Как построить систему самообучения: алгоритм от цели до результата

Можно скачать 10 приложений для учебы, составить идеальный план и все равно мало чему научиться. Проблема кроется в том, как устроен процесс обучения. Ее можно решить с помощью модели саморегулируемого обучения. Она помогает самостоятельно ставить цели, выбирать методы и проверять результат. В новой статье подробно рассказываем, как она работает, а в посте делимся с вами советами, как учиться самому и не пожалеть о потраченном времени. 

Начинайте с конкретной цели

Цель должна описывать действие и измеримый результат: например, не «выучить английский», а «за неделю запомнить 30 слов и использовать 20 из них в предложениях». Большую цель разбивайте на задачи, которые можно выполнить за одно занятие. Полезно также заранее спросить себя — зачем мне это нужно, что я уже знаю и чему хочу научиться.

Выберите стратегию

Сначала определите, что требуется — запомнить факты, понять принцип или научиться применять знания. Затем выберите 2–3 инструмента и следите за тем, помогают ли они решить именно эту задачу. Если тема вам совсем не знакома, начните с объяснения и примеров, которые дают необходимую опору для дальнейшей работы.

Сохраняйте концентрацию во время занятия

Учиться лучше в месте, где меньше отвлекающих факторов. Во время занятия распределяйте время между знакомством с темой, выполнением заданий, повторением и синтезом материала. Параллельно наблюдайте за собой — что понятно, где возникли трудности, какие появились вопросы.

Сначала вспоминайте, потом сверяйтесь с источником

Активное припоминание — один из наиболее эффективных методов обучения. Закройте текст и попробуйте воспроизвести материал по памяти, а потом проверьте себя. 

Повторяйте с увеличивающимися интервалами

Применяйте интервальное обучение: возвращайтесь к теме на следующий день, через несколько дней, через неделю. При каждом повторении вспоминайте материал заново, а не перечитывайте конспект.

После занятия оценивайте результат и меняйте план

Сравнивайте результат с вашей целью и предыдущими попытками, а не с успехами других. Если что-то не получилось, ищите объяснение в факторах, на которые вы можете повлиять: выбранной стратегии, количестве практики или подготовке, — и корректируйте их. 

Подробнее о том, какие методы самообучения работают, а какие нет, — в полной версии статьи.

Время чтения: 10 минут

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Едят ли корейцы собак? Отвечает статистика

В феврале 2027 года в Южной Корее истекает переходный период — и полный запрет на производство и продажу собачьего мяса начнет действовать в полную силу. В то же время в Северной Корее таких ограничений нет. С помощью данных разбираемся, как распалась общая для двух Корей традиция.

Собачье мясо в корейской традиции

Точно неизвестно, когда корейцы начали есть собачатину — многие ученые относят это к эпохе неолита. Но повседневной пищей она никогда не была: блюда считались сезонными или целебными. Трактат 1613 года «Тонъый погам» («Сокровищница знаний восточной медицины») приписывал собачьему мясу способность лечить эпилепсию, депрессию и глазные болезни. В современной Южной Корее его едят в основном в жаркие летние дни «покналь» — считается, что горячая пища помогает переносить зной.

Как сейчас относятся к собачьему мясу в Южной Корее?

Тренд на отказ возник давно. По опросу 2022 года, 94% южнокорейцев не ели собачье мясо за последний год, 89% не планируют есть его впредь. Одновременно доля корейцев, держащих собак как питомцев, выросла с 16% в 2010 году до 25% в 2022-м.

В 2024 году парламент Южной Кореи единогласно принял закон о полном запрете собачьего мяса. На момент принятия в стране работало 1537 ферм, 221 скотобойня, 1788 торговых точек и 2352 ресторана. В 2026 году закрылось 82% ферм и 60% ресторанов. Поголовье собак на убой сократилось с 460 000 в 2024 году до 20–30 тысяч в июле 2026-го, а цена порции супа посинтхан за первые полгода 2026 года выросла с 12 000 до 25 000 вон. Часть ресторанов сохранила посинтхан в меню, дополняя его супом из козлятины; некоторые фермы сменили специализацию и перешли на разведение чёрных коз. Внутреннее потребление козьего мяса в стране выросло с 6300 тонн в 2020 году до 13 000 тонн в 2024-м.

А что в Северной Корее?

В КНДР ситуация обратная. Ким Ир Сен приказывал называть собачатину «сладким мясом», и ее употребление поддерживается на государственном уровне: в марте 2026 года в Пхеньяне открылся новый ресторан посинтхана, а число участников ежегодного кулинарного конкурса выросло со 100 поваров в 2024 году до 200 в 2025-м.

Неожиданный эффект южнокорейский запрет вызвал в Японии. Там опасаются, что рестораны собачьего мяса в Токио и Осаке (в основном заведения китайской кухни) укрепят среди корейских туристов мнение, что «собачье мясо можно есть в Японии» — и это ударит по репутации страны. Партия инноваций Японии добивается запрета на парламентском уровне.

Стереотип подтвержден, но тренд уходит

Стереотип о корейцах и собачьем мясе статистика подтверждает — но только наполовину. В Южной Корее у традиции официально осталось жить полгода, хотя часть продавцов и потребителей может уйти в нелегальный сегмент. А вот в КНДР при нынешней государственной поддержке традиция не исчезнет — и, вероятно, мы о ней ещё услышим.

Больше графиков и фактов — в полной версии статьи.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Минпросвещения составило правила  для учителей по работе с ИИ

Ведомство рекомендует школам отдавать приоритет «суверенным» и «национальным» моделям, а самостоятельно пользоваться нейросетями разрешает ученикам только с 5 класса 

Минпросвещения направило в школы методические рекомендации по применению искусственного интеллекта в работе учителей. Ведомство делит сервисы ИИ на четыре категории: зарубежные общедоступные, российские общедоступные, а также встроенные в государственную систему «Моя школа» — с доступом в интернет и без него. Приоритет рекомендовано отдавать сервисам на основе суверенных и национальных больших языковых моделей. Эти статусы начнут присваивать с 1 марта 2027 года по новому закону об ИИ.

Нейросети разрешается использовать для того, чтобы адаптировать для разных групп школьников, анализировать успеваемость, вести записи в журнале. Однако в документе подчеркивается: ИИ должен оставаться вспомогательным инструментом и не подменять педагога.

Отдельно сказано, что учителям нельзя загружать в нейросети. Под запретом персональные данные учеников, родителей и коллег, оценки и характеристики, а также приказы, служебные записки и другая внутренняя документация. ИИ нельзя использовать при проведении промежуточной и итоговой аттестации, а также для подготовки обратной связи ученику — эту работу учитель должен делать сам.

В начальной школе дети не должны работать с нейросетями: разрешено только применение ИИ учителем при подготовке к уроку. В 5–9-х классах ученикам можно использовать нейросети для поиска информации и проверки гипотез, а в старших классах — для проектной и исследовательской работы.

Министерство также предупредило, что сервисы проверки текста на ИИ часто ошибаются, поэтому решение о том, списал ученик или нет, всегда должен принимать учитель. Материалы, созданные с помощью нейросетей, рекомендуют сопровождать пометкой «Создано с помощью ИИ», а школы обязаны обеспечить учителям бесплатный доступ к сервисам проверки текстов. Педагогов обязали информировать родителей о том, что в классе используется ИИ, — например, на родительских собраниях.

Почему это важно

Это первый системный документ, который регулирует использование искусственного интеллекта учителями по всей стране, а не на уровне отдельных регионов или школ. При этом документ опережает практику: приоритет суверенным и национальным моделям министерство закрепляет уже сейчас, хотя требования к ним вступят в силу только с 1 марта 2027 года и ни одной LLM такой статус пока не присвоен.
 
Впервые министерство прописало, что именно и на каком этапе обучения школьникам разрешено делать с помощью нейросетей. Это показывает, что ведомство не видит в ИИ угрозу учебе, а наоборот — постепенно встраивает его в школьную программу.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Пользователи применяли Claude для слежки и кибератак

В новом отчете Anthropic рассказала, как Claude использовали для создания ракет, вредоносного кода и мошеннических приложений

В сентябре компания Anthropic опубликовала отчет о случаях злоупотребления Claude, которые удалось выявить с декабря 2025 по август 2026 года. Под подозрение попали пользователи из России, Йемена, Китая и других стран. Ряд аккаунтов был заблокирован.

Например, в одном из кейсов русскоязычный пользователь использовал модель для разведки, разработки вредоносных инструментов и обработки украденных данных. Объектами атак стали больше 20 организаций Европы и Ближнего Востока: военные и разведывательные структуры, государственные ведомства, дипломатические представительства и оборонные компании. Если защитные системы обнаруживали вредоносную программу, ИИ помогал переписать ее и снова развернуть.

В другом случае российские пользователи, которых авторы отчета обозначили как группу фрилансеров, с помощью Claude писали и тестировали программное обеспечение автономных FPV-дронов-камикадзе. Система могла самостоятельно выбирать цель и принимать решения без участия человека. Также Antropic обнаружил несколько аккаунтов, связанных с российским информагентством Sputnik: с помощью Claude создавались посты для соцсетей и новостные заметки. 

Еще один кейс связан с ячейкой из Йемена, которая вела сразу три программы по разработке вооружений: управляемую ракету с системой наведения, многоступенчатую баллистическую ракету дальностью свыше 2000 км и линейку изделий с гиперзвуковым вариантом. Claude использовали, чтобы создать программное обеспечение для управления и навигации. После неудачного тестового пуска одного из образцов разработчики снова обратились к Claude, чтобы разобраться в причинах сбоя. Anthropic отмечает, что не нашла свидетельств того, что разработчикам удалось получить боеспособное оружие.

Почему это важно?

ИИ-инструменты достаточно развиты для того, чтобы причинять вред, и далеко не всегда его можно вовремя пресечь. Отчет показывает, что разработчики LLM — в данном случае это Anthropic — не только сами отслеживают и останавливают случаи ее неправомерного использования, но и решают, что  допустимо, а что нет. Компании видят переписку пользователей, и определяют, было ли нарушение и стоит ли его обнародовать. Поскольку внешнего наблюдателя у этого процесса нет, о случаях злоупотребления мы узнаем только в том объёме, который компания сама решает раскрыть. 

Как Claude использовали для сбора данных о религиозных меньшинствах в Китае, с кем переписывались пользователи приложения для знакомств и в чем Anthropic уличил DeepSeek, рассказываем в полной версии на сайте.

Время чтения: 5 минут

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok