Вторая эра машин - Эрик Бриньолфсон

В чем же причина столь разочаровывающих результатов? Согласно данным, которые получили Арум, Рокс и их коллеги, студент колледжей в наши дни тратит лишь 9 % своего времени на учебу (для сравнения: на «социализацию, отдых и другие занятия» тратится 51 % времени), и это значительно меньше показателя предыдущих десятилетий. Всего 42 % участников исследования выбрали в предыдущем семестре предмет, для изучения которого должны были бы читать минимум 40 страниц в неделю и написать не менее 20 страниц. По мнению авторов, «результаты исследования дают нам основания считать, что высшее образование фокусируется скорее на социальном, чем на научном опыте. Учащиеся проводят за учебой мало времени, а преподаватели редко требуют от них многого с точки зрения чтения специальной литературы и написания текстов».

Однако при этом ученые выяснили, что в каждом из колледжей находилось некоторое количество учащихся, продемонстрировавших значительное улучшение результатов CLA. В целом эти студенты тратили больше времени на учебу (особенно на занятия в одиночестве), чаще выбирали предметы, для которых требовалось много читать и писать, и обычно имели более требовательных преподавателей. Этот паттерн вполне укладывается в выводы исследователей образования Эрнеста Паскареллы и Патрика Терензини, которые подытожили более чем 20 лет своей работы в книге «Как колледж влияет на студентов» (How College Affects Students). Паскарелла и Терензини пишут, что «влияние колледжа в основном определяется индивидуальными усилиями и тем, насколько активно участвует студент в научной работе, личном общении и внеклассных занятиях в кампусе».[337]

Эта работа позволяет нам сделать фундаментальную рекомендацию студентам и их родителям: учитесь усердно, используйте технологии и все другие доступные ресурсы для пополнения своего «ментального инструментария», приобретайте навыки и умения, которые пригодятся вам во второй эре машин.

Отличное образование – лучший способ не отстать в эпоху гонки технологий. Однако печальный факт нашего времени состоит в том, что многие студенты разбазаривают как минимум некоторые возможности, которые предлагает образование. Впрочем, есть и хорошая новость: современные технологии предлагают студентам больше возможностей, чем когда-либо раньше.

Мотивированные учащиеся и современные технологии представляют собой великолепную комбинацию. Лучшие образовательные ресурсы, доступные в Сети, позволяют пользователям создавать обучающую среду, которая самоорганизуется и самоуправляется, – среду, в которой они могут тратить на изучение материала столько времени, сколько нужно, а также проходить тесты, позволяющие понять, насколько хорошо они усвоили знания. Один из самых известных ресурсов такого рода – «Академия Хана» (Khan Academy). Выпускник МТИ и Гарварда Салман Хан (в то время он управлял хедж-фондом) запустил эту серию комиксов и видеолекций на YouTube, чтобы помочь своим юным родственникам с уроками математики. Внезапная популярность ресурса побудила Хана в 2009 году уйти с работы и полностью посвятить себя созданию онлайновых образовательных материалов, бесплатно доступных для всех желающих. К маю 2013 года в Khan Academy имелось уже более 4100 видео (продолжительностью не более нескольких минут) на самые разные темы – от арифметики и исчисления до физики и истории искусств. На момент сдачи нашей книги в печать у этих видео – более 250 миллионов просмотров, а студенты «Академии» сумели ответить на миллиард с лишним автоматически сгенерированных контрольных вопросов.[338]

Поначалу деятельность «Академии Хана» была нацелена на школьников начальных классов, однако аналогичные инструменты и техники применяются и в области высшего образования, где известны под названием массовых открытых курсов дистанционного обучения (massive online open courses, MOOC). Один из самых интересных экспериментов в этой области начался в 2011 году, когда стэнфордский профессор Себастьян Трун, ведущий ученый в области искусственного интеллекта (и один из разработчиков беспилотного автомобиля Google), заявил, что планирует прочитать курс об искусственном интеллекте не только для студентов Стэнфорда, но и в формате MOOC с бесплатным доступом через интернет. На этот курс записалось свыше 160 000 человек. Десятки тысяч из них выполнили все задания, сдали экзамены, и некоторые показали при этом очень хорошие результаты. Лучший очный студент на курсе Труна в Стэнфорде оказался лишь на 411 месте среди тех, кто прослушал этот же курс онлайн. Как выразился сам Трун, «мы только что обнаружили, что в мире есть более 400 человек, способных обогнать лучшего студента Стэнфорда».[339]

В главе 9 мы описывали растущий разрыв в доходах между теми, кто закончил колледж, и теми, кто его не закончил. Наш коллега из МТИ Дэвид Отор суммирует свои исследования следующим выводом: «Самая большая отдача от образования все чаще связывается с четырехлетним обучением в колледже и продолжением образования после этого… В группе работников с образованием ниже, чем колледж, заработки относительно более близкие, но самые образованные группы вырываются далеко вперед».[340] У тех, кто закончил колледж, меньше шансов остаться без работы, чем у представителей менее образованных групп. Экономический журналист Кэтрин Рэмпелл отмечает, что выпускники колледжа – это единственная группа, которая демонстрировала рост занятости с начала Великой рецессии в 2007 году. В октябре 2011 года безработица среди обладателей степени бакалавра составляла 5,8 %, что было примерно в два раза ниже, чем у младших специалистов (тех, кто проучился в колледже всего два года, 10,6 %), и втрое ниже, чем у тех, кто закончил только среднюю школу (16,2 %).[341]

Преимущество, которое обеспечивает колледж, возникает отчасти вследствие того, что доступ ко многим типам «сырой», необработанной информации становится принципиально дешевле. А чем дешевле данные, тем более ценной становится способность интерпретировать и использовать их. Это находит отражение в карьерном совете, который постоянно дает главный экономист Google Хэл Вариан: старайтесь стать незаменимым дополнением к чему-то, что становится все более дешевым и доступным. Примером могут служить ученые, занимающиеся обработкой данных, создатели мобильных приложений и специалисты по генетическому консультированию (которые становятся все более востребованными по мере того, как все больше людей заказывают анализ своего генома). Билл Гейтс рассказывал, что решил заняться программированием, когда увидел, насколько дешевыми и повсеместными становятся компьютеры, особенно персональные. Еще до запуска Amazon Джефф Безос систематически анализировал узкие места и возможности низкозатратной онлайн-коммерции (в особенности возможности индексации огромного ассортимента товаров). В наши дни когнитивные навыки выпускников колледжей – не только тех, кто изучал естественные науки, технологии, инженерное дело и математику (так называемые дисциплины STEM), но и студентов-гуманитариев – часто служат отличным дополнением к дешевым вычислительным мощностям. И это помогает им получать более высокую зарплату.