Post #29
118
Модель творческого высшего образования должна быть перестроена вокруг человеческого суждения
Часть 1
Высшее образование в креативных индустриях, выстроенное по международным стандартам, традиционно разделено на узкие индустриальные направления. Они существуют как отдельные «башни из слоновой кости» и готовят студента к конкретной профессии через обучение прикладным навыкам, а результатом обучения становится портфолио из созданных артефактов (например, коллекций одежды или дизайн-макетов).
Проблема в том, что ИИ уже в достаточной мере овладел техническим исполнением. Он самостоятельно генерирует тексты, изображения, эскизы, чертежи, видео и игры. То есть владение прикладными навыками перестает быть конкурентным преимуществом, а созданный артефакт сам по себе больше не доказывает квалификацию выпускника.
Образование нужно перестроить вокруг человеческого суждения - способности оценивать, отбирать, формулировать замысел и нести ответственность за результат. Привел все возможные изменения в виде логической цепочки.
1. Кризис позиций младших специалистов
В корпоративном секторе отмечается падение количества вакансий младших специалистов, которые служили для выпускников входом в индустрию. Кстати, как показало исследование известного венчурного фонда a16z помимо ИИ в этом виновата и "удаленка" - компаниям стало проще нанимать опытных специалистов. Вывод здесь можно сделать такой - выпускнику, чтобы претендовать на что-то, надо выходить из стен учебного заведения совсем с другого уровня навыками. Это подводит нас ко второму пункту нашей цепочки.
2. От исполнителя к креативному директору
Как ни странно, ИИ для нового подхода прямо подарок. Он дает каждому команду виртуальных исполнителей. Это позволяет готовить студентов в логике креативных директоров. Учить их формулировать замысел, направлять проект, организовывать работу ИИ-агентов и людей, а главное - применять свое суждение для оценки итогового результата. С каждым годом ИИ будет лучше исполнять, и специалистам больше не придется делать все руками. Понятно, что первой работой выпускника вряд ли будет позиция креативного директора - но работа даже младшего специалиста будет связана с управлением пусть и виртуальной, но командой исполнителей, где как раз нужны такие навыки.
3. Демонтаж индустриальных «башен»
Если исполнение уходит к ИИ, отпадает необходимость делить всех на индустриальные школы и отдельные программы. Студенты должны учиться в общем потоке и работать в по-настоящему междисциплинарных командах, осваивая методы и модели мышления разных дисциплин. Сейчас же заявленная междисциплинарность часто в реальности не существует. Например музыканты просто пишут трек для фильма, не выходя за рамки своей специализации.
4. Оценка процесса, а не только созданных артефактов
Если артефакт (дизайн, видеоигру, музыкальный трек и прочее) теперь можно сгенерировать с помощью ИИ, надо уделять большее внимание оценке процесса: качеству решений, человеческому суждению, логике выбора из множества вариантов, неудачным попыткам и эволюции идеи.
Продолжение 👉
Часть 1
Высшее образование в креативных индустриях, выстроенное по международным стандартам, традиционно разделено на узкие индустриальные направления. Они существуют как отдельные «башни из слоновой кости» и готовят студента к конкретной профессии через обучение прикладным навыкам, а результатом обучения становится портфолио из созданных артефактов (например, коллекций одежды или дизайн-макетов).
Проблема в том, что ИИ уже в достаточной мере овладел техническим исполнением. Он самостоятельно генерирует тексты, изображения, эскизы, чертежи, видео и игры. То есть владение прикладными навыками перестает быть конкурентным преимуществом, а созданный артефакт сам по себе больше не доказывает квалификацию выпускника.
Образование нужно перестроить вокруг человеческого суждения - способности оценивать, отбирать, формулировать замысел и нести ответственность за результат. Привел все возможные изменения в виде логической цепочки.
1. Кризис позиций младших специалистов
В корпоративном секторе отмечается падение количества вакансий младших специалистов, которые служили для выпускников входом в индустрию. Кстати, как показало исследование известного венчурного фонда a16z помимо ИИ в этом виновата и "удаленка" - компаниям стало проще нанимать опытных специалистов. Вывод здесь можно сделать такой - выпускнику, чтобы претендовать на что-то, надо выходить из стен учебного заведения совсем с другого уровня навыками. Это подводит нас ко второму пункту нашей цепочки.
2. От исполнителя к креативному директору
Как ни странно, ИИ для нового подхода прямо подарок. Он дает каждому команду виртуальных исполнителей. Это позволяет готовить студентов в логике креативных директоров. Учить их формулировать замысел, направлять проект, организовывать работу ИИ-агентов и людей, а главное - применять свое суждение для оценки итогового результата. С каждым годом ИИ будет лучше исполнять, и специалистам больше не придется делать все руками. Понятно, что первой работой выпускника вряд ли будет позиция креативного директора - но работа даже младшего специалиста будет связана с управлением пусть и виртуальной, но командой исполнителей, где как раз нужны такие навыки.
3. Демонтаж индустриальных «башен»
Если исполнение уходит к ИИ, отпадает необходимость делить всех на индустриальные школы и отдельные программы. Студенты должны учиться в общем потоке и работать в по-настоящему междисциплинарных командах, осваивая методы и модели мышления разных дисциплин. Сейчас же заявленная междисциплинарность часто в реальности не существует. Например музыканты просто пишут трек для фильма, не выходя за рамки своей специализации.
4. Оценка процесса, а не только созданных артефактов
Если артефакт (дизайн, видеоигру, музыкальный трек и прочее) теперь можно сгенерировать с помощью ИИ, надо уделять большее внимание оценке процесса: качеству решений, человеческому суждению, логике выбора из множества вариантов, неудачным попыткам и эволюции идеи.
Продолжение 👉
- 🔥 5
- 👏 4
- ❤ 2







