Wiedza na żądanie przyszłość w kształceniu inżynierów? dr inż. Cezary Żrodowski
Agenda Ograniczenia współczesnej edukacji Wymagania pracodawców Wiedza na żądanie Oprogramowanie wspomagające PLM EWB Wnioski
Ograniczenia Co 20-30 lat dwukrotnie przyrasta ilość wiedzy, niestety nasze mózgi nie. Efekt automatyzacji pozyskiwania danych i przetwarzania ich na wiedzę
Ograniczenia Co 20-30 lat dwukrotnie przyrasta ilość wiedzy, niestety nasze mózgi nie. Jak sobie z tym radzimy? Specjalizacja coraz węższa i wcześniejsza, ze wszystkimi konsekwencjami. Ignorowanie postępu uczymy przestarzałych treści, stosując nieefektywne metody (ponieważ uczymy zasad i ich zrozumienia )
Ograniczenia Co 20-30 lat dwukrotnie przyrasta ilość wiedzy, niestety nasze mózgi nie. Jak sobie z tym radzimy? Bylejakość Uczymy w sposób demotywujący Uczymy sztampowo Uczymy wszystkiego, na zapas Uczymy coraz krócej Skąd pomysł, że to my wiemy lepiej od studentów czego powinni się uczyć? Czy bierzemy jakąkolwiek odpowiedzialność za narzucany im zakres oraz sposób zdobywania wiedzy?
Wymagania pracodawców Pracodawcy nie poszukują ludzi, którzy wiedzą wszystko, ale takich którzy potrafią i lubią: Myśleć Definiować i rozwiązywać problemy Podejmować decyzje Uczyć się samodzielnie Reszty, tzn. tego czego potrzebują do pracy, nauczą się w pracy (zwykle w ciągu kilku miesięcy)
Wymagania pracodawców Efekt pierwsze słowa w pracy, jakie słyszy większość praktykantów i absolwentów brzmią: A teraz zapomnijcie wszystko czego nauczyliście się na studiach
Wymagania pracodawców Pracodawcy są świadomi postępującej automatyzacji i dzisiaj chcą płacić pracownikom za jej umiejętne wdrażanie, ale w dalszej perspektywie po prostu kupią odpowiedni software, a od ludzi będą wymagali tego, czego nie da się wymagać od oprogramowania. Tutaj pojawia się nasza odpowiedzialność. Czy jesteśmy w stanie zapewnić taki sposób kształcenia, który dzisiejszym studentom zagwarantuje zatrudnienie za 20 lat?
Rozwiązanie? Uczenie samodzielnego zdobywania i generowania wiedzy bardziej niż podawanie samej wiedzy Korzystanie z nowoczesnych narzędzi IT wspomagających taki proces, w szczególności wyszukiwanie i przetwarzanie informacji na wiedzę Przygotowanie do kształcenie ustawicznego (Life-long education) jako integralnej części wykonywanego zawodu Motywacja Po pierwsze nie nudzić Zgodnie z opiniami absolwentów najtrudniejszą przeszkodą w zdobywaniu wiedzy jest nadmiar treści, w większości niepotrzebnych. Jest to zgodne z opiniami pracodawców nie chcę takiego, który wszystko wie, ale takiego, który szybko nauczy się tego, czego trzeba Dostępnym i skutecznym rozwiązaniem wydaje się koncepcja wiedzy na żądanie (Knowledge on demand)
Rozwiązanie? Co to znaczy wiedza? Dostęp do informacji/danych Umiejętność zrozumienia ich znaczenia i przetworzenia na reguły (wiedzę) Wiarygodność wiedza musi być zweryfikowana (Google, Wikipedia, Discovery nie są wiarygodnymi źródłami)
Wiedza na żądanie Co to znaczy na żądanie? To, co chcę/potrzebuję Tyle, ile chcę/potrzebuję Wtedy, kiedy chcę/potrzebuję Tam, gdzie chcę/potrzebuję Tak, jak chcę/potrzebuję W celu, w jakim chcę/potrzebuję Za tyle, na ile mnie stać
Narzędzia wspomagające Koncepcja wiedzy na żądanie jest wspierana przez szereg rozwiązań IT, od idei definiowanych na poziomie strategicznym (chmura, platforma mobilna) po wyspecjalizowane programy. Dzisiaj chciałem zaprezentować 2 z nich, testowane na WOiO PG: 1. Oprogramowanie PLM (Product Lifecycle Management) Siemens Teamcenter 2. Engineering Workbench IHS Markit
Product Lifecycle Management Proces biznesowy i klasa oprogramowania stanowiąca naturalną kontynuację integracji systemów CAD/CAM/CAE/PDM. Obejmuje wszystkie fazy prac nad produktem, od inżynierii wymagań, poprzez koncepcję, projekt, wytwarzanie, eksploatację aż po wycofanie i utylizację. Zapewnia spójny sposób akwizycji i przetwarzania danych, dostęp do danych na dowolnym etapie i interfejs do innych narzędzi IT wspomagających zarządzanie przedsiębiorstwem. Koncepcja w znacznym stopniu podobna do BIM
Product Lifecycle Management Cel: Minimalizacja inwestycji, maksymalizacja zysków z opracowanego produktu Ciągły rozwój kolejnych generacji produktu Gromadzenie i zarządzanie wiedzą o produkcie uniezależnienie przedsiębiorstwa od fluktuacji kadr
Product Lifecycle Management Przykład: 1. Często powtarzająca się awaria akumulatora raportowana jest przez ASO 2. Analityk opracowuje dane i znajduje przyczynę niewłaściwe prowadzenie wiązki przewodów (zginanie przewodów na zbyt małym promieniu, pękanie izolacji, zwarcie pod wpływem wilgoci), opracowuje raport 3. Inżynier wiedzy definiuje nową regułę projektową promień gięcia > 6D 4. Projektant łamiący regułę otrzymuje informację i dostęp do raportu 5. Jeżeli proponowane rozwiązanie nie jest możliwe do zastosowanie, może zaproponować alternatywne (np. płaski przewód) kolejny projektant, który złamie regułę otrzyma obie informacje 6. Projektant, który intuicyjnie wykonuje poprawnie pracę, może nigdy nie dowiedzieć się o istnieniu reguły
Product Lifecycle Management Podejście PLM doskonale wspiera nauczanie oparte o realizację projektów PLM może być zastosowany również do ewolucyjnego opracowywania programów kształcenia. Z perspektywy procesu, Politechnika to fabryka inżynierów. Zasady pozwalające na ciągłe, ewolucyjne doskonalenie produktu są zdefiniowane na wystarczająco wysokim poziomie abstrakcji, aby zastosować je w takim kontekście. Od 2016 testowane są elementy PLM w postaci programu Siemens NX HD3D, oraz były podejmowane próby implementacji systemu Teamcenter i Aras Innovator.
Wyszukiwanie semantyczne Platforma Engineering Workbench (EWB) Wszyscy korzystamy z wyszukiwarek takich jak GOOGLE, które posiadają 2 istotne wady: 1. Przeszukują śmietnik 2. Wyszukują jedynie informacje nie przetwarzają ich na użyteczną wiedzę EWB jest platformą kolejnej generacji, realizującą wyszukiwanie semantyczne na bazie wyselekcjonowanych, wiarygodnych treści. Źródłem danych są bazy IHS Markit, wydawnictw (McGraw- Hill, Springer, Wiley, Industrial Press), urzędów patentowych.
Wyszukiwanie semantyczne Wyszukiwanie semantyczne odbywa się według kilkunastu wzorów lingwistycznych, co pozawala na zrozumienie przez program większości artykułów i raportów technicznych i naukowych. W efekcie program jest w stanie zbudować streszczenia, podsumowania oraz przetworzyć znalezione informacje na ustrukturyzowana wiedzę.
Wyszukiwanie semantyczne Rozumienie treści jest również podstawą do efektywnego tłumaczenia tekstów technicznych i naukowych, w tym trudnych dla większości Europejczyków, np. z języka japońskiego i chińskiego. Wersja rozszerzona (Goldfire) pozwala na przeszukiwanie własnych danych oraz wspiera metodykę TRIZ (wspomaganie wynalazczości) EWB będzie testowana na PG od maja 2017, przez ok. 3 m-ce
Podsumowanie Wiedza na żądanie jako podejście sprawdzone w przemyśle, wydaje się być atrakcyjnym sposobem rozwiązania problemów wynikających z szybkiego rozwoju i konieczności dostosowania do niego procesu kształcenia. Skuteczna implementacja na uczelniach, może jednak napotkać szereg przeszkód, związanych z odmienną kulturą organizacji, przyzwyczajeniami nauczycieli i wymaganiami formalnymi. Najbardziej oczywiste to: 1. Obecna organizacja kształcenia, ograniczająca wolny wybór studenta 2. Programy autorskie brak instytucjonalnego wsparcia ciągłości i spójności. 3. Rosnąca presja czynników finansowych, objawiająca się coraz krótszym czasem na realizację kształcenia i coraz liczniejszymi grupami.
Podsumowanie 4. Poprawność polityczna, uniemożliwiająca efektywne zarządzanie podziałem studentów na grupy ćwiczeniowe i projektowe. 5. Brak motywacji studentów to obecnie prawdopodobnie najtrudniejszy do rozwiązania problem. Zdolności poznawcze są na naprawdę wysokim poziomie, jednak tłumione przez postawę roszczeniową i inne pokusy.
Dziękuję za uwagę Cezary Żrodowski Katedra Projektowania Okrętu i Robotyki Podwodnej Wydział Oceanotechniki i Okrętownictwa Politechnika Gdańska ul. Narutowicza 11/12 80-233 Gdańsk E-mail: cezaryz@pg.gda.pl