Anatoly Levenchuk (ailev) wrote,
Anatoly Levenchuk
ailev

Category:

AI должен поддерживать образование по интеллект-стеку, а не традиционное STEM-образование

Статья, в которой рассказывается в том числе и о том, что разрабатывается очередная AI-платформа для STEM-образования, на это тратятся десятки миллионов долларов: https://www.edsurge.com/news/2021-08-05-there-s-a-new-wave-of-ai-research-coming-to-transform-education. Я дал эту статью в группу blended learning в фейсбуке, откомментировав, что это мысли зарубежных коллег о симбиозе электронных и мясных учителей. В ответ было два действия: комменты про недопустимость называния мясных учителей мясными (а что, "кожаный мешок" или учитель-на-wetware было бы лучше?) и перевод статьи на русский -- http://blendedlearning.pro/new-school/personalisation/ii-in-edu/.

В переводе последняя фраза "Статья переведена искусственным интеллектом Google (все претензии к нему), небольшие правки внесены живым человеком". Последняя фраза про гуглепереводчик сильно добавляет к тексту! Я всегда говорю, что на вопли "у этой нежити плохое качество!" (и далее обсуждается какое-то сверхчеловеческое качество, которое должна продемонстрировать нежить, чтобы её признали годной) нужно отвечать примером гуглепереводчика: качество все ругают, но миллиард использований в день там есть. Ибо переводит на уровне восьмиклассника, а не профи-переводчика, но бесплатно. В blended learning AI будет подучивать на уровне третьекурсника педвуза, но тоже бесплатно. И огромное количество работы по переводу и обучению будет выполняться каждый день плохо, но выполняться. Ибо денег на хорошую работу в таких объёмах всё равно не будет, и это означает, что тексты не будут вообще переведены, если отказаться от гуглепереводчика, и какие-то детки не будут обучены. А в теории да, всё плохо и ужасно -- в жизни же это полное счастье, выполняется работа, которая была бы иначе никем никогда не выполнена. Всё это справедливо и по отношению к автоматизации работы учителя: у AI она будет плохая, но иначе никем вообще выполнена не будет!

Главное замечание к содержанию статьи (что справедливо отметил в https://www.facebook.com/groups/blended.learning.russia/posts/2975946092647920/ Григорий Кондаков), что платформа STEM в образовании -- это рудимент прошлого.

Да, образовательная платформа STEM (набор курсов по математике, физике, информатике и технологиям в их текущем школьном виде) -- это рудимент прошлого. Проблема в том, что платформе будущего не учат и её не предъявляют. И новой платформе усиления интеллекта с прошловекового до современного никто не учит и не обсуждает, потому как педагоги получают платформы "с неба", от чиновников.

В образовании вопрос о содержании образования -- главный вопрос. В статье описано движение по инерции в образовании: лучшие учителя мира, поддержанные искуственным интеллектом будут учить не мышлению прямо и непосредственно (как предлагается учить интеллект-стеку), а "исподволь", "опосредованно", через программы STEM. Так нельзя. Поезд STEM уже ушёл (https://ailev.livejournal.com/1059168.html), а ещё были и исследования, показавшие, что прошедшие вузовский курс физики студенты не приобретают умения решения других типов задач больше, чем не прошедшие такого курса. Физика в её текущем варианте учебной дисциплины, оказывается, не делает людей умнее! Нужно обучать интеллекту прямо, а не "исподволь".

Мой заход на новую платформу, в том, что у людей разбирательство с проблемами в незнакомой ситуации происходит сегодня при помощи практик, входящих в интеллект-стек. Вот трансдисциплинам этих практик мышления и нужно учить, каждая следующая в стеке использует предыдущие как платформу и предоставляет платформу для мышления, которое на ней реализуется (фрагмент из книжки "Образование для образованных 2021", как раз её переписываю сейчас):
• Понятизация: мы выделяем в ситуации какие-то нам знакомые объекты, как-то структурируем своё восприятие
• Собранность: мы осознанно выделяем объекты нашего внимания, переключаем внимание с объекта на объект по собственной воле, внимание не уплывает, внимания хватает на необходимые для деятельности время, тело (и имеющиеся у него дополнительные инструменты) управляемо и не мешает разбираться с ситуацией.
• Онтология: в ситуации выделяются объекты и отношения, им даются какие-то имена, определяются типы этих объектов и отношений (они берутся главным образом из культуры, а не сочиняются на ходу)
• Логика: с объектами и отношениями из ситуации и выявленными в культуре потенциальными типами этих объектов и отношений проводятся рассуждения, в этих рассуждениях обнаруживаются ошибки
• Физика: абстрактные описания ситуации так или иначе приводятся к физическому миру, есть понимание, что реализуемо всё, что не запрещено текущими физическими теориями.
• Информатика: с описаниями/моделями ситуации проводятся рассуждения/вычисления, и эти рассуждения распределяются между разными вычислителями (мозгом и его экзокортексом: компьютерами разной физической природы).
• Исследования: строятся объяснения/теории причинно-следственных связей в ситуации, которые ведут к прогнозам по поводу возможных вмешательств или бездействия. По поводу ситуации строятся догадки в качестве новых объяснений, но какие-то объяснения могут быть взяты из культуры.
• Обучение: в ситуации имеются и другие люди, у них другие модели и объяснения ситуации. Нужно уметь понять, какие эти модели и объяснения других людей, каких их цели, и обучить их нашим моделям и целям.
• Методология: ситуация требует каких-то целенаправленных коллективных действий -- проекта, в ситуации должны быть использованы какие-то культурные практики, люди-агенты с их инструментарием должны играть какие-то роли, должны достигаться какие-то цели.
• Праксиология: используемые в ситуации ресурсы редки, и нужно договориться о том, как их использовать, и какую выгоду будет иметь каждый агент, участвующий в ситуации. Как договориться о добровольных обменах/сделках, как предпринять шаги к достижению целей? Или признать, что овчинка выделки не стоит, и прекратить деятельность, выйти из ситуации.
• Системное мышление: в ситуации коллективной деятельности с редкими ресурсами и использованием практик нужно разобраться, какие системы мы создаём/изменяем, при помощи каких систем деятельности, какие объекты важны на каждом системном уровне и какие практики с ними будут выполняться, какие методы описаний нужно использовать, чтобы не пропустить важных для отслеживания объектов в проекте.
• Деятельностные кругозоры: в проекте нужно использовать state-of-the-art практики инженерии (с их вариациями для самых разных предметных областей: медицины, образования, информатики и т.д.), менеджмента, предпринимательства.

STEM там тоже спрятан (и физика, и математика в логике, и информатика, и инженерия), но эти трансдисциплины даются по-другому и в других объёмах. Важней показать то, в чём суть этих трансдисциплин, с какими объектами они работают и какие проблемы это решает, эти трансдисциплины связаны между собой и с другими трансдисциплинами и прикладными дисциплинами, чтобы всегда можно было специализироваться в каждой из них, не теряя из виду всех остальных дисциплин в их тесной взаимосвязи.

Мы разворачиваем нашу Школу системного менеджмента (https://system-school.ru/) в сторону обучения взрослых именно этому интеллект-стеку в современной версии всех его трансдисциплин, и часть курсов у нас уже есть. Мы активно работаем, чтобы там были представлены все дисциплины. Мы реально делаем людей умнее. И AI у нас тоже будет, и он будет поддерживать не антикварное образование, доставшееся нам от 20 века. Нет, мы его будем использовать для современного образования, 2021 года выпуска.
Subscribe

  • Post a new comment

    Error

    Anonymous comments are disabled in this journal

    default userpic

    Your reply will be screened

  • 2 comments