Телеграм канал «Лаборатория онлайн-обучения»

«У обучающихся клиповое мышление» — научное или «удобное» объяснение?

Разоблачил популярный миф о «клиповом мышлении» с доказательством его научной несостоятельности.

Конфликт опыта или сопротивление: что на самом деле происходит со взрослым в обучении?

Поразмышлял о том, как превратить столкновение старого и нового опыта в мощный рычаг профессионального развития, а не в стену отрицания.

Наукообразно, но мимо. Разбор выступления генерального директора о мозге и обучаемости взрослых

Порассуждал, почему не стоит верить на слово экспертам, которые жонглируют терминами вроде «нейропластичность» ради красивого словца и не несут никакой пользы для того, как учить взрослых.

Мне кажется, что самые интересные примеры из современной науки всё чаще возникают там, где научная теория соединяются с техническими инновациями.

Особенно это заметно в образовании.

Ведь самые ценные работы лично для меня те, где речь идёт не просто о том, чтобы внедрить цифровой инструмент в учебный процесс, а о том, чтобы сама педагогическая теория стала частью работы этого инструмента.

В качестве примера 📃 научная статья о применении таксономии Блума для анализа диалогов студентов с учебным ботом.

Мне понравилось то, что авторы не ограничиваются тем, правильный или неправильный ответ даёт обучающийся.

Их интересует более глубокий уровень, а именно: какое именно мыслительное действие совершает студент в процессе общения с ИИ.

Он просто вспоминает факт?
Понимает тему?
Применяет полученное знание?
Анализирует его? Оценивает его? Или уже создаёт что-то новое?

Кажется, что за такими научными работами будущее. И данная научная статья как иллюстрация того, в какую сторону должна двигаться реальная оценка знаний.

Антиплагиат мешает оценке знаний?

Только я продолжил рассуждать о трансформации системы образования на примере системы школьного образования, как тут же вспомнил одну вещь — антиплагиат при оценивании учебных работ на использование генеративного ИИ при их написании.

На мой взгляд, антиплагиат уже нерабочий инструмент.

Особенно для тех, кто продолжает сливать бюджеты в компаниях, университетах и других организациях на подобные технические решения.

Дело в том, то мир изменился.
И усиливать контроль над тем, что сегодня делает искусственный интеллект, — это то же самое, что пытаться его запрещать.

Ведь большинство систем антиплагиата (в том числе с ИИ) сегодня направлены на одно: ограничить обучающихся в использовании нейросетей.

Этого не будет.
Люди пользуются ИИ и будут пользоваться им дальше.

Поэтому несколько железных тезисов о том, почему антиплагиат становится бесполезным👇🏼

▫️Во-первых, уже говорил несколько раз коллегам, что всё чаще и чаще будут возникать ситуации, когда ИИ будет принимает авторский текст за сгенерированный. Обучающийся сформулировал мысль самостоятельно, но алгоритм непойми по каким критериям решил, что это сделал искусственный интеллект. Как итог — бунт и недовольство.

Нужно подтверждение того, как сбываются мои прогнозы? — прочтите, пожалуйста, данный материал.

▫️Во-вторых, вместо того чтобы учить людей пользоваться нейросетями — объяснять, где они помогают, а где мешают, — образовательные организации и компании продолжают строить систему запретов, которая противоречит самой системе оценки.

Это напоминает ситуацию, когда человека не научили пользоваться лопатой, а потому возмущаются почему он неправильно выкопал картошку.

▫️В-третьих, нужно менять саму систему оценки учебных работ. Нельзя больше делать выводы только по написанному тексту. Эта эпоха прошла. Нужно задавать дополнительные вопросы по учебной работе, оценивать аргументацию и уровень её глубины, оценивать как используются знания в нестандартных условиях и т.д.

Вот на чём должен быть фокус.

💭 Мой вывод очень простой.

Хватит доводить людей и сливать бюджеты на безделушки, которые мешают эффективно оценивать знания.

Приглашайте лучше экспертов, которые видят проблемы сегодняшнего времени и вместе с ними меняйте систему оценки в своих компаниях и учебных организациях.

Коллеги, которые пользуются методическими фреймворками, иногда задаются вопросом:
«Михаил, а зачем их так детально прорабатывать?»
Хороший вопрос.

Во-первых, высокое качество фреймворка достигается не только с позиции его детального описания, но и возможных ошибок, которые могут быть допущены на каждом шаге; с позиции дополнительных материалов, которые вам полезны «здесь и сейчас» и т.д. Данные разделы логично увеличивают объём фреймворка.

Например, вам нужно исследовать целевую аудиторию обучающихся, чтобы понять нужен ли им ваш учебный курс и какую пользу они ожидают из него извлечь. Вы берёте фреймворк по созданию и проведению глубинного интервью, в котором только сам алгоритм. Понятное дело, что вы захотите, чтобы были типичные ошибки при создании и проведении интервью, готовый шаблон гайда с вопросами для проблемного интервью и т.д. А ведь это уже всё во фреймворке собрано, поэтому он не может быть на 2 страницы, просто не может :)

Во-вторых, для меня важно расписывать всё подробно, с опорой на научную базу, но при этом использовать доступный и понятный язык как для начинающих, так и для опытных коллег.

Именно поэтому на последних страницах фреймворка есть список разных источников для тех, кто хочет копнуть в тему глубже.

В-третьих, на каждом шаге алгоритмов у меня существуют примеры. Если обратиться к тому же фреймворку по созданию и проведению глубинного интервью, то, например, на шаге 12 «Подведите итоги глубинного интервью в соответствии с целями и задачами» существуют не только рекомендации по сегментации ЦА обучающихся, но и наглядный пример такой сегментации, который, кстати, используется на протяжение всех этапов: от подготовки до проведения глубинного интервью.

💭 Поэтому если вам нужна система, а не обрывочные или коротенькие рекомендации — просто заходите и приобретайте фреймворки под нужную для вас задачу при создании образовательного продукта 👉🏼 здесь

🎓 «Новая» профессиональная роль методиста

Вчера публиковал подкаст, в котором говорил о том, почему с развитием технологий навыки методиста и педагогического дизайнера в EdTech будут расширяться.

Во время записи вспомнил про модели развития I-shape, T-shape и M-shape. Попробовал соотнести их с тем, что сейчас вижу на рынке труда в сфере образования и обучения.

И понял, что ни одна из этих моделей не описывает сегодняшнюю ситуацию полностью.

Мне кажется, что из-за развития технологий, особенно искусственного интеллекта, рынок всё чаще будет формировать спрос не просто на специалиста с глубокой экспертизой или несколькими смежными компетенциями, а на мультидисциплинарного специалиста.

Причём здесь важно не спутать мультидисциплинарность со «специалистом-оркестром», ведь мультидисциплинарный специалист — это скорее профессионал, который сохраняет сильное ядро своей экспертизы, но умеет работать на стыке разных областей.

Для методиста, как мне кажется, таким ядром остаётся проектирование учебных программ. Но вокруг него постепенно нарастает всё больше смежных направлений, начиная от работы с исследованием ЦА и нейросетями и заканчивая учебной аналитикой.

Но у такой траектории развития есть свои нюансы.

1. Когда специалист расширяет зону компетенций слишком быстро, возникает соблазн знать обо всём понемногу, но нигде не иметь достаточной глубины. В результате мультидисциплинарность размывает профессиональный профиль.

Например, методист начинает одновременно изучать промт-инжиниринг, продуктовый подход, учебную аналитику и т.д. В какой-то момент он уже может выполнять задачи средней сложности по любому направлению, но при этом не способен с «0» выстроить систему учебной аналитики или объяснить, почему определенная образовательная модель сработает для конкретной целевой аудитории.

2. Если методист одновременно немного аналитик, немного продакт, немного дизайнер, немного промпт-инженер и немного исследователь, возникает вопрос: а в чём его основная ценность? Где та точка, в которой он действительно сильнее других?

Например, в команде есть продакт, аналитик, дизайнер, эксперт и методист. Если методист начинает конкурировать с каждым из них на их же территории, то возникает вопрос: а какую роль он выполняет?

Ведь главная ценность методиста на образовательном проекте в том, чтобы соединять как раз мнения от коллег, чтобы их интегрировать для создания эффективной учебной программы, а также спроектировать образовательный опыт. Но никак не заменять их.

3. Рынок может начать ожидать от одного человека компетенций целой команды. И, на мой взгляд, мультидисциплинарность не должна означать, что один человек теперь ведёт пять ролей без изменения ресурсов, сроков и уровня ответственности.

Например, компания может ожидать, что один методист сам проведёт исследование ЦА, соберёт SJM, спроектирует учебную программу, напишет сценарии, создаст контент, внедрит ИИ-инструменты, соберёт аналитику, проконтролирует продакшен и ещё соберёт бизнес-метрики.

На уровне развития специалиста это может выглядеть как рост, но на уровне организационной модели это как будто выглядит как попытка заменить команду одним человеком.

💭 Получается, что будущее не за специалистами, которые «умеют всё», а за теми, кто умеет соединять разные области вокруг своего основного профессионального ядра.

Для методиста или педагогического дизайнера таким ядром, на мой взгляд, остаётся понимание того, как люди учатся.
А уже остальное становится скорее инструментами усиления такого ядра.

Коллеги, а где, на ваш взгляд, проходит граница между мультидисциплинарностью и попыткой заменить одним специалистом целую команду ❓

Канал Лаборатория онлайн-обучения в MAX