Господа!

Последние годы я начинаю наш старейший спецкурс краткой версией "Леммингов" (выжимкой из цикла "Как программисту преуспеть по жизни"), где в том числе пунктиром даю понятие "периода полураспада знаний".

Смысл простой — осознать, от каких факторов зависит срок, в течении которого вы забудете полученные знания на следующий день после экзамена.

На мой вкус это критичнейшая тема для любого студента, который собирается работать по специальности.

Четыре дня назад Anthropic выкатил "Anthropic Education Report: How University Students Use Claude". Они своими штатными средствами анализа чатов общения с Claude проанализировали полмиллиона (574+ тысячи) чатов пользователей с адресами американских университетов (отфильтрованные *.edu).

Все чаты они классифицировали на прямые ответы и сотрудничество, а также на решение проблем и создание результата. Условно:

* Прямое решение проблемы
Запросы типа "реши дифференциальное уравнение"

* Прямое создание результата
Запросы: "Напиши программу, которая ..." ("Напиши эссе..." etc)

* Сотрудничество в решении проблемы
Запросы: "Объясни основы программирования с примерами на Питоне"

* Сотрудничество в создании результата
Запросы: "Посмотри мой текст и дай по нему замечания"

Любопытно, что чатов с сотрудничеством набирается около 53%, т.е. студенты довольно часто не просто сгружают домашки LLM. В данном случае это, очевидно, можно рассматривать как огромный шаг вперед по сравнению с Google Lens в режиме "домашнее задание", когда доля "Прямого решения" у школьников была около 100% 🤦‍♂️😁 (писал про это подробно тут).

Можно было бы кричать "Ура!", если бы не было остальных 47% 😉 Очевидно, что у студентов появилась возможность автоматически или полуавтоматически делать довольно сложные домашние задания, которой раньше не было. Примерно то же мы наблюдаем в наших спецкурсах, когда доля решений с использованием Copilot/Cursor/GPT явно растет.

Когда-то считалось, что ИИ в будущем сильно облегчит труд учителей (проверяющих сочинения, например), однако на практике ИИ на данный момент существенно облегчил труд учеников 🤷‍♂️😉😉😉

Фундаментальных проблемы тут две:
1. Определить автоматическое решение минимум на порядок сложнее, чем автоматически решить.
2. Платежеспособность учеников/студентов в России примерно на два порядка превышает платежеспособность учителей/преподавателей.

Итого — 3 порядка разницы минимум. Это много. 🤔

Так в ИТМО, где я являюсь председателем ГЭК магистров, гордятся, что проверяют все магистерские диссертации в Антиплагиате. Но не секрет, что основные деньги Антиплагиат зарабатывает на студентах, которые итеративно скармливают ему свои работы до тех пор, пока % плагиата не упадет до зачетного. А вузам они делают огромные оптовые скидки, чтобы завлечь побольше, РОВНО чтобы мотивировать студентов больше им платить в розницу. 🤷‍♂️😁 Ничего личного, просто бизнес-модель. 😉

До кучи, Google тут вчера выкатил https://notebooklm.google, который позволяет оптом обрабатывать до 50 источников и строить по конспекты, майндмапы, рефераты, введения в дипломы и т.п.

Как следствие таких прекрасных новостей... Вангую, что в ближайшие 3 года период полураспада знаний у текущих студентов заметно уменьшится. Т.е. доля студентов, которые не будут знать элементарных профессиональных вещей сильно возрастет.

Хороший вопрос, что с этим делать (и надо ли). Мое мнение — пока не будет дорого платного образования (когда преподавателям будут хорошо платить за решение этой проблемы), проблема решаться не будет (а студенты будут счастливы, легко сдавая курсы))). И даже в платном случае... Наблюдаю за дискуссиями на эту тему в чате преподавателей ФКН (самого крупного IT факультета России, на секундочку, набор бакалавров в 4 раза превосходит ВМК) и вижу, что проблема так просто не решается. 🤷‍♂️

Это шикарная новость для тех, кто собирается быть конкурентоспособным, я считаю (ибо конкуренция в топе рынка труда в России явно будет снижаться)! 😁

Sapienti sat. 😉