Diese Präsentation wurde erfolgreich gemeldet.
Wir verwenden Ihre LinkedIn Profilangaben und Informationen zu Ihren Aktivitäten, um Anzeigen zu personalisieren und Ihnen relevantere Inhalte anzuzeigen. Sie können Ihre Anzeigeneinstellungen jederzeit ändern.

А.Левенчук -- тренажёр клуба одиноких мозгов

18.093 Aufrufe

Veröffentlicht am

Подстрочник рассказа о тренажёре клуба одиноких мозгов сержанта Солта

Veröffentlicht in: Bildung
  • Als Erste(r) kommentieren

А.Левенчук -- тренажёр клуба одиноких мозгов

  1. 1. Тренажёр клуба одиноких мозгов сержанта Солта (подстрочник рассказа) Москва 10 сентября 2016г.
  2. 2. Проблема: не учим думать Думать = абстрагировать, осознавать, быть логичным («любомудрие», но это не философия!). 1. Классический STEM – прямо не адресует мыслительные компетенции, но они лежат в его основе! • наука (естественные науки: классические физика, химия, биология и т.д., редко когда computer science, но тоже бывает). Тут физическая компетентность (связь математики с физическим миром прежде всего), остальное по большому счёту бантики "для эрудиции". • технология (чаще всего понимается как умение работать на "станочках" -- типовые уроки труда, ещё не инженеры, а только "техники") • инженерия -- инженеры-механики, электрики и прочие инженеры, часто и software engineers (с не слишком большим знанием computer science и data modeling) • математика: алгебраическая компетентность, включая линейную алгебру, геометрическая компетентность (наглядная геометрия, потом с выходом в работу 3D САПР), статистическая (и, желательно, байесовская) компетентность 2
  3. 3. Развитие мыслительных компетенций -- абстрагирования, осознанности, адекватности, разумности. 2. За пределами STEM (http://ailev.livejournal.com/1283663.html): • логическая компетентность (правильные рассуждения, как раньше логика для юристов) • онтология и моделирование данных (в STEM обычно выпадают) • языковая компетентность (функциональная грамотность, несколько языков) • (кибер)психотехническая компетентность, тут живёт осознанность, контроль уровня сосредоточенности, знакомство с собственными заскоками и умение ладить с миром. • системный подход (хотя бы в объеме http://ailev.livejournal.com/1278600.html) • алгоритмическая компетентность (та самая алгоритмика из computer science, в том числе развитая в сторону умений планировать) • вычислимость как таковая (computer science), хотя бы в объеме SICP, https://wizardforcel.gitbooks.io/sicp-in-python/content/index.html • системная инженерия (требования, архитектура, испытания, жизненный цикл и управление конфигурацией, и т.д.), без этого любая другая инженерия и робототехника будет кустарна. • какая-то работа с распределёнными представлениями и их связью с символьными представлениями (тут ещё мало кто понимает, но без этого уже в 21 веке нельзя) – тут сплошные вопросы. • Мышление о деятельности: праксиология, социология, экономика (и предпринимательство), право. • эволюционные и экологические представления (тут даже не знаю, куда это отнести -- но без них трудно понимать, например, тексты типа "против целей", http://ailev.livejournal.com/1254147.html). 3
  4. 4. Кого учим • Производственников – они хорошо понимают, зачем им развивать мышление • Магистров – текущее понимание даёт возможность создавать курсы именно для них. • Бакалавры – для сегодняшних бакалавров учебный материал и задачи нужно серьёзно перерабатывать, он для них очень сложен. • Старшие школьники, средние школьники – это целевая аудитория. Чем раньше мы сможем научить людей думать и быть осознанными, тем проще им потом будет учиться. • Пример: курс алгоритмики (прошёл все эти стадии и сейчас доступен для дошкольников) 4
  5. 5. Оценка качества тренажёра • Функция – насколько удаётся научить какому-то мышлению • Скорость – за какое потраченное учеником время удаётся научить (в том числе в blended learning – сколько времени преподавателя нужно потратить) • Играбельность – тренажёр должнен поддерживать мотивацию (играбельность можно оценить в человеко-часах, которые ученик готов потратить на данный тренажёр по сравнению с альтернативными вариантами обучения). 5
  6. 6. Цель: беглость мышления • Алан Кей о беглости и hard fun (http://ailev.livejournal.com/1278095.html) • Дальние связи и абстракции: без абстракций нет беглости по определению, нужно «учить думать» • Мультипредметность удерживается на уровень выше предметов. Это вынуждает идти beyond STEM • Баланс интуитивного и формального • Это не разовые курсы, это образ жизни (аналог заочной физматшколы) 6
  7. 7. Сержантский метод (по А.П.Ершову) • Обучение через мелкие задачи – так учат математиков и физиков. Для других предметов нужно: • Выделить мышлемы предмета (онтология и типовые операции с ней) • Составить подводящие задания, основные и закрепляющие задания, контрастирующие с «бытовой онтологией» (conceptual inventory) задания • Создать тренажёра с автоматизированной проверкой заданий • Сержант не знает предмета, и он легко заменяется компьютером • Примеры: • Матан (задачник Демидовича на 4000 задач) • Учи.ру (и игрофикация), всевозможные курсы по математике • Алгоритмика (дошкольная, школьная, олимпиадная) и её ограничения • Системное мышление (эксперимент: задачник делаем прямо сейчас) • Ограничения такого метода: • Это только часть в рамках blended learning – к тренажёрному обучению нужно добавить работу зеркальных нейронов от живых людей- предметников • Задания тренажёров только готовят к кейсам и проектам, но не заменяют их: вынос навыков в условиях in the wild, шума реальной жизни (т.е. нужен ещё тренинг постановки задач, выбора главного из многообразия мира)7
  8. 8. Инструментарий для создания сержанта • Оформление задач (студия учебных Миров) • Предъявление и оценка задач, сбор данных • Адаптивное обучение: • искусственный интеллект для адаптации образовательных маршрутов (сам framework тренажёра) • Нейротрекер для сбора данных о когнитивной нагрузке и общем состоянии (например, «отдых по состоянию», а не по СанПиН) • Делается набор студий (люди берутся из game development и разработки IDE) – системная информатика: • System framework – инструментальная платформа системного софта • Тренажёр-студия (для учебных миров) • Интеллект-студия (для создания адаптационных алгоритмов, индивидуализации обучения) • Нейро-студия (работа с биологическими сигналами от ученика – сосредоточение, направление взгляда, непосредственный замер cognitive load и т.д.) • На этом же инструментарии могут быть сделаны студии для учебных предметов («учебные Миры») и тренажёры (учебные задания с автоматической проверкой выполнения) к ним: • Системноинженерная студия (поддержка MBSE -- работа с требованиями, архитектурой) • Студия концептуального моделирования (ранние стадии жизненного цикла: позиционное концептуальное моделирование) 8
  9. 9. Проба пера: системное мышление • Учебник написан (предмет сформирован) -- http://techinvestlab.ru/systems_engineering_thinking/ • Предмет обкатан на учебных группах (магистры и взрослые) • Набор мышлем составлен (http://ailev.livejournal.com/1278600.html) • Составляются задачи (участвует 8 человек) • Минимально три учебных группы для обкатки задач с сентября 2016 • Уже есть просьбы предоставить задачи для обкатки в другие ВУЗы • Есть мысли о том, как опускать предмет на уровень школы 9
  10. 10. Интеллект-студия Нужна для создания индивидуализированного учебного маршрута в условиях множества предметов, изобилия учебных заданий, разнообразий способностей учеников. • Проблема двух языков и Julia • Сложность входа: «интеллект» сегодня -- это математика (т.е. для овладения «искусственным интеллектом» нужен курс, его проще пройти тем же «сержантским методом»): • матан • Линейная алгебра • Оптимизация • Байесовская статистика • Семантические пространства В рамках интеллект-стека там есть три подстудии: • Когнитив-студия – в рамках интеллект-стека это уровень когнитивных алгоритмов (выше уровня создания алгоритмов машинного обучения). • Студия алгоритмов машинного обучения (нейронных сетей и вероятностного программирования) • Вычислительная студия: разработка вычислительных библиотек и посадки их на аппаратуру ускорения вычислений (GPU, TPU) 10
  11. 11. Принципиальная схема психики как операционной платформы 11 Воля Экзотело Бессознате льное Сознание ЭкзокортексТело Физический мир Психика Вхождение в киберпсихические/киберпсихофизические системы систем Психический мир групп и сообществ (интерсубъектность)
  12. 12. Когнитивная нагрузка • Объективные замеры (нейростудия) • Теория потока Чиксентмихайи + нейрокогнитология • Психопрактики внимания • Меры повышения «играбельности» – удержания в потоке внешними стимулами 12
  13. 13. Платформы психики (модули) • Интерсубъектность (использующая система) – если речь идёт о человеке, то до включения в человечество есть множество уровней (принцип почтальона). Опосредованность включения машинными системами (коллективная/групповая киберпсихика). • Не только работа с учителем в blended learning, но и collaborative learning и его сценарии. • Части личности (гомункулюсы) – прикладная платформа • Психика – операционная платформа • Субстрат (нейросети, модули тела, экзотела, экзокортекса) – физиологическая/техническая платформа 13
  14. 14. Нейростудия • Состояние ученика в момент обучения является ключевой характеристикой: нам нужно его знать для понимания текущей «играбельности» заданий (она может быть разная для разных состояний ученика), отслеживания утомления, определения текущего уровня доступного ученику внимания. • Использование биологических сигналов – нейро и других (ЭЭГ, вызванных потенциалов, направления взгляда, миограммы, кардиограммы) для определения состояния ученика – «нейротрекинг» • Идея непосредственного замера когнитивной нагрузки (cognitive load) с использованием биологических сигналов • Использование информации нейротрекинга для алгоритмов адаптивного обучения. 14
  15. 15. Клуб одиноких мозгов Нужно объединить как-то в учебном процессе: • Мозги предметников, методистов • Мозги учителей (ибо не всё автоматически, blended learning) • Мозги учеников • Мозги исследователей образования • Мозги оформителей контента (игровики) • Модель: двухуровневый игровой сайт (Steam, roblox). • Контент (тренажёры) генерируется пользователями-образователями (serious games), но в рамках какой-то стратегии – нужно только обеспечить смешение отдельных курсов и персональные образовательные маршруты. • Ориентация на образ жизни (ибо это часы и часы учебных часов в день, это не разовые занятия), • поддержка самых разных коммьюнити (т.е. «клуб»). • Бизнес-модель – нужно придумывать. 15
  16. 16. Мимо школы • Аргумент Пейперта, опыт информатики и «образовательной робототехники» и даже CDIO: не допустить профанации. • Устроенная государством система образования имеет механический гомеостазис, съест любое новое начинание. Силы нужно бросать не на борьбу со старым, максимально отстраиваться • Вывод: нужно всё делать «мимо школы», сознательно не связываясь с официальной системой образования – опора на самих учеников, их родителей и «внесистемных педагогов». Школа тут и высшая, и общеобразовательная. 16
  17. 17. ЛитератураТексты даны в обратном хронологическом порядке (написаны за чуть более месяца, с 7 июля 2016): • Оценка результатов обучения и Modeling Theory of Science, Cognition and Instruction -- http://ailev.livejournal.com/1285980.html • Пониманию учить вдвое дольше, чем просто навыку -- http://ailev.livejournal.com/1285014.html • Тренажёр клуба одиноких мозгов сержанта Солта -- http://ailev.livejournal.com/1284767.html • Осознанность против зеркальных нейронов -- http://ailev.livejournal.com/1284158.html • За пределами STEM-образования -- http://ailev.livejournal.com/1283663.html • Эвристика образовательных ступенек в формальном образовании -- http://ailev.livejournal.com/1283133.html • ПиктоМир и КуМир как технология к какой дисциплине? -- http://ailev.livejournal.com/1282836.html • Curriculum learning для системного тренажёра -- http://ailev.livejournal.com/1282190.html • Тренажёр "меты" в мышлении -- http://ailev.livejournal.com/1281675.html • Штудии по Студиям -- http://ailev.livejournal.com/1281305.html • Разбор заданий тренажёра системного мышления -- http://ailev.livejournal.com/1280943.html • Студии разные нужны, студии разные важны -- http://ailev.livejournal.com/1280626.html • Мимо школы -- http://ailev.livejournal.com/1280262.html • Об "робототехнику" как дисциплину -- http://ailev.livejournal.com/1280086.html • Четвёртый круглый стол по педагогике -- фундаментальные исследования -- http://ailev.livejournal.com/1279588.html • Три примера заданий для тренажёра системного мышления -- http://ailev.livejournal.com/1279331.html • Тренажёр системного мышления -- http://ailev.livejournal.com/1278936.html • Системные мыслемы -- http://ailev.livejournal.com/1278600.html • Об образовательную робототехнику, образовательную педагогику и системную робототехнику -- http://ailev.livejournal.com/1278294.html • системная метанойя -- http://ailev.livejournal.com/1278095.html • Системная сложность есть, а поговорить не с кем -- http://ailev.livejournal.com/1277840.html • Эскиз образовательного проекта - 2 -- http://ailev.livejournal.com/1277589.html • Гомельская школа обучения программированию -- http://ailev.livejournal.com/1275421.html 17
  18. 18. 18 Спасибо за внимание Анатолий Левенчук, http://ailev.ru ailev@asmp.msk.su

×