Телеграм канал «Лаборатория онлайн-обучения»

Мне кажется, что наиболее эффективными педагогическими решениями для построения инструкционной образовательной среды для роботов будут 👇🏼

1. При проектировании образовательных результатов

• Обратный дизайн (полезен тем, что сначала позволяет определить, какое действие или навык робот должен освоить, затем задать критерии успешности, и только после этого создавать учебную среду, данные и упражнения)
• Компетентностный подход (ориентирует обучение на конкретно проверяемую способность робота, например, распознавать, перемещать и т.д.)
• Критериально-ориентированное оценивание (плюс подхода для робота в том, что позволяет оценивать робота не в сравнении с другими роботами, а по заранее заданным признакам точности, устойчивости, безопасности и качества выполнения задачи)

2. При разложении и структурировании навыка

• 4C/ID (польза в том, что помогает для робота проектировать обучение сложным навыкам через разбиение задач, поддерживающей информации, процедурных инструкций и отработки отдельных элементов действий)
• Спиральная модель обучения (особо актуально для робота, потому что позволяет возвращаться к одному и тому же навыку несколько раз, но каждый раз на более сложном уровне, постепенно расширяя диапазон условий, в которых такой робот может действовать)

3. При первичном освоении навыка

• Скаффолдинг (нужен, чтобы понимать насколько эффективно робот справляется с выполняемыми задачами на разных уровнях сложности и достаточно ли у него данных для выполнения таких задач)
• Теория поэтапного формирования умственных действий Гальперина (может быть полезна, поскольку позволяет роботу последовательно осваивать признаки ситуации, логику действия и т.д.)

4. Для доведения первичного навыка до автоматизма

• обучение в моделируемой среде (instructional simulation) (хорошо тем, что дает возможность многократно, безопасно и дешево отрабатывать роботу действия до переноса их в реальный мир и с реальными задачами)
• сценарный подход (полезен тем, что позволяет учить робота целостным типовым ситуациям, где нужно связывать несколько действий в единую последовательность; условно нужно накрыть обеденный стол — роботу нужно связать несколько действий: распознать нужные предметы, определить их расположение, выбрать порядок действий, захватить тарелку, перенести её в нужное место и т.д.)

5. Для коррекции действий робота

• формирующее оценивание (польза в том, что дает возможность исправлять поведение робота по ходу обучения, а не только фиксировать итоговый результат в конце, например, как в случае с суммативным оцениванием)
• критериально-ориентированная диагностика (помогает точно выявлять, какой именно компонент навыка роботом не освоен: распознавание, выбор действия и т.д.)

6. Для переноса навыка робота в реальную среду

• обучение на рабочем месте (workplace learning) (нужно, для проверки и доучивания робота при переносе навыка на практику, где появляется взаимодействие с другими объектами, человеком, появляются ограничения среды для применения навыка и т.д.)
• проблемное обучение (problem-based learning) (помогает учить робота действовать в ситуациях, где нужно выбирать способ действия в регулярно изменяющихся условиях)

Кто будет учить роботов — программисты или методисты?

Поразмышлял немного о том, как может появиться педагогический дизайн для роботов 🎵

Как насчёт «instructional design for embodied AI»?

💭 Сегодня была встреча с коллегой из Российской академии наук. И то, что я от него услышал, в очередной раз подтвердило мою гипотезу: школьные учителя не просто устали. Они доведены до состояния, в котором многие перестают видеть себя в профессии.

И это подтверждается не только разговорами, но и цифрами. По данным Минпросвещения, на начало 2024/25 учебного года в российских школах было 18 287 вакантных педагогических должностей. Из них 6 574, то есть около 30%, приходились на сельские территории. При этом официально общая нехватка педагогических работников в школах оценивается в 1,75%. На бумаге это выглядит как небольшой процент, но в реальности это тысячи незакрытых ставок и, что самое важное, постоянная перегрузка тех, кто ещё работает учителем.

Поэтому я и говорил на своём втором канале «Лаборатория вакансий образования»:
для учителей сегодня появляется реальная возможность профессионально развиваться в детских онлайн-школах. Например, по подготовке ЕГЭ/ОГЭ (растущий сегмент).

И это не история про «уйти куда угодно», а про переход туда, где хотя бы не ухудшают условия труда.

В онлайн-школах:
а) существуют отделы, которые берут на себя часть коммуникаций с родителями,
б) удобнее график,
в) меньше бюрократии,
г) выше интерес к автоматизации рутинных процессов и больше возможности сосредоточиться именно на преподавании предмета, а не на бесконечных «псевдоактивностях» ради отчётности.

Причём руководство в таких школах, как правило, ориентировано на образовательный результат, который можно измерить при помощи метрик, а не на имитацию бурной деятельности.

Именно поэтому для многих учителей онлайн-школа сегодня более здоровой рабочей средой 🙌🏼

Что может быть ещё лучше для учителя?

В продолжение этого видео хотелось бы отметить ещё одну важную вещь.

В корпоративном секторе обучения сейчас велик соблазн штамповать большое количество курсов только потому, что появился генеративный искусственный интеллект и множество сервисов, позволяющих создавать контент буквально в несколько кликов.

Но такой сценарий меня не впечатляет.

В нём есть существует зацикленность на быстром получении готового продукта. При этом почти никто не говорит о качестве, о глубине содержания, о том, насколько такие курсы действительно помогают достигать сотрудникам образовательного результата.

Причём если посмотреть на решения, которые сегодня существуют на рынке, — LMS, конструкторы курсов и другие платформы, активно внедряющие нейросети, — мы увидим, что почти никто не говорит о методологии: научных образовательных подходах, моделях, методиках и т.д.

Главный акцент делается на том, как быстрее произвести учебный контент.

Почему я говорю коллегам о том, что иногда важнее не количество курсов, а их качество. Но качество можно показывать только с помощью научного подхода, а для этого необходимо развивать методологическое мышление.

В корпоративном обучении я наблюдаю растущее внимание к научному подходу и тому, как его использовать при проектировании курсов. Это радует!

Причиной всему — генеративный ИИ.

Сегодня у меня прошла очередная встреча с коллегами из корпоративного сектора.

Делюсь с вами наблюдениями относительно данного тезиса.

«Волшебных инструкций» не существует.
Но есть способ научиться мыслить системно.

Всё чаще говорю коллегам из профессиональных сообществ:
за менторством — будущее.

Почему?

Потому что сегодня генеративный ИИ действительно умеет быстро отвечать на точечные запросы. Да, не всегда идеально. Многое требует проверки и экспертизы. Но если у человека уже есть опыт в проектировании образовательных продуктов, ИИ может помочь закрыть часть операционных задач.

А вот изменить способ мышления — не может.

Именно поэтому я предлагаю не просто консультации и не классическое наставничество, а менторство.

Для меня менторство — это формат, который помогает вам сменить привычную оптику мышления в работе над образовательным продуктом. Мы идём не от набора моих готовых решений (как в наставничестве), а от ваших целей, контекста, ограничений и стратегических задач.

И двигаемся до того момента, пока вы сами не скажете: «Мне достаточно сопровождения».

В этой работе я не даю вам набор универсальных советов и не веду за руку.
Моя задача — задавать неудобные, но развивающие вопросы, которые помогают пересобрать подход к проектированию образовательных продуктов.

Во время менторства мы можем работать с разными задачами:

— выстраивания взаимодействия с командой, экспертами, обучающимися, заказчиками;
— создание методических артефактов;
— проектирование учебных программ;
— создание концепций образовательных продуктов;
— проектирование образовательной среды;
— внедрение ИИ для автоматизации методических задач;
— формирование логики и этапов разработки линейки образовательных продуктов;
— стандартизация разработки учебного контента и т.д.

Главное, что вы получаете в этом менторстве, — меняете позицию: от исполнителя, который закрывает стремится быстрее закрыть задачи, к эксперту, который умеет принимать сильные стратегические решения.

Это принципиально важно.

Потому что инструменты быстро устаревают.

Но умение системно мыслить, видеть причинно-следственные связи и принимать методологически сильные решения — вот что действительно повышает вашу профессиональную ценность.

Но это не отменяет тот факт, что во время менторинга я готов делиться своими методическими наработками, шаблонами и рабочими материалами. А даю я обычно во время менторинга только фундамент: методологии, модели, подходы, принципы на понятном языке.

Работать будем с вами через сократический подход: где я не указываю «как правильно сделать», а задаю вопросы, которые помогают вам самим находить более точные, зрелые и обоснованные решения.

Причём менторинг применим в любом контексте:
в корпоративном секторе, EdTech, онлайн-школах, на фрилансе и т.д.
У меня за плечами — более 1000 часов консалтинга и участие более чем в 100 образовательных проектах. Среди организаций, с которыми сотрудничал: Роснефть, Университет Иннополис, Росатом, Академия Eduson, Университет 2035, Газпромнефть, МГИМО РФ, Ростелеком ИТ, Нетология и другие.

Близок такой формат? Тогда я готов поменторить как вас, так и вашу команду, чтобы вы посмотрели на свои процессы под новым углом и вышли на новый уровень профессионального мышления.

Для отклика сразу пишите мне 👉🏼 в личные сообщения
Готов провести бесплатную установочную встречу на 10-15 минут, чтобы ответить на ваши вопросы, рассказать об успешных кейсах и т.д.

Telegram