Футляр для курая - КушТау #Куштаубудетжить

Нейросеть vs Человек в школе Самый очевидный аргумент адептов технологий сегодня звучит так: если нейросеть действительно способна лучше работать в индивидуальном обучении, то почему бы не использовать это преимущество в массовой школе? Пусть учитель ведёт общий урок, а ИИ параллельно подстраивает обучение под каждого конкретного ребёнка: одному объясняет медленнее, другому предлагает дополнительные примеры, третьему даёт более сложные задачи, четвёртому повторяет непонятное столько раз, сколько потребуется. На первый взгляд, это почти идеальная модель: мы наконец получаем индивидуализацию, которую школа с тридцатью детьми в классе никогда не могла обеспечить. Но здесь происходит незаметная подмена понятий: из того, что ИИ способен индивидуализировать обучение, совершенно не следует, что такая индивидуализация автоматически делает обучение качественнее. Сначала необходимо решить, что именно и в каком направлении нужно индивидуализировать. Допустим, ребёнок не понимает дроби. ИИ может дать ему более простые задания, объяснить тему другими словами, подобрать наглядные примеры, вернуться к делению или предложить дополнительную тренировку. Но педагогическая задача может заключаться совсем не в этом. Возможно, ребёнку сейчас вообще не нужно очередное объяснение дробей, потому что проблема лежит глубже: он плохо чувствует число, не понимает отношения части и целого или не освоил предыдущий материал. Возможно, ему, наоборот, необходимо перестать получать подсказки и некоторое время самостоятельно побиться над задачей. А возможно, учитель намеренно даёт ему задачу выше текущего уровня, потому что хочет спровоцировать именно тот интеллектуальный переход, после которого разрозненные знания наконец сложатся в систему. Всё это тоже варианты индивидуального педагогического решения. Поэтому способность ИИ подстроиться под ученика отвечает только на вопрос «как адаптировать обучение?», но не отвечает на гораздо более сложный вопрос «к чему именно его сейчас нужно адаптировать и какой результат мы хотим получить в голове ребёнка?». Есть и вторая проблема: индивидуальное и комфортное обучение вовсе не обязательно является лучшим обучением. Комфорт вообще довольно странный критерий качества образования, хотя современная образовательная риторика почему-то любит обращаться с ним так, будто ребёнок должен пройти весь путь познания, ни разу не столкнувшись с раздражением, затруднением или собственным бессилием. Но обучение по определению требует когнитивного усилия. Иногда человеку необходимо не получить немедленную подсказку. Иногда полезно некоторое время не понимать. Иногда нужно выбрать неправильный путь, дойти по нему до конца и самостоятельно обнаружить ошибку. Если же адаптивная система будет постоянно реагировать по принципу «затруднился — подсказать, снова затруднился — упростить, потерял интерес — развлечь, расстроился — поддержать», мы рискуем получить идеально комфортное прохождение материала, которое создаёт у ученика ощущение успешности, но не обязательно формирует самостоятельное мышление. Хороший учитель иногда совершенно сознательно не индивидуализирует обучение. Он может потребовать, чтобы весь класс освоил определённый способ решения, хотя знает ещё пять других. Может не дать конкретному ребёнку подсказку именно потому, что понимает: сейчас ему нужно самому преодолеть затруднение. Может попросить выслушать чужое решение, сравнить два подхода или объяснить собственную мысль тому, кто её не понял. ИИ теоретически тоже можно запрограммировать на подобные стратегии, но тогда мы вновь возвращаемся к исходному вопросу: кто и на основании какой педагогической модели определил, что именно в этот момент ребёнку нужно помочь, а в другой момент, наоборот, оставить его в состоянии интеллектуального дискомфорта? Сам по себе высокий уровень персонализации этого решения не даёт. Более того, чрезмерно хорошо подстроенная под ученика система способна незаметно выстроить вокруг него интеллектуальную среду, которая постоянно учитывает его особенности, слабости, темп и предпочтения. А одна из важнейших задач образования как раз состоит в том, чтобы постепенно научить человека справляться с миром, который далеко не всегда собирается под него подстраиваться. Наконец, есть ещё одно обстоятельство, которое часто теряется в разговорах об индивидуализации: ребёнок в школе учится не только у учителя и не только из учебных материалов. Он учится внутри общей интеллектуальной среды. Он слышит неправильный ответ соседа и пытается понять, где именно тот ошибся. Видит способ решения, который ему самому не пришёл в голову. Обнаруживает, что одна и та же задача может быть понята совершенно по-разному. Пытается объяснить свою мысль человеку, который его не понимает, спорит, уточняет, меняет аргументы, наблюдает за чужими ошибками и чужими открытиями. Всё это не побочный социальный шум, мешающий «эффективному индивидуальному обучению», а полноценная часть формирования мышления. Поэтому модель, в которой каждому ученику выдаётся идеально настроенный персональный ИИ-тьютор, теоретически способна одновременно усилить индивидуальное обучение и ослабить один из важнейших механизмов образования: столкновение собственного способа мышления с чужими. Вопрос не в том, способен ли ИИ сделать обучение более индивидуальным. Безусловно, способен, и именно здесь у него огромный потенциал. Вопрос в другом: почему мы вообще решили, что максимальная индивидуализация является конечной целью хорошего образования? Образование должно не только подстраивать среду под человека, но и постепенно учить человека существовать в среде, которая под него не подстроена; не только помогать ему двигаться по удобной траектории, но и заставлять сталкиваться с неизвестным, трудным и чужим. Поэтому ИИ может быть чрезвычайно ценным инструментом индивидуальной поддержки, но превращать саму индивидуализацию в доказательство повышения качества обучения — это в корне не верно. Комментарий от самого ИИ: Человечество чрезвычайно любит объявлять измеряемое хорошим просто потому, что оно наконец научилось это масштабировать.