Телеграм канал «Лаборатория онлайн-обучения»

Спасибо всем, кто делится обратной связью по курсу «Управление образовательными проектами: основы» 🙌🏼

Особенно приятно видеть, что вы отмечаете не только содержание курса, но и его практическую ценность.

Ради этого и создавал курс — чтобы помочь вам выстроить управление образовательными проектами.

⏰ Друзья, напоминаю: скидка 20% — 3000 рублей — на тариф «Фундаментальный» действует до 3 сентября, 10:00 мск.

После этого стоимость курса вернётся к обычной.

Начните рабочие дни не с привычного аврала, а с выстраиванием системы управления образовательными проектами.

Забрать курс со скидкой и узнать подробности можно здесь 👉🏼 https://osipov-education.ru/project_management_course

Коллеги, поздравляю вас с Днём знаний 🎉

Для всех, кто работает в образовании, этот день значит гораздо больше, чем просто школьные линейки. Это ведь старт нового сезона после летнего отдыха.

Через пару недель начнётся настоящий шторм:
- новые запуски,
- горящие дедлайны,
- постоянные согласования с заказчиками,
- коммуникации с командами и так далее по списку.

Но так не хочется, чтобы в этом учебном году вы снова «тушили пожары» и выгорали уже к ноябрю.

Поэтому в честь Дня знаний я делаю вам самый практичный подарок:
скидку 20% на курс «Управление образовательными проектами: основы», тариф «Фундаментальный».

Те, кто уже ранее приобрёл курс, уже пользуются знаниями на реальных образовательных проектах — без ощущений, что проект управляет ими.

А на рынке труда такие знания ой как востребованы!

Внутри всё, что нужно, чтобы превратить хаос в систему 👇🏼

• 8 учебных модулей с реальными инструментами (от проектного брифа до матрицы-RACI).
• Тренажёр на сквозном кейсе для спокойной и рефлексивной практики.
• Библиотека шаблонов, чтобы вы не изобретали велосипед по тому, как управлять образовательным проектом.

🎉 Только в честь 1 сентября

Скидка 20% (3000 руб.)
действует всего 48 часов (до 10:00 мск 3 сентября).

Далее стоимость вернётся к постоянному значению.

Войдите в новый учебный год с готовой системой управления образовательными проектами.

Узнать подробности и забрать курс со скидкой 👉🏻 https://osipov-education.ru/project_management_course

Пусть этот сезон будет продуктивным и без авралов!
Всех с образовательным праздником!

Вчера Аня поделилась полезным материалом про «постметодную» эпоху в образовании, где рассмотрела механизм появления педагогических методик, которые исходят из сложной экспериментальной практики «среднего ученика».

В ходе нашей дискуссии в методическом кружке мы выявили одну интересную
гипотезу в отношение того, какую роль может занимать ИИ в более простом и дешёвом выявлении эффективных педагогических подходов в адаптивной модели обучения.

Для удобства собрал результаты нашей дискуссии на одном изображении.

Пятница. Вечер.

Листаю свежие исследования.
Обновляю инструкции (промты) для нейросетки по созданию тестовых заданий.

Пока эффективное формулирование дистракторов — самая сложная задачка. Сколько не меняю или дополняю инструкции, а ошибки возникают.

Ищу нестандартные функции генеративных нейросетей в своей работе.

Открыл для себя очень полезную функцию при работе с документами в ChatGPT. Делюсь с вами находкой.

Если документ был заметно доработан или появилась его новая редакция, нейросеть может отметить комментариями, что именно изменилось по сравнению с предыдущей версией.

Например, кратко пояснить, какой раздел переработан и почему (причём на основании комментариев, которые оставляла команда).

Это действительно снимает рутину и экономит время, потому что не нужно открывать две версии документа, сравнивать их вручную и отдельно писать комментарии к каждому изменению.

Особенно удобно, когда документ проходит несколько итераций и образуется огромный объём правок, а также когда документ скачивается и пересылается с этими комментариями и нужно создать новую версию, учитывая правки.

В последнее время всё чаще думаю о том, что само понятие экспертности начинает меняться.

Например, можно взять научную статью любого учёного, загрузить её в нейросеть и за несколько секунд получить разбор. Найти у работы слабые аргументы, неточные формулировки, недостаточность обоснованность выводов (их масштабируемость) и т.д.

Безусловно, нейросеть может ошибаться.

Но ведь она будто намекает, что статус учёного уже не гарантируют его интеллектуального превосходства в конкретном вопросе.

Тогда возникает вопрос:
а на чём сегодня строится авторитет учёного?

На количестве знаний? На должности и степени? На публикациях?

Или на способности ставить сильные вопросы, проверять аргументы, признавать ограничения собственных выводов, создавать новое знание там, где готового ответа пока нет и т.д.?

Может сегодня авторитет учёного — это как раз обладание разными видами мышления?

Зачем вузу карьерные центры, если работодатели используют ИИ?

В последнее время я всё чаще наблюдаю, как при вузах открываются новые карьерные центры. Это видно в том числе по количеству вакансий. По моим наблюдениям, за последний год их стало примерно на 10–15% больше.

Но дело в том, что работодатели постепенно встраивают искусственный интеллект в подбор сотрудников, а последствия этого процесса для карьерных центров пока обсуждаются значительно реже.

Ниже несколько примеров таких изменений.

1️⃣ Раньше карьерный центр во многом выполнял функцию доступа к студенческой аудитории. Работодателю нужно было прийти в университет, разместить вакансию, договориться о мероприятии, принять участие в карьерной ярмарке и т.д.

Теперь значение данной функции постепенно снижается. Системы поиска кандидатов с помощью ИИ позволяют работодателям быстрее находить потенциальных сотрудников по цифровому следу, профессиональным платформам, базам данных, навыкам и другим параметрам.

2️⃣ Студента всё чаще сначала анализируют алгоритмы, а уже после этого его профиль попадает к человеку. Поэтому карьерному центру уже недостаточно учить студентов составлять хорошее резюме.
Важно понимать как проходить всю воронку трудоустройства, в том числе креативными способами.
Например, сопроводительное письмо «Готов с завтрашнего дня решать задачи вашей компании» может привлекать больше внимание нежели «Здравствуйте, заинтересовала ваша вакансия».

3️⃣ Диплом постепенно перестаёт быть достаточным подтверждением квалификации.
Работодатели всё активнее переходят к найму на основе навыков и оценивают кандидатов по отдельным компетенциям. LinkedIn, например, приводит данные, согласно которым 93% специалистов по подбору считают точную оценку навыков критически важной для повышения качества найма.

4️⃣ Навыки теперь нужно подтверждать уже на этапе первого отклика.
Указать в резюме «владею Python» недостаточно. Нужны проекты, кейсы, портфолио и т.д., которые подтверждают навык владения.

5️⃣ Студенты будут использовать ИИ для подготовки резюме, сопроводительных писем и т.д. А работодатели будут применять ИИ для анализа. Пока данную проблему никто не замечает, либо не хочет замечать и решать.

Поэтому, на мой взгляд, у карьерного центра будут работать слабее следующие показатели эффективности 👇🏼

- Количество размещённых вакансий.
- Количество заключённых соглашений с работодателями.
- Количество проведённых карьерных или профориентационных мероприятий.
- Количество участников карьерных или профориентационных мероприятий, а также общий охват студентов.
- Количество откликов на вакансии через платформу карьерного центра и т.д.

Короче говоря, нужно пересматривать систему KPI карьерного центра, опираясь на реалии рынка труда.