#исследование
Что студенты действительно ценят в онлайн-образовании?

Всем привет!
Надеемся, что этот пост станет отличным завершением рабочего дня ⌛

Мы провели исследование среди студентов и выпускников OTUS, чтобы узнать ключевые факторы, влияющие на качество обучения.

⬇️Делимся с вами результатами ⬇️

Актуальность программы
21,6% студентов считают, что курс должен соответствовать современным требованиям рынка труда.

Чёткие цели и задачи
15,1% отмечают важность ясности в обучении.

Обратная связь и оценка прогресса
13,5% ценят возможность отслеживать свои достижения.

Удобство платформы
10,3% считают, что интерфейс должен быть интуитивно понятным.

🧑🏻‍🏫Каким должен быть преподаватель?

Экспертность и опыт
28,7% студентов считают это ключевым.

Разнообразие методов преподавания
28,2% отмечают важность интерактивности.

Педагогическая подготовка
16,4% ценят наличие преподавательского опыта.

🤝 Сопровождение обучения.
Поддержка в сложных ситуациях
21,9% студентов считают важной помощь в трудные моменты.

📌Почему это важно для специалистов EdTech?

Понимание реальных потребностей студентов позволяет создавать более эффективные образовательные программы, повышать их привлекательность и соответствовать требованиям рынка труда.

👉 Читать исследование полностью

Бодрого понедельника! 🚀
Делимся с вами вакансиями в OTUS

➡️Ищем руководителей курсов:
DevOps 1C
RabbitMQ для разработчиков и администраторов

➡️Ждем преподавателей в команду:
COO (Операционный директор в IT)
Reverse Engineering
Аналитик SOC (Security Operations Center)
Unreal Engine Game Developer. Professional
Unity Game Developer. Professional
Game QA Engineer
Spark Developer
Apache Kafka
ML для финансового анализа
Data Quality
Data Warehouse Analyst. Advanced
Инфраструктурная платформа на основе Kubernetes
Software Architect
С++ Developer Professional
Symfony Framework
Бизнес-аналитик 1С
Архитектор 1С
DevOps 1C
Профессиональная разработка в 1С:EDT + Git
Разработка ядра Linux
Administrator Linux. Professional
Автоматизированное тестирование веб-сервисов на Go
Микросервисы на Go
Flutter Developer
Безопасность операционных систем
Observability платформа на Elastic/OpenSearch Stack
Разработчик 1С. Professional
RabbitMQ для разработчиков и администраторов
Диалоговые боты и голосовые помощники

➡️Студенты ждут наставников:
Android Developer. Professional
Data Warehouse Analyst

Если интересно или можете кого-то рекомендовать, пишите Сергею Подольцеву:
Telegram: @Podoltsev
E-mail: s.podoltsev@otus.ru

Будем рады откликам и рекомендациям🫶

Бодрого понедельника! 🚀
Делимся с вами вакансиями в OTUS

➡Ищем руководителей курсов:
DevOps 1C
RabbitMQ для разработчиков и администраторов


➡Ждем преподавателей в команду:
COO (Операционный директор в IT)
Reverse Engineering
Аналитик SOC (Security Operations Center)
Unreal Engine Game Developer. Professional
Unity Game Developer. Professional
Game QA Engineer
Spark Developer
Apache Kafka
Data Quality
Data Warehouse Analyst. Advanced
Инфраструктурная платформа на основе Kubernetes
Software Architect
С++ Developer Professional
Symfony Framework
Бизнес-аналитик 1С
Архитектор 1С
DevOps 1C
Разработка ядра Linux
Administrator Linux. Professional
Автоматизированное тестирование веб-сервисов на Go
Микросервисы на Go
Безопасность операционных систем
Observability платформа на Elastic/OpenSearch Stack
Разработчик 1С. Professional
RabbitMQ для разработчиков и администраторов
Диалоговые боты и голосовые помощники

➡Студенты ждут наставников:
Android Developer. Professional
Data Warehouse Analyst

Если интересно или можете кого-то рекомендовать, пишите Сергею Подольцеву:
Telegram: @Podoltsev
E-mail: s.podoltsev@otus.ru

Будем рады откликам и рекомендациям🫶

#практикапреподавания

Всем привет!
Сегодня на связи Ксения Панкратова @pankratovaww, педагогический дизайнер OTUS. Ксюша предлагает вспомнить, почему мы так любим концепцию обратного дизайна.

📌 Обратный дизайн — столп профессионального обучения

Привет, коллеги!
Чем больше погружаюсь в практико-ориентированные курсы, тем чаще понимаю: обратный дизайн — это не просто модель проектирования образовательных программ, это столп, на котором держится львиная доля профессионального обучения.

💡 Почему именно он?
Потому что без чёткого понимания, какой результат должен получить студент, курс получается не структурированным и не целостным: темы не связаны, практика случайна и часто не соответствует занятиям, выводы размыты.

Что мне, как методисту, дает обратный дизайн?

1⃣ Любое действие в фокусе
Мы проектируем не «интересный рассказ», а маршрут, где каждое занятие ведёт к конкретному результату.

2⃣ Каждый элемент курса работает на цель
Если упражнение или лекция не приближает к результату — оно просто лишнее. Обратный дизайн помогает жёстко фильтровать и эффективно проектировать.

3⃣ Студенты видят смысл
Когда обучение построено от результата, у студентов растёт мотивация: они понимают, зачем им каждая тема и как она связана с реальной практикой.

☑ Вывод: если хотим создавать работающие, сильные программы, строить их без обратного дизайна нельзя.

А вы уже строите курсы от результата? Какие открытия или сложности были? Обсудим? 📜

💡Новая рубрика: #ии_в_обучении
Каждый вторник — 7 недель, 7 тем, 7 шагов к новому пониманию.

Сегодня студенты всё чаще используют ChatGPT, GitHub Copilot, Notion AI и другие инструменты, чтобы ускорить выполнение заданий, разобраться в сложной теме или просто структурировать мысли.

И если студент использует ИИ, чтобы сэкономить время или справиться с объёмом — это не лень. Это новая цифровая грамотность.
Это новый калькулятор, только для текста, кода, гипотез и идей.

❓А может, и мы — преподаватели, методисты, авторы — можем научиться использовать ИИ как часть процесса, а не как угрозу?

⏩Например, с помощью ChatGPT мы уже создаем увлекательный сторителлинг для домашних заданий на курсе Postgres Advanced, чтобы сделать обучение студентов более эмоциональным.

⏩Улучшаем описание программы: ии редактирует описания занятий, устраняет стилистические, орфографические и грамматические ошибки — что значительно экономит наше время при подготовке материалов.

⏩Нейросети также помогают при оформлении презентации: добавить новые иконки, продумать крутые схемы для оформления теории.

⏩Мы используем его как помощник в проведении анализа рынка, но очень аккуратно, все проверяем.

📕 В ближайшие недели мы расскажем:
— как корректно реагировать, если вы «раскусили» ИИ в домашке;
— как адаптировать задания под реальность;
— и что делать, если вы категорически против ИИ.


А как вы относитесь к использованию ИИ в обучении?
Мы будем вам благодарны, если вы заполните небольшой опрос по этой теме 👇👇👇
https://forms.gle/468fQUBr3XTdeUnm6

В следующем посте 🔜
почему использование ИИ не всегда = списывание.

#практикапреподавания

Всем привет! 🙌🏻
На связи Оксана Терегеренко @OksanaTeregerenko педагогический дизайнер OTUS и вот уже 3 года как автор этого канала.

На прошлой неделе мы обсуждали преимущества обратного дизайна образовательных программ. Сегодня предлагаем вспомнить, чем может быть полезен подход от проблемы.

➰ Маркетологи нередко предлагают нам товары, о которых мы и не подозревали, что они нам нужны: лопатка для заправки простыней, магнитные шнурки, циркониевый браслет…

Вспомните рекламу из «магазина на диване». В каждом ролике герои сталкиваются с абсурдно сложной проблемой. Как только в кадре появляется устройство, способное решить эту проблему — желание купить его возрастает в разы. Узнаёте себя?

А если применить тот же принцип в обучении? Начать занятие с реальной рабочей проблемы, которая может всерьёз повлиять на процесс или результат. Тем самым мы как бы «продаём» обучающимся идею, что занятие будет действительно полезным.

Такой подход может серьёзно повлиять на вовлечённость — и в отдельное занятие, и в курс в целом.

Вот несколько примеров:

🔧 Linux: автозапуск сервисов
Пятничный вечер. Админ перезагружает сервер — и сайт ложится. Паника. Служба не стартует, в логах каша. На занятии участники становятся «дежурными по продакшену» и учатся восстанавливать сервис с помощью systemd.

📊 Базы данных: согласованность данных
Понедельник. Два отчёта — два набора цифр. Маркетинг и продажи спорят, где правда. Обучающиеся становятся «детективами данных»: ищут расхождения, проверяют транзакции и находят баги в хранилище.

🌐 Сети: трассировка маршрутов
После обновления маршрутов офис теряет доступ к VPN и внутренним сервисам. Люди злятся, начальство требует решения. На занятии участники становятся инженерами-спасателями: трассируют пакеты, чинят маршруты и восстанавливают связность.

Такое живое начало помогает обучающимся сразу включиться в процесс и увидеть практическую ценность знаний. А самое главное — подготовка такой вводной истории занимает у преподавателя всего пару минут.

А вы используете проблемный подход при подготовке занятий? Делитесь своими примерами в комментариях! 😉

#вакансии

Бодрого понедельника! 🚀
Делимся с вами вакансиями в OTUS

➡Ищем руководителей курсов:
Data Warehouse Analyst. Advanced
DevOps 1C
Rust Developer. Basic

➡Ждем преподавателей в команду:
COO (Операционный директор в IT)
Reverse Engineering
Аналитик SOC (Security Operations Center)
Unreal Engine Game Developer. Professional
Unity Game Developer. Professional
Game QA Engineer
QA Lead
Spark Developer
Apache Kafka
Data Quality
Data Warehouse Analyst. Advanced
Software Architect
С++ Developer Professional
Symfony Framework
Бизнес-аналитик 1С
Профессиональная разработка в 1С:EDT + Git
Архитектор 1С
DevOps 1C
Разработка ядра Linux
Автоматизированное тестирование веб-сервисов на Go
Микросервисы на Go
Observability платформа на Elastic/OpenSearch Stack
Разработчик 1С. Professional
Диалоговые боты и голосовые помощники

➡Студенты ждут наставников:
Flutter Mobile Developer
Android Developer. Professional
Data Warehouse Analyst

Если интересно или можете кого-то рекомендовать, пишите Сергею Подольцеву:
Telegram: @Podoltsev
E-mail: s.podoltsev@otus.ru

Будем рады откликам и рекомендациям🫶

#ии_в_обучении

Когда студент использует ИИ — это не всегда обман

Когда мы видим идеально структурированную домашку, возникает соблазн подумать:
«Наверняка сгенерировал ИИ. Это ж нечестно!»

Но давайте на минуту отложим идею “честно/нечестно” и подумаем:
 🟣Зачем человек вообще пришёл на курс?
 🟣Что он хочет получить?

Мы обучаем взрослых. У них свои цели.
Кто-то хочет освоить новую профессию.
Кто-то — просто получить сертификат.
Кто-то — разобраться в конкретной задаче, а не «погружаться в теорию».

⚙️ В этих целях может не быть пространства для вдумчивого выполнения каждой домашки.
Но есть мотивация. ИИ — это не способ обмануть нас.
Это уже привычный помощник: как раньше Google, IDE или калькулятор.

⏩Мы ведь не запрещаем студентам искать информацию в интернете, правда?
Хотя раньше и это казалось «мошенничеством».

Сегодня ИИ — такая же часть рабочей рутины.
Возможно, обучающийся уже применяет нейросети в проде, автоматизирует рутину, пишет тексты или сценарии — и не видит в этом ничего странного.
И для него «сделать задание с ИИ» = «нормально выполнить задачу».

🔍 Может, это не обман, а сдвиг в культуре работы с информацией?

Наша задача — не осуждать, а понять:
🟣 какие задачи стоят перед человеком;
🟣 как он уже использует инструменты;
🟣 и где мы можем помочь ему вырасти — даже если его путь отличается от нашего представления об идеале.

В следующем посте — как превратить подозрение в конструктивный диалог.

#вакансии

Бодрого понедельника! 🚀
Делимся с вами вакансиями в OTUS

➡Ищем руководителей курсов:
Data Warehouse Analyst. Advanced
DevOps 1C
Rust Developer. Basic


➡Ждем преподавателей в команду:
COO (Операционный директор в IT)
Reverse Engineering
Аналитик SOC (Security Operations Center)
Unreal Engine Game Developer. Professional
Unity Game Developer. Professional
Game QA Engineer
QA Lead
Spark Developer
Apache Kafka
Data Quality
Data Warehouse Analyst. Advanced
Software Architect
Бизнес-аналитик 1С
Профессиональная разработка в 1С:EDT + Git
Архитектор 1С
DevOps 1C
Разработка ядра Linux
Автоматизированное тестирование веб-сервисов на Go
Микросервисы на Go
Observability платформа на Elastic/OpenSearch Stack
Разработчик 1С. Professional
Диалоговые боты и голосовые помощники


➡Студенты ждут наставников:
Flutter Mobile Developer
Android Developer. Professional
Data Warehouse Analyst

Если интересно или можете кого-то рекомендовать, пишите Сергею Подольцеву:
Telegram: @Podoltsev
E-mail: s.podoltsev@otus.ru

Будем рады откликам и рекомендациям🫶

Поговорим о детях?
А точнее о том, почему нам взрослым учиться проще, чем подрастающему поколению

Подумайте: когда вы учитесь чему-то новому, вы сами себе можете объяснить, зачем это нужно. Вы уже знаете, как ставить цели, искать информацию и мотивировать себя. Конечно приятно, когда скучную теорию превращают игру, но если нужно, то вы спокойно сядете и прочтете документацию.

🌟 Это огромное преимущество.

Дети учатся в куда менее комфортных условиях: у них нет нашего опыта, дисциплины и понимания "как устроен мир". Им нужно в разы больше поддержки, структуры и вовлечения, чтобы освоить то, что нам даётся относительно легко.

Давайте просто посмотрим на наши преимущества и порадуемся им ⬇️⬇️⬇️

1️⃣ Четкая цель vs любопытство

😎 Мы приходим учиться осознанно:
"Этот навык даст +50% к зарплате" или "Позволит сменить ненавистную работу".
Взрослый студент терпит скучные темы, потому что видит их связь с будущей работой.

🧸 Младшие школьники учатся из интереса, но без педагогической "упаковки" быстро теряют мотивацию
Подросткам неочевидна ценность знаний ("Зачем Python, если есть Roblox?")

2️⃣ Опыт самоорганизации

😎 Мы уже умеем:
Планировать время между работой/учебой
Понимать свои когнитивные особенности
Искать дополнительную информацию

🧸Детям эти навыки только предстоит развить.
Им необходимы:
Четкие инструкции
Игровые элементы
Постоянная обратная связь

3️⃣ Фильтрация информации

😎 Мы:
Знаем, когда стоит «заморочиться», а когда — взять готовое решение
Эффект переноса: Применяем знания из одной области в другой
Быстро адаптируем знания под свои нужды

🧸Ребёнок:
Требует мгновенного практического применения
Хочет видеть понятную связь между теорией и реальной жизнью
Быстро теряет интерес без видимого прогресса

Согласны с доводами или все еще считаете, что детям учиться проще, так как у них больше свободного времени и "мозг лучше работает"? Делитесь своим мнением в комментариях ⬇️⬇️⬇️

А если хотите узнать больше об обучении детей в OTUS - читайте интервью педагогического дизайнера Валерии Коновальчук.

#ии_в_обучении
7 причин не пускать ИИ в обучение — и почему с ними не всё так однозначно

1️⃣ «Если есть ИИ — студент сам не думает»
➡️ А если без ИИ, но по шаблону? Тоже не сильно думает.
Решение — дать задачу, в которой без понимания не справиться, даже с ИИ под боком.

2️⃣ «Работы стали одинаковые»
А раньше сильно отличались?
➡️Когда в задании нет личного контекста — всё выглядит как под копирку. Добавь реальную задачу или «а как ты это на практике применишь?» — и станет интереснее.

3️⃣ «Не пойму: сам писал или ChatGPT»
Да и не факт, что это нужно.
➡️ Лучше спроси: «Расскажи, как ты это делал? Где было сложно?» — и сам всё поймёшь.

4️⃣ «Честно ли это по отношению к другим?»
А кто сказал, что все стартуют с одинаковыми возможностями?
➡️ Фокус лучше сместить с «все по-честному» на «все дошли до цели». Так спокойнее жить.

5️⃣ «Навык не прокачается»
Зависит от того, какой.
➡️ Если учим просто писать код — может и не прокачается. А если понимать, зачем он нужен, и как его применять — тут ИИ не мешает, а помогает.

6️⃣ «ИИ делает всё за студента»
Ну да, только поверхностно.
➡️ Без доработки, адаптации и разбора студент сам не разберётся. Так что обучение всё равно происходит — просто по-другому.

7️⃣«Это не по-настоящему»
А Google — по-настоящему? А IDE с автодополнением?
➡️ Мы не убираем ИИ — мы учим с ним работать.

🤝 Мы не обязаны сразу всё принимать. Но если поговорим честно и профессионально, то окажется, что ИИ — не враг.
Просто новый вызов, на который у нас, к счастью, уже есть ответы.

#вакансии

Бодрой среды! 🚀
Делимся с вами вакансиями в OTUS

➡Ищем руководителей курсов:
Data Warehouse Analyst. Advanced
DevOps 1C
Rust Developer. Basic


➡Ждем преподавателей в команду:
COO (Операционный директор в IT)
Reverse Engineering
Unity Game Developer. Professional
Game QA Engineer
Spark Developer
Apache Kafka
Data Quality
Data Warehouse Analyst. Advanced
Бизнес-аналитик 1С
Разработчик 1С. Professional
Профессиональная разработка в 1С:EDT + Git
Архитектор 1С
DevOps 1C
Разработка ядра Linux
Автоматизированное тестирование веб-сервисов на Go
Микросервисы на Go
Observability платформа на Elastic/OpenSearch Stack
Оптимизация производительности веб-приложений
Диалоговые боты и голосовые помощники


➡Студенты ждут наставников:
Data Warehouse Analyst
Microservice Architecture

Если интересно или можете кого-то рекомендовать, пишите Сергею Подольцеву:
Telegram: @Podoltsev
E-mail: s.podoltsev@otus.ru

Будем рады откликам и рекомендациям🫶

Всем привет!
Сегодня на связи Ксения Панкратова @pankratovaww, педагогический дизайнер OTUS. Ксюша предлагает вспомнить о том, как работает цикл Колба.

С чего ты начинаешь обучение 💓

Знаете ли вы, что у каждого из нас есть свой привычный и понятный вход в обучение? Этот процесс описывает цикл Колба — модель, которая показывает, как люди учатся через опыт.

Цикл Колба состоит из четырёх шагов:
💓 Личный опыт — пробуешь что-то на практике, действуешь, получаешь результат (или шишки 😄).
💓 Осмысление опыта, или рефлексия — смотришь назад и анализируешь: что получилось, что нет, почему.
💓 Формирование концепции — обобщаешь: какие выводы, какие правила можно из этого вынести?
💓 Применение на практике — пробуешь снова, но уже с учётом своих выводов.

А с чего начинаешь ты?
😉Кто-то ныряет в практику, не читая теории: «Начну сразу и по ходу дела разберусь».
😉Кто-то сначала долго анализирует, читает, собирает концепции.
😉Кто-то — сторонник рефлексии: сначала понять, что чувствую и что произошло, только потом действовать.
😉Кто-то любит тестировать идеи: быстрее попробовать новую гипотезу, чем долго думать.

📕 Самое важное — это пройти все этапы, чтобы обучение стало полным.

С какого шага вы обычно заходите в новое обучение? Напишите — интересно собрать ваш «портрет» ↘

#ии_в_обучении

😁 Как договориться об использовании ИИ?

Мы не можем остановить ИИ в образовании.
Но мы можем — договориться, как с ним работать.

Именно поэтому важно заранее проговаривать правила — на первом занятии, в методичке или в описании каждого задания.

Вот что поможет:

1️⃣Общие правила использования ИИ на курсе.
Например:
— «Вы можете использовать ИИ, если он помогает вам структурировать материал, но итоговая формулировка — ваша».

2️⃣ Если ИИ использовать можно — дайте рекомендации.
Ссылки на промпт-листы, проверенные боты, чёткие примеры.
Это показывает: вы не «против», вы — «вместе».

3️⃣Обозначьте, какая часть задания может выполняться с ИИ.
Например: 
«Разрешается использовать ИИ на этапе составления структуры, но не при написании выводов».

4️⃣Сообщите, что преподаватель может задать уточняющие вопросы.
Особенно если работа выглядит чересчур идеальной.
Это не допрос, а повод для диалога:
“Расскажи, как ты решал это задание? Что вызвало трудности?”

5️⃣ Поясните, почему в некоторых заданиях ИИ не рекомендуется.
Например:
— «Задание готовит к собеседованию, где важно объяснять свои решения вслух».
— «В индустрии, где вы будете работать, использование ИИ ограничено из-за вопросов безопасности».

🔖 Вы категорически против ИИ? Обозначьте это открыто

🖇Мы понимаем: не все преподаватели готовы принимать использование ИИ при выполнении домашних заданий.
И это — нормально.

➡️ Иногда курс требует отработки навыков «вручную», без подсказок.

➡️ Иногда преподавателю просто важно, чтобы обучающийся прошёл через собственный опыт проб и ошибок, а не делегировал всё модели.

💬 В таких случаях имеет смысл прямо сказать об этом студентам — заранее и чётко:
- во вступительном вебинаре,
- в описании домашнего задания,

🖇Пример формулировки:

«На этом курсе мы просим выполнять задания без использования ИИ. Это связано с тем, что ключевая цель — отработать ручные навыки, которые невозможно освоить через автогенерацию. Спасибо за понимание!»


🖇Честная позиция и прозрачные правила — это уважение.
К студенту. К себе. К процессу обучения.

➡️В следующем посте — как адаптировать задания так, чтобы студенты не просто получали ответ, а включались в размышление — даже если используют ИИ.

#вакансии

Бодрой среды! 🚀
Делимся с вами вакансиями в OTUS

➡Ищем руководителей курсов:
Data Warehouse Analyst. Advanced
DevOps 1C


➡Ждем преподавателей в команду:
Reverse Engineering
Unity Game Developer. Professional
Game QA Engineer
Python QA Engineer
Data Quality
Data Warehouse Analyst. Advanced
Бизнес-аналитик 1С
Разработчик 1С. Professional
Профессиональная разработка в 1С:EDT + Git
Архитектор 1С
DevOps 1C
Разработка ядра Linux
Автоматизированное тестирование веб-сервисов на Go
Микросервисы на Go
DevOps практики и инструменты
SRE практики и инструменты
Observability платформа на Elastic/OpenSearch Stack
Оптимизация производительности веб-приложений
Диалоговые боты и голосовые помощники


➡Студенты ждут наставников:
Data Warehouse Analyst

Если интересно или можете кого-то рекомендовать, пишите Сергею Подольцеву:
Telegram: @Podoltsev
E-mail: s.podoltsev@otus.ru

Будем рады откликам и рекомендациям🫶

#ии_в_обучении

🧠 Делаем задания умнее: как адаптировать их в эпоху ИИ

Хорошее задание не боится нейросети.
Потому что оно требует мышления, анализа, сопоставлений, выводов. Вместо борьбы с ИИ — можно адаптировать формат, чтобы стимулировать осознанную работу.

Как усилить задание: 3 примера из реальности

1️⃣ Базы данных

😟Было:
Напишите SQL-запрос, который выбирает клиентов из таблицы customers, сделавших заказ за последний месяц.

😊Стало:
Представьте, что вы работаете в отделе маркетинга продуктового ритейлера. Вам нужно подготовить выборку для акции: найти клиентов, которые покупают нечасто (раз в 2–3 месяца), но стабильно возвращаются. Напишите SQL-запрос, обоснуйте критерии «редких, но лояльных» клиентов.

↔️ИИ может помочь с синтаксисом, но ключ — в формулировке метрики, интерпретации и обосновании.

2️⃣ Программирование

😟Было:
Реализуйте функцию, которая сортирует список по возрастанию.

😊Стало:
Вы пишете скрипт для HR-аналитики. На входе — список сотрудников с оценками по разным компетенциям. Реализуйте функцию, которая выявляет топ-5 сотрудников с наибольшим прогрессом за последние 3 месяца. Продумайте, как обработать случаи с пропущенными значениями и скачкообразными изменениями.

↔️ Здесь важно не просто написать код, а продумать алгоритм оценки прогресса и возможные ошибки в данных.

3️⃣Teamlead / управление

😟Было:
Опишите этапы постановки задачи сотруднику.

😊Стало:
Вы — тимлид, и разработчик системно срывает дедлайны. Вам нужно написать сообщение в чат с постановкой задачи и одновременно — с обратной связью. Сформулируйте сообщение так, чтобы сохранить доверие, замотивировать и обозначить рамки.

↔️ ИИ может сгенерировать текст, но вы должны выбрать стратегию, стиль общения и подстроиться под контекст команды.


❗️Главное — не запретить, а перенастроить фокус: с результата → на процесс.
С «написал» → на «понял и объяснил».

Такой подход помогает обучающимся осваивать не только тему, но и навык работы с ИИ как с профессиональным инструментом.

➡️В следующем посте — финальный аккорд: зачем нам вообще учить работать с ИИ, а не просто пытаться его обойти.

#практикапреподавания
Всем привет! 🐝

Сегодня на связи Оксана и предлагаю обсудить вопрос:
как объяснить так, чтобы понял каждый?

Сложные темы могут вызывать у студентов не только непонимание, но и стресс.
Задача преподавателя — сделать материал доступным, даже если концепции достаточно абстрактны или трудны для восприятия.
Как объяснить сложное так, чтобы все поняли?
Вот несколько проверенных методик, которые помогут сделать даже самые трудные темы понятными.

1️⃣Метод "Объяснить как для ребёнка"

Выберите концепцию, которую вы хотите объяснить, и постарайтесь изложить её простыми словами. Студенты должны чувствовать, что они понимают материал, не обладая специальными знаниями.

Как это работает на практике:
Используйте метафоры и аналогии, чтобы упростить материал. Например, если речь идет о базе данных, можно объяснить её как ""книжный шкаф"", где каждая таблица — это отдельная полка, а строки — книги, которые на ней хранятся.
Приводите примеры из повседневной жизни, чтобы создать ассоциации. Сложные абстракции становятся проще, если их можно соотнести с чем-то знакомым.

🧠 Почему это работает:
Такой подход снижает тревогу у студентов и делает материал доступным, даже если тема кажется слишком сложной.

2️⃣ Метод "Визуализация и схемы"
Использование визуальных элементов помогает студентам понять, как работают теоретические концепции. Это могут быть диаграммы, схемы, графики или карты понятий.

Как это работает на практике:
Создайте визуальные схемы, показывающие взаимосвязи между элементами. Например, если вы объясняете алгоритм, можно нарисовать диаграмму потока.
Разработайте "пошаговые" схемы, которые показывают, как выполнить задачу, начиная с первого шага до завершения процесса.

🧠Почему это работает:
Графические изображения часто воспринимаются быстрее, чем текст, и помогают структурировать информацию в голове студентов. Визуализация помогает фиксировать понимание и запоминание.

3️⃣ Метод "Мини-лекции с вопросами"
Этот метод предполагает, что преподаватель не просто рассказывает материал, а активно вовлекает студентов в процесс. После каждого блока информации делайте короткие перерывы, чтобы задать вопросы, уточнить непонимания и вовлечь студентов в диалог.

Как это работает на практике:
После объяснения теоретической части предложите студентам самостоятельно сформулировать вопросы по материалу. Это позволит увидеть, что именно осталось непонятным.
Ответы на вопросы студентов можно использовать как возможность углубить или переформулировать объяснение сложных моментов.

🧠 Почему это работает:
Интерактивность помогает создать диалог между преподавателем и студентом. Постоянное возвращение к вопросам позволяет лучше усвоить материал.

4️⃣Метод "Поиск аналогий и метафор"
Иногда концепции настолько абстрактны, что их просто невозможно воспринимать без создания аналогий. Правильная метафора делает сложное понятным и понятное — незабываемым.

Как это работает на практике:
Используйте аналогии с известными объектами или процессами. Например, при объяснении структуры сети можно провести аналогию с дорогами в городе: серверы — это здания, а маршруты — дороги.
Применяйте "живые" метафоры. Например, чтобы объяснить транзакцию в базе данных, можно сказать, что это как подписать контракт, который требует двух подписей для его завершения.

🧠 Почему это работает:
Методы аналогий делают абстрактные концепции более ощутимыми, а студенты могут легко вспомнить их в будущем, благодаря уже знакомым образам.

А какие методы используете вы для объяснения сложных концепций? 🤓
Делитесь опытом в комментарих⬇️⬇️⬇️

#вакансии
Бодрого понедельника! 🚀
Делимся с вами вакансиями в OTUS

➡Ищем руководителей курсов:
Data Warehouse Analyst. Advanced
DevOps 1C


➡Ждем преподавателей в команду:
DevOps практики и инструменты
DevOps Advanced
DevOps Lead
System Design
SRE практики и инструменты
Observability платформа на Elastic/OpenSearch Stack
Оптимизация производительности веб-приложений
Reverse Engineering
Unity Game Developer. Professional
Game QA Engineer
Python QA Engineer
Data Quality
Data Warehouse Analyst. Advanced
Бизнес-аналитик 1С
Разработчик 1С. Professional
Профессиональная разработка в 1С:EDT + Git
Архитектор 1С
DevOps 1C
Разработка ядра Linux
Автоматизированное тестирование веб-сервисов на Go
Диалоговые боты и голосовые помощники

➡Студенты ждут наставников:
Data Warehouse Analyst

Если интересно или можете кого-то рекомендовать, пишите Сергею Подольцеву:
Telegram: @Podoltsev
E-mail: s.podoltsev@otus.ru

Будем рады откликам и рекомендациям🫶

#ии_в_обучении

Мы учим не побеждать ИИ, а работать с ним

Вот и финальный пост нашей серии про искусственный интеллект в обучении.
За эти семь недель мы поговорили о самом важном — о страхах, сомнениях, привычках и возможностях.

🗂 Что мы уже обсудили:

1️⃣ ИИ — это не временное явление. Он стал частью нашей повседневности.
2️⃣ Студенты используют ИИ по-разному: кто-то — чтобы разобраться, кто-то — чтобы сэкономить время. И это не всегда списывание.
3️⃣ Мы можем реагировать не упрёками, а вопросами. Иногда честный разговор — полезнее, чем идеальная домашка.
4️⃣ Опасения преподавателей понятны.
5️⃣Если вы против ИИ — это нормально. Главное — обозначить это честно и заранее.
6️⃣ Хорошее задание не боится нейросети: оно опирается на опыт, требует размышлений и примеров из жизни.

А теперь — главное ⬇️⬇️⬇️

Обучение сегодня — это не только про «знания».
Это про умение думать, анализировать, применять, осознавать, а ИИ — всего лишь один из инструментов в этом процессе.

🏃‍♀️ Роль преподавателя меняется.
Он больше не контролёр и не проверяющий, а наставник, который помогает ориентироваться в сложной среде.
А студент — это взрослый, который учится достигать своих целей. Иногда — с ИИ.

Спасибо, что были с нами 💜

Привет, коллеги! 🌸
Этот текст родился в соавторстве с Ксенией @pankratovaww

Есть желание внедрить SSDL (Staged self-directed learning) в курс и хотим обсудить с вами эту идею 💭

В 1991 году Джеральд Гроу предложил модель поэтапного самостоятельного обучения (SSDL). Её идея проста:
🚩нельзя учить всех одинаково,
🚩 нужно адаптировать стиль преподавания под уровень автономности учащегося.

➡️ Согласно модели обучающиеся проходят — 4 стадии:

1️⃣ Зависимый обучающийся
Нужна чёткая структура, инструкции и постоянный контроль. Преподаватель — тренер.
→ Пример: Лайв-кодинг, пошаговое объяснение, коллективное обсуждение

2️⃣ Заинтересованный учащийся
Есть мотивация и интерес. Преподаватель — гид: подкидывает ресурсы, задаёт вопросы, разогревает интерес.
→ Пример: “А как бы ты сам попробовал решить эту задачу?”, подбор статей и видео по интересующей теме.

3️⃣ Вовлечённый ученик
Учится осознанно, ставит цели, работает в группе, задаёт вопросы. Преподаватель — координатор.
→ Проекты, дискуссии, самооценка, совместное принятие решений.

4️⃣ Самостоятельный обучающийся
Ставит цели, сам ищет ресурсы, анализирует свой прогресс. Преподаватель — наставник.
→ Студент сам ведёт исследование, а вы — рядом, если нужна опора.

Но возникает вопрос, как лучше организовать систему поддержки так, чтобы студенты на 3-4 уровне не чувствовали "гиперопеки" и "гиперконтроля", а студенты на 1-2 уровня получали достаточно помощи?
🤔Что вы думаете? Давайте обсуждать!⬇️