Компликология. Создание развивающих, диагностирующих и деструктивных трудностей - Александр Поддьяков

Сторонники этого подхода не отказываются от экспериментов со строгой проверкой гипотез и изощренной статистической обработкой данных, по крайней мере, в будущем, но практически их не проводят и подчеркивают, что эти методы, даже в случае их использования, занимали бы лишь подчиненное место, поскольку в изучаемой сложной реальности просто нет ничего, к чему их можно было бы применить [Mishler, 1990].

Соответственно вместо критериев валидности, используемых в лабораторных исследованиях, предлагаются другие: критерий правдоподобия (credibility), отражающий степень обоснованности заключений исследования, и критерий, отражающий возможность переноса результатов в другие условия (transferability).

Целью обучения при таком подходе является не формирование стереотипов действий, пригодных для стереотипных ситуаций, а воспитание личностных черт и мышления эксперта, способного эффективно решать уникальные каждый раз задачи.

Часть положений этого подхода уязвима для критики. Так, представляется, что переход к обобщенным моделям той или иной степени формализации должен неизбежно произойти на определенном этапе развития данного направления. Об этом можно судить, исходя хотя бы из того, что в нем как раз реализуются программы обучения. В связи с этим неизбежно возникнет проблема сравнения эффективности программ, их преимуществ и недостатков, а также и проблема сравнения ситуаций, в которых обученные действовали тем или иным образом. Для таких сравнений станет необходимостью разработка неких обобщенных и вынужденно формализуемых критериев, причем, надо думать, не вполне приятной необходимостью, учитывая методологические установки сторонников данной парадигмы. Или же им придется отказаться от сравнения, действуя по принципу: «Все программы обучения хороши, выбирай на вкус». (Но вряд ли это устроит заказчиков, выделяющих финансовые и другие ресурсы для учебной подготовки в критически важных областях и заинтересованных в ее наибольшей эффективности.) Как с этой проблемой справятся разработчики данного подхода, пока неясно.

Особый интерес представляет обучение деятельностям, экстремальным по новизне условий, с которыми может столкнуться обучаемый. Необходимость решения экстремальных по сложности задач освоения все новых, малоизвестных сред (глубоководного мира, космоса и т. д.) вызвала к жизни такие наиболее сложные формы обучения, когда один субъект осуществляет деятельность по переводу другого субъекта не просто на более высокий уровень функционирования и развития, а на уровень, более высокий, чем тот, на котором находится сам субъект, организующий этот переход. Ведь сами обучающие знают про эти среды недостаточно, но должны сделать так, чтобы обучаемый был в них успешен и по ряду параметров превзошел учителей.

Возникает необходимость в интенсивном целенаправленном развитии особых систем конструктивных трудностей, преодоление которых развивает субъектов деятельности в новых, инновационных областях: например, при подготовке космонавтов – от упражнений, готовящих к уже достаточно хорошо известной невесомости и компенсирующих ее последствия, до подготовки к встрече с чем-то малоизвестным или даже совершенно неизвестным. Здесь тоже нужны особые обучающие и развивающие трудности.

Для обучения деятельностям, экстремальным по новизне и неопределенности условий, с которыми может столкнуться обучаемый, необходима имитация самых разных ситуаций, в том числе выглядящих малоправдоподобно. Парадоксальный смысл этого обучения обусловлен тем, что в ситуациях высокой новизны встреча с малоправдопобным представляется вполне правдоподобной, а значит, ее надо пытаться хоть как-то имитировать в обучении (например, с помощью «сюрпризов» различного масштаба и сложности, в которых обучаемый должен разобраться). Это соответствует парадигме «школы неопределенности», развиваемой А. Г. Асмоловым [1996].

Следует подчеркнуть: тезису, что с новизной и сложностью среды субъект может справиться, наращивая до необходимого уровня собственную когнитивную сложность (т. е. чтобы понять сложное, надо самому быть достаточно сложно устроенным в познавательном отношении), противостоит другой тезис. Его отстаивают в школе Г. Гигеренцера. Основная идея состоит в том, что на самом деле со сложными ситуациями в очень многих случаях можно справиться с помощью весьма простых, даже элементарных правил принятия решения, названных разработчиками быстрыми и экономичными эвристиками (fast and frugal heuristics). В рамках этого направления доказывается, что представители видов, которых можно условно назвать species simplissimus («простейшие», но не в анатомо-физиологическом, а в когнитивном отношении) решают многие задачи лучше представителей species complexicus («сложнейшие»), поскольку элементарные стратегии точнее, быстрее и эффективнее по другим параметрам, чем сложные [Marewski et al., 2010; Gigerenzer, 2004]. Часть приводимых примеров из разных областей выглядит вполне убедительно, но тем не менее такой подход встречает и резкую критику. Так, Дж. Эванс и Д. Овер ставят вопрос: если сложные рассуждения и стратегии неэффективны по сравнению с элементарными, почему они вообще возникли в ходе эволюции, а возникнув, не исчезли, а сохранились? Чего ради высшие виды тащат на себе груз все большего мозга и груз все более сложных познавательных стратегий (груз в прямом и переносном смысле)? [Evans, Over, 2010]. Ответ состоит в следующем. Сложные существа в отличие от простых могут использовать и сложные, и простые стратегии (хотя простые они используют не так эффективно, как их применяют более примитивные и специализированные существа). В той среде, в которой происходило формирование видов на Земле, такое усложнение было одним из вполне эффективных путей приспособления. Также Дж. Эванс и Д. Овер на уровне конкретных данных показывают, что элементарные стратегии – это вовсе не так хорошо, как считают сторонники подхода Гигеренцера.

Со своей стороны, поддерживая эту критическую аргументацию, я остановлюсь на примере, который кочует из публикации в публикацию школы Гигеренцера, видимо, как самый неотразимый и который, насколько мне известно, не подвергался критическому анализу в работах оппонентов. Речь идет о ловле игроком летящего мяча. С долей иронии Г. Гигеренцер с соавторами цитирует Р. Докинза, который считает, что для решения такого типа задачи (поимки кого-то или чего-то движущегося) живое существо должно на уровне процессов в нервной системе (в нейронах, ганглиях и т. д.) решать системы дифференциальных уравнений. На самом деле, подчеркивают авторы, есть значительно более простая эвристика. Игроку надо зафиксировать глазом угол, под которым виден мяч в начальный момент относительно горизонта, и затем передвигаться по полю так, чтобы этот угол сохранялся постоянным. Тогда игрок, по мнению авторов, обязательно поймает мяч. Если этот угол будет увеличиваться относительно заданного, это означает, что мяч летит все выше, и игрок будет смещаться назад, чтобы сохранить прежний угол. Если же угол будет уменьшаться относительно заданного, это означает, что мяч снижается, и игрок будет смещаться вперед пока не сблизится с ним настолько, что поймает его. При этом игроку даже не обязательно понимать, что мяч летит выше или ниже. Предлагаемый алгоритм способно выполнить и автоматическое устройство ловли мячей, как пишут авторы.

Вслед за Г. Гигеренцером с соавторами, иронизирующими по поводу высказывания Р. Докинза, позволим себе иронию и мы по отношению к предлагаемой ими аргументации. Прежде всего заметим, что реализация данной эвристики ловли мяча приведет к одному неприятному эффекту, о котором авторы не пишут. Игрок, последовательно выполняющий ее, получит удар мячом точно в глаз или же в переносицу. Дело в том, что авторы не уточнили следующего: чтобы поймать мяч, при сближении с ним надо проделать еще некоторые действия (например, начать поднимать руку, находясь, на определенном расстоянии от мяча и перемещать ее по определенной траектории). Если этого не сделать, то с мячом столкнется не рука, а рецептор, фиксирующий постоянство угла, под которым виден приближающийся мяч (рис. 6.1).

Рис. 6.1. Иллюстрация эвристики ловли мяча путем фиксации угла, под которым он виден: а – работа эвристики, как ее представляли авторы [Marewski et al., 2010, p. 104]; б – реальная работа эвристики (игрок не ловит мяч рукой, а натыкается глазом)

Итак, одной предложенной эвристики недостаточно для решения поставленной задачи, нужны и еще какие-то (как минимум одна). Соответственно здесь встает задача координации выполнения этих эвристик во времени и пространстве (ведь поднять руку надо в нужный момент, находясь на нужной дистанции, с нужной скоростью). Все вместе это требует значительно более сложного аппарата, чем предлагаемая элементарная эвристика. Она одна оказывается неадекватной.