Самое лучшее изобретение или нет?

Хватит бояться…

…ИИ, правда?

В прошлом месяце я полностью переработал программу нашего курса «Как (не)читать книги». У меня так бывает: захотелось — решил переделать.

Понимаю, как это сделать, но смотрю на объем работы и офигеваю, в смысле думаю: «А оно мне нужно вообще?»

Для контекста понимания степени офигевания мне кажется важным уточнить, какой объем работы был проделан за три года, обучения и что сейчас собой представляет курс «Как (не)читать книги».

• Старая программа, разные редакции — 33 урока.
• «Побочная программа», разбираемся в сложных вопросах — 4 урока.
• Теоретические материалы, необходимые для разработки — 9 заметок.

Каждое из занятий и заметок объемом от 700 до 1500 слов, которые включают в себя: скрипт занятия, методические комментарии, обратную связь от участников¹, мою личную рефлексию².

Несложным подсчетом с усреднением до 1000 слов в занятии можно прийти к цифре 46 000 слов. Но и это еще не все: в прошлом году я написал книгу «Эффективное чтение»³ объемом 60 000 слов. Получается общий контекст, который мне НУЖНО помнить, чтобы переделать программу, — ~100 000 слов.

Не знаю, как у вас, а мне такое не под силу.

Как бы я раньше делал: относительно медленно прочитал бы планы ВСЕХ занятий. В процессе прочтения обращался бы к своим заметкам «про обучение»⁴, скорее всего, с очень высокой вероятностью, начал бы читать еще параллельно какие-то публикации, и, по самым скромным подсчетам, проект обновления программы курса потребовал бы от меня от двух до трех месяцев.

В текущих реалиях⁵ — это долго. Поэтому вместо того, чтобы перечитывать ВСЕ, я решил отдать это на аутсорс.

Загрузил все свои учебные материалы и сопутствующие заметки в разные блокноты NotebookLM от Google, зашел в Gemini, подгрузил блокноты⁶ и попросил проанализировать, что у меня там написано. Вот мнение ИИ о моих уроках:

Я с ним полностью согласен, мой подход опирается на деятельность и проектирование условий, при которых ученик учится самостоятельно. Я занимаюсь по сути «социальной инженерией». Только в науке то, что ИИ считает инженерным, называется конструктивистским. «Стиль Агамалиева» — это на самом деле деятельностная теория Выготского и ООД Гальперина. Но ладно, поправлять не буду. В общем, главное — он понимает, о чем я говорю, поэтому оставим в покое его формулировки.

Однако ниже машина не просто классифицировала, но и разобралась в структуре занятия:

1. Мета-уровень (Контекст автора)

Урок всегда начинается с рефлексии преподавателя (для себя). Это «кухня», где ты объясняешь, почему урок такой.

• Формат: Callout-блок [!NOTE] Idea или [!NOTE].
• Содержание: Что изменилось с прошлого раза, какие были баги (например, «a fuck up with vanishing text»), обоснование логики (почему мы делаем это именно так).

2. Метафора и Установка (Сеттинг)

Ты всегда задаешь ролевую модель для всего урока, чтобы переключить регистр мышления.

• Примеры: «Мы — скалолазы, карабкающиеся по стене из текста», «Мы — Лаборанты / Разрушители мифов».
• Задача: Снять страх ошибки и задать правила игры (например, «цитата — это шум»).

3. Движок урока: Триада (Ролевая механика)

Это ядро твоего метода. Ты используешь кооперативное обучение в тройках с четким разделением ответственности.

Я еще немного потыкался, поспрашивал о своих уроках, и когда я понял, что машина понимает меня ПОЛНОСТЬЮ, начал анализировать и переделывать имеющиеся уроки под те цели, которые я определил для каждого отдельного занятия и всего курса в целом.

Суммарно на это действие потребовалось чуть больше 12 часов, размазанных на 3 недели⁷. Машина справилась отлично, с ней полученный результат ЗНАЧИТЕЛЬНО лучше, чем если бы я сам выполнял эту работу, медленно ковыряясь со сценарием каждого отдельного занятия, перечитывая заметки. Мне бы пришлось прерывать работу длительными⁸ раундами размышлений. Размышлять, кстати, мне приходилось ровно столько, сколько и раньше, — от пары часов до дней, но делал я это уже на основе результатов проделанной (быстро) с машиной работы. По возвращении к планированию занятия я многое из первой/второй/третьей редакции переделывал, снова скармливал получившийся результат машине и просил играть со мной во вредного профессора-дидакта, который учился у Гальперина, Бадмаева, Выготского, Леонтьева.

В конечном счете я остался НЕИМОВЕРНО доволен. Получилось 7 новых сценариев, которые я гордо назвал КнЧК⁹ 2.0.

Стоит ли волноваться?

О том, что машина делает мою работу быстрее и лучше меня …

Конечно, стоит. Сегодня уже нет «тихих гаваней», где можно пережить «бум ИИ», продолжая зарабатывать денежки и получая заработную плату каждое 5-е и 20-е число месяца. Если ваша работа хоть как-то связана с экраном — она на пороге вымирания.

Дизайнеры, писатели, юристы, программисты (первее всех вымрут), учителя, тренеры (особенно личностного роста), врачи, полицейские, аналитики данных и т.д.

Если не верите, предлагаю поспорить и проверить, что произойдет через пару лет¹⁰. Но…

Я считаю, что это прекрасно. Прекрасно, когда машина может забрать на себя сложную рутинную, а иногда и творческую задачу, оставляя нам, мне, больше пространства для размышлений. Ту работу, которую я люблю и делаю, с машиной делать значительно проще. Да будет так. На мой взгляд, сложности будут только у тех, кто свою работу не любит. А если вы любите свою работу, то, скорее всего, делать ее сможете быстрее и качественнее.

Если мы все еще считаем, что изобретение пенициллина было самым лучшим, что могло случиться с человечеством, давайте подумаем еще…

А вы любите свою профессию? Насколько легче вам выполнять свою работу с помощью ИИ?

BIO