В декабре 2020 г. в Москве в седьмой раз состоялась конференция EdCrunch, и впервые в истории она прошла полностью в онлайн-формате. Организаторами мероприятия выступили НИТУ «МИСиС» и Университет 20.35 при поддержке Минобрнауки России и Mail.ru Group.

Одним из центральных треков конференции стали технологии в образовании. Лидеры рынка EdTech обсудили актуальные вопросы: от стратегий развития в пандемию до кадровой политики.

КРАШ-ТЕСТ ДЛЯ EDTECH-КОМПАНИЙ

2020 год стал вызовом для всех. По оценке Организации Объединённых Наций, пандемия нарушила учебный процесс миллиарда студентов и школьников в 160 странах. Тем не менее образовательным технологиям удалось более или менее адаптироваться к текущим изменениям, хотя путь был непростым. С какими проблемами столкнулись EdTech-компании и какие возможности и перспективы развития открыла пандемия? Каковы новые форматы и механики, доказавшие эффективность в этот сложный период? Будет ли EdTech и дальше так же стремительно захватывать рынок или традиционное образование всё же вернёт свои позиции?

Максим СПИРИДОНОВ, сооснователь и генеральный директор компании «Нетология-групп»:

— В ситуации форс-мажора ожидаешь падения производства и сокращения рынка. У нас получилось в целом неплохо. Люди собрались, довольно быстро справились с эмоциями, а производительность скорее выросла. Компания улучшила коммерческие результаты. Мы продолжили динамику прошлых лет, т.е. удвоение выручки за год, что для стартапа в нашей фазе уже сложно. Год был, конечно, поучительным.

В подобных обстоятельствах очень интересно наблюдать, как реагирует среда на происходящее, насколько велик разрыв между потребностями рынка труда и тем, что готово предложить системное традиционное образование, и как важно нам, работникам экстренных служб образования, включиться в его преодоление. В частности, в проекте «Фоксфорд» был открыт ряд платных курсов, когда стало очевидным, что школа просто не справляется.

Конечно, если было бы известно заранее, что случится в 2020 г., то наибольший акцент мы сделали бы на общее среднее образование, подготовили платформу инструментально и методологически. Пока что мы только оцифровали офлайн. Отрасль нуждается в мето­дологах, которые в дальнейшем помогут сконструировать онлайн-образование 2.0.

Василий ТРЕТЬЯКОВ, советник генерального директора Университета 20.35:

— 2020-й стал годом максимальных изменений в сфере образования. Для Университета 20.35 он оказался во многом интересным и показательным. Компания продолжила свой рост, мы смогли достичь пятикратного увеличения аудитории наших проектов. Запустили ряд новых продуктов, которые меняют принцип организации самого обучения, того, как человек развивается. Через месяц после тотального перехода образования в онлайн мы инициировали проект Steps, позволивший оценить, может ли сообщество помочь своим членам выстроить персональные траектории развития. А весь остальной год работали с мотивацией. Как выяснилось, студенты, оказавшиеся в ситуации неопределённости, не понимавшие, чего от них потребует вуз на следующем шаге, не были готовы к инновациям, обязанностям и ответственности по выполнению проектов, построению индивидуальных траекторий.

Очевидно, что в онлайне огромное значение имеет то, как вы встраиваетесь в процесс взаимодействия с преподавателем, экспертом. Вовлечённость участников оказывается высокой в том случае, когда педагог работает персонально, понимает суть вашего проекта и включается в него. Это означает, что следует менять подходы, иначе строить образовательный процесс. Он должен быть максимально персонализированным, и это огромный шаг вперёд с точки зрения повышения эффективности.

Безусловно, важно помогать вузам с данными, позволяющими видеть, что происходит в аудитории. Объективно весь мир переходил в онлайн вслепую, не понимая, кто учится, а кто нет, какие инструменты помогают учиться. Нам нужно доказать, что всё это работает. Лидерами становятся те компании, которые демонстрируют, что, обучившись у них, можно освоить профессию, найти работу, получать зарплату. Всем остальным следует восстанавливать доверие к системе в целом и к конкретным образовательным продуктам.

Михаил МЯГКОВ, основатель и генеральный директор образовательной компании MAXIMUM Education:

— Наша команда адаптировалась к вызовам, сохранив динамику развития, хотя было очень непросто справиться с негативом по поводу онлайн-обучения со стороны родителей. Это был хороший краш-тест.

Объективно в удалённом образовании есть проблемы с качеством. Критика со стороны обучающихся и их родителей оправданна: система оказалась не готова не только технологически, но и на уровне методологии. Школа требует изменений — не только в плане понимания того, как использовать онлайн-инструменты или адаптировать материал. Следует изменить подходы, даже если система вернётся к традиционной модели. Думаю, 2021-й станет годом движения к большей эффективности.

Мария СПИС, сооснователь и содиректор компании Holon IQ, Австралия:

— Наша компания собирает маркетинговую информацию и определяет тренды в образовании. Сегодня наблюдается возросшая потребность в достоверных данных. В цифрах нуждаются и инвесторы, и представители других индустрий: банковской, сферы высоких технологий. Они заинтересованы в инвестициях в образовательный сектор в гораздо большей степени, чем ранее.

Рынок всегда быстрее, чем регуляторные системы. Но 2020-й оказался годом, когда госрегулирование стало его догонять. По всему миру вводятся новые национальные политики в области образования. В США и Вьетнаме, например, на основе блокчейна создают реестр показателей образования, которые станут признавать в разных секторах. В Сингапуре введён паспорт навыков. Таким образом создаётся инфраструктура онлайн-образования. Разумеется, пройдёт время, прежде чем она развернётся полностью, но последствия для традиционной системы станут существенными. Если у учителей не будет соответствующих навыков, то они окажутся невостребованными. Их обучение и поддержку нужно усилить. Проектирование для системы онлайн-обучения исключительно важно. Образование не существует отдельно от навыков и рабочих мест. Следует теснее интегрировать учебный опыт с рынком труда.

ОНЛАЙН-КУРСЫ: НАСТОЯЩЕЕ И БУДУЩЕЕ

Об онлайн-курсах в 2020 г. говорили все, но каково будущее этого формата? Что ждёт учеников и преподавателей, участников рынка? Как сделать так, чтобы при обилии контента не страдало качество? Как удержать внимание аудитории и подобрать эффективные решения? Об этом на конференции рассуждал методист Geekschool Geekbrains Денис ШОНОВ.

— В докомпьютерную эру дополнительное образование детей заключалось в том, что у состоятельных людей находились средства, чтобы приглашать репетиторов. В XX в. появились кружки, небольшие группы, в которых профессионалы делились своим опытом с обучающимися. За счёт «цифры» охват аудитории резко увеличился, появилась возможность выходить на учащихся в отдалённых городах, где не было модных образовательных пространств и востребованных преподавателей. Но проблема в том, что никто не знает, как преподавать в онлайне, как удержать внимание, сделав процесс обучения интересным и интерактивным. Новый подход означает смену парадигмы роли учителя. Если раньше он был единственным носителем знаний, то сегодня благодаря Интернету любой школьник всегда может получить релевантную информацию. Возникает вопрос: зачем нужны курсы, если многое можно оперативно найти в Сети? Серьёзной проблемой является то, что на данном этапе превалирует пассивное обучение. В онлайн-курсах используются традиционные вебинары, видеолекции, обычные тесты в Google-формах. Это негативно сказывается на качестве: в отсутствие интереса студенты могут заниматься перед экраном всем чем угодно, кроме обучения. Помимо того, ограниченность платформ обучения препятствует внедрению форматов. Классические LMS создавались под ранние стандарты онлайн-курсов, в них сложно использовать элементы активного обучения и геймификации.

В 2020 г. Interactive Media Institute провёл исследование, показавшее, что Zoom и аналогичные платформы снижают фокус внимания учеников на уроке. Когда вы находитесь в лекционном зале, то слушаете, участвуете в дискуссии, а мозг воспринимает процесс обучения как диалог. В онлайне, несмотря на то что можно включить камеру и присутствовать на занятии благодаря прокторингу, мозг воспринимает этот процесс как виртуальную игру. Помимо всего прочего, студенты ощущают себя участниками одиночного плавания, им не хватает общения, социализации. Таким образом, онлайн-курсы сегодня переживают системный кризис.

Как справиться с этими вызовами? Лидеры онлайн-образования стремятся активизировать обучение в формате 4к. Например, в Apple это командная работа, коммуникация, персонализация, критическое мышление. В каждом курсе слушатели должны реализовать какой-то проект, естественно, при этом они общаются, предусмотрены задания разного уровня. Похожих принципов придерживается Ad Astra School Илона Маска. Обучение строится на практике, рефлексии взрослого опыта, когда обучающиеся погружаются в симуляцию реальной жизни. Мы решили объединить опыт этих двух компаний и добавили такую практику, как демодни, когда дети выступают с защищёнными проектами перед членами жюри из Geekbrains и родителями, делясь опытом. Если школьники получают интересную задачу, то они более мотивированны найти способ её решения, пойти на опережение программы. Инструмент проблемного обучения работает на эту задачу.

Основным средством коммуникации на уроках остаётся Zoom, а общение вне уроков происходит в Discord. Там есть комьюнити, наставники и преподаватели, которые модерируют чат и раз в неделю созваниваются со студентами для консультации. Ещё один инструмент — сервисы командной работы и игрофикации: Kahoot, Figma, Miro.

Также стремимся развивать критическое мышление. Каждый месяц дети делятся рефлексией по поводу того, что они сделали, в специальном формате, который называется «сэндвич». Сначала выделяют успехи, затем — негативные факторы, повлиявшие на результат, и наконец сглаживают их позитивными отзывами.

Очевидно, в обучении детей обычная вебинарная модель неэффективна. При этом есть немало сервисов EdTech, позволяющих повысить качество. И чем больше элементов активности, тем проще удержать интерес подростков и тем выше NPS*. В Geekschool этот показатель достигает 97%.

* NPS (англ. Net Promoter Score) — индекс определения приверженности потребителей товару или компании (индекс готовности рекомендовать), используется для оценки готовности к повторным покупкам. Является одним из главных индексов измерения клиентской лояльности.

BIG DATA ДЛЯ EDTECH: ИНСТРУКЦИЯ ПО ПРИМЕНЕНИЮ

Глубокая аналитика и оценка данных — одни из главных драйверов успеха EdTech-компаний. Исторически сложилось так, что в мире прижилась концепция 3v, с точки зрения которой обсуждают Big Data. Это прежде всего Volume (объём) — то, сколько реально данные занимают места. Второй блок — многообразие (Variety). Данные не гомогенны, они разнятся по своей структуре: это изображения, видео, стрим-сообщения, метрики и т.п. Наконец, это Velocity — скорость. Информация обновляется очень быстро, в потоковом формате.

Безусловно, можно создать хранилище, куда будут направляться терабайты данных. Но возникает вопрос: что с ними делать? Можно отправить их в чёрный ящик, в нейросеть. Но является ли такое решение эффективным? Не затеряется ли цифровой след, если необдуманно проектировать хранилище?

Андрей КОМИССАРОВ, директор направления «Развитие человека на основе данных» Университета 20.35:

— Для начала нужно понять, что такое цифровой след. Это достаточно широко используемый термин, объединяющий и сайты, которые вы посещаете, и лайки в Facebook. В образовании цифровой след — зафиксированные в виде данных опыт и переживания, сопровождающие погружение человека в предмет, регистрация того, как взаимодействуют люди между собой, с LMS, с инструментами и контентом. Сюда входят и оценки. Это может быть самооценка, например рефлексия, взаимные оценки, как в Coursera, и отметки от преподавателя. Наконец, все контрольно-измерительные материалы, задачи и чат-логи тоже данные цифрового следа.

Если говорить об опыте Университета 20.35, то на уровне педагогического дизайна при проектировании мероприятия мы закладываем номенклатуру цифрового следа, который намерены собирать. В минимальном формате это рефлексия и чат-логи, в максимальном — более сложные вещи. На основе собранных данных можно изучать важные критерии: вовлечённость, командность, коммуникации, отношение пользователей к материалу, функциональную специфику. Самое интересное — контекст понимания материала. Для этого используется семантико-онтологический анализ. Стандартный семантический подход позволяет определить, как часто тот или иной термин возникает в тексте, как они сочетаются друг с другом. После этого результат семантического анализа можно представить на заранее созданной онтологии и выяснить, как пользователи воспринимают ту или иную информацию, в каком контексте они её понимают, где это понимание связано с определёнными когнитивными искажениями. В чистом виде больших данных здесь нет: мы имеем дело с хорошо структурированными датасетами: рефлексии, диагностики. При этом объём не такой большой, несмотря на то что ежедневно на мероприятия приходят 1,5 тыс. человек, а информация обрабатывается в реальном времени. Подходы, которые здесь применяются, — это ансамбли алгоритмов, позволяющие сохранить прозрачность, понять, почему машина пришла к тому или иному мнению, воспроизвести анализ или увидеть ошибку и отладить её.

Насколько инженерная составляющая готова к реализации всех этих идей? 10–15 лет назад семантический анализ на подобном уровне был бы невозможен из-за недостатка вычислительных мощностей. Но методологические подходы меняются, техника развивается. Что нас ждёт в будущем?

А. Комиссаров:

— Сейчас мы работаем в основном с цифрами и текстами. Больших вычислительных мощностей для этого не требуется. Даже когда разрабатываем профстандарт по поручению Правительства РФ, оперируем 45 Гб текстовых данных рынка труда. Больший объём может появиться тогда, когда в цифровой след будут закладываться звук и видео, когда мы начнём обрабатывать видеоконференции, снимать нейросетью физиогномические данные, оценивать, как меняются эмоции на лице человека, модуляции голоса и т.п.

На мой взгляд, работа с цифровым следом осуществляется в двух направлениях. Первое — усложнение системы, например когда оценка жёстких навыков сочетается с оценкой мягких. Второе связано с переходом от анализа цифрового следа к моментальной рекомендации для выстраивания персональных траекторий. В конце концов, к этому и движется образование — чтобы в огромном массиве пользователей и их данных выстраивать уникальный путь, наиболее эффективный для конкретного пользователя.

Иван МИНЯЙЛЕНКО, директор по аналитике Skyeng:

— В одном из проектов мы попытались построить модель связи навыков у пользователей. К примеру, предположили, что если обучающийся умеет на иностранном языке задавать вопрос в прошедшем времени, то сможет это сделать и в настоящем. Для каждого пользователя по дереву навыков мы примерно смогли представить, что он понимает и на чём «застрял». Это позволило отслеживать прогресс обучающихся и направлять его, находить ошибки в методологии, когда на одних и тех же моментах разные люди останавливались без видимых причин. Здесь мы не использовали большого количества данных, цифровыми следами выступали оценки и движение пользователей. В результате нам удалось передать методистам информацию, курс был перестроен и теперь работает на 17% эффективнее, хотя материал остался таким же. Если бы мы использовали более существенный массив данных, это не повлияло бы на результат значительно, но мы потратили бы намного больше ресурсов. Big Data — то, что не всегда необходимо в образовании.

Глеб СОЛОГУБ, старший продакт-менеджер «Яндекс.Практикума»:

— В работе большинства EdTech-компаний Big Data не так уж и много. В образовательной аналитике используются в основном структурированные данные — события, которые происходят с пользователем в образовательном продукте: что он увидел, куда зашёл, какие действия выполнил. Эта информация собирается роботами и складывается в базу, предназначенную для аналитики. Есть один кейс, когда мы работали с действительно серьёзным объёмом видеоданных. В Skyeng каждое занятие записывалось, и за всё время накопилось порядка 10 млн записей уроков, при этом размер каждой превышал 100 Мб. Один из проектов был связан с тем, чтобы понять, в какой момент урока какие эмоции испытывают учителя и ученики. Речь идёт, конечно, о видимых на лице эмоциях, внешних характеристиках. Обучили нейросетевую модель распознавать эмоции, работая с мощным кластером графических процессоров. Конечно, это больше была продуктовая задача, чем образовательная: мы добивались того, чтобы обучение было не только полезным, но и приятным, стремясь повысить вовлечённость в продукт. В итоге в завершение каждого урока нейросеть представляла подбор кадров, на которых учителя и студенты улыбались. Но такие задачи возникают нечасто: 99% образовательной аналитики связано с обработкой структурированной информации, построением траекторий обучения. Один из самых больших вызовов в EdTech — как можно оперативнее давать пользователю отклик, оценивая его действия.

Таким образом, Big Data не панацея, и гораздо важнее грамотно выстроить работу с цифровым следом. Но и здесь возможных решений предостаточно. Есть простые алгоритмы, которые быстро и легко интерпретируются бизнесом, но существуют и те, что идут на пике кривой Гарднера. Как эксперты относятся к возможностям искусственного интеллекта (ИИ)?

Валентин ПАНОВСКИЙ, руководитель департамента обработки данных в онлайн-университете Skillbox:

— В Skillbox с большим вниманием относятся к тому, насколько непрерывно происходит обучение студентов, и используют балансировку нагрузки при помощи цифровых инструментов. Это тоже не большие данные, но спектр решений обширен. Оказалось, что модель на основе нейросетей на 9–10% эффективнее, чем классический директ-подход. Но по сути, это модель чёрного ящика. Мы посоветовались с нашими методистами и основателями компании: насколько такое решение соответствует треку развития бренда, удобно ли оно студентам, опасны ли сопутствующие риски. В итоге запустили тестовую директ-модель, которая чуть хуже работает по метрикам, но более прозрачную. Вообще, это серьёзный вопрос: насколько этично принимать решение на основе данных, которые непонятно как генерируются.

А. Комиссаров:

— Действительно, включать чёрный ящик, в котором непрозрачно принимаются решения, а речь при этом идёт о судьбах людей и их дальнейшем развитии, необо­снованно. Это важный вопрос этического плана. С точки зрения чисто методической в образовании, когда мы начинаем переходить в онлайн, есть два направления. Первое — методисты заранее прописывают систему, все необходимые инструменты, элементы среды и определяют путь, который проходит пользователь, — изна­чально удобный, эргономичный, но он не может быть изменён. Это как компьютерная игра в жанре квеста. Второе — педагогический дизайн, или Learning Experience Managment. Он подразумевает, что мы создаём среду, способную гибко реагировать на то, что происходит с пользователем. Определённые элементы можно видоизменять прямо по ходу обучения, предлагать план А и план В, рекомендовать разные типы взаимодействия и разную степень погружения различным типам пользователей. С этой точки зрения на каждом этапе важно понимать, как, что и где складывается. Педагогический дизайн в принципе меняет подход к образованию. Мы вовлекли тысячу человек в онлайн-среду, но нужно, чтобы они вели проектную работу, коммуницировали и т.д. Замеряем эмоциональный фон и видим, что-то происходит не так и необходимо менять подходы. Если в основе чёрный ящик, это сделать невозможно, потому что все нейросети изначально обучаются на определённом датасете. Если в нём не было заложено поведение, которое представляет собой абсолютный хаос, то робот спасует и ничего не получится.

Весь вопрос в том, как предполагается строить систему образования: чтобы оно гибко и целенаправленно подстраивалось под людей, чтобы оно было человекоцентричным или шло по заранее заданному вектору? В Университете 20.35 мы движемся по пути педагогического дизайна. Но ответ на вопрос, приме­нять ли сильный ИИ, глубокие нейросети, сложные смарт-алгоритмы, каждый должен решить для себя сам.

И. Миняйленко:

— Есть пример того, как найти синергию между моделью чёрного ящика и принятием решений людьми. В частности, мы смогли определить, что об уровне владения языком говорит не наличие сложных слов в арсенале пользователя, а число смыслов простых слов. Мы научились понимать смысл слов в контексте, проанализировав более 200 тыс. сочинений учеников. Здесь ИИ не принимает никаких решений: мы выдаём результаты методистам, и они используют это для совершенствования процесса обучения. Модель чёрного ящика просто заменяет человека в рутинной задаче.

Г. Сологуб:

— Большинство моделей, которые мы используем, так или иначе не самостоятельны в принятии решений. Это задачи классификации, «наклейки ярлыков». Но нейросеть их не выдумывает, её задача — обучиться той методике, которую предлагает эксперт. Речь идёт не о том, что ИИ сам научится анализировать изображения и распознавать эмоции. В основе этих моделей вручную собранные датасеты, в которых люди размечали, как они оценивают наличие эмоций, а нейросеть просто агрегирует и обобщает эти данные и учится делать точно так же. Безусловно, модели должны быть чётко интерпретируемыми, чтобы мы могли сказать, что ИИ принял решение на основе определённых факторов. Но бывают ситуации, когда это не обязательно: достаточно видеть прогноз, который анализирует специалист. Типичная задача такого плана — понять, насколько клиент удовлетворён продуктом или сервисом. Если мы хотим, чтобы ИИ нам указал на конкретные проблемы, то нужна интерпретируемая модель, а в других случаях важно знать, что что-то не так, и просто отдать эту информацию куратору.

EDTECH: В ПОИСКАХ КАДРОВ

Мир стремительно меняется, и традиционная система обучения не успевает за изменениями. В результате люди теряют работу, а работодатели не могут найти необходимых сотрудников. Как обстоят дела с кадрами на рынке EdTech и кто сейчас востребован?

Алексей ПОЛЁХИН, программный директор образовательной компании «Нетология»:

— За восемь лет произошла принципиальная смена кадровой парадигмы. В 2010 г. на рынке вообще не было специалистов в EdTech. Компании брали любых умных молодых людей, уставших от традиционного маркетинга, от правил крупных корпораций, при этом желающих и способных что-то менять. Затем началась стадия, когда крупные игроки рынка стали перетягивать друг у друга специалистов. Сейчас такая практика уже не работает, и общая отраслевая задача — построить систему обучения сотрудников, как внешних, так и внутренних.

Если говорить о методистах, то они, конечно, были всегда. Но для нас 40 лет стажа в образовании — не лучшая характеристика: мы многое пересмотрели и переизобрели. Нередко в академическом секторе встречаются специалисты, которые никогда не сомневаются в том, что чего-то не знают: у них есть ФГОСы, которым они чётко следуют. Таким экспертам сложно входить в онлайн-образование, перестраиваться на режим экс­периментов, быть готовыми ошибаться. Только единицы способны преодолеть этот барьер, подвергнуть сомнению весь свой предыдущий опыт.

Сейчас ситуация меняется. Появился новый класс продюсеров и методистов, которые понимают, что такое пользовательский опыт, педагогический дизайн.

Степан ВИЛЕНЧИК, основатель Telegram-канала «Вакансии в образовании»:

— В принципе всё образование, даже институциональное, из-за пандемии двинулось в онлайн. EdTech — это стартапы, бизнес, который легко масштабировать. Для многих EdTech-компаний очень важна метрика роста. Люди, отвечающие за масштабирование проектов, — это digital-маркетологи, которые в принципе могут работать в разных сегментах: цифровые кинотеатры, интертеймент, стриминг.

Тарас ПУСТОВОЙ, директор по разработке и развитию цифровой платформы Университета 20.35:

— В моей картине мира у сотрудника EdTech есть определённая этика, связанная с пониманием образования и особенностей этого процесса: что можно продавать, а что нет, что можно обещать человеку. Поэтому проще с теми, кто и в ИТ имеет большой бэкграунд, и в образовании поработал. Процесс их вовлечения идёт быстрее.

Сейчас только начинается формирование пула компетенций, которыми должен владеть методист, занимающийся проектированием образовательной среды. Конечно, он должен знать основные теории обучения, когнитивные искажения и то, как с ними работать, владеть цифровой дидактикой, иметь насмотренность на различные виды цифровых сред, уметь ставить задачи на разработку, понимать, на что способны машинные системы, связанные с анализом данных. Какого-то специального стандарта ещё не существует, но за два года, думаю, сформируется набор базовых компетенций, позволяющих эффективно работать.

Где найти эффективного методиста, как распознать человека, который сделает курс полезным и важным для студентов?

А. Полёхин:

— При приёме человека на позицию в EdTech нужно понимать, мыслит ли он категориями образовательного результата. Если для него это развлечение или зарабатывание денег, то, скорее всего, он нам не подойдёт.

Если на собеседовании с кандидатом я услышал пару новых терминов, не до конца поняв, что он имеет в виду (в хорошем смысле), готов с ним подискутировать более серьёзно, то для меня это триггер, чтобы продолжить общение уже в штате компании. Проектируя любой образовательный опыт, каждый из нас должен иметь в виду не только контекст образования. Мы все живём в мире сериалов, медиа, игр. Методист должен уметь работать, базируясь на нашей ежедневной коммуникации. У нас, например, один специалист создал курс по публичным выступлениям, пользуясь механиками телепередачи «Голос». Нужно иметь очень широкие взгляды, чтобы встроить это в образовательную траекторию.

С. Виленчик:

— Если говорить с точки зрения метрик, то для профессионального обучения в онлайне важны два показателя. Первый — привлечение, охват аудитории, второй — процент выпускников, которые устроились на работу. Онлайн-университеты создают целую инфраструктуру, здесь появляются новые специальности и, безусловно, есть место методисту, который определяет ту ценность, которая потом продаётся. Они будут успешными, если станут мыслить категориями метрик.

В каких ещё специалистах испытывают нехватку EdTech-компании?

Т. Пустовой:

— Методист — это общий термин для широкого класса специалистов. Мы пытаемся разделять людей, которые проектируют образовательные пространства, создают курсы, контент, онлайн-среды. Человек, делающий всё с нуля, обладает одними компетенциями, а тот, кто эксплуатирует эти среды, набирая показатели, — другими. Если говорить о наиболее востребованных экспертах, то продюсеры, способные с нуля собрать проект, в дефиците, и к ним ещё больше требований. Продюсер образовательных проектов должен знать и педагогику, и ИТ, и дизайн, и командообразование.

С. Виленчик:

— Сегодня на HeadHunter топ-3 вакансий для ключевых EdTech-компаний — это ИТ-специалисты, менеджеры по продажам и методисты. В контексте рынка труда EdTech повторяет многие другие виды бизнеса, только методисты, конечно, не у всех.

Как меняются профессии в образовании? Какие специальности придут в EdTech в ближайшем будущем? К чему стоит готовиться?

А. Полёхин:

— Мне кажется, что сегмент будет развиваться в направлении более узкой специализации. Если раньше были разработчики, которые делали всё, то сегодня у нас, например, работают специалисты, создающие классные тесты, но ничем другим они не занимаются. Ещё пять лет назад было очень сложно найти операторов, снимающих качественное образовательное видео, а сегодня существуют студии, которые на этом специализируются и зарабатывают деньги.

Т. Пустовой:

— Переход из офлайна в онлайн несёт главный риск: многие лишь пытаются оцифровать существующие процессы. Такая логика нередко приносит очень скудные результаты. Соответственно те профессии, которые сейчас появляются в EdTech, во многом будут связаны с умением использовать данные и измерять результаты. Иногда кажется, что лучше бы мы не заглядывали в этот ящик Пандоры, но необходима реальная способность работать с цифрами, понимать с их помощью, состоялся ли процесс взаимодействия, научения, соответствовал ли он обещаниям компании. Опыт проведения Университетом 20.35 школ по подготовке подобных специалистов показывает их востребованность даже в вузах.

Опубликовано в номере январь-февраль 2021