Продолжаю тестировать тренажеры в GPT. На скрине тот, который помогает с учебной аналитикой.

💭 В процессе обучения заметил интересную вещь.

Если теоретическая база предварительно верифицирована, нейросеть уже способна закрывать значительную часть работы с теорией. Причём основное преимущество вижу именно в персонализации такой теории.

Например, в моём тренажере нейросеть сперва диагностирует мои пробелы и определяет, какие зоны требуют развития. Затем подбирает теорию под выявленные дефициты, предлагает задания для закрепления, проверяет понимание через тесты и после этого даёт реальные кейсы, в которых необходимо применить изученную теорию.

Если проблема сохраняется, к теме можно вернуться ещё раз. Если материал освоен, нейросеть переходит к следующему теоретическому модулю.

Получается последовательность диагностика → теория → проверка → практика → повторная диагностика. То есть траектория постепенно формируется вокруг конкретных дефицитов.

На мой взгляд, именно в этом заключается одна из наиболее сильных возможностей нейросетевых тренажёров.

Причём мне не обязательно одинаково глубоко проходить темы, которые я уже знаю, и темы, в которых есть пробелы. Например, тему с диагностикой проблемы заказчика я прошёл с нейросетью довольно быстро.

Для традиционного учебного курса подобный уровень вариативности будет дорогим (очень дорогим). Нужно заранее разработать множество версий объяснений, заданий и кейсов под разные ниши, уровни подготовки и т.д.

Нейросеть генерирует эту вариативность непосредственно в процессе обучения. И за считанные секунды. Единственное — рекомендую нейросеть усилять моим фреймворком по разработке кейсовых заданий.

Поэтому в части освоения и закрепления теории нейросетевой тренажёр уже вполне способен конкурировать с обычной лекцией. Причём отдельных случаях он может оказаться эффективнее именно за счёт постоянной адаптации материала.