In futuro, tutte le aziende passeranno a una settimana lavorativa di 12 ore. Grazie allo sviluppo della tecnologia le persone non avranno più bisogno di cinque giorni: saranno sufficienti solo tre giorni alla settimana, e non 8 ore, come adesso, ma quattro. I computer sostituiranno i lavoratori, ad esempio, in lavori che richiedono una buona memoria e la capacità di eseguire attività ripetitive. Questa ipotesi è stata fatta da Jack Ma, il fondatore e capo di una delle più grandi società cinesi Alibaba, che include il negozio online AliExpress.
Stiamo aspettando disoccupazione, proteste su larga scala e simili disordini di massa? Secondo il signor Ma, non c'è bisogno di avere paura del futuro: l'intelligenza artificiale aiuterà le persone, non le priverà dei loro guadagni. Allo stesso tempo, un uomo d'affari di successo è fiducioso che per raggiungere nuovi obiettivi, è necessario cambiare il sistema educativo. "Se non cambiamo il nostro sistema educativo, avremo tutti problemi", ha detto.
Allora come dovrebbe essere cambiato? Già ora possiamo ottenere una risposta a questa domanda e gli insegnanti Anton Bogomolov, un Data Scientist di Tado (una startup tedesca dell'IoT), e Maria Lipchanskaya, Candidate of Biological Sciences, produttrice di contenuti presso la scuola SkillFactory, che forma data scientist e Prodotti IT.
Insegnamento a distanza
Oggi, l'apprendimento a distanza è perfettamente in grado di sostituire le lezioni "dal vivo" degli insegnanti. Ci sono molti esempi in Russia in cui persone di tutte le età padroneggiano professioni IT e imparano le lingue straniere in modo completamente remoto, spesso senza alcun contatto con l'insegnante. Nelle università c'è molto di superfluo e molto non funziona in modo ottimale, ma in generale servono lezioni, test, esami, laboratorio e pratica, e fanno un buon lavoro con il loro compito: insegnare alle persone. È troppo presto per dire che le lezioni tradizionali scompariranno del tutto. Allo stesso tempo, l'apprendimento a distanza è un'eccellente aggiunta alle lezioni dal vivo, consentendo allo studente di approfondire precisamente quegli aspetti della materia che sono più interessanti per lui.
A differenza delle università statali, la scuola SkillFactory ha la capacità di ricostruire molto rapidamente programmi, forme di lavoro, contenuti del corso, se nel processo di lavoro si scopre che alcune delle idee non hanno funzionato o sono state attuate senza successo. La scuola non ha una "soglia di ingresso" per l'ammissione al corso. Naturalmente, se una persona sa solo come digitare Word e vuole seguire un corso di Deep Learning, allora gli verrà consigliato di iniziare con "Python per l'analisi dei dati". Allo stesso tempo, il 100% dei principianti è accettato in Python (secondo le statistiche, ce ne sono circa il 30% a scuola) e con l'aiuto di materiali aggiuntivi, webinar, l'aiuto del team di supporto in Slack, stanno cercando di portarli a un livello accettabile per studiare DS.
Video promozionale:
Come controllare la conoscenza?
Nuovi metodi di insegnamento implicano nuovi approcci alla verifica delle conoscenze. Per la certificazione, che va dagli esami di immatricolazione agli esami di certificazione professionale, molto probabilmente continueranno ad essere utilizzati i test, perché tale esame è standardizzato e trasparente. Tutto ciò fornisce una certa protezione contro potenziali azioni legali da parte di individui non certificati. Dalle tendenze più tecnologiche, si può presumere che nella verifica dei risultati degli esami orali e scritti, i sistemi basati sull'intelligenza artificiale giocheranno un ruolo crescente, che terrà conto di tutti i dettagli del lavoro d'esame, non abuseranno del potere e soffriranno di stanchezza e disattenzione.
Per lo screening, ad esempio, i test sono più adatti per determinare rapidamente se una persona comprende un argomento nel suo insieme. Per un test più approfondito, è necessario impostare i compiti per una persona e vedere come li risolverà, e per il controllo e per avere fiducia nelle conoscenze di una persona, sono necessarie interviste. Quando si assumono in molte aziende serie, vengono utilizzati tutti questi metodi, quindi il modo più efficace per testare la conoscenza degli studenti è combinare tutte queste forme.
In SkillFactory, gli studenti vengono valutati automaticamente dalla piattaforma di formazione: ottieni punti per la risposta corretta e non ottieni un punto per quella sbagliata. Esistono meccanismi più complessi per valutare la correttezza delle decisioni, ad esempio, nel corso ML, ci sono compiti in cui è necessario creare un modello e poi il codice incorporato nella piattaforma ne valuta l'efficacia, e vengono assegnati punti in proporzione alla qualità ottenuta del modello. Nei corsi più umanitari, dove è richiesto un approccio creativo alla soluzione, agli studenti viene spesso chiesto di valutare il lavoro dei compagni studenti, in tal modo gli studenti imparano non solo strumenti individuali, ma valutano altri lavori e punti di vista diversi, imparano a dare feedback e guardare il problema da una diversa angolazione.
Internet: Knowledge Base o grande cheat sheet?
Le persone moderne sono divise in due campi: alcuni credono "abbasso l'istruzione tradizionale, ora tutto può essere trovato su Internet", altri - "a causa di Internet, i bambini sono stupidi e non sanno le cose elementari, abbasso Internet!" Tuttavia, se ti avvicini alla valutazione in modo professionale, puoi evidenziare una tendenza molto importante: la disponibilità di una grande quantità di informazioni, che non è sempre di alta qualità, richiede che ogni persona lavori con grandi quantità di informazioni e un buon livello di sviluppo del pensiero critico. Lo sviluppo di queste abilità dovrebbe ricevere un'attenzione speciale a tutti i livelli di istruzione. E Internet e le informazioni in esso contenute sono solo uno strumento che può portare sia benefici che danni, a seconda dell'abilità di chi lo usa. È importante formare le persone a gestire le informazioni in modo competente e quindi Internet sarà per loro uno strumento scientifico.
Quando iniziare a studiare professionalmente?
In una delle aree della psicologia dello sviluppo, esiste una teoria delle attività principali. Secondo questa teoria, in ogni periodo di età una persona ha un tipo predominante di attività, grazie al quale questa persona si sviluppa in molti modi. L'attività educativa e professionale domina nell'adolescenza (15-19 anni), prima ancora, poche persone pensano seriamente alla loro futura professione e alla preparazione per essa. Se la natura umana non cambia drasticamente, molto probabilmente, la maggioranza continuerà a fare domanda per l'istruzione professionale dopo la fine dell'adolescenza.
Già ora, per i bambini e persino per i bambini in età prescolare, ci sono molte offerte per l'istruzione aggiuntiva in programmazione, robotica e altre discipline. La maggior parte delle scuole (a Mosca) si concentra su un'area specifica: biologia e chimica, giuridica, linguistica, tecnologica e così via. Sebbene le discipline strettamente focalizzate inizino dopo il 9 ° grado, la scuola che ha scelto una certa direzione invita gli studenti più giovani a studiare alcune discipline in modo più approfondito. Per diventare uno specialista in qualsiasi campo, abbiamo bisogno di sempre più conoscenze, che spingono avanti l'età. D'altra parte, le professioni stanno diventando sempre più altamente specializzate, il che riduce la quantità di conoscenze di base richieste.
Cosa imparare?
Le specialità più richieste in futuro saranno quelle relative al progresso più rapido: questa è l'elettronica e, alla base, la fisica dello stato solido, la biochimica e la genetica, nonché la programmazione. Allo stesso tempo, una delle aree più richieste può essere distinta dalle specialità IT: data engineer, machine learning engineer e data scientist, perché la quantità di dati nel mondo sta crescendo in modo esponenziale.
Nel prossimo futuro, con lo sviluppo dei computer quantistici, saranno richiesti specialisti in algoritmi quantistici. A proposito, puoi già familiarizzare con loro su Wikipedia ed essere in prima linea quando "sparano". È probabile che la ricerca sull'intelligenza artificiale acquisisca slancio, ovvero saranno necessari architetti / sviluppatori di reti neurali. Dopotutto, questo è, alla fine, ciò verso cui ci stiamo dirigendo: la creazione dell'intelligenza artificiale, che non è inferiore in forza all'intelligenza umana.
I prossimi due anni richiederanno specialisti di big data in grado di scrivere programmi per strutturare questi dati, perché la maggior parte dei dati (circa l'80%) sono dati non strutturati e questa condivisione persiste nel tempo. Avrai anche bisogno di persone che supportino l'intera infrastruttura per l'archiviazione e l'elaborazione di questi dati: ingegneri dei dati, DevOps. Indipendentemente dal tempo, creatività e creatività rimarranno richieste, perché non è ancora possibile sostituirle nemmeno con l'intelligenza artificiale: senza creatività non si può creare qualcosa di fondamentalmente nuovo, e senza novità non c'è progresso!
