Всем привет, коллеги

Всем привет, коллеги 👋🏼

С развитием генеративного ИИ роль обучающегося смещается от «человека знающего» к «человеку думающему».

Почему?

Потому что сами знания, как бы выразились коннективисты, иногда могут находится вне человека, например, в базах данных или том же ИИ.

Сегодня информация в мире постоянно меняется и обновляется, это находит отражение и в работе тех, кто с ней работает. Возьмём, например, аналитика, у которого по мере развития технологий накапливается всё новая и новая информация, которую необходимо анализировать. В данном случае вопрос эффективности его работы — это вопрос развитости его мышления, а не технологий, с которыми он работает.

📖 Если обратиться к большому толковому словарю русского языка, то обнаружим, что «мышление — отражение в сознании человека существенных свойств, причинных отношений и закономерных связей между объектами или явлениями».

Стоит отметить, что развитие мышление происходит не только при обработке (обдумывании) новой информации, но и решении задач (в нашем случае учебных).

Поэтому стало интересно, как можно развивать мышление во время учёбы вместе с ИИ (например, DeepSeek).

Но прежде чем порассуждаем, хочется отметить 3 важных правила:

1. Относитесь к ИИ как к «коллеге по рефлексии», а не «ответчику на вопросы». Его главная задача — бросить вызов, а не давать готовые ответы.

2. Старайтесь проговаривать свои мыслительные шаги при работе с ИИ, т.к. это основа метапознания (если просто, то «мышление о мышлении»).

3. Главный навык при развитии мышления с ИИ — это умение формулировать последовательные, уточняющие вопросы. Именно они делают мышление не просто поверхностным, а глубоким.

Теперь рассмотрим некоторые из методов, которые помогут развивать мышление вместе с ИИ👇🏼

1. Метод Сократа

Метод Сократа — это философский подход к поиску истины, разработанный древнегреческим мыслителем Сократом. Он основывается на диалоге, где истина и знания не предоставляются в готовом виде, а выявляются в процессе обсуждения. Собеседник, отвечая на провокационные вопросы, осознаёт свои знания или пробелы в понимании темы.

Поэтому можно попросить ИИ выступить в роли собеседника, который задает наводящие вопросы по вашей теме. Например: «Я считаю, что проект [описание проекта, начиная от целей и заканчивая ресурсами] будет успешным. Задай мне 5 последовательных вопросов, которые проверят логику моего утверждения и выявят слабые места».

Данный метод, на мой взгляд, развивает критическое мышление, метакогнитивные навыки, дивергентное мышление и т.д.

2. Метод декомпозиции

Часто мы заучиваем какую-то концепцию, не понимая, из каких логических «кирпичиков» она состоит. Например, такое может возникнуть при изучении модели памяти Аткинсона-Шиффрина. Соответственно, ИИ может помочь разобрать сложную идею на составные части, а затем собрать обратно — но уже вашими словами.

Работает это следующим образом:

1. Попросите ИИ разбить сложную тему на фундаментальные принципы или последовательность шагов.

2. Изучаете каждый элемент отдельно, переформулируете его для себя простыми словами (если нужно, то приводите примеры).

3. Пытаетесь самостоятельно собрать из этих блоков целостное объяснение, затем просите ИИ выступить в роли рецензента, который оценит логичность, полноту и точность вашей сборки.

Пример промпта для изучения модели памяти Аткинсона-Шиффрина:

«Разбей модель памяти Аткинсона-Шиффрина на 3 ключевых логических шага, которые необходимо понять, чтобы охватить суть модели. Изложи их максимально просто».

После того, как вы изучили каждый шаг и составили свое объяснение:

«Вот мое объяснение модели памяти Аткинсона-Шиффрина для новичка: [Ваш текст]. Проверь его на наличие логических разрывов, фактических ошибок и предложи, какие моменты можно раскрыть глубже или привести более удачную аналогию».

Данный метод, на мой взгляд, развивает системное мышление, способность к анализу и синтезу, навык объяснения сложного простыми словами и т.д.

Коллеги, а какие ещё методы, по вашему мнению, можно использовать для развития мышления, используя генеративный ИИ❓