Телеграм канал «Лаборатория онлайн-обучения»

То Настенька с моей команды выиграла конкурс разработчиков «ЛАМПА РЕЙВ», теперь выступила на конференции ИИ.Elements (с чем её и поздравляю).

Короче говоря, проявляет активность по полной программе: слушает, что говорит дядя Миша и получает поддержку.

Сегодня она пишет мне в личные сообщения:

Миша, мне после доклада о практико-рефлексивных тренажёрах курса «Управление образовательными проектами: основы» задали вопрос, не дословно, но суть передам: «Как вы отслеживаете ответы (прогресс) внутри тренажёра?».

Мой ответ:
Мы не использовали тренажёр как инструмент измерения прогресса обучения — это не было его функцией в архитектуре курса.

Контроль освоения материала был вынесен в отдельные тесты (промежуточные и итоговый).

Тренажёр выполнял функцию формирующего оценивания, то есть создавал ситуацию, в которой обучающийся мог самостоятельно принять, аргументировать решение, провести рефлексию в рабочей тетради, а затем сопоставить свою логику с экспертным разбором (который предоставляется тренажёром).

Коллеги, а теперь вопрос вам.

Как вы как считаете, можно ли наше решение назвать образовательным тренажёром ❓

Три дня на гипотезу — и можно закрывать исследование

Недавно я выдвинул гипотезу относительно создания сервиса, который с помощью ИИ мог бы анализировать и улучшать образовательные программы.

Для начала хочу поблагодарить всех, кто поучаствовал в оценке моей продуктовой гипотезы, поделился обратной связью и посмотрел на идею со стороны практики.

Теперь история 💭

Я дал продуктовую гипотезу на вычитку нескольким практикам-методистам из разных вузов. И за три дня убедился в том, что нужно остановить исследование в данном направлении. Как говорится, спасибо тренажёру в GPT, где я научился тормозиться на нужной стадии исследования.

Но благодаря обратной связи от коллег у меня возникло несколько новых гипотез 👇🏼

1. Классическому вузу, вероятно, практически не нужны ИИ-решения, которые на этапе проектирования программы на уровне документации доказывают её согласованность.
Не потому, что согласованность программы не имеет значения.
Скорее потому, что на этапе проектирования внутри классического вуза уже существуют регламенты и процедуры, которые позволяют эту задачу закрыть.

То есть проблема согласованности (constructive alignment) может становиться действительно заметной гораздо позже — уже тогда, когда программу начинают реализовывать.

Можно спроектировать достаточно стройную программу на бумаге, но затем в неё входят конкретные преподаватели: каждый со своим пониманием целей, содержанием занятий, заданиями и способами оценивания.

И в этот момент конструктивная согласованность, заложенная на уровне программы, вполне может начать распадаться.

Как верно выразился один коллега: «Ничто не ново под луной». И я с ним согласился. Потому что такой продукт будет нужен уже не методистам, а преподавателям.

2. Можно предположить, что значительная часть классических методических задач, которые сегодня закрываются сотрудниками или внешними провайдерами, постепенно будет автоматизирована.
Разработка типовых заданий, первичная проверка материалов, сопоставление элементов программы, оформление документации, подготовка методических материалов и другие относительно рутинные операции уже сейчас достаточно хорошо поддаются автоматизации.

Если этот процесс продолжится, постепенно будет оптимизироваться и количество сотрудников, которые занимаются преимущественно такой работой.

При этом, скорее всего, останутся специалисты, которые принимают финальные решения там, где одной автоматизации недостаточно. Например, когда нужно определить, допустимо ли менять логику программы под ограничения конкретной кафедры или преподавателя.

3. Рынок решений для вузов в ближайшее время, вероятно, будет перенасыщен продуктами, построенными вокруг автоматизации отдельных процессов.
В более узком сегменте методической работы я уже наблюдаю, что появляется всё больше инструментов, которые предлагают что-то сгенерировать, проверить, сопоставить, оформить, проанализировать (существуют кейсы в НИТУ МИСИС, НИУ ВШЭ, МГУ и т.д.).

Мне кажется, что возникнет риск, что многие продукты будут решать примерно одну и ту же задачу — собирать структуру программы, генерировать задания, проверять документацию, — но один будет лучше интегрирован с информационной системой вуза, другой предложит более удобный интерфейс.

Поэтому сама идея автоматизации ещё одно задачи внутри вуза постепенно может перестать быть достаточным продуктовым преимуществом.

Пока это гипотезы, а не выводы.
Но для меня эта итерация исследования оказалась полезной хотя бы потому, что первоначальная идея такого продукта после разговора с практиками стала выглядеть совсем иначе.

✍🏼 Коллеги из МТС Линк пригласили поучаствовать в подготовке нового материала.

На этот раз обсудили 👉🏼 почему в кризис компании сокращают расходы на корпоративное обучение и что можно делать вместо этого.

Поделился своим взглядом на одну из причин сокращения бюджетов — сложности с оценкой реального эффекта обучения и его связи с изменениями в работе сотрудников и результатами бизнеса.

В материале также собраны мнения других экспертов из консалтинговых и корпоративных компаний.

Полезного чтения 📖

💭 Когда я писал книгу, то в какой-то момент столкнулся с синдромом самозванца.

Он аккуратно так нашёптывал:
«Ну и куда ты собрался писать книгу по андрагогике? Сейчас придёт профессор, который в теме, причём не один десяток лет, и быстро объяснит тебе, что такое качественная профессиональная литература».

И, наверное, мне очень повезло, что моим рецензентом стал именно Бронюс Броневич.

На одной из встреч он сказал мне примерно следующее:
Понимаете, Михаил, одно дело — писать книгу про андрагогику, которую будут читать представители академического сообщества. И совсем другое — писать книгу для практиков, например, из корпоративного обучения, или онлайн-школ.

А я как раз был в раздумьях из-за главы с теориями обучения.
Мне действительно казалось, что в ней недостаточно серьёзной теоретической рамки.

А он просто спокойно ответил:
Вы много думаете про количество и качество теории. А я бы на вашем месте подумал совсем о другом.

Настоящему практику, который учит взрослых, сначала нужно показать проблему, с которой он сталкивается. И только потом давать теорию, которая помогает эту проблему понять и решить. Ему совершенно необязательно сначала проходить тот длинный путь через научную литературу, который прошли вы, пока писали эту книгу.

После его комментария я начал пересматривать структуру книги и задавать себе гораздо более прикладной вопрос:
зачем конкретная теория нужна специалисту в его практике?
То есть если теоретическая рамка не помогала лучше понять тему, то я всё чаще задавался вопросом о том, нужна ли она здесь вообще.

Отсюда, кстати, появились и некоторые довольно бытовые примеры и персонажи, например, руководитель онлайн-школы Вера Васильевна и менеджер по поставкам Сергей Иванович. Через них мне было гораздо проще показать смысл сложных научных идей, чем через ещё несколько страниц академического описания.

Иногда мы слишком долго пытаемся сначала стать «достаточно готовыми», чтобы что-то начать.

Но гораздо продуктивнее бывает сделать первую версию интеллектуального продукта и дать его более опытному наставнику, чтобы он показал вам то, чего вы сами пока не видите.

Коллеги, прошло чуть больше недели, а в листе ожидания уже больше 30 заявок на покупку книги «Андрагогика для практиков». А это именно то количество, которое я обозначал как минимальное для печати следующей партии.

Теперь у меня новая задача: понять, сколько экземпляров заказывать у издательства. То ли 50, то ли уже больше.

Поэтому решил, что до 04 октября (включительно) собираю финальные заявки и делаю заказ.

Если вы хотели заказать книгу, но пока не успели записаться, сделать это можно здесь 👉🏼 оставить заявку

После завершения сбора заявок определюсь с финальным размером тиража. После чего администратор Дарья свяжется со всеми.

Ещё раз спасибо за такой интерес к книге 🙌🏼

Судя по всему, первый тираж был только началом.

Достоевский, адмирал Чаинский и немного ИИ

Жена очень любит читать.

Недавно она завершила «Униженных и оскорблённых» Фёдора Михайловича Достоевского.

Я случайно узнал про одну её читательскую привычку, которая меня очень удивила.

Оказывается, когда она встречает в книге незнакомое слово или выражение, смысл которого не совсем понятен, она оставляет закладку. А потом возвращается к этому месту и отдельно разбирается, что именно имелось в виду.

Например, в «Униженных и оскорблённых» есть прекрасное выражение «вздушить адмирала Чаинского».

Попробуйте без подсказки догадаться, что это значит, а затем нажмите сюда 👉🏼 А означает оно всего лишь — выпить чаю 😀

На подобных местах у жены и появляются закладки в книгах.

На днях Алиночка пишет мне о том, что в «Яндекс Книгах» появилась функция «Люмен», которая, по сути, помогает делать всё это прямо во время чтения.

Можно выделить непонятное слово, фразу или целый отрывок и нажать «Объяснить». После этого открывается чат с ИИ-компаньоном, куда сразу попадает выделенный фрагмент и ты получаешь объяснение.

Здорово, что Яндекс реально работает с пользовательским опытом.

Мне кажется, что именно в подобных мелочах хорошо видно, каким может быть действительно полезное применение ИИ.

Согласны, коллеги?

Последние недели довольно много экспериментирую с GPT как с инструментом для самообучения.

Недавно я уже писал об одном из таких экспериментов.

Теперь в процессе обучения я заметил ещё одну проблему, которая кажется мне даже фундаментальной.

Речь о том, насколько вообще можно верифицировать педагогические решения нейросети.

Дело в том, что как бы я ни старался выстраивать собственную образовательную траекторию с помощью GPT, периодически сталкиваюсь с одним и тем же вопросом — почему система рекомендует мне именно следующий шаг в образовательной траектории и насколько данный выбор обоснован?

Например, несколько раз в тренажёре продакта я приводил нейросети контраргументы. После этого она соглашалась со мной, находила источники в поддержку моей позиции и перестраивала первоначальный ответ. Что является довольно логичным с точки зрения адаптивной модели обучения.

Но порой интереснее вовсе иное. Порой мне как пользователю трудно определить, по каким именно причинам изменилась рекомендация.

Потому что появились новые существенные данные?
Потому что исходная логика была слабой?
Или модель просто адаптировала ответ под мою позицию?

Похожая ситуация возникает при оценке прогресса.

Нейросеть может анализировать мои ответы, говорить, что определённая тема уже освоена (как это было в случае с выявлением потребности заказчика), и предлагать двигаться дальше. Но при этом мне трудно проверить, по каким критериям она пришла к данному выводу и насколько последовательно применяет эти критерии в течение всего обучения.

И в этом, на мой взгляд, проходит та самая граница между языковой и педагогической персонализацией.

Дело в том, что нейросеть довольно эффективно создаёт ощущение индивидуальной работы. Она помнит контекст диалога, адаптирует объяснения, учитывает мои возражения, меняет сложность вопросов, предлагает следующие учебные темы и т.д.

Но полноценная индивидуальная образовательная траектория требует гораздо большего. Нужно понимать исходный уровень обучающегося, его цели, критерии достижения результата, пробелы в знаниях и, что самое главное, основания для изменения образовательного маршрута. Причём все эти элементы должны оставаться достаточно последовательными на протяжении обучения.

И, как я выяснил на практике, обычный диалог с нейросетью пока не гарантирует подобной последовательности.

Получается довольно интересная ситуация.

Нейросеть может предложить следующий шаг, однако проверять обоснованность этого решения во многом приходится самому обучающемуся. А это, как правило, довольно неудобно, учитывая тот факт, что ты находишься в процессе обучения.

Поэтому один из главных вопросов для образовательных ИИ-систем я бы сформулировал следующим образом:
Как сделать педагогическую логику нейросети эффективной для пользователя?
Т.е. почему нейросеть считает определённую тему освоенной? На основании чего меняет образовательную траекторию? Какие альтернативы нейросеть рассматривала? Что должно произойти, чтобы она пересмотрела своё решение? и т.д.

На мой взгляд, именно способность отвечать на эти вопросы во многом будет определять разницу между нейросетью, которая просто хорошо ведёт диалог, и системой, которой действительно можно управлять образовательной траекторией.

Коллеги, а вы пробовали строить свою образовательную траекторию с помощью нейросети? Насколько это оказалось для вас эффективным ❓

Будет здорово если поделитесь реальными кейсами и прокомментируете их

Канал Лаборатория онлайн-обучения в МАКС