Pada masa akan datang, semua syarikat akan beralih ke minggu kerja 12 jam. Berkat perkembangan teknologi, orang tidak lagi memerlukan lima hari: hanya tiga hari seminggu akan cukup, dan tidak 8 jam, seperti sekarang, tetapi empat. Komputer akan menggantikan pekerja, misalnya, dalam pekerjaan yang memerlukan memori yang baik dan kemampuan untuk melakukan tugas berulang. Andaian ini dibuat oleh Jack Ma - pengasas dan ketua salah satu syarikat China terbesar Alibaba, yang merangkumi kedai dalam talian AliExpress.
Adakah kita menunggu pengangguran, protes berskala besar dan kerusuhan besar-besaran yang serupa? Menurut Tuan Ma, tidak perlu takut akan masa depan: kecerdasan buatan akan menolong orang, bukan merampas pendapatan mereka. Pada masa yang sama, ahli perniagaan yang berjaya yakin bahawa untuk mencapai tujuan baru, perlu mengubah sistem pendidikan. "Sekiranya kita tidak mengubah sistem pendidikan kita, kita semua akan menghadapi masalah," katanya.
Jadi bagaimana ia harus diubah? Sudah sekarang kita dapat memperoleh jawapan untuk soalan ini, dan guru Anton Bogomolov, seorang Saintis Data di Tado (permulaan IoT Jerman), dan Maria Lipchanskaya, Calon Sains Biologi, seorang pengeluar kandungan di sekolah SkillFactory, yang melatih para saintis data dan Produk IT.
Pembelajaran jarak jauh
Hari ini, pembelajaran jarak jauh cukup mampu menggantikan ceramah "langsung" oleh guru. Terdapat banyak contoh di Rusia apabila orang dari semua peringkat umur menguasai profesion IT dan belajar bahasa asing sepenuhnya dari jarak jauh, selalunya tanpa ada hubungan dengan guru sama sekali. Di universiti ada banyak yang berlebihan, dan banyak yang tidak berfungsi dengan optimum, tetapi secara amnya, kuliah, ujian, ujian, ujian makmal dan latihan diperlukan, dan mereka melakukan tugas yang baik dengan tugas mereka: untuk mengajar orang. Masih terlalu awal untuk mengatakan bahawa kuliah tradisional akan hilang sama sekali. Pada masa yang sama, pembelajaran jarak jauh adalah tambahan yang sangat baik untuk kuliah langsung, yang membolehkan pelajar mempelajari dengan tepat aspek-aspek subjek yang paling menarik baginya.
Tidak seperti universiti negeri, sekolah SkillFactory mempunyai kemampuan untuk membina semula program, bentuk pekerjaan, kandungan kursus dengan cepat, jika dalam proses kerja ternyata beberapa idea tidak berjaya atau tidak berjaya dilaksanakan. Sekolah ini tidak mempunyai "ambang masuk" untuk masuk ke kursus. Sudah tentu, jika seseorang hanya tahu menaip Word dan ingin mengikuti kursus Pembelajaran Dalam, maka dia akan dinasihatkan untuk memulakan dengan "Python For Data Analysis". Pada masa yang sama, 100% pemula diterima di Python (menurut statistik, terdapat sekitar 30% daripadanya di sekolah), dan dengan bantuan bahan tambahan, webinar, bantuan pasukan sokongan di Slack, mereka berusaha untuk membawa mereka ke tahap yang dapat diterima untuk belajar DS.
Video promosi:
Bagaimana untuk memeriksa pengetahuan?
Kaedah pengajaran baru menunjukkan pendekatan baru untuk ujian pengetahuan. Untuk pensijilan, mulai dari ujian matrikulasi hingga ujian pensijilan profesional, kemungkinan besar ujian akan terus digunakan, kerana peperiksaan seperti itu adalah standard dan telus. Semua ini memberikan perlindungan terhadap tuntutan undang-undang yang berpotensi daripada individu yang tidak disahkan. Dari arah aliran teknologi yang lebih banyak, dapat diasumsikan bahawa sistem yang berdasarkan kecerdasan buatan akan memainkan peranan yang semakin meningkat dalam mengesahkan keputusan ujian lisan dan tulisan, yang akan mempertimbangkan semua perincian kerja peperiksaan, tidak akan menyalahgunakan kuasa dan mengalami keletihan dan kelalaian.
Sebagai contoh, untuk pemeriksaan, ujian paling sesuai untuk menentukan dengan cepat sama ada seseorang memahami sesuatu topik secara keseluruhan. Untuk ujian yang lebih mendalam, anda perlu menetapkan tugas untuk seseorang dan melihat bagaimana dia akan menyelesaikannya, dan untuk mengawal dan untuk yakin pada pengetahuan seseorang, wawancara diperlukan. Semasa mengambil pekerja di banyak syarikat yang serius, semua kaedah ini digunakan, jadi kaedah yang paling berkesan untuk menguji pengetahuan pelajar adalah dengan menggabungkan semua bentuk ini.
Di SkillFactory, pelajar dinilai secara automatik oleh platform latihan: anda mendapat mata untuk jawapan yang betul, dan anda tidak mendapat poin untuk yang salah. Terdapat mekanisme yang lebih kompleks untuk menilai kebenaran keputusan, misalnya, dalam kursus ML, ada tugas di mana perlu membuat model dan kemudian kod yang disisipkan di platform menilai keberkesanannya, dan poin diberikan sesuai dengan kualiti model yang diperoleh. Dalam kursus kemanusiaan yang lebih, yang memerlukan pendekatan kreatif untuk penyelesaiannya, pelajar sering diminta untuk menilai hasil kerja sesama pelajar, dengan itu pelajar belajar bukan sahaja alat individu, tetapi menilai karya lain dan pandangan yang berbeza, belajar memberi maklum balas dan melihat masalahnya dari sudut yang berbeza.
Internet: Pangkalan Pengetahuan atau Lembaran Menipu Besar?
Orang moden terbahagi kepada dua kubu: ada yang percaya "turun dengan pendidikan tradisional, kini semuanya dapat dijumpai di Internet", yang lain - "kerana Internet, kanak-kanak kusam dan tidak mengetahui perkara asas, turun dengan Internet!" Walau bagaimanapun, jika anda mendekati penilaian secara profesional, anda dapat menunjukkan trend yang sangat penting: ketersediaan sejumlah besar maklumat, yang tidak selalu berkualiti tinggi, memerlukan setiap orang untuk bekerja dengan sejumlah besar maklumat dan tahap perkembangan pemikiran kritis yang baik. Perkembangan kemahiran ini harus diberi perhatian khusus di semua peringkat pendidikan. Dan Internet dan maklumat di dalamnya hanyalah alat yang boleh membawa kebaikan dan keburukan, bergantung pada kemahiran orang yang menggunakannya. Adalah penting untuk melatih orang untuk menguruskan maklumat dengan cekap dan kemudian Internet akan menjadi alat saintifik bagi mereka.
Bilakah untuk mula belajar secara profesional?
Di salah satu bidang psikologi perkembangan, terdapat teori aktiviti utama. Menurut teori ini, dalam setiap usia, seseorang mempunyai jenis aktiviti yang dominan, kerana orang ini berkembang dengan banyak cara. Kegiatan pendidikan dan profesional mendominasi pada remaja (15-19 tahun), sebelum itu, hanya sedikit orang yang serius memikirkan profesion masa depan dan persiapan untuknya. Sekiranya sifat manusia tidak berubah secara mendadak, kemungkinan besar, majoriti akan terus melamar pendidikan profesional setelah akhir usia remaja.
Sudah sekarang, untuk kanak-kanak dan juga kanak-kanak prasekolah, terdapat banyak tawaran untuk pendidikan tambahan dalam pengaturcaraan, robotik dan disiplin lain. Sebilangan besar sekolah (di Moscow) tertumpu pada beberapa bidang tertentu: biologi dan kimia, undang-undang, linguistik, teknologi, dan sebagainya. Walaupun disiplin yang difokuskan secara sempit bermula selepas kelas 9, sekolah yang telah memilih arah tertentu mengajak pelajar yang lebih muda untuk mempelajari disiplin ilmu tertentu dengan lebih mendalam. Untuk menjadi pakar dalam apa jua bidang, kita memerlukan lebih banyak pengetahuan, yang mendorong usia ke hadapan. Sebaliknya, profesion menjadi semakin khusus, yang mengurangkan jumlah pengetahuan asas yang diperlukan.
Apa yang perlu dipelajari?
Kepakaran yang paling dituntut pada masa akan datang adalah yang berkaitan dengan kemajuan terpantas - ini adalah elektronik dan, yang mendasarinya, fizik, biokimia dan genetik keadaan pepejal, serta pengaturcaraan. Pada masa yang sama, salah satu bidang yang paling popular dapat dibezakan dari kepakaran IT: jurutera data, jurutera pembelajaran mesin dan saintis data, kerana jumlah data di dunia berkembang secara eksponensial.
Pada masa yang akan datang, dengan pengembangan komputer kuantum, pakar dalam algoritma kuantum akan mendapat permintaan. Ngomong-ngomong, anda sudah dapat membiasakan diri dengan mereka di Wikipedia dan berada di barisan hadapan ketika mereka "menembak". Penyelidikan kecerdasan buatan cenderung mendapat momentum, iaitu, arkitek / pembangun rangkaian saraf akan diperlukan. Bagaimanapun, inilah yang kita tuju - penciptaan kecerdasan buatan, yang tidak kalah dengan kekuatannya dengan kecerdasan manusia.
Beberapa tahun akan datang memerlukan pakar data besar yang dapat menulis program untuk menyusun data ini, kerana kebanyakan data (sekitar 80%) adalah data tidak berstruktur, dan bahagian ini berterusan dari masa ke masa. Anda juga memerlukan orang yang menyokong seluruh infrastruktur untuk menyimpan dan memproses data ini - jurutera data, DevOps. Tidak kira waktunya, kreativiti dan kreativiti akan tetap diminati, kerana belum mungkin untuk menggantinya walaupun dengan kecerdasan buatan: tanpa kreativiti anda tidak dapat membuat sesuatu yang baru, dan tanpa kebaruan tidak akan ada kemajuan!
