Когда я работал в группе искусственного интеллекта Control Data Corporation, участвуя в создании продвинутых обучающих систем, один коллега задался вопросом, почему мы используем столь мощные устройства вроде суперкомпьютеров Cray для адаптивных обучающих программ и моделирования обучения. Он понимал необходимость таких компьютеров для приложений в метеорологии или военной разведке, но в учебных системах? Метеорологи имеют дело с большими объемами данных и при этом должны быстро предсказывать погоду. В воздушной разведке сопоставляются полученные в результате наблюдения с самолетов визуальные данные, чтобы определить, какие объекты изменили свое положение, а какие – нет. Но при чем здесь процесс обучения?
Многие люди до сих пор считают, что обучающее программное обеспечение не требует значительных компьютерных ресурсов. Разве трудно перечислить вопросы и подсчитать результаты?
Я спросил у коллеги, что именно в метеорологии и воздушной разведке требует сложных вычислений. Нужно собрать и быстро проанализировать огромные объемы данных и представить результаты в наглядной форме, ответил он. Но ведь это похоже на процесс обучения у людей. Я поинтересовался, какой объем данных, по его мнению, может вмещать человеческий мозг и какой сложности анализ он способен производить. Сопоставимо ли это с нашим суперкомпьютером? Как глубоко владеют информацией и способны к умозаключениям созданные нами интеллектуальные системы? Насколько это отличается от работы с людьми? Какие вычислительные ресурсы могут понадобиться для выполнения задач талантливого преподавателя или руководителя?
Человеческий мозг, информационная емкость которого составляет от 10 до 100 терабайт, – феноменально сложное устройство, чьи пока еще мало изученные способности намного превосходят самые мощные компьютеры. Наш мозг обладает поразительным потенциалом и на удивление непредсказуем. Он отвечает как за рациональное, так и за эмоциональное. Восприимчив, хотя и избирательно. Может запоминать огромное количество информации, но при этом имеет счастливую способность забывать. Кроме того, мозг каждого из нас уникален.
Задач на пути создания высокоэффективных обучающих программ множество. К счастью, склонность к познанию заложена природой. Мы стремимся узнавать что-то новое, интуитивно понимая, что знание – сила. Навыки превращают знания в практические преимущества. Мы стремимся обладать разными навыками и использовать их себе на благо. Но при всех этих желаниях передавать знания и формировать навыки не так-то просто. Представление о том, что технология обучения – это предложенные компьютером вопросы с несколькими вариантами ответов, свидетельствует о том, насколько неправильно понимаются задачи, стоящие перед нами.
Независимо от способов обучения – будь то, к примеру, работа под непосредственным руководством инструктора или же дистанционные программы – эффективный образовательный процесс требует знания того, как люди учатся. Слишком много существует учебных технологий, основанных скорее на традиции, чем на реальном знании. Они неэффективны, скучны и бессмысленны.
Конечно, наука о человеческом мозге – это еще не руководство к действию для каждого, кто собирается подготовить учебный курс. Изыскания на эту тему вполне могут пригодиться в процессе, однако какой-либо стандартной практики на их основе не построишь. Надеясь получить «готовый рецепт», многие обращаются к научным исследованиям в поиске универсальной методологии, однако большинство данных имеют лишь узкое научное применение. Если даже теоретические исследования на тему мозга и процесса обучения противоречат практике, все равно полагаться стоит на последнюю. На приобретение опыта в разработке образовательных методик могут уйти годы. Для этого нужны заинтересованность, усердие, наблюдательность. Благодаря разнообразию контекстов опыт несет с собой практическую ценность, которую сложно получить где-либо еще.
