Эта статья - набор мыслей о влиянии искусственного интеллекта на ландшафт современного образования в смысле рисков и возможностей, которые он несёт. Мысли несколько сумбурные, но, как мне кажется, своевременные.
Процитирую свой же текст, опубликованный в телеграм-канале:
"В последнее время образовательное сообщество охватила паника, связанная с бессильностью по отношению к использованию AI для списывания. С проблемой столкнулись не только школы и сравнительно простые курсы университетского уровня, но и такие мастодонты как шад (https://habr.com/ru/articles/881858/). Высказаться о новом ландшафте образовательной реальности успели и Сальман Хан, и Эрик Шмидт, и Билл Гейтс.
Проблема не обошла стороной ни гуманитарные науки, ни западные университеты. Один из первых скандалов, связанных со списыванием, произошел в 2022 году, когда Даррен Хик, профессор философии университета Фурмана (США) с удивлением обнаружил курсовую работу, полностью написанную ChatGPT. В 2022 году это ещё было в новинку. Фурман распознал статическую нетипичность работы, а также методом пристального детективного анализа обнаружил колоссальное количество фактических ошибок в работе, ни одна из которых изначально не бросалась в глаза.
С тех пор всё стало хуже. LLM решают почти любые мыслимые задачи любой технической области, зачастую не оставляя явных артифактов своей работы. Звучали разные идеи по преодолению этого кризиса: от использования специальных ребусоподобных форматов заданий (капча и задача - 2 в 1) и попыток формулировать задания с учётом уязвимостей LLM до тотального возвращения к аналоговым форматам сдачи экзаменов.
И вот, терпение некоторых школ и университетов США лопнуло. FoxNews выпустили интересный материал, в котором пишут, что часть университетов, причем, в частности, больших и известных - Техасский, Беркли - ведут активные закупки бумажных экзаменационных бланков, а многие школы переходят в оффлайн формат."
Сиюминутные проблемы современности
Status quo сегодняшнего дня состоит в том, что искусственный интеллект стал не только объектом изучения и преподавания, но и технологией, формирующей ландшафт образовательной среды. Здесь можно выделить несколько ключевых аспектов проблемы, с которой, насколько мне известно, сталкиваются авторы и продюсеры практически всех курсов университетского уровня, причем не только в области ИИ. Первый аспект состоит в том, что развитие технологий в последние годы имеет крайне динамичный характер: передовые методы развиваются с такой скоростью, что создание качественного обучающего материала может занять больше времени, чем необходимо на полное обновление мейнстрима. Однако эта проблема не нова – любая живая область человеческого знания, в которой работает много квалифицированных и заинтересованных людей, в определенный момент своего развития становится крайне динамичной, поэтому я не стану акцентировать внимание на этой проблеме.
Второй аспект значительно интереснее. Впервые в истории образование столкнулось с возможностью студента использовать универсальную шпаргалку за 20$ в месяц. Последние разработки в области LLM во многом сосредоточены на обучении больших моделей ИИ сложным когнитивным навыкам, комплексным рассуждениям и решению нетривиальных математических задач. Уже на текущем уровне развития технологий списывание при помощи ИИ приобрело системный характер, приобретая иногда даже черты искусства. На мой взгляд, в ближайшие годы проблема совершенного списывания станет одной из центральных проблем образования во всем мире.
Какие же могут быть варианты борьбы с системным списыванием?
Первый вариант – возвращение систем контроля, в случаях, когда это возможно, к сугубо очным непосредственно контролируемым преподавателям форматам. Возможность напрямую следить за выполнением задания студентами исключает возможность использования сложных форм списывания, однако при этом существенно ограничивает формат заданий и усложняет процесс организации. Помимо этого, возникают ограничения, связанные с форматом проведения самой образовательной программы – очные контрольные мероприятия, хотя и не исключают, но в существенной мере отменяют преимущества дистанционных образовательных программ, а вступительные испытания возвращаются к своим старым болезням, обусловленным во многом масштабами нашей страны – абитуриенту из Владивостока невозможно поступить в МГУ, не потратив большое количество усилий, времени и денег на долгую дорогу для сдачи очного экзамена.
Другой вариант борьбы со списыванием – разработка новых, более творческих проектно-ориентированных форматов контрольных испытаний. В этом случае перед студентом ставится задача не столько выполнить определенное задание, сколько решить некоторую проблему, вдохновленную реальными сложностями, возникающими в соответствующей практике. Фокус усилий студента при этом смещается с проработки технических навыков в область планирования и дизайна эксперимента/исследования/прототипа, при этом признается право студента использовать определенные вспомогательные средства. Преимуществом и недостатком такого подхода одновременно является фактическое изменение образовательного результата программы за счет смещения точек приложения усилий студента – глубина понимания предметной области должна смениться на широту ориентации в ней, что, в совокупности с глубоко и тщательно проработанной базой, может быть приемлемым вариантом для некоторых предметных областей.
Третий вариант – апелляция к личной ответственности студента. В рамках этой парадигмы большая часть контрольных мероприятий должна превратиться из некоторого требования по отношению к студенту в услугу, которая ему предлагается. Целью прохождения контрольного мероприятия в этом случае является уже не формальное получение позитивной оценки выполненной работой, а проработанная обратная связь и рекомендации по корректировке подходов к обучению и образовательной траектории. Студент должен стремиться к объективному совершенствованию своих навыков, за счет чего его результативность становится в первую очередь его ответственностью, а контрольные мероприятия превращаются из фильтров в инструмент объективного численного измерения студентами их профессионального роста. Проблема этого подхода состоит в принципиальной сложности построения универсального мотиватора к достижению результата. В идеальном случае, этот универсальный мотиватор должно формулировать общество, культурная и экономическая среда, однако сложно рассчитывать на изменения, контроль которых не находится в наших руках. Суррогатами универсального мотиватора в этом случае могут стать либо отдельные редкие (к примеру, ежегодные) контрольные мероприятия, организация которых отличается особой строгостью, а результат которых не просто построен на системе фильтрации, но должен быть практически безапелляционным и крайне важным в рамках всего процесса обучения; либо развитая система внутренней конкуренции, возможно, дополнительно мотивированная экономически.
Четвертый вариант – использование уязвимостей и технических ограничений ИИ-ассистентов. Этот путь предполагает постоянный мониторинг исследований на тему уязвимостей больших языковых моделей и атак на них, а также крайне динамичное изменение состава заданий курсов. Он рассчитан на отслеживании артефактов ИИ, которых с каждым годом, вероятно, будет становиться все меньше.
Лично я убежден, что любая хорошая образовательная система должна быть основана на взвешенной комбинацией всех четырех путей контроля в здоровых пропорциях. Для выстраивания адекватных систем, не обладающих явными перегибами, необходимо, помимо всего прочего, понимать потребности студента, поскольку любой акт нечестного выполнения задания является диссонансом между реальными целями студента, которые ставят перед ним жизненные обстоятельства, и формальными целями образовательной траектории. Очень важно отличать нездоровые тенденции в студенческой среде от объективного запроса общества, и гибко адаптировать подходы к формированию курсов.
Долгосрочные перспективы
При том, что пока что от повсеместного внедрения ИИ в контексте образования больше вреда, чем пользы, долгосрочные перспективы кажутся многообещающими. Современный прогресс в разработке рекомендательных систем и больших языковых моделей открывает перед образовательным сообществом перспективы плодотворной синергии.
Наиболее интересным мне представляются возможности по формированию адаптивных и гибких индивидуальных образовательных траекторий. Сочетание возможности строить рекомендации по освоению необходимых и опциональных знаний с огромных количеством наработанных цифровых ресурсов, а также использования кастомизируемых индивидуальных цифровых помощников, делает построение образовательных траекторий более гибким, чем когда-либо раньше в истории. Индивидуальное формирование домашних заданий, подбор наиболее понятных и релевантных курсов, индивидуальные графики и программы обучения – все это становится доступным, благодаря повсеместной автоматизации рутинных процессов.
Другим важным фактором, меняющим в преподавание в лучшую сторону, является новая возможность упрощенной ориентации в огромных массивах информации. Предыдущей итерацией такого упрощения сопоставимого масштаба стало появление поисковиков. RAG-системы - новое поколение поисковиков, делающее возможным быстрый поиск сложной релевантной информации по большим массивам данных. Правильной моделью использования этой технологии может быть инструмент, позволяющий быстро найти емкий ответ на конкретный вопрос в виде фрагмента онлайн-лекции или учебника из огромной библиотеки обучающих материалов. Примером такой библиотеки может служить, например, проект teach-in, содержащий записи и конспекты огромного количества лекций ученых МГУ и других крупных вузов. Несмотря на огромную объективную ценность такого ресурса, на сегодняшний день остается актуальной проблема александрийской библиотеки – ориентация в массиве этой информации по сути представляет из себя отдельную профессию.
Третий вариант эффективного использования ИИ в образовании – кастомизация заданий. ИИ делает возможным как создание почти неограниченного количества различных однотипных заданий, так и формирование задания исходя из конкретного запроса. Скорость формирования и проверки заданий в целом сильно возросла с появлением ИИ, и эта тенденция, на мой взгляд, должна сохраниться.
Смещение фокуса в преподавании ИИ
Помимо технических вызовов и перспектив современности, пред преподаванием ML, DS и AI стоит и новый концептуальный вызов. Как было отмечено выше, ИИ перестал быть технологией в себе, и стал полезным инструментом для многих других областей науки. В этом контексте все большую ценность приобретает преподавание ИИ, как инструмента с учетом специфики каждой отдельной науки и области технологии. Школы по типу ШАДа, AI Masters, Технопарка, хотя и обладают невероятной важностью в смысле развития индустрии, начинают терять свою ультимативность в смысле изучения ИИ. Огромная и важная область применения ИИ лежит за пределами сугубо технического взгляда на него, как на объект изучения.
Моя работа со студентами МГУ им. М. В. Ломоносова показала, что наибольший интерес к обработке данных, машинному обучению и искусственному интеллекту проявляют (помимо студентов ВМК, физфака и мехмата) студенты геогрфического, психологического, социологического, биологического и химического факультетов. Студенты психологического и социологического факультетов находят удивительные и эффективные способы интеграции ИИ в обработку экспериментальных данных с учетом особенностей предметной области. Географы и биологи применяют ИИ к обработке данных не совсем стандартных модальностей (особенно популярны графовые нейронные сети).
Интеграция ИИ в производство, искусство, дизайн, науку и повседневную жизнь требует междисциплинарного взаимодействия, которое на сегодняшний день развито недостаточно. Я думаю, что развитие таких междисциплинарных конклавов в виде создания новых лабораторий, образовательных коллективов, творческих групп и, конечно, образовательных курсов станет в скором времени новым мейнстримом.
Комментарии (27)
Serge1001
17.07.2025 15:25А что если будущее за профессиями физического труда (сварщики, сантехники,...).
А интеллектуальный труд заменит ИИ. Да уже и сейчас во многих областях заменил: генерация текстов, рисунков... (соответственно копирайтеры, художники).
То есть человек будет нужен для какой-то ручной работы, которую не получается автоматизировать.
Тогда и проблемы с использованием ИИ на экзамене/курсовой нет, наоборот можно сказать - студент учится использовать ИИ :)
Batiskaf18 Автор
17.07.2025 15:25Мне кажется, это происходит итеративно)
Следующими будут работники физического труда, но тоже не все, конечно. Потом будет итерация замены следующего поколения умственного труда, потом - физического и т.д. вплоть до коммунизма)
berng
17.07.2025 15:25Делюсь принципом сдачи экзамена.
Экзамен устный. Время на подготовку отсутствует. Студент садится сдавать, ему дается случайный недокументированный текст строк этак на N-цать (обычно от килобайта до 30-и) на компьютере преподавателя без интернета и компиляторов/интерпретаторов, он должен за две минуты с ним ознакомится и ответить на вопросы по коду, которые я ему задам. Времени для ответа на каждый вопрос дается минута.
На последнем экзамене база данных кодов была порядка 300 программ (преподаю IT), выполненных студентами в качестве различных домашних заданий по курсу. Как показывает практика - вполне работоспособный подход.
Andy1914
17.07.2025 15:25Может действительно стоит заинтересовать студентов в выполняемой работе. Все видят в ней принудиловку с потенциальными санкциями (в случае несдачи). А вот если бы они увидели те плюшки, которые могут поменять их будущую жизнь к лучшему. Не на абстрактных рассказах, на реальных примерах. мол, выполнил задание, не сделал какую то абстрактную фигню, которая интересна преподавателю с температурой в 40 градусов, а на реальном примере проработал свои навыки. примере, который и в портфолио не стыдно поместить. Тогда может что то и сдвинется. Ведь, в конечном счете, на каждый замочек найдется своя отмычка.
asatost
17.07.2025 15:25а на реальном примере проработал свои навыки. примере, который и в портфолио не стыдно поместить
Что мешает сделать это с помощью LLM?
Batiskaf18 Автор
17.07.2025 15:25Многие навыки, которые прорабатываются в университетах, сложные и абстрактные. Задача многих предметов - формировать общий кругозор в технической области, что на самом деле крайне полезно, но в моменте непонятно зачем. Мне кажется, это то, чем высшее образование отличается от пту - дает широкий контекст предметной области с сильным пониманием причинно-следственных связей, а на практике это можно проследить только через более уверенное владение практическими инструментами, за счет чего создается иллюзия, что все к этим инструментам и сводится. Хотя это не так.
Думаю, заинтересовывать имеет смысл либо через личный пример - вот смотрите, я хорошо учился и стал сео многомиллионной компании или крупным ученым, и вот я такой успешный говорю вам, что учиться полезно - либо через тотальное социальное одобрение с кнутами и пряниками - если не будешь хорошо знать свой предмет, общество через систему институтов репутации, экономической мотивации и т.п. тебя накажет, а если будешь, то наоборот, будешь пользоваться тотальным уважением и социальным одобрением.
Потому что если пытаться показывать, где напрямую пригодится квантовая механика или функциональный анализ или даже операционные системы какие-нибудь, то всегда будет возникать желание осваивать инструменты, а не принципы.
belonesox
Последние годы преподавания, распознав появления этих «около ИИ-проблем» (наряду с кучей других), пришел к некоторым эффективным практикам, про что есть статья и короткий доклад.
TLDR:
теоретически: уход от схоластики, «лекций и библиотек», задрачивания тестами (и прочего бихевиоризма c programmed learning), к constructionist learning с виртуальными лабораториями в броузере и интерактивными редактируемыми материалами, и целью учащихся — сделать самим «образовательный контент» в процессе своего понимания.
технически: code-server, программирование в броузере, юпитер-ноутбуки, симуляторы, разборы научных статей. ИИ можно использовать, он только разгрузит преподавателя.
Batiskaf18 Автор
Уверен, это хорошо работает, если речь идёт о программистском образовании, но уже не так уверен, если речь заходит о математике)
Хотя про constructionist learning интересно, думаю, это эффективно адаптируется
belonesox
С математикой (за пределами вычислительной математики и алгоритмов) там конечно отдельная песня, я размышляю над «эффективной конструктивной визуализацией доказательств», эффективней и дешевле чем Manim-ролики. Пока понял, что заходы через Coq-Idris-Isabelle-доказательство и это все — тупиково для образования ← «понятность важнее строгости».
asatost
Т.е. хирург должен "сделать «образовательный контент» в процессе своего понимания"? Из кого, можно узнать?
Физик-ядерщик?
Задайте гопоте задачку на сравнение трёх чисел между собой и гопоту вычислите через тысячную долю секунды точно также "на ура".
Что делать с теми, кто в ВУЗ пришёл без знания данных предметов? Зачем вообще изучать питон? Зачем вообще в представленной Вами парадигме изучать вообще что бы то ни было?
Вы же шутите?
Про то, что это нереалистичное требование, известно уже даже Википедии.
А ничего, что у оценки знаний в вузе и HR-индустрии цели несколько разные? Ничего. Хорошо.
Это как? Допустим, даже самая элементарная ситуация: преподаватель спит с 12:00 до 24:00, студент - с 00:00 до 12:00.
belonesox
Судя по всему, доклад вы не посмотрели, там демо, кто и что может сделать, там только реальный опыт («никто никому ничего не должен»). Мой опыт про преподавание алгоритмов-вычматов-крипто-терсложности, но я также распространял это на физику, литературу и другое. C физиком-ядерщиком из МГУ я кстати общался, на тему автоматизации их древних ядерно-радиоактивных лабов как раз на python-code-server-jupyter стек.
Про хирургов не знаю ничего, кроме сериала ER, наверно можно подумать на эту тему, но бесплатного времени у меня нет.
Это уже давно не так. Проверьте сами. Иначе бы проблемы вообще не было.
Студенты, когда работают в лабе (закрытой снаружи от краулеров), имеют доступ ко всем процитированным книгам. Книги можно найти и предоставить студентам. Речь не про открытую публикацию книг для ссылок из Википедии.
Ну может чуть преувеличиваю, но нет. Разумеется определения стоит проверить, английские по наукам достаточно хороши точно. Если что-то не ОК — хороший повод поправить прямо в википедии, ну или может русскую статью написать — и сделать мир лучше.
Несколько — да. Никто с этим не спорит. Но схожести — много, а будет — больше.
Посмотрите доклад или внимательно прочитайте статью. Или хотя бы обратите внимание на «асинхронность» в ее названии. А, ладно — там как раз фишка, что асинхронное общение — чаты и обмен короткими видеороликами снимает проблему необходимости синхронных встреч, лекций-семинаров-созвонов.
asatost
Речь про какие-то вычислительные лабы? Тут ничего сверхъестественного не вижу, мне интересно как Вы предлагаете "сделать «образовательный контент» в процессе своего понимания" работы какой-нибудь Чернобыльской АЭС в разрезе практического опыта. Так, что ошибся - и пол-Москвы непригодно для проживания.
Да проверял уже несколько раз, но раз уж Вы так настаиваете...
В очередной раз выдаёт решение, по которому сразу видно, что его делала LLM, оно, банально, слишком сложное, при том, что я просил выступить в роли не то, что студента, а первоклассника.
Можно. Сделали Вы ссылку на книгу в университетской библиотечной системе, пришёл студент на занятия, а в серверной свет вырубило и дизель-генераторы всю соляру сожгли.
Про войны правок Вы никогда не слышали?
Каким образом появится больше схожести между целью достижения заданного количества выпускников и целью сокращения расходов на персонал, вплоть до уменьшения количества сотрудников до нуля?
Ах вот оно что! Т.е. точно также, как это было.... да вот хотя бы в пандемию?!
Ну это, конечно, всё меняет. Студент совершенно точно не сможет взять своё фото, текст ответа, сгенерированный одной нейросетью, запихнуть в другую и полученный видеоролик с говорящей головой залить в качестве "асинхронного ответа". И асинхронность ему сыграет только на руку, это в режиме реального времени нейросети плохо с deep fake справляются (по крайней мере пока), а в отложенном - очень даже хорошо.
belonesox
Как раз симуляторы — есть и делают симуляторы РБМК, еще в нулевых играл в них, изучал Чернобыльскую аварию на уровне глубже отчета INSAG-5 — они дают гораздо глубже понимание, чем чтение текстов, или катание тупо на место.
Но какого фига вы тащите вот это сюда «Так, что ошибся - и пол-Москвы непригодно для проживания», хирургов и т.п., мне непонятно. Считаете, что для какой-то профессии это не подходит — ну не используйте. Профессий в духе «один человек ошибся - и пол-Москвы непригодно для проживания» на самом деле нет, кроме верхушки политики — на ЧАЭС как раз совпадение очень большая серия ошибок, начиная с конструкции, начиная с того, что эти ошибки были известны и не исправлялись... а оффтопик.
belonesox
Замечательно, не буду спорить, значит для ваших преподавательных вопросов все отлично, вы отлично отличаете LLM ответ от честного, можете доказать это студенту, или там не зачесть, у вас все хорошо. Оукей, не буду настаивать. Будем считать это моей и моего круга проблемой, где LLMки могут решить проверяющие задания, к тому же, как я обьяснил, цели «не принимать решение» если оно похоже на «LLM-решение» у меня нет.
belonesox
… И полМосквы уже кто-то снес… Почти Годвин лоу. Ну как раз при асинхронном обучении никуда ему ездить не надо, подождет когда включят (вопросы бекапов-дублирования и т.п. — элементарны и оффтоп). А если «полМосквы» — ну значит это уже точно будет не главная проблема.
belonesox
Я в них участвовал. И к википедии (особенно к русской) у меня много претензий в части политики и резкого форсирования правил «ВП:КУ», и вообще «ВП:КЗ», но чтобы было косячное определение чего-то математического-научного — не встречал. А в книгах и статьях — постоянно. Ну если будут косяки в определении чего-то, что я преподаю, да это повод вступить в «войну правок», надеюсь это будет полезно и интересно (может там надо не править, а наоборот, вправить мозги себе).
belonesox
У меня нигде не написано про сокращение расходов на персонал (а то вы сюда и дворников притащите, и свет выключите, и полмосквы…).
Еще раз, я просто отметил, что устный экзамен, например в чем-то по математически-алгоритмически-научном, похож на айти- или научный процесс собеседования, которые, уже давно перестали быть «получасовым разговором с вопросами про люки», а превратились в большой процесс (Яндекс — в 8 собеседований например, по опыту знакомого), и разумно убрать театр экзамена — вон ниже тут в комментах «экзамен принимают расспрашивая про чтение рандомного кода» — ну тут можно было совсем убрать театр и просто бросать кубики, ибо это совсем не масштабируется. Если же делать это все в процессе обучения, «выполнять шедевры, обсуждать свой и опенсорс код, набирать очки» — это будет общеполезно, нестрессово, и честно (у меня есть пока экспериментальные индивидуальные задания по изучению опен-сорс проектов, где студент описывает архитектуру и вообще «how it works» в некой системе метаописания, это пока процессе разработки и тестирования, и это тоже долгий процесс).
belonesox
Нет, так не было. «Пандемия»™ (не является пандемией по определению ВОЗ), как я отметил, дала хороший пинок оффлайну, но тогда все относительно сидели дома, и созвоны как замена семинарам еще были возможны. Но это не идеал, и о проблемах и решениях этого я и говорил в докладе и статье.
belonesox
У меня нетривиальные задания, которые если сейчас какой-то студент «промптом и дешево» сможет решить через LLM — сгенерив, например, и визуализатор алгоритма, и ролик с собой (или фурри аватаром) — я ему конечно с удовольствием зачту и попрошу научить меня. Если это эволюционирует когда-нибудь что прямо напрягаться не надо, ну буду придумывать что-то другое, всегда пока можно добавить необходимость хелперов-спецмодулей-особенностей решения, которых LLM не знает (LLMки ВСЕГДА будут уязвимы к незнанию редкого и совсем свежего).
belonesox
Нет конечно, про настоящие лабы c живой радиоактивностью, с автором этого доклада меня поселили в один номер гостиницы, было время на обсуждение. Реальные данные с приборов почти всегда можно закинуть в MODBUS/сеть/базу (совсем древнее наверно можно через opencv смотреть на всякие газоразрядные индикаторы, распознавать… — и слать туда же), подхватить в python-коде и юпитер-ноутбуках, и совместно «смотреть и анализировать физику» в code-server.
Я даже с химиками общался на тему «удаленных опытов», там да, нетривиально, проще всего голосом и видео «управлять лаборантом», но это не для студентов конечно — студентам полезно держать склянки в руках, а скорее чтобы не дергать ведущих сотрудников в офис.
asatost
Вы же понимаете, что на симуляторе невозможно даже на велосипеде научиться ездить?
Человеку с высшим образованием, преподавателю вуза, неизвестен такой простой литературный приём, как гипербола? Можно я не поверю?
Извините, мне показалось, что Вы предлагаете какую-то новую универсальную парадигму, призванную заменить всю систему образования в эпоху LLM.
Можно, конечно, только порадоваться, что для Вас это и интересно, и полезно. Студентам-то как с этим жить? В понедельник пришла первая подгруппа на занятие - в википедии написано, что 2+2=6, во вторник пришла вторая подгруппа на занятие - в википедии написано, что 2+2=9. Какой подгруппе верить?
"Большинство этих детей никогда не услышит правду о себе пока им не стукнет третий десяток и их начальник не вызовет их к себе и скажет: "Бобби, очисти дерьмо со своего стола и вали отсюда. Ты неудачник, Бобби.""
У Вас не было. А я вполне себе наблюдал такую работу: преподаватель выкладывает в LMS видео с материалом и заданием, обучающиеся в течение некоторого времени смотрят, записывают свои ролики и тоже грузят в LMS. Преподаватель проверяет.
Ну вот давайте на простом примере склянок и рассмотрим. Правило "лей кислоту в воду", надеюсь, в школе Вам рассказывали в "средневековой" манере?
Теперь расскажите, как это правило должны освоить обучающиеся в предлагаемой Вами модели "сделать самим «образовательный контент» в процессе своего понимания". Выдали каждому в группе по две склянки с кислотой и водой и полгруппы заехало в больничку с ожогами?
belonesox
Даже? Вы тащите обучение спортивным и физическим навыкам сюда?
Ну для этого есть спортивные и физические симуляторы, для пилотов, каскадеров, спортсменов, но давайте выкинем уже ваши оффтопы за скобки.
Я дальше буду считать такое риторикой, и пожалуй не буду отвечать.
asatost
Т.е. Вас не научили кататься на велосипеде в глубоком детстве?
Формула-1 передаёт Вам пламенный привет.
Это как? Ведь constructionist learning и претендует на звание нового универсального.
"Отучаемся говорить за всю сеть"
Вам непонятна суть вопроса обучения потенциально опасным для жизни и здоровья отраслям человеческой деятельности или Вы просто метод страуса используете, потому что ответа на него не имеете?
belonesox
Как я уже отмечал, вы невнимательно читали или смотрели доклад. Там конкретный опыт, в котором предлагается перейти к более интерактивным материалам, более гибким форматам взаимодействия, и более интересной мотивацией, указано примерно в каких темах это пробовалось, что из старого можно выбросить, чтобы получить на время на новое. Методологически ближе к constructionist learning, ничего «нового универсального» (это как раз нафиг никому не нужно, глобально-новое-уникальное), только набор конкретно работающих практик и инструметов с демонстрацией. Больше уже ни слова об этом, исчерпал лимит — по ссылке, доклад, статья, фоловоаппсы с демо и разборами, ТГ-группа для заинтересовавшися,
яндекс-кошелек.belonesox
«Плохая метафора подобна котенку с дверцей». Здесь не во всех темах уместна риторика. По крайней мере, я не будут тратить время на то, что мне покажется риторическими вопросами. Поищите кого-нибудь еще для риторической полемики, и лучше где-нибудь еще.
belonesox
У вас явно нет опыта редактирования в википедии. Там нетривиальный ворфлоу, «проверенные версии» — вот всего что вы нафантазировали «войн правок и т.п.» в научных областях нет.
Актуальность определений там лучше, чем в российских книгах, или русскоязычных переводах (там косячат чаще), не говоря уже о внутриинститутских методичках, не говоря уже о том, что тут же связь с остальными понятиями, связанными темами и т.п.
belonesox
Хорошо, кто-то тоже пришел к схожему воркфлоу, хотя надо смотреть насколько там интересные задания, могут ли студенты работать в одной среде, помогать друг другу, могут ли они запросить помощи у преподавателя — у меня не только «обмен роликами», это только мелкая часть процесса.
Надеюсь я ответил на основные ваши вопросы, остальное («а если ожоги-велосипед»), фантазируйте сами. Я не лезу в преподавание химии, хотя там четко можно разделить практические опыты и теорию (а биохимия и молекулярная химия — там вообще опять алгоритмы, красота, информатика, когда-нибудь может доберусь до визуализации всего этого), и мне не надо про «в школе Вам», про свою школу я уже ничего не помню, но у меня не так давно сын всерос по химии взял, что-то пришлось вспоминать, совсем не трогая склянок.