Данная рубрика посвящена тому, каким я вижу изменения образовательной системы на разных её уровнях. По хэштегу #ТрансформацияОбразования вы можете посмотреть материалы, которые уже выходили на канале на эту тему.
В прошлом материале мы рассуждали о том, кто может быть у истоков изменений в образовании.
Я подчёркивал мысль о том, что регалии, возраст, опыт и список заслуг сами по себе ещё не гарантируют свежести взгляда на проблемы, которые сейчас существуют.
Данная мысль, кстати, хорошо перекликается с книгой, которую я недавно рекомендовал «The Cambridge Handbook of Expertise and Expert Performance» под редакцией K. Anders Ericsson и других коллег.
Один из важных моих инсайтов в том, что раньше исследователи пытались найти устойчивые черты, способности и особенности личности эксперта, но это не всегда помогало предсказывать выдающееся выполнение той или иной задачи.
Поэтому эксперта стоит оценивать не только по статусу и прошлым достижениям, а по тому, как он решает сегодняшние задачи.
И мне кажется, что в эпоху ИИ этот инсайт становится ещё более заметным.
Например, если сегодня молодой студент или студентка с помощью искусственного интеллекта могут предложить сильное решение для трансформации образования, то почему мы должны автоматически обесценивать это решение только потому, что у человека пока нет опыта?
Мне кажется, в данном случае просто срабатывают старые представления о компетентности.
Дело в том, что во многих традиционных моделях профессионального становления компетентность связывали с длительным освоением деятельности, практикой, наставничеством и накоплением опыта.
Безусловно, опыт важен.
Но сейчас мы всё чаще сталкиваемся с ситуацией, когда человек может не обладать всей глубиной профессиональной экспертизы, но при этом способен решить конкретную задачу за счёт другой связки:
• понять проблему;
• правильно поставить вопрос;
• подобрать инструменты;
• использовать внешние источники знания;
• проверить результат;
• доработать решение;
• понять ограничения полученного результата;
• перенести результат на практику.
Недавно на канале показывал кейс, где без профессиональных навыков программирования я смог создать Telegram-бота при поддержке ChatGPT.
Означает ли это, что я стал компетентен в программировании на языке Java?
Нет.
Но я смог решить конкретную задачу.
И вот здесь появляется очень интересный вопрос: «А что именно мы теперь называем компетентностью?».
Способность написать программный код?
Или умение правильно поставить задачу, найти опору во внешних инструментах и проверить результат выполнения такой задачи?
💭 Также стоит отметить, что на протяжении последних десятилетий компетентность чаще связывали с тем, что человек обладает знаниями и навыками, которые может самостоятельно применять в профессиональной деятельности.
Сейчас всё чаще важной становится способность находить знание, связывать его с задачей, проверять качество результата и понимать ограничения полученного решения.
В этом смысле мне вспоминается коннективистская теория обучения, которую лично я скорее рассматриваю как полезную футурологическую рамку, а не научную теорию.
Ведь ещё в работах Джорджа Сименса и Стивена Даунса звучала мысль о том, что знание всё чаще находится не только внутри человека, но и распределяется между людьми, цифровыми сетями, базами данных, устройствами и связями между ними.
Авторы утверждали, что способность находить нужные связи и ориентироваться в этих сетях становится не менее важной, чем владение самим знанием.
Получается, что компетентность не сводится к тому, чтобы «всё знать».
И трансформировать, соответственно, существующее образование, на мой взгляд, могут не те, кто «всё знают», а те, кто обладает определенностью гибкостью мышления и развитостью различных видов такого мышления.
#ТрансформацияОбразования