Эмоциональный след от занятий

Это серия постов про 5 результатов обучения. Если вы хотите ознакомиться с предыдущим материалом, предыстория опубликована в блоге, и там же есть полная статья. Либо вы можете найти предыдущие посты в моем профиле.

Третий результат обучения — самооценка и эмоциональный след от занятий.

То, что сейчас вовсю организовывают в частных школах и школах дополнительного образования, часто называют атмосферой.

Некоторые ученики мне пишут и по сей день благодарности за хорошую базу, скидывают проекты, которые делают уже самостоятельно, рассказывают о том, что начали изучать.

Работая в школах программирования, я был тем преподом-бунтарём, который слал скучные проекты из методического материала и рассказывал своё.

Так я однажды сильно поругался с руководством.

Зато группа, которая должна была изучить работу с 3D-пространством на Python, что само по себе звучит несколько дико, знает Telegram API и умеет писать ботов с подключением базы данных.

Но некоторые ребята из этой группы ещё года 3 вспоминали наши уроки, наполненные энтузиазмом и вдохновением.

Очень надеюсь, что и в других группах удалось оставить след, но со многими уже потеряли связь.

Если занятия наполнены драйвом, вам самому интересен материал, который освещаете, вы не увидите каменные лица учеников и вас не будут перебивать, пока вы рассказываете.

Вместо этого можно наблюдать блестящие глаза, внимающие весь материал.

Это не отменяет знания, умения и навыка. Группа всё равно училась программированию, разбирала API, базу данных, проект и код.

Но эмоциональный след играет важную роль.

Он становится частью результата обучения: что(!) ребёнок будет помнить о занятиях, с каким ощущением вернётся к похожей теме и захочет ли продолжать самостоятельно.

Присоединяйтесь к Telegram-каналу, чтобы не пропустить новые материалы!

Способность к самообучению

Это серия постов про 5 результатов обучения. Если вы хотите ознакомиться с предыдущим материалом, предыстория опубликована в блоге, и там же есть полная статья. Либо вы можете найти предыдущие посты в моем профиле.

Раннее писал пост про первый результат обучения, можете найти его в мое профиле.

Второй результат обучения чуть менее очевидный.

И тут хочется противопоставить подход, где ребёнку помогают готовыми ответами. Худшее, что можно сделать в обучении, — преподнести на блюдечке готовый результат.

Ребёнку необходимо пройти путь от непонимания к полному осознанию проблемы и решения для твёрдого результата.

Здесь подходит подход Шалвы Амонашвили: мы воспитываемся образами. Учитель, демонстрируя, как бы вёл себя на месте ученика, наглядно транслирует, какие задавать вопросы, где и как находить информацию, как её понимать и применять.

Например, когда ребёнок видит первые ошибки в терминале, по-дефолту паникует или впадает в ступор.И здесь важно обсуждать с ним, что ошибок здесь не бывает.

Слово «ошибка» со школьной скамьи звучит как что-то, за что ругают и наказывают. Вместо этого мы читаем обратную связь от компьютера и исключительные ситуации, которые он не смог обработать.

Чтобы ребёнку не только спокойно реагировать на них, но и продвигаться вперёд, идём в Google, учимся формулировать вопросы, чтобы добрать информации об ошибке.

После того как ребёнок полностью освоил синтаксис, больше читаем код и учимся анализировать.

Отдельно важно говорить про психологический настрой и отношение к ошибкам.

Мы смещаем норму: мозг ребёнка начинает воспринимать ситуации с ошибками как норму, а ситуации, когда решение оказалось верным, — как исключительный успех.Решённые задачи подкрепляются позитивом, а ошибки перестают вызывать стресс.

Так способность к самообучению появляется не из готовых ответов, а из повторяемого опыта: не понял, прочитал обратную связь, сформулировал вопрос, нашёл информацию, применил и разобрался.

Весь новый материал выходит в официальном блоге. Также, присоединяйтесь к Telegram-каналу, чтобы не пропустить новые материалы!  

Результаты детского обучения в IT

Материал взят из оригинальной статьи на Хабре. А предысторию я описывал здесь.

Адресую всем, у кого есть дети и кто обучает детей или подростков.Тема пяти результатов обучения стала ключевым фактором в моём опыте успешного обучения программированию детей. Это то, что даёт действительно уверенные результаты и помогает формировать личность, сильно выходя за рамки изучаемого предмета.10 лет в сумме я проработал в IT-образовании. Была и компьютерная грамотность, и робототехника, и программирование, и тренинги, и выездные лагеря по личностному росту.Когда ребёнок, студент или даже взрослый чему-то учится, он приобретает или не приобретает 5 результатов обучения:

1. Знание, умение, навык

2. Способность к дальнейшему самообучению

3. Самооценка и эмоциональный след от занятий

4. Вывод о себе

5. Память об учителе и взаимоотношениях с ним

На практике они требуют тренировки и внимательного отношения к деталям образовательного процесса.

Главная ловушка в том, чтобы ориентироваться только на первый результат, игнорируя остальные.

Самый очевидный результат, за которым приходят учиться чему-то новому, — знание, умение и навык. Ребёнок получает знания и тренирует навыки. Другими словами, теоретическая база и наработка алгоритмов действий.

В случае программирования это база Computer Science, понимание структур данных и алгоритмов. Ребёнок учится находить решения задач и описывать их на одном из языков программирования.

Но если смотреть только на этот результат, легко не заметить остальное.

Остаётся ли у ученика способность к самообучению. Какой эмоциональный след оставили занятия. Какой вывод о себе он сделал после ошибок, задач и общения с преподавателем. Какая память останется об учителе и взаимоотношениях с ним.

Именно эти результаты часто остаются с человеком дольше, чем конкретный синтаксис или отдельная тема курса.

Весь новый материал выходит в официальном блоге.

Также, присоединяйтесь к Telegram-каналу, чтобы не пропустить новые материалы!  

Интересы и роли на занятиях

Это серия постов про результаты обучения. Если вы хотите ознакомиться с предыдущим материалом, предыстория опубликована в блоге, и там же есть полная статья. Либо вы можете найти предыдущие посты в моем профиле.

Почти все дети играют в игры и смотрят аниме. Это те точки, за которые можно зацепиться.

Посмотреть хотя бы 3-4 аниме, поиграть в игры, в которые играют они. И пусть ты не станешь совсем своим, но уже будешь в теме.

Ещё один плюсик в создание коннекта между вами.

Но с дружбой можно перегнуть так, что никто не будет учиться, а учителя будут воспринимать как друга.

А друга можно и перебить, и не всегда слушать. Поэтому мы на берегу договариваемся со всеми. На время урока они ученики, а я учитель. И обсуждаем только то, что связано с предметом.

А вот до и после урока — друзья.

Можно и в Genshin или PUBG катнуть, если время позволяет. Мы часто играли в Krunker.io. Она быстро создаётся и быстро играется.

Или просто посидеть поболтать о чём-нибудь.

Опыт неформального общения позволяет ребятам воспринимать такие качества, как строгость и требовательность, с уважением.

Потому что они знают учителя не только в амплуа учителя, но и как человека, как друга. Такой контакт не отменяет урок.

На время урока остаётся предмет, фокус и работа. До и после урока остаётся возможность поговорить, поиграть, обсудить что-то неформально.

Именно это разделение помогает сохранять и обучение, и взаимоотношения.

Весь новый материал выходит в официальном блоге.

Также, присоединяйтесь к Telegram-каналу, чтобы не пропустить новые материалы!

Мир бизнеса в очередной раз ускорился. Чем пожертвовали?

Очевидно, что если происходит резкий скачок в какой-то сфере, то дальше должен быть период коррекции (адаптация участников рынка к новому тренду). Трендовый импульс всегда чем-то компенсируется.

В нашем случае компенсация происходит за счёт того, что качество продуктов сильно проседает. Всё, что генерируется нейросетями сегодня, — абсолютно не годится для слепого выпуска в бой. Люди, которые раньше писали статьи, код, технические задания, рисовали дизайны, графику, — они всё ещё остались. Но их количество сократилось в десятки, если не в сотни тысяч раз. А большинство заняты проверкой того, что генерирует ИИ. Это и есть узкое горлышко бизнеса.

Среднестатистический сотрудник любой диджитал-профессии сегодня использует ИИ для задач, которые раньше делал сам. А теперь только перечитывает портянки отчётов об изменениях, просит от 2 до 20 (в лучшем случае) раз исправить результат, настраивает агентов. Ловит расфокус, когда нейронка исправляет сильно больше, чем требовалось. Пропускает дюжину контента не самого лучшего качества через свой мозг ежедневно. В общем, делает то, что на практике на самом деле понижает эффективность.

Например, в исследовании METR open-source разработчики ожидали, что ИИ ускорит их примерно на 24%. А по факту задачи заняли на 19% больше времени. После эксперимента участники всё равно продолжали считать, что ИИ их ускорил.

Мне это кажется особенно интересным: когда мы меньше печатаем руками и быстрее получаем что-то полуготовое, очень легко решить, что работа в целом ускорилась. Это выглядит примерно так же, как школьник, который учится программировать, — ему проще сидеть выделять код мышкой, жмакать контекстное меню, копировать и вставлять, чем написать "print" своими руками. Хотя первые действия занимают в 3–4 раза больше времени.

Фактически скорость и правда увеличилась, только это скорость работы мозга людей, проверяющих сгенерированный контент. Конечно, у этого есть побочные эффекты.

Более подробный оригинальнал статьи опубликован в блоге: https://www.ytdev.me/essays/The-Risks-of-AI-Implementation-in-Business-Why-Efficiency-May-Be-an-Illusion

AI brain fry: когда ИИ увеличивает эффективность(зачеркнуто) вероятность перегруза

В Harvard Business Review это уже описали как AI brain fry. Авторы из BCG опираются на исследование среди 1 488 работников крупных компаний в США и пишут про перегруз внимания, рост числа ошибок, перегрузку решениями и желание уйти с работы.

В той же статье есть фраза пользователя Gas Town:

Too much going on for you to reasonably comprehend.

На русский это можно перевести как:

Слишком много, чтобы осмыслить.

На мой взгляд, это очень точно попадает в происходящее. Мы привыкли думать, что автоматизация снимает нагрузку. Но на практике агенты и генеративные инструменты нередко добавляют новый слой контроля:

• Их надо ограничивать во избежание мусорной информации.

• Полуечнный результат надо интерпретировать, так как не всегда понятно, что имеется в виду.

• Часто ошибки приходится разбирать уже в боевом продукте, а не в тестовом.

LeadDev хорошо описывает это на примере агентов, которые пишут код. Причём всем людям из статьи всё это нравится. Из-за этого они начинают дольше сидеть за компьютером, в таком же темпе работать и в выходные, и жить с ощущением, что можно успеть сделать ещё немного. Это замкнутый круг. Но вообще это FOMO.

Оригинальнал статьи опубликован в блоге: https://www.ytdev.me/essays/The-Risks-of-AI-Implementation-in-Business-Why-Efficiency-May-Be-an-Illusion