I fremtiden skifter alle virksomheder til en 12-timers arbejdsuge. Takket være teknologiens udvikling har folk ikke længere brug for fem dage: kun tre dage om ugen er nok, og ikke 8 timer, som nu, men fire. Computere erstatter for eksempel arbejdstagere i job, der kræver god hukommelse og evnen til at udføre gentagne opgaver. Denne antagelse blev taget af Jack Ma - grundlæggeren og lederen af et af de største kinesiske selskaber Alibaba, der inkluderer AliExpress-onlinebutik.
Venter vi på arbejdsløshed, protester i stor skala og lignende masseure? Ifølge Mr. Ma er der ikke behov for at være bange for fremtiden: kunstig intelligens vil hjælpe folk og ikke fratage dem deres indtjening. Samtidig er en succesrig forretningsmand overbevist om, at det er nødvendigt at ændre uddannelsessystemet for at nå nye mål.”Hvis vi ikke ændrer vores uddannelsessystem, vil vi alle have problemer,” sagde han.
Så hvordan skal det ændres? Allerede nu kan vi få et svar på dette spørgsmål, og lærere Anton Bogomolov, en datavidenskabsmand ved Tado (en tysk IoT-opstart), og Maria Lipchanskaya, kandidat til biologiske videnskaber, en indholdsproducent på SkillFactory-skolen, som uddanner dataforskere og IT-produkter.
Fjernundervisning
I dag er fjernundervisning ret i stand til at erstatte "live" foredrag af lærere. Der er mange eksempler i Rusland, når mennesker i alle aldre mestrer it-erhverv og lærer fremmedsprog helt fjernt, ofte uden nogen kontakt med læreren overhovedet. På universiteter er der meget, der er overflødigt, og meget fungerer ikke optimalt, men generelt er der brug for foredrag, prøver, eksamener, laboratorieprøver og praksis, og de gør et godt stykke arbejde med deres opgave: at undervise mennesker. Det er for tidligt at sige, at traditionelle forelæsninger helt forsvinder. Samtidig er fjernundervisning en fremragende tilføjelse til levende forelæsninger, hvilket giver den studerende mulighed for at undersøge nøjagtigt de aspekter af det emne, der er mest interessant for ham.
I modsætning til statslige universiteter har SkillFactory-skolen evnen til meget hurtigt at genopbygge programmer, former for arbejde, kursusindhold, hvis det i løbet af arbejdet viser sig, at nogle af ideerne ikke fungerede eller blev implementeret uden succes. Skolen har ikke en "indgangsgrænse" for adgang til kurset. Hvis en person kun ved, hvordan man skriver Word og ønsker at tage et Deep Learning-kursus, rådes han selvfølgelig til at starte med "Python For Data Analyse". På samme tid accepteres 100% af begyndere i Python (ifølge statistikken er der ca. 30% af dem i skolen), og ved hjælp af yderligere materialer, webinarer, hjælp fra supportteamet i Slack prøver de at bringe dem til et niveau, der er acceptabelt til at studere DS.
Salgsfremmende video:
Hvordan tjekker du viden?
Nye undervisningsmetoder indebærer nye tilgange til videnstest. Til certificering, lige fra matrikuleringseksamen til professionel certificeringseksamen, vil prøver sandsynligvis fortsat blive brugt, fordi en sådan eksamen er standardiseret og gennemsigtig. Alt dette giver en vis beskyttelse mod potentielle retssager fra ucertificerede personer. Fra flere teknologiske tendenser kan det antages, at systemer, der er baseret på kunstig intelligens, vil spille en stigende rolle i at verificere resultaterne af mundtlige og skriftlige prøver, der tager højde for alle detaljerne i eksamensarbejdet, ikke vil misbruge magt og lide af træthed og uopmærksomhed.
Til screening er test f.eks. Bedst egnet til hurtigt at bestemme, om en person forstår et emne som helhed. For en dybere verifikation skal du indstille opgaver til en person og se, hvordan han løser dem, og for kontrol og for at være sikker på en persons viden, er der brug for samtaler. Ved ansættelse i mange seriøse virksomheder bruges alle disse metoder, så den mest effektive måde at teste elevernes viden på er at kombinere alle disse former.
I SkillFactory vurderes studerende automatisk af træningsplatformen: du får point for det rigtige svar, og du får ikke et point for det forkerte. Der er mere komplekse mekanismer til evaluering af rigtigheden af beslutninger, for eksempel i ML-kurset er der opgaver, hvor det er nødvendigt at oprette en model, og derefter evaluerer koden indlejret i platformen dens effektivitet, og der gives point i forhold til den opnåede kvalitet af modellen. I mere humanitære kurser, der kræver en kreativ tilgang til løsningen, bliver studerende ofte bedt om at evaluere medstuderendes arbejde, hvorved studerende lærer ikke kun individuelle værktøjer, men evaluerer andre værker og forskellige synspunkter, lærer at give feedback og se på emnet fra en anden vinkel.
Internet: Knowledge Base eller Big Cheat Sheet?
Moderne mennesker er opdelt i to lejre: Nogle mener "nede med traditionel uddannelse, nu kan alt findes på Internettet", andre - "på grund af Internettet er børn kedelige og kender ikke grundlæggende ting, nede på Internettet!" Men hvis du nærmer dig vurderingen professionelt, kan du fremhæve en meget vigtig tendens: tilgængeligheden af en stor mængde information, som ikke altid er af høj kvalitet, kræver, at hver person arbejder med store mængder information og et godt niveau for udvikling af kritisk tænkning. Udviklingen af disse færdigheder bør være særlig opmærksom på alle uddannelsesniveauer. Og Internettet og informationen deri er bare et værktøj, der kan bringe både god og skade, afhængigt af evnen til den, der bruger den. Det er vigtigt at uddanne mennesker til at styre information kompetent, og derefter vil Internettet være et videnskabeligt værktøj for dem.
Hvornår skal man begynde at studere professionelt?
På et af udviklingspsykologiens områder er der en teori om førende aktiviteter. I henhold til denne teori har en person i hver aldersperiode en dominerende type aktivitet, som denne person udvikler sig på mange måder. Uddannelsesmæssig og professionel aktivitet dominerer i ungdomsårene (15-19 år), før det er de færreste overvejende overvejende om deres fremtidige erhverv og forberedelse til det. Hvis den menneskelige natur ikke ændrer sig dramatisk, vil sandsynligvis flertallet fortsætte med at ansøge om erhvervsuddannelse efter afslutningen af ungdomsårene.
Allerede nu, for børn og endda børnehaver, er der mange tilbud på yderligere undervisning i programmering, robotik og andre discipliner. De fleste skoler (i Moskva) er fokuseret på et specifikt område: biologi og kemi, juridisk, sproglig, teknologisk, og så videre. Selvom snævert fokuserede discipliner begynder efter 9. klasse, inviterer den skole, der har valgt en bestemt retning, yngre studerende til at studere visse discipliner mere dybtgående. For at blive specialist inden for ethvert felt har vi brug for mere og mere viden, der skubber alderen fremad. På den anden side bliver erhvervene mere og mere højt specialiserede, hvilket reducerer den nødvendige grundlæggende viden.
Hvad skal man lære?
De mest efterspurgte specialiteter i fremtiden vil være dem, der er relateret til de hurtigste fremskridt - dette er elektronik og, der ligger bag den, faststoffysik, biokemi og genetik samt programmering. På samme tid kan et af de mest populære områder skilles fra it-specialiteter: dataingeniører, maskinlæringsingeniører og datavidenskabere, fordi mængden af data i verden vokser eksponentielt.
I overskuelig fremtid, med udviklingen af kvantecomputere, vil specialister i kvantealgoritmer være efterspurgt. Forresten, kan du allerede gøre dig bekendt med dem på Wikipedia og være i forkant når de "skyder". Kunstig intelligensforskning vil sandsynligvis få fart, dvs. neurale netværksarkitekter / -udviklere er nødvendige. Når alt kommer til alt er dette i sidste ende det, vi går mod - skabelsen af kunstig intelligens, som ikke er ringere end menneskets intelligens.
De næste par år vil kræve specialister på big data, der kan skrive programmer til strukturering af disse data, fordi de fleste af dataene (ca. 80%) er ustrukturerede data, og denne andel vedvarer over tid. Du har også brug for folk, der understøtter hele infrastrukturen til lagring og behandling af disse data - dataingeniører, DevOps. Uanset tiden vil kreativitet og kreativitet forblive efterspurgt, fordi det endnu ikke er muligt at erstatte dem selv med kunstig intelligens: uden kreativitet kan du ikke skabe noget fundamentalt nyt, og uden nyhed er der ingen fremskridt!