Informatics Lesson Plans. Area C. Lesson Plans and Tasks for Grade IV Gymnasium ClassInformatikos pamokų modeliavimas. C sritis. IV gimnazijos klasės pamokų ir užduotys10.5755/e01.9786090219331LiDA_InstitutionData_0592Burbaitė, RenataRenataBurbaitėDepartment of Software Engineering, Faculty of Informatics, Kaunas University of Technology, Lithuania0000-0002-6246-9117Klizienė, IrinaIrinaKlizienėResearch Group – Educational Research, Faculty of Social Sciences, Arts and Humanities, Kaunas University of Technology, Lithuania0000-0003-1914-7355Augustinienė, AldonaAldonaAugustinienėResearch Group – Educational Research, Faculty of Social Sciences, Arts and Humanities, Kaunas University of Technology, Lithuania0000-0003-4285-4410Jakštienė, VitalijaVitalijaJakštienėResearch Group – Smart Educational Technologies and Their Application, Faculty of Informatics, Kaunas University of Technology, Lithuania0000-0001-8301-1108Kubiliūnas, RamūnasRamūnasKubiliūnasResearch Group – Smart Educational Technologies and Their Application, Faculty of Informatics, Kaunas University of Technology, Lithuania0009-0006-5050-8007Center for Data Analysis and Archiving (DAtA)Faculty of Social Sciences, Arts and Humanities, Kaunas University of Technology, LithuaniaGegeckienė, LauraLauraGegeckienėSketerskas, MariusMariusSketerskasVenytė, IngridaIngridaVenytėŽvaliauskas, Giedrius (Center for Data Analysis and Archiving (DAtA), Faculty of Social Sciences, Arts and Humanities, Kaunas University of Technology, Lithuania [ORCID: 0000-0001-8970-0756])Giedrius (Center for Data Analysis and Archiving (DAtA), Faculty of Social Sciences, Arts and Humanities, Kaunas University of Technology, Lithuania [ORCID: 0000-0001-8970-0756])ŽvaliauskasLithuanian Data Archive for Social Sciences and HumanitiesCenter for Data Analysis and Archiving (DAtA), Faculty of Social Sciences, Arts and Humanities, Kaunas University of Technology, LithuaniaLiDAhttps://lida.dataverse.ltKubiliūnas, Ramūnas (Research Group – Smart Educational Technologies and Their Application, Faculty of Informatics, Kaunas University of Technology, Lithuania [ORCID: 0009-0006-5050-8007])Abstract: This dataset contains lesson plans and tasks for grade IV gymnasium class in Area C (Data Analysis and Information) from the teaching guide "Informatics Lesson Plans: Ideas and Scenarios for Grades 5–12". Authors of lesson plans and tasks: Laura Gegeckienė, Ingrida Venytė, Marius Sketerskas. Area C. The lesson plans and tasks for grade IV gymnasium class are focused on developing data analysis skills, covering both the technological and conceptual aspects of data analysis. Significant progress is noted in information literacy, moving from basic data processing skills to a higher level – structuring, monitoring, visualising and decision-making in a data-driven context. These topics are closely related to 21st-century competencies and critical thinking, and the skills developed provide a foundation for effective interpretation of information in a variety of contexts, from personal financial planning to professional tasks in business or science. Lesson plans and tasks Information disclosure requirements and objectives (Laura Gegeckienė) Sorting and clustering data (Laura Gegeckienė) Subtotals and summary (Laura Gegeckienė) Visualization and chart creation (Ingrida Venytė) Data processing and filtering (Ingrida Venytė) Creation of textual reports (Ingrida Venytė) Introduction to data analysis using the Orange data exploration tools (Marius Sketerskas) Classification, clustering, decision tree using ORANGE (Marius Sketerskas) Applying ORANGE to solve text analysis and image identification tasks (Marius Sketerskas) All lesson plans and tasks for Area C Lesson plans and tasks were prepared as a part of the project "Digital Transformation of Education ("EdTech") (No. 10-004-P-0001)", implemented under the Economic Recovery and Resilience Plan "Next Generation Lithuania", funded by the European Union's Economic Recovery and Resilience Instrument "NextGenerationEU".Santrauka: Šiame duomenų rinkinyje pateikiami pamokų planai ir užduotys IV gimnazijos klasei, skirti C sričiai (Duomenų tyryba ir informacija) iš mokomosios knygos "Informatikos pamokų modeliavimas: 5–12 klasės pamokų idėjos ir scenarijai". Pamokų planų ir užduočių autoriai: Laura Gegeckienė, Ingrida Venytė, Marius Sketerskas. C srities IV gimnazijos klasės pamokų planai ir užduotys orientuoti į duomenų analizės gebėjimų ugdymą, išplečiant duomenų analizės sritį tiek technologiniu, tiek konceptualiu lygmeniu. Žymima reikšminga pažanga informatinio raštingumo srityje, pereinant nuo pagrindinių duomenų apdorojimo įgūdžių prie aukštesnio lygmens – informacijos struktūravimo, filtravimo, vizualizavimo ir sprendimų priėmimo duomenimis grįstame kontekste. Šios temos glaudžiai susijusios su XXI amžiaus kompetencijomis ir kritiniu mąstymu, o įgyjami įgūdžiai kuria pagrindą veiksmingam informacijos interpretavimui įvairiuose kontekstuose – nuo asmeninio finansų planavimo iki profesinių užduočių verslo ar mokslo srityse. Pamokų planai ir užduotys Informacijos pateikimo poreikiai ir tikslai (Laura Gegeckienė) Duomenų rikiavimas ir grupavimas (Laura Gegeckienė) Tarpinės sumos ir apibendrinimas (Laura Gegeckienė) Vizualizavimas ir diagramų kūrimas (Ingrida Venytė) Duomenų transformacija ir filtravimas (Ingrida Venytė) Tekstinių ataskaitų kūrimas (Ingrida Venytė) Įvadas į duomenų analizę panaudojant Orange duomenų tyrybos įrankį (Marius Sketerskas) Klasifikacija, klasterizacija, sprendimų medis panaudojant ORANGE (Marius Sketerskas) ORANGE panaudojimas sprendžiant teksto tyrybos ir vaizdų atpažinimo uždavinius (Marius Sketerskas) Visi C srities pamokų planai ir užduotys Pamokų planai ir užduotys parengti vykdant projektą „Skaitmeninė švietimo transformacija („EdTech“) (Nr. 10-004-P-0001)“, įgyvendintą pagal ekonomikos gaivinimo ir atsparumo didinimo planą „Naujos kartos Lietuva“, finansuojamą Europos Sąjungos ekonomikos gaivinimo ir atsparumo didinimo priemonės „NextGenerationEU“ lėšomis.General notes: The main language of the lesson plans and tasks is Lithuanian (lit).Bendros pastabos: Pagrindinė pamokų planų ir užduočių kalba – lietuvių kalba (lit).Date of Collection: Start: 2022-09Duomenų rinkimo laikotarpis: Pradžia: 2022-09Date of Collection: End: 2024-06Duomenų rinkimo laikotarpis: Pabaiga: 2024-06Geographic Coverage: LithuaniaGeografinė aprėptis: LithuaniaUnit of Analysis: Media unit: Text (DDI Alliance CV for Analysis Unit)Analizės vienetas: Medijos vienetas: tekstas (DDI aljanso Analizės vienetų KŽ)Data collector: Burbaitė, Renata (Department of Software Engineering, Faculty of Informatics, Kaunas University of Technology, Lithuania [ORCID: 0000-0002-6246-9117]); Klizienė, Irina (Research Group – Educational Research, Faculty of Social Sciences, Arts and Humanities, Kaunas University of Technology, Lithuania [ORCID: 0000-0003-1914-7355]); Jakštienė, Vitalija (Research Group – Smart Educational Technologies and Their Application, Faculty of Informatics, Kaunas University of Technology, Lithuania [ORCID: 0000-0001-8301-1108])Duomenų rinkėjai: Burbaitė, Renata (Programų inžinerijos katedra, Informatikos fakultetas, Kauno technologijos universitetas, Lietuva [ORCID: 0000-0002-6246-9117]); Klizienė, Irina (Mokslo grupė – Edukaciniai tyrimai, Socialinių, humanitarinių mokslų ir menų fakultetas, Kauno technologijos universitetas, Lietuva [ORCID: 0000-0003-1914-7355]); Jakštienė, Vitalija (Mokslo grupė – Išmaniosios edukacinės technologijos ir jų taikymas, Informatikos fakultetas, Kauno technologijos universitetas, Lietuva [ORCID: 0000-0001-8301-1108])Frequency of Data Collection: Unspecified (DDI Alliance CV for Type of Frequency)Duomenų rinkimo dažnis: Nepatikslinta (DDI aljanso Dažnumo tipų KŽ)Collection Mode: Compilation/Synthesis (DDI Alliance CV for Mode of Collection)Duomenų rinkimo būdas: Kompiliacija ar sintezė (DDI aljanso Rinkimo būdų KŽ)Type of Research Instrument: Data collection guidelines (DDI Alliance CV for Type of Instrument)Tyrimo instrumento tipas: Duomenų rinkimo gairės (DDI aljanso Instrumento tipų KŽ)education scienceeducational methodsinformation technology trainingcomputer science educationteacher trainingstudentsschoolchildrenedukologijaugdymo metodaiinformacinių technologijų mokymaskompiuterijos mokymasmokytojų rengimasstudentaimokiniaiInformation technologyHigher and further educationInformacinės technologijosVidurinis ugdymas ir aukštojo mokslo studijosenglit2025-09-052025-11-212025-09-05Kaunas, LithuaniaEuropean Union's Economic Recovery and Resilience Instrument "NextGenerationEU"10-004-P-0001otherhttps://hdl.handle.net/21.12137/ODYP1Uopen accessLithuanian Data Archive for SSH (LiDA)Processes: Workflow(s) (DDI Alliance CV for Data Source Type)1.0