Недавно я запустил курс по моделям проектирования учебных программ, и в одном из модулей затронул вопрос о подходах к формулировке образовательных результатов.
Это навело меня на интересное размышление о ролях методиста и преподавателя.
Если взять таксономию Блума, возникает вопрос: кому она в действительности нужна — преподавателю или методисту (педагогическому дизайнеру)? В ходе размышлений я пришел к выводу, что она больше необходима именно преподавателю.
Проиллюстрирую это через различия в их ролях.
1️⃣ Методист формулирует образовательные результаты всего курса, работая с экспертом. Преподаватель (иногда выступая и как эксперт) фокусируется на результатах конкретных занятий, где методист играет вспомогательную роль.
2️⃣ Методист — стратег. Он планирует образовательные результаты и то, как они будут развиваться от модуля к модулю на протяжение всего курса. Преподаватель — тактик, который детализирует и реализует эти результаты в рамках своего занятия или модуля, не обязательно участвуя в проектировании всего курса.
3️⃣ Для методиста артефактом для постановки образовательного результата является учебная программа, где прописываются результаты верхнего уровня. Для преподавателя — план занятия, где эти результаты детализируются, проверяются на реализуемость и могут даже стать основанием для корректировки программы.
💭 Таким образом, в учебной программе методист чаще оперирует общими категориями (знает, умеет, владеет) или компетенциями. А преподаватель на уровне плана занятия как раз и использует таксономию Блума, чтобы операционализировать эти цели — раскладывать их на конкретные, измеримые учебные действия от «запомнить» до «создать».
Получается, что глубокая, детальная работа с таксономией Блума — это скорее экспертная зона преподавателя. Задача методиста — помочь сформулировать образовательный результат в общей рамке курса. А тонкую настройку под конкретное занятие эффективнее проводит тот, кто будет его реализовывать.
Коллеги, а вы что думаете по данному выводу?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤12🆒5
Как же мне нравится платформа SCROLL
Снова делаем на ней образовательные лонгриды.
Для нового курса «Задача.Опыт.Результат» мы также использовали платформу.
Причём вижу как она нравится обучающимся, встраивается в их образовательный опыт 🙌🏼
Ну а нам, как разработчикам, приятно, что:
а) техподдержка открыта для обратной связи и обсуждений трудностей;
б) доступны разные опции компоновки контента, начиная от цитат и заканчивая ссылками на термины и конструкторами схем;
в) понятен и прозрачен процесс добавления новых обучающихся и назначения для них обучения.
Снова делаем на ней образовательные лонгриды.
Для нового курса «Задача.Опыт.Результат» мы также использовали платформу.
Причём вижу как она нравится обучающимся, встраивается в их образовательный опыт 🙌🏼
Ну а нам, как разработчикам, приятно, что:
а) техподдержка открыта для обратной связи и обсуждений трудностей;
б) доступны разные опции компоновки контента, начиная от цитат и заканчивая ссылками на термины и конструкторами схем;
в) понятен и прозрачен процесс добавления новых обучающихся и назначения для них обучения.
👍10❤2
Как оживить онлайн-занятия и удержать внимание аудитории?
Главный вызов онлайн-обучения — борьба за фокус внимания слушателя. Чтобы участник не «выпадал» из процесса, переключаясь на мессенджеры, его нужно превратить из зрителя в активного участника.
Решить эту проблему помогает интерактив.
25 февраля в 14:00 (МСК) на бесплатном вебинаре эксперты МТС Линк разберут как оживить онлайн-занятия и повысить их результативность.
Мероприятие будет полезно методистам, тренерам, руководителям образовательных проектов и всем, кто создаёт и проводит обучение.
На встрече эксперты рассмотрят👇🏼
• Как превратить скучный урок в диалог, игру или соревнование.
• Практические инструменты для удержания внимания и закрепления материала.
• Масштабный кейс Банка России по обучению финансовой грамотности тысяч студентов и школьников по всей стране.
Спикеры:
Эльвина Шарафутдинова — руководитель продуктового маркетинга БЮ «Обучение», МТС Линк.
Евгений Ленский — руководитель БЮ «Обучение», МТС Линк.
Регистрируйтесь 👉🏼 по ссылке
Главный вызов онлайн-обучения — борьба за фокус внимания слушателя. Чтобы участник не «выпадал» из процесса, переключаясь на мессенджеры, его нужно превратить из зрителя в активного участника.
Решить эту проблему помогает интерактив.
25 февраля в 14:00 (МСК) на бесплатном вебинаре эксперты МТС Линк разберут как оживить онлайн-занятия и повысить их результативность.
Мероприятие будет полезно методистам, тренерам, руководителям образовательных проектов и всем, кто создаёт и проводит обучение.
На встрече эксперты рассмотрят👇🏼
• Как превратить скучный урок в диалог, игру или соревнование.
• Практические инструменты для удержания внимания и закрепления материала.
• Масштабный кейс Банка России по обучению финансовой грамотности тысяч студентов и школьников по всей стране.
Спикеры:
Эльвина Шарафутдинова — руководитель продуктового маркетинга БЮ «Обучение», МТС Линк.
Евгений Ленский — руководитель БЮ «Обучение», МТС Линк.
Регистрируйтесь 👉🏼 по ссылке
❤6
Когда «дай решение» превращается в «научи думать»
Недавно ко мне обратилась коллега, которую в прошлом году периодически консультировал. Сейчас она погрузилась в новый проект — будет создавать коммерческий образовательный продукт с нуля.
Её запрос звучит примерно таким образом:
Например, мы разбирали кейс: как сформулировать требования к эксперту на старте и по каким критериям потом оценивать его эффективность работы.
И тут интересно, как смещается фокус.
Раньше у меня в консалтинге было так: «Дай готовую инструкцию, шаги, алгоритмы и т.д.».
Сейчас всё чаще звучит: «Я хочу понять, откуда складывается твоя аргументация. Какими методологическими шагами ты идёшь, чтобы задача стала эффективной? Покажи не что, а как».
И для меня, как образовательного методолога, это самый интересный формат работы — когда можно не просто «дать рыбу», а вместе разобраться, как устроена удочка, течении и что вообще в этой реке водится.
Коллеги, а как часто вы сталкиваетесь с запросом «научи думать» вместо «скажи, что делать»❓
Недавно ко мне обратилась коллега, которую в прошлом году периодически консультировал. Сейчас она погрузилась в новый проект — будет создавать коммерческий образовательный продукт с нуля.
Её запрос звучит примерно таким образом:
«Мог бы ты помочь не просто решением конкретных задач, а рассказать о логике, по которой ты эти решения принимаешь?»
Например, мы разбирали кейс: как сформулировать требования к эксперту на старте и по каким критериям потом оценивать его эффективность работы.
И тут интересно, как смещается фокус.
Раньше у меня в консалтинге было так: «Дай готовую инструкцию, шаги, алгоритмы и т.д.».
Сейчас всё чаще звучит: «Я хочу понять, откуда складывается твоя аргументация. Какими методологическими шагами ты идёшь, чтобы задача стала эффективной? Покажи не что, а как».
И для меня, как образовательного методолога, это самый интересный формат работы — когда можно не просто «дать рыбу», а вместе разобраться, как устроена удочка, течении и что вообще в этой реке водится.
Коллеги, а как часто вы сталкиваетесь с запросом «научи думать» вместо «скажи, что делать»
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤10👍10
чем человеческий интеллект отличается от искусственного?
Когда на просторах Интернета начинают сравнивать искусственный интеллект с человеческим (естественным), то хочется сказать одно: «Человеческий мозг — это не информационная машина, работающая по принципу "ввод-вывод"».
Его фундаментальное свойство — наличие многоуровневых когнитивных процессов, обеспечивающих не просто обработку данных, а гибкое мышление, способное к метапознанию (осознанию собственных мыслительных процессов).
Эта иерархия варьируется от простого запоминания до анализа, синтеза и, что ключевое, генерации нового знания на основе усвоенного. Именно в этом заключается принципиальное отличие от современных искусственных нейронных сетей, которые, по сути, являются сложными паттерн-матчерами, обучаемыми на огромных массивах данных.
Нейросеть не «думает» в человеческом смысле.
Она статистически реконструирует ответ, комбинируя фрагменты обученной информации в правдоподобное целое.
Это порождает интересный вопрос:
почему человек стремится создать ИИ, способный на высшие формы мышления, подобные его собственным?
Однако эта «идеализированная картина» сталкивается с фундаментальными биологическими и когнитивными ограничениями.
Дело в том, что мозг — это не детерминированный алгоритм, а гибкая биологическая система. Его работа основана не только на логических операциях, но и на эмерджентных свойствах нейронных ансамблей, пластичности синапсов и влиянии нейромодуляторов, которые вносят контекстуальную и эмоциональную окраску в мышление.
Получается, что уникальность и индивидуальность человеческого интеллекта проистекают из его биологической воплощенности, эмоционально-мотивационного контекста и способности к саморефлексии.
А нейросеть маневрирует в пространстве запроса, но её «гибкость» ограничена архитектурой и обучающей выборкой.
Мозг же способен к самодвижению мысли, к спонтанному отклонению от заданного пути, что является основой творчества и адаптации к миру.
ИИ можно попросить имитировать эту гибкость,
но у человека она — следствие самой его природы.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤15
Коллеги из МТС Линк Медиа снова пригласили поделиться опытом. В этот раз про организацию и проведение мастермайнд-сессий.
Формат мной уже был апробирован ещё в 2022 году, поэтому с радостью поделился своим опытом.
Получился довольно практичный материал.
Желаю полезного чтения 📖
Формат мной уже был апробирован ещё в 2022 году, поэтому с радостью поделился своим опытом.
Получился довольно практичный материал.
Желаю полезного чтения 📖
Блог МТС Линк
Как организовать и провести мастермайнд-сессию: простой алгоритм из 6 шагов
Как организовать и провести мастермайнд-сессию: простой алгоритм из 6 шагов. Мастермайнд-сессия для развития бизнеса, команды и личного роста: как подготовиться и провести её эффективно.
❤8
💭 Прочёл недавно учебное пособие Л. В. Байбородовой и А. П. Чернявской «Методология и методы научного исследования». Было интересно углубить знания в педагогических экспериментах.
Но книга оставила двузначное впечатление.
С одной стороны — это разбор обилия всевозможных методов научных исследований: теоретических, эмпирических и анализа результатов таких методов.
Отдельно отмечу пользу именно первой главы, посвященной общей характеристике и методологии исследования. Ведь прежде чем говорить о методах исследований вполне логично разобраться с тем, а что такое вообще исследование. И авторы довольно подробно и научно объясняют это, рассматривая сущность и классификации исследований, уровни методологии, подходы и принципы исследования и основные характеристики исследования.
Но с другой стороны — это сложный академический язык (из-за которого периодически приходилось дискутировать с нейросеткой). Вроде мне понятен научный стиль, но при объяснении сложных научных методов исследования, например, моделирования — было непросто изучать материал из-за отсутствия примеров.
Также отметил бы избыточность книги с точки зрения лишней детализации.
Процитируем в качестве примера главу «3.5 Изучения и обобщения опыта»:
затем в этой же главе:
а после этого:
Лично у меня как у читателя сразу возникает вопрос: «Для чего так усложнять, если можно сразу разобрать критерии?».
💭 В целом учебное пособие довольно полезно для тех, кто хочет именно углубить свои знания в методологии научных исследований. Особо мне понравился разбор этапов проведения дидактического эксперимента в отношение логики методологии и приводимых примеров.
На мой взгляд, материал действительно расширяет границы инструментарии того, как изменить эффективность обучения.
Но книга оставила двузначное впечатление.
С одной стороны — это разбор обилия всевозможных методов научных исследований: теоретических, эмпирических и анализа результатов таких методов.
Отдельно отмечу пользу именно первой главы, посвященной общей характеристике и методологии исследования. Ведь прежде чем говорить о методах исследований вполне логично разобраться с тем, а что такое вообще исследование. И авторы довольно подробно и научно объясняют это, рассматривая сущность и классификации исследований, уровни методологии, подходы и принципы исследования и основные характеристики исследования.
Но с другой стороны — это сложный академический язык (из-за которого периодически приходилось дискутировать с нейросеткой). Вроде мне понятен научный стиль, но при объяснении сложных научных методов исследования, например, моделирования — было непросто изучать материал из-за отсутствия примеров.
Также отметил бы избыточность книги с точки зрения лишней детализации.
Процитируем в качестве примера главу «3.5 Изучения и обобщения опыта»:
«Под передовым опытом в широком смысле следует понимать высокое профессиональное мастерство учителя, когда значительные положительные результаты в работе достигаются за счет умелого и успешного применения известных в науке принципов и методов.»
затем в этой же главе:
«Как определить передовой педагогический опыт? Сегодня в педагогической науке нет однозначной трактовки критериев, по которым можно определить передовой педагогический опыт.»
а после этого:
«В то же время практически все авторы сходятся на том, что основными критериями оценки этого явления могут быть следующие.»
Лично у меня как у читателя сразу возникает вопрос: «Для чего так усложнять, если можно сразу разобрать критерии?».
💭 В целом учебное пособие довольно полезно для тех, кто хочет именно углубить свои знания в методологии научных исследований. Особо мне понравился разбор этапов проведения дидактического эксперимента в отношение логики методологии и приводимых примеров.
На мой взгляд, материал действительно расширяет границы инструментарии того, как изменить эффективность обучения.
👍7
Почему наставничество не работает?
Главная ошибка, которую допускают наставники — сразу переходят к обучению.
Условно, пришел наставник и говорит:
Нет. И ещё раз нет.
Когда я наставляю проектировщиков обучения, то сперва применяю практику извлечения, чтобы понять «А какие знания и умения уже существуют у коллеги, а чему его реально необходимо обучать?».
Иными словами, провожу диагностику, чтобы работать точечно и по запросу.
Например, обратился ко мне педагогический дизайнер, который хочет, чтобы я стал для него ментором на время реализации проекта и объяснил ему алгоритмы планирования образовательного проекта со своими (уже годами наработанными) подходами.
Означает ли, что его подходы будут стерты. Нет, конечно!
Взрослый учится от опыта.
«Tabula rasa» в данном случае не работает
К тому же коллега не начинающий.
У него багаж знаний: кейсы, наработанные шаблоны и, как некоторые шутят, «замыленный глаз» 😀
Так вот моя задача как наставника — не заставить его забыть этот опыт, а систематизировать его, очистить от ошибок и надстроить новыми уровнями.
Получается в данном случае наставничества начинаю с диагностики:
• С помощью каких методик он ставил цель для образовательного проекта?
• С какими проектными моделями педагогического дизайна он уже работал?
• Как планировал ресурсы проекта (бюджет, команда, временные рамки, технические ресурсы и так далее)?
• Какими методами брифовал заказчика/стейкхолдеров проекта?
• Где технически планировал образовательный проект? Какие инструменты для этого использовал?
• Как распределял верхне, средне и нижнеуровневые задачи и так далее по списку.
И только после ответа на вопросы принимаю решение о том, как спроектировать дорожную карту наставничества для коллеги.
Такие подходы у меня по любой теме.
Иначе это просто время в пустую.
И трата лишних средств наставляемого.
Поэтому если вам ценно время 👉🏼 приходите ко мне расти быстро и точечно.
Главная ошибка, которую допускают наставники — сразу переходят к обучению.
Условно, пришел наставник и говорит:
«Твои методы не рабочие, сейчас буду показывать как надо»
Нет. И ещё раз нет.
Когда я наставляю проектировщиков обучения, то сперва применяю практику извлечения, чтобы понять «А какие знания и умения уже существуют у коллеги, а чему его реально необходимо обучать?».
Иными словами, провожу диагностику, чтобы работать точечно и по запросу.
Например, обратился ко мне педагогический дизайнер, который хочет, чтобы я стал для него ментором на время реализации проекта и объяснил ему алгоритмы планирования образовательного проекта со своими (уже годами наработанными) подходами.
Означает ли, что его подходы будут стерты. Нет, конечно!
Взрослый учится от опыта.
«Tabula rasa» в данном случае не работает
К тому же коллега не начинающий.
У него багаж знаний: кейсы, наработанные шаблоны и, как некоторые шутят, «замыленный глаз» 😀
Так вот моя задача как наставника — не заставить его забыть этот опыт, а систематизировать его, очистить от ошибок и надстроить новыми уровнями.
Получается в данном случае наставничества начинаю с диагностики:
• С помощью каких методик он ставил цель для образовательного проекта?
• С какими проектными моделями педагогического дизайна он уже работал?
• Как планировал ресурсы проекта (бюджет, команда, временные рамки, технические ресурсы и так далее)?
• Какими методами брифовал заказчика/стейкхолдеров проекта?
• Где технически планировал образовательный проект? Какие инструменты для этого использовал?
• Как распределял верхне, средне и нижнеуровневые задачи и так далее по списку.
И только после ответа на вопросы принимаю решение о том, как спроектировать дорожную карту наставничества для коллеги.
Такие подходы у меня по любой теме.
Иначе это просто время в пустую.
И трата лишних средств наставляемого.
Поэтому если вам ценно время 👉🏼 приходите ко мне расти быстро и точечно.
Telegram
Михаил Осипов
Образовательный методолог и консультант, владелец @educational_lab, @lab_vacancies, @andragogy_course, @metod_krug, osipov-education.ru
❤5👍1
Сейчас нейросети ускоряют производство курсов: от черновиков планов занятий и сценариев до генерации изображений и иллюстраций.
Но чем больше мы на них опираемся, тем важнее понимать зоны, где «можно» превращается в «нельзя» из-за рисков ухудшения качества таких курсов.
Коллеги, а в каких задачах, на ваш взгляд, при проектировании учебных курсов использование нейросетей должно быть сведено к минимуму или вовсе на «нет» 👇🏼
Но чем больше мы на них опираемся, тем важнее понимать зоны, где «можно» превращается в «нельзя» из-за рисков ухудшения качества таких курсов.
Коллеги, а в каких задачах, на ваш взгляд, при проектировании учебных курсов использование нейросетей должно быть сведено к минимуму или вовсе на «нет» 👇🏼
👍5
Лаборатория онлайн-обучения
Сейчас нейросети ускоряют производство курсов: от черновиков планов занятий и сценариев до генерации изображений и иллюстраций. Но чем больше мы на них опираемся, тем важнее понимать зоны, где «можно» превращается в «нельзя» из-за рисков ухудшения качества…
Пожалуй, начну первым рассуждения на вопрос.
Как бы странно не звучало, но, например, на такой задаче как проектирование матрицы компетенций я бы свёл роль нейросетки к минимуму.
На примере того же корпоративного обучения 👇🏼
Во-первых, нейросеть не опирается на стратегические цели компании. Специалист по обучению или HR создают матрицу от бизнес-задач, а ИИ чаще из обобщенных данных из интернета.
Во-вторых, и одно из самых главных, компетенции описываются словами, а слова в разных командах значат разное.
В одной компании «проактивность» означает «предложил идею на совещании», а в другой — «защитил дорожную карту проекта перед топ-менеджментом».
Тут ИИ чаще пишет просто красивые формулировки из учебников по менеджменту. Но живая матрица чаще пишется на языке компании, и часто с использованием сленга или специфических терминов, понятных только внутри такой компании.
В-третьих, проектирование матрицы компетенций — это всегда сборка консенсуса. Если HR или специалист по обучению просто приносят готовую матрицу, которая создана нейросетью, команда ее просто уберет в сторону.
Потому что они должны сперва сами договориться, что значит «владеет SQL на 3-ем уровне».
Чтобы потом ответить и на вопрос: «А чему учить, чтобы был переход со 2-го уровня на 3-ий?».
Где может быть полезен ИИ?
Нейросеть может помочь расширить описание компетенций, перефразировать их, структурировать, сравнить разные уровни индикаторов и т.д. То есть помочь специалисту с редактурой и взглядом на матрицу с позиции возможных улучшений.
Как бы странно не звучало, но, например, на такой задаче как проектирование матрицы компетенций я бы свёл роль нейросетки к минимуму.
На примере того же корпоративного обучения 👇🏼
Во-первых, нейросеть не опирается на стратегические цели компании. Специалист по обучению или HR создают матрицу от бизнес-задач, а ИИ чаще из обобщенных данных из интернета.
Во-вторых, и одно из самых главных, компетенции описываются словами, а слова в разных командах значат разное.
В одной компании «проактивность» означает «предложил идею на совещании», а в другой — «защитил дорожную карту проекта перед топ-менеджментом».
Тут ИИ чаще пишет просто красивые формулировки из учебников по менеджменту. Но живая матрица чаще пишется на языке компании, и часто с использованием сленга или специфических терминов, понятных только внутри такой компании.
В-третьих, проектирование матрицы компетенций — это всегда сборка консенсуса. Если HR или специалист по обучению просто приносят готовую матрицу, которая создана нейросетью, команда ее просто уберет в сторону.
Потому что они должны сперва сами договориться, что значит «владеет SQL на 3-ем уровне».
Чтобы потом ответить и на вопрос: «А чему учить, чтобы был переход со 2-го уровня на 3-ий?».
Где может быть полезен ИИ?
Нейросеть может помочь расширить описание компетенций, перефразировать их, структурировать, сравнить разные уровни индикаторов и т.д. То есть помочь специалисту с редактурой и взглядом на матрицу с позиции возможных улучшений.
🔥9👍5