En el futuro, todas las empresas cambiarán a una semana laboral de 12 horas. Gracias al desarrollo de la tecnología, las personas ya no necesitarán cinco días: solo tres días a la semana serán suficientes, y no 8 horas, como ahora, sino cuatro. Las computadoras reemplazarán a los trabajadores, por ejemplo, en trabajos que requieren buena memoria y la capacidad de realizar tareas repetitivas. Esta suposición fue hecha por Jack Ma, el fundador y director de una de las corporaciones chinas más grandes, Alibaba, que incluye la tienda en línea AliExpress.
¿Estamos esperando el desempleo, las protestas a gran escala y disturbios masivos similares? Según el Sr. Ma, no hay necesidad de temer al futuro: la inteligencia artificial ayudará a las personas, no las privará de sus ganancias. Al mismo tiempo, un empresario exitoso confía en que para lograr nuevas metas es necesario cambiar el sistema educativo. "Si no cambiamos nuestro sistema educativo, todos tendremos problemas", dijo.
Entonces, ¿cómo debería cambiarse? Ya podemos obtener una respuesta a esta pregunta, y los profesores Anton Bogomolov, científico de datos de Tado (una startup alemana de IoT), y Maria Lipchanskaya, candidata de ciencias biológicas, productora de contenido en la escuela SkillFactory, que capacita a científicos de datos y Productos de TI.
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La educación a distancia
Hoy en día, la educación a distancia es bastante capaz de reemplazar las conferencias "en vivo" de los profesores. Hay muchos ejemplos en Rusia en los que personas de todas las edades dominan las profesiones de TI y aprenden idiomas extranjeros de forma completamente remota, a menudo sin ningún contacto con el profesor. En las universidades hay mucho que sobra, y mucho no funciona de manera óptima, pero en general se necesitan charlas, pruebas, exámenes, pruebas de laboratorio y práctica, y hacen un buen trabajo con su tarea: enseñar a las personas. Es demasiado pronto para decir que las conferencias tradicionales desaparecerán por completo. Al mismo tiempo, la educación a distancia es un excelente complemento a las clases presenciales, ya que permite al alumno profundizar precisamente en aquellos aspectos de la asignatura que más le interesan.
A diferencia de las universidades estatales, la escuela SkillFactory tiene la capacidad de reconstruir muy rápidamente programas, formas de trabajo, contenido del curso, si en el proceso de trabajo resulta que algunas de las ideas no funcionaron o se implementaron sin éxito. La escuela no tiene un "umbral de entrada" para la admisión al curso. Por supuesto, si una persona solo sabe escribir en Word y quiere tomar un curso de Deep Learning, se le recomendará que comience con "Python para análisis de datos". Al mismo tiempo, el 100% de los principiantes son aceptados en Python (según las estadísticas, hay aproximadamente un 30% de ellos en la escuela), y con la ayuda de materiales adicionales, seminarios web, la ayuda del equipo de soporte en Slack, están tratando de llevarlos a un nivel aceptable para estudiar DS.
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¿Cómo comprobar el conocimiento?
Los nuevos métodos de enseñanza implican nuevos enfoques para la prueba de conocimientos. Para la certificación, que van desde los exámenes de matriculación hasta los exámenes de certificación profesional, lo más probable es que se sigan utilizando las pruebas, porque dicho examen es estandarizado y transparente. Todo esto brinda cierta protección contra posibles demandas de personas no certificadas. A partir de tendencias más tecnológicas, se puede suponer que los sistemas basados en inteligencia artificial jugarán un papel cada vez más importante en la verificación de los resultados de los exámenes orales y escritos, que tendrán en cuenta todos los detalles del trabajo de examen, no abusarán del poder y sufrirán fatiga y falta de atención.
Para la detección, por ejemplo, las pruebas son las más adecuadas para determinar rápidamente si una persona comprende un tema en su totalidad. Para una prueba más profunda, debe establecer tareas para una persona y ver cómo las resolverá, y para el control y para tener confianza en el conocimiento de una persona, se necesitan entrevistas. Al contratar en muchas empresas serias, se utilizan todos estos métodos, por lo que la forma más eficaz de evaluar el conocimiento de los estudiantes es combinar todas estas formas.
En SkillFactory, los estudiantes son evaluados automáticamente por la plataforma de capacitación: obtienes puntos por la respuesta correcta y no obtienes un punto por la incorrecta. Existen mecanismos más complejos para evaluar la veracidad de las decisiones, por ejemplo, en el curso ML, hay tareas donde es necesario crear un modelo y luego el código incrustado en la plataforma evalúa su efectividad, y se otorgan puntos en proporción a la calidad obtenida del modelo. En los cursos más humanitarios, donde se requiere un enfoque creativo para la solución, a menudo se les pide a los estudiantes que evalúen el trabajo de sus compañeros, por lo que los estudiantes aprenden no solo herramientas individuales, sino que evalúan otros trabajos y diferentes puntos de vista, aprenden a dar retroalimentación y mirar el tema desde un ángulo diferente.
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Internet: ¿Base de conocimientos o una gran hoja de trucos?
La gente moderna está dividida en dos campos: algunos creen "abajo con la educación tradicional, ahora todo se puede encontrar en Internet", otros - "debido a Internet, los niños son aburridos y no saben las cosas básicas, ¡abajo Internet!" Sin embargo, si te acercas a la evaluación de manera profesional, puedes resaltar una tendencia muy importante: la disponibilidad de una gran cantidad de información, que no siempre es de alta calidad, requiere que cada persona trabaje con grandes cantidades de información y un buen nivel de desarrollo del pensamiento crítico. Se debe prestar especial atención al desarrollo de estas habilidades en todos los niveles educativos. E Internet y la información que contiene es solo una herramienta que puede traer tanto bien como daño, dependiendo de la habilidad de quien la usa. Es importante capacitar a las personas para que manejen la información de manera competente y luego Internet será una herramienta científica para ellos.
¿Cuándo empezar a estudiar profesionalmente?
En una de las áreas de la psicología del desarrollo, existe una teoría de las actividades principales. Según esta teoría, en cada período de edad una persona tiene un tipo de actividad predominante, por lo que esta persona se desarrolla de muchas formas. La actividad educativa y profesional domina en la adolescencia (15-19 años), antes de eso, pocas personas piensan seriamente en su futura profesión y preparación para ella. Si la naturaleza humana no cambia drásticamente, lo más probable es que la mayoría continúe solicitando educación profesional después del final de la adolescencia.
Ya ahora, para niños e incluso preescolares, hay muchas ofertas de educación adicional en programación, robótica y otras disciplinas. La mayoría de las escuelas (en Moscú) se centran en un área específica: biología y química, legal, lingüística, tecnológica, etc. Aunque las disciplinas de enfoque limitado comienzan después del noveno grado, la escuela que ha elegido cierta dirección invita a los estudiantes más jóvenes a estudiar ciertas disciplinas con mayor profundidad. Para convertirnos en especialistas en cualquier campo, necesitamos cada vez más conocimientos, lo que hace avanzar la era. Por otro lado, las profesiones se están volviendo cada vez más altamente especializadas, lo que reduce la cantidad de conocimientos básicos requeridos.
Que aprender
Las especialidades más demandadas en el futuro serán las relacionadas con el progreso más rápido, esto es la electrónica y, subyacente a ella, la física del estado sólido, la bioquímica y la genética, así como la programación. Al mismo tiempo, una de las áreas más demandadas se puede distinguir de las especialidades de TI: ingenieros de datos, ingenieros de aprendizaje automático y científicos de datos, porque la cantidad de datos en el mundo está creciendo exponencialmente.
En el futuro previsible, con el desarrollo de las computadoras cuánticas, habrá una demanda de especialistas en algoritmos cuánticos. Por cierto, ya puedes familiarizarte con ellos en Wikipedia y estar a la vanguardia cuando “disparen”. Es probable que la investigación en inteligencia artificial gane impulso, es decir, se necesitarán arquitectos / desarrolladores de redes neuronales. Después de todo, esto es, al final, hacia lo que nos dirigimos: la creación de inteligencia artificial, que no es inferior en fuerza a la inteligencia humana.
En los próximos años, necesitaremos especialistas en big data que puedan escribir programas para estructurar estos datos, porque la mayoría de los datos (alrededor del 80%) son datos no estructurados y esta participación persiste en el tiempo. También necesitará personas que apoyen toda la infraestructura para almacenar y procesar estos datos: ingenieros de datos, DevOps. Independientemente del tiempo, la creatividad y la creatividad seguirán siendo demandadas, porque todavía es imposible reemplazarlas incluso con inteligencia artificial: sin creatividad, no se puede crear algo fundamentalmente nuevo, ¡y sin novedad no hay progreso!
