составителями реальных контрольно измерительных материалов (КИМов) не предусмотрены, количество вариантов ответов было значительно увеличено, чтобы максимально приблизить наш тест к тому, с чем Вам придется столкнуться в конце учебного года.

В тесте представлены вопросы только с выбором одного правильного ответа .
Так что если у вас был номер вопроса 14, а потом вышел 18, то означает, что на 15, 16, 17 вопросы нужно ответить письменно с развернутым ответом, поэтому мы не стали их включать.

М.: 2017. — 144 с.

Типовые тестовые задания по географии содержат 10 вариантов комплектов заданий, составленных с учетом всех новейших изменений и требований Единого государственного экзамена в 2017 году. Назначение пособия — предоставить читателям информацию о структуре и содержании КИМ 2017 г. по географии, степени трудности заданий. Авторы заданий — ведущие ученые, являющиеся разработчиками ЕГЭ 2017 года. В сборнике даны ответы на все варианты тестов и приводятся решения всех заданий одного из вариантов. Кроме того, приведены образцы бланков, используемых на ЕГЭ для записи ответов и решений. Пособие предназначено учителям для подготовки учащихся к экзамену по географии, а также учащимся-старшеклассникам для самоподготовки и самоконтроля.

Формат: pdf

Размер: 13,2 Мб

Смотреть, скачать: drive.google

СОДЕРЖАНИЕ
Введение 4
Инструкция по выполнению работы 7
Вариант 1
Часть 1 10
Часть 2 19
Вариант 2
Часть 1 22
Часть 2 30
Вариант 3
Часть 1 33
Часть 2 41
Вариант 4
Часть 1 44
Часть 2 52
Вариант 5
Часть 1 55
Часть 2 63
Вариант 6
Часть 1 66
Часть 2 74
Вариант 7
Часть 1 77
Часть 2 86
Вариант 8
Часть 1 89
Часть 2 98
Вариант 9
Часть 1 101
Часть 2 109
Примерный вариант экзаменационной работы с разбором заданий
Часть 1 114
Часть 2 124
Ответы
Ответы к варианту № 1 128
Ответы к варианту № 2 129
Ответы к варианту № 3 130
Ответы к варианту № 4 132
Ответы к варианту № 5 133
Ответы к варианту № 6 134
Ответы к варианту № 7 136
Ответы к варианту № 8 137
Ответы к варианту № 9 138

Данное пособие предназначено для подготовки к единому государственному экзамену по географии.
В пособии представлены десять вариантов экзаменационной работы, подобных тем, которые будут использоваться для проверки знаний и умений в ЕГЭ по географии в 2017 г. Данные варианты являются тренировочными. С целью максимального достижения эффективности подготовки в варианты включены задания, проверяющие большинство элементов содержания школьной географии, вызывающих наибольшие затруднения у школьников. Ко всем вопросам и заданиям даны ответы.
Каждый вариант содержит 34 задания. В них проверяется знание всех разделов обязательного минимума содержания школьного географического образования:
1. Источники географической информации.
2. Природа Земли и человек.
3. Население мира.
4. Мировое хозяйство.
5. Природопользование и геоэкология.
6. Страноведение.
7. География России.
Тренировочные варианты составлены так, чтобы дать представление о том, какие географические знания из каждой темы школьной географии проверяются в ЕГЭ (факты, географическая номенклатура, пространственные и пространственно-временные представления, причинно-следственные связи и т. п.). Вопросы каждого из заданий сконцентрируют ваше внимание на особенно важных аспектах подготовки.
Обязательно рекомендуется ознакомиться с демоверсией и спецификацией КИМ по географии 2017 г. на официальном сайте ФИПИ.
При выполнении заданий обращайте внимание на инструкции по выполнению каждого из них. Это позволит вам привыкнуть к правильному оформлению ответов.
Экзаменационные работы ЕГЭ по географии состоят из двух частей, отличающихся типами и уровнями сложности заданий.

Ответами к заданиям 1–27 являются цифра, число, последовательность цифр или слово (словосочетание). Запишите ответ в соответствующее поле. Каждый символ пишите без пробелов.

Город Арлит имеет географические координаты 18º 44′ с.ш. 7º 23′ в.д. Определите, на территории какого государства находится этот город.

В пунктах, обозначенных на рисунке цифрами, одновременно проводятся измерения атмосферного давления. Расположите эти пункты в порядке повышения в них атмосферного давления (от наиболее низкого к наиболее высокому).

Какие из следующих высказываний верны? Запишите цифры, под которыми они указаны.

1) Распашка склонов препятствует развитию водной эрозии почв.

2) На долю сельского хозяйства приходится значительная часть выбросов в атмосферу парниковых газов.

3) Осушение болот в верховьях рек приводит к их обмелению.

4) Создание крупных водохранилищ приводит к изменению климата соседних территорий.

5) Сжигание попутного нефтяного газа в факелах в районах нефтедобычи способствует сокращению выбросов в атмосферу парниковых газов.

Прочитайте текст, в котором пропущены некоторые слова. Выберите из пронумерованного списка слова, которые необходимо вставить на место пропусков, обозначенных буквами А-В. Вставьте на места пропусков слова из списка (в нужной форме).

В рельефе этой части материка почти нет резких колебаний высот, редки землетрясения, отсутствуют действующие вулканы. Здесь много миллионов лет назад вертикальные __________ (А) земной коры привели к образованию Бразильского и Гвианского плоскогорий. При этом в земной коре образовались__________ (Б), в которые внедрялась __________ (В).

Рельеф плоскогорий разнообразен: столовые горы чередуются с холмистыми пространствами, их сменяют невысокие массивы, изрезанные ущельями.

Выбирайте последовательно одно слово (словосочетание) за другим, мысленно вставляя на места пропусков слова (словосочетания) из списка в нужной форме. Обратите внимание на то, что слов (словосочетаний) в списке больше, чем Вам потребуется для заполнения пропусков. Каждое слово (словосочетание) может быть использовано только один раз.

Список слов:

2) движение

4) горная порода

Расположите приведённые ниже города в порядке повышения средней многолетней температуры воздуха самого холодного месяца, начиная с города с самой низкой температурой воздуха.

1) Ростов-на-Дону

Запишите получившуюся последовательность цифр.

Расположите перечисленные параллели в порядке увеличения продолжительности дня 1 июня, начиная с параллели с наименьшей продолжительностью дня.

Запишите получившуюся последовательность цифр.

Расположите перечисленные части Мирового океана с запада на восток в том порядке в котором они располагаются на карте мира, начиная с самого западного.

1) Аравийское море

2) Бенгальский залив

3) Гвинейский залив

Запишите в таблицу получившуюся последовательность цифр.

Расположите перечисленные страны в порядке возрастания в них показателя средней ожидаемой продолжительности жизни населения, начиная со страны с наименьшим значением этого показателя.

1) Республика Конго

2) Великобритания

3) Бразилия

Запишите получившуюся последовательность цифр.

Какие три из обозначенных на карте России территории имеют наибольшую среднюю плотность населения? Запишите в таблицу цифры, под которыми указаны эти территории.

Установите соответствие между страной и диаграммой, отражающей распределение её экономически активного населения по секторам экономики: к каждой позиции, данной в первом столбце, подберите соответствующую позицию из второго столбца.

Промышленность, — сельское хозяйство, — сфера услуг

Б) Афганистан

В) Парагвай

Распределение экономически активного населения

Прочитайте приведённый ниже текст, в котором пропущен ряд слов (словосочетание). Выберите из предлагаемого списка слова (словосочетание), которые необходимо вставить на место пропусков.

Географические особенности Испании

Испания, обладая всеми характерными чертами экономически развитых европейских стран, имеет ряд географических особенностей. По форме правления она является _______________(А). Испания имеет развитую промышленность, представленную практически всеми современными производствами и высокоинтенсивное сельское хозяйство. Испания является мировым лидером по производству _______________(Б) Доля продукции АПК в общем объёме экспорта страны _______________(В) чем в большинстве других западно-европейских стран. Очень большую роль в экономике страны играет международный туризм.

Выбирайте последовательно одно слово (словосочетание) за другим, мысленно вставляя на места пропусков слова (словосочетание) из списка в нужной форме. Обратите внимание на то, что слов (словосочетания) в списке больше, чем Вам потребуется для заполнения пропусков. Каждое слово (словосочетание) может быть использовано только один раз.

Список слов (словосочетание):

3) монархия

4) республика

6) семена подсолнечника

В данной ниже таблице приведены буквы, обозначающие пропущенные слова (словосочетание). Запишите в таблицу под каждой буквой номер выбранного Вами слова (словосочетания).

Какие три из перечисленных городов России имеют наибольшую численность населения? Запишите в таблицу цифры, под которыми указаны эти города.

1) Новосибирск

3) Петрозаводск

4) Ставрополь

6) Ростов-на-Дону

В каких трёх из перечисленных регионов России ведётся добыча природного газа? Запишите в таблицу цифры, под которыми указаны эти регионы.

1) Республика Карелия

2) Астраханская область

3) Ямало-Ненецкий автономный округ

4) Мурманская область

5) Смоленская область

6) Ханты-Мансийский автономный округ – Югра

Прочитайте приведённый ниже текст, в котором пропущен ряд слов. Выберите из предлагаемого списка слова, которые необходимо вставить на место пропусков.

Географические особенности природы Западной Сибири

Западная Сибирь как крупный географический район России имеет ряд особенностей природы. Всю северную часть территории района занимает _______________(А). Климат более континентальный, по сравнению с Восточно-Европейской равниной, что проявляется в меньшем количестве атмосферных осадков и большей годовой амплитуде температур. Район располагается в нескольких природных зонах: от тундры на севере до _______________(Б) на юге. Для территории района характерна _______________(В) степень заболоченности.

Выбирайте последовательно одно слово за другим, мысленно вставляя на места пропусков слова из списка в нужной форме. Обратите внимание на то, что слов в списке больше, чем Вам потребуется для заполнения пропусков. Каждое слово может быть использовано только один раз.

Список слов:

1) пустыня

3) низменность

4) плоскогорье

5) высокая

В данной ниже таблице приведены буквы, обозначающие пропущенные слова. Запишите в таблицу под каждой буквой номер выбранного Вами слова.

В каких из высказываний содержится информация о миграциях населения? Запишите цифры, под которыми они указаны.

1) Образование на территории бывшей Британской Индии двух независимых государств привело к переселению в общей сложности 18 млн человек.

2) В настоящее время большинство населения мира проживает в развивающихся странах, причём его доля в мировом населении постоянно растёт.

3) С начала XXI в. число прибывающих на постоянное жительство в Россию ежегодно превышает число выбывающих.

4) В Канаде 2/3 населения концентрируется в 150-километровой зоне, протянувшейся вдоль границы с США.

5) Количество городов-миллионеров в России к 2016 г. достигло 15.

На основе анализа данных приведённой ниже таблицы укажите регионы, в которых в период с 2011 по 2013 г. ежегодно происходило увеличение объёмов промышленного производства. Запишите цифры, под которыми они указаны.

Динамика объёмов промышленного производства (в процентах к предыдущему году)

С помощью карты сравните значения средних многолетних максимумов температуры воздуха в точках, обозначенных на карте цифрами 1, 2 и 3. Расположите точки в порядке повышения этих значений.

Средние многолетние максимумы температуры воздуха (в °С)

Запишите получившуюся последовательность цифр.

Установите соответствие между субъектом РФ и его административным центром: к каждому элементу первого столбца подберите соответствующий элемент из второго столбца.

Запишите выбранные цифры под соответствующими буквами

В каких трёх из перечисленных стран основная часть электроэнергии производится на ТЭС? Запишите в таблицу цифры, под которыми указаны эти страны.

3) Бразилия

4) Норвегия

5) Франция

6) Саудовская Аравия

В соответствии с Законом о возврате к «зимнему» времени с 26 октября 2014 г. на территории страны установлено 11 часовых зон (см. карту). Исходным при исчислении местного времени часовых зон служит московское время – время II часовой зоны.

Самолёт вылетел из Сургута (IV часовая зона) в Ростов-на-Дону (II часовая зона) в 5 часов по местному времени Сургута. Расчётное время полёта составляет 4 часа. Сколько времени будет в Ростове-на-Дону, когда самолёт приземлится? Ответ запишите в виде числа.

Ответ: ______ ч.

Используя данные диаграммы, определите величину миграционного прироста населения Республики Северная Осетия – Алания в 2011 г. Ответ запишите в виде числа (по образцу, указанному в инструкции по выполнению работы).

Распределение числа мигрантов по основным потокам передвижения, 2011 г. (тыс. человек)

Ответ: ______ тыс. человек.

Используя данные таблицы, сравните обеспеченность стран нефтью. Расположите страны в порядке возрастания в них показателя ресурсообеспеченности, начиная со страны с наименьшим значением этого показателя.

Запишите получившуюся последовательность цифр.

Расположите перечисленные периоды геологической истории Земли в хронологическом порядке, начиная с самого раннего.

1) меловой

2) четвертичный

3) силурийский

Запишите получившуюся последовательность цифр.

Определите страну по её краткому описанию.

Эта страна полностью расположена в Западном полушарии и имеет выход к трём океанам. На материке, где расположена страна, она является первой по площади территории и третьей по численности населения. В стране хорошо развиты отрасли как добывающей, так и обрабатывающей промышленности. В международном географическом разделении труда она является поставщиком продукции горнодобывающей промышленности, машиностроения, металлургии, топливной, химической и лесной промышленности, а также сельского хозяйства.

Определите регион России по его краткому описанию.

Эта область расположена в Европейской части России. Она имеет выход к Государственной границе РФ. Одна из основных отраслей промышленности – добыча железных руд и производство железорудных окатышей. Машиностроение специализируется на производстве кузнечно-прессового оборудования, электротехнических изделий, оборудования для животноводства и кормопроизводства. Электроэнергией область обеспечивает расположенная на её территории крупная АЭС. В пищевой промышленности используется местное сельскохозяйственное сырьё: на чернозёмных почвах выращивают зерновые культуры, картофель, сахарную свёклу, подсолнечник.

Ответ: _____ область.

Задания 26, 27, 28 выполняются с использованием приведённого ниже фрагмента топографической карты.

Определите по карте расстояние на местности по прямой от родника до дома лесника. Полученный результат округлите до десятков метров. Ответ запишите в виде числа.

Ответ: _______ м.

Определите по карте азимут от родника на дом лесника. Ответ запишите в виде числа.

Ответ: _______ град.

Часть 2.

Запишите сначала номер задания (28, 29 и т.д), а затем развёрнутый ответ на него. Ответы записывайте чётко и разборчиво.

Постройте профиль рельефа местности по линии А – В. Для этого перенесите основу для построения профиля на бланк ответов № 2, используя горизонтальный масштаб в 1 см 50 м и вертикальный масштаб в 1 см 5 м. Укажите на профиле знаком «Х» положение родника.

Показать ответ

1) На рисунке в ответе длина горизонтальной линии основы

профиля равна 80 ± 2 мм и расстояние от левой вертикальной оси

до родника – 29 ± 2 мм;

2) форма профиля в основном совпадает с эталоном;

3) на участке 1 склон круче, чем на участке 2.

Используя данные таблицы, объясните, почему в период с 1985 по 2010 г. доля лиц старше 65 лет в возрастной структуре населения Мексики значительно увеличилась. Укажите две причины. Если Вы укажете более двух причин, оцениваться будут только две, указанные первыми.

Демографические показатели Мексики

ЕГЭ по географии несколько отличается от классического варианта, предусматривающего развёрнутый рассказ и работу с картой. Но, несмотря на это, ЕГЭ по географии сдаётся школьниками довольно удачно. Видимо тестовый вариант облегчает задачу, и найти правильные ответы гораздо проще. Но не стоит надеяться на эту условную лёгкость. ЕГЭ по географии всё же остаётся выпускным экзаменом, от которого зависит место в институте. Так что не стоит относиться к нему снисходительно. Готовиться к нему надо так же тщательно, как и к другим ЕГЭ. Ведь даже один бал может лишить вас бюджетного места в выбранном .

Пробные онлайн тест ЕГЭ по географии на сайт

На образовательном портале сайт размещены пробные варианты онлайн тестов ЕГЭ. Каждый желающий может попробовать свои силы в том или ином предмете. На нашем сайте нет ограничений по времени и количеству раз прохождения тестов. Каждый посетитель сайт может проверить и свои знания и использовать пробный онлайн тест ЕГЭ по географии для подготовки к реальному экзамену. Ведь для этого не требуется регистрации или СМС. А это выгодно отличает наш образовательный портал, от других сервисах, которые предоставляют свои услуги только зарегистрированным пользователям.

Польза от онлайн тестов ЕГЭ

Любая тренировка улучшает итоговый результат, и онлайн тесты ЕГЭ поспособствуют удачному написанию итогового экзамена. Специалисты в области психологии и педагогики говорят, что ЕГЭ – это огромный стресс. И именно стресс ухудшает результаты на экзамене. Но частые тренировки в формате ЕГЭ помогают привыкнуть к ситуации и уменьшают уровень стресса на итоговом ЕГЭ. А это положительно сказывается на полученных баллах. Так что каждый желающий может потренироваться в свободное время. Для этого даже не стоит прилагать огромных усилий. Просто пройти тест и проверить свои знания. К тому же можно выявить слабые стороны и забытый материал, кто позволит вовремя устранить пробелы в знаниях. Такой контроль своих знаний не занимает много времени, но положительно сказывается на результатах.

Огэ по географии репетиционные варианты. Онлайн тесты гиа по географии

По кнопке выше «Купить бумажную книгу» можно купить эту книгу с доставкой по всей России и похожие книги по самой лучшей цене в бумажном виде на сайтах официальных интернет магазинов Лабиринт, Озон, Буквоед, Читай-город, Литрес, My-shop, Book24, Books.ru.

По кнопке «Купить и скачать электронную книгу» можно купить эту книгу в электронном виде в официальном интернет магазине «ЛитРес» , и потом ее скачать на сайте Литреса.

По кнопке «Найти похожие материалы на других сайтах» можно искать похожие материалы на других сайтах.

On the buttons above you can buy the book in official online stores Labirint, Ozon and others. Also you can search related and similar materials on other sites.

Предлагаемое учебно-методическое пособие предназначено для подготовки к основному государственному экзамену в 9-м классе по географии. Книга содержит 10 учебно-тренировочных вариантов тестовых заданий по географии, составленных по актуальной спецификации ОГЭ-2016, ответы ко всем вариантам, демонстрационный вариант с комментариями и подробным разбором всех типов экзаменационных заданий, а также методические рекомендации для школьников и учителей. В основу разработки заданий положены требования Федерального государственного образовательного стандарта основного общего образования.
Книга адресована девятиклассникам, готовящимся сдавать ОГЭ по географии в 2016 году, учителям и методистам.
Для организации системной подготовки к экзамену рекомендуется использовать пособие «География. Тематические тесты для подготовки к ЕГЭ и ГИА в форме ОГЭ», в котором разноуровневые тестовые задания сгруппированы по разделам согласно структуре государственного стандарта по географии, а также тренировочную тетрадь «География. 8-9 классы. Работа с различными источниками информации».

Примеры.
Такие неблагоприятные климатические явления, как торнадо, тропические смерчи и ураганы, — стихийные бедствия, от которых часто страдают люди. Своевременное оповещение населения специальными службами может предотвратить катастрофические последствия. В какой из перечисленных стран существуют такие специальные службы?
1) Норвегия
2) Монголия
3) Мексика
4) Швейцария

В каком из перечисленных регионов России угледобывающая промышленность является одной из основных отраслей хозяйства?
1) Ставропольский край
2) Кемеровская область
3) Волгоградская область
4) Вологодская область

В какую из областей России необходимо отправиться туристам из Бразилии, чтобы познакомиться с красотой и величием архитектурно-парковых ансамблей России?
1) Мурманская область
2) Ленинградская область
3) Вологодская область
4) Смоленская область

СОДЕРЖАНИЕ
Методические рекомендации для подготовки к ОГЭ по географии
Демонстрационный вариант для проведения ОГЭ по географии с комментариями и рекомендации по его выполнению
Учебно-тренировочные тесты
Вариант 1
Вариант 2
Вариант 3
Вариант 4
Вариант 5
Вариант 6
Вариант 7
Вариант 8
Вариант 9
Вариант 10
Ответы
Приложения
Общие сведения о материках
Основные сведения об океанах
Политико-административное устройство Российской Федерации
Религиозная принадлежность народов России
Литература.

На официальном сайте Федерального института педагогических измерений (ФИПИ) опубликованы демонстрационные варианты ОГЭ по географии (9 класс) за 2009 — 2019 годы.

Все варианты содержат задания трех типов: задания, где нужно выбрать один из предложенных ответов, задания, где нужно дать краткий ответ, и задания, где нужно дать развернутый ответ. К заданиям первого и второго типов даны правильные ответы, а к заданиям третьего типа дано содержание правильного ответа и критерии оценивания.

В демострационном варианте ОГЭ 2019 года по географии по сравнению с демонстрационным вариантом 2018 года изменений нет.

Демонстрационные варианты ОГЭ по географии

Отметим, что демонстрационные варианты ОГЭ по географии представлены в формате pdf, и для их просмотра необходимо, чтобы на Вашем компьютере был установлен, например, свободно распространяемый программный пакет Adobe Reader.

Демонстрационный вариант ОГЭ по географии за 2009 год

Демонстрационный вариант ОГЭ по географии за 2010 год

Демонстрационный вариант ОГЭ по географии за 2011 год

Демонстрационный вариант ОГЭ по географии за 2012 год

Демонстрационный вариант ОГЭ по географии за 2013 год

Демонстрационный вариант ОГЭ по географии за 2014 год

Демонстрационный вариант ОГЭ по географии за 2015 год

Демонстрационный вариант ОГЭ по географии за 2016 год

Демонстрационный вариант ОГЭ по географии за 2017 год

Демонстрационный вариант ОГЭ по географии за 2018 год

Демонстрационный вариант ОГЭ по географии за 2019 год

Шкала пересчёта первичного балла за выполнение экзаменационной работы

в отметку по пятибалльной шкале

шкалу пересчёта первичного балла за выполнение экзаменационной работы 2018 года в отметку по пятибалльной шкале ;
шкалу пересчёта первичного балла за выполнение экзаменационной работы 2017 года в отметку по пятибалльной шкале ;
шкалу пересчёта первичного балла за выполнение экзаменационной работы 2016 года в отметку по пятибалльной шкале .
шкалу пересчёта первичного балла за выполнение экзаменационной работы 2015 года в отметку по пятибалльной шкале .
шкалу пересчёта первичного балла за выполнение экзаменационной работы 2014 года в отметку по пятибалльной шкале .
шкалу пересчёта первичного балла за выполнение экзаменационной работы 2013 года в отметку по пятибалльной шкале .

Изменения в демонстрационных вариантах по географии

В 2013 году в было сокращено общее количество заданий с 31 до 30 и изменено соотношение числа заданий с выбором ответа, с кратким и развернутым ответами: 18, 9 и 3 соответственно.

В 2014 году в демонстрационном варианте ОГЭ по географии было изменено соотношение числа заданий с выбором ответа, с кратким и развернутым ответами: 17, 10 и 3 соответственно, и включено задание на проверку понимания основных географических понятий и терминов и умения использовать приобретенные знания для решения практических задач.

В 2015 году в демострационном варианте ОГЭ по географии изменилась лишь форма зиписи ответа в заданиях с выбором ответа: ответ стало нужно записывать цифрой с номером правильного ответа (а не обводить кружком).

В демострационном варианте ОГЭ 2016 года по географии по сравнению с демонстрационным вариантом 2015 года содержательных изменений нет. Изменен лишь порядок следования нескольких заданий части 1.

В демострационных вариантах ОГЭ 2017 — 2019 годов по географии по сравнению с демонстрационным вариантом 2016 года изменений не было.

Для школьников 8 и 9 классов, желающих хорошо подготовиться и сдать ОГЭ по математике или русскому языку на высокий балл, учебный центр «Резольвента» проводит

У нас также для школьников организованы

2. Документы, определяющие содержание КИМ

3. Подходы к отбору содержания, разработке структуры КИМ

4. Связь экзаменационной модели ОГЭ с КИМ ЕГЭ

5. Характеристика структуры и содержания КИМ

6. Распределение заданий КИМ по содержанию, проверяемым умениям и способам деятельности.

Тест по география 9 клас

Скачать тест по география 9 клас txt

Решебник по географии за 9 класс авторы Жижина издательство Вако. Что касается материалов и пособий, хорошо зарекомендовали себя контрольно-измерительные материалы (КИМ) по географии за 9 класс, составленные Жижиной Е. А. Этот сборник охватывает весь изучаемый курс, позволяет проконтролировать знание всех разделов и тем по дисциплине, вынесенных на ОГЭ и ВПР по предмету. Основные преимущества пособия: соответствие Стандартам образования; — широкий круг тем, подходит практически к любому теоретическому учебнику; — грамотная группировка задач; — эффективная тестовая форма.

Тесты География 9 класс. География. Введение. (кол-во заданий: 15). Население и трудовые ресурсы (кол-во заданий: 30). Онлайн тесты ГИА по географии. Государственная итоговая аттестация года по географии для выпускников 9 класса общеобразовательных учреждений проводится с целью оценки уровня общеобразовательной подготовки выпускников по данной дисциплине.

В заданиях проверяются следующие виды деятельности в рамках дисциплины география: Знать и понимать географические особенности природы материков и океанов, народов Земли; различия в хозяйственном освоении разных территорий и акваторий; результаты выдающихся географических открытий и путешествий. География 9 класс. Список всех тестов и тренажеров на сайте в соответствии со школьной программой.

Контрольные работы по Географии в 8 классе. Тематические тесты по географии- это удобная форма быстрого контроля знаний обучающихся. Для автоматизированного контроля я использую.

• 9 класс • проверка знаний, тест. Население России. География | 9 класс. Проверочная работа нацелена на проверку знаний учащихся по разделу «Население России» в 9 классе (или в 8 классе, если обучение проводится по УМК под редакцией А.И.

Алексеева). Работа содержит разные типы заданий: с выбором правильного ответа. Вопрос № 1. Программа девятого класса по географии полностью посвящена России, её хозяйствам и районам.

Мы собрали все темы в одном тесте наподобие итогового экзамена. Предлагаем вам попробовать его пройти и проверить свои знания. Удачи! Программа девятого класса по географии полностью посвящена России, её хозяйствам и районам. Мы собрали все темы в одном тесте наподобие итогового экзамена. Предлагаем вам попробовать его пройти и проверить свои знания. География 9 класс. Проверочный тест после окончания I полугодия, II вариант.

Автор — составитель Чурляев Ю. А. МБОУ «Лицей №9». 2 вариант. Тест по географии 9 класс с ответами. Вариант 2. Скачать. 1. С какими странами Россия имеет только морские границы.

PDF, djvu, rtf, txt

Похожее:

Зошит з розвитку мовлення 3 клас пономарьова онлайн відповіді

І.о.демічева біологія 8 клас

Учебники 7 клас скачать

Беларуская літаратура 2 клас падручнік

Диктанти з української мови 6 клас 120 слів

Геометрія 10 клас книжка для вчителя

Контрольна робота з фізики по темі магнітне поле 9 клас

Тесты по географии онлайн с ответами, пробные тренировочные и итоговые контрольные с вариантами

Для просмотра всех тестов и разделов — выберите класс:

Новые тесты

География – один из наиболее интересных и нужных предметов школьной программы. Она рассказывает о нашей планете: погоде и климате, городах и странах, горах и океанах, животных и растениях, народах и экономике. Все больше выпускников школ выбирают в качестве необязательного экзамена ЕГЭ по географии, все больше ВУЗов требуют предоставить результат такого ЕГЭ. Причина очевидна: невозможно быть культурным человеком, не зная ничего о своей родной планете, своей родной стране, своем городе или селе. Поэтому онлайн тесты по географии с ответами неизбежно понадобятся любому школьнику, даже если сдавать экзамен по географии он не планирует.

То же можно сказать и об ОГЭ – экзамене, который сдают девятиклассники. Среди них немало тех, кто выбирает именно географию. И этих ребят, разумеется, очень интересуют тренажеры, позволяющие хорошо отработать материал и подготовиться к экзамену. Тесты по географии ОГЭ помогают в работе: они дают максимально объективную оценку знаний школьника по предмету. Анализируя собственные достижения и ошибки, легко определить, какие темы тебе уже хорошо знакомы, а какие необходимо разобрать или доработать. Конечно, для этой цели можно использовать книгу Д. Гущина, но работать с компьютером интереснее, не говоря уж о том, что не придется платить за издание, нужное только в течение одного года.

Разработанные нами тесты очень разные. Среди них есть диагностические тесты – они позволяют провести быструю диагностику и выяснить, что ученик усвоил из пройденной темы, много ли он прошел за 1 полугодие, или хорошо ли он помнит определенный раздел. Тренировочные тесты помогают отработать определенный вид заданий и научиться выполнять их безошибочно. Пробные тесты в экзаменационном формате требуются для подготовки к ЕГЭ, ГИА. Есть и своеобразные универсальные разработки – это, например, общий тест на знание географии, который пригодится любому, независимо от того, интересуется он этой наукой или нет. Задания помогут вспомнить все, что знаешь, подготовиться к любой контрольной и по праву гордиться высокой оценкой. Имеется, конечно, и итоговый контрольный тест по географии, который позволяет как бы единым взглядом охватить все изученное по этой дисциплине.

Каждый тест содержит вопросы в соответствии с целью, которой с его помощью можно достичь; список правильных вариантов ответов; в ряде случаев есть также пояснения. А еще все тесты можно скачать бесплатно.

Онлайн-тесты подготовки к ЗНО по географии

Вступительный онлайн-тест ЗНО по географии

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №1 «Введение. География Украины и мира«

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №2 «География как наука»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №3 «Земля в космосе»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №4 «Земля на карте»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №5 «Литосфера и рельеф«

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №6 «Атмосфера»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №7 «Гидросфера. Воды Мирового океана и суши»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №8 «Биосфера и почвы. Географическая оболочка. Общие закономерности природы Земли»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №9 «Решение географических задач»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №10 «Понятие «материк и часть света». Физико-географическая характеристика материка Африка»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №11 «Физико-географическая характеристика материков: Австралия и Антарктида. История открытия и исследования»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №12 «Физико-географическая характеристика материков: Северная и Южная Америка. История открытия и исследования»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №13 «Физико-географическая характеристика материка Евразия. История открытия и исследования»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №14 «Физико-географическая характеристика Тихого, Атлантического, Индийского, Северного Ледовитого океанов. Исследования, природные условия и ресурсы, их использование и охрана»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №15 «Общая география, География материков и океанов»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №16 «Вступление в географию Украины»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №17 «Рельеф, тектоническое и геологическое строение территории Украины»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №18 «Минеральные ресурсы»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №19 «Климатические условия и ресурсы Украины»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №20 «Водные ресурсы Украины»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №21 «Почвы, растительный покров и животный мир Украины»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №22 «Природные комплексы Украины»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №23 «Горы и моря»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №24 «Использование природных ресурсов Украины и их охрана»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №25 «Население»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №26 «Национальный и этнический состав населения»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №27 «Хозяйство»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №28 «Топливная промышленность»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №29 «Металлургия Украины»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №30 «Машиностроение»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №31 «Химическая и лесная промышленность»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №32 «Пищевая и легкая промышленность»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №33 «Сельское хозяйство Украины»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №34 «Социальная сфера Украины. Отраслевая структура, значение»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №35 «Транспорт и связь»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №36 «Характеристика экономических районов Украины: Донецкий, Приднепровский, Северо-Восточный»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №37 «Причерноморский, Столичный, Центральный районы»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №38 «Карпатский, Подольский, Северо-Западный районы»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №39 «Срез №2»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №40 «Политическая карта мира»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №41 «Население мира»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №42 «Природные ресурсы»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №43 «Мировые ресурсы»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №44 «Мировое хозяйство и НТР»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №45 «ТЭК и металлургия»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №46 «Сельское хозяйство»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №47 «География мирового транспорта»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №48 «Международные экономические связи»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №49 «Регионы: Европа»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №50 «Характеристика стран: Великобритания, Франция, Германия, Италия»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №51 «Страны Азии»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №52 «Общая характеристика стран Северной Америки. США, Канада, Мексика»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №53 «Общая характеристика стран Латинской Америки, Африки, Австралии и Океании»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №54 «Природные условия и ресурсы, характеристика хозяйства России»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №55 «Обобщение по экономической и социальной географии мира»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №56 «Срез знаний № 3»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №57 «Повторение 6 класс»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №58 «Повторение материала 7 класса»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №59 «Повторение материала 8-9 класса»

Онлайн-тест подготовки к ЗНО по географии №60 «Повторение материала 10 класса»

Часто задаваемые вопросы — GIA.edu

Часто задаваемые вопросы

Отчеты о выращенных в лаборатории алмазах

Финансовая помощь и стипендии

Убедитесь, что Javascript включен для обеспечения доступности веб-сайта.

бесплатных ресурсов для помощи в удаленном обучении в 2021 году — Журнал

Гранты и финансирование во время пандемии

Бесплатные ресурсы для помощи в удаленном обучении в 2021 году

Дайан Шаффхаузер
21.02.21

Поскольку пандемия продолжает наносить ущерб образованию в текущем учебном году, округа, школы, учителя и родители становятся более избирательными в отношении технологий, которые они выбирают для обучения и привлечения учащихся.В то время как сотни образовательных компаний, некоммерческих и других организаций сделали свое программное обеспечение и услуги бесплатными во время немедленного перехода на дистанционное обучение, многие стали более вдумчиво относиться к тому, как они помогают преподавателям осваивать онлайн и смешанные инструкции. Мы просеяли нашу оригинальную коллекцию и разбросали по ней дополнения, чтобы предоставить вам обновленный набор бесплатных ресурсов, которые помогут с дистанционным обучением в 2021 году.

Если в вашей организации есть ресурс, который следует добавить в этот список, отправьте короткое сообщение на номер [электронная почта защищена] со словом «бесплатный ресурс» в заголовке темы и включите ссылку на веб-страницу вашего предложения.

Abre.io сделал Abre Hub доступным для школ на постоянной основе. Программа предоставляет единое место для размещения новостей и объявлений и предоставляет быстрый доступ к программным инструментам. Регистрация предназначена для представителей округа. https://abre.io/free/

Академия активного обучения , и глобальная инициатива Flipped Learning Global Initiative, опубликовали «Быстрый переход к онлайн-обучению», дорожную карту для быстрого перехода к онлайн-обучению во время закрытия школ.Ресурсы включают контрольный список для администраторов, еще один для ИТ-менеджеров, план перехода и видеоурок для учителей, а также доступ к международной команде добровольцев, которые вышли вперед, чтобы ответить на вопросы. http://aalasinternational.org/rtol/

Achieve3000 предлагает бесплатный доступ к ресурсам для обучения дифференцированной грамотности. Педагоги и родители могут записать своих учеников на программу Achieve3000 Literacy at Home, чтобы получить доступ к научно-популярным статьям на трех уровнях чтения по темам, охватывающим науку, социальные науки и текущие события.Для учащихся, не имеющих надежного или ежедневного Интернета, компания предлагает «Пакеты для печати грамотности», набор текстов с 20 статьями для печати и вопросами для 1–12 классов.

ACT Academy предлагает сотни бесплатных видео, игр, интерактивных упражнений, оценок, планов уроков, домашних заданий, аудиофайлов и других ресурсов для индивидуальной практики тестирования для экзаменов ACT, Pre-ACT, Tessera и Aspire. https://academy.act.org/

ActivEd предлагает бесплатный доступ к своей платформе «Walkabouts» с веб-уроками для учеников до K-2 классов, которые объединяют движение с языковыми искусствами, математикой и чтением и соответствуют государственным стандартам обучения.Учащиеся, учителя и родители могут получить доступ к контенту на уровне своего класса. http://info.activedinc.com/covid

AdGuard предлагает бесплатную личную учетную запись для своей программы блокировки рекламы и отслеживания на три месяца, действительной для трех устройств. Программа защиты конфиденциальности доступна для Windows, MacOS, iOS и Android. https://adguard.com/en/blog/stayhome.html

Интернет-тест по географии | Шаблон AidaForm

Как создать свой собственный тест по географии в AidaForm

Создать общую викторину по географии с помощью AidaForm очень просто, потому что вам не нужно изучать кодирование HTML или что-то в этом роде.Вот четыре шага, которые помогут легко адаптировать шаблон викторины AidaForm по географии для ваших целей.

Копировать шаблон

Щелкните Use This Template , чтобы скопировать образец английского географии форму викторины в свой аккаунт AidaForm. Если вы еще не вошли в систему, вы будете предложили это сделать. Вы найдете тест в списке форм после входа в систему. У вас еще нет учетной записи AidaForm? Пройдите бесплатную регистрацию во-первых — это займет всего несколько минут.

Редактировать вопросы и логику викторины

В зависимости от типа викторины, которую вы хотите создать, замените вопросы по умолчанию своими собственными и добавьте новые. Вопросы в шаблоне служат источником вдохновения и дают вам готовую структуру логики викторины. При необходимости отредактируйте логику викторины, используя поля Page Break + Logic Jump . Обратите внимание, что эта функция доступна только в AidaForm PRO, но вы можете создать базовую викторину по географии для дистанционного обучения в бесплатной версии без использования логических переходов — вы все равно сможете оценивать результаты вручную.Подробнее об использовании переходов в AidaForm.

Использовать изображения

География — это все о ландшафтах, странах и природных явлениях, поэтому дополните свои вопросы викторины по географии изображениями или даже задайте вопросы с изображениями, чтобы развлечь участников. К счастью, в AidaForm есть множество способов добавления визуальных элементов: вы можете добавить иллюстрацию через поле Media File или добавить вопрос Picture Choice . Кроме того, полезно использовать изображения на страницах результатов, если вы хотите, чтобы результаты викторин были опубликованы.

Поделитесь формой и соберите результаты

Механика викторины

может немного запутать, поэтому не забудьте проверить, правильно ли работает ваша онлайн-викторина по географии, с помощью кнопки Preview . Удалось ли вам получить нужные страницы после ответа на каждый вопрос? Были ли результаты рассчитаны правильно? Если да, пора перейти на вкладку Опубликовать и поделиться своей викториной с другими. Просто скопируйте прямую ссылку на страницу формы или вставьте форму на свой сайт.

3 способа использовать собственный тест по географии

Дистанционное обучение

Допустим, вы преподаете онлайн-курс географии. Как лучше всего быстро проверить, насколько хорошо ваши ученики поняли ваш последний блок по географии и культурам мира? Конечно, вы можете попросить их написать эссе или сделать мультимедийный проект, и это отличные идеи. Но лучше создать всплывающую викторину, чтобы быстро проверить, все ли помнят факты. Создайте собственный тест по географии — он идеально подходит для дистанционного обучения! Вы можете добавить ссылку на него в конце блока обучения для самопроверки или использовать его в качестве экзамена для сертификата курса.В таком случае это должно быть непросто.

Ведущее поколение

Тесты по географии

— отличный способ собрать контакты ваших потенциальных клиентов. Если ваш бизнес связан с географией (например, туристическое агентство, туристический клуб или даже языковая школа), ваша целевая аудитория, скорее всего, заинтересуется забавными фактами о географии. Викторина может быть отличным способом заинтересовать людей вашим предложением и создать свой список рассылки. Вы можете попросить участников опроса отправить их электронные письма с результатами, но будьте честны в отношении того, что вы отправите в эти электронные письма.Многие люди не решаются дать вам свой адрес электронной почты, поэтому предлагайте дополнительную ценность, помимо результатов. Персональная скидка, бесплатный урок или электронная книга — все это отличные подарки.

Вовлечение аудитории

Рост социальных сетей — это то, о чем должен знать каждый успешный маркетолог, а викторины — отличный способ привлечь аудиторию в социальных сетях, привлечь их на свой веб-сайт или даже стать вирусными, если вы создаете часть контента, которую люди хотят Поделиться. Людям нравится доказывать свой социальный статус, и демонстрация своих знаний — еще один способ сделать это.Составьте онлайн-викторину по географии с остроумными результатами, которыми можно поделиться, и она будет распространена в кратчайшие сроки. Это не обязательно должна быть сложная викторина по географии, которую вы должны пройти на экзамене — люди должны просто получать от этого удовольствие и развлекаться по пути.

5 тем по географии: вдохновляющие викторины

Пять тем по географии представляют собой образовательную основу, которая помогает преподавать этот предмет в школах, но мы также можем использовать их для викторин. Если у вас возникли проблемы с придумыванием собственных вопросов викторины по географии, вы можете начать именно с этого.

Место расположения

Эта тема посвящена изучению того, где на самом деле находятся различные места. Мы могли бы говорить об абсолютных местоположениях, таких как точная широта и долгота на карте, или относительных местоположениях, описывая места в связи с их средой или другими местами. Вопросы викторины по географии о местах могут звучать так: «Какая из следующих столиц самая северная?» или «В какой стране находится Тадж-Махал?»

Место

Эта тема описывает человеческие и физические атрибуты определенных мест.Физические характеристики включают климат, ландшафт, флору, фауну, а человеческие атрибуты относятся к культурным особенностям: политической структуре, архитектурным стилям, религиозным обычаям и так далее. Примером вопроса о местах может быть: «Какая европейская страна имеет абсолютную выборную монархию в качестве своей государственной структуры?»

Область, край

Регионы — это способ разделить Землю на управляемые географические единицы с некоторыми общими характеристиками. Они могут быть формальными, функциональными или даже просторечными, например, «Ближний Восток», который не имеет точных границ, но примерно понятен на ментальных картах.Вопросы о регионах могут быть такими: «Какой город на Среднем Западе самый густонаселенный?»

Движение

Эта тема охватывает все, что связано с путешествиями и перемещениями из одного места в другое или по всей планете. Движение людей, идей, воздушных масс, океанских течений — все. Вы можете спросить: «Кто совершил первое кругосветное плавание вокруг Земли?»

Взаимодействие человека и окружающей среды

Взаимодействие человека и окружающей среды — это способы, которыми люди изменяют естественные условия и окружающую среду вокруг себя: например, сельское хозяйство или добычу угля.Хорошим примером среды обитания человека является введение в Австралию неместных животных: животные, завезенные европейскими поселенцами, представляют серьезную угрозу для местного биоразнообразия. Примерный вопрос, который вы можете включить в викторину по английской географии, может быть примерно таким: «Каковы три основных типа взаимодействия человека и окружающей среды?»

Идеи для вопросов викторины по географии

Пять тем викторины по географии могут иметь что-то вроде школьной атмосферы. Вот еще один подход к категориям вопросов викторины по географии, которые вы можете использовать.Посмотрите наши примеры вопросов ниже и получите вдохновение!

Страны и культуры

Пожалуй, самая легкая часть — это сделать увлекательную и познавательную викторину по стране. Найдите вкратце о размерах стран, культуре, людях, еде и архитектурных достопримечательностях, чтобы создать базовые вопросы викторины. Или просто предложите участникам викторины сопоставить страны со столицами. Примеры вопросов:

Какая столица Австралии?

Мельбурн
Сидней
Канберра
Брисбен

В какой стране изобрели блюдо пулькоги?

Болгария
Польша
Корея
Тайвань

Природные явления

Можете ли вы отличить слоистое облако от нимбового облака? Вы знаете, почему случаются тайфуны? О природных явлениях интересно узнавать, и у них тоже есть симпатичные латинские названия.Попросите аудиторию угадать название явления по его описанию или сопоставить описание с названием явления. Примеры вопросов:

Какой ветер самый сильный из следующих четырех?

Буря
Буря
Свежий ветерок
Легкий воздух

Что вызывает северное сияние?

Это результат возмущений в магнитосфере, вызванных солнечными ветрами.
Это вызвано неравномерным нагревом поверхности земли солнцем.
Образуется в результате насыщения воздуха каплями воды.
Это вызвано отражением, преломлением и рассеиванием света в каплях воды.

Путешественники и исследования

География как наука возникла в результате исследований человека с древних времен до наших дней. На протяжении всей истории человечества было много удивительных исследователей.Благодаря им на наших картах больше нет надписи «Вот драконы». Проверьте, что ваша аудитория знает об исследованиях. Примеры вопросов:

Когда наступила Эпоха Великих географических открытий?

С 15 по 17 век
XIV — XVIII века
С 16 по 18 век
С 13 по 16 век

Кто из этих знаменитых исследователей путешествовал по Шелковому пути в Азии?

Христофор Колумб
Марко Поло
Джеймс Кук
Васко да Гама

Посмотреть другие викторины в нашей галерее

Лучшие практики и политики по снижению вреда для потребителей

Введение

Частный и государственный секторы все чаще обращаются к системам искусственного интеллекта (ИИ) и алгоритмам машинного обучения для автоматизации простых и сложных процессов принятия решений.¹ Массовая оцифровка данных и новые технологии, которые их используют, разрушают большинство секторов экономики, включая транспорт, розничную торговлю, рекламу, энергетику и другие области. ИИ также оказывает влияние на демократию и управление, поскольку развертываются компьютеризированные системы для повышения точности и повышения объективности государственных функций.

Доступность огромных наборов данных позволила легко получать новые идеи с помощью компьютеров. В результате алгоритмы, представляющие собой набор пошаговых инструкций, которым компьютеры следуют для выполнения задачи, стали более сложными и широко распространенными инструментами для автоматизированного принятия решений.² Хотя алгоритмы используются во многих контекстах, мы фокусируемся на компьютерных моделях, которые делают выводы на основе данных о людях, включая их личности, демографические атрибуты, их предпочтения и их вероятное будущее поведение, а также связанные с ними объекты. ³

«Алгоритмы используют объемы макро- и микроданных, чтобы влиять на решения, влияющие на людей в целом ряде задач, от создания рекомендаций из фильмов до помощи банкам в определении кредитоспособности людей.”

В мире до алгоритмов люди и организации принимали решения о найме, рекламе, вынесении уголовных приговоров и кредитовании. Эти решения часто регулируются федеральными законами, законами штата и местными законами, которые регулируют процессы принятия решений с точки зрения справедливости, прозрачности и беспристрастности. Сегодня некоторые из этих решений полностью принимаются или на них влияют машины, масштаб и статистическая точность которых обещают беспрецедентную эффективность. Алгоритмы используют объемы макро- и микроданных, чтобы влиять на решения, влияющие на людей в целом ряде задач, от создания рекомендаций из фильмов до помощи банкам в определении кредитоспособности людей.⁴ В машинном обучении алгоритмы полагаются на несколько наборов данных или обучающих данных, которые определяют правильные выходные данные для некоторых людей или объектов. На основе этих обучающих данных он затем изучает модель, которую можно применить к другим людям или объектам, и делать прогнозы о том, какими должны быть правильные выходные данные для них. ⁵

Однако, поскольку машины могут по-разному обращаться с людьми и объектами, находящимися в одинаковом положении, исследования начинают выявлять некоторые тревожные примеры, когда реальность алгоритмического принятия решений не оправдывает наших ожиданий.Учитывая это, некоторые алгоритмы рискуют воспроизвести и даже усилить человеческие предубеждения, особенно те, которые затрагивают защищенные группы. ⁶ Например, автоматическая оценка риска, используемая судьями США для определения пределов освобождения под залог и вынесения приговора, может привести к неверным выводам, что приведет к значительным совокупным последствиям для определенных групп, таким как более длительные сроки тюремного заключения или более высокие сроки освобождения под залог для цветных.

В этом примере решение порождает «предвзятость» — термин, который мы определяем в широком смысле, поскольку он относится к результатам, которые систематически менее благоприятны для отдельных лиц в определенной группе и где нет существенных различий между группами, которые оправдывают такой вред.⁷ Предвзятость в алгоритмах может возникать из-за нерепрезентативных или неполных обучающих данных или из-за неверной информации, отражающей историческое неравенство. Если оставить без внимания предвзятые алгоритмы, они могут привести к решениям, которые могут иметь коллективное разрозненное влияние на определенные группы людей даже без намерения программиста проводить различие. Изучение предполагаемых и непредвиденных последствий алгоритмов необходимо и своевременно, особенно потому, что текущая государственная политика может быть недостаточной для выявления, смягчения и устранения последствий для потребителей.

Поскольку алгоритмы используются во множестве приложений, мы утверждаем, что операторы и другие заинтересованные стороны должны проявлять усердие в упреждающем устранении факторов, способствующих предвзятости. Выявление и своевременное реагирование на алгоритмическую предвзятость потенциально может предотвратить вредное воздействие на пользователей и тяжелую ответственность перед операторами и создателями алгоритмов, включая компьютерных программистов, правительство и лидеров отрасли. Эти участники составляют аудиторию серии предложений по смягчению последствий, которые будут представлены в этом документе, потому что они либо создают, лицензируют, распространяют, либо им поручено регулировать или законодательно закреплять алгоритмическое принятие решений для уменьшения дискриминационных намерений или последствий.

Наше исследование представляет основу для алгоритмической гигиены , которая определяет некоторые конкретные причины предубеждений и использует передовой опыт для их выявления и смягчения. Мы также представляем набор рекомендаций государственной политики, которые способствуют справедливому и этичному развертыванию технологий искусственного интеллекта и машинного обучения.

Этот документ основан на мнениях 40 лидеров мнений из различных академических дисциплин, отраслевых секторов и организаций гражданского общества, которые участвовали в одном из двух круглых столов.⁸ Участники круглого стола активно обсуждали концепции, связанные с алгоритмическим дизайном, подотчетностью и справедливостью, а также технические и социальные компромиссы, связанные с различными подходами к обнаружению и смягчению предвзятости.

Наша цель — сопоставить проблемы, с которыми компьютерные программисты и лидеры отрасли сталкиваются при разработке алгоритмов, с проблемами политиков и групп гражданского общества, которые оценивают их последствия. Чтобы сбалансировать инновации искусственного интеллекта и алгоритмов машинного обучения с защитой прав личности, мы представляем набор рекомендаций государственной политики, передовых методов саморегулирования и стратегий, ориентированных на потребителя, — все они способствуют справедливому и этичному развертыванию этих технологий. .

Наши рекомендации по государственной политике включают обновление законов о недискриминации и гражданских правах для применения к цифровым методам, использование нормативных песочниц для стимулирования экспериментов по борьбе с предвзятостью и безопасных гаваней для использования конфиденциальной информации для выявления и смягчения предубеждений. Мы также описываем набор передовых практик саморегулирования, таких как разработка заявления о влиянии предвзятости, инклюзивных принципов проектирования и кросс-функциональных рабочих групп. Наконец, мы предлагаем дополнительные решения, ориентированные на алгоритмическую грамотность среди пользователей и формальные механизмы обратной связи с группами гражданского общества.

В следующем разделе представлены пять примеров алгоритмов, объясняющих причины и источники их предвзятости. Позже в статье мы обсудим компромиссы между справедливостью и точностью в смягчении алгоритмической предвзятости, а затем предложим надежные передовые практики саморегулирования, рекомендации государственной политики и ориентированные на потребителя стратегии для устранения предубеждений в Интернете. В заключение мы подчеркнем важность упреждающего подхода к ответственному и этичному использованию машинного обучения и других автоматизированных инструментов принятия решений.

Примеры алгоритмических предубеждений

Алгоритмическая предвзятость может проявляться по-разному с разной степенью последствий для испытуемой группы. Рассмотрим следующие примеры, которые иллюстрируют как ряд причин, так и следствий, которые либо непреднамеренно применяют различное лечение к группам, либо намеренно оказывают на них разное воздействие.

Смещение в инструментах онлайн-найма

Интернет-магазин Amazon, в котором 60% сотрудников во всем мире составляют мужчины и где мужчины занимают 74% руководящих должностей в компании, недавно прекратил использование алгоритма найма после обнаружения гендерной предвзятости.⁹ Данные, которые инженеры использовали для создания алгоритма, были получены из резюме, отправленных в Amazon за 10-летний период, преимущественно от белых мужчин. Алгоритм был обучен распознавать шаблоны слов в резюме, а не соответствующие наборы навыков, и эти данные сравнивались с преимущественно мужским инженерным отделом компании, чтобы определить, подходит ли кандидат. В результате программа искусственного интеллекта наказывала любое резюме, содержащее слово «женское» в тексте, и понижала рейтинг женщин, посещавших женские колледжи, что приводило к гендерной предвзятости.¹⁰

Amazon прекратил использовать алгоритм найма, обнаружив, что он привел к гендерным предубеждениям при приеме на работу. (Кредит: Брайан Снайдер / Reuters)

Смещение словесных ассоциаций

Исследователи Принстонского университета использовали готовое программное обеспечение для машинного обучения искусственного интеллекта, чтобы проанализировать и связать 2,2 миллиона слов. Они обнаружили, что европейские имена воспринимались как более приятные, чем имена афроамериканцев, и что слова «женщина» и «девушка» чаще ассоциировались с искусством, а не с наукой и математикой, которые, скорее всего, были связаны с мужчинами. .¹¹ Анализируя эти словесные ассоциации в обучающих данных, алгоритм машинного обучения учел существующие расовые и гендерные предубеждения, проявляемые людьми. Если выученные ассоциации этих алгоритмов использовались как часть алгоритма ранжирования в поисковых системах или для генерации предложений слов как часть инструмента автозаполнения, это могло иметь кумулятивный эффект усиления расовых и гендерных предубеждений.

Смещение в интернет-рекламе

Латанья Суини, исследователь из Гарварда и бывший технический директор Федеральной торговой комиссии (FTC), обнаружила, что поисковые запросы афроамериканцев в Интернете с большей вероятностью возвращали этому человеку рекламу из службы, которая ведет записи об арестах, по сравнению с результаты объявления для белых имен.¹² Ее исследование также показало, что такая же дифференцированная трактовка имела место при микро-таргетинге на кредитные карты с более высоким процентом и другие финансовые продукты, когда компьютер сделал вывод, что испытуемые были афроамериканцами, несмотря на то, что они имели такое же происхождение, как и белые. ¹³ Во время публичной презентации на слушаниях в Федеральной торговой комиссии по большим данным Суини продемонстрировал, как веб-сайт, посвященный празднованию столетия черного братства, постоянно получал рекламные предложения о покупке «записей об аресте» или получении кредита с высокой процентной ставкой. карточные предложения.¹⁴

Смещение в технологии распознавания лиц Исследователь

Массачусетского технологического института Джой Буоламвини обнаружила, что алгоритмы трех коммерчески доступных программных систем распознавания лиц не распознают лица с более темной кожей. ¹⁵ Как правило, в большинстве наборов данных для обучения распознаванию лиц более 75 процентов составляют мужчины и более 80 процентов — белые. Когда человек на фотографии был белым мужчиной, программа в 99% случаев точно определяла человека как мужчину.Согласно исследованию Буоламвини, процент ошибок продукта для трех продуктов в целом составлял менее одного процента, но увеличился до более чем 20 процентов в одном продукте и до 34 процентов в двух других при идентификации темнокожих женщин как женщин. ¹⁶ В ответ на результаты анализа лица Буоламвини и IBM, и Microsoft взяли на себя обязательство повысить точность своего программного обеспечения для распознавания лиц с более темной кожей.

Предвзятость в алгоритмах уголовного правосудия

Признание возможности и причин предвзятости — первый шаг в любом подходе к смягчению последствий.

Алгоритм COMPAS (Профилирование исправительных правонарушителей для альтернативных санкций), который используется судьями для прогнозирования того, должны ли обвиняемые быть задержаны или освобождены под залог до суда, был признан предвзятым по отношению к афроамериканцам, согласно отчету ProPublica. ¹⁷ Алгоритм присваивает оценку риска вероятности совершения обвиняемым правонарушения в будущем, полагаясь на объемные данные, доступные в записях об арестах, демографические данные обвиняемого и другие переменные.По сравнению с белыми, у которых была одинаковая вероятность повторного совершения преступления, афроамериканцы с большей вероятностью получали более высокий балл риска, что приводило к более длительным срокам содержания под стражей в ожидании суда. ¹⁸ Northpointe, фирма, которая продает результаты алгоритма, предлагает доказательства для опровержения таких утверждений и утверждает, что для оценки справедливости продукта используются неверные метрики — тема, к которой мы вернемся позже в статье.

Хотя эти примеры систематической ошибки не являются исчерпывающими, они предполагают, что эти проблемы являются эмпирической реальностью, а не просто теоретическими проблемами.Они также иллюстрируют, как эти результаты возникают, и в некоторых случаях без злого умысла со стороны создателей или операторов алгоритма. Признание возможности и причин предвзятости — это первый шаг в любом подходе к смягчению последствий. По этому поводу участник круглого стола Рикардо Баеза-Ятс из NTENT заявил, что «[компании] по-прежнему будут иметь проблемы с обсуждением алгоритмической предвзятости, если они не будут ссылаться на само фактическое предубеждение».

Причины предвзятости

Барокас и Селбст отмечают, что предвзятость может закрасться на всех этапах проекта: «… будь то определение проблемы, которую необходимо решить таким образом, чтобы по-разному воздействовать на классы, неспособность распознать или устранить статистические предубеждения, воспроизвести прошлые предрассудки или рассмотреть недостаточно богатый набор факторов.”¹⁹ Участники круглого стола уделяли особое внимание предвзятости, возникающей из-за недостатков данных, используемых для обучения алгоритмов. «Некорректные данные — большая проблема, — заявила участница круглого стола Люси Вассерман из Google, — особенно для тех групп, над защитой которых работают предприятия». Хотя причин много, мы сосредоточимся на двух из них: исторических человеческих предубеждений и неполных или нерепрезентативных данных .

Исторические человеческие предубеждения

Исторические человеческие предубеждения сформированы широко распространенными и часто глубоко укоренившимися предубеждениями против определенных групп, которые могут привести к их воспроизведению и усилению в компьютерных моделях.В алгоритме COMPAS, если афроамериканцы с большей вероятностью будут арестованы и заключены в тюрьму в США из-за исторического расизма, различий в полицейской практике или других неравенств в системе уголовного правосудия, эти реалии будут отражены в данных обучения и использованы вносить предложения о задержании подсудимого. Если исторические предубеждения будут учтены в модели, она будет делать те же неправильные суждения, что и люди.

Алгоритм приема на работу Amazon выявил аналогичную траекторию, когда мужчины были эталоном профессиональной «пригодности», что привело к снижению рейтинга кандидатов-женщин и их характеристик.Эти исторические реалии часто отражаются в разработке и исполнении алгоритмов, и они усугубляются отсутствием разнообразия, которое существует в областях компьютерной науки и науки о данных. ²⁰

Кроме того, человеческие предубеждения могут усиливаться и сохраняться без ведома пользователя. Например, афроамериканцы, которые в первую очередь являются мишенью для опционов на кредитные карты с высокой процентной ставкой, могут обнаружить, что нажимают на этот тип рекламы, не осознавая, что они будут продолжать получать такие хищные онлайн-предложения.В этом и других случаях алгоритм может никогда не накапливать противоречащие фактам рекламные предложения (например, варианты кредитования с более низкой процентной ставкой), которые потребитель мог бы иметь право и предпочел. Таким образом, разработчикам алгоритмов и операторам важно следить за такими потенциальными петлями отрицательной обратной связи, которые со временем приводят к усилению предвзятости алгоритма.

Неполные или нерепрезентативные данные обучения

Недостаток обучающих данных — еще одна причина алгоритмической ошибки.Если данные, используемые для обучения алгоритма, более репрезентативны для одних групп людей, чем для других, прогнозы модели также могут быть систематически хуже для непредставленных или недостаточно представительных групп. Например, в экспериментах Буоламвини по анализу лиц плохое распознавание лиц с более темной кожей в значительной степени объяснялось их недостаточной статистической репрезентативностью в данных обучения. То есть алгоритм предположительно уловил определенные черты лица, такие как расстояние между глазами, форма бровей и вариации оттенков кожи лица, как способы обнаружения мужских и женских лиц.Однако черты лица, которые были более репрезентативными в данных обучения, не были столь разнообразными и, следовательно, менее надежными для различения цвета лица, что даже приводило к ошибочной идентификации темнокожих женщин как мужчин.

Тернер Ли утверждал, что часто отсутствие разнообразия среди программистов, разрабатывающих обучающую выборку, может приводить к недопредставлению конкретной группы или конкретных физических атрибутов. ²¹ Выводы Буоламвини были связаны с ее тщательностью в тестировании, выполнении и оценке различных проприетарных программ для анализа лица в различных условиях, исправляя отсутствие разнообразия в их выборках.

И наоборот, алгоритмы со слишком большим объемом данных или избыточным представлением могут склонить решение к конкретному результату. Исследователи из Джорджтаунской школы права обнаружили, что около 117 миллионов взрослых американцев участвуют в сетях распознавания лиц, используемых правоохранительными органами, и что афроамериканцы с большей вероятностью будут выделены в первую очередь из-за их избыточного представительства в базах данных фотографий. ²² Следовательно, лица афроамериканцев имели больше возможностей для ложного сопоставления, что приводило к предвзятому эффекту.

Стратегии обнаружения смещения

Понимание различных причин предубеждений — первый шаг к внедрению эффективных алгоритмических правил гигиены. Но как операторы алгоритмов могут оценить, действительно ли их результаты предвзяты? Даже когда ошибки в обучающих данных исправлены, результаты все еще могут быть проблематичными, потому что контекст имеет значение во время фазы обнаружения смещения.

«Даже когда ошибки в обучающих данных исправлены, результаты все равно могут быть проблематичными, потому что контекст имеет значение на этапе обнаружения смещения.”

Во-первых, все подходы к обнаружению должны начинаться с осторожного обращения с конфиденциальной информацией пользователей, включая данные, идентифицирующие членство человека в группе, защищенной на федеральном уровне (например, раса, пол). В некоторых случаях операторы алгоритмов могут также беспокоиться о принадлежности человека к какой-либо другой группе, если они также подвержены несправедливым результатам. Примером этого могут быть приемные комиссары колледжей, обеспокоенные тем, что алгоритм исключает абитуриентов из малообеспеченных или сельских районов; это люди, которые могут не находиться под защитой государства, но подвержены определенному ущербу (например,г., финансовые затруднения).

В первом случае системная предвзятость в отношении защищаемых классов может привести к коллективным, разрозненным воздействиям , которые могут иметь основу для юридически признанного вреда, такого как отказ в выдаче кредита, расовое профилирование в Интернете или массовое наблюдение. ²³ В последнем случае результаты алгоритма могут давать неравных результатов, или неравные частоты ошибок для разных групп, но они не могут нарушать законодательные запреты, если не было намерения проводить различие.

Эти проблемные результаты должны привести к дальнейшему обсуждению и осознанию того, как алгоритмы работают с конфиденциальной информацией, а также к компромиссам в отношении справедливости и точности моделей.

Алгоритмы и конфиденциальная информация

Хотя интуитивно привлекательно думать, что алгоритм может не замечать чувствительные атрибуты, это не всегда так. ²⁴ Критики указали, что алгоритм может классифицировать информацию на основе онлайн-прокси для чувствительных атрибутов, создавая предубеждение против группы даже без принятия решений, непосредственно основанных на членстве в этой группе.Барокас и Селбст определяют онлайн-прокси как «факторы, используемые в процессе оценки алгоритма, которые являются просто заменой для защищенных групп, например, почтовый индекс в качестве прокси для расы или рост и вес в качестве заместителей для пола». ²⁵ Они утверждают, что прокси-серверы, часто связанные с алгоритмами, могут приводить как к ошибкам, так и к дискриминационным результатам, например, в случаях, когда почтовый индекс используется для определения решений о цифровом кредитовании или гонка приводит к разным результатам. ²⁶ Рекламная платформа Facebook содержала прокси-серверы, которые позволяли продавцам жилья микротаргетировать предпочтительных арендаторов и покупателей, щелкая по точкам данных, включая предпочтения по почтовому индексу.²⁷ Таким образом, возможно, что алгоритм, который полностью игнорирует чувствительный атрибут, может фактически дать тот же результат, что и алгоритм, который использует атрибут дискриминационным образом.

«Хотя интуитивно привлекательно думать, что алгоритм может не замечать чувствительные атрибуты, это не всегда так».

Например, Amazon приняла корпоративное решение исключить определенные районы из своей системы доставки Prime в тот же день. Их решение основывалось на следующих факторах: имел ли конкретный почтовый индекс достаточное количество членов Prime, находился ли рядом со складом и имелось ли достаточное количество людей, желающих доставить по этому почтовому индексу.²⁸ Хотя эти факторы соответствовали модели рентабельности компании, они привели к исключению бедных, преимущественно афроамериканских районов, преобразовав эти данные в прокси для расовой классификации. Результаты, даже непреднамеренные, дискриминировали расовые и этнические меньшинства, которые не были включены.

Точно так же алгоритм сопоставления вакансий может не получать поле пола в качестве входных данных, но он может давать разные оценки соответствия для двух резюме, которые отличаются только заменой имени «Мэри» на «Марк», потому что алгоритм обучен проводите эти различия с течением времени.

Есть также аргументы, что закрытие алгоритма для чувствительных атрибутов может вызвать алгоритмическое смещение в некоторых ситуациях. Корбетт-Дэвис и Гоэл в своем исследовании алгоритма COMPAS отмечают, что даже после учета «законных» факторов риска эмпирически установлено, что женщины реже совершают повторные преступления, чем мужчины во многих юрисдикциях. ²⁹ Если алгоритму запрещено сообщать разные баллы оценки риска для двух обвиняемых по уголовным делам, различающихся только по полу, судьи могут с меньшей вероятностью освободить обвиняемых-женщин, чем обвиняемых-мужчин, с равными фактическими рисками совершения другого преступления до суда.Таким образом, исключение алгоритма из любого типа чувствительного атрибута не может устранить систематическую ошибку.

Хотя участники круглого стола не пришли к согласию относительно использования онлайн-прокси в моделировании, они в основном согласились с тем, что операторы алгоритмов должны быть более прозрачными в обращении с конфиденциальной информацией, особенно если потенциальный прокси-сервер сам по себе может наносить юридический классификационный ущерб. ³⁰ Также обсуждалось, что использование чувствительных атрибутов как части алгоритма может быть стратегией для обнаружения и, возможно, устранения преднамеренных и непреднамеренных предубеждений.Поскольку в настоящее время это может быть ограничено правилами конфиденциальности, такими как Общие правила защиты данных Европейского Союза (GDPR) или предлагаемое федеральное законодательство США о конфиденциальности, можно привести аргумент в пользу использования нормативных песочниц и безопасных гаваней, чтобы разрешить использование конфиденциальных данных. информация при выявлении и устранении предубеждений, которые будут включены в наши рекомендации по политике.

Обнаружение смещения

При обнаружении смещения компьютерные программисты обычно проверяют набор выходных данных, которые генерирует алгоритм, на предмет аномальных результатов.Сравнение результатов для разных групп может быть полезным первым шагом. Это можно сделать даже с помощью моделирования. Участник круглого стола Рич Каруана из Microsoft предложил компаниям рассмотреть возможность моделирования прогнозов (как истинных, так и ложных), прежде чем применять их к реальным сценариям. «Нам почти необходим вторичный процесс сбора данных, потому что иногда модель [выдает] нечто совершенно иное», — поделился он. Например, если средний балл алгоритма подбора вакансий для кандидатов-мужчин выше, чем для женщин, может потребоваться дополнительное исследование и моделирование.

Однако обратная сторона этих подходов состоит в том, что не все неравные результаты несправедливы. Участник круглого стола Солон Барокас из Корнельского университета резюмировал это, сказав: «Возможно, мы обнаружим, что у нас есть очень точная модель, но она все равно дает несопоставимые результаты. Это может быть прискорбно, но справедливо ли это? » Альтернативой учету неравных результатов может быть рассмотрение равенства частот ошибок и того, больше ли ошибок у одной группы людей, чем у другой.По этому поводу Изабель Клуманн из Facebook поделилась, что «у общества есть ожидания. Одно из них не заключается в непропорциональном заключении в тюрьму одной группы меньшинства [в результате алгоритма] ».

Как показали дебаты вокруг алгоритма COMPAS, даже частота ошибок не является простой лакмусовой бумажкой для смещенных алгоритмов. Компания Northpointe, разработавшая алгоритм COMPAS, опровергает утверждения о расовой дискриминации. Они утверждают, что среди обвиняемых, которым присвоен одинаковый высокий рейтинг риска, афроамериканцы и белые обвиняемые имеют почти равные уровни рецидивизма, так что по этой оценке нет ошибки в решении алгоритма.³¹ По их мнению, судьи могут рассматривать свой алгоритм без какой-либо ссылки на гонку в решениях об освобождении под залог и освобождении под залог.

Как правило, невозможно иметь одинаковые коэффициенты ошибок между группами для всех различных коэффициентов ошибок. ³² ProPublica сосредоточилась на одном уровне ошибок, а Northpointe — на другом. Таким образом, необходимо установить некоторые принципы, для которых частота ошибок должна быть уравновешена в каких ситуациях, чтобы быть справедливыми.

Алгоритм COMPAS, который используется судьями для прогнозирования того, должны ли обвиняемые быть задержаны или освобождены под залог до суда, привлек внимание к заявлениям о потенциальной расовой дискриминации.(Фото: Стивен Лам / Reuters)

Однако различение того, как алгоритм работает с конфиденциальной информацией, и потенциальных ошибок может быть проблематичным для операторов алгоритмов, политиков и групп гражданского общества. ³³ «Компании потеряют много, если мы не будем проводить различие между ними», — сказала Джули Брилл из Microsoft. По крайней мере, участники круглого стола согласились с тем, что алгоритмы не должны увековечивать историческое неравенство и что необходимо проделать большую работу для решения проблемы онлайн-дискриминации.³⁴

Компромиссы справедливости и точности

Далее необходимо обсуждение компромиссов и этики. Здесь следует сосредоточить внимание на оценке как социальных представлений о «справедливости», так и возможных социальных издержек. В своем исследовании алгоритма COMPAS Корбетт-Дэвис, Гоэль, Пирсон, Феллер и Хук видят «внутреннее противоречие между минимизацией насильственных преступлений и удовлетворением общих представлений о справедливости». ³⁵ Они пришли к выводу, что оптимизация с точки зрения общественной безопасности приводит к решениям, которые наказывают цветных подсудимых, удовлетворяя при этом определениям правовой и социальной справедливости, и может привести к большему количеству освобождений подсудимых с высоким риском, что отрицательно скажется на общественной безопасности.³⁶ Кроме того, негативное воздействие на общественную безопасность может также непропорционально сильно повлиять на афроамериканские и белые районы, что также приведет к издержкам справедливости.

Если цель состоит в том, чтобы избежать усиления неравенства, что же тогда должны делать разработчики и операторы алгоритмов, чтобы смягчить потенциальные предубеждения? Мы утверждаем, что разработчики алгоритмов должны сначала найти способы уменьшить неравенство между группами, не жертвуя общей производительностью модели, особенно когда кажется, что существует компромисс.

Несколько участников круглого стола утверждали, что существуют возможности для повышения справедливости и точности алгоритмов. Для программистов исследование очевидных ошибок в программном обеспечении может выявить, почему модель не была максимальной для общей точности. Устранение этих ошибок может повысить общую точность. Наборы данных, которые могут быть недостаточно репрезентативными для определенных групп, могут потребовать дополнительных обучающих данных для повышения точности принятия решений и уменьшения несправедливых результатов.Эксперименты Буоламвини по распознаванию лиц являются хорошими примерами такого подхода к справедливости и точности.

Участница круглого стола

Сара Холланд из Google указала на толерантность к риску, связанную с подобными компромиссами, когда она поделилась, что «повышение риска также связано с поднятием вопросов справедливости». Таким образом, компании и другие операторы алгоритмов должны определить, оправданы ли социальные издержки компромиссов, вовлечены ли заинтересованные стороны в решение с помощью алгоритмов или необходимы ли люди, принимающие решения, для разработки решения.

Этические рамки имеют значение

В основе этих компромиссов в отношении справедливости и точности должно быть обсуждение этических рамок и потенциальных препятствий для задач и систем машинного обучения. В настоящее время предпринимаются несколько текущих и недавних международных и базирующихся в США усилий по разработке стандартов этического управления при использовании ИИ. ³⁷ Ожидается, что в ближайшее время Организация экономического сотрудничества и развития (ОЭСР), состоящая из 35 членов, опубликует свои собственные руководящие принципы этического ИИ.³⁸ Европейский Союз недавно выпустил «Руководящие принципы этики для надежного ИИ», в которых выделяются семь принципов управления: (1) человеческое участие и надзор, (2) техническая надежность и безопасность, (3) конфиденциальность и управление данными, (4) прозрачность , (5) разнообразие, недискриминация и справедливость, (6) экологическое и социальное благополучие и (7) подотчетность. ³⁹ Этические рамки ЕС отражают четкий консенсус в отношении того, что «несправедливо проводить дискриминацию — неэтично». В рамках этих руководящих принципов государства-члены связывают разнообразие и недискриминацию с принципами справедливости, обеспечивая включение и разнообразие на протяжении всего жизненного цикла системы искусственного интеллекта.Их принципы интерпретируют справедливость через призму равного доступа, инклюзивных процессов проектирования и равного обращения.

Тем не менее, даже несмотря на эти правительственные усилия, все еще на удивление сложно определить и измерить справедливость. ⁴⁰ Хотя не всегда возможно удовлетворить все понятия справедливости одновременно, компании и другие операторы алгоритмов должны знать, что не существует простой метрики для измерения справедливости, которую может применить инженер-программист, особенно при проектировании. алгоритмов и определение соответствующих компромиссов между точностью и справедливостью.Справедливость — это человеческая, а не математическая решимость, основанная на общих этических убеждениях. Таким образом, алгоритмические решения, которые могут иметь серьезные последствия для людей, потребуют участия человека.

Например, хотя расхождения в обучающих данных в алгоритме COMPAS можно исправить, человеческая интерпретация справедливости все еще имеет значение. По этой причине, хотя такой алгоритм, как КОМПАС, может быть полезным инструментом, он не может заменить принятие решений, которое остается на усмотрение человеческого арбитра.⁴¹ Мы считаем, что тщательное тестирование алгоритма может бросить вызов различным определениям справедливости, что является полезным упражнением среди компаний и других операторов алгоритмов.

«Для операторов и разработчиков алгоритмов важно всегда спрашивать себя: оставим ли мы некоторые группы людей хуже в результате конструкции алгоритма или его непредвиденных последствий? “

При принятии решения о создании и выводе алгоритмов на рынок необходимо учитывать этику вероятных результатов — особенно в тех областях, где правительства, гражданское общество или политики видят потенциал нанесения ущерба и где существует риск сохранения существующих предубеждений или принятия защищенных группы, более уязвимые к существующему социальному неравенству.Вот почему для операторов и разработчиков алгоритмов важно всегда спрашивать себя: Оставим ли мы некоторые группы людей в худшем положении в результате конструкции алгоритма или его непредвиденных последствий?

Мы предлагаем, чтобы этот вопрос был одним из многих, которые создатели и операторы алгоритмов должны учитывать при разработке, выполнении и оценке алгоритмов, которые описаны в следующих предложениях по смягчению последствий. Наше первое предложение касается обновления U.S. Законы о недискриминации применимы к цифровому пространству.

Предложения по смягчению последствий

Необходимо обновить законы о недискриминации и других гражданских правах, чтобы интерпретировать и компенсировать разрозненные воздействия в Интернете.

Чтобы завоевать доверие политиков, программисты, компании и другие операторы алгоритмов должны соблюдать законы и постановления США, которые в настоящее время запрещают дискриминацию в общественных местах. Исторически сложилось так, что законы и постановления о недискриминации недвусмысленно определяют пороговые значения и параметры для несопоставимого отношения к защищаемым классам.Закон о гражданских правах 1964 года «запрещает дискриминацию по признаку пола, а также расы при приеме на работу, продвижении по службе и увольнении». Закон о справедливом жилищном обеспечении 1968 года запрещает дискриминацию классов, находящихся под федеральной защитой, при продаже, аренде и финансировании жилья, а также в других сделках, связанных с жильем. Принятый в 1974 г. Закон о равных возможностях кредитования запрещает кредиторам дискриминировать любого заявителя по кредитным операциям любого типа на основании защищенных характеристик. Хотя эти законы не обязательно смягчают и устраняют другие неявные или неосознанные предубеждения, которые могут быть заложены в алгоритмы, компании и другие операторы должны избегать нарушения этих установленных законом ограничений при разработке алгоритмов, а также смягчать их неявную озабоченность по поводу предотвращения дискриминации в прошлом продолжение.

Участница круглого стола Венди Андерсон из офиса конгрессмена Вэл Демингс заявила: «[Типично] законодатели слышат только тогда, когда происходит что-то плохое. Нам нужно найти способ защитить тех, кто в этом нуждается, не подавляя инноваций ». Конгресс может разъяснить, как эти законы о недискриминации применяются к типам жалоб, недавно обнаруженных в цифровом пространстве, поскольку большинство этих законов были написаны до появления Интернета. ⁴² Такое законодательное действие может обеспечить более четкие ограничения, которые срабатывают, когда алгоритмы способствуют юридически признанному ущербу.Более того, когда создатели и операторы алгоритмов понимают, что это могут быть более или менее не подлежащие обсуждению факторы, технический дизайн будет более продуманным, отойдя от моделей, которые могут вызывать и усугублять явную дискриминацию, например, рамки дизайна, которые исключают, а не включают определенные входы или не проверяются на предвзятость. ⁴³

Операторы алгоритмов должны разработать отчет о влиянии смещения

После того, как идея алгоритма была проверена на соответствие законам о недискриминации, мы предлагаем операторам алгоритмов разработать заявление о влиянии предвзятости, которое мы предлагаем в качестве шаблона вопросов, которые можно гибко применять, чтобы направлять их через проектирование, реализацию и мониторинг. фазы.

В качестве практики саморегулирования заявление о влиянии смещения может помочь исследовать и предотвратить любые потенциальные смещения, которые заложены в алгоритмическом решении или являются его результатом. В качестве передовой практики операторы алгоритмов должны провести мозговой штурм по основному набору исходных предположений о цели алгоритма до его разработки и выполнения. Мы предлагаем операторам применять заявление о влиянии смещения для оценки цели, процесса и производства алгоритма, где это уместно.Участники круглого стола также отметили важность создания кросс-функциональной и междисциплинарной команды для создания и реализации заявления о влиянии предвзятости.

Институт AI Now Нью-Йоркского университета

Институт AI Now при Нью-Йоркском университете уже представил структуру модели, которую правительственные учреждения могут использовать для создания алгоритмических оценок воздействия (AIA), которые оценивают потенциальные пагубные последствия алгоритма таким же образом, как окружающая среда, конфиденциальность, данные или права человека. заявления о воздействии.⁴⁴ Хотя могут быть различия в реализации, учитывая тип прогнозной модели, AIA включает в себя несколько раундов проверки внутренней, внешней и общественной аудиторией. Во-первых, предполагается, что после этого обзора компания с помощью более технических внешних экспертов разработает список потенциального вреда или предвзятости в своей самооценке. Во-вторых, если кажется, что произошла предвзятость, AIA требует, чтобы уведомление было направлено затронутым группам населения, и открывается период комментариев для ответа.В-третьих, процесс AIA рассчитывает на то, что федеральные и другие организации поддержат право пользователей оспаривать алгоритмические решения, которые кажутся несправедливыми.

Хотя процесс AIA поддерживает существенную петлю обратной связи, может отсутствовать как необходимая предусмотрительность, ведущая к решению, так и надзор за положениями алгоритма. Более того, предлагаемое нами заявление о влиянии предвзятости начинается с структуры, которая определяет автоматизированных решений , которые должны быть подвергнуты такой проверке, стимулированию операторов и взаимодействию с заинтересованными сторонами.

Какие автоматизированные решения?

В случае определения того, какие автоматизированные решения требуют такой проверки, операторы алгоритмов должны начинать с вопросов о том, будет ли возможен отрицательный или непредвиденный результат в результате алгоритма, для кого и серьезность последствий для членов затронутых группа, если не обнаружена и не устранена. Анализ установленных правовых мер защиты в отношении справедливого жилья, занятости, кредита, уголовного правосудия и здравоохранения должен служить отправной точкой для определения того, какие решения следует рассматривать с особой осторожностью при разработке и тестировании любого алгоритма, используемого для прогнозирования результатов или принятия важных решений о приемлемости о доступе к пособию.Это особенно верно, учитывая правовые предписания против использования данных, которые могут иметь несопоставимое влияние на защищаемый класс или другой установленный ущерб. Таким образом, мы предлагаем операторам постоянно ставить под сомнение потенциальные правовые, социальные и экономические последствия и потенциальные обязательства, связанные с этим выбором, при определении того, какие решения следует автоматизировать и как автоматизировать их с минимальными рисками.

Каковы стимулы для пользователей?

Поощрения также должны побуждать организации к активному устранению алгоритмической предвзятости.И наоборот, операторы, которые создают и внедряют алгоритмы, обеспечивающие более справедливые результаты, также должны быть признаны политиками и потребителями, которые будут больше доверять им в их практике. Когда компании применяют эффективную алгоритмическую гигиену до, во время и после внедрения алгоритмического принятия решений, они должны быть вознаграждены и, возможно, публично признаны за передовой опыт.

Как вовлекаются заинтересованные стороны?

Наконец, последний элемент, инкапсулированный в заявлении о влиянии смещения, должен включать участие заинтересованных сторон, которые могли бы помочь компьютерным программистам в выборе входных и выходных данных для определенных автоматизированных решений.«Технология успешна, когда пользователи понимают продукт лучше, чем его дизайнеры», — сказал Рич Каруана из Microsoft. Вовлечение пользователей на раннем этапе и на протяжении всего процесса приведет к усовершенствованию алгоритмов, что в конечном итоге приведет к улучшению взаимодействия с пользователем.

Обязанности заинтересованных сторон могут также распространяться на организации гражданского общества, которые могут внести вклад в обсуждение структуры алгоритма. «Компании [должны] привлекать гражданское общество», — поделилась Миранда Боген из Upturn. «В противном случае они пойдут со своими жалобами в прессу и регулирующие органы.Возможным решением для операторов алгоритмов могло бы стать создание консультативного совета организаций гражданского общества, который, работая вместе с компаниями, может быть полезным при определении объема процедуры и прогнозирования предубеждений на основе их базового опыта.

Шаблон для отчета о воздействии смещения

Эти три основополагающих элемента для заявления о влиянии систематической ошибки отражены в дискретном наборе вопросов, на которые операторы должны ответить на этапе проектирования, чтобы отфильтровать потенциальные ошибки (Таблица 1).В качестве основы саморегулирования компьютерные программисты и другие операторы алгоритмов могут создать инструмент этого типа до разработки и выполнения модели.

Таблица 1. Шаблон вопросов для отчета о влиянии систематической ошибки

Что будет делать автоматизированное решение?

Кто является аудиторией алгоритма и кого он больше всего затронет?

Есть ли у нас данные для обучения, чтобы делать правильные прогнозы относительно решения?

Достаточно ли разнообразны и надежны обучающие данные? Каков жизненный цикл данных алгоритма?

Какие группы нас беспокоят, когда речь идет об ошибках в обучающих данных, разном подходе и влиянии?

Как будет обнаруживаться потенциальная систематическая ошибка?

Как и когда будет протестирован алгоритм? Кто будет объектами тестирования?

Каким будет порог для измерения и коррекции систематической ошибки в алгоритме, особенно в отношении защищенных групп?

Каковы стимулы для операторов?

Что мы получим при разработке алгоритма?

Каковы потенциально плохие результаты и как мы узнаем об этом?

Как открыть (напр.g., в коде или намерении) будем ли мы передавать процесс разработки алгоритма внутренним партнерам, клиентам и заказчикам?

Какое вмешательство будет предпринято, если мы предскажем, что могут быть плохие результаты, связанные с разработкой или развертыванием алгоритма?

Как вовлекаются другие заинтересованные стороны?

Какова обратная связь алгоритма для разработчиков, внутренних партнеров и клиентов?

Участвуют ли организации гражданского общества в разработке алгоритма?

Было ли учтено разнообразие при проектировании и исполнении?

Будет ли алгоритм влиять на культурные группы и по-разному действовать в культурном контексте?

Достаточно ли представительна группа разработчиков, чтобы уловить эти нюансы и спрогнозировать применение алгоритма в различных культурных контекстах? Если нет, какие шаги предпринимаются, чтобы сделать эти сценарии более заметными и понятными для дизайнеров?

Достаточно ли разнообразны обучающие данные с учетом цели алгоритма?

Существуют ли законодательные ограничения, которые компании должны учитывать, чтобы гарантировать, что алгоритм является как законным, так и этичным?

Разнообразие дизайна

Операторы алгоритмов должны также учитывать роль разнообразия в своих рабочих группах, данные обучения и уровень культурной чувствительности в своих процессах принятия решений.Использование разнообразия при разработке алгоритмов на начальном этапе вызовет и потенциально предотвратит вредное дискриминационное воздействие на определенные защищенные группы, особенно расовые и этнические меньшинства. Хотя непосредственные последствия предубеждений в этих областях могут быть небольшими, огромное количество цифровых взаимодействий и выводов может составить новую форму системной предвзятости. Следовательно, операторы алгоритмов не должны сбрасывать со счетов возможность или преобладание предвзятости и должны стремиться к тому, чтобы для разработки алгоритма использовались разнообразные кадры, интеграция инклюзивных пространств в свои продукты или использование «разнообразия в дизайне», когда преднамеренные и прозрачные действия будут быть приняты для обеспечения того, чтобы культурные предубеждения и стереотипы были устранены заблаговременно и надлежащим образом.Добавление инклюзивности в дизайн алгоритма может потенциально проверить культурную инклюзивность и чувствительность алгоритмов для различных групп и помочь компаниям избежать того, что может быть спорным и затруднительным алгоритмическим результатом.

Заявление о влиянии смещения не должно быть исчерпывающим инструментом. Для алгоритмов, ставящих на карту больше, постоянный анализ их выполнения должен быть включен в процесс. Цель здесь — отслеживать разрозненные воздействия модели, граничащие с неэтичным, несправедливым и несправедливым принятием решений.Когда процесс выявления и прогнозирования цели алгоритма будет достигнут, надежная петля обратной связи поможет в обнаружении предвзятости, что приводит к следующей рекомендации, продвигающей регулярные аудиты.

Другие передовые методы саморегулирования

Операторы алгоритмов должны регулярно проводить аудит на предмет систематической ошибки

Формальный и регулярный аудит алгоритмов для проверки смещения — еще одна передовая практика для обнаружения и смягчения смещения. О важности этих аудитов участник круглого стола Джон Клейнберг из Корнельского университета поделился, что «у алгоритма нет другого выбора, кроме как заранее продумать».«Аудиты побуждают анализировать как входные данные, так и выходные решения, и, когда они проводятся сторонним оценщиком, они могут дать представление о поведении алгоритма. Хотя для некоторых аудитов могут потребоваться технические знания, это не всегда так. Программное обеспечение для распознавания лиц, которое ошибочно идентифицирует цветных людей в большей степени, чем белых, — это случай, когда заинтересованная сторона или пользователь может определить предвзятые результаты, ничего не зная о том, как алгоритм принимает решения. «Мы должны ожидать, что компьютеры будут иметь контрольный след», — поделилась участница круглого стола Миранда Боген из Upturn.Разработка регулярного и тщательного аудита данных, собранных для алгоритмической работы, наряду с ответами разработчиков, гражданского общества и других лиц, на которых влияет алгоритм, позволит лучше выявлять и, возможно, предотвращать предубеждения.

«Разработка регулярного и тщательного аудита данных, собранных для алгоритмической работы, наряду с ответами разработчиков, гражданского общества и других лиц, на которых влияет алгоритм, позволит лучше выявить и, возможно, предотвратить предвзятость».

Опыт государственных служащих округа Аллегейни свидетельствует о важности аудита третьей стороной.В 2016 году Департамент социальных служб запустил инструмент поддержки принятия решений — Allegheny Family Screening Tool (AFST), чтобы получить оценку, по которой дети, скорее всего, будут изгнаны из своих домов в течение двух лет или будут повторно направлены. окружное управление по защите детей в связи с подозрением в жестоком обращении. Округ взял на себя ответственность за использование инструмента, сотрудничал с разработчиком и заказал независимую оценку его прямого и косвенного воздействия на процесс проверки на жестокое обращение, включая точность решений, рабочую нагрузку и последовательность.Должностные лица округа также запросили у экспертов дополнительные независимые исследования, чтобы определить, дискриминирует ли программное обеспечение определенные группы. В 2017 году результаты действительно выявили некоторые статистические диспропорции с более высоким уровнем ошибок по расовым и этническим группам. Белые дети, у которых был самый высокий риск жестокого обращения, с меньшей вероятностью были удалены из дома по сравнению с афроамериканскими детьми с аналогичными оценками риска. ⁴⁵ Округ отреагировал на эти выводы в рамках модернизации инструмента, вторая версия которого была реализована в ноябре 2018 года.⁴⁶

Facebook недавно завершил аудит гражданских прав, чтобы определить, как он справляется с проблемами и отдельными лицами из защищенных групп. ⁴⁷ После раскрытия того, как платформа решала различные проблемы, включая подавление избирателей, модерацию контента, конфиденциальность и разнообразие, компания взяла на себя обязательство провести обновленный аудит своей внутренней инфраструктуры для рассмотрения жалоб, связанных с нарушением гражданских прав, и решения вопросов разнообразия в дизайн своей продукции по умолчанию. Недавние действия Facebook по запрету белого националистического контента или борьбе с кампаниями дезинформации являются одними из результатов этих усилий.⁴⁸

Операторы алгоритмов должны полагаться на межфункциональные рабочие группы и опыт

Участники круглого стола в целом признали идею о том, что организации должны использовать межфункциональные команды. Но движение в этом направлении может быть затруднено в уже разрозненных организациях, несмотря на технические, социальные и, возможно, юридические последствия, связанные с разработкой и исполнением алгоритма. Не все решения требуют такого типа межкомандного анализа, но когда эти решения несут риск реального вреда, их следует применять.Для снижения предвзятости и управления рисками, связанными с алгоритмом, совместные рабочие группы могут компенсировать слепые пятна, которые часто упускаются в небольших, сегментированных беседах и обзорах. Объединение экспертов из различных отделов, дисциплин и секторов поможет разработать стандарты подотчетности и стратегии для смягчения предубеждений в Интернете, в том числе в инженерном, юридическом, маркетинговом, стратегическом и коммуникационном направлениях.

Межфункциональные рабочие группы — независимо от того, руководят ли они внутренними или внешними экспертами — могут попытаться выявить предвзятость до и во время внедрения модели.Кроме того, партнерство между частным сектором, академическими кругами и организациями гражданского общества также может способствовать большей прозрачности в применении ИИ в различных сценариях, особенно тех, которые влияют на защищенные классы или распространяются в общественных интересах. Кейт Кроуфорд, исследователь ИИ и основатель AI Now Partnership, предположила, что «замкнутые циклы не открыты для алгоритмического аудита, обзора или публичного обсуждения», потому что они обычно усугубляют проблемы, которые они пытаются решить.⁴⁹ Далее по этому поводу участница круглого стола Наташа Дуарте из Центра демократии и технологий ответила на вызов Аллегени, сказав: «[C] компании должны быть более открытыми при описании ограничений своих технологий, а правительство должно знать, какие вопросы спрашивать в своих оценках », что говорит о важности более тесного сотрудничества в этой области.

Увеличение участия человека в разработке и мониторинге алгоритмов

Даже с учетом всех перечисленных выше мер предосторожности все еще существует определенный риск того, что алгоритмы будут принимать необъективные решения.Люди будут продолжать играть роль в выявлении и исправлении предвзятых результатов еще долгое время после того, как алгоритм будет разработан, протестирован и запущен. Хотя больше данных может использоваться для автоматизированного принятия решений, этот процесс должен дополнять, а не полностью заменять человеческое суждение. Участник круглого стола Алекс Пейсахович из Facebook поделился: «Нам не нужно устранять модераторов-людей. Нам нужно нанять больше сотрудников и заставить их сосредоточиться на крайних случаях ». Такое мнение становится все более важным в этой области, поскольку сравнительные преимущества людей и алгоритмов становятся более различимыми, а использование того и другого улучшает результаты для онлайн-пользователей.

Люди будут продолжать играть роль в выявлении и исправлении предвзятых результатов еще долгое время после того, как алгоритм будет разработан, протестирован и запущен. (Фото: Gabrielle Lurie / Reuters)

Однако последствия для конфиденциальности возникнут, когда больше людей будут участвовать в управлении алгоритмами, особенно если при создании модели или при проверке предсказаний алгоритма на предмет предвзятости задействована более конфиденциальная информация. Время проведения круглых столов, которое также произошло в связи с принятием GDPR в ЕС, говорит о необходимости усиления принципов конфиденциальности потребителей, когда пользователи имеют право выбирать, какими данными они хотят делиться с компаниями.Поскольку в настоящее время в США обсуждается необходимость принятия федерального законодательства о конфиденциальности, доступ к персональным данным и их использование могут стать еще более трудными, что потенциально может сделать алгоритмические модели более предвзятыми. Поскольку ценности создателей и пользователей алгоритмов меняются со временем, люди должны решать конфликты между результатами и заявленными целями. В дополнение к периодическим аудитам участие человека обеспечивает постоянную обратную связь по эффективности усилий по снижению предвзятости.

Прочие рекомендации государственной политики

Как указано в документе, лица, определяющие политику, играют решающую роль в выявлении и смягчении предубеждений, обеспечивая при этом, чтобы технологии продолжали приносить положительные экономические и социальные выгоды.

Конгрессу следует внедрить нормативные «песочницы» и «безопасные гавани», чтобы обуздать онлайн-предубеждения

Нормативные «песочницы» воспринимаются как одна из стратегий создания временных отсрочек от регулирования, позволяющих технологиям и правилам, связанным с их использованием, развиваться вместе. Эти правила могут применяться к алгоритмической предвзятости и другим областям, где рассматриваемая технология не имеет аналогов, охватываемых существующими правилами. Вместо того, чтобы расширять сферу действия существующих правил или создавать правила в ожидании потенциального вреда, песочница позволяет внедрять инновации как в технологии, так и в ее регулировании.Даже в жестко регулируемой отрасли создание «песочниц», в которых можно тестировать инновации наряду с более легкими правилами касания, может принести пользу.

«Вместо того, чтобы расширять сферу действия существующих правил или создавать правила в ожидании потенциального вреда, песочница позволяет внедрять инновации как в технологии, так и в ее регулировании».

Например, компании финансового сектора, которые используют технологии или финтех, показали, как нормативные «песочницы» могут стимулировать инновации в разработке новых продуктов и услуг.⁵⁰ Эти компании широко используют алгоритмы для всего, от выявления мошенничества до принятия решения о предоставлении кредита. Некоторые из этих действий повторяют действия обычных банков, и они по-прежнему подпадают под существующие правила, но в песочнице будут разрешены новые способы решения задач. ⁵¹ Поскольку «песочницы» дают новаторам большую свободу действий при разработке новых продуктов и услуг, им потребуется активный контроль до тех пор, пока технологии и нормативы не станут зрелыми. Министерство финансов США недавно сообщило не только о преимуществах, которые получили страны, внедрившие нормативные песочницы в сфере финансовых технологий, но и рекомендовало U.S. применяют «песочницы» для финансовых технологий, чтобы стимулировать инновации. ⁵² Учитывая широкую полезность алгоритмов для стимулирования инноваций в различных регулируемых отраслях, участники круглых столов рассмотрели потенциальную полезность расширения регуляторных «песочниц» на другие области, где алгоритмы могут помочь стимулировать инновации.

Можно также использовать регулирующие безопасные гавани, где регулирующий орган может указать, какие виды деятельности не нарушают существующие правила. ⁵³ Преимущество этого подхода заключается в повышении регуляторной определенности для разработчиков и операторов алгоритмов.Например, раздел 230 Закона о порядочности в коммуникациях снял с веб-сайтов ответственность за действия их пользователей — положение, широко известное благодаря развитию таких интернет-компаний, как Facebook и Google. Позже это исключение сузилось, чтобы исключить торговлю людьми в целях сексуальной эксплуатации с принятием Закона о запрещении торговли людьми в целях сексуальной эксплуатации в Интернете и Закона о борьбе с торговлей людьми в целях сексуальной эксплуатации в Интернете. Применение аналогичного подхода к алгоритмам могло бы освободить их операторов от ответственности в определенных контекстах, сохраняя при этом защиту в других, где вред легче идентифицировать.В соответствии с предыдущим обсуждением использования определенных защищенных атрибутов, можно было бы рассмотреть безопасные гавани в тех случаях, когда сбор конфиденциальной личной информации используется для конкретных целей обнаружения и смягчения предвзятости.

Потребителям нужна более высокая алгоритмическая грамотность

Широко распространенная алгоритмическая грамотность имеет решающее значение для смягчения предвзятости. Учитывая более широкое использование алгоритмов во многих аспектах повседневной жизни, все потенциальные субъекты автоматизированных решений выиграют от знания того, как эти системы функционируют.Подобно тому, как компьютерная грамотность теперь считается жизненно важным навыком в современной экономике, вскоре может потребоваться понимание того, как алгоритмы используют свои данные.

Субъекты автоматизированных решений заслуживают знать, когда на них негативно сказывается предвзятость, и как реагировать, когда это происходит. Отзывы пользователей могут поделиться информацией и предвидеть области, в которых может проявиться предвзятость в существующих и будущих алгоритмах. Со временем создатели алгоритмов могут активно запрашивать обратную связь от широкого круга субъектов данных, а затем предпринимать шаги для просвещения общественности о том, как работают алгоритмы, чтобы помочь в этих усилиях.Государственные агентства, регулирующие предвзятость, также могут работать над повышением алгоритмической грамотности в рамках своей миссии. Как в государственном, так и в частном секторе те, кто больше всего потеряет от необъективного принятия решений, также могут сыграть активную роль в его выявлении.

Заключение

В декабре 2018 года президент Трамп подписал Закон о первом шаге, новый закон об уголовном правосудии, который поощряет использование алгоритмов по всей стране. ⁵⁴ В частности, система будет использовать алгоритм для первоначального определения того, кто может использовать кредиты заработанного времени — сокращение срока наказания за завершение образовательных, профессиональных или реабилитационных программ — за исключением заключенных, считающихся более подверженными риску.Существует вероятность того, что эти алгоритмы увековечивают расовые и классовые различия, которые уже встроены в систему уголовного правосудия. В результате афроамериканцы и бедняки в целом с большей вероятностью будут отбывать более длительные сроки тюремного заключения.

«Когда алгоритмы разрабатываются ответственно, они могут избежать печальных последствий усиленной системной дискриминации и неэтичных приложений».

Как указано в документе, эти типы алгоритмов должны вызывать беспокойство, если не существует процесса, который включает техническую осмотрительность, справедливость и равенство от разработки до исполнения.То есть, когда алгоритмы разрабатываются ответственно, они могут избежать печальных последствий усиленной системной дискриминации и неэтичных приложений.

Для одних решений лучше всего подходят алгоритмы и другие инструменты искусственного интеллекта, в то время как другие могут потребовать вдумчивого рассмотрения перед проектированием компьютерных моделей. Кроме того, тестирование и анализ определенных алгоритмов также позволит выявить и, в лучшем случае, смягчить дискриминационные результаты. Для операторов алгоритмов, стремящихся снизить риск и осложнения плохих результатов для потребителей, продвижение и использование предложений по смягчению последствий может создать путь к алгоритмической справедливости, даже если справедливость никогда не будет полностью реализована.

Брукингский институт — некоммерческая организация, занимающаяся независимыми исследованиями и политическими решениями. Его миссия — проводить качественные независимые исследования и на основе этих исследований предоставлять инновационные практические рекомендации для политиков и общественности. Выводы и рекомендации любой публикации Brookings принадлежат исключительно ее авторам и не отражают точку зрения Учреждения, его руководства или других ученых.

Amazon, Facebook, Google, IBM и Microsoft предоставляют общую неограниченную поддержку The Brookings Institution.Пол Резник также является консультантом Facebook, но эта работа является независимой, и его взгляды, выраженные здесь, являются его собственными. На находки, интерпретации и выводы, опубликованные в этой статье, пожертвования не повлияли. Brookings осознает, что ценность, которую он предоставляет, заключается в его абсолютной приверженности качеству, независимости и влиянию. Мероприятия, поддерживаемые его донорами, отражают это обязательство.

Приложение: Список участников круглого стола

Участник	Организация
Венди Андерсон	Офис конгрессмена Вэл Демингс
Норберто Андраде	Facebook
Солон Барокас	Корнельский университет
Джини Бартон	Privacy Genie
Рикардо Баеза-Йейтс	NTENT
Миранда Боген	Вверх
Джон Брешиа	Бюро лучшего бизнеса
Джули Брилл	Microsoft
Рич Каруана	Microsoft Research
Эли Коэн	Институт Брукингса
Анупам Датта	Карнеги-Меллон
Девен Десаи	Технологический институт Джорджии
Наташа Дуарте	Центр демократии и технологий
Надя Фаваз	LinkedIn
Лаура Фрагомени	Walmart Глобальная электронная коммерция
Шарад Гоэль	Стэнфордский университет
Скотт Голдер	Корнельский университет
Аарон Халфакер	Викимедиа
Сара Холланд	Google
Джек Карстен	Институт Брукингса
Кришнарам Кентапади	LinkedIn и Стэнфордский университет
Джон Кляйнберг	Корнельский университет
Изабель Клуманн	Facebook
Джейк Меткалф	Этическое решение
Алексей Пейсахович	Facebook
Пол Резник	Мичиганский университет
Уильям Райнхарт	Американский форум действий
Алекс Розенблат	Данные и общество
Джейк Шнайдер	Институт Брукингса
Джасджит Сехон	Калифорнийский университет в Беркли
Роб Шерман	Facebook
Джоанн Стоунье	Mastercard в мире
Никол Тернер Ли	Институт Брукингса
Люси Вассерман	Jigsaw’s Conversation AI Project / Google
Суреш Венкатасубраманиан	Университет штата Юта
Джон Верди	Форум о будущем конфиденциальности
Хизер Уэст	Mozilla
Джейсон Йосинки	Убер
Цзиньян Занг	Гарвардский университет
Лейла Зия	Фонд Викимедиа

Список литературы

Ангвин, Джулия и Терри Пэррис-младший.«Facebook позволяет рекламодателям исключать пользователей по расе». Текст / HTML. ProPublica, 28 октября 2016 г. https://www.propublica.org/article/facebook-lets-advertisers-exclude-users-by-race.

Ангвин, Джулия, Джефф Ларсон, Сурья Матту и Лаура Киршнер. «Машинный уклон». ProPublica, 23 мая 2016 г. Доступно по адресу https://www.propublica.org/article/machine-bias-risk-assessments-in-criminal-sentencing (последнее посещение — 19 апреля 2019 г.).

Барокас, Солон и Эндрю Д. Селбст, «Разрозненное влияние больших данных», Научная статья SSRN (Рочестер, Нью-Йорк: Сеть исследований социальных наук, 2016.Доступно на https://papers.ssrn.com/abstract=2477899.

Бласс, Андреа и Юрий Гуревич. Алгоритмы: поиск абсолютных определений. Бюллетень Европейской ассоциации теоретической информатики 81, 2003 г. https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2017/01/164.pdf (последний доступ 12 апреля 2019 г.).

Бреннан, Тим, Уильям Дитрих и Беата Эрет. «Оценка прогностической достоверности системы оценки рисков и потребностей КОМПАС». Уголовное правосудие и поведение 36 (2009): 21–40.

Чессел, Мэнди. «Этика для больших данных и аналитики». IBM, без даты. Доступно по адресу https://www.ibmbigdatahub.com/sites/default/files/whitepapers_reports_file/TCG%20Study%20Report%20-%20Ethics%20for%20BD%26A.pdf (последнее посещение — 19 апреля 2019 г.).

Ходош, Сара. «Суды используют алгоритмы для определения приговора, но случайные люди получают те же результаты». Popular Science, 18 января 2018 г. Доступно по адресу https://www.popsci.com/recidivism-algorithm-random-bias (последний доступ 15 октября 2018 г.).

Корбетт-Дэвис, Сэм, Эмма Пирсон, Ави Феллер и Шарад Гоэль. «Компьютерная программа, используемая для принятия решений об освобождении под залог и вынесении приговора, была названа предвзятой против чернокожих. На самом деле все не так ясно «. Washington Post (блог), 17 октября 2016 г. Доступно по адресу https://www.washingtonpost.com/news/monkey-cage/wp/2016/10/17/can-an-algorithm-be-racist-our-analysis -is-more-cautious-than-propublicas / (последнее посещение — 19 апреля 2019 г.).

Корбетт-Дэвис, Сэм, Эмма Пирсон, Ави Феллер, Шарад Гоэль и Азиз Хук.«Принятие алгоритмических решений и цена справедливости». ArXiv: 1701.08230 [Cs, Stat], 27 января 2017 г. https://doi.org/10.1145/3097983.309809.

Кортленд, Рэйчел. «Детективы с предвзятостью: исследователи, стремящиеся сделать алгоритмы справедливыми», журнал Nature 558, вып. 7710 (июнь 2018 г.): 357–60. Доступно по адресу https://doi.org/10.1038/d41586-018-05469-3 (последний доступ 19 апреля 2019 г.).

ДеАнджелиус, Стивен Ф. «Искусственный интеллект: как алгоритмы делают системы умными», журнал Wired, сентябрь 2014 г.Доступно по адресу https://www.wired.com//insights/2014/09/artificial-intelligence-algorithms-2/ (последнее посещение — 12 апреля 2019 г.).

Элехальде-Руис, Алексия. «Конец резюме? Наем сотрудников находится в разгаре технологической революции с алгоритмами, чат-ботами ». Чикаго Трибьюн (19 июля 2018 г.). Доступно по адресу http://www.chicagotribune.com/business/ct-biz-artificial-intelligence-hiring-20180719-story.html.

Юбэнкс, Вирджиния. «Модель прогнозирования жестокого обращения с детьми терпит неудачу в бедных семьях», Wired, 15 января 2018 г.Доступно по адресу https://www.wired.com/story/excerpt-from-automating-inequality/ (последнее посещение — 19 апреля 2019 г.).

Слушание FTC № 7: Проблемы конкуренции и защиты потребителей алгоритмов, искусственного интеллекта и прогнозной аналитики, § Федеральная торговая комиссия (2018). https://www.ftc.gov/system/files/documents/public_events/1418693/ftc_hearings_session_7_transcript_day_2_11-14-18.pdf.

Гарбаде, Майкл Дж. «Устранение путаницы: ИИ против машинного обучения против различий в глубоком обучении», Наука о данных, 14 сентября 2018 г.Доступно по адресу https: // todatascience // clearing-the-confusion-ai-vs-machine-learning-vs-deep-learning-sizes-fce69b21d5eb (последнее посещение — 12 апреля 2019 г.).

Griggs v. Duke Power Company, Oyez. Доступно на https://www.oyez.org/case/ 1970/124 (последний доступ 1 октября 2018 г.)

Герен, Лиза. «Дискриминация по разным последствиям». www.nolo.com. Доступно по адресу https://www.nolo.com/legal-encyclopedia/disparate-impact-discrimination.htm (последний доступ 24 апреля 2019 г.).

Хадхази, Адам.«Предвзятые боты: системы искусственного интеллекта отражают человеческие предрассудки». Принстонский университет, 18 апреля 2017 г. Доступно по адресу https://www.princeton.edu/news/2017/04/18/biased-bots-artificial-intelligence-systems-echo-human-prejudices (последнее посещение — 20 апреля 2019 г. ).

Гамильтон, Изобель Ашер. «Почему совершенно неудивительно, что ИИ для найма персонала Amazon был настроен против женщин». Business Insider, 13 октября 2018 г. Доступно по адресу https://www.businessinsider.com/amazon-ai-biased-against-women-no-surprise-sandra-wachter-2018-10 (последний доступ 20 апреля 2019 г.).

Хардести, Ларри. «Исследование обнаруживает предвзятость по признаку пола и типа кожи в коммерческих системах искусственного интеллекта». MIT News, 11 февраля 2018 г. Доступно по адресу http://news.mit.edu/2018/study-finds-gender-skin-type-bias-artificial-intelligence-systems-0212 (последнее посещение — 19 апреля 2019 г.).

Группа экспертов высокого уровня по искусственному интеллекту. «Рекомендации по этике надежного ИИ (проект)». Европейская комиссия, 18 декабря 2018 г.

Ингольд, Дэвид и Спенсер Сопер. «Amazon не принимает во внимание расу своих клиентов.Должен ли он? » Bloomberg.com, 21 апреля 2016 г. http://www.bloomberg.com/graphics/2016-amazon-same-day/.

Кирнс, Майкл. «Конфиденциальность данных, машинное обучение и конфиденциальность потребителей». Школа права Университета Пенсильвании, май 2018 г. Доступно по адресу https://www.law.upenn.edu/live/files/7952-kearns-finalpdf (последнее посещение — 12 апреля 2019 г.).

Кляйнберг, Джон, Сендхил Муллайнатан и Маниш Рагхаван, «Неотъемлемые компромиссы в справедливом определении оценок риска». В Трудах инноваций в теоретической информатике (ITCS), 2017.Доступно по адресу https://arxiv.org/pdf/1609.05807.pdf (по состоянию на 19 апреля 2019 г.).

Ларсон, Джефф, Сурья Матту и Джулия Ангвин. «Непредвиденные последствия географического нацеливания». Technology Science, 1 сентября 2015 г. Доступно по адресу https://techscience.org/a/20150/ (последний доступ 19 апреля 2019 г.).

Локлир, Мэллори. «Facebook публикует обновленную информацию о своей проверке соблюдения гражданских прав». Engadget (блог), 18 декабря 2018 г. Доступно по адресу https://www.engadget.com/2018/12/18/facebook-update-civil-rights-audit/ (последнее посещение — 19 апреля 2019 г.).

Лопес, немец. «Разъяснение Закона о первом шаге, законопроекта Конгресса о реформе уголовного правосудия». Vox, 3 декабря 2018 г. Доступно по адресу https://www.vox.com/future-perfect/2018/12/3/18122392/first-step-act-criminal-justice-reform-bill-congress (последнее посещение — апрель. 16, 2019).

Мнучин, Стивен Т. и Крейг С. Филлипс. «Финансовая система, которая создает экономические возможности — небанковские финансы, финтех и инновации». Вашингтон, округ Колумбия: Министерство финансов США, июль 2018 г.Доступно по адресу https://home.treasury.gov/sites/default/files/2018-08/A-Financial-System-that-Creates-Economic-Opportunities—Nonbank-Financials-Fintech-and-Innovation_0.pdf (последний доступ 19 апреля 2019 г.).

Райзман, Диллон, Джейсон Шульц, Кейт Кроуфорд и Мередит Уиттакер. «Алгоритмическая оценка воздействия: практическая основа подотчетности государственного агентства». Нью-Йорк: AI Now, апрель 2018 г.

Ромеи, Андреа и Сальваторе Руджьери. «Анализ данных о дискриминации: многопрофильная библиография.”В Дискриминации и конфиденциальности в информационном обществе, под редакцией Барта Кастерса, Т. Колдерса, Б. Шермера и Т. Зарски, 109–35. Исследования в области прикладной философии, эпистемологии и рациональной этики. Springer, Berlin, Heidelberg, 2013. Доступно по адресу https://doi.org/10.1007/978-3-642-30487-3_6 (последний доступ 19 апреля 2019 г.).

Шац, Брайан. AI в Постановлении Правительства от 2018 г., Pub. L. No. S.B. 3502 (2018). https://www.congress.gov/bill/115th-congress/senate-bill/3502.

Шпилькамп, Матиас.«Нам нужно пролить больше света на алгоритмы, чтобы они могли помочь уменьшить предвзятость, а не закрепить ее». Обзор технологий Массачусетского технологического института. По состоянию на 20 сентября 2018 г. Доступно по адресу https://www.technologyreview.com/s/607955/inspecting-algorithms-for-bias/ (по состоянию на 19 апреля 2019 г.).

Стек, Лиам. «Facebook объявляет о новой политике запрета контента белых националистов». The New York Times, 28 марта 2019 г., сек. Бизнес. Доступно по адресу https://www.nytimes.com/2019/03/27/business/facebook-white-nationalist-supremacist.html (по состоянию на 19 апреля 2019 г.).

Суини, Латанья и Цзиньян Занг. «Насколько правильными могут быть решения по анализу больших данных при размещении рекламы?» Презентация Powerpoint, представленная на конференции Федеральной торговой комиссии, Вашингтон, округ Колумбия, «Большие данные: инструмент для включения или исключения». 15 сентября 2014 г. Доступно по адресу https://www.ftc.gov/systems/files/documents/public_events/313371/bigdata-slides-sweeneyzang-9_15_14.pdf (по состоянию на 12 апреля 2019 г.).

Суини, Латания. «Дискриминация при размещении рекламы в Интернете.”Рочестер, штат Нью-Йорк: Сеть исследований в области социальных наук, 28 января 2013 г. Доступно по адресу https://papers.ssrn.com/abstract=2208240 (последний доступ 12 апреля 2019 г.).

Сиделл, Лора. «Это не я, детка: исследователи обнаружили недостатки в полицейской технологии распознавания лиц». NPR.org, 25 октября 2016 г. Доступно по адресу https://www.npr.org/sections/alltechconsidered/2016/10/25/4969/it-aint-me-babe-researchers-find-flaws-in-police -facial-распознавание (последний доступ 19 апреля 2019 г.).

«Глобальный проект по этике данных.”Data for Democracy, n.d. https://www.datafordemocracy.org/project/global-data-ethics-project (последний доступ 19 апреля 2019 г.).

Тобин, Ариана. «HUD подает в суд на Facebook за дискриминацию в сфере жилья и заявляет, что алгоритмы компании усугубили проблему». ProPublica (28 марта 2019 г.). Доступно по адресу https://www.propublica.org/article/hud-sues-facebook-housing-discrimination-advertising-algorithms (последний доступ 29 апреля 2019 г.).

Тернер Ли, Никол. «Инклюзия в технологии: как разнообразие приносит пользу всем американцам», § Подкомитет по защите потребителей и торговле, Комитет Палаты представителей США по энергетике и торговле (2019).Также доступно на веб-сайте Брукингса https://www.brookings.edu/testimonies/inclusion-in-tech-how-diversity-benefits-all-americans/ (последнее посещение — 29 апреля 2019 г.).

Тернер Ли, Никол. Обнаружение расовой предвзятости в алгоритмах и машинном обучении. Журнал информации, коммуникации и этики в обществе 2018, Vol. 16 Выпуск 3, стр. 252-260. Доступно по адресу https://doi.org/10.1108/JICES-06-2018-0056/ (последний доступ 29 апреля 2019 г.).

«Понимание предвзятости в алгоритмическом проектировании», Impact.Engineered, 5 сентября 2017 г. Доступно по адресу https://medium.com/impact-engineered/understanding-bias-in-algorithmic-design-db9847103b6e (последний доступ 12 апреля 2019 г.).

Винсент, Джеймс. «Amazon, как сообщается, отказывается от инструмента найма внутреннего ИИ, который был настроен против женщин». The Verge, 10 октября 2018 г. Доступно по адресу https://www.theverge.com/2018/10/10/17958784/ai-recruiting-tool-bias-amazon-report (последний доступ 20 апреля 2019 г.).

Зафар, Мухаммад Билал, Изабель Валера Мартинес, Мануэль Гомес Родригес и Кришна Гуммади.«Ограничения справедливости: механизм справедливой классификации». В материалах 20-й Международной конференции по искусственному интеллекту и статистике (AISTATS). Форт-Лодердейл, Флорида, 2017.

Зарский, Тал. «Понимание дискриминации в оцениваемом обществе». Научная статья ССРН. Рочестер, штат Нью-Йорк: Сеть исследований в области социальных наук, 15 января 2015 г. https://papers.ssrn.com/abstract=2550248.

7 преимуществ посещения онлайн-классов

Автор: Томас Бродерик

Онлайн-классы могут посещать как недавние выпускники средней школы, так и нетрадиционные ученики.Онлайн-курсы предлагают гибкость, доступное обучение и множество академических возможностей. Дистанционные учащиеся, желающие получить опыт обучения в кампусе, могут записаться на гибридные курсы, которые сочетают обучение в классе с онлайн-обучением.

В 2019 году университет Санта-Клары опросил сотни дистанционных учащихся о том, как онлайн-обучение повлияло на них. Респонденты ответили на вопросы, касающиеся их способности взаимодействовать со сверстниками и профессорами, насколько хорошо они могут учиться в виртуальной среде и рекомендуют ли они онлайн-обучение другим.По большинству вопросов более 50% респондентов признали и оценили преимущества онлайн-занятий.

Продолжайте читать, чтобы узнать больше о преимуществах онлайн-образования и о том, как оно может помочь вам в достижении ваших образовательных и карьерных целей.

1. Гибкость планирования

Для многих учащихся основное преимущество онлайн-обучения заключается в гибкости расписания. Некоторые программы позволяют соискателям степени и сертификата немедленно начать курс. В других случаях студенты могут выбирать между традиционным 16-недельным курсом и ускоренным восьминедельным курсом.Эта страница описывает преимущества ускоренных курсов в следующем разделе.

Хотя многие онлайн-курсы проходят асинхронно, чтобы обеспечить максимальную гибкость планирования, некоторые требуют, чтобы учащиеся сотрудничали со сверстниками в определенное время или встречались с профессором в часы виртуального рабочего дня. Перспективным студентам следует изучить эти требования, прежде чем записываться на онлайн-курс.

2. Снижение общих затрат

Многие будущие студенты упускают из виду преимущества стоимости онлайн-уроков.Хотя онлайн-учащиеся могут платить за обучение по той же ставке, что и соискатели степени и сертификата на территории кампуса, они не платят за проживание в кампусе или планы питания. Учащиеся также экономят время и деньги, избавляясь от поездок на работу.

Другая экономия средств включает более дешевые учебники, особенно если онлайн-учащиеся могут покупать цифровые версии. Если онлайн-учащиеся набирают достаточно кредитов, чтобы стать студентами-заочниками, они могут подавать заявки на федеральные программы финансовой помощи, такие как гранты и ссуды.Большинство колледжей также позволяют соискателям степени и сертификата онлайн подавать заявки на институциональную помощь, включая гранты на основе потребностей и стипендии на основе заслуг.

3. Более комфортная среда обучения

Имея возможность учиться где угодно, онлайн-учащиеся могут выполнять курсовую работу дома, в кафе или библиотеке. Это преимущество онлайн-обучения позволяет студентам работать в наиболее подходящей для них среде. По мере того как новые соискатели степени и сертификаты онлайн исследуют разные места, им следует сосредоточиться на тех, которые предлагают надежное подключение к Интернету и мало отвлекающих факторов.Еще один фактор, который следует учитывать, — это потребность в пространстве, поскольку в некоторых столах может не хватать места для компьютера и справочных материалов.

4. Параметры стимуляции

Перед тем, как пройти онлайн-курс, учащиеся должны понять три термина, которые могут определять процесс онлайн-обучения. Первый термин, асинхронный, относится к курсу, в котором не проводятся запланированные собрания. Студенты выполняют работу в удобное время, но все равно должны соблюдать сроки выполнения заданий.

Второй член, синхронный, описывает противоположность асинхронности.Как и курсы на территории кампуса, синхронные онлайн-курсы поддерживают установленное время встреч, когда профессор инструктирует учащихся с помощью Zoom или другой службы видеоконференцсвязи.

Наконец, ускоренный курс относится к курсам продолжительностью менее 16 недель. Ускоренные курсы предъявляют те же академические требования и лучше всего подходят для учащихся, не имеющих внешней работы или семейных обязательств.

5. Географическая гибкость

Еще одно преимущество онлайн-образования, связанное с гибкостью, связано с географическим положением будущих студентов.Многие ведущие колледжи и университеты страны предлагают онлайн-степени и сертификаты, а это означает, что учащимся не нужно переезжать, чтобы посещать престижную школу. Они не несут расходов на переезд, так как могут учиться из любого места. Эта гибкость также экономит деньги, поскольку стоимость жизни в разных городах может сильно различаться.

Помимо экономии денег, отсутствие необходимости переезжать означает, что соискателям степени и сертификата не нужно прекращать дружеские и профессиональные отношения. Они также могут жить ближе к родственникам.Эти преимущества онлайн-занятий могут привести к большему эмоциональному благополучию и снижению стресса.

6. Развитие карьеры

Нетрадиционные ученики пользуются двумя значительными преимуществами онлайн-уроков, связанных с продвижением по службе. Во-первых, сертификат или степень могут дать сотруднику право на повышение. Во-вторых, некоторые компании ограничивают должности управленческого уровня сотрудниками, имеющими степень бакалавра или магистра. Получение степени может привести к продвижению по службе, что также может повлечь повышение заработной платы.

Помимо ощутимых карьерных преимуществ, большинство онлайн-степеней и сертификатов также позволяют учащимся продолжать работать во время учебы. Студенты могут работать в течение дня и выполнять курсовую работу по вечерам или по выходным. Кроме того, работающие учащиеся могут сразу же применять новые знания и навыки в своей работе.

7. Совершенствуйте свои технические навыки

Онлайн-обучение может помочь студентам отточить технические навыки, необходимые им в работе. Новые навыки могут включать способность использовать новые пакеты программного обеспечения, проводить углубленные исследования в Интернете и эффективно общаться в Интернете в различных форматах, таких как доски обсуждений и телеконференции.Работодатели часто требуют этих навыков, поскольку все больше и больше должностей требуют, чтобы сотрудники работали удаленно. Студенты также могут добавлять новые навыки в резюме и обсуждать их во время собеседования.

Часто задаваемые вопросы

Как работают онлайн-классы в колледже?

Онлайн-курсы используют системы управления обучением для доставки содержания курса, позволяя студентам отправлять задания и общаться со сверстниками и профессорами. Большинство онлайн-программ используют либо Blackboard, либо Canvas LMS.На целевой странице Blackboard учащиеся могут видеть оценки, создавать академические портфолио и следить за сроками с помощью календаря. Canvas предоставляет многие из тех же преимуществ онлайн-образования, в том числе функцию результатов, которая отображает усвоение студентами целей курса.

Многие школы используют LMS для асинхронных курсов, которые позволяют учащимся просматривать записанные лекции и выполнять работу в любое время. Однако даже если в курсе используется LMS, студентам все равно может потребоваться выполнение требований к синхронности, например, виртуальных сеансов в реальном времени.

Синхронные и асинхронные курсы позволяют соискателям ученых степеней и сертификатов писать статьи, читать учебники и проводить исследования в соответствии с их расписанием. Однако некоторые требования курса, такие как тесты, могут потребовать контроля в авторизованном центре тестирования. Этот центр может включать кампус колледжа или университета или ближайшую школу, которая предлагает эти услуги.

Легче ли онлайн-классы, чем традиционные программы на территории кампуса?

Одно из преимуществ онлайн-обучения — это строгость курса и ожидания профессора.Те же стандарты оценки применяются к учащимся на территории кампуса и онлайн. В результате онлайн-курсы готовят студентов к их будущему, а также курсы на кампусе. Кроме того, аккредитационные агентства оценивают онлайн-курсы и утверждают только лучшие.

Хотя онлайн-курсы соответствуют тем же академическим требованиям, учащиеся могут чувствовать себя менее проблемными. Это явление происходит из-за преимуществ онлайн-образования, которые включают академическую и карьерную гибкость, экономию средств и меньшее напряжение при планировании курсов.Еще одна причина, которая может сделать онлайн-курсы более легкими, заключается в том, что формат курсов соответствует стилю обучения студентов и потребностям академической поддержки, например виртуальным репетиторам и консультациям по вопросам карьеры. Удовлетворение этого личного предпочтения может сделать процесс обучения более приятным и улучшить результаты обучения.

Как работает аккредитация для онлайн-классов?

При поиске онлайн-программы на получение степени или сертификата сначала убедитесь, что школа имеет региональную аккредитацию.В Соединенных Штатах шесть регионов аккредитации, в каждом из которых действует свое агентство, имеющее устав от Министерства образования США (ED). Эти агентства проверяют колледжи и университеты в своем регионе, чтобы убедиться, что академические программы обеспечивают те образовательные результаты, которые школа рекламирует будущим студентам.

Некоторые учебные заведения не имеют региональной аккредитации, и в результате работодатели могут не считать дипломы этих учебных заведений действительными. Потенциальные учащиеся могут определить, имеет ли школа региональную аккредитацию, выполнив простой поиск на веб-сайте ED.

Колледжи и университеты, предлагающие онлайн-степени и сертификаты, нуждаются в дополнительной аккредитации Комиссией по аккредитации дистанционного образования (DEAC). DEAC измеряет, соответствует ли качество онлайн-программ качеству программ на территории кампуса. В таком случае школа получает аккредитацию.

Могу ли я получить финансовую помощь для онлайн-занятий?

Преимущества онлайн-классов выходят за рамки обучения. Хотя требования в разных школах немного различаются, онлайн-учащиеся по-прежнему имеют право на участие в федеральных программах финансовой помощи, таких как гранты и ссуды.Некоторые универсальные квалификационные требования включают гражданство США, а для мужчин — регистрацию на выборочную службу.

Учащиеся могут претендовать на получение федеральной финансовой помощи, заполнив FAFSA. FAFSA задает вопросы относительно поступающих или финансов их родителей. Последнее применяется, если родители заявителей заявляют, что они являются иждивенцами для целей федерального налогообложения. Перед заполнением FAFSA соберите информацию из налоговых деклараций за предыдущий год и другую соответствующую финансовую информацию.

Онлайн-студенты могут подать заявку на институциональные или частные стипендии для финансирования степени или сертификата.Используя специализированную поисковую систему, нынешние и потенциальные учащиеся могут искать и подавать заявки на лучшие возможности.

Финансовая помощь для студентов онлайн-колледжей

Покрывает ли финансовая помощь онлайн-классы? Короткий ответ: да. В последние годы, когда популярность онлайн-высшего образования резко возросла по всей стране, финансовая помощь эволюционировала для удовлетворения спроса. В процессе обучения это стало полностью распространенным вариантом обучения.

По данным Национального центра статистики образования (NCES), 35.В 2018 году 3% студентов обучались на курсах дистанционного обучения в высших учебных заведениях, присуждающих ученую степень. Онлайн-студенты имеют право на многие из тех же видов государственной и федеральной помощи и стипендий, что и студенты на территории кампуса, а также имеют доступ к различным наградам предназначен исключительно для дистанционного обучения. Однако онлайн-студенты сталкиваются с уникальными проблемами при оплате обучения.

История финансовой помощи в онлайн-колледжах

Когда онлайн-образование только зарождалось, студенты, обращавшиеся за финансовой помощью к федеральному правительству, должны были посещать как минимум половину своих занятий в кампусе, чтобы иметь право на получение помощи.Правительство создало это «правило 50%» на основе исследования 1992 года, которое вызывало сомнения в качестве некоторых онлайн-школ. В 2006 году правительство обновило свою политику, и от школ больше не требовалось следовать «правилу 50%», что значительно расширило возможности получения финансовой помощи для дистанционных учащихся. Внезапно студенты могут пройти все свои курсы онлайн и по-прежнему иметь право на финансовую помощь.

Сегодня, когда онлайн-образование становится все более распространенным, федеральное правительство больше не делает различий между онлайн-курсами и курсами на территории кампуса при определении права на получение финансовой помощи.Онлайн-образование значительно расширилось за последнее десятилетие и широко считается таким же эффективным, как курсы по месту жительства, особенно для нетрадиционных студентов. Больше не ограничивается горсткой коммерческих колледжей, онлайн-курсы и степени теперь обычно предлагаются элитными физическими учреждениями.

Уникальные испытания

Скрытая стоимость онлайн-обучения

Несмотря на то, что дистанционное обучение может сэкономить на проживании, онлайн-обучение иногда сопряжено с неожиданными скрытыми расходами.Студенты обычно платят больше за обучение, когда проходят один курс здесь, а другой — там, как это делают многие онлайн-ученики. В зависимости от колледжа, студенты из других штатов иногда должны платить больше, чем студенты из других штатов (хотя многие онлайн-колледжи взимают плату за обучение в штатах для студентов из других штатов). Также могут иметь значение дорожные расходы: некоторые онлайн-программы требуют, чтобы студенты время от времени приезжали в кампус, что может быть дорогостоящим, если студент не живет рядом со школой. Другие скрытые расходы на получение степени онлайн включают разные сборы (за технологии, выпускной экзамен, аттестацию и т. Д.), А также стоимость приобретения и обслуживания технологий, необходимых для онлайн-обучения (таких как Интернет или компьютер).

Нетрадиционные студенты: баланс между работой и школой

Нетрадиционные ученики сталкиваются с уникальными проблемами, из-за которых возвращение в школу становится стрессом. Время, необходимое для достижения успеха, может быть особенно обременительным для дистанционных учащихся, особенно для тех, кто работает полный рабочий день. Время, проведенное в классе, выполнение домашних заданий и учеба, — это время, которое нельзя тратить на работу, заботу о семье и ведение домашнего хозяйства. Стоимость школы — еще один барьер. Колледж становится все более дорогим для всех, но нетрадиционные студенты часто не имеют поддержки семьи или финансовых ресурсов, которыми пользуются некоторые младшие студенты.Нетрадиционные студенты также часто несут расходы, такие как уход за детьми в дневное время и выплаты по ипотеке, что еще больше затрудняет поиск денег для оплаты учебы. Эти проблемы подчеркивают потребность онлайн-студентов в стипендиях.

Важность аккредитации

Дистанционным учащимся следует убедиться, что они посещают аккредитованную онлайн-школу. Аккредитация — это официальный процесс проверки, в ходе которого оцениваются колледжи и академические программы, чтобы определить, соответствуют ли они определенным стандартам.Процесс является добровольным, но большинство школ, как онлайн, так и офлайн, принимают участие. Аккредитация гарантирует, что колледжи предлагают надежную учебную программу, что преподаватели имеют соответствующую квалификацию и что колледж работает с рациональной деловой практикой. Еще одним преимуществом аккредитации является то, что зачисленные студенты имеют право на федеральную и финансовую помощь. Правительство предоставляет финансовую помощь только аккредитованным школам, чтобы убедиться, что федеральные деньги не поддерживают так называемые «фабрики дипломов», учреждения, которые не обеспечивают надежного образования.Многие стипендии доступны только студентам аккредитованных школ.

Прежде чем принимать решение, убедитесь, что ваша школа признана Министерством образования США (ED) или Советом по аккредитации высшего образования (CHEA). И убедитесь, что аккредитационное агентство само по себе пользуется репутацией, поскольку некоторые органы по аккредитации не проводят эффективную оценку школ.

Варианты финансовой помощи для онлайн-студентов

Студенты
онлайн имеют право на те же виды финансовой помощи, которые обычно доступны студентам кампуса.Четыре основных источника финансирования колледжей включают федеральную финансовую помощь, помощь, спонсируемую штатом, помощь, спонсируемую колледжем, и частную помощь.
Расширить все
Федеральная финансовая помощь
Федеральное пособие для студентов, предоставляемое Министерством образования США, должно подаваться отдельными учащимися. Окончательный присужденный пакет финансовой помощи может включать в себя следующее:
Гранты: обычно предоставляются на основании установленных финансовых потребностей и не подлежат возврату; Гранты Pell и TEACH — два примера.
Work Study: Программы бакалавриата и магистратуры, обеспечивающие частичную занятость учащихся, пока они учатся в школе; возможности доступны как на территории кампуса, так и за его пределами.
Ссуды: Заемные деньги, подлежащие возврату; процентные ставки и варианты погашения различаются.
Узнайте больше о требованиях для получения федеральной финансовой помощи из нашего Обзора финансовой помощи и нашего руководства по пониманию FAFSA.
Государственная помощь
Стипендии и гранты
доступны через образовательные агентства каждого штата.Другие программы финансирования также могут быть связаны с этими офисами. Национальная ассоциация администраторов финансовой помощи студентам предоставляет онлайн-инструмент для поиска текущих программ финансовой помощи в вашем штате.
Помощь, спонсируемая колледжем
Многие школы предоставляют учащимся стипендии, гранты и другие виды перерывов в обучении. Например, спортивные стипендии попадают в эту категорию, как и гранты, основанные на академических достижениях.Иногда возможны ссуды непосредственно от колледжа. Доступные суммы и типы финансирования сильно различаются от школы к школе, но за дополнительной информацией стоит обратиться в офис финансовой помощи.
Частная помощь
Финансовая помощь может поступать от широкого круга организаций в дополнение к правительственным источникам и источникам колледжа, перечисленным выше. Финансовые учреждения предлагают ссуды студентам, которые соответствуют критериям под разные процентные ставки и варианты погашения.Общественные группы, религиозные организации и профессиональные ассоциации часто спонсируют стипендии для колледжей, которые не подлежат возврату.
Обзор онлайн-колледжей, принимающих финансовую помощь
Какую помощь, спонсируемую колледжем, вы можете ожидать от онлайн-колледжей? Вот лишь несколько примеров денег, которые предоставляют некоторые из крупных онлайн-программ:
Penn State World Campus предоставляет множество возможностей для получения стипендий, разработанных специально для онлайн-студентов.Студенты World Campus могут также участвовать в соревнованиях за те же финансовые ресурсы, которые доступны студентам, проживающим в кампусе Penn State.
Стипендиальные программы Университета Кейзера предлагают различные стипендии, от академических до финансовых, для студентов, которые соответствуют критериям, установленным университетом. Получатели должны быть зачислены на программу младшего специалиста, бакалавра или магистра.
Университет Феникса предлагает несколько стипендий будущим и нынешним студентам, и школа часто работает с некоммерческими партнерами, чтобы предоставить дополнительные варианты финансирования.Студентам, отвечающим критериям, также доступны институциональные стипендии в размере до 10 000 долларов и гранты до 1 500 долларов.
Университет Уолдена рекламирует стипендии на сумму более 1 миллиона долларов в зависимости от академической программы и уровня обучения. Например, стипендии Уолдена за лидерство в высшем образовании предоставляют три премии по 25 000 долларов США.
Если вы заинтересованы в подаче заявки на спонсируемое школой финансирование, обратитесь к консультанту по финансовой помощи, чтобы узнать больше о требованиях к участникам и сроках подачи заявок.
Стипендии
Стипендии
отличаются от ссуд тем, что они не требуют от студентов их выплаты. Обычно они присуждаются за заслуги, хотя также доступны стипендии, основанные на необходимости. Некоторые стипендии также предоставляются определенным демографическим группам, таким как женщины, этнические меньшинства, родители-одиночки, ветераны вооруженных сил и дети офицеров полиции. Условия получения стипендии различаются, но часто от претендентов требуется предоставить эссе, академические справки, результаты тестов и рекомендательные письма.Вы можете искать стипендии в своем университете, некоммерческих фондах, а также в местных компаниях и общественных организациях.
Советы и хитрости
Проведите исследование: Тщательно изучите все доступные стипендии. Вы не хотите пропустить стипендию, адаптированную к вашему образованию или опыту, но не тратьте время на стипендии с критериями, которым вы не отвечаете. Обязательно прочтите мелкий шрифт.
Организованность: Составьте план, как оставаться организованным.Это убережет вас от пропуска сроков и, например, избавит вас от необходимости дважды подавать заявку на одну и ту же стипендию.
Прочтите инструкции (и следуйте им): Перед тем, как начать заполнять заявку, прочтите весь набор инструкций. Таким образом вы сможете избежать ошибок, которые могут вас дисквалифицировать (например, не приложить стенограммы).
Начните рано: Чем раньше вы начнете искать и подавать заявку на онлайн-стипендии, тем лучше. У многих стипендий есть крайние сроки до того, когда вам действительно понадобятся деньги.
Потратьте время на сочинение: Если ваша стипендия требует сочинения, не забудьте потратить достаточно времени на создание вдумчивого и тщательно продуманного сочинения. Обязательно обратитесь к подсказке и попросите друга (или двух) с навыками редактирования вычитать и прокомментировать ваш текст.
Внешние ресурсы
Стратегии подачи заявки на стипендию: узнайте о процессе подачи заявки на стипендию, в том числе о том, как подготовить лучшую заявку на получение стипендии.com. На сайте есть статьи о написании эссе на получение стипендии, создании успешной стратегии поиска, организации и многом другом.
Как подать заявку на стипендию: Совет колледжа предоставляет полезные советы о процессе подачи заявки на стипендию, а также ресурсы для поиска стипендий для онлайн-студентов.
Основные советы по заполнению хороших заявлений на стипендию: Краткое руководство Университета штата Мичиган по заполнению заявок на стипендию предлагает несколько полезных советов.
Федеральная помощь студентам: на веб-сайте Федеральной помощи студентам Министерства образования США представлены различные ресурсы, полезные для онлайн-студентов, стремящихся найти стипендии и подать заявку на них.
Где искать стипендии
Расширить все
Ваш университет
Узнайте в отделе финансовой помощи вашей школы, консультантах и учителях информацию о стипендиях, предлагаемых непосредственно через школу.Большинство школ имеют онлайн-базы данных стипендий, что позволяет легко находить соответствующие награды.
Фонды
Фонды и частные компании по всей стране ежегодно раздают тысячи стипендий для дистанционных студентов. Примеры фондов, предоставляющих стипендии, включают Фонд Билла и Мелинды Гейтс, Семейный фонд Форда и Фонд стипендиатов Coca-Cola.
Местные общественные организации
Многие общественные организации предлагают стипендии своим членам и детям своих членов. Примеры включают клубы 4-H, девочек и бойскаутов, а также Национальный фонд лосей.
База данных стипендий
Обширная база данных стипендий в BestColleges.com предоставляет обширный список онлайн-стипендий, доступных по всей стране. Студенты могут искать доступные им стипендии по демографии и специальности. На сайте также есть раздел, посвященный финансовой помощи онлайн-колледжам.
Стипендии для онлайн-студентов
Расширить все
Study.com Дистанционное обучение бакалавриата Академическая стипендия
Кандидаты должны быть онлайн-студентами, U.S. граждане или постоянные жители, зарегистрированные в аккредитованной школе, и которым еще предстоит пройти не менее 30 семестров или 45 квартальных часов.
Сумма премии: 500 долларов США (не возобновляется)
Срок: апрель
Посмотреть стипендию
Христианский колледж Стипендия $ 2500
Кандидаты должны иметь планы на первое зачисление на дневное отделение христианского или библейского колледжа, ориентированного на Христа, в течение 16 месяцев после победы; онлайн-студентам рекомендуется подавать заявки.
Сумма вознаграждения: 2500 долларов США (не возобновляется)
Срок: май
Посмотреть стипендию
Стипендия по вопросам образования
Кандидаты должны быть не моложе 13 лет, законно проживать в США и не позднее осени 2022 года поступить в аккредитованный высший колледж.
Сумма вознаграждения: 5000 долларов США (невозобновляемая)
Срок сдачи: ноябрь
Посмотреть стипендию
GetEducated.com Стипендия дистанционного обучения
Кандидаты должны быть гражданами США, зарегистрированными в аккредитованной онлайн-программе на получение степени, и иметь минимальный совокупный средний балл 3,0 или выше.
Сумма премии: 1000 долларов США
Срок: Предлагается два раза в год: октябрь и март (не возобновляется)
Посмотреть стипендию
Стипендии в кампусе штата Пенсильвания
Кандидаты в настоящее время должны быть зачислены на программу бакалавриата World Campus, иметь средний балл 2.5 или выше и отправьте FAFSA.
Сумма вознаграждения: Зависит от
Срок сдачи: сентябрь
Посмотреть стипендию
Стипендия зомби-апокалипсиса
Кандидаты должны быть не моложе 13 лет, законно проживать в США и не позднее осени 2022 года поступить в аккредитованный высший колледж.
Сумма вознаграждения: 2000 долларов США (невозобновляемая)
Срок сдачи: Октябрь
Посмотреть стипендию
Электронная стипендия Колумбийского колледжа
Кандидаты должны быть студентами, которые закончили не менее девяти кредитных часов онлайн, имеют 21 час курсовой работы в Колумбийском колледже и имеют минимальный совокупный средний балл 3.0. Кандидат также должен продемонстрировать успешную учебу и личный рост в результате прохождения онлайн-курсов в Колумбийском колледже.
Сумма вознаграждения: 2000 долларов США (не возобновляется)
Срок: Будет объявлено дополнительно
Посмотреть стипендию
Стипендия Unigo $ 10K
Кандидаты должны быть законными резидентами США.S., 13 лет и старше, и быть зачисленным в аккредитованное высшее учебное заведение не позднее осени 2022 года.
Сумма вознаграждения: $ 10 000 (невозобновляемая)
Срок сдачи: декабрь
Посмотреть стипендию
Стипендии GIA (Геммологический институт Америки)
GIA предлагает национальную и международную стипендию для дистанционного обучения.
Сумма вознаграждения: Зависит от
Срок: Зависит от
Посмотреть стипендию
Стипендии Платтевильского университета Висконсина
Кандидаты должны быть соискателями степени, зачисленными на любую программу дистанционного обучения UW-Platteville с минимальным совокупным средним баллом 3.0. Кандидаты также должны пройти по крайней мере один курс программы дистанционного обучения UW-Platteville.
Сумма вознаграждения: 300–1000 долларов США (не возобновляется)
Срок: Зависит от
Посмотреть стипендию
Стипендии вне кампуса Университета Южного Иллинойса
Кандидаты в настоящее время должны учиться на дневном отделении в отделении SIU за пределами кампуса.
Сумма вознаграждения: 250 долларов США (не возобновляется)
Срок: Две стипендии каждый семестр
Посмотреть стипендию
Стипендии Университета Западных губернаторов
Кандидаты должны быть студентами WGU.Конкретные требования к участникам зависят от стипендии.
Сумма вознаграждения: 2000–15 000 долларов США
Крайний срок: Студенты могут подать заявку на стипендию во время зачисления и в течение 60 дней после поступления в школу.
Посмотреть стипендию
Стипендия Unigo в десятке лучших
Кандидатам должно быть не менее 13 лет, они должны быть законно проживающими в США.S., и поступил или поступил не позднее осени 2022 года в аккредитованное высшее учебное заведение.
Сумма вознаграждения: 1500 долларов США (невозобновляемая)
Срок сдачи: декабрь
Посмотреть стипендию
Стипендия Стипендия совы «Ты заслуживаешь»
Кандидат должен быть резидентом США в возрасте 16 лет и старше, зарегистрированным или планирующим поступить в аккредитованную школу в течение трех месяцев после победы.
Сумма вознаграждения: 1000 долларов США (невозобновляемая)
Срок сдачи: август
Посмотреть стипендию
Стипендия ChameleonJohn.com
Кандидаты должны быть зачислены в соответствующий университет (см. Список) и должны предоставить ответы на все вопросы в форме.
Сумма премии: 500 долларов США (невозобновляемая)
Срок: Будет объявлено дополнительно
Посмотреть стипендию
Смелость увеличивать стипендию
Кандидаты должны быть U.S. граждане и нынешние студенты со средним баллом 2,5 или выше.
Сумма премии: 500 долларов США (невозобновляемая)
Срок сдачи: Последний день каждого месяца (стипендия предоставляется раз в месяц)
Посмотреть стипендию
Стипендия Foreclosure.com
Кандидаты должны быть законными резидентами США, в настоящее время зачисленными в аккредитованное высшее учебное заведение.
Сумма премии: $ 500 — $ 2,500 (три премии)
Срок сдачи: декабрь
Посмотреть стипендию
Стипендия HeadsetPlus.com
Кандидаты должны быть текущими студентами колледжа или старшеклассниками, иметь как минимум 3,0 GPA и быть законным резидентом или гражданином США
Сумма вознаграждения: 1000 долларов США (невозобновляемая)
Срок сдачи: декабрь
Посмотреть стипендию
Колледж непрерывного обучения Университета Алабамы Стипендии для дистанционного обучения
Кандидаты в настоящее время должны быть зачислены или приняты в Университет Алабамы.Другие применимые критерии зависят от запрашиваемой стипендии.
Сумма премии: Стипендии присуждаются три раза в год, размер варьируется от
Крайний срок: Осень, весна и лето
Посмотреть стипендию
Стипендии для нетрадиционных студентов
Расширить все
Программа обучения навыкам взрослых Imagine America
Кандидаты должны быть нетрадиционными студентами U.S. граждане или постоянные жители, зачисленные в участвующий колледж. Они должны пройти образовательную аттестацию.
Сумма вознаграждения: 1000 долларов США (невозобновляемая)
Срок: Зависит от
Посмотреть стипендию
Стипендии Ассоциации нетрадиционных студентов высших учебных заведений (ANTSHE)
Кандидаты должны считаться нетрадиционным студентом, как это определено Национальным центром статистики образования, быть членом ANTSHE и учиться на дневном отделении в аккредитованном четырехлетнем университете.
Сумма премии: Варьируется (доступно четыре стипендии)
Срок: Будет объявлено дополнительно
Посмотреть стипендию
Стипендия Return2College
Кандидаты должны быть гражданами США или законными резидентами, которые учатся на дневном или заочном отделении или начинают обучение по программе высшего образования в ближайшие 12 месяцев. Им должно быть 17 лет и старше, и они должны быть нетрадиционными студентами.
Сумма вознаграждения: 1000 долларов США (невозобновляемая)
Срок сдачи: сентябрь
Посмотреть стипендию
Стипендия бизнес-лидерства TechChecks
Кандидаты должны быть гражданами США, работать над получением степени MBA или другой степени с упором на бизнес или маркетинг, и иметь средний балл 3,5 или выше. Предпочтение отдается заявителям женского пола, инвалидам или принадлежащим к группе этнических меньшинств.
Сумма вознаграждения: 500–1000 долларов (невозобновляемая)
Срок сдачи: июнь
Посмотреть стипендию
Стипендия президента Национального университета на обучение
Кандидаты должны принадлежать к одной из следующих демографических групп: образовательно и экономически неблагополучные и исторически недопредставленные в высших учебных заведениях (афроамериканцы, латиноамериканцы и коренные американцы), одинокие родители с очевидными финансовыми нуждами или лица с ограниченными возможностями и финансовыми возможностями. нужно.Кандидаты также должны иметь годовой доход ниже 18000 долларов для одиноких заявителей или 25000 долларов для семьи из двух или более, иметь совокупный средний балл не менее 2,30, иметь не менее 56 семестровых часов в аккредитованном колледже, быть гражданином США или не иметь права на участие в программе. гражданин, и быть студентом бакалавриата, работающим над получением первой степени бакалавра.
Сумма вознаграждения: До 2500 долларов США (не возобновляется)
Срок: Будет объявлено дополнительно
Посмотреть стипендию
Гранты
Гранты — это вид финансовой помощи, которая, в отличие от ссуд, не подлежит возврату.Как и стипендии, это, по сути, бесплатные деньги — подарки, которые помогают вам оплачивать свое образование. Некоторые гранты требуют, чтобы вы согласились выполнять определенные обязательства, обычно работать в определенной области в течение определенного периода времени. Большинство стипендий основаны на заслугах, в то время как гранты обычно предоставляются на основе потребностей. Большинство грантов поступает от федерального правительства или правительства штата, и вам необходимо заполнить FAFSA (Бесплатное заявление на получение федеральной помощи студентам), чтобы иметь право на них.
Различные типы грантов
Federal Pell Grants
Federal Pell Grants обычно предоставляются студентам бакалавриата, не имеющим степени бакалавра или профессиональной степени.Размер получаемой вами помощи зависит от ваших финансовых потребностей, стоимости посещения школы, вашего статуса студента дневного или частичного обучения, а также от того, планируете ли вы посещать школу в течение всего учебного года или меньше. Максимальный размер гранта Pell Grant на период с 2016 по 2017 год составляет 5 815 долларов США.
Гранты от правительств штатов
Почти каждый штат предлагает студенческие стипендии, большинство из которых ограничены жителями штата, посещающими колледж в штате. У большинства программ есть годовые крайние сроки, а суммы вознаграждения варьируются в зависимости от штата.
Частные гранты
Гранты распределяются между торговыми и профессиональными организациями. Суммы премий от частных грантов значительно различаются.
Гранты для онлайн-студентов
Расширить все
Федеральный грант Пелла
Кандидаты должны продемонстрировать финансовую потребность; получатели, как правило, студенты.
Сумма премии: сумм меняются ежегодно; Максимум на 2020-21 год — $ 6 345
Крайний срок: 30 июня (подать заявку как можно раньше)
Просмотр Гранта
Федеральный грант на дополнительное образование
Кандидаты должны продемонстрировать крайнюю финансовую потребность и быть студентом бакалавриата в одном из примерно 4000 участвующих колледжей.
Сумма вознаграждения: 100–4 000 долларов в год (с возможностью продления)
Крайний срок: 30 июня (подать заявку как можно раньше)
Просмотр Гранта
P.E.O. Программа непрерывного образования, грант
Кандидаты должны быть гражданками или постоянно проживающими в США или Канаде женщинами, участвующими в программе сертификации или получения степени, проживающими в США.S. или Канада на протяжении всего курса обучения, проработала не менее 24 месяцев подряд в качестве неученика в своей взрослой жизни, в течение 24 месяцев после завершения ее образовательной программы и получила рекомендацию от P.E.O. глава.
Сумма премии: 3000 долларов США (единовременная премия)
Срок: За десять недель до начала срока, на который запрашивается грант.
Просмотр Гранта
Служебные гранты в Ираке и Афганистане
Кандидаты должны быть младше 24 лет или учиться в колледже на момент смерти одного из родителей или опекуна в результате военной службы в Ираке или Афганистане после 11 сентября.Кандидаты не могут претендовать на получение федерального гранта Пелла на основании ожидаемого вклада семьи, но должны соответствовать всем другим требованиям для участия в гранте Пелла.
Сумма гранта: Равно максимальной сумме федерального гранта Пелла на год награждения
Крайний срок: 30 июня
Просмотр Гранта
Помощь учителям в колледжах и высших учебных заведениях (TEACH) Гранты
Кандидаты должны быть зачислены в школу, которая участвует в программе TEACH Grant Program, заполнить FAFSA, иметь право на участие в федеральных программах помощи студентам, быть зачисленными в программу TEACH-Grant, иметь совокупный средний балл 3.25, и подписывают соглашение о гранте TEACH, в котором они соглашаются преподавать в наиболее нуждающейся области, обслуживая семьи с низким доходом, в течение как минимум четырех лет после получения гранта.
Сумма премии: До 4000 долларов в год (с возможностью продления)
Крайний срок: 30 июня
Просмотр Гранта
Другие способы сэкономить
Берите в долг только то, что вам нужно: Если вы берете студенческие ссуды, берите только ту сумму, которая вам нужна .Вероятно, вы имеете право на получение большего количества денег, чем вам нужно, но это не обязательно означает, что вы должны их принимать. Избегайте чрезмерных заимствований и не влезайте в чрезмерные долги. Помните: вам, скорее всего, придется расплачиваться позже.
Купите или арендуйте бывшие в употреблении учебники: Учебники часто бывают дорогими. Некоторые могут стоить несколько сотен долларов. Вы можете значительно сэкономить, купив или взяв напрокат бывшие в употреблении учебники. В некоторых случаях вы даже можете найти необходимый учебник, доступный бесплатно в Интернете или в вашей библиотеке.
Самый доступный онлайн-колледж по магазинам: Убедитесь, что вы хорошо изучили, когда выясняете, в какие онлайн-колледжи подавать документы. Сравните разные колледжи и программы, чтобы узнать, сколько будет стоить каждый из них. Вы можете быть удивлены тем, насколько стоимость обучения может варьироваться в зависимости от того, где вы посещаете.
Воспользуйтесь скидками для студентов: Многие компании предлагают студентам скидки на различные товары, включая технологии. Многие крупные компьютерные компании предлагают студентам скидки, поэтому не забудьте присмотреться к предложениям на компьютеры, программное обеспечение, принтеры и многое другое.
Выбирайте федеральные ссуды вместо частных: Если вам необходимо взять студенческие ссуды, всегда обращайтесь за федеральными ссудами, прежде чем обращаться к частным кредиторам. Федеральные ссуды обычно имеют более низкую процентную ставку и лучшие льготы для заемщиков, включая возможность претендовать на программы прощения студенческих ссуд.
Дополнительные ресурсы для онлайн-студентов
Машина для флеш-карт
Flash Card Machine — это бесплатная услуга и инструмент для онлайн-обучения, который позволяет пользователям создавать обучающие веб-карточки, которыми можно делиться с другими.
Моя учебная жизнь
My Study Life — бесплатное приложение, которое помогает студентам планировать и управлять своим расписанием, заданиями и экзаменами.
Intelligent.Com
Этот сайт посвящен развитию навыков обучения онлайн-студентов и студентов на территории кампуса.
Purdue Online Writing Lab (OWL)
Purdue’s OWL предлагает помощь в написании всех видов, включая помощь по грамматике, библиографии и тезисам.
Последнее обновление: 22 сентября 2020 г.
Новый онлайн-центр — универсальный магазин для набора удаленных ресурсов библиотеки — Daily News
От доступа к печатным и электронным коллекциям до информации об электронных резервах курсов и виртуальной исследовательской помощи — новый онлайн-портал предоставляет студентам, преподавателям и сотрудникам быстрый и легкий доступ к набору библиотечных услуг и ресурсов для дистанционного обучения, обучения и исследований.
Центр удаленной поддержки библиотеки предлагает виртуальный доступ ко многим существующим библиотечным услугам, которые теперь предоставляются виртуально, и предоставляет доступ к ряду новых ресурсов, которые были разработаны для поддержки студентов, преподавателей и исследователей во время пандемии COVID – 19.
«Даже несмотря на то, что наши библиотекари и сотрудники физически не находятся в университетском городке, библиотека по-прежнему здесь, чтобы поддерживать сообщество Макмастеров в их удаленном преподавании, обучении и исследованиях», — говорит Вивиан Льюис, библиотекарь Университета Макмастера.«Центр удаленной поддержки призван помочь всем нашим пользователям легко получить доступ к необходимой информации, учебным ресурсам и поддержке исследователей».
Услуги и ресурсы включают:
Постоянный доступ к коллекциям (включая расширенный электронный доступ; возможность сканирования и отправки; и ограниченный вывоз на обочине)
Электронные резервы курсов, новая услуга, обеспечивающая беспрепятственный электронный доступ ко всем чтениям курса библиотеки
Поддержка инструкций в интерактивной, синхронной или асинхронной библиотеке, например: технология записи лекций Echo360
Спросите у библиотекаря
Удаленный доступ к программному обеспечению на компьютерах библиотеки, включая программное обеспечение для создания мультимедиа, доступное на компьютерах в Lyons New Media Center
Центр поддержки анализа данных
(DASH), который предоставляет помощь с программными приложениями для обработки данных и анализа, такими как Excel, R, Python и SPSS
Поддержка управления данными исследований
Программное обеспечение и экспертиза географических информационных систем (ГИС)
Доступ к оцифрованным первичным исходным материалам, включая предметы из архивов и исследовательских коллекций, а также из коллекции карт Ллойда Ридса
Виртуальные семинары по цифровым гуманитарным наукам, а также поддержка программного и аппаратного обеспечения, предлагаемая Центром цифровых исследований Шермана
Доступно много других услуг и ресурсов
Посетите Центр удаленной поддержки библиотеки, чтобы изучить весь спектр виртуальных услуг и ресурсов.