О компании     Как оплатить?     А в кредит можно?     А привезете?     А как вас найти?     А у меня сломалось...      
 
 
Компьютерный интернет-магазин
Товаров: 0
Сумма: 0
Курс (нал): 62.00
Безнал: 64.50
(499) 700-00-40
ICQ12325772 ICQ21969923  
 
 
 
 
 
 
 
 
Trade-In

Кредит

Подарки выбери себе сам

 
 

Как мы будем учиться и как будут учить нас: образование будущего

По мнению господина Ма, бояться будущего не стоит: искусственный интеллект поможет людям, а не лишит их заработка. Неужели нас ждет безработица, масштабные протесты и тому подобные массовые волнения? «Если мы не изменим нашу систему образования, у всех нас будут проблемы», — считает он. При этом успешный бизнесмен уверен, что для достижения новых целей необходимо менять систему образования.

Уже сейчас мы можем получить ответ на этот вопрос, а помогут нам в этом преподаватели Антон Богомолов — Data scientist в Tado (немецком IoT стартапe) и кандидат биологических наук Мария Липчанская — контент-продюсер в школе SkillFactory, которая готовит специалистов по работе с данными и IT-продуктами. Так как же ее надо менять?

В России есть немало примеров, когда люди самых разных возрастов осваивают IT-профессии и учат иностранные языки полностью удаленно, часто вообще без какого-либо контакта с преподавателем. Сегодня дистанционное обучение вполне способно заменить «живые» лекции преподавателей. Говорить о том, что традиционные лекции исчезнут вовсе, пока рано. В вузах есть много лишнего, и многое работает неоптимально, однако в целом лекции, зачеты, экзамены, лабораторные и практика нужны, и они неплохо справляются со своей задачей: учить людей. При этом дистанционное обучение является отличным дополнением к живым лекциям, позволяя студенту углубляться именно в те аспекты предмета, которые ему наиболее интересны.

У школы нет «входного порога» для поступления на курс. В отличие от государственных вузов, у школы SkillFactory есть возможность очень быстро перестраивать программы, формы работы, содержание курсов, если в процессе работы выясняется, что какие-то из идей не сработали или были неудачно реализованы. При этом на Python принимаются 100% новичков (по статистике, таких в школе около 30%), и уже с помощью дополнительных материалов, вебинаров, помощи команды поддержки в Slack их стараются выводить на приемлемый для изучения DS уровень. Разумеется, если человек умеет только печатать в Word и хочет пройти обучение на курсе по Deep Learning, то ему порекомендуют начать с «Python Для анализа данных».

При этом именно они являются обязательной частью программы: в тренажерах студенты выполняют задания до тех пор, пока не сформируется навык, необходимый для решения той или иной задачи. На специализациях мы хотим погрузить человека в реальную рабочую среду, поэтому все курсы-тренажеры сопровождаются набором бизнес-кейсов. В текущей версии курса «Python для анализа данных» 750 упражнений и заданий, и в ближайшие месяцы планируется увеличить это количество еще на сотню-другую. Количество упражнений в курсе очень велико и достаточно для освоения языка с нуля. Также в SkillFactory используются скринкасты, на которых для студентов разбирается код — такое встречается крайне редко.

Для сертификации, начиная от экзаменов на аттестат зрелости и заканчивая экзаменами на получения всяких профессиональных сертификатов, скорее всего, и дальше будут использоваться тесты, т.к. Новые методики обучения подразумевают и новые подходы к проверке знаний. Все это дает определенную защиту от потенциальных судебных исков со стороны людей, не прошедших сертификацию. такой экзамен стандартизирован и прозрачен. Из более технологичных тенденций можно предположить, что в проверке результатов устных и письменных экзаменов все большую роль будут играть системы на основе искусственного интеллекта, которые будут учитывать все детали экзаменационной работы, не будут злоупотреблять властью и страдать утомлением и невнимательностью.

Для более глубокой проверки нужно ставить перед человеком задачи и смотреть, как он будет их решать, а для контроля и для того, чтобы быть уверенным в знаниях человека, нужны собеседования. Для скрининга, например, лучше всего подходят тесты, позволяющие быстро определить, разбирается ли человек в теме в целом. При приеме на работу во многих серьезных фирмах применяются все эти методы, поэтому наиболее эффективным способом проверки знаний студентов будет совмещение всех этих форм.

Есть более сложные механизмы оценивания правильности решений, например в курсе по ML, есть задания, где необходимо создать модель и тогда код, встроенный в платформу, оценивает ее эффективность, и баллы выдаются пропорционально полученному качеству модели. В SkillFactory оценка студентов осуществляется автоматически учебной платформой: за правильный ответ получаешь баллы, за неверный, соответственно, бала не получаешь. В более гуманитарных курсах, где требуется творческий подход к решению, часто студентам предлагается оценивать работы сокурсников, тем самым студенты учатся не только отдельным инструментам, а оценивают другие работы и иные взгляды, учатся давать фидбек и смотреть на вопрос под другим углом.

Формированию этих навыков надо уделять особое внимание на всех ступенях образования. Современные люди разделились на два лагеря: одни считают «долой традиционное образование, сейчас все можно найти в интернете», другие — «из-за интернета дети отупели и не знают элементарных вещей, долой интернет!» Однако если подойти к оценке профессионально, то можно выделить очень важный тренд: доступность большого количества информации, которая не всегда обладает высоким качеством, требует от каждого человека навыков работы с большими объемами информации и хорошего уровня развития критического мышления. Важно обучать людей грамотно распоряжаться информацией и тогда интернет для них будет научным пособием. А интернет и информация в нем — это просто инструмент, который может принести и благо, и вред, в зависимости от мастерства того, кто им пользуется.

Согласно этой теории, в каждом возрастном периоде у человека есть преобладающий вид деятельности, за счет которого во многом и происходит развитие этого человека. В одном из направлений возрастной психологии есть теория ведущих видов деятельности. Если природа человека не изменится кардинально, скорее всего, за профессиональным образованием большинство так и будут начинать обращаться после завершения подросткового возраста. Учебно-профессиональная деятельность доминирует в юношеском возрасте (15?19 лет), до этого мало кто всерьез задумывается о своей будущей профессии и подготовке к ней.

Большинство школ (в Москве) ориентированы на какое-то определенное направление: биолого-химическое, юридическое, лингвистическое, технологическое и так далее. Уже сейчас для детей и даже дошкольников существует множеств предложений по дополнительному образованию в программировании, робототехнике и других дисциплинах. Чтобы стать специалистом в какой-либо области нам требуется больше и больше знаний, что отодвигает возраст вперед. Хотя узконаправленные дисциплины начинаются после 9-го класса, школа, выбравшая определенное направление, предлагает и более младшим ученикам изучать определенные дисциплины более глубоко. С другой стороны, профессии становятся все более узкоспециализированными, что снижает количество необходимых базовых знаний.

При этом из IT-специальностей можно выделить одно из наиболее востребованных направлений: инженеры по данным, инженеры машинного обучения и дейта-сайентисты, ведь количество данных в мире экспоненциально растет. Наиболее востребованными специальностями в будущем станут те, что связаны с наиболее быстрым прогрессом — это электроника и, лежащая в ее основе, физика твердого тела, биохимия и генетика, а также программирование.

С ними, кстати, уже можно ознакомиться на «Википедии» и быть в авангарде, когда они «выстрелят». В обозримом будущем с разработкой квантовых компьютеров будут востребованы специалисты по квантовым алгоритмам. е. Исследования в области искусственного интеллекта, скорее всего, будут набирать обороты, т. Ведь это и есть, в итоге, то, к чему мы идем — создание искусственного интеллекта, по силе не уступающего человеческому. будут нужны архитекторы/разработчики нейронных сетей.

Также понадобятся люди, поддерживающие всю инфраструктуру для хранения и обработки этих данных — дейта инженеры, DevOp«сы. В ближайшую пару лет понадобятся специалисты по большим данным, умеющие писать программы для структуризации этих данных, ведь б0льшая часть данных (около 80%) — это неструктурированные данные, и эта доля сохраняется во времени. Независимо от времени останутся востребованы творчество и креативность, ведь их пока невозможно заменить даже искусственным интеллектом: без креативности нельзя создать что-то принципиально новое, а без новизны нет и прогресса!

Дата публикации: 30-09-2019

Ещё новости


  24.09.2019  Дизайн предстоящего топового смартфона Oppo Reno Ace раскрыт на официальном постере

Теперь же тот же источник с помощью официального постера знакомит нас не только с характеристиками, но и дизайном устройства, которое стартует 10 октября. Напомним нашим читателям, что около недели тому...

  10.10.2019  Intel начнёт снабжать свои твердотельные накопители серии Optane 905P радиаторами

Долгожданное изменение будет реализовано в этом квартале, если верить опубликованному на сайте Intel уведомлению. Выпустив твердотельные накопители серии Optane 905P, компания Intel рекомендовала покупателям...

  23.09.2019  В среду Star Wars Battlefront II получит крупное обновление с кооперативным режимом

Сегодня мы увидели подтверждение планов компании по дальнейшему развитию игры: разработчики представили обновление Community Update. Не так давно представители студии DICE отмечали, что современные геймеры...

  27.09.2019  Опубликованы первые изображения iPhone 2020

Выреза для камеры в нём нет, потому что датчики спрятаны в верхней рамке (при этом она остаётся достаточно тонкой). Как написал Гескин, эксклюзивные рендеры показывают iPhone 2020 года с 6,7-дюймовым дисплеем....

  26.09.2019  Модулям памяти Intel Optane DC может потребоваться активное охлаждение



Все новости
 
 
  © 2003-2019 Ноутбуки и компьютеры
Все права защищены