Чему и как учить в школе будущего?

       Постановка задачи. Рассмотрим школу, где использование любых ИИ разрешено. Какие задачи давать  ученикам в такой школе? Обычные задачи по математике, физике, химии? Нет смысла - ученики ее просто передадут нейросети и все. Тот же DeepSeek  уже сейчас решает ЕГЭ по математике баллов на 80.  Осталось немного "подтянуть" геометрию и будет на все 100. Учить иностранный язык? Аналогичная картина - любые задания ИИ сделает за ученика.  Как быть?

        Естественной реакцией образовательной системы  будет пойти по пути запрета использования ИИ на уроках. Но тут возникнут предсказуемые  проблемы: во-первых, будут использовать подпольно, а во-вторых, произойдет обесценивание школьных знаний и навыков. Поскольку любой балбес,  11 лет прогуливавший школу, с помощью ИИ решит те же задачи не хуже, а то и лучше.

        По сути, ситуация будет аналогична следующей - у нас внезапно появились лошади, но вместо подготовки всадников мы продолжаем учить ходить и бегать. Видимо в надежде, что наши бегуны обгонят на соревнованиях всадников. А ведь подготовка всадников -это отдельное искусство (а еще нужно уметь лошадей выращивать и тренировать - от этого результат соревнований зависит не меньше). И да, умение ездить верхом не отменяет необходимости учиться ходить и бегать, только теперь это уже не основной навык для всадника. 

        Так как же быть? На мой взгляд, ответ тут довольно простой. Для чего мы, например, учим иностранный язык? Понятно для чего - чтобы переводить тексты, общаться с иностранцами. Так пусть ученик сразу переводит тексты и общается с иностранцами. Выглядеть это будет приблизительно так: "вышла где-то новая книга, она еще на русский не переведена. Будь добр - переведи".   Потом более опытный переводчик проверяет перевод - и вот тут важный нюанс, школьник не только набирается опыта в переводах - он дообучает свою нейросеть на найденных ошибках. Для этого вероятно, понадобятся спецы по ИИ, хотя со временем, может они уже будут и не нужны (дал материалы нейросети - она на них дообучилась).  Ну и желательно иметь личную нейросеть, или как минимум, кооперативную с личным аккаунтом. 

Или вот есть на заводе паспорт на оборудование на иностранном языке (не только на английском, может быть на итальянском, китайском или корейском). Тут уже правда большой вопрос: "как проверить правильность перевода нейросетью", но для учебных задач  можно подобрать уже решенные задачи. 

      А для чего будущий инженер учит  физику с математикой? Чтобы проектировать здания, мосты, станки, танки и далее по списку. Так пусть школьник выполняет учебное проектирование на уже решенных задачах. Что он не справится? Ну тогда это будет стимулом изучить  какие темы, которые нужны для проектирования. Какие именно - определит ИИ, он же составит учебный план. Вот мы и получим  на практике "индивидуальную образовательную траекторию". Ну а если решил и справился - молодец, добавляет эту решенную задачу в свое портфолио. Правда, для этого в школе  понадобиться наладить связь с предприятиями, что не так-то просто. Да еще и подобрать задачи от простых к сложным. По сути, это  практика (на предприятиях, офисах и не только), которая и в высшей школе часто поставлена плохо, а тут нужно то же самое начинать уже со школы.

     То есть, нужно поставить целью не просто получение знаний и навыков, а их применение на практике. Но каких знаний, спросите вы, если ученик еще ничего не знает? Отвечаю: "ученик не знает, зато "знает" ИИ- вот эти знания и нужно учиться на практике применять". Причем, хоть ученик в будет в третьем классе, хоть в аспирантуре - совсем не исключено, что общая ситуация останется той же - ему нужно будет ставить задачи нейросети, которая знает больше его. 

      Какие тут вопросы возникают еще? Ну во-первых, математика нужна не только будущему инженеру, но и например, программисту, бухгалтеру, ученому.  Включать еще и их? В принципе, почему бы и нет, но непонятно как "объять необъятное" и что выделить в приоритет. 
      Второй непонятный вопрос: "какое должно быть соотношение между знаниями, которые ученик должен знать сам, и теми, которые знает ИИ"? Как создать мотивацию для получения и закрепления хоть каких-то самостоятельных знаний?

      Ведь по сути школьники оказываются в ситуации, когда у них в подчинении есть "электронный математик", и им нужно приспособить его для решения каких-то прикладных задач. И вот тут центральный вопрос: "а чтобы поставить задачу  в каком объеме самому нужно знать математику"?  Ответ тут непрост и многогранен.  С одной стороны, есть какой-то минимальный уровень - ведь даже для того ,чтобы считать на калькуляторе,  нужно хотя бы цифры знать. Но с другой, если уровень собственных знаний больше, то и качество постановки задачи выше. Правильно заданный вопрос - это 50% ответа. Тут нужен широкий кругозор - общее представление о том, что от чего зависит и какие задачи можно ИИ поставить, а какие нет. Вот скажем легко поставить задачу: "найди лекарство от рака", да только толку с такой постановки задачи. И как их нужно поставить, чтобы решение таки получить? (изучить вопрос, разбить на подзадачи и т.д.)
     

     Кстати, весьма похожая ситуация возникла и с появлением интернета. Ведь с одной стороны казалось, что: "а зачем знать факты, если их можно загуглить"? А с другой, как оказалось, чтобы что-то найти в интернете нужно понимать что ищешь (и чем лучше понимаешь, тем лучше результаты поиска). А еще на каких сайтах правду пишут, а на каких опечатки или тебя злостно обманывают. 

       В целом, ответ на данный вопрос, имхо, может быть получен только на практике. Но общий подход здесь вероятно будет такой: "ученику не обязательно уметь самому решать интегралы - достаточно отчетливо понимать, что такое интеграл и как его использовать". Причем для интегралов это актуально еще до появления ИИ - со взятием интегралов и Mathcad  неплохо справлялся. Ну а с появлением ИИ, можно стало можно не заморачиваться даже постановкой математической задачи: даешь исходную текстовую  - и нейросеть ее прекрасно решает. Другое дело, что на данном этапе  развития ИИ еще нет полноценной уверенности, что задача решена им правильно, а потому нужно понимать как перепроверить решение (а вот для этого знать математику нужно уже неплохо). . Кстати, в математике для этого есть ряд чисто математических методов. Можно задать ИИ обратную задачу - и посмотреть, будет ли сходиться ответ. Можно  провести оценку сверху и снизу. Можно применить метод контрольных сумм  и  так далее.      

        Кстати, интереснейший пример задачи для младшей школы. В магазинах часто нужно пересчитывать сколько осталось товара в конце рабочего дня. Вот стоит коробка - на ней написано 200 шт. А вдруг там не 200, а 178? Ответ понятен - взять и пересчитать. А как узнать это быстро, вот прямо за 10 секунд? За 10 секунд 200 штук товара не пересчитаешь.

         Вот тут есть важнейший педагогический момент. Чтобы дети и правда прочувствовали, чем полезна физика с математикой, нужно не просто дать это как теоретическую задачу. Нужно сначала реально принести ящик в школу, чтобы они пересчитали это вручную (с назиданием о том, что таких ящиков в магазине много). Еще лучше организовать соревнование - кто быстрее и точнее пересчитает?  А потом  сказать: "а мальчик Вася определил это за 10 секунд". Как он это сделал? Потом дать детям подумать (выдержать интригу). И уже если не придумали - тогда показывать решение со взвешиванием. Если же вместо этого сразу показать конечную задачу, то интереса не будет никакого - а часто даже отрицательный. И не забыть, что взвешивание еще и имеет ошибку,  и чтобы ее уменьшить, нужно сначала высчитать средний вес товара. 

          Вот такие реальные примеры могут создать принципиально новую мотивацию самому учить материал, ведь оказывается, что "знания - это сила!". Вот только в современной школе, обычно -это лишь потенциальная сила, не имеющая выхода на практику. 

       
          Итого на первый план в школе будущего выйдет навык применения  ИИ  на практике: умение ставить перед ним задачу, разбивать ее на подзадачи, проверять полученное решение на ошибки. Ну самому  ставить вопросы, на которые бы хотелось бы получить ответы. При этом задача: "получить знания и навыки"  по прежнему остается (хотя бы на тот случай, что не всегда к ИИ есть доступ, да и для поддержания собственных мозгов в порядке). Но при этом добавляется еще и задача дообучения ИИ новым знаниям и навыкам.