U budućnosti će se sve tvrtke prebaciti na radni tjedan od 12 sati. Zahvaljujući razvoju tehnologije ljudima više neće trebati pet dana: bit će dovoljna samo tri dana u tjednu, a ne 8 sati kao sada, već četiri. Računala će zamijeniti radnike, na primjer, u poslovima za koje je potrebna dobra memorija i sposobnost obavljanja ponavljajućih zadataka. Tu je pretpostavku učinio Jack Ma - osnivač i šef jedne od najvećih kineskih korporacija Alibaba, koja uključuje internetsku trgovinu AliExpress.
Čekamo li nezaposlenost, velike prosvjede i slične masovne nemire? Prema gospodinu Mau, ne treba se bojati budućnosti: umjetna inteligencija pomoći će ljudima, a ne lišiti njihove zarade. U isto vrijeme, uspješan gospodarstvenik uvjeren je da je za postizanje novih ciljeva potrebno promijeniti obrazovni sustav. "Ako ne promijenimo naš obrazovni sustav, svi ćemo imati problema", rekao je.
Pa kako to treba promijeniti? Već sada možemo dobiti odgovor na to pitanje i učitelji Anton Bogomolov - Data Scientist iz Tadoa (njemački IoT startup) i kandidatkinja bioloških znanosti Maria Lipchanskaya - proizvođač sadržaja u školi SkillFactory koja osposobljava znanstvenike podataka i IT proizvodi.
Učenje na daljinu
Danas je učenje na daljinu prilično sposobno zamijeniti predavanja nastavnika "uživo". U Rusiji ima mnogo primjera kada ljudi svih dobnih skupina svladavaju informatičke profesije i stranih jezika uče potpuno na daljinu, često bez ikakvog kontakta s učiteljem. Na sveučilištima ima puno suvišnog, a puno se ne radi optimalno, ali općenito su potrebna predavanja, testovi, ispiti, laboratorij i praksa, a oni dobro rade sa svojim zadatkom: podučavati ljude. Još je rano reći da će tradicionalna predavanja potpuno nestati. Istodobno, učenje na daljinu izvrstan je dodatak živim predavanjima, omogućava studentu da se usredotoči na upravo one aspekte predmeta koji su mu najzanimljiviji.
Za razliku od državnih sveučilišta, škola SkillFactory ima mogućnost vrlo brzo obnavljanja programa, oblika rada, sadržaja predmeta, ako se u procesu rada pokaže da neke ideje nisu djelovale ili su se neuspješno provodile. Škola nema „ulazni prag“za upis na tečaj. Naravno, ako osoba samo zna upisati Word i želi pohađati tečaj dubokog učenja, tada će mu se savjetovati da započne s "Python-om za analizu podataka". Istodobno, u Python-u se prihvaća 100% početnika (prema statistikama ih je oko 30% u školi), a uz pomoć dodatnih materijala, webinara, pomoći tima za podršku u Slacku, oni ih pokušavaju dovesti do razine prihvatljive za studiranje DS-a.
Promotivni video:
Kako provjeriti znanje?
Nove metode poučavanja podrazumijevaju nove pristupe provjeri znanja. Za certificiranje, u rasponu od maturskih ispita do stručnih ispita, vjerojatno će se i dalje koristiti testovi, jer takav je ispit standardiziran i transparentan. Sve to pruža određenu zaštitu od potencijalnih tužbi nepotvrđenih pojedinaca. Iz više tehnoloških trendova može se pretpostaviti da će sustavi utemeljeni na umjetnoj inteligenciji igrati sve veću ulogu u provjeri rezultata usmenog i pismenog ispita, koji će uzeti u obzir sve detalje ispitnog rada, neće zloupotrijebiti moć i trpjeti umor i nepažnju.
Na primjer, za provjeru su testovi koji su najprikladniji za brzo utvrđivanje razumijeva li netko neku temu kao cjelinu. Za dublji test, osobi morate postaviti zadatke i vidjeti kako će ih riješiti, a za kontrolu i kako biste bili sigurni u znanje neke osobe, potrebni su vam intervjui. Pri zapošljavanju u mnogim ozbiljnim tvrtkama koriste se sve ove metode, pa je najefikasniji način provjere znanja učenika kombiniranje svih tih oblika.
U programu SkillFactory, studenti se ocjenjuju automatski putem platforme za trening: dobivate bodove za točan odgovor, a ne dobivate bod za pogrešan. Postoje složeniji mehanizmi za procjenu ispravnosti odluka, na primjer, u ML tečaju postoje zadaci u kojima je potrebno stvoriti model, a zatim kod ugrađen u platformu procjenjuje njegovu učinkovitost, a bodovi se daju razmjerno dobivenoj kvaliteti modela. Na više humanitarnih tečajeva, gdje je potreban kreativan pristup rješenju, od učenika se često traži da ocijene rad svojih kolega, čime učenici ne uče samo pojedine alate, već procjenjuju druga djela i različita stajališta, nauče dati povratne informacije i gledaju na to iz drugog kuta.
Internet: Baza znanja ili Big Cheat Sheet?
Moderni ljudi podijeljeni su u dva tabora: neki vjeruju "dolje s tradicionalnim obrazovanjem, sada se sve može naći na Internetu", drugi - "zbog interneta su djeca dosadna i ne znaju osnovne stvari, dolje s internetom!" Međutim, ako profesionalno pristupite ocjeni, možete istaknuti vrlo važan trend: dostupnost velike količine informacija, koja nije uvijek visoke kvalitete, zahtijeva od svake osobe da radi s velikim količinama informacija i dobrom razinom razvoja kritičkog mišljenja. Razvoju tih vještina treba posvetiti posebnu pozornost na svim razinama obrazovanja. A Internet i informacije u njemu samo su alat koji može donijeti i korist i štetu, ovisno o vještini onoga tko ga koristi. Važno je osposobiti ljude da kompetentno upravljaju informacijama i Internet će im biti znanstveni alat.
Kada početi profesionalno studirati?
U jednom od područja razvojne psihologije postoji teorija vodećih aktivnosti. Prema ovoj teoriji, u svakom dobnom razdoblju osoba ima prevladavajući tip aktivnosti, zbog kojeg se ta osoba razvija na više načina. Obrazovna i profesionalna aktivnost dominira u adolescenciji (15-19 godina), prije toga malo ljudi ozbiljno razmišlja o svojoj budućoj profesiji i pripremi za nju. Ako se ljudska priroda dramatično ne promijeni, najvjerojatnije, većina će se nastaviti prijavljivati za stručno obrazovanje i nakon završetka adolescencije.
Već sada za djecu, pa čak i predškolce, postoji mnoštvo ponuda za dodatno obrazovanje iz programiranja, robotike i drugih disciplina. Većina škola (u Moskvi) usredotočena je na neko specifično područje: biologiju i kemiju, pravno, lingvističko, tehnološko i tako dalje. Iako usko usredotočene discipline počinju nakon 9. razreda, škola koja je odabrala određeni smjer poziva mlađe učenike da dublje studiraju određene discipline. Da bismo postali stručnjaci u bilo kojem području, potrebno nam je sve više znanja, što gura starost naprijed. S druge strane, profesije postaju sve više usko specijalizirane, što smanjuje količinu potrebnog osnovnog znanja.
Što naučiti?
Najtraženije specijalnosti u budućnosti bit će one koje se odnose na najbrži napredak - to je elektronika i, na temelju toga, fizika čvrstog stanja, biokemija i genetika, kao i programiranje. U isto vrijeme, jedno od najpopularnijih područja može se razlikovati od IT specijalnosti: inženjeri podataka, inženjeri strojnog učenja i znanstvenici podataka, jer količina podataka u svijetu raste eksponencijalno.
U dogledno vrijeme, s razvojem kvantnih računala, potražit će se stručnjaci za kvantne algoritme. Usput, s Wikipedijom se već možete upoznati s njima i biti im u prvom planu kada "pucaju". Istraživanje umjetne inteligencije vjerojatno će dobiti zamah, tj. Trebat će arhitekti / programeri neuronske mreže. Uostalom, to je na kraju ono što se zalažemo - stvaranje umjetne inteligencije koja po snazi nije inferiorna u odnosu na ljudsku inteligenciju.
U narednih nekoliko godina trebat će stručnjaci za velike podatke koji mogu pisati programe da bi se ti podaci strukturirali, jer je većina podataka (oko 80%) nestrukturirani podaci, a taj udio traje s vremenom. Trebat će vam i ljudi koji podržavaju cjelokupnu infrastrukturu za pohranu i obradu ovih podataka - inženjeri podataka, DevOps. Bez obzira na vrijeme, kreativnost i kreativnost ostat će traženi, jer ih još uvijek nije moguće zamijeniti čak ni umjetnom inteligencijom: bez kreativnosti ne možete stvoriti nešto bitno novo, a bez novosti nema napretka!