«Революция в образовании отменяется»

Александр Ларьяновский

Управляющий партнёр компании Skyeng.

---

С разрешения Александра публикуем текст поста, вышедшего на его канале в «Дзене».

Почему в образовании во всём мире до сих пор не случилось прорыва? Мы в эдтехе можем сколько угодно надувать щёки, делая вид, что делаем что-то революционное, но это, по большому счёту, косметические изменения.

Не, ну реально, что там у нас в достижениях? Видео и аудио передавать, вместо посещения определённых мест и пачканья бумаги краской от руки и в типографии. Это и 50 лет назад умели делать в тех же учебных целях.

Персональные кривые строить? У меня вон на полке лежит «Химический тренажёр» 1986 года, бумажное издание с персональной кривой обучения.

Ну да, нейросети начали лучше отслеживать прогресс и ошибки, научились лучше контролировать соблюдение методик. Негусто.

Удивительно, правда? Отрасль на хайпе, растёт везде, даже в России в 2022 году. Прорва денег уже проинвестирована и продолжает вливаться. А качественно нового продукта никто не смог сделать.

Ну такого, который появился лет десять назад в такси и финтехе — и дал революционно новый пользовательский опыт. Или в смартфонах лет 15 назад. Даже в покупке авиабилетов прорыв случился, а уж это куда менее важная отрасль для человечества.

Давайте разбираться, а почему, собственно. И что делать.

Чтобы сделать революционный, прорывной продукт, нужно три ключевых компонента. И нет, это не финансы.

Первый компонент

Спрос

Ну или «боль». Явно сформулированная клиентами или нет — не важно. Если есть понимание, что люди будут за что-то платить, то можно инвестировать в продукт.

Чем нагляднее боль, тем большее количество людей начинают там делать продукт, тем больше вероятность, что кто-то добьётся успеха.

Это, кстати, не значит, что наглядная и сформулированная боль легко решается продуктом. Возьмите, например, очень понятную проблемку, от которой подавляющее большинство хочет избавиться — смерть. :)

С тем же такси всё понятно. Кто в Москве пытался вызвать машину в 2010-м, помнят, что от начала обзвона до подъехавшей машины проходило не меньше часа. И люди добровольно были готовы платить деньги за быстро поданную машину.

Во взрослом образовании спроса вообще не очень много, я про это уже писал. Мы топчемся на пятачке в 2% населения.

Тот же взрослый английский, кстати, хороший пример, когда боль не очень-то и большая, и вообще, люди в 70% случаев покупают не скиллы, а гордость за себя.

При этом нельзя сказать, что спроса в образовании нет. Он есть, раз уж оно такое обязательное и — все говорят — важное для будущего, то люди в целом будут продолжать платить за качественный продукт. Тем более раз они платят за нынешний некачественный.

Итого — первая составляющая, необходимая для создания крутого продукта, — «спрос» есть, хоть и не такой большой, как хотелось бы.

Второй компонент

Длина операционного цикла

Начну пояснять издалека и опять про смерть. Почему до сих пор не изобрели бессмертие для людей?

Причин много, но одна — самая важная, на мой взгляд, — длина экспериментов по борьбе со смертью дольше жизни экспериментатора.

Жизнь слишком коротка, чтобы бороться со смертью.

Почему это важно? В основе научного подхода лежит цикл «Данные → гипотеза → эксперимент → данные». От того, сколько экспериментов в единицу времени ты можешь поставить, будет зависеть, как быстро ты подтвердишь или опровергнешь свою гипотезу.

В такси цикл занимает час между тем, как я заказал, и тем, как завершил поездку. Это позволяет ставить любое количество экспериментов. В банковском деле операции занимают секунды или минуты. Знай себе строй гипотезы на данных и улучшай себе продукт.

Вот ты сейчас объясняешь подростку алгебру. А вот он через десять лет этими знаниями пользуется в своей профессии. И как прикажете тут использовать научный подход?

Да, конечно, ты можешь делать параллельно кучу экспериментов, но ждать-то результатов всё те же годы приходится. При этом тебе ещё очень важно помнить, что у тебя было в голове на момент старта эксперимента полдюжины лет назад, и всё правильно документировать.

И всё равно за свою жизнь ты сделаешь максимум 150 циклов, это если брать самые короткие циклы обучения, три месяца между началом и результатом.

Итак, второй компонент, без которого нельзя сделать прорывного продукта — короткие циклы экспериментов. И тут в образовании их нет или почти нет.

Этого было бы достаточно, чтобы объяснить, почему революции не случилось, но…

… Но есть и третий компонент, необходимый для создания крутого продукта.

Третий компонент

Метрики

То есть вот ты берёшь умных ребят и говоришь:

— У вас в такси есть два параметра — скорость подачи и цена/время поездки. Давайте вы их улучшите в 100 раз, вот вам миллион долларов на эксперименты.

Или разработчикам смартфонов говоришь:

— У вас есть ограничение по весу, энергопотреблению и времени отклика, засуньте теперь максимум полезного в железку, вот вам сто миллионов долларов.

Понимаете, да? Нету одной царь-метрики. Или хотя бы там нескольких сильных метрик.

Кто-то наяривает на среднюю зарплату выпускников, кто-то на retention, она же доходимость, кто-то на выручку, кто-то на процент достигших целей, но, так или иначе, все эти метрики не прямо описывают качество образовательной услуги.

Я, кстати, не уверен, что параметризировать качество образования вообще подъёмная задача и что мы её решим на среднесрочном горизонте планирования.

Но факт есть факт: отсутствие понятных метрик, которые надо улучшать, — это стоппер на пути к созданию революционного продукта. Третьего компонента у нас тоже нет.

В результате из трёх источников, трёх составных частей, необходимых для перехода на новый качественный уровень образования, у нас нет как минимум двух.

«Во-первых, не было патронов», да, это прямо наш случай.

Всё, расходимся.

Что можно с этим сделать

А если серьёзно, то теперь давайте подумаем, а что с этим делать. Тем из нас, кто ещё верит, что в образовании можно что-то поменять, конечно.

Шаг первый, аналитический

Образование как отрасль — объединительное понятие для очень и очень разных субъектов и процессов. Будущее, как известно, наступает неравномерно, поэтому наша задача понять эту неоднородность и построить себе модельку, по трём параметрам:

• есть спрос;
• быстрые циклы;
• относительно понятные метрики.

Шаг второй, исследовательский

Найти в этих неоднородностях те точки, где эти три параметра максимизированы.

Пример: ДПО, профессиональное обучение взрослых.

Находим там профессии, цикл обучения которым несколько месяцев, аудитория хочет зарабатывать сильно больше, и поэтому у нас есть несколько ключевых метрик:

• разница в уровне зарплат до и после обучения;
• собственно время обучения;
• процент дошедших до трудоустройства после обучения от числа начавших.

Это не единственная точка, где можно найти сочетание максимумов всех трёх компонентов. И это не улучшит всё образование, но сделает его сильно лучше в очень маленькой его части.

Шаг третий, экспериментаторский

Можно начинать улучшать метрики в отдельно взятом кусочке образования. Ну то есть, например, ты можешь делать достаточно много экспериментов, пробуя: «А можно за четыре месяца? Хм, можно!», «А за два? Ой, нет, падают остальные параметры!» — и каждый раз получая новые и новые данные и затачивая эти метрики.

На этом этапе важно не только оптимизировать метрики, но и сделать результат повторяемым, причём не только своими экспериментаторами, но и другими.

Шаг четвёртый, соединительный

Давайте представим, что мы качественно потрудились на первых трёх шагах. То есть на последнем мы хорошо держим конверсии — от тех, кто пришёл, до тех, кто трудоустроится с большим ростом собственного дохода, и делаем это за оптимальный срок.

Теперь зададим себе вопрос:

Что происходит в этот момент? Мы начинаем пробрасывать заказ смежникам, тем, кто учил мою аудиторию до нас. Например, школы. Или техникумы. Или вузы. Причём это не просто абстрактный заказ, это вполне себе понятным образом измеримый набор знаний и навыков, который становится метрикой для смежников. Ну, точнее, одной из метрик.

И вот таким образом, тихим сапом, от маленькой точки к другой маленькой точке начинают пробрасываться связи, создавая «ткань» всего образования.

И где-то в этом процессе случится переход количества в качество. И случится новый, прорывной продукт.

Перемен никто не заметит

Просуммирую.

Примерно в 1997 году, когда всех пользователей интернета в России можно было собрать на одном небольшом стадионе, я сказал, что интернет, безусловно, будет в каждом доме, но этого никто не заметит и не оценит — слишком медленный и незаметный процесс будет.

И правда, он растянулся на дюжину лет, к 2010-му уже 75% домохозяйств были подключены, оставались совсем пенсионеры и деревни без интернета.

Примерно то же самое ожидает образование. Все изменения будут «а поутру они проснулись» (шутка для олдфагов). Ну то есть, небольшими шажочками, долго, очень долго (будь они прокляты, эти длинные циклы) будем в самых разных местах строить «островки безопасности», где научный подход побеждает «шаманство».

И через пару десятилетий образование поменяется. И это опять никто не заметит.