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

1. Автоматизация образования
и её методологические последствия
Москва
19 января 2017г.

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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. AI в образовании
на общем инвестиционном фоне:
революция пока не финансируется
17https://www.cbinsights.com/blog/artificial-intelligence-top-startups/

18. 18
Спасибо за внимание
Анатолий Левенчук,
http://ailev.ru
ailev@asmp.msk.su