Много лет назад я впервые пришла в математический кружок. Нам предстояло изучать принцип Дирихле. Сижу, жду, когда начнут объяснять этот самый принцип. Но, к моему удивлению, занятие началось не с объяснения, а с самостоятельного поиска решений.

В тот день я не смогла решить ни одной задачи. Зато принцип Дирихле запомнила на всю жизнь. Суть его проста: если рассадить 10 кроликов по 9 клеткам, то хотя бы в одной клетке окажется больше одного кролика.

На эту историю меня натолкнула ситуация моей дочери-студентки, которая безрезультатно ищет работу без опыта. Сегодня на рынке труда возникает похожий риск:

⚪️Кролики — люди, которые только входят в профессию или меняют трек
⚪️Клетки — стартовые позиции, на которых раньше можно было "набить руку"

ИИ заметно сокращает часть таких задач. Промпт-буки и цифровые помощники берут на себя поиск информации, первичную аналитику, шаблонную коммуникацию, базовую визуализацию. Процессы ускоряются, издержки падают. Но вместе с ними сокращается пространство для собственных ошибок, их разбора и формирования реального понимания.

Появляется риск иллюзии компетенции: сотрудник получает быстрый правильный результат, но не всегда может объяснить, почему он правильный, и что делать, когда модель ошибается.

В то же время рынку уже не хватает людей с настоящим опытом. Если слишком активно убирать трудности из обучения новичков, этот дефицит может усилиться.

Но убирать трудности иногда действительно нужно, особенно когда задача чисто техническая и не учит думать. И если мы оставляем сложность, важно не бросать человека наедине с ней. Для новичка особенно ценно после попытки обсудить свое решение с ментором. Именно в этом разговоре ошибка чаще всего превращается в понимание.

Поэтому у меня к вам вопрос: как вы решаете, какие трудности стоит убрать, а какие - сохранить? И как помогаете новичкам не остаться с ними один на один?

Светлана Хамитова и команда сообщества Digital Learning