Делай – и учись. Как превратить обучение в управляемую систему достижения целей - Рустам Агамалиев
Подведу промежуточный итог: для проектирования эксперимента – последовательности действий, необходимых для освоения сложного навыка, – наблюдение важно, но не стоит ему уделять слишком много сил. Наблюдение может проявляться в желании «изучить / посмотреть / послушать» что-нибудь еще в надежде «лучше» понять, как оно работает. Однако чрезмерное изучение чего-то не поможет – скорее, запутает. По моему мнению, избыток информации является другой крайностью «недостаточности» информации.
Много приводит к нерешительности, мало – к непониманию действий, необходимых для развития навыка.
Комбинация знания / незнания и одна печальная историяВторым элементом проектирования эксперимента является напряжение, возникающее между категориями знания и незнания или того, что мы понимаем и не понимаем, образующих между собой четыре возможные комбинации. Три из них – относительно безвредные, а вот одна таит в себе опасность.
Умелое наблюдение позволяет не только увидеть, что и как делает объект наблюдения, но и неглубоко заглянуть под «воду» и разглядеть некоторые скрытые части айсберга[105].
Осознанная работа с четырьмя категориями «знания и незнания» позволяет находить наиболее успешные стратегии поиска скрытых элементов системы (ориентироваться под водой), помогает в проектировании направлений дальнейшего поиска и определяет характер экспериментов. Это как взглянуть на навык под углом, о котором мы не догадывались.
Выявленное знание, так называемые известные данные, – обычно самые очевидные наблюдаемые действия. В контексте заметковедения это может быть:
• взял блокнот;
• записал;
• открыл Obsidian и напечатал;
• прочитал книгу;
• сделал в ней пометки.
Немного сложнее дело обстоит с выявленным незнанием, или так называемыми известными неизвестными, – тем, о чем мы догадываемся, но не понимаем в полной мере. Например, «прочитал книгу и сделал в ней пометки» – это очевидно и понятно, а по какому принципу пометки сделаны – не очевидно. «Открыл Obsidian и напечатал заметку» – очевидно, а вот какая структура у этой записи и какая последовательность работы с собственными мыслями – непонятно.
Невыявленным знанием являются неизвестные известные – то, что мы по какой-то причине делаем по наитию. Самая «приятная» категория: осознание информации из нее приводит к тому, что можно вскрикнуть на радостях: «А я и не знал, что так умею!» Это знание всегда находится в нашем информационном поле, и мы действуем благодаря ему, однако оно еще не контекстуализировано или не осознано. Такое знание практически невозможно передать кому-то, если не осознавать[106] своих действий.
Ну а заключительной и самой опасной категорией будет невыявленное незнание. Мы не знаем того, чего не знаем, – и, скорее всего, узнаем об этом с опозданием. Именно неизвестные такого рода имеют наибольшее значение в долгосрочной перспективе для безопасности, здоровья, кошелька и успешного освоения или развития навыка.
Хорошая иллюстрация невыявленного незнания – история с одним горластым петухом.
Мой отец очень любит всякую живность и решил в деревне завести себе скромный «скотный двор»: курочки, цесарки, индюки, кролики и петухи, которые должны курочек топтать и заставлять нести яички. Вся живность тоже любит папу, и каждый раз, как он заходит «на двор», они ожидают от него еды и ласки.
Через некоторое время следом за отцом в деревню приехала мама[107]. Петухи, как назло, вскакивали на подоконник, под которым родители спали, и орали во всю луженую глотку, пробуждая хозяина и ожидая еды.
Мама для этих петухов в прямом смысле стала черным лебедем[108], потому что после одной из таких утренних побудок отец вышел во двор с едой для куриц, цесарок и кроликов – и топором для петухов.
Категория неизвестных неизвестных – в случаях, где имеется риск здоровью или кошельку, – самая опасная из четырех, и тут точно без помощи более опытного не обойтись, так как при освоении сложного навыка это сократит время и сбережет силы. Роль и задача более опытного – поделиться практическим знанием или, если у него практики недостаточно[109], помочь с гипотезой, на основе которой будет спроектирована последовательность действий, необходимых для развития сложного навыка. В свою очередь, проектирование гипотезы начинается с простого и понятного объяснения.
Гипотеза, до которой еще придется добратьсяДаже если развитие навыка происходит в одиночестве, без помощи более опытного, – путь к эксперименту всегда будет лежать через построение гипотезы. А вот формулирование гипотезы само по себе является увлекательным процессом, который начинается с простого объяснения.
Но «простое» объяснение не такое уж и простое. Предлагаю немного поразмышлять на тему простоты и сложности и для этого обратиться к Дэвиду Дойчу[110] – ученому, известному своими работами по философии науки, теории исчислений, квантовой механике (его называют «отцом квантового компьютера»).
Сильное и слабое объяснение
Дойч считает, что объяснение – это предположение о существовании чего-то невидимого (та самая невидимая часть айсберга), которое выражается в видимом. Цель – пояснить, почему видимая часть такая, какая есть, а не иная. По его мнению, объяснения бывают двух типов: слабое и сильное[111], – и вот это уже гораздо интереснее.
В своем выступлении на сцене TED[112] Дойч предположил, что если объяснить какое-то явление «слабо» или планировать свою деятельность, отталкиваясь от слабых и, не дай бог, ложных предпосылок, то в определенный момент можно оказаться с топором у головы, как петухи моего отца после встречи с «хозяйкой».
Слабое объяснение – то, которое легко изменяется: детали, используемые для описания «невидимого», не имеют отношения к объясняемому явлению или соотносятся слабо. Их можно изменять, подменять, создавать бесконечное множество новых объяснений – и они все еще будут иметь отношение к объясняемому феномену.
Предположим, кто-то считает, что:
Если записывать заметки регулярно, то будешь учиться быстрее и лучше[113].
Слабым это объяснение делает то, что оно слишком вариативно. В нем подразумевается, что, если кто-то начинает записывать регулярно, он автоматически становится умнее и учится быстрее. В плохом объяснении выше ничего не говорится о том, как происходит работа с заметками, каким образом регулярные записи приводят к лучшей и более быстрой учебе. Таким образом, любой метод заметковедения – копирование чужих мыслей или дудлинг абстрактных линий – и любая система заметковедения (Цеттелькастен, LYT[114], PARA, BASB[115]) автоматически подходят. Если результат – «лучшее и быстрое обучение» – достигается с помощью любого метода и системы, то это слабое объяснение.
Слабое объяснение не связано с реальностью или необходимостью действовать в определенном ключе. Его можно изменять до бесконечности: дословное конспектирование, рисование визуальных заметок, – и все равно утверждать, что это
