Техножрица 👩‍💻👩‍🏫👩‍🔧

Давно хотела поделиться с подписчиками каким-нибудь прикольным курсом по критическому мышлению или методологии научных исследований, но долгое время не попадалось на глаза ничего годного. Пару недель назад я всё-таки натолкнулась на очень интересный, хоть и очень специфический курс от Йельского Университета - Understanding Medical Research: Your Facebook Friend is Wrong ( https://www.coursera.org/learn/medical-research/ ). Курс состоит из видеолекций, материалов для чтения и большого количества тестов для самопроверки, которые помогают не забыть, о чем была лекция, через пять минут после ее окончания. Доступ ко всем материалам бесплатный; платить надо только если вы (зачем-то) захотите сертификат об окончании. Лекции (без тестов и доп.материалов) также доступны в виде плейлиста на ютубе: https://www.youtube.com/playlist?list=PLh9mgdi4rNewVyTec_MVGxIbNSEeMhEsZ . Для полноценного понимания того, о чём говорит лектор, предварительное медицинское образование не требуется: всё рассчитано на достаточно широкую аудиторию.

Состоит курс из следующих частей:
➡️ The Basics: как делаются научные исследования в области медицины, что такое кризис воспроизводимости, как корректно ставить исследовательские вопросы чтобы избежать расплывчатых результатов и ненамеренной подгонки.
➡️ Medical Statistics Made Ridiculously Simple: основы математической статистики, объяснения того, что такое стат.значимость и как это все используется в мед.исследованиях.
➡️ Types of Medical Studies: какие виды мед.исследований существуют (спойлер: не только двойные слепые, case study и мета-анализ).
➡️ How Wrong Conclusions Are Reached: как понять, в каких случаях за корреляцией действительно скрывается причинно-следственная связь, а в каких - нет, как распознавать скрытые переменные, влияющие на исход эксперимента, что такое p-hacking.
➡️ Bias: разбираются систематические ошибки, связанные с перекосом составов участников экспериментов и ошибками измерения. Также в этой главе разбираются занимательные статистические парадоксы.
➡️ Fixing the Problems with Medical Studies: какими методами корректируют систематические ошибки в медицинских исследованиях.

Несмотря на то, что весь курс посвящен исследованиям в одной научной области (медицине), разобранные в нем примеры неплохо раскрывают основы научной методологии, общей для всех экспериментальных наук и учат тому, как применять критическое мышление при разборе научных статей в целом. Обаятельный профессор, излучающий Big Hirsch Energy в радиусе поражения атомной бомбы (только гляньте на его страницу в Google Scholar - https://scholar.google.com/citations?user=iB9er1AAAAAJ&hl=en !), подробно и строго объясняет, как отличать сигнал от шума в потоке "научных сенсаций" на практике, что лично мне кажется более полезным, чем абстрактные разговоры о критическом мышлении. Чел реально думает как ученый и учит этому нас своим вдохновляющим примером - при чем, как мы все любим, за ноль рублей. 😉😉😉

#учебные_материалы

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍97❤40🔥22127💩3❤‍🔥22

www.tgoop.com/tech_priestess/2324

9.91K viewsedited  Aug 25 at 18:01

Давно хотела поделиться с подписчиками каким-нибудь прикольным курсом по критическому мышлению или методологии научных исследований, но долгое время не попадалось на глаза ничего годного. Пару недель назад я всё-таки натолкнулась на очень интересный, хоть и очень специфический курс от Йельского Университета - Understanding Medical Research: Your Facebook Friend is Wrong ( https://www.coursera.org/learn/medical-research/ ). Курс состоит из видеолекций, материалов для чтения и большого количества тестов для самопроверки, которые помогают не забыть, о чем была лекция, через пять минут после ее окончания. Доступ ко всем материалам бесплатный; платить надо только если вы (зачем-то) захотите сертификат об окончании. Лекции (без тестов и доп.материалов) также доступны в виде плейлиста на ютубе: https://www.youtube.com/playlist?list=PLh9mgdi4rNewVyTec_MVGxIbNSEeMhEsZ . Для полноценного понимания того, о чём говорит лектор, предварительное медицинское образование не требуется: всё рассчитано на достаточно широкую аудиторию.

Состоит курс из следующих частей:
➡️ The Basics: как делаются научные исследования в области медицины, что такое кризис воспроизводимости, как корректно ставить исследовательские вопросы чтобы избежать расплывчатых результатов и ненамеренной подгонки.
➡️ Medical Statistics Made Ridiculously Simple: основы математической статистики, объяснения того, что такое стат.значимость и как это все используется в мед.исследованиях.
➡️ Types of Medical Studies: какие виды мед.исследований существуют (спойлер: не только двойные слепые, case study и мета-анализ).
➡️ How Wrong Conclusions Are Reached: как понять, в каких случаях за корреляцией действительно скрывается причинно-следственная связь, а в каких - нет, как распознавать скрытые переменные, влияющие на исход эксперимента, что такое p-hacking.
➡️ Bias: разбираются систематические ошибки, связанные с перекосом составов участников экспериментов и ошибками измерения. Также в этой главе разбираются занимательные статистические парадоксы.
➡️ Fixing the Problems with Medical Studies: какими методами корректируют систематические ошибки в медицинских исследованиях.

Несмотря на то, что весь курс посвящен исследованиям в одной научной области (медицине), разобранные в нем примеры неплохо раскрывают основы научной методологии, общей для всех экспериментальных наук и учат тому, как применять критическое мышление при разборе научных статей в целом. Обаятельный профессор, излучающий Big Hirsch Energy в радиусе поражения атомной бомбы (только гляньте на его страницу в Google Scholar - https://scholar.google.com/citations?user=iB9er1AAAAAJ&hl=en !), подробно и строго объясняет, как отличать сигнал от шума в потоке "научных сенсаций" на практике, что лично мне кажется более полезным, чем абстрактные разговоры о критическом мышлении. Чел реально думает как ученый и учит этому нас своим вдохновляющим примером - при чем, как мы все любим, за ноль рублей. 😉😉😉

#учебные_материалы