РЕФЕРАТОМ НЕ ОТДЕЛАЕШЬСЯ
Уильям Гибсон (культовый писатель, считающийся создателем жанра «Киберпанк») однажды отметил: «Будущее уже наступило. Просто оно еще неравномерно распределено». Работа футурологов и подобных им людей во многом и заключается в раннем обнаружении мест, в которых будущее уже стало реальностью. Хлебные крошки разбросаны повсюду.
Пример: как только страны (или отдельные штаты, если говорить о США) стали выдавать первые разрешения на тестирование автономных транспортных средств на дорогах общего пользования без участия человека, сидящего на водительском сидении (в Калифорнии, например, Департамент транспортных средств создал такую программу тестирования в 2018 году), это стало отсечкой, возвещающей начало новой эры.
Будущее, в котором автотранспорт будет беспилотным, на самом деле уже наступило. Просто с Калифорнией оно впервые соприкоснулось в 2018 году, а с разбитым двором вашего дома в спальном районе оно может соприкоснуться еще лет через 15.
Специфика современного мира состоит в том, что петли обратной связи становятся очень короткими. Как маленькой пробоины достаточно для того, чтобы все судно заполнилось водой, так и сейчас для радикальных перемен уже не нужны какие-то грандиозные события.
Пример: 31 января 2023 года в Twitter российский студент признался, что защищенный им диплом был на самом деле написал ChatGPT. Он даже сформировал перечень рекомендаций по использованию ИИ для выполнения таких задач. 2 мая 2023 года (то есть почти ровно 4 месяца спустя) акции «Chegg» (компании, предоставляющей разные услуги для студентов, включая помощь с ДЗ, дипломами и т.д.) обвалились на 48 процентов из-за падения спроса. Менеджмент связывает этот отток с распространением и популяризацией ChatGPT. Ссылка на материал будет в комментариях.
Вот вам и еще один наглядный пример локального соприкосновения с будущим. Если вы подумывали об открытии своей компании, которая будет помогать студентам домашку делать и дипломы писать, то я бы на вашем месте подумал еще.
Граница нормы вновь сдвинулась. Теперь всем образовательным учреждениям так или иначе нужно будет учитывать, что письменные задания могут (а значит - будут) выполняться с привлечением ИИ. Это означает, что условный реферат по теме или сочинение уже не будет являться точным индикатором того, что студент усвоил материал.
Попытки запрета использования ИИ учащимися мы, думаю, увидим. Всяко у ВУЗов появятся системы (если уже не появились), которые автоматически будут распознавать тексты, написанные ИИ (как сейчас, например, можно автоматически проверить текст на плагиат). Но это не поможет. Это как сейчас мы бы пытались запретить студентам пользоваться Google. Джина обратно в бутылку уже не загнать.
Будущее уже наступило, но еще неравномерно распределилось. Нужно будет не пытаться запретить использовать подобные системы, нужно будет придумать способы обеспечить достижения должного уровня квалификации людьми, которым предстоит жить и работать в мире, в котором ИИ будет такой же обыденностью, как для нас сейчас Google.
А это уже принципиально иная педагогическая задача, ведь само понимание «должного уровня квалификации» тоже постоянно меняется. В школе нас заставляют доказать, что мы умеем считать в уме, но при трудоустройстве взрослого человека об этом уже не спрашивают. Мы все прекрасно понимаем, что нам гораздо важнее, чтобы кандидат мог, скажем, формулу в Excel настроить. Вот она пусть автоматически все и считает. Нам ведь нужен результат. Именно поэтому «уверенное владение Excel» часто фигурирует в резюме кандидатов на трудоустройство. Человек, который скажет, что Excel он принципиально не пользуется, так как с детства приучен в уме считать, скорее породит сомнения у потенциального работодателя, чем желание взять его на работу. Поэтому само умение считать в уме является важным звеном цепи, но оно не является конечной целью.
В педагогике есть штука под названием «Обратный педагогический дизайн». Это модель построения программы обучения, в которой ты сначала продумываешь конечный продукт, который должен появиться по итогу изучения всех материалов, а потом уже выстраиваешь структуру таким образом, чтобы обучаемый смог этот конечный продукт создать.
Приведу пример. Скажем, мы хотим, чтобы студент смог самостоятельно написать бизнес-план небольшого предприятия. Чтобы это сделать, ему нужно будет провести анализ рынка, оценить конкурентов и потенциальных клиентов, просчитать юнит-экономику и т.д. Другой пример: мы хотим, чтобы наш студент презентовал свою бизнес-идею потенциальным инвесторам. Что ему для этого придется изучить? Часть вещей мы можем перенести из первого примера - без бизнес-плана ему не обойтись. Вместе с тем студенту еще придется освоить навыки питчинга, а для этого надо будет разобраться в том, как на проекты смотрят инвесторы (какие факторы принятия решений и т.д.). То есть мы лишь немного изменили конечный продукт нашего обучения (был просто бизнес-план, а теперь это уже питч этого плана для инвесторов), и наша программа обучения тут же обросла новыми блоками.
Раньше логика была линейная: освоение ключевых навыков вело к созданию продукта. Сейчас логика может быть обратной. Я попросил ChatGPT написать мне бизнес-план открытия кофейни на Тверской. И он его сделал. То есть продукт появился сразу же. Обучаемый может получить его вообще без освоения чего-либо из нашей программы обучения.
Нашему обучаемому понадобятся навыки обработки этого продукта. А ведь о них мы ранее не думали. Я вот, например, докопался до ChatGPT, чтобы тот обосновал свою гипотезу о рентабельности. Поймал его за руку. Нет у него никаких обоснований, хотя тот утверждал, что основывался на средних показателях по Москве. А ведь нерадивый студент мог принять это за чистую монету, распечатать, да побежать на защиту диплома. Или (что еще хуже) - к потенциальным инвесторам…
