Телеграм канал «Лаборатория онлайн-обучения»

Востребованность методики ещё не делает её доказательной

Периодически рассматриваю для своего второго канала разные вакансии в сфере образования и обучения. И надо сказать, иногда там встречаются довольно интересные формулировки в названиях и описании.

Одна из вакансий, которая привлекла моё внимание, называется эксперт по MBTI.

Справочно
MBTI — это популярный опросник, который описывает личностные предпочтения человека через типологию. Обычно речь идёт о том, как человек воспринимает информацию, принимает решения, взаимодействует с другими людьми, организует свою деятельность и т.д.

Так вот, компания ищет специалиста, который сможет проводить стратегические сессии и командные тренинги на основе этой типологии.

Дело в том, что если мы работаем с руководителями, командами, ключевыми сотрудниками, то должны очень внимательно относиться к тому, на какой научной основе мы строим работу.

Потому что MBTI — это не диагностический инструмент для оценки личности, профессиональной пригодности, лидерского потенциала и т.д.

Исторически MBTI возник в 1940-е годы. Его разработали Кэтрин Кук Бриггс и её дочь Изабель Бриггс Майерс, опираясь на идеи Карла Густава Юнга о психологических типах.

Его задача была скорее помочь людям лучше понимать свои предпочтения, способы восприятия информации, принятия решений и взаимодействия с другими людьми.

И в таком формате MBTI может быть вполне рабочим.
Например, как повод мягкий способ обсудить различия в командной коммуникации.

Но, на мой взгляд, проблема начинается тогда, когда MBTI начинают использовать как доказательный инструмент оценки личности или профессиональной пригодности.

Например, чтобы делать выводы о том, каким человек будет руководителем, или какой у него лидерский потенциал, или как он будет действовать в сложных рабочих ситуациях.

В данном случае существует несколько ограничений 👇🏼

Во-первых, MBTI делит людей на типы, хотя в современной психологии личности чаще используется логика черт и континуумов. То есть человек не обязательно принадлежит одному типу.

Во-вторых, у типологического подхода есть проблема устойчивости результата. Один и тот же человек при повторном прохождении опросника может получить другой тип, особенно если его ответы находятся близко к середине шкал.
У меня, кстати, такое тоже было, когда в разные годы я получал разные результаты по опроснику. Сейчас, например, ENTJ-A.

В-третьих, у MBTI ограниченная прогностическая ценность. Он слабо подходит для того, чтобы предсказывать успешность человека в работе, стиль лидерства, управленческую эффективность и т.д.

Но почему тогда такие вакансии появляются?

Думаю, причина довольно простая.
Рынок часто любит то, что понятно, узнаваемо и хорошо продаётся.

MBTI ведь даёт людям ощущение понятности, что, например, существуют у нас разные типы в команде, мы по-разному общаемся, принимаем решения и т.д.

Как говорится, отличная тема для корпоративного тренинга.

Но востребованность не равна научной обоснованности.

Роль менеджера образовательного проекта существует всегда

Опыт управления образовательными проектами показал мне, что глубина погружения в управленческие задачи зависит от самого проекта (и прежде всего — от его масштаба).

Ведь довольно важно различать официальную должность и проектную роль, которую вы занимаете.

Про это мало говорят, но на бумаге позиция может звучать по-разному: методолог, педагогический дизайнер, методист и так далее. Однако в конкретном продукте всё равно приходится брать на себя функции менеджера — полностью или частично.

Если проект небольшой и в команде есть, например, только вы, дизайнер и технический специалист, то, скорее всего, на вас и ляжет узкая управленческая функция: от постановки задач до коммуникации с заказчиком.

В среднем проекте, когда команда расширяется, могут появиться корректор, продуктовый менеджер и другие специалисты. В этом случае координировать придется больше людей, соответственно, вырастет и объём менеджерских задач. Добавятся новые задачи, связанные с выстраиванием цепочек проектных разработок, выстраиванием коммуникаций, планирования форс-мажоров (т.к. команда выросла — появились и новые зоны для форс-мажоров) и так далее. Параллельно вам нужно будет держать фокус на образовательном продукте, чтобы действия команды не испортили его методического качества.

В большом проекте может появиться отдельно выделенный менеджер образовательного проекта. На мой взгляд, это уже определённая организационная роскошь, которая чаще доступна проектам с бюджетом.

Но даже в такой ситуации важно понимать своё место в процессе, чётко определять зоны ответственности, грамотно выстраивать взаимодействие с командой, руководителем и заказчиком, а также учитывать нюансы при постановке технических заданий.

Поэтому понимать специфику управления образовательными продуктами нужно везде. Практика показывает, что с ростом масштаба меняется и широта задач, которые приходится на себя брать.

В будущем курсе этой теме будет уделено особое внимание.
Будет отдельный тренажёр, где можно будет разобрать, как меняется роль менеджера образовательного проекта в зависимости от «трёх китов» образовательного проекта.

А пока что просто добавляйтесь 👉🏼 в чат и присоединяйтесь к развивающим обсуждениям!

Сегодня была встреча с одной из подписчиц канала.

Встреча была скорее профессиональной, нежели бытовой, за что спасибо коллеге.

И в какой-то момент зашла речь о том, как вообще можно столько лет подряд публиковать материалы, и почему большая часть образовательных блогеров либо скатываются в развлечения, либо просто перестают вести канал, или резко снижают активность.

💭 Дело в том, что я не считаю себя роботом. И желание закрыть свой канал у меня есть всегда. Потому что самостоятельно создавать такое количество материалов для библиотеки канала — задача вовсе не из простых. Особенно, когда ты делаешь это без перерыва почти 5 лет подряд.

Безусловно, в последнее время я использую ИИ, чтобы ускорить структурирование того, что надиктовываю нейросети.

Но это не облегчает работу, особенно учитывая тот факт, что из-за ограничений телеграмма статистика канала просела, что меня сильно демотивировало.

Поэтому пока я просто стараюсь делать то, что делаю.

Спасибо всем, кто поддерживает канал.

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 🎥