Nākotnē visi uzņēmumi pāries uz 12 stundu darba nedēļu. Pateicoties tehnoloģiju attīstībai, cilvēkiem vairs nebūs vajadzīgas piecas dienas: pietiks tikai trīs dienas nedēļā, un nevis 8 stundas, kā tagad, bet četras. Datori aizstās darbiniekus, piemēram, darbos, kur nepieciešama laba atmiņa un spēja veikt atkārtotus uzdevumus. Šo pieņēmumu izteica Džeks Ma - vienas no lielākajām ķīniešu korporācijām Alibaba, kurā ietilpst AliExpress tiešsaistes veikals, dibinātājs un vadītājs.
Vai mēs gaidām bezdarbu, plaša mēroga protestus un līdzīgus masu nemierus? Pēc Ma kungs teiktā, par nākotni nav jābaidās: mākslīgais intelekts cilvēkiem palīdzēs, nevis atņems viņiem ienākumus. Tajā pašā laikā veiksmīgs uzņēmējs ir pārliecināts, ka, lai sasniegtu jaunus mērķus, ir jāmaina izglītības sistēma. "Ja mēs nemainīsim savu izglītības sistēmu, mums visiem būs problēmas," viņš teica.
Tātad, kā tas būtu jāmaina? Jau tagad mēs varam saņemt atbildi uz šo jautājumu, un skolotāji Antons Bogomolovs, Tado (vācu IoT starta) datu zinātnieks, un Marija Lipčanskaja, Bioloģisko zinātņu kandidāte, satura producente SkillFactory skolā, kas apmāca datu zinātniekus un IT produkti.
Tālmācības
Mūsdienās tālmācība diezgan labi var aizstāt pasniedzēju "tiešās" lekcijas. Krievijā ir daudz piemēru, kad jebkura vecuma cilvēki apgūst IT profesijas un pilnīgi attālināti apgūst svešvalodas, bieži nemaz nekontaktējoties ar skolotāju. Universitātēs ir daudz, kas lieki, un liela daļa nedarbojas optimāli, taču kopumā ir vajadzīgas lekcijas, kontroldarbi, eksāmeni, laboratorija un prakse, un viņi veic labu darbu ar savu uzdevumu: mācīt cilvēkus. Ir pāragri apgalvot, ka tradicionālās lekcijas pavisam izzudīs. Tajā pašā laikā tālmācība ir lielisks papildinājums dzīvajām lekcijām, ļaujot studentam precīzi iedziļināties tajos priekšmeta aspektos, kas viņam ir visinteresantākie.
Atšķirībā no valsts universitātēm, SkillFactory skolai ir iespēja ļoti ātri atjaunot programmas, darba formas, kursa saturu, ja darba procesā izrādās, ka dažas idejas nedarbojās vai tika neveiksmīgi īstenotas. Skolai nav "iestāšanās sliekšņa" uzņemšanai kursos. Protams, ja cilvēks zina tikai, kā rakstīt Word, un vēlas iziet Dziļās apmācības kursu, tad viņam tiks ieteikts sākt ar “Python For Data Analysis”. Tajā pašā laikā Python tiek pieņemti 100% iesācēju (saskaņā ar statistiku skolā ir apmēram 30% no tiem), un ar papildu materiālu, tīmekļa semināru, atbalsta komandas palīdzību Slukā palīdzību viņi mēģina viņus sasniegt DS līmeņa studijām pieņemamā līmenī.
Reklāmas video:
Kā pārbaudīt zināšanas?
Jaunas mācību metodes nozīmē jaunu pieeju zināšanu pārbaudei. Sertifikācijai, sākot no imatrikulācijas eksāmeniem un beidzot ar profesionālās sertifikācijas eksāmeniem, visticamāk, arī turpmāk tiks izmantoti testi, jo šāds eksāmens ir standartizēts un caurskatāms. Tas viss nodrošina zināmu aizsardzību pret nesertificētu personu iespējamām tiesas prāvām. No vairākām tehnoloģiskām tendencēm var pieņemt, ka arvien lielāka loma mutiskā un rakstiskā eksāmena rezultātu pārbaudīšanā būs uz mākslīgo intelektu balstītām sistēmām, kurās tiks ņemtas vērā visas eksāmena darba detaļas, netiks ļaunprātīgi izmantota vara un tās cieš no noguruma un neuzmanības.
Piemēram, skrīningam testi ir vispiemērotākie, lai ātri noteiktu, vai cilvēks saprot tēmu kopumā. Lai iegūtu dziļāku pārbaudi, cilvēkam ir jāiestata uzdevumi un jāredz, kā viņš tos atrisinās, kā arī kontrolei un lai pārliecinātos par personas zināšanām, ir vajadzīgas intervijas. Pieņemot darbā daudzos nopietnos uzņēmumos, tiek izmantotas visas šīs metodes, tāpēc visefektīvākais veids, kā pārbaudīt studentu zināšanas, ir apvienot visas šīs formas.
SkillFactory studentus apmācības platforma novērtē automātiski: jūs saņemat punktus par pareizu atbildi, un jūs nesaņemat punktu par nepareizu. Ir sarežģītāki lēmumu pareizības novērtēšanas mehānismi, piemēram, ML kursā ir uzdevumi, kur nepieciešams izveidot modeli, un pēc tam platformā iestrādātais kods novērtē tā efektivitāti, un punkti tiek piešķirti proporcionāli iegūtajai modeļa kvalitātei. Humānākajos kursos, kur nepieciešama radoša pieeja risinājumam, studentiem bieži tiek lūgts novērtēt kolēģu darbu, tādējādi studenti apgūst ne tikai atsevišķus rīkus, bet novērtē citus darbus un atšķirīgus uzskatus, iemācās sniegt atgriezenisko saiti un aplūkot jautājumu no cita skatu punkta.
Internets: zināšanu bāze vai liela krāpšanās lapa?
Mūsdienu cilvēki ir sadalīti divās nometnēs: vieni uzskata, ka "līdz ar tradicionālo izglītību tagad var atrast visu internetā", citi - "interneta dēļ bērni ir blāvi un nezina pamatlietas, toties ar internetu!" Tomēr, ja pieeja profesionālai vērtēšanai tuvojas, jūs varat izcelt ļoti svarīgu tendenci: liela daudzuma informācijas pieejamībai, kas ne vienmēr ir augstas kvalitātes, katram cilvēkam ir nepieciešams strādāt ar lielu informācijas daudzumu un labu kritiskās domāšanas attīstības līmeni. Šo prasmju pilnveidošanai visos izglītības līmeņos jāpievērš īpaša uzmanība. Internets un tajā esošā informācija ir tikai rīks, kas var dot gan labumu, gan kaitējumu, atkarībā no tā, cik prasmīgs ir lietotājs. Ir svarīgi apmācīt cilvēkus kompetenti pārvaldīt informāciju, un tad internets viņiem būs zinātnisks līdzeklis.
Kad sākt studēt profesionāli?
Vienā no attīstības psiholoģijas jomām ir vadošo darbību teorija. Saskaņā ar šo teoriju katrā vecuma periodā cilvēkam ir dominējošs darbības veids, kura dēļ šī persona attīstās daudzos veidos. Izglītības un profesionālā darbība dominē pusaudža gados (15-19 gadi), pirms tam tikai daži cilvēki nopietni domā par savu nākotnes profesiju un sagatavošanos tai. Ja cilvēka daba dramatiski nemainīsies, visticamāk, vairākums turpinās pieteikties profesionālajai izglītībai arī pēc pusaudža vecuma beigām.
Jau tagad bērniem un pat pirmsskolas vecuma bērniem ir daudz piedāvājumu papildu izglītībai programmēšanā, robotikā un citās disciplīnās. Lielākā daļa skolu (Maskavā) ir orientētas uz noteiktu jomu: bioloģiju un ķīmiju, juridisko, lingvistisko, tehnoloģisko utt. Kaut arī šauri koncentrētas disciplīnas sākas pēc 9. klases, skola, kas ir izvēlējusies noteiktu virzienu, aicina jaunākos skolēnus padziļināti apgūt noteiktas disciplīnas. Lai kļūtu par speciālistu jebkurā jomā, mums ir vajadzīgas arvien vairāk zināšanas, kas vecumu virza uz priekšu. No otras puses, profesijas kļūst arvien specializētākas, kas samazina nepieciešamo pamatzināšanu daudzumu.
Ko mācīties?
Nākotnē vispieprasītākās specialitātes būs saistītas ar visstraujāko progresu - tā ir elektronika un, pakārtota tai, cietvielu fizika, bioķīmija un ģenētika, kā arī programmēšana. Tajā pašā laikā no IT specialitātēm var atšķirt vienu no pieprasītākajām jomām: datu inženieri, mašīnmācības inženieri un datu zinātnieki, jo datu apjoms pasaulē eksponenciāli pieaug.
Paredzamā nākotnē, attīstoties kvantu datoriem, būs pieprasīti kvantu algoritmu speciālisti. Starp citu, jūs jau varat ar viņiem iepazīties Vikipēdijā un būt priekšplānā, kad viņi “šauj”. Domājams, ka mākslīgā intelekta pētījumi iegūs impulsu, t.i., būs nepieciešami neironu tīkla arhitekti / izstrādātāji. Galu galā tas galu galā ir tas, uz ko mēs virzāmies - mākslīgā intelekta radīšana, kas nav zemāka spēka nekā cilvēka intelekts.
Nākamajos pāris gados mums būs nepieciešami lielo datu speciālisti, kas var rakstīt programmas, lai šos datus strukturētu, jo lielākā daļa datu (apmēram 80%) ir nestrukturēti dati, un šī daļa laika gaitā saglabājas. Jums būs nepieciešami arī cilvēki, kuri atbalsta visu infrastruktūru šo datu glabāšanai un apstrādei - datu inženieri, DevOps. Neatkarīgi no laika radošums un radošums paliks pieprasīti, jo tos joprojām nav iespējams aizstāt pat ar mākslīgo intelektu: bez radošuma nevar izveidot kaut ko principiāli jaunu, un bez novitātes nav nekāda progresa!
