Телеграм канал «Лаборатория онлайн-обучения»

Можно ли проектировать образование с ИИ без системной модели?

Сегодня в чате «Лаборатории онлайн-обучения» получилась большая дискуссия, которая началась с разговора об ИИ, а закончилась вопросом о том, как вообще должно производиться новое знание об образовании.

Попробую собрать основные позиции участников в одну линию рассуждения.

Евгений начал с довольно фундаментального наблюдения о том, что образование постоянно работает с человеком, биологическая основа которого меняется крайне медленно, тогда как окружающая среда меняется значительно быстрее.

Действительно, в разные исторические периоды менялись доступные человеку средства и одновременно требования общества к образованию. Появление стального пера, печатного станка, компьютеров, а теперь и генеративный ИИ расширяли возможности образовательной среды. Промышленная революция и научно-технический прогресс, в свою очередь, повышали требования к тем результатам, которые должно обеспечивать образование.

Причём Евгений отдельно обратил внимание на исторический контекст технологических изменений. Стальное перо интересно не просто как более удобный инструмент письма. Его массовое производство сняло одно из материальных ограничений массовой письменной практики. В результате изменились возможности самой образовательной системы.

Сегодня мы, вероятно, наблюдаем очередное изменение структуры образовательных возможностей. Развитое репетиторство, цифровые платформы, индивидуальные образовательные траектории и ИИ постепенно создают условия для движения от унифицированной классно-урочной модели в сторону более индивидуализированного обучения.
При этом Евгений предложил не переоценивать уникальность происходящего. Реакции общества на технологические новшества во многом повторяются. Поэтому исторический анализ позволяет находить закономерности, строить функциональные зависимости и затем использовать их для анализа новых технологий.

С этой точки зрения знание истории необходимо ещё и для того, чтобы отличать реальную инновацию от повторного изобретения давно известных решений.

У меня при этом возник несколько иной исследовательский интерес.

Меня сейчас занимает прежде всего несоответствие темпов изменения различных систем. Биологическая эволюция человека происходит крайне медленно, тогда как социальная, технологическая и информационная среды способны существенно меняться и влиять на образовательные среды.

Причём образование работает не просто с мозгом как биологическим объектом (что обсуждалось ранее в чате). Оно работает с когнитивной системой человека, сформированной языком, культурой, предыдущим опытом и социальной средой.

Поэтому человек биологически может оставаться практически тем же, а условия его интеллектуальной деятельности могут измениться радикально.

И генеративный ИИ особенно интересен в данном отношении.

Предыдущие технологии преимущественно изменяли доступ к информации, способы её хранения, передачи и обработки.
Генеративный ИИ начинает выполнять часть интеллектуальных операций, которым образование традиционно учило самого человека. Он способен формулировать, объяснять, классифицировать, обобщать, искать аргументы, создавать тексты, анализировать данные.

Евгений справедливо возразил, что деятельность нельзя рассматривать бинарно. Любой интеллектуальный навык имеет уровни сложности, а формально корректный ответ ИИ ещё не означает пригодность решения в реальной профессиональной ситуации. В качестве примера он рассказал о занятии, на которое ученик принёс решение, созданное ИИ. Формально оно выглядело убедительно, однако после сопоставления с реальной практикой в рабочий алгоритм не вошёл ни один из предложенных пунктов.

Это действительно важное уточнение.

Вопрос заключается уже в понимании того, какие интеллектуальные операции, какого уровня сложности и в каких условиях способен выполнять человек, ИИ или их связка.

Из этого разговора я постепенно вышел к другой проблеме.

Сейчас в российском исследовательском поле появляется всё больше работ о применении ИИ в образовании. Исследуются генерация заданий, оценивание, персонализация, обратная связь и другие отдельные элементы образовательного процесса.

Однако мне пока значительно реже встречаются целостные модели образовательного проектирования, которые исходно строятся для среды взаимодействия обучающегося, преподавателя и генеративного ИИ.

Условно подобное направление я бы назвал AI-native pedagogical design.

И именно на этом месте в обсуждение включилась Катя.

Она обратила внимание на важное ограничение научного исследования. Большие и сложные конструкты чрезвычайно трудно исследовать целиком. Даже поставить адекватный эксперимент возможно далеко не для каждого из них.

Поэтому исследователи операционализируют отдельные элементы сложных систем, формулируют наблюдаемые переменные и измеряют локальные эффекты.
Возникает цепочка вопросов.

Что именно мы называем образовательной средой? Как измерить её связь с результатами обучения? Что считать самим образовательным результатом? Как доказать, что измеряется именно необходимый конструкт? Как отделить влияние исследуемого фактора от множества других переменных? и иные вопросы являются комплексными.

Кроме того, научное исследование требует времени, тогда как рынок и технологии меняются значительно быстрее публикационного цикла.

Поэтому наличие большого количества локальных исследований само по себе вполне закономерно. Более общие выводы могут появляться постепенно, по мере накопления результатов.
И с этим аргументом трудно поспорить.

Но в ходе разговора для меня стало важным другое различие.

Системная модель не обязательно должна выступать непосредственным объектом экспериментальной проверки. Она может выступать основанием для постановки локальных исследовательских вопросов.

Получается гипотетико-дедуктивная логика.

Сначала мы строим некоторое представление о взаимосвязи компонентов образовательной системы. Затем из него выводим частные гипотезы, которые уже можно проверять локальными исследованиями.

Например, мы хотим изучать применение генеративного ИИ в оценивании.

Можно сразу исследовать, насколько быстро GPT проверяет эссе, насколько его оценки совпадают с преподавательскими или насколько обучающиеся удовлетворены автоматической обратной связью.

Но прежде возникает более фундаментальный вопрос.
Какую функцию вообще выполняет оценивание в данной образовательной модели и какой образовательный результат мы пытаемся установить?

Если этого понимания нет, локальное исследование вполне способно дать корректный эмпирический результат и одновременно привести к ошибочному образовательному решению.

Допустим, исследование убедительно показывает, что GPT проверяет эссе значительно быстрее преподавателя. Из этого ещё не следует, что данную процедуру следует автоматизировать.
Сначала необходимо понять, для чего преподаватель читает эссе. Только ли для выставления оценки? Для диагностики мышления ученика? Для определения следующего учебного действия? Для построения развивающей обратной связи?
От ответа зависит и сама постановка исследования.

Поэтому после всей дискуссии я несколько иначе смотрю на проблему.

Возможно, вопрос заключается не столько в недостатке исследований ИИ в образовании. Значительно интереснее порядок производства нового знания.

Быстрое распространение генеративного ИИ естественным образом порождает множество локальных исследовательских вопросов. Наука постепенно накапливает ответы.

Но одновременно необходим системный уровень, который позволит определить взаимосвязи между образовательным результатом, учебной деятельностью, оцениванием, ролью преподавателя, ролью обучающегося и новыми интеллектуальными инструментами.

Локальные исследования тогда смогут проверять отдельные элементы этой модели, уточнять её и при необходимости опровергать отдельные предположения.

Евгений в конце разговора хорошо свёл две позиции в одну фразу:
«Стратегия без тактики — самый длинный путь к победе, тактика без стратегии — суета перед поражением».

Пожалуй, именно данная формула лучше всего описывает итог нашей дискуссии.

Сегодняшнее осмысление проблем системы образования в условиях развития генеративного искусственного интеллекта, пожалуй, требует изменения самой постановки задачи.

Иными словами, необходимо переосмыслить вопрос о том, чему и зачем должна учить современная система образования.

В качестве исторического примера подобного эвристического хода можно вспомнить британского математика Алана Тьюринга. В своей работе Computing Machinery and Intelligence он начинает с вопроса: «Могут ли машины мыслить?», однако затем предлагает перейти от философски неопределённого понятия мышления к процедуре, в которой возможности машины можно оценивать через наблюдаемое поведение.

Этим Тьюринг существенно изменил пространство такого рассуждения. Вместо попытки сначала определить, что именно означает «мыслить», появилась возможность исследовать вопрос через наблюдаемые и в определённой степени измеримые проявления.

В своих вечерних размышлениях я попробовал применить похожий эвристический ход к проблеме внедрения искусственного интеллекта в образовании.

В результате вместо вопроса «Как внедрить искусственный интеллект в образование?» у меня получился другой:

«Какие человеческие способности должна развивать система образования, если определённую часть интеллектуальных задач человек может выполнять с помощью искусственного интеллекта?»

Не могу сказать, что получил принципиально новый вопрос. Скорее, он представляется достаточно очевидным.

Однако данные рассуждения убедили меня в другой мысли.

Значительную часть эвристических приёмов, которые использовали учёные для постановки исследовательских проблем, вполне можно адаптировать для формулирования современных гипотез.

И одна из гипотез, к которой я всё чаще возвращаюсь, касается изменения роли предметного знания в образовании.

По мере того как искусственный интеллект берёт на себя всё больше операций, связанных с поиском, воспроизведением, первичной обработкой информации, возрастает значение способности человека работать с данным знанием: ставить вопросы, оценивать информацию, устанавливать причинно-следственные связи, формулировать гипотезы, находить нестандартные решения и т.д.

Возможно, поэтому одним из ключевых вопросов для образования становится уже не объём знаний, который необходим передать человеку, а то, какие интеллектуальные операции человек должен научиться выполнять с определенным предметным знанием.

Но и данный вопрос я не считаю верным. Потому что если, напрмиер, генеративный ИИ способен быстро воспроизвести определение, сделать краткое изложение материала, предложить несколько гипотез или даже выстроить аргументацию, то образовательная задача постепенно смещается ещё на один уровень.

Потому что становится недостаточным понять, может ли человек выполнить интеллектуальную операцию. Возникает дополнительный вопрос, способен ли он управлять её выполнением: определить, какая задача нужна в конкретной ситуации, выбрать подходящий инструмент, оценить полученный результат, обнаружить ошибку, решить, можно ли этому результату доверять и т.д.

И тогда появляется ещё один слой, который я бы назвал метакогнитивным.

Иными словами возникает своего рода трёхуровневая взаимосвязанная конструкция:

1. наличие предметного знания
2. интеллектуальные операции над знанием
3. управление собственным мышлением и взаимодействием с ИИ

#РазвитиеМышления

В июне мы с Олей приглашали вас принять участие в исследовании.

Нам хотелось не строить догадки о том, что происходит с рынком, а поговорить с теми, кто ищет работу, недавно её сменил или задумывается об изменении карьерной траектории.

Спасибо всем, кто откликнулся и был готов поделиться своим опытом 🙌🏼

💭 Откликов было больше, чем вошло в итоговую выборку.
Для интервью мы отбирали только тех участников, чьи карьерные ситуации соответствовали задачам исследования.
Но поблагодарить хотим всех, кто заполнил анкету и был готов принять участие.

В итоге мы провели 11 интервью со специалистами из EdTech и корпоративного обучения.

И теперь, как и обещали, делимся результатами исследования 📜

Разделяете настроение?

ℹ️ Коллеги, которые приглашают меня писать материалы для своих каналов, СМИ, сайтов.

Буду признателен, если у вас будет возможность делиться со мной статистикой публикаций: количеством просмотров, реакций, комментариев и другими показателями.

Я с удовольствием готовлю такие материалы, и мне было бы полезно получать обратную связь, чтобы понимать, насколько они оказались интересны и полезны аудитории.

Буду рад и дальше делиться своим опытом, практическими наработками и наблюдениями по темам андрагогики, педагогического дизайна, учебной аналитики, методологии обучения, управления образовательными проектами и другим темам.

Поэтому, если будет такая возможность, периодически рассказывайте, пожалуйста, о результатах публикаций.

И, конечно, спасибо за приглашения и интересные темы.

Рад, что удалось внести свой вклад в пополнение вашей базы знаний 🙌🏼

А кто сегодня задаёт направление развития образования?

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 месяце вышел комментарий Алексея Владимировича Савватеева к заявлению Германа Оскаровича Грефа о ЕГЭ. Речь идёт о фразе, согласно которой единый государственный экзамен был хорошим инструментом, но уже «отыграл свою роль».

Хочу поделиться своим мнением.

Я полностью согласен с Алексеем Владимировичем. Люди действительно нередко публично рассуждают о сферах, в которых не обладают профессиональной экспертизой. Это примерно как если бы автомеханик начал объяснять художникам, как следует писать картины.

Но с другой стороны, у Германа Оскаровича может быть собственное мнение об образовании. Право высказываться есть у любого человека.

Однако высокий публичный статус придаёт подобной формулировке дополнительный вес. Особенно когда её произносит топ-менеджер, регулярно участвующий в обсуждении технологического и образовательного развития страны. Потому что в профессиональной среде и сообществах подобное заявление могут интерпретировать как информацию о возможном изменении образовательной системы.

Безусловно, можно утверждать, что ЕГЭ устарел, недостаточно оценивает мышление, во многом ориентирован на выполнение стандартизированных заданий и т.д. С частью данных тезисов можно согласиться.

Однако у публичных заявлений подобного уровня есть последствия, которые почти не обсуждаются.

Дело в том, что вокруг подготовки к ОГЭ и ЕГЭ сформировался самостоятельный сегмент детского онлайн-образования.

И получается, что для одних данные сегмент стал полноценным бизнесом. Другим он обеспечивает профессиональную занятость. В нём работают руководители образовательных продуктов, продюсеры, преподаватели, методисты, кураторы, авторы заданий, технические специалисты, команды сопровождения и т.д.

Кроме того, внутри данного сегмента сформировалась собственная профессиональная среда, в которой годами накапливаются методики, технологии и т.д.

И если тезис о том, что ЕГЭ «отыграл свою роль», начнёт приобретать управленческий вес, то непонятно что произойдёт с онлайн-школами, продукты которых построены вокруг подготовки к ОГЭ и ЕГЭ?

Как изменится положение команд, чья экспертиза связана с действующей экзаменационной системой? Кто будет оценивать последствия возможной реформы для школьников, семей, педагогов? Каким образом накопленная в данном сегменте экспертиза будет использована при разработке новой модели оценки? и так далее.

«Как управлять образовательным проектом? Личный опыт и ошибки»

Поделился записью эфира, на котором презентовал новый курс «Управление образовательными проектами: основы», разобрал типичные ошибки, а также ответил на вопросы слушателей.

Компании будут конкурировать с классическими вузами?

Рассказал о тренде создания корпоративных университетов крупными компаниями, разобрал причины этого явления, риски для классических вузов и порассуждал о том, станут ли такие проекты партнерами или конкурентами.

Новый материал в рубрике «Опыт экспертов»: почему зумеров не существует

Порассуждал о том, почему теория поколений не работает в корпоративном обучении, и объяснил, что на самом деле определяет процесс обучения взрослых людей.