Глобальная конференция по цифровым технологиям в образовании EdCRunch 2019

Ежегодная глобальная по конференция по цифровым технологиям в образовании EdCRunch – самое, бесспорно, яркое событие в жизни всего педагогического сообщества. В этом году лозунгом конференции была фраза, отражающая переход от использования способностей человека к их наращиванию, углублению, развитию: «Точка перегиба: от человеческого капитала к человеческому потенциалу».

Соответственным был и подбор спикеров: были приглашены те деятели образования, которые внесли самый значительный вклад в продвижение именно такого подхода к образованию.

Среди них была и Марина Николаевна Ракова- заместитель министра просвещения. Её ответ на один из вопросов ведущего церемонии открытия выставки хотелось бы привести полностью. Вопрос ведущего после сессии вопросов и ответов звучал так: «Марина Николаевна, из тех вопросов, которые Вы здесь услышали, какой Вы бы взяли сегодня в работу и почему?». На что заместитель министра просвещения ответила: «На самом деле мы работаем над всеми вопросами, которые здесь звучали, и их спектр ещё шире.  И вновь-единственное, к чему могу призвать – давайте генерировать вопросы, а не пытаться на них отвечать, чтобы мы отсюда ушли с вопросами». Ведущий продолжил: «И, всё-таки, есть ли у Вас есть какое-то заключительное слово, которым Вы хотели бы обобщить сегодняшний разговор?».  Заключительное слово руководителя нашего образования было несколько неожиданным и отражало актуальную повестку: «Наверное, очень важный месседж, который хотелось бы донести, о том, что мы, вместе с погоней за цифровыми технологиями, упускаем еще один момент, который отсутствует на сегодняшний в нашей школе, да и вообще в системе образования- это самостоятельное целеполагание. Как и 20-30-40 лет назад ребенок приходит в школу, и ему дают предопределенный объем знаний, который кто-то рафинировал и сказал, что нужно изучать именно его. У ребенка не возникает навыка ставить собственную цель, осуществлять выбор и рефлексировать над теми результатами, которые он получает. Я призываю задуматься об этом, и чтобы этот месседж стал одним из основных в образовательной среде. Это самостоятельная постановка цели и несение ответственности за те результаты, которые ты получаешь». Этот ответ может быть адресован, прежде всего, тьюторам, как педагогам, непосредственно отвечающим за формирование навыков, о которых говорит М.Н.Ракова. Радует, что слова об актуальности индивидуализации в образовании сейчас заучат, в том числе, и с таких высоких трибун.

Очень интересная и актуальная по содержанию презентация в первый день выставки была сделана Чарльзом Фаделем (Charles Fadel), основателем Центра редизайна образования Гарварда, автором книги «Четырехмерное образование». Тема звучала так: «А мы и не заметили как искусственный интеллект изменил образование» и была посвящена ограничениям ИИ и тому, чему надо учить детей (и взрослых), чтобы они оставались конкурентоспособными в мире искусственного интеллекта». По его словам, технологии ИИ в последние несколько лет развивались в геометрической прогрессии, и сейчас нейросети достигли уровня сложности в 50 слоев, что много, но до человеческого мозга им еще очень далеко. С другой стороны, люди склонны переоценивать влияние технологий в краткосрочной перспективе и недооценивать их влияние в перспективе долгосрочной. В качестве примера Ч.Фадель привел Интернет, который развивался довольно долго, и мало кто мог точно предсказать его будущее влияние на людей. Зато теперь, когда Интернет достиг очень высокого уровня развития, мы все ощущаем его влияние.

ИИ, по мнению Ч.Фаделя, никогда не сможет заменить человека полностью, т.к. системам ИИ свойственны некоторые существенные ограничения:

  • Для обучения ИИ нужны огромные базы отформатированных и структурированных данных, и это делают люди. Самая незначительная погрешность в алгоритме распознавания – и ИИ примет вас за, допустим, жирафа. Так, если не очень строго настроить алгоритм на образ собаки, ИИ начнет видеть собак в любом товаре на полке супермаркета.
  • Алгоритм системы ИИ легко обмануть. Системы ИИ хорошо работают там, где есть четкие программные правила и ограничения (шахматы, шашки Го). В реальной жизни это встречается редко. Есть, например, огромные базы данных по онкологическим заболеваниям, но, все равно, нужен врач, чтобы интерпретировать данные.

Мозг человека намного сложнее созданных им нейросетей, там существенно больше чем 50 уровней. В то же время есть большие области, где мозг сильнее ИИ:

  • Разработка сложных концепций;
  • Работа в условиях высокой неопределенности;
  • Задачи без четких границ и целей.

В свей презентации Ч.Фадель обычно задает присутствующим  вопрос: что должны выучить мы и/или наши дети, чтобы быть конкурентоспособными в мире ИИ? Как правило, аудитория упоминает эмпатию, творческое и критическое мышление, эмоциональный интеллект, сильные черты характера. Никто не вспоминает про алгебру, тригонометрию и пр., зато “4C” (4 ключевых навыка XXI века) вспоминают все.

Отсюда важный вывод: наш интеллект не ограничивается только знаниями. Если посмотреть на таксономию Блума, то видно, что целый ряд областей из в иерархии когнитивных навыков уже охвачен искусственным интеллектом. Однако: эти области очень и очень ограниченные. Например, машины иногда лучше распознают эмоции, чем люди. В  сфере психомоторики беспилотные автомобили и автопогрузчики уже доказали своё преимущество. В образовании же речь может идти о «более глубоком» обучении людей, в то время как специалисты по ИИ говорят о просто «глубоком» обучении.  Таким образом, нам нужно как расширять, так и углублять знания, опыт, становиться «людьми эпохи Возрождения».

 

Нас делает людьми также способность адаптироваться под требования текущего момента. Современность требует от нас стать чем-то вроде швейцарского ножа, из которого можно всегда «вытянуть» тот инструмент, который нужен сейчас.

Проблема в том, что мы пока не знаем, как учить этому наших студентов в аудитории, ведь, помимо знаний, нужны навыки, а также развитие определенных сторон характера. Самое главное- нужно обучение мета-навыкам, например, умению учиться. То есть, образование должно стать четырехмерным  (книга Ч.Фаделя так и называется: «Четырехмерное образование»).

Есть ли что-то, что можно убрать из учебных программ? Это очень сложно, т.к. требует пересмотра преподавания всех предметов программы, всех компонентов преподавания. Каждый элемент важен, поскольку смотреть надо на программу в целом.

Что тянет нас назад?

  • Экзамены в университеты. Они ориентированы совсем не на то, чего мы ждем сейчас от учителей.
  • Система оценивания, ориентированная на традиционные навыки и предметы.

В чем нам здесь поможет ИИ? Через адаптивные ученые программы (Adaptive Learning Programs). Они позволяют:

  • Адаптировать системы под нужды конкретного обучаемого;
  • Сократить среднее время обучения на одного обучаемого. Несмотря на то, что некоторые будут обучаться медленнее, чем другие, среднее время «средняя по больнице» скорость обучения вырастет.

Передовые системы ИИ делятся на несколько типов:

  • Последовательные (в основном для точных наук, где приращение знаний идет линейно);
  • Сократические (основанные на диалоге) и
  • Сократические (основанные на диалоге);
  • Проектно-ориентированные;

Для целей современного образования их надо объединять!

В последнее время появилась внушающая осторожный оптимизм концепция «дополненного интеллекта», где ИИ ориентирован на ассистирование человеку, а не замену его.

Одним из самых популярных спикеров на конференции EdCrunch 2019 была Барбара Окли (Barbara Oakley), профессор инженерных наук Университета Оклэнда (Массачусетс, США). Интересно, что, помимо инженерной специальности, Барбара является лингвистом-переводчиком по русскому языку.

Барбара —  автор курса “Learning how to learn”, одного из самых популярных на портале Coursera, собравшего 2,7 миллиона (!) слушателей. Это больше, чем все онлайн курсы Гарварда, месте взятые. Из этого Барбара сделала вывод, что люди «проголодались», им нужны новые и полезные идеи для обучения.

Тема сообщения Барбары на EdCrunch 2019: «Учимся учиться: идеи для нескучного образования для родителей и учителей».  Свой подход к обучению Барбара Окли разрабатывала постепенно, опираясь на собственный опыт. Так, в детстве её семья часто переезжала с места на место, в результате Барбаре, будущему профессору инженерных наук,  тяжело давалась математика, требующая последовательного изучения. Тем не менее, она как-то приспособилась и успешно прошла обучение. Потом она продолжила экспериментировать со своим мозгом и начала изучать иностранные языки, служа в армии.  По этому поводу Барбара шутит, что, служа в армии, она изучала языки (включая русский) и получала за это деньги. Таким образом, Барбара шла за своими интересами, не забывая об определенных ограничениях, например, о важности также и аналитических навыков.

Когда в 26 лет перед ней встал вопрос о смене профессии, она вспомнила, как общалась с инженерами из Вест Пойнта (Военная Академия США) и какие книги они писали. Сплошь состоящие из математических формул, они  былы похожи на книги на иностранных языках, и она подумала: «А не выучить ли мне еще и этот язык?». И начала учить его, постепенно наращивая знания и навыки и собирая рабочие материалы. Из них получилась книга, которую Барбара отправила знакомым профессорам. Их реакция на книгу удивила Барбару: они писали ей то, чего не написали бы другим коллегам: они писали о ценности метафор и аналогий для обучения. Если использовать метафоры и аналогии, то научные идеи доходят до студентов намного быстрее. Такой подход мог бы быть воспринят другими профессорами инженерных наук как упрощенческий, поэтому они скрывали друг от друга то, что они им пользуются. Но Барбаре о нём написали (приём так называемого «секретного рукопожатия»).

Из общения с когнитивными психологами и специалистами по нейронаукам Барбара вынесла следующее:

  • Чтобы повысить эффективность обучения, придумываем и используем метафоры. Если метафора не работает, придумываем новую.
  • Мозг- очень сложная вещь. В его работе есть 2 основных режима: сосредоточенный (сфокусированный) и рассредоточенный (диффузный). Сфокусированный ориентирован на решение определенной задачи, мысль при этом движется по уже известным, готовым схемам (пэтернам). Диффузный –это тоже думание, но рассеянное, в «фоновом» режиме, траектория движения мысли прокладывается самым причудливым образом, формируя новые схемы (пэттерны).

Чтобы лучше понять сущность этих режимов, Барбара предлагает метафору «пинбола» (аркадной игры где очки набирают путем попадания металлическим шариком в углубление с определенным количеством очков.  В сфокусированном режиме мысль (шарик пинбола) движется по определенной зоне «игрового поля», где имеются уже готовые схемы. Такое движение характерно и эффективно для решения конкретных узких задач (например, для спряжения французских глаголов).

Если же нужно научиться решать новые задачи, для которых пэттерны пока не сформированы? В этом случае мы также пытаемся «ходить» мыслью по старым тропинкам, а когда не получается, оставляем это и переходим в рассредоточенный режим, в котором мысль выходит за рамки знакомых пэттернов и свободно перемещается в поисках новых пэттернов.

Такое переключение с одного режима на другой имеет циклический характер. Находиться одновременно в обоих режимах невозможно.

Вывод: люди учатся не только когда сосредоточены, пассивный, диффузный режим не менее важен!

Если использовать для описания клетки мозга метафору «осьминога», то у него будут «ножки» (дендриты) и «ручки» (аксоны). На дендритах много отростков в форме небольших шипов. Своими « ручками» аксоны «тянутся» к «ножкам» (дендритам) других клеток. Когда им это удается, возникает цепочка из клеток, по которой распространяются электрические сигналы — результат обучения.

При обучении чему-то новому в мозгу возникают новые сети связей. Нет связей- нет обучения. При повторении связи между нейронами усиливаются, а на дендритах начинают расти новые отростки-шипики. Если повторения не б будет, то со временем выросшие шипики исчезают, их как будто убирает некий «чистильщик». Важно, что закрепление материала и, соответственно, рост шипиков, происходит во сне. Поэтому самым эффективным  способом запоминания является чередование повторения со сном. Мощный образовательный рывок в виде бессонной ночи перед экзаменом – самый неэффективный путь обучения, поскольку времени для создания новых связей все равно не хватает, а отсутствие сна не дает возможности вырастить новые отростки-шипики на дендритах.

Долгосрочная память распределена по всей коре (неокортексу). Наша краткосрочная память находится в префронтальной зоне коры головного мозга и может удерживать в среднем 4 объекта. Если задача слишком сложная и требует удержания в краткосрочной памяти более чем 4-х объектов, то краткосрочной памяти может не хватить.

Если навык сформирован, то в оперативной памяти возникают готовые цепи связей, и в следующий раз сигналы будут легко передаваться по ним. То есть, для эффективного обучения необходимо, чтобы что-то отложилось и в долгосрочной памяти (выросли и вошли в контакт с аксонами нужные отростки дендритов).

Так называемая «слабая» память- далеко не всегда плохо. Некоторые люди могут удерживать в оперативной памяти не 3-4, а всего лишь 1-2 объекта, при этом оставаясь очень творческими.

Процессы установления связей в мозгу могут идти как медленнее, так и быстрее обычного. Однако медленный, «черепаший», темп обучения далеко не всегда плох. «Черепахи» могут видеть больше деталей и связей, постигать предмет более глубоко, чем те, кто проносится по ней со скоростью гоночного болида.

Отец современной нейронауки Сантьяго Рамон-и-Кахаль обладал очень «слабой» памятью, что не помешало ему в 1906 г. получить Нобелевскую премию по физиологии и медицине. Свой успех он объяснял тем, что:

  • Был очень настойчив и
  • Был гибок, признавал свои ошибки и менялся, в то время как «гении» тратили силы на то, чтобы доказать, насколько правы они и ошибаются другие.

Сообщение Барбары вызвало большой интерес и множество вопросов из зала. Один из таких вопросов касался того, откуда берутся метафоры. Ответ Барбары, как и много другое в её докладе, был неожиданным: помимо хороших книг и собственной изобретательности, преподаватель может полагаться на метафоры, которые сочиняют и используют его (её) коллеги. «Смело заимствуйте и используйте метафоры коллег» — рекомендовала Барбара.

 

И, наконец, фото на память с Барбарой – для нашего Дайджеста.

Спасибо, EdCrunch, и до следующей осени!