Yarblackoff

Послушайте, с какой теплотой об этом моменте пишет автор видео, Даниил Великанов:

«В 2017 году мы поехали в лагерь. Именно там мы устроили ребятам их самое первое свидание. А в финальный день смены я пообещал, что на их будущую свадьбу подарю две особенные книги оттуда.

Сборник орлятских песен и книгу лагерных легенд. Под эти самые песни и сказки мы когда-то сидели у костра в лесу, когда нам было всего по 15 лет.

Это не просто вещи. Это материализованные воспоминания, которые годами ждали своего часа. И вот, спустя 9 лет, они наконец-то нашли своих истинных хозяев».

Включите звук и прочувствуйте эту атмосферу. До мурашек. ✨

— Нет.

— А что тогда происходит?

— Я сижу, и ко мне никто не подходит.

— Знаешь, — улыбаюсь я, — так можно просидеть до Второго пришествия. Вынуждена тебя огорчить, но друзья сами по себе не появятся.

Слёзы сразу пошли в ход.

— Потому что ты хочешь дружить, но пока не знаешь главного правила дружбы.

— Знаю! — возмущается девочка.

— Тогда просвети меня.

— Когда дружат, все со мной делятся, везде меня приглашают, всё мне рассказывают и любят меня.

— А что делаешь ты?

— Я хожу с ними.

— Достойная награда. За такую действительно должна очередь выстроиться.

А если серьёзно, умеешь ли ты искренне интересоваться жизнью других людей? Не только одноклассников. Расскажи, что любит твоя мама? Что её расстраивает? Спрашиваешь ли ты, как она себя чувствует? Чем можно помочь, когда она устала? Или папа? Или брат? Или любой другой человек, которого ты любишь?

— А я не должна! Мне всего десять! — взрывается она.

— Тебе уже десять, — спокойно отвечаю я.

И мы начинаем учиться дружбе.

Девочка, конечно, не виновата. Таких детей сегодня очень много. Это следствие нашего родительского детоцентризма, когда мы с раннего возраста учим ребёнка получать внимание, заботу и развлечения, но гораздо реже учим замечать других людей.

Мы боимся, что ребёнку станет скучно, и сразу начинаем его развлекать. Подсовываем телефон, покупаем новые игрушки, придумываем очередные занятия. Со всех сторон родителей убеждают, что ребёнка нужно непрерывно занимать и развивать. А вместе с этим постепенно исчезает привычка интересоваться окружающими и делать что-то не только для себя.

Мне очень помогла одна мысль Евгения Комаровского:

«Стая не живёт по законам детёныша. Детёныш живёт по законам стаи».

И дети удивительно хорошо чувствуют эту иерархию. Они гораздо быстрее начинают строить здоровые отношения, когда понимают, что мир не вращается вокруг одного человека.

— — — — —

Это не мой текст, это комментарий пользователя tatiana_lusenko под одним из роликов в TikTok. На мой взгляд, это один из тех текстов, который заслуживает гораздо большей аудитории, чем комментарии под роликом.

Как директор детского лагеря, я каждый год встречаю детей, которые приезжают с похожими ожиданиями. Родители провожают их словами: «Не переживай, там с тобой обязательно будут дружить». Это сказано из лучших побуждений. Вот только ребёнок нередко слышит совсем другое: «Тебе ничего не нужно делать. Дружба должна сама прийти к тебе».

Первые дни в лагере становятся для таких детей серьёзным разочарованием. Впервые они оказываются в коллективе, где никто никому ничего не должен. Здесь нет соседских детей, с которыми дружат родители. Нет двоюродных братьев и сестёр. Нет ситуации, когда взрослые познакомили детей между собой и фактически не оставили им возможности отказаться от общения. Все начинают с одинаковой стартовой позиции: каждый ищет людей, с которыми ему будет интересно.

Именно поэтому дружба в новом коллективе — это почти всегда инициатива. Подойти первым. Спросить, чем человек увлекается. Предложить сыграть вместе, помочь, начать разговор. Это простые навыки, но они не возникают сами собой. Им тоже нужно учиться, как учатся читать, плавать или кататься на велосипеде.

Мне кажется, один из самых полезных подарков, который родители могут сделать своему ребёнку, — перестать обещать ему, что хорошие друзья обязательно найдутся. Вместо этого гораздо важнее научить самому становиться человеком, рядом с которым другим будет легко, интересно и спокойно. Потому что настоящая дружба редко начинается с вопроса: «Кто захочет дружить со мной?» Гораздо чаще она начинается с другого вопроса: «А с кем сегодня могу подружиться я?»

Профессора насторожили не только цифры. Некоторые решения были написаны необычным способом, который воспроизводил и ChatGPT. Серрано заподозрил массовое использование ИИ и решил устроить довольно жестокий, но показательный эксперимент: финальный экзамен провести очно.

После объявления об этом 18 студентов отказались от курса, ещё девять остались записаны, но на экзамен не пришли. У оставшихся 59 средний результат составил 48,6 балла — самый низкий показатель за историю преподавания этого курса.

На графике, который разошёлся по интернету, это выглядит почти комично. Оранжевые точки — домашний экзамен. Они плотной колонной стоят возле отметки 100. Серые — очный. Они растекаются по всей шкале вплоть до нуля.

Самое очевидное прочтение графика звучит так: студенты списали.

Возможно. По крайней мере, именно это подозревал Серрано, хотя сам разрыв оценок, разумеется, не позволяет установить нарушение каждого конкретного студента.

Но если остановиться на вопросе академической честности, мы пропустим кое-что гораздо интереснее.

Потому что искусственный интеллект создаёт для образования проблему, которой раньше почти не существовало: результат работы всё меньше говорит нам о способностях человека, который эту работу предъявил.

И отсюда возникают сразу два вопроса, на которые современная система образования пока отвечает довольно неуверенно.

Что теперь вообще означает высокий балл?

Посмотрите на верхнюю часть графика.

Один из студентов получил примерно 95 баллов и дома, и на очном экзамене. Вероятно, это один из сильнейших студентов курса: когда внешний инструмент исчез, его результат практически не изменился.

Но возникает парадокс.

На домашнем экзамене этот человек почти не выделялся.

Рядом стояли десятки результатов 98, 100, 100, 100, 100.

Человек, действительно способный получить 95 баллов самостоятельно, благодаря чужим идеальным результатам превращается практически в середняка.

Теперь посмотрим ниже.

Есть студент, получивший около 55 баллов дома и около 60 на очном экзамене. В первой системе координат он выглядит почти худшим студентом курса. Во второй внезапно оказывается заметно выше среднего.

Более того, возможно — именно возможно, потому что по одному графику мы не можем знать мотивов конкретного человека, — перед нами один из тех, кто честно выполнял обе работы.

Тогда возникает довольно странная ситуация.

Честность ухудшает его относительное положение.

Он не стал знать предмет хуже. Не потерял способности. Не сделал меньше работы. Просто вокруг него появилось достаточно людей, способных предъявить результат, который гораздо выше их самостоятельного уровня.

И это уже проблема не отдельного экзамена.

Оценка существует не только для того, чтобы сообщить студенту: «вы решили 73 процента заданий». Она выполняет ещё одну социальную функцию — ранжирует людей.

Университеты выдают дипломы с отличием. Компании сравнивают выпускников. Стипендии достаются студентам с более высоким средним баллом. Конкурсные программы отбирают лучших.

Любая такая система предполагает, что различия между результатами хотя бы приблизительно отражают различия между людьми.

ИИ способен разрушить именно это соответствие.

Представьте марафон, на котором части участников разрешили незаметно воспользоваться электровелосипедом. Самое неприятное здесь даже не в том, что велосипедист пересечёт финиш первым. Гораздо интереснее положение настоящего бегуна.

Он не стал бегать медленнее.

Просто его 17-е место больше ничего не говорит о том, насколько хорошо он бегает.

С рейтингами происходит примерно то же самое.

Когда инструмент способен вытянуть большое количество людей к верхней границе шкалы, возникает то, что статистики называют эффектом потолка: результаты сжимаются возле максимального значения, и тест перестаёт различать сильных и очень сильных.

ИИ добавляет сюда ещё одну сложность. Он выравнивает не знания, а наблюдаемые результаты.

Разница принципиальная.

Тогда давайте просто заберём компьютеры

Это наиболее естественная реакция.

Хотим узнать, кто действительно знает экономику? Сажаем всех в аудиторию. Убираем телефоны. Отключаем интернет. Раздаём бумагу.

График Серрано прекрасно показывает достоинство такого подхода. Разброс немедленно возвращается. Становится видно, кто что способен сделать самостоятельно.

И всё было бы сравнительно просто, если бы университет проверял людей исключительно ради знания того, что они способны сделать без инструментов.

Но образование претендует на несколько большую задачу. Оно должно хотя бы отчасти готовить человека к деятельности за пределами университета.

А там компьютеры никто не забирает.

Бухгалтер не соревнуется с коллегами в устном счёте. Архитектор не обязан чертить здание без программного обеспечения. Программисту разрешено читать документацию. Руководителю — спрашивать коллег. Исследователю — пользоваться базами данных.

История труда вообще во многом состоит из передачи части человеческих функций инструментам.

Мы не считаем слабым инженера, потому что он не способен перемножать шестизначные числа быстрее калькулятора.

И поэтому простое решение «давайте проверять всех без ИИ» сталкивается со второй проблемой.

А кого именно мы вообще хотим измерять — человека или человека вместе с его инструментами?

Кто из двух студентов лучше подготовлен к жизни?

Представим двух выпускников.

Первый великолепно знает предмет. Без компьютера получает 80 баллов. С искусственным интеллектом — 95.

Второй самостоятельно получает 50. Но прекрасно умеет формулировать запросы, проверять ответы модели, находить ошибки, соединять источники и доводить результат до тех же 95.

Кого должен нанять работодатель?

Ответ уже не настолько очевиден.

В профессии важна не чистота выполнения задачи, а способность её решить.

Человек, который знает меньше, но лучше пользуется инструментами, вполне способен оказаться производительнее человека с более глубокими знаниями.

Это, впрочем, не означает, что базовые знания становятся ненужными.

Чтобы заметить, что искусственный интеллект ошибается, необходимо понимать предмет хотя бы настолько, чтобы распознать ошибку. Чтобы задать хороший вопрос, нужно представлять структуру проблемы. Чтобы выбрать между двумя убедительно звучащими ответами, необходимо иметь критерии выбора.

Поэтому противопоставление «знание или умение пользоваться ИИ» само по себе, вероятно, неверно.

Нам нужен человек, способный делать обе вещи.

Но старая система экзаменов довольно плохо различает эти способности.

Экзамен с неограниченным ИИ может измерять качество конечного продукта, почти ничего не сообщая о том, какая часть интеллектуальной работы принадлежит студенту.

Экзамен без ИИ делает обратное: довольно хорошо показывает самостоятельные знания, но намеренно отнимает у человека инструменты, которыми он, вероятно, будет пользоваться почти каждый рабочий день.

Получается необычная ситуация: оба экзамена могут быть честными — и оба одновременно измерять не совсем то, что нас интересует.

Возможно, проблема вообще не в искусственном интеллекте

ИИ лишь очень быстро сделал заметной давнюю слабость образовательных оценок.

Мы привыкли обращаться с отметкой так, будто это универсальная единица человеческой компетентности.

Но 92 балла никогда не означали «этот человек на 92 процента хороший экономист».

Экзамен всегда измерял способность выполнить конкретный тип задания в конкретных условиях.

Стоило изменить условия — и изменялось значение оценки.

Открытый учебник проверяет одно. Ограниченное время — другое. Устный экзамен — третье. Групповой проект — четвёртое.

Искусственный интеллект довёл различия между этими режимами до такой величины, что игнорировать их стало невозможно.

Возможно, поэтому будущая система оценки будет меньше похожа на одну цифру.

Отдельно придётся проверять, что человек умеет без внешней помощи: понимает ли базовые концепции, способен ли рассуждать, видеть противоречия и объяснять собственное решение.

Отдельно — насколько хорошо он умеет работать с инструментами: искать информацию, пользоваться ИИ, ставить задачи, проверять выводы и обнаруживать галлюцинации модели.

И, вероятно, появится ещё один уровень — способность отвечать за конечный результат независимо от того, сколько технологий участвовало в его создании.

Это уже гораздо ближе к устройству реальной профессиональной деятельности.

Хирургу разрешены современные приборы, но от него всё равно требуется понимание анатомии. Пилот пользуется автопилотом, но должен уметь действовать, когда автоматика перестаёт справляться. Руководитель может получить идеальный аналитический отчёт от ИИ, но решение и его последствия остаются его ответственностью.

Поэтому история курса Серрано интересна не тем, что несколько десятков студентов, возможно, нашли слишком удобный способ выполнить экзамен.

Гораздо важнее другое.

На его графике столкнулись две разные модели человеческой способности.

Одна спрашивает:

Что ты умеешь сам?

Другая:

Какую задачу ты способен решить, используя всё, что тебе доступно?

До появления генеративного ИИ эти два результата часто находились достаточно близко, чтобы образование могло делать вид, будто измеряет одно и то же.

Теперь между ними иногда лежит почти пятьдесят баллов.

И поэтому главный вопрос для университетов уже вряд ли сводится к тому, разрешать ChatGPT на экзамене или запрещать.

Нужно заново решить, что именно означает быть хорошим студентом в мире, где результат человека всё труднее отделить от возможностей его инструментов.

Пока мы этого не сделали, возникает довольно ироничная ситуация.

Экзамен с ИИ способен не заметить, что студент почти ничего не умеет самостоятельно.

А экзамен без ИИ — не заметить, насколько хорошо этот же студент способен работать в мире, в котором искусственный интеллект уже никуда не исчезнет.

И, пожалуй, самое тревожное на графике из Брауновского университета — даже не падение среднего балла с 96 до 48,6.

Это несколько серых точек, расположенных рядом с оранжевыми.

Люди, которые, судя по результатам, действительно могли справиться сами.

Старая система должна была помочь нам их обнаружить.

Но при почти поголовных сотнях она сделала их практически невидимыми.

В исследовании дружеских пар детей уровень интеллекта одного участника был статистически связан с уровнем интеллекта его лучшего друга. Это не означает, что мы ходим по миру с невидимым IQ-сканером. Скорее интеллект оказывается одним из множества признаков, по которым совпадает наш способ взаимодействия с окружающими.

Ещё красивее это показал эксперимент нейробиологов. Людей из одной социальной сети помещали в фМРТ-сканер и показывали одинаковые видеоролики. Оказалось, что реакции мозга друзей были более похожи, чем реакции людей, находившихся дальше друг от друга в социальной сети. Причём по сходству нейронных реакций исследователи могли статистически предсказывать социальную близость людей.

Мне кажется, это гораздо интереснее банального «друзья должны иметь общие интересы».

Мы можем любить совершенно разную музыку и заниматься разными вещами, но одинаково замечать смешное, похожим образом считывать поведение людей, с одинаковой глубиной разбирать произошедшее. Тогда разговору почти не требуется усилий.

Конечно, дружба между очень разными людьми прекрасно существует. Гомофилия — закономерность, а не закон природы. К тому же остаётся вопрос: мы выбираем похожих людей или постепенно становимся похожими благодаря общению?

Но окружение всё равно оказывается своеобразным зеркалом. Только отражает оно не столько наши увлечения или доход, сколько то, каким способом мы привыкли смотреть на мир.

Каждый раз, приезжая в лагерь с гитарой, я заранее знаю, что уеду с гораздо большим запасом сил, чем приехал. Есть что-то удивительное в том, как несколько десятков детских голосов могут за один вечер вернуть человеку энергию, которую не получается восстановить даже после полноценного выходного.

Наверное, именно поэтому мне давно перестало быть интересно просто петь песни. Гораздо важнее становится то, что происходит между ними.

Перед первой песней я всегда прошу ребят запомнить три простых правила. Первое — громче всех поёт самый смелый. Второе — даже если стесняешься, всё равно пой. Когда поют десятки людей одновременно, получается красиво независимо от того, насколько хорошо каждый попадает в ноты. И третье — если не знаешь слов, не молчи. Пытайся угадывать, подпевай, ошибайся. Чаще всего к концу песни ты уже знаешь её почти целиком.

Но самые интересные моменты начинаются после музыки.

Я никогда не спрашиваю детей, о чём была песня. Мне гораздо интереснее узнать, что они почувствовали. Какие воспоминания всплыли. Какие строчки неожиданно зацепили. Очень важно заранее сказать одну вещь: здесь не существует правильных и неправильных ответов. Один и тот же куплет может напомнить одному человеку о семье, другому — о друге, а третьему — о каком-то вечере, который он давно забыл. И именно поэтому становится интересно слушать друг друга.

Есть у нас и ещё одна маленькая традиция.

В какой-то момент мы просто замолкаем. Всего на минуту.

Я прошу ребят посмотреть на закат, услышать ветер, пение птиц, шум воды. А потом — обратить внимание на самих себя. Что они чувствуют прямо сейчас? Что происходит внутри? Какой они запомнят эту минуту?

Многие счастливые моменты исчезают из памяти не потому, что были незначительными, а потому, что мы ни разу не остановились, чтобы их по-настоящему прожить. Иногда достаточно одной минуты тишины, чтобы обычный вечер превратился в воспоминание, которое останется с человеком на долгие годы.

Вы только посмотрите, какие фотографии с последнего гитарного вечера сделала замечательный руководитель заезда Софья. Мне кажется, в них получилось сохранить именно то, ради чего каждый раз хочется снова брать в руки гитару.

Если вы работаете с детьми — в лагере, школе, кружке или просто воспитываете собственных детей, — надеюсь, это видео подарит вам несколько идей, которые захочется попробовать уже в ближайшем разговоре.

А в ближайшее время я подготовлю большую статью с конкретными приёмами проведения рефлексии после мероприятий, чтобы ими можно было пользоваться в работе.

Буду рад, если после просмотра вы поделитесь своими мыслями в комментариях. Очень интересно узнать, как вы помогаете детям находить смысл в том, что они переживают каждый день.

https://vkvideo.ru/video-233888703_456239342

На первый взгляд кажется, что речь идёт об уверенности. Но если задуматься — о совершенно другом.

Птица не доверяет кошке. Она доверяет себе. Именно это различие часто определяет, как человек строит свою жизнь.

Мы нередко пытаемся сделать мир безопасным. Выбираем работу без риска, отношения без возможности быть отвергнутыми, избегаем новых проектов, пока не появятся стопроцентные гарантии успеха. Нам кажется, что уверенность появится тогда, когда исчезнет опасность.

Но на деле все обстоит иначе.

Ребёнок учится ходить не потому, что однажды перестаёт падать. Он становится увереннее именно благодаря сотням падений, после которых снова поднимается. Каждая маленькая неудача превращается в доказательство простой мысли: «Я справился тогда — значит, справлюсь и в следующий раз».

Психолог Альберт Бандура называл это самоэффективностью — убеждённостью человека в собственной способности справляться с возникающими задачами. Она появляется не после вдохновляющих слов и не после чтения мотивационных книг. Она рождается из собственного опыта успешного преодоления трудностей.

Социология приходит к похожему выводу. Общество становится менее пугающим для человека тогда, когда он чувствует себя способным действовать внутри него. Источник устойчивости находится не столько в обстоятельствах, сколько в накопленном опыте взаимодействия с ними.

Именно поэтому хорошие педагоги не пытаются оградить детей от любых сложностей. Их задача — создавать такие испытания, которые ребёнок способен преодолеть самостоятельно. Не слишком лёгкие, чтобы не было скучно. Не слишком тяжёлые, чтобы не возникло ощущение бессилия.

Каждая решённая задача становится ещё одним движением крыльев.

Со временем человек перестаёт искать мир, в котором невозможно упасть. Он начинает доверять тому, что сумеет подняться.

Как ни странно, внутреннюю опору нельзя получить сразу. Её приходится постепенно выращивать. Браться за небольшие, но чуть более сложные задачи. Позволять себе ошибаться. Привыкать к мысли, что трудность — не признак того, что вы оказались не на своём месте, а возможность ещё раз расправить крылья.

И тогда однажды вы заметите, что стали смелее не потому, что жизнь стала безопаснее, а потому, что научились доверять собственному полёту.