Type to find
No stickers found for this item.
Learn structural logic word by word.
Manage your event category labels here. Click any color to rename it.
С приходом ИИ кардинально меняется сама концепция знания. Точнее, не меняется, а обнажается тот факт, что господствующая концепция утрачивает смысл.
Суть этой концепции была позитивистской – накопить знания, собрать из них подобие блоков, а из блоков – подобие «храма науки». Жрецы этого храма — ученые — знали его камни в меру сил своей памяти, тренируя ее бесконечными задачами и упражнениями. Такая модель знаний хорошо описывалась излюбленным фейнмановским принципом: «заткнись и считай».
Сейчас, когда ИИ перехватывает эти способности человека, он разрушает прежний подход и лишает жрецов их полномочий. И сами информационные блоки, и их жрецы становятся все менее нужными. Потребность в понимании, а не в бессмысленном накоплении знаний (которое, по идее, само зависит от качества этого понимания), ощущалась и раньше. Но теперь она встает гораздо острее. И поскольку остановить развитие ИИ невозможно, можно с уверенностью утверждать: эта потребность будет полностью осознана в самое ближайшее время.
Пока же есть только смутные ощущения. У программистов, дизайнеров и юристов эти ощущения наиболее сильны, что уже сопровождается реальными увольнениями. Но почему именно в этих сферах изменения так заметны? Во-первых, потому что таких специалистов очень много, а значит, они создали огромные массивы «текста» для обучения нейросетей. Во-вторых, их работа, как бы ни казалось со стороны, часто носила рутинный и однотипный характер, в значительной степени уже была обобщена и состояла из абстракций высокого уровня. Все это ИИ как раз хорошо подхватывает.
Вы думаете, что это не касается математиков, физиков? Касается. Просто, во-первых, этих специалистов значительно меньше, и «текста» они генерируют меньше. Во-вторых, их работа, хотя и состоит из абстракций столь же высокого уровня, остается в чем-то творческой. Откуда берется это творчество? Из объективной реальности. В отличие от программистов, дизайнеров и юристов, математики и физики вынуждены понимать тот мир, который их окружает. В этом столкновении, когда мир «не гнется» под теории математиков и физиков, они вынуждены создавать новые концепции, развивать прежние. Для программистов, например, такой проблемы нет – одни могут «закидать» ее вычислительными мощностями (или «железом»), другие просто могут заставить пользователей загружать на телефоны приложения в сотню мегабайт.
Все это не означает, что не нужны программисты, юристы и дизайнеры. Нужны, как нужны и физики с математиками. Однако подход к их образованию и профессиональной деятельности уже меняется: для одних это заметнее, для других — пока менее очевидно.
Итак, требуется понимание. Можно ли требовать его от ИИ? Можно, но этот запрос останется без ответа. ИИ не способен на понимание, поскольку оно далеко выходит за пределы элементарного деления на 0 и 1, разделения объектов и их подсчета — того процесса, которым по своей сути и является современный ИИ.
Позитивизм уперся в ИИ. Заучивать учебники бесполезно: любые знания сейчас, в отличие даже от периода господства Google, находятся на расстоянии одного клика. Если раньше «пониманием» считали простое добавление еще нескольких блоков знаний, то сейчас это не сработает по определению. Понять движение — это нечто большее, чем просто знать, что такое производная. Что же нужно? Диалектика. Да, та самая диалектика, которая развивалась от Гегеля через Маркса.
При чем здесь диалектика? Диалектика – это наука о развитии, о движении. Она не о том, что знания — это статичные блоки и массивы информации, а о том, как развивается сам мир, из которого эти массивы затем извлекаются. Но самое главное в диалектике то, что она работает с противоречиями. Мир противоречив, движение идет через противоречия – в этом суть. И именно с этим не способен работать ИИ. В математическом аппарате ИИ просто нет возможности работать с противоречиями, а значит, нет и возможности понять мир.
Не будем излишне углубляться в диалектику. Но суть проста: ИИ сделал неизбежным переход от прежней модели знаний к диалектической. Только на этом пути возможно и дальнейшее развитие ИИ, а еще можно найти правильное место для человека – главное место. Только человек может понять этот мир, а ИИ может быть только хорошим помощником ему в этом.
Значит, этот подход необходимо воплотить в приложении, которым смогли бы пользоваться те, кому оно больше других необходимо — школьники и студенты. Почему им? Потому что именно они сейчас рискуют «ошибиться» с выбором профессии. Если выбрать программирование, которое через 5-10 лет будет совсем иным, чем сейчас, то можно и не найти работу после университета. Однако, освоив правильный подход, студент сможет заниматься программированием на фундаментальном уровне, а это будет цениться во все времена.
Поэтому необходимо приложение, ориентированное именно на диалектическое усвоение знаний. Желательно, чтобы оно объединяло в себе все необходимые студенту инструменты: от тайм-менеджмента до ведения конспектов. Почему? Потому что нельзя отделять понимание мира и «узких» предметов от понимания собственных ежедневных задач.
Особенно важным должно быть вот это – ведение конспектов. Подобрать факты, пересказать историю, даже выдумать решение – все это может ИИ. Не может ИИ главного – не может понимать. Но где, с помощью какого инструмента студенту этому учиться? Учебники, книги, лекции – все это сейчас больше ориентировано на мир, который существовал до ИИ. Быстро поменять учебники и подход к лекциям не получится, значит, нужен другой способ. Какой? Конспекты.
Да, никто не любит вести конспекты. Но любить их и не нужно. Надо относиться к конспектам как к инструменту, который обучает и сохраняет знания: обучает — в процессе их создания, а сохраняет — спокойно дожидаясь в приложении момента, когда студенту понадобится к ним обратиться.
Есть разные способы написания, составления конспектов. Кому что удобно, конечно. Но вопросы удобства сейчас тоже меняются. Удобное должно быть еще и функциональным, то есть служить цели – пониманию. Не простому фиксированию, что сказал преподаватель на лекции, что написано в книгах, нет. Конспект должен учить пониманию.
Итак, необходимо приложение, объединяющее все нужные студенту инструменты, которые созданы специально для того, чтобы обучать его диалектическому подходу к этому миру. В этом цель. И для этого было создано приложение papanda.
В приложении papanda три основных модуля: тайм-менеджмент, изучение иностранных языков, конспекты.
Тайм-менеджмент содержит все привычные механизмы планирования и контроля, но с теми улучшениями, которые приближают его к диалектике. Например, в календаре, задачах и трекере привычек используются стикеры, позволяющие делать быстрые заметки, направленные на осмысление процесса.
Модуль изучения иностранных языков находится на той же странице, что и инструменты тайм-менеджмента. Это сделано для того, чтобы студенту не приходилось постоянно переключаться между экранами при использовании базовых функций.
Изучение языков строится на диалектическом методе, описанном в моей книге «Как выучить много иностранных языков? Диалектический подход». Суть метода заключается в усвоении структуры предложений — понимании того, как предложение «растет» от сказуемого к подлежащему и далее. Именно в этом процессе естественно усваиваются спряжения, склонения и другие грамматические категории. Такой подход максимально точно отражает реальную практику общения.
Главная составляющая приложения — конспекты. Разместить их на одной странице с тайм-менеджментом и изучением языков сложно, поэтому под них выделена отдельная страница. Здесь основное пространство отведено под холст, разделенный на две части. Слева и справа можно формировать блоки, содержащие диалектическое изложение предмета: берется простейшая составляющая, выявляется противоречие, в котором она участвует, а затем находится тот скачок, благодаря которому это противоречие разрешается. Блоки могут содержать графики, геометрические фигуры и математические формулы, которые легко вводятся с помощью голосовой диктовки через ИИ.
В конспектах используются два важных инструмента – поиск противоположностей и парсер математических формул. Пока эти инструменты реализуются через промпты, но в будущем для этих задач будут созданы специализированные модели ИИ.
ИИ не способен на понимание, не может находить противоречия и тем более их разрешать. Единственное, на что ИИ способен, — это поиск противоположностей. Отмечу, что противоположности здесь понимаются именно в диалектическом смысле, а не как простое добавление частицы «не» к процессам и предметам. ИИ находит противоположности и передает их студенту, а тот уже проверяет их на наличие противоречий и ищет способы их разрешения.
Парсер математических формул должен решить задачу упрощения всех тех «страшных» формул, которыми так богаты математика и физика. В чем основное противоречие, движущее математику вперед? Это противоречие между использованием базовых математических операций и их неизбежным усложнением. Например, сложение – простая операция. Однако чем больше слагаемых, тем сложнее применять эту операцию на практике. Так появляется операция умножения. В принципе всю математику можно описать через это. Именно этим должен заниматься парсер: он объясняет, как возникла та формула, которую студент пытается понять, использовать и включить в конспект. Подчеркну: задача не в том, чтобы показать, как применяется формула. Суть парсера в том, чтобы показать, как ее появление вообще стало возможным. Именно непонимание смысла формул, их происхождения и предназначения препятствует усвоению студентами математики и физики.
Будущее образования вполне определено – нужно переходить на обучение пониманию, а не заучиванию. Казалось бы, раньше это тоже понимали. Но так именно казалось. Большинство образовательных технологий, программ, подходов, учебников, лекционных планов нацелены на «передачу знаний». Передать знания можно, но передать понимание нельзя — ему можно только научить.
With the advent of AI, the very concept of knowledge is undergoing a radical change. More precisely, it is not changing so much as exposing the fact that the dominant concept is losing its meaning.
The essence of this concept was positivistic: to accumulate knowledge, to assemble it into something akin to building blocks, and from these blocks to construct a "temple of science." The priests of this temple—scientists—knew its stones to the extent of their memory, training it with endless tasks and exercises. Such a model of knowledge was well described by Feynman's favorite principle: "Shut up and calculate."
Now that AI is taking over these human capabilities, it is destroying the old approach and stripping the priests of their authority. Both the information blocks and their priests are becoming increasingly obsolete. The need for understanding, rather than the mindless accumulation of knowledge (which, in theory, itself depends on the quality of that understanding), was felt before. But now it arises much more acutely. And since it is impossible to stop the development of AI, it is safe to say that this need will be fully realized in the very near future.
For now, there are only vague sensations. Among programmers, designers, and lawyers, these sensations are the strongest, which is already accompanied by actual layoffs. But why are the changes so noticeable specifically in these fields? First, because there are a great number of such specialists, which means they have created massive amounts of "text" for training neural networks. Second, their work, no matter how it might seem from the outside, often had a routine and repetitive nature, was already largely generalized, and consisted of high-level abstractions. This is exactly what AI picks up so well.
Do you think this does not apply to mathematicians and physicists? It does. It is just that, first, there are significantly fewer of these specialists, and they generate less "text." Second, their work, although consisting of abstractions of an equally high level, remains somewhat creative. Where does this creativity come from? From objective reality. Unlike programmers, designers, and lawyers, mathematicians and physicists are forced to understand the world that surrounds them. In this collision, when the world refuses to "bend" to the theories of mathematicians and physicists, they are forced to create new concepts and develop old ones. For programmers, for instance, such a problem does not exist: some can "throw" computational power (or "hardware") at it, while others can simply force users to download hundred-megabyte applications onto their phones. All this does not mean that programmers, lawyers, and designers are no longer needed. They are needed, just as physicists and mathematicians are needed. However, the approach to their education and professional activity is already changing: for some, it is more noticeable, while for others, it is less obvious for now.
Thus, understanding is required. Can we demand it from AI? We can, but this demand will remain unanswered. AI is incapable of understanding, as it goes far beyond elementary division into 0 and 1, the separation of objects, and counting them—the very process that modern AI essentially is.
Positivism has hit a wall with AI. Memorizing textbooks is useless: any knowledge today, unlike even the era of Google's dominance, is just one click away. If previously "understanding" was considered the simple addition of a few more blocks of knowledge, this simply will not work anymore by definition. Understanding movement is something much more than simply knowing what a derivative is. What is needed, then? Dialectics. Yes, the very dialectics that evolved from Hegel to Marx.
What does dialectics have to do with this? Dialectics is the science of development, of movement. It is not about knowledge being static blocks and arrays of information, but about how the world itself develops—the world from which these arrays are subsequently extracted. But the most important thing in dialectics is that it works with contradictions. The world is contradictory, movement proceeds through contradictions—this is the essence. And it is precisely this that AI is incapable of working with. Within the mathematical apparatus of AI, there is simply no ability to work with contradictions, which means there is no ability to understand the world either.
We will not delve unnecessarily deeply into dialectics. But the essence is simple: AI has made the transition from the old model of knowledge to a dialectical one inevitable. Only on this path is the further development of AI possible, and only here can the proper place for humanity be found—the leading place. Only a human being can comprehend this world, whereas AI will remain a reliable assistant to them in this endeavor.
Therefore, this approach must be embodied in an application that can be used by those who need it most—schoolchildren and students. Why specifically them? Because they are the ones currently at the greatest risk of making a mistake in choosing a profession. If one chooses programming, which in 5–10 years will be completely different from what it is now, one might end up without a job after university. However, by mastering the correct approach, a student will be able to engage in programming on a fundamental level, and this will be valued at all times.
Therefore, an application oriented precisely toward the dialectical assimilation of knowledge is necessary. Ideally, it should combine all the tools a student needs: from time management to note-taking. Why? Because the understanding of the world and "narrow" subjects cannot be separated from the understanding of one's own daily tasks.
Taking notes becomes especially important here. AI can select facts, retell a story, and even invent a solution. But AI is incapable of the most important thing—understanding. But where, with what tool, can a student learn this understanding? Textbooks, books, lectures—all of these are currently more oriented toward the pre-AI world. Quickly changing textbooks and the approach to lectures will not work; thus, another method is needed. What is it? Note-taking.
Yes, no one likes taking notes. But there is no need to like it. One must treat notes as a tool that educates and preserves knowledge: it educates during the process of their creation, and it preserves by calmly waiting in the application for the moment when the student needs to refer to them.
There are various approaches to taking notes—it all depends on personal preference. However, the very criteria of convenience are also changing now. A tool must not only be convenient but also functional, meaning it must serve the primary goal—understanding. Not the simple recording of what the professor said in a lecture or what is written in books. A note-taking system must teach understanding.
Thus, we need an application that unites all the necessary tools for a student, specifically designed to teach them a dialectical approach to this world. That is the goal. And this is exactly why the papanda application was created.
The papanda application features three main modules: time management, foreign language learning, and notes.
The time management module contains all the familiar mechanisms of planning and control, but with enhancements that bring it closer to dialectics. For example, the calendar, tasks, and habit tracker utilize stickers that allow for quick notes aimed at conceptualizing the process.
The foreign language learning module is located on the same page as the time management tools. This is done so that the student does not have to constantly switch between screens when using basic functions.
Language learning is built upon the dialectical method described in my book, "How to Learn Many Foreign Languages? A Dialectical Approach." The essence of the method lies in mastering the structure of sentences—understanding how a sentence "grows" from the predicate to the subject and beyond. It is in this process that conjugations, declensions, and other grammatical categories are naturally assimilated. Such an approach reflects the real practice of communication as accurately as possible.
The core component of the application is the notes. Placing them on the same page as time management and the language module would overload the interface, so a separate page is dedicated to them. Here, the main space is allocated to a canvas divided into two parts. On the left and the right, one can form blocks containing a dialectical exposition of the subject: the simplest component is taken, the contradiction in which it participates is identified, and then the leap through which this contradiction is resolved is found. The blocks can contain graphs, geometric figures, and mathematical formulas, which are easily inputted via voice dictation through AI.
Two critical tools are utilized in the notes: a search for opposites and a mathematical formula parser. For now, these tools are implemented via prompts, but in the future, specialized AI models will be created for these tasks.
AI is incapable of understanding; it cannot find contradictions, much less resolve them. The only thing AI is capable of is finding opposites. I should note that opposites here are understood precisely in a dialectical sense, not as the simple addition of the particle "not" to processes and objects. AI finds opposites and passes them to the student, who then checks them for contradictions and looks for ways to resolve them.
The mathematical formula parser is designed to solve the problem of simplifying all those "terrifying" formulas that mathematics and physics are so rich in. What is the main contradiction that drives mathematics forward? It is the contradiction between the use of basic mathematical operations and their inevitable complication. For example, addition is a simple operation. However, the more addends there are, the more difficult it is to apply this operation in practice. Thus, the operation of multiplication emerges. Essentially, all of mathematics can be described through this principle. This is exactly what the parser should do: it explains how the formula that the student is trying to understand, use, and include in their notes originated. I must emphasize: the task is not to show how a formula is applied. The essence of the parser is to show how its emergence became possible in the first place. It is precisely the lack of understanding of the meaning of formulas, their origins, and their purpose that hinders students from mastering mathematics and physics.
The future of education is quite certain—there must be a shift toward teaching understanding rather than memorization. It might seem that this was understood before as well. But that was merely an illusion. The majority of educational technologies, programs, approaches, textbooks, and curricula are aimed at the "transfer of knowledge." Knowledge can be transferred, but understanding cannot—it can only be taught.
Жасанды интеллектінің (ЖИ) келуімен білімнің тұжырымдамасы түбегейлі өзгеруде. Дәлірек айтқанда, өзгеріп қана қоймай, үстем тұжырымдаманың мәнін жоғалтып бара жатқаны айқындала түсуде.
Бұл тұжырымдаманың мәні позитивистік болды: білім жинау, олардан блоктар сияқты құрылым жасау, ал блоктардан «ғылым ғибадатханасын» тұрғызу. Бұл ғибадатхананың абыздары — ғалымдар — оның тастарын есте сақтау қабілетінің жеткенінше білді, оны шексіз есептер мен жаттығулар арқылы шыңдады. Білімнің мұндай моделі Фейнманның сүйікті қағидасымен жақсы сипатталатын: «Үндеме де, есепте» (Shut up and calculate).
Қазір, ЖИ адамның бұл қабілеттерін өз мойнына алған кезде, ол бұрынғы тәсілді бұзып, абыздарды өз өкілеттіктерінен айыруда. Ақпараттық блоктар да, олардың абыздары да барған сайын қажетсіз болып барады. Мәнсіз білім жинау емес (теориялық тұрғыда, бұл жинақтаудың өзі сол түсінудің сапасына тәуелді), түсінуге деген қажеттілік бұрын да сезілген. Бірақ енді ол әлдеқайда өткір тұр. Және ЖИ дамуын тоқтату мүмкін болмағандықтан, сеніммен айтуға болады: бұл қажеттілік таяу арада толық сезілетін болады.
Әзірге тек бұлыңғыр сезімдер ғана бар. Бағдарламашылар, дизайнерлер және заңгерлер арасында бұл сезімдер ең күшті, бұл нақты жұмыстан босатулармен қатар жүруде. Бірақ неліктен дәл осы салаларда өзгерістер соншалықты байқалады? Біріншіден, мұндай мамандар өте көп, демек олар нейрожелілерді оқыту үшін орасан зор «мәтін» массивтерін жасады. Екіншіден, олардың жұмысы, сырт көзге қалай көрінсе де, жиі рутиналық және біртипті сипатта болды, айтарлықтай дәрежеде жалпыланған және жоғары деңгейлі абстракциялардан тұрды. Мұның бәрін ЖИ өте жақсы игереді.
Бұл математиктер мен физиктерге қатысты емес деп ойлайсыз ба? Қатысты. Тек, біріншіден, бұл мамандар айтарлықтай аз, және олар «мәтінді» аз топтастырады. Екіншіден, олардың жұмысы, жоғары деңгейлі абстракциялардан тұрса да, қандай да бір дәрежеде шығармашылық болып қала береді. Бұл шығармашылық қайдан шығады? Объективті шындықтан. Бағдарламашылар, дизайнерлер мен заңгерлерге қарағанда, математиктер мен физиктер өздерін қоршаған әлемді түсінуге мәжбүр. Бұл соқтығыста, әлем математиктер мен физиктердің теорияларына «бағынбаған» кезде, олар жаңа тұжырымдамалар жасауға, бұрынғыларын дамытуға мәжбүр болады. Бағдарламашылар үшін, мысалы, мұндай мәселе жоқ: біреулері оны есептеу қуатымен (немесе «темірмен») шеше алады, басқалары пайдаланушыларды телефондарына жүз мегабайттық қосымшаларды жүктеуге мәжбүрлей алады.
Мұның бәрі бағдарламашылар, заңгерлер мен дизайнерлер қажет емес дегенді білдірмейді. Олар физиктер мен математиктер сияқты қажет. Алайда олардың білімі мен кәсіби қызметіне деген көзқарас өзгеруде: біреулер үшін бұл айқын, басқалар үшін әзірге онша байқалмайды.
Сонымен, түсіну талап етіледі. Оны ЖИ-дан талап етуге бола ма? Болады, бірақ бұл сұраныс жауапсыз қалады. ЖИ түсінуге қабілетсіз, өйткені ол қарапайым 0 мен 1-ге бөлуден, нысандарды ажыратудан және оларды санаудан — қазіргі ЖИ мәні болып табылатын процестен әлдеқайда асып түседі.
Позитивизм ЖИ-ға тірелді. Оқулықтарды жаттау пайдасыз: қазір кез келген білім, Google үстемдік еткен кезеңнің өзінен ерекшелігі, бір шерту қашықтығында тұр. Егер бұрын «түсіну» деп білімнің тағы бірнеше блогын қосуды санаса, қазір бұл анықтамасы бойынша жұмыс істемейді. Қозғалысты түсіну — бұл туындының не екенін білуден әлдеқайда үлкен нәрсе. Сонда не қажет? Диалектика. Иә, Гегельден Маркске дейін дамыған сол диалектика.
Бұл жерде диалектиканың қандай қатысы бар? Диалектика – бұл даму, қозғалыс туралы ғылым. Ол білімнің статикалық блоктар мен ақпарат массивтері екені туралы емес, сол массивтер алынатын әлемнің өзі қалай дамып жатқаны туралы. Бірақ диалектикадағы ең бастысы — оның қарама-қайшылықтармен жұмыс істеуі. Әлем қайшылықты, қозғалыс қарама-қайшылықтар арқылы жүреді – мән осында. Және ЖИ дәл осымен жұмыс істей алмайды. ЖИ математикалық аппаратында қарама-қайшылықтармен жұмыс істеу мүмкіндігі мүлдем жоқ, демек әлемді түсіну мүмкіндігі де жоқ.
Диалектикаға тым терең бойламай-ақ қояйық. Бірақ мәні қарапайым: ЖИ білімнің бұрынғы моделінен диалектикалық модельге көшуді неизбежным етті. Тек осы жолда ғана ЖИ-ның одан әрі дамуы мүмкін, сондай-ақ адам үшін дұрыс орынды — басты орынды табуға болады. Тек адам ғана бұл әлемді түсіне алады, ал ЖИ оған бұл істе тек жақсы көмекші бола алады.
Демек, бұл тәсілді ол басқаларға қарағанда көбірек қажет ететіндер — оқушылар мен студенттер қолдана алатын қосымшада жүзеге асыру қажет. Неге оларға? Өйткені қазір мамандық таңдауда «қателесу» қаупі дәл соларда жоғары. Егер 5-10 жылдан кейін қазіргідей болмайтын бағдарламалауды таңдаса, университеттен кейін жұмыс таппау да мүмкін. Алайда, дұрыс тәсілді меңгерген студент бағдарламалаумен іргелі деңгейде айналыса алады, ал бұл барлық уақытта бағаланады.
Сондықтан білімді диалектикалық тұрғыдан меңгеруге бағытталған қосымша қажет. Оның студентке қажетті барлық құралдарды: тайм-менеджменттен бастап конспект жүргізуге дейін біріктіргені абзал. Неліктен? Өйткені әлемді және «тар» пәндерді түсінуді өз күнделікті міндеттеріңді түсінуден бөлуге болмайды.
Әсіресе мынау маңызды болуы тиіс — конспект жүргізу. Фактілерді іріктеу, оқиғаны баяндау, тіпті шешім ойлап табу – мұның бәрін ЖИ істей алады. ЖИ басты нәрсені істей алмайды – түсіне алмайды. Бірақ студент бұған қайда, қандай құралдың көмегімен үйренуі керек? Оқулықтар, кітаптар, дәрістер – мұның бәрі қазір ЖИ-ға дейін болған әлемге көбірек бейімделген. Оқулықтар мен дәрістерге деген көзқарасты тез өзгерту мүмкін емес, демек басқа тәсіл қажет. Қандай? Конспектілер.
Иә, конспект жазуды ешкім ұнатпайды. Бірақ оларды ұнатудың қажеті де жоқ. Конспектілерге білімді үйрететін және сақтайтын құрал ретінде қарау керек: үйретеді — оларды жасау барысында, ал сақтайды — қосымшада студент оларға жүгінетін сәтті сабырмен күтіп.
Конспект жазудың түрлі тәсілдері бар. Кімге қалай ыңғайлы екені түсінікті. Бірақ ыңғайлылық мәселелері де қазір өзгеруде. Ыңғайлы құрал сонымен қатар функционалды болуы, яғни мақсатқа — түсінуге қызмет етуі тиіс. Оқытушы дәрісте не айтқанын, кітаптарда не жазылғанын жай ғана тіркеу емес. Конспект түсінуге үйретуі тиіс.
Сонымен, студентке бұл әлемге диалектикалық көзқарасты үйрету үшін арнайы жасалған барлық қажетті құралдарды біріктіретін қосымша қажет. Мақсат осында. Және papanda қосымшасы дәл осы үшін жасалды.
papanda қосымшасында үш негізгі модуль бар: тайм-менеджмент, шет тілдерін үйрену, конспектілер.
Тайм-менеджмент жоспарлау мен бақылаудың барлық үйреншікті механизмдерін қамтиды, бірақ оны диалектикаға жақындататын жақсартулармен. Мысалы, күнтізбеде, міндеттерде және әдеттер трекерінде процесті ұғынуға бағытталған жылдам жазбалар жасауға мүмкіндік беретін стикерлер қолданылады.
Шет тілдерін үйрену модулі тайм-менеджмент құралдарымен бір бетте орналасқан. Бұл студентке негізгі функцияларды пайдалану кезінде экрандар арасында үнемі ауысудың қажеті болмауы үшін жасалған.
Тіл үйрену менің «Көп шет тілін қалай үйренуге болады? Диалектикалық тәсіл» атты кітабымда сипатталған диалектикалық әдіске негізделеді. Әдістің мәні сөйлем құрылымын меңгеруде — сөйлемнің баяндауыштан бастауышқа және одан әрі қалай «өсетінін» түсінуде. Дәл осы процесте жіктеу, септеу және басқа да грамматикалық санаттар табиғи түрде игеріледі. Мұндай көзқарас нақты қарым-қатынас тәжірибесін барынша дәл көрсетеді.
Қосымшаның басты құрамдас бөлігі — конспектілер. Оларды тайм-менеджментпен және тіл үйренумен бір бетке орналастыру қиын, сондықтан оларға бөлек бет арналған. Мұнда негізгі кеңістік екіге бөлінген кенепке берілген. Сол және оң жақта пәннің диалектикалық мазмұнын қамтитын блоктар құруға болады: қарапайым құрамдас бөлік алынады, ол қатысатын қайшылық анықталады, содан кейін сол қайшылық шешілетін секіріс табылады. Блоктар ЖИ арқылы дауыстық диктовка көмегімен оңай енгізілетін графиктерді, геометриялық фигураларды және математикалық формулаларды қамтуы мүмкін.
Конспектілерде екі маңызды құрал қолданылады – қарама-қарсылықтарды іздеу және математикалық формулалар парсері. Әзірге бұл құралдар промпттар арқылы жүзеге асырылады, бірақ болашақта бұл міндеттер үшін мамандандырылған ЖИ модельдері жасалады.
ЖИ түсінуге қабілетсіз, қайшылықтарды таба алмайды және оларды шеше алмайды. ЖИ қабілетті жалғыз нәрсе — бұл қарама-қарсылықтарды іздеу. Айта кетейін, қарама-қарсылықтар мұнда жай ғана процестер мен заттарға «емес» демеулігін қосу ретінде емес, диалектикалық мағынада түсініледі. ЖИ қарама-қарсылықтарды табады және оларды студентке береді, ал ол оларды қайшылықтардың бар-жоғына тексеріп, оларды шешу жолдарын іздейді.
Математикалық формулалар парсері математика мен физикада өте көп кездесетін барлық сол «қорқынышты» формулаларды жеңілдету мәселесін шешуі тиіс. Математиканы алға жылжытатын негізгі қайшылық неде? Бұл негізгі математикалық операцияларды пайдалану мен олардың сөзсіз күрделенуі арасындағы қайшылық. Мысалы, қосу – қарапайым операция. Алайда қосылғыштар көбейген сайын бұл операцияны іс жүзінде қолдану қиындай түседі. Осылайша көбейту операциясы пайда болады. Негізінде бүкіл математиканы осы арқылы сипаттауға болады. Парсер дәл осымен айналысуы тиіс: ол студент түсінуге, қолдануға және конспектіге қосуға тырысып жатқан формуланың қалай пайда болғанын түсіндіреді. Атап өтейін: міндет формуланың қалай қолданылатынын көрсету емес. Парсердің мәні — оның пайда болуының өзі қалай мүмкін болғанын көрсету. Формулалардың мағынасын, олардың шығу тегі мен мақсатын түсінбеу студенттердің математика мен физиканы меңгеруіне кедергі келтіреді.
Білім берудің болашағы айқын — жаттауға емес, түсінуге оқытуға көшу қажет. Бұрын бұны түсінді деп ойлауға болар еді. Бірақ ол тек солай көрінді. Білім беру технологияларының, бағдарламаларының, тәсілдерінің, оқулықтарының, дәріс жоспарларының көпшілігі «білім беруге» (білімді беруге) бағытталған. Білімді беруге болады, бірақ түсінуді беру мүмкін емес — оған тек үйретуге болады.