Ce diaporama a bien été signalé.
Nous utilisons votre profil LinkedIn et vos données d’activité pour vous proposer des publicités personnalisées et pertinentes. Vous pouvez changer vos préférences de publicités à tout moment.
Автоматизация образования
и её методологические последствия
Москва
19 января 2017г.
Почему про
автоматизацию
образования
рассказываю я?!
• Занимаюсь проблемами автоматизации с 1975 года, машинного
обучения ...
Меняется сам ученик: (кибер)психика
3
Воля
Экзотело
Бессознате
льное Сознание
ЭкзокортексТело
Физический мир
(кибер)
психи...
Будут ли «тёмные курсы»?
• Главный тренд дня – тотальная экстремальная
автоматизация (исключение людей, dark factories).
•...
Как учить: текущий жизненный цикл
«компетенции»
5
Выбор
предмета
Понимание
предмета
Беглость в
решении
задач
Постановка
за...
Метафоры жизненного цикла
«компетенции»
6
часовщик лесниксадовник
инженерия
Восток: смириться и растить. Запад: добиваться...
Мы Запад! Как формализуем трудноформализуемое?!
Выделяем в «опыте жизни» важные части и моделируем их:
• Целевые практики ...
Образовательные практики:
1. чему учить и 2. как учить
Практика = дисциплина + технология
Дисциплинированные (компетентные...
Схематизация жизненного цикла:
различение дисциплины и технологии в практике
• дисциплины = мышление (операции с абстрактн...
Разделение труда как шаг к автоматизации
Воспитателей, регуляторов и пр. нет намеренно – не тюрьма!
10
У каждой роли свои ...
Главное отношение педагогики
• Педагог отвечает за мотивацию
• Дисциплина – лидерство (заставить человека играть роль учен...
Киберосознанность
• Осознанность – это рациональное внимание к результатам работы подсознания.
• Аптайм транс и поток по Ч...
Тренажёры: мейнстрим
• Единица изучения: концепт («мышлема») или небольшая связка
концептов
• Добиваемся: беглости (fluenc...
Дисциплины в обучении: есть ли там наука?!
14
• Item response theory –
текущий лидер
• Temporal item response
theory
• Hie...
Проба пера: системное мышление
• Учебник написан (предмет сформирован) --
http://techinvestlab.ru/systems_engineering_thin...
Curriculum
• Текущий тренд: индивидуальный curriculum, возможность
изменения curriculum (главный аргумент Болонской систем...
AI в образовании
на общем инвестиционном фоне:
революция пока не финансируется
17https://www.cbinsights.com/blog/artificia...
18
Спасибо за внимание
Анатолий Левенчук,
http://ailev.ru
ailev@asmp.msk.su
Vous avez terminé ce document.
Télécharger et lire hors ligne.
Prochain SlideShare
Future of Engineering
Suivant
Prochain SlideShare
Future of Engineering
Suivant
Télécharger pour lire hors ligne et voir en mode plein écran

0

Partager

А.Левенчук -- автоматизация образования

Télécharger pour lire hors ligne

Доклад "Автоматизация образования и её методологические последствия" на преподавательской конференции Русской школы управления, 19 января 2017г.

Livres associés

Gratuit avec un essai de 30 jours de Scribd

Tout voir
  • Soyez le premier à aimer ceci

А.Левенчук -- автоматизация образования

  1. 1. Автоматизация образования и её методологические последствия Москва 19 января 2017г.
  2. 2. Почему про автоматизацию образования рассказываю я?! • Занимаюсь проблемами автоматизации с 1975 года, машинного обучения с 1978 года, искусственного интеллекта с 1980 года. • Преподаватель по базовой квалификации, даже с практикой в школе (1980). Учил в ВУЗах, на курсах, вёл образовательный консалтинг. Писал учебники (и не один!), сочинял задачи. Пример: преподавание системного мышления -- http://incose- ru.livejournal.com/57945.html • Учу взрослых с высшим образованием с 1984 года – IT, менеджмент, системная инженерия, системное мышление. Текущие программы: http://ailev.livejournal.com/1232632.html • Занимаюсь методологией (в том числе методологией образования): Пример: публикации в блоге http://ailev.ru, посты 2017 года по методологии образования собраны в пункте 2 http://ailev.livejournal.com/1323298.html 2
  3. 3. Меняется сам ученик: (кибер)психика 3 Воля Экзотело Бессознате льное Сознание ЭкзокортексТело Физический мир (кибер) психика Вхождение в киберпсихические/киберпсихофизические системы систем Психический мир групп и сообществ (интерсубъектность)
  4. 4. Будут ли «тёмные курсы»? • Главный тренд дня – тотальная экстремальная автоматизация (исключение людей, dark factories). • В 2012 жизнь поменялась (весна AI): автоматизация «интуиции» и «чуйки» путём машинного обучения • Это не «автоматизация»: практики без людей оказываются совсем другие • Люди уже не совсем люди: • Экзокортекс и экзотело (cyborgs-1, cybernetic organizm) • Организация образования (cyborgs-2, cybernetic organizations) • Таблетки знаний до сих пор не изобрели, потенциал автоматизации работы ученика весьма ограничен 4
  5. 5. Как учить: текущий жизненный цикл «компетенции» 5 Выбор предмета Понимание предмета Беглость в решении задач Постановка задач проектный подход (project approach) перевёрнутое обучение (flip teaching) смешаное обучение (blended learning) Учебник, видео (не вики!) Тренажёр (задачи и их проверка) Идея проекта, технология (мастерская), Проверка результата тьюторство curriculum
  6. 6. Метафоры жизненного цикла «компетенции» 6 часовщик лесниксадовник инженерия Восток: смириться и растить. Запад: добиваться модульности, затем собирать. Запад не удовлетворится «гениальным AI», отмоделировавшим опыт «гениального преподавателя». Будет вопрос: как это работает? Будет формализация, ход на модульность, разделение труда, осознанное совершенствование, гарантированную воспроизводимость! образование
  7. 7. Мы Запад! Как формализуем трудноформализуемое?! Выделяем в «опыте жизни» важные части и моделируем их: • Целевые практики (учебные предметы в составе curriculum): • физика, • системное мышление, • проектное управление, лидерство • … тысячи их! • Обеспечивающие практики (образования): • Тьюторство (управление образовательным кейсом) • Педагогика (мотивирование) • Объяснение • Тренинг беглости • … их явно больше десятка! 7
  8. 8. Образовательные практики: 1. чему учить и 2. как учить Практика = дисциплина + технология Дисциплинированные (компетентные) исполнители [все ли люди?], обеспеченные необходимыми для поддержки дисциплины инструментами 8
  9. 9. Схематизация жизненного цикла: различение дисциплины и технологии в практике • дисциплины = мышление (операции с абстрактными типизированными объектами). Меняются за 30 лет. Учатся в школе и ВУЗе. Практика определяется по её дисциплине. Инвестиции в «человеческий капитал». • технологии = инструменты и рабочие продукты (поддержка мышления в экзокортексе). Меняются каждые 5 лет. Учатся на производстве. Проекты используют технологии как «ресурсы». Инвестиции в традиционный капитал. • Дисциплины тренируют на задачах (заранее поставленных), нужны тренажёры • Понимание связи дисциплин и технологий, идеальных объектов дисциплин и рабочих продуктов в жизни нужно ТРЕНИРОВАТЬ, для этого обычно нужен преподаватель • Маскировка в реальной жизни: а) задача не поставлена б) много отвлечений 9 В жизни ни одного слова из учебника В учебнике ни одного слова из жизни =Компоненты, функциональные единицы, альфы =Модули, конструктивные единицы, рабочие продукты
  10. 10. Разделение труда как шаг к автоматизации Воспитателей, регуляторов и пр. нет намеренно – не тюрьма! 10 У каждой роли свои интересы, свои практики. Автоматизируются практики, софт поддерживает теории.
  11. 11. Главное отношение педагогики • Педагог отвечает за мотивацию • Дисциплина – лидерство (заставить человека играть роль ученика) • Труд ученика не оплачивается, рабский труд непроизводителен • Автоматизировать труд ученика нельзя, он должен трудиться, чтобы научиться! • Педагогам удаётся заинтересовать в предмете (не-педагогам не удаётся!), сделать из раба заинтересованного сотрудника. • Концепция edutainment провалилась (много раз, опять и снова): интересный контент оказывается создать невозможно, в играх побеждает не интересный контент, а правильное подкрепление. • Бихевиоризм, «подкрепление» -- отвязать мотивирование от содержания! • Gamedev как шанс автоматизировать решение задач («миссий»), удерживая интерес 11 Десятый круглый стол по проблемам педагогики, доклад А.Сидоркина, про учение как труд и технологии мотивирования учащихся – замечания мои и К.Зискина к его докладу: http://ailev.livejournal.com/1316601.html
  12. 12. Киберосознанность • Осознанность – это рациональное внимание к результатам работы подсознания. • Аптайм транс и поток по Чиксентмихаю • Тренинг внимательности (ключ тут деконцентрация – «внимание ко всему») • Фармакология: не избавляет от cognitive biases, требуется тренинг содержания • Экзокортекс как ключ к осознанности: http://openmeta.livejournal.com/237056.html • Непосредственно связано с управлением личной эффективность. • А ещё можно пробовать управлять cognitive load через её непосредственный замер по нейрофизиологии. И дальше жить в чиксентмихаевском потоке! 12
  13. 13. Тренажёры: мейнстрим • Единица изучения: концепт («мышлема») или небольшая связка концептов • Добиваемся: беглости (fluency) на мелких вопросах, «сержантский метод» по акад. А.Ершову -- http://ailev.livejournal.com/1287293.html • Составная часть в : blended learning, distance learning, MOOC, LMS • Не заменяют участие учителя: «зеркальные нейроны», индивидуализация заданий и объяснений, умение не только читать- писать, но и говорить-слушать (другие навыки, социализация), нет тренинга постановки задачи (проект), недостаточно проработанная мотивация и т.д.. MOOC и LMS совершенно недостаточно, это только часть blended learning! • Вся критика «тестов» – это к ним, но они не для тестов! Они для тренинга! • Задачники: те же тренажёры!!! Задачник Демидовича по матану: 4000 задач. • Узкое место: проверки  сегодня это главное направление автоматизации (включая проверку ответов в свободной форме) 13
  14. 14. Дисциплины в обучении: есть ли там наука?! 14 • Item response theory – текущий лидер • Temporal item response theory • Hierarchical item response theory • Deep knowledge tracing – из другого семейства, хуже https://www.knewton.com/resources/blog/adaptive-learning/deep-learning-make-better-learning/ https://www.dropbox.com/s/tbd20xkyhw1ev3k/gradescope_nips_ed_workshop_2016.pdf?dl=0 https://en.wikipedia.org/wiki/Item_response_theory https://en.wikipedia.org/wiki/Concept_inventory
  15. 15. Проба пера: системное мышление • Учебник написан (предмет сформирован) -- http://techinvestlab.ru/systems_engineering_thinking/ • Предмет обкатан на учебных группах (магистры и взрослые) • Набор мышлем составлен (http://ailev.livejournal.com/1278600.html) • Составлено 218 задач по 39 темам – использованы принципы concept inventory и форма для электронного предъявления (moodle): http://system- school.ru/wp- content/uploads/2016/11/system_thinking_11nov2016 .pdf • Обкатано на четырёх учебных группах (примерно 100 человек) 15
  16. 16. Curriculum • Текущий тренд: индивидуальный curriculum, возможность изменения curriculum (главный аргумент Болонской системы!). • Организационная задача (неполный контроль организатора образования за прохождением курсов, короткий период взаимодействия со студентом) • Неоформленность роли и практик тьютора (построения образовательной траектории) • Проблемы «профориентации» • Закат профессий -- http://erazvitie.org/article/zakat_professij • длинные inferential distances -- https://wiki.lesswrong.com/wiki/Inferential_distance • Предметы мышления как пререквизиты ко всему: http://ailev.livejournal.com/1296858.html • Сложная задача: непонятность в компьютерном представлении дисциплин (подходы к curriculum mining и другим методам в http://ailev.livejournal.com/1208826.html). 16
  17. 17. AI в образовании на общем инвестиционном фоне: революция пока не финансируется 17https://www.cbinsights.com/blog/artificial-intelligence-top-startups/
  18. 18. 18 Спасибо за внимание Анатолий Левенчук, http://ailev.ru ailev@asmp.msk.su

Доклад "Автоматизация образования и её методологические последствия" на преподавательской конференции Русской школы управления, 19 января 2017г.

Vues

Nombre de vues

8 472

Sur Slideshare

0

À partir des intégrations

0

Nombre d'intégrations

7 530

Actions

Téléchargements

40

Partages

0

Commentaires

0

Mentions J'aime

0

×