Видео
В мире
Нет ничего более консервативного, чем образование. Сотни лет сохраняются общие принципы обучения, и лекции, проводившиеся на рубеже XIII века в университете Коимбры (Португалия), ровно так же проводятся в наше время в московских вузах. За четыре (бакалавриат), пять (специалитет) или шесть (магистратура) лет студенты получают массу знаний, часть из которых может им пригодиться в будущей профессиональной деятельности.
Но за последние пару десятков лет наметилось изменение требований к организации и содержанию обучения студентов. Дело в том, что развитие сетей передачи данных и технологий обмена информацией резко изменило суть труда и подходы к реализации трудовой функции.
Прежде всего, практически полностью пропала зависимость от запоминания. Если раньше человек энциклопедических знаний, хранящий в голове факты, был «на коне» только в силу этого своего свойства, то сейчас любой подросток со смартфоном и поисковой системой в сто раз «эрудированнее» своего гениального предка. Ушли в прошлое ряд профессий, связанных с каталогизацией и поиском данных, под вопросом будущее аналитиков, преобразующих данные в информацию, а информацию в знания.
Развитие интернета кардинально изменило подход к поиску, а иногда и применению информации.
Во-вторых, технологизация и роботизация труда постепенно вытесняют человека из сфер, требующих рутинного повторения операций. Причем речь уже не идет о простейших действиях, умные компьютеры и искусственный интеллект подменяют людей там, где вчера еще это казалось немыслимым: в журналистике, медицине, военном деле.
Мир как будто уже шагнул во времена, предсказанные фантастами 20-го века, где компьютер взял на себя всю заботу о человечестве, а мы с вами почиваем на лаврах. Это еще не совсем так, но нельзя спорить с тем, что все меньше и меньше людей остается на производстве и в сельском хозяйстве. Цифры не лгут, а если верить исследованиям экономистов Карла Фрея и Майкла Осборна, в США к 2033 году под натиском роботизации рискует исчезнуть 47% рабочих мест, существующих в 2018 году.
Погоня за производительностью труда людей и постоянное сокращение издержек приводят к ожидаемым результатам: людей заменяют роботы. Остается не так уж и много сфер, где мы, живые, пока предпочтительнее роботов. Это прежде всего логистика. Количество людей, задействованных в перевозке других людей и грузов, колоссально.
Например, на Российских железных дорогах (РЖД) трудится около 750 000 человек, но если добавить туда численность персонала всех «дочек», то получится примерно втрое больше. В свое время был даже неформальный лозунг у железнодорожников: «Каждый тридцатый работник трудится у нас!» По данным Росстата, в сфере транспортировки и хранения у нас занято 8,6 млн человек, это более 10% трудоспособного населения. Представим на миг, что автомобиль стал «умным» и научился ездить без человека? Это фантастика? Вовсе нет. Что произойдет в этот момент? Куда пойдут все те люди, которые до этого его хорошо, честно водили?
Третье важное изменение, которое произошло за последние два десятка лет, связано с коммуникациями. Пропала необходимость посещать офис, совсем. Уже нет объективных причин собираться вместе и проводить часовые совещания. Развитие теории менеджмента вместе с развитием коллаборативных технологий практически уничтожило офисные пространства в их изначальном смысле. Стало возможным, находясь в разных частях земного шара, взаимодействовать в рамках различных проектов так, как будто бы все находятся в одном здании, даже комнате. По исследованию J’son & Partners Consulting, к 2020 году 20% рабочих мест в России будут виртуальными, а переход на «удаленку» сэкономит работодателям более 1 трлн рублей.
Осталось совсем немного и до создания полноценной рабочей виртуальной среды, технологии VR/AR могут кардинально перевернуть представление о табелях учета рабочего времени. Новая экономическая реальность в развитых странах все меньше и меньше требует полной занятости от сотрудников компании, гораздо выгоднее платить только за то рабочее время, которое «списывается» на проект.
Это вместе с мобильностью, поддержанной технологиями коммуникаций, видоизменяет то, что сейчас понимается под «наймом».
Частота смены работы за последние несколько десятков лет существенно выросла, и это не предел. Если в 80-х тех, кто менял работу чаще чем раз в три года, называли «летунами», то сейчас быть на одном рабочем месте более трех лет как-то уже и не принято. И совсем скоро компании перейдут на проектный метод найма, который приведет не просто к более частой смене работы, а к атрофии такого понятия как «полный рабочий день» в принципе.
Нужно учиться учиться
Спросите, при чем тут образование? И почему ему настало время меняться? Давайте представим человека будущего, исходя хотя бы из трех вышеперечисленных фактов, меняющих нашу жизнь. Кто он и, главное, как его учить? Человек будущего должен быть определенно коммуникабелен, ведь ему предстоит работать в командах, часто — международных. Он должен быть креативен, ведь его работа будет, скорее всего, связана со сферой услуг, где конкурентным преимуществом будет персонализация и уникальность.
Он должен хорошо разбираться в информационных технологиях, цифровых инструментах, уметь добывать информацию, ведь именно этот навык будет ключевым для реализации любой трудовой функции. Боюсь разочаровать, но пока в нашей стране дела с так называемыми цифровыми навыками обстоят не очень. В 2016 году на Всемирном экономическом форуме был представлен доклад «Глобальные информационные технологии», согласно которому Российская Федерация занимает 41-место по готовности к цифровой экономике, значительно отставая от Люксембурга, Финляндии, Швеции, не говоря уже о Сингапуре, США и Великобритании.
Судя по тому, как быстро развиваются технологии, человек будущего должен уметь учиться. Вероятнее всего, это будет ключевым навыком будущего, так как только быстрое обучение новому может противостоять постоянно меняющимся условиям работы, жизни и коммуникаций, которые продуцируются технологическими новациями. Все вышеперечисленное инвариантно, не относится к конкретной профессии, является надпрофессиональным. А что касается профессионального, то тут все гораздо сложнее. Ведь за срок обучения (а это, как вы помните, четыре, или пять, или шесть лет) студента надо обучить тому, что будет востребовано не сейчас, а к моменту выпуска, фактически его надо обучить будущим технологиям и связанным с ними знаниями.
Вуз для одного
Возможно ли это? Можно ли учить будущим технологиям? Конечно, нет. Но и учить прошлым представляется не разумным, это бессмысленно проведенные годы. Остается только один вариант: определить склонности ученика и попытаться создать его персональную образовательную программу, которая даст ему то, что ему интересно, и в комбинации, которая будет максимально полезна в будущем. Что это может быть? Вполне вероятно, что это будет сочетание дисциплин разных семестров, разных вузов и разных преподавателей, возможно, дополненное вневузовскими курсами и практикой.
Представьте себе конструктор, где здание или механизм проектируется под вас, исходя из ваших способностей и ожиданий. В этом случае длительность обучения потеряет свой смысл, не будет обязательных n лет, проведенных в одних стенах. Будет траектория обучения, которая протянется через всю жизнь.
Фактически работа и обучение сольются, потому что новые рабочие задачи будут требовать нового обучения, которое, в свою очередь, будет продуцировать желание получать новые рабочие задачи. Есть только одна сложность, только одна загвоздка, мешающая попасть в этот чудный новый мир. Сложность создания этих персональных образовательных траекторий огромна. Нужно очень многое знать и о человеке, и о программах обучения, чтобы объединять их по какому-то сценарию. Есть гипотеза, что такой объем информации не в состоянии быть обработанным человеком. Поэтому будущее образование часто связывают с понятием индивидуальных образовательных траекторий, которые, в свою очередь, связывают с понятием искусственного интеллекта и его применения при их формировании и тьюторинге учеников и студентов.
Как может выглядеть обучение будущего при использовании этих технологий? Во-первых, каждый студент получит так называемый цифровой профиль. Информация о нем, его компетенциях и степени их сформированности будет собрана различными методами и скомпонована в один набор данных. Частью этих данных будут гипотезы об оптимальных профессиях или сферах применения талантов студента с точки зрения его желаний и возможностей.
Во-вторых, каждая программа обучения будет характеризована с точки зрения важнейших показателей учебного процесса, будут собраны не только ее формальные свойства, но и проанализированы тысячи результатов обучения различных студентов с различными профилями. Это даст возможность предположить эффективность каждой конкретной программы для каждого конкретного студента.
На пересечении этих двух наборов данных может быть построена эффективная индивидуальная образовательная траектория. Но мало ее единожды построить, необходимо еще контролировать успехи и неудачи студента, изменяя траекторию обучения в зависимости от них. Этим тоже займется электронный тьютор, который сможет быстро анализировать малейшие отклонения в запланированной траектории и менять «на лету» назначенные программы или отдельные занятия.
Сейчас это все выглядит полным «космосом», но я верю, что эта задача вполне решаема и на горизонте пары десятков лет с помощью создания искусственного интеллекта и увеличения вычислительных мощностей нам удастся ее решить. И вот тогда мы с вами будем почивать на лаврах.
Дмитрий Волошин, Forbes
