Телеграм канал «Лаборатория онлайн-обучения»

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.

Почему удобство платформы особенно важно после запуска курса

Я всегда ценил обучающихся, которые дают содержательную обратную связь по нашим образовательным продуктам.

Например, сейчас на курсе «Управления образовательными проектами: основы» есть несколько участников, которые по мере прохождения программы присылают свои предложения.

Причём обратная связь действительно предметная.

К подобным правкам я отношусь спокойно и даже с интересом. Потому что для нашей команды доработка курса после запуска является нормальным явлением. Мы изначально закладываем систему методических улучшений и понимаем, что образовательный продукт будет развиваться по мере появления обратной связи от обучающихся.

Но для работы системы методических улучшений важна и образовательная платформа, в которой изменения можно быстро вносить.

💭 Небольшая история

Недавно наш методист отсутствовал, а на платформе потребовалось внести несколько правок. Я попросил об этом свою помощницу, которая обычно не занимается сборкой курса. Она без особых сложностей внесла необходимые изменения в конструкторе SCROLL.

Для меня это оказалось хорошей проверкой платформы на внедрение системы методических улучшений. Потому что если изменения способен внести коллега, который не работает с конструктором постоянно, значит, процесс обновления курса не будет привязан к одному специалисту.

Для меня как руководителя проекта это принципиально важно.

Ведь можно запланировать регулярные итерации улучшений, но вся система начинает затормаживаться, если для каждой небольшой правки требуется отдельный специалист.

Отдельно ценю работу команды поддержки SCROLL. Для наших проектов ребята создали отдельный чат, куда мы можем приходить с вопросами и получать поддержку.

Поэтому удобство образовательной платформы для меня определяется вовсе не количеством функций.

Гораздо важнее, насколько легко платформа встраивается в работу команды и позволяет реализовать тот методический процесс улучшения продукта, который мы спланировали.