Телеграм канал «Лаборатория онлайн-обучения»

💭 Я с уважением отношусь к работе исследователей и считаю, что появление подобных научных публикаций само по себе заслуживает положительной оценки.

Однако с точки зрения экспериментальной логики и обоснованности выводов у меня остаётся несколько вопросов 👇🏼

1. Почему для проверки сокращения трудозатрат авторы не использовали контрольное условие, в котором преподаватели разрабатывали бы аналогичные материалы традиционным способом?

2. Можно ли считать экспертную оценку качества разработанных материалов доказательством их образовательной эффективности?

3. Как авторы установили, что повышение оценок связано именно с особенностями мультиагентной архитектуры?

На мой взгляд, этих трёх вопросов достаточно, чтобы обозначить определенные ограничения исследования (если к нему относиться как к научному исследованию).

Отдельно отмечу, что инструкции (или промты), с которых я начал свой разбор, стали для меня маркером недостаточной глубины методической проработки. Я сознательно ограничился этим аспектом, поскольку подробный анализ всех методологических вопросов превратил бы публикацию в объёмный академический текст, не слишком удобный для читателей канала.

Так какие в итоге выводы позволяет сделать это исследование?

Первый вывод — мультиагентная система способна генерировать образовательные материалы, которые эксперты считают пригодными для дальнейшей доработки.

Второй вывод — режимы работы AI-агентов с участием преподавателя получают более высокие экспертные оценки.

На мой взгляд, это как раз те результаты исследования, которые доказаны и заслуживают внимания.

Однако они сами по себе не доказывают образовательную эффективность созданных материалов или, например, преимущества именно мультиагентной архитектуры в разработке учебных курсов.

Продолжаю готовить цикл своих занятий для преподавателей одного из вузов. На этот раз про то, как решать педагогические задачи с ИИ (эта тема намного шире, чем "сгенерировать презенташку с ИИ", она методологическая).

Решил поделиться с вами тем, как я отвечаю на вполне закономерный вопрос заказчика:
«Михаил, уточните, пожалуйста, что в итоге получат обучающиеся по результатам занятия? Что они будут потом использовать на практике?»

Для ответа на вопрос мне помогает Backward Design — модель обратного дизайна.
Сначала определяем, каких результатов должны достичь преподаватели.

Затем — как мы сможем убедиться, что эти результаты достигнуты.

И только после этого проектируем содержание и учебные активности.

В результате заказчик получает конкретные результаты обучения, выраженные в измеримых методических артефактах.

Кстати, кто сказал, что образовательные результаты нельзя измерять в методических артефактах? Я говорю, что можно!

p.s. на скрине пример образовательных результатов одного из занятий

«Сделайте так, чтобы обучающиеся были в восторге»,
— сказал заказчик и исчез на неделю

Знакомая ситуация? 😁

А в это время ещё и задачи размыты, сроки горят, команде нужно разобраться в ожиданиях заказчика, спроектировать образовательный опыт, разработать задания, продумать оценку результатов и ничего при этом не упустить.

И ведь сегодня практически у каждого проектировщика обучения есть собственный набор инструментов, которые помогают справляться с такими задачами. Чек-листы, таблицы, алгоритмы, шаблоны документов и т.д. Что-то разработали самостоятельно, что-то нашли у коллег, а что-то собрали на основе профессиональной литературы.

Со временем формируется целая библиотека методических решений.

Но есть один нюанс.

На создание и проверку таких инструментов тоже уходят время и силы.

И далеко не всегда имеет смысл разрабатывать очередной шаблон с чистого листа, особенно если подобная задача уже кем-то решена (и не один раз).

Тем более сегодня, когда с помощью ИИ можно за несколько минут сгенерировать практически любую таблицу или алгоритм. Правда, потом ещё придётся разобраться, насколько получившийся инструмент методически корректен и действительно подходит для вашей задачи.

Поэтому мне кажется вполне разумным использовать уже готовые профессиональные наработки, адаптируя их под собственные образовательные проекты.

И здесь хочу обратить ваше внимание на «Магазин Фреймворков».

Это библиотека готовых методических инструментов, которые можно использовать в повседневной работе специалистов по обучению.

Например 👇🏼

• Нужно разработать тестовые задания? Можно воспользоваться готовым алгоритмом, который поможет пошагово разработать и проверить качество тестовых заданий.

• Хотите отслеживать прогресс обучающихся? Для этого есть фреймворк с дневником рефлексии.

• Необходимо организовать работу над образовательным проектом? Пригодится фреймворк по диаграмме Ганта.

И это лишь несколько примеров инструментов, представленных в библиотеке.

Конечно, любой из них можно разработать самостоятельно.

Но ценность готовых решений как раз в том, что они позволяют не начинать каждый раз с нуля, а сосредоточиться на более содержательных задачах: анализе образовательных потребностей, проектировании учебного опыта, оценке достижения образовательных результатов и т.д.

А ещё фреймворки можно поместить под капот нейросети — только никому об этом не говорите.

Выбрать один инструмент под конкретную задачу или собрать комплект для команды обучения можно здесь 👉🏼 Магазин Фреймворков

Можно успеть всё,
но опоздать на целую весну

Мир всё ускоряется и ускоряется. И порой уже непонятно, куда так спешит.

Сначала развитие интернета и медиа заставило нас потреблять всё больше информации. Теперь искусственный интеллект стимулирует выполнять задачи всё быстрее и быстрее.

И в этой бесконечной гонке за скоростью и продуктивностью порой теряется элементарный человеческий смысл.

💭 Вчера мы с сыночком смотрели советские мультфильмы.

Одним из них оказался всем известный «Паровозик из Ромашкова», снятый режиссёром Владимиром Дегтярёвым на студии «Союзмультфильм» в далёком 1967 году.

Помните этого милого синего паровозика, который постоянно опаздывал?

Все вокруг торопились, возмущались, требовали соблюдать расписание. А он останавливался посреди дороги, чтобы полюбоваться первыми весенними ландышами, послушать соловьёв, встретить рассвет.

И когда один из пассажиров возмутился, что они опоздают на станцию, паровозик совершенно спокойно ответил:

«Да, ну и что ж… Но если мы не увидим первых ландышей, то мы опоздаем на всю весну!»

Удивительно, но только сейчас, уже будучи взрослым человеком, я, кажется, по-настоящему понял этого паровозика.

Ведь весна — прекрасная метафора нашей собственной жизни.

Мы постоянно куда-то движемся. Стремимся к новым профессиональным и личным высотам. И нередко воспринимаем сам путь лишь как необходимость, которую нужно преодолеть ради очередной «конечной станции».

А что, если именно в этом пути и заключается весь смысл нашего счастья?

Синий паровозик не был образцом пунктуальности. Он постоянно допускал ошибки в расписании. Но при этом именно он замечал то, что остальные пассажиры в своей спешке просто не видели.

Мне кажется, нам, взрослым, очень не хватает этого умения.

Мы привыкли оценивать успешность своего движения по тому, насколько точно достигли поставленной цели. Но ведь ценность прожитого пути не всегда определяется совершенством конечного результата.

Возможно, нам стоит иногда переосмысливать не только цели, к которым мы стремимся, но и сам путь.
И замечать в нём те маленькие события, которые и составляют нашу жизнь.

У канала нет спонсоров.

Есть только подписчики, для которых почти 5 лет веду канал.

Поэтому спасибо всем, кто направляет донаты. Ценю!

Поддержать автора можно 👉🏼 здесь
всё добровольно и по своему желанию

За экраном компьютера каждый эксперт

Недавно посмотрел один разбор о том, как вообще отличить эксперта от человека, который просто очень убедительно выглядит экспертом.

Делали обзор на одного специалиста из научной среды.

Он занимается исследованиями, преподаёт и т.д. У него поставленная (даже ораторская речь), понятные объяснения, уверенная подача и т.д. Короче говоря, если посмотреть его публичные выступления или интервью вряд ли возникнет ощущение, что эксперт плохо разбирается в теме.

А потом он оказался на конференции.

Вокруг — коллеги, которые много лет работают примерно в той же области.

Началась дискуссия.

Вопросы стали уходить чуть глубже и чуть в сторону от основной линии выступления. И как только появились возражения, необходимость прямо на месте объяснять связи между разными вещами, уверенность исчезла.

И (для опытного коллеги в теме) стало понятно, что начались ответы не по теме...

💭 Мне эта история запомнилась не потому, что кто-то «провалился» на конференции. Скорее, она заставила ещё раз подумать о том, где мы вообще наблюдаем эксперта, когда решаем, что он эксперт.

К тому же теперь ко всему этому добавился ИИ, который за экраном компьютера сделал почти каждого экспертом.

Но думаю, что эта пелена довольно быстро начнёт спадать.

По мере того как ИИ станет привычным инструментом для всех, сам по себе хороший материал или убедительный разбор какого-то кейса будут всё меньше работать как доказательство экспертизы.

В какой-то момент людям, возможно, станет просто не так интересно слушать очередного «эксперта из социальных сетей».

Поэтому, если вам хочется действительно почувствовать собственную экспертизу, я бы рекомендовал чаще выходить из-за экрана и ходить на профессиональные конференции.

Я участвовал и в конференциях по корпоративному обучению — из того, что сразу вспоминается, например, Digital Learning, — и в научных конференциях, например, в Уральском государственном университете. Даже принимал участие в организации образовательных, культурных и иных конференций.

Там совершенно другой режим.

Перед вами сидят люди, которые сами много лет в теме. Они могут не согласиться, задать неудобный вопрос, попросить обосновать тезис, увести диалог в сторону и т.д.

В такие моменты довольно быстро становится понятно, кто такой эксперт.

Согласны?

#КтоЭксперт