Компьютер можно использовать как для хороших, так и для плохих целей, верно?

Задача: Интернет содержит огромное количество фактов, данных и информации, к которым учащийся должен иметь постоянный доступ. Хотя это не знание или мудрость, это начало. Проблема в том, что доступ так часто ограничивается фильтрами районов или составленными из лучших побуждений ограничительными картами учебных программ, что набор энциклопедий мог бы работать так же хорошо. Безопасность и конфиденциальность учащихся также являются проблемой.

Ключом является сочетание прогрессивных методов преподавания и моделей обучения с использованием безопасных социальных сетей и цифровых инструментов обучения, что на самом деле приводит к улучшению понимания учащихся.

2. Программы чтения

Уровни чтения (например, Lexile) отслеживаются с помощью компьютерных программ чтения.

Задача: читатели, особенно читатели, испытывающие затруднения, часто могут значительно повысить уровень чтения в течение года. Плохая новость заключается в том, что многие из этих достижений связаны не с массовым повышением грамотности, а с улучшением результатов самого теста по чтению или с более согласованными усилиями, чтобы «набрать более высокие баллы».

Хуже того, использование компьютера за 1500 долларов для прохождения теста по чтению — это особый вид иронии. Это не инновационно, не ориентировано на учащихся и, вероятно, не то, что имел в виду местный банк, когда три года назад пожертвовал 50 000 долларов на лабораторию. Чтобы учащиеся становились лучше как читатели, им нужно читать. Много. Сами по себе — часто книги, которые они выбирают. И им нужно делать это за пределами классной комнаты.

Если мы хотим повысить уровень чтения, может быть полезно потратить часть наших денег на создание технологий, которые помогут в этом.

3. Компьютерное тестирование

Компьютерные стандартизированные тесты от сторонних поставщиков помогают в течение года прогнозировать результаты государственного теста в конце года.

Проблема. Несмотря на то, что стандартизированные тесты предлагают множество данных и приблизительную картину академических недостатков учащегося, они имеют огромное влияние в большинстве государственных школьных округов, и успех (и неудача) здесь может означать все. Но если полученные данные слишком велики для умелого анализа и пересмотра запланированного обучения, это может помешать успеваемости учащихся.

4. Калькуляторы, интерактивные доски и кликеры

В классе учителя используют калькуляторы, интерактивные доски и кликеры, чтобы не просто заинтересовать учащихся, но и предложить учащимся более разнообразные платформы для работы с новыми идеями и демонстрации понимания. Многие из этих инструментов также позволяют учителю собирать данные в режиме реального времени, что не только экономит время (меньше оценок), но и предлагает учащимся немедленную обратную связь, которую им часто легче интерпретировать, чем иногда расплывчатые отзывы учителей.

Проблема. Хотя более 10 лет назад они были дальновидными, сегодня (в большинстве классов) большинство их функций можно воспроизвести с помощью смартфонов и планшетов.

5. Системы управления обучением

Определение системы управления обучением менялось с течением времени, поскольку менялись функции и элегантность этих систем. Сегодня наиболее распространенной системой управления обучением в классах K-12, вероятно, является Google Classroom (хотя спорно, является ли она технически «LMS»).

Google Classroom и даже iPad и даже студенческие смартфоны могут сделать информацию и ресурсы немедленно доступными для учащихся, и хотя это всегда имело место с учебниками, технологии делают эту информацию более удобной для поиска, более богатой мультимедиа и потенциально социальной. вне класса.

Проблема. Учителям часто не хватает времени или ресурсов, чтобы использовать эти инструменты для создания увлекательных учебных занятий для учащихся. Наоборот, зачастую это более эффективный способ учить и учиться так, как преподаватели всегда учили, а ученики всегда учились.

Время, деньги и абсолютная гибкость для полноценной интеграции Google Classroom или iPad и других устройств, когда одно выполняет работу другого, и небольшие преимущества по сравнению с тем, что было возможно с настольными компьютерами десять лет назад. Именно такой подход вооружает скептиков в вашем отделе обоснованной критикой дороговизны и сложности надлежащей интеграции технологий.

Чтобы продолжать использовать преимущества этой технологии в классе, учебная программа, оценивание и обучение должны быть разработаны так, чтобы тесно взаимодействовать с постоянно развивающейся системой управления обучением, что требует постоянной итерации, обучения и финансирования.< /p>

Атрибуция изображения: пользователь flickr sanjoselibrary; Нужны ли вашей школе лучшие технологии или лучшее мышление?

_{не волнуйтесь: ваше решение (спасение?)
наконец-то пришло!}

Одной из постоянных проблем для разработчиков политики и специалистов в области образования, связанных с потенциальным использованием информационных и коммуникационных технологий (ИКТ) в отдаленных сообществах с низким доходом по всему миру, является то, что большинство продуктов, услуг, моделей использования, опыта и исследований, связанных с ИКТ, использование в образовании происходит из контекстов и сред с высоким доходом.

Одним из следствий этого является то, что «решения» на основе технологий импортируются и «создаются, чтобы вписаться» в гораздо более сложные условия. Когда они не работают или слишком дороги, чтобы их можно было воспроизвести в любом масштабе, это воспринимается как «доказательство» того, что использование ИКТ в образовании в таких местах неуместно и, возможно, безответственно.

Тем не менее, уроки извлекаются из новых практик, как хороших, так и плохих, в использовании ИКТ в образовании в малообеспеченных, бедных, сельских и изолированных сообществах в Африке, Азии, Латинской Америке и Тихоокеанском регионе, которые могут быть полезны для планирования и реализации инициатив в области образовательных технологий в таких условиях. (Может даже оказаться, что технологические инновации, возникающие в таких местах, имеют более широкое значение… но это тема для другого обсуждения.)

Такие продукты, как BRCK (коммуникационное устройство, разработанное и прототипированное в Найроби, Кения многими людьми из Ushahidi, чтобы лучше удовлетворять потребности пользователей в местах, где электричество и подключение к Интернету, за неимением лучшего слова, "проблемны"). и MobiStation («класс в чемодане», работающий на солнечных батареях, с проектором и большим количеством офлайн-образовательного контента, разработанного ЮНИСЕФ в Уганде) остаются заметными исключениями из прискорбной реальности, которую, по большей части, «решения» рекламируют для использования. в школах, например сельские районы Африки или изолированные общины в Андах разрабатываются где-то еще, с небольшим пониманием практических повседневных реалий и контекстов, в которых должны использоваться такие технологии. Многие люди, которые жили и работали в таких условиях, хорошо знакомы с благонамеренными, но сравнительно дорогостоящими усилиями, часто основанными на маркетинговых императивах, заложенных во многих усилиях по корпоративной социальной ответственности, чем на понятиях рентабельности и устойчивости во времени или результатах. ориентированных на пользователя дизайнерских упражнений.

Несмотря на то, что многие группы предпринимали и продолжают попытки изобрести, определить и/или разработать идеальное образовательное технологическое устройство для развивающихся стран (планшет в настоящее время, по-видимому, является особенно популярным форм-фактором, вытеснив ноутбук в массовом сознании). , и какой бы сложной ни была разработка новых технологических устройств, большая проблема в образовании почти всегда связана с «человеком». Образование и образовательный или обучающий процесс — это, в конце концов, человеческое усилие, и оно основано на «беспорядочном человеческом материале» (как однажды сказал мне один очень умный технолог из Силиконовой долины; чтобы перенять его язык, я думаю, он перепутал ошибку с функцией), что многие попытки не увенчались успехом.

«Цифровой разрыв», который когда-то рассматривался в первую очередь с точки зрения доступа к технологиям, а теперь все чаще рассматривается как функция доступа к надежному источнику питания (действительно, цифровой разрыв в большей части мира тесно связан с «разрывом в электричестве»). '), теперь понимается также как навык и способность людей извлекать выгоду из доступа к технологиям (так называемое "второе цифровое неравенство").

Блог Всемирного банка EduTech существует отчасти для того, чтобы помогать исследовать и документировать появляющиеся области применения образовательных технологий в странах со средним и низким уровнем дохода, а также делиться ими с аудиторией, которая по каким-либо причинам не может столкнуться с ними в ходе обучения. их повседневную жизнь, но которые, тем не менее, могут найти их интересными или соответствующими их собственным обстоятельствам. Некоторые связанные практики и инициативы, которые примечательны по-разному, включают:

Использование «старых» технологий (таких как радио и телевидение) по-новому
Хотя основное внимание и почти вся шумиха вокруг использования технологий в образовании сосредоточены на новейших блестящих гаджетах, в во многих местах «старые» технологии, такие как радио и телевидение, все еще широко используются, хотя часто с небольшими изменениями. В рамках интерактивных радиоинструкций радиопередачи используются для подсказки учителям и учащимся конкретных действий в классе. Использование интерактивного образовательного телевидения в таких местах, как Amazon, помогает удаленным школам в ситуациях, когда у вас много учеников но нет учителей. Субтитры к болливудским фильмам на одном языке помогают миллионам малограмотных жителей Индии овладеть навыками чтения.

Совместное использование одного устройства с большим количеством людей
Хотя большое внимание прессы уделяется проектам, которые обещают такие вещи, как «один образовательный планшет для каждого учащегося», это касается не только общественных технологий, таких как радио и телевидение. преимущества использования одного устройства могут быть доступны многим учащимся одновременно. В рамках некоторых проектов классы до 50 учеников могут «управлять» одним компьютером независимо друг от друга, если у каждого из них есть собственная мышь. Такие усилия возможны там, где доступны технологии, помогающие превратить простые проекторы в недорогие версии цифровых досок. Проект "Дыра в стене" в Индии демонстрирует, как размещение общих вычислительных мощностей на открытом воздухе в трущобах может принести много интересных преимуществ детям вне формального школьного образования.

Кэширование онлайн-контента для использования в автономном режиме.
В местах, где подключение к Интернету является спорадическим, ненадежным или прерывистым, инновационные подходы к кэшированию и распространению цифрового контента могут обеспечить автономный доступ к огромному количеству онлайн-ресурсов таким образом, чтобы может имитировать онлайн-среды. Появление недорогих электронных книг позволяет группам распространять огромное количество книг в цифровом формате среди учащихся, которые читают их на небольших специализированных устройствах для чтения.

Повышение грамотности и обучения, а также поддержка учителей с помощью мобильных телефонов
В отдаленных районах, где учителя могут столкнуться с серьезными проблемами, связанными с изоляцией сверстников и нехваткой ресурсов (включая учебники и другие учебные материалы), мобильные телефоны помощь учителям в небольшой, но значимой форме путем предоставления доступа к образовательному контенту (как в Танзании) и регулярных подсказок и советов о том, как использовать этот контент (как в Папуа-Новой Гвинее). В Пакистане учащимся отправляются короткие тесты по SMS на их мобильные телефоны, чтобы помочь им (и их семьям) оценить, насколько хорошо они понимают темы, обсуждаемые в классе.

Использование недорогого видео для поддержки взаимного обучения и поддержки
Повышение доступности очень недорогих видеокамер (в том числе в мобильных телефонах) может предоставить учителям возможности для размышлений и взаимной поддержки, которые, возможно, получили мало (если любые) обучение педагогическим подходам к реализации своих учебных программ. В Индонезии, например, учителя снимают короткие видеоролики о своих сверстниках, а затем совместно рассматривают и обсуждают педагогические подходы и особенно сложные темы для преподавания в неформальной обстановке с низкими ставками в рамках своего профессионального развития.

Разработка контента и инструментов на местном уровне
В местах, где учащиеся не говорят на одном из основных международных языков, для которых уже существует много образовательного контента в цифровых форматах, возможность производить такой контент на местном уровне — на местных языках, в соответствии с местными учебными планами - часто ограничивается тем фактом, что просто не хватает местных ноу-хау для легкого создания и распространения образовательного контента в цифровых форматах. Усилия в Афганистане показывают, что существуют подходы, которые могут работать в таких условиях, особенно когда они используют технологии, с которыми люди уже знакомы (например, недорогие мобильные телефоны), таким образом, чтобы они были простыми в использовании и очень удобными для пользователя.

Разумеется, такого рода практики и проекты — лишь верхушка айсберга. Сами по себе, конечно же, ни один из них не предлагает панацеи для решения всех проблем, с которыми сталкиваются преподаватели и учащиеся в отдаленных сообществах с низким доходом и ограниченными ресурсами. Тем не менее, как следует из приведенного выше короткого списка, в мире происходит много обнадеживающих событий, иногда (в зависимости от точки зрения) инициированных самыми неожиданными людьми, которые делают самые невероятные вещи в мире. самые неожиданные места (хотя следует сказать, что довольно многие из них пытаются делать что-то с помощью очень вероятного устройства: мобильного телефона).

Хотя мониторинг и обмен информацией о том, что делают люди, могут быть весьма полезными, такая базовая информация еще более ценна, когда она сопровождается усилиями по оценке результатов таких усилий (или их предполагаемых результатов). В то время как люди и группы, внедряющие инициативы в области образовательных технологий, ориентированные на население и сообщества во всем мире, до недавнего времени должны были полагаться в большей степени на интуицию и «обучение на практике», чем на устоявшуюся базу знаний, основанную на тщательно собранных данных, оценках воздействия от Латинской Америки до Переход от Африки к Азии постепенно перерастает в то, что помогает уменьшить представление о том, что многие усилия, если быть честными, в значительной степени основаны на вере. (Попутно исследователи, политики и практики задают несколько важных вопросов о практической значимости таких исследований воздействия для тех, кто принимает соответствующие решения, и для тех, кто их осуществляет, за пределами узкой, иногда довольно обособленной академической аудитории, которая публикует в и читать научные журналы).

У нас явно нет ответов на все вопросы о том, как это сделать. Но будем надеяться, что мы по крайней мере научимся задавать правильные вопросы.

Примечание. Изображение, используемое в верхней части этого сообщения в блоге, показывает, как люди и вещи десантируются из других мест ("не волнуйтесь: ваше решение (спасение?) наконец-то прибыло!") находится на Викискладе и является общественным достоянием.

Многие организации стремятся нанять программистов, которые могут добиться реальных результатов, не только со степенью в области компьютерных наук. Вот почему они могут быть правы.

Рассмотрите два слова: компьютер и наука. Дары первого миру огромны и варьируются от спасительного повсеместного распространения электронных медицинских карт до возможности в любое время суток вступить в виртуальную драку в баре в Твиттере. Второе слово, наука, представляет собой интеллектуальное движение, которое добилось больших успехов, таких как вакцина против полиомиелита, несколько полетов на Луну и так много других, что их не перечислить. Так почему же объединение двух слов в информатика оказывается таким коротким, особенно когда мы ищем персонал для наших команд программистов?

Дело не в том, что поле не работает. Существуют петабайты файлов LaTeX, заполненных блестящими идеями, такими как новые языки программирования, умные алгоритмы поиска, алгоритмы машинного зрения и миллион идей между ними. Многие из них замечательны.

Проблема в том, что немногим из нас это действительно нужно. Один друг признался, что наблюдал, как команда разработчиков процветала, отказываясь от выпускников компьютерных наук и нанимая только физиков, бухгалтеров или других людей, подкованных в математике. Эти новые сотрудники более практичны и сосредоточены на том, чтобы заставить машины работать, а именно этого хотят почти все компании.

Дело не в том, что ученые степени плохи; просто они не собираются говорить о проблемах, которые большинству из нас необходимо решить. Итак, вот довольно неполный список причин, по которым нам лучше их игнорировать.

Теория отвлекает и сбивает с толку

Многие ученые-компьютерщики в душе математики, и их мышление пропитано одержимостью теоремами. Один теоретик сказал мне, что все математические доказательства на самом деле просто программы, и наоборот, по крайней мере, в его уме. На самом деле он не столько заинтересован в том, чтобы предоставить код, который работает, сколько в том, чтобы доказать, что его код правильный. Хорошо.

Выпускники факультета компьютерных наук редко заканчивают обучение, не получив здоровой дозы NP-полноты и машин Тьюринга — двух прекрасных областей теории, которые были бы интересны, если бы не приводили к плохим инстинктам. Один биолог попросил меня решить задачу на сопоставление последовательностей ДНК, и я вернулся к нему с утверждением, что это NP-полный класс задач, решение которых может занять очень много времени. Ему было все равно. Ему все равно нужно было ее решить. И оказывается, что большинство NP-полных задач довольно легко решить в большинстве случаев. Есть всего несколько патологических случаев, которые портят наши алгоритмы. Но теоретики одержимы тонким набором, который смешивает простые алгоритмы, несмотря на то, что редко наблюдается в повседневной жизни.

Та же проблема возникает с машинами Тьюринга.Прилежные студенты компьютерных наук изучают нигилистические результаты, такие как теорема Райса, которая показывает, что мы на самом деле вообще не можем анализировать компьютерные алгоритмы. Но машины Тьюринга — довольно плохая модель того, как работают наши обычные машины, и часто очень легко создать программное обеспечение, которое делает умные вещи с нашим кодом. Любой специалист по компьютерным наукам, который не воспринимает эти теоретические результаты со здоровой дозой соли, рискует сдаться, когда под рукой окажется вполне пригодный для использования ответ.

Академические языки используются редко

Нас не должно удивлять, что академия порождает снобизм и любовь к загадочным решениям. Это происходит в каждой сфере. Когда я спросил одного выпускника Массачусетского технологического института о его любимом языке, он с гордостью сказал мне, что уверен, что я понятия не имею, что это такое. Только немного надавив, он смягчился и сказал мне, что это CLU. Он был прав.

Есть много отличных идей от тех, кто одержим языками, но иногда эти идеи создают беспорядок и путаницу. Если одному члену команды нравится какая-то странная функция, и он начинает включать ее в кодовую базу, всем остальным придется ее изучить. Если все будут делать то же самое, время, необходимое для того, чтобы освоиться, будет ужасным.

Вот почему при создании Go компания Google выбрала дешевую дорогу. Создатели настаивали на том, что язык должен иметь мало конструкций и быть простым для изучения в кратчайшие сроки. Эта простота помогла всем, потому что все очень хорошо знали это ядро.

Многие преподаватели компьютерных наук — математики, а не программисты

Один из грязных секретов большинства факультетов компьютерных наук заключается в том, что большинство преподавателей не умеют программировать компьютеры. Их настоящая работа — чтение лекций и получение грантов. Они разбираются в таблицах и заявках на гранты, но фактически не занимаются исследованиями. Вот почему бог дал им аспирантов. В последний раз многие из них действительно программировали компьютер, когда сами учились в аспирантуре. С тех пор пошла гниль и паутина, и компиляторы на их машинах скорее всего не запустятся.

Многие обязательные темы редко используются

Структуры данных часто являются основной темой для студентов второго курса компьютерных наук. Очень жаль, что немногие из нас используют больше структур данных. Мы либо помещаем данные в хэш-таблицы объектов, либо помещаем их в базу данных, которая думает за нас. Всем по-прежнему полезно немного подумать об алгоритмической сложности, но очень немногим нужно беспокоиться о B-деревьях или даже связанных списках. Мало того, многие из нас поняли, что лучше довериться стандартной библиотеке, чем самим возиться со структурами данных. Слишком легко ошибиться. Многие организации не без оснований явно запрещают создавать структуры данных самостоятельно.

В классической учебной программе есть множество других предметов, которые уже не так важны. Компиляторы сложны и необходимы, но единственные люди, которые их пишут, — это студенты, которые вынуждены создавать игрушечные версии в течение семестрового курса. Даже Apple использовала стандартные инструменты с открытым исходным кодом при создании компилятора для Swift.

Математические модели ведут нас по ложному пути

Каждый, кто знаком с теорией баз данных, открыл для себя хитрость нормальной формы Бойса-Кодда, позволяющую разбить сложную структуру данных на небольшие таблицы. Все это очень элегантно и эффективно — до тех пор, пока вы не будете вечно ждать ответа на ваш SQL-запрос, заполненный командами JOIN.

Большинство команд разработчиков быстро учатся "денормализации" своих баз данных для повышения производительности. Другими словами, они убирают всю хитрость и склеивают данные в одну огромную таблицу. Это немного уродливо и расточительно, но часто кричаще быстро. Что касается раздувания, дисковое пространство стоит дешево.

Начав применять полученные знания на практике, многие разработчики тратят несколько лет на то, чтобы забыть о всех математических тонкостях своих курсов компьютерных наук.

Институты порождают высокомерие

Мы все думаем, что правы, но сама природа ученых степеней предназначена для того, чтобы дать выпускникам возможность отстаивать свое превосходство перед авторитетами. Иногда это может быть правдой, но даже в лучшие дни трудно понять, что на самом деле правильно, особенно в быстро меняющейся области.

Один человек, с которым я работал, любил «стандарты кодирования», которые он принес в отдел, и любил каждую возможность ссылаться на стандарты во время проверки кода. Эти стандарты сводились к суетливым мнениям о том, где размещать пробелы, но как только он начал говорить о них с академической точностью, он начал махать ими, как дубинами, в код-ревью. Он помечал код разными пробелами со зловещим заявлением о том, что код не соответствует стандартам. И поэтому мы все застряли в подсчете пробелов, чтобы все могло соответствовать какому-то квазиакадемическому стандарту.

Многие современные навыки игнорируются

Многие из современных навыков просто не рассматриваются во многих отделах. Если вы хотите понять Node.js, React, игровой дизайн или облачные вычисления, вы найдете очень мало всего этого в средней учебной программе. Список курсов средней школы концентрируется на основах, то есть на глубоких понятиях, таких как условия гонки, которые станут частью вычислений после того, как такие слова, как Node.js или React, будут забыты. Это благородная цель, но большинство программистов на 99 % борются с идиосинкразиями модного модного словечка.

На факультетах информатики очень часто появляются люди с глубоким мышлением, понимающие некоторые фундаментальные проблемы и не обладающие поверхностным знанием деталей, от которых зависит рабочий день обычного сотрудника. Вот почему компании считают целесообразным нанять кого-то из физической лаборатории, который только что использовал Python для обработки некоторых потоков данных с прибора. Они могут изучать мелкие детали так же легко, как и гении CS.

Новости академических достижений уже давно не за горами

Машинное обучение и искусственный интеллект сейчас в моде, и многие спешат с ними поэкспериментировать. Но они десятилетиями изучались отделами CS. Есть ли смысл исследовать все идеи, исходящие от школ сегодня, или терпеливо ждать, пока они, наконец, не будут готовы для общего использования?

Стойкость может порождать самоуспокоенность

Существует множество замечательных причин, по которым существует институт постоянного пребывания в должности, и большинство профессоров, пользующихся его защитой, полностью заслужили все преимущества за свой вклад в свое время. Проблема в том, что в быстро меняющихся областях сегодняшние студенты мало нуждаются в знаниях даже десятилетней давности. Тем не менее срок пребывания в должности гарантирует, что многие профессора будут на десять, двадцать или даже тридцать лет старше тех дней, когда у них были величайшие озарения.

Кроме того, есть отвлекающие факторы, которые могут отвлечь профессоров. Один штатный гений, кажется, бесконечно ведет блог о различных покерных турнирах и бэд-битах, которые отправили его домой. Другой инвестировал в бейсбольную команду низшей лиги и хвастается тем, что тусуется с игроками в мяч и трахает мячи, пока они тренируются.

Интеллектуализм редко дает результаты

Когда я сказал одному штатному преподавателю, что один из моих студентов получил работу благодаря нескольким лекциям по Angular и React, он улыбнулся и сказал: «Последнее, что я хочу сделать, это превратить это в профессиональную школу».

Это хорошо, но не так много людей, которые могут оправдать трату около полумиллиона долларов на размышления о том, могут ли полиномиальные или экспоненциальные ангелы танцевать на булавочной головке. Традиция гуманитарных наук — замечательная вещь, но она поощряет пренебрежение к практическим знаниям. Это все о каких-то глубоких, вечных истинах. Но когда ваша компания должна отгрузить что-то на следующей неделе к крайнему сроку, ни у кого нет времени смотреть на пупок и размышлять о вечных истинах.

Это может показаться простым вопросом, но для ответа на него нужно много всего. Вы можете начать с того, что сосредоточитесь на преимуществах, которые это может принести лично вам. Вы можете рассказать о том, насколько привлекательна работа, связанная с информатикой, своей универсальностью, потенциалом заработка и спросом. Возможно, вы слышали обо всех вещах, которые мы используем ежедневно сегодня, которые были созданы только благодаря информатике.

О чем вы не так часто слышите, так это об альтруистической стороне информатики и работе профессионалов в этой области, чтобы сделать мир лучше.

Если вы хотите использовать свою любовь к технологиям, чтобы изменить мир к лучшему, будьте уверены. Информатика — отличный выбор карьеры для тех, кто хочет изменить мир.

"Общество погибнет, если не продолжит внедрять инновации", – говорит Вернер Кребс, генеральный директор Acculation. Кребс говорит, что технологии сами по себе не являются ни добром, ни злом, но в умелых руках они могут принести огромную пользу обществу. "Нам нужны умные и этичные люди, которые разбираются в наших лучших и самых мощных технологиях, чтобы убедиться, что они используются во благо".

Если вам нужны конкретные примеры того, насколько информатика приносит пользу обществу, вы попали по адресу. Мы привлекли технических специалистов, чтобы они рассказали нам, как их повседневная работа помогает людям и играет жизненно важную роль в их сообществах.

Информатика приносит пользу обществу…

1. Прямое удовлетворение потребностей

"С самого первого дня в области информатики я стараюсь оказывать положительное влияние на общество, – говорит Тибо Риэ, инженер-программист Trialog. Рихет объясняет, что специалисты по информатике могут легко получить прямые приложения, которые решают такие социальные проблемы, как бедность, безработица, изменение климата и многое другое.

Рихе объясняет, что Франция использует стартапы, назначая команды для создания решений, когда государственный агент выявляет проблему.Затем решения внедряются на национальном уровне. Этот подход позволяет специалистам в области компьютерных наук и другим специалистам в области технологий оперативно реагировать и удовлетворять потребности по мере их возникновения в своих сообществах.

По словам Рихета, такие сайты, как DataKind, Taproot и Code Alliance, могут быть отличными ресурсами для ученых-компьютерщиков, которые хотят применить свои навыки для решения глобальных проблем. Эти платформы позволяют широкому кругу технических специалистов создавать, поддерживать и реализовывать проекты, меняющие жизнь.

Инструменты, созданные учеными-компьютерщиками, также дают косвенные преимущества, отмечает Рихет. Рассмотрим благотворительные организации, которые теперь могут оптимизировать свои пожертвования, или краудфандинговые кампании, которые могут собрать последователей и финансовую поддержку.

2. Расширение прав и возможностей людей, которых часто упускают из виду

«Удивительное преимущество программного обеспечения заключается в том, что его можно бесплатно распространять среди всех благодаря участникам с открытым исходным кодом, — говорит Рихет. «Этот факт действительно расширяет возможности людей». Когда инструменты для получения дохода и решения бизнес-задач доступны всем, это может уравнять правила игры.

Например, поиск клиентов может быть дорогостоящим мероприятием. Если вы являетесь поставщиком услуг и приходите в свой бизнес без тонны дополнительных денег, вам может быть трудно удержаться на плаву. Саманта Хьюго, генеральный директор Hugomatica, говорит, что информатика может сыграть здесь огромную роль.

"Например, косметологи часто не определяют график работы или не находят клиентов, потому что не знают, как это сделать". Видя эту потребность, компания Хьюго создала приложение, которое позволяет косметологам набирать клиентов и устанавливать собственное расписание. "Как компания, принадлежащая женщинам, мы пытаемся найти нужные приложения, которые помогут людям в областях, которые упускают из виду большинство программистов".

3. Прокладывая путь к более справедливому миру

Информатика действительно может помочь уравнять правила игры с точки зрения недорогих решений. Но Хьюго также указывает, что он может быть уравнителем и в других отношениях. Хотя в сфере технологий недостаточно представлены женщины и расовые меньшинства, Хьюго рассматривает информатику как инструмент для восстановления общественного баланса, когда речь идет о гендерной идентичности, происхождении, этнической принадлежности и т. д. Код есть код, и если вы создали что-то действительно полезное, ваш опыт не будет вас сдерживать.

«В App Store одинаковые требования ко всем разработчикам, — отмечает она. Хьюго считает, что компьютеры слепы ко всему, кроме кода, это положительный шаг для общества.

4. Ускорение развития здравоохранения

Здравоохранение, как правило, является довольно высоким приоритетом, когда вы думаете о том, как улучшить жизнь людей.

Одним из самых захватывающих аспектов информатики является ее способность улучшать и ускорять любую другую область. "Наука о данных и искусственный интеллект (ИИ) как подвиды компьютерных наук позволяют людям и организациям ускорить и "предварительно упаковать мысли". Таким образом, информатика и искусственный интеллект могут во много раз улучшить любую другую дисциплину".

Геномика и персонализированная медицина — отличный пример того, как компьютерные технологии ускоряют развитие здравоохранения. Процесс секвенирования генома, лежащий в основе этой передовой медицины, раньше стоил десятки миллионов долларов, но методы машинного обучения и повышенная вычислительная мощность позволили существенно снизить затраты.

5. Повышение квалификации

Можете ли вы представить себе современное образование без компьютерного программного обеспечения и Интернета? Независимо от того, посещаете ли вы занятия в Интернете, готовите статью или делитесь работой через облако, профессионалы в области компьютерных наук помогли сделать это возможным.

Платформы и приложения для электронного обучения предоставляют учащимся новые инструменты для решения проблем и обучения, что изменило академический мир. Возможность посещать онлайн-курсы также является огромным преимуществом для всего мира, поскольку открывает доступ к образованию для учащихся, чье местоположение, способности или финансы были препятствием.

6. Расширение связи

"Самый большой вклад в информатику внесли в области коммуникаций", – говорит Манонит Нанд, преподаватель и системный администратор школы Mayoor. "Компьютерные науки превратили весь мир в очень маленькое место, теперь доступное вам на кончиках пальцев".

Нанд упоминает социальные сети, приложения для видеозвонков и чатов — даже приложения, позволяющие обмениваться документами и фотографиями с кем-то на расстоянии. Эти возможности полностью изменили рабочую силу.

7. Прогнозирование и предотвращение катастроф

По словам Нанда, информатика масштабируется, и масштабируется очень быстро. Применение компьютерных наук для прогнозирования может оказать огромное влияние на мир. «Мы предсказываем поведение человека; мы предсказываем климат, времена года, океанские течения и т. д.». — говорит Нанд.

С помощью этих инструментов мы можем прогнозировать все, от приближающегося цунами до характера вспышки патогена.Таким образом, некоторые из самых жизненно важных работ, которые происходят в нашем мире, зависят от ученых-компьютерщиков. Информатика работает даже при прогнозировании траектории опасных комет вблизи нашей планеты.

8. Положительное влияние на все сферы жизни общества

Хотя это не всегда практически, почти каждый аспект жизни общества — от семейного бизнеса, нуждающегося в цифровой защите, до приютов для бездомных, нуждающихся в способе рационализации своей волонтерской базы, — зависит от инноваций, вдохновленных профессионалами в области компьютерных наук.

"Информатика – благородная профессия, без которой современный мир полностью остановился бы", – говорит Нанд. Когда дело доходит до карьеры, которая позволит вам приносить пользу миру вокруг вас, не ищите ничего, кроме информатики!

Как вы собираетесь изменить ситуацию?

Нельзя отрицать, что информатика огромна. И мы только поверхностно погружаемся в то, что из этого может получиться хорошего!

Теперь, когда вы знаете, как компьютерные науки приносят пользу нашему обществу, вам может быть интересно, в каких ролях вы могли бы использовать образование в области компьютерных наук. Ознакомьтесь с нашей статьей «Что вы можете сделать со степенью в области компьютерных наук?» чтобы узнать больше.

ПРИМЕЧАНИЕ РЕДАКТОРА. Первоначально эта статья была опубликована в декабре 2015 года. С тех пор она была обновлена ​​и теперь включает информацию, относящуюся к 2018 году.

Гетти

Слово «алгоритм» можно услышать гораздо чаще, чем раньше. Одна из причин заключается в том, что ученые узнали, что компьютеры могут учиться самостоятельно, если дать им несколько простых инструкций. Вот собственно и все, что алгоритмы — это математические инструкции. В Википедии говорится, что алгоритм «представляет собой пошаговую процедуру вычислений».

Алгоритмы используются для расчетов, обработки данных и автоматизированных рассуждений». Осознаете вы это или нет, но алгоритмы становятся повсеместной частью нашей жизни. Некоторые эксперты видят в этой тенденции опасность. Например, Лео Хикман (@LeoHickman) пишет: «Откровения АНБ подчеркивают роль сложных алгоритмов в просеивании массивов данных. Но еще более удивительным является их широкое использование в нашей повседневной жизни. Так должны ли мы быть более осторожными с их силой?» [«Как алгоритмы правят миром», The Guardian, 1 июля 2013 г.] Было бы несколько преувеличением заявить, что алгоритмы правят миром; но я согласен, что их использование становится все более распространенным. Это связано с тем, что компьютеры играют все более важную роль во многих аспектах нашей жизни. Мне нравится объяснение HowStuffWorks:

«Чтобы заставить компьютер что-то делать, нужно написать компьютерную программу. Чтобы написать компьютерную программу, вы должны шаг за шагом сказать компьютеру, что именно вы хотите, чтобы он сделал. Затем компьютер «выполняет» программу, механически выполняя каждый шаг, чтобы достичь конечной цели. Когда вы говорите компьютеру, что делать, вы также можете выбрать, как он будет это делать. Вот где на помощь приходят компьютерные алгоритмы. Алгоритм — это основная техника, используемая для выполнения работы».

Единственный момент, в котором объяснение неверно, заключается в том, что вы должны шаг за шагом говорить компьютеру, «что именно вы хотите, чтобы он делал». Вместо того, чтобы следовать только явно запрограммированным инструкциям, некоторые компьютерные алгоритмы предназначены для того, чтобы позволить компьютерам учиться самостоятельно (т. Е. Упрощать машинное обучение). Использование машинного обучения включает интеллектуальный анализ данных и распознавание образов. Клинт Финли сообщает: «Сегодня в Интернете правят алгоритмы. Эти математические вычисления определяют, что вы видите в своей ленте на Facebook, какие фильмы рекомендует вам Netflix и какую рекламу вы видите в своем Gmail». [«Хотите создать свой собственный Google? Посетите App Store, чтобы найти алгоритмы», Wired, 11 августа 2014 г.].

Как математические уравнения, алгоритмы не являются ни хорошими, ни плохими. Однако ясно, что алгоритмами пользовались люди как с хорошими, так и с плохими намерениями. Доктор Панос Парпас, преподаватель кафедры вычислительной техники в Имперском колледже Лондона, сказал Хикману: «[Алгоритмы] теперь интегрированы в нашу жизнь. С одной стороны, они хороши тем, что освобождают наше время и выполняют рутинные процессы за нас. Вопросы, которые поднимаются об алгоритмах в настоящее время, касаются не алгоритмов как таковых, а того, как общество структурировано в отношении использования данных и конфиденциальности данных. Это также о том, как модели используются для предсказания будущего. В настоящее время существует неловкое сочетание данных и алгоритмов. По мере развития технологий будут возникать ошибки, но важно помнить, что это всего лишь инструмент. Мы не должны винить наши инструменты».

В алгоритмах нет ничего нового. Как отмечалось выше, это просто математические инструкции. Их использование в компьютерах восходит к одному из гигантов вычислительной теории Алану Тьюрингу.Еще в 1952 году Тьюринг «опубликовал набор уравнений, которые пытались объяснить узоры, которые мы наблюдаем в природе, от пятнистых полосок, украшающих спину зебры, до мутовчатых листьев на стебле растения или даже сложного скручивания и складывания, которое превращает клубок клеток в организм». [«Мощные уравнения, объясняющие закономерности, которые мы наблюдаем в природе», Кэт Арни (@harpistkat), Gizmodo, 13 августа 2014 г.] Тьюринг прославился во время Второй мировой войны, потому что помог взломать «Энигму». код. К сожалению, Тьюринг покончил с собой через два года после публикации своей книги. К счастью, влияние Тьюринга на мир не закончилось его самоубийством. Арни сообщает, что ученые до сих пор используют его алгоритмы для обнаружения закономерностей в природе. Арни заключает:

«В последние годы жизни Алана Тьюринга он увидел, как его математическая мечта — программируемый электронный компьютер — воплотилась в жизнь из темпераментного набора проводов и трубок. Тогда он был способен обрабатывать несколько чисел со скоростью улитки. Сегодня смартфон в вашем кармане напичкан вычислительными технологиями, которые поразили бы его воображение. Потребовалась почти еще одна жизнь, чтобы воплотить его биологическое видение в научную реальность, но оказалось, что это больше, чем аккуратное объяснение и несколько причудливых уравнений».

Хотя алгоритмы Тьюринга оказались полезными для определения того, как закономерности возникают в природе, другие корреляции, генерируемые алгоритмами, были более сомнительными. Дебора Гейдж (@deborahgage) напоминает нам: «Корреляция… отличается от причинно-следственной связи». [«Большие данные раскрывают некоторые странные корреляции», The Wall Street Journal, 23 марта 2014 г.] Она добавляет: «Благодаря потоку данных, которые теперь доступны, поиск неожиданных корреляций никогда не был таким простым». Гейдж сообщает, что одна «компания обнаружила, что сделки, заключенные в новолуние, в среднем на 43% больше, чем в полнолуние». Были обнаружены и другие странные корреляции: «Люди чаще отвечают на звонки, когда идет снег, холодно или очень влажно; когда солнечно или менее влажно, они больше отвечают на электронную почту. Предварительный анализ показывает, что они также покупают больше, когда солнечно, хотя некоторые люди покупают больше, когда пасмурно. …Онлайн-кредитор ZestFinance Inc. обнаружил, что люди, которые заполняют свои заявки на кредит, используя все заглавные буквы, чаще не выполняют свои обязательства, чем люди, которые используют все строчные буквы, и еще чаще, чем люди, которые правильно используют прописные и строчные буквы». Гейдж продолжает:

«Влияют ли на сделки купли-продажи циклы луны? Можно ли определить кредитный риск по тому, как человек печатает? Быстрое новое программное обеспечение для обработки данных в сочетании с потоком общедоступных и частных данных позволяет компаниям проверять эти и другие, казалось бы, надуманные теории, задавая вопросы, которые раньше мало кто додумался задать. Объединяя человеческий и искусственный интеллект, они стремятся раскрыть умные идеи и сделать прогнозы, которые могут дать компаниям преимущество на все более конкурентном рынке».

Главный исполнительный директор ZestFinance Дуглас Меррилл сказал Гейджу: «Ученым, работающим с данными, необходимо проверить, имеют ли смысл их выводы. Машинное обучение не заменит людей». Часть проблемы заключается в том, что большинство систем машинного обучения не сочетают рассуждения с вычислениями. Они просто выплевывают корреляции независимо от того, имеют они смысл или нет. Гейдж сообщает: «ZestFinance отвергла еще один вывод своего программного обеспечения о том, что более высокие люди лучше выплачивают кредиты, — гипотезу, которую г-н Меррилл называет глупой». Добавляя рассуждения в системы машинного обучения, корреляции и идеи становятся гораздо более полезными. «Часть проблемы, — пишет Кэтрин Хаваси (@havasi), генеральный директор и соучредитель Luminoso, — заключается в том, что, когда мы, люди, общаемся, мы полагаемся на обширный фон невысказанных предположений. … Мы предполагаем, что все, кого мы встречаем, разделяют это знание. Он формирует основу нашего взаимодействия и позволяет нам общаться быстро, эффективно и с глубоким смыслом». [«Who’s Doing Common Sense Reasoning And Why It Matters», TechCrunch, 9 августа 2014 г.] Она добавляет: «Сколько бы технологии ни были развиты сегодня, их главный недостаток, поскольку они становятся значительной частью повседневной жизни в обществе заключается в том, что оно не разделяет этих предположений».

«Рассуждения на основе здравого смысла — это область искусственного интеллекта, целью которой является помочь компьютерам более естественно понимать людей и взаимодействовать с ними, находя способы собирать эти предположения и обучать им компьютеры. Рассуждение на основе здравого смысла было наиболее успешным в области обработки естественного языка (НЛП), хотя заметная работа была проделана и в других областях. Эта область машинного обучения со своим странным названием начинает потихоньку проникать в различные приложения, начиная от понимания текста и заканчивая обработкой и пониманием того, что изображено на фотографии.Без здравого смысла будет сложно создавать адаптируемые и неконтролируемые системы НЛП во все более цифровом и мобильном мире. … НЛП — это то место, где превосходит здравый смысл, и технология начинает находить свое применение в коммерческих продуктах. Хотя впереди еще долгий путь, рассуждения на основе здравого смысла будут продолжать быстро развиваться в ближайшие годы, а технология достаточно стабильна, чтобы ее можно было использовать в бизнесе сегодня. Он обладает значительными преимуществами по сравнению с существующими системами онтологий и правил или системами, основанными просто на машинном обучении».

Алгоритмы могут сделать системы умнее, но без добавления здравого смысла в уравнение они все равно могут давать довольно странные результаты.

Стивен Ф. ДеАнджелис — президент и главный исполнительный директор компании Enterra Solutions, занимающейся когнитивными вычислениями.

Читайте также:

  
• Старая компьютерная игра про лягушку, где она стреляет шариками
  
• Что такое проводник SolidWorks
  
• Как написать квадрат синуса в Excel
  
• Как изменить файлы игры
  
• Не удается найти исполняемый файл компилятора в настроенном пути поиска для компилятора gnu gcc