Два учителя. Две принципиально разные головные боли. Одна о том, что машины могут сделать на самом деле, другая о том, что мы продолжаем пытаться остановить.
Дэвид Вебб находится в Джакарте. Он не программист. Даже близко. И всё же он провёл год, «кодируя по настроению» (vibe coding) приложение под названием LibraryAid. Идея? Позволить искусственному интеллекту управлять библиотекой. Не нужно образования в сфере информатики, нужна лишь упрямство.
Алгоритм теперь отслеживает около 30 факторов. Интересы, прошлые привычки чтения, даже текущие темы в классе. Он персонализирован до такой степени, что это пугает.
И это работает.
Возьмём ученика, читающего на два уровня ниже своего класса. Приложение предложило ему серию книг, которые он по-настоящему полюбил. В результате он показал прогресс в чтении, превышающий средний в три раза. Это впечатляет. Это магия? Нет. Это просто данные, делающие то, что они делают лучше всего — находя закономерности, которые человек мог бы пропустить.
Технология работает лучше всего, когда она усиливает интуицию, а не заменяет её.
Но теперь перевернёмся к Калифорнии. Знакомьтесь, Гейб Нитро.
Он отстаивает то, что никто не хочет слышать: сумочки для телефонов могут вредить обучению, а не помогать. Сумочки Yondr созданы, чтобы убить отвлечение. Запечатывать телефоны на время дня звучит разумно, не правда ли?
Исследование Национального бюро экономических исследований говорит об обратном. В старших классах школы по английскому языку эти сумочки не имели статистически значимого влияния на результаты тестов. Ноль. Учителя, внедрившие их, были шокированы. Они действительно думали, что это исправит оценки. Это не сработало.
Ещё хуже? Гейб отмечает, что на контроль тратится почти пятьдесят минут в день. Сорок девять минут учебного времени теряется на проверку замков и урегулирование споров. Что такое реальное отвлечение? Как только телефоны заблокированы, ученики просто смотрят на свои Chromebook-ы. Отвлечение не исчезает, оно просто меняет платформу.
Мы пытаемся автоматизировать эмпатию с помощью одного инструмента. Мы пытаемся запретить внимание с помощью другого. Возможно, проблема не в коде или в кейсе, а в предположении, что мы можем инженерно устранить человеческую природу.
