#задача_в_пятницу

Замощение Пенроуза (названное в честь Роджера Пенроуза, предложившего его в 1970-е годы) покрывает плоскость ромбами двух типов, как показано на рисунке. Каковы углы этих ромбов? Решать в уме, ответы в камменты под спойлер.

ИИ для родителей: какие вопросы задавать школе (и не только)

Недавно увидел документ «AI in Edu — What Parents Should Know», который выслали родителям в одной международной школе (pdf в камментах).

Он с новой стороны дополняет мои фантазии из поста «Если бы я писал черновик рекомендаций по использованию ИИ» — там я писал рекомендации только студентам, учителям и администрации.

В документе же рекомендуют родителям задать школе такие вопросы:

— Есть ли у школы правила использования ИИ для учителей и учеников?
— Как детей учат работать с ИИ перед тем, как использовать его на уроках?
— Для чего в школе используют ИИ и как это улучшает обучение?
— Что делает школа, если ученик списал с ИИ? Как это проверяют?
— Как школа следит, чтобы ИИ не заменил важные навыки, которые дети должны развивать сами?
— Подходят ли ИИ-инструменты детям с особенностями обучения?
— Что предлагает школа семьям, которые не хотят, чтобы их дети использовали ИИ?

И ведь школам надо быть готовым на них ответить. Мне кажется, что начинать нужно с малого: с сентября хотя бы завести документ о регулировании применения ИИ в школе и пересматривать его каждые 2-3 месяца.

Организация «AI for Education», написавшая этот документ, ставит своей миссией ИИ-грамотность для миллиона преподавателей. И на сайте уже есть десятки методичек, курсов и брошюр для скачивания.

Как подсказали в одном чате, Трамп в апреле подписал целый указ «Advancing Artificial Intelligence Education for American Youth», направленный на развитие подобных инициатив — так что в Штатах теперь это официальная политика, а нам будет куда подсматривать. В аналогичном указе Путина 2024 года точки приложения ИИ-сил — это вузы, специалисты и госуправление, а пока не школы.

Я надеюсь, что свежие выпускники очень скоро спросят о политиках регуляции и на рабочих местах. Я бы на месте соискателя не постеснялся бы проверить компанию на ИИ-зрелость: у вас в компании использовать ИИ можно, нужно или каждый решает сам?

Предлагаю в комментариях еще накидать примеры политик школ, вузов и компаний.

От критмыша к майндфулнесу: новый взгляд на информационную грамотность

В Journal of Information Literacy нашел статью «Концепция информационной грамотности, основанная на осознанности, для современной информационной среды» (ссылка). Это вообще что?

Концепция говорит, что осознавание своих эмоциональных и телесных реакций и собственных предубеждений при работе с информацией — часть ИГ, в комплексе с критическим мышлением. Критмыш должен опираться и на осознанность, а не только на разум и рациональное мышление.

Если бы критмыша хватало, то не существовало бы конспирологии, мы бы не верили фейкам, создатели которых берут те же принципы — проверка источников, анализ мотивов и пр. — и приводят к ложным выводам. Парадокс в том, что критическое мышление может работать и против истины. Человека с сильным критическим мышлением, убежденного в какой-то чуши, сложно переубедить. Чем лучше он владеет инструментами анализа, тем изощреннее защищает свои заблуждения.

Пять лет назад я отдал телефонным мошенникам деньги — диктовал коды из смс, все как полагается. В то же время я преподавал информационную безопасность и был в теории очень даже информационно грамотным. Но мое предубеждение «со мной этого никогда не случится» сыграло злую шутку. Может быть c тех пор я больше ценю принцип интеллектуальной скромности. Даже информационно грамотные люди в первую очередь все еще эмоциональные существа, а потом уже рациональные.

Представим теперь, что ИИ могут создавать персонализированные манипуляции, подбирая под человека баланс экспертности и эмоциональной точности. Любой текст может быть сгенерирован ИИ специально для того, чтобы обмануть именно вас. В такой ситуации вопрос «правда ли это?» становится менее важным, чем вопрос «как это на меня воздействует?». (можно обсудить этот абзац с LLM и потренироваться наблюдать свои реакции)

В статье еще даются рекомендации по использованию техник для дыхания, создания пауз перед реакцией на информацию, эмоционального самонаблюдения, рефлексии над мыслительными процессами и пр. В связке с критмышем это по идее создаст осознанное отношение к потоку информации.

Не так обычно говорят о информационной грамотности, но мне нравится такой подход. А что если его можно обобщить и на прочие цифровые взаимодействия — AI-грамотность, использование тулов или создание автоматизаций. И что вообще этот пост хочет заставить вас почувствовать? Тревогу? Любопытство? Скепсис?

#задача_в_пятницу

Расшифруйте ребус: замените звёздочки цифрами так, чтобы выполнялись равенства во всех строках и каждое число последней строки равнялось сумме чисел столбца, под которым оно расположено.

Ответы под спойлеры в камменты

Для тех, кто у Ереване, и их знакомых с детьми

Приглашаю детей 5-15 лет протестировать интерактивную игрушку PLAI с ИИ. Так вы поможете создать уникальную игрушку с искусственным интеллектом. PLAI умеет превращаться в разные объекты по голосовым командам.

📅 17 или 21 июня
📍 Letters and Numbers, Ереван
⏰ 15-45 минут (зависит от возраста)

Что ждет вашего ребенка:
— Увлекательная игра с новой технологией
— Безопасная и дружелюбная атмосфера

Как участвовать — заполните анкету (там же все подробности и демо):
https://tally.so/r/melp7Q

Шер, лайк, ретвит и с праздником детей

Стратегии выживания в эпоху ИИ от Стэнфорда

Доктор Ли Цзян, руководитель программы Stanford AIRE (ИИ, робототехника и образование), еще два года назад в интервью сказал ту самую фразу, которую я искал у других преподавателей:

— I let students use ChatGPT

Меня сильно волнует:
— как готовить задания, если они будут решены с ChatGPT
— как мотивировать не останавливаться на первых ответах от ИИ
— как формулировать промпты так, чтобы обнаруживать области, о существовании которых мы даже не подозреваем

Эти действия направлены на более глубокую работу с информацией, которой сейчас и так хватает, и вызывают сопротивление. При этом мы сами (взрослые) научаемся адаптироваться к информационной перегрузке — и очень сложно учиться и сразу же учить принципам обучения. Мои идеи, чтобы учиться учить по-новому:

— рефлексировать, как мы сейчас учимся чему-то (мои примеры — запускать докер, проводить продуктовые интервью, выращивать плющ)
— наблюдать, какие действия и состояния были до учебы, во время и после
— систематизировать процессы, затачивая под себя и создавая свои инструменты обучения, оптимизации, автоматизации (пока вся система останется неповоротливой и некастомизируемой)

В эпоху ИИ каждая стадия обучения будет пропитана ИИ. Поэтому Доктор Ли формулирует, что нужно учить такому AI Thinking как можно раньше. В практическом смысле это означает:
— знать как работает ИИ, как и какие используются данные
— различать способности человека (например, постановка хороших вопросов) и машины (вычисления и анализ)
— знать как работать с ИИ, не заменять мышление, а усилить его

В итоге речь не только о технологиях, а о принципиально новом мышлении. AI Mindset требует от нас первыми пересмотреть роль учителя — не источник знаний, а навигатор в океане информации. Доктор Ли говорит, что технологии как вода — их не остановить. Но прежде чем учить детей плавать, нам самим нужно перестать бояться глубины.

#задача_в_пятницу

Какой ответ в этом списке является правильным ответом на этот вопрос?

1. Все перечисленное ниже.
2. Ни одно из перечисленного ниже.
3. Все перечисленное выше.
4. Один из перечисленного выше.
5. Ни одно из перечисленного выше.
6. Ни одно из перечисленного выше.

(рассуждения и ответы под спойлеры в камменты)

как дела

Помню то чувство фрустрации, когда приходя в компании, я видел потери времени и энергии коллег, и через 1-2 месяца говорил — стопэ, так нельзя, давайте разберемся, как устроены процессы и система — мейлов, задач, встреч, календарей, отчетности и пр. и пр. Организовывал семинары, заводил правила, гастролировал по другим компаниям. Так я понял, что мне нравится рассказывать, чтобы было меньше хаоса, а больше радости и понимания. Через некоторое время стал преподавать в школе — и вот сегодня заканчивается пятый школьный год в роли учителя.

Помню свой скепсис к ИИ-буму, а через некоторое время стал сам пилить тулы, настраивать процессы и свою систему — мейлов, задач, встреч, календарей, отчетности и пр. и пр. — и опять проводить семинары. Разборов и кейсов для друзей-приятелей было решено так много, что открыл агентство по автоматизации (расскажу отдельно). А связке с образованием появился и быстро вырос проект академической отчетности «Препод.ам», свежий клиент — школа «Летово» (гордость! лидер в рейтинге Global Top IB Schools три года подряд).

Наблюдаю новый виток: процессы и системы, пропитанные ИИ, обкатанные в личных делах и образовании, становятся востребованы гораздо шире, за рамками отдельных семинаров и определенных индустрий. Так и появилась лаборатория осознанной автоматизации с ИИ, которую мы делаем с @ai_mind_set. Приглашаю вас стать частью этой эволюции — тыкните в тг-бота, он все расскажет
→ @ai_mindset_auto_bot

Что стало commodity? #задача_в_пятницу

Commodity — это продукт или технология, которые доступны каждому, легко копируются, есть у всех, отличаются только ценой и обложкой. Чтобы не стать commodity завтра, надо думать минимум на два шага вперед.

Когда рынок видит, что что-то работает, он насыщается клонами. Если вы проектируете решение из расчета «здесь и сейчас», через год вас будет не отличить. Стратегия «+2 шага» позволяет заранее занять позицию, где конкуренция ниже и уникальность выше.

Лестница эволюции в ИИ-сервисах

— Шаг -1 (база) — чат-боты FAQ, переводчики, генерация текста, шаблонные промпты, автоматизация «если-то»
— Шаг 0 (сегодня) — узкие AI-агенты: лид-квалификация, резюме, ресерч, промпты для промптов, плагины и ноды для no code
— Шаг 1 (завтра) — комплексные системы, части которых «смазаны» AI (чат-агент ↔ тикет-система ↔ база знаний ↔ feedback ↔ контент; учебный бот ↔ LMS ↔ аналитика ↔ задания; агент идей ↔ приоритизация ↔ mvp ↔ метрика)
— Шаг 2 — AI-native архитектуры, когда процесс строится вокруг данных и агентов

Все на шаге 0 обесценится очень скоро

— Метапромптинг — умение писать/диктовать промпты, которые пишут промпты, станет базовой грамотностью
— Коробочные агенты — Zapier, Make, n8n дадут сценарии «по клику»
— AI-фишки в SaaS — каждая платформа добавит генерацию и инсайты по умолчанию

Повысится и уровень требований к решениям, так как повысится насмотренность. Стандартная работа с лидами, саппорт, быстрый старт без тех команды, «инсайты за секунды» вместо «отчет раз в неделю», гибридные стеки внутри корпоративных процессов — будет нормой. Ценность переместится в работу с данными и цепочками решений.

Как работать «на два шага вперед»

— Предсказывай массовость и собирай решение для следующего уровня сложности
— Строй AI-native пайплайны, например: событие ↔ ML-прогноз LTV ↔ агент персональной кампании ↔ удержание
— Комбинируй модули раньше рынка. Инновация = рекомбинация (по Бабаевой и Шумпетеру): соединяй данные, модели и действия до того, как это сделают другие

Commodity всегда перезапускает цикл инноваций: сегодня уникальное — завтра коробка. Чтобы оставаться впереди, проектируй решения так, будто «базовый уровень» уже автоматизирован, и смотри дальше.

→ Приходите строить послезавтра через осознанные автоматизации: тыкните в тг-бота, он все расскажет → @ai_mindset_auto_bot

И что стало commodity на вашей памяти?

Когда текст не влезает в плоскость

Следствие использования Obsidian, Logseq, Roam Research, Tana и им подобных PKM инструментов в том, что взгляд на тексты перестает быть «плоским». Документы, связанные в граф, формируют многомерную структуру, сечения по условию превращаются в новые документы.

При аккуратной подготовке исходных данных LLM помогут нарезать:
— транскрипты пользовательских интервью → группы проблем по тематикам
— профессиональные интересы команды → направления для проектов
— результаты обучения → пробелы в учебной программе

Красота в том, что между исходными данными и выводами может быть любой логический или аналитический фреймворк, который изобрело человечество или придумали мы сами, но со свойствами:
— консистентность — отсутствие внутренних противоречий
— полнота — способность классифицировать все элементы множества

Эффективность анализа зависит от выбора подходящей методологии. Строго формализованные фреймворки (например, логические модели) обеспечивают максимальную точность, но могут быть избыточно сложными. Практические модели (SWOT, JTBD) менее строги, но удобны для структурирования. Мне нравится использовать библиотеку моделей мышления untools.co и изобретать свои фреймворки под задачу.

В итоге аккуратная структурная работа человека, использование методологий человечества и вычислительная мощь LLM дают нам новый уровень знаний и связей, которые было бы сложно найти при использовании только одного из этих подходов.

На картинке часть выводов о нашей группе на лабе по автоматизации, старт завтра → @ai_mindset_auto_bot

Сколько школа теряет на одном недовольном родителе?

Уход даже одной семьи из частной школы – это минус 2-5 миллионов рублей за 5 лет. Это не только недополученная выгода, но ещё и уменьшение количества новых клиентов, которые могли бы прийти по рекомендации. Что должна делать школа, чтобы ученики оставались надолго?

Конечно, обеспечивать высокий уровень образования, качественный сервис (питание, безопасность) и, не в последнюю очередь, — поддерживать правильную коммуникацию с семьями

По данным компании SchoolStatus, 42% родителей отмечают недостаточную коммуникацию со стороны школы. Это значит, что для многих школ важно перестать быть «чёрным ящиком» и стать более прозрачными.

Эффективная школьная коммуникация включает три уровня:

— 1 уровень — оперативная информация: расписание, успеваемость и посещаемость детей в мобильном приложении родителей на расстоянии одного клика.

— 2 уровень — постоянный диалог: школьные новости, чаты для общения и регулярные опросы, чтобы родители чувствовали себя услышанными.

— 3 уровень — индивидуальный подход: подробные академические отчёты, в которых собрана персонализированная обратная связь по каждому ученику.

Платформа MOJO помогает эффективно решать эти задачи. Благодаря удобному мобильному приложению родители в курсе всех событий и достижений ребёнка, а значит, меньше тревожатся, реже задают вопросы и остаются с вами надолго.

Хотите повысить лояльность родителей уже в новом учебном году?

Посмотрите, как это работает – по ссылке

Реклама. АО «Моджо Образовательные Технологии»
ИНН 7736347050

6-й поток интенсива «Лонгрид в портфолио за 2 недели»

Scrolltool × Nova Academy
Старт - 21 июля
Онлайн | 2 недели

Создайте курс, который хочется проходить: за две недели превратите идею в интерактивный лонгрид под крылом наставников и с полным доступом к Scrolltool.

Для кого
• методисты
• бизнес-тренеры
• менеджеры по обучению
• разработчики онлайн-курсов

Ваш маршрут на две недели: от идеи до запуска
• Курс с нуля: структура, визуал и интерактив - собираем вместе с экспертами
• 80 % практики: обсуждаем, тестируем, дорабатываем прямо в Scrolltool
• Месяц доступа к конструктору: доводите лонгрид до идеала и обкатываете новые идеи
• Новинка! AI-визуал: отдельный урок по работе с нейросетями - создаём весь дизайн курса за считанные минуты
• Наставники на связи: подробные комментарии и ответы в момент, когда они нужны
• Сильное сообщество: чат выпускников и поддержка коллег даже после финала
• Витрина специалистов: включаем вас в базу, чтобы работодатели и заказчики нашли вас быстрее

Итог - современный лонгрид: готов к запуску внутри компании и красиво смотрится в портфолио.

Подробности и регистрация ждут вас здесь

Реклама. ООО"Скролл".
ИНН 9710099833. erid 2VtzqwfSzk7