Цифровые «кентавры» в образовании
Гаранин М.А., Максименко А.Ю., Веляева К.С., Золотарева В.В.
Статья в журнале
Экономика, предпринимательство и право (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Том 14, Номер 12 (Декабрь 2024)
Введение
Эффективность системы образования является одним из ключевых факторов технологического и экономического лидерства. Эволюция системы образования происходит преимущественно под воздействием политико-экономических и технико-технологических факторов. За свою тысячелетнюю историю университеты трансформировались из локальных замкнутых центров накопления и передачи религиозных догматов в открытые системы генерации нового знания и развития человеческого капитала на основе платформенных решений. Период вынужденных ограничений, связанный с пандемией 2020 – 2021 гг., привел к необходимости перестройки системы образования. Выиграли образовательные организации, сумевшие оперативно перестроиться к новым условиям. В XXI веке человеческий капитал играет важную роль в экономике экстенсивного типа развития. Компании и отрасли уделяют вопросам подготовки персонала большое значение. Примерами этому в России являются: создание и развитие корпоративных центров обучения, взаимодействие бизнеса с образовательными организациями и образовательными платформами.
Под воздействием новых технологий меняются не только процессы накопления и передачи нового знания, меняется ландшафт системы образования. Новые образовательные технологии, позволяющие обеспечить дистанционное обучение и развивающиеся под воздействием увеличения доступности сети интернет, во многом обеспечили устойчивую работу системы образования в России в период вынужденных ограничений. За последние 10 лет такие технологии получили мощный импульс для развития за счет экономических преимуществ – возможности сокращения издержек на обучение при сохранении качества. Сегодня цифровые технологии позволяют образовательным организациям обеспечить конкурентные преимущества за счет автоматизации процессов разработки и реализации образовательных программ. Такие технологии дали импульс для развития образовательных платформ, позволяющих сократить транзакционные издержки и получить новый продукт – данные, генерируемые в процессе обучения, а также улучшить взаимодействие между участниками образовательного процесса.
Происходящие изменения системы образования – есть изменение ее элементов: методов и средств обучения, участников образовательного процесса (преподавателей, обучающихся), образовательных организаций. Все элементы испытывают воздействие новых технологий, внутренних и внешних факторов. Сентенция о том, что в процессе обучения не только преподаватель воздействует на обучающегося, но и действия обучающегося, его результаты и обратная связь заставляют измениться преподавателя, весьма точно отражает суть происходящих в настоящее время измерений в образовательных организациях. Какими студентами будут дети, рожденные в цифровую эпоху? Каким будет преподаватель через 10 лет? Каким образом происходящие технологические изменения в сфере образования повлияют на модель идеального преподавателя будущего? Этому посвящено исследование, результаты которого представлены в статье.
Цель, задачи и методы исследования
Цель исследования – выявить особенности и противоречия новой роли преподавателя в условиях цифровой образовательной среды университета и платформенного образования. Для достижения этой цели поставлены и решены следующие основные задачи: анализ новых технологий в образовании с позиции их влияния на эффективность процесса реализации образовательных программ; анализ особенностей нового поколения студентов; анализ основных факторов, определяющих эффективность работы преподавателя XXI века; идентификация и анализ феномена «преподаватель – кентавр», активно использующего системы на основе искусственного интеллекта; описание институциональных условий использования новых технологий.
Настоящее исследование является частью комплексного научного исследования, посвященного совершенствованию системы отраслевого профессионального образования, проводимого на базе Приволжского государственного университета путей сообщения. Методологической основой исследования являются: теория развития экономики на основе воспроизводства знаний и рынка труда; институциональная, эволюционная теории, основные направления ресурсной концепции. Проведенное исследование опиралось на результаты научных исследований ученых – экспертов в сфере образования [1 – 7], а также на анализ экспертных мнений в области проблем, рассматриваемых в отношении совершенствования и развития системы профессионального образования [8 – 16].
В ходе решения поставленных задач были использованы общенаучные методы: аналитический метод, сравнительно-аналитический метод; частно научные методы: метод системного анализа, метод экспертных оценок.
1 Новые технологии в образовании
Сегодня в обществе доминирует мнение о государственном смысле образования. Практичным считается то, что служит росту науки и технологий. Еще 150 лет назад государство не уделяло достаточного внимания развитию высшего технического образования, беспокоясь в большей степени о благонадежности подготовляемого кадрового ресурса. Насчет высшей технической школы могут быть отнесены и слова В.И. Вернадского: «странным образом в государственной практике привыкли считаться с научной техникой, как внешним, приходящим фактором, независящим в своем развитии от государственной деятельности».
Сегодня в обществе, экономике и государственном управлении преобладает мнение о роли образования в технологическом и экономическом лидерстве. В ряде исследований показана связь между государственными расходами на образование и науку и индексом человеческого развития и объемами ВВП на душу населения. Авторы статьи, не отрицая наличия в современной российском обществе противоречий социального характера, тем не менее, считают верным развитие национальной экономики с опорой, с одной стороны, на кейнсианский подход, т. е. признание цикличности развития экономики и активное вмешательство государства в экономику, а с другой, – на институционализм, т. е. экономическую открытость и рост роли институтов различного рода в экономике. Институты могут играть роль в догоняющем развитии, обеспечивая быстрый экономический рост в условиях ресурсных, технологических, культурных и политических ограничений. Результат внедрения новых технологий в образование есть вторая производная, в том смысле, что первой является технологическое развитие, достигнутое в результате повышения уровня человеческого капитала.
Новые технологии, преодолевая высокую инерцию системы образования, находят свое место в образовательных организациях и процессах управления образовательными программами. В рамках исследования проведен анализ влияния новых технологий на образование на основе метода экспертных мнений. Результаты анализа сведены в табл. 1 и разбиты на 7 процессов: рост доступности сети Интернет и информационных технологий, развитие дистанционного интерактивного образования, рост объема информации и знаний, изменение подхода к изучению новых технологий, развитие искусственного интеллекта, рост качества и количества данных, генерируемых в информационных образовательных системах, развитие технологий преобразования голоса и мыслей в текст.
Таблица 1 – Полярность точек зрения в отношении прогресса (составлено авторами)
Новая технология,
или фактор ее развития
|
Полярная точка
зрения № 1
|
Полярная точка
зрения № 2
|
Увеличение
доступности сети Интернет и информационных технологий
|
Легкость
и простота добычи новых знаний. Практически отсутствуют трансакционные
издержки на получение знаний.
|
Знания
взаимосвязаны и организованы в картину мира. Когда они подаются разрозненно –
их ценность значительно падает. Возрастает роль навигации в знаниях.
|
Дистанционное
интерактивное образование
|
Лекции
любого университета можно слушать дома, можно учиться у лучших учителей. 80 –
90 % всего обучения необходимо перевести в интернет. В виртуальном классе
может одновременно присутствовать хоть миллион студентов.
|
Дистанционное
образование – это образование второго сорта, оно позволяет снизить
трансакционные издержки. Живое общение заменить нельзя. Дистанционное образование лучше, когда очное образование
в плохом состоянии. Именно в этом случае нужно использовать дистанционное, до
момента восстановления очного.
|
Рост
объема информации и знаний
|
Сейчас
можно не знать, важно уметь найти необходимые знания и обработать их. Можно
почти ничего не знать, лишь бы уметь находить.
|
Подойти
к специфическим знаниям можно на основании базового умения. Объем базового
умения постоянно меняется и увеличивается.
|
Новые
технологии сложны и требуют обширных специализированных знаний
|
Нет
времени на «раскачивание», с самого раннего возраста надо выбрать область
знаний и постепенно увеличивать объем знаний. Советская система образования
«учить всему понемногу» никуда негодная в современном мире.
|
Знания
неаддитивны, они взаимодействуют в познавательной деятельности. Не в любом
возрасте можно усвоить что угодно.
|
Искусственный
интеллект
|
Искусственный
интеллект способен заменить человеческий труд, оставив невостребованными
массу профессий.
|
Легко
заменить алгоритмизуемые трудовые действия. Эволюция профессий идет по пути
от рутинных к нерутинным ручным и когнитивным трудовым действиям. Рутинные
хорошо описываемые процессы легко автоматизируются. На смену вымирающим
профессиям приходят новые.
|
Рост
качества и количества данных, генерируемых в информационных образовательных
системах
|
Объем
данных, генерируемых в информационных образовательных системах, постоянно
растет, большая часть этих данных не используются. Требуются большие мощности
систем накопления информации.
|
Данные
– новые продукт. Они представляют новую ценность. Технологии Data
Science позволяют эффективно
управлять процессами образования, помогать обнаруживать скрытые взаимосвязи и
прогнозировать риски.
|
Преобразование
голоса и мыслей в текст
|
Можно
не учиться писать, алгоритмы легко преобразуют голос и мысли в текст.
|
Практика
письма развивает функциональную специализацию мозга, которая объединяет
ощущения, управление движением и мышление.
Чистописание позволяет ребенку лучше осмысливать содержание отображаемой на письме информации, сохраняя не только ее зрительные, но и моторные характеристики, что приводит к лучшему пониманию, классификации и кодированию информации в памяти. |
Рост доступности сети Интернет и информационных технологий. Сегодня в мире наблюдается стремительный рост доступности сети Интернет. В России этот показатель в части экономически активного населения приблизился к стопроцентной отметке. Уровень владения мобильными и стационарными устройствами доступа к сети, а также цифровыми технологиями настолько высоки, что возникает противоречие, заключающиеся в обучении «цифровых» школьников и студентов «нецифровыми» преподавателями. Знания, извлечение которых раньше представляло трудности, связанные с доступностью литературы, сегодня доступны любому пользователю сети Интернет. Возникает противоречие – снижение качества образования на фоне роста доступности знаний: Знания Ценность разрозненных знаний падает, снижение ограничений на доступ к новым знаниям нивелируется сложностью их восприятия. Возникает потребность в навигации и формировании динамичной архитектуры знаний в предметной области.
Развитие дистанционного интерактивного образования. Развитие сетевых технологий на рубеже XX – XXI веков обеспечило возможность дистанционного образования. Технологии, еще 30 лет назад воспринимающиеся футуристически, сегодня уже воспринимаются привычно и являются надежным инструментом реализации образовательных программ. Информационные образовательные системы подтвердили свою надежность в период вынужденных ограничений, связанных с распространением коронавирусной инфекции в 2020 – 2021 гг. Сегодня любому пользователю со всего мира доступны образовательные программы, в реализации которых участвуют ведущие мировые ученые. При этом дистанционное образование остается лишь суррогатом – заменителем очного образования. Первая причина – наличие контакта между обучающимися и преподавателем. Самой эффективной формой передачи знания была и остается форма «один преподаватель – один ученик». Эта форма лишь немного теряет качество при увеличении количества учеников до нормативов стандартной учебной группы, или класса. Вторая причина – изоляция, она пагубно сказывается на процессе обучения. К моменту подготовки этой статьи авторы участвуют в реализации 5-летних профессиональных образовательных программ обучающихся последнего года обучения. А также обучающихся, для которых последние годы обучения в школе пришлись на этот период. Это обучающиеся, начавшие свое обучение в период вынужденных ограничений. Авторы вынуждены констатировать наличие недостатков дистанционного обучения.
Рост объема информации и знаний. Цифровые технологии шестого технологического уклада стремительно меняют отрасли экономики, а объем новых знаний стремительно возрастает. Образовательные программы, реализуемые 4 – 5 лет, устаревают в процессе их освоения. Фраза «забудь, чему тебя учили в институте / университете» не теряет своей актуальности, подчеркивая динамичное развитие отраслей. Регулятором заложен норматив ежегодной актуализации образовательных программ. Регулятором, учредителями и индустриальными партнерами ежегодно инициируются изменения образовательных программ. Если в 1980-х годах учебный план подготовки инженера транспорта утверждал министр путей сообщения СССР, то сегодня – руководитель отраслевого транспортного вуза и ссуза. В дискуссии о том, что в современных условиях нет необходимости всё учить, достаточно лишь умение быстро находить новые знания, авторы статьи придерживаются следующей точки зрения: без наличия базового знания невозможно стать полноценным специалистом. Таким образом, дискуссия сводится лишь к объему и структуре этого базового знания.
Изменение подхода к изучению новых технологий. Сегодня основная дискуссия в части профессионального образования разворачивается вокруг продолжительности обучения и смещения периода освоения профессиональных компетенций. Несмотря на раннюю специализацию, советская модель отличалась универсальностью. Российское профессиональное образование последние 30 лет находится в состоянии ограниченного бессистемного реформирования: отказ и последующее возвращение начального профессионального образования в формате «Профессионалитет», принятие компетентностной модели государственных образовательных стандартов, введение и последующий уход от болонской системы и др. Авторы статьи придерживаются точки зрения о неоднозначности ранней специализации – задачей школы является формирование базового объема знаний, замещение его профессиональными компетенциями может губительно отразиться на архитектуре профессиональных образовательных траекторий. В рассматриваемом вопросе важно сохранение баланса с ориентацией на интересы учащегося.
Развитие искусственного интеллекта. Искусственный интеллект постепенно находит все большее применение в процессах управления образовательными программами. Сегодня такие технологии представляют собой основу систем поддержки принятия решений, в которых основная роль отводится человеку. В качестве примера можно привести системы поиска и оценки неправомерных заимствований при подготовке письменных работ обучающимися: интеллектуальная система позволяет выявить скрытые особенности и закономерности, содержащиеся в тексте, однако решение о степени самостоятельности подготовки такого текста остается за человеком. Отметим, что сложность замены трудовых действий зависит от их описания – легко заменить рутинные, хорошо описываемые процессы. Трудовые действия, требующие нерутинных когнитивных навыков, заменить машиной труднее.
Рост качества и количества данных, генерируемых в информационных образовательных системах. Развитие информационных образовательных систем в начале XXI века сопровождалась ростом объема данных, генерируемых такими системами. Если в начале своего развития объем данных включал лишь результаты текущий и промежуточной аттестации обучающихся, то сегодня в разы возросший объем данных содержит многообразие как индивидуальных цифровых следов, так и цифровых следов от взаимодействия между участниками образовательного процесса. Сегодня такие данные представляют собой новую ценность и могут быть использованы как самостоятельный продукт, ценность которого может превышать ценность информационных образовательных систем и цифровых образовательных платформ.
Развитие технологий преобразования голоса и мыслей в текст. Технология преобразования голоса в текст позволяет не только оптимизировать процессы, где создание текстовых записей является обязательным, но и позволяет повысить качество образовательных услуг для обучающихся из числа инвалидов и лиц с ограниченными возможностями здоровья. В системе образования такие технологии позволяют ускорить процесс создания текстовых записей, отчетов и пр. В будущем следует ожидать появление технологий преобразования мыслей в текст. Несмотря на очевидные преимущества использования таких технологий в образовании сохранение письма в традиционной форме имеет ряд преимуществ: чистописание позволяет ребенку лучше осмысливать содержание отображаемой на письме информации, сохраняя не только ее зрительные, но и моторные характеристики, что приводит к лучшему пониманию, классификации и кодированию информации в памяти.
В рамках исследования был проведен анализ влияния новых технологий в образовании с позиции их влияния на эффективность процесса реализации образовательных программ.
В частности, проведен анализ возможностей использования различных элементов совершенствования процесса реализации профессиональных образовательных программ на основе математических методов обработки данных (табл. 2). Анализ включает следующие группы инструментов: анализ результатов освоения образовательной программы, анализ цифровых следов обучающихся, анализ графического и текстового контента обучающихся, анализ результатов внеучебной деятельности, анкетирование обучающихся и преподавателей.
Таблица 2 – Инструменты оценки процесса реализации образовательных программ (составлено авторами)
Инструмент
оценки
|
Используемый математический
аппарат
|
Принцип
использования инструмента
|
Сопоставление
результатов текущей и промежуточной аттестации
|
Корреляционный
анализ, регрессионный анализ, теория множеств
|
Выявление
отклонений – маскировки некачественной работы преподавателей хорошими
результатами аттестации, завышенными требованиями к аттестации
|
Оценка
динамики освоения образовательной программы
|
Регрессионный
анализ, прогнозирование с помощью искусственной нейронной сети
(прогнозирование), прогнозирование на основе регрессионного анализа
|
Прогнозирование
рисков неосвоения образовательной программы
|
Кластерный
анализ обучающихся
|
Кластерный
анализ, метод k-средних,
метод главных компонент, метод k-ближайших
соседей и обнаружение аномалий, метод опорных векторов, искусственные нейронные
сети (классификация), факторный анализ
|
Прогнозирование
результатов освоения образовательной программы, выявление лидеров
|
Кластерный
анализ преподавателей
|
Прогнозирование
рисков неосвоения образовательной программы
| |
Дифференцированная
оценка уровня сформированности компетенций
|
Расчет
весовых коэффициентов, аналитические выражения
|
Прогнозирование
рисков неосвоения образовательной программы
|
Анализ
времени работы в информационной системе
|
Анализ
социальных сетей, искусственные нейронные сети (классификация),
корреляционный анализ, регрессионный анализ
|
Прогнозирование
результатов освоения образовательной программы, выявление лидеров
|
Анализ
взаимодействия между участниками образовательного процесса
|
Анализ
социальных сетей, лувенский метод, алгоритм RageRank
|
Прогнозирование
результатов освоения образовательной программы, выявление лидеров
|
Оценка
интересов обучающихся по видам профессиональной деятельности
|
Регрессионный
анализ, кластерный анализ, метод k-средних,
метод главных компонент, метод k-ближайших
соседей и обнаружение аномалий, метод опорных векторов, искусственные
нейронные сети (классификация), факторный анализ
|
Прогнозирование
результатов освоения образовательной программы, выявление лидеров, определение
склонности обучающихся к видам профессиональной деятельности
|
Оценка
содержания ответов обучающегося
|
Искусственные
нейронные сети (классификация), кластерный анализ, анализ социальных сетей,
факторный анализ
|
Прогнозирование
результатов освоения образовательной программы, выявление лидеров,
определение склонности обучающихся к видам профессиональной деятельности,
прогнозирование социальной девиации
|
Семантический
анализ текста
|
Цепи
(модель) Маркова, теория множеств, математическая логика, теория информации,
теория вероятностей и математическая статистика
| |
Оценка
интересов обучающихся в областях деятельности
|
Корреляционный
анализ, регрессионный анализ, кластерный анализ, теория множеств, факторный
анализ
|
Выявление
лидеров, определение склонности обучающихся к видам деятельности,
прогнозирование социальной девиации
|
Кластерный
анализ обучающихся
|
Кластерный
анализ, метод k-средних,
метод главных компонент, метод k-ближайших
соседей и обнаружение аномалий, метод опорных векторов, искусственные нейронные
сети (классификация), факторный анализ
| |
Кластерный
анализ работников, участвующих в контактных видах внеучебной деятельности
|
Прогнозирование
результатов внеучебной деятельности
| |
Анализ
результатов научной и инновационной активности
|
Факторный
анализ, теория множеств, искусственные нейронные сети (классификация)
|
Выявление
лидеров, распознавание склонности к коммерческой, научной, инновационной,
предпринимательской деятельности
|
Анализ психологической совместимости
|
Корреляционный
анализ, факторный анализ, кластерный анализ, метод k-средних,
метод главных компонент, метод k-
ближайших соседей и обнаружение аномалий
|
Определение
близких групп, выявление лидеров, определение склонности обучающихся к видам
деятельности, прогнозирование социальной девиации
|
Анализ
предрасположенности к профессии
|
Кластерный
анализ, метод k-средних,
метод главных компонент, метод k-ближайших
соседей и обнаружение аномалий
|
Выявление
лидеров, определение склонности обучающихся к видам профессиональной
деятельности, прогнозирование склонности к рисковому поведению в
профессиональной деятельности
|
Выявление
лидеров
|
Корреляционный
анализ, факторный анализ, кластерный анализ, метод k-средних,
метод главных компонент, метод k-
ближайших соседей и обнаружение аномалий
|
Выявление
лидеров
|
Прогнозирование
суицидального поведения
|
Регрессионный
анализ, кластерный анализ, метод k-средних,
метод главных компонент, метод k-ближайших
соседей и обнаружение аномалий, метод опорных векторов, искусственные нейронные
сети (классификация), факторный анализ
|
Прогнозирование
суицидального поведения
|
Прогнозирование
склонности к противоправным действиям
|
Прогнозирование
социальной девиации
|
Математический аппарат, соответствующий каждой из указанных выше группе инструментов, позволяет получить следующие результаты (табл. 2): выявление отклонений – маскировки некачественной работы преподавателей хорошими результатами аттестации, прогнозирование рисков неосвоения образовательной программы, прогнозирование результатов освоения образовательной программы, выявление лидеров, определение склонности обучающихся к видам профессиональной деятельности, прогнозирование социальной девиации, прогнозирование результатов внеучебной деятельности, распознавание склонности к коммерческой, научной, инновационной, предпринимательской деятельности, прогнозирование склонности к рисковому поведению в профессиональной деятельности. Как видим, результаты охватывают внеучебную деятельность обучающихся.
2 Студент будущего
Студенты нового поколения не боятся использовать новые технологии. Они активно применяют различные гаджеты, приложения и платформы для обучения, работы и коммуникации. Их гибкость мышления и адаптивность к изменениям позволяет легко осваивать все новое. Склад ума и мировоззрение «нового» студента, в мире, который очень скоротечно меняется и развивается, дает им уверенность в своих способностях и готовность экспериментировать с новыми инструментами и методами обучения.
В век доступности информации и открытого мира студент нового поколения занимает прагматичную точку зрения, он нацелен на приобретение реальных навыков и знаний, не только «поглощая» сухую теорию, но и уделяя большее внимание практическому опыту. Студенты уже с ранних курсов начинают активную социальную жизнь путем стажировок, волонтерских проектов, что помогает им наработать практический опыт, повышающий их шансы на успешное трудоустройство и продвижение по карьерной лестнице. Из этого вытекает довольно неоднозначный тезис – высшее образование перестает быть самой целью. Снижение престижности обучения в вузах, изменение отношения работодателя к дипломам, а также обширные каналы для получения необходимых знаний и навыков через альтернативные методы обучения приводит к тому, что студент делает выбор в пользу освоения только тех навыков, которые действительно будут полезны для его карьеры, а вся объемная программа, предоставляемая университетом, становится неинтересной и неактуальной.
Важно отметить и то, что авторитетность и значимость старшего поколения в глазах современных студентов утрачивается. Студенты все более независимы и самостоятельны в своих взглядах, что часто приводит к конфликтам с более консервативными и возрастными преподавателями, которые в силу своего жизненного опыта неосознанно пытаются навязать свое мнение и взгляды. С каждым годом эта тема становится все более актуальной. Студенты нового поколения не хотят беспрекословно верить и слушать нравоучения преподавателей уже ставшей скучной форме монолога, требуют выстраивания диалога, который предрасполагает студентов к контакту, заинтересовывает их своей простотой и формой равенства. Диалог в учебном процессе позволяет поставить студента и преподавателя на одну равную ступень, что упрощает входящую информацию и дает моментальную ответную реакцию.
Таким образом, современный студент представляет собой активного, целеустремленного к самореализации человека, обладающим с самого раннего возраста определенными ценностями и установками, которые не всегда понятны окружающим. Он стремится к профессиональному развитию и исключительному материальному благополучию.
3 Преподаватель будущего
Преподаватель – это одна из ключевых фигур в образовательном процессе. Его роль заключается не только в передаче знаний, но и в формировании компетенций, навыков, ценностей и мировоззрения студентов. Быстрые технологические разработки, глобализация знаний и демократизация доступа к информации формируют новый контекст для преподавания и обучения. Преподаватели XXI века должны адаптироваться к изменениям, чтобы эффективно выполнять свои функции в образовательном пространстве.
С развитием цифровых технологий и появлением платформенного образования преподавательская деятельность становится более сложной и многофункциональной. Новые требования к преподавателям предполагают не только высокую квалификацию в своей области знаний, но и гибкость, умение работать с различными форматами курсов и цифровыми образовательными платформами, умение применять инновационные методы обучения.
Преподаватель будущего уходит от традиционных стандартов и способен адаптироваться к постоянно меняющимся условиям, применять новейшие технологии в образовательном процессе и стимулировать обучающихся к самостоятельному мышлению и творческому подходу решения задач.
Для оптимизации своей работы и улучшения образовательного процесса, в частности, для персонализации обучения и улучшения результатов студентов преподаватель будущего активно использует возможности искусственного интеллекта, умеет использовать различные образовательные платформы и программы на его основе: например, создавать увлекательные и интерактивные презентации, которые помогут привлечь внимание студентов и улучшить усвоение материала. Преподаватель должен уметь эффективно общаться с обучающимися через различные цифровые каналы: чаты, видеоконференции и социальные сети. Кроме того, преподавателю приходится овладеть навыками работы с ERP системами (Enterprise Resource Planning), которые помогают автоматизировать управление учебным процессом, позволяют отслеживать успеваемость студентов, вести учет оценок и посещаемости, планировать расписание занятий и многое другое.
Основные отличительные признаки преподавателя будущего представлены на рисунке 1.
Рис. 1 – Отличительные признаки участников образовательного процесса будущего (составлено авторами)
Преподаватель будущего играет ключевую роль в современной образовательной системе, обеспечивая высокий уровень качества обучения студентов и готовность к быстро меняющимся условиям рынка труда. Однако новая роль преподавателя не лишена противоречий, которые требуют внимания и решения. Преподаватель будущего должен быть не только знатоком своего предмета, но и наставником, ментором, коучем, способным вдохновлять студентов, развивать у них креативное мышление и критическое мышление. Только таким образом он сможет обеспечить успешное обучение и подготовку студентов к будущему. «Преподаватель-кентавр» – это новое поколение преподавателей, которое объединяет в себе качества преподавателя будущего. Только такой преподаватель сможет обеспечить качественное обучение и подготовку будущих специалистов к вызовам современного мира.
4 Цифровые «Кентавры» в образовании
Проведенный выше анализ позволяет сделать вывод об эффективности преподавателя, владеющего цифровыми навыками, позволяющими автоматизировать рутинные процессы, связанные с реализацией образовательными программами. Такие специалисты востребованы в образовательных организациях различных форм собственности уже сегодня. Анализ существующих квалификационных требований к научно-педагогическому работнику обнаруживает противоречие, заключающееся в необходимости владения одним работником навыками как в учебно-методической, так и научно-исследовательской области. Анализ существующей среды научно-педагогических работников современных университетов показывает тяготение последних либо к одной, либо к другой области. Не отрицая возможности сочетания таких навыков, следует все же отметить, что понятие «идеальный преподаватель будущего» включает, скорее, навыки в учебно-методической области. Наличие компетенций, связанных с работой цифровых сервисов, по мнению авторов, позволяет существенно повысить эффективность учебно-методической деятельности. С учетом этого, в рамках исследования сформулирован термин «преподаватель – кентавр», как преподаватель, активно использующий цифровые системы на основе искусственного интеллекта (рис. 2).
Рис. 2 – Аллегория преподавателя нового типа, активно использующего новые технологии, в том числе технологии на основе искусственного интеллекта (составлено авторами)
На рис. 2 представлены основные характеристики «белковой» (человеческой) и цифровой частей «преподавателя – кентавра». Белковая часть включает функции: навигацию – формирование у обучающегося понимания того, где и каким образом можно найти интересующие знания, навигация позволяет не «заблудиться» в разнообразии знаний и образовательного контента, сформировать для каждого студента индивидуальную траекторию развития; мотивацию – сохранение и увеличение у обучающихся интереса к учебному процессу, к освоению новых областей знаний и умений; фасилитацию – профессиональную организацию учебного процесса, в котором ключевая роль в выработке решений и ответственность за их выполнение принадлежит группе обучающихся. Цифровая часть включает функции: генерацию – создание текстовых, графических, тестовых и иных материалов, как элементов образовательных программ; презентацию – подготовку преподавателя к коммуникации с обучающимися как в синхронном, так и в асинхронном формате; коммуникацию – владение навыками эффективного взаимодействия с обучающимися.
5 Институциональные условия использования новых технологий
В рамках исследования используется рассмотренная в ранних работах гипотеза об экономической эффективности цифровых образовательных платформах по сравнению с традиционными моделями организации профессионального обучения. Цифровая образовательная платформа – это система алгоритмизированных взаимовыгодных отношений независимых участников образовательной деятельности, осуществляемых в единой информационной среде, приводящая к снижению транзакционных издержек за счет применения цифровых технологий.
Институциональные условия представляют собой совокупность институтов в экономике, обеспечивающих эффективное функционирование субъектов или ограничивающих их деятельность. Субъектом экономической деятельности выступает цифровая образовательная платформа как класс информационных образовательных систем. Институциональные условия для цифровых образовательных систем включают в себя:
1 Создание нормативно-правовой базы: разработка и внедрение законов, правил и стандартов, которые регулируют использование цифровых образовательных технологий в учебных заведениях. Это вопросы защиты персональных данных, соблюдения авторских прав на цифровые образовательные ресурсы и т.д.
2 Формирование инфраструктуры для обеспечения доступа к цифровым образовательным ресурсам: создание сетей передачи данных, обеспечение доступа к интернету в учебных заведениях и т. д.
3 Обучение и подготовка преподавателей: включение в учебные программы для учителей курсов по использованию цифровых технологий в образовательном процессе, а также проведение семинаров и тренингов по работе с цифровыми образовательными ресурсами.
4 Развитие системы оценки и сертификации цифровых образовательных ресурсов: создание системы, которая позволит оценивать качество и эффективность цифровых образовательных материалов, а также их сертификацию для использования в учебном процессе.
5 Обеспечение поддержки со стороны государства и бизнеса: привлечение инвестиций в развитие цифровых образовательных технологий, создание условий для сотрудничества между образовательными учреждениями и IT-компаниями, стимулирование научных исследований в области цифровых образовательных систем.
6 Создание цифровых образовательных платформ и ресурсов: разработка и поддержка открытых образовательных ресурсов, сервисов для дистанционного обучения, систем управления образовательными процессами и т.п.
Заключение
Система профессионального образования обладает высокой инерцией. Новые технологии медленно входят в процесс реализации образовательных программ, в первую очередь в негосударственных образовательных организациях, и, лишь после их успешной апробации, внедряются в государственные образовательные организации. Цифровые системы на основе искусственного интеллекта не являются исключением. Сегодня в российских вузах только зарождается спрос на так называемых «преподавателей – кентавров», умеющих работать с системами на основе искусственного интеллекта. Подобные процессы наблюдаются в других отраслях: медицине, инженерии, транспорте и информационных технологиях. Университеты осторожно внедряют инструменты искусственного интеллекта в процессы управления образовательными программами. Параллельно происходит совершенствование нормативной базы, регулирующей их использование. Новые цифровые технологии на основе искусственного интеллекта позволяют убрать все алгоритмизуемое (разработку фонда оценочных средств и контрольно-измерительных материалов, проверку результатов обучения, формирование образовательного контента, составление отчетов и пр.) из преподавательских функции, оставив научно-педагогическим работникам лишь самое интересное: получение нового знания и «живое» взаимодействие с обучающимися.
Основным результатом представленного исследования является описание особенностей и противоречий новой роли преподавателя в условиях цифровой образовательной среды университета и платформенного образования. Можно по-разному относиться к искусственному интеллекту, но авторам статьи новая технология представляется как революционная и требующая разностороннего и внимательного переосмысления, высвобождая время преподавателя на выполнение рутинной работы, оставляя для него лишь интеллектуальную работу. Искусственный интеллект открывает огромные возможности для повышения эффективности реализации образовательными программами.
Теоретическая значимость исследования обоснована тем, что: представлен анализ новых технологий в образовании с позиции их влияния на эффективность процесса реализации образовательных программ; представлен анализ особенностей нового поколения студентов; изучены и систематизированы основные факторы, определяющих эффективность работы преподавателя XXI века; впервые описаны институциональные условия использования новых технологий – информационных образовательных систем и платформа на основе искусственного интеллекта; введена в оборот новая категория – «преподаватель – кентавр», включающая преподавателя, активно использующего системы на основе искусственного интеллекта, что позволяет повысить эффективность работы за счет высвобождения времени на выполнение рутинных процессов.
Страница обновлена: 29.11.2024 в 11:56:55