остров 10-22
Сквозное содержание
В рамках образовательного интенсива "Остров 10-22" мы c Ириной Антоновой провели аж шесть мастерклассов как группа nakedminds . На части наших мастерклассов с нами была Яна Русанова, и незримо присутствовали наши разработчики, которые следили за тем, чтобы сервисы работали как надо. Ну или хотя бы хоть как то)

Исходно мы планировали свою лабораторию в первой части, но не срослось, ее перенесли на вторую часть острова, так что решили сделать скромно два мастеркласса - один по работе с платформой саморегуляции ресурсных состояний, а второй - по разметке цифрового следа групповой и проектной работы. Плюс наши друзья и партнеры - Дэн Брюле и его центр осознанного дыхания - специально прилетели из солнечной Калифорнии, чтобы поделиться практикой работы с дыханием. Ну и еще один - в рамках лаборатории Дмитрия Репина по нейротеху.
Нам там дали аж четыре часа для работы, и там мы выступали от имени Нейроцентра Иннопрактики, т.к. программу формировали вместе. Потом нас пригласили выступить еще на трех лабораториях, а мы взяли и согласились. Это были лаборатории Тимура Бергалиева, лаборатория кружкового движения и еще одна лаборатория под руководством Екатерины Любимовой.

Основные тезисы
коротко, основные мысли, которые мы доносили через все шесть мастерклассов
  • Что такое цифровой след
    Цифровой след - это размеченные с разных позиций потоковые данные (аудио, био и т.д.), которые могут быть использованы для обратных связей группе, профилирования, принятия решений и построения моделей (движения от следа к двойнику).
  • Цифровая среда трансформирует методику
    Такая цифровая среда может сделать с образовательным процессом на уровне конкретной сессии, урока, такта проектной работы и т.д. То же, что когда-то сделал Форд с производством автомобилей - увеличить производительность за счет разделения труда, автоматизации и синхронизации потоков знаний и информации.
  • Элементы системы существуют и работают
    У нас уже есть рабочие элементы такой среды способные работать вместе, включая системы сбора аудио, био и нейро следа, обучения саморегуляции группы, семантического анализа, а также ручной и автоматизированной разметки с интегрированной обратной связью, которую уже можно использовать в экспериментальном режиме.
  • Имеет смысл работать с ними
    Попытка эти сервисы внедрить в работу площадок типа "точек кипения", ВУЗы, акселераторы, кружки и детские фаблабы.
Теперь медленно и по пунктам
степ бай степ
Раньше минимальным пикселем процесса групповой работы, образовательного процесса, который был доступен для наблюдения была отдельная сессия. У "пары", "урока", "мозгового штурма" были свойства, в соответствии с которыми можно было, с одной стороны, оценивать успеваемость, с другой стороны - платить преподавателям, с третьей - составлять расписания. В этом разрешении создавались и системы управления вузом (АСУ Вуза https://cyberleninka.ru/article/n/asu-vuzom-kak-samoorganizuyuschayasya-sistema)) и системы расчета индивидуальных траекторий, как часть АСУ. Больший уровень информационной прозрачности, рефлексируемости и, соответственно (само)управляемости возникает за счет гуманитарной практики методической рефлексии, но ее артефакты как правило в АСУ такого рода не используются.
Теперь существует техническая возможность увеличения временного разрешения на 5-6 порядков (с 60-120 минут на такт до 1-10 мсек (различие событий в ЭЭГ - где то в этом диапазоне времени). Системы разметки событий (поведения) по смыслу (классификация) тоже может осуществляться как вручную, так и автоматически, с высокой частотой - например, события в образовательных симуляторах, средах совместного проектирования или ручная разметка наблюдателем или модератором.
Потоковые данные, такие как аудио, видео, биометрические данные, в сыром или обработанном виде (с производными индексами), будучи размечены событийным рядом порождают потоки размеченных данных. Именно такой совокупность данных, интерпретации, потока и разметки мы называем цифровым следом.
В нашем представлении цифровой след объекта превращается в цифровую модель объекта по мере увеличения плотности взаимосвязи этих данных, наличия там зависимостей. Предварительная модель, сопровождающая деятельность - это ее тень. А модель, которая достигла прогнозной силы - это "двойник". Такой подход вполне соответствует подходу А.Н.Боровкова. В онтологии Острова, "след" - это в первую очередь набор артефактов подтверждающих компетенцию, то есть просто продукт применения классификатора к потоку данных, частный в общем-то случай, производная от цели применения такого метода.
Предельная задача для нас как nakedminds, а ранее российской группы нейронета и когда то и нейронета НТИ - синхронизировать и оптимизировать потоки знаний и данных таким образом, чтобы подобно Форду, поднять производительность группового творческого процесса. Ну если не на пять порядков, то хотя бы в 250 раз, как произошло у Форда с производством автомобилей.
В нашем представлении "диспетчерская" знаний - это система поддержки принятия решений, автоматизированный ассистент (когда то Анатолий Левенчук, член группы нейронета с 13ого года, предложил название VCA - virtual collaborative assistant для этого "диспетчера", образ которого возник во время подготовки форсайта библиотек (так и не проведенного). Оснащенная таким "диспетчером" творческая группа- это аналог "локальной сети" интернета, клеточка уже нейронета. А совокупность таких ячеек, их сеть - это нейронет (по аналогии с (глобальной) сетью (локальных) сетей - интернетом. Для того, чтобы это работало, необходимо работать с размеченным потоком данных рядом способов:
Обратная связь


Данные могут возвращаться непосредственно в группу или отдельным участникам, которые эти данные порождают. Это обратная связь. Биологическая, семантическая, или какая либо еще. В пределе - комплексная и интегрированная. Данные могут быть первичными и обработанными, результатами работы классификатора, визуализацией модели. Возвращаться в виде изображения, звука, тактильных сигналов. В осознаваемом виде или под порогом. Обратная связь - это способ саморегуляции.
Управление и принятие решений

Если на данные "смотрит" классификатор, то он может принимать решение и осуществлять управление. Переключать слайды, вызывать скорую помощь, изменять свойства программных интерфейсов, запускать команды на поиск информации в сети и т.д. Это алгоритмы "автоматизации" как это называется в системах умного дома, где частью алгоритма может быть и не алгоритмическая, а например, нейросетевая подсистема.
Обучение классификаторов


  1. Оно же построение зависимостей и проверка гипотез, в случае пар переменных - это проверка "классических гипотез", поиск паттернов в данных, косвенных зависимостей и другие многофакторные виды обработки - это уже ближе к "построению моделей". Сложные зависимости и данные, а также обученные классификаторы могут использоваться и для авторазметки данных и для принятия решений и для профилирования и построения моделей. Так что этот вид работы с "цифровым следом" - сервисный.

Построение модели


Мы исходим из того, что сама разметка потока уже представляет собой продукт какой-то предварительной модели процесса (групповой работы или образования). Но из самих данных тоже может сформироваться модель. Вариантов много - просчитать связь конкретных пар переменных друг с другом и построить математическую модель процесса на основе таких пар. Или посчитать многофакторную модель - нелинейным регрессионным анализом или аналитической системой. Наконец, нейросети, обучаясь, формируют модель связи признаков (сигналов на входе) и классов (выходных нейронов), но ее просто очень сложно перевести в человеко-читаемую мат.модель.
В каждом из шести мастерклассов мы комбинировали ключевые тезисы из списка выше с практической работой, которая позволила участникам понять на себе, как работают эти системы и какая польза от них может быть получена сразу, а какая - позже. Так как у нас было в районе двух часов на каждый мастеркласс, за исключением первого, четырехчасового, то практику мы проводили только с тремя платформами из шести.
Биологическая обратная связь
Мы использовали прототип сервиса БОС тренировок платформы attune academy который позволяет без установки клиента и используя web bluetooth подключать совместимые устройства к сервису и проходить тренировки в саморегуляции ресурсных состояний с отслеживанием прогресса компетенций саморегуляции. Помимо индивидуальной работы сервис позволяет работать и в групповом формате, проводя тренинги по групповому совместному или конкурентному управлению сигналом обратной связи. При этом не важно, где находятся участники - в одной комнате или на разных континентах. На разных мастерклассах либо в режиме демо, либо в процессе полноценной, пусть и короткой, тренировки участники пробовали управлять своими сигналами, используя наше оборудование, свои телефоны и ноутбуки.
Разметка цифрового следа
Мы использовали прототип сервиса timeliner - фактически, коллектор цифрового следа, который может использоваться для захвата данных во время встречи или лекции, его разметки, а также связывания артефактов из разных встреч друг с другом. Например, вы записываете лекцию, ставите отметки "нравится" или "нужно почитать", добавляете фотографии или документа, а потом во время другой встречи упоминаете момент "нравится" из предыдущей. В результате вы можете найти нужное место на аудиозаписи, переходя по линкам между артефактами встреч. Если вы размечаете проявления компетенций - то у вас есть подтверждение всех моментов компетенции, которое вы можете выгрузить в систему цифрового следа. Если вы делаете разметку для нейрокогнитивных исследований - то вы можете совместить метки событий из timeliner с биоданными с браслетов или нейро-гарнитур для последующей обработки. Если вы просто размечаете лекции или деловые встречи - у вас есть система заметок, по которой вы можете перемещаться, переслушивая нужные куски. И да, вы можете позвать в свое "событие" других людей и размечать процесс вместе, или поделиться артефактами с человеком или программным сервисом. Участники мастерклассов формировали свою разметку и размечали контент мастеркласов, добавляя свои метки и аудиозаписи.
Микролернинг осознанности
Это, в общем то, довольно уже привычный вид сервиса - видео курсы, с проверочными вопросами и домашними заданиями. Да, контент этого сервиса посвящен саморегуляции и "внутреннему вниманию" - способности перемещать внимание внутри "себя" - своих эмоций, телесных ощущений и так далее - для того, чтобы освоить произвольное управление ими. Но ключевые отличия этого сервиса заключаются не в этом. А в том, что в нем есть возможность прикреплять к упражнениям задания на саморегуляцию при помощи доступных приборов - например, фитнес-браслетов. Кроме того, есть возможность делать домашние задания "на закрепление" с мониторингом и где угодно - хоть в метро хоть на ходу. Ну и главное - помимо просто прохождения курсов платформа позволяет делать "нейро-вебинары", в которых группа в одно время проходит упражнения с живым преподавателем, который видит сигналы приборов (пульс, ээг и т.д.) каждого участника в отдельности. Ну и то же самое можно делать и в одном помещении. На мастерклассах мы показывали три коротких тестовых упражнения (один по осознанному дыханию из курса Дена Брюле, один по самонаблюдению из курса Алана Франсиса и один по деконцентрации от Олега Бахтиярова), а также возможности платформы по дистанционной работе с группой.
Еще мы показывали, но без практики платформу flowmaster - систему мониторинга контента для чатов и коммуникационных платформ (Сейчас там только vkontakte, telegramm и slack). Этот продукт мы делали вместе с Михаилом Кожариновым на краудсорсинге сообществ, стоящих за ним. Эту систему можно настроить так, чтобы, когда разговор в чате коснулся интересующей темы, приходили оповещения. Или же отправлять разметку в систему сбора цифрового следа timeliner.
Made on
Tilda