Цього року на факультеті ми вирішили відновити work-life balance [баланс між роботою а життям] і вкладати більше часу в саморозвиток. Так у мене з’явився час, і я вирішив більше читати, тому відклав собі на Амазоні wish-list, і туди потрапило багато книжок про вищу освіту й університети. Книжка Джозефа Ауна “Robot Proof Education” не є дуже складною, її можна прочитати за кілька вечорів. Але хоч вона є досить лаконічною, водночас у ній прописані доволі конкретні рецепти, ідеї, які ми як представники вищої освіти можемо використовувати у своїй роботі. Як ми розуміємо Robot Proof Education? Якщо провести аналогію з bulletproof, тобто з чимось, що захищає від куль, то Robot Proof – це, мабуть, така освіта, яка захищає від роботів, незалежна від їхнього впливу.
Автор книги Джозеф Аун з 2006 року і дотепер є президентом у Північно-Східному університеті в Бостоні (Массачусетс), а раніше був деканом College of Letters, Arts and Sciences в університеті Південної Каліфорнії.
Штучний інтелект – загроза чи нагода?
В останні роки багато говорять про загрозу штучного інтелекту, про загрозу автоматизації та роботизації. Те, про що пишуть популярні медіа, на жаль, є досить поверхневим і цілком може вкладатися в те, що ми, українці, називаємо #зрада. У цій темі забагато негативу. І ось чому.
Правда про те, що з поширенням штучного інтелекту і з розвитком роботизації зникне 60–70% професій – це тільки частина правди. Досвід попередніх етапів автоматизації показує, що коли машина замінює собою одне робоче місце, то натомість з’являється не одне нове робоче місце, а кілька. Роботи вистачить усім! Вже зараз у багатьох галузях бракує фахівців – їх просто не встигають готувати. Тому і в Америці, і в Європі постійно з’являється зоопарк найрізноманітніших освітніх ініціатив – bootcamp’и [навчальні табори], літні школи тощо. Як же повинні змінитися університети, щоб не залишатися осторонь? Погляньмо, що про це пише Джозеф Аун у вступі до своєї книги.
Instead of educating college students for jobs that are about to disappear under the rising tide of technology, twenty-first-century universities should liberate them from outdated career models and give them ownership of their own futures.
[Замість того, щоб готувати студентів коледжів до професій, які можуть зникнути під напором нових технологій, університети 21-го століття повинні звільнити їх від застарілих моделей кар'єри і зробити господарями своєї власної долі]
Люди в Україні часто скаржаться на те, що мало хто з них працює за фахом. Однак, як бачимо, автор вважає, що університети повинні звільнити своїх студентів і випускників від старих кар’єрно зорієнтованих моделей освіти і дати їм більше можливостей для сучасного більш гнучкого формату.
Зміни в університетах є неминучими. Але які це зміни?
В одному зі своїх інтерв’ю президент Стенфордського університету дуже спокійно і виважено назвав цілковитою нормою сьогодення той факт, що люди за життя опановують з десяток професій, а не 2–3, як колись. Й університети не повинні страждати з цього приводу. Вони покликані знаходити в собі нові відповіді на цей виклик і постійно генерувати конкретні рішення. З одного боку, йдеться про нові види «грамотності» (literacies):
They should equip them with the literacies and skills they need to thrive in this new economy defined by technology, as well as continue providing them with access to the learning they need to face the challenges of life in a diverse, global environment.
[Вони повинні озброїти їх новою грамотністю та вмінням, які їм потрібні, щоби процвітати у цій новій технологічній економіці, а також надавати їм постійний доступ до навчання, яке потрібне, щоби протистояти викликам життя у різноманітному глобальному середовищі]
А з іншого – взагалі про нову модель освіти:
Higher education needs a new model and a new orientation away from its dual focus on undergraduate and graduate students.
[Вища освіта потребує нової моделі та нової орієнтації поза цим традиційним двоїстим фокусом на студентів та магістрів]
Мова про те, щоби спробувати відійти від споконвічного дихотомічного виокремлення бакалаврської та магістерської освіти, яке дуже обмежує університетські середовища в їхньому прагненні до чогось більшого. На перший погляд, така думка в українському контексті є революційною та контроверсійною, але у чому саме полягає цей виклик?
Universities must broaden their reach to become engines for lifelong learning.
[Університети мусять розширити своє охоплення і стати центрами пожиттєвого навчання.]
З огляду на те, що в умовах сучасного світу (й України також) люди вже не можуть здобути освіту раз і назавжди, а мусять постійно вчитися, університети також повинні розширити спектр своїх послуг і надавати їх людям (зокрема й українцям) протягом усього їхнього життя. Цікаво, що про це говорять уже майже двадцять років, але поки що є мало прецедентів, які показують, як це можна якісно робити.
Креативність у фокусі змін
На чому університети мали би фокусуватися? Які навички мали би створювати? Автор стверджує, що акцент мав би бути на креативності, і я з ним погоджуюся.
...college should shape students into professionals but also creators. Creation will be at the base of economic activity and also much of what human beings do in the future.
[Коледж повинен формувати зі студентів не лише професіоналів, а й творців. Творчість лежатиме в основі економічної діяльності, а також більшості усього, чим будуть займатися люди в майбутньому]
Джозеф Аун написав свою книгу англійською мовою, і тих, кого, на його думку, мали б готувати університети майбутнього, назвав словом “creator”. Мені здається, що “творець” звучить трохи пафосно, надто високо, "автор" – надто приземлено. Хоча університети повинні готувати саме “творців”, тобто тих, хто, з одного боку, підходитиме до виконання своєї роботи творчо, а з іншого боку створюватиме те, чого не можуть створити машини:
...the most useful education for today’s age will ... teach people how to do what machines cannot. This means educating people to think in ways that cannot be imitated by networks of machines.
[Найкориснішою освітою для нинішнього покоління стане навчання людей робити те, на що не здатні машини. Це означає навчати їх мислити таким способом, який неможливо імітувати мережами машин]
У вступі до книги автор намагається розібратися, які ж процеси зазнають автоматизації. І якщо узагальнити всі його міркування, то теза є дуже простою: креативне, очевидно, не буде автоматизовано. Томас Фрідман у книзі “Світ плаский” писав про схожі тенденції, говорячи про аутсорсинг. Мовляв, уявіть, що ви шукаєте роботу в США. Ви, звичайно, можете обрати професію бухгалтера, однак є велика ймовірність того, що її дуже скоро віддадуть на аутсорсинг – наприклад, в Індію, а от із професією стоматолога це може бути важче. Минуло 10–15 років і, говорячи вже не про аутсорсинг, а про автоматизацію, ми прийшли до нового розуміння того, що принцип залишається тим самим.
Які є загрози роботизованого майбутнього?
Книжка не будує якихось страшних картин із “Матриці” або “Термінатора”, і в цьому вона мені дуже подобається. Статистика США каже, що з 1980 року кількість робочих місць, для яких потрібна вища освіта, зросла до 68%, і це вдвічі більше, ніж кількість робочих місць, де потрібна нижча кваліфікація.
Автор книги робить висновок, що коли виникає нова професія, то того рівня освіти, який ми мали перед тим, вже не буде достатньо. Рівень освіти мусить бути вищим, що зумовлює появу проблеми low-skilled laborers [низькокваліфікованих працівників], яким треба виходити на новий рівень освіти й підвищувати свою кваліфікацію. Отож якщо ваша професія зникла, вам не вдасться знайти якусь нову професію, маючи той самий рівень знань. Швидше за все, доведеться доучуватися, але ж у цьому немає нічого поганого, правда?
І другий момент, про який лише нещодавно почали говорити в широких колах, полягає в тому, що існує велика ймовірність автоматизації навіть високооплачуваної роботи.
Today, however, as intelligent machines move into the workplace, the correlation between knowledge and value in the labor market is shifting. Knowledge economy sectors like finance and law are feeling the impact of machines that perform knowledge work. […] Some jobs that once offered salaried employment are moving into the gig economy. In the digital age, it seems that even high-paying, prestigious jobs are not safe.
[Однак сьогодні, коли розумні машини стають частиною робочої сили, зв’язок між знаннями і цінністю на ринку праці змінюється. Сектори інтелектуальної економіки, на кшталт фінансів чи права, також відчувають на собі вплив машин. Деякі раніше високооплачувані професії стають нестабільними. Виглядає на те, що навіть престижна та високооплачувана робота не є гарантованою]
Наприклад, на основі штучного інтелекту з’являються вже і юридичні, й економічні рішення. До речі, в Україні є багато цікавих стартапів у технологічних аспектах фінансів і права (LawTech і FinanceTech). Ми мало знаємо про ці стартапи, тому що зазвичай вони орієнтовані на західний ринок – США, Канаду та Західну Європу. Однак тим численним українським абітурієнтам, які масово вступають на економічні та юридичні факультети, варто замислитися про доцільність своєї освітньої інвестиції.
Очікування працедавців
У книзі наведено результати опитування працедавців, проведеного 2016 року в США, щодо тих навичок, яких вони очікують від своїх працівників.
Вимоги до працівників
Leadership [лідество] — 80.1%
Ability to work in a team [здатність до праці в команді] — 78.9%
Communication skills (written) [комунікаційні вміння (письмові)] — 70.2%
Problem-solving skills [вміння розв'язувати проблеми] — 70.2%
Communication skills (verbal) [комунікаційні вміння (усні)] — 68.9%
Strong work ethic [етика праці] — 68.9%
Initiative [ініціативність] — 65.8%
Analytical/quantitative skills [аналітичні/квантитативні вміння] — 62.7%
Flexibility/adaptability [гнучкість/адаптивність] — 60.9%
Technical skills [технічні вміння] – 59.6%
Джерело: Job Outlook 2016, National Association of Colleges and Employers
На найвищих сходинках є лідерство і вміння працювати в команді. У нашому суспільстві лідера часто сприймають як того, хто попереду, а всі інші за ним (або під ним). Насправді ж у багатьох програмах, які виховують лідерство, йдеться про лідерство як елемент вміння працювати в команді, а також про те, як людині, яка не є лідером, працювати з тим, хто її “веде”. У пріоритеті також комунікативні навички, етичні переконання, і вже найнижче в переліку починаються аналітичні, технічні вміння. Тобто виглядає так, що сучасні працедавці дуже часто на передній план виводять далеко не ті навички, які ми зазвичай виносимо у свої навчальні програми.
Виклики сучасної ситуації в освіті
Автор виокремлює три напрями, в яких мала б рухатися підготовка в сучасному університеті: це робота з машинами, робота з даними і робота зі складними системами.
1. Робота з машинами
Так само, як сто років тому, щоби добре працювати, працівник на заводі мусив розуміти, як працює певний верстат і як загалом складається схема виробництва, так і сьогодні, щоби працювати з певною системою, недостатньо розуміти тільки її інтерфейс і вміти натискати на кнопочки. Ми мусимо розуміти, “що ж під капотом” – не надто детально, але й не надто поверхово. Чому? Багато науковців і дослідників штучного інтелекту і машинного навчання в один голос стверджують, що людям треба уважно вивчати і добре розуміти, чи контролюємо ми ті системи, які приймають рішення замість нас. І цікаво, що в контексті подальшого впровадження штучного інтелекту є передбачення про те, що воно зумовлюватиме і поглиблюватиме розрив між зарплатою менш і більш освіченого працівника.
2. Робота з даними
Бізнес-аналітики та люди, які працюють із даними, є надпопулярними на ринку праці, у розвинених країнах їх страшенно бракує. І саме тут Україна може дуже добре себе проявити, готуючи цих фахівців.
3. Робота зі складними системами
Найчастіше ми працюємо не з чимось, що є не одним, а ланкою, елементом складнішого середовища, складнішої системи, яких у найближчому майбутньому штучний інтелект, найімовірніше, не розумітиме. Системи штучного інтелекту можуть добре робити щось одне: або розпізнавати зображення, або перекладати текст з однієї мови на іншу, або керувати автомобілем, не маючи при цьому змоги проаналізувати те, що відбувається на рівні всієї системи. Саме тут є нагода для людини, щоб залишити собі місце під сонцем і роботу в цьому «новому прекрасному світі».
Єдинороги, або ж Універсальні солдати майбутнього
Працедавці дуже часто шукають універсального працівника – таких собі єдинорогів, як називають їх у ІТ-галузі. Джозеф Аун наводить у книзі цитату одного з очільників General Electrics:
..was always looking for the Holy Grail of employees — what he calls “the quarterback.” “I can find engineers, I can find software guys, and I can find good data scientists,” he said. It is harder to find someone who can draw all the threads together to oversee the team of specialists: “Knowing how they plug, knowing where to push”
[... завжди шукав “Святий Ґрааль” працівника, який ще можна назвати “квотербеком”. “Я можу знайти інженерів, я можу знайти програмістів, я можу знайти хороших спеціалістів з даних. Але набагато важче знайти когось, хто міг би це все звести докупи, спостерігати за роботою всієї команди спеціалістів і знати, де хто стопорить й де слід піддати”.]
Всім потрібні люди, які вміють робити все й відразу – таких одразу “хапають з руками й ногами”. Однак їх, звичайно, завжди бракує, тому в компаніях намагаються вибудовувати команди людей, які поєднували б максимум навичок у межах команди, хоча такий шлях потребує більше ресурсів і більше зусиль. Тому ще однією нагодою для університетів може бути підготовка універсальних солдатів.
Критичне та системне мислення
Говорячи про навички, тільки лінивий не говорить про критичне мислення, але важливим також є мислення у контексті роботи зі складними системами, яке можна назвати системним. У книзі наведено цікаве визначення критичного мислення:
…person needs to be able to observe, reflect, synthesize, and imagine concepts and information and to communicate the results of the process.
[...Людині належить вміти спостерігати, рефлексувати, синтезувати, уявляти концепти та інформацію й комунікувати результати процесу]
Тобто важливо спостерігати за тим, що відбувається, осмислювати та синтезувати інформацію, але також і передавати її іншим – і все це у поєднанні дає нам складну навичку критичного мислення. Системне мислення – це вміння мислити на перетині галузей усередині систем, а також і поміж системами. Цю важливу навичку варто розвивати в наших студентах. Англійською її називають far transfering, тобто перенесення знань і навичок, набутих у якійсь одній галузі, на іншу область. З огляду на будову нашого мозку, іноді зробити це дуже важко, тож під час навчання на цьому варто зосереджувати додаткову увагу.
Similarly, systems thinking involves seeing across areas that machines might be able to comprehend individually but that they cannot analyze in an integrated way, as a whole.
[Аналогічно, системне мислення потребує змоги дивитися за межі окремих областей, які машини здатні збагнути поодинці, але не можуть мислити про них в сукупності як про єдине ціле.]
У книзі наведено результати опитування щодо навичок критичного мислення серед бакалаврів в університетах США, в якому з’ясували, що 45% опитаних мали низький рівень критичного мислення. І цікаво, що відповідно до цього дослідження, через чотири роки після завершення університету 36% випускників все ще мали низький рівень критичного мислення. Що це означає для університетського середовища? Якщо майже половина студентів не володіє навичкою критичного мислення, то цілком очевидно, що нам варто цим не лише перейматися, а й займатися, тобто в якийсь спосіб закладати в наші програми. З іншого боку, всі ми знаємо, що критичне мислення дуже важко викладати як окремий предмет, воно має бути “зашито” в багато інших дисциплін.
Що ж із креативністю?
Ми вже говорили про те, що завданням сучасних викладачів є підготувати creator’ів. І з цього випливає, що університети мали би навчати креативного мислення, чи не так? Джозеф Аун коментує це так:
...an education for the digital age needs to focus not just on technology and understanding what technology can do but also on what it cannot do — at least for now and perhaps never [...] And the most elevated of all human capacities is the one that may be the most elusive and difficult to define and therefore is trickiest to teach. This is humanity’s unique talent for creativity.
[...освіта у цифрову епоху повинна звертати увагу не лише на технології й розуміння того, що вони можуть робити, а й на те, що вони не здатні виконати, принаймні зараз або ж взагалі ніколи. (…) Найвищим і найневловимішим з-поміж людських талантів є той, який найскладніше визначити і якому найважче навчати. А саме — унікальна людська здатність творити]
Схожу ідею транслює також інший відомий освітянин Кен Робінсон, думки якого я дуже поважаю. Він каже, що креативності не можна навчити – з креативністю треба вирости. Тобто нам треба працювати насамперед над тим, щоби створювати умови, в яких ця креативність у кожному з нас природньо виросте.
Мислення конвергентне та дивергентне
У своїй книзі автор обговорює також два типи мислення: конвергентне та дивергентне. Конвергентне мислення можна назвати зворотним боком медалі ЗНО, коли студенти зосереджуються на певних типових запитаннях, коли вони не можуть вийти поза межі поставленого формулювання запитання, коли, відповідаючи на відкрите запитання, вони запитують, які є варіанти відповіді. На думку автора книги, вихід із цього є: треба розвивати щось протилежне, а саме playfulness, curiosity and willingness to take risks. [невимушеність, цікавість та бажання йти на ризик].
Humanics як нова модель навчання
Отож з одного боку маємо загрози, з іншого боку – очікування від працедавців, як нам працювати у цьому світі, й автор книги пропонує свою модель навчання, яку називає humanics. Досить важко знайти відповідник українською, однак можна провести аналогію з mechanics, зі знанням про те, як працюють механізми. Очевидно, що humanics не є гуманістикою в розумінні “гуманітарні знання”. Це більш комплексне явище.
...humanics is a discipline that teaches mastery of content as well as the development of particular skills. It helps people understand the components of the technological world while giving them the ability to utilize it, manipulate it, and ultimately transcend it.
[...humanics — це дисципліна, яка розвиває конкретні здібності, але також і навчає володіти змістом. Вона дозволяє людям розуміти компоненти технологічного світу й водночас дає їм змогу використовувати їх, маніпулювати ними і врешті-решт виходити за їхні межі]
Humanics дає студентам змогу зрозуміти високотехнологічний світ навколо себе й одночасно дозволяє перевершити його завдяки постійному підживлюванню тих ментальних та інтелектуальних якостей, які є унікальними для людини, тобто здібностей до креативної та ментальної гнучкості.
Автор розуміє humanics як певну дисципліну, яка допомагає людям розуміти компоненти технологічного світу, тому що ми все-таки говоримо про robot-proof освіту. І тут важливо вміти користуватися цим світом, обходитися з ним, але також і виходити за його межі. Технологічний світ не є самодостатнім, у його центрі залишається людина. Ми не створюємо пристроїв, роботів заради них самих, ми створюємо їх на користь людині – саме про це йде мова у книзі. І в основі цієї моделі лежить три компоненти нової грамотності (three new literacies), а саме technological, data and human [технологічні, інформаційні та людські]. Поміркуймо про кожну з них докладніше.
Розуміння машин
Ми вже згадували – працюючи з машинами, треба розуміти, що в них “під капотом”, тому що тоді ми краще можемо їх використовувати. Кожного з нас Google уже привчив формулювати запити, в яких ми не пишемо розлогих речень, а б’ємо ключовими словами, інтуїтивно розуміючи, який штучний інтелект стоїть за цією пошуковою системою. І таке ж функціональне розуміння ми повинні виробляти також і щодо інших систем, якими вже користуємося чи будемо користуватися в майбутньому. Наприклад, вміння програмувати стає сьогодні на одному рівні з умінням читати і рахувати – це та навичка, якої треба навчати всіх. Про це можна дискутувати, але мені здається, що в обов’язкову складову навчальних програм сучасних університетів варто неодмінно було б додавати щось, пов’язане з digital literacy, і програмування може бути частиною цієї цифрової грамотності, а може й не бути. Треба думати!
Розуміння даних
Окрім того, що все, пов’язане з Data Science, є дуже популярною професією, неможливо заперечити той факт, що куди ми не кинемо оком, можемо приймати значно якісніші рішення і створювати якісніші освітні продукти та сервіси, ґрунтуючи свої висновки та аналіз не на інтуїції, не на основі якогось свого власного експертного, але інтуїтивного досвіду, а підкріплюючи це певними даними, певною історією.
Навіть у розвиненому світі є дуже різні підходи до розуміння даних, і всі вони є дуже нерівномірними. Є компанії, які від самого початку діють за таким алгоритмом – наприклад, Uber чи Google; але є компанії, що займаються чимось дуже далеким від ІТ й не бачать необхідності в тому, щоб опановувати роботу з даними для прийняття своїх рішень.
Університетів ця проблема стосується дуже великою мірою. Наприклад, ми в УКУ використовуємо систему Moodle, і я як викладач хотів би мати інструмент, який дасть мені змогу на ранніх етапах виявляти “проблемних” студентів – тих, кому варто було б допомогти у навчанні. Я хотів би на основі даних системи розуміти, що в контексті динаміки конкретної групи комусь щось не вдається, хтось опиняється в позиції аутсайдера. Якби в мене на сторінці курсу була якась дошка – така система, яка щодня показувала б мені, що певний студент відстає і з ним варто якось попрацювати. У мене є така власна система, але я збираю ці дані вручну, формуючи таблички в Excel і оновлюючи їх не з такою частотою, з якою мені хотілося б. Хоча навіть це, здається, робить мене кращим викладачем, тому що я можу докласти зусиль до кожного окремого студента.
...the capacity to understand and utilize Big Data through analysis. By understanding both interpretation and context, data literacy enables us to find meaning in the overwhelming flood of information pouring from our devices.
[...здатність розуміти та використовувати великі дані за допомогою аналізу. Розуміючи як інтерпретацію, так і контекст, грамотність у сфері даних дозволяє нам знаходити зміст у безмежному потоці інформації, що заливає нас з наших пристроїв]
Дані важливо збирати, важливо вміти їх аналізувати, треба вчитися правильно їх аналізувати і робити з цього висновки, а потім ці висновки оприлюднювати. І все це дуже складно, тому що охоплює дуже багато навичок і порушує дуже багато різних питань.
Розуміння людей
Очевидно, що ми повинні вміти працювати з людьми і вміти комунікувати з ними, а також уміти їх мотивувати.
In addition to getting along well with other people, we have to know how to communicate and motivate them. We may glean factual information on human behavior through data literacy, showing us the what and the how, but the humanities teach us the why.
[Окрім здатності ладити з іншими людьми, нам належить знати, як комунікувати та мотивувати. Ми можемо отримати фактичну інформацію про людську поведінку за допомогою правильного аналізу даних, що показує нам, що і як ми можемо робити, тоді як humanities відповідає на запитання, чому]
За допомогою технологій ми можемо вибудувати дуже добрі рішення, але питання у сучасному світі стоїть не стільки, що робити і як робити, але й навіщо це робити. В центрі, зрештою, стоїть людина. Ми робимо наші сервіси, наші продукти і наші рішення для того, щоб вони були якісними саме для неї, а для цього треба дуже добре розуміти, хто є нашим кінцевим користувачем. Нещодавно я натрапив на думку, що групи розробників технологій усе частіше починають наймати на роботу випускників програм Liberal Arts. Тому що можна розробити класну систему, але важливо знати, хто є її кінцевим користувачем. Не тільки менеджер, а й розробник повинен уміти прийти до цього кінцевого користувача, описати його, поспілкуватися з ним, витягнути з нього якісь інсайти і потім передати йому своє рішення у вигляді технологічного продукту.
even the engineer needs to consider human interfaces, and even the programmer must learn to be a storyteller.
[навіть інженер повинен враховувати людські інтерфейси, а програміст має стати оповідачем].
Інженери повинні вміти донести свою ідею до конкретних людей. На нашій магістерській програмі ми маємо обов’язковий курс із комунікації. І студенти часто не розуміють, навіщо їм такий курс, мотивуючи це тим, що у кожній компанії є менеджер проекту, який пояснить, що і як робити – тобто розробник, мовляв, ніколи не має справи з кінцевим клієнтом. Але минає рік чи два після завершення навчання – і такий студент розуміє, що це був класний курс, який дуже важливий у його роботі. І така тенденція, очевидно, буде тільки посилюватися.
Окрім трьох видів “грамотності”, у humanics є чотири когнітивні навички: 1) критичне мислення, 2) системне мислення, 3) підприємливість, 4) культурна жвавість (cultural agility).
Підприємливість
Щодо підприємливості, то про це багато говорять у світі, а також і в Україні – наприклад, у проектах Кластеру освіти та креативності, який працює у Львові. Ось що про підприємливість пише автор книги:
Teaching entrepreneurship — especially social entrepreneurship — should thus be a matter of national consequence and a priority for universities.
[Навчання підприємництву, особливо соціальному, повинне бути справою національного значення та пріоритетом для університетської освіти]
Він висловлює доволі сміливу думку про те, що в навчальній програмі кожного американського навчального закладу мав би бути курс із соціальної підприємливості. Думаю, в цьому ми також не мали б пасти задніх.
Культурна гнучкість
Experience is also an essential component in the final of our cognitive capacities — cultural agility… “the mega-competency that enables professionals to perform successfully in cross-cultural situations”.
[Досвід також є ключовим та кінцевим компонентом наших когнітивних здібностей — культурна гнучкість... “мегакомпетентність, яка дозволяє професіоналам успішно діяти в міжкультурних ситуаціях”]
Ми працюємо в мультикультурному світі; світ невпинно стискається, і ми повинні розуміти інші культури. У своїй роботі нам постійно доводиться опинятися в кроскультурних ситуаціях і командах – тож видається цілком логічним, що такі здібності треба культивувати в наших студентах, адже культурна жвавість, гнучкість, живучість не проросте сама і нізвідки.
У цьому контексті я хотів би навести приклад Університету Мінерви, в якому студенти впродовж свого навчання щопівроку вчаться в іншому місті й загалом охоплюють своїми навчальними переїздами сім міст у цілому світі, на різних континентах. Це відбувається саме для того, щоби мати змогу отримати досвід мультикультурної та кроскультурної комунікації.
Як навчати?
Автор не пропонує системної моделі, але у своїй книзі він виокремлює ті важливі акценти, спалахи, інсайти, про які варто поміркувати і викладачам, і адміністрації університетів. Що ж робити?
— виводити навчання за межі окремих дисциплін і викладати на перетині галузей; вміння переносити досвід і навички з однієї області в іншу та застосовувати там;
— практикувати проектно зорієнтоване навчання;
— вводити навчальні завдання в контексти реального життя і практикувати дуальну освіту.
Ultimately, a co-op is as different from an internship as a narrative poem is from a haiku. For the students, co-ops are deep and sustained learning experiences, charged with purpose. After a co-op, students better understand their academic disciplines, the rhythms and nuances of the professional workplace, and the part of the world in which they have lived and worked. Most important, they better understand themselves.
[Зрештою, дуальна освіта відрізняється від стажування, наче поема від хайку. Для студентів вона є глибоким та самодостатнім досвідом навчання, наповненим метою. Після дуальної освіти студенти починають краще розуміти свої академічні дисципліни, ритми та нюанси професійного робочого місця та тієї частини світу, у якій вони жили та працювали. Найважливіше – що вони починають краще розуміти самих себе]
Навчання впродовж життя
Якщо подивитися на наші університети, то вони дуже добре заточені на те, щоби давати глибокі знання. Під це сформовано наші університетські структури – є факультети, кафедри, які готують такі спеціалізовані речі. І коли ми виявляємо, що нам треба створити якусь нову навчальну програму, яка відповідає запиту ринку, то часто бачимо, що компетентність тренувати навички для цієї програми лежать між різними кафедрами і між різними факультетами. Джозеф Аун міркує про це так:
Therefore, universities have the opportunity to respond to changing realities by evolving their curricula, yes, but also by adapting the mechanisms for advancing those curricula. They have a chance to update their structural components. ...higher education increasingly will be compelled to serve people throughout careers defined by continuous technological change. To do this, the university must be rethought in all its parts, bringing lifelong learning to its center.
[Тому університети мають можливість відповідати на запити мінливої реальності, пристосовуючи свої програми, але також адаптуючи свої механізми задля просування цих програм. Вони мають шанс оновити свої структурні компоненти... вища освіта дедалі більше повинна слугувати людям впродовж усього професійного шляху, який визначений постійними технологічними змінами. Задля цієї мети університет слід переосмислити в усіх його складових частинах, а його центром має стати навчання протягом життя]
Треба змінювати не тільки навчальні програми, а й структуру університетів, особливо коли мова почне йти про те, щоб надавати послуги з навчання протягом усього життя.
На нашому факультеті прикладних наук є три кафедри, але вони є, значною мірою, формальними. Коли ми хочемо заснувати якусь нову програму, то чітко бачимо, що між різними університетськими формування є дуже виразний перетин і накладання. В УКУ ми, слава Богу, маємо дуже сприятливе середовище, але у багатьох державних університетах рамки кафедри є надзвичайно жорсткими. Ці обмеження часто нагадують стіни, які неможливо переступити, і побудувати щось міжкафедральне стає вкрай важко, особливо коли розмова переходить у площину того, до якої ж кафедри, зрештою, прикріплені студенти та кому “йдуть гроші”.
...all people will need to retool, refresh, and advance their knowledge and skill sets on an ongoing basis. The logical conclusion is that to stay relevant in the AI economy, lifelong learning will be an imperative for all professionals— and not only professionals. By helping everyone develop and maintain valuable skills, lifelong learning is necessary to alleviate social inequality.
[...усі люди повинні вміти постійно перепрофільовувати, оновлювати та поглиблювати свої знання та навички. Логічним наслідком цього є те, що для того, щоб бути потрібним в економіці штучного інтелекту, навчання протягом життя має стати імперативом для усіх професіоналів — і не лише професіоналів. Допомагаючи кожному розвивати і зберігати цінні вміння, навчання протягом життя має пом’якшити соціальну нерівність]
Вже сьогодні ми розуміємо, що навчання протягом життя – це не просто гасло. Багато людей змінює свої професії – це реальність, й університетам треба готуватися до того, що в їхні стіни все більше будуть заходити люди середнього і старшого віку, тож доведеться надавати свої освітні послуги не тільки молодим людям 18–20 років, а й тим, кому 40–50–60.
A learning model oriented on that goal will serve both those who are long on time but short on experience (namely, recent graduates) as well as learners who are short on time but long on experience (namely, seasoned professionals). Consequently, colleges and universities will see benefits in making lifelong learning a focal point of what they do.
[Модель навчання, яка орієнтована на цю мету, слугуватиме як тим, у кого багато часу, але мало досвіду (а саме: недавні випускники), так і тим, у кого тривалий досвід, але мало часу (насамперед сезонні професіонали). Як наслідок, коледжі та університети бачитимуть вигоду від того, що їхня діяльність сфокусується на концепції пожиттєвого навчання]
Наші поточні студенти – це ті, в кого є багато часу, але мало досвіду, натомість незабаром нас чекають абітурієнти, в яких мало часу, однак багато досвіду. Для цих останніх дуже добре працюють системи онлайн-освіти, дистанційної освіти, але для них навчальні процеси неможливо запустити, просто поставивши відео і згенерувавши тести. Так не працює. Досвід МВОКів показує, що в такий спосіб успішно вчаться тільки 5% людей. Такі освітні проекти треба вміти фасилітувати, на них треба закладати цілі індустрії. Я був вражений досвідом Університету Мінерви, у якому витратили два роки, щоби вдосконалити силабуси чотирьох своїх перших курсів. Уявляєте, скільки зусиль вони на це витратили? Вони розробили спеціальне програмне забезпечення, щоб потім акумулювати весь цей досвід із вдосконалення.
У контексті навчання впродовж життя коледжі та університети повинні зрозуміти, що вони не просто готуватимуть бакалаврів і магістрів, а стануть тими середовищами, в яких освітні послуги надають безперервно.
...colleges and universities have the chance to recognize that they are not merely in the specific businesses of undergraduate education, graduate education, and research — although all of those remain vitally important. Rather, they are in the larger business of lifelong learning.
[...коледжі та університети мають шанс усвідомити, що вони є не лише специфічним бізнесом із надання переддипломної, післядипломної освіти та проведення досліджень — хоча все це залишається однаково важливим. Вони радше є більшим бізнесом пожиттєвого навчання]
І в цьому є широкий спектр можливостей, широкий спектр бізнес-послуг. Як дизайнувати таку освіту? Мені здається, що для УКУ це досить поширена практика – принаймні, я на сто відсотків можу говорити про наш факультет прикладних наук. Йдеться про те, що ми не можемо створювати якісь ефемерні програми, наповнюючи їх тим, що вважаємо за потрібне. Їх треба постійно валідувати з працедавцями.
In the lifelong learning model ..., universities will codesign curricula in full partnership with employers and learners… they will have to sit down with learners to map out their professional needs and outcomes candidly. Just as important, they will respond to changes in the workplace by inviting employers to discuss their business demands.
[У моделі навчання протягом життя..., університети розроблятимуть програми спільно з працедавцями та здобувачами знань... їм належить сісти за стіл разом зі своїми студентами й відверто поговорити про їхні професійні потреби та очікування. Однаково важливо відповідати на зміни на ринку праці й запрошувати працедавців, щоби спільно з ними обговорювати їхні професійні потреби]
І коли я читав про це у книжці, то думав собі: що ж, ми і так це робимо. Однак про це треба говорити всюди, говорити і думати про те, як укладати навчальні програми, і мені здається, що дуже добре тут працюватимуть засади дизайн-мислення.
Ми не можемо також «приклеюватися» до стін та аудиторій, бо ті, хто братиме наші курси, не завжди фізично зможуть приходити в аудиторію, тому ми повинні шукати можливість надавати їм якісні послуги в той спосіб, у який вони можуть їх споживати. Звичайно, ми можемо відмовитися від цих потенційних клієнтів-студентів, але можемо докласти зусиль і залучити їх до нашої освітньої спільноти.
Священні корови освітнього простору
І наостанок автор зазіхає на священну корову вчених ступенів – розділення на бакалаврів, магістрів і докторів філософії, яке має восьмисотрічну історію. Але що, коли відкинути пафос?
Today, colleges and universities erect artificial divides between knowledge taught to undergraduates and knowledge included in graduate-level curricula. Instead of fitting it into old categories such as undergraduate and graduate courses, we can chunk it into smaller modular blocks that can be assembled according to learners’ targeted objectives. These blocks can then be combined and stacked in a way that is akin to a traditional degree, except that there will be many more permutations and combinations of these blocks than is possible in a typical degree program. Moreover, each possible combination will be much more tightly coupled to the specific needs of the learner than a typical degree allows.
[Сьогодні коледжі та університети створюють штучні поділи між знаннями, які викладають студентам, та знаннями, які включені у програми вищого рівня. Замість того, щоби знання пристосовувати до старих категорій, таких як розділення переддипломних та післядипломних курсів, ми повинні розділити їх на менші модульні блоки, сформовані за освітніми цілями. Ці блоки можна комбінувати способами, які споріднені з традиційними освітніми ступенями, за винятком того, що у них має бути більше змін та комбінацій, ніж це можливо у типовій програмі, що передбачає здобуття освітнього ступеня. Крім того, кожна можлива комбінація стане набагато тісніше поєднана зі специфічними потребами здобувача знань, ніж це дозволяє традиційна освітня програма]
Наприклад, студенти другого-третього курсу ІТ-спеціальностей уже починають досить добре почувати себе з певними інструментами і вирушають працювати в компанії. Мабуть, це добре, нехай ідуть – хоч це, на жаль, і заважає їм нормально продовжувати вчитися. Мені здається, що було б добре мати таку модель, яка давала б їм змогу рік-два повчитися, потім рік-два попрацювати, «наїстися» тієї роботи в компаніях, а потім повернутися, щоб опановувати складніші речі. Це, звісно, дуже крамольна думка, але, можливо, варто «розрізати навпіл» наші бакалаврати? У найближчому майбутньому на це, мабуть, мало хто пристане, але ми можемо говорити про якісь конструктори, блоки, з яких варто збирати наші освітні програми.
Мультиуніверситети
Автор завершує свою книжку думкою про те, що мережі університетів – це наступний крок еволюції університетів.
...the multi-university network is a multilocation entity existing across multiple states and even multiple countries. Each node of the network is connected to the other, such that learners can circulate through it to take advantage of academic programs, learning resources, and experiential learning opportunities. In many ways, it is the next logical iteration of a university, taking into account the forthcoming need to
serve a growing population of lifelong learners.
[...мультиуніверситетська мережа є розподіленим цілим, що існує в багатьох штатах й навіть у багатьох країнах. Кожен вузол цієї мережі пов’язаний з іншими, тож здобувачі знань можуть вільно переміщатися між ними, щоб отримувати переваги від академічних програм, освітніх ресурсів та можливостей експериментального навчання. Значною мірою, це новий рівень еволюції університету, що враховує потребу слугувати дедалі більшому поколінню “вічних студентів”]
Цю тенденцію особливо яскраво демонструє європейський освітній простір на прикладі, скажімо, програм обмінів Еразмус+. Звичайно, на якихось складних магістерських програмах ми не можемо забезпечити дуже високого рівня якості освіти в кожній точці таких програм, тому що це дуже дорого – тому було б добре, якби студенти могли брати різні спеціалізовані курси в різних точках. На жаль, в Україні ми не можемо наразі побудувати щось схоже, тому що необхідно знайти відповідь на запитання, як у цьому всьому процесі рухатимуться гроші. Але можна моделювати нову реальність і вже пробувати жити нею.
Обговорення книги Джозефа Ауна "Robot-Proof: Higher Education in the Age of Artificial Intelligence
відбулося 18 березня 2019 року в Центрі Митрополита Андрея Шептицького
за підтримки Центру навчальних та інноваційних технологій УКУ.