V budoucnu se všechny společnosti přepnou na 12hodinový pracovní týden. Díky vývoji technologie už lidé nebudou potřebovat pět dní: stačí tři dny v týdnu, a ne 8 hodin, jako nyní, ale čtyři. Počítače nahradí pracovníky například v úlohách, které vyžadují dobrou paměť a schopnost provádět opakující se úkoly. Tento předpoklad vytvořil Jack Ma - zakladatel a vedoucí jedné z největších čínských korporací Alibaba, která zahrnuje internetový obchod AliExpress.
Čekáme na nezaměstnanost, rozsáhlé protesty a podobné masové nepokoje? Podle pana Ma není třeba se bát budoucnosti: umělá inteligence pomůže lidem, aniž by je připravila o své příjmy. Zároveň je úspěšný podnikatel přesvědčen, že k dosažení nových cílů je nutné změnit vzdělávací systém. "Pokud nezměníme náš vzdělávací systém, budeme mít všichni problémy," řekl.
Jak by se to mělo změnit? Již nyní můžeme na tuto otázku odpovědět a učitelé Anton Bogomolov, datový vědec v Tado (německý startup IoT), a Maria Lipchanskaya, kandidátka na biologické vědy, producentka obsahu ve škole SkillFactory, která školí vědce s údaji a IT produkty.
Dálkové studium
V dnešní době je distanční vzdělávání docela schopné nahradit „živé“přednášky učitelů. V Rusku existuje mnoho příkladů, kdy lidé všech věkových skupin ovládají IT profese a učí se cizí jazyky úplně na dálku, často bez jakéhokoli kontaktu s učitelem. Na univerzitách je toho mnoho, co je zbytečné a mnoho nefunguje optimálně, ale obecně jsou zapotřebí přednášky, testy, zkoušky, laboratorní testy a praxe, a svým úkolem vykonávají dobrou práci: učit lidi. Je příliš brzy na to říci, že tradiční přednášky úplně zmizí. Dálkové studium je zároveň vynikajícím doplňkem živých přednášek, které studentovi umožňují ponořit se do těch aspektů předmětu, které jsou pro něj nejzajímavější.
Na rozdíl od státních vysokých škol má škola SkillFactory schopnost velmi rychle přestavět programy, formy práce, obsah kurzu, pokud se v průběhu práce ukáže, že některé myšlenky nefungovaly nebo byly neúspěšně implementovány. Škola nemá „vstupní hranici“pro přijetí na kurz. Samozřejmě, pokud člověk ví jen, jak psát v aplikaci Word a chce se zúčastnit kurzu Hluboké učení, bude mu doporučeno začít s „Python pro analýzu dat“. Zároveň je v Pythonu přijato 100% začátečníků (podle statistik je jich asi 30% ve škole) a pomocí dalších materiálů, webinářů, pomocí podpůrného týmu v Slacku se snaží přivést je na úroveň přijatelnou pro studium DS.
Propagační video:
Jak zkontrolovat znalosti?
Nové vyučovací metody znamenají nové přístupy k testování znalostí. Pro certifikaci, od matrikulačních zkoušek po profesionální certifikační zkoušky, se s největší pravděpodobností budou i nadále používat testy taková zkouška je standardizovaná a průhledná. To vše poskytuje určitou ochranu před možnými soudními procesy od necertifikovaných jednotlivců. Z technologičtějších trendů lze předpokládat, že systémy založené na umělé inteligenci budou hrát stále větší roli při ověřování výsledků ústních a písemných zkoušek, které budou brát v úvahu všechny podrobnosti zkoušky, nezneužijí sílu a nebudou trpět únavou a nepozorností.
Například pro screening jsou nejvhodnější testy k rychlému určení, zda osoba chápe téma jako celek. Pro hlubší test musíte nastavit úkoly pro člověka a zjistit, jak je vyřeší, a pro kontrolu a pro jistotu ve své osobní znalosti jsou zapotřebí rozhovory. Při najímání v mnoha vážných firmách se používají všechny tyto metody, takže nejúčinnějším způsobem, jak otestovat znalosti studentů, je kombinovat všechny tyto formy.
Ve SkillFactory jsou studenti hodnoceni automaticky tréninkovou platformou: získáte body za správnou odpověď a nedostanete bod za špatnou. Existují složitější mechanismy pro hodnocení správnosti rozhodnutí, například v kurzu ML existují úkoly, kdy je třeba vytvořit model a poté kód zabudovaný v platformě vyhodnotí jeho účinnost a body se přidělují úměrně k získané kvalitě modelu. Ve více humanitárních kurzech, kde je vyžadován kreativní přístup k řešení, se studenti často žádají, aby vyhodnotili práci ostatních studentů, čímž se studenti učí nejen jednotlivé nástroje, ale hodnotí i jiná díla a různé názory, naučí se poskytovat zpětnou vazbu a dívat se na problém z jiného úhlu.
Internet: Knowledge Base nebo Big Cheat Sheet?
Moderní lidé jsou rozděleni do dvou táborů: někteří věří „dolů s tradičním vzděláním, nyní je vše možné najít na internetu“, jiní - „kvůli internetu jsou děti hloupé a neznají základní věci, dolů s internetem!“Pokud však k hodnocení přistupujete profesionálně, můžete zdůraznit velmi důležitý trend: dostupnost velkého množství informací, které nejsou vždy vysoce kvalitní, vyžaduje, aby každý člověk pracoval s velkým množstvím informací a dobrou úrovní rozvoje kritického myšlení. Rozvoju těchto dovedností by měla být věnována zvláštní pozornost na všech úrovních vzdělávání. A internet a informace v něm jsou pouze nástrojem, který může přinést dobré i ublížení v závislosti na dovednostech toho, kdo je používá. Je důležité vyškolit lidi, aby mohli spravovat informace kompetentně, a poté jim bude internet vědeckým nástrojem.
Kdy začít studovat profesionálně?
V jedné z oblastí vývojové psychologie existuje teorie vedoucích činností. Podle této teorie má člověk v každém věkovém období převládající typ činnosti, díky níž se tato osoba vyvíjí mnoha způsoby. Vzdělávací a odborná činnost dominuje v adolescenci (15–19 let), předtím jen málokdo vážně přemýšlí o své budoucí profesi a přípravě na ni. Pokud se lidská povaha dramaticky nezmění, s největší pravděpodobností bude většina i nadále žádat o odborné vzdělávání i po skončení dospívání.
Již nyní, pro děti a dokonce i předškoláky, existuje mnoho návrhů na další vzdělávání v programování, robotice a dalších oborech. Většina škol (v Moskvě) se zaměřuje na některé konkrétní oblasti: biologie a chemie, právní, lingvistické, technologické atd. Přestože úzce zaměřené disciplíny začínají po 9. ročníku, škola, která si zvolila určitý směr, zve mladší studenty, aby se podrobněji zabývali některými disciplínami. Abychom se stali specialistou v jakékoli oblasti, potřebujeme stále více znalostí, které posouvají věk kupředu. Na druhou stranu se profese stále více specializují, což snižuje množství potřebných základních znalostí.
Co se učit?
Nejžádanější speciality v budoucnu budou ty, které se týkají nejrychlejšího pokroku - je to elektronika a v jejím pozadí fyzika pevných látek, biochemie a genetika, jakož i programování. Zároveň lze jednu z nejžádanějších oblastí odlišit od IT specialit: datoví inženýři, strojní učitelé a vědci, protože množství dat na světě exponenciálně roste.
V dohledné budoucnosti budou s vývojem kvantových počítačů žádáni specialisté na kvantové algoritmy. Mimochodem se s nimi již můžete seznámit na Wikipedii a být v popředí, když „střílí“. Výzkum umělé inteligence bude pravděpodobně nabývat na síle, tj. Budou zapotřebí architekti / vývojáři neuronových sítí. Koneckonců, to je nakonec to, k čemu směřujeme - vytvoření umělé inteligence, která není nižší než síla lidské inteligence.
Příštích pár let bude vyžadovat velké datové specialisty, kteří mohou psát programy pro strukturování těchto dat, protože většina dat (asi 80%) jsou nestrukturovaná data a tento podíl v průběhu času přetrvává. Budete také potřebovat lidi, kteří podporují celou infrastrukturu pro ukládání a zpracování těchto dat - datoví inženýři, DevOps. Bez ohledu na čas, kreativita a kreativita zůstanou v poptávce, protože je ještě není možné nahradit ani umělou inteligencí: bez kreativity nemůžete vytvořit něco zásadně nového a bez novinek není žádný pokrok!