Лаборатория онлайн-обучения

описание

Канал полезен для всех, кто связан с проектированием образовательных продуктов. Автор @osipov_education Сайт автора osipov-education.ru По сотрудничеству @darya_egrv Чат @osipov_education_lab РКН: https://www.gosuslugi.ru/snet/675c274f2d90d3244c9fffcb

← к каналу @educational_lab

9 221

подписчиков

Охват к подписчикам

7,9%

ERR

Реакции к просмотрам

1,11%

239 на 26 постов

Пересылки к просмотрам

0,69%

148

Постов в день

0,9

всего 25

Где отзываются чаще

доля реакций к просмотрам

16 авг.Насколько важно практику, доказана образовательная модель или нет? На этой неделе в чате канала возник интересный разговор о научной обоснованности различных образовательных моделей и подходов. И в ходе дискуссии я понял, что важно развести две характеристики, которые довольно часто смешиваются: «работает на практике» и «научно обосновано». Возьмём ту же таксономию Блума. Я бы не говорил, что она вообще не имеет научного основания. Но её вряд ли стоит рассматривать как эмпирически доказанную модель того, как в действительности устроено человеческое мышление или каким образом оно развивается в процессе обучения. При этом таксономия десятилетиями остаётся рабочим инструментом для педагогических дизайнеров. Ведь в данном случае важно, кто задаёт вопрос. Исследователь может спрашивать: — насколько обоснованы категории таксономии? — действительно ли они образуют иерархию? — можно ли по используемому глаголу определить уровень когнитивной деятельности? — подтверждаются ли данные предположения эмпирически? и т.д. Для исследователя это совершенно необходимые вопросы. Но практик часто задаёт другой вопрос: «Помогает ли мне этот инструмент эффективнее решить конкретную задачу?» Или даже ещё проще: «Помогает ли он мне лучше мыслить о данной задаче?» Например, если таксономия Блума помогает педагогическому дизайнеру посмотреть на образовательный результат с разных сторон, проверить сложность задания и т.д, она уже выполняет определённую практическую функцию. Даже если при этом мы не считаем её точным описанием устройства человеческого мышления. Мне кажется, что именно в данном месте проходит важная граница между evidence-based и evidence-informed practice. Практику (например, педагогическому дизайнеру) совсем необязательно использовать исключительно то, что обладает максимально высоким уровнем доказательности. Главное — понимать статус того знания, которым он пользуется. Например, условно можно представить несколько уровней 👇🏼 Рабочая эвристика, например, методист на основании опыта обнаружил способ, который помогает ему проектировать образовательный путь студента. Теоретически обоснованная модель, элементы которой опираются на существующие исследования, теории и т.д. Эмпирическая модель, из которой выводятся проверяемые гипотезы, и исследования систематически дают результаты, согласующиеся с её предсказаниями. Устойчивая научная модель (или подход), в которой уже существует накопленный массив исследований. 💭 Причём отсюда возникает ещё один важный вопрос об авторских методиках. Если человек говорит: «Я разработал рабочую схему на основании собственного опыта. Она помогает мне решать определённую задачу в данных условиях. Научной валидации пока нет», — не вижу в этом проблемы. Это нормальное производство профессионального знания. В моей собственной практике подобное тоже происходит регулярно. Не каждую найденную рабочую закономерность можно сразу превратить в исследование. Проблема возникает, когда человек говорит: «Я двадцать лет работаю в образовании и заметил определённую закономерность. Следовательно, именно так устроено обучение. Вот универсальная модель, которая работает для всех». В данном случае профессиональный опыт начинает выдавать себя за знание универсальной закономерности, хотя соответствующих оснований может не существовать. Поэтому ценность образовательной модели определяется не только тем, насколько хорошо она уже доказана. Для практиков она может быть уже ценной на более ранних этапах.3,86%
17 авг.Когда сфера EdTech проходит непростой период и я сам сталкиваюсь с определёнными трудностями, особенно интересно встречаться с людьми, разговаривать с ними, узнавать, как они смотрят на работу в целом и проекты. Недавно встретился с хорошим знакомым, у которого в своё время многому научился в плане продуктового и, я бы даже сказал, предпринимательского мышления. В разговоре он сказал, что заработок никогда не был для него самоцелью. Гораздо интереснее, по его словам, путешествовать, общаться с новыми людьми, проводить время с семьёй, заниматься своими увлечениями. Заработок в этом смысле скорее даёт возможность развиваться как личность. Я понял, что за последнее время и сам начал иначе на это смотреть. Когда долго остаёшься без определённых проектов, сначала кажется, что образовавшееся пространство обязательно нужно заполнить работой. Но, быть может, это время создано для того, чтобы напомнить о действительно важных вещах в нашей жизни? Что думаете, коллеги?3,66%
2 авг.Думаю, я не единственный, кто замечает, что значительная часть материалов в профессиональных каналах и сообществах сейчас посвящена искусственному интеллекту, автоматизации и новым цифровым инструментам. Недавно мы обсуждали этот вопрос с командой и пришли к интересному выводу о том, что заметно реже стали звучать вопросы о том, как поддерживать учебную мотивацию, снижать когнитивную нагрузку, помогать обучающимся переносить знания в практическую деятельность, учитывать особенности внимания, памяти и т.д. Кажется, что обсуждения постепенно смещаются с внутренних процессов обучения человека на внешние инструменты, воздействующие на такие процессы. Пожалуй, время вспомнить эту цитату.3,40%
16 июл.✨ Новый материал в рубрике «Опыт экспертов»: почему зумеров не существует Вместе с Михаилом Осиповым разбираемся, почему теория поколений не работает в корпоративном обучении: ▪️ Методологические пробелы теории поколений. ▪️ Как уйти от поколенческого ярлыка при создании обучения. ▪️ Что действительно определяет, как учится взрослый. ➡️ Читайте по ссылке2,73%
5 авг.У машины нет эмпатии В одном из диалогов с GPT я написал ей «спасибо» после ответа. И почти сразу поймал себя на вопросе «А кому именно я это сказал?». Если рассматривать ситуацию с позиции логики, то адресатом благодарности оказалась обычная совокупность алгоритмов. Иными словами, если и благодарить, то тех, кто участвовал в создании GPT. Безусловно, одно слово «спасибо» не означает, что я воспринимаю ИИ как живое существо. Скорее это может быть привычной речевой формулой завершить диалог или выражением своей радости относительно решения той или иной задачи. Однако порой мы начинаем общаться с нейросетью так, будто перед нами живой собеседник. Мы благодарим её, ждём поддержки, воспринимаем мягкие формулировки как проявление заботы, считываем в ответах внимание и т.д. И, как ни крути, это становится для нас приятным. При этом у нас нет никаких оснований считать, что современные нейросети способны к эмпатии. Справочно: В исследованиях данный механизм связывают с антропоморфизацией ИИ — склонностью приписывать технологическим системам человеческие качества, включая эмпатию и личную заинтересованность. Подобное восприятие часто возникает автоматически под влиянием социальных сигналов, таких как обращение от первого лица, поддерживающая интонация, уточняющие вопросы, последовательное ведение диалога. Данное явление возникло задолго до современных нейросетей. Его часто рассматривают через «эффект Элизы», названный по имени программы ELIZA, созданной в 1960-х годах. Она имитировала диалог с психотерапевтом с помощью сравнительно простых языковых правил, однако некоторые пользователи воспринимали её ответы как проявление понимания и эмоционального участия. Позднее сходный механизм описывали в рамках концепции компьютеров как социальных акторов. Исследования показали, что люди склонны переносить на взаимодействие с технологическими системами нормы межличностного общения, включая вежливость, доверие, эмоциональную реакцию. Современные генеративные модели усиливают данный эффект благодаря имитации естественного человеческого диалога. Получается, что человекоподобная коммуникация способна менять наше отношение к нейросети. Коллеги, а случалось ли у вас, что вы благодарили нейросеть или ждали от неё эмоциональной поддержки?2,15%
12 авг.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.1,86%
7 авг.Разделяете настроение?1,85%
13 авг.Если после обучения выросли бизнес-показатели, можем ли мы считать курс эффективным? Сотрудники прошли обучение, затем увеличилась их производительность. Вроде всё очевидно. Но научной с точки зрения между этими двумя событиями может находиться множество других факторов. Поэтому при оценке корпоративного обучения возникает важный методологический вопрос: что именно в действительности можно приписать учебному курсу? В материале для коллег из Unicraft я разбираю, почему рост бизнес-показателей ещё не доказывает эффективность обучения, как результаты курса логичнее всего оценивать и почему систему оценки стоит продумывать ещё на этапе проектирования учебной программы. Читать материал → https://www.unicraft.org/blog/22575/ocenka_rezultatov_obucheniya1,71%
9 авг.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 #РазвитиеМышления1,69%
3 авг.В последнее время я всё чаще думаю о том, насколько важна благодарность в общении между людьми. Благодарность кажется мне одним из самых простых способов показать человеку, что его поступок, поддержка или внимание не остались незамеченными. Для неё не нужны длинные речи или какой-то особый повод. Можно поблагодарить коллегу за помощь с задачей, близкого человека за поддержку, собеседника за хороший разговор (или просто за внимательное отношение). Сегодня значительная часть нашего общения проходит через цифровые сервисы, в том числе с использованием искусственного интеллекта. Мы стали быстрее формулировать сообщения, автоматизировать рабочие процессы, делегировать технологиям часть интеллектуальных задач и т.д. Однако это ускорение не должно снижать нашу внимательность к другим людям. За рабочими задачами по-прежнему стоят конкретные люди, которые тратят своё время, делятся опытом, помогают и поддерживают нас. И в этом отношении одно искреннее «спасибо» действительно способно многое изменить.1,66%
14 авг.Вижу, что многие из вас начали пользоваться правильной стратегией 😀 все авторские образовательные продукты, фреймворки и т.д. находятся 👉🏼 здесь (достаточно просто выбрать нужный вам раздел во вкладке «обучение»)1,49%
17 июл.Друзья, хотелось ввести новую рубрику, посвящённую моим личным наблюдениям о развитии мышления и интеллектуальных навыков. Данная рубрика становится для меня особенно интересной на фоне новых направлений, которые сейчас осваиваю. Одно из таких наблюдений ниже. Книга «The Cambridge Handbook of Expertise and Expert Performance» (автор K. Anders Ericsson и др.), на которую уже несколько раз ссылался в канале, стала для меня отправной точкой в изучении более комплексных вопросов мышления. Ведь один из важных инсайтов состоял в том, что при анализе экспертности недостаточно изучать только когнитивные особенности экспертов. Важно смотреть, как они решают задачи, какие шаги совершают, за счёт чего приходят к результату. Постепенно данный инстайт привел меня к двустороннему анализу литературы, с которой работаю. Что имею в виду под двусторонним анализом. С одной стороны, я изучаю содержание книги и систему идей автора. С другой — пытаюсь понять, как сам автор пришёл к написанию данного труда, какие знания, интеллектуальные навыки и профессиональный опыт помогли ему сформулировать свои идеи. Одной из таких книг стала работа немецкого философа и социолога Макса Шелера «Положение человека в космосе». Работа Шелера показала мне, насколько глубоким может быть научный труд, если автор работает внутри разных областей знаний, начиная от философии и заканчивая социологией и когнитивной психологией. Шелер стал для меня одним из авторов, которые подтолкнули к размышлению о междисциплинарности как о способе мышления, будто снова подчеркнув актуальность этого феномена человеческого ума. Сейчас междисциплинарность является для меня вполне логичной зоной роста, которая и развивает системное мышление как способность точнее связывать между собой разные идеи, видеть основания авторских выводов , а также понимать, за счёт чего рождаются сильные интеллектуальные работы. Если вам интересна такая рубрика, дайте знать реакцией или комментарием 👇🏼 #РазвитиеМышления1,45%