Поиски логики обучения

Ведущиеся в настоящее время широком фронтом работы по «обучению» и «самообучению» цифровых вычислительных машин и основанных па них автоматических систем показывают, что вопрос «Что такое обучение?» представляет далеко не только академический интерес.

Недостатки нынешней системы образования — ачального, среднего и высшего, специального и общего — были (и остаются) предметом столь многочисленных дискуссий, что нет никакой надобности сколько-нибудь подробно на них останавливаться. Громадное количество обоснованных претензий, предъявляемых как к содержанию обучения, так и к его методам (и — как производное от этих факторов — к срокам обучения), так или иначе сводится к признанию большего или меньшего их несоответствия задачам, которые стоят перед обучаемым.

Впрочем, стремление к рационализации обучения и не нуждается в специальном обосновании. Необходимость повышения производительности труда промышленных рабочих есть азбучная истина, и выгоды, получаемые от такого повышения, вполне очевидны. Но многие ли профессии сравнятся по массовости с профессией школьного учителя?. А ведь есть еще более массовая «профессия» — это те, кто учится (треть населения!). Н неразумная «организация труда» этой «профессии» чревата не только громадными материальными издержками (выражающимися, например, в непроизводительном затягивании сроков обучения, а затем — в необходимости «скрытого» обучения, то есть доучивания и переучивания уже в сфере материального производства), но и трудно измеримыми (но заведомо очень болезненными) моральными издержками: лишний год, потерянный на обучение, означает часто не только примерно 1600 потерянных рабочих часов, но и неразумную и непродуктивную трату сил в течение всей дальнейшей жизни.

Иначе говоря, задачи рационализации обучения и моделей, призванных решать задачи рационализации педагогического процесса, можно квалифицировать как отвечающие ему задачи. НОТ — научной организации труца.

Каковы же возможности рационализации обучения — не обязательно «научной»?

* * *

Первый (и до сегодняшнего дня основной) путь рационализации (и не только обучения, а и любой целенаправленной деятельности) -это опыт. Опыт, не только не воплощенный в стройные конструкции теорий, но и вообще не сформулированный словесно, способен на очень многое. Гениальные изобретатели рычага и колеса на тысячелетия опередили открытие законов статики и сил трения. Наше восхищение великолепными достижениями «кибернетической» техники, о которых мы так много узнаем за последнее время, конечно, вполне закономерно. Но не следовало бы недооценивать великолепия конструкции самого удивительного из всех известных «кибернетических устройств» — человека. А ведь у природы — «конструктора» этой «системы», неизмеримо превосходящей по разнообразию и специализации функций, по надежности и экономичности все другие технические устройства, не было в распоряжении никакой, даже самой плохенькой, теории: то, что мы обычно называем естественным отбором, есть в сущности всего лишь «ползучий эмпиризм»! Наши дети, обучаемые школьным премудростям во всеоружии современных методик, далеко не всегда учатся успешно. Но самые «неспособные» из них успели еще до школы проявить поистине поразительные способности, научившись — причем без всяких специальных методик, а опять-таки чисто «эмпирически» — говорить.

И тем не менее мы вовсе не склонны удовлетворяться этими несомненными достижениями и ставим вопрос о совершенствовании системы обучения. Причины для беспокойства очевидны. Достаточно первокласснику сказать: «это директор школы, ее зовут Анна Васильевна», — чтобы он запомнил сказанное, стал безошибочно узнавать Анну Васильевну и — без дополнительных указаний— выказывать здравое понимание громадного количества разнообразнейших ситуаций: здороваться при встрече, убегать, напроказив, и т.

Во всяком случае, ясно, что во всем этом стоит разобраться; иными словами — стоит попытаться построить такую теорию обучения, которая избавила бы нас от непосредственной зависимости от опыта. В противном случае, полагаясь лишь на присущую человеческой природе способность к научению самым разнообразным навыкам и умениям, мы рискуем тем, что процесс начального школьного обучения растянется на долгие годы, а многого из того, что мы привыкли считать неотъемлемым атрибутом образованности, человек до старости и не узнает[101]. Больше того, у нас отнюдь нет уверенности в том, что хоть те 8-16 лет, которые мы в действительности тратим на приобретение школьных знаний, используется нами достаточно продуктивно.

* * *

Все только что сказанное никоим образом не претендует на новизну, и ссгь обширная категория людей, для которых успешное построение и внедрение теорий и организационных систем обучения стало профессией — это психологи и педагоги. Как правило, они исходят из совершенно резонного соображения: поскольку объектом обучения является человек, базисом любых чего-либо стоящих рекомендаций должно быть знание человеческой психологии. Это стремление опереться на положительное знание есть безусловное достоинство современной педагогики, испытывающей законное недоверие к чисто умозрительным спекуляциям.

Но им же обусловлены и ее слабости — слишком мало и плохо мы еще знаем самих себя, чтобы рассчитывать на это знание как на источник бесспорных и надежных рекомендаций, приводящих к решительному улучшению обучения.

* * *

Но к этой проблеме можно подойти с другой стороны. Те виды деятельности, для которых мы обычно употребляем собирательное имя «обучение», представляют собой различные стороны процессов управления. До тех пор, пока методы, применявшиеся для описания и моделирования таких процессов, целиком определялись конкретной природой управляющих и управляемых объектов (систем), предыдущая фраза сводилась к трюизму. Но как только стало возможным говорить о науке об управлении как целостной дисциплине, с характерным для нее единым подходом к процессам управления самой различной природы, разговоры о построении «кибернетической» («точной») педагогики приобрели вполне реальный смысл. Ситуация внешне парадоксальная, но привычная для математика: не умея решать частную задачу, мы ищем успеха, формулируя и пытаясь решить задачу более общую.

Для кибернетики человек — как и любой другой «механизм» — «черный ящик» (см., например, известную книгу У. Р. Эшби[102]). Выводы о том, что скрывается под оболочкой «ящика», допускаются лишь в терминах реакций «выходов» «ящика» на различные его «входы». Никакое другое «знание» о «ящике», не могущее быть сформулированным на таком «бихевио- ристическом» языке, во внимание не принимается. Теорией обучения в этом смысле мы будем называть совокупность тактик (как самого «ящика», так и того, кто пытается его «обучать», воздействуя на его «входы»), разумных в том смысле, что они направлены на целесообразное (в каком-либо значении этого слова) изменение этих «входно-выходных» реакций, и общую теорию построения таких тактик (или, как часто говорят, моделей).

На долю же психологии — наряду с логикой (и математикой) — остается компетенция рабочего инструмента для постановки экспериментов по исследованию конкретных реакций и языка для описания их результатов.

Итак — подражать природе, но не обязательно копировать ее.

* * *

Но чем же собственно, приходится управлять в процессе обучение? К этому чрезвычайно важному вопросу мы приходим при первых же попытках моделирования процесса обучения. Что, в самом деле, подлежит рационализации: то, чему мы хотим обучать, или то, как это делать? Ясно, что речь идет о решении двух существенно разных задач. Первая — «оптимизация» (или, скромнее, рационализация, а для начала — «просто» моделирование) самого предмета обучения представляется более доступ- пой, хотя бы ввиду ее большей независимости от структуры обучаемого «черного ящика», так как задачу о наиболее рациональном выборе формы вводимой в «ящик» «информации»[103] можно корректно ставить и (хотя бы в известных пределах) решать и без понимания природы «ящика» — приемника и преобразователя этой информации. Конечно, выводы, получаемые на таком абстрактном уровне рассмотрения, имеют — именно ввиду своей большой общности — весьма ограниченную приложимость к конкретным задачам. Но даже если иметь в виду последующее сравнительное изучение методов обучения, это предварительное уточнение структуры учебного материала, принимающее во внимание лишь его «внутренние» логико-математические характеристики, оказывается очень полезным.

С другой стороны, на уровне конкретных педагогических задач ясное понимание того, каким должен быть (по объему и структуре) подлежащий изучению учебный материал, в значительной мере предопределяет и методику его изложения и — что не менее важно — вообще снимает некоторые «методические проблемы: при ближайшем рассмотрении они оказываются исевдопроблемами, подобными, скажем, проблеме нахождения наиболее рациональной методики преподавания закона божия или лысенковской теории видообразования».

В дальнейшем, говоря о рационализации обучения, мы будем строго различать эти задачи.

* * *

В каком же смысле будущая «кибернетическая» педагогика может быть «точной»?

Конечно, соблазнительнее всего было бы представить себе модель процесса обучения как строго детерминистскую схему, в которой каждой комбинации входов соотносится по вполне определенному закону единственный набор выходов. Тем самым из процесса обучения была бы принципиально изгнана всяческая мистика— загадочного, требующего искусства, вдохновения, артистизма и т. п.; в нем осталось бы не больше, чем в работе любого механизма, действующего согласно законам механики и электротехники, формулируемым на ясном математическом языке. Уверенность в осуществимости такого рода исчерпывающего описания-модели процесса любой степени сложности в значительной мере основана на общеизвестных успехах программирования сложных процессов управления и моделирования их на электронно-вычислительных машинах. Отсюда и получившие широкое распространение представления о том, что процесс обучения — как и любой процесс управления — может быть разложен на отдельные алгорифмы.

Но уже в применении к объектам и явлениям, изучаемым средствами классической физики, была обнаружена ограниченность, а во многих случаях неосуществимость, и тем самым— неразумность такого чисто детерминистского, «алгоритмического» подхода. Что толку, например, в точном задании системы дифференциальных уравнений движения, начальных координат и скоростей системы, состоящей из десяти тел, если задача расчета их совместного движения, известная своей трудностью уже для случая трех тел, становится неимоверно громоздкой для случая шести? А что же тогда сказать о «задаче ста тел»? И как поступать с «задачами миллиарда тел» и т. п., столь обычными для молекулярной физики? — А ведь при попытках моделирования обучения, стремясь предусмотреть «наилучшие» действия обучающего при всем многообразии возможных реакций обучаемого, мы неизбежно столкнемся с числами таких же, если не больших, порядков.

Путь, по которому пошла молекулярная физика, общеизвестен: вместо того, чтобы непременно интересоваться, как поведет себя некоторая определенная частица (и повторять этот вопрос для каждой частицы), стараются выяснить, как «скорее всего» будет себя вести любая из рассматриваемых частиц, а в конечном счете — найти распределение вероятностей различных поведений. Так от детерминистах моделей ньютоновской динамики мы переходим к вероятностным, стохастическим моделям термодинамики, претендующим — в отличие от первых — не на изоморфное отношение к описываемым ими явлениями, а лишь на определенным образом оговоренный гомоморфизм[104].

Нет, конечно, ничего удивительного в том, что и при моделировании обучения такой подход оказывается гораздо реалистичнее детерминистского. Вспомним, как обстоит дело в школе: ведь на самом деле мы добиваемся вовсе не того, чтобы все ученики за определенное время узнали всё, чему их учат, — мы хотим, чтобы как можно большее их число узнало как можно большее за по возможности малое время.

Следует, наконец, сказать, что в претензии на полную «алгорифмиза- цию» обучения, кроме практической невыполнимости, кроется еще и чисто логическая несообразность: «обученным» (даже если мы и не ввели этого термина посредством точного определения, а руководствуемся интуицией, к которой поневоле должны приспосабливаться любые претендующие на работоспособность определения) естественно называть не столько человека, ведущего себя точно определенным («наилучшим») образом в заранее предусмотренных ситуациях, сколько человека, который неплохо (но отнюдь, вообще говоря, не «оптимально») сориентируется почти в любой ситуации (из достаточно широкого класса), в том числе и в совершенно непредвиденных. Таким образом, стохастичность присуща, так сказать, самой сущности понятия обучения.

* * *

В таких случаях часто говорят о необходимости привлечения нового логического аппарата: вместо обслуживающей теорию алгоритмов привычной двузначной логики (логики «истины» и «лжи») на сцену выходят различные системы «вероятностной» (бесконечнозначной) логики, значениями истинности предложений которой служат не только «истина» и «ложь», но и различные степени правдоподобия (вероятности истинности), причем предложение о наступлении невозможного (или достоверного) события считается , естественно, ложным (соответственно — истинным).

Подобного рода рассмотрения, при всей их важности и пользе, лежат, однако, в стороне от нашей теперешней задачи. Дело в том, что под «логикой» мы здесь будем понимать не только и не столько логику в обычном смысле слова, сколько вообще любую систему правил (явно сформулированных или хотя бы неявно подразумеваемых), могущих служить основой для выработки определенной тактики поведения. Так, мы будем говорить о I) «логике здравого смысла» («эмпирической логике»), то есть о тех, чаще всего неписанных (и, в общем, не слишком-то определенных и постоянных), правилах, которым с большим или меньшим постоянством и успехом мы следуем в повседневной жизни; о 2) собственно логических системах (каждая из которых представляет собой перечень точно сформулированных правил рассуждения — а тем самым и правил поведения), и, наконец, о 3) произвольным образом задаваемых «логиках», или тактиках, всевозможных «игр», в частности, «игры в управление» и «игры в обучение», в рациональной выработке которых мы как раз и видим главную задачу теории обучения. Языком «логик» первого рода служат обычные разговорные языки (русский, английский, ирокезский и др.), для «собственно логик» (в том числе и для упомянутых выше систем вероятностных логик) языками служат различные исчисления математической логики. В следующей части статьи мы попытаемся наметить некоторые общие принципы для построения языков, подходящих для описания различных «логик обучения».