Этот выпуск целиком построен на предположениях — предположениях, вызванных ИИ.

С ИИ знания становятся дешёвыми, С ИИ время сжимается до нуля, Будут ли ещё нужны университетские дипломы?

Останется ли продолжительность образования прежней?

Как будут выглядеть резюме?

Какие новые двери откроет ИИ?

…

Мы слышим, что ИИ становится сильнее с каждой минутой. Чем больше информации собирается в центрах обработки данных, чем быстрее работают GPU в суперкомпьютерах, чем эффективнее работают алгоритмы, тем сильнее становится ИИ.

Уже существуют разные версии ChatGPT — есть бесплатная версия, есть версия за $20/месяц, есть версия за $200/месяц, затем может появиться версия за $2,000/месяц, а затем, возможно, и версия за $20,000/месяц. Это означает, что если мы не получаем правильный ответ в более младшей версии, то ответ может найтись в более старшей.

Статьи этого выпуска пытаются предположить, как может измениться система образования в эпоху ИИ. Но это лишь предположения, потому что никто не знает, как будут развиваться события.

Надеемся, что этими статьями мы положим начало интересной дискуссии на страницах этого журнала.

Хотел бы отметить, что эта статья написана в жанре предположений. Я пишу её в ожидании, что многие будут её опровергать (опровергнуть).

Я утверждаю, что характер работы, которую студенты будут выполнять над своими дипломными работами бакалавра, в эпоху ИИ радикально изменится.

Типичная дипломная работа проходит следующие четыре фазы:

1. Постановка задачи. Её даёт руководитель диплома (дипломный руководитель). Постановка задачи обычно включает метод, который должен реализовать студент.

2. Теория. На этом этапе студент собирает и читает теоретические материалы по теме и методу.

3. Собственно решение поставленной задачи. Обычно это применение заданного руководителем метода к конкретному предмету. Это уровень уравнений и расчётов.

4. Проверка концепции. Концепция доказывается либо программным моделированием, либо физической проверкой концепции, либо и тем и другим.

А теперь введём в уравнение ИИ. И посмотрите, какие поразительные вещи мы можем наблюдать:

Здесь ИИ сразу генерирует решение поставленной задачи. А студенту остаётся проверить решение — сначала теоретически, а затем с помощью проверки концепции в виде программного моделирования или физической POC.

Обратите внимание, что решение и теория поменялись местами. В традиционном случае (без ИИ) исследовательская и теоретическая работа предшествует решению, тогда как во втором случае (с ИИ) решение появляется раньше теоретической работы.

Но здесь можно заметить и ещё одну вещь.

Здесь изменится и время, которое студенты тратят на каждую из этих фаз. Раньше основная часть времени студента уходила на теорию и решение. На постановку задачи время не тратилось, так как её формулировал руководитель, а на POC, особенно физическую, у студента часто оставалось мало времени.

А теперь посмотрите, как это может измениться.

Теперь решение уже сгенерировано ИИ.

Теперь студент может потратить значительную часть времени на формулирование постановки задачи вместе со своим руководителем — то, что раньше делал исключительно руководитель. А что такое постановка задачи? Поскольку дипломные работы пишутся в EC, это означает, что задачи ставят компании. То есть постановки задач должны приносить пользу компаниям. Следовательно, постановка задачи содержит стратегические проблемы, с которыми компании сталкиваются на рынке. Они конкурируют с другими компаниями на рынке. И конкуренция заключается в том, насколько быстро компания может вывести на рынок новый работающий продукт. Именно этот реальный рыночный аспект должен определять постановку задачи, и студент должен быть вовлечён в это обсуждение и вместе со своим руководителем обосновать постановку задачи. Она будет включать видение, цель и стратегию компании, конкуренцию, другие рыночные силы, доступные технологии, экономику, бизнес, организационные реалии, планы организации. На это будет уходить 40% диплома, в результате чего студент резко повзрослеет. Это потому, что способность сформулировать постановку реальной задачи и есть зрелость.

Ещё 40% он потратит на физическую POC (а не только на программное моделирование). Но не только: теперь у него будет достаточно времени, чтобы пройти весь путь до создания физического прототипа (что очень ценно для компаний).

И что же мы видим? Мы получаем «технологическое исследование». Потому что:

Физическая POC + прототип = технологическое исследование

И здесь мы замыкаем круг на ARC (Центре перспективных исследований), миссия которого — проводить технологические исследования.

Суть в том, что первые 40% своего времени студент будет тратить на обоснование постановки задачи, а последние 40% — на технологическое исследование.

Средние 20% будут уходить на диалог с ИИ, на то, чтобы добиться от ИИ решения, и на теоретическую проверку решения ИИ. То, что раньше заняло бы три месяца, теперь можно сделать за две недели. Вы можете спросить: где же здесь теоретические знания студента? Ответ в том, что эти знания проявятся и углубятся в ходе теоретической проверки решения ИИ.

Подводя итог, можно заметить, что с внедрением ИИ в дипломную работу работа студента смещается от теоретического решения к технологическому, от теоретической работы к физической реализации.

Согласны ли вы с этой статьёй?

Когда мы указываем в резюме C#, это означает, что мы больше не знаем языка ассемблера.

Когда мы указываем в резюме Solidworks, это означает, что мы больше не умеем чертить на бумаге ручкой. Когда мы указываем в резюме Altium Design, это означает, что мы больше не умеем рисовать и рассчитывать схемы.

И компании всё равно нас нанимают. Почему? Потому что главная забота компаний — «время». То есть то, насколько быстро мы можем произвести работающий продукт и вывести его на рынок. И чем больше инструментов мы знаем, тем быстрее можем производить.

Теперь нам нужно будет добавить в резюме новый навык — навык использования ИИ. Но это не должна быть просто одна строка. Это должен быть целый раздел. Мы должны показать, насколько активно мы привлекали ИИ к своей работе и сколько времени благодаря этому сэкономили. Мы должны указать, как использовали знания ИИ для выполнения своей работы и скольких ИИ-агентов развернули, чтобы организовать её. Потому что компании будут ценить, сколько времени удалось сэкономить. Время, как мы знаем, — главный вопрос для коммерческих компаний.

Дипломы могут перестать иметь значение. Мы будем показывать, как использовали ИИ, чтобы ускоряться, создавать, внедрять инновации. Мы будем показывать постановки задач, которые обосновали, проекты, которые завершили с помощью ИИ. Именно это будут ценить компании.

Опыта работы над проектом в «Программе Багреванд 21» с использованием ИИ может оказаться достаточно, чтобы получить работу в компаниях EC.

Согласны ли вы с этой статьёй?

. Школьное образование за 9 лет, . степень бакалавра за 2 года, . степень магистра за 1 год.

Иными словами, с ИИ люди будут взрослеть гораздо быстрее.

Вполне возможно, что в EC не понадобятся никакие официальные университетские дипломы. Вполне возможно, что сертификата об успешном выполнении проекта в «Программе Багреванд 21» будет достаточно, чтобы получить работу в компаниях EC. Это означает, что мы можем получить значимую работу уже в конце 1^-го или 2^-го курса университета.

Суть в том, что ИИ ускорит взросление студента.

Суть в том, что если это верно и если нам удастся преобразовать систему образования, то люди будут продуктивными в обществе гораздо раньше. А если так, то это выигрышный билет по сравнению с теми, кто ещё не преобразился.

А как же аспирантура (PhD)? Трудность PhD будет заключаться в формулировании таких постановок задач, на которые у ИИ ещё нет ответов, или очень мало ответов, или ответы очень расплывчаты. PhD будет по-настоящему посвящена созданию нового глобального знания — знания, которого ещё нет в ИИ. Но неясно, увеличится ли в результате число PhD резко или резко сократится.

Согласны ли вы с этой статьёй?

12 лет вливания знаний в головы детей. Результат — человек со знаниями в голове.

Миссия школ — готовить нас к жизни. Но какой будет эта жизнь?

Раньше речь шла о знаниях.

Это больше не могут быть знания. Знания теперь дёшевы и всегда у нас под рукой. Поэтому школа не может быть учителем, вливающим знания в головы детей, а затем проверяющим их память — запомнили ли они.

Возможно, ИИ освободил человечество от всего этого. Что же тогда понадобится?

Школьное образование будет не о вливании старых знаний (знаний, которые даются в школьных учебниках), а об обучении тому, как создавать новые знания.

Как научить создавать новые знания?

Я считаю, что предметы будут преподаваться как история этих предметов. Потому что, преподавая историю, вы также учите тому, как создавались знания на каждом этапе истории предмета.

Возьмём, например, «систему чисел» в математике. Как следует преподавать систему чисел? Её следует преподавать как историю системы чисел.

Значит, её нужно преподавать в той последовательности, в которой она появлялась исторически:

1. Натуральные числа

2. Целые неотрицательные числа

3. Целые числа

4. Рациональные числа

5. Иррациональные числа

6. Действительные числа

7. Комплексные числа

Следует показать, что каждая система чисел возникла в определённых условиях, при определённых потребностях, вследствие определённых ограничений предыдущей системы, как решение определённого кризиса, который текущая система не могла разрешить. Именно в такие периоды создавалось новое знание.

Например, натуральные числа появились, когда возникла необходимость считать скот, целые неотрицательные числа — чтобы обозначить «ничто» (ноль), целые числа — чтобы учитывать долги и убытки в торговле, рациональные числа — чтобы делить земли, иррациональные числа — чтобы решать определённые геометрические задачи, действительные числа — чтобы выражать определённые физические явления, комплексные числа — чтобы помогать инженерам. Как вы можете

заметить, математика возникла не как абстрактное занятие. Она возникла для решения реальных жизненных проблем. И именно это нужно показывать ученикам.

На S-кривых кризисы (ограничения) предыдущей системы чисел отмечены красным кружком. Новая система чисел создаётся как разрешение этих ограничений. Но ограничения не абстрактны. Они коренятся в реальных жизненных кризисах.

Учителя должны ставить учеников в такие кризисные ситуации, чтобы ученики заново пережили и самостоятельно заново изобрели систему чисел. Тем самым ученики воспроизводят эволюционную историю системы чисел и учатся создавать новые знания. Это резко отличается от простой передачи системы чисел ученикам в готовом виде.

И именно понимание этих ограничений вынуждает создавать новые знания. Это и есть механизм создания нового знания.

Что это за тип обучения? Это не проектное обучение и не практическое обучение. Мы можем назвать его обучением на основе кризисов, или обучением на основе ограничений, или, возможно, обучением на основе истории.

Здесь учитель должен поставить ребёнка в условия кризиса в том виде, в каком он возник исторически. Затем ребёнок должен осмыслить ситуацию, выявить кризис (ограничения), сформулировать проблему (постановку задачи) и предложить разрешение кризиса. Тем самым он создаст новое знание так, как оно появилось исторически. Иными словами, он воспроизведёт реальную эволюцию создания знаний по данному предмету (здесь — системе чисел). Роль учителя здесь — не преподавать, а помогать, направлять и поддерживать ребёнка в этом процессе.

Передача знаний здесь менее важна. Учитель должен помочь ребёнку сформулировать постановку задачи так, как она возникла в истории в результате определённой потребности, а затем помочь ребёнку самостоятельно прийти к ответу. Иными словами, мы переходим от преподавания предмета к тому, чтобы ребёнок сам открывал предмет.

Математика — это уже не тренировка мозга в решении математических задач, а реальный инструмент для решения жизненных проблем.

Именно новые постановки задач вынуждают создавать новые знания, а постановка задачи вытекает из текущих реальных условий, из понимания ограничений, кризисов. Поэтому у постановки задачи должна быть историческая перспектива.

Такой исторический подход следует применять ко всем предметам — физике, химии, биологии, социологии, философии, …

Каждый закон физики, каждое химическое уравнение нужно излагать, начиная с его истории. Что было в то время, в чём было ограничение, в чём был кризис, что не удавалось решить и как затем это было решено. Здесь можно добавить и доступные в то время технологии. Так мы приходим и к истории технологий.

Иными словами, ребёнок повторяет историю предмета как своё собственное творение. Но не только: процесс создания знаний теперь ещё и драматичен. Это потому, что ребёнок заново переживёт драму кризиса, который вызвал новое знание, и теперь будет действующим лицом этой драмы. И это само по себе очень привлекательно для учеников. Таким образом, мы привнесли в преподавание предметов драматический театр.

Это свяжет ребёнка с историей человечества как с его собственной историей и сделает его, как и всех до него, участником истории человечества.

Ученикам нужно показать, что они будут отвечать за создание новых знаний для будущих кризисов. Потому что будущие кризисы будут их кризисами, которые им предстоит решать. И миссия школ — подготовить их к этому.

При таком подходе мы смотрим на ребёнка как на творческий ум, который будет создавать новые знания в обществе, а не как на человека, который будет лишь применять старые знания к новым проблемам, потому что это уже может делать ИИ.

Согласны ли вы с этой статьёй?