Телеграм канал «Лаборатория онлайн-обучения»

Бесплатное мероприятие для тех, кто развивает образовательный бизнес (и не только)

Сегодня мне написал Денис Сметнёв (сооснователь Skyeng и uForce). Он попросил рассказать о мероприятии, на которое приглашает тех, кто занимается бизнесом в образовательной сфере (и не только).

Бесплатный очный митап «Опоры» пройдёт 16 июня в Москве.

В программе:
• три спикера-практика с разборами реальных кейсов;
• профессиональный нетворкинг с другими коллегами-предпринимателями;
• возможность лично пообщаться с Денисом и задать ему вопросы (Денис опытный эксперт, чего стоит только его опыт выстраивания отдела В2В-продаж в Skyeng, руководство запуском Skyeng на международном рынке (куда входило 12 стран), а также создания с маркетингового агентства uForce).

На мой взгляд, мероприятие может быть полезно тем, кто развивает образовательный бизнес, хочет получить обратную связь от профессионалов с большим опытом или ищет новые профессиональные знакомства и нетворкинг для развития.

Регистрация на мероприятие при помощи 👉🏼 бота

В чате канала к данному посту был задан довольно интересный вопрос от подписчика:

Ну строго говоря, все знать стало не обязательно лет 400 назад с изобретением книгопечатания.
Если ИИ даёт результат, о котором не знает эксперт, то у меня масса вопросов к эксперту, потому что ИИ работает на наиболее частотных фразах, т.е. он не в состоянии выдать новое решение, он выдает давно известное и много раз переписанное.
Это нормальный троечный уровень среднего студента

Решил немножечко порассуждать и ответить на данный вопрос 👇🏼

В посте обозначено, что понятие «компетентности» меняется. То, о чем пишет коллега, скорее касается вопросов качества материалов, которое генерирует нейросеть и уровня экспертности того, кто использует нейросеть.

Но мои идеи о другом совсем.

10 лет назад, чтобы человеку сказать, что он компетентный нужно было книжки читать, практиковаться, снова возвращаться к определенным материалам, задавать огромное количество вопросов наставнику и тратить много времени, чтобы добиться нужного качества для выполнения задачи (говоря на языке коллеги «качества выполнения задачи уровня отличника»).

Сейчас я вижу изменения в данном отношение.

Многие этапы, которые были ранее, исчезают, которые были необходимыми, чтобы быть компетентным.

И лично на своём опыте по созданию телеграм-бота с использованием языка программирования Java (которого не знаю) я обнаружил, что могу вместе с нейросетью решить задачу на уровне отличника.

Теперь хотелось бы отметить то педагогическое противоречение, которое выявил и о котором веду речь.

Быть компетентным в классическом смысле значит иметь способность в выполнении определенного рода задач или ведения деятельности.

Но стал ли лично я компетентным после использования нейросети для решения задачи?

Нет.
Потому что не приобрел нужных знаний о программировании на языке Java. Знания не стали присвоенными мной прежде чем я решил задачу.

Но я всё-таки решил задачу, не имея ни единого представления о знании той области, которую использовал.

Никогда прежде у меня не было такого, чтобы я мог решать задачи, ни имея ни единого представления о знаниях в определенной области.

А что я тогда сделал?

Я задавал правильные вопросы для нейросети, а также направлял скриншоты с выполнением задач, чтобы показать, что у меня получается, а что нет.

Выходит, что человеческая компетентность в классическом понимании перестаёт быть актуальной.

Ведь сегодняшнее время показывает, что чтобы человеку быть компетентным не обязательно, чтобы знание было им присвоено.

#ТрансформацияОбразования

Друзья, продолжаем нашу рубрику про трансформацию образования.

Данная рубрика посвящена тому, каким я вижу изменения образовательной системы на разных её уровнях. По хэштегу #ТрансформацияОбразования вы можете посмотреть материалы, которые уже выходили на канале на эту тему.

В прошлом материале мы рассуждали о том, кто может быть у истоков изменений в образовании.

Я подчёркивал мысль о том, что регалии, возраст, опыт и список заслуг сами по себе ещё не гарантируют свежести взгляда на проблемы, которые сейчас существуют.

Данная мысль, кстати, хорошо перекликается с книгой, которую я недавно рекомендовал «The Cambridge Handbook of Expertise and Expert Performance» под редакцией K. Anders Ericsson и других коллег.

Один из важных моих инсайтов в том, что раньше исследователи пытались найти устойчивые черты, способности и особенности личности эксперта, но это не всегда помогало предсказывать выдающееся выполнение той или иной задачи.

Поэтому эксперта стоит оценивать не только по статусу и прошлым достижениям, а по тому, как он решает сегодняшние задачи.

И мне кажется, что в эпоху ИИ этот инсайт становится ещё более заметным.

Например, если сегодня молодой студент или студентка с помощью искусственного интеллекта могут предложить сильное решение для трансформации образования, то почему мы должны автоматически обесценивать это решение только потому, что у человека пока нет опыта?

Мне кажется, в данном случае просто срабатывают старые представления о компетентности.

Дело в том, что во многих традиционных моделях профессионального становления компетентность связывали с длительным освоением деятельности, практикой, наставничеством и накоплением опыта.

Безусловно, опыт важен.

Но сейчас мы всё чаще сталкиваемся с ситуацией, когда человек может не обладать всей глубиной профессиональной экспертизы, но при этом способен решить конкретную задачу за счёт другой связки:

• понять проблему;
• правильно поставить вопрос;
• подобрать инструменты;
• использовать внешние источники знания;
• проверить результат;
• доработать решение;
• понять ограничения полученного результата;
• перенести результат на практику.

Недавно на канале показывал кейс, где без профессиональных навыков программирования я смог создать Telegram-бота при поддержке ChatGPT.

Означает ли это, что я стал компетентен в программировании на языке Java?

Нет.

Но я смог решить конкретную задачу.

И вот здесь появляется очень интересный вопрос: «А что именно мы теперь называем компетентностью?».

Способность написать программный код?

Или умение правильно поставить задачу, найти опору во внешних инструментах и проверить результат выполнения такой задачи?

💭 Также стоит отметить, что на протяжении последних десятилетий компетентность чаще связывали с тем, что человек обладает знаниями и навыками, которые может самостоятельно применять в профессиональной деятельности.

Сейчас всё чаще важной становится способность находить знание, связывать его с задачей, проверять качество результата и понимать ограничения полученного решения.

В этом смысле мне вспоминается коннективистская теория обучения, которую лично я скорее рассматриваю как полезную футурологическую рамку, а не научную теорию.

Ведь ещё в работах Джорджа Сименса и Стивена Даунса звучала мысль о том, что знание всё чаще находится не только внутри человека, но и распределяется между людьми, цифровыми сетями, базами данных, устройствами и связями между ними.

Авторы утверждали, что способность находить нужные связи и ориентироваться в этих сетях становится не менее важной, чем владение самим знанием.

Получается, что компетентность не сводится к тому, чтобы «всё знать».

И трансформировать, соответственно, существующее образование, на мой взгляд, могут не те, кто «всё знают», а те, кто обладает определенностью гибкостью мышления и развитостью различных видов такого мышления.

#ТрансформацияОбразования

Поступил довольно интересный вопрос от подписчицы в чате канала:
Здравствуйте! Как раз на эту тему у меня появился буквально вчера вопрос) Коллега-дизайнер использует ИИ для генерации картинок. Она не раз сталкивалась с тем, что у ИИ "ограничен объём памяти": после настройки какое-то количество итераций ИИ даёт хорошие результаты, а в определённый момент начинает генерить очень грубые ошибки. На картинках ошибки заметить довольно просто, в тексте или при анализе / составлении больших таблиц эта задача становится более сложной, вплоть до невозможной.

Вопрос ко всем коллегам, которые плотно работают с ИИ: Сталкивались ли вы с "перегрузкой" ИИ информацией, при которой он начинал стабильно выдавать не то, что требуется?
Решил ответить в виде скринкаста.

Полезного просмотра 🎥

Создал приоритизацию по системному обучению навыкам работы с генеративным ИИ.

Первый слой навыков

1. Предметная компетентность
Изучайте фундаментальные термины, теории, подходы, типичные ошибки, мифы и т.д. предметной области.

2. Интеллектуальные навыки
Осваивайте навык постановки целей, задач и результатов, развивайте системное, креативное, критическое мышление и т.д.

Второй слой навыков

3. ИИ-грамотность
Изучайте как работают генеративные модели, где они дают пользу, где их не стоит использовать, какие существуют у них ограничения в разных контекстах и т.д.

Третий слой навыков

4. Проектирование запросов (промт-инжиниринг)
Учитесь формулировать роли, цели, контекст, ограничения, форматы результата, критерии проверки результата и т.д.

Четвертый слой навыков

5. Навык интеграции результатов генеративного ИИ
Осваивайте умение переносить полученные результаты от ИИ на практику, затем рефлексировать, выявлять ошибки и ограничения, дорабатывать на их основе промты и т.д.

Теперь знаете в каком порядке выстраивать учебные программы по работе с генеративным ИИ у себя в командах и организациях.

Применяйте на практике!

☀️ Лето — лучшая пора для обучения

Июнь, солнце!
У кого-то отпуск, а у кого-то просто чуть меньше суеты 😀

Поэтому сам сейчас учусь.
То книжечки читаю, то учебные курсы просматриваю.

Считаю, что лето — это реально отличное время для спокойного обучения.

Просто открываешь материал и проходишь в комфортном для себя темпе.

Друзья, знаю, что многие из вас читали анонсы курса «Андрагогика: основы». Возможно, даже сохраняли его в закладки.

И если вы давно хотели разобраться в обучении взрослых системнее, сейчас действительно подходящий момент перестать откладывать обучение.

Как и говорил ранее, у взрослых уйма особенностей, начиная от наличия опыта и заканчивая сопротивлением в обучении. И если эти особенности не учитывать, то начинается проектирование курсов «по наитию».

На курсе мы разбираем 👇🏼

• что такое андрагогика;
• чем обучение взрослых отличается от обучения детей;
• какие теории обучения помогают эффективнее понимать, как учатся взрослые;
• как работают шесть принципов обучения взрослых по Малкольму Ноулзу;
• как проектировать обучение, опираясь на опыт и проблемы/задачи;
• как снижать когнитивную нагрузку при объяснении материала, групповой и индивидуальной работе;
• как устроена учебная мотивация взрослых и чем она отличается от вовлечённости и т.д.

Самое прекрасное — вам не придётся подстраиваться под вебинар к определённому времени.

Главное — задействуйте, пожалуйста, рефлексию во время прохождения модулей.

Для этого создал для вас дневник рефлексии, потому что полезно связывать новые знания со своим опытом.

Подробности 👉🏼 здесь

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

На этот раз разобрали 👉🏼 как сделать обучающий курс, который удобно проходить со смартфона.

Попробовали соединить техническую и научную оптики с точки зрения удобства и эффективности мобильного обучения.

Полезного чтения 📖