Что останется преподавателю после AI

Один из звенящих в воздухе вопросов звучит примерно как "надо ли читать книги если бездушная машина всё равно все выводы и так знает", и типа оттуда раскручивается в "а зачем вообще учиться делать X", где X всё что угодно от "решать диффуры" до "играть на музыкальном инструменте". После всей мини-серии выше при ответе на такой вопрос хочется обратить внимание на следующее:

Использование LLM/GenAI помогает за существенно малый размен времени сделать следующие вещи:

написать объяснение и упростить или усложнить его
придумать примеры
собрать презентацию
сгенерировать тест
нарисовать бодрого офисного человека, который указывает на растущий график

И вот эта значительная часть производства образовательного контента действительно автоматизируется и довольно неплохо.
Это хорошая новость: производство слайдов никогда не было самой ценной частью преподавания.
Но если содержание курса можно сгенерировать по одному промпту, за что теперь отвечает преподаватель

Преподаватель начинает отвечать за дизайн петли:

поставить человека в релевантный контекст
создать продуктивное напряжение, а не произвольную сложность
дать (=сделать способ) принять решение до готового ответа
спроектировать правдоподобные последствия
помочь с рефлексией
предложить следующую попытку, проверяющую сделанный вывод

Можно возразить, что то что выше это задачи методиста. И действительно, однажды у меня даже был конфликт когда преподаватель отказался делать что-то похожее, прикрываясь идеей что "это задачи методиста, это другая роль, я просто преподаватель". Я тогда тоже не понял этот аргумент, и сейчас не очень понимаю.

Потому что это нет никакого "AI никогда не заменит настоящего Учителя". Он заменит много чего. Сценарии, симуляции, персонализированную обратную связь и сократические вопросы LLM тоже уже умеет производить, потому что это уже разложено до алгоритмов. И пусть AI пока делает это не всегда хорошо, но это уже лучше чем в среднем.

Вопрос не в том, может ли AI сгенерировать учебную ситуацию. Вопрос в том, кто отвечает за то, что она тренирует нужное поведение и переносится в реальный мир. AI может написать курс. Это ещё не значит, что кому-то удалось чему-то научиться. И даже если представить себе что есть всемогущий AI, остаётся человеческой/профессиональной работой:

выбрать, какое изменение поведения вообще важно
знать реальную работу и реальные ограничения
отличить правдоподобную симуляцию от мишуры
заметить, когда ученик освоил способ обманывать упражнение, и среагировать на это
решить, какая ошибка безопасна в симуляции, а какая недопустима на практике
проверить перенос: изменилось ли что-нибудь в понедельник утром
разделять метрики прохождения курса от результатов работы

Можно вообще всё это схлопнуть и сказать что единственная нужная метрика это может ли человек завтра сделать что-то, чего не мог вчера. Когда контент дорог, преподаватель ценен как его носитель. Когда контент почти бесплатен, ценнее становится человек, который понимает, какое действие нужно вызвать, какую ошибку совершить, а потом разрешить и какое последствие поможет из неё выбраться. Так победим.

Ну и да, если вы сами вдруг делаете курс что-то такое и хотите консультацию (я успел съеть пару собак и пуд соли на создании курсов для технарей), напишите в сообщения канала, буду рад помочь, хоть с ИИ хоть без.

Полный путь со ссылками:
контент -> контекст -> напряжение -> последствия -> рефлексия -> новая попытка.