In Zukunft werden alle Unternehmen auf eine 12-Stunden-Woche umstellen. Dank der technologischen Entwicklung brauchen die Menschen keine fünf Tage mehr: Nur drei Tage in der Woche reichen aus, und nicht wie bisher acht Stunden, sondern vier. Computer ersetzen Mitarbeiter beispielsweise bei Jobs, die ein gutes Gedächtnis und die Fähigkeit zur Ausführung sich wiederholender Aufgaben erfordern. Diese Annahme wurde von Jack Ma getroffen - dem Gründer und Leiter eines der größten chinesischen Unternehmen, Alibaba, zu dem auch der AliExpress-Online-Shop gehört.
Warten wir auf Arbeitslosigkeit, groß angelegte Proteste und ähnliche Massenunruhen? Laut Herrn Ma besteht kein Grund zur Angst vor der Zukunft: Künstliche Intelligenz wird den Menschen helfen und sie nicht ihres Einkommens berauben. Gleichzeitig ist ein erfolgreicher Geschäftsmann zuversichtlich, dass zur Erreichung neuer Ziele das Bildungssystem geändert werden muss. "Wenn wir unser Bildungssystem nicht ändern, werden wir alle Probleme haben", sagte er.
Wie soll es also geändert werden? Bereits jetzt können wir eine Antwort auf diese Frage erhalten, und die Lehrer Anton Bogomolov - Datenwissenschaftler bei Tado (ein deutsches IoT-Startup) und Kandidatin für Biowissenschaften Maria Lipchanskaya - Inhaltsproduzentin an der SkillFactory School, die Datenwissenschaftler und IT-Produkte.
Fernunterricht
Fernunterricht ist heute durchaus in der Lage, "Live" -Vorträge von Lehrern zu ersetzen. In Russland gibt es viele Beispiele, in denen Menschen jeden Alters IT-Berufe beherrschen und Fremdsprachen vollständig aus der Ferne lernen, oft ohne Kontakt zum Lehrer. An Universitäten gibt es vieles, was überflüssig ist und vieles funktioniert nicht optimal, aber im Allgemeinen sind Vorlesungen, Tests, Prüfungen, Labortests und Übungen erforderlich, und sie leisten gute Arbeit mit ihrer Aufgabe: Menschen zu unterrichten. Es ist noch zu früh zu sagen, dass traditionelle Vorträge ganz verschwinden werden. Gleichzeitig ist Fernunterricht eine hervorragende Ergänzung zu Live-Vorlesungen, sodass der Student genau die Aspekte des Fachs kennenlernen kann, die für ihn am interessantesten sind.
Im Gegensatz zu staatlichen Universitäten kann die SkillFactory-Schule Programme, Arbeitsformen und Kursinhalte sehr schnell neu erstellen, wenn sich herausstellt, dass einige der Ideen nicht funktionierten oder nicht erfolgreich umgesetzt wurden. Die Schule hat keine "Eintrittsschwelle" für die Zulassung zum Kurs. Wenn eine Person nur weiß, wie man Word eingibt, und an einem Deep Learning-Kurs teilnehmen möchte, wird ihr natürlich empfohlen, mit "Python für Datenanalyse" zu beginnen. Gleichzeitig werden 100% der Anfänger in Python akzeptiert (laut Statistik sind es etwa 30% in der Schule), und mithilfe zusätzlicher Materialien, Webinare und des Supportteams in Slack versuchen sie, sie auf ein für das DS-Lernen akzeptables Niveau zu bringen.
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Wie überprüfe ich das Wissen?
Neue Lehrmethoden implizieren neue Ansätze für Wissenstests. Für die Zertifizierung, die von Immatrikulationsprüfungen bis zu professionellen Zertifizierungsprüfungen reicht, werden höchstwahrscheinlich weiterhin Tests verwendet, weil Eine solche Prüfung ist standardisiert und transparent. All dies bietet einen gewissen Schutz vor potenziellen Klagen von nicht zertifizierten Personen. Aufgrund technologischer Trends kann davon ausgegangen werden, dass auf künstlicher Intelligenz basierende Systeme eine zunehmende Rolle bei der Überprüfung der Ergebnisse mündlicher und schriftlicher Prüfungen spielen, bei denen alle Einzelheiten der Prüfungsarbeit berücksichtigt werden, die Macht nicht missbraucht und unter Müdigkeit und Unaufmerksamkeit leidet.
Für das Screening eignen sich beispielsweise Tests am besten, um schnell festzustellen, ob eine Person ein Thema als Ganzes versteht. Für einen tieferen Test müssen Sie Aufgaben für eine Person festlegen und sehen, wie sie diese lösen wird. Für die Kontrolle und um auf das Wissen einer Person vertrauen zu können, sind Interviews erforderlich. Bei der Einstellung in vielen seriösen Unternehmen werden alle diese Methoden angewendet. Der effektivste Weg, das Wissen der Schüler zu testen, besteht darin, alle diese Formen zu kombinieren.
In SkillFactory werden Schüler automatisch von der Trainingsplattform bewertet: Sie erhalten Punkte für die richtige Antwort und Sie erhalten keinen Punkt für die falsche. Es gibt komplexere Mechanismen zur Bewertung der Richtigkeit von Entscheidungen. Beispielsweise gibt es im ML-Kurs Aufgaben, bei denen ein Modell erstellt werden muss, und dann bewertet der in die Plattform eingebettete Code seine Wirksamkeit, und Punkte werden proportional zur erzielten Qualität des Modells vergeben. In humanitäreren Kursen, in denen ein kreativer Lösungsansatz erforderlich ist, werden die Schüler häufig gebeten, die Arbeit ihrer Kommilitonen zu bewerten. Dabei lernen die Schüler nicht nur einzelne Werkzeuge, sondern auch andere Arbeiten und unterschiedliche Ansichten, lernen, Feedback zu geben und das Problem aus einem anderen Blickwinkel zu betrachten.
Internet: Wissensdatenbank oder großer Spickzettel?
Die modernen Menschen sind in zwei Lager unterteilt: Einige glauben, "mit traditioneller Bildung, jetzt ist alles im Internet zu finden", andere - "wegen des Internets sind Kinder dumm und wissen keine elementaren Dinge, mit dem Internet!" Wenn Sie sich der Bewertung jedoch professionell nähern, können Sie einen sehr wichtigen Trend hervorheben: Die Verfügbarkeit einer großen Menge an Informationen, die nicht immer von hoher Qualität ist, erfordert, dass jede Person mit großen Mengen an Informationen und einem guten Entwicklungsstand für kritisches Denken arbeitet. Der Entwicklung dieser Fähigkeiten sollte auf allen Bildungsebenen besondere Aufmerksamkeit gewidmet werden. Und das Internet und die darin enthaltenen Informationen sind nur ein Werkzeug, das je nach den Fähigkeiten des Benutzers sowohl Nutzen als auch Schaden bringen kann. Es ist wichtig, die Menschen darin zu schulen, Informationen kompetent zu verwalten, und dann wird das Internet ein wissenschaftliches Instrument für sie sein.
Wann soll man beruflich studieren?
In einem der Bereiche der Entwicklungspsychologie gibt es eine Theorie führender Aktivitäten. Nach dieser Theorie hat eine Person in jeder Altersperiode eine vorherrschende Art von Aktivität, aufgrund derer sich diese Person auf viele Arten entwickelt. Die schulische und berufliche Tätigkeit dominiert in der Jugend (15 bis 19 Jahre), davor denken nur wenige Menschen ernsthaft über ihren zukünftigen Beruf nach und bereiten sich darauf vor. Wenn sich die menschliche Natur nicht dramatisch ändert, wird die Mehrheit höchstwahrscheinlich nach dem Ende der Pubertät weiterhin eine Berufsausbildung beantragen.
Bereits jetzt gibt es für Kinder und sogar Kinder im Vorschulalter viele Angebote für zusätzliche Ausbildung in Programmierung, Robotik und anderen Disziplinen. Die meisten Schulen (in Moskau) konzentrieren sich auf einen bestimmten Bereich: Biologie und Chemie, Recht, Sprache, Technologie und so weiter. Obwohl eng fokussierte Disziplinen nach der 9. Klasse beginnen, lädt die Schule, die eine bestimmte Richtung gewählt hat, jüngere Schüler ein, bestimmte Disziplinen eingehender zu studieren. Um ein Spezialist auf irgendeinem Gebiet zu werden, brauchen wir immer mehr Wissen, das das Alter vorantreibt. Andererseits werden Berufe immer spezialisierter, was den Bedarf an Grundkenntnissen verringert.
Was zu lernen?
Die am meisten nachgefragten Fachgebiete in der Zukunft werden diejenigen sein, die mit dem schnellsten Fortschritt verbunden sind - dies ist die Elektronik und dahinter die Festkörperphysik, Biochemie und Genetik sowie die Programmierung. Gleichzeitig kann einer der beliebtesten Bereiche von IT-Fachgebieten unterschieden werden: Dateningenieure, Ingenieure für maschinelles Lernen und Datenwissenschaftler, da die Datenmenge weltweit exponentiell wächst.
In absehbarer Zeit werden mit der Entwicklung von Quantencomputern Spezialisten für Quantenalgorithmen gefragt sein. Übrigens können Sie sich bereits auf Wikipedia mit ihnen vertraut machen und beim „Schießen“an vorderster Front stehen. Die Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz wird wahrscheinlich an Dynamik gewinnen, d. H. Es werden Architekten / Entwickler neuronaler Netze benötigt. Schließlich ist dies letztendlich das, was wir anstreben - die Schaffung künstlicher Intelligenz, deren Stärke der menschlichen Intelligenz nicht unterlegen ist.
In den nächsten Jahren werden Big-Data-Spezialisten erforderlich sein, die Programme zur Strukturierung dieser Daten schreiben können, da die meisten Daten (etwa 80%) unstrukturierte Daten sind und dieser Anteil über die Zeit bestehen bleibt. Sie benötigen außerdem Mitarbeiter, die die gesamte Infrastruktur für die Speicherung und Verarbeitung dieser Daten unterstützen - Dateningenieure, DevOps. Unabhängig von der Zeit bleiben Kreativität und Kreativität gefragt, denn es ist noch nicht möglich, sie durch künstliche Intelligenz zu ersetzen: Ohne Kreativität kann man nichts grundlegend Neues schaffen, und ohne Neuheit gibt es keinen Fortschritt!
