Привет! Давай попробуем разобраться, что такое «концепция использования» и как она может помочь тебе в создании AI-ассистента для проработки технологической карты.
Концепция использования — это описание того, как система (в данном случае AI-ассистент) будет работать в своём окружении, выполняя определённые функции и взаимодействуя с другими системами. Это помогает понять, что эта система будет делать, в каких условиях, и какие результаты от неё ожидаются.
Материалы:
Состояния ученика в ходе обучения мышлению
2.1. Cистемное мышление (А. Левенчук) / 3. Творчество: догадки и их критика
В обучении системному мышлению ученик проходит через следующие состояния. Это только пример, эти состояния ученика легко обнаружить при обучении самым разным методам/способам работы. Обратите внимание, что состояния сформулированы по уже обсуждённому паттерну именования, наподобие «дверь закрыта», тут вместо двери будет «ученик», а вот что с ним происходило — это и будет дальше в перечислении состояний: 2. Заинтересован. Ученик захотел потратить время, нервы и разные другие ресурсы (например, деньги) на обучение. Это состояние трудно удерживать. Нет мотивации — не будет и вложений труда, не будет hard fun103 Hard Fun - The Daily Papert, в том числе Seymour Papert, не будет использован fun-критерий104 fun — это когда сам процесс эволюции идей идёт беспроблемно в плане совмещения без «дребезга» явных, неявных осознанных, а также ещё не осознанных идей в рассуждении (рассуждение с явными идеями — это “логика”), https://www.youtube.com/watch?v=uQ2GHzFYxaI David Deutsch, никакой метанойи Peter Senge не случится. На коммерческие курсы взрослые люди приходят уже заинтересованные, и у них дальше всё получается (хотя и не у всех). Юные студенты приходят «на лекции» обычно никак не заинтересованные — и не все из них становятся заинтересованными даже к концу курса. Но затем часто студенты возвращаются поучиться второй раз, заинтересованность появляется уже после прохождения курса: чаще всего это происходит после случайного использования материала системного мышления и получения неожиданно сильного результата. В этот момент и появляется желание закрепить успех. Эту заинтересованность в системном мышлении необходимо в себе поддерживать всё время обучения. Тут можно указать на то, что в классической педагогике у методиста в instructional design выделяют motivational design, и у преподавателя ведущий метод работы — лидерство, то есть умение удержать человека в роли ученика105 Десятый круглый стол по фундаментальным основаниям педагогики и образования: ailev — LiveJournal. Если вы сами себе преподаватель, то есть занимаетесь самообразованием, то умение собраться и «уболтать себя учиться», потратить время на обучение вашей нейронной сетки — это будет ваше ведущее умение, ведущая способность, «лидерство себя». Можно много лет осознавать, что что-то не умеешь делать, например, не умеешь танцевать, и хотеть этому научиться — но так и не приступить к обучению. 3. Начитан. Вы знакомы с каким-то фрагментом набора понятий системного подхода. Материал учебника или курса (или даже нескольких) освоен на этой стадии в части знания значений слов, умения пересказать какой-то фрагмент текста, воспроизвести какое-то рассуждение, поддержать разговор про содержание текста учебника или курса. Например, вы уже сейчас начитанны: вы знаете, что системное мышление имеет дело с частями и целыми, выстраиваемыми во много уровней. Вы знаете, что есть создатели (системы создания систем, системы-создатели). Вы знаете про синонимический ряд «метод/функция/культура/стиль/деятельность/…» и даже можете добавить пару-тройку терминов в этот ряд, а ещё и помните, что нельзя это путать с «работой», которая ведётся по этому методу. Вы ещё не знаете, что с этим делать и как применить в ваших проектах, но эти знания /объяснения мета-мета-модели у вас уже есть! Правильно думать о состоянии «начитан» как о том, что ученик начитан учебником по езде на велосипеде. Начитанный о поездках, но ни разу не ездивший сам, ученик может долго вам рассказывать о равновесии, о необходимости крутить педали и объезжать камушки. Но продемонстрировать езду он не сможет. Начитанность, насмотренность для мышления нужны, но для уверенной беглости в мышлении их совершенно недостаточно. Чтобы дать «правильную начитанность», как раз и разработана часть «учебник» нашего курса. Там изложено содержание системного мышления и даны какие-то примеры его задействования. Однако начитанность — это даже ещё не переход к осознанной компетентности, когда можно самостоятельно и осознанно провести какое-то «рассуждение из учебника» на каком-то материале своего или чужого проекта. Из учебника или курса берём при этом типы мета-мета-модели, из рабочего проекта — типы мета-модели и экземпляры для заземления/grounding. Начитанность не даёт беглости в операциях присвоения типов. 4. Понял. Студент понял, что означают термины системного подхода в их многочисленных вариантах разных школ, может продуктивно использовать понятия системного мышления при обсуждении самых разных ситуаций. Кроме памяти тут уже появляются некоторые мыслительные интуиции, часть нужных мыслительных ходов делается «автоматически». 106 Подробней о «сержантском методе» можно почитать по ссылкам в http://ailev.livejournal.com/1287293.html., то есть путём решения простых и похожих друг на друга, многочисленных 107 Основное использование курса — как «хелп» в рамках онлайн-курса, где основное внимание уделено «мышлению моделированием» и «мышлению письмом». Этот онлайн-курс можно найти тут: Онлайн-курс "Системное мышление". Обучение происходит в форме заполнения табличек (моделирование), ответов на вопросы с письменным объяснением, выполнения заданий. Текст курса — это «хелп» для всех этих упражнений. Просто прочтение текста, увы, мало чему учит… Пример такой задачи: «Пётр утверждает, что нужно уже начинать закупать функциональные части системы, а Елена утверждает, что закупать нужно вообще не функциональные, а конструктивные части. Кто из них прав? А) Пётр Б) Елена». Ответить на такой вопрос/quiz можно, только если знать про различия функциональных и конструктивных частей системы — для ответа нужно хоть как-то сопоставить ситуацию в задаче с местом из курса, где говорится о таком различии. После нескольких повторений разных вариантов вопроса ответ будет самоочевидным, никаких отсылок к курсу не потребуется. При решении тренажёрных вопросов как раз и формируются «рельсы в голове», усваивается набор понятий, по которым потом поедет понятийное мышление. Важно, что в этих вопросах специально тренируется контринтуитивность, отличие предлагаемого способа мышления «по заданному методу» от использования народных/бытовых интуиций/здравого смысла. Проверка следования заданному, а не «абы какому, из народных верований» методу это делается через использование метода понятийной описи108 http://modeling.asu.edu/R&E/Notes_on_Modeling_Theory.pdf (concept inventory, иногда conceptual inventory). Метод проверки состоит в том, чтобы обязательно предлагать в проверках знаний студентов вопросы с ответами-ловушками, соответствующие «народному мышлению». Это было предложено в физике, чтобы проверять понимание ньютоновской физики по сравнению с «народной» аристотелевской. В аристотелевской физике палец давит на стол (он же живой!), а стол не давит на палец (он же не живой!). В ньютоновской они давят друг на друга с одинаковой силой, что контринтуитивно, не соответствует «здравому смыслу» (зато соответствует ньютоновской физике). Вопросы, составленные по принципам понятийной описи, проверяют — что на эту тему после прохождения курса физики думает выпускник. И если оказывается, что он отвечает на вопросы по третьему третий закону Ньютона с правильным применением формул, но при этом считает, что стол не давит на палец, то что-то в обучении пошло не так, и нужно доучиваться. Вопросы/quiz по курсу системного мышления составлены таким же образом: они проверяют системность в мышлении, правильность рассуждений с контринтуитивными понятиями системного мышления, отход от бытового и привычного мышления «здравого смысла». Опять же, «понял» в какой-то одной предметной области ещё не даёт общей способности к мышлению. Например, если понял что-то в физике, это не делает тебя умнее в других задачах109 Появились материалы, обсуждающие beyond concept inventories towards measuring how students think — The Problem of Revealing How Students Think: Concept Inventories and Beyond - PMC (concerns about measuring student thinking as opposed to student knowledge, но все эти попытки плохо превращаются в воспроизводимый метод по сравнению с методом concept inventory). Больше на эту тему в тексте “Заметки к “Заметкам по теории моделирования” Давида Хестенеса” — Заметки к "Заметкам по теории моделирования" Давида Хестенеса: ailev — LiveJournal… Один из студентов предыдущих версий курса отметил, что его настроение во время решения задач было — «ярость». Ибо его первый ответ стабильно оказывался неправильным, а правильные ответы, оказывается, были чуть ли не цитатами из текста курса! И так задача за задачей: задачи заставляли перечитывать текст курса, вычитывая из него новое и новое содержание. Какие бы ни были вопросы/quiz, они просто дают возможность запомнить значения терминов и какие-то идеи о связи понятий — не более. На них хорошо будут отвечать «зубрилки», которые хорошо помнят текст учебника. Ситуации в этих вопросах просты, все отвлечения внимания убраны: в поле зрения только нужные для правильного ответа ситуации, а также ограниченный набор «ловушек мышления». Это как в учебнике по езде на велосипеде спросить, где у велосипеда тормоз — и показать несколько правильных и неправильных ответов. Не факт, что студент, правильно указывающий тормоз, в жизни сможет воспользоваться этим тормозом. При езде на велосипеде всё его внимание и умение будет сначала занимать удержание равновесия, и мысль про тормоз если и придёт в голову, то вряд ли будет реализована. Если нужно узнать, сколько яблок в двух кучках, нужно догадаться, что яблоки — типа «счётные объекты из учебника арифметики», а не типа «фрукт: то, что обычно едят». Если вы хотите описать разрабатываемый вами супер-пупер-продукт, то нужно выявить, какие объекты в мире являются для него надсистемой (то есть присвоить каким-то объектам тип «надсистема» из нашего курса), и какие роли (тоже тип из нашего курса) агентов (людей, организаций) заинтересованы в этой системе, что агенты (чаще всего на сегодня — люди) в этих ролях хотят от этой надсистемы, а не от вашего супер-пупер-продукта! После этого можете выдвинуть гипотезу о том, какая система (назовём её целевой) может выполнить какие-то функции в этой надсистеме, чтобы та удовлетворила интересы найденных вами людей (это всё надо будет найти в жизни: какие-то объекты, которым вы присвоите эти типы из учебника/типы мета-мета-модели). Дальше вы задокументируете гипотезу о целевой системе и надсистеме в момент их функционирования/работы/эксплуатации/использования в виде концепции использования (это тоже тип — тип модели, описывающей поведение целевой системы в её окружении, подробней об этом будет рассказано дальше в курсе, а также в курсе «Системная инженерия»). Реальные проекты в учебном курсе появляются только тут, и тут же появляется состояние «освоил». Да, заниматься рабочим проектом придётся прямо в ходе прохождения курса, это особенность курса. Грубо говоря, будете сразу ездить не на учебном велосипеде, заниматься учебным проектом, а на настоящем велосипеде: заниматься системным мышлением для вашего рабочего проекта. Только на этой стадии тренируется главный навык системного мышления: системное моделирование как понятийное (управляемое типами) наведение внимания на главное/важное в рабочих проектах и игнорирование неглавного/неважного. Это системное моделирование как понятийное наведение и удержание внимания (собранность) на главном и отбрасывание неглавного нужно для борьбы со сложностью реального мира, для экономии мышления. Нужно уметь найти иголку в стоге сена: выбрать своим образованным/обученным/настроенным мышлением важные объекты реального рабочего проекта. Образованное/обученное/настроенное мышление — это знающее/понимающее и бегло умеющее сопоставлять объекты рабочего проекта с типами мета-мета-модели/понятиями из курса усиления интеллекта, в нашем случае — понятиями системного подхода, прежде всего перечисленными в разделе «Основные понятия системного подхода». Дальше вы будете размышлять об этих объектах, а типы этих объектов будут подсказывать, о чём ещё нужно подумать, что ещё нужно учесть для выдачи как можно более точного прогноза будущей ситуации в проекте и планирования как можно более эффективных действий, которые приведут к успеху проекта. В составленных какими-то авторами тренажёрных задачах тепличные условия, так как ничто не отвлекает от применения материала из курса — ни обилие незначимых деталей, ни отсутствие важной информации, которую ещё нужно найти, ни эмоциональное вовлечение в ситуацию. Например, вы понимаете, что надо определить метод, которую выполняет агент, работая в какой-то неизвестной вам проектной роли. Но попробуйте сообразить, каким методом пользуется начальник, который орёт на вас из вот этой неизвестной пока роли! Скорее всего, вы поначалу не будете способны это проделывать, будете отвлекаться на форму, ор начальника, ситуацию очень нервного разговора! Он орёт как «операционный менеджер»::роль для работ по «операционному менеджменту»::метод, потому как ты ломаешь ему ожидания по срокам выполнения работ, или как «инженер по требованиям»::роль в методе «инженерия требований», потому как не может сориентироваться до сих пор, как жить в мире без требований, ибо слишком давно учился и застрял в давно несуществующей профессии? Отвечать-то этим ролям нужно по-разному, это же ор не от того, что «я начальник, ты дурак», а от каких-то проблем в проекте! В тренажёрных задачах на вас никто не будет орать, будет время подумать — это не похоже на ситуации в реальных проектах. У тренажёрных задач заведомо есть решение, а в жизни, в реальных проектах, существование приемлемого решения — не факт. Также не факт, что вообще решаешь правильную задачу. Сначала надо правильную задачу поставить, только потом решать! Поможет ли это вам в жизни? Да, вы будете конкурировать с другими агентами, у которых не будет такого преимущества. И вы гением не станете, но всё-таки станете умнее, и это даст вам определённое конкурентное преимущество перед другими агентами.
От целевой системы через метод работы к роли создателя, но не наоборот
2.1. Cистемное мышление (А. Левенчук) / 5. Методы/функции/практики/деятельности/культуры/методы работы и роли
У всяких простых систем, например, представленных конструктивом «молоток», крайне низкая вменяемость::«характеристика интеллекта» (подробней об этом будет в курсе «Интеллект-стек»). У агентов-людей и AI интеллект посильней/универсальней и вменяемость много выше (их не нужно «аппаратно» пересобирать в части изменения конструктива, их можно научить какому-то поведению, дав объяснения — «перепрошить аппаратуру на новый алгоритм», а не «переделать аппаратуру по-новому»). А ещё такие агенты могут использовать разные аффордансы для включения в свой состав как системы, такие аффордансы для выполнения создателями каких-то методов работы по их алгоритмам/теориям в составе системы-создателя называют инструментами/tools (в случае измерительных инструментов — instruments). Напомним, что у «агента» два значения: Широкое — что угодно автономное, которое находится в неравновесном устойчивом состоянии (от атома и молекулы до кошки, от кошки до городской агломерации с парой миллионов жителей и многочисленных зданий и сооружений, набитых домашней утварью и промышленным оборудованием). Узкое — это агент в широком значении, но только такой, который способен к планированию действий, приводящих к резкому ухудшению своего состояния для того, чтобы затем улучшить своё состояние (скажем, потратить все ресурсы на плановое создание лука и стрел, чтобы потом успешней охотиться). Обычно этим словом «агент» называют людей и/или технические системы с достаточно сильным искусственным интеллектом (AI-агенты). И тут постоянные споры о том, достаточен ли интеллект AI-систем, чтобы называть их агентами в узком смысле, или они агенты только в широком смысле. Дальше мы будем говорить главным образом об агентах в узком смысле: людях и AI. А поскольку речь сейчас пойдёт главным образом о терминологии, а не понятиях, то «сила интеллекта» тут будет даже не так важна. Вы сами поймёте, проще говорить о функции забивания гвоздей для молотка или культуре забивания гвоздей молотком. Скорее всего, в первом случае ролью будет молоток, а вот во втором случае ролью будет какой-то агент, в состав которого входит молоток. Но и для агента мы можем сказать, что его роль — забивание гвоздей (молотком ли, микроскопом или электрическим нейлером, это уж на его усмотрение). Как узнать, что говорить, как узнать, как понимать говоримое? Из языкового чутья. Просто помним, что «функция» для «агентов» чаще всего звучит как «метод/способ работы»/«вид труда/инженерии» и т.д. Но мышление про роль и конструктив — те же! Роль и её функция — «зачем этот агент нужен как система», конструктив — «какая система-агент как материал/конструктив взята аффордансом на роль». Нужно всегда уточнять, какой именно «метод/способ работы» выбран для выполнения своей роли агентом с сильным интеллектом: в силу универсальности агента могут быть неожиданности. Когда мы говорим «неожиданности» — это означает обычно «неприятный сюрприз», расхождение с ожиданиями. Скажем, неопытный работник в роли плотника будет метод работы «скрепление досок» выполнять без различения шурупов, гвоздей, клея — в том числе, например, забивая шуруп молотком (и в первые секунды после выполнения этой работы даже будет казаться, что доски скреплены шурупом надёжно!). При этом микроскоп в качестве аффорданса для «гвоздезабивальщика» использовать вряд ли кто будет, а вот людей и AI — запросто, даже если они не умеют выполнять работу по какому-то методу. Пациент/больной::роль на приёме у врача::роль: — Здравствуйте, доктор::роль, у меня болит живот. — А что вы вчера ели? — Голубя ел. — А вы голого голубя ели? — Да, поймал, ощипал и голого голубя ел. — А вы голову голубя ели? — Да, голову голубя ел. — А вы голую голову голубя ели? — Ну, голую голову голубя ел. А в чём, собственно, дело? — Хм—м—м… Честно говоря, я логопед::роль, но чем смог — помог! Разобраться в ролях невозможно, если не рассматривать их функции::поведение. И повторим: поведение по способу добиваться изменений в окружающей среде для разных агентов будет называться очень по-разному: функции, практики, оргпроцессы, методы, способы, виды труда и т.д. Если «тот, кого называют врач/доктор» (то есть агент, который взят как конструктив для выполнения функции/метода) имеет мастерство в логопедии::метод, а не гастроэнтерологии::метод, то результат ситуации будет примерно такой, как в анекдоте. Не забываем проставлять типы, при этом роли определяются их функцией, то есть поведением, ожидаемо меняющим состояние каких-то объектов в окружении (в случае ролей агентов — это метод/способ/практика работы, деятельность, культура), а не конструктивом/материалом (например, агентом, который рассматривается как «просто агент»). Роль Васи невозможно предсказать, если не знать, какие объекты окружения каким методом Вася меняет! Без понимания, каким методом агент работает, в ролях не разобраться! Дополнительный источник путаницы с ролями — это моделирование подролей двумя вариантами иерархиями отношений, закодированных приставкой «под-»: По отношению композиции для роли. Скажем, логопед — это надроль для врача (ибо логопед выполняет в том числе и методы работы врача, такую же, как у любого врача, «все они изучали в вузе предмет «врачебное дело»», но вдобавок у логопеда есть метод работы по налаживанию речи, то есть общий состав/набор методов/практик/функций/способов работы логопеда больше, чем методов/практик работы врача, врач тут — подроль для логопеда. Это дальше удобно распространяется на мастерство агента: мастерство логопеда состоит из мастерства налаживать речь и общего мастерства врача, так что врач — подмастерство. В мастерстве те же отношения композиции, логопеда учить дольше, чем врача, врач тут будет подмастерством. По отношению род-вид. Если брать «называемого врачом» (то есть описываемого классификацией «врач»), то логопед представляется как «специализация врача». В этом представлении о мастерстве особо речь не идёт, врачи все имеют какие-то специализации, и логопед — просто часть врачей, у которых специализация по налаживанию речи. Тогда подроль — это вид, врач — это род, а по отношению специлизации логопед — подроль врача. Мы рекомендуем опираться на линию рассуждений, связанную с функцией/«методом/практикой работы» ролевого объекта (роли), мастерством выполнения этой функции конструктивным объектом (агентом, например, человеком или даже организацией) — и поэтому «подроль» считать узлом иерархии по отношению состава/композиции/«часть-целое» для мастерства. Это удобно для инженерии (например, планирования обучения). В быту часто вы будете встречать и классификационные описания, в которых термин «под-» указывает на специализацию. Есть ещё один термин, который так же многозначен, это «мета-», у него множество самых разных значений по части каких-то уровней145 Эти разные, разные "Меты".: ailev — LiveJournal. Мы его используем, говоря о мета-моделировании в значении «более высокий уровень объектов в иерархии по отношению классификации». Для отношения композиции мы используем «под-» как в «подсистеме», а «над-» как надсистема. В частности, подроль — это буквально будет «подсистема», а «надроль» — надсистема (системы обычно определяются по их ролям в надсистеме, подсистемы — по их ролям в системе, а роли — по функциям::поведение). Иметь ли отдельный вид приставок для специализаций? Можно использовать «вид» для указания вида для рода, например «логопед вид врача, не путайте с гастроэнтерологом», «сальсеро вид танцора, другой вид — тангеро, не путайте», но классификационные схемы более-менее произвольны в части выделения именно важных объектов (но хороши для выделения самых разных, необязательно важных объектов146 Классификация животных (Борхес) — Википедия) и мы редко их будем использовать. Но в жизни они используются часто, в быту для них тоже используется модификаторы «под-» и «над-», что может вызывать путаницу. Как разобраться? Только по контексту: встретив «под-» и «над-», задавайтесь вопросом про то, какой тип отношений они обозначают? Какое там мастерство будет для выполнения практики — оно больше или меньше? Ещё один критерий: когда говорят о специализациях, чаще всего имеют в виду выбор взаимоисключающей роли — скажем, логопед и гастроэнтеролог. В композиции/сборке по определению роли складываются, функции добавляются: функции гастроэнтеролога::роль и/или логопеда::роль складываются с функцией врача::роль. И у агента мастерство логопеда и/или гастроэнтеролога обязательно добавляется к мастерству врача (врач — это освоивший учебный предмет «врачебное дело»). Если это иерархия специализации по отношению «род-вид», то ничего складывать не надо, надо только описывать — и можно обсуждать «выбор»: логопед::вид или гастроэнтеролог::вид для врача::род. В любом случае, обращайте внимание, когда работаете с подролями и надролями — имеется ли в виду система (и там будет отношение состава, всё физично) или вид систем (и там будут какие-то описания специализации, чаще всего показывающие контраст). «Тигр» и «мышь» не входят в состав «зверя», они просто «виды зверя»! У Крылова в басне «Беда, коль пироги начнёт печи сапожник, а сапоги тачать пирожник» типичная метонимия. Давайте поставим типы, чтобы уточнить говоримое: «печение пирогов»::метод «пирожника»::роль, «тачание сапог»::метод «сапожника»::роль. Но у Крылова сапожник::«агент, имеющий мастерство сапожника», то есть сапожник не роль, а конструктив/материал для роли «пирожник», по недоразумению задействованный как аффорданс для «пирожника»::роль. То есть «сапожник» — не роль! То же с пирожником, который у Крылова не роль, а конструктив/материал для роли сапожника. В реальных рабочих проектах будет ровно та же путаница между ролями и конструктивами: конструктив, который будет удачным аффордансом для одной роли, вполне может быть назначен на выполнение другой роли. А если разговор будет в терминологии путать роли и конструктивы (это, пожалуй, неизбежно!), то возникнут проблемы. Хорошим ходом тут будет переходить с языка ролей на язык функций (ну, или в случае людей и AI как создателей — язык методов/практик/культуры/стиля/способов работы, видов труда/деятельности/инженерии и т.д., синонимия тут очень обширна). Впрочем, баснописец Крылов так и делает: он путает роли и конструктивы, но явно говорит о методах работы «печение пирогов» и «тачание сапог», указывая предмет метода работы роли (объект, меняющий состояние в ходе работы по методу: пироги, сапоги) и название действий по изменению предмета метода (печение, тачание). А кто производит эти действия с предметами? Роль, воплощённая конструктивом/материалом. Функция/метод — это поведение воплощённой (когда она воплощена/реализована каким-то конструктивом/материалом, то есть во время использования/эксплуатации уже созданной в физическом мире) системы как паттерн изменения состояния каких-то объектов окружения (и эти изменяющие своё состояние объекты окружения иногда называют предметами метода). Для систем-создателей в их окружении мы находим целевые системы их методов создания (методов изменения состояния предметов в окружении, в конечном итоге приводящих к созданию и развитию систем). Логопедия изменяет состояние речевого мастерства, гастроэнтерология изменяет состояние желудочно-кишечного тракта, врачевание изменяет состояние организма. Ну, или логопедия::метод изменяет состояние «речевого мастерства»::«целевая система», «гастроэнтерология»::метод изменяет состояние «желудочно-кишечного тракта»::«целевая система», врачевание::метод изменяет состояние организма::«целевая система». Это всё понятно и без понятия «роли, выполняющей работу по методу». Эта роль нужна будет только тогда, когда вы озаботитесь агентом-конструктивом/материалом, который будет воплощать роль. Но если вы начнёте с агента в тот момент, когда неизвестен метод работы и его целевые объекты и действия, то вы автоматом окажетесь в ситуации логопеда с головной болью или пирожника с сапогами: вы уже выбрали агента, а что будет делать агент — вам неизвестно. Скорее всего, мастерство агента будет не то, которое нужно для выполнения работы по необходимому методу, когда метод станет известен! Конечно, эти рассуждения про целевую систему и про системы создания целевой системы можно вытянуть в цепочку: сначала пойми роль и функцию целевой системы в окружении, «что она делает» (время эксплуатации/использования/функционирования целевой системы) потом пойми конструктив/материал, который будет аффордансом для воплощения роли, выполняющей функцию (время создания целевой системы) потом пойми методы изготовления конструктива/материала (методы изменения состояния конструктива системы из сырья в состояние готовой и работающей целевой системы) потом пойми, какие роли систем-создателей будут выполнять эти методы потом пойми, какие агенты как конструктив/материалы для ролей-создателей — люди, подразделения) будут выполнять эти методы создания целевых систем. И никогда наборот, ибо если не знаешь, что надо получить в итоге, то есть не знаешь, что и как должна делать система с её окружением, то не знаешь, какие материалы надо взять для изготовления системы и как их обрабатывать, а не знаешь, какие материалы брать и обрабатывать — не знаешь, кто с нужным мастерством и инструментами сможет взять эти материалы и обработать их так, чтобы получить успешную работающую целевую систему. Это мы только что ещё раз упомянули «мантру системного мышления», постоянно повторяющийся паттерн, направляющий рассуждения системного мыслителя в определённом направлении. Используйте это как чеклист, проверяйте, все ли шаги в своём мышлении о рабочем проекте вы делаете согласно этой мантре.
Интеллект врождённый и приобретённый
6.1. Интеллект-стек (А. Левенчук) / 1. Интеллект и практики интеллект-стека
Сам Chollet предлагает шкалу универсальности в решении разных классов проблем как силы интеллекта использовать для оценки систем сегодняшнего машинного/искусственного интеллекта. Люди не работают голыми мозгами в разработке чего бы то ни было, они задействуют компьютеры — системы автоматизации проектирования, программы имитационного моделирования, нейронные сети как универсальные аппроксиматоры и т.д. В своей работе по измерению силы интеллекта Chollet выделяет такие подсмотренные у человеческих младенцев элементарные функции как умение выделить объект по связности в его представлении в окружающем мире, отслеживать этот объект в мире при его перемещениях, отслеживать влияние объектов друг на друга, умение преследовать какую-то цель, умение считать, какие-то умения в области геометрии и топологии — типа распознать симметрию в объекте, или выделить прямую линию или прямой угол. Эти врождённые способности как частное мыслительное мастерство (а интеллект, как мы помним, состоит из широких/трансдисциплинарных способностей!) и составляют по его мнению «аппаратную» основу человеческого интеллекта, остальному люди учатся с использованием этих врождённых способностей. Другие исследователи соглашаются, что какие-то функции у человека как носителя сильного/широкого интеллекта реализованы аппаратно лучше и связывают их со сложной структурой мозга, которая оказывается связана ещё и с генами, кодирующими microRNA70 https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.add9938. Геном — это тоже «софт», который «исполняется», приводя к разворачиванию полноценного человеческого мозга (или осьминожного мозга, хотя там интеллекта меньше, но больше, чем у мозга тараканов — аппаратура таки важна!). А затем на этой аппаратуре реализуются те или иные «виртуальные аппаратуры», алгоритмы интеллекта. Как любят повторять специалисты по компьютерным архитектурам, «граница между программным и аппаратным обеспечением обычно размыта». Мы согласны с Chollet, что у выросшего в цивилизованном мире человека интеллект состоит из: врождённых способностей/мыслительного мастерства, которые «аппаратно» имеются в мозгу человека и определяются генетически, являются результатом биологической эволюции. Эти врождённые способности могут быть использованы как основа для дальнейшего усиления интеллекта через предобучение трансдисциплинарным рассуждениям. Простые тесты из набора IQ должны быть связаны именно с врождёнными способностями, хотя на деле это и не соблюдается. Врождённые способности определяются генетически, и не так много можно сделать, чтобы их усилить обучением, хотя мозг пластичен и в какой-то мере может менять свою структуру для упрощения решения каких-то часто встречающихся задач. Кошку не научишь читать, сколько ни учи, речь об этом. Человека тоже научить можно явно не всему. В любом случае, речь идёт об интеллекте, именно поэтому про детей с большим IQ говорят «талантливый в одном будет талантлив и в другом», это прямо совпадает с определением сильного интеллекта: «универсальный талант», а не «талант к одному классу задач». Это и есть тот самый «фактор G», фактор самых общих способностей к обучению, доступных человеку. Дальше можно обсуждать, насколько это должно сопровождаться какими-то другими наследуемыми способностями. Например, усидчивость оказывается связана с талантом71 https://www.economist.com/science-and-technology/2014/07/05/practice-may-not-make-perfect: кому-то скучно потратить на какое-то действие 10 часов, а кому-то нет — и вот этот второй при том же интеллекте вдруг получает дополнительное преимущество, его нейронная сетка научится что-то делать лучше при той же аппаратуре, и это тоже наследуемое свойство! Выученных/приобретённых способностей/мыслительного мастерства, получаемых предобучением каким-то трансдисциплинам. Приобретённое мыслительное мастерство отличает людей с хорошим образованием от людей с плохим образованием: они оказываются «более талантливыми» (потому как правильно образованы, а не потому образованы, что оказались более талантливы!). Люди с хорошим образованием могут потом выполнить быструю подстройку своих знаний под новый проект, быстро освоить новое мастерство, разобраться с новым делом. А то и без подстройки: если окажется, что речь идёт об использовании каких-то универсальных умений (трансдисциплин), то и без подстройки можно справиться. А с плохим образованием люди тоже могут разобраться с новым делом, но это происходит медленно, их интеллект слабей. Почему медленно? Потому что им приходится не просто подстраивать свои знания, им приходится ещё для этого и дополнительно предобучаться, часто очень неоптимальным образом, без использования трансдисциплин как накопленного цивилизацией опыта предыдущих поколений. Представьте, что взрослый дикарь приехал из джунглей, где он только охотился и собирал растения. Сколько времени ему нужно потратить, чтобы стать инженером? Он даже в вуз пойти сразу не сможет, ведь у него не будет даже школьных знаний! Речь сразу идёт о многих годах, которые люди тратят на обучение трансдисциплинам. Это ничем не отличается, по большому счёту, от обучения нынешних версий AI, которых сначала долго и много учат «в школе», чтобы получить «большую языковую модель» (large language model, это обучение pretraining), затем обучают их более узким предметным областям (это finetuning), и только затем уже обучают совсем узким условиям ситуации, давая им какое-то задание с подробным описанием (in context training, prompt engineering). Отдельно нужно обсудить: а можно ли вот так накапливать знания, передавая их от чему-то самостоятельно научившихся людей и AI к ещё не научившимся, да ещё и не лично, а через главным образом разные тексты с редкими картинками (даже не видео)? Можно ли целенаправлено провести «предобучение» для людей, грубо говоря, не заставлять их сразу «жить и работать», а обучая в школе и вузе? Или же каждый человек должен накапливать все знания «на опыте жизни», как-то самостоятельно? Были проделаны эксперименты, показывающие, что передача знания от поколения к поколению вполне возможна, и эта передача идёт на естественном языке, которого оказывается вполне достаточно. Необязательно учиться всему «с полного нуля», набивать себе собственные шишки на собственных неудачах, теряя на это много времени, можно получить опыт современников или даже предыдущих поколений из культуры, в том числе получить нужное знание через текст72 [2107.13377] Learning to solve complex tasks by growing knowledge culturally across generations — и сразу начинать приобретать новый опыт, которого ещё не имели предыдущие поколения исследователей мира, предыдущие поколения инженеров, менеджеров, предпринимателей. И ровно то же самое происходит с искусственным интеллектом, все современные «умные чат-боты» учатся на огромных наборах текстов прежде всего. В принципе, огромное число проблем можно решать просто методом перебора разных вариантов решения (оставим вопрос о качестве воображения, чтобы предлагать достаточное число и разнообразие вариантов). Этот метод перебора называется методом проб и ошибок. Это основной метод работы многих и многих людей, tinkering/возня как в «он возится с автомобилем», это подчёркивается в книге Нассима Талеба «Антихрупкость». Но возня/«метод проб и ошибок» срабатывает увы, за огромное время и с потреблением огромных материальных ресурсов. Ещё ведь придётся найти то, что нужно будет перебирать, заранее ведь это тоже неизвестно — и перебирать приходится по огромным цепочкам создания. Вы бы догадались, что антибиотики помогают против бактерий в те времена, когда само понятие бактерии было ещё неизвестным? Проблема поиска антибиотиков не могла быть даже поставлена! Догадались бы, что надо использовать радиотриод в качестве логического элемента в вычислительной машине времён Бэббиджа, чтобы получить электронно-вычислительную машину, а не механо-вычислительную или пневмо-вычислительную? Время «возни» можно резко сократить, если возиться с какими-то уже известными из культуры предметами (например, «возиться с микропроцессором», а не возиться с очищенным кремнием в надежде, что в итоге этой возни появится какой-то компьютер, или возиться с разными сортами стали, в надежде, что когда-то из этой возни появятся огромные стальные ракеты Starship и Super Heavy. Нет, «с чем возиться» в методе проб и ошибок тоже зависит от уже накопленного человечеством знания. Многие сегодняшние проблемы не могут быть решены сегодняшними плохо сконструированными (а эволюция ведёт к отнюдь не оптимальным «врождённым» решениям по части интеллекта73 Посмотрите примеры неоптимальности эволюционных решений. Всё работает, но крайне неэффективно, ибо наследуются какие-то черты конструкции из предыдущих поколений. Скажем, у рыб не было шеи, и гортанный нерв от мозга к горлу шёл по оптимальной прямой траектории, у человека с этим уже плохо и не оптимально, нерв «возвратный», ибо проходит через петельку кровеносных сосудов около сердца а у жирафа такая петелька вообще вызывает удивление своей неоптимальностью: Возвратный гортанный нерв — Википедия. Ни один рациональный конструктор такого бы не допустил!!) и плохо обученными (образование в мире отнюдь не идеально) людьми и машинами. Так что нужно усиливать интеллект, чтобы продолжать эволюцию (как техно-эволюцию, так и биологическую) и исправлять замеченные ошибки. Представьте, например, что мы ещё не знаем, что такое «свет», а ведь первые микроорганизмы этого не знали! Или не знаем, что такое спин74 Spin (physics) - Wikipedia (который используется в спинтронике75 Spintronics - Wikipedia), про который догадались только в 1924 году, меньше ста лет назад. Если мы мало знаем о структуре мира, то требуется огромное время интенсивных выходящих в мир для проведения экспериментов рассуждений, чтобы узнать о каких-то проблемах, а затем их решить. И ещё надо узнать о правилах рассуждений, которые ведут к рассуждениям без ошибок, логика у человечества тоже прошла долгий путь развития. Если мы хотя бы частично что-то знаем о структуре мира (всегда частично, всегда мало, даже через десять тысяч лет это будет «частично» и «мало», развитие бесконечно!), это бы в десятки, тысячи, миллионы раз уменьшило количество вычислений/мышления интеллекта по выработке мастерства в решении связанного с этой особенностью структуры мира класса задач. Скажем, какую-то проблему мы можем решить человеческим мозгом за десять тысяч лет интенсивных размышлений. Это побольше, чем время существования человеческой цивилизации. Но если мы сделаем какие-то удачные догадки/гипотезы/guesses/предположения о структуре задачи и её предметной области, и они снизят объем вычислений в десять тысяч раз, то проблема будет решена всего за год. И можно будет переходить к следующим, более сложным проблемам. Ускорение в десять тысяч раз по сравнению с «вознёй» возможно? Бывает ли ускорение на порядки величины по сравнению с «обычной скоростью решения задач»? Да, бывает! Так, квантовые компьютеры уже в определённых классах алгоритмов несравнимо (на много порядков величины) быстрее классических компьютеров, и это квантовое превосходство/quantum supremacy76 Quantum supremacy - Wikipedia быстро увеличивается. Или в 2021 году было предложено ускорение на несколько порядков скорости обучения игры в видеоигры для алгоритмов обучения с подкреплением, и были достигнуты скорости обучения примерно такие же, как у человека. Буквально десяток лет назад речь шла о проблеме, которая вообще не решалась, компьютер не мог обучаться игре в видеоигры! Потом мог обучаться, но требовались огромные вычислительные мощности, и дело было хуже, чем у человека примерно в десять тысяч раз, требовался суперкомпьютер. И вот задача решена предложением нового алгоритма, использующего догадки о структуре знаний при игре77 [2107.12544] Human-Level Reinforcement Learning through Theory-Based Modeling, Exploration, and Planning. Цивилизация (и особенно в ней наука, она ровно этим и занимается) даёт нам разной степени удачности общие предположения о структуре абстрактного (математические объекты) и физического мира и учит формулировать проблемы. Это приобретённый, выученный интеллект: он позволяет решать задачи в десятки тысяч (а то и более) раз быстрее, чем это могло бы быть сделано необученным структуре окружающего мира интеллектом как «аппаратной» частью мозга «дикого» человека, не получившего образования. Цивилизованный человек, мозг, интеллект (это всё вложенные части, в быту мы используем все выражения) — это обученный, образованный человек, мозг, интеллект. Цивилизованный интеллект (мозг, человек) содержит в себе не только врождённые мыслительные способности, врождённое мыслительное мастерство, но и приобретённое/выученное. Интеллект цивилизованного человека оказывается не таким уж естественным: часть его «аппаратна», но часть «программна», прошита цивилизацией в мозгу — это ничем не отличается от любого другого вычислителя. Интеллект смартфона тоже есть врождённый (аппаратный, от микропроцессора конкретной марки), а есть приобретённый — от прошивки производителя, и от конкретного мастерства его прикладных программ. Другое дело, что интеллект смартфона очень слабый, ибо микропроцессор его очень ограниченной производительности, даже с учётом того, что в современных моделях смартфонов используются аппаратные ускорители для нейросетей, да ещё и алгоритмы прошивок абсолютно не универсальны в части возможности решения разных классов проблем. Помним, что сила интеллекта в его универсальности, а для универсальности нужна скорость работы вычислителя и разнообразие его алгоритмов: есть теорема отсутствия бесплатного обеда/no free lunch theorem, в которой говорится, что один алгоритм не может быть универсально эффективным для всех классов задач, поэтому для универсальности требуется много разных алгоритмов работы вычислителя. Об этом подробней говорится в книге Педро Домингоса «Верховный алгоритм», которую мы рекомендовали для начального знакомства с подходами к конструированию машинного интеллекта как вычислителя с универсальным (master, верховным) алгоритмом. Итого: приобретение нового мастерства и у человека, и у AI, и у компании не через чисто «природную смекалку» человека, AI или коллективную смекалку людей и компьютеров в компании, а через «облагороженную образованием смекалку», через получаемые из культуры путём «импорта» готового знания о структуре мира и структуре задач — и уже к этим «импортированным» знаниям предобучения добавляется «возня»/tinkering, «опыт».
Особенности методологической работы в проектах обучения
3.2. Инженерия личности (А. Левенчук) / 3. Практика методологической работы: «чему учить»
ШСМ предоставляет какой-то уровень обучения и научного руководства создателям сервисов прикладного обучения, это касается и методологической работы. Прежде всего речь идёт о помощи в части работы по практикам интеллект-стека, ибо методологическая работа опирается непосредственно на практики интеллект-стека: Методологам проекта прикладного обучения доступны учебные курсы по мыслительным практикам интеллект-стека, они постоянно обновляются. Эти курсы помогут специалисту в какой-то предметной области описать практики этой предметной области. Кроме того, эти курсы помогут поднять квалификацию уже работающим методологам. Клуб выпускников курсов интеллект-стека, в котором можно найти собеседников (как минимум, в чатах поддержки курсов интеллект-стека, выпускники обычно остаются в этих чатах и готовы помочь с ответами на вопросы) Конференции и семинары ШСМ, лаборатории и консультации от преподавателей и авторов курсов ШСМ и научного руководителя ШСМ. При работе над описанием практики для одной или нескольких (скорее всего, нескольких) учебных программ мы рекомендуем использовать ровно те же практики интеллект-стека, которые преподаются в курсах ШСМ, включая собственно курс «Интеллект-стек». Это и есть SoTA методологической работы, которая используется в практике обучения личности. Вы уже приобрели методологическое мастерство в ходе обучения мыслительным практикам интеллект-стека, а дальше просто используйте это мастерство в проектах создания учебных программ. Например, практика отсутствия опоры в описании понятий на определения, «определение — это гробик для уснувшей мысли». Методисты (и далее студенты) не должны получать от методолога словарные определения основных понятий практики (это давно не SoTA семантики!), так что методолог должен задать понятия в описании целевой практики примерно так же, как обычно это и делалось в курсах интеллект-стека, которые он проходил сам, когда учился: не по одному короткому определению, а в их взаимосвязи и демонстрируя в разных контекстах употребление терминов, эти понятия означающих. При описании предметной области ожидается, что методолог не будет делать новичковых ошибок в присваивании типа, не будет прыгать в описании практики по системным уровням, а будет удерживать внимание на выбранном системном уровне, не будет сыпать метафорами для объяснений (метафоры дадут потом методисты, доходчивые объяснения — это их работа). В описании предметной области нужно избегать использования графических языков (кроме тех случаев, когда это неизбежно и исторически определено). От методолога потребуют указать пререквизиты (в какой степени нужно овладеть мастерством каких практик, чтобы осваивать практику создаваемого прикладного курса). Если речь идёт о каком-то стеке прикладных практик, то этот стек как раз разрабатывает методолог. Можно брать за образец то, как разработан интеллект-стек (курс «Интеллект-стек»), а ещё стек танцевальных и телесных практик, описанный в курсе «Системное мышление». В целом в работе методолога нет ничего необычного для выпускника основной программы «Организационное развитие» ШСМ, но всё это задаёт довольно высокие квалификационные требования к методологу курса. Конечно, стартом работы методолога служит стратегирование, при этом методолог вполне и сам может выдать идею новой практики, которой надо будет учить студентов — но потом обязательно надо будет получить согласие визионера («да, похоже, что это обучение будет хорошо продаваться») и бизнесмена («да, похоже, что на эту практику можно получить инвестиции»). И уже затем методолог может заниматься подробной проработкой описания целевой практики. Это всё очень похоже на то, как принимается решение по выпуску фирмой какого-то продукта, или даже решение по организации новой фирмы. Принятие решения о создании учебного сервиса по новой учебной программе очень похоже, рассуждения тут такие же, как в случае любого другого «создания и развития»/инженерии — тут будут создавать и развивать новое мастерство, для чего в цепочке создания создают провайдера сервиса обучения, ключевым тут будет наличие учебных и методических материалов в какой-то форме и доступ к LXP с администрированием. Так что рассуждения в «проектах создания и развития мастерства»/«проектах обучения» будут общеинженерные. Так, методолог должен обеспечить совместимость целевого мастерства с его окружением (другими мастерствами ученика/обучаемой личности). Откуда известно окружение мастерства?! Если мы говорим об описании практики для включения обучения этой практике в состав учебной программы (а не просто методологическом упражнении «для развлечения»), то нужно будет учитывать, что в программе может быть несколько курсов, в том числе и посвящённых целевому мастерству. А остальные курсы в программе могут быть пререквизитами (то есть будет ожидаться, что мастерство по ним у студента есть), или наоборот — будет ожидаться, что какое-то обучение продолжится и после прохождения целевого обучения. Мастерство «прошивается» в нейронную сетку студента не одно, а некоторым комплектом в некоторой последовательности обучающих действий в составе учебной программы (эту последовательность называют обычно куррикулум/curriculum). В такой ситуации обучения каким-то комплектам практик неплохо бы иметь какое-то единообразие в описании практик, чтобы было проще их сочетать. Опора на интеллект-стек в методологической работе как раз даёт возможность сочетания прикладных курсов. Так, если речь идёт о менеджерских прикладных курсах, то они не будут опираться на решения с опорой на activity-based costing, и это условие вытекает из опоры на кругозорный курс системного менеджмента. Если речь идёт о прикладных курсах какого-то танцевального стиля, то объяснение телесной работы метафорами не пройдёт: ожидается опора в таких объяснениях на материал соматомеханики. Методолог также отвечает за то, что материал учебной программы будет действительно SoTA, а не просто популярный на сегодня. Этично учить не тому, что популярно, а лучшему из имеющегося знания. В тот момент, когда уже некоторым ещё узким кругам очевидно, что теория флогистона не SoTA, но число её сторонников и авторитет этой теории ещё распространены, теории флогистона учить уже неправильно. Нужно честно перестраиваться на обучение в тот момент ещё не очень мейнстримной термодинамике, приводя содержательные аргументы в пользу термодинамики, а в теории флогистона указывать на явные ошибки, ставшие очевидными при её фальсификации. В этом честность методолога, в этом его этика. Распространённая ошибка при описании практики и в том, что вместо описания SoTA этой практики описывают историю получения этого SoTA. Безусловно, история всегда интересна, поскольку за этой историей обычно стоят какие-то человеческие судьбы, какие-то драмы, и это очень хорошо удерживает внимание студента — но, увы, это внимание удерживается на неважных моментах, а не на важных. Знание истории создания уравнений Максвелла не слишком добавляет к пониманию этих уравнений, а если эту историю начинать с того, что Галилей в 1589 году кидал разные предметы с Пизанской башни, то можно не добраться до понимания сути четырёх уравнений Максвелла, просто не хватит учебного времени. И даже тут надо быть внимательным: мы уверены, что в преподавание физики должен войти раздел «электромагнетизм» с объяснениями уравнений Максвелла? Это должно входить в курс физики, или это будет прикладной курс по электромагнетизму? В курсе «Интеллект-стек» в разделе «Физика» как раз поднимается этот вопрос: о чём должен думать методолог, когда речь идёт об обучении практикам/методам работы во вроде бы привычных давно устоявшихся предметных областях, например, физике. И даже «физику по разделам» (а не только физическое мышление, как описывается в курсе интеллект-стека) преподают не как историю физики, а как собственно физику. И онтологию тоже преподают как SoTA онтологии, а не подробно рассказывают об аристотелевских онтологических опытах, чтобы затем не иметь времени на усвоение сегодняшнего лучшего онтологического знания. Аристотелевскую логику тоже встретить сегодня можно только в исторической литературе, в обучении логике она не нужна! Отдельный вопрос про изучение истории как таковой. Практикам чего учим в учебных программах по истории? Какому поведению в какой роли? Тут надо отметить, что не зря в кадетских училищах профильный предмет — это как раз «история». Если нет ответа на вопрос про практики и роли, то просто не считаем это обучением. Примерно такое же рассуждение можно провести и для школьного обучения по предмету «Литература»: довольно много профессиональных педагогов согласны, что это замаскированный курс псевдоэтики (то есть «народной этики» типа как «народной медицины»), который создавался авторами, никогда не открывавшими ни одного профессионального учебника по современной этике, не читавшими ни одной современной работы по этике (см. раздел этики в курсе «Интеллект-стек»). Другое дело, что уже отброшенные идеи живут в окружающем мире, и с их носителями нужно как-то спорить. Аргументы для этих споров по «предыдущим SoTA» по возможности должны быть предоставлены, но как содержательные аргументы по выявленным в предыдущих к SoTA теориях ошибкам, а не как «история двинулась вперёд, и теперь всё по-другому». Так, при изучении материала по исследованиям нужно знать, что на выходе исследований должны быть хорошие (универсальные, компактные, контрфактические) объяснительные теории, которые появляются «из догадок». Но тут появляются представители «старой школы» (эмпирицисты) и заявляют, что ничего этого не надо, мы просто сделаем нейронную сетку помощнее, которая нам будет хорошо предсказывать результаты экспериментов безо всяких объяснений, безо всяких догадок выводить объяснения из данных опыта. И нужно иметь аргументы против этого отношения к исследованиям как «получению хороших программно-аппаратных предсказателей, а объяснений нам не надо, достаточно предсказаний». Эти аргументы приводит Дойч в «Начало бесконечности. Объяснения, которые меняют мир». Их приводит Judea Pearl в The Book of Why. Их приводит Chiara Marletto в The Science of Can and Can’t. Эти аргументы приведены в работах огромного числа авторов, они сегодня — общечеловеческое знание. Оно работает, даже если не сообщить, кто впервые его высказал, кто популяризировал, кого за это сначала травили, а потом признавали победителем в историческом споре. При рассказе о SoTA исследований нужно привести содержательные аргументы против эмпирицизма, «история» смены SoTA с «нужны предсказания» на «нужны объяснения», красочно рассказанная с приведением авторов тех или иных поворотов мысли тут абсолютно неважна, это сугубо факультативный материал, который может дать какой-то интерес к изучению содержательных вопросов, а может и не дать, будет образовательным балластом. Наиболее близкий прикладной опыт методологической работы может быть в практике domain-driven design (DDD, об этом рассказывалось в курсе «Интеллект-стек»). Конечно, эта практика должна быть использована с осторожностью, ибо получаемые ей описания не отличаются системностью, а ещё она на выходе даёт модель предметной области в коде какого-то софта, в которой объекты и операции целевой практики непосредственно соответствуют объектам и операциям компьютерной программы приложения поддержки этой практики. В нашем случае проекта обучения мы должны делать описание практики, которую должен выполнять мастер, не делая новичковых ошибок, в таком виде, который дальше пойдёт к методисту для разработки по нему метода обучения (учебных материалов и методических рекомендаций преподавателям, а также инструкций компьютерам о том, как эти учебные материалы использовать в ходе обучения). Вместе с тем, в Школе системного менеджмента есть опыт методологической работы над её курсами, так что можно указать на несколько «лайфхаков», которые там оказались успешны: Попробуйте начинать с прикидок на тему стека практик (для примера можно брать интеллект-стек в курсе «Интеллект-стек», стек танцевальных и телесных практик в курсе «Системное мышление»), для каждой практики укажите исполняющую её роль и основные функциональные объекты, с которыми работает эта практика. Курс «Интеллект-стек» сейчас больше результат чистой методологической работы, работы методиста в нём почти нет. Так что он может быть одним из вариантов образца результата методологической работы. Напишите основной набор понятий предметной области, которыми должен оперировать мастер (примером может служить набор понятий, используемых в системном мышлении третьего поколения, который приводится в начале курса «Системное мышление» как список основных понятий, а также он же приводится в конце курса как краткое связное изложение «вместо глоссария»). Подумайте при этом, какие понятия к какой относятся дисциплине: методологическая работа идёт по одной дисциплине, и если этих дисциплин вдруг оказывается несколько, то вы проводите методологическую работу по каждой из них, или сразу делаете учебную программу, то есть ведёте не только методологическую, но и методическую работу, проектируя набор из нескольких дисциплин, изучаемых одним определённым курсом? Как раз задача методолога провести какие-то границы в плотной паутине понятий самых разных дисциплин, ибо знание очень плохо делится на дисциплины («природа не поделена на факультеты»). Если создаёте курс на русском языке, то переводите термины с английского языка (чаще всего это будет именно «рабочий английский») на русский язык словами, которые наиболее точно соответствуют понятиям из предметной области. Термины лучше давать в переводе, а не калькой. Часто оказывается, что такой выбор терминов позволяет совместить понятия из разных школ мысли (например, так был получен курс системного мышления: понятия предметной области системного мышления и методологии существенно различались в англоязычных версиях). Легко идите в оставление множества терминов как синонимов, это кажется странным поначалу, но потом очень помогает работе именно с понятиями, а не терминами/лексикой. Увы, тут можно привести не так много чётких методологических рекомендаций, которые были бы хоть как-то специфичны для практики методологии в проектах обучения. Можно подсмотреть «кухню методолога», это блог автора нашего курса, который выполнял методологическую работу для множества курсов45 https://ailev.livejournal.com/. В этом блоге приведено множество дневниковых записей с методологическими размышлениями по поводу проектов создания новых учебных программ по самым разным предметным областям: какие всплывали проблемы, какие находились решения этих проблем, какие приёмы мышления для этого были использованы. Было бы полезно, если кто-то из проходящих этот курс потратил бы время на разбирательство с этими примерами методологической работы, отмоделировал их, а затем предложил бы пополнить текущий раздел «Особенности методологической работы в проектах обучения» полезными советами тем, кто будет проходить курс в будущем.
