Лаборатория онлайн-обучения

Сегодня была встреча с одной из подписчиц канала. Встреча была скорее профессиональной, нежели бытовой, за что спасибо коллеге. И в какой-то момент зашла речь о том, как вообще можно столько лет подряд публиковать материалы, и почему большая часть образовательных блогеров либо скатываются в развлечения, либо просто перестают вести канал, или резко снижают активность. 💭 Дело в том, что я не считаю себя роботом. И желание закрыть свой канал у меня есть всегда. Потому что самостоятельно создавать такое количество материалов для библиотеки канала — задача вовсе не из простых. Особенно, когда ты делаешь это без перерыва почти 5 лет подряд. Безусловно, в последнее время я использую ИИ, чтобы ускорить структурирование того, что надиктовываю нейросети. Но это не облегчает работу, особенно учитывая тот факт, что из-за ограничений телеграмма статистика канала просела, что меня сильно демотивировало. Поэтому пока я просто стараюсь делать то, что делаю. Спасибо всем, кто поддерживает канал.

Бесплатное мероприятие для тех, кто развивает образовательный бизнес (и не только) Сегодня мне написал Денис Сметнёв (сооснователь Skyeng и uForce). Он попросил рассказать о мероприятии, на которое приглашает тех, кто занимается бизнесом в образовательной сфере (и не только). Бесплатный очный митап «Опоры» пройдёт 16 июня в Москве. В программе: • три спикера-практика с разборами реальных кейсов; • профессиональный нетворкинг с другими коллегами-предпринимателями; • возможность лично пообщаться с Денисом и задать ему вопросы (Денис опытный эксперт, чего стоит только его опыт выстраивания отдела В2В-продаж в Skyeng, руководство запуском Skyeng на международном рынке (куда входило 12 стран), а также создания с маркетингового агентства uForce). На мой взгляд, мероприятие может быть полезно тем, кто развивает образовательный бизнес, хочет получить обратную связь от профессионалов с большим опытом или ищет новые профессиональные знакомства и нетворкинг для развития. Регистрация на мероприятие при помощи 👉🏼 бота

В чате канала к данному посту был задан довольно интересный вопрос от подписчика:

Ну строго говоря, все знать стало не обязательно лет 400 назад с изобретением книгопечатания. Если ИИ даёт результат, о котором не знает эксперт, то у меня масса вопросов к эксперту, потому что ИИ работает на наиболее частотных фразах, т.е. он не в состоянии выдать новое решение, он выдает давно известное и много раз переписанное. Это нормальный троечный уровень среднего студента

Решил немножечко порассуждать и ответить на данный вопрос 👇🏼 В посте обозначено, что понятие «компетентности» меняется. То, о чем пишет коллега, скорее касается вопросов качества материалов, которое генерирует нейросеть и уровня экспертности того, кто использует нейросеть. Но мои идеи о другом совсем. 10 лет назад, чтобы человеку сказать, что он компетентный нужно было книжки читать, практиковаться, снова возвращаться к определенным материалам, задавать огромное количество вопросов наставнику и тратить много времени, чтобы добиться нужного качества для выполнения задачи (говоря на языке коллеги «качества выполнения задачи уровня отличника»). Сейчас я вижу изменения в данном отношение. Многие этапы, которые были ранее, исчезают, которые были необходимыми, чтобы быть компетентным. И лично на своём опыте по созданию телеграм-бота с использованием языка программирования Java (которого не знаю) я обнаружил, что могу вместе с нейросетью решить задачу на уровне отличника. Теперь хотелось бы отметить то педагогическое противоречение, которое выявил и о котором веду речь. Быть компетентным в классическом смысле значит иметь способность в выполнении определенного рода задач или ведения деятельности. Но стал ли лично я компетентным после использования нейросети для решения задачи? Нет. Потому что не приобрел нужных знаний о программировании на языке Java. Знания не стали присвоенными мной прежде чем я решил задачу. Но я всё-таки решил задачу, не имея ни единого представления о знании той области, которую использовал. Никогда прежде у меня не было такого, чтобы я мог решать задачи, ни имея ни единого представления о знаниях в определенной области. А что я тогда сделал? Я задавал правильные вопросы для нейросети, а также направлял скриншоты с выполнением задач, чтобы показать, что у меня получается, а что нет. Выходит, что человеческая компетентность в классическом понимании перестаёт быть актуальной. Ведь сегодняшнее время показывает, что чтобы человеку быть компетентным не обязательно, чтобы знание было им присвоено.

В чате канала к данному посту был задан довольно интересный вопрос от подписчика:

Ну строго говоря, все знать стало не обязательно лет 400 назад с изобретением книгопечатания. Если ИИ даёт результат, о котором не знает эксперт, то у меня масса вопросов к эксперту, потому что ИИ работает на наиболее частотных фразах, т.е. он не в состоянии выдать новое решение, он выдает давно известное и много раз переписанное. Это нормальный троечный уровень среднего студента

Решил немножечко порассуждать и ответить на данный вопрос 👇🏼 В посте обозначено, что понятие «компетентности» меняется. То, о чем пишет коллега, скорее касается вопросов качества материалов, которое генерирует нейросеть и уровня экспертности того, кто использует нейросеть. Но мои идеи о другом совсем. 10 лет назад, чтобы человеку сказать, что он компетентный нужно было книжки читать, практиковаться, снова возвращаться к определенным материалам, задавать огромное количество вопросов наставнику и тратить много времени, чтобы добиться нужного качества для выполнения задачи (говоря на языке коллеги «качества выполнения задачи уровня отличника»). Сейчас я вижу изменения в данном отношение. Многие этапы, которые были ранее, исчезают, которые были необходимыми, чтобы быть компетентным. И лично на своём опыте по созданию телеграм-бота с использованием языка программирования Java (которого не знаю) я обнаружил, что могу вместе с нейросетью решить задачу на уровне отличника. Теперь хотелось бы отметить то педагогическое противоречение, которое выявил и о котором веду речь. Быть компетентным в классическом смысле значит иметь способность в выполнении определенного рода задач или ведения деятельности. Но стал ли лично я компетентным после использования нейросети для решения задачи? Нет. Потому что не приобрел нужных знаний о программировании на языке Java. Знания не стали присвоенными мной прежде чем я решил задачу. Но я всё-таки решил задачу, не имея ни единого представления о знании той области, которую использовал. Никогда прежде у меня не было такого, чтобы я мог решать задачи, ни имея ни единого представления о знаниях в определенной области. А что я тогда сделал? Я задавал правильные вопросы для нейросети, а также направлял скриншоты с выполнением задач, чтобы показать, что у меня получается, а что нет. Выходит, что человеческая компетентность в классическом понимании перестаёт быть актуальной. Коллеги, мне кажется, что ни одна научная статья будет написана о том, о чем веду речь.

Друзья, 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 материале мы рассуждали о том, кто может быть у истоков изменений в образовании. Я подчёркивал мысль о том, что регалии, возраст, опыт и список заслуг сами по себе ещё не гарантируют свежести взгляда на проблемы, которые сейчас существуют.

Данная мысль, кстати, хорошо перекликается с книгой, которую я недавно рекомендовал «The Cambridge Handbook of Expertise and Expert Performance» под редакцией K. Anders Ericsson и других коллег. Один из важных моих инсайтов в том, что раньше исследователи пытались найти устойчивые черты, способности и особенности личности эксперта, но это не всегда помогало предсказывать выдающееся выполнение той или иной задачи. Поэтому эксперта стоит оценивать не только по статусу и прошлым достижениям, а по тому, как он решает сегодняшние задачи.

И мне кажется, что в эпоху ИИ этот инсайт становится ещё более заметным. Например, если сегодня молодой студент или студентка с помощью искусственного интеллекта могут предложить сильное решение для трансформации образования, то почему мы должны автоматически обесценивать это решение только потому, что у человека пока нет опыта? Мне кажется, в данном случае просто срабатывают старые представления о компетентности. Дело в том, что во многих традиционных моделях профессионального становления компетентность связывали с длительным освоением деятельности, практикой, наставничеством и накоплением опыта. Безусловно, опыт важен. Но сейчас мы всё чаще сталкиваемся с ситуацией, когда человек может не обладать всей глубиной профессиональной экспертизы, но при этом способен решить конкретную задачу за счёт другой связки: • понять проблему; • правильно поставить вопрос; • подобрать инструменты; • использовать внешние источники знания; • проверить результат; • доработать решение; • понять ограничения полученного результата; • перенести результат на практику. Недавно на канале показывал кейс, где без профессиональных навыков программирования я смог создать Telegram-бота при поддержке ChatGPT. Означает ли это, что я стал компетентен в программировании на языке Java? Нет. Но я смог решить конкретную задачу. И вот здесь появляется очень интересный вопрос: «А что именно мы теперь называем компетентностью?». Способность написать программный код? Или умение правильно поставить задачу, найти опору во внешних инструментах и проверить результат выполнения такой задачи? 💭 Также стоит отметить, что на протяжении последних десятилетий компетентность чаще связывали с тем, что человек обладает знаниями и навыками, которые может самостоятельно применять в профессиональной деятельности. Сейчас всё чаще важной становится способность находить знание, связывать его с задачей, проверять качество результата и понимать ограничения полученного решения. В этом смысле мне вспоминается коннективистская теория обучения, которую лично я скорее рассматриваю как полезную футурологическую рамку, а не научную теорию. Ведь ещё в работах Джорджа Сименса и Стивена Даунса звучала мысль о том, что знание всё чаще находится не только внутри человека, но и распределяется между людьми, цифровыми сетями, базами данных, устройствами и связями между ними. Авторы утверждали, что способность находить нужные связи и ориентироваться в этих сетях становится не менее важной, чем владение самим знанием. Получается, что компетентность не сводится к тому, чтобы «всё знать». И трансформировать, соответственно, существующее образование, на мой взгляд, могут не те, кто «всё знают», а те, кто обладает определенностью гибкостью мышления и развитостью различных видов такого мышления. #ТрансформацияОбразования

Поступил довольно интересный вопрос от подписчицы в чате канала:

Здравствуйте! Как раз на эту тему у меня появился буквально вчера вопрос) Коллега-дизайнер использует ИИ для генерации картинок. Она не раз сталкивалась с тем, что у ИИ "ограничен объём памяти": после настройки какое-то количество итераций ИИ даёт хорошие результаты, а в определённый момент начинает генерить очень грубые ошибки. На картинках ошибки заметить довольно просто, в тексте или при анализе / составлении больших таблиц эта задача становится более сложной, вплоть до невозможной. Вопрос ко всем коллегам, которые плотно работают с ИИ: Сталкивались ли вы с "перегрузкой" ИИ информацией, при которой он начинал стабильно выдавать не то, что требуется?

Решил ответить в виде скринкаста. Полезного просмотра 🎥

Создал приоритизацию по системному обучению навыкам работы с генеративным ИИ. Первый слой навыков 1. Предметная компетентность Изучайте фундаментальные термины, теории, подходы, типичные ошибки, мифы и т.д. предметной области. 2. Интеллектуальные навыки Осваивайте навык постановки целей, задач и результатов, развивайте системное, креативное, критическое мышление и т.д. Второй слой навыков 3. ИИ-грамотность Изучайте как работают генеративные модели, где они дают пользу, где их не стоит использовать, какие существуют у них ограничения в разных контекстах и т.д. Третий слой навыков 4. Проектирование запросов (промт-инжиниринг) Учитесь формулировать роли, цели, контекст, ограничения, форматы результата, критерии проверки результата и т.д. Четвертый слой навыков 5. Навык интеграции результатов генеративного ИИ Осваивайте умение переносить полученные результаты от ИИ на практику, затем рефлексировать, выявлять ошибки и ограничения, дорабатывать на их основе промты и т.д. Теперь знаете в каком порядке выстраивать учебные программы по работе с генеративным ИИ у себя в командах и организациях. Применяйте на практике!

☀️ Лето — лучшая пора для обучения Июнь, солнце! У кого-то отпуск, а у кого-то просто чуть меньше суеты 😀 Поэтому сам сейчас учусь. То книжечки читаю, то учебные курсы просматриваю. Считаю, что лето — это реально отличное время для спокойного обучения. Просто открываешь материал и проходишь в комфортном для себя темпе. Друзья, знаю, что многие из вас читали анонсы курса «Андрагогика: основы». Возможно, даже сохраняли его в закладки. И если вы давно хотели разобраться в обучении взрослых системнее, сейчас действительно подходящий момент перестать откладывать обучение. Как и говорил ранее, у взрослых уйма особенностей, начиная от наличия опыта и заканчивая сопротивлением в обучении. И если эти особенности не учитывать, то начинается проектирование курсов «по наитию». На курсе мы разбираем 👇🏼 • что такое андрагогика; • чем обучение взрослых отличается от обучения детей; • какие теории обучения помогают эффективнее понимать, как учатся взрослые; • как работают шесть принципов обучения взрослых по Малкольму Ноулзу; • как проектировать обучение, опираясь на опыт и проблемы/задачи; • как снижать когнитивную нагрузку при объяснении материала, групповой и индивидуальной работе; • как устроена учебная мотивация взрослых и чем она отличается от вовлечённости и т.д. Самое прекрасное — вам не придётся подстраиваться под вебинар к определённому времени. Главное — задействуйте, пожалуйста, рефлексию во время прохождения модулей. Для этого создал для вас дневник рефлексии, потому что полезно связывать новые знания со своим опытом. Подробности 👉🏼 здесь

✍🏼 Коллеги из МТС Линк пригласили поучаствовать в написании нового материала. На этот раз разобрали 👉🏼 как сделать обучающий курс, который удобно проходить со смартфона. Попробовали соединить техническую и научную оптики с точки зрения удобства и эффективности мобильного обучения. Полезного чтения 📖

🎓 От неудобной таблицы к Telegram-боту Как обучение действием помогло мне разобраться с задачей, в которой я не был специалистом Друзья, продолжаем тематическую серию публикаций о том, где и как люди учатся, кроме курсов. С первым материалом вы можете ознакомиться здесь И сегодня я хочу поделиться с вами ещё одним опытом. Началось всё с простой командной задачи. У нас появилась потребность собирать полезные инсайты и продуктовые идеи в одном месте. Чтобы они не терялись в переписках и не превращались в разрозненные заметки. Формально инструмент для уже был. Чтобы зафиксировать идею, нужно было зайти в отдельную Google-таблицу, пролистать файл и найти нужную строку, заполнить несколько столбцов. Вроде бы ничего сложного. Но на практике это было не очень удобно. Особенно если идея пришла во время обсуждения или после какого-то интересного наблюдения. Но вот не всегда хочется открывать таблицу, скроллить столбцы и заполнять всё вручную, затем выравнивать текст и т.д. Поэтому я решил поддержать команду и сделать процесс фиксации идей более комфортным. Так появилась идея Telegram-бота. Хотелось, чтобы его можно было просто открыть, последовательно внести информацию в нужные поля и отправить, чтобы в дальнейшем всё автоматически структурировалось. Но здесь возникла проблема — я не работал с Java Script, а делать всё нужно было в Google Apps Script. Соответственно, здесь и началось обучение с GPT. Причём пошёл не классическим путём, где нужно было сперва изучить теорию, затем написать код, потом посмотреть как работает (в таком сценарии возникли бы десятки ошибок). Сначала я перевёл продуктовую задачу в логику будущего инструмента, то есть ответил для себя на следующие вопросы: • что именно должен делать бот; • какие действия должен совершать пользователь; • какую информацию нужно формулировать и из каких блоков идей; • как должна выглядеть структура идеи; • какой сценарий внесения идей в бота будет удобен для членов команды и т.д. Потом началась техническая часть. Нужно было разобраться, как создаётся Telegram-бот, начиная с того как получить токен, связать его с кодом, написать первые команды и заканчивая тем, что делать, когда ошибка выглядит как набор непонятных технических сообщений. В этом случае мне вспомнился метод Реджинальд Реванса обучение действием (action learning), потому что я использовал ChatGPT как помощника в процессе поиска решения и для меня было важно, чтобы через серию упражнений мне было понятно как решить задачу с созданием бота. Поэтому я задавал вопросы, получал варианты кода, проверял их, возвращался с уточнениями, просил объяснить, почему бот не работает, менял свою логику запросов (промтов) к нейросети, снова запускал бота, снова ошибался, и снова, снова, и снова уточнял. Так (с каждым новым часом 😀), возникало конкретное умение действовать в новой для себя области. В итоге Telegram-бот стал для меня не только продуктовым инструментом для команды, но и образовательным кейсом. Коллеги, а у вас был опыт, когда вы чему-то научились вместе с нейросетями❓

Уже несколько лет я вхожу в жюри Digital Learning. И знаете, что каждый раз радует меня больше всего? Возможность увидеть образовательные проекты, о которых рынок ещё почти не знает, но которые через год-два становятся сильными примерами. Именно поэтому мой совет простой: не думайте, что ваш проект «ещё недостаточно масштабный» или «не такой известный». Ведь Премия — это как раз та самая возможность рассказать о своей работе, получить экспертную оценку и увидеть новые перспективы для развития. Для этого просто подавайте 👉🏼 заявку на Digital Learning 2026

💭 Почему методические шаблоны не научат управлять образовательным проектом Вы знаете, иногда кажется, что образовательный проект можно реализовать по наитию. Например, если ты сильный педагогический дизайнер или методолог, то вроде бы можно опереться на пару готовых документов в Word, диаграмму Ганта, список задач в Excel — и дальше управлять командой, сроками, бюджетом и всеми другими ресурсами. Но это большое заблуждение. Потому что сами по себе артефакты не управляют проектом. Ими управляют люди. Таблички с задачами не выстроят коммуникации на проекте. Диаграмма Ганта не решит проблемы с форс-мажорами. Шаблон технического задания не гарантирует, что вашу задачу правильно поймут. И так далее по списку... Примерно пять лет назад казалось, что если скачать готовые шаблоны (например, ту же диаграмму Ганта), то постепенно можно научиться управлять проектами. Но этого не случилось. Несколько лет назад моя главная ошибка была в том, что попытка опереться на инструменты делалась тогда, когда еще не было развито проектное мышление. Например, если брать команду, то не до конца было понятно, как ей управлять. Местами использовался директивный стиль, хотя для той команды, с которой велась и до сих пор продолжается работа, нужны были совсем другие подходы. Именно это заставило пересмотреть ошибки. Кстати, об этих ошибках отдельно пойдет речь в будущем курсе, потому что очень хочется, чтобы вы не наступали на те же грабли. Затем постепенно началось формирование собственной модели управления образовательными проектами. Сейчас она продолжает дополняться личным опытом, новыми кейсами и наблюдениями из практики. И это касается только блока команды, не говоря уже о бюджетном или временном планировании. Также, если посмотреть шире, то мы увидим, что образовательный проект отличается от многих других проектов своей внутренней логикой. Безусловно, он строится (как и другие проекты) вокруг сроков, бюджета, стейкхолдеров, заказчиков, целевой аудитории и т. д. Всё это, конечно, важно. Но в образовательном проекте есть еще один слой — педагогический дизайн. Именно по этой причине в курс встроен модуль про то, как использовать определенную модель вместе с планированием сроков образовательного проекта. Несколько лет назад это не до конца мной понималось. Во многом приходилось опираться на общепризнанные практики управления проектами. Поэтому миф о том, что образовательными проектами можно эффективно управлять без проектного мышления, давно перестал быть рабочей гипотезой. Ведь нужны не только шаблоны. Нужно проектное мышление, которое помогает видеть проект целиком: от педагогической идеи и образовательных результатов до команды, сроков, ресурсов, рисков и т. д. ❓Коллеги, а вы сталкивались с ситуацией, когда формально все проектные инструменты у вас уже были, но сам образовательный проект всё равно сыпался?

Вчера одна из подписчиц канала (за что ей спасибо) сообщила, что ей написал какой-то «товарищ», втираясь в доверие под предлогом участника чата канала «Лаборатория онлайн-обучения». Итог — он не является ни участником чата (потому что боты и спамеры у меня сразу бан получают), ни даже подписчиком канала. Поэтому, друзья, запомните одну вещь. От имени канала вам могут написать только два человека: • Я, Осипов Михаил — автор канала (ссылка на мой аккаунт: @osipov_education) • Дарья Егорова — администратор канала (ссылка на аккаунт: @darya_egrv) Отдельно отмечу, что у нас есть официальный бот канала (ссылка на аккаунт: @Lab_Onlain_bot) Остальные не имеют никакого отношения к каналу «Лаборатория онлайн-обучения» и его профессиональному чату. Поэтому даже не начинайте вести с ними дискуссию.

Запись эфира на тему «Промпт-инжиниринг в работе педагогического дизайнера. Мифы. Ошибки. Кейсы» Поделился записью эфира о том, как внедрить научный подход в промпт-инжиниринг. Человек не винтик. И образование не должно его таким делать Поразмышлял о том, почему образование должно помогать человеку становиться самостоятельным субъектом, а не превращать его в «винтик». Когда книга тяжелее гантели Объяснил, почему чтение сложных книг и развитие ума требуют такого же усилия и преодоления себя, как и тренировки в зале.

У самурая есть только путь

Вы заметили, как много дискомфорта и трудностей испытывают слишком амбициозные люди от того, что у них отсутствует цель? Ведь для них отсутствие цели является чуть ли не отсутствием смысла этого мира. И поэтому они начинают беспросветно уходить в себя, либо искать занятия, которые дадут им ощущение жизни. Но если посмотреть на жизненные или профессиональные цели глубже, то мы можем обнаружить, что выдумывание их ради только самого существования, которое не отвечает потребностям творческой реализации, есть ещё большее наказание, чем отсутствие такой цели вовсе. И тогда мы можем прийти к выводу, что иногда важнее не сама цель, а человеческая реализация. Ведь в конце концов важнее не то, к чему ты стремишься, а то, что и как ты делаешь. Безусловно, у всего что ты делаешь, должен быть какой-то результат. И то, о чем я говорю, не означает отсутствие стремления к результату. Я лишь хочу подчеркнуть, что постоянное придумывание себе целей может быть навязано испорченной массовой культурой, в которую мы попали, а не нашими внутренними потребностями, которые скрыты глубоко, и раскопать которые не позволяет пелена, называемая стереотипами.

Мне кажется, проблема современного амбициозного человека не в том, что он не может найти цели, а в том, что он не может обнаружить своих собственных внутренних потребностей, под которые сформировалась такая цель.

Ведь всё, что я вижу на просторах интернета, в научных статьях и различных материалах посвящено тому, чтобы выдумать себе цель или получить её от другого, а не тому, чтобы услышать свой внутренний голос, провести анализ собственных стремлений, идущих из глубины души, определить свой потенциал. Вот что истинно должно порождать цели.

Кто может запускать изменения в системе образования? Друзья, продолжаем говорить о трансформации образования. Тема, к которой я испытываю огромный интерес в последнее время. На прошлой неделе у меня был телефонный разговор с одним из подписчиков канала. Мы довольно долго обсуждали сегодняшнее образование, роль инноваций сквозь призму исторического и технологического контекстов, а также в целом кто вообще способен запускать трансформационные процессы. Дело в том, что мы часто смотрим на возраст, статус, опыт, список заслуг — и как будто автоматически предполагаем, что именно такие люди должны определять, куда движется образование.

С точки зрения когнитивной психологии это можно объяснить тем, что при оценке людей мы часто используем когнитивные упрощения. Возраст, статус, опыт и профессиональные достижения воспринимаются нами как признаки компетентности и помогают быстрее принимать решения.

Но мне кажется, что трансформация больше требует гибкости мышления: • способности пересматривать свой предыдущий опыт, • замечать новые проблемы, • экспериментировать и даже признавать, что привычные решения могут больше не работать, • слышать время и т.д. И порой свежие идеи действительно приходят от более молодых специалистов. Потому, что у них может быть меньше профессиональной инерции и больше готовности задавать неудобные вопросы. В истории педагогики таких примеров немало.

Например, Мария Монтессори в 1907 году, в возрасте 36 лет, открыла первую Casa dei Bambini в одном из рабочих районов Рима, её идеи многим казались слишком необычными для своего времени. Ведь она предлагала отказаться от привычных методов обучения и дать ребёнку больше самостоятельности, что совсем не воспринималось той системой образования. Однако результаты работы привлекли внимание педагогов и исследователей. И уже через несколько лет метод Монтессори получила международную известность, а её идеи о самостоятельности ребёнка, свободе выбора и специально организованной образовательной среде распространились далеко за пределы Италии и оказали влияние на образовательные практики по всему миру.

Поэтому, когда мы говорим о трансформации образования, нельзя смотреть только на формальные признаки экспертности. Нужно смотреть ещё и на то, насколько человек открыт к изменениям, понимает проблемы изнутри и готов работать с ограничениями системы. Особенно сейчас, когда технологические изменения происходят быстрее, чем многие образовательные системы успевают на них реагировать. Ведь в такие моменты очень легко уйти в ограничения, отчётность и формальные показатели, которые не всегда связаны с качеством образовательного опыта.

Какие курсы первыми устареют из-за ИИ? В этом году OpenAI запустила ChatGPT for Google Sheets в бете. Я взял Excel-файл, в котором было больше 200 строк, открыл его в Google Sheets, запустил расширение ChatGPT и дал ему четыре задачи: 1. Определить структуру листа и ключевые расчетные блоки 2. Найти ошибки формул, единиц, коэффициентов и итогов 3. Исправить подтвержденные ошибки в исходных данных и расчетах 4. Проверить итоговые блоки и отсутствие формульных ошибок То есть задачи были ровно те, ради чего многие обычно идут на курсы по Excel. Через шесть минут большая часть проблем была исправлена. В этот момент у меня возник не столько технический, сколько продуктовый вопрос. Сейчас на российском рынке есть больше 100 предложений курсов по Excel. Значительная часть таких курсов построена вокруг формул, сводных таблиц, очистки данных и т.д. Но что происходит, если заметную часть этих задач теперь можно выполнить через запрос к расширению? Речь не о том, что Excel как навык больше не нужен. Кажется, что меняется сама ценность обучения на таких курсах. Раньше курс мог быть построен вокруг того, чтобы научить человека выполнять действия руками. Теперь этого уже недостаточно. В этой точке возникает проблема. На рынке много образовательных продуктов, которые учат инструменту так, будто сам инструмент будет оставаться актуальным ещё несколько лет. И я понимаю коллег, которые писали мне в консалтинге с возмущением: «Получается, наши некоторые курсы уже становятся неактуальными?». Да, становятся. И будут становиться дальше. Потому что, на мой взгляд, у многих образовательных продуктов нет продуктовой модели адаптации к развивающемуся искусственному интеллекту. Как говорится, хорошо получается ловить волну хайпа к ИИ. Но самые интересные вопросы лежат в плоскости того,

что в нашем курсе устареет через 2–3 месяца и какие навыки перестанут быть ценными?

История с ChatGPT для Google Sheets как раз этим и показательна. Друзья, а какие темы курсов, по вашему мнению, первыми начнут терять актуальность из-за появления сервисов с ИИ ❓

🎓 Педагогические дизайнеры выгорают не от образовательных проектов, а от хаоса вокруг них Коллеги, довольно часто на образовательных проектах возникает ситуация, которую можно описать одним словом — хаос. • Сроки горят • Командные роли размыты. • Правки становятся бесконечными. • Одни и те же вопросы обсуждаются с командой по несколько раз. • Заказчик или руководитель по сто раз уточняют, когда будет готов курс. • Команда не всегда понимает, кто, что, кому и когда должен передать. И так далее по списку... Когда я только начинал работать педагогическим дизайнером на фрилансе, впервые столкнулся с задачей управления проектом. Было это примерно лет 10 назад. Тогда я, если честно, вообще не очень понимал, что это такое. Точнее сказать, недооценивал. У меня был полный бардак почти во всём: • Не знал, как выстраивать этапы проекта. • Не понимал, зачем нужна диаграмма Ганта. • Не умел заранее распределять ресурсы. • Не всегда видел, как правильно организовать коммуникацию в команде. • Не понимал, как ставить технические задания так, чтобы потом не объяснять одно и то же по несколько раз. И уж тем более не думал о том, что методисту часто приходится помогать всей команде двигаться к результату. Сейчас я понимаю, что уставал тогда не от задач педагогического дизайнера. Дело в том, что мне очень нравилось продумывать как строить учебные программы и опыт обучающихся, работать с экспертами над содержанием курса, проектировать логику курса, искать разные креативные решения и т.д. Но очень много сил уходило совсем на другое. Как грамотно поставить задачу, объяснить её всем, проконтролировать выполнение, уточнить сроки, собрать правки, снова что-то пересогласовать, напомнить, переспросить, проверить, кто на каком этапе. Именно это постепенно выматывало. Дело в том, что без системы образовательный проект быстро начинает распадаться на отдельные задачки, правки, созвоны и уточнения. Короче говоря, создаётся ситуация, где никто не видит общей картины. Поэтому сейчас я как раз консолидирую этот опыт и собираю его в новом авторском курсе в понятную систему, которая отвечает на то, как управлять этапами образовательного проекта, ресурсами, сроками, коммуникацией, постановкой задач и командной работой. И чем больше я этим занимаюсь, тем всё больше убеждаюсь, что образовательный продукт создаётся не только через методические задачи, но и (в первую очередь) через выстраивание эффективных проектных процессов и задач. Как говорится, кто устал от такого хаоса присоединяйтесь 👉🏼 к чату где рассказываю, как двигается разработка курса. Надеюсь, что вы поделитесь своими трудностями и мы вместе создадим ту самую необходимую систему.

Наткнулся на рекорд Гиннеса по самому большому количеству участников эксперимента по сравнению эффективности ИИ и традиционного обучения.

Краткая суть эксперимента В пяти китайских школах сравнили две модели обучения: одна группа учеников занималась через адаптивную ИИ-систему Squirrel Ai, другая — в традиционном формате с преподавателями. Всего участвовали 1 662 ученика. ИИ-система строила для каждого ученика индивидуальный учебный маршрут: - находила пробелы, - подбирала задания, - давала тренировку, - помогала двигаться в своём темпе. Результаты оказались в пользу ИИ-группы. В одной из параллелей средний балл учеников с ИИ составил 87,58, а у традиционной группы — 78,80. Разница — 8,78 балла в пользу ИИ-группы. Доля сильных учеников в ИИ-группе составила 67,61%, а в традиционной группе — 38,46%. Проходной порог преодолели 96,48% учеников в ИИ-группе против 88,86% в традиционной группе. Доля учеников с низким результатом была ниже в ИИ-группе: 3,52% против 11,14%.

Что могу сказать. Во-первых, результаты эксперимента скорее про то, что в экспериментальных условиях адаптивное ИИ-обучение показало более высокие результаты, чем традиционный формат обучения. То есть эксперимент не доказал, что ИИ лучше учителя, просто индивидуальная диагностика, персональные задания и быстрая обратная связь помогли ученикам учиться эффективнее. Во-вторых, полного отчёта о проведённом эксперименте нет в открытых источниках, а значит: - Неясно, насколько группы были действительно равны на старте по уровню знаний. - Не видно полной экспериментальной методики. - Неясна переносимость результата эксперимента. Так это был научный эксперимент или всё-таки маркетинговый ход под «научным соусом»? 🤔

🎓 Корпоративное обучение без галочки Сегодня, пока ехал на работу, успел послушать очередной подкаст доктора Люка Хобсона о том, как сделать обучение сотрудников более эффективным. Приглашённым гостем выпуска была Тесса Форшоу (ученый-когнитивист из Гарварда). За время прослушивания я выделил несколько интересных тезисов. В целом рекомендую послушать этот выпуск самостоятельно. Где-то, безусловно, звучат вещи уже знакомые вещи, но есть и мысли, которые могут откликнуться и дать повод для размышления. 1. В корпоративном обучении слишком часто считают, что если человеку выдали учебный контент, значит, обучение уже произошло. Но обучение — это не прохождение материалов, а внутренний нейробиологический процесс обучающегося. Из-за этого непонимания возникает проблема «обучения для галочки», без реального изменения поведения или результативности в показателях. 2. Запросы вида: «у нас есть четыре часа, научите команду инновациям» часто противоречат тому, что известно о реальном обучении с научной точки зрения, которое (как минимум) должно изменять образовательный опыт и дать «прожить» конфликту опыта. 3. Обучающихся нужно поддерживать в осмыслении не только того, что они изучили, но и того, как они учатся. Например, где они сидят, насколько им удобно, что отвлекает внимание, как они управляют своим состоянием, какие стратегии используют. Особенно, когда обучение происходит вне контролируемой учебной среды. 4. Перенос обучения нельзя понимать как простую схему «выучил A — применил в B». Перенос зависит от прошлого опыта, эмоций, среды, ассоциаций и того, что именно активируется в памяти обучающегося. Поэтому задача проектировщика обучения — помогать человеку связывать новое знание с разными будущими контекстами применения. 5. Взрослый человек не начинает «с нуля». Даже если его профессия изменилась или исчезла, у него остаётся накопленный опыт, навыки, способы мышления и профессиональные ассоциации. Эффективное обучение должно не обнулять прошлый опыт, а помогать переносить его в новые задачи и контексты. 6. Многозадачность — миф, который мешает проектированию онлайн-обучения. Люди не могут полноценно обрабатывать несколько потоков информации одновременно. В онлайн-обучении это выражается через разные экраны, чаты, опросы, уведомления и много другое, постоянно вытягивает внимание обучающегося. Поэтому подобная «интерактивность» сама по себе не всегда помогает обучению, иногда она разрушает способность фокусироваться. 7. Не всякая рефлексия полезна. Пассивная рефлексия в формате «перескажи, что произошло» не даёт значимого эффекта сама по себе. Более ценна метакогнитивная рефлексия. Например, какие стратегии я использовал, почему я так понял материал, где я могу это применить, с чем из прошлого опыта это связано, не сделал ли я слишком быстрый вывод, опираясь на учебный материал и т.д.