Цифровизация раннего развития ребенка

Нейротехнологии кардинально увеличивают возможнсти умственного труда за счет интеграции мозга и вычислительных машин, а применение их в образовании позволит резко усилить скорость усвоения новых знаний, объема памяти а также повысить когнитивные способности и возможности смены типа мышления и быстрой профессиональной ориентации.

Стремительное развитие нанотехнологических устройств проходит в двух параллельных этапах: сбор биометрических данных о человеке и окружающих его объектах и полная расшифровка работы головного мозга. После проведения подготовительных работ нейротехнологии перевернут наше представление об образовании.

Особенности освоения цифрового образования

Оцифровка человека и его жизнедеятельности позволяет освободить его временное пространство для общения с друзьями, близкими и занятиям по собственному постижению, духовному и физическому саморазвитию и созданию творческих проектов. Это возможно при соблюдении череды правил являющихся фундаментом цифрового обучения.

Переход на цифровое образование обусловлен рядом проблем связанным в первую очередь с резкой сменой обстановки: от посещения учебного учреждения, до дистанционного образовательного процесса. Чем младше ученик и чем раньше он познакомился с современными электронными устройствами, тем больше у него шансов эффективно освоить данное преобразование получения знаний.

Особенными способностями обладают дети поколения D (Digital) родившиеся после 2015 года и имеющие старших сиблингов. Наблюдение за родственниками начавшими переход к дистанционному образованию и работе в 2020 году, детьми находящимися в сензитивном периоде развития мозга от 1 до 6 лет, позволяет успешно усвоить данные компетенции и навыки.

Основные направления развития цифрового образование это переход к фиксации и записи всех полученных навыков, появление наставников на основе искусственного интеллекта, отслеживающих процесс обучения, создания персональной траектории обучения с подбором подходящих задач для каждого ученика.

Важнейшими задачами для результативного перехода на удаленное обучение является совокупность новых факторов цифрового обучения: сокращение времени уроков с реальным преподавателем, уменьшение количества учеников в процессе одновременного обучения, изменение форм отчетности и переход на самостоятельное освоение навыков.

Безотносительное освоение знаний основывается на создании образовательных метаигр и технологических платформ в которых участники обучения имеют цифровой аватар с возможностью его улучшения в процессе перехода на новый уровень знаний, а также объединение учеников в кланы и гильдии, иными словами в сообщества и проектные команды. Создавая новые задачи и бизнес модели, вовлекаясь в оплачиваемую трудовую деятельность независимо от возраста.

Процесс самостоятельного обучения в команде, носит преимущественный характер в цифровом образовании. Он основан на научном представлении о работе мозга и дофаминергической системы. В котором за каждый полученный навык и решенную задачу, ученик получает поощрение в виде похвалы, отзыва, повышения уровня цифрового аватара, и роста в иерархической парадигме метаигры.

Успешное удаленное обучение, направлено на получение гиперспециализации ученика, под конкретный, узкий круг задач, необходимых работодателю. Безвременное начало практики и рабочего процесса, постоянное обновления уровня навыков, и получение знаний на протяжении всей жизни, залог успеха в постинформационном обществе.

Трудности усвоения знаний в эпоху нейросетей

Новые горячие информационные источники заменяют старые, в прошлом знания хранящиеся на пергаментах заменило книгопечтание, а книги заменил интернет. В эпоху появления поисковых машин и нейросетей информация становится более доступной и одновременно с этим содержит как ошибки в ответах так и снижение мотивации со стороны их пользователей, в пользу обращения за советам к автоматическим системам.

Генеративные нейросети опираются на информацию созданную человечеством до их возникновения, но за каждой неросетью скрываются алгоритмы а создание новых материалов сокращается и в ближайшие годы генерация контента будет происходить на основе сгенерированного конента разными сетями, таким образом существуют вероятность что качество информации будет падать. Первоисточники не всегда будут известны и они могут быть подтасованы за счет изменения ранжируемости с помощью создания автоматической информации для реализации манипулятивных целей.

Кроме того для создания контента генеративные нейросети используют сжатые данные, иными словами при обработке запроса происходит симуляция ответа без аналитического внимания и сжатая информация из многих источников при распаковке теряет полноту информации и может выдавать ангажированный или в корне не верный ответ со снижением его дискурсивной детализации.