Edaspidi lähevad kõik ettevõtted üle 12-tunnisele töönädalale. Tänu tehnoloogia arengule ei vaja inimesed enam viit päeva: piisab vaid kolmest päevast nädalas ja mitte 8 tundi, nagu praegu, vaid neli. Arvutid asendavad töötajaid näiteks töökohtades, mis vajavad head mälu ja võimet korduvaid toiminguid täita. Selle oletuse tegi Jack Ma - ühe suurima Hiina korporatsiooni Alibaba asutaja ja juht, kuhu kuulub ka AliExpressi veebipood.
Kas ootame tööpuudust, laiaulatuslikke proteste ja sarnaseid massilisi rahutusi? Hr Ma sõnul ei pea tulevikku kartma: tehisintellekt aitab inimesi, mitte ei võta neilt sissetulekut. Samas on edukas ärimees kindel, et uute eesmärkide saavutamiseks on vaja muuta haridussüsteemi. "Kui me ei muuda oma haridussüsteemi, on meil kõigil probleeme," sõnas ta.
Niisiis, kuidas seda tuleks muuta? Juba nüüd saame sellele küsimusele vastuse ning õpetajad Anton Bogomolov, Tado (Saksamaa IoT startup) andmeteadlane ja Maria Lipchanskaya, bioloogiateaduste kandidaat, SkillFactory kooli sisutootja, mis koolitab andmeteadlasi ja IT-tooted.
Kaugõpe
Tänapäeval on kaugõpe üsna võimeline asendama õpetajate "elavaid" loenguid. Venemaal on palju näiteid, kui igas vanuses inimesed omandavad IT-ameteid ja õpivad võõrkeeli täiesti eemalt, sageli ilma igasuguse kontakti õpetajata. Ülikoolides on palju, mis on üleliigne, ja palju ei tööta optimaalselt, kuid üldiselt on vaja loenguid, kontrolltöid, eksameid, laboratooriumi ja praktikat ning nad teevad oma ülesandega head tööd: õpetada inimesi. On liiga vara öelda, et traditsioonilised loengud kaovad täielikult. Samal ajal on kaugõpe suurepäraseks täienduseks elavatele loengutele, võimaldades tudengil uurida just neid aine aspekte, mis on talle kõige huvitavamad.
Erinevalt riiklikest ülikoolidest on SkillFactory koolil võimalus väga kiiresti taastada programme, töövorme ja kursuse sisu, kui töö käigus selgub, et mõni idee ei töötanud või oli ebaõnnestunud. Koolil ei ole kursusele lubamiseks "sisenemisläve". Muidugi, kui inimene teab ainult, kuidas Wordi kirjutada, ja soovib minna süvaõppe kursusele, siis soovitatakse tal alustada "Python for Data Analysis". Samal ajal võetakse Pythonis vastu 100% algajaid (statistika järgi on neid koolis umbes 30%) ning lisamaterjalide, veebiseminaride, Slacki tugimeeskonna abiga püütakse nad viia DSi õppimiseks vastuvõetavale tasemele.
Reklaamvideo:
Kuidas teadmisi kontrollida?
Uued õpetamismeetodid eeldavad uut lähenemisviisi teadmiste testimisele. Sertifitseerimiseks, alates immatrikuleerimise eksamitest kuni kutsetunnistuste eksamiteni, jätkatakse testide kasutamist tõenäoliselt ka edaspidi selline eksam on standardiseeritud ja läbipaistev. Kõik see pakub teatavat kaitset kinnitamata isikute võimalike kohtuasjade vastu. Rohkem tehnoloogiliste suundumuste põhjal võib eeldada, et suuliste ja kirjalike eksamite tulemuste kontrollimisel mängivad üha suuremat rolli tehisintellektil põhinevad süsteemid, mis arvestavad kõiki eksamitöö üksikasju, ei kuritarvita võimu ning kannatavad väsimuse ja tähelepanematuse all.
Näiteks sõelumiseks sobivad testid kõige paremini, et kiiresti kindlaks teha, kas inimene mõistab teemat tervikuna. Sügavamaks testimiseks peate määrama inimesele ülesanded ja nägema, kuidas ta neid lahendab, ning kontrolli jaoks ja selleks, et olla kindel inimese teadmistes, on vaja intervjuusid. Kui palkate paljusid tõsiseid ettevõtteid, kasutatakse kõiki neid meetodeid, nii et kõige tõhusam viis õpilaste teadmiste kontrollimiseks on kõigi nende vormide ühendamine.
SkillFactory programmis hindab koolitusplatvorm õpilasi automaatselt: saate punktide õige vastuse eest ja vale punkti eest punkte ei saa. Otsuste õigsuse hindamiseks on keerukamad mehhanismid, näiteks ML-i kursusel on ülesandeid, kus on vaja luua mudel ja siis platvormi manustatud kood hindab selle efektiivsust ning punkte antakse proportsionaalselt saadud mudeli kvaliteediga. Rohkem humanitaarkursustel, kus on vaja lahendusele loomingulist lähenemist, palutakse õpilastel sageli hinnata kaasõpilaste tööd, õppides seeläbi õpilastel mitte ainult individuaalseid tööriistu, vaid ka muid teoseid ja erinevaid seisukohti hinnata, õppida tagasisidet andma ja küsimust teise vaatenurga alt vaatama.
Internet: teadmistebaas või suur petuleht?
Kaasaegsed inimesed jagunevad kaheks leeriks: ühed usuvad "traditsioonilise haridusega alla käivat, nüüd võib Internetist kõike leida", teised - "Interneti tõttu on lapsed rumalad ega tea elementaarseid asju, Internetiga alla!" Hindamisele professionaalselt lähenedes saate siiski välja tuua väga olulise suundumuse: suure hulga teabe kättesaadavus, mis ei ole alati kvaliteetne, nõuab, et iga inimene töötaks suure hulga teabega ja kriitilise mõtlemise heal tasemel arendamisega. Nende oskuste arendamisele tuleks pöörata erilist tähelepanu kõigil haridustasemetel. Ja Internet ja selles sisalduv teave on lihtsalt tööriist, mis võib tuua nii head kui ka kahju, sõltuvalt selle oskustest, kes seda kasutab. Oluline on koolitada inimesi teabe asjatundlikuks haldamiseks ja siis on Internet neile teaduslik vahend.
Millal hakata erialaselt õppima?
Ühes arengupsühholoogia valdkonnas on olemas juhtivate tegevuste teooria. Selle teooria kohaselt on inimesel igal vanuseperioodil domineeriv tegevusala, mille tõttu see inimene areneb mitmel viisil. Hariduslik ja kutsetegevus domineerib noorukieas (15–19-aastased), enne seda mõtlevad vähesed inimesed tõsiselt oma tulevase ameti ja selle ettevalmistamise üle. Kui inimloomus ei muutu dramaatiliselt, jätkab enamik inimesi kutsealase hariduse taotlemist ka pärast noorukiea lõppu.
Juba praegu on lastele ja isegi koolieelikutele palju programmeerimise, robootika ja muude erialade lisaõppe pakkumisi. Enamik koole (Moskvas) on keskendunud mingile kindlale valdkonnale: bioloogia ja keemia, juriidiline, keeleline, tehnoloogiline jne. Ehkki kitsa fookusega erialad algavad pärast 9. klassi, kutsub teatud suuna valinud kool nooremaid õpilasi teatud erialasid põhjalikumalt õppima. Mis tahes valdkonna spetsialistiks saamiseks vajame üha rohkem teadmisi, mis lükkavad vanuse edasi. Teisest küljest muutuvad elukutsed üha enam spetsialiseerunuks, mis vähendab vajalike algteadmiste mahtu.
Mida õppida?
Tulevikus nõutakse kõige kiirema arenguga seotud erialasid - see on elektroonika ja selle taustal tahkisfüüsika, biokeemia ja geneetika, aga ka programmeerimine. Samal ajal saab IT-erialadest eristada ühte kõige nõudlikumat valdkonda: andmeinsenerid, masinõppe insenerid ja andmeteadlased, sest andmete hulk maailmas kasvab plahvatuslikult.
Lähitulevikus on kvantarvutite arendamisega nõudlus kvantalgoritmide spetsialistide järele. Muide, saate nendega juba Vikipeedias tutvuda ja olla esiplaanil, kui nad "tulistavad". Tehisintellekti uuringud saavad tõenäoliselt hoogu juurde, s.t vajatakse närvivõrkude arhitekte / arendajaid. Lõppude lõpuks on see lõppkokkuvõttes see, mille poole me suundume - tehisintellekti loomine, mis pole inimintellekti tugevusest madalama kvaliteediga.
Järgmine paar aastat vajavad suurandmespetsialistid, kes saavad andmete koostamiseks programme kirjutada, kuna suurem osa andmetest (umbes 80%) on struktureerimata andmed ja see osa püsib aja jooksul. Nende andmete salvestamiseks ja töötlemiseks vajate ka inimesi, kes toetavad kogu infrastruktuuri - andmeinsenerid, DevOps. Olenemata ajast jääb loovus ja loovus nõudluse alla, sest neid pole veel võimalik asendada isegi tehisintellektiga: ilma loovuseta ei saa te luua midagi põhimõtteliselt uut ja ilma uudsuseta pole edasiminekut!
