Новые законы робототехники. Апология человеческих знаний в эпоху искусственного интеллекта - [42]
В какой-то момент, вероятно, некоторые из этих инициатив в отношении отдельных учащихся могут оказаться успешными. Но что может быть надежным ориентиром на пути к ним? В некоторых публикациях, финансируемых технообразовательной индустрией, задаются свои ориентиры, к тому же индустрия стремится к собственным формам сертификации и сетевым системам рецензирования. В этой модели скрыты некоторые довольно серьезные проблемы. Во-первых, определить, какое решение работает, сложная задача, которой легко манипулировать[258]. Во-вторых, за технообразованием и фирмами, занятыми его оценкой, могут стоять одни и те же инвесторы[259]. Эта ситуация становится источником неминуемого конфликта интересов, который подрывает объективность исследований.
Похожие коммерческие факторы могут привести и к преждевременной увлеченности сетевым образованием. Энтузиасты, основывающиеся на успехе Khan Academy, спешат предсказать, что университетское образование можно получить за незначительную долю сегодняшней стоимости; надо просто записать все лекции, автоматизировать оценку студентов и пригласить всех на эти курсы, а оценки выставлять по методу блокчейн. Вы застряли с каким-то уроком? Просто продолжайте взаимодействовать со своей клавиатурой, камерой и, возможно, гаптическими сенсорами. Или можно отправить сообщение резервной армии тьюторов на таких платформах цифрового труда, как Mechanical Turk или TaskRabbit[260]. Надо доказать, что вы не мошенничаете на экзамене? Установите камеры, и пусть они записывают каждое ваше движение и каждую нажатую клавишу, а еще, быть может, движения глаз и выражение лица.
Если даже не обращать внимание на несколько зловещий характер подобного контроля, в этих идеях все равно есть вполне очевидные нестыковки. Совершенно неясно, как воспроизвести в сети опыт семинаров, внеклассной деятельности или стажировки. Надежды на сокращение расходов в традиционных колледжах с проживанием подпитываются не столько стремлением усовершенствовать обучение, сколько идеологией жесткой экономии. Такой же проблемой во взглядах на «видеообразование» сторонников автоматизации является то, что их подход к процессу производства и распространения знаний крайне примитивен. Не существует одной конечной версии курса по философии, истории или психологии; эти предметы изменяются, причем иногда довольно быстро, в ответ на исследования, академические дискуссии и перемены в духе времени. Мне, предположим, не нравится развитие экспериментальной философии или моделирование рационального выбора, однако я уважаю плюрализм, позволивший независимым факультетам философии и политологии погрузиться в эти дисциплины. Альтернатива стала бы пародией на «пайдейю»: можно представить, как то или иное центральное ведомство будет распределять время лекции между метафизиками, утилитаристами и деонтологами, основываясь, скорее всего, на анализе больших данных, отражающих начальные зарплаты выпускников, прошедших соответствующие курсы.
Не следует также сбрасывать со счетов роль человеческого озарения в курсах по науке, технологии, инженерии или медицине. Даже такой предельно алгоритмический курс, как введение в информатику, благодаря изобретательным преподавателям может совершенно перемениться. Например, в колледже Харви-Мадд преподаватели внесли существенные изменения в свой подход, чтобы разобраться с хроническим гендерным перекосом, существующим в их сфере деятельности. Это прогресс, который возникает из личного взаимодействия между исследователями, а также между преподавателями и учащимися.
Человеческое образование
Датафикация преподавания и обучения стала фактором многих опасных трендов. Но было бы глупо вообще отвергать применение ИИ в образовании. Почти по каждому предмету в сети можно найти прекрасные учебные материалы. Большие данные способны дать толчок педагогике, поскольку аналитики изучают наиболее эффективные способы передачи материала. Студенты, которые не могли и мечтать об определенных курсах в колледже, сегодня могут смотреть и слушать лекции и выполнять упражнения, которые автоматически исправляют ошибки. Настоящий вопрос в том, как реализовать обещания ИИ в образовании.
Ответ заключается в необходимости пересмотреть природу преподавания. Как и другие профессии, преподавание не сводится к передаче информации. Обязанности профессиональных преподавателей не завершаются оценкой возможной успешности работы определенной программы или инициативы, как если бы «работа» определялась в ясных количественных категориях. Учащимся нужен наставник, который подскажет, как им вести себя, причем в качестве именно людей, а не получателей или отправителей сообщений. Думать иначе – значит подталкивать общество к скользкой дорожке Скиннера, то есть к образованию, понимаемому в качестве стимулов власть имущих и заранее предписанных реакций всех остальных.
Конечно, будут и исключения. Некоторым студентам из сел, студентам с инвалидностью или жертвам школьного насилия понадобится домашнее образование[261]. Им или их семьям может быть слишком тяжело посещать школу или даже просто добираться до нее. И даже сетевое обучение у преподавателя может оказаться слишком дорогостоящим. Но мы все равно должны поставить вопрос: какие бы права государство ни предоставляло родителям в обучении их детей (или аналогичные права выпускникам школы), действительно ли они в состоянии осмысленно заниматься таким обучением на нашем «Диком Западе», где полно автоматических поставщиков контента? Возможно, что родители по отношению к технообразованию находятся в том же положении, что и пациенты по отношению к заявлениям фармацевтических компаний. Но пациенты передвигаются по этой территории не в одиночку – они опираются на помощь профессиональных медиков. И точно так же мы должны ожидать того, что специалисты из школ и университетов сыграют решающую роль в образовании.
