Без заголовка

А пока -- оставь надежду, всяк сюда входящий не-математик... Не слишком ли пессимистично звучит? Начнем с Goguen-а, с широтой его научных интересов. То, что математик занимается приложениями в семиотике - скорее исключение. Каждая специальность имеет свою ограниченную область деательности. Мы ведь не требуем от математиков создавать матмодели для физиков, этим занимаются сами физики, математики создают матаппарат. С ТК та же история. Деятельность Goguen-а можно сравнить с Ньютоном или Бернулли - когда один человек и разрабатывал средства анализа и использовал их для создания физических теорий. Такое не может быть массовым и не может возникнуть такой профессии. Какая профессия необходима вместо этого? Выходом было бы введение ТК в общий курс того, что Вы называете верхним образованием. Тогда специалисты по семиотике умели бы строить свои модели, пользуясь математическими результатами, как до сих пор это делали физики. Звучит слишком очевидно, верно? Мой комментарий не возник бы, не прочти я у Вас историю проникновения в советскую школу предмета информатики. Это очень интересно, что разработке обучения алгоритмическим мыслительным приемам предшествовало возникновение социального заказа (надо же, от военных) и создание специальной педагогической исследовательской группы. Мне хочется провести параллели с наличной ситуацией с обучением ТК. Здесь у нас есть та же проблема - сделать обучение определенной мыслительной деятельности более доступным, - но нет ни педагогической группы для ее решения, ни соцзаказа для создания такой группы. Что мне нравится в посте - так это то, что он ставит для математики какую-то позитивную задачу (перестроить ТК, чтобы снизить порог входа, набрать больше примеров применения). Чаще приходится слышать обвинения в том, что чистая математика занимается чем-то ненужным, коль скоро трудно объяснить неспециалисту, чем она занимается. Как раз недавно я прочитал несколько дискуссий в ЖЖ о том, как объяснять новичкам ТК, которая оказалась примером такой необъясняемой чистой математики, и нахожусь под впечатлением. Не могу сказать, чтобы эти обсуждения завершились чем-либо особо конструктивным. Приведу ссылки http://a-shen.livejournal.com/16943.html http://a-shen.livejournal.com/17258.html http://avva.livejournal.com/1932594.html http://avva.livejournal.com/2280584.html (Не то, чтобы это был совет их читать, просто хочется для полноты видеть этот список, кому-то в будущем он может оказаться полезен). Единственным нетривиальным мне показался комментарий с уточнением задачи: кого мы хотим обучать, и чего хотим добиться от обучаемых, вот эта ветка. Сейчас в ЖЖ присутствуют две группы, так или иначе связанных с ТК, - это, во-первых, математики, уже изучившие ТК где-то вне сети и использующие ее “на работе”, и, во-вторых, программисты, которых чаще всего интересуют не категории как таковые, а “монады в Хаскелле”. Разобравшись с монадами, они обычно пишут собственное изложение под названием monad tutorial, после чего благополучно забывают про предмет и перестают о нем упоминать. Но, поскольку именно они порождают основной блоготраффик по обучению ТК, судить об обучении ТК удобнее по ним. Что здесь заметно - спрашивают учебники (что естественно). Что не нравится в существующих учебниках - то, что все обучающие примеры сугубо математические. Что тоже естественно, поскольку ТК возникла и развивалась как математическая деятельность и была нацелена (до сих пор) на саму математическую деятельность. Это объясняет причины такого положения, но не указывает выход. Положение с программистами половинчатое - есть учебники по ТК для них, но это скорее theoretical computer science, чем software engineering, - примеры использования категорий в них исчерпываются категорными семантиками для теории типов, которые, в свою очередь, используются для построения алгебраических денотационных семантик типов данных в языках программирования. Есть применения понятия коалгебры для описания взаимодействующих процессов, но это больше в статьях, чем в учебниках. То есть это математика для CS, а не примеры из ежедневного прораммирования. Итого - программисты пытаются впитать математические примеры, плачут, но продолжают грызть кактус.