Инженерия личности

Анатолий Левенчук · Поиск в руководстве · MCP

Инженерия личности

Анатолий Левенчук

Введение

Курс «Инженерия личности» описывает развитие личности путём её обучения. Точно так же, как «менеджмент» оказывается инженерией организации, инженерией личности оказывается «обучение». Курс задаёт основные практики обучения: культуртрегерство, авторство учебных материалов (методология как ответ на вопрос «чему учить» и методика как ответ на вопрос «как учить»), архитектурную работу в обучении, преподавание, оценку результатов обучения, администрирование обучения.

В курсе даётся обзор текущего состояния каждой из практик инженерии/обучения личности, в том числе рассказывается о нескольких примерах неклассических ситуаций обучения: психотерапии и психологическом консультировании («мы научим мастерству не бояться пауков»), лидерстве («мы научим вас мастерству добросовестно работать в нашем проекте»), продвижении («мы научим вас мастерству покупки наших сервисов и товаров). Курс сосредотачивается, тем не менее, на более-менее классическом проекте обучения, рассматриваемом со стороны провайдера обучения (ТебеИнженерия, сторона учительской команды), при этом акцент делается на индивидуальное обучение одной личности, а не работу с сообществами и обществами в проектах массового обучения. Для рассмотрения обучения со стороны студента (СебеИнженерия) рекомендуем обратиться к курсам учебной программы «Новая грамотность» ШСМ.

Курс не касается вопросов содержания и формы обучения (в том числе образования, понимаемого как обучение фундаментальным мыслительным практикам интеллект-стека), но определяет способ, каким определяется это содержание и форма — ровно так же, как курс системной инженерии не содержит описаний того, каковы должны быть системы — ракеты и небоскрёбы, которые разрабатываются по описанным в курсе системной инженерии практикам. Ровно так же, как в курсе менеджмента ничего не говорится о том, каковы же должны быть организации, которые создают и развивают менеджеры. Курс «Инженерия личности» тем самым ничего не говорит про справочную модель личности и ничего не говорит про то, как такую модель получить.

Курс входит во второй семестр программы «Организационное развитие ШСМ», пререквизитом к нему является прохождение курсов «Моделирование и собранность», «Системное мышление», «Методология», «Системная инженерия», «Системный менеджмент».

Материал излагается менее подробно, чем это делается в первых курсах семестра, а также даётся меньше заданий, ибо ожидается уже активная самостоятельная работа студента.

В основе курса лежит современное понимание интеллектуального агента, реализованного на базе нейросетевых вычислителей. Это не очень подробно раскрывается в материалах первых двух семестров программы «Организационное развитие» Школы системного менеджмента, а в курсе «Интеллект-стек» (пятый семестр) даётся уже более подробное изложение, которое существенно продвинет понимание курса «Инженерия личности».

Ожидается, что студент после прохождения курса понимает, как рассматривать личность интеллектуальных агентов в части её развития путём обучения каким-то новым практикам. Студент сможет распознавать ситуации (в том числе программы и проекты) обучения личности как ситуации инженерии, понимать разделение труда в этих ситуациях, находить пропущенные роли. Студент сможет организовывать учебные программы, готовить учебные курсы, если он пройдёт дополнительное прикладное обучение по упоминаемым в курсе практикам обучения.

Часть курса «Инженерия личности» получена переписыванием курса «Мастерство обучать образованных 2021», но содержание его было существенно изменено и обобщено на неклассические ситуации обучения.

Спасибо Роману Варьянко, который помогает вычитывать этот курс. Его замечания не ограничиваются указаниями на синтаксические ошибки, но затрагивают и проверку соответствия типам нашей мета-мета-модели. Спасибо также Прапион Медведевой и Церену Церенову, которые указали на места, требующие дополнительного разъяснения.

Чат поддержки курса общий для всех курсов второго семестра.

[Предметное, преподавательское и методологическое мастерство агента, выполняющего роль методиста 269](#предметное-преподавательское-и-методологическое-мастерство-агента-выполняющего-роль-методиста)

[Оформление материалов курса: LXP 273](#оформление-материалов-курса-lxp)

[Моделирование альфы метода обучения 277](#моделирование-альфы-метода-обучения)

[Задания по методике 277](#задания-по-методике)

[5. Архитектурная работа в обучении 277](#архитектурная-работа-в-обучении)

[Сложность определения архитектуры личности 277](#сложность-определения-архитектуры-личности)

[Архитектурные характеристики личности 279](#архитектурные-характеристики-личности)

[Какие роли могут путаться с ролью архитектора личности 280](#какие-роли-могут-путаться-с-ролью-архитектора-личности)

[6. Практика преподавания 282](#практика-преподавания)

[Преподаватель-предметник и преподаватель-лидер 282](#преподаватель-предметник-и-преподаватель-лидер)

[Особая экспертиза преподавателя: риторика 283](#особая-экспертиза-преподавателя-риторика)

[Отношения преподавателя и студента 285](#отношения-преподавателя-и-студента)

[Преподавание старшими студентами младшим студентам 285](#преподавание-старшими-студентами-младшим-студентам)

[Практика преподавания: противодействие желанию студентов развлекаться 285](#практика-преподавания-противодействие-желанию-студентов-развлекаться)

[Что делать с теми, кто пришёл по разнарядке и не хочет учиться 290](#что-делать-с-теми-кто-пришёл-по-разнарядке-и-не-хочет-учиться)

[Упражнение по альфе мастерства 293](#упражнение-по-альфе-мастерства)

[Задания по преподавательству 294](#задания-по-преподавательству)

[7. Оценка результатов обучения 294](#оценка-результатов-обучения)

[Оценка результатов обучения из блога 294](#оценка-результатов-обучения-из-блога)

[Предрассудки по поводу измерения интеллекта: путают с прикладными курсами 302](#предрассудки-по-поводу-измерения-интеллекта-путают-с-прикладными-курсами)

[Люди, или люди с машинами, или коллективы — кто судьи в том, что они поумнели по итогам обучения? 306](#люди-или-люди-с-машинами-или-коллективы-кто-судьи-в-том-что-они-поумнели-по-итогам-обучения)

[Нужно замерять не столько врождённый интеллект, сколько выученный интеллект 309](#нужно-замерять-не-столько-врождённый-интеллект-сколько-выученный-интеллект)

[Решение проблемы: ориентироваться на то, как проверяет интеллект эволюция 310](#решение-проблемы-ориентироваться-на-то-как-проверяет-интеллект-эволюция)

[Новации ШСМ в определении того, что она делает людей умнее 312](#новации-шсм-в-определении-того-что-она-делает-людей-умнее)

[Учебные программы дают не только немедленные результаты 317](#учебные-программы-дают-не-только-немедленные-результаты)

[8. Практика администрирования обучения 322](#практика-администрирования-обучения)

[Администрирование обучения как инженерия обучающей платформы 322](#администрирование-обучения-как-инженерия-обучающей-платформы)

[Интеллект студента как «выносная часть LXP» 323](#интеллект-студента-как-выносная-часть-lxp)

[Обучающая платформа в поддержке организационного моделирования 325](#обучающая-платформа-в-поддержке-организационного-моделирования)

[Как это всё работает вместе 330](#как-это-всё-работает-вместе)

[9. Клубная работа 332](#клубная-работа)

[Субкультуры, контркультуры, школы, общества и сообщества 332](#субкультуры-контркультуры-школы-общества-и-сообщества)

[Клубы как способ думать о поддержке сообществ 335](#клубы-как-способ-думать-о-поддержке-сообществ)

[10. Примеры инженерии личности 338](#примеры-инженерии-личности)

[Психотерапия и психологическое консультирование 338](#психотерапия-и-психологическое-консультирование)

[Лидерство 340](#лидерство)

[Продвижение 343](#продвижение)

1. Инженерия личности и системная инженерия

Обучение агентов

Мастерство выполнения какой-то практики — это какая-то часть тела интеллектуального агента как вычислитель, реализующий алгоритм выполнения этой практики.

Тело агента (человека, робота, и даже организации из людей и компьютеров, включая ещё и их инструменты, например, экскаваторы или микроскопы), конечно, участвует в мастерстве не всё. Чаще всего имеется в виду даже не «мозг», а какая-то часть «мозга» (человеческого или «компьютера» в роботе), поддержанная каким-то тесно связанным с ним инструментарием. Сам агент и даже его «мозг» в его границах с инструментами выделяется весьма условно. Считать ли агента-человека с его экзокортексом (скажем, смартфоном или ноутбуком, или даже десктопом с несколькими облачными сервисами) агентом-киборгом, а экзокортекс вынести в «инструменты», или всё-таки всё включать в состав агента? Считать ли только тело, или и экзотело тоже, а также принадлежащие агенту ресурсы, входящие в его собственность или даже на которые он просто имеет влияние? Это всё существенно зависит от проекта, общего ответа тут нет — всегда будет оптимизация и попытка учесть огромное число зависимостей.

Мастерство как вычислитель реализует алгоритм достижения целей своей практики в предметной области дисциплины этой практики с использованием инструментов этой практики и с учётом обращения к интеллекту для достраивания частей этого алгоритма, если что-то пошло непредсказуемо.

Обучение — это инженерия мастерства как целевой системы. Это понимается примерно так же, как «менеджмент — это инженерия организации как целевой системы», то есть берём

Методологию как общие указания о том, каким может быть метод (для всех практик)
Системную инженерию как нормативные указания о том, какие роли и как должны быть организованы в ходе «создания и развития»/инженерии какой-то целевой системы
Обучение (инженерия мастерства) как нормативные указания о том, какие роли и как должны быть организованы в ходе создания и развития мастерства.

Целевое мастерство часто называют содержанием обучения/изучаемым предметом, а практики самого обучения (инженерии мастерства, то, что делают системы-создатели мастерства в графе создания мастерства) называют формой обучения.

Образование/education — это практика обучения агента SoTA мыслительным трансдисциплинам интеллект-стека, так что в понятие образования неявно включено как содержание образования (мастерства выполнения SoTA-практик интеллект-стека), так и форма образования (например, прохождение какой-то школьной или вузовской программы, или прохождение домашнего обучения каким-то предметам). Результат образования — мыслительное мастерство/сильный интеллект. Конечно, в быту встречается много самых разных других словарных значений слова «образование», но мы тут в курсе будем считать обучение чему угодно — просто обучением, а вот та его часть, которая направлена на усиление интеллекта — это будет у нас «образование». Удивительно, но в большинстве бытовых употреблений интуитивно говорят именно так, «обучение рисованию» (но не «образование рисованию»), но «образование подрастающего поколения» (хотя могут сказать и «обучение подрастающего поколения», но всё-таки чаще будут иметь аспект усиления интеллекта — и скажут про образование).

Агент, который получил мастерство мыслительных практик интеллект-стека (то есть агент с сильным интеллектом) обычно называется образованным агентом. В случае агентов-людей это будет «образованный человек», а в случае AI это часто называют AGI (artificial general intelligence). Отсылка к «образованности» агента подчёркивает, что речь идёт не о каком-то прикладном мастерстве, а именно высокой степени владения трансдисциплинами интеллект-стека, усиленном интеллекте.

Важно, что образованный агент владеет не просто практиками интеллект-стека (каким-то интеллектом), но SoTA практиками интеллект-стека. Если агент владеет практиками, которые были SoTA 20 лет назад или не полным набором практик (например, он учился 20 лет назад), его нельзя назвать полностью образованным. Говорят, что «он получил хорошее образование» (которое на момент самого разговора может уже не быть хорошим). Мы можем как-то говорить об «образовании образованных» как об brownfield (то есть «не с нуля») инженерии SoTA мыслительных практик интеллект-стека, обновлении версии мыслительного мастерства объекта до SoTA.

Так, если человек-профессор владеет SoTA трансдисциплин двадцатилетней давности, то его уже нельзя назвать образованным (но было можно 20 лет назад). Это означает, что образование должно быть непрерывным.

Мыслительное мастерство (интеллект) плюс совокупность прикладных видов мастерства, которыми овладел агент в их совокупности, часто называют личностью, включая туда не просто «сумму всех умений», но и направленность в приложении этих умений (агентность как готовность к автономному действию, ибо можно «уметь, но не делать»). Так что личность это не просто «точка» в мире практик, но вектор — она куда-то движется, чего-то достигает, и это важно.

Тем самым личность получается в ходе

образования как получения жизненного мастерства: «усиления интеллекта»/«обучения фундаментальным практикам», включающим в том числе умение читать-писать в современных медиа как «новую грамотность», а также мастерства ухода за собой — поддержание здорового образа жизни (ЗОЖ) и
обучения различным другим (прикладным) практикам.

Это вся совокупность мастерства какого-то агента. По большому счёту, образованный/интеллектуальный агент — это личность, реализованная условным «мозгом» (вычислитель с хорошей памятью, ещё и включающий экзокортекс для выноса отдельных вычислений), а также тело (включающее и экзотело, то есть инструменты и далее экзотело переходит в находящиеся в собственности другие ресурсы). И помним, что есть ещё намерение/intent/цели личности, которые необходимо учитывать. Личность всегда куда-то устремлена, она целенаправлена и намерена, она действует — это не что-то статичное.

В жизни часто «личность» переносят с вычислителя на всего агента (метонимия): могут сказать «у Васи очень продвинутая личность» (то есть личность — это функциональная часть целого агента-Васи, которая только и будет продвинута), а могут сказать: «Вася — это очень продвинутая личность» (то есть личностью будет сам Вася целиком, «Вася продвинутый», а не его личность). Могут сказать, подчёркивая не столько набор умений личности Васи, сколько готовность к действию, что «Вася очень деятельный».

Зачем нам вообще понадобилось ввести «личность» отдельно от просто «агента»? Для того, чтобы не сводить всего агента к сумме его мастерства. Для создания и развития агента как такового возможны и другие практики инженерии, которые применяются вне контекста получения мастерства: медицина для организмов биологических агентов, компьютерная и программная инженерия для аппаратуры AI-агентов.

При этом организм (тело) обрастает экзотелом: компьютер с моделером, очки и бинокль, одежда и велосипед, а дальше всё продолжается в другие ресурсы, находящиеся в собственности, то есть здания, оборудование, ценные бумаги, удостоверяющие владение бизнесами, и в конечном итоге универсальный ресурс — деньги. Собственность мы определяем контринтуитивно так, как это делают экономисты: это то, что другие агенты считают принадлежащим какому-то агенту и не возражают, что он этим распоряжается.

Помним, как описывал Karl Friston поведение агента во внешней среде: агент редко уверен в границах своего влияния, поэтому он непрерывно проводит эксперименты, «ощупывает» среду, убеждаясь, что какие-то части среды ему подвластны — то есть организм/тело, экзотело, внешние ресурсы находятся во всё более и более слабой принадлежности к агенту, внешняя среда в меньшей степени распоряжается телом агента, в большей — экзотелом, в ещё большей степени от неё зависят внешние ресурсы, подвластные агенту (прежде всего — находящиеся в его собственности). Если мы имеем жёсткую деградацию агента (внешняя среда сильно повредила агента!), то дальше мы имеем обычно:

Меньше всего страдает личность. И это мастерство даёт возможность отрастить всё остальное!
Больше страдает тело, оно болеет. Но если личность не пострадала, она ремонтирует тело! Мы сознательно пишем «ремонтирует», ибо мыслим тут инженерно, а не врачебно.
Ещё больше страдают ресурсы, они исчезают быстрее всего (например, их можно просто отобрать разбойным нападением, деньги может съесть инфляция, может упасть стоимость предприятий, для которых есть владение акциями или паями, и т.д.). Но если есть личность, то и ресурсы можно отрастить заново.

А обучение? Обучение работает для личности агента (ну, или в случае использования метонимии, агента-личности, чтобы отличить от коллективного агента, которого «обучают» как-то по-другому — не практиками, подходящими для личного обучения автономного агента. Так, организацию и тем более сообщество трудно представить студентом, проходящим какой-то онлайн-курс, или пришедшей на приём к специалисту по персональной собранности — практики обучения будут отличаться). Ещё раз: мы тут будем говорить

про личность («софт»), а не организм («хард») агента как кибер-физической системы. Это неважно, что агент может быть живой и многоуровневый, ибо и в таком агенте есть «аппаратура» и «алгоритмы», а в состав аппаратуры будем включать тело (включая экзотело, в который включаем и экзокортекс), причём рассматриваем и тот кусок внешней для агента среды, на который он имеет влияние и который можно рассматривать как его ресурсы, «собственность» это или более слабые формы влияния. Учим же именно алгоритмам, в том числе алгоритмам выбора целей для приложения этих алгоритмов!
об индивидуальном агенте, ибо практики личного и коллективного обучения существенно отличаются. И ещё личность можно перенацеливать (задавать другие цели для приложения имеющегося в личности мастерства и другие пороги для перехода от «размышлений» к действиям): мастерство будет то же, но направленность в использовании мастерства и готовность к его задействованию будет меняться.

Ещё личность — это явно не часть любого агента, если мы вспомним, как безмасштабно определяется агент на полном спектре интеллектуальности объектов самой разной сложности, от камня до человечества. Личность — это свидетельство достаточной силы интеллекта, возможности предсказания и планирования, включая намеренное попадание в ситуации, где будет сильно хуже, чем во время планирования, но зато есть большая вероятность, что потом станет сильно лучше (это обсуждали в курсе «Интеллект-стек», что агентом иногда называют всё что угодно, а иногда — только вот таких более-менее вменяемых и хорошо планирующих образованных агентов). Вот личность — это чёткое указание на то, что речь идёт об агентах в этом узком смысле слова, «вменяемых агентах с довольно сильным интеллектом и полученным уже каким-то образованием, а ещё готовностью к действию по достижению различных целей». Признать у кошки наличие личности можно только более-менее условно, равно как и ребёнка до года. А вот у пятилетнего ребёнка личность уже вполне присутствует.

Но можем ли мы говорить об обучении организации делать что-то новое, можем ли создавать и развивать организацию? Тем более, что она очень похожа на личность, хотя её чаще именуют «лицом» (помним: «юридические и физические лица» как раз про это сходство). А можем ли обучать какое-то сообщество? А общество, например, население всей страны?

Тут неявно всплывает проблема определения обучаемого (или самообучающегося) агента, аналогичная проблеме «биологического индивида»¹: если обучение (и его вариант для жизненного мастерства, включая фундаментальные практики интеллект-стека) — это развитие индивида, то что мы считаем субъектом развития? В биологии ответы существенно разнятся: это может быть генотип (развивается определяемый генотипом вид, эволюционное время, филогенез), это может быть организм (но организм сам по себе в большинстве случаев даже размножиться не может, у него есть онтогенез, но никакой связи с филогенезом в силу центральной догмы молекулярной биологии (мы её ещё и обобщим на техноэволюцию: геном/мемом реализуются в феноме непосредственно, а вот умения организма живого или технического в геном/мемом попадают через мутации), это может быть популяция (и вот тут проблемы, начиная с термина: самец и самка это уже популяция, стая/прайд/косяк тоже популяция, все организмы вида в каком-то ареале обитания — популяция, все организмы какого-то вида на всей Земле — тоже популяция. Что развивается, что там «индивид», с которым происходят изменения?! Изменения-то происходят со всем этим, они многоуровневы!). Да ещё в случае интеллектуальных агентов можно обсуждать и экзотело с экзокортексом, и даже ресурсы агента, находящиеся у него в собственности.

В приложении к людям тоже можно говорить о самой разной инженерии:

Инженерия личности, под которой имеем в виду проекты, занимающиеся развитием одного человека и его инструментального окружения. Так же, как инженерия организации называется менеджментом, инженерию личности называют обучением. Наш курс как раз про это.
Инженерия организаций, где личности объединены какой-то достигаемой целью. Значительная часть инженерии личности (и существенная часть интеллект-стека, которой учим в рамках инженерии личности) предназначена для того, чтобы итоговая личность могла действовать в рамках организации, могла кооперироваться с другими личностями в совместном действии, где известны собственники ресурсов и может быть осуществлено какое-то совместное планирование. Этому посвящён курс «Системный менеджмент».
Инженерия сообществ, которые мыслятся как сообщества автономных агентов, но без определённой в них организации — то есть никто никому не может скомандовать. Обычно инженерией сообществ (обучением сообществ) занимается какая-то организация, заинтересованная в поддержке той или иной практики, проще всего тут думать о клубе или ассоциации, которые могут жить на членские взносы. Клубы, которые служат поддержке какой-то деятельности («музеи») у членов ассоциации, направлены «вовнутрь», живут долго, клубы, которые направлены «вовне» (на популяризацию в обществе) живут обычно не очень долго. Но есть и исключения, если мы говорим не о «клубах заинтересованных в практике», а клиентурах и маркетинге. Маркетинг существует не на трёх (личность, организация, сообщество, как клуб), а на четырёх уровнях (добавляется общество): 1. Отдельная личность должна быть обучена выполнять функции лояльного потребителя какого-то продукта или услуги. Классическая инженерия личности, получение в отдельно взятой личности мастерства. 2. Эта отдельная личность включена в состав какого-то проекта по созданию чего-то. Она тем самым должна быть обучена использовать продукт или услугу в своём проекте, это уровень менеджмента (инженерия организации, лидерство). 3. Должна быть создана клиентура, составленная из таких потребителей, и у клиентуры есть эмерджентные свойства, которых нет у клиентов, и с которыми работают практики уровня клиентуры — её размер, скорость притока и оттока клиентов и их соотношение, демографические характеристики, и т.д. 4. Для многих и многих новых продуктов и практик надо обучить общество быть толерантными к ним (и как минимум, проинформировать о существовании — сообщества же должны быть откуда-то завербованы).
Инженерия обществ (мы избегаем говорить «социальная инженерия»², ибо у этого термина есть чёткое значение, подразумевающее опору не на самоорганизацию обществ и современные теории, а подразумевающее личность-инженера, которая рассказывает людям в обществе, как им жить). Методы, которые тут используются, очень похожи на инженерию сообществ, только речь идёт о том, что практикантами целевой деятельности должны стать все члены общества. Это уже не клуб, а политическая партия или как-то по-другому оформленная организация, например, «политическое движение» — множество клубов, имеющих внешнюю направленность изменения мира и поэтому распространения своего учения, а не направленность поддержки деятельности своих членов и тем самым сохранения культуры.

В нашем курсе мы под обучением имеем в виду прежде всего обучение личности, касаться обучения организации (менеджмент), обучения сообществ (клубная работа, продвижение продуктов) и обществ (политика) мы не будем. Этому будет посвящено содержание других курсов.

Мы также не будем тут касаться тонкого момента, когда у ребёнка появляется личность, и насколько можно говорить о личности кошки, включая личность дикой кошки по сравнению с личностью хорошо дрессированной вполне культурной домашней кошки. То же самое верно для AI-агентов на базе нейронных сетей: для них принято множество уровней изготовления (практик обучения): путём сборки архитектуры нейросети (например, трансформера), потом получение LLM («знание языка и какой-то картины мира»), потом умение выполнять инструкции (чаще всего это получается буквально дрессировкой/обучением с подкреплением, RLHF³) затем умение вести разговор/chat с удержанием промежуточного контекста — и в какой-то момент в этой цепочке поведение нейросети становится похожим на поведение личности-человека.

Опора на понятие личности как «вычислитель, выполняющей практики» сдвигает разговор с обсуждения «личности в себе» (характеристики личности, устройство самой этой личности) на поведение (практики), которые выполняет личность. Поведение легко наблюдать, хотя это и не такой простой объект для наблюдения и тем более обобщения отдельных действий до уровня паттернов этих действий, то есть практик. В искусстве паттерны самих произведений искусства не так уж и уловимы, нужна «насмотренность» — их очень нелегко вычленить, эти паттерны называют стилями. Стили есть и в действиях, в отношении личности даже можно говорить о «стиле жизни». По большому счёту стиль — это отсылка к многоуровневому паттернированию/похожести/шаблонности каких-то объектов рассмотрения. Практика — это стилистика поведения, практика тем самым синоним стиля/паттерна работы. Подробней этот вопрос обсуждается в курсе «Интеллект-стек».

В психологии такой ход на работу прежде всего с внешне наблюдаемым паттерном поведения агента как «чёрного ящика» (практики), а не паттернами концепции системы агента как «прозрачного ящика» известен под названием «поведенизма»/behaviorism/бихевиоризма⁴. Сам этот подход отражает общий сдвиг в познании/исследованиях/науке с объектов и их функциональной и модульной/конструктивной организации как главного для исследований к конструктивизму (операции/функции главней объектов, в частности объекты считаются понятыми, если мы понимаем, какими операциями их можно создать и какие при этом операции будут выполнять они сами, это тоже рассматривается в курсе «Интеллект-стек»). По бихевиоризму в сфере обучения/инженерии личности было развёрнуто множество дискуссий, при этом были предложены многочисленные ответы на критику: необихевиоризм, когнитивная поведенческая терапия, и многие другие подходы в когнитивистике и психологии, везде опора именно на поведение/behavior агента, а не на «конструкцию» личности этого агента.

В нашем курсе мы держимся близких позиций: мы рассматриваем инженерию личности как создание такой личности, которая может выполнять какую-то функцию, то есть выполнить работы по какому-то методу, то есть практиковать какой-то способ работы (в курсе «Методология» обсуждается, что существует множество самых разных способов сформулировать вопрос о паттернировании/стилевой структуре деятельности). В бихевиоризме не так важно, как устроена личность агента (личность — это часть агента!) внутри себя, хотя некоторые оговорки на эту тему есть — личности у нас вполне физические агенты, никаких «божественных душ» в теле личности не наблюдается, и даже 4E cognition⁵ хоть и размывает понимание границ личности, включая в её состав и тело, и предметы экзокортекса, и экзотело, и даже предметы окружающего мира, участвующие в мышлении и деятельности, но всё-таки придерживается предположения об устройстве личности как реализуемой физическим устройством (возможно, биологического происхождения).

Из существенных оговорок важно, что личность тут рассматривается не столько как классический объект из психологии, сколько как инженерный объект: то, что получается в ходе обучения (включающего и образование), повторим: это мыслительное мастерство (интеллект) плюс совокупность прикладных видов мастерства, которыми овладел агент в их совокупности. Так, обсуждая «целеустремлённую личность», мы задаёмся конструктивистским вопросом (вопросом про операцию создания объекта): как удалось научиться быть целеустремлённым? И дальше можно уже проблематизировать: всегда ли полезно быть целеустремлённым (ответ: конечно, нет! Стратегирование важно, цели надо уметь вовремя менять, не быть меднолобым в достижении целей! Это был материал курса «Системный менеджмент»), и дальше можно ставить вопрос «как переучиться, то есть вместо мастерства бездумного достижения когда-то кем-то поставленной и давно устаревшей цели в состав личности включить мастерство стратегирования, включающее своевременный отказ от долгосрочного преследования целей».

Обучение как инженерию личности можно сформулировать как практику обучения/teaching целевой практике для получения мастерства в составе личности. Обучение включает в себя образование (обучение практикам жизненного мастерства, включающим усиление интеллекта/«фундаментальное образование» и практики ухода за собой) и прикладное обучение (самым разным практикам за пределами интеллект-стека).

Обучение может быть разделено на достижения различных степеней мастерства в какой-то практике (тут дано две степени, но в общем случае их множество, это подразумевает разные варианты для предмета/scope обучения):

Обучение работе по какой-то практике (сугубо прикладное). Это обычно как-то ассоциируется с получением профтех-образования (уровень колледжа). Выпускник машиностроительного колледжа должен уметь воспроизводить какую-то практику машиностроения. Выпускник танцевального колледжа должен воспроизводить какой-то танцевальный стиль (вариант практики танцевания).
Обучение работе в какой-то предметной области, ориентированное на сознательное использование стилей, получение новых стилей (методологическая работа). Мы это в предыдущих курсах называли «прикладной/узкий интеллект», говоря, что студент должен быть способен после обучения разобраться с проблемами какой-то предметной области, даже если эти проблемы не встречались раньше ни ученику, ни учителю. Скажем, студент-машиностроитель должен после окончания обучения (с оговоркой, что при «непрерывном всём» окончания обучения быть не может, разве что практика машиностроения будет забыта как ненужная в ходе техно-эволюции) быть способен разобраться с новыми практиками машиностроения. Выпускник танцевального вуза (а не колледжа) должен быть способен работать со стилями танца как объектами, а не просто воспроизводить какой-то стиль⁶.

Обучение личности вовсе необязательно будет обучением в учебных заведениях: маркетинг и реклама в части отдельной личности — это обучение быть лояльным потребителем продукта, психотерапия — это обучение личности соответствию «психологической норме» (как она понимается в тот или иной момент в той или иной стране, при этом понятие «нормы» в явном виде уже не используется и признаётся субъективность её определения⁷), и так далее: всё, что нацелено менять личность (то есть менять алгоритм, по которому агент себя ведёт! Личность «ведёт себя», важно её поведение!), оказывается обучением, «инженерией личности».

В этом плане менеджмент (понимаемый как инженерия организации) иногда включает в себя или найм уже обученных какой-то необходимой практике с рынка или даже обучение уже нанятых работников мастерству этой практики (по факту — «провести курсы для работников»), а также лидерство (в ходе онбординга новых сотрудников, или перепрофилирования на новую работу старых сотрудников), которое может быть перетрактовано как обучение агента быть лояльным сотрудником предприятия, готовым выполнять нужную организации роль. Мы тут абстрагируемся от того, как именно будет устроено такое обучение личности (агент-лидер беседует с сотрудником, агент-лидер показывает личный пример, или речь идёт о разделённом/распределённом/shared лидерстве⁸, когда есть просто «атмосфера», заставляющая всех лояльно выполнять свои ролевые обязанности). Главное, чтобы было понимание: в конечном итоге лидерство сводится к обучению какой-то личности (по факту — всех личностей в организации) выполнению каких-то практик. Лидерство — это тоже обучение, но в условиях организации как взаимовлиящих друг на друга множества личностей всех сотрудников.

Продвижение (маркетинг, реклама, продажи) — это тоже превращение ничего не подозревающих агентов в лояльных клиентов. Клиентуру (множество клиентов) надо обучить мастерству лояльного пользования продуктом или услугой, в том числе включающему подмастерство приобретения продукта и услуги. В продвижении, как и в лидерстве, речь идёт тоже об обучении клиентуры в целом, но при этом возможно и прямое обучение отдельной личности как подпрактики продвижения/обучения клиентуры. Личность клиента при этом — часть клиентуры. Инженерия клиентуры идёт на двух уровнях минимально (уровень клиентуры в целом, которая должна расти, и уровень отдельного клиента).

В оригинальном oNLP⁹ (мы будем писать oNLP, original neuro-linguistic programming, чтобы не путать с natural language processing, речь идёт о бихевиористской практике нейролингвистического программирования, предтече практики cognitive behavioral therapy, CBT¹⁰) подразумевалось, что большинство задач воздействия на личность мы ставим как задачи программирования — «интервенции» (обучение нейронной сети агента какому-то поведению) понимались как нейролингвистическое программирование, прямая аналогия с программированием компьютеров путём задания им машинного кода компьютерного алгоритма. Тут ещё неявный аспект именно программирования, а не простого планирования. Заранее/upfront чёткий проект (и project, и design) для человеческой нейросети в мозгу не сделаешь. oNLP занималось именно «человеческим совершенством»/human excellence, считая, что любые достижения людей — это результат обучения мозга выполнять какие-то паттерны поведения. Это близко к пониманию «программного управления» в менеджменте — «программы» как множество по потребности запускаемых проектов, в oNLP сразу говорилось о «программах» поведения. Тем самым программирование ведётся «постепенно открываемыми обстоятельствами» (данными), получаемыми на каждом шаге.

Обучение в oNLP могло быть реализовано или добавкой новых типов операций, которые могли быть применены для изменений в личности, или изменением самой программы. Скажем, если программа в мозгу/нейросети включала головную боль как средство предохранить организм от переутомления, предлагались другие операции отдыха — полежать, погулять, а также другая программа, которая часто не просто должна была вместо головной боли включить выбор из «полежать» и «погулять», но и включить программу подбора альтернативных видов отдыха, чтобы выбранный вид отдыха был наиболее адекватен ситуации — но при этом не включать случайно выученный мозгом трюк с «когда голова болит, ты лежишь и ничего не делаешь, отдыхаешь». Было много критики такого подхода к тому, что раньше признавалось только «терапией», но было и множество интересных результатов. Главное, что oNLP отказывалось от обычной «терапевтической» (в инженерии это «приведение в норму», ремонт) постановки задачи лечения личности в пользу постановки задачи обучения и развития личности (достижение человеческого совершенства/human excellence, а не терапия как «ремонт психики», «устранение известных проблем отклонения от как-то выбранной нормы», при всех попытках убрать слово «норма» и вместо этого говорить о включении в сферу «ремонта» отклонений поведения в части этики, отношения к идеям социального общежития, допустимого риска, учёта эволюции и генетики, и т.д.¹¹).

Нейролингвистическое программирование понималось (это середина 70х прошлого века) как изменение алгоритмов поведения человека какими-то паттернами поведения, прежде всего основанными на предъявлении словесных инструкций. В принципе, сами слова там были даже необязательны, ибо речь шла о паттернах чего угодно в части модальности — у лингвистов и семиотиков всегда был тезис «всё есть текст», а один из основателей oNLP (John Grinder¹²) был профессором лингвистики. И нейролингвистическое программирование, конечно, это нейросемиотическое программирование¹³, «все модальности восприятия — аудио, видео, кинестетика, запахи, вкус».

В принципе, все идеи Software 3.0 (подробней про это в курсе «Интеллект-стек») — это как раз по этой линии «лингвистического программирования паттернов поведения нейросетевой системы по генерации компьютерного кода». В обучении людей можно призывать «включить логику», обращаясь на естественном языке, то есть переходить от чисто ассоциативного быстрого мышления S1 к медленному логическому мышлению с контролем ошибок и структурированием аргументов S2, и вменяемый человек будет «включать логику» в таких случаях, переходить к более формальным рассуждениям. В Software 3.0 на базе больших языковых моделей (LLM мы понимаем как «образованную»/предобученную/pretrained нейросеть) пошло развитие идей low-code¹⁴ в идеи no-code (отсутствие кодирования даже на простых языках программирования, как в системах low-code). Так, если программист будет писать запрос к реляционной базе данных на языке SQL, то в Software 3.0 запрос к IT-системе может быть сформулирован на естественном языке и уже как-то внутри превратится в SQL-программу, которая и будет в итоге выполнена¹⁵.

Если мы говорим, что развитие личности включает усиление интеллекта путём задействования внешней памяти, структурированной как моделер (экзокортекс), то у нас сразу будет не «биологическая личность» (интеллект как предобученное мыслительное мастерство и какой-то набор прикладного мастерства на базе именно человеческого мозга), а cyborg¹⁶/киборг (с долей биологической личности от 0% до 100%, но чаще всего это всё-таки не сто процентов AI и не сто процентов "голый мозг внутри человечьего тела"), то все эти идеи можно использовать. Учим человека++ (то есть человека с экзокортексом, например, компьютером с универсальным моделером и доступом к рынку с инструментами), а не выживанца в джунглях с «голым мозгом» и «голыми руками».

Обучение нейросети основано на том, что её обучают каким-то практикам как многоуровневым паттернам поведения. Это как раз линия семиотики «всё есть текст», то есть все паттерны — знаки. Поведение какого-то типа — это пространственно-временной (а не чисто пространственный) паттерн, которому нейросетка может при достаточном числе предъявлений обучиться, даже если это обучение не выходит на уровень осознания. Тем самым обучение как нейролинвистическое или даже нейросемиотическое программирование (необязательно по практикам oNLP, имеется в виду, что программируется не классический компьютер, а нейросетевой вычислитель человека или AI на базе нейросетей) ещё сильно пересекается с эстетикой (стили в искусстве — это паттерны!) и риторикой (prompt engineering, те самые «лингвистические интервенции»). Нейро-программирование делается не в рамках строго логической теоретической теории понятий (theory theory, объекты и отношения), или конструктивной теории понятий (объекты и операции их создания друг из друга), а в рамках теории прототипов и других теорий понятий. Это не классическая инженерия сборки какого-то бинарного кода в голове каким-то «линкером»¹⁷ как в классическом компьютере. Обучение современных систем на основе нейросетей — это не классическое программирование, не классическая программная инженерия! Это нейролингвистическое программирование, нейролингвистическая программная инженерия.

Но после того, как был предложен термин «программирование», классическое нейролингвистическое программирование (oNLP) перестало развивать аналогию с компьютерным программированием, которое подразумевало плановую интервенцию. Термин был заменён на «обучение» как познание/learning (описание с точки зрения обучаемой личности, для создателя личности это будет обучение/teaching). Этот чисто терминологический вроде сдвиг с «нейролингвистического программирования» на «обучение» подразумевал несколько следствий, повторим их:

можно было рассматривать не только интервенции какого-то оператора (оператора, не терапевта! И это роль, её могут выполнять люди, программы AI, сами личности, которые тем самым «самопрограммируются»), но и случайно/непреднамернно произошедшие обучения. Люди же могут учиться, просто подражая. Или где-нибудь прочтут инструкцию, забудут, где прочли — и вдруг воспроизведут описанное в инструкции поведение, даже не заметив этого, забыв, что прочитанное содержание инструкции осталось в памяти.
в оригинальном НЛП явно обсуждалось, что это уход от психологии, уход от тамошней «терапии». Вместо вопроса «как ты так поломался, что не можешь бросить курить» предлагалось задавать вопрос «ух ты! как твой восхитительный мозг смог обучиться удерживать внимание на курении, чтобы оно стало таким устойчивым, постоянно повторяющимся поведением?». Всё, что не нравилось (предмет терапии в психотерапии) формулировалось как «волшебно научились чему-то такому, что нам не нравится. Значит, надо просто разучиться!». Более продвинутое обсуждение даже подразумевало некоторую свободу выбора того, что можно делать: «Вася научился не бояться пауков, а иногда ведь это надо, а ты научился дико бояться пауков, а иногда это не надо. Давай научим Васю и тебя уметь выбрать: сейчас бояться или не бояться пауков! Ибо если нет выбора — то нет свободы!». Поэтому дальше обсуждаем варианты и «научиться новому вдобавок ко старому, иметь возможность выбирать поведение» и «заменить старое на новое» без возможности выбирать.
рассматривалось научение чему-то принципиально-новому (human excellence), ставился вопрос о развитии (отсутствие понятия «здоровья», «нормы» — при сохранении всей дискуссии о целях и путях развития, стратегировании, этических ограничениях развития), а не терапии, причём через обучение.

Есть две главные метафоры для алгоритмов, к которым сводится получение всего нового:

поиск (search в пространстве решений, мы там бродим по каким-то правилам, пока не наткнёмся на нужное место в этом пространстве).
обучение (learning, познание — высказывание догадок и подтверждение или опровержение их внешними данными).

Вы можете познать/выучить/learn какую-то функцию, но можете найти/search её. Поиск оказался хорошей метафорой для математиков. А обучение — для AI и людей, хотя по большому счёту и одно, и другое — это познание/обнаружение какой-то функции (преобразования из входов в выходы).

Ход на обучающиеся организации/learning organizations у Peter Senge¹⁸ тут тот же самый. Организация должна учиться/learn делать что-то новое, для этого она должна уметь заниматься инженерией самой себя, чтобы изменяться. Менеджмент (инженерия организации) тут выступает просто как методы создания этих самых learning organizations, «обучение учиться».

Интеллект трактуется тем же образом: это общее/general мастерство создания практики решения проблем в какой-то предметной области/domain. Грубо говоря, интеллект связан с познанием/learn (а познание связано с инженерией как физическим изменением мира к лучшему — эта линия рассуждений проведена в «Интеллект-стеке»). Познание и обучение (по учебнику, копированием действий учителя, или барахтаньем как у щенка, брошенного в воду для обучения плаванию) — это одно и то же, в AI передаётся словом learning.

У Виталия Ванчурина обучение — это свойство вселенной: один кусок вселенной каким-то образом познаёт другой кусок вселенной, потом забывает, потом снова познаёт. И его самого тоже познают. Обучение/познание безмасштабное (многоуровневое!) и неантропоцентричное. Эволюция — это многоуровневое обучение¹⁹.

Инженерия личности — это по определению инженерии «создание и развитие личности» (набора самых разных мастерств в самых разных практиках) как системы. Но про создание личности мы предпочтём не говорить, для нас личность начинается не с набора «аппаратных» умений (включая условные рефлексы) ещё не говорящего существа. Нет, мы ожидаем, что личность начинается с того момента, когда агент достаточно уже вменяемый (вменяемость/persuadability как свойство интеллекта определяется в работах Michael Levin по фреймворку TAME²⁰).

Мы оставляем для инженерии/обучения личности только развитие личности: мы меняем что-то внутри личности при помощи нейролингвистического программирования, чтобы личность научилась делать что-то новое (освоила новую практику/стиль поведения).

Так что для инженерии личности за начальный уровень развития личности мы берём наличие большой языковой модели у агента-человека или даже агента-компьютера. Отдельные умения (мастерство: жизненное, получаемое в ходе образования, или прикладное/domain, получаемое в ходе обучения прикладному интеллекту) добавляем в целевую личность, осуществляя с ней практики обучения/teaching (со стороны обучаемой личности это будут практики learning) как практики инженерии.

То есть обучение/teaching личности — это тот способ, которым мы воздействуем на личность, чтобы её развивать. Менеджмент в части организационного развития — это практика обучения организации выживанию и росту, а обучение — всё то же самое, только для личности отдельного агента (одного человека).

Поскольку мы берём для обучения уже вменяемые (с ненулевой вменяемостью/persuadability, характеристика интеллекта) личности, то будем говорить про «образованных» как синоним «вменяемых» (образованные — это с достаточной силой интеллекта, чтобы понимать рациональные объяснения и дальше принимать их всерьёз, то есть строить на них своё действие). Получается, что это синонимия — «мастерство обучать образованных» и «инженерия личности», при этом мы берёмся также и за дополнительное образование как обучение мыслительным SoTA практикам интеллект-стека, мы из «просто человека с обычным интеллектом» делаем «образованного человека», усиливаем его интеллект.

Как и любая инженерия подразумевает «непрерывное всё», так и инженерия личности подразумевает непрерывное развитие личности.

Содержание образования подробно обсуждалось в курсе «Интеллект-стек», но там очень мало говорилось о том, как же получить образование. Основная идея в том, что просто надо обучать выполнению практик интеллект-стека, используя SoTA практики обучения. Эти практики, похоже, не сильно отличаются от стандартного набора практик системной инженерии, направленных на получение целевой системы «мастерство». Более того, эти практики более-менее похожи для создания и развития самых разных видов мастерства (но отличаются от практик создания и развития киберфизических систем или практик создания и развития каких-нибудь новых видов фруктов путём генной инженерии).

Как и любая инженерия, практики инженерии/обучения личности должны выполняться стандартным набором инженерных ролей, которые будут в случае обучения специализированы, немного по-другому сгруппированы, а также переименованы примерно так же, как это делается в случае инженерии организации.

Множество инженерий личности

Рассмотреть тут множество системных уровней

Инженерия личности в целом

Инженерия мастерства (основное содержание)

Инженерия культурной личности

Понятие культуры сообщества – и дальше пример двигательной культуры на базе функционального стека мастерства танцора, плавания и всего такого.

Развитие мастерства: вслед за развитием практики

Онтологический статус мастерства как вычислителя, обеспечивающего деятельные рассуждения (active/embodied inference) для каких-то практик обсуждается подробно в «Интеллект-стеке». И там же обсуждается эволюция практики/стиля как паттерна каких-то работ. В случае осознанной (отмоделированной, описанной) практики, описание которой хранится отдельно от деятеля, речь идёт о меметической эволюции, техно-эволюции. Это будет техно-эволюция, даже если речь идёт о биологическом агенте, ибо речь идёт не о его филогенезе (развитие биологического вида агента), а повторяющихся в ходе онтогенеза шагах развития одного организма агента, в частности — развития личности, в частности — развития мастерства. Каждый шаг развития — это реализация какой-то (чаще всего «умной», то есть тщательно выбранной), но иногда и действительно случайной мутации практики, изменения способа работы. Практики как паттернированное поведение агентов непрерывно меняются в ходе эволюции, при этом на эволюционные изменения каждой практики влияет окружение всех остальных практик (эволюция едина для всех эволюционирующих сущностей, которые эволюционируют в контексте друг друга²¹). Мемом практик мы считаем каким-то образом отчуждённым от носителя практики, например, в виде регламента работы или в виде справочника, или даже в виде учебного курса.

Отдельные агенты (люди, AI, или даже организации) научаются делать что-то новое и практикуют новые способы работы, исполняемые ими по новым и поэтому часто ещё безымянным ролям в непрерывно углубляющемся разделении труда. Далее это мастерство исполнения новой роли становится распознаваемым объектом окружающего мира, у практики появляется какое-то имя или несколько имён (например, «гуглить», «искать в интернете»), а если речь идёт о какой-то занятости, то имя может появиться и у роли (например, machine learning engineer для практики инженерии систем машинного обучения).

Появляется спрос на агентов в качестве сотрудников, обладающих новым мастерством. Возникает мода на то, чтобы иметь новое мастерство (помним, что мода — это период быстрого распространения, когда что-то «приходит, чтобы остаться», а в силу пока ещё редкости модный предмет может стоить дороже, чем в период его максимального распространения). Массово проходят проекты обучения (проекты создания целевого мастерства), в которых массово «изготовляется» это новое мастерство. Изготовлением (и затем бесконечным развитием) мастерства занимаются провайдеры обучения. Когда мы говорим о провайдерах обучения, то мы не различаем отдельных людей, «самопровайдинг» (агента, который занимается самообучением), AI, учебные организации или даже какие-то подорганизации в компаниях, которые занимаются обучением сотрудников. Главное, что есть целевое мастерство, его надо создать и развивать/ему надо обучить — и есть система-создатель мастерства, которая занимается этим обучением как предоставлением сервиса. Согласно идеям «непрерывного всего», речь идёт о создании и затем непрерывном развитии мастерства. Такие системы-создатели мастерства и будут провайдерами обучения. Поскольку редко когда агенты-провайдеры обучают одному узкому мастерству, то часто говорят не о системах-создателях мастерства, а о системах развития личности (личность — это совокупность самых разных видов мастерства, например, мастерство улыбаться, когда тебе явно что-то не нравится — это тоже мастерство, ему тоже можно выучиться! И решать дифференциальные уравнения с использованием какой-то компьютерной системы — этому тоже можно научиться! И поддерживать это будет в агентах-людях одна и та же нейросеть в мозгу как «аппаратуре» вычислителя, реализующего разные виды мастерства).

Потом это каждое изготовленное в агенте мастерство практикуется, то есть обученные ему агенты (люди, AI, организации) работают. Потом варианты развития событий с практикой этого мастерства:

практика выходит из моды и исчезает, мастерство оказывается незатребованным (телеграфисты, вооружённые паяльником электронщики при компьютерах на предприятии). Развитие мастерства на этом заканчивается.
практика перестаёт быть трудовой и уходит в хобби. Не вам платят, а вы платите за занятие каким-то трудом. Если достигли высокого уровня мастерства, вам будут платить не за результаты, а провайдинг обучения для других хоббистов. Из хоббистов профессиональный путь, как правило, в тренеры/учителя: хождение под парусом, фехтование, верховая езда, рисование, гончарное дело. Это «загробная жизнь» какой-то профессиональной практики, но её мастерство при этом остаётся востребованным в качестве хобби. В искусстве, впрочем, это может быть нормальной жизнью: меценаты оплачивают хобби некоторым особо выдающимся любителям, и они могут считать себя профессионалами, а для остальных это хобби: танцору могут и платить за то, что он танцует на концерте, и он может сам платить за возможность потанцевать, если пришёл на вечеринку. Помним пример графоманства из «Интеллект-стека» (раздел эстетики): хобби чаще всего изготавливает не столько востребованный товар или услугу, сколько изменяет состояние создателя товара или услуги. Задействование мастерства для хобби изготавливает хорошее настроения хоббиста!
практика непрерывно меняет своё содержание, оставаясь под прежним названием, и там происходит углубление разделения труда (например, практика программной инженерии, где программисты классических, нейросетевых, квантовых компьютеров занимаются уж совсем разным программированием, и это программирование непрерывно меняется).

В нашем курсе мы занимаемся сеансами обучения/учебными курсами. Учебный курс — это шаг создания и развития какого-то мастерства. В курсе «Системное мышление» давалась онтика сервисов, и говорилось, что у сервиса есть провайдер — для работ по инженерии личности/обучению это провайдер обучения, а ещё сервис предоставляется сеансами — учебный курс как раз такой сеанс сервиса обучения.

Проведение сеанса обучения вполне можно рассматривать и как «шаг развития личности», ибо развитие агента — это освоение агентом новой практики как способа решения каких-то проблем. Это похоже на определение из менеджмента: практика развития организации (как организованной группы личностей с их инструментами) как раз аналог практики обучения личности как отдельного «организма», но в случае организации редко говорят об обучении, но могут говорить о «постановке практики», «организации рабочего процесса» и т.д. как об аналоге обучения мастерству. Важно понимать, что суть дела не меняется, хотя сами практики обучения какому-то мастерству для личности и получения какой-то оргвозможности для организации — они для личности и организации пониматься должны более-менее одинаково, но вот исторически терминология будет отличаться, да и сами практики будут отличаться (при этом в постановку практики в организации будет входить и обучение каким-то новым практикам агентов, входящих в организацию, «развитие личностей сотрудников»). Наш курс «Инженерия личности» не будет акцентироваться на связи обучения как развития личностей сотрудников и развития самой организации, которая получает оргвозможность заниматься какой-то новой практикой. Мы считаем, что достаточно материала по организационному развитию уже дано в курсе «Системный менеджмент». Но вот в рамках лидерства задача развития сотрудников стоит, и нужно понимать, как организовано обучение сотрудников самым новым видам мастерства (включая, например, проведение онбординга/onboarding/induction²² — прохождение новыми сотрудниками обучения по продуктивному участию в работе организации).

В ходе учебного курса (проекта, сеанса обучения, шага развития личности — это всё варианты одного и того же процесса) изготавливается воплощение мастерства или даже воплощение отдельной новой фичи (или исправление старой фичи) мастерства, то есть индивидуального экземпляра мастерства как функционального объекта, реализованного мозгом и отчасти телом и инструментами обучаемого агента. Обучаемый агент перед сеансом имеет состояние «абитуриент», в ходе изготовления — студент, после готовности мастерства — «мастер». Мастер может выполнять практику без новичковых ошибок (в том числе и с неновичковой скоростью, бегло).

Конечно, учебные курсы в случае изменения практик обеспечивают и переобучение со старого способа действий в какой-то практике на новый. Например, агента-программиста могут научить программированию на новом языке программирования: меняется не полностью всё знание по практике, а часть его. Так что рассмотрение затрагивает и greenfield/«обучение с чистого листа», и brownfield/«повышение квалификации»/«модернизация мастерства». В том числе обучение может пройти в формате мини-курса и поэтому не называться «курсом» (скажем, студент обратится к инструкции по эксплуатации и посмотрит, что делает та или иная кнопка — это займёт пять минут, пять минут «сеанса обучения» курсом никто называть не будет, но формально — это таки учебный курс!). Провайдер для мини-курса часто неочевиден, но он есть: обычно это сам обучаемый агент будет провайдером обучения, «самообучение». Его личность (в ней ведь есть интеллект, он приспособлен решать такие задачи!) найдёт нужный учебный материал, прочтёт его, попробует на практике, откорректирует возможные ошибки исполнения.

В любом случае, мы говорим о мастерстве и его создании и развитии точно так же, как говорим о создании и развитии любой другой инженерной системы.

Онтология обучения личности

Агент состоит из:

Организм («хардвер» агента — тело, «аппаратная часть»), сюда мы также относим экзотело с экзокортексом, и даже находящиеся в собственности агента ресурсы.
Личность («софтвер» агента, «прошивка») получается путём обучения/нейросемантического программирования организма и состоит из набора всех мастерств (методов/практик/алгоритмов работы, поддержанных организмом, то есть набор personal capabilities. Определение аналогично определению оргвозможностей/org-capabilities):
- Жизненное мастерство, включающее
  - Интеллект (получается путём образования/«фундаментального обучения»/«усиления интеллекта» как подвида обучения личности практикам интеллект-стека) состоит из
    - Мастерство дисциплины интеллект-стека 1
    - Мастерство дисциплины интеллект-стека 2
    - …
  - Мастерство ухода за собой
- Набор прикладных мастерств

Обучение::сервис провайдера обучения конструктивно/модульно (темпоральные части) состоит из определяемых проектировщиком и архитектором программы взаимосвязанных:

учебных программ, которые состоят из
- семестров, которые состоят из
  - курсов, которые состоят из
    - занятий.

Обучение бывает:

Образование/«фундаментальное обучение»/усиление интеллекта — обучение практикам интеллект-стека

Прикладное — обучение всем остальным практикам, кроме практик интеллект-стека, оно в свою очередь делится на
- Кругозорное — обучение общему устройству практики инженерии какой-то предметной области, даётся описание подпрактик и взаимодействия выполняющих эти практики ролей (например, курс «Системный менеджмент» ШСМ)
- Прикладное узкое обучение — какой-то инженерной узкой подпрактике для одной роли (например, обучение операционному менеджменту, или методической работе).

Учитель::создатель (инженер::роль, в данном случае это провайдер обучения, то есть провайдер сервисов учебной программы, семестров, курсов, занятий). Учитель создаёт и развивает целевое мастерство в ученике::личность (ученик — это роль/«функциональная часть личности» в проекте обучения).

Лаборатория как функциональная часть провайдера обучения создаёт материал учебных курсов. Материал учебных курсов включает в себя учебник, задачник, тренажёры, какие-то элементы AI (автоматизация отдельных курсов учителя) и методические материалы для преподавателей.

Университет/школа как организация поддерживает граф создания, включающий:

Организатора образования (менеджмент)
Лаборатории/научную часть::создателя материалов учебных программ (семестров, курсов, занятий): учебники, задачники, тренажёры, методические материалы преподов. Этим заняты культуртрегеры, методологи, методисты, архитекторы учебных программ.
Деканат/учебную часть::создателя учебного «конвейера» (internal development platform engineer), он состоит из
- Организаторов (проектировщиков и лидеров) учебного конвейера
- Команды инженерии LXP (learning eXperience platform) и клубной/социальной сети с материалами учебных программ и поддержкой клубной работы.
- Преподавателей (используют внутреннюю платформу разработки)
- Студенческих групп (для чего в ходе продвижения курса набирает абитуриентов и формирует из них студенческие группы, выпуская мастеров), проходящих обработку на LXP и общающихся в клубе под присмотром преподавателей.
Клуб/сообщество практики (community of practice):
- Организаторы клубной работы студентов и мастеров
- Просветители по линии образования (продвижение: набор абитуры по линии фундаментального обучения, в том числе внешней и из членов клуба)
- Профориентация членов клуба по линии прикладного мастерства (продвижение: набор абитуры, в том числе из членов клуба: мастер в одной практике может быть абитуриентом в другой практике)

Учитель делится на внутренние роли учебного проекта (и если эти роли выполняются разными агентами, то мы назовём это организацией/командой провайдера обучения/курса): культуртрегер, методолог, методист, преподаватель, декан.

Альфа ученика проходит состояния (помним, что этот набор состояний можно применять и к мастерству в целом по состоянию на какую-то версию, и к каждому инкременту мастерства, начиная с MVP, если рассматриваем непрерывное развитие мастерства в рамках «непрерывного всего»):

Абитуриент — это личность на входе обучения целевому мастерству, до принятия в команду проекта.
Студент — это личность с частично изготовленным целевым мастерством
Мастер — это личность с готовым целевым мастерством (на выходе обучения)

Учитель изменяет состояния ученика (создаёт и развивает в личности ученика целевое мастерство).

Преподаватель (подроль учителя) и ученик составляют команду, называемую учебной группой/потоком. По факту целевое мастерство создаёт не столько команда курса (агенты, выполняющие роли учителя), а учебная группа: преподаватель и студент, работающие вместе — преподаватель над личностью ученика, а личность ученика работает над собой.

Учебные материалы курса представляют собой «станок», на котором происходит обучение студентов. Этот станок изготавливается командой авторов/разработчиков курса, а преподаватель тут служит оператором этого станка. Декан (и если это команда, то деканат) — это инженер внутренней платформы разработки, который занимается созданием учебного конвейера. На учебном конвейере есть материалы курса как «станки», поддержанные их операторами — преподавателями. Из студентов деканат формирует учебные группы, и выделяет для них преподавателей с материалами курса (это же рассуждение применимо, если речь идёт о самообучении: просто деканат даёт доступ к материалу курса студенту, а роль преподавателя играет или AI в составе материала курсов, или даже личность проходящего обучения агента: «гуглит ответы на свои вопросы, мотивирует себя на продолжение обучения»).

Конечно, в разных традиционных сферах развития жизнь устроена по-другому:

В психологии часто большинство ролей выполняются одним человеком (нет коллективной работы над программой обучения), при этом не используется идея обучения как развития, а используется идея терапии как достижения и удержания нормы «здоровья» (то есть инженерная идея ремонта под непрерывно меняющуюся нормативную базу, а не «непрерывного всего» в части модернизации по линии прихвата новых функций).
В традиционных университетах разработчик курсовых материалов и преподаватель — один и тот же агент, хотя иногда «преподаватель» дан как лектор/professor отдельно, а семинары ведёт другой человек (доцент/assistant professor).
ChatGPT, Claude 2 и другие AI-агенты могут быть использованы с набором промптов для создания какой-то учебной программы по наиболее общим предметам (на следующей стадии развития этих AI-агентов, но уже и сегодня идут успешные эксперименты), затем создания учебных материалов курса (работы «лаборатории», это уже весьма распространено), затем для помощи в прохождении программы (работы преподавателя, это тоже уже сейчас распространено), и никакой работы деканата и формирования группы из одного человека: это даже не рассматривается как часть классического обучения, просто работа «персонального ассистента».
Если нет лабораторий и нет авторства курсов, нет обучения по усилению интеллекта (то есть не даётся образование), то можно говорить о каком-то нейтрально звучащем по отношению к классическим именно образовательным учреждениям «обучающем центре», где учат каким-то востребованным прикладным практикам. Хоббийным практикам могут учить в домах культуры, в рамках клубной работы. Спортивным практикам могут учить в тренажёрных залах, «спортивных секциях», бассейнах. «Психологическая консультация» научит каким-то новым чертам характера (видам мастерства, это просто другое имя). Мы будем говорить обо всех этих случаях (и множестве других) абсолютно одинаково в терминах мета-мета-модели, но не забывайте при разговоре с мастерами в этих предметных областях говорить на языке их предметной области/domain — языке мета-модели (и не забываем при этом удерживать в голове и мета-мета-модель, чтобы не забыть подумать обо всех важных объектах учебного проекта).

Ещё раз повторим, что всё описанное относится к практикам обучения личности, и плохо отражает практики обучения конструктивных частей личности практикам исполняемых ими ролей (залезаем внутрь личности человека и внутрь AI) и плохо отражает практики обучения каких-то сообществ и обществ, состоящих из взаимосвязанных как-то автономных агентов с их личностями, хотя на нижнем уровне такого обучения всё равно идёт обучение личностей этих индивидуальных автономных агентов каким-то практикам, но вот представить себе «учителя общества» как-то не получается (хотя диктаторы примерно так себя и мыслят, а их идеологи примерно так их и представляют, но ничего хорошего из этого обычно не получается. Даже вроде как позитивные фигуры типа Ганди оказываются не такими уж хорошими учителями, например, Ганди не возражал против устранения кастовой системы в Индии, сегодня его подают весьма близко к тому, как подают диктаторов). Если взять не сообщество и общество, а коллективного агента-организацию, то практики обучения организации новому мастерству можно найти в курсе «Системный менеджмент». Но и в случае организации требуется обучение личностей отдельных автономных агентов (людей, AI-агентов).

Адаптация системной схемы проекта для проекта учебного курса

Труд обучения/teaching — это извод инженерного труда (а именно — инженерии личности, обучаем личность новому мастерству), он меняет физический мир (создаёт в нём мастерство, реализованное каким-то материальным агентом, меняющим своё поведение). Занимается этим трудом роль учителя/педагога/андрагога (и точно так же мы перетрактуем роль, например, психолога — это учитель нового поведения) как специализация роли инженера. Как и роль инженера, которая делится на подроли со своими уникальными практиками в большинстве проектов, так и роль учителя тоже делится на подроли со своими специфическими практиками. Напомним табличку соответствия ролей инженера, менеджера, учителя с их разбиением на подроли, которая приводилась в курсе системного менеджмента, а в нашем курсе инженерии личности мы дадим больше подробностей:

Роль создателя системы (из мета-мета-модели)	Инженер/деятель/создатель/constructor
Стадия на V-диаграмме	Время замысливания/Conception time	Время проектирования/design-time			Время изготовления/ manufacturing time		Время эксплуатации/operations time	Время проекта создания платформы разработки
Подроли создателя системы/роли команды организации создания (из мета-мета-модели)	Визионер/visionary	Архитектор/architect	Разработчик/developer					Инженер платформы разработки
	Визионер/visionary	Архитектор/architect	Проектировщик/designer		Технолог/manufacturing engineer		Оператор/operator	Инженер платформы разработки
Роль создателя целевой системы (из метаУ-модели, пример киберфизической системы)	Инженер целевой системы
Подроли создателя целевой системы/роли команды организации создания (из метаУ-модели, пример киберфизической системы)	Визионер целевой системы	Архитектор целевой системы	Разработчик/developer целевой системы					Инженер платформы разработки целевой системы
	Визионер целевой системы	Архитектор целевой системы	Проектировщик		Технолог		Оператор	Инженер платформы разработки целевой системы
Роль создателя организации создания целевой системы (из метаУ-модели системного менеджмента)	Менеджер (в широком понимании)/инженер предприятия
Подроли организации развития /Подроли команды менеджеров (из метаУ-модели системного менеджмента)	Бизнесмен	Орг-архитектор	Организатор					Администратор
			Менеджер оргразвития				Операционный менеджер
			Орг-проектировщик		Лидер/управляющий орг-изменениями		Операционный менеджер
Роль создателя клиентуры	Продвиженец
Подроли создателя клиентуры/ организации продвижения (из метаУ-модели продвижения)	Разбиение, какое определено в учебнике по практике продвижения (маркетинга, рекламы и продаж)
Роль создателя мастерства	Учитель
Подроли «организации создания мастерства»/курсов, школы, факультета, кафедры (из метаУ-модели обучения)	Культуртрегер	Архитектор учебной программы/curriculum	Автор курса		Преподаватель		Тьютор	Декан
	Культуртрегер	Архитектор учебной программы/curriculum	Методолог	Методист	Предметник	Лидер	Тьютор	Декан
Роль создателя инвестуры	Фандрайзер/fundraiser
Подроли фандрайзера/создания инвестуры (из метаУ-модели инвестирования)	Разбиение, какое определено в учебнике по привлечению инвестиций

Учитель как верхнеуровневая роль провайдера обучения проектирует/design целевое мастерство (или занимается reverse-engineering: берёт «стихийного мастера» в жизни и восстанавливает проект/design мастерства из него), разрабатывает учебные материалы (объяснения, задачи), набирает из абитуриентов студенческую группу, проводит занятия куррикулума/учебной программы, помогает студенту с учебной нагрузкой, поддерживает администрирование учебного процесса.

Учитель — это тот же самый «инженер» (или даже в ходе непосредственного изготовления экземпляра мастерства — «рабочий»), только работающий не с железом или электроникой, а с людьми (помним, что для AI-агентов всё может быть тоже очень похоже, но роли и практики будут называться чуть по-другому, мы не будем в нашем курсе много уделять внимания обучению AI-агентов, будем говорить больше про обучение людей, но всё-таки будем учитывать и индивидуальных агентов-не-людей, «нежить»).

Для людей все учительские роли (включая составление программы курса!) для коротких небольших курсов может выполнять даже компьютер (довольно много работ по ChatGPT было посвящено тому, как превратить этого AI-агента в учителя²³). Пока ещё нельзя полностью автоматизировать работу авторов более-менее длинных современных курсов, но эта ситуация быстро меняется.

А вот роль студента-человека AI-агент сыграть не может, автоматизировать работу студента по обучению нейросети его мозга нельзя.

Тем не менее, мы смотрим на создание мастерства как на обычную инженерную работу: авторы учебной программы и её частей (семестров, курсов, занятий) работают как бы в «конструкторском бюро» (делают «чертежи/информационные модели» мастерства, разрабатывают учебные и методические материалы), преподаватели как бы на «заводе», а деканат (инженеры внутренней платформы разработки/заводского конвейера) организуют «конструкторское бюро для мастерства» и «обучающий завод», поддерживая его сложное оборудование (прежде всего learning experience platform и клуб/социальную сеть, «станки» по изготовлению из студентов мастера и поддержке клуба/сообщества мастеров). Если думать по этой линии, то дальше будет происходить всё то же самое, что везде в инженерии: рост сложности и полезности обучаемых («изготавливаемых») систем (мастерства, а также сложности личности, в которой будет больше сложных видов мастерства) при общем снижении стоимости изготовления по мере развития способов производства, переход от изготовления и продажи мастерства как «разового изготовленного продукта» к «непрерывному обучению», то есть постановка мастерства на сопровождение по линии его непрерывного развития (при этом существенно вырастает роль клуба мастеров, который позволяет не терять связи с выпускниками).

Если думать про обучение «как обычно», то ничего со снижением стоимости образования не происходит при примерно сравнимом уровне качества и сложности (это давно уже замечено, стоимость образования только растёт при сравнимых результатах в прошлом и настоящем, например, в США стоимость обучения в колледже увеличилось на 1200% с 1980 до 2021 года, а остальные цены от инфляции выросли на 236%²⁴). Если думать «как инженеры», то обучение неизбежно будет дешевле и быстрее. Так, сдвиг к онлайн-образованию во время пандемии COVID-19, 2020 год стал годом с наименьшим ростом стоимости обучения. Можно дальше обсуждать, как и насколько в целом упало качество обучения, но и без онлайн-образования качество обучения отнюдь не везде было высоким.

На этом уровне рассмотрения неважно: целевое мастерство в одной мыслительной практике или практике ухода за собой (образование), или даже целевое мастерство тут жизненное мастерство с интеллектом как мыслительным мастерством по всем практикам интеллект-стека (образование как подвид обучения) и ещё владение многими практиками ухода за собой (например, практиками ЗОЖ), или целевое мастерство тут какое-то прикладное мастерство по одной из прикладных практик (прикладное обучение), или даже «новая фича старого мастерства» (повышение квалификации мастера). Неважно, учим ли мы чему-то, с чем сейчас идут к психологам (например, не бояться публичных выступлений), или учим следовать какой-то роли, не отвлекаясь (этому, например, в организациях учат лидеры, к которым ученики не идут, а лидеры сами приходят к ученикам, инициатива со стороны лидеров, а не со стороны учеников). Терминология учитель-ученик тут немного неуклюжа, но для наших целей пока её достаточно (при этом для нас термины неважны: в мета-мета-модели могут быть общие термины «учитель и ученик», а в метаУ-модели какого-то варианта образования может быть совсем другая терминология, например «лидер и сотрудник», а на конкретном предприятии и вообще в регламентах какая-то своя, ситуативная, терминология метаС-модели).

Также неважно, говорим о провайдинге курсов по одной небольшой дисциплине в виде онлайн-сервиса, или о какой-то длинной учебной программе из нескольких семестров, которые сами состоят из нескольких курсов, а курсы состоят из нескольких занятий. Рассуждение тут общее для всех этих случаев: надо изготовить мастерство (взять абитуриента и начать учить, вырастить в личности студента целевое мастерство, выпустить готового мастера и продолжать дальше обновлять версию этого мастерства, возвращая ученика из состояния мастера в состояние студента). Для этой цели мы проводим занятия (сеансы сервиса) в рамках проекта обучения как оказания обучающего сервиса, то есть проводим занятия в рамках куррикулума: учебной программы, семестра, курса или иных вариантов проведения обучения.

Так что мы должны просто взять системную схему (инженерного) проекта и адаптировать её для такого сервиса, как учебный курс. Вот вариант, при этом это «вариант из курса», так что для реального проекта обучения этот вариант должен быть адаптирован ещё раз. Обучение мастерству «не бояться пауков», то есть снятие фобии, и обучение мастерству «проектирование атомных реакторов» всё-таки устроены немного по-разному, и это обязательно нужно учитывать. На диаграмме только иллюстрирующий пример, если в вашем проекте будет ровно вот это, без доработок для условий вашей ситуации, то это «новичковая ошибка», она сразу будет видна:

Надо сразу считать, что разработка и проведение обучения (даже если начинает их один человек как «сам себе команда») — это коллективный проект. Поэтому сразу используем знания из курса «Системный менеджмент» по организационной инженерии, ибо создаём и развиваем коллективного учителя: организацию-провайдера обучения, которая занимается не только учительской деятельностью, но и привлекает инвесторов, обеспечивает продвижение своих сервисов, администрирует работу учительской команды.

Дальше как обычно: каждый объект внимания в проекте обучения (проекте проведения курса как оказания сервиса/услуги, меняющей состояние мастерства у студента) оформляется как предмет кейса, дальше этот предмет кейса ведут по состояниям при помощи различных практик. Это всё описано в курсах «Системное мышление» (понятие альфы как объекта внимания в проекте), «Методология» (как думать о практиках, меняющих состояния альф и как моделировать альфы), «Системная инженерия» (альфы инженерного проекта), «Системный менеджмент» (управление кейсами).

К понятию обучение/«учебный проект»/куррикулум/«учебная программа»/курс надо относиться внимательно, ибо разные люди имеют в виду разное, когда говорят эти слова. В нашем подходе обучение — это сервис, который оказывает учитель/провайдер обучения (создание и развитие какого-то мастерства, или даже отдельных частей этого мастерства). Полностью приложима онтика сервиса, рассказанная в «Системном мышлении»:

Сервис как тип Работы (а не практики/деятельности/труда), выполняемой
ПровайдеромСервиса (службой, сервером, это и есть СистемаСоздания)
над Заготовкой будущей ГотовойСистемы (хотя сервис может и не давать полной готовности).
в ходе ПрохожденияСервиса,
которое состоит из отдельных Сеансов,
Участниками которых являются Заготовки и взаимодействующий с ними через Интерфейс к Заготовке ПровайдерСервиса.

Для обучения (выбран был «курс» как единица сервиса) даже был пример использования этой онтики:

Курс обучения — это сервис провайдера курса, который изготавливает мастерство в студенте::заготовка (тут тоже студент — надсистема-носитель для будущего мастера::ГотоваяСистема, носителя целевого для курса мастерства) в ходе ПрохожденияКурса/«курсового потока», состоящего из занятий::сеансов. Студент в 4D принимает участие (participation, специализация part_of) в потоке, то есть наборе занятий, равно как и провайдер курса (подключаясь на интерфейсе к студенту) и другие студенты (если нет других студентов, то есть занятия::сеансы не групповые, то понятие «потока» не используется, говорят о «наборе занятий»). Будет ли агент, отыгрывающий роль студента переименован затем в мастера::ГотоваяСистема — точно так же зависит от того, последний ли это поток курса в какой-то их серии. В потоке агенты, отыгрывающие роли студентов::«заготовки мастера» взаимодействуют не только с преподавателем (или компьютером, к которому приписан преподаватель — если планируем автоматизацию и в конечном итоге убрать людей), но и друг с другом.

В нашем курсе инженерии личности добавляем: мы разбираемся ещё и с личностью (общее мастерство агента, проявляющееся во внешнем поведении, целевое мастерство тут — часть личности), а «студент» — это состояние не прямо агента, а ученика, который представляет собой функциональную часть личности, а личность представляет собой функциональную часть агента. Ещё мы различаем как минимум личность агента («software») и организм агента («hardware»). Скажем, особенности пищеварения агента нас в связи с личностью мало интересуют, хотя в составе личности может потребоваться какое-то особое мастерство питания, чтобы справиться с этими особенностями организма агента (мы отнесём это к мастерству ухода за собой, ведение здорового образа жизни, обучение этому — часть образования). Так что обучение идёт не организма агента («аппаратуры» агента), а его личности (софта): создаём новое или развиваем уже имеющееся в личности мастерство.

Мастерство

Мастерство — это воплощение целевой системы проекта обучения, результат работы сервисов провайдера обучения. Мастерство мы определяем как реализующий целевую практику «софт». Так что мастерство — это алгоритм, конструктивно реализованный сложно устроенным нейросетевым вычислителем вроде мозга или искусственной нейронной сетью в классическом или даже квантовом компьютере, причём этому вычислителю помогают инструменты, например, компьютерные моделеры, усиливающие память, или даже человеческое тело или тело робота, позволяющие мастеру как носителю мастерства взаимодействовать в ходе выполнения практики с окружающим миром.

Мастерство — это часть личности (личность — это совокупность всего мастерства какого-то агента). Мастерство реализуется куском мозга у агентов-людей, куском компьютерной аппаратуры у AI-агентов. Мастерство «коллективных лиц» (коллективных агентов, таких как «юридические лица» — организации) мы тут не рассматриваем, курс посвящён обучению личности автономных/индивидуальных агентов, причём речь идёт только об агентах с достаточной силой интеллекта (вменяемость и образованность как у взрослых людей, а не как у кошечек, подробней про силу интеллекта рассказано в курсе «Интеллект-стек»). Всё-таки практики обучения коллектива (менеджмент) и практики обучения сообществ и обществ какому-то новому поведению на уровне целого сообщества и общества существенно отличаются от практик обучения личности — организацию, сообщество, общество в школу не направишь, за парту не посадишь. А вот одного человека или даже AI-агента можно направить в какой-то аналог «школы», посадить за условную, но «парту».

Условно можно рассматривать и мастерство каких-то частей личности, но концепцию личности мы тут тоже не рассматриваем: концептуальные и архитектурные решения по поводу личности в учебном проекте должны быть сделаны, но они отдаются на откуп каждому проекту развития личности, нет «справочной архитектуры» для личности. Тем не менее, мы условно разделяем личность как «всё мастерство» на жизненное мастерство, состоящее из мастерства интеллекта и мастерства «ухода за собой» вроде соблюдения требований гигиены и поддержания работоспособности и прикладное мастерство. Жизненное мастерство должно быть у каждого агента, оно даётся образованием (подробнее в курсе «Интеллект-стек»). К жизненному мастерству мы добавляем прикладное мастерство: умение выполнять какие-то практики из тех предметных областей, которые встречаются в рабочих и хоббийных проектах. Вместе всё это и даёт личность: мастерство выполнения самых разных практик, которые встречаются агенту.

Слово «мастерство» тут не так важно, можете заменить на традиционные «компетенции» или «ЗУН» — у разных учебных заведений тут разная терминология, разные целевые системы их курсов, определяемые их образовательными школами! Мы идём даже дальше, и можете заменить в психотехнических проектах обучения «мастерство» принятым в психологии термином «черта характера» — благородство, гибкость, ехидность, жадность, двуличность, грозность, душевность, капризность, доброта, добросовестность, корыстность, отзывчивость, трудолюбие, пассивность, лояльность, любопытство, мрачность, наглость, неряшливость. При всей расплывчатости это всё выученное каким-то образом поведение, его можно изменить (даже если у человека оно может быть предопределено генетически или определяться болезнью, мы считаем, что можно переучить личность так, чтобы она проявляла другое поведение). Обратите внимание, что «благородство» тем самым становится частью личности, и в каких-то контекстах оно проявляется в поведении агента. Или это мастерство/черта характера просто знакомо студенту (если обратить его внимание специально, то он вспомнит и проявит благородство), но в нужной ситуации не проявляется в поведении «автоматически» — следовательно, ещё не мастерство, говорим ещё о студенте, а не мастере.

В нашем курсе, чтобы не путаться с другими традициями психологии, психотехники, обучения, инженерии AI-систем принято говорить «мастерство», а поведение мастерства рекомендуем вместо абстрактного и научного «деятельность» называть «труд» или «практика», а то и «способ работы». Так что мы учим практическому/трудовому мастерству, «выращиваем» его из каких-то конструктивных частей агента (мозга, аппаратуры нейросетей) как функциональный объект. Не добились по окончанию учебного проекта целевого мастерства, не создали его — значит, проект обучения/проект курса потерпел неудачу. Как узнать, создали ли мастерство? Если встречается ситуация, в которой предполагается выполнение выученной практики как SoTA, то агент задействует своё мастерство. Если агент владеет целевым мастерством, сдал все экзамены, но не вспомнил о мастерстве в момент, когда оно было бы уместно, или вспомнил, но решил не применять, то это означает, что агента «недоучили»: по факту целевого мастерства нет, оно не в окончательно готовой форме. Ситуацию, когда мастер сознательно решил не применять мастерство по каким-то особым соображениям (этические ограничения, проведение экспериментов по задействованию альтернативной практики, сохранение своего мастерства в тайне и т.д.) мы тут не рассматриваем. Мы рассматриваем типовой случай: научили практике X, но в жизни в нужной ситуации эта практика почему-то не используется, хотя умение есть и вроде как даже желание её использовать у студента-выпускника есть.

Важно довести всё рассуждение именно до конструктива, даже так расплывчато задаваемого, как «обученный кусок мозга» или «обученная нейросеть AI-системы». «Обученный весь агент (человек, робот) в целом» тут слишком много, но упоминание мозга привязывает обучение/проведение курса и затем использование его результатов к физическому миру (пространству и времени). Если вам требуется представить, как выглядит мастерство в момент его проявления в жизни, то очень полезно понимать, что это происходит с конкретным агентом (человеком, роботом, не затрагиваемым данным курсом «лицом»/организацией/коллективным агентом) — это прежде всего работа мозга (биологического или компьютерного, часто гибридного — «обученный человек-инженер работает с настроенным/обученным моделером, поддержанным AI»), а иногда и работа хорошо подготовленного тела (человеческого и/или робота).

Важно понимать, что мастерство работает вне учебного проекта, вне школы/университета/развивающего центра. Никакие экзамены не подтверждают наличие мастерства (не будем приводить тут многочисленные «за» и «против» экзаменов как вступительных, так и выпускных). А если уж речь идёт о мыслительном мастерстве, то и подавно нельзя предложить простой метод его оценки. Можно только говорить о проверках того, как работают те или иные составляющие мастерства.

Главное тут запомнить: когда речь идёт о мастерстве как об итоговом продукте обучения, вы должны представлять себе какую-то ситуацию/контекст, требующий применения прикладной практики, которой вы учите, вне стен школы:

Первым делом нужно, чтобы началось выполнение практики (автоматически, или после каких-то осознанных рассуждений, это уже неважно, это может зависеть от уровня натренированности). Но выполнение практики должно начаться! Если после курса системного мышления студент не обращает внимания на целевую систему в её окружении в момент эксплуатации и вдруг указывает, что его целевой системой будет аналитический отчёт, который ему поручили сделать, хотя он отлично выполнил все задания курса и даже подготовил и защитил эссе в ходе самого курса, то это означает, что мастерства нет. Если после окончания курса «Системный менеджмент» студент сообщает, что «договорился со всеми», а не «договорил всех вокруг себя», то мастерства нет. Если человек играет на пианино только в здании музыкальной школы, и больше нигде и никогда, а при просьбе напомнить какую-то мелодию напевает или насвистывает её — то это означает, что «курс игры на фортепиано пройден, но мастерства нет». Если нужно отдельное указание кого-то со стороны, чтобы мастерство включилось в реальной жизни, то это означает, что мастерства нет! В педагогике это обсуждается как transfer of learning/transfer of practice/teaching for transfer (перевод результатов обучения в жизнь): какой практике/методу научили, по такой практике/методу и работаем, а не продолжаем работать как попало!
И дальше можно обсуждать, что мастерство приводит к выполнению практики без новичковых ошибок (определение профессионализма по Нильсу Бору: профи — это тот, кто не делает новичковых ошибок). Учитель должен довести обучение до этого уровня (даже если речь идёт об изучении практики в режиме «самоучителя»). Если какие-то новичковые ошибки делаются, то это ещё не мастерство, это полуфабрикат мастерства. Это означает, что в обучении должно быть предусмотрено обнаружение и исправление новичковых ошибок: это обычно означает, что «чтения учебника недостаточно», нужен опыт выполнения деятельности, чтобы эти ошибки смогли проявиться, были бы обнаружены и затем надёжно исправлены, чтобы больше не проявляться.

Это мастерство будет проходить какие-то стадии готовности (инженерный подход! Говорим так же, как об изготовлении деталей, чтобы добиться точности в разговоре!). И тут можно отдельно долго говорить про разбиение на подвиды мастерства (подкомпетенции) в плане частей-целых мастерства, а ещё говорить про обеспечение совместной работы всей этой сборки частей мастерства в вычислителе (мозге, компьютерной нейросети, другом инструментарии, иногда и в теле и экзотеле тоже) мастера. То есть тут обязательно рассмотрение структуры мастерства и того, что мы будем отслеживать в проходящей обучение личности какого-то агента. По большому счёту рассуждения про мастерство как таковое применимы и к коллективным агентам/организациям, хотя методы/практики их обучения будут отличаться от методов обучения автономной личности.

Мастерство изготавливается из сырья, в качестве которого выступает личность ученика в роли ученика как надсистема мастерства. Физически это всё реализуется мозгом-телом-компьютером агента, но нам важно, что на входе личность без мастерства, а на выходе — личность с мастерством, функциональное рассмотрение. После обучения в конечном итоге студент становится мастером. Тут мы рассчитываем на абсолютно инженерное понимание, никакой «лирики» или психологизма, и даже антропоцентричность тут не очень приветствуется (учим необязательно человека).

С учеником будет работа с мотивацией в ходе всего учебного проекта: обучающаяся личность должна как-то удерживаться в роли ученика: сначала быть абитуриентом и выполнить все пререквизиты (возможно, побывав учеником в других проектах обучения), затем студента, а после окончания обучения переходить в роль мастера (ибо выучиться, но потом не использовать результат обучения — мы же не этого хотим?). Учебная программа, семестр, курс, занятие — это разной гранулярности сервисы по обучению/изменению ученика, превращению ученика из абитуриента в мастера. И мотивировать ученика вы будете, воздействуя на другие части личности, у человека, возможно, реализуемые другими частями мозга, нежели часть мозга, которая реализует мастерство. Хотя это трудно обсуждать, понимая коннекционистскую/нейросетевую природу устройства человеческого мозга. Если это личность не-человека, то можно ожидать очень похожего обсуждения (увы, мы пока имеем AI-агентов, но их личность ещё недостаточно проявлена, хотя этот вопрос наличия развитой личности у AI-агентов активно обсуждается исследователями).

Грубо говоря, преподаватель-предметник работает с будущим мастерством, исправляя в нём ошибки, а преподаватель-лидер работает с личностью студента, непрерывно удерживая её в роли ученика, подроли студента. Лучше всего это удаётся при групповом обучении, помним про распределённое лидерство/shared leadership: все студенты помогают преподавателю-лидеру, убалтывают друг друга удерживать студенческую роль (тут задействуется мастерство лидера, а также ролевое мастерство по удержанию роли самого студента, это задача «развивающегося» в личности удерживать роль «ученик») и честно тратить время на выполнение заданий курса и разбирательство со сложными текстами материалов курса. Получается так, что даже для обучения у ученика-студента должно уже быть какое-то мастерство (ролевое мастерство, умение удержать себя в роли — часть интеллекта), то есть в момент преподавания работает не только преподаватель с его парой подролей, но задействуются части личности ученика (ролевое мастерство как минимум для удержания себя учеником, если работа в группе, то ещё и мастерство в распределённом лидерстве для помощи другим студентам в удержании своей роли), ответственные за его агентность.

Тут важно завести цифрового двойника ученика и отмечать, какие умения из описания мастерства у студента уже есть (начиная с умений абитуриента, там ведь нужно учитывать пререквизиты!), а каких ещё нет, а также учитывать проявляемую агентность. И не забывать проверять, что все эти умения студент может задействовать не по одному за раз, а совместно (скажем, при обучении музыке не только точно отсчитывать ритм и нажимать на правильные клавиши пианино, но делать это совместно: нажимать на клавиши в ритм) и ещё он намерен эти умения задействовать в жизни, а не просто осваивает «для коллекции».

Подход, при котором не происходит лишнего обучения при уже имеющемся у студента уровне какого-то частного мастерства из состава целевого мастерства (когда «уже откуда-то знал, или сейчас очень быстро понял») и наоборот, добавляется дополнительное время, объяснения и упражнения на доделку недоделанного частного мастерства (когда «уже учили-учили, но так ещё и не выучили») называется адаптивным обучением/adaptive learning. При адаптивном обучении каждому подвиду мастерства каждого студента учат сколько надо, и не меньше, чем сколько надо, но и не больше, чем надо.

Вот это «учить сколько надо, не меньше» в обучении имеет специальное имя: mastery learning²⁵. Если у вас есть «троечник», то гипотеза в том, что вы просто слишком быстро даёте материал, слишком мало объяснений, слишком мало даёте упражнений. Нужно притормозить и доучить такого студента, потратить на него дополнительное время, нужное для достижения какого-то намеченного уровня мастерства, а не просто «ознакомления с существованием мастерства». Поэтому и имя такой практики дотягивания недотянутых: mastery learning, «обучение мастерству».

Ещё одно требование к мастерству — это явное знание мастера о том, что и как он делает²⁶. Это может потребовать удвоения времени обучения, но если рассматривать общее время обучения, включающее «набор опыта, автоматизацию мышления о деятельности», то оказывается, что результат получается быстрее: если есть явное знание, то можно отследить ошибки, можно внести «умные мутации» в выполнение практики и попробовать её улучшить, можно научить других людей и получить их помощь.

И, конечно, вы можете выделить тут и другие подальфы мастерства, меняющие в ходе обучения свои состояния и требующие своего отслеживания. Помним, что мастерство — это про «в жизни, работает за пределами занятий». Это другое время/realm, run time/operations, обсуждать, что и зачем входит в состав мастерства, как оно работает в мастерстве, нужно именно во время задействования мастерства уже мастером, а не рассматривать мастерство в ходе каких-то учебных проектов, во время ученичества.

Вот очень грубо состояния альфы «мастерство» (не забываем, что это всё нужно адаптировать: как минимум, подставьте наименование мастерства вместо термина «мастерство» и посмотрите, «звучит ли это»!), об этом говорилось в том числе в курсе «Системное мышление». Мастерство проходит состояния:

Неизвестно ученику. Неосознанная некомпетентность. По факту это состояние мастерства у не-ученика.

Вызывает интерес по его изучению. Осознанная некомпетентность, но тут идём чуть дальше: отражаем уровень мотивации. Можно знать, что есть игра на рояле, понимать, что играть не умеешь, но не хотеть выучиться играть на рояле! Это состояние мастерства у абитуриента.
Задействуется осознанно. Мастерство позволяет осознанно выполнять изучаемую практику, при этом возможны новичковые ошибки и задействовании мастерства в подходящем контексте студенту надо напоминать. Это осознанная компетентность, но проявляемая в учебном контексте — уметь выполнять практику ещё не означает, что в необходимом контексте это умение будет вспомнено и применено!). Это состояние мастерства у продвинутого студента (а непродвинутый студент ещё не может выполнять практику целиком, даже осознанно — он выполняет только какие-то операции из практики, но не всю практику в целом).
Задействуется неосознанно. Мастерство позволяет выполнять изученную уже практику в рабочем, а не учебном контексте. Мастерство задействуется в подходящем контексте без внешнего напоминания, без учительского надзора. Это неосознанная компетентность, состояние мастерства у мастера.
Развивается. Мастерство является предметом развития и совершенствования. Это состояние мастерства у мастера, участвующего в сообществе практики (community of practice, субкультуре/контркультуре и т.д.).

Описание мастерства/цифровой двойник целевого мастерства

Описание мастерства готовится учительской ролью «методолог», эта роль примерно соответствует проектировщику в инженерии и оргпроектировщику в менеджменте/инженерии организации. Это описание целевого (которому будем учить) мастерства в момент его эксплуатации, т.е. после того, как этому мастерству «учитель уже научил/teach ученика»/«ученик уже научился/learn у учителя». При этом специфика тут в том, что методолог описывает не столько именно мастерство как вычислитель, сколько его поведение: деятельность/практику/стиль.

Описание мастерства (делается методологом) не нужно путать с описанием того, как учить мастерству (делается методистом), то есть описанием метода обучения, которое делается на момент обучения — учебные материалы (лекции, объяснения, тренажёрные упражнения, задания) и методические рекомендации преподавателям.

Описание мастерства, точнее, описание практики этого мастерства, не содержит указаний на то, как вы это мастерство получаете. Мастерство — это то, что должно быть частью личности студента по итогу обучения, содержание «прошивки мозга/комьпютера» после всех обучающих операций. Это не «как учить», это «чему учить». «Как учить», метод обучения — это в альфе «метод обучения», это описание не практики/метода самого мастерства, а практики/метода обучения. Метод обучения готовится методистом, в системной схеме проекта он указывает на то, как работает команда из преподавателя и студентов.

Аккуратней со словами: и методист и методолог в инженерии/обучении личности работают с методами — методолог с методом целевой предметной области/domain (станкостроение, генная инженерия, медицина), а методист — с методами инженерии/обучения личности, то есть материалом нашего курса, развиваемым в рамках какой-то конкретной школы методики обучения и доводимым до обучения конкретному целевому мастерству, определяемому методологом. Материал нашего курса «Инженерия личности» тут мета-мета-модель работ обучения, позволяющая сравнивать, объединять и выбирать практики инженерии/обучения личности в самых разных областях — психологии, педагогике, андрагогике, коучинге, лидерстве и т.д.

Методолог тут как проектировщик в системной инженерии: описывает целевую систему, то есть мастерство, которое нужно создавать и развивать с точки зрения «фич», его функциональности, то есть возможностей практики, которую это мастерство будет выполнять.

Методист действует как технолог производства: он создаёт оснастку к станочку (текст учебника, упражнения к информационной системе поддержки курса/learning management system/LMS или по-новомодному learning experience system, а также разные тренажёры) и инструкции преподавателям (методические материалы). Преподаватели — это проводящие студента по «конвейеру» операторы этих «станочков» — «цеховые рабочие», «монтажники». Методист тем самым описывает не то, что должен делать мастер после обучения (целевое мастерство какой-то предметной области — ракетостроения, создания систем AI, лечения рака), а то, что должны делать преподаватель и студент в ходе обучения (практики работы учительских подролей и практики работы ученика), так что у методиста будет совсем другая альфа, на системной схеме проекта обучения это оргмодель команды провайдера курса, в которую входит и описание метода обучения (way of teaching), которым пользуется учительская команда.

Работа методологов (функциональные описания мастерства, обычно это описания практики этого мастерства) и методистов (описания мастерства с точки зрения частей практики, осваиваемых на отдельных занятиях, курсах, семестрах, всей учебной программы) позволяет преподавателям («рабочим-монтажникам», в их роли могут выступать и роботы, «безлюдное производство», в образовании это AI-преподаватели) изготовить в ученике целевое мастерство, соответствующее описанию как информационной модели целевой системы инженерного проекта. Тут применим и весь разговор о «цифровом двойнике», если мы выходим на «непрерывное всё» и включаем также и эксплуатацию мастерства с учётом состояния альфы мастерства «развивается».

Содержание обучения (мастерство, рассматривается в момент использования) может быть большим и многоуровневым, или совсем маленьким. Например, мастерство после «образования в университете»/«программы обучения в университете» (сервис обучения, рассматривается в момент создания и развития мастерства) может описываться довольно большим объёмом самых разных документов, в этом мастерстве будет много частей и подчастей. А мастерство, которому учат на каком-нибудь трёхчасовом микрокурсе, может описываться на одном листочке бумаги. Мы просто считаем проведение огромной университетской образовательной программы одним таким большим сервисом, который меняет учеников, создавая и развивая в них одно довольно разнородное мастерство (жизненное и прикладное), и применяем к ней все те же самые рассуждения. Системная схема учебного проекта применяется к учебным подпроектам рекурсивно. Целое целевое мастерство и выполняемая им практика при этом просто делится на под-мастерства::части и под-практики, при всём понимании взаимосвязи этих составляющих целое мастерство и целую практику частей (один большой вычислитель/мастерство делится на множество взаимодействующих отдельных подвычислителей/подмастерств, которые описываются отдельно, и ещё описывается, как они взаимодействуют друг с другом).

В описании мастерства минимально нужны две части (но список не закончен! Их может быть больше! Это только «минимально нужны»!):

Описание практики, по которой будет целевое мастерство, «содержание мастерства»/справочник/регламент/энциклопедия/синопсис. Это типа «исходный код» в софте — только системное описание прикладной практики и её мастерства, а не откомпилированное и оптимизированное какими-то операциями изготовления «содержание мозга в момент работы»! Это функциональное описание, «сценарии работы», то есть как ведёт себя мастерство в мире как «чёрный ящик», а ещё описание контекстов применения, то есть что там ещё требуется в окружении мастерства, чтобы ему нужно и можно было бы сработать. Эти контексты особо важно не пропустить: когда методисты будут проектировать учебные контексты, чтобы гарантировать transfer of learning²⁷ (что навыки из учебных контекстов вспомнятся в целевых рабочих контекстах, подробней это описывается в модели обучения по типу COIN, context inference²⁸). Тут же ещё архитектурные решения по устройству мастерства: какие в нём куски, как они связываются друг с другом, как раскладывается мастерство между «мозгом» (человека, AI-агента) и их «экзокортексом», «телом» и «экзотелом» (концепция мастерства, раскладка функциональных частей/«частей личности»/софта по конструкции/«частям организма»/аппаратуре, при этом слова все в кавычках, чтобы убрать лишнюю антропоцентричность в терминологии). Скажем, для каких-то онтологических практик людям неожиданно важно обращать внимание на ощущения тела как способ выполнения этих практик (онтологический дребезг), для семантических практик (TAE) тоже важно замечать ощущения в теле, стабилизировать это ощущение, потом переводить в образы и только потом формировать понятия и давать имена понятиям. Также в описании мастерства присутствуют критерии оценки результатов обучения (инженерные обоснования на основе каких-то испытаний!). Критерий: описание практики относится не ко времени обучения, а ко времени применения мастерства: описывает, что это такое, и как должно работать после надлежащего обучения.
дополнительная литература, результаты исследований и другие дополнительные (более прикладные, более подробные, более детальные) SoTA описания изучаемой практики для разных видов рабочих продуктов (специализации), основные отличия от распространённых заблуждений (каких-то старых SoTA, каких-то путаниц по созвучию в терминах, типовых ошибок в рассуждениях) и т.д. Мастерство не описывается каким-то одним текстом, одной моделью. На профессиональном уровне работать нельзя, если не следишь за литературой и новостями в твоей предметной области. Если ты учишься, ты должен быть знаком не только с учебным материалом!
... и дальше могут быть и другие описания, например, какие-то заметки методистам об известных ошибках в практике, заметки продвиженцам о мировой потребности в мастерстве, и т.д..

Работы мастерства

Опыт показывает, что в ходе создания и развития системы (время создания и развития) часто просто забывают удерживать во внимании время эксплуатации/использования целевой системы. В обучении это означает, что в ходе создания и развития мастерства часто забывают думать об использовании мастерства. Поэтому в системной схеме проекта обучения указана альфа работ целевого мастерства, которое даёт обучение провайдера.

Главное тут — это предусмотреть условия, в которых мастерство будет востребовано и обязательно задействовано, то есть в работе будет проявлена практика этого мастерства.

Тут не всё так просто, ибо если вы учите не бояться пауков, то у вашего ученика (мастера не боязни) не должно быть выброса адреналина, когда он вдруг увидит паука в самый неподходящий момент. Это и будет «работа мастерства», проявление практики «невыброса адреналина». Если учите предметам интеллект-стека (образование), то в момент встречи с чем-то полностью неизвестным, мастер интеллекта должен задействовать ровно те практики интеллекта, которым его научили, а не полагаться на «здравый смысл», имевшийся у него до обучения. Может ли быть иначе? Конечно: если медика учат системному мышлению (что надо лечить болезнь, а не симптомы, что высыпания на коже надо не мазью мазать, а понимать, что они могут появляться от гормонального дисбаланса, а это мазью не замажешь — и это всё про системные уровни в организме), то он вполне может системно мыслить по поводу человеческих организмов, но при переносе в другой контекст (строительство, менеджмент, обучение, танцы, политика) системное мышление может исчезать — и будет применяться какой-то «здравый смысл», который может быть весьма далёк от сильного мышления, доступного при размышлении о хорошо знакомой собственной предметной области.

Во время обучения время использования мастерства обычно находится в будущем, но и тут возможны варианты. Так, в Школе системного менеджмента во всех курсах предлагается задания и упражнения делать не на материале учебных проектов, а на материале рабочих проектов. То есть время использования свежеполученного в ходе прохождения какого-то раздела курса инкремента мастерства максимально приближено к времени его создания — и дальше есть шанс в курсе с преподавателем рассмотреть возможные новичковые ошибки. Более того, предлагается обучение в группе, где разбираются проекты сокурсников, а они все из разных предметных областей, поэтому одни и те же ошибки мышления наблюдаются в разных контекстах — и начинают быстрее распознаваться и устраняться.

Ещё интересно, что работы мастерства в будущем будут выполняться не в языке обучения дисциплине (метаУ-модель), и не с инструментами, которые были задействованы в обучении. Нет, это будет ситуационная метаС-модель, которая принята в каком-то конкретном проекте, в котором участвует мастер, и там будет доступный для этого проекта инструментарий, а не инструментарий, который был использован для обучения. Это по факту означает, что мастер должен сначала распознать ситуацию применения мастерства, а затем применить свой интеллект для адаптации имеющегося мастерства (помним, что интеллект результатом своей работы выдаёт какое-то прикладное мастерство, решающее встреченную проблему) к условиям проекта, где оно потребовалось, и только потом выполнить работы мастерства, то есть применить практику/деятельность/стиль/труд этого мастерства.

Ещё интересно, что концепция «цифрового двойника» тут тоже вполне применима. Один из вариантов её реализации — это учёт результатов работы мастерства. Часто это известно, как ведение портфолио выполненных работ.

Внешние роли проекта обучения

Внешние роли проекта обучения своими подальфами имеют отдельные роли, внешние по отношению к команде провайдера обучения.

Выделенная внешняя роль тут — роль ученика. В инженерии это будет целевая система (самолёт, генетически модифицированная рыба, небоскрёб, лазер), агентность которой обычно не рассматривается, это «не образованная личность». Самолёт в роль ученика лидерством не приведёшь. В обучении целевая система — мастерство, которое является частью личности и неотъемлемо от этой личности. Поэтому работаем с целой личностью, которая будет занимать роль в проекте. И если есть роль ученика, то по отношению к этой роли необходимо лидерство, чтобы какую-то образованную личность привести в роль ученика.

Можно считать «ученика» внутренней ролью (ибо есть команда провайдера обучения, и есть команда учебной группы — ученик это член команды учебной группы), но более правильно считать ученика внешней ролью: его не пустят в учительскую в школе и не пустят в методсовет, это «обрабатываемый командой материал». Если эта личность пройдёт уже какой-то курс обучения, станет каким-то мастером и будет сама вести занятия в младших группах — она будет выполнять роли учителя (скорее всего, роль преподавателя, и только), и тогда станет внутренним членом команды, такое можно будет рассматривать как чуть более длинную цепочку создания: преподаватель провайдера обучения создаёт «маленького преподавателя», который дальше обучает учеников (скажем, девятиклассник в роли преподавателя обучает по чётко определённым материалам курса семиклассников в малых группах или индивидуально, такой приём очень распространён в физматшколах).

Лидерство по отношению к ученику выполняет команда провайдера обучения, а также другие внешние проектные роли, так что мы условно считаем ученика одной из внешних проектных ролей, но понимаем, что это особая выделенная роль — «внешневнутренняя» (абитуриента легко представить внешней ролью, мастера легко представить внешней ролью, а вот роль студента больше похожа на внутреннюю роль).

Внешние проектные роли может исполнять как та же личность, что и личность ученика, так и разные другие агенты — родители ребёнка, представители учебного заведения или консалтинговой фирмы для взрослого человека, разработчики AI-агента, если учится AI-агент.

Важно понять, кто исполняет все эти роли и какие практики исполняются этими ролями:

«развивающийся», который осознанно принимает решения по тому, что собираются делать с его личностью (как собираются изменить «софт» для «харда» мозга), с ним работают практики просвещения в случае образования и профориентации в случае прикладного обучения. Просвещение и профориентация проводятся тьютором, который помогает развивающемуся принять осознанное решение по прохождению обучения в виде поступления на какой-то курс. Для этого развивающийся должен занять роль абитуриента и выполнить некоторый набор действий, чтобы перейти в статус студента курса (в том числе, возможно, пройти обучение на курсах-пререквизитах). Тьютор (он будет определён в числе внешних ролей чуть позднее), который помогает составить образовательную траекторию/индивидуальную учебную программу и мотивировать «развивающегося» учиться, работает как раз с личностью в этой роли. Обратим внимание, что роли ученика и «развивающегося» тут различаются: развивающийся проводит себя как ученика-абитуриента сначала по дополнительному обучению по пререквизитам для курса целевого мастерства, затем отдаётся преподавателю для обучения как ученик-студент, затем после обучения удостоверяется в том, что ученик уже стал мастером («носителем целевого мастерства»). Решение учиться какому-то умению принимает личность в роли «развивающегося». Ученик не принимает решений о том, чему ему учиться, он в этом не разбирается. Ученик — это «обрабатываемая часть личности как суммы мастерства» — это абитуриент (состояние «сырья»), студент («в обработке»), мастер («готовое изделие: ремонтируется, эксплуатируется, модернизируется»). «Развивающийся» — это роль личности, которая принимает решения по тому, занять ли ей роль ученика для обучения какому-то мастерству. Тут надо отметить, что роль развивающегося у человека-ребёнка (да и у AI-агента) проявляется постепенно, решения поначалу принимает не он, а кто-то в роли «попечителя» (родители, разработчики AI), так что это будет, скорее «развивающий», чем «развивающийся». Затем уже дееспособная личность полностью перехватывает эти решения и становится «развивающимся», но может их уже добровольно делегировать тьютору/коучу (принимая их советы по продолжению образования). Можно обсуждать и так, что «развивающийся» — это «тьютор/коуч сам себе».
работодатель мастера, будет использовать мастера с каким-то уровнем целевого мастерства для какой-то требующейся ему работы.
покупатель курса, может выполняться или той же личностью, что выполняет роль развивающегося, или эту роль могут выполнять другие личности и даже «лица»/организации — родители, компания-работодатель, организатор образования типа вуза, покупающего внешнюю образовательную программу для своих подопечных)
регулятор, вводящий поддержанные силовиками запреты на просветительскую деятельность и прочие ограничения на образование: эту роль надо учитывать, чтобы проект избежал неприятности по линии госчиновников.
тьютор/коуч (у нас ведь курс даёт только часть образовательной траектории, советы тьютора «развивающемуся» по продолжению обучения в целом и образования в частности тут необходимы) занимается общим маршрутом непрерывного обучения (непрерывного развития личности новыми и новыми видами мастерства) развивающегося. Для тьютора все учебные курсы и проекты — короткие отрезки на длинном жизненном пути его подопечного развивающегося, рассматриваемый курс — это только один такой отрезок. Не сам тьютор решает, куда развивающемуся приспичило попасть с его желаемым мастерством, но тьютор знает, как проложить образовательный маршрут в эту точку. Хотите не бояться пауков? Делайте это и это. Хотите не терять внимания в течение полного рабочего дня? Займитесь вот этим и этим. Хотите стать космонавтом? Делайте вот это, это и это. Хотите делать ракеты? Тогда делайте вот это, это и это. Хотите стать капитаном судна? Тогда вам сначала туда, а потом сюда и вот ещё туда. Помним, что одна личность вполне может быть и развивающимся, и тьютором самому себе, и учеником. Но может быть и так, что тьюторская/коучерская роль (просвещение для образования, профориентация для прикладного мастерства) может выполняться AI-агентом, или даже целой организацией. По большому счёту — тьютор тут «внешний развиватель личности» (а развивающийся — «внутренний тьютор личности»), но удобней иметь две роли, чтобы как-то разделять труд между ними. Важно, что референтный индекс рассуждений (первая позиция «я», «мне» для «развивающегося», вторая «ты», и третья «системная, со стороны» позиция для тьютора) могут приводить к разным описаниям выполняемых практик развивающегося и тьютора (практики развивающегося — это работа с собой, практики тьютора — работа с другим).
... внешних проектных ролей в обучающем проекте множество, всегда помним, что их на одну больше, чем вы уже выявили.

Конечно, для вашего проекта все эти роли (включая терминологию) должны быть адаптированы. Это всё примерный список внешних ролей, в вашем конкретном учебном проекте ситуация может быть другой. Например, к вам может кто-то принести свой «искусственный интеллект», чтобы вы проучили его по курсу — и поэтому агентская роль «развивающегося» будет у самого этого AI отсутствовать. Но будет роль «развивающего» (ну, или «развивающегося» человека с его компьютером) у разработчика или владельца этого AI. Можно ли будет использовать «курсовой движок» (аналог станка с ЧПУ в машиностроении, в образовании состоит из LXP (learning eXperience platform, раньше это называлось LMS, learning management system²⁹) и агентов-преподавателей, живых и AI) с материалами вашего курса (аналог программы для изготовления конкретной детали на станке с ЧПУ в машиностроении) для обучения AI? Да, конечно, хотя для этого нужно будет их специально доработать.

Для каждой роли помним, что нужно найти конкретного агента, личность которого будет исполнять эту роль (лидерство!), а потом отслеживать смену состояний этой роли, выполняя работы проекта по изменению этих состояний. Для ролей развивающегося и ученика эту работу обычно ведёт служба продвижения (маркетинг/просвещение) услуги обучения по целевому мастерству, а вот для остальных ролей требуются усилия по нахождению этих агентов и установлению коммуникации с ними. Это может быть не так тривиально. Например, для роли регулятора можно считать, что исполнители роли обычно недоступны. При этом надо выполнять все требования регулятора, но можно избегать попадания под эти требования. Можно считать, что исполнители роли доступны, тогда можно продвигать новое регулирование. Стратегия поведения по поводу каждой из внешних ролей, включая роль регулятора, может быть очень разной. Но нельзя наличие этих ролей игнорировать.

Состояние всех этих внешних ролей (в проекте эти смены состояния отслеживаются альфами, в курсе «Методология» указано, как работать с альфами) отражаются в цифровом двойнике обучающейся личности (подроли развивающегося и ученика: помним, что нас интересуют две роли личности — роль развивающегося как принимающего решение по поводу обучения, а также роль ученика) и её окружения (двойники внешних проектных ролей). В учебнике системной инженерии говорилось о сети цифровых двойников (digital twin network) для такой ситуации. В жизни этот «цифровой двойник» обычно получается на пересечении функционала таких информационных систем как CRM, LXP и социальной сети клубной работы.

Например, ведение такой сети цифровых двойников сейчас поддерживается в ШСМ в Aisystant. Так, для всех тех развивающихся, чья электронная почта известна, направляются рассылки, они приглашаются на мероприятия, им сообщаются возможные траектории их обучения.

Тьюторам/коучам (развивающим, без «ся») тоже нужно как-то сообщить, зачем и почему «развивающемуся» нужно дать материал вашего курса, дать информацию по пререквизитам курса, разъяснить, сколько усилий должно быть потрачено на курс и сколько стоит прохождение курса, чтобы они могли планировать общий учебный маршрут своего подопечного развивающегося.

Мнение работодателя надо учитывать во всех проектах профессионального развития. При этом, конечно, есть противоречие: текущий работодатель хочет обучения студента старинным практикам (которые он знает на тот момент, когда абитуриент начинает своё обучение), а в момент выпуска хочет мастера, владеющего новыми практиками — о которых ни развивающийся, ни тьютор, ни работодатель ещё не знали. Поэтому в университетах всегда идёт дискуссия о том, кто должен определять содержание обучения: университет (тамошний культуртрегер, профессионально отслеживающий ситуацию с будущим — это в обучении та же роль, что «визионер» в инженерии), сам обучающийся (но как он узнает о новых практиках? Кто ему расскажет?), работодатель (у него горит «недостаток кадров» по текущим практикам). Получается так, что провайдер обучения сам выбирает, чему учить, чтобы оказаться полезным — а остальным приходится или соглашаться с этим мнением, или искать другие варианты содержания обучения на рынке сервисов обучения. По факту, провайдер обучения учитывает мнение работодателя, но не текущего, а из будущего — на момент выпуска мастера, а этом может быть несколько лет разницы, а также разница в географии (учиться можно в одном месте, работать потом — в другом месте). Впрочем, такой подход — обычный при работах с внешними проектными ролями.

Если речь идёт о каких-то психотехнических или хоббийных проектах, то не нужно учитывать внешнюю роль работодателя (который затем наймёт мастера на работу), но учёт мнения потенциального работодателя о том, что должен уметь выпускник курса — это обязательно! При этом вы даже для хоббийного курса должны понимать, что целевое мастерство после обучения будет использовано — иначе зачем ему учить?

Регуляторы — при работе с этой ролью нужно всегда помнить, что бывают «схемы», когда оформление деятельности ведётся одним способом, а содержательная работа проходит другим способом. Это как раз делается для обхода ненужного регулирования, о чём рассказывается подробней в курсе «Системный менеджмент».

При этом не всё обучение может быть связано с работой! Помним, что обучение может быть даже там, где сейчас работают астрологи и психологи, например, вы можете учить разнице между гендером и полом, что сразу привлечёт внимание регуляторов в некоторых странах. Регулятор обязательно учитывается как роль для формальной отчётности главным образом, а не как какая-то реальная сила. Если используете «схему», то приходится выполнять двойную работу — но это всё равно будет дешевле, чем менять законодательство. То же самое относится и к учебным программам. Так, в наших курсах можно игнорировать требования ФГОС, ибо мы учим для дела, а не для соблюдения ФГОС. Очень часто регулятор предлагает обмен льгот на соблюдение какого-то регулирования (типа «убираю вам часть налогов, но потребую цензуры на ваши учебные программы»). Помним, что от льгот всегда можно отказаться — и тем самым у вас исчезнет довольно много регулирования по самым разным линиям (предписанная трансляция госидеологии, произвольные санитарные нормы и т.д.).

Обход цензуры (регулятор хочет контролировать даже просвещение!) всегда был почётным и этичным делом. Так что содержательные требования, которые регуляторы транслируют от каких-то других внешних ролей нужно учитывать, а ко всему исходящему от желающих просто как-то повлиять на ваш учебный или образовательный проект относитесь примерно так же, как к хакерам, которые хотят влиять на ваш софтверный проект: защищайтесь!

И не забывайте, что «бесплатного» ничего не бывает, кто-то должен посчитать, что ваш курс достоин оплаты — и купить его. Роль покупателя чаще всего играют множество людей и компьютеров (в том числе покупателем может выступать организация, в которой заведомо много личностей). Покупателя нужно убедить, дать ему аргументы (а для начала агента для роли покупателя ещё надо найти). Это означает, что провайдеры курса должны рассказать о своём курсе и покупателю тоже (при этом в организации покупателя это может быть множество личностей, по отношению к которым нужно выполнить лидерство, помочь соорганизоваться и выполнить коллективную роль покупателя), то есть разработчики курса должны дать службе продвижения (в нашем случае — просвещения для образования и профориентации для прикладных курсов) достаточно информации, разработать пакет маркетинговых материалов. Сами люди из службы продвижения не смогут этого сделать, они же не понимают ничего в курсе, они его вряд ли проходили (хотя образовательный курс лучше бы они прошли, работников в провайдере образования лучше бы иметь поумнее, не надо быть «сапожником без сапог»! Но нельзя гарантировать прохождение ими прикладного курса), ничего не знают ни о его содержании, ни о его форме!

Работать с внешними проектными ролями надо так же, как и во всех других проектах: заводить на каждую из ролей свою альфу, адаптировать состояния, формулировать контрольные вопросы к достижению состояния, проводить работы по продвижению состояний, отслеживать изменение состояний. Всё это рассказано в курсе «Методология».

Упражнение по альфе внешних проектных ролей

В курсе «Методология» даны формулировки контрольных вопросов для состояний альфы внешних проектных ролей обобщённого инженерного проекта:

Признаны (recognized): внешние проектные роли выявлены; ключевые из них представлены; ответственности представителей/исполнителей проектных ролей определены.
Представлены (represented): исполнители внешних проектных ролей согласились с ответственностью; представители каких-то оргзвеньев получили полномочия; подход к сотрудничеству согласован; практики работы поддерживаются и уважаются.
Вовлечены (involved): представители/исполнители внешних проектных ролей помогают команде; реагирование представителей на запросы своевременно, и они предлагают решения; изменения сообщаются вовремя.
В согласии (in agreement): минимальные ожидания/предпочтения согласованы; представители/исполнители внешних проектных ролей довольны своим вовлечением; вклад внешних проектных ролей приносит пользу проекту; приоритеты ясны; перспективы команды и внешних проектных ролей сбалансированы.
Удовлетворены для разворачивания (satisfied for deployment): имеется отклик/feedback от внешних проектных ролей; система готова для разворачивания в месте её эксплуатации.
Удовлетворены в использовании (satisfied in use): отклик/feedback по использованию/эксплуатации системы доступен; система отвечает ожиданиям/предпочтениям.

Основываясь на этих состояниях, предложите набор состояний альфы внешних проектных ролей, понимая, что осмысленная оценка состояния будет у вас только после разбиения на подальфы и оценки состояния каждой отдельной проектной роли. Тем не менее, как состояния внешних проектных ролей могли бы быть сформулированы для вашего учебного проекта? Оцените состояние вашего проекта по адаптированному варианту. Для каждого контрольного вопроса отведите одну строчку таблицы, колонку дел для получения положительного ответа заполните только для очередных пяти дел, чтобы не злоупотреблять upfront планированием в agile проекте курса.

Состояние альфы	Контрольный вопрос	Ответ на вопрос в вашем проекте	По какому рабочему продукту можно убедиться в ответе	Какие дела нужно сделать, чтобы получить положительный ответ

Учительская команда

Учитель — это обобщённая роль, такая же как «инженер» или «менеджер». Углубление разделения труда привело к тому, что роль учителя сегодня выполняется чаще всего не одним человеком, а целой командой разных людей, выполняющей разные практики: культуртрегерства (аналог визионера в инженерии), методологии и методики (создание учебных и методических материалов), преподавания (помощи ученикам в освоении учебных материалов), организации образовательного конвейера (деканата). Хотя в очень маленьких учебных проектах это может быть и один человек, но в больших проектах и эти роли могут выполняться большим числом людей, причём не забываем и о компьютерах: роли учителя могут быть автоматизированы, это только роль ученика не может быть автоматизирована, вместо ученика учиться компьютер не пошлёшь (хотя и это можно обсуждать: «научи решать дифуры не меня, а мой компьютер, а меня научи только ставить для компьютера задачи»).

Команда учебного проекта собирается в организации-провайдере обучения ровно такая, какая способна профессионально (без новичковых ошибок!) выполнить все практики выбранного метода обучения по созданию учебных и методических материалов, а затем и собственно обучения студентов по этому курсу. Если личности, составляющие команду, сами не имеют мастерства в выполнении этих практик, то они будут делать новичковые ошибки. И результат их работы будет «учебный», то есть у студента будет кривое недомастерство, полученное за более долгое время, чем могло бы быть получено. Конечно, есть большой шанс, что студент с продвинутой личностью (с сильным интеллектом) сам выправит все ошибки учительской команды, то есть прочтёт дополнительную литературу, спросит непонятное у коллег, сам обнаружит ошибки в своей работе (а иногда и в работе учительской команды), за счёт своего интеллекта по-быстрому придумает методы их преодоления, а отсутствие лидерства со стороны преподавателя заменит самомотивацией. Но лучше бы надеяться не на талантливых и сообразительных студентов, а на профессионализм учительской команды, в том числе развитость софта поддержки обучения (ибо помним, что учительский труд вполне может автоматизироваться).

Наш курс «Инженерия личности» как раз кругозорный по этому профессионализму. Но, как и в случае курсов системной инженерии и менеджмента, в случае обучения (инженерии личности) для того, чтобы стать высококлассным членом образовательной команды, нужно пройти ещё и обучение по прикладным практикам учительских подролей. Так, не любой высококлассный специалист по какой-то прикладной практике (медицине, ракетостроению, художественному творчеству) сможет профессионально на высоком уровне выполнить для этой практики методологическую работу, и уж тем более методическую работу (его же никто не учил тому, как проектировать обучение!), а потом ещё и качественно вести занятия в учебной группе. Этому всему нужно учиться специально.

Когда можно согласиться с тем, что курсом займётся команда непрофессионалов в обучении? Например, когда по прикладной практике вообще никаких учебных и методических материалов нет и «хоть какая-то» учебная программа, семестр, курс, занятия в разы и разы лучше их отсутствия. Даже если непрофессиональная учительская команда в таком случае научит одного талантливого студента из десяти, а девять не очень талантливых студентов из этой десятки так ничему и не научатся, это может быть приемлемо: КПД такого курса, конечно, мал — но больше нуля. Без подобного курса вообще не будет новых людей, владеющих целевым мастерством, умеющих выполнять прикладную практику, а так будет аж один новый человек, а если на входе сотня абитуриентов, то на выходе будет целый десяток успешно выучившихся! И это может быть критичным: ни одного нового мастера, или целый десяток новых мастеров! Главное, чтобы девять так и не выучившихся студентов не нанесли потом своим неумением больше вреда, чем пользы — и в силу опять вступает этическое рассмотрение, однозначного решения тут нет.

Вот примерный набор учительских ролей (и помним, что в некоторых предметных областях традиции их именования разные: вспомним спорт, где вместо «преподавателя» будет «тренер», в психологии это будет «психотерапевт», в ходе онбординга в компании это может быть «куратор» или даже «наставник», а роли «методолога» и «методиста» часто скрываются под безликим «аналитик» в наименовании должности):

Преподаватель. Работает со студентом (или группой студентов), составляя с ним студенческую группу, это «оператор» учебного конвейера, по которому идут студенты, представитель учительской команды, который непосредственно контактирует со студентом. Роль преподавателя полезно разбить на две подроли:
- Преподаватель-предметник («консультант»). Работает со студентом, консультируя его по предмету: объясняет непонятное, проверяет его мастерство в решении задач, помогает предметному мышлению по материалу курса в курсовых проектах. Его задача — провести студента через множество проектных ситуаций/контекстов, чтобы связать знания из учебника-задачника с ситуациями в жизни, то есть перевести теоретические знания и отрывочные умения студента в его мастерство в изучаемой деятельности. У хорошего «предметника» студенты не столько хорошо сдают экзамены, сколько потом могут выполнять изученную практику в живых проектах, творчески её адаптируя к рабочей проектной ситуации — в том числе решая задачи, о которых не знал не только студент, но и сам «предметник» в момент обучения. Главное у «предметника» — это способность отследить мыслительную ошибку студента, указать на неё, затем предоставить некоторое разнообразие учебных и рабочих контекстов, чтобы запомнилось правильное мышление там, где раньше была ошибка. Так что отчасти «предметник» — это методолог, который не только хорошо владеет методом преподаваемого предмета, может внятно рассуждать об этом методе, но и может разобраться в использованном студенте методе-с-ошибкой, чтобы найти в нём эту ошибку и затем (с этого момента — «предметник» будет методистом, следовать методическим рекомендациям) объяснить эту ошибку студенту. Отнюдь не все профи в каком-то предмете могут быть хороши в преподавании именно потому, что они могут оказаться плохи и в методологии, и методике.
- Преподаватель-лидер. Работает над тем, чтобы пришедший обучаемый хорошо выполнял роль студента, именно про эту роль говорят «учитель по призванию», он мотивирует на обучение. Основная задача лидера — это удерживать студента в его роли, обеспечивать мотивацию учеников выполнять задания. Труд студента — рабский, он не получает за свой труд вознаграждения (стипендия — кто её платит? За что? Большая ли она? Чаще ведь наоборот: за обучение надо платить, а не зарабатывать обучением!). Труд студента нельзя автоматизировать, хотя преподавателя автоматизировать можно. Полпланеты изучает «геймификацию» как перспективный вариант безлюдной технологии лидерства, это прямая автоматизация одной из подролей преподавателя. У хорошего преподавателя-лидера студенты радостно выполняют рутинные и скучные упражнения, и им не скучно. Профи в выполнении той деятельности, которой учат, может быть совсем не профи в лидерстве — поэтому не каждый специалист справляется с преподаванием.
Методист (дидакт, «завуч», разработчик учебных и методических материалов, instructional designer) разрабатывает содержание обучения/учебные и методические материалы (учебник, задачник и задания, тренажёры, методические рекомендации преподавателю). Преподаватель берёт эти учебные материалы и применяет их к студенту, получая на выходе мастера, обладающего целевым мастерством. Методист умеет хорошо объяснять и понимает, как тренировать студентов (то есть у него хорошая квалификация в риторике, он подкован в когнитивистике и нейрофизиологии). Это совсем другое умение, нежели умение методолога вытащить и документировать SoTA какой-то целевой практики (практики системного мышления, или практики обучения нейронных сетей, или практики социальных танцев, или практики наладки автоматизированной линии выпуска полупроводниковых чипов). Методист — это специализация базовой роли инженера-технолога (тот, который разбирается с методами заводского изготовления деталей, которые спроектировало конструкторское бюро): задача методиста как разработчика учебных и методических материалов — это изменения в студенте (человеке, компьютере, гибридной системе — автономной личности), то есть задача инженера на изменение физического мира. Сам методист как разработчик учебных и методических материалов (учебной программы, семестра, курса, занятия) не изменяет студента, но проектирует это изменение ровно так, как инженер-технолог сам не работает с «железом» проектируемой им машины, но только выполняет подробное описание того, как нужно эту машину изготавливать, а изготовлением потом занимается оператор заводского конвейера и рабочие на конвейере. В обучении студента изменяет преподаватель, оператор учебного «конвейера», реализованного учебными материалами на самых разных носителях.
Методолог (исследователь практики, которой собираются учить), разрабатывает содержание обучения, то есть описывает мастерство, опираясь на SoTA (state-of-the-art — лучшее, что известно на сегодняшний момент) в какой-то целевой практике, которой планируется учить студентов. Методолог также указывает на типовые ошибки и заблуждения, которые нужно преодолеть в обучении (скажем, указывает, что в системном мышлении нужно бороться и с редукционизмом, и с холизмом, в исследованиях бороться с эмпирицизмом). Методолог работает не с учебными и методическими материалами, он работает с дисциплинами и технологиями, помогает их описать явно, определить границы того, чему нужно учить.
Архитектор учебной программы — относительно новая роль, иногда это научный руководитель, иногда это составитель учебной программы. Занимается обычным архитектурным делом: следит, чтобы учебная программа всегда была легко модифицируема, её части могли бы разрабатываться разными командами авторов курса, у неё были бы надлежащие архитектурные характеристики (например, она была бы масштабируема, а не принципиально устроена так, что на весь мир можно было бы готовить не более десятка человек или десятка AI-агентов в год).
Культуртрегер — он соответствует инженерному «визионеру», который выполняет роль шумпетеровского предпринимателя (не путать с бытовым многозначным словом «предприниматель»): определяет мастерство, которое массово потребуется в будущем, и выгода этого мастерства с учётом возможных рисков покроет издержки на получение этого мастерства. Именно культуртрегер принимает участие в стратегировании и определении того, что надо для какой-то практики разрабатывать учебные и методические материалы и проводить обучение в рамках учебной программы, семестра, курса, занятия.

Декан (администратор учебной программы, а в случае крупных организаций командная роль — деканат), создатель учебного «конвейера» (internal development platform engineer), который состоит из учебных и методических материалов, развёрнутых на какой-то обучающей платформе (LXP, learning eXperience platform) и клубной/социальной сети с поддержкой учебной работы, преподавательского пула как «операторов конвейера». Декан организовывает «конвейер» («строит завод») и формирует учебные группы из студентов и преподавателей, ведёт их по конвейеру. То, что происходит на конвейере, определяется его проектировщиками: методологами и методистами.

… помним, что могут быть и другие учительские подроли, к условиям конкретного проекта обучения адаптируется и набор ролей. Скажем, при преподавании химии потребуется лаборант, при преподавании вокала — концертмейстер. При этом роль тьютора/коуча может быть как включена в учительскую команду (она соответствует роли оператора мастерства — за изготовленным мастерством надо приглядывать, использовать его по назначению, поддерживать актуальность), и это указано в таблице подраздела «Адаптация системной схемы проекта для проекта учебного курса». Но тьютора можно считать и внешней проектной ролью курса, это указано в подразделе «Внешние роли проекта обучения». Студент проходит через несколько курсов, возможно в разных школах, и тьютор помогает выстроить его маршрут. Возможно, личность «развивающегося» выступает ещё и самому себе тьютором, приводя себя как абитуриента, а потом удерживая студента на обучении. Можем ли мы помогать тьютору, если рассматриваем его как внешнюю проектную роль? Да, этим займётся «продвиженец» в организации провайдера обучения, он информирует тьютора об открывающихся ему возможностях, то есть новых учебных программах, которые предлагается провайдером обучения. Не относитесь к предлагаемому в нашем курсе набору ролей и подролей в проекте обучения как к догме! Адаптируйте их для вашего проекта!

Сегодня это очень условное разделение на подроли проблематизируется. Так, преподаватели стремительно заменяются на AI-агентов, поэтому часто их из «учителей» выносят в состав LXP, которую разрабатывает деканат. А культуртрегера, методолога, методиста, архитектора учебной программы называют «авторской командой», куда не входит тот же деканат. Тем самым вместо «учительской команды» есть «команда автора» и «деканат», а слово «учитель» упраздняется. Но мы будем использовать его как некоторую супер-роль, которая потом дробится на самые разные другие роли в проектах обучения.

Ещё нужно понимать, что общая роль «учитель» предполагает, что есть какой-то агент, выполняющий все роли — но в инженерии это давно не так для «инженера», равно как в медицине для «врача», а также для большинства других практик. Идёт активное выделение подпрактик, которыми занимаются подроли, а затем эти подроли распределяются по различным ролям в команде — ровно как в английской мануфактуре, где производительность труда и качество работы резко выросло после того, как булавку перестал делать целиком ремесленник, но стала делать команда, каждый человек в которой делал только одну операцию. Это же верно для учительской команды: вместо фигуры «учителя» появляется целая команда, вместо фигуры «преподавателя» в команде появляется тоже целая команда (предметник, лидер и множество других функций, которые выполняет LXP, learning experience platform. А дальше, например, «предметник» тоже может быть разбит на подроли, и часть практик «предметника» может быть автоматизирована, в том числе проверка заданий, понимание ошибок в рассуждениях, более детальные объяснения, планирование заданий и т.д.).

Оргмодель учительской команды / команды провайдера обучения

Метод обучения (практики создания и развития мастерства) — это практики (дисциплины и технологии), которыми пользуются роли учителя/«учительской команды»/«провайдера сервисов обучения». Если подходить к созданию команды по инженерной норме, то эта команда должна быть системно описана:

Функционально: это набор ролей и их практики работы
Конструктивно: из каких оргзвеньев состоит организация провайдера обучения (даже если оргзвено — это один агент и приданное ему оборудование)
Размещение: где расположены оргзвенья (в том числе тут определяется вопрос об очном и дистантном обучении. Очное обучение — студенты идут к месту размещения преподавателя, дистантное обучение — наоборот, преподаватели предоставляют сервис студентам, которые находятся у себя дома или на своём производстве).
Стоимость: полная стоимость владения команды, сколько стоит её создать и потом поддерживать её работу.

В функциональном описании как минимум должны быть адаптированные (с метаУ-модели из нашего курса до метаС-модели, принятой в организации провайдера обучения) описания практик всех ролей учительской команды (и это нормативные роли — то есть эти описания должны быть, эти практики должны быть продуманы!):

Культуртрегерства — описание стратегирования в области образования.
Методологии, которая должна выдать документированное описание целевой практики, которой будет заниматься целевое мастерство.
Методики — документированое описание метода, которым будет создано целевое мастерство в личности ученика. В педагогике это называют дидактика, куда входит и методическая, и методологическая практика — но в системе гособразования «чему учить» диктуют чиновники, а они дидактикой не озабочены, там политические механизмы выработки официальных образовательных стандартов, а не дидактика, поэтому в педагогике сейчас под дидактикой понимается главным образом именно практика методики обучения. В психологии — «метод психотерапии». В спорте — «методика тренировок». Часто какие-то детали того, как именно будет работать мастерство в голове, экзокортексе, теле и экзотеле выпускника/мастера определяют уже методисты/дидакты. Это приблизительно соответствует тому, что «рабочку» (информационные модели с детальностью, достаточной для изготовления) чаще всего разрабатывают не в конструкторском бюро, занимающемся сложной инженерной системой (например, атомной электростанцией), а заводы-изготовители оборудования, хорошо знакомые с особенностями своего производства и понимающие ограничения по изготовлению. Выходных продуктов этой практики несколько:

Методические рекомендации (практика, которой должны следовать преподаватели, нормативный статус «рекомендаций»), в которых учтены все современные подходы к обучению: blended learning, flip teaching, mastery learning, heutagogy и так далее, а уровнем ниже они базируются на достижениях когнитивистики и нейрофизиологии.
Учебные материалы (учебник, упражнения, задания, методические рекомендации преподавателю), чаще всего размещаются на обучающей платформе (LXP). Сюда же входят разные учебные пособия и оборудование (тренажёры, модели и моделеры, игровые среды, лабораторные установки).
Описания квалификационных практик для оценки квалификации выпускников по итогам обучения (аналог описания метода инженерных обоснований, ибо результаты тестирования — один из вариантов свидетельств в пользу успешности системы)

Практики организации учебного процесса — описание практик работы деканата.
… все остальные практики, которые могут потребоваться при проведении обучения.

Дальше в нашем курсе для всех этих практик будут отдельные разделы с краткой их характеристикой. Научить этим практикам и должен наш «учебный курс о том, как создать учебный курс». При этом помним, что для профессионализации в области обучения потребуется проходить более глубокое обучение по каждой подпрактике обучения, чем проходить знакомство с этими подпрактиками на кругозорном уровне нашего курса. Например, чтобы стать методистом, недостаточно просто освоить материал нашего курса, нужно проходить ещё и много других прикладных курсов.

Системная схема проекта обучения указывает на основные объекты (альфы, предметы кейсов для этих практик), с которыми работают эти практики и как они взаимодействуют друг с другом в ходе обучения.

Работы учительской команды

Работы обучения грубо делятся на несколько потоков:

Работы в учебных группах: выполняемые студентами учебные задания и выполняемые преподавателями мероприятия по помощи студентам — и тут нужно будет отслеживать их реальное выполнение, ибо студенты любят «сачковать» — и обучения поэтому может не случиться. Из операционного управления самое простое тут — это «проектное управление» с жёстким графиком прохождения какого-то заранее запланированного набора задач/работ. К каждому занятию с преподавателем студенты должны выполнить какие-то задания по чтению материала, решению упражнений, подготовке постов в порядке «мышления письмом», разработать какие-то модели и т.д. Но всё-таки лучше бы думать про это как планируемое «по ходу дела» (то есть управляемое как case management) с использованием технологий адаптивного обучения³⁰ с учётом идей mastery learning³¹: разным людям требуется разное время для достижения какого-то требуемого уровня мастерства, поэтому число решаемых ими задач и последовательность решения могут различаться, это требует перепланирования прямо по ходу курса для каждого отдельного студента, даже если речь идёт о студенческой группе, типичный case management. Такой подход требует тщательной разработки курса и готовности к такому подходу платформы обучения (LXP), прежде всего отслеживание конфигурации изготовленного мастерства в цифровом двойнике студента.
Работы по разработке учебных и методических материалов: членов авторской команды (совместная работа методолога и методиста) хорошо бы вовремя назначить, и не забыть проконтролировать, чтобы они вовремя выполняли свои части работы по подготовке учебных и методических материалов.
Работы по разработке новых фич экзотела, включая экзокортекс (инструментария, который будет задействован мастером в ходе работы — например, моделер в составе экзокортекса, который был использован при обучении, настроен на какую-то предметную область, но потом может быть использован и для моделирования уже рабочих проектов мастером-выпускником). Разработки по развитию экзотела (и экзокортекса в его составе) можно включать как в состав работ по обучению, так и учитывать отдельно от обучения. Но если у вас школа карате, то вам просто потребуется какой-то магазин кимоно при этой школе, или хотя бы надо будет учить студентов, как и где найти правильные кимоно для обучения в этой школе. И дальше выбор: эти кимоно будут внешнего изготовления, или они окажутся вполне конкурентоспособными — и ученики продолжат пользоваться ими вне стен школы, в жизни.

Это деление на отдельные потоки работ чуть-чуть отличается от обычного деления работ по провайдингу/предоставлению какого-то сервиса тем, что «заготовка будущей целевой системы» у нас не пассивная, а личность — ученик. Поэтому есть не только работы самого сервиса (преподавателей как «завода», а также остальной учительской команды как «конструкторского бюро»), но и работы ученика.

Управление работами ведётся как обычно, средствами операционного менеджмента, контроль состояний альф, отслеживаемых в проекте обучения — как обычно, по чеклистам (описано в курсе «Методология»).

Отдельно нужно указать на валеологию³², ибо студентов надо ещё и научить пользоваться собственным телом (поддерживать его здоровым — достаточно спать, сбалансированно питаться, для двигательных практик поддерживать его управляемым/body control и способным к удержанию равновесия/balance). Грубо говоря, обучать личности агентов нужно не только ЗОМ (здоровому образу мышления, качественным мыслительным практикам), но и ЗОЖ (здоровому образу жизни, качественным практикам ухода за организом).

Организация обучения (менеджмент провайдера обучения)

Отдельно надо заметить, что провайдера обучения самого надо создать, а также вести менеджмент его работы. Этим занимается менеджмент организации, занимающейся (возможно, в том числе) и обучением. Тут будут ещё несколько практик — и мы обсуждаем их точно так же, как обсуждали бы при создании любой организации, которая занимается инженерией чего бы то ни было:

Стратегирование и роль бизнесмена, которая ей занимается. Тут же инвестиции.
Продвижение (работы по маркетингу, рекламе, продажам): не заманишь «развивающегося», шансов научить его не будет. При этом объяснять то, зачем нужно образование, нужно не только «развивающемуся», но и тьютору.
Операционный менеджер управляет работами учительской команды: составляет расписание занятий, следит за тем, чтобы всё было быстро-вовремя, обеспечивалось ресурсами и не выходило за рамки бюджета (работами студентов рулит преподаватель в своих подролях лидера и предметника: учебную загрузку каждого студента определяют преподы, руководствуясь методикой обучения)
Оргпроектировщик проектирует организацию обучения.
Лидер-организатор, который помогает каждому человеку в учебной организации войти в его роль, катализирует сотрудничество между всеми участниками проекта учебного курса.
Орг-архитектор следит за архитектурными характеристиками и ставит ограничения на оргструктуру.
Администратор разворачивает бэк-офис и занимается бухгалтерией, юридическим обеспечением, кадровой работой.

2. Методы инженерии личности

Как мы обходимся без понятия "сознание" в наших курсах

DISCLAIMER. Я понимаю, что тема холиварная -- все тут поп-психологи и гуру медитаций, каждый читал десять книжек на эти темы, все тут в этом разбираются. Я тоже читал, практиковал, разбирался, общался -- много даже не лет, а десятков лет. Если чего в этом тексте не сказал, не упомянул, не привёл аргументов, опустил, то это не от того, что я "не знаю", "не знаком", "не понимаю", или даже просто "не вспомнил", но оттого, что объём текста маленький, в него всего не всунешь -- даже ссылок на мои прошлые многочисленные тексты и видео, где я касаюсь темы сознания.

Виталий Ванчурин интересуется физикой сознания и телепатии -- зачем?

Виталий Ванчурин у себя в чате под новый год активно обсуждает идеи сознания и телепатии. Как я понимаю, этим он хочет привлечь внимание широкого круга исследователей к его идеям о том, что есть три сорта нейронных систем -- естественные (биологические, в которых весьма плохо с памятью, но хорошо с мутациями), искусственные (в которых весьма хорошо с памятью, но плохо с мутациями), а также скрытые (о которых мы ничего не знаем, но это ж "нейроны", поэтому могут быть самые разные неожиданные связи между чем угодно). Дальше вводится идея нескалярного интеллекта, который может быть гибридный био-нежить-скрытый и оптимизироваться на разное -- какие-то системы оптимизируются на определённую теорию, какие-то для прикладных задач, какие-то на обучение с учителем, а какие-то на самостоятельное познание. Страница проекта -- https://artificialneuralcomputing.com/neurah, в чате все эти идеи обнаружения телепатии как доказательства существования скрытых нейронов вот с этого места (https://t.me/theworldasaneuralnetworkchat/850). Это всё появилось после предложения подходов к математической теории социальных явлений (в начале декабря, вот тут: https://t.me/theworldasaneuralnetworkchat/815, сугубо математический текст). Все эти "сознания" и "телепатии" -- поиск языка, на котором можно поговорить о математике и физике с простыми людьми. Надо просто пересказать математику простыми словами, тогда математическое описание hidden neural systems можно свести к телепатии, а сознание -- это будет мерой динамики эффективности обучения/познания. Грубо говоря, сделать словарик перевода математики и физики на бытовой язык. Hidden space и телепатия при этом не особо пугают, ибо множество вселенных в мультиверсе не менее провокативно для солидной публики. Опять же the more, the merrier -- привлекает широкую публику для обсуждений, будет не скучно, вдруг кто что умное скажет.

Моё мнение тут -- никто умного не скажет, эксперимента не предложит, идей не подхватит. Но эти темы привлекут фриков и прочих людей с плохой рациональностью, обсуждения не получится. Станет только хуже, отношение "сигнал-шум" упадёт ниже плинтуса. Я лично считаю, что проблема сознания (в том числе hard problem of consciousness, но и в любой другой постановке) не существует, она не важна. И от слова "сознание" надо избавляться в том числе по социальным причинам.

Мы тестировали много догадок о том, влияет ли на скорость обучения наших студентов выбор термина. Выяснилось, что влияет -- и очень влияет. Термин не должен порождать вредные ассоциации или фантазии -- иначе научить студента не получается много месяцев. Например, мы отказались от термина "предприниматель": никто из наших студентов не был в состоянии воспринимать это как роль по Шумпетеру, со строгим ограничением предметной области экономикой. Путалось с примерно пятью другими значениями, причём эти значения менялись прямо по ходу разговора (начинали с "предприниматель это роль", продолжали "предприниматель -- это склад характера со склонностью к риску", подмешивали "предприниматель -- это инвестор", "предприниматель -- это исполнитель вообще всех ролей, начальник фирмы"). Мы вставили в курс фрагмент, который эту многозначность объясняет, а само слово "предприниматель" табуировали -- и просто описывали более узкие роли, которые обычно ассоциируются с самыми разными значениями омонима "предприниматель". Так, предпринимателя по Шумпетеру назвали по основной функции: визионером. Много "предпринимателей" говорили нам потом спасибо, ибо это позволило им разобраться со своими проектами и своими ролями в этих проектах. Ибо "особый склад характера, который выполняет в стартапе самые разные роли" -- это никак не продвигает в понимании.

То же пришлось делать с термином стейкхолдер -- то ли это роль, то ли исполнитель роли. Путаница у всех была страшная: то ли Вася Пупкин стейкхолдер, то ли Принц Гамлет, играемый Васей Пупкиным. И что означает слово (держатель хорошо прожаренного стейка -- самая была расхожая шутка) никто не понимал. Мы заменили "стейкхолдера" на "проектную/организационную роль" -- путаница исчезла. Но студенты зато фантазировали роли. Ввели метод как поведение роли, указали на примат метода -- и дали отсылку к методу как культуре (метод, исполняемый многими агентами). Фантазии в ролях исчезли. Табуировали слово "танец", ибо там тоже -- то ли это перформанс (скажем, танда в танго), то ли стиль/паттерн перформанса (танго), то ли общий тип любых ритмических движений под музыку (танец -- и танго, и сальса, и балет). Заменили "практику"/"рабочий процесс" (термины инженерных и менеджерских стандартов) на "метод" как основной синоним -- в разы ускорилось понимание объяснений про рабочие процессы (которые синонимы для метода/практики/культуры работы). Ведь "по какой практике работаешь?" и "каким методом работаешь?" -- любой студент не сможет ответить на первый вопрос без особого тренинга, а на второй вопрос сможет сразу ответить, даже без тренинга. Термин "метод работы" -- самодокументируемый.

Физика: это поиск для физических объектов таких математических объектов, которые в мышлении ведут себя похожим образом

В принципе, идея математическим объектам поставить в соответствие какие-то физические объекты в реальном мире -- это правильная идея. Это и есть то, что делают физики: берут математические/ментальные объекты с хорошо известным поведением и подбирают их так, чтобы их поведение было максимально похоже на измеримое поведение объектов в физическом мире. Весь вопрос в том, какие брать физические объекты -- вводить новое разбиение мира на объекты, или брать бытовые какие-то понятия. Скажем, можно ввести объект "флогистон", объект "эфир", описывать их поведение формулами с математическими объектами и привязывать как-то к измерениям для бытовых объектов -- делая эксперименты на предмет невязки измерений и предсказанных расчётами величин. Математические объекты всё-таки не равны физическим. Одно дело померять энергию, другое дело -- оценить значение оператора Гамильтона. Тут и надо обсуждать разницу физического (про мир) и математического (про ментальные/математические понятия) языка.

Это хорошо обсуждает Андрей Хренников, когда рассказывает про появление идей квантовой механики -- как появлялась математика, которая хорошо вроде всё описывает, но до сих пор есть трудности в физической (что это в мире) интерпретации. Если поменять математику энергии на что-то, не связанное с оператором Гамильтона, то энергия останется, а математика будет другой. Объекты мира (табуретка, квазар) те же, описание их физики через математику -- время от времени меняется. Но иногда меняется не только математика, но и онтология -- те объекты, которые есть в мире. Силы тяготения не было у древних, потом у Ньютона -- была, у Эйнштейна -- не было. Флогистон был, а затем его не было. Вот и сознание -- необязательно, что оно в какой-то математике обязательно будет, сама картина мира (онтология) этой математики будет другой, без сознания. Мы это (связь физики и математики, а также роль семантики) весьма подробно обсуждаем в курсе "Интеллект-стек" -- https://aisystant.system-school.ru/lk/#/course/intelligence-stack/.

Поэтому тут два варианта:

-- ввести нужные нам математические объекты, которые потом как-то проинтерпретировать в привязке к физическим объектам. Скажем, ввести математические объекты квантовой теории поля. И дальше мучиться "интерпретациями квантовой механики": расчёты работают, причём дают очень точные предсказания (до десятого знака!) но понять их -- не получается, этих "интерпретаций" предложено множество, по поводу них идут споры. "Заткнись и считай" тут (то есть "без интерпретаций", "у нас тут просто хороший аппроксиматор замеченных в природе паттернов") вроде как тоже не проходит, ибо тогда нельзя делать причинно-следственных утверждений.

-- подбирать формулы для фолк-интерпретаций (народных, уже имеющихся). Скажем, брать понятия из каких-нибудь народных космологий (сказок народов Индонезии, даосских мифов, индуистских святых текстов) и пытаться их проинтерпретировать математически. Трудности в том, что непонятно будет, что именно измерять.

Разбираемся с эффективностью обучения (dynamics of learning efficiency) -- стоит ли связывать её с "сознанием"?

Вот берём математику машинного обучения, обучения представлениям, глубокого обучения -- и пытаемся сказать, что весь мир является нейросетью. Это как раз научная программа Виталия Ванчурина. Дальше берём в рамках этой научной программы какое-то понятие (не путаем понятия и термины, в разговоре нужны оба типа объектов), например, эффективности динамики обучения (dynamics of learning efficiency) и проходим развилку:

-- найти объекты в мире, которые будут выражаться через это понятие. Онтологически считаем, что это и есть в мире. Остальное -- морок, суеверия древних времён. Как сила тяготения, суеверие времён Ньютона или флогистон -- суеверие времён до термодинамики. Иногда работает, но в общем случае -- нет. А что работает? Теория относительности с искривлением пространства-времени (и никакой силы тяготения нет!), термодинамика, где флогистона нет. Как нет? А вот так -- нет! Тут проще всего считать, что это понятие в мире -- есть, прямо говорить, например, "эффективность обучения" и рассматривать его изменения.

-- пытаемся найти понятие из текущих мифов, суеверий, каких-то других научных теорий -- и сделать словарик. Так сказать, словарик между ньютоновской силой тяготения и понятиями теории относительности, где этой силы нет. Ну, или берём сознание, объявляем его свойством -- и считаем что это эквивалент эффективности динамики обучения. Иногда может сработать, если мы заняты концептуальным синтезом (скажем, набираем разные кусочки теории эволюции -- получая сначала теорию Дарвина, затем эволюционный синтез, потом новый эволюционный синтез, затем расширенный эволюционный синтез, я неоднократно уже об этом писал. В какой-то мере мета-мета-модель из курсов ШСМ представляет собой продукт аналогичной работы). Но чаще всего это не срабатывает, если вместо концептуального синтеза нескольких теорий, основанных на эксперименте, делается просто попытка "выразить сложное понятие простыми словами, знакомыми людям". Всё это в общем виде обсуждалось в моём коротком программном тексте "Преподавание химии на алхимическом языке: и не пытайтесь!", https://ailev.livejournal.com/1509956.html (2020). Пытаться рассказывать про мир как нейросеть, задействуя богов, телепатию и сознание -- не надо. Проще найти что-то более измеримое, воспроизводимое, однозначно понимаемое, просто заземляемое/grounding.

Если уж и стоит задача выбрать термин (не понятие) для эффективности динамики обучения (dynamics of learning efficiency), то нельзя брать слова, которые вызывают у людей у каждого собственное прошлое понимание его значения (например, "сознание"). Научить собственному пониманию сознания не удастся: всякого приходящего придётся долго и нудно переучивать. Моё предложение: если уж заниматься физикой, то надо онтологию "класть" -- предлагать физические понятия, за которыми стоят математические объекты и которые можно как-то измерить (то есть отследить изменения в физическом мире у каких-то объектов). Не надо дальше тащить какие-то старые понятия, будет плохо. Не надо привязывать понятие эволюции, например, к понятию бога -- абстрактного, или даже конкретного (скажем, к Зевсу). Понятие эволюции вводим, понятие бога забываем.

Термин/слово "learning" в машинном обучении, обучении представлениям, глубоком обучении имеет совсем не бытовое значение (в быту это -- "учитель учит ученика"). Если взять как "самодокументируемый термин", то будет дикая путаница в понимании термина, тем более что тип "обучения" -- процесс/функция. Люди очень плохо понимают процессы и говорят о них мутно. Тем более, что там два модификатора: свойство процесса (эффективность), и свойство свойства (динамика эффективности).

Если брать русский язык и пытаться передать "обучение" из глубокого обучения "по смыслу", а не "по словарю", то там имеется в виду что-то, близкое к получению знания в науке (а не в школе или вузе) -- познание. Это означает, что в английском лучше бы говорить не learning, а cognition. Вот и оставить "познание", при этом так и говорить -- "изменения эффективности познания" (ибо "динамика" -- термин, который понимают только люди, понимающие про Гамильтониан. Вот и заменить "динамику" на "изменения").

Мне это представляется хорошим, но недостаточным: познание в быту представляется как чисто исследовательская работа, "изучение вселенной". Нет прагматического императива, выхода на изменение мира к лучшему. Это потребуется объяснять дополнительно, как "познание" прикрутить к "выживанию" -- все эти рассуждения про оптимизм, просвещение и т.д.

Второй вариант -- познание/learning заменить на эволюцию, опираясь на то, что процесс/функция алгоритмов нейросетей описывается как эволюционный алгоритм. Это замечено уже многими исследователями, например, https://arxiv.org/abs/2410.0254 (диффузионные алгоритмы в нейросетях эквивалентны эволюционным алгоритмам). Тогда будем говорить об изменении эффективности эволюции. У команды Ванчурина есть тексты про эволюцию и там таблицы соответствия терминов термодинамики, deep learning и эволюционной биологии. Вот и добавить ещё один столбец -- "смысловое понимание из обыденного языка", чисто для учебных целей. Хитрость в том, что "обучение" по-русски и "learning" по-английски имеют чуть разные смыслы, поэтому таблица на разных языках будет иметь разные термины и разные ассоциации. Мышление по-русски и мышление по-английски тем самым будет давать разные результаты в силу разных ассоциаций, но это давно известный факт, можем этим пренебречь.

Поэтому тут два соображения:

-- эпистемологическое: не надо тащить в новую теорию все старые понятия из народного деления мира на объекты. Не надо брать понятие "душа" и трактовать его в терминах какой-то физической теории. То же самое не надо делать со словом "сознание".

-- социальное: слово "сознание" притягивает как магнитом людей, которые чужды логическим и физическим рассуждениям. Например, психологов (у меня много друзей-психологов с университетским образованием, которые фанаты астрологии и нумерологии). Даже если поменять "сознание" как процесс на познание как процесс или сознание как свойство системы на интеллектуальность системы (интеллект -- это как раз мастерство решать проблемы, в целом интеллектуальность вполне похожа на эффективность познания/обучения), то могут прийти когнитивные психологи -- но это ж совсем другие люди, у них более точное мышление, с ними можно и о математике поговорить.

Даже если считать, что это "промежуточный этап, упражнение для разъяснения непосвящённым, потом перейдём от алхимического языка к химическому", то это не получится -- упражнение и "промежуточность этапа" будут не видны, до химического языка никто не дойдёт, так и останутся на алхимическом, но будут говорить, что это "научно подтверждено, там где-то была строгая математика". Не надо так.

Можем ли мы уйти от обсуждения сознания? Да, конечно можем! Примерно так же, как ушли от обсуждения флогистона, обсуждая нагревы и охлаждения -- оставили термодинамику. Не объясняем химию на алхимическом образном языке, "проверенными столетиями алхимических практик понятиями". Какие тут можно сделать ходы?

Описывать феномены субъективного восприятия без использования понятия "сознание"

Первый ход -- описывать феномены субъективного восприятия (большинство аргументов нужны для этого: сознание как переход к восприятию восприятия изнутри агента) и что с этими феноменами делать. Скажем, та же соматика -- как вести себя с телом, данным тебе в ощущениях "изнутри" ("тело, воспринимаемое изнутри" -- это и есть "сома"). А субъективное восприятие ("неназываемое") формировать, помещая агента в контролируемую ситуацию, "воспроизводимый эксперимент". Скажем, чтобы получить субъективное восприятие горячего, надо агента сунуть в горячую воду и сказать "вот это субъективное восприятие горячего". Ken Wilber так предлагал реплицировать эксперименты по достижению просветления, ему как раз приходилось отвечать на вопрос "как продемонстрировать принципиально недемонстрируемое". Просветление годится только для цирка, но мы это не обсуждаем, просто говорим, что "почувствовать себя просветлённым, что неописуемо никакими словами", то есть "продемонстрировать недемонстрируемое" довольно просто: надо заставить агента выполнить инструкции, достаточные для репликации эксперимента. В предлагаемом к репликации эксперименте надо любопытствующему человеку удерживать внимание год-другой, иногда и лет пять-шесть в бодрствовании, затем в быстром сне, затем в медленном сне. Можно контролировать бодрствование и быстрый-медленный сон по замерам на энцефалографе, всё вполне рационально. После этого любопытствующий в том, "каково оно, просветление" оказывается просветлённым -- он имеет соответствующий опыт/впечатление/experience работы его собственного мозга в таком режиме (это цирк, хобби, спорт, повторить в домашних условиях легко -- но требует времени, усилий, довольно опасно, но полезно не больше, чем освоение каких-то других цирковых режимов: ходьба по канату, йогическая гибкость тела и т.д., только тут это с мозгом. В жизни приложимо так же, как ходьба по канату и йогическая гибкость: можно выступать в цирке, иногда воевать в рукопашной схватке без шансов применить технику, больше нигде). Тем не менее, это вроде как хрестоматийный пример того, как работать с рационализацией субъективного восприятия.

Этот ход мы сделали в курсе "Системный фитнес", там ведь соматика, "первая позиция восприятия" -- предлагали эксперимент, в котором мышца обмякала, говорили студентам -- "то, что вы чувствуете, назовём обмяканием". Всё отлично сработало, дальше можно обсуждать субъективный опыт -- заземление на "прочувствование в контролируемой ситуации" отлично решает вопросы "называния неназываемого". Нюансы, конечно, есть. Но есть и методы решения проблем с этими нюансами.

Про "позицию восприятия"/"референтный индекс" (от первого лица, от второго лица, от третьего лица, или per se, per re) мы уже поминаем -- в "Интеллект-стеке" в подразделе "теория сознания". Конечно, надо этот материал расширить:

-- дать подробней соображения Chris Partridge, и кроме его примеров бухучёта больше пояснить про stakeholder eXperience (там как раз ход на описание впечатления агента-в-роли из его первой позиции, а не из второй или третьей позиции)

-- развернуть в "Системном мышлении" и "Методологии" материалы, которые давал в AQUAL Ken Wilber. Конечно, у него там сразу дальше ход на духовность, а также стадийные теории развития (которые не подтверждаются экспериментально), но если это убрать, то остаются позиции восприятия и даже какие-то примеры теорий/дисциплин, работающих с этими позициями. Ken Wilber вполне себе системный мыслитель, это всё вполне себе материал по системному мышлению, если вас интересует мышление агента про себя, любимого (из первой позиции, а также приёмы перехода между позициями -- скажем, рефлексия).

-- более чётко прописать этот материал в программе "Личное развитие", ибо там как раз ставится задача "саморазвития", то есть развития из первой позиции восприятия, так что надо давать инструменты для работы с этой позицией.

Вся эта психология и парапсихология (в том числе все эти "осознанности" с выходом на "просветления") интересна людям прежде всего тем, что неявно обещает повышенный уровень счастья (плохой термин, очень многозначный), повышенный уровень well-being (чуть получше). Наш опыт показывает, что это тупиковое направление. Если у тебя нет витамина D, что выясняется простым анализом крови, то можно иметь огромные проблемы со слабостью и утомляемостью, относить это к лени, ругать работу -- но психолог тут не поможет, а поможет приём витамина D. Если проблемы с надпочечниками, то тоже никакие психологи не уберут "выгорание по жизни", даже если ходить к ним два раза в день каждый день (за умеренную плату, конечно). Даже если вместо психологов обращаться к LLM, которая работает уже во многом не хуже психотерапевтов. Если ты сидишь в убогом дохлом проекте, то психологи тут не помогут -- поможет понимание того, что дохлого в проекте, а также умение или исправить проект, или умение быстро перейти в другой проект. Что же касается чисто практической стороны вопроса, то мы давно заметили, что наша программа обучения методам внешней работы отличненько продвигает студентов в части их wellbeing в первой позиции. Например, в https://systemsworld.club/t/samosmii-2024-ak-8-aya-vstrecha-sistemnyj-menedzhment-6-10-glava-zametki/20234 наш студент замечает:

— уровень тревожности снизился: понимаю что могу, а что не могу и спокойно про это думаю. Меньше страха

— без ШСМ не получилось бы вывезти нагрузку

Никакой психологии, никаких приёмов работы с "сознанием", а эффекты вроде бы вполне психотерапевтические. Главное, что это массовый поток таких замечаний от студентов, это не единичное свидетельство. Оказывается, фундаментальное образование уменьшает тревожность, что твой фенибут или ещё какой выписываемый строго по рецепту психотроп.

Берём теории сознания -- и тамошнюю концептуализацию, но без слова "сознание"

Второй приём -- взять какую-то механистическую (с рациональными объяснениями, без отсылок к "скрытым слоям" или "космическому разуму") теорию сознания и изложить нужные нам её моменты в терминах мета-мета-модели, но игнорировать само слово "сознание". Работать с отдельными сущностями, но не собирать их в какое-то целое. Ровно как сделали с "предпринимателем" (разобрали отдельные роли). Мы очень много времени потеряли на разбирательство с "сознанием" при создании курса "Рациональная работа". Мы в итоге взяли теорию схем внимания, attention schema theory (AST) — https://en.wikipedia.org/wiki/Attention_schema_theory. Вот ответ AST на критику других теорий сознания: https://grazianolab.princeton.edu/sites/g/files/toruqf3411/files/graziano/files/graziano_2020_review.pdf. Есть и конецптуальный синтез нескольких механистических теорий сознания, "стандартная теория сознания" -- https://disk.yandex.ru/i/jNrkSyc-9ohRIA, туда входит в части объяснения субъективного опыта и AST. При этом мы выкинули само гипермногозначное слово "сознание", стали говорить в терминах нужных нам объектов из теории.

Ввели многокамерное внимание с зуммированием (концентрация на точке -- деконцентрация как 360-градусное мультимодальное внимание), добавили память паттернов/типов какой-то мета-модели (схемы!), которые направляют это внимание. Внимание также имеет много определений (например, внимание в архитектуре трансформеров не то же самое, что человеческое внимание), но его легче обсуждать и воспроизводить в жизни.

Ввели понятие "собранности" как удержание внимания на разных периодах времени, в том числе удержание внимания на внимании к разным моделям. Добавили часть курса по моделированию, без которой обсуждение внимания было непродуктивным: если не знаешь, что искать -- будет блуждание бессмысленного внимания, непродуктивная собранность по поводу пустяков (вот как у просветлённых: не так много из них известны своими делами, при этом они собранны как в цирке -- без технических средств, чисто животная собранность, и результаты поэтому малы, цивилизацию не просветлённые продвигают). Описали собранность в "Интеллект-стеке" (https://aisystant.system-school.ru/lk/#/course/intelligence-stack/2023-07-27/11513), развернули методы собранности в "Рациональной работе" (например, раздел "Концентрироваться на важном": https://aisystant.system-school.ru/lk/#/course/ontologics-sobr/2024-12-20T1629/54857). Это помогло, вместо непонятного и плохо заземляемого "осознанность" используем "собранность". Все рациональные люди остались наши, методы работают, все любители поп-психологии, духовные гуру, тренеры медитаций -- за бортом, как и хотели.

А сам термин «сознание» оказался лишним и путающим для всех практических целей описания субъективного опыта (восприятия от первого лица), полезным оказалось обращение к описанию происходящего с агентами в другом наборе терминов, легко заземляемых (grounding). То же самое касается многих духовных школ: они обучают цирковым трюкам с умом, но дают легко заземляемые инструкции, связанные с вниманием (например, внимание к коанам), а не инструкции в терминах "сознания". Но в описаниях они художественно и не заземляемо говорят о сознании или дао, в реальных инструкциях — только о характеристиках внимания (многокамерное внимание с онтологически определенными типами объектов во внимании).

Так что внимание, собранность -- это много лучше, чем "сознание". Умение выделить заранее известный тип фигуры (этот тип задаётся какой-то мета-моделью) из фона -- это внимание, удержать его в мышлении -- собранность, и даже киберсобранность, ибо удерживать будем чем-то небиологическим -- чаще всего компьютером (отсюда и "кибер"). Так что не используем слово «сознание», работаем только с концепциями внимания и моделей. Все фрики и любители психологи и любители философы исчезли, это очень сэкономило время, сберегло репутацию, помогло в быстром обучении культуре киберсобранности.

Toolformer

Моя любимая идея Toolformer двухлетней давности ("Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools", https://arxiv.org/abs/2302.04761) получила развитие для reasoning -- "Chain-of-Tools: Utilizing Massive Unseen Tools in the CoT Reasoning of Frozen Language Models", https://arxiv.org/abs/2503.16779. Результаты плохи ("better than the baseline", читай -- "чуть-чуть лучше, чисто для статьи"), но сама постановка задачи интересна -- "уметь выбрать из 999 инструментов, часть из которых сетка вообще никогда не видела -- без доучивания". Смотрим на текст не столько как на "результаты, надо пользоваться", сколько на "продолжаем развивать идею". Для меня эти "инструменты" -- это ответ на теорему о бесплатном обеде, что нет универсальных алгоритмов, которые решают одинаково быстро все классы задач. Вот инструменты -- это как раз палитра алгоритмов для "особых случаев". Примеры тут должны быть алгоритмы оптимизации, алгоритмы решений систем дифуров и прочее такое, где универсальный алгоритм работает настолько медленно, что его выкидывают по тайм-ауту, ибо он всегда заканчивается "подвисанием в бесконечном переборе". Описано это подробно в https://arxiv.org/abs/2308.04445, "Getting from Generative AI to Trustworthy AI: What LLMs might learn from Cyc" (читать там не про trustworthy AI, а про опыт CYC). Думать, как и копать, надо всегда не голым мозгом или голыми руками, а с каким-нибудь солвером, хотя бы калькулятором, или в случае копания если не каким-нибудь экскаватором, то хотя бы палкой-копалкой.

Напомним картинку Toolformer, которую уже многие забыли, https://arxiv.org/abs/2302.04761. Всего пару лет назад, седая древность. Смысл в том, что палкой-копалкой копать результативнее, чем голыми руками -- и этому можно выучиться. Думать внешними мозгами результативнее, чем собственными голыми мозгами -- и этому тоже можно выучиться.

Терминология: мантра, дрессировка и язык позитивной психологии

У нас в методсовете развернулась дискуссия по использованному мной слову "мантра" (вот тут давал мантры оргразвития -- системного мышления, операционную, распожаризации/lean, стратегирования: https://ailev.livejournal.com/1756760.html). Похоже, что "эксперты разделились на два лагеря" -- одни горячо "за", другие горячо "против". Это означает, что "эксперты попали на неизведанную территорию". Там буквальный перевод с санскрита "инструмент для собранности/focusing ума" и коннотация "непрерывного повторения". И отсылку к эзотерике обращаем в шутку "доступности только посвящённым" (это ж формальное определение эзотерики!). Поэтому по смыслу хорошо подходит, как ни странно. "Повторяй мантру, она удерживает собранность". Лучше, чем "повторяй шпаргалку, она удерживает собранность", или "повторяй алгоритм, он удерживает собранность" (да ещё и разъяснения, что это не "пошаговый алгоритм", а именно что "средство удержания собранности в длинных рассуждениях"). В литературе при этом полно употреблений термина "мантра" безо всяких эзотерических коннотаций. Будем строить тренировки по отдельным пунктам этих мантр.

Объяснения при просвещении: надо упрощать правильное объяснение, а не общаться на неправильном языке

Как работать с misconceptions

Михаил Гусаров навёл меня на статью "Identifying and Correcting Programming Language Behavior Misconceptions" (https://cs.brown.edu/~sk/Publications/Papers/Published/lk-smol-tutor/paper.pdf). Фантастически интересная работа! Она содержит:

-- онтику трудных понятий (curated list of misconceptions) в общей онтике (semanic basis) современных языков программирования. И даже лиспоподобный язык программирования, который выражает ровно эти понятия.

-- предложение по обнаружению "слепых пятен" в понимании трудностей обучения, из-за метанойи экспертов. Эксперты банально не замечают трудностей в понимании студентов, поэтому не дают ни разъяснений, ни необходимой тренировки для этих трудностей. Так что "надо поставить датчик на заблуждения". Термин misconception/заблуждение там намеренный, это не студенческие ошибки/errors. Грубо говоря, проверяемые в conceptual inventory заблуждения должны быть наработаны отдельно, для этого должен быть инструментарий (https://ailev.livejournal.com/1197467.html, пункт 6 ровно про это).

-- система обучения "сержантским методом", которая ловит студента на заблуждениях и позволяет ему потихоньку пройти метанойю (генератор задач и проверка исполнения). Отличается от традиционных систем обучения программированию тем, что специфическим образом направлена на обнаружение искоренение заблуждений, а не просто на обучение концепциям программирования.

Во всём этом одна проблема: речь идёт о проекте, где возможен высокий уровень формализации (вводится даже свой язык программирования и его интерпретатор) и тем самым возможны формальные проверки ответов студентов -- по ответу понятно, какого типа у студента непонимание. Скажем, если студент отвечает на "Сколько будет 1+6*2" -- 13, то это одно понимание семантики, а если отвечает 14, то другое понимание. Тут ещё важно, что сам пример по факту -- ловушка, и кто учил математике, тот сразу это понимает. Последний раз я встретил этот пример с "ловушкой" при регистрации на форуме у Ratiborus. Ловушка была в виде пробела: "1+6 *2". Я уверен, что у довольно многих "продвинутых пользователей", а не программистов, в этом месте "дрогнут мозги". Вот пример из статьи, там ещё и проценты неверных ответов считаются (в классе 50-70 студентов каждый год):

Когда же речь идёт о псевдокоде и тем более "просто тексте" (верхние онтологические уровни — это "просто текст", в наших курсах это поясняется), то всё много хуже, формальных проверок нет. Хотя общие принципы сохраняются, только значительная часть работы проводится преподавателем "вручную":

-- при создании курса все подозрительные на непонимание места обсуждаются не в одном месте курса, а в разных, и добавляются разъяснения и множество примеров. Это, конечно, не одноразовая процедура, а "вечный процесс", так что текст курса и задачник сразу содержат "curated list of misconceptions").

-- если всё-таки преподаватель замечает много студенческих ошибок в каких-то ситуациях, то он обязан учесть их в тексте курса с разъяснениями (например, добавить объяснения, добавить примеры, добавить задачи).

-- далее задания делаются не любые "по материалу курса", но именно на возможные заблуждения (conceptual inventory).

То есть формально всё то же самое, только в качестве "автоматизированной системы" тут выступает преподаватель и автор курса. У меня в "Системном мышлении" 110 вопросов и 560 ответов с ловушками, как раз для этого. И надо заполнить 35 разных таблиц, которые тоже составлены намеренно "коварно", ибо это ж conceptual inventory, проверка заблуждений, оставшихся после попытки понимания учебника. В девятой переписке текст был по факту удвоен по объёму -- ровно из-за того, что в текст вставлены дополнительные примеры и разъяснения для наиболее частых заблуждений. Да, читать стало вдвое больше по объёму, но заблуждений после этого чтения -- меньше!

Вот последний отзыв по поводу "Системного мышления", получен пару дней назад: "это вообще другой курс, думаю, его и с первого раза можно понять. За счет объяснений, вставленных просто везде. Раньше был только материал - а теперь, дополнительными объяснениями исключены возможности «не то прочесть». Ощущается как - «ведение внимания»".

Вот пример наших "ловушек" с ответами (скриншот из курса "Системное мышление" в LXP Aisystant):

В самом тексте курса "Системное мышление" ещё и чеклисты предлагаются для потенциальных мест, где легко в суете проекта проявить очередное заблуждение. Так, с понятием системы есть даже раздел "Частые ошибки в выявлении целевой системы", там подробно разобраны (причём не в первый раз по тексту курса!) типовые misconceptions/заблуждения студентов -- и высокопоставленные руководители всё равно наступают на эти грабли снова и снова, так что тут надо быть терпеливым -- ровно как и при обучении программированию (https://aisystant.system-school.ru/lk/#/course/practical-systems-thinking/2024-05-01T1627/28728):

-- Вы выдаёте описание системы за систему.

-- Создатель/«система создания»/инструмент/«провайдер сервиса», как целевая система.

-- Одинаковые имена целевой системы и её части (или целевой системы и надсистемы).

-- Одинаковые имена для самых разных систем.

-- Слишком высокий системный уровень (отсылка «на деревню дедушке Константину Макарычу»)

-- Сверхобобщение (указывается какой-то надкласс вместо конкретного класса систем)

-- Релятивизм (ошибка всех тех, кто не уверен в принадлежности к какой-то команде).

-- Целевая система как все самые разные виды систем всех самых разных проектов, которыми занимается агент (чаще всего — крупное предприятие, у которого много видов продукции).

-- Игнорирование первичности основной функции/метода работы системы.

-- Пропущенная система.

-- Флоты, пулы, агентуры, клиентуры.

-- Указание на какую-то связанную с целевой системой, вместо той, которая целевая.

-- … множество других ошибок, проявляющихся во множестве других ситуаций.

Мы непрерывно замеряем квалификацию и даём обратную связь студентам (принципы квалифицирования -- https://ailev.livejournal.com/1723294.html). Когда у студента хорошо подвешенный язык и общая сообразительность (наши студенты -- это часто какие-нибудь главные инженеры заводов, которых прислали "по разнарядке"), но материал всё-таки не освоен — флегматично перечисляем ошибки, говорим, что в курсе говорится и где именно говорится по этому поводу, что почитать дополнительно. Тут даже непонятно, заблуждение это при нормальном обучении, или студент просто в глаза не видел материала курсов (например, банально не читал про то, что произносимое его хорошо подвешенным языком -- ошибка), или листал материал по диагонали во время рабочего совещания прямо перед занятием (поэтому о существовании списков возможных ошибок знает, но какие именно там ошибки -- нет, уже не вчитывался), поэтому о прохождении всех наших специально расставленных ловушек и говорить не приходится.

Тут важнее всего — давать feedback, то есть это процедура замера для целей дальнейшего обучения, презумпция добросовестности студента. Более того, надо, чтобы все члены группы понимали содержание происходящего (каждый из них мог бы быть на месте такого студента, каждый мог бы делать такие заблуждения по поводу содержания курса, но и каждый мог бы так находить эти заблуждения, как это показывает препод, это всем учебный пример).

В отличие от обучения программированию, тут нельзя предлагать автоматизацию, ибо для не слишком формальных текстов пока есть разные LLM, которые оказываются более-менее бесполезными для курсов типа нашего.

А что касается самого текста про conceptual inventory и программирование, то повторимся:

-- он важен как предложение общей онтики для самых разных языков программирования

-- там даётся список заблуждений, "где они все ошибутся", это существенно поднимает качество обучения.

-- предлагает не обучение на "популярном языке программирования", а обучение собственно понятиям программирования, общим для множества языков, поэтому выбран язык программирования, позволяющий гарантированно выразить эти понятия.

-- И уже для этого языка предложен инструментарий обучения, который позволяет не только "создать", но и "развивать" conceptual inventory на базе замеров результатов прохождения курса студенческими группами.

Вот пример тех заблуждений, которые были найдены не самими преподавателями, но преподавателями с помощью нацеленного на это инструмента проверки знаний (SMoL Tutor):

Помним, что обучение программированию в школе вводилось для формализации описания методов работы и последующего составления планов действий (императивное программирование). Современное программирование -- это прежде всего моделирование. Недаром, если нейросетку сначала учить не на примере неформальных текстов из "этих ваших интернетов", а на примере формального программного кода, она становится умнее, ибо знакомится в своей части "языковой модели" с понятиями типа и логикой (это я говорил много раз, но сейчас вроде это уже общее место) и поэтому легче избавляется от мусора в художественных текстах (исследования такого сорта были -- пункт 3 в https://ailev.livejournal.com/1719578.html), а ещё в текстах программ вполне себе части формальных моделей мира, что тоже немаловажно. Может быть, для людских мокрых нейросетей надо учить не на огромных массивов кода, но реально учить языкам моделирования (моделирование, онтологизирование, программирование -- это одно), чтобы добавить умений критики. Язык логики -- это ж язык программирования, помним про Curry-Howard. Онтологию тоже выражают на логических языках, а обработку онтологий в наиболее успешных проектах (экспертные системы) часто вели на Прологе.

Хотя вроде само обучение программированию как массовой профессии теряет смысл: Karpathy давно уже сказал, что метод градиентного спуска пишет код лучше, чем программист (и это был поворот к Software 2.0, даже не к парному программированию с AI-copilots), а не так давно он сказал, что самый модный язык программирования -- английский (и это -- поворот к Software 3.0, когда люди делают только постановку задачи). Но не теряет смысл умение поставить задачу, то есть разбираться в том методе работы, который должна поддержать программа, а также разобраться с тем, как устроен коллектив, который работает -- разобраться в методах коллективной работы. И не теряет смысл понимать, в чём же всё-таки разница между неформальным представлением наших мета-мета-моделей в тексте и формальным представлением моделей в языках программирования. И вот как бы авторы статьи учили этому -- непонятно. Я же работаю как раз над этими темами.

Сообщества как обучающие организации

Эскиз клубного проекта

Эскиз клуба создателей на базе продвинутых AI-агентов

Когда-то в 2011 году я выступил с эскизом образовательного проекта, https://ailev.livejournal.com/961237.html. Тогда это было полностью шапкозакидательно, чистое прожектёрство. Но, удивительно, через четыре года после этого стартовал проект ШСМ, а сейчас выпущено больше двух тысяч человек, прошедших полностью хотя бы один курс. Плохо масштабируемо пока (хорошее образование до сих пор плохо масштабируется и дорого), но всё работает.

И вот в 2025 году, когда стало понятно, что важнее не такое образование, а клуб (виртуальный клуб -- сегодня это называется социальная сеть) выпускников подобного образования, надо писать новый эскиз, но уже клубного проекта. Даже клуб клубного проекта, ибо на базе клуба, культура которого поддерживается фундаментальным образованием (о котором я писал в 2011 году), могут существовать множество прикладных клубов по инженерным интересам. Мы когда-то думали про "школу как платформу", где на основную базовую программу могло бы быть нанизано огромное количество прикладных курсов -- но вот не случилось, прикладных курсов нет, их некому разрабатывать. Опять же, школа -- это только вход, а дальше клуб, а вот с прикладными клубами (пытались делать лаборатории) всё плохо, ибо в лаборатории приходили учиться, а не исследовать. Ну, типа как "студенческая лаборатория", где нет ни одного профессора или хотя бы постдока, а только студенты третьего курса -- пришли за опытом. Надо тем самым как-то это всё автоматизировать, поэтому выдам очередной эскиз проекта -- теперь клубного.

Клуб должен выполнять работы полного цикла, используя AI -- конечно, это будут AI следующего поколения, или даже следующего к следующему, которое уже не так долго ждать. Будущее придёт внезапно, надо давать себе свободу о нём подумать.

Каждый клуб по интересам должен крутиться вокруг отслеживания и обсуждения SoTA той или иной предметной области -- причём это должны быть не слишком широкие предметные области, но и не слишком узкие. Сейчас в качестве таких клубов выступают какие-нибудь чаты телеграм-каналов. Хотя мой чат вряд ли такой в силу совсем уж общего характера того, что у меня идёт в постах ("Лабораторный журнал" -- это моё мышление письмом, а не клубный канал новостей предметной области). Но можно взять из чатов создателей gonzo-обзоры https://t.me/gonzo_ML (функциональные архитектуры LLM) с тамошним чатом или LLM под капотом (функциональные архитектуры корпоративных систем на базе LLM) -- https://t.me/llm_under_hood с тамошним чатом. А вот остальные чаты "про LLM" не подходят, это не столько "клубы создателей", сколько "новостные агентства по выпуску продуктов крупными вендорами" (что-то типа художественной критики, "был я на балете в Мариинском театре, так вот главный балерун споткнулся в дневном представлении, а декорации вполне хороши") и "жёлтая пресса" (которая развлекает, а не просвещает -- много мемасиков или эквивалентных текстов). Хотя многие из них начинались как вполне себе инженерные чаты, но уж что вышло, то вышло. Чаты наших групп поддержки тут тоже не образец: там нет потока новостей, которые пытаются отследить SoTA.

Отслеживание трендов

Увы, разные "отраслевые тренды", которые в количестве случаются во всех блогах под новый год -- это не совсем то. Это тонкий момент, когда появляется перспективная технология, которой занимаются несколько человек, и эта технология завоюет мир. Скажем, в 2012 году после "момента ImageNet" -- это была смена технологии с shallow на deep pretraining. Это надо было отследить по "общему потоку всех новостей" и сформировать новый клуб. Как? Непонятно. Для этого придётся рассмотреть вопрос о том, что такое "новости" (мне тут не слишком сложно сформулировать, ибо я много и сам занимался новостями, работая с крупными ньюсмейкерами по PR проектам, и общался много с разными разработчиками новостных систем). Новости отвечают следующим критериям:

-- они новости. Сутки -- это новости. Неделя -- это материал для статьи в глянцевых журналах (где ожидается проработка получше, учёт контекста и прочая "аналитика" и полировка подачи), а для новостей это уже неинтересно. Сегодня новость должна быть свежая, но вот проработка должна быть как для глянца.

-- они (потенциально) затрагивают жизнь большого числа людей. Скажем, день рождения знаменитости -- это не новость (даже если журналистов-блогеров там обильно поить-кормить, то они ничего не напишут). А вот если знаменитость что-то сделала, что можно повторить простым смертным -- то есть потенциально это влияет на действия людей -- это новость. А уж если война или выпуск новой модели OpenAI (с шансом, что ей воспользуются миллионы людей, а не проигнорируют и уйдут к конкурентам) -- совсем большая новость!

-- есть понятие "интереса" (привет Шмитхуберу с его теориями, но там много разных теорий. Скажем, в статье https://arxiv.org/pdf/2503.02831 про meta-learning to Explore via Memory Density Feedback (там парадигма reservoir computing, упоминал эту статью в https://ailev.livejournal.com/1757388.html) читаем про Kinds of Curiosity: The most popular exploration algorithms each tend to fall into one of three categories by the kind of objective term used: prediction error, reconstruction error, and memory density. Each of these algorithms works because the target is non-stationary. Model-based methods promote attainment of un-modeled data, which then used to improve the model. Model-free methods promote attainment of data that are not yet in memory, but cease to be novel upon collection. All methods result in a cyclical progression of novel states through the environment. Вот это оно, exploration. Новости нам нужны для exploration в отслеживании тренда. Есть, конечно, и другие способы задания трендов. Я уже неоднократно писал, как задают тренды математики: математик должен показать, что у него всё в порядке с мозгами, для чего он должен решить какую-то "интересную задачу", которую оставил кто-то лет так сто назад -- и которую ещё никто не решил. Когда решил, его обязанность -- задать новый "интересный тренд", оставить новую "интересную задачу", чтобы следующее поколение знало, какие тренды. Рома Михайлов обижался на Перельмана, что тот крупную задачу решил, а на следующий тренд не указал, не выполнил обязанность. Вот это как раз и есть про "отслеживание трендов".

Мы тут разворачиваем меметический алгоритм, и вот exploration тут -- как раз попытка найти следующий потенциальный пик с потенциальным более высоким максимумом на динамическом ландшафте приспособленности, отпрыгнуть от текущего локального пика, у которого заведомо ограниченная высота.

А ещё тут плотно перемешиваются исследования и инженерия: исследования идут в составе инженерии, при этом даже на примере архитектур нейросетей (необязательно LLM), архитектур LLM (в которых может быть несколько нейросетей, например, MoE) и AI-систем на базе LLM (их там тоже может быть несколько, и даже не корпоративные AI-агенты, а какие-нибудь роботы со слоёной архитектурой вроде Helix) видно, что их можно рассматривать как "исследования в алгоритмике" (поиск эффективного алгоритма, "университетская задача") и как "исследования в прикладной инженерии", ибо там на выходе вполне себе инженерные системы. Так что всё это слитное R&D -- не в академическом заходе, а в инженерном заходе. И у передовиков ожидаем не нобелевки, а каких-то других, инженерных признаний -- инновация тут определяется классически не как "новая идея", а как "идея, дошедшая до рынка -- выдавшая SoTA и доступная за деньги". Подрыв/disrupt -- это инновация, вышедшая на рынок и обрушившая предыдущую SoTA, прорыв -- это инновация, которая может быть повторена не только в одной фирме. Если что-то вышло на рынок "новое" и не может быть повторено другими -- ну, этому и имени нет. Вот отслеживаем прорывы и подрывы. Скажем, DeepSeek R1 -- вот это прорыв (хотя и не подрыв).

Пример возможного тренда -- тот же самый reservoir computing, причём необязательно на классическом "железе". Почему? Там скорость-энергоёмкость уж больно аппетитные, и если вспомнить, что мозг потребляет 30 ватт, то вполне можно ожидать, что в робототехнике будет какое-нибудь неклассическое железо с не очень классическими алгоритмами. Но и просто робототехника пойдёт, но это уже слишком широкий класс, это как сказать "тема человека", такие слишком широкие "тренды" -- не тренды. Это как сказать в "трендах года", что "будет распространение AI" -- спасибо, Кэп!

В любом случае, это методологическая задача -- надо определить предметную область, выделить новый класс функций, методов работы, способов обработки, описываемых новыми теориями/алгоритмами/знаниями.

Это обычно я делаю: слежу за трендами, нюхаю подрывы. Но фишка в том, что сейчас это должен бы делать AI, никакому отдельному человеку не угнаться. Ну, или на первых порах -- человеко-машинная система, причём необязательно один человек, необязательно один AI. Таким пытается заниматься Gartner Group, но мне тамошние hype cycle в этом плане не очень нравятся -- они запоздалы (спецпресса отслеживает тренды давно, Gartner замечает через пару лет, чувствительность нулевая), а ещё там уровень обобщений как у GPT-3.5, даже не турбо, маркетинговое бла-бла-бла ни о чём, попса полная, удивлять обывателя, а не профи.

В медицине такой метод для определения перспективных лекарственных веществ называется screening -- идёт жуткий поток информации по экспериментам, которые все показывают ужасные результаты, тысячами. Но вдруг появляется что-то интересное, одно на тысячи и тысячи примеров неинтересного. И по итогам этого скрининга появляется новое перспективное лекарственное вещество. Вот это просеивание стога сена в надежде найти иголку -- вроде оно, но не совсем. Тут в полной мере проявляется open-endedness, ибо хочешь найти иголку, а находишь алмаз, и выкидываешь его, ибо "не иголка". Greatness cannot be planned, в этом фишка.

Новостная лента

Когда тренд установлен, нам надо отслеживать разные границы Парето по методам, ибо решений огромное количество, все они примерно одинаковы, но есть которые получше, а есть которые похуже. И часто людям даже непонятно про это Парето (ну, или мы говорим ещё про неустроенность/неустаканенность/geometrical_frustration в силу неизбежности конфликтов/противоречий и разных способов их оптимизации), ибо для них любимый параметр -- победа в основной гонке (скажем, "гонка мегапикселей", "гонка точности"), а другие параметры (цена, скорость, память, удобство, энергопотребление, да тысячи их!) не рассматривают. Лично видел в комменте к картинке Gemma

вопрос -- "в чём новость, это же хуже R1?". То, что там ещё и диаграмма по NVIDIA H100 GPU required -- глаз вообще не замечает! И это даже не конец истории. Тут же вопрос о capabilities (термин мутный, переводить или как "способности" или лучше даже как "возможности", так как мало быть способным к чему-то, надо это ещё и уметь), которые сейчас замеряются "в среднем по больнице". Скажем, "может в музыку" -- но по факту поёт под гитару, а на рояле и скрипке -- никак, а второй будет оценен так же -- но там рояль и саксофон -- скрипка и вокал никак, третий -- вообще диджей, ни на чём не может, но держит vibe (модное слово!) в зале, "может в музыку". В новостях надо более подробно оценивать capabilities, и тут множество подходов, например:

-- https://arxiv.org/abs/2502.07577, "Automated Capability Discovery via Model Self-Exploration". Тут один AI пытает другой (возможно, себя) на предмет поиска capabilities -- на базе идей open-endedness. Это на поиск новых возможностей.

-- https://arxiv.org/abs/2503.08893, "EvalTree: Profiling Language Model Weaknesses via Hierarchical Capability Trees", это наоборот, поиск слабостей в capabilities, ибо текущие бенчмарки как раз меряют "среднюю температуру по больнице" в рамках очень широких областей.

Вот для каждой новости надо понимать:

-- это из какого тренда (или задаётся вообще новый тренд?). Тут, заметим, всё равно надо "отслеживать тренды" -- даже если у вас LLM, надо уметь отследить появление после трансформеров какой-нибудь мамбы, или "научились делать RL на LLM и заводить reasoning" (как с R1), ибо "там движуха": потенциально это может затронуть жизнь многих и многих инженеров.

-- в чём там SoTA, на какой парето-диаграмме играем (это необязательно двумерная диаграмма!), но это вопрос динамической оптимальности решения, положение на dynamic fitness landscape, причём достаточно детально, а не как у Gartner. Концепция использования -- наше всё, мало только концепции системы, тем более узкого вопроса функционального описания, "функциональной архитектуры" (при всей важности и первичности такого вопроса).

-- в чём суть предлагаемого решения? Как оно там всё? Нужно именно объяснение.

И вот по последнему пункту "нужно объяснение" самое интересное в форме реализации: AI как раз тут, вот он и должен объяснять. Новости идут в самых разных языках узких предметных областей, написанные "из контекста авторов", в языке метаС-модели, и она задаётся неявно, она часто спрятана в списке литературы к статье-новости, если вообще к новости есть список литературы и если вообще новость делается по выходу статьи.

В объяснении обычно берётся некоторый нейтральный контекст (мета-мета-модель, возможно метаУ-модель предметной области) и далее делается трактовка новости для широкого контекста, при этом -- причинный вывод, это же "объяснение"! Вот gonzo-обзоры или LLM под капотом ровно такое и делают, представляют какую-то ленту архитектурных новостей.

У нас же клуб создателей, поэтому прежде всего берём архитектурные новости, предложение новых функциональных архитектур, а ещё новых архитектурных стилей в плане нарезки на модули (можно ещё сюда и "проектировщиков" включить, которые делают "изобретения" -- показывают, что в физическом мире может быть аффордансом для этих функций, если следовать предложенному архитектурному стилю. Этот птичий язык разделения труда в современной разработке у меня в курсе "Системная инженерия"). И тут два нетривиальных поворота:

-- вообще, что такое "объяснения"? Авторы ведь сами всё объясняют! Нет, авторы не объясняют, у них глаз замылен, и изъясняются они тёмно. Надо сделать так, чтобы суть новости поняли даже люди, которые не имеют глубоких познаний в прикладной предметной области, хотя и имеют интеллект, позволяющий быстро разбираться с новыми веяниями. Это можно сделать, используя тоже SoTA мета-мета-модель и метаУ-модель, что трудно, поскольку новости в части трендообразования сами по себе задают изменения в способах описания -- тут неявно отслеживание трека происходящего с трансдисциплинами. Грубо говоря, поток новостей на испанском, тамильском и арабском должен объясняться на рабочем английском -- и ещё с явным указанием типов объектов, чтобы уж точно понималось без ошибок. А ещё это должны быть контрфактуальные объяснения, причинный язык. То есть берём авторский текст и за шкирку его дотягиваем до некоторых стандартов представления информации, а ещё помещаем в контекст. Иногда авторы и сами это делают, ибо paper, и blog post, и "информационная модель изделия" (код для софта) -- очень разные, но необходимы все. И кто хорошо изобретает, часто пишет плохие статьи и вообще ужасные посты в блог. Вот эти объяснения "на рабочем английском предметной области" это компенсируют.

-- у каждого читателя, однако, есть свои вопросы. И текст должен на них отвечать. Получается так, что новость должна читателя новости чему-то научить, разъяснить, как новость влияет на жизнь читателя. Это можно делать в диалоге. Вуаля, мы должны перейти к тому, что по каждой новости надо генерировать мини-курс, причём под индивидуальную потребность каждого читателя! Чтобы понять новость, надо подучиться -- одному читателю ответить на пару уточняющих вопросов, а другому читателю таки развернуть ответы, в том числе заглянув в литературу по ссылкам в статье, а то и цитаты из каких-то учебников. Это не просто, я частично писал про проблемы такого захода в посте про "приличную RAG", retrieve-augmented generation, https://ailev.livejournal.com/1757545.html. При этом в части RAG довольно большие подвижки идут. Вот, например, уже есть промышленный мультимодальный RAG -- https://www.lighton.ai/lighton-blogs/lighton-integrates-visual-rag-into-its-platform. Но я думаю, что сегодня такие решения запретительны по цене для учебных и клубных организаций. На таких решениях нельзя отмасштабироваться.

Ведь фишка тут даже не в самой ленте, а в чате по поводу ленты -- это социальная сеть узкой предметной области, "те, кому надо", и там идёт обсуждение новостей, активная синхронизация с тем, что сегодня считается многомерной (разные же capabilities, разные места на Парето-равновесиях) SoTA в предметной области, а новости потихоньку эту SoTA сдвигают на другую линию Парето-равновесия.

"Кружок по интересам", узкий клуб в клубе как раз тут. При этом в русскоязычных таких "узких клубах" по паре десятков тысяч человек, из них тысяча -- в чате (например, в gonzo-обзорах так, тематика "функциональная архитектура нейросетей для LLM").

Учебные курсы

Но есть ещё и "широкий клуб", достаточно интеллектуальные люди, которые владеют мета-мета-моделью, позволяющей ориентироваться в самых разных прикладных областях с какой-то достаточно высокой скоростью (год, а не пару десятков лет. Представьте поэта, который хочет стать инженером по проектированию микросхем -- вот это оно, десятки лет как раз в этом случае).

Конечно, нельзя ожидать, что кто-то пройдёт годичный учебный курс, чтобы просто разобраться с новостным потоком -- задавая вопросы AI по поводу новости, а затем вопросы к ответам на свои вопросы, и так целый год, пока новость не будет понята. Хотя у меня есть прецеденты: людям любопытна моя лента, но она непонятна. Поэтому время от времени я встречаю комменты типа "вау! прошёл ваши курсы -- теперь могу читать ваши посты, оказывается, ваша лента вполне понятна!". Вот эта история (чтобы было, что пройти для понимания прикладной ленты -- были курсы, которые "сосредочиться -- и пройти") тоже должна быть поддержана.

Понятно, что тут мы впереди планеты всей, не буду подробно прописывать, укажу только на несколько ссылок:

-- Программа "Организационное развитие", всего 16 европейских кредитов, 480 часов, справка по курсам, https://ailev.livejournal.com/1737214.html (инженерии в программе больше, но ход на то, что размер проектов растёт -- и инженеры выходят в командную работу, развивают организацию проекта)

-- все курсы программ "Организационное развитие" и "Личное развитие" (бесплатный доступ к текстам учебников после регистрации): https://aisystant.system-school.ru/.

-- синтез фундаментальных методов мышления "Интеллект-стек": https://aisystant.system-school.ru/lk/#/course/intelligence-stack

-- корпоративным заказчикам: предложение ШСМ по обучению команд топ-менеджеров, https://ailev.livejournal.com/1720404.html. Дополнительно про топ-менеджеров и их обязанности: https://ailev.livejournal.com/1708306.html.

-- расписание ближайших курсов с преподавателями в открытых наборах: https://system-school.ru/list

-- принципы квалификации: https://ailev.livejournal.com/1723294.html.

-- вебсайт Школы: https://system-school.ru/.

-- мой блог, в котором ещё много чего про это пишется.

В преддверии AI понятно, что все прикладные области будут быстро подрываться в части людского труда, уж проекты-то точно придётся менять -- и там разбираться с новыми предметными областями и командами. Поэтому сначала поднимаем калибр личности, учим SoTA собственно мышления, понимание того, как организационно устроена работа и в чём вообще труд создателей хоть чего-нибудь. Люди с каким-то калибром личности будут чуть более эффективно общаться с теми же AI, чуть более осознанно читать эти же новостные ленты, чуть более ярко участвовать в клубной работе -- будут чуть конкурентоспособней окружающих. Мы это уже сейчас умеем делать, но это плохо масштабируемо. И пока не очень поддержано клубом. Ну, поддержим -- при помощи AI, о чём и пост.

Продвижение, бизнес-модель и монетизация

Если тему монетизации не обсуждать, то это всё просто размахивание руками. Выглядит это как "общественная некоммерческая организация", но те же социальные сети и главный новостной сайт мира (Гугл) ни разу не общественные организации. Как OpenAI была некоммерческой организацией (недолго!) мы тоже помним. Есть специальная форма, в которой сейчас учреждаются подобные инициативы -- Public Benefit Corporation, https://en.wikipedia.org/wiki/Benefit_corporation. В такой форме зарегистрирована xAI, к этой форме потихоньку идёт OpenAI. Все эти DAO и прочие "децентрализованности" не выживают, это мне было очевидно всегда, почему у меня в ленте вы и не находили материалов -- колхозы и кооперативы не выживают. А зачем тогда особая форма для for-profit entity? Фишка там в том, что "если руководство делает какие-то шаги в пользу общества, упуская прибыль, и цена акции падает, то акционеры не имеют право судиться за это с руководством". Тут тоже новизна, поиск новых организационных форм.

А ещё я много писал про клубы, в том числе инженерные клубы тут:

-- "Клуб создателей: первые прикидки", https://ailev.livejournal.com/1744751.html, там было впервые предложено говорить о "клубе создателей", вариант "инженерного клуба". И много-много текста про прототипы, примеры, терминологию.

-- первые шаги ШСМ по трансформации в клуб, кратенько в итогах 2024 года для ШСМ, вторым пунктом: https://ailev.livejournal.com/1747035.html

-- "Не пишешь -- не думаешь, не общаешься -- не в клубе, не в культуре", https://ailev.livejournal.com/1756090.html. Клуб из себя и себя -- это не клуб, не культура. Поговорить не с кем -- это проблема. Если ты вроде как освоил культуру, но молчишь ("все слова на птичьем -- только в уме, ни слова наружу"), то никто и не знает, что ты разговариваешь на каком-то языке. Ты один среди чужих, культура, приобретённая тяжёлым трудом, выветрится. Клуб -- это прежде всего клуб единомышленников, единомыслителей (хотя нет никакого единомыслия, а есть только единонемыслие, но в клубе для этого единонемыслия всё-таки есть какие-то общие культурные основания, SoTA фундаментальных дисциплин интеллект-стека). Вот "Интеллект-стек" мало кто читал, в курсах ШСМ сейчас это дополнительный материал. И с кем его обсуждать? В клубе вполне можно найти этих людей. Но чтобы с тобой это обсуждали, надо, чтобы было понятно: ты "в теме". Для этого надо не молчать -- раскрыть рот и предъявиться. Вот это да, это уже "тексты вовне", при этом не обучающие ("здравствуйте, я вчера прочёл три страницы курса ШСМ, сейчас я вас научу уму-разуму", при этом человек честно считает, что он "просвещает", занимается "маркетингом ШСМ"), а клубные -- беседы с соклубниками, с создателями систем, такими же, как ты. Это социальная жизнь, это ещё одно измерение мышления письмом: практикование общей культуры. Ещё клуб -- это салон, место для общения, практикование культуры мышления в компании. Это "профессиональное сообщество", community of practice, а по-простому -- клуб. Клуб программистов, клуб менеджеров проектов, клуб системных архитекторов, а у нас большая претензия -- клуб создателей успешных систем, инженерный клуб (https://ailev.livejournal.com/1744751.html). Тут можно говорить прежде всего о продолжении встреч в уже знакомой учебной группе -- возможно даже, что прямо с преподом, почему бы и нет. Но это уже после окончания обучения, это уже "клубная жизнь". Это как университетские alumni -- есть одногруппники, есть однокурсники, а есть вообще все, которые и вместе-то никогда не собираются. Вот встретиться с одногруппниками и попрактиковать мышление -- это милое дело, этого ж нельзя сделать на работе или в семье (хотя мы уже знаем компании, где это можно сделать на работе, предложение по обучению команд топ-менеджеров работает, в некоторых фирмах возникает совершенно особая атмосфера продвинутого мышления, https://ailev.livejournal.com/1720404.html). Эти встречи вполне можно назвать "салон", как раньше -- https://en.wikipedia.org/wiki/Salon_(gathering), https://ru.wikipedia.org/wiki/Салон.

Те "чаты обзоров", они же "чаты новостных каналов" -- это есть форма бытования салона. И там мы знаем, что дальше происходит: в популярных каналах и развиртуализация, и многое что другое. "Но есть нюанс": в этих всех каналах есть харизматичный главный персонаж, а тут предлагается AI. Но и тут уже идут эксперименты, например, Григорий Сапунов для gonzo-обзоров уже воспитывает себе своего нейро-двойника, который пишет пока плохие, но уже вполне читабельные разборы статей. Так что это я всё пишу частично про светлое будущее, частично про пока убогое, но уже настоящее.

ообще, эта тема тренировок-фитнеса, клубности и обучения ещё требует развития, поскольку текущий рассказ о том, чем же мы там занимаемся то ли в Школе, то ли уже в клубе -- он глубоко противоречив. Скажем, "тренировка, как в фитнесе" противоречит "воспринимать тренировку как работу, а на работе продолжать". Многие ведь на и работу ту или иную идут, "чтобы прокачаться" и "для строчки в резюме", проигрывая в зарплате. Чтобы потом претендовать на более крутую зарплату, "настоящую работу" — но там часто тот же подход. А наша тренировка как "консалтинг" -- обсуждение материала работы, мало похоже на "тренировку" (тут больше тренировкой будет участие в обсуждении чужих проектов). У танцоров там чётко: время обучения (этюды), время репетиций (повторений) и прогонов целевого материала, время перформанса. С работой мы говорим, что этюдов у нас нет, время репетиций и прогонов — это есть время работы, и потом у тебя ровно то же на работе, "репетиции и прогоны", "как на прогоне, так и на спектакле". Пока всеобъемлющей метафоры нет, предметных областей три, мы транслируем вовне что-то очень противоречивое. Особенно, если добавить "непрерывное" -- что образование/учёба, что работа, что фитнес. То есть нельзя даже сказать "сначала учёба, потом работа, потом фитнес как поддержание формы, когда работу отдадите LLM". Надо продолжать думать дальше, а пока вот три предметных области:
— образование/учёба: у нас подчёркивается долгое непрерывное приложение усилий в обучении: "мышцы качать, чтобы потом мешки таскать". Отсюда фитнес, идея им заниматься всю жизнь. Противоречие в том, что у нас сразу мешки таскаются, "результаты сразу полезны для работы", а "мешки" никаким боком в "фитнес всю жизнь" не входит. Это как грузчику предложить ходить всю жизнь в качалку, смешно же. Если "натренировать системное мышление", то это тренировка формы: высказывать догадки, критиковать на заданные критерии, принимать текст курса всерьёз, это "мышцы качать". Но наши тренировки по результатам и прикладности -- это вполне "мешки таскать", тут можно говорить не о "тренировке", а об акте консалтинга, "мешки таскать". Тренировка — ожидается потом воспроизведение паттерна. Консалтинг — нет, "спасибо за подсказку", но самостоятельного потом применения паттерна не будет.
— работа: если говорить про создателей и клуб, то все "студенты" и "учебность тренировок" исчезают. При этом у нас мало что готово для поддержки клуба (у меня был огромный пост на эту тему, напомню, https://ailev.livejournal.com/1757701.html), там ведь надо SoTA предметной области отслеживать, новостную ленту держать и обсуждения делать клубные, а не в режиме обучения. Возможно, ещё и лаборатории иметь ("наука мимо государства", вполне ведь цель), а то и "консорциумы по стандартизации" в части SoTA, обычное дело в разных предметных областях.
-- фитнес, это ещё более странный случай: "поддерживать форму, чтобы не атрофироваться, хобби" — мышцы качать, чтобы потом ничего. Зато ориентация на длинные усилия, на организацию расписания такого, чтобы занятия вписывались, концепция непрерывного образования с явным выделением времени на учёбу и отсутствием ожиданий от "немедленного применения знаний", а ожиданием "поддержания мыслительной/интеллектуальной формы", "нержавых мозгов".

Оперантное формирование

Текст, который показывает, что "с RL zero ещё не совсем разобрались", "SimpleRL-Zoo: Investigating and Taming Zero Reinforcement Learning for Open Base Models in the Wild", https://arxiv.org/abs/2503.18892. we observe that different base models exhibit distinct patterns during training. For instance, the increased response length does not always correlate with the emergence of certain cognitive behaviors such as verification (i.e., the "aha moment"). Notably, we observe the "aha moment" for the first time in small models not from the Qwen family. We share the key designs that enable successful zero RL training, along with our findings and practices. Вот бы мне научиться получать этот "ага-момент" у мокрых нейросеток. Но они все не маленькие, не опен-сорс, а также одной и той же архитектуры. Вообще, тема RL одна из центральных. Вот добавляют воображения к RL пост-обучению LLM, грубо говоря, добавляют побольше search -- и это срабатывает, https://arxiv.org/abs/2503.18929, "Trajectory Balance with Asynchrony: Decoupling Exploration and Learning for Fast, Scalable LLM Post-Training", двигают SoTA.

Продолжаем смотреть материалы, которые вроде бы про улучшение обучения AI, но помогают многое что понять и улучшить в обучении мокрых нейронных сеток (и, повторюсь -- обучение мокрых нейронных сеток тут как "учить других", так и "учить себя"):

-- "Predictive Data Selection: The Data That Predicts Is the Data That Teaches", https://arxiv.org/abs/2503.00808. Давно понятно, что ключом к обучению являются качественные данные, textbooks are is all you need (https://arxiv.org/abs/2306.11644) положил начало огромному числу исследований. "Лучше меньше, да лучше" -- на мусорных данных получается мусорное качество обучения. Но как понять, какие данные являются не мусорными? Дело ведь не в том, что данные должны быть безошибочными. В работе https://arxiv.org/abs/2404.09937 было сделано наблюдение: Viewing language models as compressors, we show that the "intelligence" of language models as reflected by benchmark scores is almost linearly correlates with their ability to compress external text corpora. Дальше взяли данные -- и выбрали по нормализованным потерям сжатия (compression efficiency). Получили 10x reduction in compute requirements при pretrain. Это означает, что при правильном учебнике и задачах можно ожидать x10 уменьшения времени обучения и для мокрых нейронных сеток, и есть какие-то намётки, в каком направлении выбирать эти тексты. Можно, например, в качестве начального приближения взять предложенный алгоритм preSelect и попробовать поработать с текстами учебников-задачников. Это, конечно, не отменяет обучения с учётом кривых забывания для мокрых нейросеток, но это можно делать на более качественных текстах, а качество оценивать не "по правилам" или "по эвристикам", "по интуиции", а "по замерам". Вот "замерять" качество наших курсов по preSelect для начала, взялся бы кто за такое.

-- "Cognitive Behaviors that Enable Self-Improving Reasoners, or, Four Habits of Highly Effective STaRs", https://arxiv.org/abs/2503.01307. Какие-то особенности нейросеток делают их умнее -- какие? Есть four key cognitive behaviors -- verification, backtracking, subgoal setting, and backward chaining -- that both expert human problem solvers and successful language models employ. Статья определяет priming как "подготовка разума показом примеров" в ходе обучения. И находит, что если показывать в ходе обучения примеры методов сильного мышления (показывать примеры проверки правильности, возвратов к развилкам, постановки промежуточных целей и планирование обратным ходом), то дальше легко учить RL и получать reasoning. А если не показывать -- то увы. Статья показывает, что мало иметь правильные ответы в обучающих данных, то есть textbook is not is all you need: если нет демонстрации приёмов мышления, то мышление "не заводится". Это всё можно легко перенести на людей. В части проверки правильности показать людям разобранные примеры, где кто-то перепроверяет свои шаги или подтверждает промежуточные результаты. В части возврата к развилке дать примеры, где человек сталкивается с тупиком, осмысливает ошибку (это дико трудно! Обсуждали "А чо такова?", https://ailev.livejournal.com/1653635.html -- пришли ровно к таким же выводам, надо научить признавать ошибку ошибкой просто показывая много примеров такого признания, иначе не берётся) и пробует другую гипотезу. В части постановки промежуточных целей показывать примеры разделения сложной задачи на простые "шаги". В части обратного планирования показать решения, построенные от конечной цели к началу -- исходя из желаемого результата планирование шагов обратным ходом. Когда это показывать? Как всегда, тут выбор: или учить специально только этому (учить мышлению), или потихоньку перед каждой новой темой показывать, как можно думать -- и дальше вставлять в текст задания как чеклист мышления: "проверял правильность шагов, разбивал задачу на части, возвращался после обнаружения ошибки и ставил другую промежуточную цель, пробовал обратное планирование", в надежде на то, что когда-нибудь это генерализуется. Далее -- тренировка с преподом (RL/дрессировка/"оперантное формирование", рассматривали в https://ailev.livejournal.com/1753981.html с внутренней, внешней и общественной позиций, в https://ailev.livejournal.com/1753533.html отдельным пятым подразделом RL в curriculum learning и в https://ailev.livejournal.com/1752137.html как "Изготовление (evo), а затем три шага обучения (devo)"). А ещё для понимания всего написанного надо заметить, что психологическая priming theory (https://en.wikipedia.org/wiki/Priming_(psychology)) была фальсифицирована, Kahneman объявил исследования прайминга "effectively dead". В обучении LLM (и в статье) значение priming -- показ примеров мышления перед RL, а в психологии -- unconscious activation of cognitive representations that supposedly influence later behavior. Варианты переноса тех методов выхода на сильное мышление, что предложены в статье для LLM, на людей больше опираются на вменяемость: предложение способа мышления в явном виде, затем тренировка (deliberative practice), в том числе скаффолдинг (scaffold -- "временная конструкция", "строительные леса": от специально сочинённых лёгких примеров к трудным, нарастание сложности). И да, те же проблемы, что с LLM: не любая нейросеть к этому способна, трансформеры способны больше, чем какие-то другие варианты, генетически люди тоже бывают разные в плане способностей, но всё-таки они все более способны, чем кошки.

У меня во всех лентах обсуждается выход GPT-4.5, ибо и впрямь что-то странное: все характеристики очень похожи на характеристики предыдущего поколения, которое обучалось x10 меньше. Стало ли лучше? Маргинально: в каких-то задачах да, в каких-то -- нет. По сравнениям людей в большой статистике предпочтения ответа GPT-4.5 ответам других сеток очень незначительные, и даже галлюцинирует эта сетка меньше, но не меньше других моделей OpenAI. Сотрудники OpenAI туманно говорят, что "лучше в тех аспектах, которые трудно измерить", скажем, отсутствие галлюцинаций по фактическим знаниям о мире. От общего тона обсуждений остаётся впечатление, что "подняли гуманитарные способности, ответы чуть больше будут нравиться гуманитариям, а технарские способности ниже SoTA -- ожидаем, что там что-то будет в reasoning режиме". Но по тестам строгих рассуждений там ниже, чем DeepSeek V3, тоже "без ризонинга". Очень, очень странное событие -- выход этой модели с такими характеристиками. Сам я последнее время пользуюсь Gemini 2.0 Pro Experimental и Grok 3 -- а ответами ChatGPT я как-то чаще недоволен, чем доволен. Ну ладно, конкуренция -- великое дело, всё только начинается. Интересный вопрос про то, как добиться умности -- учить подольше исходную модель или дать побольше времени на рассуждения. Вот несколько свежих материалов об этом:

-- на русском из сиолошной: https://t.me/seeallochnaya/2379: "условная o3, построенная на GPT-4o, может генерировать цепочки рассуждений в 50 раз длиннее, что условно равно увеличению мощностей на тренировку в 40 раз (цифры из головы). А поскольку GPT-4.5 тренировалась всего лишь в 15-20 раз больше, то получается, что ризонер на модели прошлого поколения как бы лучше

— однако эти цифры перемножаются, и ризонер на основе новой модели <должен быть> существенно лучше. Если модель ошибается реже на каждом шаге, то все мощности будут уходить в правильное русло, а не на исправление ошибок"

-- https://arxiv.org/abs/2502.15631, We systematically analyze chain-of-thought length across o1-mini and o3-mini variants on the Omni-MATH benchmark, finding that o3-mini (m) achieves superior accuracy without requiring longer reasoning chains than o1-mini. Moreover, we show that accuracy generally declines as reasoning chains grow across all models and compute settings, even when controlling for difficulty of the questions. This accuracy drop is significantly smaller in more proficient models, suggesting that new generations of reasoning models use test-time compute more effectively. Finally, we highlight that while o3-mini (h) achieves a marginal accuracy gain over o3-mini (m), it does so by allocating substantially more reasoning tokens across all problems, even the ones that o3-mini (m) can already solve.

-- https://arxiv.org/abs/2411.18071, тут попытка быстрой проверки гипотез: просят LLM оценить верность гипотезы (оценивает, точность низка), затем просят просимулировать феномен и сгенерировать табличку этого моделирования ("побольше порассуждать" что там происходит). По табличке с данными берут корреляцию -- и она оказывается точнее, чем просто ответ на вопрос о корреляции! Это явно не CoT, но явно удлинение времени размышления.

-- https://arxiv.org/abs/2502.20339, попытка загнать reasoning в mamba с её высокой эффективностью и низкой точностью, а затем дать побольше времени на reasoning, чтобы перегнать трансформер по точности на том же вычислительном бюджете: can models with lower complexity leverage their superior generation throughput to outperform similarly sized Transformers for a fixed computational budget? To address this question and overcome the lack of strong subquadratic reasoners, we distill pure and hybrid Mamba models from pretrained Transformers. Trained on only 8 billion tokens, our distilled models show strong performance and scaling on mathematical reasoning datasets while being much faster at inference for large batches and long sequences. Despite the zero-shot performance hit due to distillation, both pure and hybrid Mamba models can scale their coverage and accuracy performance past their Transformer teacher models under fixed time budgets, opening a new direction for scaling inference compute.

-- https://arxiv.org/abs/2502.16965, попытка загнать CoT в autoregression image generation, которая обычно хуже генерирует, чем диффузионные модели. И впрямь, CoT поднимает качество: autoregressive Image Generation with Thoughtful Reasoning (IGTR), Compared to the autoregressive method without prompts, our method shows outstanding performance and achieves an approximate improvement of 20%. Но если заглянуть внутрь — таки диффузию не догнали (сравнимые, даже чуть-чуть хуже, характеристики при вдвое большем числе параметров), но в авторегрессионных моделях они ого-го. Это подтверждает мысль, что исходной модели надо быть умной, глупой модели добавка reasoning помогает очень существенно, но не так сильно, чтобы перегнать более умную модель. Усидчивостью перегнать талантливых в общем случае не удастся. Если кошечка будет долго-долго думать, хоть и всю жизнь, она стишок не сочинит.

-- https://www.inceptionlabs.ai/news. Вот тут наоборот — диффузия для генерации кода, вдесятеро быстрее, но менее точна, чем чемпионы — https://www.inceptionlabs.ai/news.

-- ... тысячи этих работ, про test time compute против компьюта обучения не думает только ленивый. Вот даже я думаю. У меня ведь те же проблемы: учить студентов дольше, или просто заставлять их дольше думать в своих проектах (но ведь мы тоже хотим экономить test time compute -- за счёт того, что один раз потратим время на обучение, а потом много раз сэкономим на размышлениях)? Я обычно сильно удивляюсь, когда узнаю, сколько времени люди делают качественные продукты. Кажется, что хорошо обученные гении должны делать всё быстро -- но нет, у них test time compute тоже будь здоров! Жизнь показывает, что и учатся как можно лучше/дольше, и потом времени на подумать берут тоже побольше. И дальше лидируют в рейтингах.

Я думаю, всё это закончится многослойными архитектурами, вот статья теории про эту скорость-точность в управлении, "Towards a Theory of Control Architecture: A quantitative framework for layered multi-rate control", https://arxiv.org/abs/2401.15185, а картинку из этой работы я приводил в конце предыдущего поста (https://ailev.livejournal.com/1755013.html) -- пешком передвигаться можно точно к месту назначения, но медленно, на самолёте -- очень неточно, но очень быстро, автобус -- не так быстро как на самолёте, но быстрее чем пешком, но не так неточно, как на самолёте, но не так точно, как пешком. А как надо? Вот так и надо: многослойное действие (пешком-автобус-самолёт-автобус-пешком). Вот тут эта многослойность управления и две нейронки уже есть: — медленный слой работает на 7-9Hz, быстрый — 20Hz, архитектура разная (7B VLM и 80М transformer), https://www.figure.ai/news/helix. Такое должно не только в роботах появляться, но и везде во взаимодействии AI-систем с окружением, хоть и не физическими. Диалог — как раз пример такого взаимодействия. Вот картинка:

Возражения против рационально выстроенного обучения

Возражение: у вас слишком сложный материал, я пять лет назад смотрел, не одолел

Пять лет назад это вполне могло произойти -- курсы были доступны только эээ... талантливым. Сегодня у нас нет жалоб на то, что курсы непроходимы ввиду их особой сложности. У нас ни разу не Ландавшиц. Курсы выстроены в строгой последовательности, каждый предыдущий курс облегчает усвоение следующего, "Системное мышление" не входная точка -- перед ним "Рациональная работа", облегчающая прохождение "Системного мышления". Перед "Системной инженерией" отдельный курс "Методологии". Объём разъяснений вырос втрое по сравнению с материалами пятилетней давности. Мы учли типовые непонимания и типовые ошибки, внесли разъяснения прямо в текст курса, упростили терминологию. Скажем, убрали из курса термин "стейкхолдер", убрали "обеспечивающую систему" -- предложили более простые "роль" и "система-создатель". Уже пару лет жалоб на особую трудность прохождения программы нет. Основные жалобы -- "трудно найти два часа в день на обучение", но не "читаю текст и не понимаю, что в нём написано и что делать с этим в рабочем проекте".

Возражение: когда-нибудь я доберусь до ваших курсов, пока же просто нет времени

Наш самый первый курс "Рациональная работа" начинает с того, что даёт какие-то азы операционного менеджмента, а также собранности как удержания внимания на важном. Это нужно как раз для того, чтобы студент мог перестроить своё расписание: перестать заниматься неважными работами, а сосредоточиться на важных. В том числе неважные работы -- это постоянные переделки из-за неправильно понятого в момент получения работы или в момент поручения работы. Вы экономите не столько время мышления от мастерства сильного мышления, которое получаете на наших курсов. Нет, вы экономите время на постоянных переделках (re-work) в ошибочно выполненных работах, экономите время на работах, которые вообще перестаёте делать. Мы учим lean/элегантной работе, "ничего лишнего". Это даёт то время, которого так сильно не хватало. Более того, мы рекомендуем выполнять задание в рабочее время -- ибо вы будете думать в это время не над своими личными или домашними проблемами, а над рабочими проблемами. От этого будет польза вашей работе, вот и занимайтесь этим в рабочее время. Опыт показывает, что наши курсы помогают найти время для их прохождения, это не добавочное время к тому, чем вы сейчас занимаетесь.

Возражение: хочу курсы короткими кусочками, у вас слишком длинно

У нас ожидается, что курс проходится в режиме хобби: два часа в день на пятидневке, примерно год -- всего ожидаемые затраты времени 480 часов. Но это вся программа, отдельный курс -- это обычный 4-кредитный (кредит -- 30 часов суммарных затрат времени, поэтому всего 120 часов) вузовский курс. Таких курсов студент за семестр проходит пять-шесть, так что нагрузка в разы меньше, чем при получении второго высшего образования. Практическая польза получается не после всей программы, не после каждого курса, а прямо по ходу прохождения: домашние задания связаны с продумыванием вашего рабочего (не личного, не бытового, не учебного) проекта. Поэтому польза получается сразу, и прямо от "коротких кусочков". И этих "коротких кусочков" не запредельно много, нагрузка в разы меньше студенческой, сравнима с хобби -- танцевальным, спортивным, рукоделием. Вот что не удастся, так это уместить обучение в текущее расписание: образ жизни придётся менять, но это надо делать даже для регулярных занятий фитнесом или йогой. Они ведь тоже без усилий по изменению недельного расписания не получаются. У нас "ментальный фитнес", а фитнес ведь тоже не "короткими кусочками" идёт -- https://ailev.livejournal.com/1743023.html. За три дня результаты не видны, за месяц только-только втягиваешься, первые результаты видны через три месяца регулярных занятий. Чудес не бывает, короткие курсы нужны для овладения парочкой прикладных приёмов.

Возражение: хотел бы, но боюсь не справиться

Не справиться со сложностью материала? Только что ответили: за последние несколько лет у нас перестали жаловаться на слишком большую сложность. Трудно, но одолимо. Не справиться с выделением времени? Только что ответили -- курсы сразу учат операционному менеджменту, чтобы была возможность разгрести время для обучения, при этом обучения реально не много, это не нагрузка второго высшего образования, это хоббийная нагрузка. Если не это, а что-то ещё ("необъяснимый страх перед чем-то новым"), то это -- к психологу, а не к нам. Впрочем, наши курсы именно снятие тревожности перед новыми делами и новыми обстоятельствами имеют приятным бонусом: вы будете обо всём новом никогда не виденном ранее уже немного знать, ибо курсы дают современную картину мира -- где этому новому отведено уже какое-то место. Вы будете приходить в новый проект и уже многое знать о том, что там происходит -- знание немногих принципов освобождает от знания многих фактов. Ну, а многие факты вы тоже узнаете: курсы научат находить факты о важном, а на факты о неважном -- не обращать внимания. Так что с курсами "справиться" с новыми ситуациями будет легче, без курсов же -- "как всегда". А ещё вы получаете членство в клубе создателей -- всех тех людей, которые говорят на том же системном языке, что и вы. Раньше было сообщество выпускников при Школе, а сейчас, скорее, наоборот -- это Школа при сообществе. И сообщество даёт реальную поддержку всем новеньким, а потом и просто поддержку уже не новеньким, а соклубникам.

Возражение: я занимаюсь сейчас на работе совсем другим, конкретным, мне ваши абстракции не нужны

Да, у нас абстракции -- даём картину мира, общую для менеджеров и инженеров, и это уникально. С одной стороны, мы показываем, что менеджмент -- это инженерный проект по созданию организации, инженерия предприятия. С другой стороны, мы показываем, что инженерия -- это прежде всего выполнение коллективной инженерной работы, поэтому надо разбираться в разделении инженерного труда, разбираться в том, как устроена организация инженерной работы, а не только в том, как устроена целевая система, которую надо сделать. Это нужно всем, кто работает, чем бы он ни занимался. А ещё "занимаюсь совсем другим" -- это обычно прикладные задачи или менеджмента, или инженерии, или даже обучения или исследований, но фундаментальное знание как раз позволяет быстрее разобраться с новой предметной областью, а также говорит что делать, когда учебники по этой предметной области молчат, ибо все проблемы -- "на стыках". Вот наши курсы как раз дают язык системного мышления, на котором можно говорить про эти самые проблемы "на стыках". А ещё "занимаюсь" -- это же "работаю"? Наш самый первый курс так и называется -- "Рациональная работа", даёт умения не просто работать, а работать рационально. Но -- хозяин-барин. Кто хочет усилить своё мышление, получить фундаментальное образование -- тот идёт учиться. Кто не хочет -- не идёт учиться, и его не заставишь.

Возражение: у вас не интересные курсы, я смотрел тексты, они не завлекают

Тексты курсов и не должны завлекать. Завлекает мышление о ваших рабочих проектах, которое открывается вам по мере прохождения курсов. Вы получаете непрерывную череду успехов -- и вот это как раз и завлекает. У нас много студентов, и мы редко слышим про скучность наших курсов от тех, кто их проходит -- чаще от тех, кто так и не начал их проходить. Увы, "талантливость" во многом обусловлена генетически, а остальное -- усидчивость при обучении. Кому-то скучно решить десять задач подряд, сыграть десять этюдов на фортепиано подряд, а кому-то -- не скучно. Увы, вот это "скучно -- не скучно" тоже во многом определяется генетически. Но если уж вы это понимаете, то вы можете побороться со своей генетикой, стать умнее вопреки генетике. Опять же, на занятиях вы не скучаете над "текстами для умных", на занятиях вы разговариваете -- о ваших проблемах и о проблемах одногрупников. Это совсем не скучно, а заодно это сделает и ваш рабочий проект не скучным (скука ведь бывает не только на занятиях, но и на работе -- она, бывает, тоже не завлекает).

Возражение: я не понимаю, зачем мне ваши фундаментальные знания, куда я их применю

У нас не любые фундаментальные знания, а очень специальные: системная картина мира, общая для инженеров и менеджеров. Более того, у нас не знания -- у нас мастерство сильного мышления, то есть мастерство мышления для новых ситуаций, которых не видели ещё ни вы, ни ваши учителя. Мы учим не тому, что сейчас вокруг вас. Мы учим "впрок". И это оправдано, ибо личностный рост зависит не от прикладных умений, а от фундаментальных. Это показано и исследованиями, например, https://eugenykuznetsov.substack.com/p/27a (оригинальная статья -- https://www.nature.com/articles/s41562-024-02093-2). "Исследователи, используя базу из 70 миллионов смен рабочих мест в США, обнаружили, что человеческий капитал формируется не просто за счёт накопления отдельных навыков и знаний, а в виде иерархически выстроенной структуры взаимосвязей между навыками. Суть этого подхода состоит в том, что определённые специфические навыки возможно эффективно развивать только после того, как усвоены более фундаментальные и общие компетенции". Можно долго разбираться с тем, какая там классификация навыков -- но общая мысль высказана очень чётко: "чем лучше навык встроен в эту общую иерархию (то есть чем выше его «вложенность»), тем выше оказывается заработная плата, тем длительнее и дороже обучение такому навыку и тем ниже риск его автоматизации". Какая иерархия? Умение говорить-писать и логически мыслить -- в самом верху, умение планировать -- в серединке, умение программировать или играть на флейте -- в самом низу. Вот это оно, интеллект-стек методов сильного мышления (да, мышление письмом тут тоже метод сильного мышления!) дольше всего осваивается, дорог в освоении, но потом окупается дольше всего. Кстати, у нас инженеры регулярно становились директорами по развитию крупных компаний прямо по ходу курсов. Одно время мы даже считали, что это основное, чему мы учим. Теперь мы более аккуратны в формулировках, ибо не все выбирают этот путь. Некоторые предпочитают свой рост в инженерном мастерстве и техническом лидерствае, а не карьерный рост по линии руководства людьми.

Возражение: я справлюсь по онлайн-программе

У нас как в крупных университетах: онлайн-материалы (даже с возможностью выполнения упражнений) нужны для знакомства с программой, чтобы не было ощущения покупки "кота в мешке". Как в Coursera: онлайн-курс проходится бесплатно или за условную плату, но и результатов можно не ждать -- это просто реклама курсов с профессором. Профессор передаёт самое главное: образцы мышления с материалами курсов, а также тренирует обнаруживать в жизни типы объектов из курса. Мышление от долгих размышлений над проблемами "не заводится", чтобы завелось -- нужны примеры мышления, образцы сильных ходов мысли. Текст курса -- это не примеры мышления, которые должны включать выдвижение гипотез и их критику, отбрасывание и возвраты назад, демонстрацию отношения к логическим ошибкам. Примеры мышления появляются при реальном столкновении мышления с проблемами в жизни. Учебника по езде на велосипеде и онлайн-решения задач по этому учебнику обычно не хватает. Надо реально ехать на велосипеде, а тебе должен кто-то указывать на твои ошибки: управлять твоим вниманием. Нужен живой тренер. Поэтому чтение учебника -- бесплатно, эффект нулевой. Выполнение заданий в онлайн-программе -- может, гении и разберутся, но не факт. Это Coursera -- условная плата, условные получаемые знания. Настоящее обучение идёт с преподавателем. Тренировки приносят эффект, если они с тренером. Это тяжело признать, но это факт. Иначе у тренеров и профессоров не было бы работы. С преподавателем мы сейчас выучиваем практически всех, кто тратит необходимое на обучение время (обычно это 480 часов на всю программу). Без преподавателя -- ну, попытайтесь. Польза будет, но что вы поменяетесь как человек, изменится ваш калибр личности, вам начнут говорить "у тебя системное мышление" (это обычные эффекты от наших курсов с преподавателями) -- вот это не факт.

Возражение: у вас слишком дорого

Подход "фундаментальное образование как фитнес" -- мы вполне сравнимы с фитнес-клубами и танцевальными клубами, что-то чуть дешевле, что-то чуть дороже. Месячная подписка -- 1000 рублей, в фитнес-клубах это будет от 2 тысяч рублей, если заниматься без тренера. Групповая тренировка в мини-группе -- у нас час стоит примерно 5тыс. рублей, в фитнес-клубе (скажем, WorldClass) -- 2 тыс. рублей, примерно тот же ценовой диапазон, при том что фитнес-тренеров доступно много больше, а наших преподавателей не так много, их умения уникальны. Сравните с ценами на eMBA-образование, там вообще другой порядок цен (берут не за знания, а "за бренд"). К нам, кстати, довольно много приходит тех, у кого уже есть MBA -- и они, похоже, получают максимальный результат, ибо для них получение MBA "не сработало", а прохождение наших курсов -- "сработало". Оплата за курсы -- это инвестиции, а не расходы. Они окупятся: это ж рост вашего рабочего мастерства, это окупается!

Возражение: хочу проходить курсы в произвольном порядке, а не как вы указываете

Нет, у нас curriculum learning в фундаментальном образовании, и там scaffolding. Грубо говоря, порядок прохождения курсов имеет значение -- каждый предыдущий курс помогает пройти следующий. В знаниях невозможно выстроить отдельные "модули" так, чтобы интегралы и арифметику, игру этюдов Шопена и песенки третьего класса музыкальной школы можно было изучать в любом порядке. Мы довольно много времени (учим с 2012 года) потратили на то, чтобы выстроить материалы в правильной последовательности -- вот таймлайн, https://ailev.livejournal.com/1684620.html, там без последней пары лет, и семестров планировалось аж шесть. Сейчас семестров всего три, а порядок прохождения курсов опять уточнён. Поэтому надо проходить курсы в указанном порядке, а не по собственному хотению. Вообще, учиться и лечиться "по собственному хотению" в обучении и медицине -- плохая практика, много больше об этом в https://ailev.livejournal.com/1758321.html.

Возражение: мне нужны короткие курсы по некоторым вашим темам, а не одна длинная программа с кучей мне ненужного

Это просто другая формулировка предыдущего пункта: "хочу проходить курсы в произвольном порядке, а не как вы указываете". Но тут есть ещё один интересный момент -- неявное указание на то, что студент знает, что ему нужно из предложенного "меню". Он просто не хочет "комплексный обед"! Убедительная метафора, правда? Но неверная. Вот тут огромный текст, который подробно разъясняет, что на входе студент не знает, чему его будут учить в рамках фундаментального образования -- просто не знает, ведь он ещё этому не учился! Врач и учитель фундаментальных курсов знают, от чего надо лечить и чему учить -- и это мнение не совпадает со мнением пациента и студента! В первом случае надо "стать здоровым", во втором случае -- "поумнеть". И вот что надо для этого делать -- совершенно неочевидно для пациента и студента, которые не профи в этих вопросах. Вот этот большой текст, смотрите там про контринтуитивность фундаментального образования: https://ailev.livejournal.com/1758321.html

Возражение: вы учите не так, как надо -- у вас хаос в курсах, нет структурированного изложения

В наших курсах мы рассказываем теорию, почему у нас курсы устроены не как справочники с чёткой структурой и без повторений. Хаос в наших курсах -- это иллюзия, это так спланированое изложение. Увы, мифы про то, как должен быть организован учебник и каким языком написан, распространены очень широко -- но learning science говорит, что по справочнику и энциклопедии не научишься, написание конспектов и подчёркивание ключевых фраз не помогает в усвоении материала. Обучение и обучение-развлечение всё-таки отличаются. Курсы написаны с учётом этих рекомендаций, научные исследования на эту тему (сравнение изложений blocked, interleaved, spaced repetitions) процитированы прямо в тексте курсов, чтобы уж наверняка снять любые обвинения в том, что авторы курса что-то не понимают в психофизиологии обучения. Понимают, поэтому курсы именно такие, а не другие. Результат: наши курсы труднее "пройти мимо" (хотя при старании это вполне возможно, было бы желание!). Скажем, один из студентов пишёт: "в третий раз читаю про роли и их методы работы -- и думаю, почему же мне уже в третий раз про это рассказывают, почти одними и теми же словами? И вдруг понимаю, что это же про мои роли, про мои методы работы! Только на третий раз я это понял!". Это типично для наших курсов: с первого предъявления всерьёз принимается очень мало положений курса, нужно повторить эти положения во взаимосвязи с другими положениями несколько раз, и ещё заставить выполнить некоторое количество упражнений на собственном рабочем проекте, чтобы материал был принят всерьёз, чтобы можно было сказать "научился".

Возражение: к моим проектам ваше знание неприменимо

Мы даём трансдисциплинарное, "по ту сторону прикладных дисциплин" даже не знание, а мастерство мышления. В этом и особенность фундаментального образования, что освоенные в нём методы мышления оказываются приложимыми к самым разным рабочим проектам -- медицинским, автомобилестроительным, сельскохозяйственным, художественным. У нас даже нет "учебных проектов", нет "разбора кейсов" из учебников -- ибо они всегда старые и не живые. У нас зато все задания -- это подумать о чём-то в ваших собственных рабочих проектах. Это и для выполнения проектов полезно, и даёт немедленный практический опыт приложения материалов курса. Если вы будете изучать чеклисты, то вы прежде всего будете делать эти чеклисты для своего проекта -- и даже не личного или бытового, а сразу рабочего. Если речь идёт об операционном менеджменте, то сразу будете думать, как управлять своей работой (а если вы менеджер -- то и работой сотрудников) в рабочем проекте. Нет "применимости знаний к проекту" -- мы даём сильное мышление, оно просто работает, в том числе работает в ходе вашего проекта. Это не "особая отвёртка к особому проекту, чтобы повернуть там особый винтик". Нет, мы меняем человека: он думал одним способом, а после прохождения курсов -- другим способом, и это общее для всех рабочих проектов, не зависит от природы систем этих проектов.

Возражение: у вас там теория, а теория мертва, должна быть прежде всего практика

Наши курсы дают мастерство сильного мышления, которое весьма практично -- настолько практично, что мы рекомендуем выполнять задания курсов в рабочее время. Это ровно то время, когда вы думаете о работе: просто думаете не "как всегда", а как предлагаем мы в наших курсах. Это полезно вам для обучения, а работе -- для результатов работы. Интересно, что студенты-менеджеры первыми понимают пользу материалов курса для работы и начинают заниматься в рабочее время, и чаще всего ставят эти занятия на первую половину дня -- а во второй половине дня уже получают пользу от новых умений.

Возражение: вы учите, значит у вас инфобизнес! Иначе сами бы работали!

Мы как раз сами и работали, у авторов курсов и преподавателей школы есть множество более чем крутых выполненных проектов, есть чем похвастаться, есть собственный инженерный, управленческий и предпринимательский опыт. Мы руководили проектами на много тысяч человек, федерального масштаба. И создавали бизнесы, которые потом жили много-много лет. Но у людей могут быть и иные интересы. Так, часть наших выпускников пошли развиваться не по линии менеджеров, а по линии инженеров (например, архитекторов, которым просто в силу их профессиональной роли нужно работать со многими командами разработчиков). А вот авторам курсов и преподавателям нравится учить людей, у них есть амбициозные планы по массовому фундаментальному образованию -- такой вот социальный проект. В университетах тоже так: кто-то идёт в бизнес, но самые талантливые часто остаются работать на кафедре, поступают в аспирантуру, потом становятся доцентами и профессорами -- не всех привлекает версия "успешного успеха" по линии "стать миллиардером". При этом возражение такое очень редкое: материалы курсов доступны бесплатно после регистранции на https://aisystant.system-school.ru/, можно лично убедиться, "инфобизнес" или нет. Это не "авторские методики", "оригинальные исследования", "сектантские методы". Нет, это международный самый современный опыт, в каждом курсе приведены ссылки на сотни первоисточников.

Возражение: у меня много лет опыта, мне незачем учиться азам с начала

Увы, есть зачем: мир меняется очень быстро, поэтому азы изменились. Скажем, в инженерии уже нет требований, уже не используется понятие жизненного цикла -- а мы ведь 10 лет назад учили именно им! В менеджменте уже преодолели болезнь холакратий и бирюзовых организаций (впрочем, мы ещё десять лет назад учили, что это не лучшие тренды). "Двадцатилетний опыт" -- это ведь часто "однолетний опыт, повторённый двадцать раз". Меняется жизнь -- меняются курсы, но что более важно -- меняется понимание того, что такое "фундаментальное образование", содержание этого образования. Скорее всего, вы даже не представляете, что сегодня в него входит -- и этому вас не учили ни в школе, ни в вузе, ни на eMBA, ни в ходе работы даже в крупных организациях. То же системное мышление третьего поколения, методология -- вряд ли вам так повезло, что вы имели семестровые курсы на эти темы. Фундаментальное образование делает людей умнее, и тут нет такого потолка, когда можно сказать "я и так умный, умный на современном уровне, мне больше не надо". Всегда есть куда умнеть, всегда есть способ стать успешней от того, что поумнел. Вообще-то это забавное возражение: наши курсы оказываются наиболее интересны опытным специалистам, сразу после студенческой скамьи в обычном вузе их трудно оценить, не хватает опыта, чтобы понять их практическую приложимость -- просто ещё в жизни не встречались проблемы, которые решают наши курсы. А опытным людям такие проблемы уже встречались. Так что загляните в содержание курсов, оно бесплатно, оцените содержание сами.

Возражение: ваши курсы уже никому не нужны, просто можно задавать вопросы AI -- и получить всё то же самое

Не получится: вам надо удерживать AI на избранных (а не каких попало) теориях инженерии и менеджмента в их взаимосвязи в течение где-то года, чтобы получился какой-то эквивалент нашей учебной программы "Организационное развитие". И это ещё с удержанием системного мышления не любого поколения, а третьего поколения, а также с опорой на современную рациональность и эволюционную системную инженерию. Конечно, если речь идёт о коротких школьных темах типа "извлечение квадратных корней", изучении языков, изучении одной какой-то узкой темы в том же менеджменте, то использование AI для обучения сегодня -- стандарт. Похуже профессора, который будет "хватать за язык", обеспечивая быструю обратную связь, но в качестве учебника и задачника -- вполне. При этом в наших курсах такой AI есть, это же Aisystant -- AI "systems assistant", мы имеем AI-поддержку в наших курсах уже несколько лет (с 28 марта 2023 года, когда этим вообще мало кто мог похвастаться). Но вот провести студента по годичной учебной программе, тщательно согласованной внутри себя понятийно и терминологически -- современный AI ещё не может. А когда сможет, то окажется, что в основе там должен лежать учебный курс, "данные для обучения AI". Вот это и есть наши курсы: с AI мы поступаем так же, как с нашими преподавателями -- кто заканчивает наши курсы, получает возможность преподавать эти материалы студентам.

Возражение: легко вам там в Москве. Я живу далеко, а то бы давно уже у вас учился

У нас обычно в учебных группах люди из трёх-четырёх стран, и даже преподаватели отнюдь не всегда ведут занятия из Москвы. Иногда бывает возможность посетить занятия в офисе, но чаще всего занятия ведутся онлайн в телеграме, записи занятий всегда ведутся, просто доступны только участникам занятия -- их не выкладывают в открытый доступ. Так что по факту у нас занятия не привязаны не то что к какому-то городу, они не привязаны даже к стране.

Возражение: я лучше пойду на классические курсы менеджмента

Нет проблем, мы действительно отличаемся от конкурентов: сначала учим рациональному мышлению, затем системному мышлению, потом методологии, затем учим системной инженерии. И только после этого -- инженерии личности и менеджменту в последнюю очередь, ибо это оказывается просто инженерия предприятия, мышление инженера, применённая к коллективам людей.

... и таких возражений множество, и это даже не все. На часть возражений я отвечал в своих прошлых постах. Но в заключение дам ссылку на текущее содержание программы "Организационное развитие" и порядок её прохождения: https://ailev.livejournal.com/1737214.html

Против попсовости обучения

Инфобизнес победил: сформировал обывательские ожидания

Инфобизнес предлагает обучение-развлечение: короткие курсы с "никакой теории, сплошная практика", обучение онлайн в удобном темпе -- без преподавателя, "один урок -- одна идея, 15 минут затрат в день", "аудио -- можете слушать в любом месте", и такого много. Дальше у обывателей исподволь за много лет формируются ожидания "идеального учебного процесса" (прежде всего!) и "идеального образования". Это у себя на рабочем месте они профи в какой-то предметной области, а в learning sciences они -- обыватели, а не профи. При этом даже если взять педагогов, то там или те же обучения-развлечения, или школьные и вузовские натаскивания на какие-то прикладные предметы -- тоже ни разу не образование. Появляется ожидание, что "английский за три дня" это уж слишком, "инфобизнес", но вот системная инженерия или менеджмент за месяц путём чтения учебника -- самое оно, и если не так -- то "провайдер курса плохо работает". Как же формулируется "идеальный курс"? Edutainment, концерт: "меня развлекали полтора часа, ибо больше не могу высидеть даже на концерте". А результаты? "После концерта сел за руль вертолёта -- и полетел!" -- это уже не инфобизнес, это уже Голливуд с пересылкой умения управлять вертолётом за пару-тройку секунд.

Я ещё много могу тут разных слов накидать -- про "капризных инфантилов" сегодня не говорят только ленивые. Я много раз уже писал в блоге о проблемах фундаментального образования. Но тут второй день в двух чатах идёт разговор о том, что программы ШСМ не соответствуют клиентским ожиданиям. Да, потому что студенты для нас, как ни удивительно -- не клиенты. Отношение тут больше как к соклубникам, а в обучении -- как к студентам. Разница определяется легко: клиент всегда прав, а студент -- нет. С врачами ровно та же история: врач говорит "под нож", клиент говорит "кормите меня шоколадом". Учитель говорит "начни с выявления целевой системы", студент говорит -- "неинтересно, развлеки чем-нибудь ещё". Клиент врача и учителя когда возражает -- ему указывается на дверь. Врачи говорят про "комплаентность" (насколько пациент выполняет врачебные предписания), у преподов такого понятия нет -- они могут "не выдать диплом". Но кому сейчас нужен диплом? Нужны знания, но полученные не путём тяжелых тренировок. Поп-фитнес: "можно пожевать стероидов, но не поднимать штангу? Я пробовал: это надо делать долго, а ещё штанга тяжёлая".

Мифов при этом про образование в головах обывателей, они же поп-эксперты по обучению (все же учились, много лет, во многих местах) хватает -- типа эффективности конспектирования или хотя бы подчёркивания важных мест, эффективности видео и аудиоматериалов в обучении, преимуществ структурированного обучения чёткими тематическими блоками (blocked) перед обучению разным темам вперемешку (inteleaved) и с повторением через какие-то промежутки времени (spaced repetition). У меня в курсе "Системное мышление" есть большой текст про принципы обучения -- но этот текст "проходят мимо", "обывателю лучше известно". Хотя чаще всего до этого места не доходят, ибо срабатывает другой миф: обучать фундаментальным навыкам надо "исподволь", в ходе сугубо прикладных занятий. Вот потребовалось взять интеграл, и учи его брать -- по ходу дела объяснишь и сложение, и что такое математика!

Как я проверю, поп-спец по образованию, или реально человек разбирается? Вот ровно по тому самому: если говорят, что мне курс надо превратить в энциклопедию или справочник, убрав повторения, нарубив сложносочинённые предложения на более простые (как будто я этих экспериментов не делал! лучшие студенты взвыли -- ибо сложносочинённые предложения и скобки дают дополнительные указания на связи понятий, из простых предложений эти связи не так чётко видны), изо всех особенностей интерфейса курсов дать возможность подчёркивать какие-то строчки в курсе (а возможности написать пост прямо из интерфейса курса не замечают, и даже не планируют использовать такое -- для них учебник ведь "справочник"), рассказывают про то, что интерес главное, а содержание образования вторично -- всё, это обывательское понимание, и с таким пониманием, увы, практически каждый первый даже среди наших студентов. И объяснить мы эту мифологичность понимания образования студентам можем по ходу прохождения курсов, но не на входе. Поэтому у нас довольно велик процент "пришёл, обнаружил непривычное непопсовое -- бросил". Да, для меня быть попсовым -- обидно. Хотя для инфобизнеса ровно попсовость и нужна. "Будь проще, и люди к тебе потянутся". Да, потянутся простые люди, и их можно будет учить простым вещам. У меня есть опыт учить не простым вещам, а вещам посложнее. Поэтому мне не надо быть попсовым. Всё открыто: смотрите как мы учим, смотрите содержание образование. Если долго ходили по этому учебному базару и не нашли ничего лучше -- мы договоримся. Если считаете, что это "не для простых людей" -- да, это не для простых людей, а для тех, кто уже понял, где его дурят в "инфобизнесе".

Контринтуитивность: учим не тому, что вы хотите, а тому, что надо

Кто должен задавать содержание образования? "Инфобизнес" предлагает модель с провайдером образования как сервисом удовлетворения потребностей клиента. Нет потребности -- не удовлетворяем. Культуртрегер действует наоборот: учит тому, что надо -- а не тому, что ожидается, не тому, что "надо прямо сейчас". Поэтому идут не за тем, что хотели бы получить, а за тем, что надо -- но этого ещё не знаешь. Обучение должно быть не затребованного, а наоборот -- незатребованного. Учить надо дырам мышления! Тому, что ещё не делают в мышлении, а не тому, что уже знают, но пока делают плохо (ровно потому, что не умеют делать чего-то базового).

Наши лучшие студенты понимают этот аспект "не пропустить чего важного" -- вот, например, https://t.me/systemsthinking_course/31656. А какие результаты? Вот результаты -- https://t.me/ailev_blog_discussion/30663. Задача курсов -- дать мета-мета-модель, то есть основные важные объекты, которые надо искать во всех ситуациях. В нашей мета-мета-модели самые абстрактные понятия: системы и подсистемы, создателя системы, метода работы, работы, роли, агента, эволюции, физического и функционального объектов, описания и модели, организации и лидерства. Конечно, этих понятий побольше, и важны не только эти понятия, но и связи между ними. Главное -- научить наводить на них внимание, научить искать соответствующие этим понятиям объекты в жизни и дальше -- научить собранности как удержанию внимания на этих объектах в ходе рабочего проекта. И через 10 лет экспериментов в области научения этой мета-мета-модели (абстрактной, универсальной, фундаментальной по отношению к мета-моделям -- разных предметных областей, встречающихся в проектах) мы таки научились превращать эту мета-мета-модель в действенный инструмент сильного мышления у большинства наших студентов. Но к нам мало кто приходит изучать, чем отличается метод работы от работы по методу (одно из первых отличий, которому мы учим). К нам приходят не за мета-мета-моделью, а за прикладными приёмами работы в проекте, вроде "как объяснить этому уроду, что ему надо срочно выполнить мою просьбу". Что просьба дурацкая, это даже не обсуждается, и что "этот урод" будет реально уродом, если он эту просьбу выполнит, это тоже не обсуждается. Прикладное знание нужно, но ответ на простой вопрос сегодня можно получить даже не на краткосрочном курсе, но просто от AI-агента, и эти агенты (вроде Grok или Claude) сегодня даже бесплатны. К нам надо идти за другим, за фундаментальным образованием, которое помогает в жизни вот прямо сразу, по ходу курсов, а не когда-нибудь потом, "после окончания обучения" или "когда для этого попадётся подходящий проект, и я всё это применю". Но это "другое" из "к нам надо идти за другим" весьма контринтуитивно, противоречит обывательскому жизненному опыту. Да, студенты к нам приходят, но их и впрямь пока не очень много -- мы пока не научились объяснять наш подход в режиме "лифтового теста", за две минуты. Вот я пишу, текста много, убедительности мало -- это ж вопросы веры, "жизненного опыта", вопросы мифов. С мифами тяжело, человеческий мозг к ним имеет слабость.

Как это видится обывательским глазом: "курсы дают много лишнего, чего вот прямо сейчас не нужно. Уберите это лишнее, давайте только то, что нужно". Так мы ровно это и сделали! Убрали много лишнего, даём только то, что нужно -- и нужно будет всегда. Поэтому приятно видеть, что вот этот аспект "не пропустить чего" после прохождения наших курсов вполне понимается. А что пропускают? Например, влияние своего проекта на целевую систему. Вот вчерашняя реплика, что даже HR можно научить обращать внимание на целевую систему, если учить -- но это же последнее, чему будет хотеть учиться HR! Но как только научается -- тут же похвала от руководителя: https://t.me/systemsthinking_course/31663

У нас фундаментальное образование, оно увеличивает вероятность достичь какого-то глобального максимума в жизни, а не локального сиюминутного. Если ты оптимизируешь что-то многокритериальное, то должен понимать, что "ползти вверх по склону" -- это приползти в локальный максимум, надо поэтому понимать, что всегда где-то есть глобальный максимум, и не профукать его. Оптимизировать свою жизнь в целом, а не решение проблемы. Как пишет Юрий Геронимус: "ты хочешь здесь и сейчас быть успешным? Тогда я вообще не очень понимаю зачем учиться? Нанял эксперта (не учителя) - заплатил 100-300$, он тебе рассказал что делать, начал делать, всё", https://t.me/ailev_blog_discussion/30681. И дальше вроде как верный ответ обывателя: "нет денег эксперта покупать по каждому вопросу!". Мы отвечаем, что сейчас -- есть, отвечает на все вопросы, преподаёт все прикладные курсы любая из расхожих LLM -- ChatGPT, Claude, Grok, Gemini, и даже версий не надо указывать, ибо версии меняются, а каждые семь месяцев вдвое увеличивается масштаб задачи, которую можно поручить (сейчас это около 4 часов работы эксперта, осенью будет возможно поручить полный восьмичасовой рабочий день человека, хотя и не любого человека, но таки без человека -- https://arxiv.org/abs/2503.14499, в софтверной разработке, например, If these results generalize to real-world software tasks, extrapolation of this trend predicts that within 5 years, AI systems will be capable of automating many software tasks that currently take humans a month). Так что с экспертом -- никакой проблемы! Проблемы с универсалом, который поставит эксперту задачу.

Но продолжаем эту линию "я вижу проблему, дайте срочно решение": "Вот тут тексты курсов бесплатные лежат -- вроде там должны быть ответы, выкиньте лишнее, дайте ответ" -- вот тут загвоздка по нескольким линиям сразу:

-- ответы могут лежать там, могут в прикладных курсах. Даже не будем обсуждать, как найти в десяти томиках (у нас примерно столько всего курсов! Прямо как учебников-задачников для вузовского семестра!) ответ, это только что разобрали: LLM всё найдёт. Проблема в том, что ответы без базы могут быть непонятны. Вы читаете рецепт: пассеровать овощи для борща. Вау, новое слово! Идёте учить пассеровку. Там научат -- слегка прожарить порезанные овощи. ОК, ищем на чём жарить, разбираемся с разжиганием огня, выбором масла, упираемся в "порезанные овощи". Вау, резать не умеем! Оказывается, готовить -- это хорошо резать! Первое умение повара, "база" -- это умение управляться ножом, быстро и безопасно! Да ещё для "порезать", оказывается нужен острый нож, который в целях безопасности давно отобрали! Чтобы приготовить борщ, надо уметь резать -- кто бы мог подумать!

-- "бесплатные курсы" -- это текст учебника. Конечно, если у вас есть база, есть фундаментальное понимание, то можно из учебника что-то вычитать, чему-то научиться. Наверное, чему-то одному (как и предполагается). Но нельзя научиться играть на гитаре, читая самоучитель, даже если это самоучитель игры на гитаре! "Ответы" -- это ведь "уметь делать"? Каким образом чтение курса учит делать?! В лучшем случае, вы будете уметь "поддерживать разговор", кивать вовремя (и то, если будете успевать провернуть в уме какое-нибудь не слишком длинное рассуждение, чтобы кивнуть вовремя).

-- если бы из курсов можно было выкинуть лишнее, выкинули бы. Повторения? Spaced repetition, не выкинешь. Нудное объяснение сто раз уже понятого? Скорее всего, не понятого: тексты у меня переписывались по девять раз (буквально), объяснения добавлялись туда, где студенты упорно не понимали материал. Разбор ошибок лишний? Вы первый сделаете такую ошибку!

-- выкинуть лишнее: скорее всего это будет самое важное, что вы не знаете, но оно вам больше всего надо.

Ещё раз: если у тебя в борще лишний таракан, ты его легко заметишь и "отдебажишь" (pun intended). А если борщ невкусный — как понять, чего не хватает? Пассеровку забыли? Порезали овощи не так? Или просто не посолено? В вашем проекте лишнюю работу, кривой результат не просто заметить, но таки можно. А как найти пропущенную работу, без которой всё загнётся через пару недель?

Мета-мета-модель: чеклист важных объектов, которые надо отследить в проекте

Курс задаёт набор весьма высокоуровневых тесно связанных между собой концепций -- важных типов объектов. В самых разных ситуациях надо найти объекты этих типов. Это мета-мета-модель. Это мантры, которые сосредотачивают ум, которые надо повторять и повторять -- чтобы не пропустить важное, контринтуитивное. Скажем, надо определить вещь (а не процесс, не описание), которую ваш проект делает -- и представить её в момент эксплуатации в её окружении как "гифку", с каким-то поведением, наносящим непоправимую пользу её окружению. Это первый шаг системного мышления, от него не уйти. Проблема в том, что определять такую вещь мало кто хочет, мало кто умеет. Это очень и очень важно, но обычно проходит довольно много учебного времени, чтобы студенту стала понятна важность. И это не только в системном мышлении так, не только в рациональности, не только в системной инженерии.

Когда у вас есть проблема, которую можно (и даже надо!) решать прямо по методу, описанному в курсе — вы не знаете о существовании этого метода, ибо просто не стали изучать, как "не нужное". Да ещё и сослались на всякие плохо работающие с фундаментальными знаниями педагогические теории: проблемное обучение (не работает, пока не покажут образцы хорошего мышления), обучение только интересному (да, конечно! каждый поступает в вуз, который ему интересен -- а потом обнаруживает, что все предметы в нём всех первых трёх курсов -- неинтересны!). Те самые "фундаментальные дисциплины", которые интересны только паре человек на курсе, но учат-то всех! Конечно, недоучивают, потом всё равно работать не по специальности -- и что там с интересом, если работать не по специальности?

Курсы учат тому, что надо спрашивать, они не дают готовых ответов. Эта проблема хорошо проявляется при общении с AI, при общении с сотрудниками: знать бы о чём спросить! Вот это "знать бы о чём спросить" курсы как раз и дают: рассказывают, что спрашивать, о каких важных объектах надо думать. Курс даёт контринтуитивное знание, прямо противоречащее текущей интуиции -- поэтому учит не тому, что вы от него ожидаете. Грубо говоря, вы спрашиваете как вам ориентироваться на этаже, а вам рассказывают, что вон там лифт на другие этажи -- а вы и не знали, что там много этажей, и что там лифт. И пришли не за этим. Вот и образование: вы пришли роботов строить, а вам дают курс сопротивления материалов и рассказывают про мехатронику, вы пришли роботов продавать -- а вам рассказывают про азы стратегирования.

Разъясняем ли мы это? Конечно! Вот прямо сейчас пишу. Можно ещё и содержание курсов посмотреть, чтобы убедиться -- оно бесплатно. Знают ли об этом в мире? Конечно, но пишут в таких местах, какие вам в голову не придут: вот тут, например, пишут -- Skill dependencies uncover nested human capital, https://www.nature.com/articles/s41562-024-02093-2. Пересказ по-русски от ChatGPT на сайте Евгения Кузнецова: https://eugenykuznetsov.substack.com/p/27a. И там вот оно, о чём мы и говорим: "Исследователи, используя базу из 70 миллионов смен рабочих мест в США, обнаружили, что человеческий капитал формируется не просто за счёт накопления отдельных навыков и знаний, а в виде иерархически выстроенной структуры взаимосвязей между навыками. Суть этого подхода состоит в том, что определённые специфические навыки возможно эффективно развивать только после того, как усвоены более фундаментальные и общие компетенции". Можно долго разбираться с тем, какая там классификация навыков -- но общая мысль высказана очень чётко: "чем лучше навык встроен в эту общую иерархию (то есть чем выше его «вложенность»), тем выше оказывается заработная плата, тем длительнее и дороже обучение такому навыку и тем ниже риск его автоматизации". Какая иерархия? Умение говорить-писать и логически мыслить -- в самом верху, умение планировать -- в серединке, умение программировать или играть на флейте -- в самом низу. Вот это оно, интеллект-стек методов сильного мышления (да, мышление письмом тут тоже метод сильного мышления!) дольше всего осваивается, дорог в освоении, но потом окупается дольше всего.

Долго учим системному мышлению: смотреть сначала вовне своей системы, вовне своего проекта, потом только внутрь

Это ровно отражает наш подход: долго доучивать тому мастерству мышления, которому не научили ни в школе, ни в вузе, ни на executive MBA, давать хоть какой-то производственный кругозор (рассказывать о том, о чём и не знал, что оно существует!) -- а потом чуть-чуть давать знания по инженерии и менеджменту, и ровно это окупается, ровно это даёт глобальный успех в жизни, а не локальный успех в моменте.

А если речь идёт о предприятии, корпоративном обучении? Там то же самое: прикладной опыт придётся часто менять, а вот сотрудников нужного "калибра личности", нужного уровня общепредметных навыков, умения работать с мета-мета-моделью как верхнеуровневой онтологией, как связной картиной мира, где легко определить пропущенные части -- вот такого у компаний нет. А мы такое даём, сотрудников, которые не только смотрят на успех своего личного дела в фирме, но и на успех дела всей фирмы в целом. Вот пример: "буквально сегодня хвалил HR-а, которая начала разбираться, а как конкретно все эти HR-овские приемы и заморочки приводят к изменению целевой системы. Причем «она сама» начала с этим разбираться. Обычно HR-ы кроме речекряка про корпоративную культуру, вовлеченность, мотивацию и тому подобные идеологические конструкты выдать ничего не в состоянии…", https://t.me/systemsthinking_course/31663. Но ровно то же самое можно сказать и про инженеров: кто из них может внятно показать, как успех его проекта отражается на успехе фирмы?! Вот прямо по-Голдратту, защитить не свой локальный максимум, а глобальный максимум фирмы? Да ещё и отслеживать это, ибо ситуация меняется, и впахивать для достижения старых целей в новых ситуациях нецелесообразно?

Вот мы учим думать ровно об этом, это и есть системный подход -- мышление должно идти от границы своей системы, своего проекта сначала наружу, в окружение, а только потом заниматься своей системой, своим проектом, подчиняя его каким-то внешним обстоятельствам (тому, что делает фирма в целом, клиентура-рынок в целом). Вот у тебя "срочная задача", но ты не понимаешь, на критическом она пути, или нет -- ты ей дашь поздний старт ("задача должна вылежаться"), или начнёшь работать в режиме ошпаренной кошки, бросив все другие 100500 поручений, которые тебе успели дать до сегодняшнего дня? Вот это рассуждение про критическую цепь, и что вместо оптимизации своей собственной производительности надо заниматься подстраиванием своей производительности под общую производительность фирмы -- "от себя наружу" надо знать, а ещё надо уметь ему следовать в реальной жизни, уметь принять всерьёз. Вот этому учим буквально с первого же курса, "Рациональная работа".

А почему мы даём знания по инженерии и менеджменту только "чуть-чуть", хотя у нас школа менеджмента? Потому что уже и чуть-чуть на таком уровне -- это делать конкурентоспособным. И потому, что для профессионализации надо не один томик наших курсов проходить за три месяца, а побольше. Но если вы уже прошли десять томиков по инженерии и пять томиков по менеджменту, наши курсы сделают их работающими, превратят из "знаний" в "умения".

Обучение трансдисциплинам (транс-- -- это "по ту сторону прикладных дисциплин", более высокий уровень в иерархии мыслительных навыков) как фундаментальным методам сильного мышления сильно отличается от обучения набору приёмов прикладной работы по каким-то "горящим вопросам". Scaffolding (это от строительных лесов, нужных для возведения здания): в learning science это обучение от простого к сложному. Это основа curriculum learning, выстроенной образовательной траектории. Мы пытались десять лет назад говорить "проходите наши курсы в любом порядке", это не работало, ничем хорошим не заканчивалось. Люди тратили время, недоучивались, умнее не становились — а потом мы получали "обратную связь", что "весь подход не работает" и "авторы курса делают шапкозакидательные заявления". Но мы же видели, что курсы учат! Но учат только тех, кто соблюдал порядок их прохождения, а не читал как обычно читают детективы: с последней страницы к первой.

С порядком же прохождения основная проблема в том, что научить описанию поведения каких-то вещей (тем самым научить описанию методов, функций, способов работы, культуры, практик, стратегий и так далее, "синонимов с нюансами" тут много, и это всё -- "поведения", причём не "работы") трудно. Сначала надо долго-долго учить описывать это поведение, а также понимать такие описания. Например, для того, чтобы по ним воспроизвести поведение -- методы менеджмента, методы инженерии, методы игры в бильярд. И вот тут надо понимать, что сказано, или что вы сами сказали, а что не сказано, и надо или смотреть в других местах, или вам надо досказать! Вот это мы даём на наших курсах -- как общий навык. Поэтому и учим сначала долго неинтересному и труднодемонстрируемому (как быстро продемонстрировать, что вы умный?!), но важному для карьеры и успешного успеха, а уже потом -- чему-то интересному и прикладному. Например, игре на флейте или методам разворачивания стартапа -- берёте и делаете, сразу видно, умеете, или нет.

Конечно, если из рецепта приготовления пирога знать только, как заворачивать фарш и выставлять температуру печки — вкусного пирога не будет, про это в тех частях, которые "пока не прошёл". Но пирог-то будет приготовлен, а поскольку время на обучение заворачиванию фарша и выставлению температуры печи ушло ("я читал!"), то факт налицо -- "я учился, ничего не сработало". Такого у нас было много, ибо учили только то, что интересно и выделяли времени ровно столько, сколько было, а не столько, сколько надо -- но результаты были неинтересными. Штош. "-- Ваш курс системного мышления не сработал! -- А сколько вы на него потратили? -- Три дня! -- Так надо же 120 часов, и не в метро или такси, а в рабочем кресле! -- Не знаю, у меня столько нет, но курс не сработал! И это вы виноваты, вы меня не заинтересовали!". Да, "поучите меня, а я буду тут такой сидеть и смотреть, получится ли у вас". Нет, тут как в фитнесе -- если вот ту железку десять раз не поднимешь, результата не будет! А потом? Если фитнес есть -- можно и плясать, и на коньках, и в горы, что хочешь, мышц для начала хватит, а дальше можно уже адаптироваться к той или иной культуре движения. Вот у нас это трудное -- ментальный фитнес, подробности тут: https://ailev.livejournal.com/1743023.html

Поэтому мы довольно долго работали с пониманием, в каком порядке давать материал, чтобы завелось сильное мышление, вот тут эта история в очень сжатом виде (без последней пары лет, это 2023 года): https://ailev.livejournal.com/1684620.html. И после нормального прохождения курсов мы получали более чем крутые результаты: у наших создателей и системы становились круче, и карьерный рост до ведущих позиций в фирмах-единорогах, и предпринимательство получалось, и директорами по развитию становились в крупных компаниях, и развитие собственного бизнеса ускорялось в разы -- разве что они обычно не жужжат об этом, бизнес требует тишины. Нормальное -- это с выполнением заданий по предписанным шагам мышления в собственных проектах, а не просто прочитыванию материала путём пролистывания. И ещё мышление письмом, ибо "не пишешь -- не думаешь". И не один курс, а несколько. И не только личное развитие (учит менять себя), но и организационное развитие (учит менять мир вокруг себя).

Миф о втором прохождении курса как "недоучили" и вообще миф о "доучили"

Идея о том, что курсы наши надо проходить два раза -- она встречается обывателями в штыки: "недоучиваете?! Не выполняете обязательств?!". Про "обязательства" тут даже неинтересно. Конечно, после первого прохода даже по одному нашему курсу есть результаты! А уж по всей программе -- и подавно есть! Более того, мы не рекомендуем повторять отдельные курсы, даже если есть ощущение, что "с первого раза не разобрался" -- рекомендуем идти по программе дальше. Ибо невозможно выстроить клубок знаний в строгую последовательность изложения, где всё объясняется по очереди и нет забеганий вперёд. Поэтому изложение у нас interleaved (все темы вперемешку) и со spaced repetitions (какие-то куски повторяются -- кривые забывания для человеческого мозга, увы, отменить нельзя никаким обучением). Курсы проходятся в режиме хобби за год -- вот программа "Организационное развитие", 480 часов, https://ailev.livejournal.com/1737214.html. А дальше?

Дальше второй проход, который по отзывам всех его совершивших -- "как в первый раз!". По времени это примерно вдвое меньше, 240 часов. Это не совсем то же, что первый проход, ибо успеет поменяться содержание курсов, они же обновляются -- и не только потому, что "улучшается подача материала". Нет, мир меняется -- и, соответственно, меняется материал курсов.

А ещё вы забудете много интересных деталей. Но важнее всего, что выстроятся новые связи между понятиями. Ибо первый проход познакомит с понятиями -- но вот как они связаны будет не слишком очевидно, будут "островки знания". Второй проход решает эту проблему, все "ссылки вперёд" из первого прохода будут "ссылками на немного знакомое", и будет множество интересных новых инсайтов.

А потом -- непрерывное образование, вы начнёте время от времени повторять этот подвиг перепрохождения курсов -- ибо содержание SoTA методов инженерии и менеджмента меняется, и "надо бежать со всех ног, чтобы только-только остаться на месте". Вот уже и требований нет, и в курсах приходится объяснять, как это так получилось.

Лучшие наши люди проходили курсы дважды, а то и трижды. Те, у кого MBA -- они обычно и шли на два захода, причём с преподавателями. Результаты? Я же говорю -- лучшие наши люди! Дальше можно обсуждать -- это потому что они лучшие люди, они проходили эти наши курсы дважды, или потому что проходили, становились лучшими людьми. Мы не Ротари-клуб, чтобы вести статистику знаменитостей в наших рядах. Но у наших соклубников-создателей вполне есть, чем похвастаться из того, что они создали.

Рассказываем ли мы об этом? Конечно, например, вот прямо сейчас. Но всё равно -- когда обыватель слышит про "второй раз", то у него в голове "однократный жизненный цикл", "учебный водопад", "приёмка-сдача результатов обучения по договору". А у нас -- эволюция, "непрерывное всё", continuous learning. Начать учиться можно, закончить -- нельзя. Поэтому у нас и по третьему разу идут, и по четвёртому бывает -- и идут как раз самые успешные! И материалы курсов, конечно, меняются. Вот в текущей версии курсов уже нет "жизненного цикла", а когда начинали десять лет назад -- это было ведущее понятие, фронтир фронтиров! Нет инженерии требований -- а десять лет назад это было более чем востребовано! Жизнь изменилась, надо переучиваться, в том числе переучивать своё фундаментальное образование. Но каждый шаг, каждый навык -- мы его таки доучиваем.

Поэтому мы уходим от понятия Школы как главного: у нас студенты вроде есть, а выпускников -- вроде нет. Есть люди, они создают системы (люди-создатели), у них общая культура -- методы их фундаментального мышления. Мы -- клуб, а школа при клубе.

Граница Парето в эффективности методов обучения

Мы тут рассматриваем пути ускорения обучения, но всё-таки вопрос о содержании образования -- главный. Не знаешь, чему учить -- бесполезно ускорять "обучение чему-нибудь". Поэтому вернёмся к постановке задачи, как её обсуждают разработчики нежити. Главное там -- это выйти на границу Парето в точности ответов на какой-то класс задач, выход на Парето обсуждал в https://ailev.livejournal.com/1757388.html, затем в https://ailev.livejournal.com/1757701.html (и там важный вывод, что в новостной ленте неплохо бы отслеживать эту Парето-границу, SoTA не единственное решение -- для разных классов задач будут разные оптимизации, теорема о бесплатном обеде -- универсальных для всех классов алгоритмов не существует, вот пример исследования масштабирования компьюта для разных классов задач: https://arxiv.org/abs/2503.10061). Куда направить компьют (грубо говоря, потраченное время хоть нежити, хоть людей), чтобы выходить на Парето по какому-то классу задач? Вот основные направления:

-- изменить функциональную архитектуру нейросети. Для нежити сегодня -- это попробовать кроме трансформеров ещё и диффузию, и мамбу, и xLSTM и всяческие их гибриды. Для людей -- можно посоветовать выпить кофе, среди биологических существ это и так самая сильная архитектура. Wait... можно добавить экзокортекс, например, ручку-бумажку, но ещё можно добавить память получше, например, Google, а можно и ещё добавить -- нескольких AI-агентов от разных вендоров. Всё это как раз "изменит архитектуру нейросети" (будем считать, что это микроядерная архитектура -- ядро и плагины. Я предпочитаю считать, что это или CYC архитектура с "ускорителями", или древний Toolformer -- трансформер, который выучивается пользоваться традиционными солверами для разных частных задач). Важно, что усиливать мозг внешними инструментами надо учить.

-- размер таки имеет значение, речь о числе параметров в ANN (считая, что архитектура уже дана). Предыдущая ссылка как раз о том, что большое число параметров важно для эрудиции. Что тут посоветовать людям, и не знаю. Вероятно, работать не в одиночку, а в коллективе специалистов/экспертов -- это аналог роста числа параметров через MoE. Это, впрочем, малоотличимо от предыдущей опции, задействования экзокортекса, но тут говорится the more the merrier.

-- изменение качества данных в обучении даёт существенный выигрыш в выводе, изменение качества данных (textbook is all you need, образцы паттернов хорошего мышления для priming в RL, обучение только таким данным, которые влияют на результаты). Конечно, учиться можно и на помойке из данных, но качество такого обучения плохое, а компьюта и данных уходит сильно побольше. Если заботиться о качестве данных, об их разнообразии, о демонстрации паттернов хорошего мышления, не допускать повторения собственных ошибок, чтобы их не заучивать, то можно учиться много меньше -- а на выходе обучения показывать результаты мышления лучше. Вот ровно этим занимаюсь: человек не в состоянии учиться на всех доступных курсах, на всём доступном материале хотя бы википедии, тем более что хорошо показан вред такого обучения. Так что берём паттерны сильного мышления (рациональное, системное, логичное, а дальше инженерное, менеджерское) и учим на хороших курсах. Материалы таких курсов я как раз и пишу. Там, конечно, некоторые проблемы: обучение людей лучше идёт на spaced и interleaved материалах. Нельзя "загрузить справочник", по энциклопедиям не научишь! Нужны повторения, причем с перерывами (кривые забывания никто не отменял!), нужно перемешивание материала разных тем, нужно решение задач с быстрой обратной связью от препода, а ещё у меня не столько сверхкороткие версии "курсов всего", сколько аннотированные списки литературы -- и требуется ещё и знакомиться с первоисточниками, а не только материалов учебника. Но на выходе -- большая скорость решения самых разных классов задач, в том числе типовых рассуждений в инженерии и менеджменте.

-- важен также порядок обучения, curriculum learning. Тут из главных находок -- это обучение прежде всего логике, чтобы потом в ходе обучения сеть лучше справлялась с ошибками. Нежить это делает путём чтения большого числа исходных кодов софта, там как раз "безошибочная жёсткая логика с контролем типов объектов". Ну, и продолжать надо RL -- учить длинным рассуждениям, предварительно показав, как выдвигать много гипотез, затем критиковать их, возвращаться в рассуждениях назад, а потом выходить на open-endedness. Мы для людей тоже сделали учебную программу, а не просто "набор учебных материалов россыпью". Начинаем тоже с рациональности, то есть принятия решений в условиях неопределённости -- и дальше выход в работу, чтобы уметь пользоваться хотя бы собой как ресурсом и обсуждать скорость работы, в том числе мыслительной. И дальше курсы идут в строгой последовательности, а не как попало. Ещё и подкручиваем форматы обучения, например, отлаживаем тренировки по шагам нескольких мантр.

-- дальше test time compute: генерировать больше идей и проверять их (search). Это для некоторых типов задач (скажем, математика) даёт огромный прирост результативности. Если, конечно, богатое воображение и мощная проверялка. Но для многих типов задач это быстро выходит на плато (скажем, для задач на эрудицию). Но для изобретений -- очень хорошо. Мы явно недостаточно этому уделяем внимание, все эти guided brainstorms -- но фишка в том, что должна быть хорошая проверялка. А она, увы, обычно дырявая.

-- второй вариант test time compute: давать подольше время на подумать, удерживая собранность на теме размышлений, reasoning. Ограничения тут тоже известны: довольно быстро выходишь на плато результативности. Это мы делаем. Мышление письмом тут весьма помогает.

Я тут много писал про reinforcement learning (https://ailev.livejournal.com/1754580.html, https://ailev.livejournal.com/1753533.html), но в causal inference это только вторая ступенька -- do-calculus. Если добавить контрфактуальность как окончательный третий шаг, то это будет causal reinforcement learning. "Intro to Causal RL", https://causalai.net/r65.pdf (180 страниц). Ещё много литературы вот тут: https://crl.causalai.net/, это чистая теория, но вот пара книг -- чуть более древняя https://appliedcausalinference.github.io/aci_book/ и чуть более свежая по casual ML -- https://causalml-book.org/. Judea Pearl на эту тему: The application is obvious: to move from idealized, simulated environments (games, etc.) to the real world, where unobserved confounding is pervasive (https://x.com/yudapearl/status/1898928267840688198). Вот Bahrenboim обсуждает это с Nando de Freitas: "counterfactuals (level 3) of Pearl's Hierarchy can be used for decision-making and can lead to dominant strategies over essentially any available RL strategy", но дальше он там говорит, что "имитировать, не понимая, как сейчас -- это хорошо, это линия Тьюринга с его тестом, ибо бенчмарк для интеллекта не построишь. Но нельзя же складывать лапки, это ж задача науки -- понять про интеллект, понять про сознание", https://x.com/eliasbareinboim/status/1898482783099531440. Nando de Freitas отвечает что да, если с интеллектом как-то разбираются по бенчмаркам, то нужно бы бенчмарки и для сознания -- "We need benchmarks for each of these factors, eg attention schemas, self-awareness, social awareness, ethics & morality (empathy, compassion), internal monitoring (eg regulation and emotion), … and hopefully people will suggest more. Some might be hard to measure admittedly. I also think this could be important for causal modelling. To know that it was one who acted upon the world (level 2 interventional causality, RL) a very basic form of self-hood is needed", https://x.com/NandoDF/status/1898462406793449840. Грубо говоря, вся эти причинная история связана с пониманием того, что есть личность, что есть агентность. И хорошо бы это замерять (и опять мы видим, что "сознание" пытаются переопределить технически в рамках какой-то школы мысли, что ни спец по какой-то дисциплине, то переопределятор "сознания"). Мне эта тема причинности важна, ибо надо учить людей (ну, и заодно и нежить) рассуждать и действовать не просто логически (что может быть полностью отвязано от ситуации в реальном мире), а причинно-логически -- ровно как говорит Pearl. Вот тут Barenboim обсуждает самомоделирование и влияние знания о причинах на принятие решений -- https://x.com/eliasbareinboim/status/1898928501719195758. И вот тут разворот на то, что есть понимающие в причинности "более агенты" и "менее агенты", и что надо думать, как это замерять -- важная архитектурная характеристика личности. Дальше выходы на:

-- рассуждения про это "используем как эвристику, работает и ладно, теория подождёт" против "давайте всё-таки поймём". Инженерия научна, инженерия не научна. И да, "расчёты по теории относительности для наших проектов не нужны, нам хватает и по Ньютону" -- вот это тоже, "аппроксимации" по сравнению с SoTA. Тут понятно, что делать: строить Парето по полной стоимости владения "затраты BOPs (brain operations) на обучение и на рассуждения/выводы" и точности, вроде как рисуют сегодня для open source LLM, https://x.com/allen_ai/status/1900248895520903636/photo/1

-- обучение рассуждениям о причинности в наших курсах (с поддержкой экзокортекса! Примеры тут уже есть, например, диаграмма причинности строится в рамках прохождения курса "Рациональная работа", вот тут даже пример поста с такой диаграммой -- https://systemsworld.club/t/kak-ya-osvoil-novyj-metod-raboty-analiz-tablichnyh-dannyh-s-programmirovaniem-na-russkom/). Дальше вопрос, до какого уровня учим, в каких местах курса это всё напоминаем (у меня напоминание, по большому счёту, аж в "Системной инженерии", но не скажу, чтобы там было много, и вот сразу показан выход в практику. Но всё-таки). Всё-таки одно дело знать, что такое есть, другое дело -- уверено повседневно пользоваться. Интуитивно-то все пользуются, фишка в том, чтобы неинтуитивно и с экзокортексом.
-- переписывать "Инженерию личности" таки надо, и там в части про личность таки надо задать архитектурные характеристики для личности (ага, какие раньше были "требования качества", что считать качественной личностью). Это как раз ходы на характеристики агентности в связи с моделированием себя. И да, бенчмарки, хорошо бы понимать, какие и как мерять -- тема уже назрела. И как бенчмарки включать в затраты на обучение, чтобы снижать общую стоимость владения знанием.

Не думаю, что кто-то одолеет предыдущий абзац, но одну из мыслей не хотел бы потерять: бенчмарки на хотя бы двух конфликтующих характеристиках, Парето-границы. LLM ведь как люди, поэтому их оценивают:

-- по батарее тестов на интеллект (чаще всего Elo, https://en.wikipedia.org/wiki/Elo_rating_system, но LMSYS перешла от ELO к https://en.wikipedia.org/wiki/Bradley%E2%80%93Terry_model, и там тоже есть где разгуляться с выбором) -- и эта шкала главная. Вот наших выпускников как померять при этом -- непонятно, ибо все тесты на "олимпиадное программирование". А мы всё-таки про причины-следствия в области коллективной разработки больше учим (но не все идут с этим в предпринимательство, рисковать не все любят, много общаться с людьми не все любят, а любят заниматься любимым делом -- но делать это лучше. Как измерить?!).
-- трудоёмкость обучения на заданное мастерство (FLOPs, сейчас там в районе единиц 10**24, а передовики показывают 10**23, тот же помянутый в предыдущем абзаце график https://x.com/allen_ai/status/1900248895520903636/photo/1. У нас сейчас примерно "год по паре часов в день". Потраченное на обучение время как раз легко измерить.
-- про модели Google любят показывать графики с показом мастерства против стоимости вывода (сразу в $), например, https://www.linkedin.com/posts/hsavas_gemini-2-models-a-new-pareto-frontier-activity-7296461366326906880-AlFB/. Тут тоже интересно -- хвастаться тем, что "наши создатели стоят дешевле, но в деле они умнее других с такой же ценой" как-то несподручно.

Безумность текущей системы формального образования

Пример Трампа: «у нас худшее образование в мире» -- «давайте разгоним наше министерство образования, оно бесполезно»

Проблема мигрантов и азов

Мы живём в удивительное время, когда человечество в развитых странах тупеет на глазах, а нежить умнеет -- в целом же пока баланс: что население мозгами сдаёт, нежить подхватывает и даже с опережением, жизнь становится лучше. Вот поглядите график, насколько человечество тупеет (из Financial Times, остальные не менее убедительные картинки проще взять отсюда: https://x.com/jburnmurdoch/status/1900537267308937416, критика там была "это соответствует массовому заезду мигрантов, без мигрантов там всё хорошо", но вы ж не можете отрегулировать своё общение так, чтобы мигранты не участвовали):

Не пишешь -- не думаешь, не общаешься -- не в клубе, не в культуре.

Культура мышления письмом

На методсовете рассматривали публикации в клубе создателей https://systemsworld.club -- это для нас культура мышления письмом. Всё это "мышление письмом" пошло с моего поста про "мышление письмом/моделированием" https://ailev.livejournal.com/1513051.html, где я заявил, что "не пишешь -- не думаешь", а заодно сослался на книжку Sönke Ahrens "How to Take Smart Notes. One Simple Technique to Boost Writing, Learning and Thinking – for Students, Academics and Nonfiction Book Writers". Есть довольно много сообществ, где обсуждаются вопросы этой культуры ведения блогов (слово новое, означает weB Log, "вебный журнал", а Ahrens моделировал это как zettelkasten, "ящик для заметок", "картотеку").

Посольку "не пишешь -- не думаешь", а ещё не тренируешь достаточное время нейросетку на удержании темы какого-то поста (прежде всего на начальных стадиях обучения нас волнует время удержания мысли на задании применения материала наших курсов к рабочим проектам), то обучение идёт явно менее эффективно, чем когда "пишешь -- думаешь" и тем самым долго удерживаешь мозг на приложении материала курса к рабочим ситуациям. Как объяснить студентам, что надо таки писать посты? Задания на написание постов в курсах есть, пишут -- немногие. В курсах с преподавателями это как-то преодолевается путём много более слабого "мышления проговариванием" (одно дело решать математическую задачку с карандашом в руках, другое дело -- решать математическую задачку, проговаривая решение, без карандаша, я это ровно вот так воспринимаю).

Вон набор аргументов, который можно использовать при объяснении, как надо относиться к этому написанию постов:

1. Это удержание нейронной сетки на каких-то темах, связанных с применением материала курсов, "провести время в размышлениях на тему". Тексты эти тем самым пишете не для других, а для себя, и более важен процесс, а не результат. Вовне пишете для того, чтобы не было соблазна невнятную краткую мысль "сократить" из-за "и так ясно -- есть смутное ощущение, поэтому сойдёт". Если такую неясную мысль не вынести вовне словами, то нельзя будет обнаружить, что слов нет. Чтобы это подчеркнуть, можно вставлять disclaimer. Вот тут пример -- https://systemsworld.club/t/2023-1/4305, пост начинается с "Дисклеймер: пост хоть и публичный, но пишу его в первую очередь для себя, ни на что не претендую, ничего не жду", и заканчивается тоже правильно "Спасибо мне за внимани-е :)", ибо внимание в этих постах важно не читателя, а писателя. Скажем, для меня важно не внимание читателей на этот мой текст (хотя я знаю, что сотрудники и преподаватели ШСМ его внимательно изучат, но многие другие -- только скользнут взглядом), а моё собственное внимание, упражняющее мою нейронную сетку на предмет аргументации "мышления письмом". Это мой экзокортекс, "Лабораторный журнал" в ЖЖ, основная польза от него мне, а не моим читателям -- хотя мне и приходят время от времени в личку "спасибо" за те или иные материалы. Польза читателям от моих записей в "Лабораторном журнале" есть, но она вторична. Непоправимую первичную пользу читателям я приношу в текстах курсов, эти тексты в курсах я пишу уже главным образом не для себя, а для других. Хотя смею заверить, что и мне от десятка переписываний какого-то курса тоже вполне польза достаётся, я оказываюсь самым внимательным студентом, изучающим свои курсы.

Вот у меня есть видеофрагмент, где я обсуждаю вопрос пользы от написания текстов в блог: https://www.youtube.com/watch?v=MnCV3sOkVVw. Может, этот текст кому-то поможет начать писать. Там один из комментариев "это самый понятный ваш текст для тех, кто далеко от вас мышлением (имею ввиду себя, надеюсь, не только я) и такой близкий бытовому языку". Да, я устный отличаюсь от себя письменного, но это ещё одно свидетельство: я для других говорю как для других (это я рассказывал на занятии со студентами одной из своих групп, просто опубликовали фрагмент записи занятия), а в блоге у себя я пишу для себя, поэтому и менее понятно. Опять же, если знать материал наших курсов, то и написанное в моём блоге вполне понятно. И вот тут приятный бонус: мой блог помогает таки координировать работу многих людей -- прежде всего других преподавателей, а также наших мастеров и реформаторов, я же знаю, что они читают этот блог. Этот аргумент у нас традиционный, мы его много обсуждали.

Делать-то надо не то, что умеешь (скажем, выбирать и кастомизировать софт), делать надо мышление -- то, что не умеешь, что надо тренировать, мышление письмом про это. Текст в публично доступном блоге -- это как "сделал 10 отжиманий мозгом, вот свидетельство -- 10 постов". Вот у меня вся лента -- свидетельство моих "отжиманий мозгом".

К этому же "не думаешь" можно отнести и "не пишешь -- не можешь себя проверить", ибо у людей трудно включается режим мышления S2, внешняя память в виде написанного текста помогает удержать собранность на проверке. Вот об этом большой текст: https://ailev.livejournal.com/1755878.html

2. Второй аргумент мы пока обсуждали меньше. У нас по факту есть два языка: мощный абстрактный язык фундаментального мышления, который непонятен для большинства "внешних людей", но понятен для всех, кто прошёл наши курсы (назовём их "системными мыслителями", и это чистая правда -- использование этих понятий и есть системное мышление). Это язык мета-мета-модели мира, слова из которого мы не рекомендуем произносить на работе -- это слова типов "альфа" и "подальфа", "целевая система" и "создатель", "граф создателей" и "внешняя проектная роль". А в записях в клубе https://systemsworld.club, в постах в наши чаты использовать этот язык можно и даже нужно -- опять же, необязательно это делать "для других" (хотя и польза другим вполне может быть, но ещё может быть и польза от выданных комментов), польза будет прежде всего для себя: в явном системном мышлении, удержании мозга на использованных понятиях мета-мета-модели, собранности на явном задании типов объектов. Для чего нужны эти типы? Как раз для обнаружения ошибок в мышлении: вот прямо как неверный тип в коде на каком-то языке программирования указывает на ошибку, так и в тексте на естественном языке неверный тип указывает на ошибку. И после записи такого текста появляется шанс эту ошибку обнаружить и исправить. Ещё и придут в комменты, и там укажут, если сами не заметите. Но, скорее всего, сами заметите и исправите -- прямо во время написания текста, это и есть польза от мышления письмом.

3. Организовать себя в культуре, в тусовке, в сообществе, в клубе создателей. Вовлечься. Клуб из себя и себя -- это не клуб, не культура. Поговорить не с кем -- это проблема. Если ты вроде как освоил культуру, но молчишь ("все слова на птичьем -- только в уме, ни слова наружу"), то никто и не знает, что ты разговариваешь на каком-то языке. Ты один среди чужих, культура, приобретённая тяжёлым трудом, выветрится. Клуб -- это прежде всего клуб единомышленников, единомыслителей (хотя нет никакого единомыслия, а есть только единонемыслие, но в клубе для этого единонемыслия всё-таки есть какие-то общие культурные основания, SoTA фундаментальных дисциплин интеллект-стека). Вот "Интеллект-стек" мало кто читал, в курсах ШСМ сейчас это дополнительный материал. И с кем его обсуждать? В клубе вполне можно найти этих людей. Но чтобы с тобой это обсуждали, надо, чтобы было понятно: ты "в теме". Для этого надо не молчать -- раскрыть рот и предъявиться. Вот это да, это уже "тексты вовне", при этом не обучающие ("здравствуйте, я вчера прочёл три страницы курса ШСМ, сейчас я вас научу уму-разуму", при этом человек честно считает, что он "просвещает", занимается "маркетингом ШСМ"), а клубные -- беседы с соклубниками, с создателями систем, такими же, как ты. Это социальная жизнь, это ещё одно измерение мышления письмом: практикование общей культуры.

4. Аргумент Paul Graham про качалки для мозга: ожидаемая утеря способности мыслить в эпоху, когда за всех писать может LLM, и читать за всех тоже может LLM -- это надо делать примерно по тем же основаниям, что ходить в качалку, ездить на велосипеде, бегать в условиях недостаточности физической нагрузки от автоматизации ручного труда рабочих и крестьян. Это фитнес для мозга, нагрузка на мозг в условиях, когда за тебя думает LLM -- подробно вот тут: https://ailev.livejournal.com/1743023.html. Конечно, можно упражнять мозг и общаясь с LLM -- но надо сначала уметь обратить LLM в твою клубную структуру, иначе LLM уведёт твоё внимание куда угодно, вместо обучения получишь развлечение, на тему, которую выберет LLM. Вот "мышление письмом" как раз во многом решает эту проблему. Важно не разучиться писать, при этом речь идёт о нескольких страницах текста, а не набранной одной строчки в мессенджере на смартфоне.

5. Тезис неважности инструментария всплывает более чем часто. С одной стороны, я и сам после первого поста про мышление письмом выдал пост про инструментарий, это был 2020 год, https://ailev.livejournal.com/1515735.html ("Мышление кодированием в IDE, мышление письмом в IWE"), где описывал идеи copilot и canvas. Ну, всё это стало былью стремительно. Но сейчас я понимаю, что тема инструмента для мышления письмом и даже для мышления моделированием уводит от сути дела, описанной в предыдущих четырёх пунктах.

Тут совершенно неважен инструментарий: пишешь ли ты "исчезающие заметки" в каком-нибудь навороченном Obsidian, или пишешь прямо в форму блога, используешь навороченный редактор текстов с AI или безо всего этого. Очень много людей тратят неделю на выбор софта, день на его разворачивание, ещё пять минут на написание заметки, через день всё заканчивается. При этом результата -- оформленной словами мысли -- нет, есть много подготовки, в ходе которой не происходит мышления, понятийной работы в самых разных ситуациях. У нас, кстати, есть целый чат для обсуждения инструментов личного и корпоративного экзокортекса -- https://t.me/exocortexssm. И в этом чате кроме обсуждения самих инструментов часто пишется про важность самого мышления, затрат времени на него, а не важность этих самых инструментов. Конечно, этот акцент на то, что надо мыслить, а софт неважен -- он сквозной. Вот только сегодня в чате поддержки курсов второго-третьего семестра обсуждали табличное моделирование -- и, как обычно, много голосов новичков поднималось в пользу использования диаграмм, а чтобы облегчить их рисование, предлагалось автоматизировать ход рисования. Это неправильное направление мыслей. Нам не надо автоматизировать рисование диаграмм, нам надо их вообще убрать. Это разовое действие в самом начале обучения. Если на рисование диаграмм подсаживаться — времени на освоение автоматизации и наведение красоты уйдёт много, а толку будет мало. Головой надо работать, головой -- важно мышление как работа с концептами, а не форма записи концептов. Какая у вас ручка (перьевая, шариковая, графовый редактор) неважно. Важно, что там за концепты и как о них думаете. А концепты сразу потом запишете табличками. А пока, чтобы не соблазняться — карандашом и ручкой граф на салфетке (бумагу уже трудно в доме найти, на кухню за салфетками надо идти, или в туалет за туалетной, чтобы пару раз диаграмму нарисовать).

6. Контраргументы к стандартным возражениям. "Это публичное выступление, боюсь-боюсь", снимается как любая фобия -- exposure therapy, само написание и публикация снимают страх (ну, и первый аргумент как раз про это, пишешь не для какой-то аудитории). "Как я могу писать про работу? Это ж коммерческая тайна и NDA", но и это не так -- можно писать на уровне типов мета-модели (модели предметной области), а не на уровне модели экземпляров. Секретны обычно экземпляры, а не предметная область. Мышление же идёт на верхних уровнях абстракции, в типах мета-мета-модели из наших фундаментальных курсов и прикладных типов метаУ-модели, или даже метаС-модели, а типы предметной области обычно не секретны. Если я говорю об особенностях приготовления кофе, это вовсе не означает, что я раскрываю коммерческий секрет кофейни.

Надо ли иметь развитый экзокортекс, свой zettelkasten?

Кажется, что во время AI наличие собственного развитого экзокортекса не нужно, все первоисточники свободно находятся всякими DeepResearch или DeepSearch, "результат вообще не важен -- написали и забыли, важен только процесс -- удержание мозга в размышлениях на тему". Это до сих пор не так, результаты тоже пригождаются, внешняя собственная память (записки-заметки) тоже важна. Вот два примера последней недели.

1. Хотел найти прогноз Jürgen Schmidhuber по поводу достижения AI уровня интеллекта обезьянки-капуцина. У него довольно точный прогноз был про капуцин-интеллект: робот повторяет то, что может обезьянка-капуцин: видит на дереве банан, планирует путь к банану, подбегает к дереву, взбирается на него и берёт банан. Это означало бы решение парадокса Моравека, и дата была названа — 2025 год. В 2024 году ничего не предвещало, что эта задача будет взята, а в 2025 — к концу года, думаю, уже вполне. Это было в 2015 году, на панельной дискуссии ICML DL Workshop 2015, трансформеры были придуманы только через пару лет — https://youtu.be/EiStan9i8vA?si=svI3mDq8RNfUeyE9&t=516. И я потратил довольно больше время, чтобы найти эту ссылку видео десятилетней давности. Все ссылки с 2015 года протухли, насилу нашёл — никакие DeepSearch с таким не справились, но я с экзокортексом их умней, я справился. В блоге поискал "капуцин", нашёл в тексте 2015 года https://ailev.livejournal.com/1202950.html "На панели того же семинара по нейронным сетям было предложено для начала воспроизвести интеллект обезьянки-капуцина", и там же давно протухшая ссылка https://sites.google.com/site/deepernn/home/blog/briefsummaryofthepaneldiscussionatdlworkshopicml2015. Но я полностью привожу в своих текстах ссылки, это ж метаданные -- там много написано про то, что там вообще в ссылке. В ссылке там "panel discussion at DL workshop ICML 2015", а уж с таким запросом вполне справился поиск youtube. Замечу, что никакой AI или прямой запрос в Гугль или Ютьюб не мог выдать, что там говорил Шмитхубер про капуцинов. Без записи в своём "Лабораторном журнале" я бы не смог найти этот фрагмент.

2. Второй случай этой недели -- это попытка вспомнить, в чём там суть полемики с Gary Markus, который когда-то спорил, что deep learning просто ребрендинг нейронных сетей, которым сто лет в субботу, поэтому не надо считать, что deep learning что-то новое и решает какие-то проблемы AI. А что там новое, как ему отвечали? Были же дискуссии. Опять же, никакой DeepResearch и DeepSearch с этим не справились. А у себя в записях я нашёл. Ответ был такой от Yoshua Bengio: https://docs.google.com/document/d/1P9YyZ4xEDO98qPTa1Al4RnTqxj3mMiCvQE4i3hZkthY/edit?tab=t.0 (это 2019 год), то есть там есть "много уровней представления", это больше representation learning плюс нейросети, а не просто нейросети. Нашёл я это через поиск Markus по моему ЖЖ: https://ailev.livejournal.com/1501395.html, "Моя позиция по дискуссии Gary Markus и Yoshua Bengio (ссылки на дискуссию в https://vvagr.livejournal.com/2348604.html): прав Bengio, он повторяет примерно то, что говорилось много лет назад (у меня ходы записаны, вот я об этом писал в 2012, "я занимался этим до того, как это стало модно": https://ailev.livejournal.com/1045081.html) про representation learning и говорит, что deep learning это ни разу не многоуровневые персептроны, а многоуровневые распределённые/коннекционистские репрезентации из representation learning, и этот класс архитектур существенно шире многоуровневых персептронов. Representation learning это, конечно, просто такие красивые слова про моделирование (только выполняемое не людьми и в коннекционистских архитектурах), так что всё это пришло надолго".

Я дал это поглядеть Grok, он мне написал: "вы утверждаете, что DeepSearch не справляется с поиском старых данных (например, прогноза Шмитхубера). Однако современные LLM (включая меня, Grok 3) способны находить такие материалы, если запрос сформулирован корректно и есть доступ к актуальным данным. Это ставит под сомнение тезис о незаменимости личного экзокортекса в 2025 году". Врёт, ничего этот Grok не нашёл, а "вопрос сформулирован корректно" -- так проблема как раз в этом, "дайте мне URL, и найти нужный материал сможет даже ваш браузер"!

Как привить культуру сильного мышления, где мышление письмом -- маленькая начальная часть?

В лаборатории "Рациональной работы" обсуждали сегодня формы, в которых как-то транслируется культура сильного/системного/рационального и агентного (придумайте тут эпитеты сами, надо ещё научиться об этом как-то говорить) мышления. Через чтение текстов уже понятно: не транслируется, ибо разворачивание мысли длиной в толстую книжку не учит думать, нужна какая-то соразмерность в сопоставлении своих паттернов мышления и паттернов других людей. Это делается в очном контакте с носителями мышления. Если студентам свезло общаться с профессорами, то мышление у них появляется. Если студенты проходят только онлайн-курсы -- результаты мы знаем: говорить на какую-то тему могут (у нас это -- специалист), а вот решать рабочие (а не учебные) проблемы -- нет (у нас тот, кто умеет решать рабочие проблемы на уровне "договорить всех вокруг себя" -- мастер). Поэтому надо тренировать и мышление, и заодно коммуникацию. Вот формы:

1. Мышление письмом "в стол", разговор с собой. Это самая слабая форма, недостатки были уже отмечены в этом посте.

2. Мышление письмом в клуб, асинхронный разговор. Всё уже хорошо, но в таком разговоре плохо передаются паттерны мышления, не задаётся образцов поведения. Конечно, асинхроная коммуникация сжирает синхронную (https://ailev.livejournal.com/1511183.html). Но хорошо бы тренировать и синхронную коммуникацию, ибо в асинхроне не удаётся задействовать reinforcement learning.

3. Тренировки с AI-агентом где-то в этом месте, но пока они невозможны для наших методов мышления, увы. Они возможны для школьных программ и устоявшихся вузовских курсов ("объясни мне линейную алгебру" -- вот самое оно), где тьма литературы, есть тысячи задач и десятки тысяч примеров их решения, и всё это давным-давно выучено миллионами людей и десятками лучших LLM-моделей. А вот для наших фронтирных курсов такого нет, увы. Поэтому тут что-нибудь напишем через пару лет, когда появится AI-агент, способный выучиться у нас до уровня мастера -- и нести эту культуру дальше. С другой стороны, LLM уже прочли какие-то наши тексты, так что всё уже происходит. Но если спрашивать про системное мышление, то ответы будут не третьего поколения, а первого или второго, просто потому, что они древние, по ним есть много материалов в интернете. А по третьему поколению материалов пока мало -- и там часто ещё и не написано "это третье поколение", подробных учебников нет, разве что мой.

4. Тренировки с преподом как раз для этого, для постановки мышления. Это не совсем "клубная активность", это билетик для вхождения в клуб. Типа как "пойти в школу танцев, ибо у меня проблема -- не умею танцевать, а дома перед зеркалом только заучиваю намертво ошибки". Вот большой пост про это, "Тренировка "Вы пойдёте к топ-менеджеру?" или "Барышня-мадам"", https://ailev.livejournal.com/1750301.html. И вот тут про то, что критика нужна в том числе внешняя, на себя-критика не надеемся: https://ailev.livejournal.com/1755878.html. Для чего это нужно в очной тренировке? Студенты не понимают нормативов времени на работу мышления. Сколько ни объясняй, что это "мгновенно" (ну, как танцор шевелит ногами, как пианист шевелит пальцами -- так и наш системный мыслитель шевелит мозгами, это же реально быстро!), ничего не помогает: личный опыт новичка говорит, что это медленно и печально, поэтому не стоит дальше упираться, "нерентабельно", слишком долго. Нет, это первые три прохода по мантре системного мышления слишком долгие, а потом приобретается нужная для работы скорость. Нужно только вложить время. И вот демонстрация процесса в реальном времени -- это главное на очных тренировках.

5. Курсы с преподом (длинные), это серия тренировок, но тут ещё и будет небольшая группа одноклассников. Это уже сообщество, демонстрация того, что вы не одни. Это мощный мотивирующий фактор. Вероятность бросить трудный курс при занятиях в хорошей группе меньше, чем при занятиях в одиночку. Да, с точки зрения теории обучения персонализированное обучение круче (смотри описание тренда в https://ailev.livejournal.com/1754580.html), каждый идёт асинхронно по своей программе. Но вот дальше смотрим: обучение в разновозрастных группах удивительно эффективно, обучение в рамках interactive collaborative learning тоже эффективно -- и есть большое подозрение, что тут срабатывает мотивационная часть, engagement, чувство принадлежности к группе. Человек социальное существо, в одиночку ему не так интересно, даже если речь идёт о самоидентификации как интраверта. Интраверты часто совсем не интраверты, когда речь идёт о "своих людях". Слово "культура", по большому счёту, появляется тут: есть сообщество (учебная группа), которая совместно практикует какие-то методы работы, методы мышления.

6. Салон, место для общения, практикование культуры мышления в компании. Это "профессиональное сообщество", community of practice, а по-простому -- клуб. Клуб программистов, клуб менеджеров проектов, клуб системных архитекторов, а у нас большая претензия -- клуб создателей успешных систем, инженерный клуб (https://ailev.livejournal.com/1744751.html). Тут можно говорить прежде всего о продолжении встреч в уже знакомой учебной группе -- возможно даже, что прямо с преподом, почему бы и нет. Но это уже после окончания обучения, это уже "клубная жизнь". Это как университетские alumni -- есть одногруппники, есть однокурсники, а есть вообще все, которые и вместе-то никогда не собираются. Вот встретиться с одногруппниками и попрактиковать мышление -- это милое дело, этого ж нельзя сделать на работе или в семье (хотя мы уже знаем компании, где это можно сделать на работе, предложение по обучению команд топ-менеджеров работает, в некоторых фирмах возникает совершенно особая атмосфера продвинутого мышления, https://ailev.livejournal.com/1720404.html). Эти встречи вполне можно назвать "салон", как раньше -- https://en.wikipedia.org/wiki/Salon_(gathering), https://ru.wikipedia.org/wiki/Салон.

7. Вовлечённость в культуру клуба создателей как участие в самых разных его мероприятиях. Клуб понимаем как сообщество всех практикующих лучшие методы фундаментального мышления, лучшие методы создания успешных систем. Мы нагло тут говорим, что у нас ровно такой клуб, это всё выпускники наших курсов. И проводим тут разные мероприятия, чтобы облегчить общение внутри клуба, например, наши ежегодные конференции (скажем, будет уже девятая двухдневная конференция в апреле 2025, https://ailev.livejournal.com/1749524.html). Какие тут у нас масштабы? Крошечные, но и не совсем уж невидимые. Хоть один курс ШСМ закончило сегодня больше двух тысяч человек. А какие мероприятия? Вот все, что тут перечислены (это аж седьмой пункт!), но ещё и авторство курсов, и преподавание, и просвещение, и волонтёрство, и исследования как продвижение фронтира культуры создания успешных систем, много всего. И, конечно, практикование культуры клуба прямо на рабочем месте, при чётком осознании того, что ты не одинок, на Земле есть пара тысяч таких как ты.

Долго думал, показывать картинку салона, или таки самого начала -- бумажного цеттелькастена "для себя, любимого". Пришёл к выводу, что бумажный цеттелькастен мало кто уже видел, а салон -- все имеют опыт "посидеть вечер в кафе". Так что вот вам, о чём мы тут говорим, с чего всё начинается, хотя и в электронной форме удобного экзокортекса, но с последующим прицелом на салонное, а затем и клубное общение:

Инженерные обоснования мокрыми и сухими нейросетками

Одна из причин, по которой LLM ещё не готова к инженерии -- это трудность для нейросетей (мокрых нейросетей, кстати, тоже) к инженерным обоснованиям, то есть отсутствие в мозгах (живых и не очень) лёгкого переключения к хорошо натренированному трудному режиму S2 по Канеману -- режиму логического мышления, необходимого для критики. Нейросетка отлично генерирует, и даже часто это похоже на правду, но кроме чудес синтеза хорошо бы демонстрировать хоть какой-то уровень анализа:

-- выявление проблем во внешнем мире, debug рабочих ситуаций. Этот самый bug надо найти, предъявить ошибку. Не нашёл -- не исправил. Если слепота к ошибкам, то ракета никогда не взлетит.

-- отладка собственного вывода, ибо результаты размышления надо проверять. Приходится тренировать даже переход в режим проверки -- при полном знании правил вывода, язык говорит не нужное, а всякое, у нас для этого тренировка "Барышня-мадам", https://ailev.livejournal.com/1750301.html

Отладка -- это следование контрфактуальной логике, "а что, если". Про то, что режим S2 трудный и включается только в случае крайней необходимости, писал Kahneman. Про то, что для хороших объяснений (при отладке надо объяснить, в чём ошибка, и почему надо по-другому, правильно) нужна контрфактуальная логика, писал Deutsch, а ещё про революцию причинности писал Pearl. Осталось, чтобы мозги (человечьи, но желательно -- нечеловечьи! нечеловечьи дешевле!) это могли сделать, вкрапляя в разной степени в быстрые проскоки по S1, закрывая шкалу формальности мышления более-менее равномерно. Но они не могут в инженерные обоснования (quality assurance) "из коробки", этому надо учить специально:

-- Can Language Models Falsify? Evaluating Algorithmic Reasoning with Counterexample Creation, https://www.arxiv.org/abs/2502.19414, current benchmarks for LMs predominantly assess their ability to generate solutions rather than challenge them. We advocate for developing benchmarks that evaluate this inverse capability - creating counterexamples for subtly incorrect solutions. To demonstrate this approach, we start with the domain of algorithmic problem solving, where counterexamples can be evaluated automatically using code execution. Specifically, we introduce REFUTE, a dynamically updating benchmark that includes recent problems and incorrect submissions from programming competitions, where human experts successfully identified counterexamples. Our analysis finds that the best reasoning agents, even OpenAI o3-mini (high) with code execution feedback, can create counterexamples for only <9% of incorrect solutions in REFUTE, even though ratings indicate its ability to solve up to 48% of these problems from scratch. Собственно, это и есть подтверждение, что "генерировать проще, чем верифицировать".

-- ProjectTest: A Project-level LLM Unit Test Generation Benchmark and Impact of Error Fixing Mechanisms, https://arxiv.org/abs/2502.06556, We evaluate nine frontier LLMs (including Claude-3.5-Sonnet, Gemini-2.0-Flash and GPT-o1) on ProjectTest and the results show that all frontier LLMs tested exhibit moderate performance on ProjectTest, highlighting the difficulty of ProjectTest. We also conduct a thorough error analysis, which shows that even frontier LLMs have significant basic yet critical errors, including compilation and cascade errors.

Моё тут мнение -- надо использовать LLM для генерации и внешние солверы (необязательно логический SAT, это может быть и солвер байесовской пробабилистики, и квантовоподобного вывода, и что угодно, и даже солверы с задействованием каких-то нейросетей для облегчения вычислительной сложности проверки) для проверки. Это ж цикл исследований (и он же -- цикл инженерии):

Если не использовать внешние солверы (а в случае людей -- хотя бы ручку-бумажку как внешнюю память), то всё будет продолжать оставаться плохим, это ж наложенные на нейросеть хитрые алгоритмы дискретной математики, которые работают тригонометрически (вон, сложение через тригонометрию, и логика там устроена так же плохо -- в том числе и из-за привязки к словам в reasoning моделях, но это не уберётся, если перейти в latent space reasoning, много ссылок про всё это я приводил в четвёртом абзаце https://ailev.livejournal.com/1754198.html, а про попытки удлинить CoT -- в https://ailev.livejournal.com/1755390.html).

Попытки крутить этот цикл с LLM в их текущем состоянии даёт не слишком хорошие результаты, но каждая следующая модель приближает результаты к человеческим, а человеческие результаты тут стабильно низки (кроме, конечно, нескольких гениев, но мы тут не о гениях, а о простых смертных -- причём у простых смертных не выходит раз в полгода модель мозга получше, как сейчас у LLM):

-- Automated Hypothesis Validation with Agentic Sequential Falsifications, https://arxiv.org/abs/2502.09858, However, many real-world hypotheses are abstract, high-level statements that are difficult to validate directly. This challenge is further intensified by the rise of hypothesis generation from Large Language Models (LLMs), which are prone to hallucination and produce hypotheses in volumes that make manual validation impractical. Here we propose Popper, an agentic framework for rigorous automated validation of free-form hypotheses. Guided by Karl Popper's principle of falsification, Popper validates a hypothesis using LLM agents that design and execute falsification experiments targeting its measurable implications. A novel sequential testing framework ensures strict Type-I error control while actively gathering evidence from diverse observations, whether drawn from existing data or newly conducted procedures. We demonstrate Popper on six domains including biology, economics, and sociology. Popper delivers robust error control, high power, and scalability. Furthermore, compared to human scientists, Popper achieved comparable performance in validating complex biological hypotheses while reducing time by 10 folds, providing a scalable, rigorous solution for hypothesis validation. Работа красивая по замыслу, но плохая по исполнению: там частотная статистика, полностью игнорирующая причинную революцию. Куски работы, похоже, писались LLM и не проверялись. Первая же ссылка выглядит вот так, по-молодёжному, без больших букв: Agassi, J. Popper and his popular critics: Thomas kuhn, paul feyerabend and imre lakatos. Зато есть все промпты и главный вывод: всё уже не хуже людей. Потому как люди в нахождении ошибок ужасны, поэтому и ужасная в нахождении ошибок LLM их легко переплёвывает.

-- Learning to Solve and Verify: A Self-Play Framework for Code and Test Generation, https://arxiv.org/abs/2502.14948, By iteratively refining code (LLM-as-a-solver) and tests (LLM-as-a-verifier) together, we boost both capabilities without relying on human annotations or larger teacher models. Experiments with the Llama 3.1 8B model demonstrate substantial performance enhancements, achieving average relative improvements of 19.63% in code generation and 17.49% in test generation on MBPP and LiveCodeBench. Тут ничего особенного: инженерные обоснования приводят к резкому росту успешности проекта. Спасибо, кэп. Но инженерные обоснования не делают, этому не учат! Проверить перед тем как отдать работу -- это редко кто делает, "отладка на пользователях".

-- поиск ошибок силами LLM (слабыми!) в статьях, тут целый проект: https://the-black-spatula-project.github.io/, и там уже начался отвод статей авторами, ибо в статьях LLM начали таки находить ошибки. Интересно то, что стартовал этот проект с понимания, что не любая нейросеть обнаруживает ошибки, только самые умные: https://x.com/emollick/status/1868329599438037491 (o1 нашла ошибку, claude-3.5-sonnet не нашла, пока не получила подсказку). Но уже появился коммерческий сервис, https://paper-wizard.com/, $42 за проверку одной статьи (и $30 за штучку оптом партией в 10 штук).

Что это даёт для моего личного планирования? Вроде как это и раньше было понятно? Я уже рассказывал, как один из моих студентов в Новосибирске узнал про верификацию и валидацию из курса "Системного мышления" (тогда мы это не называли "инженерным обоснованием", всё по-старинке давали) и начал проверять то, что он делал, перед тем, как отдавать -- фраза у него была "и моя жизнь драматически изменилась к лучшему", я навсегда запомнил такие неожиданные результаты наших курсов. И вот что будем делать:

-- не обращать внимания на весь этот тренд с поиском cognitive bias, ибо каждый раз оказывалось, когда люди идут по этому пути "критического мышления", они профессионализируются только в критике и забывают уже, зачем всё это делается. Там ведь цикл, и надо не во что бы то ни стало загубить каждую свежую мысль, а найти ответ на вопрос -- например, не совсем откинуть мысль с найденной ошибкой, а поправить ошибку, это часто помогает. Ну, и Хренников любил заметить, что "люди -- плохие байесовские вычислители, но неплохие квантовоподобные", дальше задавался вопросами: а что есть "рациональность", если квантовоподобный ответ вроде как лучше по многим характеристикам, но другой -- не байесовский, не булевский (как частный случай байесовского).

-- переводить студентов в reasoning режим в ходе обучения, включать их S2 намеренно, давать опыт этого. Студенты обычно сильно удивляются, когда им демонстрируешь, что они думают не "по правилам", показывать их мышление в зеркало: игра "Барышня-мадам" как раз про это, собранность на проверке выполнения простых правил. Буду повторять эти тренировки сам (вот в ближайший четверг и повторю), а также сделаем целую серию таких тренировок мышления по разным проблемам, и вести эти тренировки буду не только я (но, увы, чтобы эти тренировки вела LLM -- надо подождать пару лет ровно по причинам, которые я тут описываю в тексте).

-- покопаюсь ещё в негативном отношении к формализации, а затем указанию на ошибки ("душнила" тут самое мягкое, что можно услышать. Ещё можно услышать учителю, что "я у тебя клиент, и если сказал 2*2=5, то так и есть, клиент всегда прав). Понятно, что мышление S2 режим трудного медленного мышления, но вот как показать его важность и как давать отповедь капризным инфантилам с развитым S1 без проблесков S2 (не хочу говорить "гуманитарий", это ж "вешать ярлыки", а "капризный инфантил" -- таких же нет вокруг, правда? Все готовы влёгкую включить S2?) надо ещё поизучать.

-- буду проверять свои результаты в LLM на предмет явных ошибок. Я уже это делал с некоторыми прошлыми текстами. Вот и этот текст тоже проверил на Gemini 2.0 Pro Experimental (мне она больше всех сейчас нравится для моих задач) -- но не со всей критикой согласился, в силу убогости этой критики.

-- продолжу отслеживать эту тему с LLM, равно как и с людьми, она ключевая.

Через интеллект к агентности

азумная агентность

Агентность без интеллекта даже вредна, а интеллект без агентности остаётся бесплодным. Обучение должно развивать оба аспекта личности, но начинать надо с интеллекта — фундамента успешной агентности. И да, научить можно не только интеллекту, но и агентности -- и интеллект, и агентность не врождённые, всё вполне научаемо.

Тема агентности против интеллекта, которая была поднята мной по мотивам поста Karpathy с поддержкой Grok и Musk в https://ailev.livejournal.com/1754858.html породила большое обсуждение в чате блога в телеграм (с https://t.me/ailev_blog_discussion/29948). Краткое содержание огромного треда: агентность врождённая, учить ей бесполезно. Надо просто брать пассионариев, людей с активной жизненной позицией, энтузиастов, инициативных людей, людей с autonomy (из теории самоопределения), самоэффективных (self-efficacy), волевых, субъектных, предприимчивых, решительных, деятельных, самодетерминированных (из self-determination theory), творчески активных, лидеров, людей с рвением, с жизненной энергией (боже, сколько "синонимов с нюансами!") и учить их уму-разуму. Контраргумент: берём очень активную кошечку, научить её уму-разуму представляется затруднительным, а её агентность вносит только хаос в окружение. И то же самое с людьми, которые жизнерадостные идиоты -- они тоже приносят хаос в окружение, в том числе в учебное окружение. Их учить не получается, они улетают на своей агентности, не доучиваются ничему. Может, всё-таки брать сразу тех, кто поумней и не так разбросан из-за шила в заднице -- и их учить разумной агентности? Контраргумент к контраргументу был: много мозгов агентности не научишь, так и будет умный сидеть на печке, поэтому у агентности примат -- но это неверный посыл. Учат не шилу в заднице, учат своими действиями менять мир к лучшему, изменять окружение, это приносит радость и счастье в том числе и тому, кто этот мир меняет. Это и есть разумная агентность, и ей научить вполне можно (в конце текста будет пруфлинк).

А что ж делать с агентностью, понимаемой как ментальной устойчивостью к препятствиям, активностью по пробиванию стен медным упрямым лбом? Это не агентность, это отсутствие мозгов, просто активность заводного зайчика, который упирается в угол и тычется в него, пока не кончатся батарейки. Разумно агентный человек не упирается, а сначала думает -- стоит ли упереться, или не стоит.

Целенаправленность действия разумного человека включает умение переключать цели, а не застревать на вменённой тебе цели (даже если эту цель вменил себе ты, вчерашний). Вот текст "против целей", https://ailev.livejournal.com/1254147.html. В наших курсах этот материал про "агентность без мозгов" тоже есть, например, вот картинка со страницы https://aisystant.system-school.ru/lk/#/course/methodology/2024-11-27T2259/51655.

В том числе добрались и до того, что понятие "агента" и "агентности" все понимают по-разному, вон какой разнобой мнений по поводу агентности нынешних LLM. Текущее различение с LLM -- выдать текст или нажать кнопку (если сам нажимает кнопку -- вот точно агент. Но если сказал человеку текстом "нажми кнопку за меня" -- это агент?). Я привёл следующий критерий (понимая, что у того же Фристона и Филдса и молекула агент, но есть агенты -- и агенты): агент как бы ощупывает пространство вокруг себя непрерывно, ибо не уверен в границе системы — что ещё его тело, а что уже вне пределов его влияния. Поэтому у него идёт как бы броуновское опробывание всех эффекторов и датчиков, непрерывные небольшие попытки что-то сделать, просто для того, чтобы понимать текущую ситуацию с границами влияния. Вот когда LLM начнёт самопроизвольно что-то делать "просто чтобы делать", чтобы понимать, где там заканчиваются границы её собственного влияния, а где уже влияет внешний мир — вот тогда и агент. А до этого момента всё — "игры в агентов".

Вот люди не агентны (не деятельны в смысле изменений мира вокруг себя), которые сами по себе сидят тихо и не шевелят окружающее пространство, чтобы понять сферу своего влияния, границы своего тела (не биологического! помним, что мозг управляет инструментами, а далее и всем окружением примерно так же, как собственным биологическим телом -- это подтверждено нейрофизиологическими экспериментами, а их было много по линии 4E cognition, это extended, embedded, embodied, enactive cognition). У них обычно внешний локус контроля (локус контроля -- в восприятии: плывут по течению, а течение -- снаружи), а не внтуренний локус контроля (восприятие: плывут с мотором поперёк течения, куда считают нужным, а мотор -- внутри). Нам не нужно при этом просто взять и сделать их агентными: они все так бодренько перейдут в проверку, что там им подвластно, начнут броуновское движение, будут находить и подтверждать границы своего влияния. Нет, нам нужно, чтобы там была какая-то прагма, чтобы весь этот энтузиазм и плотное взаимодействие с миром двигало куда-то этот мир к лучшему, помогало избежать неприятных сюрпризов. Не нужно агентности ради агентности, действия ради действия, "результат ничто, путь в никуда -- всё!". Но чтобы сориентироваться в жизни, сориентироваться в мире, нужна не агентность, а разум! Нужны мозги, а не шило в заднице!

Мой пойнт в том, что если у тебя нет интеллекта, то в своих действиях с миром (включая "броуновское ощупывание") ты будешь неуспешным — броуновское движение по отношению к миру нельзя будет назвать полноценной агентностью. Ты будешь криво ставить цели и систематически не достигать их — мир быстро тебя научит сидеть и не высовываться. Мой пойнт в том, что если ты не очень умный, то в рамках обучения с подкреплением от окружающей среды ты будешь часто даже при огромной активности получать подзатыльники, и завод у тебя быстро кончится — мозг всё-таки обучаем и у кошки. Если ты умный, то подзатыльники от окружающей среды будешь получать меньше, желания что-то изменить вокруг, чтобы тебе стало удобней, у тебя будут чаще, и реализовываться они будут легче. И ты перейдёшь к разумной агентности, перестанешь и суетиться почём зря, и наоборот -- отсиживаться на галёрке жизни.

Интеллект

Напомню, что интеллект -- это умение решать новые проблемы, которые не видел ни ты, ни твои учителя. Сильный интеллект решает больше классов проблем (переводит их в задачи следования какому-то методу, которые можно просто взять -- и выполнить) и тратит на это меньше времени. Интеллекту можно научить, мы считаем, что наученный профессор престижного вуза обладает бОльшим интеллектом, чем отважный воин племени в джунглях Амазонки. И агентность его явно выше -- отважный воин в джунглях Амазонки может быть более активным, но действия его по существенному изменению мира менее успешны, чем действия профессора, который только кажется менее активным, но мир меняет будь здоров. Чему надо учить в плане повышения интеллекта? Фундаментальным дисциплинам, они собраны мной в курсе "Интеллект-стек" в их первозданном виде, хотя у нас в ШСМ это, скорее, факультативный дополнительный материал. Но можно поглядеть: https://aisystant.system-school.ru/lk/#/course/intelligence-stack/

Поэтому учим изменять мир вокруг себя к лучшему (агентность!), а для этого добавляем мозгов (пардон мой френч), усиливаем интеллект. А личное развитие? Ну, если тебя придавило бетонной плитой работы и нет понимания, как это менять, то агентность у тебя будет нулевая, а сил на развитие себя не будет -- попробуй поразвивайся под бетонной плитой, тут хотя бы выспаться!

Ровно это рассуждение было про то, в каком порядке лучше проходить курсы — "Личное развитие" или "Организационное развитие" сначала. У нас есть успех и по одному варианту ("сначала вылечи себя, потом будут силы победить работу"), и, заметим, по другому, полностью контринтуитивному (сначала научить изменять окружающий мир, чтобы отодвинуть придавившую тебя бетонную плиту работы, а потом уже заниматься личным развитием, когда стало чуток посвободней вокруг): об этом текст https://ailev.livejournal.com/1753783.html, "К обновлению "Инженерии личности" в 2025", и там подраздел "Мастерство изменения себя и мастерство изменения мира".

Мы видим раз за разом, в каждой группе наших взрослых студентов, что просто говорить им: "тебе плохо работать в организации, измени что-нибудь", -- это не работает. Они говорят (даже если они топ-менеджеры! удивительно!), что "изменить ничего нельзя, так уж заведено, даже и пытаться не надо -- успеха не будет". И дальше плывут по течению, даже если топ-менеджеры! Если добавить к этому знаний, причём трансдисциплинарных прежде всего, а ещё кроме умений думать добавить умений менять (у нас ведь и курсы системной инженерии, и системного менеджмента!), а ещё добавить опыт подобных изменений прямо в ходе обучения, то люди много проще принимают решение о начале изменений жизни вокруг себя к лучшему, то есть у них сдвигается локус контроля на внутрненний, они понимают, что "можно попробовать" -- и пробуют. Да, это "научить агентности", ибо из лежания на печке перешли к действиям по изменению мира к лучшему.

И уму-разуму, и агентности можно научить

Опять же, и агентности, и интеллекту — учат, не все наследуется "аппаратно генами, спасибо маме-папе". Хотя, конечно, не любую аппаратуру можно хорошо учить. Кошку не научишь, но обычного человека -- вполне! Пойнт в том, что учить надо и интеллекту, и агентности. Ибо хуже дураков только инициативные дураки. Пассионарный идиот, меднолобый фанатик с дикой агентностью — это очень, очень плохо. Но если человек умён, то он вменяем, ему можно что-то рационально объяснить. Его легче научить и агентности. Что мы и делаем в ШСМ: и поднимаем интеллект, и добавляем агентности -- что много проще после подъёма интеллекта. Мы учим студентов быть эффективными в мире, поднимая их интеллект и давая какие-то прикладные знания. А дальше учим именно агентности — и это будет успешная агентность, и мы ещё и демонстрируем это в вариантах типа exposure therapy (то есть заставляя что-то изменять к лучшему в окружающем мире и показывая, что результаты не так плохи, как об этом думалось).

Какие результаты? После первого семестра (рациональная работа) -- существенно облегчается рабочая коммуникация. После второго семестра (системное мышление и методология) -- снижается тревожность, люди нормально спят, бетонная плита меньше давит, ибо получили немного мозгов, мир стал понятней, "договорился со всеми". После третьего семестра (инженерия, обучение, менеджмент) -- вот она, агентность: умеем договорить всех вокруг себя, коллективно меняем мир к лучшему. Вот эти критерии, и люди из группы в группу (увы, пока только группы с преподами, без преподов успехи более чем скромны) их достигают, выходят на квалификацию мастера примерно за год: https://ailev.livejournal.com/1723294.html

Других обучающих не какому-нибудь "программированию на Питоне", а интеллекту с прицелом на агентность, что-то не заметно. Вот ШСМ, кто ещё? Поэтому считаю, что вывод ровно такой: дико агентные и не очень умные так и останутся ненаученными — с ними никто не справится, им будут говорить учителя, что 2*2 — ни разу не 5, а они будут проявлять упрямство:

— или агентно терять нить рассуждения, ибо мимо летит птичка.

— или не будут понимать, что им такое говорят и зачем им надо принимать это во внимание, ибо они агентны и чётко удерживают цель, не отвлекаясь на всякие там замечания.

Если идти по линии чистого обучения агентности с тем умом, который есть (педагогический и психологический подход, ибо откуда педагогам и психологам, да и прочим коучам знать про то, что там составляет интеллект-стек, знать про фундаментальные методы мышления, знать про инженерный кругозор?), то и получим ровно такое: "спасибо за волшебный пендель, я пошёл куролесить по миру, прогибать мир под себя!". Нет, задача не в прогнуть мир под себя, задача -- сделать мир лучше. Умного можно научить ещё и рациональности поверх его ума — и там в рациональности последний шаг, "принятие всерьёз": если все размышления про какую-то мысль показывают, что критика уже трудна, надо просто брать эту мысль за основу — и менять мир на основе этой мысли, мир станет лучше. Это и есть агентность умных. У глупых тут будет "менять мир неважно в каком направлении, без этих ваших заумностей, душностей, критики и прочих заморочек разума. Многая знания — многая печали, поэтому побежали что-нибудь делать!".

Интересно, что никто не обсуждает -- можно ли сделать людей умнее (поднять калибр личности, усилить интеллект, а не просто научить "программированию с copilot" или "жёстким переговорам"). То, что можно -- это не усомневается даже теми, кто не очень понимает, а чему же конкретно для этого надо учить. А вот в том, что можно научить агентности -- это сомнение после всех разговоров почему-то остаётся: "Вот сделаете вы людей умнее, и они будут угрюмыми умниками сидеть в углу, и из угла не выйдут. Я читал, что пассионариев и предпринимателей мало, 5-7%, и тут ничего не сделать". Как отвечать на это? Что мы в ШСМ видим результаты этого обучения -- наоборот, люди выходят из сидения в углу и начинают делать что-то интересное и осмысленное? Но мы же не проводим эксперименты по нормам лабораторий, у нас это не evidence-based! Мы не проводим, но ссылки на evidence-based исследования представить можем.

Дальше я просто взял и выполнил deep research в ChatGPT: можно ли обучать агентности и сдвигать локус контроля внутрь? Краткий ответ: да, можно, даже для взрослых людей, агентность научаема, есть много исследований на эту тему. Teaching Personal Agency to Adults with External Locus of Control -- https://chatgpt.com/share/67c2e553-384c-8013-be29-91cc3eef660f. Основная часть обзора -- "спасибо, кэп", методы и результаты вполне понятны и ожидаемы, "здравый смысл" (то есть попсовость этого обзора повышенная). Тем не менее, людям, которые утверждают, что "агентности нельзя учить, пассионарность врождённая", можно найти для себя там много интересного, много ссылок на evidence-based исследования. В обзоре пишут, что "всё из предлагаемых методов работает даже в маргинальных случаях патологий: тяжелобольные, старики, аутисты, поэтому при переносе в более нормальную среду должно работать ещё лучше". In summary, an agency-enhancing curriculum is expected to produce more confident, proactive, and engaged individuals. They will likely demonstrate higher self-efficacy, a shift to internal locus-of-control beliefs, more decisive action in personal and work matters, and greater participation in community or social endeavors. These changes create a positive feedback loop: as adults experience the benefits of being agentic – successful outcomes, recognition, personal growth – it further reinforces their internal locus of control and commitment to an active approach in life. Teaching agency is about enabling adults to see themselves as the authors of their own story. The expected payoff – as evidenced by contemporary research – is substantial: individuals who take charge of their lives tend to experience better mental health, make more satisfying decisions, perform better in their careers, and contribute more actively to their communities. В обзоре, конечно, упоминается в том числе и наша стратегия: обучение какому-то мастерству/skills в порядке увеличения агентности -- это позволяет студентам действовать там, где "хотелось бы, но в силу неумения воздерживаюсь". Локус контроля смещается в этой предметной области изученного мастерства, и дальше идут действия, агентность растёт.

"Теории" андрагогики и корпоративного обучения вам не помогут

Если честно, то я ещё выполнил какие-то исследования -- но там всё плохо, "теории" (слово там theory или framework, то никакой "теоретичности" и вблизи нет) обучения взрослых, в том числе в корпоративной среде мало того, что в разы хуже психологических "теорий" по их обоснованности, так ещё и напрочь пропитаны ESG и читаются как коммунистическая пропаганда по выращиванию нового, коммунистического сотрудника, рационального (что понимается как "правильно мыслящего что скажут и не мыслящего, чего не скажут", а не "умеющего рассуждать"), но активного (не слишком агентного, ибо автономность -- это "быть себе на уме, менять мир", а тут поощряется активность в плане участия в делах коллектива, акцент на коллаборации, вовлечении, общении). Я и сам знал, что андрагогическую и менеджерскую (о, там очень озабочены изобретением велосипедов о том, как обучать сотрудников) литературу читать нельзя, но вот ChatGPT заставил почитать обзор того, что там творится. Теперь бы это развидеть. Это всё ни разу не рациональность, системное мышление, инженерное отношение к миру, это всё ни разу не агентность. Ссылок не даю, рекламу плохому мышлению не делаю.

Если забыли про "что такое ESG" в отношении к сообществу сотрудников, почитайте ещё раз мой текст "Ролевые сообщества вокруг компании: в балансе между капитализмом и социализмом", https://ailev.livejournal.com/1741983.html. Желание учить сотрудников как сообщество появляется как раз в этой традиции -- в том числе учить каким-то видам мастерства, но заодно и агентности, понимаемой не деятельностно, а чисто "психологически" и "педагогически".

Мы довольно много в ШСМ делаем для того, чтобы учить агентности. Мы поняли уже давно: знания бесполезны, если их не применять в деле. Надо сразу учить менять мир -- поднимать агентность (или как сказали бы раньше -- пассионарность, хотя это и не совсем синонимы). Наше квалифицирование вроде бы соответствует европейским уровням EQF, но акцент в нём на то, как наши соклубники-создатели меняют мир (https://ailev.livejournal.com/1723294.html), а не на какой у них после обучения IQ или демонстрируемые знания. И вот Andrej Karpathy тоже пишет о том, что агентность важней IQ, https://x.com/karpathy/status/1894099637218545984 -- и получает одним из первых комментов "Good point" от Elon Musk. В посте у Karpathy также ~close объяснение от Grok, которое наверняка станет "хрестоматийным" после этого твита: "«Агентность как черта личности относится к способности человека проявлять инициативу, принимать решения и контролировать свои действия и окружающую среду. Речь идет о том, чтобы быть проактивным, а не реактивным — человек с высокой степенью активности не просто позволяет жизни случаться с ним; он формирует ее. Подумайте об этом как о сочетании самоэффективности, решимости и чувства владения своим путём. Люди с сильной агентностью склонны ставить цели и уверенно их достигать, даже сталкиваясь с препятствиями. Они из тех, кто говорит: «Я разберусь», а затем действительно делает это. С другой стороны, человек с низкой агентностью может чувствовать себя скорее пассажиром в своей собственной жизни, ожидая, пока внешние силы — например, удача, другие люди или обстоятельства — продиктуют, что произойдет дальше. Это не совсем то же самое, что напористость или амбиции, хотя они могут пересекаться. Агентность более тихая, более внутренняя — это вера в то, что вы можете действовать, в сочетании с волей к достижению цели. Психологи часто связывают это с такими концепциями, как локус контроля: люди с высокой степенью агентности склоняются к внутреннему локусу, чувствуя, что управляют своей судьбой, в то время как люди с низкой степенью агентностью могут склоняться к внешнему локусу, рассматривая жизнь как нечто, что происходит с ними». Карпаты, Маск, Грок -- мы в хорошей компании!

Тема агентности и сопутствующая тема локуса контроля подкрепления интересна. Вот подборочка статей -- https://www.frontiersin.org/research-topics/10576/locus-of-control-antecedents-consequences-and-interventions-using-rotters-definition/articles Locus of control of reinforcement, предложен Rotter в 1966 году как общее ожидание того, что личность будет решать проблемы в условиях отсутствия знаний о ситуации -- при этом по мере накопления знаний общие ожидания решения проблем становятся частными для проблем этих ситуаций, локус контроля уже не так влияет. Тема локуса контроля личности близка к теме личного интеллекта, который решает проблемы (переводит их в задачи), а также рациональности (которая сводится к тому, что агент рационально выбирает метод работы, а затем прагматический поворот и задействование агентности: принимает свой выбор всерьёз -- начинает работать по методу). У нас в ШСМ мы реально меняем локус контроля:

-- даём некоторую SoTA картину мира. Ситуации, которые были полностью непонятны и неизвестны, становятся уже частично известными: мы знаем их мета-мета-модель. Это означает, что общее ожидание (исходный локус контроля) решения проблем в ситуации заменяется частным ("в этой ситуации знаем больше, можно влиять на ситуацию больше, решать проблемы продуктивно"), можно ожидать улучшения по решению проблем. Но это верно для всех ситуаций, что по факту означает смещение локуса контроля к внутреннему.

-- даём некоторый набор методов решения проблем (не только онтологию, то есть "как устроен мир", но и методологию "как менять мир" и даже инженерию "как менять мир лучшими известными на сегодня методами"). Это опять-таки сильно снижает порог для перехода к действиям по изменению мира, сдвигает локус контроля на внутренний, агентность при этом растёт.

-- прямо учим не просто размышлять много (быть аналитиком, "всё понимать"), но и переходить к действиям: как минимум, выходить на осознание своего действия и бездействия, понимания последствий действия и бездействия. Ну, и exposure therapy -- лечим/ремонтируем ожидания от проблем выхода в действие (они, как всегда при exposure therapy) оказываются не такими большими, как казалось.

Личность в целом

Модель хорошей жизни (good lives model, https://www.goodlivesmodel.com/, хаха, забавный перевод, но грамотней, конечно -- модель благ жизни) интересна тем, что авторы предлагают 11 жизненных благ (goods), и всё бы хорошо, но вот evidence-based у этой теории сильно поменьше, чем у теорий-конкурентов (как всегда в случаях, когда "давай сядем и придумаем новый способ рассуждать об ответах на главные вопросы жизни, вселенной и всего такого"). Более того, многие грабли в этой системе понятий давно известны (те же попытки вновь и вновь определить "счастье"). Но вдруг вам надо понять, что там у людей в "благах жизни"? Вот:

1. Life (Physical Health and Survival): Encompasses basic physical well-being, including health, fitness, and survival needs. It reflects the pursuit of a healthy, functioning body and longevity. Example Application: Access to nutritious food, exercise, or medical care to sustain physical vitality.

2. Knowledge: Involves the pursuit of understanding, learning, and intellectual growth. It includes acquiring skills, information, or insight about oneself and the world. Example Application: Engaging in education or training programs to expand one’s capabilities.

3. Excellence in Play: Refers to enjoyment and mastery in recreational or leisure activities, emphasizing fun, creativity, and personal fulfillment through play. Example Application: Participating in sports, hobbies, or artistic pursuits for intrinsic satisfaction.

4. Excellence in Work: Focuses on achieving competence, satisfaction, and purpose through vocational or productive activities. It includes career achievements and skill development. Example Application: Pursuing a meaningful job or mastering a trade that aligns with personal strengths.

5. Excellence in Agency (Autonomy and Self-Directedness): Centers on personal autonomy, independence, and the ability to make choices and control one’s life direction. Closely tied to an internal locus of control. Example Application: Setting personal goals and making decisions free from undue external influence.

6. Inner Peace: Encompasses emotional stability, freedom from stress or conflict, and a sense of calm or psychological well-being. Example Application: Practicing mindfulness or resolving internal conflicts to achieve emotional balance.

7. Relatedness (Relationships): Involves forming meaningful connections with others, including family, friends, or romantic partners, emphasizing intimacy and social bonds. Example Application: Building supportive friendships or maintaining close family ties.

8. Community: Reflects a sense of belonging and contribution to a larger group or society, beyond individual relationships, fostering social identity and purpose. Example Application: Participating in community service or cultural groups to feel connected.

9. Spirituality: Encompasses finding meaning, purpose, or transcendence in life, often through religion, philosophy, or a connection to something greater than oneself. Example Application: Engaging in spiritual practices like prayer, meditation, or philosophical reflection.

10. Pleasure (Happiness): Involves experiencing positive emotions, joy, and satisfaction in daily life, often through sensory or hedonic pursuits. Example Application: Enjoying music, food, or other pleasurable experiences that enhance well-being.

11. Creativity: Focuses on innovation, self-expression, and the ability to generate novel ideas or solutions, often through artistic or problem-solving endeavors. Example Application: Writing, painting, or designing as a means of personal expression and growth.

Науки обучения

Что надо менять в "Инженерии личности"

Курс "Инженерия личности" сейчас главным образом посвящён инженерии мастерства, ибо это основное, что надо делать, когда работаешь с личностью. Вот основное, что надо будет учесть:

-- существенно расширить материал, который посвящён рациональному взгляду на психотерапию (ибо инженерия личности включает, конечно, ремонт/терапию, но вот это не основное. Образование, обучение -- это явно не терапия, а личность развивается отнюдь не психологом).

-- уровень личности в целом практически не затронут, а надо: у личности есть разные свойства, эмерджентные по отношению к каждому отдельному мастерству. Упор на обучение мастерству в отдельных методах, а что там уровнем выше -- ничего не сказано.

-- изложение даётся для "инженера личности", внешняя позиция восприятия, учителя. Конечно, упоминается важность учёта внутренней позиции восприятия, его eXperience, но нет развёрнутых материалов на эту тему. Поэтому тема "саморазвития", self-supervising learning (сам себе учитель) затронута очень мало.

-- у личности есть специфические проблемы восприятия из первой позиции, "субъективный опыт" и "сознание". А ведь запрос на "понять себя, поменять себя" часто идёт отсюда: из первой позиции восприятия.

-- почти не отражены вопросы learner journey и масштаб времени эволюции.

Дальше несколько интересных моментов.

Мастерство изменения себя и мастерство изменения мира

Инженерия личности -- это обучение мастерству, то есть применению метода изменения чего-то. Берём мастерство в связи с референтным индексом, получаем -- изменение себя (скажем, "хочу не бояться пауков, научите") или мастерство изменения окружения: от косного вещества (включая терраформирование) через киберфизические системы к живым существам (включая людей), и их популяциям (включая сообщества, общества людей и даже человечество в целом).

Тут явно есть проблема "белки в колесе" -- людей сильно приплющивает работа, она даёт им и тревожность, и забирает время, и что угодно. Это приплющивание часто выражается как "выгорание" -- забавно, что "отрицательная ценность труда" (которая у экономистов просто признанный факт) была на некоторое время забита слоганами о "радости труда", "самореализации" (что это?!), а теперь, оказывается, это просто называется "выгорание", оно есть у 80% работников в 2021 году, сейчас может уже и больше — https://hh.ru/article/news-1984. Речь идёт об ощущении из первой позиции, недовольство ситуацией "я на работе" невозможно не заметить. Но "противно и неохота трудиться" вроде как порицается "снаружи от себя", ибо ты публично говоришь, что работа для тебя имеет отрицательную полезность (экономисты дружно кивают, https://mises.org/quarterly-journal-austrian-economics/disutility-labor -- и замечают, что это не означает, что люди будут не работать, психологи говорят "так не должно быть! работа должна радовать!", экономисты открыто хихикают в ответ -- радуют деньги и всякое другое, а работа печалит, "общественное мнение" откуда-то шепчет, что "трудиться надо, деды трудились, и нам велели, не будь тунеядцем"). Переобозвать это "выгоранием" -- и жалобы становятся вроде как респектабельны, жалующегося на "выгорание" жалеют -- а выросший уровень жизни позволяет даже обосновать уход с работы, некоторое время можно отдать тунеядству и не считать себя "безработным", а "восстанавливающимся после выгорания". Но тунеядничают не 80% сотрудников, не все "выгоревшие", большинство всё-таки работает и терпит рабочую ситуацию, терпит труд как "износ тела и нервов", несмотря на его отрицательную полезность! И даже предприниматели мечтают "выйти из операционки", но всё одно -- воркаголики, тоже трудятся, "богатые тоже плачут выгорают".

И выгорающим хочется изменить себя (слова "Развитие личности" даже не звучат), чтобы было не так тяжко (пойти к психологу, уехать на Гоа и стать свободной птичкой, заняться йогой, пройти курсы ШСМ). Хотят решить личные проблемы, не чувствовать, что с ними что-то не так (а это более чем частое ощущение: "со мной что-то не так, что-то счастье меня обходит стороной, я застрял"). Только тут беда: бетонная плита работы придавила так, что все инициативы по изменению себя, открытию горизонтов, освоению профессий и т.д. -- несбыточные мечты.

Один из контринтуитивных ходов, который часто демонстрируется у нас в клубе создателей: вместо изменения себя первый шаг -- научиться менять окружение, прежде всего там, где болит: менять ситуацию на работе. Мы даём мышление, мы даём средства изменения рабочей ситуации в курсе "Организационное развитие" (ибо дело обычно не в том, чтобы продвинуть какие-то технические умения. Дело в рациональности, осмысленности работы -- решаем этот вопрос прямо с первого курса, который так и называется, "Рациональная работа". И там даются даже азы операционного менеджмента себя, любимого. Дальше даём понимание того, как устроены фирмы и какие-то средства для изменения ситуации вокруг: у кого это маленький отдел, у кого-то проектная команда, а у кого-то -- большой холдинг. Результат: бетонная плита оказывается не такая уж тяжёлая, ситуация на работе разгребается. И вот тут появляется понимание, что можно заняться и собой -- идти на курсы "Личного развития", заняться и телом, и личностью, научиться отдыхать, планировать профессиональное развитие (или понимать бесполезность такого планирования в условиях, когда быстро-быстро вместо тебя умнеет AI), и так далее. А пройти их успешно помогает довольно мощное фундаментальное образование, которое даётся на программе "Организационное развитие", там даётся рациональная, системная картина быстро эволюционирующего мира.

Вот этот ход на "сначала учимся менять мир вокруг себя, а когда уже не так давит снаружи, обустраиваем жизнь внутри своей личности" -- он контринтуитивный, но он работает. Всего это -- примерно год (480 часов занятости, это 48 недель по 10 часов -- уровень нагрузки "хобби") на "Организационное развитие", а затем где-то полгода на личное развитие -- и выход на бесконечное развитие и себя, и работы вокруг себя.

Поскольку контринтуитивно, то такому варианту выхода на личное развитие (сначала учимся разгребать проблемы вокруг себя, а потом уже меняем себя на высвободившемся ресурсе рабочей замученности) надо учить, само оно в голову не приходит. О возможности как-то решать проблемы тревожности и беспомощности в рабочих ситуациях через курсы изменения этих самых рабочих ситуаций мало кто знает, а что это существенно помогает потом сделать лучшую версию себя -- об этом вообще трудно догадаться.

Есть, конечно, вариант "сначала я разовьюсь, перестану быть тряпкой и рассеянным, выработаю личную стратегию и Большую Мечту, а потом уж займусь профессиональным ростом". Да, но "выгорание" относится часто не к тому, насколько развит человек как личность -- а к плохой ситуации на работе, выгорают-то от работы, а не от недоразвитости себя! Дальше надо смотреть, с чего начать, тем более что начинать с рационального и системного "Личного развития" -- это сразу конкуренция с огромным числом предложений от самых разных психологов, жрецов разных религий, курсов self-help и даже конкуренция с "выпить после тяжёлой работы". Так что до рациональных курсов личного развития дело может и не дойти. А вот после "Организационного развития" -- работы по личному развитию могут быть выбраны рационально, спланированы, выполнены.

Говорить о том, о чём людям говорить интересно: об их ощущениях "изнутри"

Людям говорить о себе, любимых, "из первой позиции" интересно -- ощущения счастья, семейной близости, сопереживание и сочувствие, злость и дикая тревога как раз "ощущения", буквально кинестетика, "ощущения в теле", которые трудно даже обсуждать, как почувствовать другому человеку. Хотя очень просто, как физики передают условия, в которых можно что-то нормально измерить, описывая эксперимент как работу по какому-то методу с определёнными предметами: "закипяти воду на уровне моря, то, что замеряет твой градусник -- сто градусов цельсия". Так и с чувствами: дайте тысячу рублей человеку, и скажите -- "то, что ты сейчас чувствуешь, это радость", дайте таблетку фенибута и скажите "то, что ты сейчас чувствуешь -- это спокойствие". Вот так на системном фитнесе мы объясняем людям, что такое "обмякание" как "дорасслабление": "сделай вот такое усилие, а затем вот так убери усилие и вот так проуправляй мысленно дорасслаблением мышц, что чувствуешь в конце -- это и есть обмякание, состояние после расслабления".

Дальше возникает соблазн вместо всего этого говорить о внутренних состояниях, как будто все одинаково их понимают. Нет, что для одного "счастье", для другого будет "небольшая радость", а "счастье" будет ассоциироваться со случайным вылетом в какое-то изменённое состояние сознания, необязательно под веществами, бывает и на ровном месте.

И тут тебе всякая эзотерика, малые и большие религии подставляют свой словарь разговора про ощущаемое в первой позиции, а также заодно неожиданно -- мораль-нравственность, нормы социальных отношений, и всё это привязанное к ощущениям из первой позиции. Скажем, тебе рассказывают про "страдание", сколько ни обсуждай неточность переводов всех этих восточных текстов со "страданием" на европейские языки. Ты, вроде, живёшь -- но нет, страдаешь! Поп-психология и психология туда же -- каждая школа готова дать собственный язык, даже если маскируется не под психологию (типа соционики). Дальше они картируют весь мир на этот художественный, а не рациональный язык (напомню, что я писал про это картирование на достаточно сложную систему концептов -- неважно, соционики или астрологии, или чего-то другого такого же художественного, хоть книжки "Винни-Пух и все-все-все", или Библии, подробней в тексте "Художественная литература и её трактовки", https://ailev.livejournal.com/1752577.html).

И дальше появляется ещё одно явление: желание вроде как рациональных мыслителей говорить с большим количеством людей про их проблемы первой позиции восприятия. А они говорят на языке городских и сельских мифов, древних воззрений на то, как это всё там устроено, всё это существенно приправлено поп-психологией и даже имеет название "народной психологии", типа "народной медицины" -- https://plato.stanford.edu/entries/folkpsych-theory/, и там сразу отсылки к теории понятий. Поэтому эта убогая онтологизация языка народных алхимиков от психологии вдруг становится в основу двух проектов рациональных мыслителей:

-- попытка сделать перевод с рационального языка на убогий и рассказать о рациональных понятиях убогим языком. Дам хлёсткое наименование: сюсюканье. Не подучить своему языку и перестать сюсюкать, а именно подсюсюкать -- перевести свою речь на невнятный язык "народного мышления". У меня про это был текст "Преподавание химии на алхимическом языке: и не пытайтесь!", https://ailev.livejournal.com/1509956.html. Нельзя научить рационально говорить на языке поп-психологии о восприятии из первой позиции, там все высказывания окажутся легко опровержимыми, что ни возьми. Например, "кризис среднего возраста", который не существует (не удаётся его измерить, ни в среднем, ни в любом другом возрасте! Вот один из постов про это, с убедительной картинкой: https://t.me/channelkapterev/562). Или берём EQ — очень популярная теория, в том числе в поп-менеджменте. Оказалось, что этот EQ более-менее вообще ни на что не влияет в части работы, никакого значимого эффекта. А литературы на эту тему вышло и продолжает выходить огромное количество, ибо это шикарная идея для художественной литературы. Художественной, не рациональной. Рационально -- не пользоваться этими понятиями, пользоваться какими-то другими, которые как-то лучше соответствуют жизненным ситуациям, позволяют делать хоть какие-то предсказания с точностью выше астрологической и нумерологической.

-- ещё хуже: объявить сюсюканье нормальным языком и дальше пытаться определить слова сюсюканья как-нибудь так, чтобы угодить мифам. Скажем, взять сознание -- и пытаться построить это понятие. Зачем? Два варианта ответа: "чтобы стать попсовыми", то есть популярными у широкой публики. Так сказать, "маркетинг". Грубо говоря, "нашу термодинамику никто не понимает, все верят в теорию флогистона. ОК, будем популярными: дадим определение флогистона в терминах термодинамики". Обоснование иногда фантастическое: "если слово "сознание" есть, то есть и сознание -- а мы универсалисты, должны это определить". Ага, до Ньютона силы притяжения между крупными массами не было, после Ньютона была, а теория относительности заумна, там силы притяжения нет, есть искривление пространства-времени -- вот мы сейчас как универсалисты объясним силу притяжения, и так это понятие и оставим, "если народ употребляет это понятие, значит есть и объект, должны уметь объяснить"! То есть признание, что "народная психология" определяет какие-то "истинные объекты" и теория должна объяснять мир в терминах этих "истинных объектов", ибо народ же так говорит!

Личное развитие как уход в эзотерику, религию и "народную духовность"

"Изменение себя" ассоциируется с "саморазвитием" и там сразу вылезает вся возможная эзотерика с сектами (в поиске в Гугле будет на первом месте, все эти крайоны и астрологии, в книжных магазинах на полках ровно так же), психология со школами, коучинг тоже со школами (скажем, "настоящий коуч только вопросы задаёт"), но время от времени тут будет вылезать поп-религия ("народное понимание религии"). Главный тут вопрос -- это "что-то я впахиваю, а счастья нет. Что со мной не так?". И куча желающих дать диагноз, что не так -- и рассказать, что делать, чтобы исправиться. Часть желающих радостно рассказывают, что о счастье надо думать не земном, а посмертном (ад или рай, другие инкарнации) -- а поскольку у обращающегося за мастерством "быть счастливым" студента в этот момент есть опыт изменённого состояния сознания, с которым другие школы развития личности не работают, кроме всяких эзотерик-религий, то довольно много рациональных людей попадают в эти сети.

Знаний по восприятию из первой позиции людям с высшим техническим, и даже гуманитарным образованием явно не хватает, с каким-то картированием изменённых состояний сознания (ах, тут и появляется слово "сознание" -- ибо по-другому об этом говорить не умеют, см. материал "Как мы обходимся без понятия "сознание" в наших курсах", https://ailev.livejournal.com/1748712.html) не знакомы. Не хватает знаний об ограничености интроспекции с незбежным выходом на понимание "субъективного опыта/впечатлений/experience" как указания на первую позицию восприятия "я изнутри себя" (см. замечания Hinton про субъективный опыт и "театр сознания" в ролике https://www.youtube.com/watch?v=b_DUft-BdIE, принципиальные ограничения на возможности интроспекции в https://chrisfieldsresearch.com/self-obs-limits-Entropy-2024.pdf).

Совет Кена Уилбера по учёту желания людей разобраться с тем, как их мозг в разных режимах имеет все эти "настроения, тревоги, счастья" в простейшем случае и глюки восприятия в чуть более сложных (скажем, ощущение присутствия, ощущение единения с миром -- их тут некоторое количество): "любая религия сойдёт, надо дать людям разных психопрактик, разнообразить режимы работы их мозга — и возьмите наш вариант с просветлением какого-то сорта, какими именно режимами разнообразить". У Кена Уилбера наиболее внятные и рациональные описания того, что происходит в первой позиции восприятия в изменённых состояниях сознания -- в частности, одного из вариантов "просветления", он большой поклонник этого состояния, да и сам просветлённый, один из немногих грамотных просветлённых, ибо десятки тысяч просветлённых не внесли особого вклада в человеческую культуру, они не очень грамотны. Кен Уилбер честный системный мыслитель первого поколения, не надо ждать от него продвинутого системного мышления, но в рамках первого поколения и с невоздержанностью типов (холоны у него из очень странных объектов и странных отношений вместо композиции) -- вполне.

И вот он делает заход через призыв к рациональному системному мышлению: "уважаемый читатель, смотри как круто системное мышление, у меня есть теория всего. Но чтобы окончательно понять — иди в религии, духовность, а там рядом и изменённые состояния сознания, просветляйся, и в мозгах у тебя будет кайф!". "Изменённые состояния" неведомо чего (то ли восприятия, то ли сознания, то ли режимов работы мозга как нейросетки), неведомо по сравнению с каким состоянием (нет же "обычного статичного состояния"). "Мокрая нейронная сетка" существует в самых разных режимах, и это не только сакраментальные канемановские S1 и S2. Один из цирковых режимов (можно демонстрировать трюки, которые будут записаны в книгу рекордов Гиннеса, вероятность попасть с ними хотя бы в википедию или другую энциклопедию -- исчезающе малы) и есть -- "просветление", ничего мистического, чистая физиология.

Но вот рационального разговора о том, как там чувствует себя человек в первой позиции восприятия (я изнутри себя) нетути, увы. Сразу всё в религии-эзотерики уползает и разные "ритуалы". В одном из блогов даже обсуждался ритуал "осознавать себя частью эволюции", для людей, не понимающих современных идей эволюции, то есть для рациональной системной картины мира вроде как идёт попытка создать вариант "народной духовности 21 века", поп-духовности, взяв за основу эклектику верований New Age (https://en.wikipedia.org/wiki/New_Age), ведь в New Age брали только внешнюю сторону ритуалов разных восточных религий, и даже не только восточных, поп-версия религии — вот с "new age evolution ritual movement" будет то же самое. Ну, и интуитивно понимаемое, что если учишь религии, учишь выключению мозга и чувствованию — "и много-много радости детишкам принесла" (многие измененённые состояния сознания, хоть от водки, хоть от более крепких веществ, хоть от медитаций -- кайф в прямом смысле слова), а учишь многая знания — даёшь многая печали (спорный тезис, но как раз соответствует поп-духовности: знающие люди душнилы, знающие люди грузят, ибо сами озабоченные, а не лёгкие-счастливые-беззаботные, как пустомозглые-малознающие "практики", недуальные и, конечно, истинно духовные).

Отдельно про "недуальность", отсутствие конфликтов и всё, что с этим связано и цель духовности -- "спокойствие, абсолютное спокойствие, нирвана" (и куча слов из других восточных религий): это же явный тупик. Нет конфликтов — нет оптимизации свободной энергии по всем системным уровням, нет развития, нет open-endedness. Но какое, к чёрту, развитие там, где стабильность критерий абсолютного счастья? Вообще, про восточные религии надо писать отдельный пост.

Обучение даёт свободу!

Ход на обучение (а личное развитие -- это прежде всего обучение, приобретение мастерства, в том числе мастерства верить или не верить, мастерства менять веру) -- это в том числе ход на свободу от всего этого иррационального, от эвристик/суеверий народной психологии, народной же мифологии в форме каких-то "духовных практик". Предположим, что какие-то люди верят в 2*2=5. Можно ещё научить, что есть 2*2=4. Это даёт свободу! Эти люди понимают, что есть не единственная опция, и это только опция, и теперь свобода — они могут выбрать из двух вариантов! С любыми другими верованиями, даже очень сложнонавороченными (святые книги очень объёмны! а уж несвятые эзотерические тексты -- все эти дизайны человека и крайоны, их же не меньше по объёму!) принцип-то один и тот же. Если обучение — то вот это. Дальше смотрим на содержание обучения, "какие именно вещи, и что там из этого следует".

Ну, и выбирают. Ещё и есть свобода, как выбирать! Можно же научить, что выбирать в условиях неопределённости можно по разному — рационально, например, и даже в рациональности есть варианты логической древней, байесовской мейнстримной и квантовоподобной SoTA рациональности, в курсе "Интеллект-стек" в разделе рациональности про это тоже много рассказано.

К этой New Age поп-религиозной картине мира добавляем рациональные картины мира "от первого лица", которые можно затем сравнивать с "народнорелигиозными". В NLP говорили про метафору обучения так: "мы даём людям свободу. Вот у них не было выбора, а мы их обучаем альтернативам. У них теперь есть выбор — или по-старому, или по-новому. Это лучше, чем даже не знать о том, что выбор есть!". Дальше тщательно выбирать, чему учим и считать на шаг вперёд, какие там незагробные, недуховные (что такое духовность? как и сознание -- у каждого свой ответ, что это, поэтому лучше табуировать и обсуждать в каких-то других, менее поэтических терминах), непопсовые картины мира.

Это очень хороший посыл — похож на то, что говорят люди из NLP, "нужно уметь и бояться пауков, и не бояться пауков, по выбору. Если выбора нет, это не свобода". Это важно: кто не боится пауков, у того могут быть проблемы с ядовитыми пауками (такие есть), кто боится -- у них вообще сразу проблемы. Надо по выбору иметь возможность бояться и не бояться, управлять собой. А выбор этот сделать рациональным, результатом рационального мышления.

Что же делать с "необъяснимыми событиями"?

В любом случае, обучение, в том числе развитие личности -- это journey, где много событий неконтролируемых. Одни из них -- это "необъяснимые события", которые случаются с людьми, чаще всего это разные "синхронии", "нарушения вероятности". Рациональных объяснений по факту нет ("расслабьтесь, это всё и впрямь случайности"), а у эзотериков или описания невнятны, или у лучших из них вполне внятны, например, кастанедианское, где это "знаки духа": их ты по мере роста "силы" (схода с ума) а) сначала замечаешь, б) потом знаешь, что они означают, в) потом знаешь, что делать. Это, конечно, не только у Кастанеды, но у него наиболее сжато и развёрнуто. У Умберто Эко "Маятник фуко" про это, но там нет чёткого алгоритма, как у Кастанеды. Лучший из вариантов, который дают эзотерики, и который можно дать встревоженному "знаками" человеку -- это метафора, ибо рациональные объяснения тут почему-то плохо помогают. Например, хорошая метафора такая: "ты пересекаешь какую-то местность, и время от времени ты случайно видишь дорожные знаки, вот это и есть твои "знаки". Проблема в том, что ты не знаешь, ни в каком направлении дорога, где эти знаки, ни что они означают, ни куда эти дороги ведут. Поэтому лучший рациональный выбор — идёшь, куда шёл. Если знаков много, ну, ты не в пустыне, а где-то в районе города, радуйся, но это ничего не значит, ты не знаешь -- где там город, а где гиблое место совсем рядом. Главное — не соблазняйся считать, что знаешь, что за знак и куда идёт дорога (она вообще может идти не вперёд-назад, а вверх-вниз, и ещё не ошибись, куда — может, знак как раз про тупик! Итого: а) явление хорошо известное, ты не одинок, б) лучше всего тут расслабиться, улыбнуться, позабавиться — и продолжать заниматься своими делами, ни в коем случае не соблазняясь что-то предпринять по этому поводу". Удивительно, но вот эта психопрактическая интервенция-на-метафоре помогает людям успокоиться.

Но не надолго, ибо мозг регулярно спонтанно попадает в странные состояния, типа "ощущения присутствия", "единения с миром", "познания сути всех вещей" и даже спонтанные вспышки/всплески/spikes того самого "просветления" -- и эти состояния, конечно, незнакомы, пугают или наоборот -- "кайф", в который хочется вернуться, но непонятно, как. Там даже есть небольшая классификация "духовных состояний" от старинных мастеров NLP, https://www.transformationalacademy.com/maps-beyond-mind-nlp-spirituality/.

И даже труды того же Олега Бахтиярова по психонетике, который в том числе пытался перевести "духовность" на рациональный язык психопрактик. Можно, конечно, критиковать его по линии "обещал усиление интеллекта, но не дал", но у него тоже есть хоть какое-то картирование всех этих "духовностей". Так, он писал, что "освобождение от страданий" — это переход от пассивного к активному (осознанному, затем волевому) реагированию на первичное восприятие. Так, он хотя бы различает три вида психопрактик, обусловленных религиями. Вот я когда-то писал — https://openmeta.livejournal.com/214490.html по его просьбе.

Конечно, надо информировать людей, что мозги у них -- нейросетки, которые без дополнительного обучения хорошо галлюцинируют. Вообще нейросетки мокрые и сухие удивительно подобны в плане их обучения, вот подробно про это: "Стадии водопадного инженерного процесса для сухих и мокрых нейросеток", https://ailev.livejournal.com/1753533.html.

Уйти от обсуждения "духовности" нельзя

Культура, язык, ритуалы и мораль глубоко пропитана "народной духовностью", суевериями и верой в "что-то такое кроме рационального там есть". Это же паттерны, они впитываются мокрой нейросеткой. Кен Уилбер заметил как-то, что "поскольку человечество рождается в состоянии tabula rasa в каждой особи, то придётся вести в ходе обучения каждую особь через много и много тех состояний, в которой взрослые особи уже побывали и знают, что это ошибки молодости". Дальше там у него ахинея по поводу стадий развития (об этом надо писать отдельный пост, про "теории стадий развития", тысячи их). Но вот само замечание, что молодёжь просто по возрасту и недоученности вынужденно вляпываться будет во всё, что взрослые знают уже как не стоящее внимания — да, оно ценно.

Темы важные в силу того, что огромное число народу ими интересуются. Обычное "путешествие за объяснениями, что со мной" выглядит так: ты попадаешь в ситуацию, где у тебя "близкий к религиозному опыт", и дальше пускаешься во все тяжкие по поиску рациональных объяснений — а их нет, но зато куча нерациональных контор, которые тебя внятно рассказывают байки о том, что "ты не первый, у всех так, вот у нас святые книги, в них всё написано".

Я и сам когда-то отсылался в разную литературу по поводу фокусов моего молодого ещё мозга, с удивлением понял, что ни оккультизм, ни христианство, ни буддизмы-даосизмы-индуизмы и прочее не описывают мой опыт, но вот шаманские (типа кастанедианства, но там ведь целый букет разных других шаманизмов!) практики — они оказались самыми интересными, хотя и примитивными донельзя. Потом таки разобрался, потратив на это много времени: прочёл много метров "профильной" литературы, пробеседовал огромное число часов с разными адептами разных школ иррациональной мысли. Сделал рациональные выводы — и плюнул на всю эту иррациональность слюной. Лучшая телепатия (да, она тоже в этом компоте) -- это сотовый телефон, лучшая тренировка внимания -- тренировка делать записи вовне мозга, причём не в любой форме, а в формате электронного, а не бумажного zettelkasten (ну вот как я веду "Лабораторный журнал", это удерживает внимание к некоторым темам десятки лет -- часть ссылок тут взята из далёкого прошлого, мой биологический мозг этого не помнит, а экзокортекс -- помнит!).

Так что о проблеме знаем, о проблеме помним, проблемой занимаемся. Но нет ресурсов заниматься этой проблемой прямо сейчас. Всё-таки "Инженерия личности" -- это конкретизация "Системной инженерии". И сначала надо таки дописать "Системную инженерию", а "Инженерию личности" -- потом. Но я уверен, что даже этот пост кому-то поможет.

— Что надо менять в "Инженерии личности"

— Мастерство изменения себя и мастерство изменения мира

— Говорить о том, о чём людям говорить интересно: об их ощущениях "изнутри"

— Личное развитие как уход в эзотерику, религию и "народную духовность"

— Обучение даёт свободу!

— Что же делать с "необъяснимыми событиями"?

— Уйти от обсуждения "духовности" нельзя

Тема необъятная, вопросов много, поэтому по ней надо делать второй пост, и есть ощущение, что не последний.

"Инженерия личности", "Личное развитие", "Системный менеджмент"

Есть небольшая проблема: что надо давать в рамках "Инженерии личности" (это программа "Организационное развитие"), а что в рамках программы "Личное развитие", а что в "Системном менеджменте", где работа с сообществами? Как вообще говорят о личности, если хотят её как-то менять, а для этого пытаются описать? Можно выделить минимально три роли, ибо личность -- функциональный объект (но мы ж понимаем, что этих ролей гораздо больше, это только начало, "для затравки"):

1. Self, "Я" -- личность, с которой взаимодействуешь сам изнутри неё, "личность во взаимодействии изнутри", как она доступна себе интроспективно, феноменологически, рефлексивно, в субъективном опыте/впечатлениях. Надо как-то описать происходящее в личности с точки зрения восприятия самой личности. Так, в телесных практиках это ход от объективно заданного "извне" тела, наблюдаемого инженером-создателем (тренером, реабилитационным терапевтом, кем-то извне) к соме, которая так и понимается, как "тело, ощущаемое изнутри". А тут -- личность, ощущаемая изнутри, по-английски нет единого термина, но чаще всего subjective self, experiential self, phenomenological self, The "I" (First-Person Perspective), что можно перевести как личное Я, субъективное Я, переживаемое/проживаемое Я, феноменологическое Я, явленное Я, и Я (перволичное видение) или Я (субъективная перспектива). Два слова неудобно, можно говорить субъектум (более формальный, латинский аналог для английского subject), самосубъект, перволичность (восприятие от первого лица), иногда говорят о проживании (но тут отглагольное существительное, ссылка больше на процесс интроспекции), интероцептор (тот, у кого interoception -- тут чаще всего про ощущения, кинестетику всяких дыханий-сердцебиений-боли-температуры, но и эмоции по этому поводу тоже). Я бы вообще выбрал "самоличность", но это уже занято под "личное присутствие". Неологизмы типа сомаличность вместо самоличности тут были бы лучше всего, кроме указания на референтный индекс это заодно отсылка к 4E, ибо там же личность embodied -- и изнутри её ощущается не только она сама, но и её сома. Это надо давать подробно в "Личном развитии".

2. Личность, с которой взаимодействует другое лицо (оба лица -- не организации, не коллективы). При прямом создании и развитии личности это инженер личности, создатель/constructor, учитель в его разделении ролей. Тут person/личность, ничего другого не надо, основная роль. Это -- в "Инженерии личности". Другой вариант -- это коммуникация: двое пытаются убедить друг друга, научить каждый другого чему-то. Это, скорее всего, будет в "Риторике", когда-нибудь (а пока -- в "Интеллект-стеке").

3. Личность как представитель сообщества, и взаимодействие (социального) инженера будет с сообществом. Скажем, клиент в клиентуре, подданный в монархии, гражданин в государстве, партиец в партии, сотрудник в компании (и компания берётся как сообщество, структура подчинения тут наложенная) -- но нужно назвать одним словом, задать класс. В английском тут тоже разнообразие терминов, чаще всего это community member и cultural citizen. В русском языке это член сообщества (формальное членство чаще всего: член семьи, член партии, член клуба), участник как менее формальный термин, а с пониманием, что там много участников -- соучастник. Отсюда недалеко до общинника (архаизм!) и сообщника (коннотация не лучшая). Термин, похоже, надо ещё искать. И тут трудность ещё в том, что вот этот заход на личность существенно зависит от самого сообщества: сотрудник фирмы ещё можно сказать, а сообщник или соучастник -- вроде нет, а это частое использование (обращение к сообществу, а не к отдельной личности). Так что пока слова нет, нужен будет неологизм. Какая-нибудь "социоличность". И тут, конечно, тоже есть варианты: все эти "участники" и "членства" отражают коммунитарный взгляд на "клетку многоклеточного организма", но в методологическом индивидуализме, конечно, "индивид" -- демонстрация индивидуальности и независимости от включения в сообщества. А сообщества конструируются из индивидов, в которых подчёркивается их разнообразие и автономность, а не единство. Но это можно обсуждать и как "сообщество из личностей/индивидов", а не "сообщество из сообщников". Но это -- в "Системном менеджменте", где инженерия сообществ.

Рассмотрение одной ситуации с трёх позиций минимум: изнутри личности, снаружи личности, снаружи сообщества личностей

Конечно, для хоть какого-то содержательного обсуждения надо учитывать все три варианта. Примером тут можно поставить дрессировку, оно же обучение с подкреплением (RL, reinforcement learning), оно же оперантное формирование, оно же аффективная тренировка. Это один из важнейших методов обучения мастерству, то есть методов инженерии личности. Поэтому говорим про дрессуру личности. Если я говорю reinforcement learning, обучение с подкреплением и даже оперантное формирование (у бихевиористов часто так), то внимания к процедуре нет, смысл не понимается, "ниасилил". Вот если говорю "дрессировка", появляется эмоция, внимание к процедуре -- и шанс обсудить суть. Скажем, зазубривание и натаскивание — это не дрессировка. Есть хорошие книжки про дрессировку, и там требуется некоторое разнообразие поведения от нейросетки, при этом подкрепляются те, которые ведут куда-то к цели (функция награды). Много случайных проб, некоторые из которых поощряются, зазубривание/запоминание паттерна простым повторением явно не про это. В нейросетке после этого образуется какое-то мастерство, выученный паттерн поведения, дальше нейросетка может порождать уже не случайное поведение, а вот то самое сформированное. В обучении нейросеток нежити есть даже RLHF — дрессировка с участием людей, не только RL как "самодрессировка". Профильная литература, например, https://www.goodreads.com/book/show/40548394 — "Не рычите на собаку! Книга о дрессировке людей, животных и самого себя" (книжка очень старая, 1984 год, я бы сейчас в этот ряд добавил нейросети). В посте "Стадии водопадного инженерного процесса для сухих и мокрых нейросеток" дрессировка поминается явно, целый пункт, "5. Дрессировка (обучение с подкреплением), RL, на выходе -- Reasoning model, успехи отличные", https://ailev.livejournal.com/1753533.html.

Какие тут нужны рассмотрения:

1. Как ощущается дрессировка изнутри, какие ощущения, когда тебя проводят через оперантное формирование, и подкрепление может быть и в форме кнута, и в форме пряника, а ещё дрессировка может быть незаметной: животинке или человеку делают приятно или избавляют от неприятности в случае какого-то желательного поведения, поначалу случайного. Его сомаличность ничего не замечает, но мокрая нейросетка вполне замечает, при каких условиях становится хорошо -- и начинает демонстрировать желаемое поведение, вне внимания сомаличности. Вот это "замечает, как это ощущается/переживается изнутри" и даже "как не ощущается, не замечается вообще изнутри", learner experience и надо обсуждать. Все эти customer eXperience -- это как раз оно, "что делает и чувствует тот, с кем мы работаем", а не что делает и чувствует тот, кто работает с личностью, ибо наблюдает личность -- но сомаличность наблюдаема только интроспекцией. Больно или не больно, обидно или не обидно, понятно или не очень понятно, может рассказать словами, чему научили -- это обсуждается тут.

2. Инженерное рассмотрение, со стороны учителя/тренера/дрессировщика. Тут всё просто и понятно: работаем с личностью, добавляем методом обучения с подкреплением (скажем, с позитивным подкреплением, методом пряника) новое мастерство в состав личности.

3. Социальное/социологическое рассмотрение, со стороны групповой культуры -- его делает социальный инженер. Первое, что тут возникает: обсуждение этичности или неэтичности обучения с подкреплением, начиная с понятия "дрессировка" (сравнение человека с животными! человек же звучит гордо! это обзываться, принижать уровень интеллекта!), самой возможности "манипуляции" (ибо любое обучение заранее подозреваем в манипулятивности!), деонтики обучения (уже неважно, с подкреплением или без) именно этого то ли индивида, то ли сообщника из какого-то определённого сообщества, недопустимость применения негативного формирования (кнута), но только позитивного (пряника). Какие методы оперантного формирования вообще допустимы (скажем, можно ли сразу давать обратную связь по желательности или нежелательности действия -- у людей ведь это называется "перебивать", если сразу давать обратную связь близко к моменту ошибки!), можно ли вообще говорить об обучении нейросетки, ибо это совсем уж редукционизм сведения обучения личности к обучению его нейросетки, а про людей надо говорить как-нибудь более волшебно-гуманитарно. Это всё будут предъявлять члены сообщества, внешние проектные роли -- при этом целевая личность проекта обучения, вполне может выступать и в роли социального инженера. Так, в каждой аудитории студенты делают следующие указания на социальную приемлемость дрессировки:

— нельзя говорить "дрессировка" про людей, приходится показывать специальный слайд. Хотя мы это называем тренировка, но повторю -- если назвать обучение или тренировка, то на процедуру внимания не обращают, всё происходит плохо. Если назвать -- поднимается интерес, и можно объяснить, что будет происходить, и даже рассказать, что там может ожидать сомаличность в ходе процесса обучения. Тут обсуждаем личность и инженера личности, саму процедуру и её природу.

— нельзя указывать им на ошибки в ходе обучения, поскольку слышать, что "2x2=5 — это ошибка" по-человечески обидно. То есть говорить об ошибке можно, но общественное ожидание, что за ошибки будут хвалить и их ошибками не называть: это же проявление активности, надо только поддерживать! С этим работаем, опять-таки обсуждая то, что делает инженер с личностью. Но тут есть и обсуждение сомаличности -- указывается, что тренируется собранность, как она происходит внутри человека, а также обсуждаются эффекты интроспекции (обычно правила абсолютно понятны, природа ошибки чаще всего понятна, но уследить за тем, чтобы ошибки не делать -- или заметить, что сделал ошибку, сомаличность не может. А вот в позиции учителя-инженера заметить ошибку другого студента -- может!). Тут трудно, ибо с сомаличностью трудно обсуждать что-то рационально, тут просто делаются демонстрации, и приходится признаться, что таки ошибки есть, и надо тренироваться, чтобы они ушли, чудес не бывает.

— и вообще эти ошибки ошибками не являются, поскольку препод — это не препод-учитель, а нанятый для обучения эксперт, чьё мнение надо ещё проверить, а студенты — не студенты этого препода, а клиенты. Клиент же всегда прав, это всем известно! Поэтому сказал студент, что 2x2=5 -- утрись и согласись, иначе у тебя, препод, тренер, неважно кто (тут ты обслуга! а мы клиенты!) будут неприятности по административной линии! Как с таким работать? Указывать, что роли ученика и клиента -- разные. Если личность не хочет быть в роли ученика, то пошёл вон из класса, давай досвидания. То же с врачом: не хочешь, чтобы хирург тебя резал, как он знает, а резал, как ты хочешь (то есть не резал!) -- гуляй из больницы. Обычно это студентов очень отрезвляет.

— вокизм. Это вообще выход из ситуации обучения в ситуацию насилие-жертва (идеология wokeizm ближе к религии по уровню своей рациональности и эмоциональному накалу, смотри про вокизм тут: https://ivanov-petrov.livejournal.com/2287616.html). Тут богато, в США как раз началась чуть-чуть расчистка по этой линии.

Вот текст с описанием происходящего на такой тренировке -- "Тренировка "Вы пойдёте к топ-менеджеру?" или "Барышня-мадам"", https://ailev.livejournal.com/1750301.html. Вот слайд, который мы даём для обсуждения по линии социальной инженерии, уместности в культуре -- и заодно это описание того инженерного процесса с личностью, что будет делать тренер.

Неожиданость в том, что обсуждение собственно инженерии личности вызывает меньше всего вопросов: берёшь регламент, и делаешь. А проблемы у тебя не с личностью в части работает или не работает для неё такой метод обучения. Нет, много проблем с сомаличностью (learner eXperience) и социоличностью-индивидом. И так везде, где работаем с людьми.

Выбор инженерной науки для инженерии личности

Дальше надо иметь мета-мета-модель описания личности (онтику личности, которая будет аккуратно вписана в онтологию системного подхода). Основная критика самых разных теорий/моделей/фреймворков идёт по самым разным общим критериям, среди которых:

-- нечёткость и отсутствие концептуальной ясности (vagueness and lack of conceptual clarity). Слова что-то обозначают, но если порасспрашивать, то все укажут на разные значения слова. Решается привязкой к физике, которая выражается в математике. Особая проблема тут с сомаличностью, потому как надо каким-то образом научиться говорить о внутренних ощущениях, которые вроде как принципиально нельзя предъявить вовне -- и тут приходят психологи, философы, и забалтывают физиков. К счастью, с этим потихоньку разбираются.

-- слабая предсказательная сила. Теория есть, но она ничего предсказать не может: даёт какие-то названия каким-то концептам, но поскольку не определяет причинно-следственных связей, то ничего предсказать не может. Ну, или задаёт причинно-следственные связи, поэтому предсказать может.

-- ... их там десяток, и все критикуют друг друга: старые подходы критикуют друг друга и новые подходы, новые критикуют старые, а пользуются даже самыми раскритикованными, типа астрологии, ибо "научная критика" тут мало кого волнует, а плацебо отлично работают!

Мы поступим следующим образом:

-- сначала "собирание марок" приведём к "физике" как подбору математических объектов, поведение которых хорошо изучено и позволяет что-то предсказать в поведении физических объектов, занимающих пространство-время и имеющих какую-то устойчивость в окружении (систем). В этом месте всё плохо, ибо там дуализм "мыслительного" и "физического" -- в этом месте разные теории на базе идей "народной психологии", религий и эзотерики и сомаличных описаний в терминах "квалиа" и "сознание". В этом месте до чёртиков философов и теологов, а также "народных мудрецов" (помним о фолк-психологии, каждый ведь в этом разбирается)! С ними всеми борется философски eliminative materialism, https://plato.stanford.edu/entries/materialism-eliminative/, у которого одна беда: он декларирует "физичность" и отсутствие всякой мистики и плохой концептуализации, после чего проваливается на много-много системных уровней вниз, в нейрофизиологические механизмы. И подняться достаточно высоко, чтобы предложить какие-то "интервенции" (методы влияния на "субъективный опыт") в плане инженерии личности он не может, хотя именно в этой традиции мышления можно по-простому откинуть использование человеческой вменяемости и "интервенций разговорами" -- и задействовать напрямую химические влияния, необязательно для терапии, например -- объяснить, что никакой магии нет, когда пьёшь кофе, чтобы взбодриться, или пьёшь обезболивающее, чтобы восстановить когнитивные функции до приемлемого уровня, когда болит зуб. Тут есть две традиции с которыми придётся определяться: радикальный отказ от folk psychology и всех этих "квалиа" и "сознания" как кривых концептуализаций -- и примирительный, когда используется дикая неопределённость в понятиях, когда понятия вроде "сознания" объявляются "бесхозными" и переопределяются в терминах какого-то подхода, который вполне себе "no qualia, no consciousness needed". Active inference как раз такой: переопределяет текущие поп-психологические термины как соответствующие своим концептам.

-- затем мы выберем концептуализации aka "научные подходы", которые лежат в основе наиболее успешных вариантов "инженерной науки", ибо нас не волнуют просто "объяснения", нас волнуют действенные/actionable объяснения в основе SoTA методов инженерии личности, а не просто какие-то классификационные схемы. Наша цель -- изменить личность к лучшему, а не просто классифицировать, то есть сказать, какая она. Тут берём поначалу бихевиоризм, который был в основе learning theories (reinforcement learning как раз отсюда), но его затоптали ногами и он был замещён функционализмом, где поведение стало не просто внешне наблюдаемым, но и какими-то внутренними процессами, а learning theories превратились в learning science. Дальше тут вычислительная психология, которая говорит, что мозг выполняет главным образом обработку информации. И один из вариантов -- active inference. Одновременно с этим в психологии произошла когнитивная революция и стали говорить о когнитивной поведенческой науке -- кратко "когнитивная наука", но поскольку там главное функционализм и поведение, исторические ещё из бихевиоризма, а также в основе обучение -- то это стало cognitive behavior science и learning science.

-- дальше смотрим, какие есть конкретные "инженерии личности", которые базируются на идеях cognitive behavior science и learning science. Ключевое тут -- они должны быть evidence-based, иначе затаптывают ногами в плане научности, и быстро. Их множество: cognitive behavior therapy, acceptance and commitment therapy, motivational interviewing, behavioral skills training, behavior design и так далее. Внутри там более-менее общий набор техник, который по факту сводится к обучению личности какому-то новому мастерству, даже в случае терапии. В основе cognitive behavior therapy лежит cognitive behavior science, где в части behavior включена learning science, поэтому часто на такие подходы ссылаются как на transdiagnostic, что легко позволяет адаптировать их к неклиническим ситуациям -- инженерия личности не только "ремонтная"/терапевтическая, но и развивающая. Поскольку в нетерапевтическом контексте разные "терапии" лучше терапией не называть, то для того же набора методов инженерии личности, который используется в терапии, делают ребрендинг в названиях, и появляется огромное число всяких Cognitive Enhancement Training, Strategic Thinking Development, Problem-Solving Skills Mastery, Habit Training, Behavioral Skills Training, Performance Enhancement Training, Action-Oriented Learning, Habit Mastery Programs, Behavior Design Training, несть им числа. Под капотом там часто очень похожие по своим принципам техники, а принципы основаны на cognitive behavior science и learning science (не путать при этом learning science и educational science -- последняя занимается изучением образования в классических условиях, в школах и вузах, это только часть learning science, а вот learning science занимается и другими контекстами: от клинического как "психотерапия как обучение" до коучинга, обучения мастерству на рабочем месте, обучение мышлению, обучение новым привычкам).

Ссылок тут не даю, всё это легко гуглится. Наука инженерии личности (cognitive behavior science, learning science), а также её фундаментальные основания (функционализм, active inference и прочие теоретические фрейморки, которые убирают опору на qualia и сознание) будет излагаться больше в "Инженерии личности", это "инженерная наука", общая методология person engineering общего названия для этих технологий/методов терапии, обучения, развития и прочего достижения успешной личности. А вот конкретные методы обучения (с учётом ребрендинга терапий в обучение) -- добавятся и в курсы программы "Личное развитие", и в "Системный менеджмент".

Что с субъективным опытом? Как его объясняют в выбранных подходах? Иногда объясняют, а иногда просто демонстрируют эффективность подхода

А что там с субъективным опытом? Всё в порядке. Часть привычной терминологии "перетрактовывается". Например, в active inference субъективное ощущение «видения» или «слышания» можно понимать как результат успешного прогнозирования и минимизации сенсорного удивления/сюрприза, эмоции как возникающие из ошибок прогнозирования и изменений в точности предсказания (неожиданные события при больших ошибках прогнозирования могут привести к сильным эмоциональным реакциям, таким как страх или удивление), чувство себя трактуется как возникающее свойство иерархической порождающей/генеративной модели, которая включает модели собственного тела и действий, а субъективное чувство агентства и "самоавторства" может возникнуть в результате успешного прогнозирования и контроля собственных действий и их сенсорных последствий, а вот нарушения в самопрогнозировании могут потенциально объяснить опыт отчуждения или отсутствия агентства. А что с сознанием? Это постоянная оценка качества прогнозирования моделей, а hard consciousness problem объявляется таки нерелевантной. То есть подход no qualia, no consiousness needed выполняется, но для удобства обсуждения какая-то часть терминологии поп/народной психологии перетолковывается -- и затем разрешается её использовать.

Отдельно про огромный маркетинг всяких mindfulness therapy как тренингов. Это, конечно, маркетингово-социальный феномен, ибо evidence-based результаты там есть (ещё бы! просто полежите полчаса спокойно в середине рабочего дня и расслабьте мышцы, "нидра-йога" -- безо всякой mindfulness жить станет проще!), но они в очень узких областях вроде стрессоустойчивости и эмоциональной сдержанности. Почему это не забрали себе варианты учебного/трансдиагностического ребрендинга когнитивной поведенческой терапии? Потому что не имеют культурных корней, в данном случае -- религиозных, но в светской mindfulness это неважно, зато маркетингово эксплуатируется мем желательности "просветления". А ещё они заведомо сложней, поэтому требуют длительной подготовки тренеров/терапевтов/коучей. Но принципиально CBT и разные "обучающие ребрендинги" в плане evidence-based подхода к инженерии личности сильнее.

Вообще, всему этому направлению приходится защищаться от "лёгких вариантов получения счастья-благосостояния", которые идут в западное общество главным образом из буддизма, много меньше из индуизма, даосизма и всякого шаманства. Буддизм неожиданно популярен, как и любая другая поп-психология -- глубоко укоренён в культуре. У меня недавно были тексты об этом: https://ailev.livejournal.com/1749371.html, https://ailev.livejournal.com/1748712.html — и буду ещё писать, ибо люди очень хотят "просветления", абсолютно не понимая, что это такое. А за "просветлением" обязательно приходит буддизм и его концептуализация. Это появится и в обсуждении таких личностей, как AI -- что такое "просветлённый AGI" и "чем навредит просветлённый ASI". И это я не шучу. Вот, например, https://www.mdpi.com/1099-4300/24/5/710 ("Biology, Buddhism, and AI: Care as the Driver of Intelligence", 2022), это всё тот же active inference в попытках перетрактовать всю попсу, даже религиозную.

В остальном же философов с их "субъективным опытом", квалиа, трактовками сознания с улыбкой вежливо отсылают подальше -- "ваше мнение очень важно для нас". И демонстрируют, что их подходы evidence-based: люди говорят, что их субъективный опыт улучшается после интервенций современной инженерии личности, и это независимо от того, что там говорят философы. Вопрос стоит не в том, чтобы удовлетворить философов, а чтобы удовлетворить клиентов. Увы, философские фреймворки не actionable, а психологические фреймворки не все эффективны настолько, что их эффективность можно показать в рамках evidence-based therapy или (после ребрендинга) evidence-based learning.

Про личность в сообществе и инженерию личности в рамках инженерии сообществ помним, но пока говорить об этом не будем.

А кто будет инженерами личности? Сегодня -- ещё люди. Завтра -- вряд ли.

Современные LLM хорошо усвоили все эти подходы и вполне могут проводить интервенции на уровне профессиональных психологов. Было уже много подобных исследований, вот последнее из них, "When ELIZA meets therapists: A Turing test for the heart and mind", 12 февраля 2025, https://journals.plos.org/mentalhealth/article?id=10.1371/journal.pmen.0000145. Там использовали ChatGPT 4.0, с сегодняшними моделями результаты должны быть ещё более убедительными, но и с GPT-4 неплохо: we showed that a) participants could rarely tell the difference between responses written by ChatGPT and responses written by a therapist, b) the responses written by ChatGPT were generally rated higher in key psychotherapy principles, and c) the language patterns between ChatGPT and therapists were different. Конечно, нейросетка более сладкоречива, не грубит, не раздражается -- вышколена лучше, чем психотерапевты. Уже довольно много таких исследований, результаты все очень похожи (впрочем, и для обычных врачей тоже похожие результаты).

Что касается обучения, то там примерно такие же результаты -- LLM стабильно улучшают результаты обучения, например, "From chalkboards to chatbots: Transforming learning in Nigeria, one prompt at a time", 9 января 2025, https://blogs.worldbank.org/en/education/From-chalkboards-to-chatbots-Transforming-learning-in-Nigeria, generative AI, when implemented thoughtfully with teacher support, can function effectively as a virtual tutor, The learning improvements were striking—about 0.3 standard deviations. To put this into perspective, this is equivalent to nearly two years of typical learning in just six weeks. When we compared these results to a database of education interventions studied through randomized controlled trials in the developing world, our program outperformed 80% of them, including some of the most cost-effective strategies like structured pedagogy and teaching at the right level.

Поэтому остаётся вариант, когда специальных учебников не надо -- SoTA инженерии личности берётся текущими LLM прямо из научных статей и отчётов об успешности учебных/терапевтических интервенций, а дальше AI-агенты выполнят роль профессиональных инженеров личности. И понимать, что там происходит в головах развиваемых/обучаемых/терапевтируемых личностей надо будет примерно так же, как понимать, что происходит в смартфоне во время видеосъемки: достаточно будет знания, что "никакой магии там нет, всё физично" (это относится и к голове студента/клиента/пациента, и к смартфону).

В удивительные времена живём.

Картинка показывает "терапию" от "болезни" -- cognitive behavior therapy для прокрастинации. Это вы всё и так знаете, не правда ли? Все мы психотерапевты, когнитивные, поведенческие, особенно если с помощью AI-агента.

обсуждение в чате блога -- с https://t.me/ailev_blog_discussion/29708

Науки обучения (learning sciences)

В прошлых текстах мы уже описали:

-- общность обучения мокрых и сухих нейронных сеток в приближении "водопадного" процесса обучения, https://ailev.livejournal.com/1753533.html

-- необходимость включения в обучение разбирательства с субъективным опытом (subjective eXperience), от этого не уйти, https://ailev.livejournal.com/1753783.html

-- похожесть обучения мастерству работы с субъективным опытом любому другому мастерству, https://ailev.livejournal.com/1753981.html.

Последний текст очень сжато дал и выбор инженерной науки для инженерии личности -- это cognitive and behavior science, которая лежит в основе большинства современных методов обучения какому-то мастерству, в том числе мастерству работы с субъективным опытом. Основная идея была в том, что learning theories времён бихевиоризма после когнитивной революции и перехода к функционализму стали learning science. Если дальше мы выкинем из learning science совершенно заглушающие всё исследования по формальному школьному и вузовскому образованию, то получим какую-то науку, которая занимается обучением как таковым -- AI, животных, людей (но всё-таки ожидается, что где-то внутри обучаемой системы именно нейросеть, другие варианты по факту не рассматриваются). Интересно, что в AI learning лучше переводить как "познание", ибо formal learning theory это по факту математически выражаемая нормативная эпистемология, математический ответ на вопрос "как надо что-то узнавать", https://plato.stanford.edu/entries/learning-formal/. Машинное обучение -- это вот ровно оно, машинное познание, "как надо что-то познавать" -- прикладная эпистемология познания с машинами, deep learning это "машинное познание многослойными/глубокими нейросетями". Всё это "машинная эпистемология", "как нейросетки познают мир".

В случае людей и AI агентов вне контекста машинного обучения, а обучения какому-то мастерству, наука обучения -- это эмпирическая наука "как учителю надо учить мастерству учеников" или "как ученику самообучаться", а не "как исследователю познавать мир". Даже в случае нейросети это будет инженерная наука, прикладная методология, а не прикладная эпистемология.

Результат "науки обучения", "учебной науки", "учебных наук" -- исследования, на выходе знания по обучению. Вот эти знания по обучению, ссылающиеся на основные методы обучения: https://en.wikipedia.org/wiki/Learning. Наука обучения -- это прикладная методология обучения (ответ на вопрос "как учить"), наука о методах обучения. В жизни используется и множественное число learning sciences, и единственное число learning science, означают одно и то же, в https://en.wikipedia.org/wiki/Learning_sciences определяются как critical theory of learning.

Следующий ход -- это ход от нормативной науки об инженерии личности (поскольку не SoTA и ниже какой-то планки эффективности нехорошо учить, поэтому и нормативная наука: которая указывает на то, "как делать лучше") к собственно инженерии личности. Это тот же функционализм: личность проявляется функционально, методами, которыми она меняет мир и себя. Поэтому инженерия личности включает в себя операции по созданию и развитию разных видов мастерства личности. Можно, конечно, говорить об инженерии мастерства, но тогда будут ускользать моменты личности как совокупности всех мастерств личности, обсуждение всех функциональных проявлений личности и в её субъективном опыте, и в наблюдаемом со стороны поведении, и в наблюдаемом поведении сообщества с этой личностью.

При этом всякие лучшие evidence-based gold standard терапии с их "терапевтическими вмешательствами" -- это тоже инженерии личности, имеющие в основе cognitive and behavior science. "Терапевтические вмешательства" (interventions), равно как классическое обучение и образование, коучинг, самопомощь и многое другое оказываются инженерией мастерства. Чаще всего говорят о skills, по-русски это навыки, способности, а часто и компетенции, и каждое слово тут для профессионала -- минное поле, все слова заняты. Мы будем говорить о мастерстве как умении выполнять какую-то функцию, работать (в том числе думать) по какому-то методу. И мастерство может быть когнитивным/познавательным/мыслительным (решение проблем), эмоциональным (умение справляться с эмоциями), поведенческим (публичные выступления), даже перцептивным/восприятия (распознавание каких-то шаблонов, например, описаний водопадного инженерного процесса).

Дальше мы говорим, что инженерия личности сводится к инженерии тех или иных видов мастерства, не разделяя это на "рабочее мастерство", "психологическое мастерство", "мастерство ухода за собой". Речь идёт о приобретении мастерства, модификации мастерства, исправлении мастерства, воздержании от применения мастерства (скажем, не-SoTA мастерства в работе, не применении мастерства бояться пауков). Мы намеренно унифицируем "образование" для получения новых видов профессионального мастерства, "терапию" для решения проблем психического здоровья, "коучинг" для карьерного и личного развития, саморазвитие/самопомощь (self-help) для личностного роста, и всё остальное, что может работать с изменениями мастерства людей что-то делать с собой и окружающим миром. Но это ещё не все унификации, вот ещё:

-- мы занимаемся не просто личностью, а киберличностью (понимая, что в состав личности по факту входит и компьютерный экзокортекс, внешняя память с поисковой системой),

-- замахиваемся на AI-системы, отходя от formal learning theory в эмпирическую науку "как научить нейросеть".

-- этот же подход пытаемся распространить и на "коллективную личность" (организацию, "групповое/коллективное лицо").

Собственно, это же было рассказано и в предыдущем посте серии. Тут же добавляем, что после того, как мы обсудили инженерию личности (и с составе инженерии личности инженерию мастерства), то можем легко задать критерий нашего интереса к инженерной науке -- нам нужно проводить инженерию личности быстрее и эффективней. Поэтому мы во всём многообразии достижений науки обучения должны выбрать для знакомства с SoTA этой науки не любые направления, а только те, которые могут в перспективе дать кратный рост скорости обучения, рост скорости инженерии, то есть выполнения реальных проектов обучения какому-то мастерству. А всё остальное откинуть (пока эволюция не укажет на очередной прорыв, позволяющий в разы поднять скорость обучения).

От адаптивного обучения к персонализированному

Пример такого направления в инженерии личности, которое поддерживается learning science и в разы увеличивает скорость обучения: сдвиг от адаптивного/adaptive обучения (традиционный заход с "нам надо его научить, давайте адаптируемся к его особенностям") к персонализированному/personalized обучению (ход на learner eXperience, "ученик сам будет выбирать, чему и как и с какой скоростью ему учиться в своём путешествии"). Этот сдвиг не так очевиден: адаптивное обучение обычно связывается с тем, что у нас идёт огромный поток студентов, и мы статистически знаем, что лучше делать, когда кто-то из студентов застрял -- мы его направляем на дополнительный тренинг, или он может не изучать фрагмент курса, который он и так знает. А вот персонализированное обучение означает, что под каждого студента с его индивидуальными запросами мы-учителя синтезируем отдельный курс (а не делаем адаптацию готового курса), начиная с самого предмета курса, и часто это делаем "на лету". Если это "школьная программа", то такой персонализированный подход выглядит странным -- что там хочет студент в целях/goals обучения никого не интересует, "мы получили от Высокого Начальства цели обучения, а дальше проведём его по учебной программе, адаптируясь ко всем его тормозам", и это как раз адаптивное обучение.

Но ситуация резко меняется, когда студент просит научить его не бояться мышей или пауков, цели тут ставит он сам -- и под него надо синтезировать подходящий курс. Тут адаптивные курсы/интервенции (помним, что "терапии" -- это skill modification в cognitive behavior therapy, и там вместо "курсов" говорят "интервенции"). Скажем, при снятии лишней тревожности в ходе экспозиционной терапии (https://en.wikipedia.org/wiki/Exposure_therapy, есть целая ассоциация учителей обучения умению не тревожиться почём зря -- https://iocdf.org/, и там тоже идёт развитие науки создания индивидуальных курсов по обучению не тревожиться. Например, поначалу там была идея о том, что тревожность снимается в ходе "экспозиции к причине тревожности" привыканием/habituation, https://en.wikipedia.org/wiki/Habituation. Но потом появляется идея, что это не привыкание, а обучение -- https://drmichaeljgreenberg.com/exposure-is-about-learning-not-habituation/, но и это оказывается промежуточным в понимании, переходим к идее "собранности не на том" -- rumination/пережёвывание, https://drmichaeljgreenberg.com/defining-rumination/, далее https://drmichaeljgreenberg.com/rumination-focused-erp-turning-exposure-on-its-head/ и там ещё много статей по новому пониманию Rumination-Focused Exposure and Prevention Therapy, https://drmichaeljgreenberg.com/articles/.

Почему нас так это интересует? Если мы хотим учить людей собранности, то мы не хотим, чтобы эта собранность была неуправляемой: если вы крайне собраны на выполнении никому не нужной работы или на размышлении о том, как вам надо бы выполнить работу, но вы прокрастинируете -- и думаете только об этой прокрастинации, не приступая к работе, то вам уже всё равно: это психология с психотерапией, типовые ваши проблемы или нет, вам надо, чтобы вас обучили быть собранным на том, что надо -- и наоборот, не быть собранным на том, что не надо. Вот эта самая Exposure and Prevention Therapy -- один из хороших способов обучения тому, чтобы не нервничать в определённых ситуациях, которые вас беспокоят. А вот Rumination-Focused Exposure and Prevention Therapy уже выглядит как неплохой способ перестать пережёвывать в мозгу какие-то события, "вести негативный диалог" с собой.

Для этого мы составляем персонализированную программу обучения, в которую входит не только материал задуманных нами курсов -- но и ответы на запросы студентов по целям, мотивам, страхам обучения. И эти методы позволяют включать какой-то индивидуализированный материал в программу обучения, например, по ходу дела избавить студента от каких-то страхов/тревог по его запросу (или изменить программу на неявный запрос -- студент ведь может не знать, что "не волноваться зря" можно научить, человечество придумало, как этому учить!).

Тут то же самое, что с одеждой: можно купить одежду в большом магазине, можно в бутике, можно заказать в ателье индпошив -- "все капризы за ваши деньги". С учётом прихода LLM эти деньги могут оказаться не слишком большими. Но "универсальное обучение" в типовой учебной организации с людьми -- запредельно дорогим. Тренд, тем не менее -- индивидуальные учебные программы, а не адаптивное прохождение по общей для всех учебной программе.

Наука: это основано на исследованиях мета-обучения (обучения тому, как учиться, https://en.wikipedia.org/wiki/Meta-learning не путать с похожим для AI -- https://en.wikipedia.org/wiki/Meta-learning_(computer_science)), активного обучения (https://en.wikipedia.org/wiki/Active_learning, когда студенты не только слушают препода и читают учебник) и индивидуальных различий в приобретении навыков (вплоть до "генетических склонностей"). Тут методы мотивационного интервьюирования (https://en.wikipedia.org/wiki/Motivational_interviewing), широко используемые в терапии и коучинге.

В любом случае, всё это мы рассматриваем как методы обучения, не зависящие от содержания обучения, то есть мастерства, которому учим -- учим ли не бояться пауков, не бояться квантовых алгоритмов, биологии пауков, квантовой алгоритмике или даже учим учиться.

И, конечно, методов персонализации обучения множество, тут явно не исчерпывающий список. Скажем, адаптивное тестирование (скажем, https://en.wikipedia.org/wiki/Item_response_theory против классической теории тестирования), чтобы отмоделировать текущее состояние мастерства студента. Тут, конечно, много "маркетинга". Так, айтишники активно продвигают intelligent tutoring systems -- в том числе с AI. Но нас тут волнует, какие методы персонализированного обучения предлагают такие системы, на какой науке они основаны.

Перспективное в науке обучения

Тренд на персонализацию обучения -- один из множества текущих трендов. Если начинать их тут расписывать, это быстро вылетит за пределы объёма одного поста. Скорее, это надо делать в очень сжатой форме в курсе "Инженерия личности", но учитывая, что курс обзорный: по каждому из направлений можно привести буквально несколько строк, "для сведения". А для профессиональной инженерии личности, конечно, надо... отдать это всё LLM, повторим, что в плане learning science LLM справится быстрее (как препод-методист) -- а что касается содержания образования (от препода-методолога, "предметника", и там ещё обязательно препод-культуртрегер, ибо в силу передачи контроля студенту мало ли что студент захочет изучить эээ... не SoTA), то оно, по идее, берётся независимо. Как сделать такую LLM -- пока непонятно, ибо работает или LLM-психотерапевт, или LLM-предметник в адаптивном обучении по давно известным школьным программам. Нет сомнения, что это будет решено, и очень скоро. Ибо прогресс в образовании людей -- тут. Дальше, конечно, надо будет учить киберличность: "научи меня и мой экзокортекс работать с квантовыми алгоритмами, а ещё научи вставать в шесть утра и пораньше ложиться".

Вот только несколько ключевых направлений, о которых надо бы иметь представление:

-- про персонализацию обучения уже сказали, это как раз в этом списке

-- проектирование учебных программ, опирающееся на идеи curriculum learning (обучение по специально составленной программе: тщательное планирование того, что изучать сначала, а что потом). Тут надо уметь раскладывать методы на составляющие, управлять сложностью проблемных ситуаций, обсуждать вопросы обучения снизу-вверх, сверху-вниз, сколько раз вообще проходить курс. И тут же рассматривается так не любимые студентами spacing и interleaving, а также вред blocking (я про это говорю в "Системном мышлении", развеиваю городские легенды от том, как должен быть устроен курс), тут же учёт кривых забывания. И тут же контробусловливание/Counterconditioning: переобучение реакции мозга на определенный стимул. И тут же учёт когнитивной нагрузки (cognitive load). И тут же skaffolding, "костыли" в последовательности обучения. И помним, что если студентам сначала поднимать интеллект, а потом уже учить каким-то прикладным методам работы, то это обычно быстрее: умные учатся быстрее, а умности можно научить.

-- agile в построении учебных программ, непрерывное изменение curriculum, при этом учитываем данные от реального учебного процесса. Тут A|B тестирование, дашборды успеваемости, вовлечённости, прохождения тем. Тут process mining студента в надежде отследить его паттерны поведения. Тут предсказательное моделирование -- чтобы понять, когда у студента возникают трудности и когда он может попытаться бросить курс, чтобы вовремя принять меры. Тут как раз идеи курса как софта, и CI/CD, включая управление конфигурацией (помним, что для каждого студента конфигурация может быть своя -- индивидуализированные учебные планы).

-- учёт окружения (часто тут говорят погружение/immersion) и телесности. Тут много идей про виртуальную и дополненную реальность, это "вечно перспективно". Другое дело, что почему-то все эти технологии не приживаются, ибо стоят дорого, а прироста в скорости обучения все эти "виртуальные миры" и метавёрсы особого не дают. Но тема модная, тут закопано за много лет много миллиардов. Вы предупреждены. Но вот если вы боитесь пауков, то вам их могут показать "почти как вживую". Опять же, учебных фильмов никто не отменял (ибо иногда лучше один раз увидеть, чем сто раз прочесть). Симуляторы тоже тут. Ходы тут и на биологическую обратную связь (частота сердечных сокращений, активность мозга), чтобы помочь людям научиться регулировать свои эмоции и поведение, а ещё постоянные попытки отслеживать "вовлечённость" и "внимание" через разные нейроинтерфейсы, что вызывает много вопросов об излишнем контроле. Как ни странно, огромные дискуссии по поводу эффективности мелкой моторики -- тоже тут (дискуссии от того, что "не работает" в большинстве ситуаций, слишком мало влияние). Смены контекстов для надёжной памяти (COIN как раз тут, https://github.com/jamesheald/COIN), это ж про embodied intelligence.

-- люди и AI, при этом AI учит человека, а человек в рамках RLHF учит AI, а также interactive collaborative learning -- когда коллективно учатся много агентов в разных ролях. Тут как раз про роли учителей (как в начальной школе "один гуру по всем вопросам" или учителя-предметники), роли одногруппников с коллективными проектами, и даже такие ходы, как "неважно чему вы учитесь, наш университет предоставит вам отличное общение с отличными людьми" -- именно так продаются сейчас курсы executive MBA. Там много разных теорий, начиная с теории социального обучения (https://en.wikipedia.org/wiki/Social_learning_theory).

-- всё предыдущее было больше про методику, но есть ещё и методология: чтобы научить чему-то, надо неявное знание сделать явным. Ну, или признать, что сделать нельзя -- и тогда сделать обучение по типу ремесленнического: подмастерье долго живёт рядом с мастером и как-то неосознанно перенимает его мастерство через прямое копирование паттернов поведения (но, увы, не паттернов мышления). Это очень близко к науке. Когда-то так и было: профессор выходил из лаборатории и рассказывал студентам про то, что он только что придумал в части науки. Сейчас не так просто, но методист может быстро научить какому-то предмету -- и хорошо бы, чтобы этот предмет был отмоделирован как следует.

-- ... этот список можно продолжать и продолжать.

Проблема в том, что все эти пункты обещают в перспективе поднять скорость обучения в разы, а также снизить входной образовательный ценз для каждой учебной темы, ибо можно в рамках отведённого на курс времени подучить студентов недостающим пререквизитам. Но воз и ныне там, обучение идёт и медленно, и в не слишком юном возрасте, и чаще всего -- не тем методам, которым было бы надо: культуртрегерство тут не упомянули, ибо это чаще вопрос "формального образования", а тут цель была показать общность обучения (и в рамках обучения -- образования как обучения каким-то фундаментальным, трансдисциплинарным методам мышления и действия) для программ личного развития, то есть изменения себя к лучшему, и организационного развития, то есть изменения внешнего мира к лучшему.

Контрольные вопросы

Вот типичное объявление:

Спросите себя:

-- можете ли вы уверенно формулировать вопросы к психологу как вопросы обучения?

-- понимаете ли, как отличить поп-психолога (с купленным в госвузе дипломом) от профи, который реально опирается на SoTA науку, а не психологическую науку времён Очакова и покоренья Крыма?

-- понимаете ли вы, что уже сегодня AI-системы работают не хуже среднего (а то и не среднего) профессионального психолога, но месячная подписка на них стоит дешевле, чем две первых сессии у психолога по акции?

-- если вы умеете делать хоть что-то успешное (то есть инженер, меняете физический мир), можете ли взглянуть на инженерию личности (и там инженерию мастерства, то есть обучение) как на инженерный процесс? Как вы считаете, время инженера стоит больше "по акции", или меньше, чем время психолога как инженера личности?

-- в предыдущих текстах серии было довольно много ссылок, например, на "народную психологию", https://plato.stanford.edu/entries/folkpsych-theory/. Вы туда заглядывали? Вас удивило увиденное?

Бонус: DeepSearch от Grok 3 beta на тему поста, https://x.com/i/grok/share/EKY605tqi9QSqx7UiY0AF7Dhv

Стадии водопадного инженерного процесса для сухих и мокрых нейросеток

Водопад против agile в curriculum learning и успеваемость в обучении людей и нежити

Идея проста: и у людей, и у современных AI-агентов думалка основана на нейронном вычислителе (мокрые или сухие нейронные сети -- неважно, нейроморфные или "традиционные" с непрерывной функцией активации типа сигмоида или ReLU, там ведь всё одинаково, отличия слишком низкоуровневые). Материала тут много, напишу несколько мыслей. Давайте про последовательность обучения. Тут дана статическая картинка, "стадии", тот самый "водопад". Вся история инженерии показывает, что следующее, что будет -- уход от водопада к agile. Но пока тут важный тезис: последовательность обучения -- важна, curriculum learning. И этот тезис вызывает очень мало вопросов. Другое дело, что curriculum learning потом может быть проблематизирован по нескольким линиям:

-- последовательность обучения превратится в последовательность дообучения, так что придётся всё, что дальше, считать не "стадиями", а "методами.

-- появятся "таблетки знаний", то есть техники вроде LoRA ("загрузи мне в голову умение летать на вертолёте"), а также появится "разделение труда" в форме продвинутых композиционных MoE ("кому нужен гений, хорошо разбирающийся в физике, химии, математике и прочей логике? Готов включиться в ваш мозг, рядом с гением, разбирающимся в эстетике и мире искусства").

Но пока последовательность обучения нейросетей важна -- это не вызывает вопросов, за редкими исключениями. Для людей это демонстрируется как "сначала научи инженера", ибо "из инженера поэтом или актёром потом можно стать, а вот из поэта или актёра инженером -- вряд ли", "из инженеров в художники пойти -- запросто, пять лет учишься на инженера, год доучиваешься на художника, а вот из художников в инженеры -- будет более трудозатратно, пять лет учишься на художника, затем ещё семь лет -- на инженера, пять лет как инженеры и ещё пару лет добавочки, ибо прозевал момент".

В любом случае, у людей обучение похоже уже на agile и journey по разным точкам контакта с учителями, а вот у нейросетей пока прогресс в основном на curriculum learning по водопаду: сначала Base model после pretrain, затем instruct после SFT, затем Chat после RLHF, потом Reasoning после RL. Вот и рассказали об уровнях квалификации для нейросетках.

В любом случае, по каждой предметной области в обучении для людей, а заодно и для нейросетей -- в ходе "всего образования" выделяем четыре фазы, и дадим к каждой фазе отметку по старинным царским ещё критериям (Высочайше утверждено 8 декабря 1834 года, «Исторический очерк Николаевской Военной Академии Генерального штаба», составитель – Генерального штаба генерал-майор Н.П. Глиновецкий.-- https://distant.msu.ru/mod/page/view.php?id=18521):

1. Необученная сеть, на входе у нас "архитектура нейронной сети" или "царь природы", успехи слабые

1-я степень (Успехи слабые)

Ученик едва прикоснулся к науке, по действительному ли недостатку природных способностей, требуемых для успехов в одной, или потому, что совершено не радел при наклонностях к чему-либо иному.

Это "необученная сетка", умеет ничего.

2. Предобучение/pretrain, на выходе -- Base model, успехи посредственные

На этой стадии читаем тексты учебника, задачи можно не решать. Знакомимся с концептами, это предобучение/pretrain. На выходе у нас Base model.

Сначала необученной сетке (повторим: неважно, мокрой или сухой) надо разметить пустое концептуальное пространство какими-то концептами, "найти паттерны". Это вполне делается через self-supervised learning. Конечно, тут важно качество данных. Для этого проверяется довольно много приёмов, одним из самых эффективных оказалось использование текстов на языках программирования, чтобы были сформированы паттерны хоть как-то структурированного мышления, паттерны консистентного использования типов, паттерны использования каких-то понятий, общих для мышления в целом (ключевые слова в языках программирования ведь как раз про это -- "общее для мышления в целом").

ШСМ у людей тут ничего особенного на входе не проверяет, но жалобно просит, чтобы приходили выпускники технических вузов -- там проще с каким-то пониманием паттернов мышления. Увы, обширные знания всякой литературы и хорошая память не дают ничего! В этой литературе нет собственно мышления, собранности на удержании некоторой цепочки умозаключений на хоть как-то знакомых концептах. Так что на входе у нас студенты после pretrain (который берётся из жизни): разговаривать умеют, но на вопросы ответить не могут, рассуждать связно/собранно на рабочие темы не могут. Но очень, очень начитанны!

2-я степень (успехи посредственные)

Ученик знает некоторые отрывки из преподанной науки, но и те присвоил себе одной памятью. Он не проник в ее основание и в связь частей, составляющих полное целое. Посредственность сия, может быть, происходит от некоторой слабости природных способностей, особливо от слабости того самомышления, которого он не мог заменить трудом и постоянным упражнением. Отличные дарования при легкомыслии и празднолюбии влекут за собой те же последствия.

3. Дообучение/finetune, на выходе -- Instruct model, успехи удовлетворительные

Дальше LLM надо дообучить с учителем, SFT (дообучение с учителем, supervised finetune). Это делается для того, чтобы дать паттерны мышления на размеченном концептуальном пространстве. Паттерны мышления берутся "из примеров". На этом этапе избавляемся от галлюцинаций и прочих ошибок, но не до конца -- ибо это "мышление по рельсам", а не собственное мышление. Это разобраться в том, как решать задачи -- в учебниках тут примеры решения задач "по действиям", в вузах -- обучение "по кейсам". Нет рефлективности мышления (обсуждение стратегии решения задачи), нет выдвижения догадок и поиска ошибок. Паттерны все заимствованные, в новых ситуациях будет полный останов -- просто воспроизводятся паттерны мышления учителя. Но тут важен и первый пункт: демонстрация мышления должна быть ясная, корректная, тщательно подобранная: вот пара работ, которая говорит, что с этим условием данных надо x59 раз меньше (достаточно курированного набора из 1000 демонстраций, выбранных из 59000 демонстраций по критериям качества, трудности и разнообразия -- https://arxiv.org/abs/2501.19393. Если пожертвовать одним из трёх принципов, качество выходит хуже. Если 1000 вопросов с ответами подготовить лучше, качество растёт -- https://x.com/Muennighoff/status/1889310803746246694. В принципе, можно получить качество выше на полном наборе примеров, но там время на решение x59 примеров просто несопоставимо -- ещё одно свидетельство, что "учёного учить -- можно, но толку мало", обучение не должно быть чрезмерным. Для этого его надо делать на лучших учебных материалах из доступных!). Вот ещё одна работа -- там вообще принцип "меньше -- это больше", "LIMO: Less is More for Reasoning", SFT данных там x100 меньше и ещё появляется способность к генерализации, а не простому повторению ответов учителя: https://arxiv.org/abs/2502.03387.

Мы в ШСМ тут имеем "несправедливое конкурентное преимущество", хотя и делимся им, как и положено в мире AI, на условиях open source -- это тексты наших курсов, "курированный набор данных", доступный бесплатно -- просто не на GitHub (но там это тоже скоро будет), а на https://aisystant.system-school.ru. Текущие наборы данных для SFT обучают главным образом математике, физике, химии -- заставляют студента-нежить думать, воспроизводя мышление главным образом составителей олимпиадных задач. Это мышление, конечно, очень специфичное -- но учат ему, потому как вроде это хороший способ продемонстрировать, что ты хоть чему-то можешь научить (сомнительная демонстрация, но другой сейчас нет -- был пост на тему безуспешности измерения интеллекта, в том числе такими "экзаменами" или соревнованиями, как олимпиадные "испытания": "проблемы пузомерок для AI=болванов", https://ailev.livejournal.com/1753048.html).

Мы в нашем "курируемом наборе данных" даём ответы на вопросы по личному развитию (курсы программы "Личное развитие") и по

работе -- как думать о работе, об инженерных проектах в самых разных предметных областях (курсы программы "Организационное развитие", потому как инженеры про своё инженерное нормально думают, но когда надо разобраться в устройстве коллективной работы -- вот тут сбой, менеджменту их не учили, размышлениям о коллективной природе инженерного труда -- тоже не учили).

Удивительно, но после всего этого мы получаем студента, обученного всего-навсего "на троечку" (удовлетворительно). И разговаривать с ним нельзя без слёз, по факту будет только режим вопроса-ответ, никаких тебе "вопросов на уточнение" от студента.

3-я степень (успехи удовлетворительные)

Ученик знает науку в том виде, как она была ему преподана; он постигает даже отношения всех частей к целому в изложенном ему порядке, но он ограничивается книгой или словами учителя, приходит в замешательство от соприкосновенных вопросов, предлагаемых на тот конец, чтобы он сблизил между собой отдаленнейшие точки; даже выученное применяет он не иначе, как с трудом и напряжением. На сей степени останавливаются одаренные гораздо более памятью, нежели самомышлением, но они прилежанием своим доказывают любовь к науке.

4. Обучение с подкреплением на основе обратной связи от учителя, RLHF, на выходе -- Chat model, успехи хорошие

RLHF -- это reinforcement learning with human feedback. Это по факту тоже дообучение на примерах, только добавляются люди, корректирующие ответы -- если мысль ушла не туда, её поправляют, направляют мышление. Фишка тут в разворачивании диалога с уточнениями со стороны людей, ибо без людей мысль нейросетки студента (живого или нежити, это неважно) легко ускакивает в неописуемые фантазии -- и требуется как-то это корректировать. Конечно, SFT и RLHF очень похожи (и их даже пытаются перемешивать -- https://arxiv.org/abs/2405.11870), при этом RLHF сложен и дорог, от него стараются избавиться, переходя к чистому SFT, перескакивая через этот шаг сразу на поощрение собственного мышления, чтобы студент не копировал паттерны мышления одного шага рассуждения, или даже нескольких шагов рассуждения, а изобретал свои. Тем не менее, где-то в этом месте студент учится отличать -- какие ответы уместны в диалоге, а какие неуместны (все эти helpfullness и harmlessness тренируются тут, в общении с "профессором", живым или неживым). Да, в обычном обучении это эквивалентно тренировке с преподавателем.

В опыте ШСМ с живыми студентами тоже ключевой оказывается возможность прохода курса с преподавателем. Оказалось, что крайне важен тренинг в "хватании за язык" на системной мантре (начиная с того, что систему надо рассматривать сначала в момент эксплуатации, и это вещь). 100% студентов поначалу не имеют собранности пройти этот пункт, хотя всё понимают, всё знают, правила просты — но язык как-то сам ведёт не туда ))) У меня на эту тему пост есть, https://ailev.livejournal.com/1750301.html.

Я планирую где-нибудь в конце февраля или начале марта провести несколько таких тренировок с продажей билетиков на них "в розницу". Но это, конечно, главным образом первый шаг мантры. Но на курсах с преподами — там каждое занятие подобная тренировка, только по расширенному числу тем. Опыт показывает, что рефлексия (проверить, что там у тебя с типами — что ты реально сказал, а не что "намеревался сказать") заводится где-то от четырёх часов тренировки. А без тренировки, чисто по учебнику и упражнениям — не заводится, ибо момент ошибки далёк от момент обратной по ней связи. Поэтому мозг не перестраивается, безошибочность не растёт. А с преподавателем — безошибочность растёт быстро, причём в привязке к рабочим проектам, а не в привязке к "учебному материалу".

4-я степень (успехи хорошие)

Ученик отчетливо знает преподанное учение; он умеет изъяснить все части из начал, постигает взаимную связь их и легко применяет усвоенные истины к обыкновенным случаям. Тут действующий разум ученика не уступает памяти, и он почитает невозможным выучить что-либо не понимая.

5. Дрессировка (обучение с подкреплением), RL, на выходе -- Reasoning model, успехи отличные

Сегодня это и есть SoTA в обучении нейронных сетей, так получены модели o3, R1, Gemini 2.0 Flash Thinking. Лучше пока не найдёте. Учили их методом дрессировки, по умному -- обучения с подкреплением (reinforcement learning). Тут даётся задача с известным ответом, но неизвестным путём решения, "головоломка". Что такое "решённая головоломка" вроде понятно, это и будет "функция награды" (за решение животинке/неживотинке/студенту выдадют сначала махонький кусочек сахара, но и его потом заменяют свистком дрессировщика, поэтому животинка тыркается, делая случайные действия, пока не получит свисток, означающий "подкрепление", а нейросетка в этот момент запоминает связку "удачное действие -- награда"). Суть обучения в том, что награда даётся не за один шаг рассуждения, а за много шагов -- и по ходу обучения цепочка правильных действий для получения награды может сильно вырастать.

На этапе дрессировки главная задача -- награждать размышления как таковые, приучать думать долго. Тут два варианта:

-- награждать за правильный ответ и терпеливо ждать, пока студент сам не изобретёт этот ход "давай-ка я проверю себя и подумаю ещё" (работы вроде обучения R1 https://arxiv.org/abs/2402.03300 -- и там даже пытались так дрессировать, пропуская этапы SFT и RLHF, но получилось плохо, а вот тут переобозвали RL в RLSP, learning via self-play, https://arxiv.org/abs/2502.06773, а вот тут разбирают подобные ходы, "Demystifying Long Chain-of-Thought Reasoning in LLMs" https://arxiv.org/abs/2502.03373, вот прямо сейчас очень много работ в этом направлении, это текущий фронтир в создании AI-систем, новая SoTA не столько в архитектуре нейросетей, сколько как раз в способе их обучения уму-разуму).

-- прямо заставлять "подумать ещё" (budget forcing, принуждать тратить бюджет времени на размышление), вот так просто. Сколько же надо думать? Опять же, думают обычно в письменном виде. Для сложных задач, требующих точных ответов, можно оценить количество исписанных черновиков -- для студентов это страницы текста (при машинописной плотности получаем четыре-пять исписанных листочков, если меньше, то "мало старался", или "гениален", чему не верим. А вот для нежити там прямо график -- точность от числа токенов, потраченных на размышления, и для олимпиадных задач по математике там где-то 8тыс. токенов примерно по три символа на токен, чтобы "победить почти всех умных", https://arxiv.org/abs/2501.19393.

Есть и варианты, где генерируются "ответы" на задачи в виде фукции на языке программирования -- и надо предсказать ответ, выполняя мышление на естественном языке, "как обычно", https://codei-o.github.io/. Это позволяет обучить универсальным примитивам мышления на естественном языке, including logic, symbolic, math & numerical, scientific, commonsense reasoning. Там пока предлагается огромный набор данных на 3.5млн задач, но опыт уже показал, что проблема не в количестве задач, а их качестве -- наверняка можно в разы и разы уменьшить количество этих задач. RL стадия важна в том, что в ней уже нет следования паттернам мышления учителя, как это было с SFT и RLHF. Нет, тут идёт поощрение на изобретение собственных паттернов мышления, а не повторение тех паттернов, которые виделись где-то в текстах pretrain или наблюдались у учителей. Это коренное изменение. Можно сказать, что только на этой стадии мы учим мышлению, а не "ремеслу" (то есть повторению подмастерьем действий мастера, без особого понимания).

Для нежити тут, конечно, возможно очевидное упрощение, которое резко повышает результативность и существенно сближает их работу с мокрыми нейросетками: собственно длительное размышление по решению задачи должно быть не на естественном языке, а на внутреннем языке (работ тут множество: DroidSpeak -- https://arxiv.org/abs/2411.02820, Coconut -- https://arxiv.org/abs/2412.06769 и отход от токенизации в byte latent -- https://arxiv.org/abs/2412.09871, самый свежий тут ход с recurrent depth -- https://arxiv.org/2502.05171, и число этих работ будет только расти). Основная причина эффективности тут -- не нужно обращаться к дискретизации пространства смыслов с грубостью, заданной редкими доступными концептами, можно пользоваться всеми доступными точками этого пространства, даже не помеченными языковыми "токенами". И ещё тут нейросетки плохо работают с модальностями: мышление "в словах" уже более-менее сравнимо с людским, а в словах и картинках вместе -- ещё нет, https://x.com/xiangyue96/status/1889137367002267998.

Использование AI и инструментов -- длинные цепочки рассуждений можно таки сдвигать на спецвычислители, или заводить их в своём мозгу, это эквивалентно: https://arxiv.org/abs/2409.12183. Все эти приёмы с "увеличением длины рассуждений" работают главным образом на "задачах STEM", на остальных задачах они не так эффективны. Человеческий мозг очень неэффективен в длинных цепочках рассуждений, "задачах STEM", нужных для инженерии -- равно как неэффективны и нейросетки, они эмулируют логические вычисления (а уж как они эмулируют просто сложения! Редкая неэффективность -- но если хочется научить сетку вычислять, то можно, она найдёт тригонометрический алгоритм сложения: https://arxiv.org/abs/2502.00873). Так что любую такую работу по "задачам STEM" хорошо бы куда-то сдвигать. Но что оставлять себе? Похоже, что нейросетки и людей, и нежити хороши в выдвижении догадок, а все проверки в строгих предметных областях ("наука и инженерия" -- STEM, что раскрывается как Science, Technology, Engineering, and Mathematics, традиционно тут главное не попало -- логика, онтология) надо сдвигать на разные спецвычислители. По иронии судьбы, неэффективные в рассуждениях нейросетки -- как раз такие вычислители для людей, им можно поставить задачу на естественном языке. А уж нейросетки могут выступить переводчиками к каким-то спецвычислителям, что поднимет эффективность, но уровень рассуждений при этом не просядет. Вот такая получается "трехуровневая схема скидывания строгой логики на спецускорители -- люди, LLM, инструменты для model cheking, https://en.wikipedia.org/wiki/Model_checking.

Мышление людей по факту уже внеязыковое, а также не визуальное, не аудиальное (у меня аж целая книжка "Визуальное мышление. Доклад о том, почему им нельзя обольщаться" была про это в 2018 году, https://ridero.ru/books/vizualnoe_myshlenie/, которая бесконечно устарела, но вывод там верный -- мышление внеязыковое и амодальное, идёт не в какой-то известной модальности. Модальный там только вывод. Внимание там только к "схеме", к модели -- и вот модальна как раз модель. Наш ход на поиск онтологического дребезга -- это просто ход на подключение кинестетического вывода во внимание в ходе мышления, равно как внимание есть к выводу в визуальной, аудиальной, вербальной-языковой модальностях). Поэтому для людей таких ухищрений не надо: отход от языковых представлений на предыдущих стадиях происходит естественным образом. Но всё-таки у людей тут не очень большое преимущество: они вынуждены удерживать свою собранность в длинных рассуждениях через записи -- черновики, ибо "догадки" пишутся в черновики, и большинство их будет откинуто, переживёт критику только результирующая догадка, а все промежуточные будут выкинуты.

В любом случае: вкус к мышлению как таковому появляется тут, мастер появляется тут. До этого -- подмастерье, в лучшем случае копирующий учителя. Ну, и оценка тоже меняется -- пятёрки появляются только для тех, кто мыслит сам, а не приводит "ответы по выученному шаблону", по примеченному в ходе обучения паттерну.

5-я степень (успехи отличные)

Ученик владеет наукой; весьма часто и определенно отвечает на вопросы, легко сравнивает различные части, сближает самые отдаленные точки учения, разбирает новые и сложные предлагаемые ему случаи, знает слабые стороны учения, места, где сомневается, и что можно возразить против теории. Только необыкновенный ум, при помощи хорошей памяти, в соединении с пламенной любовью к наукам, а следовательно, и с неутолимым прилежанием может подняться на такую высоту в области знаний.

6. Open-endedness, бесконечное познание, на выходе -- PhD model (учёный), успехи в форме нобелевской премии

Open-endedness (скажем, https://press.airstreet.com/p/open-endedness-is-all-well-need), это тоже без учителя, но речь идёт главным образом не о том, что мышления хватает для решения задач, которые ещё не видел ни преподаватель, ни студент -- это решается предыдущим обучением, обучением с подкреплением, где известна функция награды. Тут же -- надо идти туда, не знаю куда, исследовать мир. Это означает, что прежде всего надо уметь ставить новые интересные (не любые) задачи с особыми свойствами. Они должны быть трудными (помним про критерий "трудности" в отборе небольшого числа задач, на котором можно быстро учиться -- мы обсуждали это на стадии SFT, supervising finetuning), но не слишком -- чтобы был шанс решить, то есть и интересные (дающие новое знание), и Goldilocks ("ни холодные, ни горячие -- в самый раз" по трудности, https://en.wikipedia.org/wiki/Goldilocks_principle, от сказки "Златовласка и три медведя"). У меня про это был целый текст "В нейросетях devo вроде как реализовали, а для evo нужно ещё разобраться с eco" -- https://ailev.livejournal.com/1752457.html. Без этого нет эволюции знания, нет исследований.

Выход на open-endedness как бесконечное развитие означает обучение мастера постановке проблем (а не только решению проблем). Для людей (впрочем, и для сетей) это означает выход за пределы собственно "обучения в школе", с оценками. Собственно, это и выход за пределы "мастера" (master, магистр) на более высокий уровень. Тут можно говорить в академической традиции о выходе на степень PhD -- если пройти эту стадию и научиться ставить задачи (вообще-то предполагается, что этому известно как учить -- что спорно! но мы стараемся!), то это готовность к самостоятельным исследованиям. Если студент-отличник обнаружил какую-то хорошо поставленную задачу, которую до него никто не мог решить, то его святая обязанность -- решить её, иначе он не отличник. А дальше? Дальше надо уметь поставить задачу, сформулировать интересный goldilocks вопрос к окружающему миру. И тогда уже другие студенты решат эти задачи, продемонстрировав, что они -- отличники. Ну, или постановщик задачи сам решит эту задачу -- подняв свои умения на новый уровень -- став опять отличником, ещё более крутым!

Как мы это решаем в ШСМ? По большому счёту, постановка задачи -- это паттернирование ситуации "из жизни" в каких-то весьма абстрактных типах, что позволяет сформулировать задачу, позволяющую выйти за рамки онтологии, которой пользуется мастер. Скажем, вы зашли в рабочий проект -- и видите бегающих вокруг сильно озабоченных чем-то людей, согласовывающих непонятно что, пытающихся соблюсти непонятно кем установленные дедлайны. Они вроде как принадлежат к какой-то организации, которая страстно хочет "развиваться" -- и вроде как выполняемые рабочие проекты по выпуску какой-то продукции и дают этой организации возможность развиваться. Вот есть курсы "ШСМ", где задаётся какой-то достаточно абстрактный набор концептов. Надо выполнить довольно сложные операции, чтобы разобраться в ситуации -- просто описать её в каких-то терминах, позволяющих дальше об этой ситуации рассуждать. Дальше надо поставить задачу, ключевой момент. И предложить решение. И делать это вечно, пока существует организация, или хотя бы пока существует проект. Это не мастер, который решает типовые задачи. Это другой уровень: типовых задач тут нет, и самое сложное -- это найти в сложной ситуации правильную задачу для решения.Собственно, значительная часть программы "Организационное развитие" как раз и ведёт к возможности сориентироваться в сложных ситуациях, и использовать мышление для постановки задачи как выдвижения труднокритикуемой гипотезы о действиях (рациональный выбор метода), требующей проверки (https://ailev.livejournal.com/1737214.html, https://ailev.livejournal.com/1744904.html). Принципы квалифицирования, конечно, отличаются от представленной тут системы оценок "успеваемости" 1834 года, они следуют европейской системе квалификации EQF, и даже слово "мастер" понимается в нашем квалифицировании не как "магистр" или "мастер по отношению к подмастерью" в ремёслах, как в предыдущем пункте. Более того, можно обсуждать: выход на open-endedness это чисто знаниевая часть -- или таки это ещё и использование знаний для реального дела?

Поэтому мы добавим ещё пункт, для ухода от чистой учёности.

7. Эволюция в физическом мире, на выходе -- Engineer model (инженер), успехи в форме изменения мира к лучшему

Тут надо научить выходить из "науки", "исследований", "аналитики" в инженерию как метод изменения мира к лучшему. Это ход на автономность и активность в изменении себя и окружающего физического мира. Кроме постановки задачи и предложения рационально обоснованного решения поставленной задачи, что было в предыдущем пункте, надо реально провести изменения мира согласно найденному решению. После уровня open-endedness, где мы гарантируем эволюционное накопление знаний, cognition ("обучение у природы", "задание вопросов природе", познание), выхода на PhD, мы идём к реформаторству -- изменению мира к лучшему. Итогом тут служит не решение поставленной в ходе open-endedness знаниевой задачи. Нет, итогом служит реальное изменение физического мира, создание какой-то успешной системы.

В этом месте обязательно надо отметить две вещи, которые страшно даже начинать расписывать:

-- инженерные проекты обычно коллективны, поэтому инженеров учат не только что-то сделать самому, но и участвовать в разделении труда (скажем, курсу менеджмента)

-- поскольку менять надо физический мир, то надо или быть человеком-во-плоти (а не чистым безруким и безногим мозгом), или роботом. Есть вариант: составить себе тело из инструментов (для человека это киборгизация, для робота -- нейросетка или их коллектив ставит под контроль что-нибудь весьма мощное: космический корабль, атомную электростанцию, стадион, тёмную холодную фабрику, ибо для безлюдного производства не нужно отапливать и освещать эту фабрику).

Что у нас в ШСМ на эту тему? Конечно, инженерные курсы. Вот ровно первых два свежепереписанных раздела курса "Системная инженерия" как раз про это -- связь науки и инженерии, знаниевой/исследовательской работы и работы по изменению физического мира, https://aisystant.system-school.ru/lk/#/course/systems-engineering/. В этих методах тоже есть SoTA, тоже есть чему учиться -- но там требуется выходить в физический мир и творить, участвовать не только в эволюции знаний, но и в реальной эволюции. Результаты прохождения программы оцениваются при этом не по итогам знаниевой работы (как у PhD) а по итогам демонстрации изменения ситуации в рабочем проекте (не в учебном проекте!) к лучшему -- вот критерии квалифицирования, https://ailev.livejournal.com/1723294.html. Мастер как степень квалификации -- это меняющий мир к лучшему инженер, а если масштаб изменений мира большой, то и степень квалификации как инженера растёт -- реформатор или даже эволюционер (ладно, "революционер").

Возвращаемся к проблеме водопада: помним, что его не бывает, это чрезмерное упрощение

Критика "водопада" в инженерии идёт по нескольким линиям:

-- в жизни эта стадийность никогда не соблюдается, жизнь устроена не так -- в нашем случае это означает, что нет передачи каждой очередной модели (base, instruct, chat, reasoning, PhD, Engineer) с этапа на этап.

-- работы-этапы путаются с методами работы. Так что смело считаем описанное -- методами.

-- работы идут по этим методам работы в каком-то эволюционном (agile) процессе, в параллель и на выходе -- инкременты, а не готовые продукты.

-- для нейросеток отдельно обучение LLM, отдельно finetune не "вообще", а для предметной области (скажем, какие-нибудь LoRA и expert merge), а для студентов-людей явно ведь успеваемость по одному предмету! Спектр мастерства не рассматривается, хотя даже для нейросетей начинает уже (само)измеряться (ещё и в рамках open-endedness парадигмы, https://arxiv.org/abs/2502.07577, "Automated Capability Discovery via Model Self-Exploration").

Так что не надо принимать всё написанное за чистую монету, в тексте явно приведено чрезмерное упрощение. Впрочем, это чрезмерное упрощение в тексте не только по части водопада. Но дисклеймеры и оговорки при этом будут такой длины, что текст перестанет быть читаемым. Вы предупреждены.

2. Практика культуртрегерства

Роль культуртрегера

Культуртре́гер — это «носитель культуры» (немцкое Kulturträger). В русском языке в советское время в связи с антиимпериалистической риторикой это слово иногда использовалось с ироническим оттенком, причём даже и сейчас привнесение какого-то нового мастерства в массы встречается большим скепсисом. По факту это шумпетеровское предпринимательство (визионерство, бизнес) в обучении: увидеть среди многочисленных практик ту, которая принесёт реальную пользу и поэтому обучение будет воспринято, является SoTA и тем самым успешно конкурирует с другими практиками хотя бы некоторое время до появления новых SoTA, которая может быть относительно дешева в разработке и которой достаточно легко научить.

Культуртрегер (в инженерии личности это аналог роли визионера в инженерии, бизнесмена в инженерии организаций) даёт задание методологу на описание какого-то выбранного им для обучения студентов SoTA-мастерства.

Вопрос культуртрегерства — это в том числе и политический вопрос: чему должны учиться все дети? Все студенты вузов? Скажем, какую версию истории (у которой всегда есть множество самых разных трактовок) должны учить дети? Учить, что СССР — тюрьма народов, или великая империя, продолжавшая дело Российской империи при царе? Или не учить истории вообще, пусть сами её погуглят, если захотят? Есть же очень разные версии, что делать с курсом истории. И даже с верованиями коренных народов — нужно ли их изучать, сохранять и даже базировать на них науку?! Ответ в сегодняшнем культуртрегерстве не так очевиден, ибо в нём играют огромную роль и искренние заблуждения, и просто давление политических партий, находящихся у власти³³. Например, некоторым людям может не нравиться, что какой-то физический закон появился благодаря усилиям белых людей, и они будут требовать добавки в учебные программы равных количеств физических законов, которые открыты национальными меньшинствами, «людьми цвета», и заодно могут потребовать добавить в учебную программу законов, которые открыты женщинами.

Школа системного менеджмента считает, что изучать нужно SoTA практики, которые содержат лучшие (более универсальные и компактные) объяснения в своих дисциплинах и дают предсказания результатов экспериментов лучше, чем конкурирующие с ними практики. И абсолютно неважно, кем (или чем, помним и о компьютерах) эти практики разработаны. Их нужно описать (методологическая работа), разработать методику обучения этим практикам (методическая работа), а дальше учить этим практикам (преподавательская работа) по разработанной методике.

Пример усиления интеллекта c помощью практик интеллект-стека

Культуртрегер предсказывает практику, которая будет востребована человечеством, то есть люди (организованные как бизнесы, или сами по себе, а трату политиками изъятых у налогоплательщиков денег не рассматриваем тут по этическим соображениям, оплату со стороны AI тоже пока не рассматриваем) будут платить за обучение себя или их AI, считая, что им нужно этими практиками овладеть.

В качестве примера посмотрим рассуждения культуртрегера в разработке интеллект-стека как набора дисциплин для образования, то есть трансдисциплин усиления интеллекта. Оказалось, что студенты не могут усвоить стандартный курс системной инженерии, для которого в 2012 году вроде как обнаружилась потребность (как минимум, была инициатива кафедры технологического предпринимательства МФТИ давать его в своей учебной программе). Экспериментально в 2013 году было выяснено, что дело идёт гораздо лучше, если разбить курс на два: системное мышление, а затем уже практики системной инженерии, излагаемые с опорой на системное мышление. Оказалось, что и менеджмент лучше усваивается, если предварительно студент освоил системное мышление и системную инженерию хоть на каком-то уровне. Потом оказалось, что системное мышление тоже плохо понимается, ибо там требуется отслеживать иерархию отношений по объектам определённых типов (онтология), что требовало разбирательства с этими типами и отношениями как понятиями (теория понятий), а ещё разбирательство с тем, как об этом говорить (семантика) и ещё некоторой осознанности и стабильности внимания (собранность). Если что-то из этого не было освоено, то обучение было неуспешным. И новая задача (2018 год) была — разработать курсы, обучающие этим практикам.

Дальше была догадка, что эти недостающие мыслительные практики и позволяют разбираться с самыми разными проблемами самых разных предметных областей, эти практики нужны отнюдь не только для обучения системной инженерии и системному менеджменту! Оказалось, что это совпадает с тем, как люди определяют интеллект: способность разбираться с новым и неизвестным. И это совпадало по факту с подходом/framework Douglas Engelbart по усилению интеллекта/augmenting intelligence за счёт поддержанной компьютерами коллективной работы. Но у Энгельбарта акцент был на разработку компьютерных технологий, а в проекте интеллект-стека акцент был культуртрегерский, на образовании новой культуры усиленного компьютерами коллективного мышления людей. «Образование» тут нужно понимать и как «появление новой культуры», и как проведение программ обучения людей по набору мыслительных практик интеллект-стека.

Поэтому была поставлена новая задача создать набор курсов по практикам мышления интеллект-стека для поддержанного компьютерами усиления человеческого интеллекта. Эта идея формировалась несколько лет, читались какие-то двухдневные семинары на эту тему, и затем был разработан онлайн-курс «Образование для образованных 2020», описывающий эту идею в конечном виде образовательного проекта. Это была идея культуртрегера, а дальше нужно было просто методологам и методистам разрабатывать эти курсы. И это была ошибка 2020 года!

Ошибка была в том, что культуртрегерское мышление было в этот момент времени о цепочке курсов, освоение каждого из которых помогает пройти и другие курсы, более сложные. Это был перескок с методологической постановки задачи как обучении SoTA практикам на методическую постановку задачи, ограниченную рассмотрению формата обучения: «программа из вот такого набора курсов, которая должна научить каким-то практикам». Сами практики были явно недоспецифицированы (отсутствие методологической проработки), а последовательность обучения более-менее произвольной (отсутствие методической проработки со стороны образовательной формы). Культуртрегеру надо было думать не о стеке курсов, а о стеке мыслительных трансдисциплин.

Следующий шаг культуртрегера был в уточнении стека мыслительных трансдисциплин и оценке того, насколько людям нужно усиление интеллекта, а не просто «знание системной инженерии» (как это формулировалось в 2012 году, в год начала проекта) или даже «знание системного менеджмента» (как это формулировалось ещё в 2006 году³⁴). Так появилось «Образование для образованных 2021», изменение стратегии Школы системного менеджмента, которая взяла в работу этот образовательный проект, а дальше пошла уже методологическая работа по описанию дисциплин, вошедших в этот интеллект-стек, и методическая работа по выяснению образовательных проблем с этим стеком.

Попытка прямой реализации культуртрегерской догадки, что люди нуждаются в усилении интеллекта, провалилась. Никакого интереса к предлагающимся фундаментальным курсам, интерес к прикладным курсам. Alan Kay сказал как-то про аналогичную ситуацию с идеями самого Энгельбарта: «Энгельбарт, к лучшему или худшему, пытался сделать скрипку, но большинство людей не хотят учиться играть на скрипке»³⁵.

Тогда в 2023 году было предложено использовать тот же методический ход для обучения фундаментальным трансдисциплинам (помним, что в instructional design кроме проектирования изложения самого предмета, идёт ещё и проектирование того, как формировать и поддерживать мотивацию к обучению — это то, чего нет в чисто методологической работе), что используется классическими инженерными вузами. Они приглашают абитуриентов изучить какую-то прикладную инженерию, но поступившим на курс студентам дают четыре семестра матана. И это срабатывает: студенты хотят или не хотят, но осваивают практику математического анализа, будучи мотивированными пройти затем целевые прикладные курсы.

С курсами по усилению интеллекта было сделано то же самое: сформулирована программа «Организационное развитие» с прикладными результатами главным образом в области менеджмента и инженерии, а обучение фундаментальным трансдисциплинам было поставлено перед курсами, обучающими прикладным дисциплинам³⁶. Ещё один методический ход: примеры для фундаментальных дисциплин предложено было брать из рабочих проектов, не делать их оторванными от рабочей жизни. Фундаментальные дисциплины должны были выглядеть как прикладные! Но чтобы дать студентам доступ к методологической работе по собственно дисциплинам интеллект-стека, она была оформлена как курс «Интеллект-стек», больше похожий не на классический учебный курс с объяснениями и упражнениями, но на справочник по SoTA. Задача была — вывод студентов на самостоятельную работу «на фронтире».

Дело по продвижению сгруппированных в учебную программу разнородных (фундаментальных и прикладных) курсов пошло лучше, пользу программы усиления интеллекта, привязанной к получению прикладных знаний по организационному развитию поняли и оценили корпоративные клиенты, пошли корпоративные потоки с топ-менеджерами. Эти менеджеры получают и усиление интеллекта (работа культуртрегера: указал, чему нужно учить, хотя это было не очень явно), и прикладные практики системной инженерии и менеджмента (тоже работа культуртрегера, указал на SoTA-практики). Культуртрегерская же работа продолжается, это явно не последнее изменение в программе Школы системного менеджмента.

И есть ещё один интересный аспект культуртрегерства на текущей стадии развития человечества. Если признать, что биологический человек — это не венец эволюции, и дальше нужно будет учить и машины, а также коллективы машин и людей, то возникает потребность усиления искусственного/машинного интеллекта. Эта линия рассуждений (учим не только людей, но и универсальные алгоритмы) также реализована в курсах программы «Организационное развитие» и других материалах Школы системного менеджмента, и это тоже мысль культуртрегера: кого и чему надо учить.

Алгоритм культуртрегерства: его нет!

Увы, алгоритма культуртрегерства нет, эта практика не может быть алгоритмизирована, как и практика визионера, практика бизнесмена. Культуртрегер оценивает шансы какой-то практики победить в эволюции как конкуренции за мозги учеников, визионер оценивает шансы какого-то продукта победить в конкуренции за быть аффордансом какой-то функции клиента, бизнесмен оценивает шансы какой-то фирмы победить в конкуренции за деньги инвесторов.

Разработка учебных и методических материалов для обучения сама по себе требует инвестиций и времени, продвижение сервиса обучения требует инвестиций и времени, выбранное для обучения мастерство на момент выбора должно иметь достаточную конкурентоспособность, и «рыночный/эволюционный успех» какой-то практики и сопутствующий успех сервисов обучения этой практике невозможно предсказать.

Более того, в обучении как-то не принято представлять дело как «спрос на обучение породит предложение». Нет, с самого начала там понятно, что новое знание никому не известно, и его не захотят. Особенно это относится к образованию (обучение фундаментальным практикам усиления интеллекта), поэтому возникает концепт «просвещения». Слово «просвещение» при этом используется как название для практики продвижения (маркетинга, рекламы, продаж) сервисов образования, так и для названия исторического периода быстрого роста и распространения знаний, получаемых «научным методом» (это подробно разбирается в книгах David Deutcsh и Stiven Pinker³⁷). Также это слово появляется в религиозных текстах как идея распространения религиозного знания какой-то религии там, где его не хотят и даже с ним борются. Дальше в этом значении «агрессивный маркетинг религиозного/общего знания» это слово перешло на школьное образование (но не на вузовское. Ибо вузовское знание вроде как уже считается, что прикладное и поэтому его не нужно популяризировать, вот там уже «рынок»: кто его хочет, тот заплатит и заберёт).

Культуртрегер поэтому опирается не на «спрос», а на формирование несуществующего спроса. Впрочем, это же относится и к визионеру, и к бизнесмену. Речь каждый раз идёт об активном продвижении, создании клиентуры, инвестуры, а в случае культуртрегера — абитуры.

Культуртрегер говорит: «есть практика/стиль/деятельность/метод работы X, потратьте время и деньги, чтобы овладеть мастерством практикования X — это вам реально нужно, без этого вам нельзя. И не пользуйтесь устаревшими, неэффективными, неэтичными, более трудными в освоении вариантами мастерства Y и Z, моё мастерство для вас будет выгодней!».

Вот эта смесь идеологического, продвиженческого (маркетингового), объяснение необходимости знания, угадывание будущего SoTA в знании делает культуртрегерскую деятельность очень рискованной, как и любую деятельность шумпетеровского предпринимателя. По сути дела, он должен высказать догадку о ходе эволюции, причём у него есть и шанс на эту эволюцию повлиять.

Определить целевое мастерство очень непросто, это не менее сложно, чем определить целевую систему в любом другом бизнесе. То, что образование только наполовину считают бизнесом, почти ничего не меняет. То, что людям нужно кушать, и без этого они умрут, не даёт повода считать, что кафе и рестораны — это «идеологические заведения, монополисты на кормление людей». Точно так же нельзя считать, что культуртрегеры разных обучающих организаций (намеренно не говорим о государственных, «учреждениях») такие уж монополисты, или они работают вне ситуации конкуренции. Нет, всё как обычно: в предпринимательстве всё неопределённо, рисково, сложно и возможны как огромные выигрыши, так и разгромные провалы. Алгоритма предпринимательства нет, это часть техноэволюции, к предпринимательству в образовании это относится в полной мере.

Коммерческая возможность обучения

В курсе «Методология» в разделе «Системная схема проекта и предприятия» есть подраздел «Альфа коммерческой возможности». Занимаются этой альфой при проведении обучения прежде всего роли:

Культуртрегер в команде учителей (аналог визионера в команде инженеров целевой системы) — он отслеживает, что коммерческая возможность проведения обучения не ускользает, оценивает будущее практики: даёт оценку, что развитие практики и рост потребности в мастерстве даёт возможность получать деньги от продажи обучения как сервиса.
Бизнесмен в команде менеджеров — он отслеживает, что реализация этой коммерческой возможности не приведёт к уменьшению стоимости учебного заведения (например, проект обучения может не соответствовать стратегии фирмы, инвесторы могут посчитать, что фирма уменьшит свою стоимость в силу репутационных рисков и т.д.).

Альфа коммерческой возможности в ходе проекта по созданию провайдера обучения проходит следующие состояния/контрольные точки, но их нужно понимать не только как контрольные точки в выпуске первой версии провайдера обучения (чаще всего это MPV, minimal viable product, минимальный жизнеспособный продукт), но и инкрементов в улучшениях — каких-то новых фич в учебном процессе, каких-то модернизаций учебных материалов и методических рекомендаций, улучшающих способность курса создать полезное мастерство³⁸:

Выявлена (identified): найдена идея, чему и как учить; найден как минимум один исполнитель проектной роли, желающий сделать инвестицию в понимание коммерческой возможности; определены другие проектные роли.
Нужно решение (solution needed): установлены потребности в создаваемом и развиваемом мастерстве; определены проблемы и их причины, имеется концепция использования мастерства, обучение одобряется внешними проектными ролями как нужное, был предложен как минимум один вариант целевого мастерства, одобряемый внутренними проектными ролями.
Польза установлена (value established): польза от обучения была определена количественно; влияние создаваемого мастерства на внешние проектные роли понятно; польза прироста мастерства у ученика после прохождения обучения внешними проектными ролями понимается; критерии успешности ясны; результаты ясны и выражены количественно.
Жизнеспособна (viable): мастерству обучить возможно с учётом всех известных ограничений; риски приемлемы и управляемы; проведение обучения выгодно; причины для создания мастерства (или его инкремента/фичи/модернизации) понимаются; ясно, что проведение обучения как реализация коммерческой возможности жизнеспособно.
Реализована (addressed): коммерческая возможность реализована; студент приобрёл какое-то мастерство и пользуется им (если речь идёт о какой-то завершающей стадии обучения мастерству, студент, возможно, стал мастером); внешние проектные роли удовлетворены;
Извлекается выгода (benefit accrued): проведение обучения принесло выгоду; возврат на инвестиции приемлем.

Для того, чтобы двигать состояния этой альфы, нужно применять практику стратегирования, известную по курсу системного менеджмента, а также учитывать эволюцию практик, которая рассматривается подробно в курсе «Интеллект-стек».

Важно, что организация провайдера обучения не может уклониться от стратегирования — и это требует, как рассказано в «Системном менеджменте», взаимодействия множества ролей (прежде всего культуртрегера из команды учителей и бизнесмена из менеджерской команды, но также и ролей по продвижению (просветители и профориентаторы). Как минимум, команда должна разработать некоторое количество учебных материалов (рабочих продуктов, которые будут использоваться при проведении обучения: учебник, задачник, тренажёр и т.д.) свидетельствующих, что они продумали возможности предлагаемого куррикулума, при этом архитектор должен засвидетельствовать, что новый частный куррикулум вполне укладывается в общую программу обучения/curriculum. Затем эти учебные материалы будут использованы в аргументации как продвижения предлагаемого обучения (привлечь абитуриентов, сделать из них студентов) так и лидерской работе в ходе преподавания (обеспечение мотивации при обучении: удержать студента в обучении достаточное время, чтобы он перешёл в мастера).

Конечно, всё это стратегирование даст только догадки/гипотезы: реальным будет только актуальный рыночный спрос, а не чьи-то оценки-прогнозы, учительской ли команды (главный по прогнозу там — культуртрегер::роль), или команды менеджеров фирмы, организующей обучение, или каких-то внешних культуртрегеров (например, идеологов фундаментального образования или приверженцев какой-то школы прикладной практики), на мнение которых опирается культуртрегер команды курса. Будет ли кто-то реально проходить предлагаемое обучение в таких объёмах по числу студентов и по такой цене, что разработка куррикулума окупится, или это «учебное графоманство» авторов (применима известная поговорка про съёмку кинофильмов: «можешь не снимать — не снимай!», так и тут «можешь не проводить обучение — не проводи!», то есть авторство учебных и методических материалов и собственно преподавательская работа тут хобби команды, и платить за возможность сервиса обучения надо будет как в искусстве: меценатам, а не инвесторам, включая самофинансирование «творцов» за счёт другой деятельности) — заранее оценить невозможно.

Альфу коммерческой возможности нужно, как и всегда, отслеживать всё время обучения: и при разработке и совершенствовании учебных материалов и оргпроекта учительской команды, и в ходе самого обучения. Если возможность исчезла — надо переставать учить! Не нужно предлагать людям вредное, или морально устаревшее, или просто ненужное им мастерство: надо прекращать учить или по этическим соображениям (например, нельзя учить морально устаревшему мастерству), или коммерческим соображениям (нельзя вести невыгодное обучение, полезное, но за которое никто не платит).

У альфы коммерческой возможности для проведения обучения тем самым можно предложить выделить следующие подальфы для более детального отслеживания:

Потребности в обучении: какой труд/деятельность будет поддержан научаемым мастерством, где используется такой труд, много ли людей нуждается в научаемом мастерстве, куда они его денут после обучения (забудут, используют для хобби, будут работать, используют в жизни — помним, что то, зачем ходили к психологу, мы тоже рассматриваем как «обучение»)? Учебные потребности — это потребности внешних проектных ролей (внешних по отношению к проекту обучения, включая прежде всего потребности личности, которую надо обучать мастерству, но и общую ситуацию потребности в мастерстве). Нет потребности в мастерстве — никто не заплатит за обучение, поэтому обучения не будет.
Выгодность для провайдера обучения: будем учить в убыток, или в прибыль? Юнит-экономика: кто сколько готов заплатить, и во сколько это обойдётся в рекламном бюджете, сколько уйдёт на разработку, сколько на собственно обучение, сколько останется инвесторам. Если выгоды нет, учебный проект не состоится.
Учебные инновации: чем наш сервис будет лучше учебных сервисов конкурентов (или новое «чему учим», но скоро этому будут учить все, или то же самое, но дешевле по затратам ресурсов команды учителей и/или студентов за счёт новых технологий). Например, главная инновация ШСМ: опора на сильное образование как обучение сильному интеллекту (мыслительному мастерству задействования практик интеллект-стека, включая практики новой грамотности) и практикам ухода за собой, что позволяет упростить студентам понимание материала множества прикладных курсов.

Это не полный набор подальф, и это именно подальфы, а рабочие продукты, отражающие состояние подальф, могут быть самыми разными. Но рабочие продукты для отслеживания состояния этих подальф нужны, как минимум, для службы продвижения. Абитуриентам (личностям, которые ещё не проходят обучение, то есть не стали студентами) надо дать шанс узнать о ваших учебных сервисах, какому мастерству вы с их помощью учите. Например, вы должны будете рассказать о закрываемой обучением потребности и учебной инновации/новой технологии (в содержании обучения, то есть целевой практике, которой учите, и/или в форме обучения, то есть методике самого обучения), отличающей ваш учебный сервис от сервисов-конкурентов, в какой-то рассылке абитуриентам. В минимальном наборе материалов для запуска нового учебного сервиса должны присутствовать сведения, описывающие в том числе и мастерство, которое даст обучение (содержание обучения) и особенности учебного процесса (форма обучения). Конечно, в этом наборе материалов для запуска обучения ещё много о чём должно быть сказано, поэтому о нём будет отдельный подраздел.

В любом случае, используйте моделирование в какой-то LowCode/NoCode среде (coda.io, notion.so и другие productivity tools) для рабочих продуктов, которые будут отражать состояния подальф альфы коммерческой возможности в рамках управления кейсами. Делайте это моделирование сами, делитесь опытом с другими учительскими командами, обсуждайте в чате поддержки курсов семестра «Образование для образованных».

И ещё, конечно, культуртрегер должен также дать авторской команде (методологу и методисту) начальное минимальное описание целевой практики, которой надо учить, у которой есть хороший потенциал развития, а ещё шанс оказаться в обучении дешевле, чем это могут сделать конкуренты. Так что культуртрегеру надо учитывать и новые методики обучения. Потом с этим минимальным описанием уже будут работать методолог и методист. Изначальную идею может дать кто угодно — дело культуртрегера её оценить. Это примерно эквивалентно тому, как визионер оценивает идею того изделия для машиностроения, которую целесообразно будет производить. Эту идею может принести и инженер-разработчик, и клиент, она может быть найдена визионером в прессе, её можно подглядеть у конкурента. Потом команда инженеров разберётся с этой идеей подробно, после получения инвестиций в эту идею по согласованию с бизнесменом. Всё то же самое верно про культуртрегера. Обучение будет организовано, если откуда-то появится идея того, чему учить, она будет одобрена культуртрегером, а дальше в ходе стратегироования на эту идею бизнесменом будут выделены какие-то инвестиционные ресурсы.

В конечном итоге состояние альфы «возможности» в ходе учебного проекта может характеризоваться самыми разными документами, тут это ничем не отличается от любого другого проекта и любой другой альфы.

Упражнение по альфе коммерческой возможности

Адаптируйте набор состояний альфы коммерческой возможности для вашего учебного проекта и оцените состояние вашего проекта по адаптированному варианту. Для каждого контрольного вопроса отведите одну строчку таблицы, колонку дела для получения положительного ответа заполните только для очередных пяти дел, чтобы не злоупотреблять upfront планированием в agile проекте курса.

Состояние альфы	Контрольный вопрос	Ответ на вопрос в вашем проекте	По какому рабочему продукту можно убедиться в ответе	Какие дела нужно сделать, чтобы получить положительный ответ

Задания по культуртрегерству

Для вашего проекта учебного курса в coda.io:

Создайте и заполните таблицу для альфы возможности на основе работы, выполненной в упражнении по альфе возможности.
Создайте и заполните таблицы для подальф потребности внешних проектных ролей, оценки выгодности проекта команде, инновации в методике обучения. Вам негде подсмотреть состояния этих подальф и контрольные вопросы (их описания сейчас нет в курсах ШСМ), вы должны предложить их самостоятельно, сразу адаптированными к ситуации вашего проекта.
В учебнике «Системное мышление» приведена табличка, облегчающая моделирование для ролей (с колонками роли, практики этой роли, исполнителя роли, должности исполнителя роли, организации исполнителя роли, степени мастерства исполнителя в данной роли, предмета интереса, предпочтения в этом предмете, ожидаемой стратегии исполнителя роли по достижению предпочтения). Отмоделируйте внешние проектные роли по этой табличке.
Создайте и заполните таблицы для подальф внешних проектных ролей (каждой роли), вам негде подсмотреть состояния этих подальф и контрольные вопросы, вы должны предложить их самостоятельно, сразу адаптированными к ситуации вашего проекта.
Напишите в блог пост о вашем учебном проекте, придерживаясь роли культуртрегера. Что и кому будет говорить культуртрегер о вашем проекте? Отразите это в посте.

3. Практика методологической работы: «чему учить»

Место методологии в обучении

Чему учить — это описание целевого мастерства в какой-то SoTA прикладной практике: основные объекты внимания и операции с ними. Сюда же можно отнести и замечания «чему не учить» (основные заблуждения и отличия от конкурирующих теорий/объяснений, прежде всего предыдущих поколений перед описываемой SoTA практикой). Методолог готовит описание того, что и как думает и делает мастер. Это описание относится ко времени выполнения целевой практики, а не ко времени самого обучения. Если в описании мастерства есть какие-то упражнения, то это не результат методологической работы!

Скажем, в курсе системного фитнеса учат телесному интеллекту: что и как делать с телом при попадании в новые ситуации движения, неизвестные в ходе обучения как ученику, так и учителю. Мы можем воспринимать этот курс как набор упражнений, который приведёт к появлению мастерства контроля над телом/управления телом/body control, но это как раз будет методическое описание последовательности действий для появления мастерства, «как учить». А вот что надо будет уметь делать после всех этих упражнений, что такое «body control», что есть что надо делать в ситуациях применения результата упражнений (ситуациях, которые будут встречаться после обучения) — вот это и будет методологическое описание самой практики body control. Поэтому практика системного фитнеса (готовности к выполнению какой-то двигательной практики, телесного интеллекта) заключается не в выполнении упражнений! Это практика работы с телом после упражнений, в ходе какой-то прикладной телесной работы (катания на коньках, восьмичасового сидения в рабочем кресле, танцев, бокса).

Учебные и методические материалы обычно создаются в форме набора практик изучения целевого мастерства, они описывают время обучения студента: что он должен прочесть, какие задания выполнить, что в это время должен делать преподаватель. Типовая ошибка — это считать такие материалы описанием мастерства. Нет, учебные материалы — это описание того, как учится студент! Описание целевой практики готовит методолог, а описание практики обучения студента готовит методист! Вместе они составляют авторскую команду учебной программы.

Да, в какой-то мере учебные и методические материалы включают в себя и описание целевой практики, но десять методистов выдадут десять разных учебных программ для одного и того же описания практики. Государственная педагогика так и устроена: с министерских небес спускается ФГОС (работа культуртрегеров и методологов), а дальше огромное число школьных и вузовских методистов выдают очень разные учебные программы, удовлетворяющие этим ФГОС. Другое дело, что частным методологам конкурировать с этими ФГОС не получится, ибо госфинансирование и экономические льготы распространяются только на обучение тем практикам, что описаны во ФГОС и на том уровне мастерства, что описано во ФГОС.

Методология — это учение о методах как способах выполнения всех необходимых работ для достижения какой-то цели, об основных объектах внимания в методах и мыслительных операциях над методами. Метод, практика, труд, деятельность и даже стиль — это практически синонимы с некоторыми нюансами, подробно об этом говорится в курсе «Методология», а также разделе методологии курса «Интеллект-стек». Методология занимается прежде всего описанием каких-то видов труда/деятельности, то есть описанием практик. Методологи описывают паттерны мышления с объектами дисциплин целевых практик, а ещё описывают паттерны работы с рабочими продуктами как частями технологии этих практик. Методология находится довольно высоко в интеллект-стеке, ибо чтобы рассуждать о деятельности, нужно уже довольно много знать и уметь.

Агент (человек, организация, реже AI, но сейчас уже идут эксперименты и на эту тему), исполняющий роль методолога в учебных проектах, должен иметь по методологии подготовку выше кругозорного уровня. Например, недостаточно пройти курс «Методология» из программы Школы системного менеджмента. Нужно пройти по факту все доступные курсы (включая довольно сложный курс «Интеллект-стек», а также наш курс «Инженерия личности») с изучением дополнительной литературы по этим курсам, иметь какой-то опыт методологической работы.

Именно методолог разбирается с разделением труда, с онтологией деятельностей/труда, выявлением стилей в каком-то поведении (не везде принят язык практик, в той же психологии могут говорить о стиле поведения, в танцах — стиле танцевания). Именно методолог дробит труд/деятельность/практики/методы на какие-то осмысленные куски, выделяет элементы стиля. То, что описал методолог, потом нужно будет изучать студентам в самых разных учебных программах.

Агент, исполняющий роль методолога в учебном проекте, понимает, что результат его работы будет потом использован для создания самых разных практик обучения, самых разных учебных и методических материалов, поэтому должен хорошо понимать и практику методики. Всё, чем он может помочь методистам, он должен вставить в свои выходные продукты. Тем не менее, результат его работы будет напоминать «справочник» и пригоден к научению студентов примерно в той же мере, что пригодны к научению справочники и энциклопедии по сравнению с учебником или лекциями. Так, курс «Интеллект-стек» в минимальной мере похож на учебный материал (учебник, задания), а больше похож на справочник — практически нет объяснений, минимальное число заданий. Вот так и выглядит результат методологической работы. А как выглядит результат методической работы? Если приглядеться, то во многих курсах ШСМ как раз подробно объясняются многие практики, описанные в «Интеллект-стеке», даются задания студентам. Это и есть результат методической работы: рабочие и методические материалы, а не справочники, энциклопедии.

Типовые ситуации методологической работы в обучении

1. Учим давно определённым учебным предметам

Ситуация в давно определённых дисциплинах, которые давно не меняются (практики разных школ психологии, практика физики и химии для школьных курсов) только кажется простой с точки зрения методологической работы. Это ошибочная простота: работа методолога тут заключается в определении для SoTA (что уже даёт сложность, ибо есть обычно множество конкурирующих за право называться SoTA версий практик, стилей поведения) какого-то осмысленного подмножества практик, которому нужно научить. В устоявшейся предметной области заведомо сотни и сотни объектов внимания (типов объектов, которыми оперирует дисциплина), а также довольно пёстрый «зоопарк» поддерживающих их технологий. Неустроенность даёт множество разнообразных решений, большинство из которых примерно одинаково полезны. Существенные оптимизации относительно редки. Методолог тем самым занимается работой в какой-то момент эволюции практик, при этом ещё и ограничен в выборе этих практик оценками культуртрегера. Так что задача выбора того, чему учить, существенно зависит от целей всего учебного проекта: чего хотим достичь этим проектом? Что должен уметь делать студент (не всегда после какого-то фрагмента обучения студент становится мастером) после обучения?

Так, с SoTA даже в случае школьной и даже вузовской физики всё печально: ньютоновская механика явно не SoTA, почему учим ей? В древней физике не было объектов типа «сила» (в том числе сил тяготения), в ньютоновской механике «силы» есть (в том числе силами тяготения массы притягиваются друг ко другу), в современной релятивистской механике «сил» опять нет, зато есть искривление пространства-времени массами и невнятный стык этой релятивистской механики с квантовой физикой. В ньютоновской физике стыка с квантовой физикой («квантовой гравитации») нет, ибо даже проблемы такой не стоит. Вопрос к методологу: какой версии физики учим, и почему? Поскольку речь идёт о профессиональном разбирательстве с разделением труда, то это вопрос к методологу: в каких ситуациях он предполагает, что будет использовано мастерство, которое он описывает? Верно ли, что нужно с физикой идти традиционным путём «всем сестрам по серьгам» и рассказать азы оптики, электромагнетизма, квантовой физики, ньютоновской физики и так далее? Термодинамику на каком уровне подробностей давать — и где потом эти умения использовать? В курсе «Интеллект-стек» рассказывается об альтернативном методологическом ходе: надо учить физическому мышлению, а какие-то знания по отдельным разделам физики давать только в качестве примеров для демонстрации такого мышления. Ну, и дальше могут быть прикладные курсы по разделам физики, но это уже будет не «обучение физике». Такие рассуждения и являются сутью методологической работы, результаты этой работы часто весьма контринтуитивны. Более того, даже если эта работа будет успешна, и культуртрегер её одобрит под давлением аргументов, не факт, что результаты этой работы одобрит бизнесмен и учебный проект будет профинансирован: помним про то, что 1. «Никто не хочет учиться играть на скрипке», спроса на обучение может не быть и 2. Старые привычные учебные программы уже были хорошо профинансированы и поэтому придётся конкурировать с ними при продвижении!

2. Учим каким-то модным практикам

Ещё одна типовая ситуация методологической работы в обучении — это проекты обучения практикам какой-то относительно новой бурно расцветающей предметной области, для которой нужно дать какое-то кругозорное знание. В ней, как ни странно, примерно те же проблемы: обнаруживается «эволюционная ситуация» со множеством мод и поветрий, огромное число конкурирующих теорий/моделей/объяснений, активная работа продавцов технологий, изобилие университетских курсов, полные полки в книжных магазинах. Пример тут — менеджерский кругозор. Главная задача методолога тут — это отследить тренды и для SoTA практик выбрать самые компактные и универсальные объяснения, позволяющие дальше «раскладывать по полочкам» все встречающиеся практики. Надо сделать общее описание «полочек, по которым всё потом будет раскладываться» и подобрать обзоры по отдельным частям целевой практики из имеющейся литературы. Вот так был создан курс системного менеджмента в ШСМ (типичная реакция на такой курс со стороны менеджеров: «я только после него понял, чему меня учили на программе MBA, всё по полочкам разлеглось»). Тут важно понимать, что речь идёт совсем не о классификационном упражнении («рассортировать уже имеющиеся теории на базе каких-то критериев классификации»), но о предложении универсальных объяснений, лежащих в основе каких-то групп практик. Например, уход от противопоставления проектного, процессного, программного управления и управления кейсами в операционном менеджменте: это просто разные акценты в практиках увеличения прохода/throughput/потока/flow. После понимания этой идеи студенты могут «по потребности» создавать свои практики операционного управления, учитывая особенности своих проектов.

3. Учим по итогам мета-исследований.

Третья ситуация — это когда речь идёт о совсем новой практике, по которой нет современных (это важно! Обычно по антикварным версиям таких практик литературы полно) учебников, курсов, но которой занимаются довольно много людей. Материалы «разлиты в воздухе», в разных местах раскиданы кусочки некоторого общего SoTA тренда. К такого сорта ситуации можно, например, отнести методологическую работу по курсам системного мышления и методологии, а затем и курсу «Интеллект-стек»: сначала нужно было отыскать SoTA обрывки разных частей системного мышления, раскиданного по стандартам инженерии и менеджмента (даже не по учебникам и научным статьям: оказалось, что этим занимались инженеры, а не «учёные из университетов»), затем гармонизировать (показать, что это части общего набора идей), показать отличия от предыдущей версии (общей теории систем), а также предложить для этого общего набора идей какую-то предпочтительную терминологию (хотя это можно считать частью методической работы: облегчение объяснения), состыковать с соседними дисциплинами. Ситуация тут осложняется, если работа идёт несколько лет. Проект длиной в несколько лет в методологической и методической работе норма, «непрерывное всё», но за время этой работы меняется SoTA целевой практики. Так, при разработке курса «Системное мышление» (работы велись непрерывно с 2013 года) оказалось, что сменилось само поколение системного мышления со второе на третье. При разработке курса «Системная инженерия» (работы велись с 2012 года) изменился состав основных практик (например, исчезла инженерия требований), изменилось содержание практик (содержание инженерии системной архитектуры изменилось), изменились источники (международные стандарты перестали отражать SoTA, но вышли книги с SoTA по программной архитектуре, что надо было обобщать на всю системную инженерию). Поэтому методологическую работу можно только начать, её нельзя закончить, и неизбежны крупные переделки из-за смены SoTA целевой практики.

Не нужно обольщаться мета-исследованиями: хорошее описание мастерства чисто по книжкам не напишешь. Нельзя подготовить описание нового стиля езды на велосипеде, сделанное исключительно на основе анализа литературы (например, статей в блогах от пока ещё немногих любителей этого нового стиля езды), а затем передать методистам, чтобы они придумали, как этому стилю учить. Методологу нужно иметь какой-то опыт работы в данной предметной области, наблюдать за живой работой по описываемому методу. Разница третьей и четвёртой ситуациями только в том, что в третьей ситуации в работе будут уже известные объекты внимания, а в четвёртой ситуации исследований эти объекты внимания будут придумываться исследователем — учиться предполагается чему-то совсем новому, что только-только появилось и ещё толком не осознано и не документировано.

4. Учим чему-то совсем новому, живые исследования

Четвёртая ситуация — это ситуация моделирования живой деятельности эксперта (как в оНЛП моделировали «человеческое совершенство»). Высказываются догадки, идёт критика этих догадок, используются какие-то объяснения из уже известной «паутины объяснений» (то есть используется литература), но значительная часть знания формулируется экспертами прямо в ходе выполнениях их проектов. Надо отмоделировать работу экспертов. Например, так идут работы по методологической проработке курса системного фитнеса. Была выделена практика соматомеханики (соматостатики и соматодинамики), которая строится на базе хорошо известных идей соматики (Ханна, Майерс, Фельденкрайз и так далее), но в ней предложен альтернативный набор объектов и предложены другие объяснения (опирающиеся на современную когнитивистику и структурированные современным системным мышлением). Обычно эту работу называют «моделированием», «настоящим исследованием», «онтологической инженерией», «предложением фреймворка» — тут много разных названий. Суть в том, что формулируется приемлемая в практической работе мета-модель предметной области, которая дана нам не из литературы, а вот прямо из жизни, но объектам которой присваиваются типы из мета-мета-модели.

Основное отличие третьей и четвёртой ситуаций: основная работа по получению мета-модели предметной области в третьей ситуации «гармонизации SoTA» делается с литературой, а основная работа в четвёртой ситуации «моделирование деятельности» идёт с живой деятельностью, путём высказывания догадок, затем наблюдения в ходе экспериментов, опровержения и откидывания догадок, или модификации опровергнутых догадок. В этом отношении третья ситуация методологической работы в науке сейчас называется мета-исследования/meta-research/meta-science³⁹, а вот четвёртая ситуация — это чистые исследования. Например, создание курса «Моделирование и собранность»⁴⁰ было результатом мета-исследований, ибо сама модель собранности набирается по самым разным литературным источникам. Создание курса системной инженерии — это тоже мета-исследования, третья ситуация, там работа главным образом с литературой.

Чем же отличается работа исследователя и методолога в четвёртой ситуации? Методолог должен будет в конечном итоге описать связную практику (дисциплину и приёмы работы с технологией для этой практики), годную для использования в проектном разделении труда. А исследователь может просто работать с каким-то отдельным кусочком/фрагментом описания мира, небольшим набором каких-то объяснительных идей. Так что в четвёртом случае это просто по факту синхронная работа методолога и исследователя и тем самым риск включения в учебный курс недокритикованных объяснений/моделей/теорий, а в третьем случае это асинхронная работа (исследователь сначала пишет результаты, а методолог потом их читает), и тут риск включения в курс хорошо прокритикованных, но плохо понятых методологом материалов (ибо он не наблюдал за живой ситуацией исследований, как это всё работает в реальных жизненных ситуациях).

В любом случае, методолог должен иметь доступ к живой моделируемой практике, работа только по литературе недопустима!

В принципе, этот четвёртый случай как раз принят в исследовательских университетах: профессор высказывает догадки и ставит эксперименты по опровержению конкурирующих теорий (хотя часто эти эксперименты опровергают его собственные догадки), а затем выходит к студентам и рассказывает им свежее новое знание. Иногда можно найти следы такой организации исследовательской и учебной работы как замечание к научной монографии или даже учебнику: «Книга была написана по материалам лекций, прочитанным тогда-то в таком-то университете». Это означает, что методологическая и методическая работа велась прямо по ходу лекции, а документирование её — конспекты лекций. Вот так главным образом и получались научные школы, в них исследовательская, методологическая, методическая, преподавательская работа были неразделимы.

Примерно так же строилось обучение психопрактикам. В oNLP основная литература — это просто транскрипты семинаров. Более того, там были предприняты попытки моделирования практик психотерапии знаменитых на тот момент психотерапевтов (Фриц Перл, Вирджиния Сатир, Милтон Эриксон), которые сами не могли полностью отмоделировать своё мастерство выполнения практики.

Основная альфа методологии: описание практики

Целевой системой в обучении является мастерство студента, но в методологии основным является не столько описание мастерства как части личности, выдающей поведение согласно какой-то практике/в каком-то стиле, сколько описание самой практики::поведение.

Обычно практики описываются на среднем уровне формальности. Так, одна из самых распространённых форм описания практики —формулирование предметной области/domain как набора типов для объектов внимания, которые студент должен найти в окружающем мире, а также набора мыслительных (и немыслительных, курсы-то могут быть прикладные!) операций, которые он должен уметь выполнить с этими типами. Курс «Моделирование и собранность» учит описывать предметные области и удерживать внимание на этих объектах, курс «Методология» учит описывать смену состояний каких-то важных/отслеживаемых объектов в предметной области (альф) через прохождение контрольных вопросов — и вот эта смена состояний и задаётся практиками, состоящими из операций ментального (для ментальных объектов) или реального (для физических объектов) манипулирования этими объектами, часто с использованием инструментов (моделеров или оборудования, соответственно).

Можно говорить при этом о разных степенях мастерства как беглой доступности студенту с той или иной степенью мастерства операций разной трудности. Например, для спортивного мастерства выполнения практики сальто начинающие студенты выполняют кувырок вперёд-назад, продвинутые студенты — сальто вперёд-назад с места, а совсем уж продвинутые — сальто вперёд-назад с разными подкрутками вправо-влево.

После получения подобного описания практики, выполняемой с разной степенью мастерства, методисты могут создавать самые разные курсы, в которых надо развить мастерство выполнения сальто. Методисты будут брать описание от методологов и как-то учить этим операциям, продвигаясь от начальной степени мастерства (кувырок) ко всё более и более продвинутым степеням (сальто с места, сальто с подкрутками).

Вот пример такого описания трёх степеней мастерства (L1, L2, L2) выполнения одной операции из методологии и одной операции из онтологии, оформленных в виде таблицы — и помним, что такие таблицы не показывают, каким образом из умения выполнения отдельных мыслительных операций получается в конечном итоге цельный интеллект.

Практика	Типы объектов для операции (понятия дисциплины)	Потребности, удовлетворяемые операцией	Уровни мастерства в операции	Пример удовлетворения потребностей	Известные проблемы
Методология	Прагматицизм: Цель/intention и действие/act (включая коммуникативное)	Оценивать действия отдельно от оценки цели действия Оптимизировать действия при сохранении цели.	L1: Студент способен предложить несколько действий для предложенной цели. L2. Студент соотносит цели других ролей с их действиями L3. Студент способен применять мышление уровней L1 и L2 к своим целям и действиям	Студента попросили рассмотреть организацию кофе на совещании. Он подумал о следующих вариантах: поручить службе доставки/кейтеринга, заваривать кофе на кухне и принести его, попросить кого-то из коллег заварить кофе на кухне, а кого-то самому потом принести его, послать кого-нибудь в ближайшую кофейню и принести кофе оттуда, вспомнить о столике с чаем в углу комнаты (восстановить цель «ритуального питья на совещании» — кофе или чай при этом, совершенно неважно), открыть окно (душно, и кофе нужен «взбодриться». Свежий воздух взбодрит не меньше). Мама просит дочку дать её яблоко. Дочка немедленно надкусывает три яблока, затем даёт одно из них маме. Восстанавливаем цель: дочка хочет дать маме самое вкусное яблоко и поэтому лично пробует их всех на вкус. Пример для L1, только студента самого попросили принести кофе на совещание, и он планирует свои действия.
Онтология	Метод описания/viewpoint как отражающий/frame предмет интереса интерес/concern	Упростить достижение договорённостей между проектными ролями с учётом их предметаинтереса и предпочтений	L1 Студент определяет метод описаний для всех описаний L2 Студент способен подобрать к своему предмету интереса метод описания L3 Студент может разделить дискуссию по своему интересу на две более простых: по методу описаний предмета интереса и уторговыванию предпочтений с использованием выбранного метода описаний	Студент видит отчёт с показом средних температур по больнице. Он задаёт вопрос о методе, которым считалось среднее. У студента предмет интереса — цена, предпочтение — минимальная цена. Он предлагает смету как метод описания цены (и дальше торгуется по каждой позиции сметы). Роли продавца и покупателя, предмет интереса — цена, предпочтения разные. Студент обсуждает метод описания для договорённостей по цене: аналог на рынке, смета, «протокол договорной цены»

Практика

Типы объектов для операции (понятия дисциплины)

Потребности, удовлетворяемые операцией

Уровни мастерства в операции

Пример удовлетворения потребностей

Известные проблемы

Методология

Прагматицизм: Цель/intention и действие/act (включая коммуникативное)

Оценивать действия отдельно от оценки цели действия

Оптимизировать действия при сохранении цели.

L1: Студент способен предложить несколько действий для предложенной цели.

L2. Студент соотносит цели других ролей с их действиями

L3. Студент способен применять мышление уровней L1 и L2 к своим целям и действиям

Студента попросили рассмотреть организацию кофе на совещании. Он подумал о следующих вариантах: поручить службе доставки/кейтеринга, заваривать кофе на кухне и принести его, попросить кого-то из коллег заварить кофе на кухне, а кого-то самому потом принести его, послать кого-нибудь в ближайшую кофейню и принести кофе оттуда, вспомнить о столике с чаем в углу комнаты (восстановить цель «ритуального питья на совещании» — кофе или чай при этом, совершенно неважно), открыть окно (душно, и кофе нужен «взбодриться». Свежий воздух взбодрит не меньше).

Мама просит дочку дать её яблоко. Дочка немедленно надкусывает три яблока, затем даёт одно из них маме. Восстанавливаем цель: дочка хочет дать маме самое вкусное яблоко и поэтому лично пробует их всех на вкус.

Пример для L1, только студента самого попросили принести кофе на совещание, и он планирует свои действия.

Онтология

Метод описания/viewpoint как отражающий/frame предмет интереса интерес/concern

Упростить достижение договорённостей между проектными ролями с учётом их предметаинтереса и предпочтений

L1 Студент определяет метод описаний для всех описаний

L2 Студент способен подобрать к своему предмету интереса метод описания

L3 Студент может разделить дискуссию по своему интересу на две более простых: по методу описаний предмета интереса и уторговыванию предпочтений с использованием выбранного метода описаний

Студент видит отчёт с показом средних температур по больнице. Он задаёт вопрос о методе, которым считалось среднее.

У студента предмет интереса — цена, предпочтение — минимальная цена. Он предлагает смету как метод описания цены (и дальше торгуется по каждой позиции сметы).

Роли продавца и покупателя, предмет интереса — цена, предпочтения разные. Студент обсуждает метод описания для договорённостей по цене: аналог на рынке, смета, «протокол договорной цены»

Тут ещё можно заметить, что и сам выбор операций для освоения тоже существенно зависит от уровня, которому нужно научить студента: для начального уровня (скажем, какой-нибудь учебник уровня школьного) там будут даны к освоению операции для где-нибудь 50-100 понятий, а вот для прикладных глубоких курсов этих операций может быть великое множество (скажем, сравните учебник химии для седьмого класса, где учат чем отличаются атомы от молекул и какой-нибудь вузовский учебник неорганической или органической химии, обычно это двухтомник формата А4 с довольно мелким шрифтом).

Табличный способ выражения результата методологической работы крайне редок. Чаще всего встречаются совершенно другие формы, менее формальные и сводящиеся к тексту на естественном языке, вот пример только нескольких:

Синопсис⁴¹ — текст краткого описания какой-то предметной области без объяснений и примеров. Например, так построено описание онтологии системного подхода третьего поколения, данное в последнем разделе курса «Системное мышление», это как раз работа методолога. Предыдущие разделы этого курса — это результат работы методиста по этому материалу, то есть рабочие материалы курса, где даются объяснения и примеры, приведены задания (причём в курсе излагаются не только объяснения и даются примеры по системному мышлению, но по множеству разных трансдисциплин интеллект-стека).
Справочник, где соблюдается какое-то единство выбранного набора объектов предметной области, придерживаются более-менее одной терминологии, изложение типизировано.
Набор научных статей, которые пишутся по нескольким вариантам общепринятых шаблонов⁴².
Фреймворки, предложения «как думать о какой-то предметной области» — это как раз описание важных объектов и отношений какой-то предметной области.
Описание практики на языке паттернов (подробней было рассмотрено в курсе «Системная инженерия» в разделе «Непрерывное принятие архитектурных решений»).

Создать описание какой-то практики — это нешуточное упражнение по онтологической инженерии, не всякая команда на него способна. По факту тут нужно выявить и документировать онтологию предметной области какой-то практики, причём не только объекты этой предметной области, но и операции с ними. По большому счёту, для нашего курса инженерии личности была выполнена как раз такая работа. В её ходе было уточнено понятие мастерства, понятие личности, обучения, образования, просвещения. По факту была построена онтика практики обучения, причём ещё и проведено обобщение с традиционно понимаемой педагогики и на другие виды обучения какому-то поведению, например, различные практики психотерапии тоже могут быть так описаны.

Описание практики, подготовленное методологом, не может быть учебным материалом, разве что для самых талантливых студентов, которые «сами себе методисты». По описанию практики, подготовленному методологом, обычно можно подготовить множество самых разных учебных и методических материалов, разнящихся по следующим критериям к описываемым ими учебным программам:

Ожидания входной силы интеллекта ученика. Так, если в голове студента есть уже беглое владение практиками интеллект-стека, то можно дальше объяснять одним образом, но если его нет, то объяснение пойдёт совсем другим способом. Так, преимущество прикладных курсов в Школе системного менеджмента в том, что они могут даваться на базе владения мыслительным мастерством уже пройдённых студентами курсов интеллект-стека. Поэтому в прикладном курсе не нужно будет тратить время на объяснения того, что такое «практика», что такое «рабочий продукт», что такое «роль», что такое «инженерия». Методолог просто говорит, что надо знать — но вот методист или может опереться на силу интеллекта ученика, или не может.
Ожидание уже имеющихся знаний. Скажем, вы хотите научить робототехнике ученика четвёртого класса, и тут же обнаруживаете, что десятичные дроби проходят только в пятом классе, и скорость 3.58 км/час этому ученику недоступна. Этому ученику придётся объяснять, что такое «пятьдесят восемь сотых», и ещё ругаться со школьным окружением, почему у вас десятичная точка, а не десятичная запятая — это ж не школьная арифметика, а робототехника, там запятую ни одно приложение не поймёт! Так что даже для вроде как начальных знаний по какому-то предмету придётся вставлять фрагменты объяснений для многих других дисциплин. Неожиданно длинные объяснения получаются из-за того, что от текущих знаний ученика до целевых знаний имеется разрыв в знаниях/knowledge gap⁴³ или понятийное расстояние/inferential distance⁴⁴. Методолог просто говорит, что надо будет уметь то-то и то-то. Методист обязан учесть, чему ещё придётся научить, чтобы реализовать описание, данное методологом.
Требования к выходному уровню мастерства. Скажем, требуется ли общая ориентация в мире (кругозор), или нужно уметь действовать профессионально, то есть без новичковых ошибок и с приемлемой для проекта скоростью. Так, кругозорный курс подразумевает, что выпускник имеет представление о типах объектов, полученных в ходе обучения, такое, что может их как-то распознать в окружающем мире в условиях реального рабочего проекта. Но если начнёт не просто распознавать и отслеживать объекты этих типов, но и действовать с ними, то быстро обнаружит, что многих вещей делать не умеет. В кругозорном курсе популярно объяснят, что для игры на фортепиано потребуется рояль, что рояль должен быть настроен, игра идёт по нотам или «на слух», что рядом может быть оркестр, или его может не быть, где-то должны быть слушатели (если это не хобби), что играют на рояле сидя и руками, хотя ногами давят на педали. После этого выпускник попадает в незнакомую обстановку и вдруг узнаёт, что «это же ситуация игры на рояле». Дальше он задаёт уместные вопросы о том, настроен ли рояль, и почему рядом с роялем нет скамеечки. Но сможет ли он играть? Нет, для этого ему нужно пройти дополнительное обучение, и если он хочет играть хорошо, то это будет лет пять. Непонятно, почему после кругозорного курса менеджмента человек вдруг станет хорошим менеджером быстрее, чем человек вдруг станет пианистом после кругозорного курса игры на рояле — менеджмент ведь явно не проще! Так что содержание учебной программы, которая готовится методистом по материалу методолога существенно зависит от того, какие требования предъявляются к степени выходного мастерства. Например, нельзя ожидать, что после вот этого кругозорного курса обучения мастерству обучения личности вы вдруг начнёте профессионально разрабатывать учебные программы и преподавать, не пройдя дополнительного прикладного обучения по описываемым тут практикам. Но в учебных проектах (даже таких нестандартных, как психологическое консультирование или профориентирование), если они вам встретятся, разобраться сможете.
Качеством и количеством объяснений, количеством разобранных типичных ошибок. Вы можете объяснить какую-то сложную тему один раз, а можете десять. Вы можете давать каждую тему отдельно (blocked, как в справочниках), а можете сознательно перемешивать все темы вместе (interleaved, как в хороших учебных программах) и даже намеренно делать паузы в изложении (spacing). Можете не разбирать ошибки в тексте учебника, но предъявить задачи с объяснениями этих ошибок. Можете вообще ничего не объяснять, но дать достаточное число упражнений с разъяснениями. Это всё разные варианты решений методиста на основе одного и того же результата работы методолога.

Опыт показывает, что сама идея отделения методологической работы по описанию требуемого уровня владения практикой как ожидание результата обучения (концепция использования мастерства) и разработка метода обучения как отдельного от описания практики, понимается трудно. Но это очень похоже на отделение конструкторского бюро или проектного института от технологов на заводе и стройке, или отделение оргпроектировщиков от лидеров в менеджменте. Конечно, методолог и методист в идеале должны сидеть рядом, и методолог должен формулировать только то, чему можно научить (как конструктор должен сидеть рядом с технологом и проектировать только то, что можно изготовить вот на этом заводе, с которого пришёл технолог, а оргпроектировщик должен описывать такие оргзвенья, которые лидер реально сможет создать из имеющихся у него людей), но в этом-то и секрет, что заводы разные, оборудование и техпроцессы на них разные, и конструкторы работают в максимальной отвязке от производства — несмотря на важность подхода design for manufacturing. Методолог, конечно, должен точно так же работать с методистом вместе, но также должен стараться сделать максимально независимое от методиста описание мастерства, ибо учебных программ даже в одном провайдере сервисов обучения может быть множество разных.

Типичная ошибка считать описание практики (документированное в любом виде) и учебник (документированный в любом виде: лекционный курс, книжка, онлайн-курс с видео, со встроенным задачником, с отдельным тренажёром и т.д.) одним и тем же продуктом. Нет, это разные рабочие продукты, готовятся разными ролями в учебном проекте.

Описание степени мастерства как «образовательный стандарт»

В официальном образовании описание степени мастерства в какой-то практике называют «образовательным стандартом», подразумевая как раз наличие множества различных реализаций мастерства, соответствующих этому стандарту (множество людей, которые будут обучены разными методами и будут иметь мастерство разного качества, но итоговое мастерство которых всё-таки будет соответствовать стандарту). Все эти множества реализаций одного образовательного стандарта делаются по различным методам обучения, на основе различных учебных материалов. Например, по школьному образовательному стандарту алгоритмики предложено множество разных учебников, авторы и издательства жёстко конкурируют за то, чтобы использованы были именно они. При этом слово «образовательный» даже не связывается с усилением интеллекта, тут это просто синоним слову «обучение» (могли бы назвать и «учебный стандарт», но исторически речь шла о стандартах общего образования, которое главным образом должно было поднять интеллект учеников, затем это название распространилось и на прикладные курсы).

В учебных и методических материалах какой-то учебной программы, которые готовят методисты (не методологи!), можно отразить методологическое описание практики в самых разных местах, причём неоднократно. Так, курс «Системное мышление» содержит довольно много материала и по онтологии. Но курс «Моделирование и собранность» тоже содержит материал по онтологии, просто ожидается, что после его прохождения будет пройден ещё и курс «Системное мышление», где этот материал будет развёрнут более полно. Курс «Системное мышление» содержит некоторое количество материала по методологии, но после него ожидается, что студенты будут проходить курс «Методология», где этот материал будет развёрнут более полно.

Если вам надо учить предмету «операционный менеджмент», то можете представить, сколько учебной литературы есть на эту тему! И ещё огромное количество литературы неучебной. И просто очень опытных людей со своими соображениями (безо всякой литературы! Просто люди, с которыми можно поговорить, но у которых их знания даже не сформулированы, если не задать им правильного вопроса и не записать ответа).

Поэтому сначала нужно выполнить методологическую работу: кратко («под одной обложкой») записать то, чему вы будете учить, то есть выполнить работу методолога по практике методологии: описать целевую практику менеджмента. Потом можно будет сделать несколько методических итераций, чтобы добавить объяснения, указать на возможные ошибки, дать задания и превратить тем самым описание «чему учить» в описание «как учить».

Появление слова «стандарт» для содержания обучения/«чему учить» в официальной насмерть зарегулированной «системе образования» не случайно. Оно неявно задаёт традиционную в развитии промышленности идею двух уровней конкуренции:

Конкуренция стандартов (на этом уровне идёт развитие: каждый новый стандарт задаёт уровень планки выше предыдущего, но одновременно выдвигается множество кандидатов на SoTA). Для того, чтобы потом «не промахнуться», могут образовываться «консорциумы по стандартизации» (в образовании это какие-то ассоциации, удерживающие стандарт по обучению, например ассоциация инженерного менеджмента, или INCOSE). Обратим внимание на одну особенность, отличающую стандарт от публичного документа: выполнение требований стандарта проверяется, а выполнение требований публичного документа — нет, такие документы выпускаются «для сведения». Стандарты конкурируют за то, чтобы быть SoTA той или иной практики (в образовании — это конкуренция в том, что они отражают SoTA практику, которой надо учить, не в образовании можно привести пример стандартов сотовой телефонии: GSM, LTE, G5, G6, каждый из которых задаёт свой уровень качества связи и пытается быть SoTA сотовой связи).
Конкуренция реализаций: множество фирм, которые выпускают самого разного уровня качества системы, реализующие стандарты. В образовании это разные учебные программы по одной и той же практике. Скажем, разные учебники одной и той же дисциплины, в объяснениях разного уровня доступности и в разных упражнениях по-разному раскрывающие содержание «стандарта как справочника», и даже тут может быть второй уровень: разные курсы по одному и тому же учебнику, ибо у разных преподавателей предъявление материала учебника и мотивирование студентов к выполнению заданий может быть организовано очень по-разному, в том числе и задания могут быть самые разные для освоения одного и того же материала из учебника.

Школа системного менеджмента участвует в конкуренции прежде всего на уровне конкуренции стандартов. Так, курс «Интеллект-стек» описывает практики современного (SoTA) мастерства и делает из него собственный стандарт. Затем разные группы авторов курсов могут изготавливать по нему разные учебные продукты основной программы («Организационное развитие») и дополнительной программы («Новая грамотность»).

Отличие кругозорного обучения от профессионального

Основная задача кругозорного обучения — дать ориентацию в командной работе в какой-то предметной области. К таким курсам можно отнести в ШСМ «Системную инженерию» (по факту этот курс отмоделирован главным образом как трудовой кругозор не только по обобщённой инженерии самых разных систем, но по факту содержит много замечаний по программной инженерии и инженерии киберфизических систем, так что там за основу взяты практики и роли «программных» и «железных» инженеров), «Системный менеджмент» (роли и практики инженерии организации), а также наш курс «Инженерия личности» (роли и практики обучения личности).

Можно выделить два аспекта кругозорного обучения:

Профориентационный: нужно разобраться, в чём же именно специализироваться, ибо сегодняшнее разделение труда довольно глубоко. Если стал инженером киберфизических систем, то нужно разобраться, какие там бывают инженерные практики и как соотносятся друг с другом инженерные роли (например, почему разработчик спорит всегда с архитектором). Если стал образователем, то должен определиться: методологом или методистом, или какой ещё ролью. Так, проведение нашего курса «Инженерия личности» как раз будет кругозорным обучением, ибо изложенных в нём материалов хватает, чтобы узнать многое про разные практики обучения и какие роли выполняют обычно эти практики, но недостаточно, чтобы профессионально исполнять каждую из этих практик. Трудно поверить, что после освоения полусотни или даже сотни страниц описания какой-то профессиональной практики в нашем (или каком-то ином) кругозорном курсе можно будет работать на профессиональном уровне какой бы то ни было сложной профессии. Общий алгоритм для ученика тут такой: прошёл кругозорный курс и разобрался, какие роли бывают в избранной предметной области, затем «развивающийся» выберет прикладную учебную программу по одной роли, ученик дальше учится по ней и после этого начинает работать мастером.
Кооперационный: если ты освоил глубоко на профессиональном уровне какую-то одну роль и владеешь какой-то одной практикой инженерного проекта в какой-то предметной области, то нужно хорошо представлять, что делают (то есть какую практику исполняют) другие роли в проекте, уметь распознавать по речам и действиям исполнителей этих ролей в самых разных агентах, предсказывать, какие у них могут быть интересы, какие для их ролей можно (и нужно!) задавать вопросы, какие рабочие продукты они готовят. Скажем, хорошо бы не делать таких ошибок, как просить тренера по футболу продемонстрировать своё мастерство пробития пенальти: люди из учительской команды не обязаны демонстрировать владение целевым мастерством сами! Они могут быть давно старичками, хотя и разбирающимися в футболе. А хорошо играть в футбол будут те агенты-футболисты, которых будет моделировать методолог, чтобы создать описание практики игры в футбол, а также те мастера, которые пройдут обучение по созданной по итогам этого моделирования учебной программе. Если вы инженер-проектировщик, то хорошо бы при разговорах с операционным менеджером понимать, что у него в голове. Особенностью кругозорных учебных программ будет то, что они не дают глубокого профессионального понимания практики, достаточное для реального выполнения работы в какой-то из подролей, зато в них будут даны несколько инженерных практик, которыми обычно в проекте занимаются разные личности и рассказано, как эти роли взаимодействуют. В инженерии надо иметь кругозор в какой-то целой прикладной практике: общее представление о самых-самых важных объектах, знание полусотни (а не полутысячи) терминов. — и это позволит избежать множества ошибок, ибо вы будете знать не только ваши собственные важные предметы для вашей профессиональной проектной роли (определяемые мета-моделью предметной области), но и важные предметы ваших коллег в проекте, поэтому не будете зря возражать на их замечания, и будете понимать, почему вдруг они делают какие-то замечания по вашей работе, а ещё вы будете примерно представлять, с кем общаться в проекте по поводу ваших проблем. Но после кругозорного обучения по общему устройству ролевых практик какой-то предметной области вам не стать профи без более глубокого прикладного обучения, посвящённого освоению практик какой-то одной инженерной роли в выбранной предметной области (например, не просто кругозор «какие роли бывают в медицине», но, например, обучение кардиохирургии или даже ещё более узко — обучение тому, как делать какой-то конкретный тип операций на открытом сердце).

Прикладное обучение посвящено обычно какой-то узкой дисциплине и даёт приёмы работы с более-менее определённой технологией, чаще всего для одной роли, которую обычно выполняет один агент. Если это орг-архитектура, то прикладное обучение (чаще — целая учебная программа, разбитые на семестры курсы, каждый из которых включает множество занятий) подготовит вас в каком-то избранном варианте (их множество! И эти варианты конкурируют за то, чтобы быть SoTA) орг-архитектуры так, что вы сможете пойти работать в роли орг-архитектора. Но в любом случае, чтобы разобраться в том, какой вариант орг-архитектуры осваивать, нужно будет пройти обучение системной инженерии, где объясняется понятие архитектуры (это входит в образование, ибо это практика интеллект-стека), а затем и кругозорный курс системного менеджмента, в котором даётся в том числе понятие орг-архитектуры и говорится о том, что должен делать орг-архитектор в отличие от других менеджерских ролей.

Разница между кругозорным обучением и прикладным не слишком чёткая: что для одного «кругозор» («по верхам» понимание того, что делают разные роли в проектах какой-то предметной области) для другого вполне может быть «выдающийся мастер! Вон сколько знает, а я сам даже не слышал о таком!». Вместе с тем, кругозорное обучение позволяет не столько что-то делать без новичковых ошибок (профессионально), сколько о чём-нибудь думать в общих чертах, «как оно там в проектах такого типа». А вот прикладное обучение позволяет идти и делать какое-то дело в какой-то роли.

В советское время примерно такой подход, подчёркивающий разницу между «фундаментальным образованием» и «прикладным/техническим обучением» (хотя это обучение тоже называли «образование») был принят при разделении на университеты и технические вузы: в университетах предполагалось усиление интеллекта, а также знакомство с основными принципами «как оно работает» в какой-то предметной области, в том числе и с захватом нескольких системных уровней стека ниже целевого (так, университетскому химику давали на всякий случай и квантовую химию, чтобы можно было что-нибудь отмоделировать при случае, или договориться с тем, кто может моделировать). А в техническом химическом вузе знакомили с конкретными производственными практиками: иди и работай каким-нибудь химиком-аналитиком в заводскую лабораторию. Химику квантовую химию в техническом вузе не дадут, но зато он пройдёт подробный курс работы с какими-то линейками спектрометров, которые чаще всего встречаются в заводских химических лабораториях прямо сегодня.

Кругозорное обучение по системной инженерии даже в конкретной предметной области (авиации или атомной отрасли) не готовит системных инженеров для немедленной профессиональной работы в этой предметной области. Кругозорное обучение по менеджменту (например, курс «Системный менеджмент» ШСМ) не готовит финансовых директоров и операционных менеджеров. Для этого студенты должны пройти дополнительно какое-то прикладное обучение, хотя бы в объёме пары-тройки специализированных книг по избранной практике, причём с проработкой упражнений.

В части основной программы ШСМ, она действует как университет, ограничиваясь обучением по усилению интеллекта и прикладным кругозорным обучением. Но дальше ШСМ предоставляет платформу LXP, на которой можно разворачивать прикладное обучение. С большой долей вероятности ШСМ будет считать разработчиков курсов по интеллект-стеку своими сотрудниками, а вот создателей сервисов прикладного кругозорного и профессионального обучения — партнёрами, которым она предоставляет платформу LXP и администрирование студенческого потока.

Особенности методологической работы в проектах обучения

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. 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.

Упражнение по альфе описания мастерства

В учебнике «Методология» даны примерные состояния и формулировки контрольных вопросов для состояний альфы описания системы (или её инкремента) обобщённого «железного проекта» и описания организации в графе создания (или её инкремента/оргизменения). Основываясь на этих двух примерах, создайте набор состояний альфы описания целевой практики для вашего проекта обучения и оцените состояние этой альфы в вашем проекте обучения по адаптированному варианту (для каждого контрольного вопроса отведите одну строчку таблицы, «дела для получения положительного ответа» заполните только для очередных пяти дел, чтобы не злоупотреблять upfront планированием в agile проекте обучения):

Состояние альфы	Контрольный вопрос	Ответ на вопрос в вашем проекте	По какому рабочему продукту можно убедиться в ответе	Какие дела нужно сделать, чтобы получить положительный ответ

Задания по методологии

Для вашего проекта обучения в coda.io:

Создайте и заполните таблицу для альфы описания целевой практики на основе работы, выполненной в упражнении по альфе описания целевого мастерства.
Создайте и заполните таблицы для подальфы концепции использования целевого мастерства (это даст понимание границ описываемой практики) альфы описания целевой практики и альфы целевого мастерства (которое появляется по ходу обучения). Вам негде подсмотреть состояния этой подальфы и контрольные вопросы к ним, вы должны предложить их самостоятельно, сразу адаптированными к ситуации вашего проекта обучения.
Напишите из роли методолога пост о вашем проекте обучения. Что и кому будет говорить методолог в вашем проекте? Отразите это в посте.

4. Практика методической работы: «как учить»

Чем занимается методист

В инженерии «методическая работа» — это технологическая подготовка производства. От конструктора из конструкторского бюро (методолога в нашем случае) поступает документация/информационная модель с описанием целевой системы/изготавливаемого изделия (то есть в нашем случае описание мастерства, которому будем учить, чаще всего дающееся как описание практики этого мастерства), а от инженера-технолога завода (методиста в нашем случае) требуется описание того, что нужно сделать в системе создания/на заводе: задействуемое оборудование и его технологическая оснастка, программы его настройки (материалы учебного курса: объяснения и задания в нашем случае, которые «настраивают» LXP) и инструкции/операционные карты для рабочих с их станками (преподавателей в нашем случае, хотя в хьютагогике подчёркивается, что студент должен сам себя учить, то есть там могут быть и инструкции для студентов в роли «преподавателей самим себе»).

Если сравнивать с добычей нефти, то там выделяют upstream (бурение и вытаскивание нефти из недр на поверхность) и downstream (доведение до потребителя, включая возможную переработку). Если сравнить с добычей и поставкой знаний, то в педагогике методологи обеспечивают upstream, вытаскивая знание (объяснения, которые помогают менять мир, то есть достойные реплицирования в разных вычислителях) из «разлитого в воздухе» в паттернах действий в реальной жизни в явное документированное описание практики, а методисты и преподаватели — это downstream — доводят это отчуждённое знание до мозгов студентов. Делается это в два приёма, требующих двух ролей:

Методическая работа (за кулисами, без студентов, «время проектирования»): разработка учебных материалов (объяснений материала, то есть учебников, лекций и рекомендаций педагогам, как их использовать для работы со студентами, настройки AI-педагога и т.д.). Роль «методист».
Преподавательская работа (непосредственная со студентами, «время изготовления»: прислеживание за тем, чтобы знания как-то из учебных материалов уложились в мозги, а иногда и в тела, экзокортексы/компьютеры и экзотела/инструменты студентов). Роль «преподаватель».

Целевая система методиста — не учебные материалы, которые он готовит в своём методическом проекте (хотя это и рабочий продукт его методического проекта), но мастерство студентов, которые будут обучены по этим материалам.

В пределе и методическая, и преподавательская работа могут быть автоматизированы (автоматизированная подготовка производства и тёмные/безлюдные фабрики), а работа студента по выполнению заданий — нет, ибо мозг студента должен думать, чтобы в нём сформировались нужные нейронные связи (а для достижения беглости и автоматизма это должно происходить ещё и долго: требуется время, чтобы буквально выросли синапсы, это длительный биологический процесс).

В реальности методическая работа сегодня не может быть автоматизирована, за исключением редких случаев «генераторов задач», но и тут шаблон задачи обычно задаётся методистом, а алгоритм просто генерирует разные параметры, типа «умножьте X на Y», а алгоритм просто задаёт при помощи генератора случайных чисел X и Y, чтобы получить бесконечное число заданий. Конечно, современные системы искусственного интеллекта вполне справляются с генерированием задач — но пока нельзя сказать, что качество этой работы лучше, чем у хороших методистов, так что кардинально ситуация пока не поменялась. Но развитие AI-ассистентов происходит стремительно, так что тут можно ожидать изменений в ближайший же год-другой.

Если задания похожи друг на друга (что легко получается при попытке автоматизировать методическую работу), то обучение получается не слишком хорошим: методические материалы должны включать не только разнообразие выучиваемых операций, но и выучивание разнообразных контекстов для этих операций (это подтверждается экспериментами по линиям domain randomization⁴⁶ и теории COIN⁴⁷: важно не только выучить операцию, но и выучить её извлечение из памяти в самых разных контекстах. То есть тренировать нужно не просто решение одной и той же задачи в повторе, а решение самых разных задач. И ещё сюда же можно отнести практики spacing и interleaving, описанные в курсе системного мышления как принципы его составления, эти методические практики принудительной смены контекста в обучении противопоставляются внешне привлекательной практике blocking, когда контексты, наоборот, стабилизируются и не меняются — все знания для одного контекста даются вместе, то есть не тренируется восстановление контекста использования практики при каждом возвращении к какой-то практике, и не тренируется переключение из текущего контекста в какой-то заданный контекст, например, контекста модели в контекст мета-модели, контекста мета-модели в контекст мета-мета-модели).

В разделении труда работы методиста и преподавателя часто пересекаются: когда личность в роли преподавателя понимает, что предоставленных ей методических материалов не хватает для качественного обучения, она обращается к своему мастерству методиста и «на лету» дорабатывает методику (например, сочиняет ещё парочку задач для закрепления материала, или добавляет ещё три-четыре примера для понимания объяснений в уже имеющихся учебных материалах).

Методист на входе своей работы берёт:

Согласованную стратегию от культуртрегера и бизнесмена: кого с какого и на какой уровень мастерства надо учить
Описание практики (описание мастерства как целевой системы) от методолога
Описание возможностей LXP (включая квалификацию преподавателей, если они предусмотрены) в деканате/учебной части

На выходе методист выдаёт деканату, который на этой основе организует учебные потоки:

учебные материалы. Сегодня это обычно содержание онлайн-курса (в ШСМ это файл учебника и заданий для загрузки на платформу Aisystant),
описание учебной программы для продвижения (чаще всего это заметки по landing page для вебсайта, фрагменты текста для буклетов и другие материалы для службы продвижения),
методические рекомендации для преподавателей (опционально, если предусмотрено пополнение пула преподавателей, а курс преподают агенты, которые сами не авторы курса).

Конечно, это существенно модифицируется для ситуаций обучения, принятых в психотерапии:

Обычно личность психотерапевта выполняет все учительские роли сразу
Онтика происходящего (работа методолога) выполнена заранее автором методики психотерапии и выучивается психотерапевтом в ходе его обучения (выучивается онтика нормы как работы методолога, а кроме того, материал двух ролей: методиста и преподавателя — как в типовых случаях реализовывать выданную психологом-методологом как автором психотерапевтической школы норму. Помним, что норма формулируется на языке самой школы. Если у вас есть «бессознательное» в языке, то проблема будет сформулирована с использованием этого понятия, если есть «детская травма», то и проблема будет найдена в терминах этих понятий — и интервенции тоже будут предполагаться с использованием этих понятий).
В ходе сессий психотерапии агент-психотерапевт как методист «на лету» готовит методику психотерапевтических интервенций из возможно типовых вариантов, которые он уже знает, а затем как преподаватель проводит интервенцию, то есть учит студента/пациента новой практике (новому стилю поведения).

Продвиженцы, когда проектируют, например, рекламную кампанию, тоже опираются на какое-то понимание того, чему они должны научить клиента в потенциальной клиентуре (как минимум, научить пользованию продвигаемым товаром или услугой, научить покупать товар или услугу) — это вход от инженера-проектировщика как методолога. Затем продвиженцы как методисты составляют «учебные материалы» (например, рекламные сообщения), а аналог «деканата» (служба рекламы, размещающая сообщения в разных соцсетях, в наружной рекламе и т.д.) доставляет эти материалы будущей клиентуре, надеясь сделать из них «студентов» и затем «мастеров по покупке и использованию».

В традиционной педагогике работа методиста чаще всего обсуждается как работа дидакта, а практика методической работы называется дидактикой. Дидактика — это одна из трёх частей советской педагогики, занимавшаяся собственно обучением (два других раздела — это воспитание и организация образования). В других странах в педагогике и андрагогике/хьютагогике дидактику отдельно не выделяют.

В полной версии дидактики «из теории педагогики» как раз определяют, чему учить (работа методолога) и как учить (работа методиста и преподавателя). Уже говорилось, что «чему учить» спускалось из министерских и партийных небес, поэтому в дидактике как раз развивалось «как учить», но это «как учить» по факту тоже не развивалось.

Поскольку было понятно, чему учить, то не нужно было особо заниматься общей теорией обучения, достаточно было изобретать эффективные приёмы подачи заранее известного материала. Общая же теория обучения (практика методической работы, «как учить») требует обсуждения SoTA практик подачи заранее неизвестного содержания образования. По сути, речь идёт о «методическом интеллекте»: берём входной материал содержания образования от методолога, который мы ещё не видели, берём описание LXP, которое мы ещё не видели и какие-то сведения о преподавателях, которых мы не знаем — и создаём методику для этого проекта обучения.

Опора дидактики — та же психология, то есть психотерапия (напомним, что практически все школы психологии — это школы именно психотерапии, «возврата к норме», «ремонта поломанной психики», а не школы психологического развития). Сколько психологов — столько школ психологии, онтологически несовместимых между собой.

Этот же подход «у каждого психолога своя онтика психики» оказался в дидактике: сколько было преподавателей, столько и дидактов, у которых были собственные методы донесения материалов в головы учеников и которые сами же использовали эти методы учебных интервенций (по аналогии с психологическими интервенциями) на студентах. LXP по факту не было — хотя эта роль «бумажной LXP» была у учебников и задачников, которые готовили буквально несколько человек на всю страну, а задания выполнялись в тетрадках или мастерских.

Поэтому вся дидактика русскоязычного пространства (и даже шире, ибо это было общее для СССР) — это опыт учителей-новаторов, использующих какие-то приёмы объяснений и подачи материалов в конкретных предметах (скажем, методика Н.Н.Константинова — «листочки», активно используется в отечественных физматшколах. Каждый учащийся получает задание на «листочке», содержащее минимум теоретических сведений и большое количество задач, решая которые он самостоятельно придет к пониманию по теме «листочка»). Если речь идёт о том, чтобы как-то массово разрабатывать методики, то нужно понимать, почему так хорошо работали методики учителей-новаторов по сравнению с методиками не-новаторов. Это означает, что нужно понимать дисциплину/объяснения, которая позволила «новаторам педагогического прошлого» создать свои методики. А если эти их методики были получены путём проб и ошибок (смарт-мутаций к каким-то собственным догадкам, не опирающимся ни на какие объяснения, например, из тогдашней психологии), то выявить и описать эту дисциплину. То есть речь идёт о моделировании деятельности новаторов как методистов.

Для этой версии дисциплины «методы обучения педагогов-новаторов времён перестройки в СССР» мы можем использовать слово «дидактика», оставшееся со времён советской педагогики, когда говорим о работе методистов прошлого. Но по факту современные методисты не будут использовать профессиональное знание советских дидактов. Ну, или они будут безо всякой теории и объяснений, «интуитивно» брать идеи, которые они видели у того же Константинова, Шаталова и других «ярких педагогов» — и применять их в своих проектах обучения, надеясь на хорошие результаты. Может быть, эти результаты будут, может их не будет, ибо нельзя без объяснительной теории прогнозировать, как метод будет работать на других возрастах, на других предметных областях, при другом доступном времени и другом числе повторений, другом количестве упражнений и другой квалификации преподавателей-предметников и преподавателей-лидеров.

На западе профильная дисциплина, аналогичная методической работе в советской дидактике называется instructional design/проектирование обучения или даже instructional systems design/проектирование систем обучения. Эта дисциплина существенно более развита, чем советская дидактика, но и тут не всё в порядке. В частности, instructional design не объясняет эффект неуменьшения стоимости образования при его применении в той же мере, в какой уменьшается стоимость самых разных других массовых сервисов при их поддержке постоянно сменяющимися SoTA инженерными практиками: учебные материалы оформляются с использованием практик instructional design всё лучше и лучше, LXP поддерживают всё более и более изощрённые находки методистов, а общее качество образования и его скорость не растут! Почему? Объяснительная теория должна бы давать ответ на этот вопрос, но instructional design молчит на эту тему.

Тем самым нужно крайне осторожно относиться к наработкам как дидактики, так и instructional design, ибо методисты и преподаватели живут долго и предпочитают, конечно, использовать SoTA этих практик по их состоянию на момент изучения этих практик методистами и преподавателями в их молодости (это могут быть и 80е годы прошлого века, 40 лет назад!). Нужно прислеживать, чтобы современные методисты использовали только SoTA наработки из instructional design, причём помнить, что и это не гарантирует ускорения и удешевления обучения. А поскольку в научной основе там часто психология, то все проблемы психологии как науки оказываются проблемами instructional design. Но лучше иметь плохую теорию, чем никакой. Пока же instructional design наследует всё те же проблемы, что и сама психология: кризис воспроизводимости максимален именно в психологических исследованиях, плохие объяснения (плохая эпистемология, совсем не SoTA), опора не на развитие какой-то SoTA теории большим количеством учёных психологов (по типу физики с её «стандартной теорией»), а дробление на множество маленьких онтологически несовместимых между собой «школ одного учёного», действующего каждый раз с «нулевой догадки» методом пробы и ошибок со smart mutations, не опирающихся на какие-то хорошо обкатанные теории/объяснения от других команд — это часто кулибинство, а не нормативная инженерия с опорой на SoTA, зависимость от уровня осознанности человека, с которым работаем, непонятность генетической предрасположенности и даже самого отношения к этой предрасположенности, по поводу которой ещё не договорились.

Если представлять образование как сервис, который оценивает ученик (и даже не выпускник-мастер, и даже не студент хотя бы в середине обучения, а вот буквально абитуриент), то налицо будет тренд сползания в более лёгкие и развлекательные методики, учебный результат у которых ниже, а удовольствие от прохождения обучения — выше. В результате мы имеем повсеместно одобряемые курсы, получающие высокие рейтинги по всем шкалам, кроме одной: прирост мастерства на единицу потраченного времени. Нужно быть крайне внимательным: практики обучения, которые кажутся не слишком гуманными и лёгкими по отношению к студентам, могут быть крайне эффективными, а гуманные и лёгкие практики означают часто развлечение, но не обучение. С этой проблемой как раз и разбирается практика методики обучения.

Мотивация и предметное содержание как две составляющих методики

У преподавателя выделяются две роли: лидер, отвечающий за мотивацию ученика выполнять учебный труд, и предметник, отвечающий за объяснение материала и коррекцию понимания в ходе выполнения упражнений, а также оценку достигнутого уровня мастерства.

Методист готовит материал, учитывающий потребности обеих преподавательских подролей. Этим он отличается от методолога, который может не учитывать мотивационную составляющую. Методист должен учитывать мотивационную составляющую. В частности, instructional design состоит из learning design и motivational design, и там предлагается множество вариантов практик проектирования обучения в части мотивирования абитуриента занять роль студента, а затем качественно её отыгрывать. Можно думать об этом примерно так же, как о множестве методов/вариантов выполнения любой инженерной работы (в данном случае работы аналогичны «технологической подготовке производства», методическая работа в обучении — это как раз аналог этой работы, методист — это инженер-технолог, специалист по способам изготовления и станочному парку инженерной платформы). Существуют сотни самых разных популярных и не очень популярных устаревших и современных методов обучения, которые разрабатывались самыми разными авторами. Эти методы были успешно опробованы в самых разных проектах самых разных организаций. Многие методики обучения ещё и поддержаны исследованиями, показывающими их эффективность, хотя результаты этих исследований обычно проблематичны. Кризис воспроизводимости в психологии и социальных науках вполне аналогичен кризису в исследованиях обучения, то есть верить без оглядки в результаты экспериментов нельзя: надо смотреть воспроизводимость.

В instructional design есть опасность стать заложником многих мифов, которые не подтверждаются современными экспериментами. Например, на качество обучения (в том числе мотивацию) не влияют «иллюстративные материалы» типа смешных картинок (seductive details)⁴⁸, или красивого и бросающегося в глаза оформления заголовков, или требование к студентам вести конспекты. Это ничего не добавляет к качеству обучения.

Легенды старинного (середина 70х годов прошлого века!) нейролингвистического программирования о том, что «визуальщики» предпочтительно смотрят материалы, а «аудиальщики» предпочтительно только слушают, и поэтому нужно готовить разные версии материалов для визуальщиков и аудиальщиков, тоже не подтверждаются в эксперименте. Нет, оказывается, у людей предпочтительные модальности восприятия сильно зависят от контекста, одни и те же люди иногда хорошо воспринимают глазами, а иногда — со слуха, зависит от ситуации. И эти контексты ещё и можно намеренно переключать! И так со многими и многими мифами. Как и в случае психологии и даже астрологии, в обучении часто работает аргумент «у вас не работает, а у меня работает» — и это может быть и вправду так, ибо описывается часто отнюдь не всё, что делает автор методики обучения целевой практике, когда сам ведёт занятия по этой практике.

Описание учебного метода/методика, полученная методами instructional design, оказывается неполным описанием обучения целевой практике, неточной моделью реального учебного процесса. Методика неточно передаёт метод, используемый каким-то признанным мастером, у которого и впрямь всё хорошо получается! Но поскольку методологом самой практики методики обучения описываются отнюдь не все паттерны поведения этого «образцового» мастера-методиста, то уже на методистах-учениках воспроизведение описанной части метода не работает — практики-то не все описаны, части практик будет не хватать. Поэтому студенты-методисты не смогут обучиться в полноценных мастеров-методистов, им нужно будет как-то пополнить набор выученных методических практик. Чтобы стать мастерами-методистами, им нужно будет делать не только то, что описано явно в методе, но добавить какие-то созданные ими методические приёмы, или выучить недостающие подпрактики из другой методики обучения.

Осторожным в практиках методики обучения/instructional design нужно быть не только с выбором подпрактик learning design, но и с выбором подпрактик motivational design.

Большинство попыток объединить мотивацию и предметное содержание через «обучающую игру» как развлечение (edutainment) провалилось. Удачных таких разработок крайне мало (но брались-то многие! Сделать увлекательный процесс обучения — это ведь все хотят, все ставят целью!), разработка методики оказывается крайне дорогой, а результат оказывается экономически невыгодным (по факту, вам нужно сделать «играбельную игру», то есть вы попадаете в ситуацию разработки игр — конкурировать придётся с лучшими образцами огромной промышленности, это практически бесполезно, ибо у вас заданное предъявляемое содержание учебного предмета, а в играх содержание игры может выбираться так, чтобы быть заведомо интересным). Так что об edutainment лучше забыть, если вы не разработчик компьютерных игр с особыми талантами и развитым разделением труда, а также если у вас не бесконечно большой бюджет (помним, что разработка компьютерных игр сегодня — это очень затратное мероприятие). Если же сделать плохую игру, объединив даже с хорошим учебным содержанием, то ожидаемого успеха всё одно не будет, на трудности обучения наложатся ещё и трудности неудовольствия от плохой игры.

Есть попытка отделить специфику содержания образования (изучаемого предмета и даже способа его изучения через тренажёры какого-то вида) от унифицированной практики мотивирования через геймификацию: «поощрение» и награду называть «подкреплением» (из дрессировки) и работать примерно так же, как в случае дрессировки животных — эту «геймификацию» сегодня тоже делают почти все, но она почти нигде не срабатывает: конечно, на результаты удержания студента на курсе немного влияет, но с огромным влиянием человека-препода не сравнить.

Все эти «собери монетки» и «получи награду» иногда помогают удержать человека в учебном курсе, но чаще — нет, а взрослых людей эта мишура с «собери монетки» только раздражает и воспринимается как отвлечение от дела. Хорошо работает, например, показ студенту его собственных усилий (например, число выполненных заданий) и оценка прогресса. Но это ведь не «геймификация», от игры тут ничего нет. Хотя и это начинают называть «геймификацией». Это всё та же проблема «развлекательной игры» против «учебной программы»: учебную программу будут проходить, если очень надо выучиться чему-то, а игра редко к этому «очень надо» добавляет, но вполне может отнять, если она не выдерживает высоких стандартов игровой промышленности, да ещё и нужно объяснить каким-нибудь заместителям директора крупного холдинга, зачем им вообще вся эта игровая механика с «ачивками» вместо «просто обучения» с понятными результатами. Показ студенту простых метрик как «ачивки»/«достижения»/achievements — это просто уже «гигиена» (как зубы чистить, должно уже быть у всех), а не «геймификация», это не позволяет выделиться вашему варианту методики обучения среди других конкурирующих методик, это все делают, в средней эффективности обучения это уже учтено.

Когнитивистика и нейронаука как наследники психологии

Пока исследовал связь агентности (способность действовать) и локуса контроля (восприятие места, которое рулит выдачей ништяков в твоей ситуации, это ж control of reinforcement -- "из обучения с подкреплением", RL, восприятие общего устройства мира наград -- функции награды, выдающей ништяки/awards/награды/подкрепления и не путайте "действовать" и "восприятие"), попробовал в нескольких разных LLM запросить рейтинг evidence-base efficacy разных околопсихологических теорий. И включил туда забавные теории для реабилитации преступников -- если уж преступников удаётся сделать успешными нормальными социализированными людьми, то с каким-нибудь не слишком успешным в его социализации инженером или даже топ-менеджером на грани расстройства аутистического спектра (ага, "акцентуированная личность", при этом знаменитые менеджеры типа Джобса или Маска -- известные злодеи в быту) тоже есть шанс справиться, наладить их жизнь к лучшему. Вот этот рейтинг (с лёгким учётом подтверждения в неклинических контекстах, всё легко гуглится):

-- self-determination theory (SDT) -- 5 из 5 (поминал этот фреймворк в "Онтике принадлежности и вовлечения", https://ailev.livejournal.com/1737618.html)

-- social cognitive theory (SCT)/self-efficacy -- 5

-- cognitive-behavioral and resilience training approaches -- 4

-- Positive Psychology Interventions (PPI) -- 4

-- Risk-Need-Responsivity (RNR) model -- 4

-- Good Lives model -- 3

-- mindfullness-based interventions -- 3

-- Transformative Learning Theory -- 3

-- strength-based and empowerment approaches -- 3

-- growth mindset interventions -- 2

Когнитивистика/cognitive science — это то, что стало с психологией, когда там перестали заниматься «учением о душе» (психэ — это душа, логия — это учение). С временем слово «когнитивистика» (cognitive science) потеряло все свои специальные значения и теперь означает по факту «всё, что имеет отношение к человеку, как мыслящему существу»⁴⁹. Вот иллюстрация и статьи в википедии по cognitive science.

Поскольку cognition — это «познание», отличающее человека от всей остальной природы, а в последние несколько лет вдруг появились системы искусственного интеллекта, которые проявляют похожие свойства, то теперь «когнитивистика» относится уже вообще ко всем видам агентов с высокой степенью вменяемости и умениями планирования, но уже понятно, что они обладают общей чертой: реализованы на нейронных сетях (спайковых как в мозгу человека или ReLU, как в современных больших языковых моделях, абсолютно неважно: доказаны теоремы об эквивалентности работы спайковых и ReLU сетей⁵⁰, и даже больше — квантовых нейросетей⁵¹), плюс обсуждается, что и биологический мозг можно приспособить для создания «искусственного интеллекта» на «естественной нейронной основе»⁵².

После того, как выяснилось, что и современная психология, и философия, и лингвистика, и антропология и даже искусственный интеллект строят свои теории с опорой на объяснения нейронауки (которая оказалась даже не нейрофизиологией, то есть необязательно связана с биологическим человеческим мозгом, но отражает некоторые более общие закономерности нейро-вычислителей), когнитивистика как «всё о человеке» по факту в методике обучения была заменена на прямые отсылки к нейронауке. Хотя у нейронауки пока не так много детальных объяснений «как работает человеческий мозг» (классическая нейронаука, часто говорят сейчас именно о нейрофизиологии), или даже «как работает нейросеть на ReLU или других методах активации, или другой природы — спайковой или квантовой» (representations learning и отдельно deep learning) на том системном уровне, чтобы из этих объяснений можно было хоть как-то надёжно вывести верхнеуровневые суждения о поведении.

А ещё (по традиции психологии) исследования выполняются главным образом над студентами именно психологических факультетов стран «золотого миллиарда», поэтому выводы по разным причинам или оказываются не слишком надёжными, или непереносимыми на других людей (скажем, на инженеров, или музыкантов, или студентов каких-то стран не из «золотого миллиарда»). Именно в работах по психологии и когнитивистике (и отчасти социологии, что тоже имеет отношение к образованию, ибо образование-то идёт обычно в группах) наблюдается самый жестокий кризис воспроизводимости, то есть результаты исследований не могут быть воспроизведены в других лабораториях, поэтому на них нельзя опереться. Это усугубляется ещё и тем, что психологи и социологи имеют практически нулевую подготовку в области статистики, они незнакомы с causal inference и поэтому влёгкую манипулируют первичными данными экспериментов, подгоняя результаты под свои гипотезы.

Когнитивистика (и дальше нейронаука) сейчас главным образом поддерживает как психологию в её нынешних изводах (а там уже нет «психологии здорового человека», есть только психотерапии/«ремонты» и далее всё, что приходит из медицины: не «клиент» психолога, а «пациент» психотерапевта, лицензирование работы психолога как врача, жёсткое государственное регулирование психотерапии, и много чего другого), так и «нетерапевтическое» обсуждение поведения людей, а в последнее время и поведения агентов на основе нейросетевого искусственного интеллекта. В том числе когнитивистика и нейронаука кладутся в обоснования практик методики обучения, помогают ответить на вопрос «как лучше, быстрей, дешевле, надёжней изменить личность».

Опора методики обучения на когнитивистику и нейронауку помогает не только в методике обучения как методике проведения классических учебных программ (как в учебных заведениях), но и в продвижении (нейромаркетинг, при всех вопросах к тому, что это такое), собственно практике психотерапии (которую мы тоже рассматриваем как обучение), коучинге и так далее. То есть по факту когнитивистика в целом и нейронаука как её основная часть в частности — это попытки как-то обозначить те исследования, которыми раньше занималась психология, эргономика и другие науки о человеке, но которые не имеют в своей основе терапевтических целей, а просто пытаются понять, как же действует человек, как он принимает решения.

Все дорожки к чему-то вменяемому и неэзотерическому в когнитивистике идут сначала к нещадно критикуемой (в том числе и в том, что она игнорирует подробное исследование причин и следствий), но отлично работающей поведенческой⁵³ терапии, далее после «когнитивной революции» в психологии это стало поведенческой когнитивной терапией⁵⁴. Конечно, появились и варианты поведенческой терапии с mindfulness⁵⁵, так что тут тоже нужно быть осторожным.

Отдельные методы/приёмы/практики/паттерны/модели/интервенции/процедуры (как их только не называют! мы дальше называем их психопрактиками) изменений в нейронной сети вменяемого агента (прежде всего человека) все очень и очень похожи в своей сути. Так, похожесть фокусирования/focusing и ряда практик нейролингвистического программирования не замечалась разве ленивым. Развитие всех этих уже довольно старинных практик продолжается, ранние формы когнитивной поведенческой терапии — это oNLP и все последующие течения (Clean Language⁵⁶, neuro-linguistic psychology и даже neuro-linguistic philosophy⁵⁷, эриксонианский гипноз⁵⁸, фокусирование⁵⁹. В диссертации Dr.Lucas Derks (2016) о ментальном пространстве (mental space), исследующей пространственные представления, он обращается к 24 подобным школам психопрактической мысли⁶⁰.

Типичный пример подачи SoTA в текущих психопрактиках — «сборники паттернов», типа обзора 25 CBT Techniques and Worksheets for Cognitive Behavioral Therapy⁶¹ или книги Shlomo Vaknin «The Big Book of NLP, Expanded: 350+ Techniques, Patterns & Strategies of Neuro Linguistic Programming»⁶². Проблема в том, что это именно наборы паттернов, это не похоже на какие-то теоретические модели. Некоторый винегрет осколков разных психотехнических, психологических и даже эзотерических школ в виде набора паттернов излагается в подобных сборниках на разных логических уровнях⁶³, разных системных уровнях, в различных языках. Пока нет общих понятий, нет общей теории, это всё несравнимые методы. Работают ли они? Итоговый график мета-обзора по проверке работоспособности методов психотерапии (EST, empirically supported treatment)⁶⁴:

Читать его нужно так: до 2015 года эксперименты не подтверждали работоспособность методов психотерапии, с 2015 года что-то (в публикации приводятся конкретные виды вмешательств) начало подтверждаться. Но с учётом общего вида графика ничего определённого утверждать нельзя. Так что методы психотерапии есть, но работоспособность их в целом непонятна, и только-только в этой области что-то начало происходить. Заметим, что ещё и методы оценки подобных исследований тоже претерпевают изменения (наука признала байесовский причинный вывод, а сейчас обсуждается переход на квантовоподобные оценки, это обсуждалось в курсе «Интеллект-стек»). Так что психопрактики только-только становятся хоть как-то научными и экспериментальными, а не предметом веры и прикидками на глазок, что «это работает» (обычно только в руках автора метода, и в его же глазах, как и астрология).

Подаются на основе когнитивистики и нейронауки для методики обучения главным образом «практические приёмы», стоящая за ними «философия», какая-то дисциплина и объяснения, обоснования и т.д. оказываются отрезанными. Отсюда эффект профанации этих дисциплин: нейролингвистическим программированием, фокусированием и всем подобным занимаются «практики», которые не приучены глубоко думать — они не знают дисциплины, но прошли «трёхдневные курсы». Всем этим психопрактикам не хватает прежде всего кругозора: понимания, как связаны все эти психопрактики, на каких теориях они основаны, какие механизмы более низких системных уровней используют, какие там типовые жизненные циклы при работе с психикой, какие бывают роли в психопрактических/психологических проектах и т.д.

Когнитивистика исследует различные эффекты, которые могут быть использованы как для обучения, так и для «просто жизни». Например, «мышление письмом/моделированием»⁶⁵ и GTD используют эффект Зейгарник⁶⁶: мозг одинаково воспринимает окончание действия и окончание записи о действии, после чего выкидывает ситуацию действия (актуального, или о котором сделали запись) из памяти, происходит так называемое «закрытие».

Студентов мы учим держать мозг пустым, обеспечивая «закрытие» как можно чаще. В играх и обучении может быть всё наоборот: в играх маркетологи стремятся продлить игровую сессию и не допускают проявления эффекта Зейгарник, не допускают «закрытия», и то же самое может быть верно для учебных занятий. Во время занятий — никакого «закрытия», но зато может быть закрытие после занятия.

Тут же можно указать в качестве примера использования моделей нейронауки и на модель COIN⁶⁷ (context inference), которая объясняет механизмы вспоминания каких-то действий: вспоминаются те прошлые действия, контекст выполнения которых кажется мозгу наиболее похожим (скорее всего, тут квантовоподобная похожесть, даже не байесовская) на текущий контекст. В оригинальной работе исследовались физические действия, но очень похоже на то, что это будет верно для самых разных операций, ибо раньше исследования в когнитивистике показали, что мышление как таковое развилось по образу и подобию моторных действий. Конечно, втащить память о действии в другой контекст можно через осознанное рассуждение, но это требует специальных усилий: вы можете просто не вспомнить в критической ситуации, какое действие нужно втаскивать в текущий контекст! Грубо говоря, если вы оказались в воде в бассейне, будете плыть брассом и кролем (контекст! Вы учились этому в бассейне!), а если упали в речку — то вполне можете и не вспомнить брасс или кроль, будете плыть как в детстве, по-собачьи. Но если в реке учились плавать «правильно» хотя бы разок — нет проблем, поплывёте «как учили»! Вы можете использовать модель COIN (context inference) для того, чтобы обеспечить transfer of learning/transfer of practice/teaching for transfer — если вы знаете, что вызов из памяти действия обеспечивается именно его контекстом, то вы в обучение добавляете большое число контекстов, это будет обсуждаться в нашем курсе чуть позднее.

Так что современной теорией обучения и образования является когнитивистика, ничего специального из области собственно обучения (педагогики, instructional design) тут нет, никаких особых педагогических теорий поведения человека в обучении, или теорий поведения человека из instructional design, только прямое обращение к cognitive science и neuroscience, включая даже обучение на базе каких-то терапевтических практик, которые методисты и преподаватели будут применять не в лечебных, а в учебных проектах.

Главное — в когнитивистике нет сегодня каких-то компактных более-менее универсальных объяснений, как стандартная теория в физике, или общепризнанное описание химических связей и химических реакций как в химии. Нельзя освоить какую-то версию дисциплины, можно только знакомиться с какими-то отдельными идеями и пробовать их использовать в своих образовательных проектах. Самый же продуктивный ход на сегодня — это использование не когнитивистики в целом, а нейронауки, причём той её части, которая занимается системами искусственного интеллекта, обучением интеллектуальных компьютерных агентов. Вот тамошние находки методики обучения компьютерных агентов надо нести в методику обучения также и агентов-людей.

Конструктивизм и конструкционизм

Наиболее общие принципы создания учебной программы — это образовательный конструктивизм и конструкционизм. Эти слова означают разное:

Конструктивизм в образовании — это указание на модульность в приращении знаний, что-то типа результатов маржинальной революции в экономике: любое знание оказывается у студента изучаемым не самостоятельно (имеющим «себезнаемость», как «себестоимость»), а в сочетании с уже имеющимся у студента знанием, «на марже»/границе с существующим уже знанием. Каждая новая единица знания ценна не сама по себе, но только как приращение уже имеющегося знания и как опора для какого-то будущего знания. Знание становится используемым только в опоре на уже имеющееся знание. Грубо говоря, нельзя выучить высшую математику, не опираясь на знания арифметики и не нужно учить высшую математику, если затем не учить что-то на её основе (какие-то практики работы, использующие знания высшей математики).
Конструкционизм — это то, что студенту в ходе обучения обязательно нужно что-то строить (construction), создавать. И без этого обучения не бывает. Обучение — это не столько «вход материала в студента», сколько «выход артефактов из студента». Нужно решать задачи, писать тексты, делать курсовые проекты — и обязательно в таком виде, чтобы окружающие люди смогли ознакомиться с результатами.

Конструктивизм⁶⁸ в обучении не только нельзя путать с конструкционизмом⁶⁹ в обучении и уж тем более с социальным конструктивизмом⁷⁰ Л.С.Выготского, но и совсем нельзя путать с философскими социальными конструктивизмом и конструкционизмом⁷¹.

Принцип конструктивизма в обучении говорит, что нужно принимать во внимание в любой момент времени не только и даже не столько то знание, которому хочется научить, но имеющееся уже у студента знание. Отсюда вывод: порядок предъявления новых кусочков/модулей знаний важен. Этот принцип в современном AI называют curriculum learning⁷², обсуждение разной эффективности обучения при разной последовательности предъявления знаний. Curriculum — это обязательно последовательность предъявления частей учебной программы, а не просто её состав, который можно предъявлять студенту в любом порядке.

Есть три (на самом деле их множество гибридных) основных принципа построения учебных курсов с точки зрения последовательности предъявления материала:

«практическое» сверху вниз, когда сразу даётся практика выполнения какой-то сложной деятельности. Скажем, берём сразу системный менеджмент, а по мере необходимости к нему даём системное мышление, если совсем уж плохо, добавляем маленькие кусочки моделирования и собранности. Быстро, увлекательно, но знание по итогам получается «нефундаментальное», при любых затруднениях (а они всегда есть) плохо понимается, что и где нужно «пошевелить» в проекте, чтобы результаты деятельности стали получаться «как в учебнике». Скажем, в AI так устроены курсы fast.ai — вся математика там даётся «по потребности», обсуждение сразу привязано к решению практических задач⁷³. В ШСМ это бы сразу означало, что надо идти на курс системного менеджмента, так много лет и происходило (в 2015-2022), ибо требований к курсам-пререквизитам не было. Такого подхода в сегодняшнем образовании мало в вузах, но довольно много в бизнесе (все фразы про «у нас только практика, никакой теории» — это обычно про такое). Какая критика? Бесполезность трёхдневных курсов — это ровно отсюда. Ты получаешь какой-то рецепт для какой-то ситуации, а для всех остальных только-только начинаешь понимать, что учиться прикладному интеллекту в этой предметной области нужно долго. Как на пианино: выучиваешь «К Элизе» (первое, что приходит в голову твоему преподу и с чем ты соглашаешься) и играешь эту мелодию в гостях. И всё, нет других мелодий, играть-то не научился! Зато «никаких гамм», «никакой теории музыки», всё быстро. Это очень удобно, когда тебе приходится решать какую-то задачу один раз, и курс как раз по этой задаче. Если нужно выучить, как запускать радиолокационную станцию, то предлагается учить её запуск целиком, только очень медленно — с начала и до конца. А потом всё быстрее и быстрее, проходя при этом и возможные затруднения. Этот подход используется в книге Б.Бадмаева «Психология и методы ускоренного обучения»⁷⁴. Там приводится и такой пример, что изучение всей орфографии вперемешку (interleaving), а не «по темам» (blocked) повышает скорость обучения вдвое! Нельзя это «вдвое» недооценивать (скажем, в пересчёте на «обычное образование» вуз по таким методикам можно пройти за 3 года, школу за 5 лет, магистратуру за год — и это не смена учителей, это смена порядка освоения тем).
«теоретическое» снизу вверх, когда учатся мельчайшие объекты и операции с ними (глина и формовка глины), затем что покрупнее (формовка из глины именно кирпичей, обжиг кирпичей), затем покрупнее (выкладка стен), затем ещё покрупнее — и так, пока не получается понимание «как решить прикладную задачу» со всеми её возможными нюансами (построить двухэтажный домик, выбрав между кирпичами, блоками, деревом, бетоном и т.д. — ибо все детали уже понятны, «пробовали»). В AI это курс машинного обучения Andrew Ng, где классически обучение идёт даже не от «лёгкого к сложному», а от «низкоуровневого» к «высокоуровневому». Когда говорят, что «наше образование — фундаментальное» (то есть ссылаются сразу на разнообразие типов решаемых образованием проблем, усиление интеллекта, а не решение практических узких классов задач), то это обычно про такой подход.
inside-out, изнутри-наружу. Обучение начинается где-то со среднего уровня объектов, причём не среднего уровня трудности обучения, а именно среднего уровня в использовании одних понятий при размышлениях над другими. Пример такого подхода можно найти, например, в использованиях каких-то прикладных стеков практик⁷⁵.

Но почему-то прохождения одного курса оказывается обычно недостаточно: есть множество рекомендаций пройти и какой-то курс «сверху вниз», и пройти курс «снизу вверх», чтобы получить представление о дисциплине.

Более того, оказывается обычно крайне полезным просто пройти курс два раза! Но это, конечно, можно рекомендовать только самым заинтересованным студентам. А для остальных студентов нужно проектировать курс таким образом, чтобы эти два раза были заложены в самом курсовом материале. Дело в том, что описание мастерства по факту описывает граф тесно связанных понятий, но в последовательном изложении. Это означает, что неминуемо будут «ссылки вперёд» (то есть объяснения будут ссылаться на понятия, которые ещё не введены). И ход тут примерно такой же, какой приходится делать разработчикам компиляторов для языков программирования: первый проход компилятора делается для того, чтобы «собрать имена/labels», на которые делаются ссылки, а второй проход — чтобы на них сослаться. Если какое-то слово плохо знакомо в его терминологическом значении, то обычно оно просто пропускается как малозначимое. Но после первого прохождения курса все слова уже более-менее знакомы, и при повторном чтении тот же самый текст оказывается более содержательным, незнакомые слова что-то означают, и их значимость можно оценить.

Программа «Организационное развитие» в ШСМ устроена так, что обучение практикам усиления интеллекта перемежается с обучением прикладной дисциплине организационного развития, которая является частью менеджмента. Начало программы — это первый семестр, посвящённый усилению интеллекта, «Моделирование и собранность». Затем ещё кусочек по усилению интеллекта: курс системного мышления, посвящённый множеству дисциплин интеллект-стека, это закрепляет материал первого семестра и немного расширяет его. Затем сразу про практики и деятельность: методология и системная инженерия как нормативная методология, а дальше сразу системный менеджмент как прикладная системная инженерия для организаций. Второй семестр из шести, а про организационное развитие уже сказано! Дальше два семестра идёт обучение дисциплинам интеллект-стека, усиливаем интеллект, заканчивая пятым семестром как «вторым прочтением материала интеллект-стека», чтобы выйти на фронтир в том числе и в организационном развитии. Затем — вот этот наш курс как прикладной курс по инженерии личности, полезный в том числе и для организационного развития (в менеджменте много обучения!). А дальше лабораторные исследования, заканчивающиеся оформлением результатов исследований в форме учебного курса.

Ситуация построения учебной программы осложняется не только тем, что трудно кого-то заставить пройти учебную программу дважды, хотя это необходимо, поэтому приходится создавать два разных курса на одну и ту же тему и уговаривать студента пройти их оба в рамках одной учебной программы. Важно ещё то, что это должно быть не чтение учебника, ибо чтение обычно не слишком полезно, а полезны размышления над текстом, решения задач и выполнения заданий. То есть это не «два раза прочесть сказанное разными словами, решить одни и те же примеры», а более сложная структура учебной программы, учитывающей вот эту «двухпроходность» освоения «паутины объяснений», восстанавливаемой в нейросети студента из текста.

Непонятно, как решать эту проблему «непонимания с первого раза» в общем случае. Конечно, можно просто дважды изложить материал (возможно даже разными словами, чтобы не возникало ощущения знакомого текста и при этом желания пропустить этот текст), можно заставить дважды читать один и тот же текст, но выполняя при этом два разных набора заданий, можно честно заставить первый раз выполнить все упражнения, а потом заставить перечитать учебник без выполнения упражнений, но выполнить задание по мышлению письмом для лучшего освоения материала (писать все мысли, приходящие в голову во время перечитывания материала). Но тут нужно понимать, что это «образование для образованных», и ничего «заставить» тут не удастся: нужно будет ещё решить проблему мотивации, ибо будет казаться, что просто произвольно длительность обучения и объём материалов увеличены вдвое, и можно было бы как-то это ужать. Но ужать как раз нельзя! Проблема порядка освоения материала есть, общепринятого решения её в общем виде нет, каждая команда авторов учебных программ решает эту проблему каким-то своим способом.

Например, в Школе системного менеджмента прямо поставлена цель повторения материала отдельных изучаемых практик интеллект-стека в разных курсах так, чтобы каждая из них даже не дважды, а для надёжности даже трижды появлялась в разных курсах. Увы, имеющейся на сегодня программы курсов далеко недостаточно для этого, а уже имеющаяся программа и так кажется довольно объёмной, и понятно почему: сделать человека ощутимо умнее коротким одним курсом нельзя, это интуитивно понятно. И короткой учебной программой это тоже нельзя сделать. А вот программой, по времени активного прохождения сравнимой по длине с вузовским образованием, это сделать можно. Тут же мы говорим, что по факту это должно быть вдвое-втрое дольше! А ещё для того, чтобы устроить «второй проход» в ходе прохождения различных курсов одной программы, потребуется согласовывать между собой содержание разных курсов. Это крайне трудно, ибо курсы разрабатываются в разное время разными командами, и тут нужны какие-то серьёзные усилия.

Конструкционизм означает, что обучение происходит путём создания (построения, construction) студентом каких-то внешне проявляемых рабочих продуктов/артефактов, доступных для оценки извне — преподавателем (и предметником, и лидером), его коллегами-студентами (collaborative learning), софтом, включая AI (blended learning). Тут две цели:

Чтение и перечитывание учебных материалов по большей части оказывается бесполезным по результатам множества исследований. Полезно вспоминание (и в случае неудачи вспоминания — перечитывание) материала для какой-то рабочей цели («active recall»/«testing effect»/«practice testing»/ «test-enhanced learning»)⁷⁶. Вот эту цель и ставят, задавая студентам задания на создание какого-то артефакта. Это легко проверяется: создан ли артефакт, или не создан.
Как и чему научился студент, остаётся неизвестным, пока он не задействует своё вновь полученное мастерство на заранее неизвестной студенту и преподавателю проблеме. Если что-то было плохо понято, если допущены ошибки в рассуждениях студента, то преподаватель-предметник (пока компьютеры с таким справляются плохо, но уже был достигнут огромный прогресс с AI-ассистентами) может посмотреть на созданный студентом артефакт, найти в нём ошибку, понять ошибку студента в рассуждениях и предпринять действия по её исправлению (объяснить ошибку и дать задания, чтобы выучить правильному варианту, «переучить на правильное»). Если артефакт вообще не был сделан (или был сделан как «отписка», например, ответ списан откуда-то), то это вопрос к преподавателю-лидеру, который поймёт, что студент почему-то перестал учиться и надо предпринять действия по мотивированию студента к продолжению учёбы.

С точки зрения конструкционизма бесполезно выдать студенту для изучения подготовленное методологом описание практики создаваемого мастерства: чтение справочника по езде на велосипеде мало чему учит, даже если это хорошо проведённое моделирование практики езды. Так же бесполезно подготовить учебник/прочесть лекцию/создать видематериалы по этому описанию мастерства. Чтение не справочника, а именно учебника (с объяснениями, с изложением в правильном порядке для лучшего понимания и усвоения) по езде на велосипеде лучше чтения справочника, но тоже мало чему учит.

А что полезно? Полезно заставлять студента делать какие-то действия: не только читать, но и делать упражнения по подготовке к езде на велосипеде, а затем и самой езде. В случае учебных программ по мыслительным практикам, нужно мотивировать студента не только читать текст учебника, но и делать рассуждения, обязательно выражая их результаты в каких-то внешне проверяемых артефактах. Так что просто выдача «каких-то» заданий студентам тоже не подойдёт, нужны задания на создание/construction проверяемых артефактов, а не любые задания.

Например, плохое задание с точки зрения конструкционизма — это «прочтите параграф учебника и подумайте над ними», ибо это не порождает никакого артефакта, который можно проверить. Хорошее задание: «прочтите параграф учебника и напишите эссе на тему этих абзацев». Эссе — это артефакт, который можно проверить. «Решите задачу» — это хорошее задание только в том случае, если заранее известно, что нужно записать ход решения и ответ. Если можно этого не делать — это плохое задание.

Хорошее задание — это заставить студента написать хотя бы несколько абзацев собственных мыслей по поводу учебного материала (не конспект! Не пересказ своими словами! Не продублировать работу методиста, то есть попробовать подобрать какую-нибудь метафору для более удачного объяснения понятий из учебника хотя бы самому себе). Это важно, потому как помогает преподавателю (или даже самому студенту при надлежащем уровне осознанности) проследить, насколько материал курса связывается у студента с жизнью. И если оказывается, что с этим трудности (не находятся примеры в жизни, неправильно употребляются типы из учебника) то можно будет выступить с преподавательской интервенцией, откорректировать понимание.

То есть «мышление письмом» можно использовать не только как отдельное задание в курсе, но и в рамках одного ответа на закрытый вопрос: для любого «да-нет» требовать писать обоснование, чтобы исключить «игру в угадайку» — и в ходе написания обоснования нужно будет много чего вспомнить из материала учебной программы, это и будет active recall. Так устроены вопросы в учебной программе ШСМ.

Вариантом конструкционизма в обучении моделированию/формализации/онтологизированию является «мышление моделированием»:

Заполнение табличек (табличное моделирование, типы мета-модели указываются авторами курса в заголовках табличек в упражнениях)
Создание табличек (табличное моделирование, но типы мета-модели, которым присвоены типы мета-мета-модели из курсов интеллект-стека появляются в составляемых студентом заголовках колонок проектируемой студентом таблички и названии самой проектируемой таблички). Это делается в Aisystant для рудиментарных примеров, а в продвинутых вариантах — в каких-то productivity tools/универсальных моделерах из серии LowCode/NoCode (coda.io, notion.so и другие).

Мышление письмом/моделированием в учебных программах «для образованных» — это одна из самых сильных форм обучения, после выполнения таких конструкционистских заданий студенты получают опыт создания артефактов не только для обучения (представление сокурсникам и преподавателю для критики), но и для использования в собственных проектах. Это отлично переносимый в реальную жизнь учебный опыт!

А ещё мы тут не должны путать результаты выполнения «учебного проекта» или даже рабочего проекта (артефакты, которые можно проверить и считать доказательством мастерства) и результаты обучения — само целевое мастерство. Скажем, в образовательной робототехнике делают какого-то робота из конструктора Лего как «учебный проект». Как это соотносится с получением мастерства робототехника? Никак! Но сделанного робота можно показать родителям, отчитаться за «выполненный учебный проект». Робот из конструктора Лего не имеет никакого отношения к умению делать реальных роботов, это нельзя никак соотнести с реальной робототехникой и умениями робототехника.

Учим навыку или пониманию? Пониманию учить вдвое дольше!

В обучении людей всегда можно научить какому-то навыку без понимания этого навыка. Например, путём просто попыток повторения того, что делает опытный инструктор, «метод подмастерья», где мастерство передаётся просто участием в делах мастера путём совместного проведения большого количества времени: студент просто запоминает то, что делает мастер, помогая ему, а затем его нейронная сетка в мозгу как-то распознаёт паттерны поведения мастера и «привыкает» сама делать правильные действия, а сами действия делаются как-то неосознанно, но «правильно»! То же самое можно делать и в других практиках, например, можно научиться запускать какой-то сложный прибор, просто нажимая правильные последовательности кнопок в трёх-четырёх типовых ситуациях, будет работать память, но не будет понимания. Известны совсем уж странные примеры, когда люди сдавали ЕГЭ по информатике, запоминая наизусть правильные PASCAL-программы, но понятия не имея, как программировать.

Monkey see, monkey do (повторение за преподавателем/учителем/мастером правильных действий) — это очень, очень хорошо. Быть подмастерьем, проходить стажировки — это очень правильно, при этом нейронная сеть может прихватить какие-то паттерны поведения мастера, которые не были описаны методологом и/или не попали в учебные материалы по итогам работы методиста.

Но нужно понимать, что это «дрессировка», не путь обучения разумного вменяемого агента. Императив обучения — в осознанности того, что же там увидено мастером в жизни, и что там в жизни и зачем сделано, умением объяснить происходящее и то, что будет в результате действий мастера, и только потом уже достижение автоматизации и беглости исполнения «на автомате» при возможности вернуться к осознанному режиму работы, чтобы её как-то улучшить или решить неожиданную проблему. Сначала сознательная работа студента при понимании операций практики и их операндов, потом тренировки/репетиции/deliberative practice на уровень автоматического беглого воспроизведения, освобождение ресурса внимания.

Если не осознал, если не понял того, что учишь — то не сможешь потом улучшить или даже полностью отказаться от выученного, когда оно морально устареет или окажется, что выучено не то. Когда у тебя нет выбора способа действия в силу метода обучения, ты не замечаешь способ своего действия, не осознаёшь структуры действия и причин для следствий в части изменений этих действий — это плохо. Одно дело — автоматизм после тренировки осознанного действия, совсем другое — автоматизм, приобретённый неосознанно, и о котором даже не подозреваешь.

Учить нужно пониманию, то есть нужно учить объяснениям происходящего (иногда на несколько объяснительных ходов по графу «паутины объяснений»). Недостаток понимания студента всегда себя проявит негативно при малейших шевелениях контекста/ситуации, в котором мастер будет проявлять своё неосознаваемое мастерство: если в жизни что-то не ровно так, как в учебнике, а «почти так», то непонятно, какое рассуждение с какими объектами надо сделать, чтобы адаптировать практику — а неадаптированная практика, применённая «на автомате», может не сработать. Мы используем собранность, задействуя осознанность для проведения операций с понятными целями и понятными результатами. Цели операций изучаемой практики, их особенности, их результаты и главное — почему они работают, нужно явно привести в учебной программе, и нужно убедиться, что студент свободно/бегло может не только их выполнять, но и о них рассуждать. Если этого не делать, то выученное мастерство не сможет легко адаптироваться в случае его неприменимости или ошибочного срабатывания в немного изменившемся контексте.

Что же передаётся через так называемую «личную передачу»? Довольно много, например, интонационно в голосе, невербально в поведении преподавателя передаются степени внимания к разным аспектам контекста выполнения операций практики, какие-то важные моменты процедур, не указанных в учебнике. Иногда эти процедуры не указываются просто потому, что берутся из каких-то других практик, например, какая-нибудь хитрая очистка поверхности перед покраской, или удобная раскладка инструментов, или понимание приложения силы. В математике это понимание применимости «интуиции», в онтологии — действия при обнаружении онтологического дребезга, которые берутся из понятизации, и так далее: практики тесно переплетены, не имеют «объективных границ», не строго логически структурированы, поэтому в учебник попадает не всё важное, что методолог и методист посчитали важным в большинстве контекстов — то и попадает, а если встретился чуть более редкий контекст, или что-то надо сделать с понятием из соседней практики (скажем, художнику надо не рисовать, а выбрать краски в магазине — то есть разобраться не в рисовании, а в магазинах и красках), то в учебнике этого не будет. Часто учебная программа описывает объекты внимания только одного системного уровня, а объекты внимания других системных уровней, которые будут из других практик (наборы типов объектов и сами практики меняются при переходе между системными уровнями!), не попадают в учебник, но могут передаться мастером (или даже преподавателем-предметником при демонстрации) своим ученикам непосредственно. Конечно, если бы было обучение этим всем практикам других уровней явно, то было бы проще, но такой идеальной ситуации в жизни обычно не бывает, и это существенно бы удлиняло сроки обучения.

Ровно в силу ограниченности передачи полезного знания в рамках только одной практики, необходимости обязательно подлатывать студенту понимание в практиках для объектов внимания других системных уровней, быстро убирать персональные «затыки» в понимании студентов, в образовании сейчас побеждает концепция смешанного обучения (blended learning): компьютер, включая программы искусственного интеллекта, обеспечивает среду для обучения без преподавателя, работу над пониманием основного материала по целевому мастерству. Человек как преподаватель-предметник кроме того, что исправляет ошибки мышления и снимает остающиеся непонимания, предоставляет ещё и образцы своего поведения в ходе задействования мастерства, а нейронная сетка студента усваивает эти поведенческие элементы в ходе некоторого количества повторений/«репетиций». Идеальный вариант тут, конечно, «репетитор»: получение на какое-то время преподавателя в личное распоряжение, но основная работа по изучению материала всё равно приходится на индивидуальную работу студента.

В абзаце из учебника по кинологии, написанном специалистом по высшей нервной деятельности Еленой Мычко, указано⁷⁷: «Подчеркнём одну особенность обучения. В принципе, скорость выработки простого условного рефлекса у всех позвоночных животных (от золотой рыбки до шимпанзе) не различается и рефлекс закрепляется после 12-14 предъявлений. Однако те навыки, которые мы вырабатываем у собак, достаточно сложны и требуют понимания смысла поставленной задачи, т.е. применения рассудочной деятельности. Когда смысл ясен и результат действия собаке приятен, навык вырабатывается практически мгновенно. Если же собака не понимает задачи, на выработку навыка требуются те самые классические 12-14 предъявлений. Таким образом, игнорирование важности использования рассудочной деятельности при обучении сложным навыкам является большой ошибкой».

Неважно, есть ли у собак «рассудочная деятельность» и насколько верна информация о 12-14 повторениях, но у человека вполне может наблюдаться примерно то же самое: ужасное ошибочное и кривое повторение каких-то действий, подсмотренных у коллег или даже самостоятельно найденных, против сразу правильного и далее уже безошибочного выполнения хорошо объяснённых действий. Преподаватели должны понимать материал курса, а не передавать просто «опыт». Для этого должен поработать методолог, чтобы явно вытащить в содержание образования весь важный «опыт» в осознанном и обсуждаемом виде, далее поработать методист, чтобы в ходе изучения учебника и выполнения заданий гарантировать не только навык, но и понимание, а затем преподаватель должен проверить наличие понимания производимых действий у студента.

Методист должен понимать, что обучение пониманию в дополнение к обучению навыку занимает примерно вдвое (а то и больше) больше времени, и не пытаться при этом делать сокращённые программы плохого качества за счёт уменьшения времени, отведённого на понимание⁷⁸.

Перечень понятий (concept inventory)

Одна из проблем в образовании в том, что в жизни на какой-то момент во времени действуют мастера, обученные самым разным практикам, включая не только современные лучшие (SoTA-0), но и SoTA-1 (предыдущая лучшая), SoTA-2 и так далее. Иногда эти мастера даже знают, что они пользуются не лучшей практикой, но всё-таки утверждают, что «для моих случаев это тоже работает, поэтому ничего нового учить не буду». Но часто они даже не знают, что пользуются старыми практиками.

Между «бытовым» по отношению к какой-то предметной области интеллектом каких-то сообществ и фронтирным для этой предметной области всегда есть какой-то разрыв в знаниях/knowledge gap⁷⁹ или понятийное расстояние/inferential distance⁸⁰. Обычно речь идёт не столько о персональных разрывах в понимании между какими-то двумя персональными пониманиями, сколько разрыве в понимании между двумя наборами мемов: каким-то «бытовым»/народным/folk (типа аристотелевской механики, «палец давит на стол, но стол не давит на палец», а силы гравитации нет) и каким-то SoTA (тут даже нужно миновать ньютоновскую механику, в которой сила действия равна силе противодействия и массы притягиваются силой гравитации и идти в релятивистскую механику, в которой сил гравитации опять нет, и их нельзя использовать в разговоре — их же нет, но есть искривление пространства-времени под действием масс). Дальше можно обсуждать: насколько распространено в каждый момент в абстрактно понимаемом «народе» мифологическое мышление, а насколько рациональное — и вот что там считать рациональным, это будет плыть во времени по мере замещения одной SoTA теории/модели/объяснения другой. Конечно, мы говорим о каких-то сообществах/community практики (community of practice/subculture/counterculture/«learned society»/«school of thought»), когда говорим о «народном/folk понимании», а не о каком-нибудь «народе/people в целом».

Время от времени нужно обсуждать: какая SoTA в головах у сегодняшних и людей и нейросетей/AI. Если физика в головах у окружающих агентов уж точно не релятивистская, то ещё аристотелевская, или уже хотя бы чуть-чуть ньютоновская? Все школы мира работают на то, чтобы учить не древнему цивилизационному какому-нибудь SoTA-5, а вполне ещё цивилизационному SoTA-2 (ибо текущему SoTA и даже предыдущему SoTA-1 официальная система образования учить не успевает ни по одной предметной области). Поэтому время от времени нужно делать замеры текущих мемов, чтобы лучше понимать происходящее.

И эти замеры нужно делать в том числе и среди студентов, чтобы лучше понимать происходящее у них в головах. А для этого нужно обучить студента и SoTA0 (по возможности), и критике предыдущих версий практики, «бывших SoTA».

Делается это при помощи так называемых перечней понятий/concept inventory⁸¹, получаемых путём моделирования нескольких SoTA.

Для методиста concept inventory требует наличия в учебном курсе заданий, тренирующих использованию в самых разных контекстах целевых SoTA (предпочтительно SoTA-0) теорий и неиспользование «народных» (чаще всего старинных, SoTA-n) представлений о предметной области.

Для этого нужно моделировать в обязательном порядке не только «правильные» для курса понятия изучаемой предметной области (скажем, понятия ньютоновской механики, если изучаем именно её), но и «неправильные» (аристотелевская механика). Далее должны быть упражнения и тесты на преодоление рассуждений в терминах вот этих «народных» понятий. Никакие «неправильные ответы» не должны быть «просто случайными», они должны быть «ловушками», отлавливающими бытовое мышление.

Например, для указанного нами примера со столом и пальцем можно представить следующую задачу (приведём её в формате, готовом для загрузки в составе курса в Aisystant):

Большой мальчик Василий изо всех сил давит пальцем на стол, стол трещит под этой нагрузкой. Какие из утверждений верны?

--- Стол не давит на палец, у стола нет для этого сил ### Нет, сила действия равна силе противодействия. Стол давит на палец с той же силой, что палец на стол. А сила в физике — это не «сила живого существа».

+++ Стол давит на палец, а палец ему сопротивляется с той же силой ### Да, сила действия равна силе противодействия. Стол и палец давят друг на друга с равными силами.

+++ рука Васи давит на палец, палец на стол, а стол через палец давит на руку ### если пренебречь весом пальца, то да: сила действия равна силе противодействия

--- задача сформулирована некорректно: палец не может давить на стол, ибо сила действия равна силе противодействия, и палец бы вместе с Васей улетел от стола, если палец нажал на стол и стол ему ответил. Но на Земле такого мы не видим, значит с задачей что-то не так. ### Нет, задача сформулирована корректно. Вася улетел бы с пальцем, если он бы нажал на стол с силой большей, чем его вес (но быстро бы вернулся к прежней ситуации, если дело происходит на Земле. А если в космосе и в невесомости, то улетел бы и не вернулся к столу). И да, он улетел бы именно от той силы, которой стол давит на палец Васи.

Concept inventory требует, чтобы «неверные ответы» были не просто любыми, а именно проверяющими явно сформулированную «народную онтологию» (в данном случае то, что стол не давит на палец). И по возможности, нужно придумывать разные контексты, что облегчит обобщение изученного материала на достаточном уровне, чтобы потом применять это знание в жизни.

Collaborative interactive learning

На русский это даже не переводится, и сама идея collaborative interactive learning крайне размытая: обучение проводится в группах студентов так, чтобы участники группы сотрудничали в разных ролях (collaborative) и активно взаимодействовали между собой (interactive). Это очень популярно в инженерном образовании, где есть проблема работы в инженерной команде с разделением труда, то есть в команде, где разные личности исполняют в проектной работе разные роли и выполняют разные практики, поэтому нужно научить взаимодействию ролей.

Типичный пример тут — обучение инженеров, которые должны научиться налаживать коммуникации команды по уторговыванию системного описания целевой системы. Этому нельзя научить в учебной программе, где все задания выполняются одним человеком, ибо не будет опыта работы в команде, опыта налаживания коммуникации (учебник-то обязательно будет, но освоена практика не будет — как с учебником «езды на велосипеде». Нужно работать в команде, чтобы научиться работать в команде). Поэтому сама методика обучения предусматривает формирование студенческой группы, назначение различных ролей участникам группы и выполнение совместных заданий, включающих взаимодействие участников группы между собой.

Так учить можно практикам collaborative engineering (совместная работа группы инженеров, интенсивно общающихся в одном помещении, особенно часто эта работа в одном помещении организуется в начальной стадии проектирования), в социальных танцах это учебная поддержка парного танца с разными ролями (leader and follower, и при этом ещё и смена партнёров, чтобы достичь domain randomization, обеспечить разные контексты⁸²), это могут быть модельные дебаты в курсах риторики и логики, это может быть групповой разбор рабочих проектов участников с самыми разными по природе проектами, чтобы обеспечить разнообразие «живых примеров» и смоделировать обсуждение в рабочем коллективе.

Ещё одно достоинство collaborative interactive learning — это простота обеспечения лидерства, ибо можно использовать методики распределённого лидерства, когда студенты помогают друг другу не потерять мотивации к обучению, а преподаватель только «задаёт атмосферу». Сам «командный дух» и в том числе обучение тому, как его удерживать, как раз характеризует именно collaborative interactive learning.

Особо нужно отметить, что просто «индивидуальное обучение в группе», где группа собирается из административных соображений (дешевле собирать и учить одинаково и одновременно «оптовую партию», чем индивидуально каждого студента поодиночке) не относится к collaborative interactive learning, ибо тут нет обучения коллаборации/сотрудничеству при разделении труда и нет запланированного взаимодействия разных трудовых ролей в ходе обучения.

Практика collaborative interactive learning на сегодняшний день представляет собой отдельные методические находки/лайфхаки, никакой особой объяснительной теории под этой практикой нет, специализированных способов построения учебного курса тоже нет. Это на сегодня весьма неформализованная и неотрефлектированная практика обучения.

Программированное и адаптивное обучение

Идеальный вариант — это когда у студента есть персональный преподаватель, который проводит студента через уникальную образовательную траекторию по какому-то подмножеству учебных материалов, и уникальность эта спускается вплоть до каждого произносимого преподавателем слова, учитывающего текущее состояние студента в ходе обучения. Конечно, при этом преподаватель ещё и должен быть мастером в своём предмете, мотивирующим к обучению лидером и ещё должен владеть SoTA методики, а также обладать сильным интеллектом, чтобы преодолевать встречающиеся непредвиденные трудности в обучении. Именно так было устроено обучение царей. Сегодня так может быть устроено обучение таких людей, как Elon Musk (известно, кто учил его ракетному делу — он сам читал учебники, но затем много общался с лучшими специалистами⁸³). Всё остальное — это попытки снизить стоимость образования.

Простейший способ — это собрать студентов в группу, и отправить их всех по одному и тому же микроучебному маршруту, то есть куррикулуму/curriculum какой-то учебной программы. Скажем, проходить учебный курс по разделу в неделю, всей группе в одном темпе и в одной последовательности. Преподаватель в ходе прохождения этой программы может корректировать самые частые ошибки студентов группы, но не в состоянии корректировать отдельные ошибки каждого студента. Преподаватель может рекомендовать всей группе пройти дополнительный материал, но не в состоянии порекомендовать разные дополнительные материалы разным студентам группы. У него просто не будет на это времени: если преподаватель проводит с группой в 10 человек один час, то на одного человека у него уходит всего 6 минут при полностью индивидуальной работе. Поэтому работа идёт групповая.

Макроучебный маршрут (и его часто называют просто «образовательный маршрут») — это вот ровно то же самое, но делается тьютором и участками этого маршрута служат отдельные курсы. Тьютор знает, как проложить макроучебный маршрут для нужного развивающемуся мастерства. Напомним: «Хотите не бояться пауков? Делайте это и это. Хотите не терять внимания в течение полного рабочего дня? Займитесь вот этим и этим. Хотите стать космонавтом? Делайте вот это, это и это. Хотите делать ракеты? Тогда делайте вот это, это и это». Если у студента проблемы с семантикой, ему тьютор может посоветовать перепройти заново курс «Моделирование и собранность», где эту семантику изучают. Или прочесть пару-тройку книг по семантике. Ученик часто выступает по отношению к себе и тьютором тоже, он может считать, что всё у него в порядке с той самой семантикой, в то время как внешний тьютор будет бить тревогу и говорить, что этот ученик «недоучка» и обращать внимание на то, что семантика находится очень низко по интеллект-стеку и поэтому «семантическая недоученность» будет существенно ухудшать мышление, например, человек будет путать термины и понятия, или не понимать, как абстракции связаны с реальным физическим миром. И поэтому тьютор будет настаивать на дообучении семантике, предлагать индивидуальный макроучебный маршрут.

В целом граница между макроучебным и микроучебным маршрутом нечёткая, но идея остаётся: программирование мозга студента ведётся как «от имеющегося» (собранность и моделирование уже известны — можно уже заняться системным мышлением), так и «к желаемому» (хочется освоить менеджмент — для этого надо начать с моделирования и собранности), и учебный материал проходится какими-то порциями/инкрементами.

Идея программированного обучения⁸⁴/programmed learning⁸⁵ — это разработка учебной программы (семестра, курса, занятий) с проверками знаний и перенаправление студента на дополнительные для изучения материалы, если оказывается, что студент что-то не понял, или у него отсутствуют знания-пререквизиты для понимания какого-то нужного материала. Тесты понимания материала стоят в заранее предписанных местах учебного маршрута, по результатам тестов идёт перенаправление: «если по данному тесту студент получил 3 балла и меньше, то дай ему дополнительно вот этот фрагмент курса, если 4 балла и выше, то дай вот этот фрагмент». Сегодня такое тестирование и перенаправление может выполняться не «правилами», которые пишет методист, а специально обученным AI, который включается в заданных методистом местах учебного маршрута.

Программированное обучение пытается частично выполнить роль преподавателя, как-то рудиментарно автоматизирует его работу: вместо преподавателя опрос студента ведут учебные материалы, реализованные на LXP (learning experience platform), и они же дают студенту дополнительные задания, включающие, возможно, дополнительные разъяснения перед выполнением заданий.

Создание учебных программ из отдельных семестров, курсов, занятий, по идее, тоже должно быть программированным обучением. Для каждой части учебной программы ведь есть пререквизиты в виде других частей, и вот это как раз и есть признак «программированного обучения»: пока не получишь одного знания, тебя не пустят получать другое знание.

Алгоритмизация учебной программы (составление тестов и определение частей программы, которые надо проходить по итогам тестов, то есть построение не последовательности прохождения частей программы, а графа, по которому проходится микроучебный маршрут) в программированном обучении оказывается запредельно трудной, поэтому учебных программ именно «программированного обучения» в мире крайне мало. Ещё трудна оказывается коллективная работа: все студенты в учебной группе по факту идут в учебной программе по разным маршрутам, их практически невозможно синхронизировать. В программированном обучении также плохо разбираться с практиками, где есть несколько ролей, поэтому нельзя устроить групповую работу студентов, моделировать командное взаимодействие, разбирать кейсы друг друга и т.д., то есть как организовать программированное обучение при collaborative interactive learning не очень понятно, внятно описанных практик для этого по факту нет.

Адаптивное обучение/adaptive learning⁸⁶ устроено другим способом: студента всё время (а не в специально заданных точках тестирования) диагностируют на понимание, усвоение и беглость, и дают ему индивидуально подобранные задания, исправляющие ситуацию. Вот отличия от программированного обучения:

В адаптивном обучении каждое действие студента является развилкой (в программированном обучении развилки стоят в запланированных местах)
В адаптивном обучении при ошибке студента или даже неожиданно медленной работе производится точная диагностика, в чём ошибка (в программированном обучении просто постулируется «неуспех в освоении вот этого материала» и идёт перенаправление на дополнительный материал, природа ошибки специально не выясняется, поэтому не факт, что дополнительный материал окажется полезным)
По итогам ошибки предписывается специально («на лету») создаваемый коррекционный материал (иногда это объяснение и примеры, иногда специально составленные тренажёрные материалы, иногда отправка на какие-то внешние учебные программы, ибо ошибку нельзя исправить в рамках текущей программы, например, пришёл недоучка, у которого нет знаний пререквизитов, поэтому проблемы в понимании нельзя решить в рамках имеющихся учебных материалов.

Адаптивное обучение самое дорогое, и буквально несколько лет назад это был принципиально недостижимый идеал, и его не мог делать даже преподаватель в группе, просто не будет времени на каждого студента. Но именно так работали репетиторы, которые подчёркивали, что у них «индивидуальное обучение». Сегодня этот идеал начал воплощаться в жизнь при помощи AI-ассистентов. Труд преподавателя стремительно автоматизируется как минимум в предметной/экспертной части, и дальше будет автоматизироваться в части мотивационной/лидерства.

Наиболее успешны проекты адаптивного обучения в случае школьного образования по государственным программам. Там заранее известна учебная программа, есть огромное количество самых разных учебных материалов, собрана огромная статистика по типовым ошибкам и созданы те материалы, которые эти ошибки исправляют. Наиболее известный проект адаптивного обучения реализует компания Knewton⁸⁷. Но поскольку это более чем перспективное направление в обучении, там уже множество конкурентов: Noodle⁸⁸, Cooori (всё на японском, но там именно основанное на использовании машинного интеллекта адаптивное обучение)⁸⁹, DreamBox Learning⁹⁰, Smart Sparrow⁹¹, и многие другие.

По факту, адаптивное обучение — это то, к чему стремятся все провайдеры обучения (включая Школу системного менеджмента).

Границы программированного обучения и адаптивного обучения размыты (иногда так и называют: адаптивное программированное обучение), и недостатки те же — запредельная трудность в алгоритмизации, то есть понимания, какие тесты надо в каких местах учебной программы сделать, и какие материалы дальше надо проходить по итогам тестов. Сегодня используют для этого машинный интеллект и принципы работы рекомендательных систем, «если вот в такой ситуации многим помогло вот такое, давай попробуем и тут сделать то же самое», но для этого требуется огромное количество данных, то есть прохождение тысяч и тысяч студентов по одной и той же учебной программе (скажем, школьное обязательное образование) — тогда это и экономически оправдано, и технически возможно. Конечно, AI-ассистенты в какой-то мере начинают решать проблемы адаптивного обучения, но работы в этом направлении только начинаются.

Тем не менее, с адаптивным обучением те же проблемы, что и с программным: трудности с командной работой студентов, особенно если речь идёт об обучении практикам, исполняемым командой с различными ролями (в инженерном проекте, образовательном проекте, танцевальном проекте — при разделении труда большинство практик коллективны, основаны на разделении труда между агентами, специализирующимися на выполнении разных ролей). В адаптивном обучении трудно научить кооперироваться в выполнении целевой практики, ибо в этой кооперации с исполнителями других ролей уже трудно выделить непонимание каждой из ролей. Пример из танцев: партнёр и партнёрша ужасно вместе выполняют поворот — чья вина, кого нужно доучить?! Пример из производственной практики: инженер и менеджер вместе заваливают выполнение важной работы — чья вина, кого нужно доучить? При этом ошибки могут проявляться только при совместной работе, но не в индивидуальных упражнениях!

В адаптивном обучении упор делается на индивидуальную работу студента, а не работу в группе, что сразу убирает возможности использования живого распределённого лидерства со стороны группы. То есть больше проблем с мотивированием, хотя возможности «геймификации» тут безграничны.

Перевёрнутый класс/flip classroom

Перевёрнутый класс/flip classroom/flip teaching/перевёрнутое обучение — это идея сэкономить время преподавателя на объяснениях, сдвинуть лекционное время («говорящую голову») на учебник или магнитофон.

Откуда вообще появилась идея, что надо читать лекции? Профессор в университете работал над какой-то проблемой, потом выходил из лаборатории и рассказывал о своих исследованиях студентам, которые потом пополняли число адептов его научной школы, развивали исследования по какой-то проблеме. Идея была в том, что материал лекций каждый год был новым, SoTA, а хорошо написанный учебник оказывался законсервированным знанием SoTA предыдущего периода.

В перевёрнутом классе понимать материал надлежит дома, просматривая видео (если это именно лекция) и читая учебник. А вот решать задачи нужно в присутствии преподавателя, ибо он поможет при затруднениях, укажет на ошибки. Это полностью противоречит практике объяснений в классе и затем выполнения упражнений дома, отсюда и название «перевёрнутый класс».

В результате время продуктивной работы (когда он нужен не в качестве магнитофона, а нужно его умение ответить на вопросы, продиагностировать затруднения, уделить время одному студенту) преподавателя вырастает:

Объяснения студенту можно прослушать и прочитать множество раз, пока не поймёшь. В классе если уж что-то не расслышал (например, отвлёкся, или просто не понял — и даже не осознал этого), то это знание пропало, в голову студента оно уже не попадает.
Материал можно рассказывать более подробно (например, дать пару объяснений, а не одно, и ещё добавить примеров) в записанной лекции или в учебнике: время преподавателя на уроке на это не нужно экономить, чтобы оставить на ответы на вопросы (консультацию).

Какие тут есть проблемы? Их немало:

Видеолекции. Этот формат повторяет традиционный формат лекций: когда профессор выходил из своей университетской лаборатории и рассказывал студентам материал, который ещё не попал ни в один учебник (потом это будет написано в виде учебника, в учебнике часто потом пишут «подготовлен на базе курса лекций, прочитанных тогда-то там-то»). Это полуфабрикат учебника: каждое слово как сказано, так и сказано (формулировки могут быть не так точны, как в учебнике), сложно вносить исправления ошибок. Хуже всего, что лекции часто «слушают» и все графики, диаграммы, таблицы, формулы и прочий необходимый материал остаются не связанными с текстом лекции. Дополнительная литература не доступна по одному клику, как в учебнике. Полнотекстовый поиск не работает. Два достоинства: интонационно лектор может что-то передать, что плохо передаётся текстом (задействуется нейросетка студента, выявляющая смысловые акценты по интонации), а ещё может быть «харизма лектора»: сама интонация при подаче материала будет доносить мысль о нескучности материала, увлекать и мотивировать на продолжение изучения. Если лектор восторженно говорит о чём-то скучном, то это может оказаться заразительным. Но, увы, запомнится отношение к предмету, но не будет понято содержание обучения.
Учебник. Его готовить долго, и студенты (большинство!) сегодня не любят и не могут «читать буковки». Если речь идёт о какой-нибудь физике, где нужно просто достаточное время всматриваться в формулу, чтобы её понять, если речь идёт о системном мышлении, где требуется раза три перечитать абзац, чтобы оценить упоминание каждого понятия, то становится понятным: без учебника нельзя, видеолекции не помогут. Но готовить учебник — это очень дорого!

И всё-таки перевёрнутый класс позволяет сэкономить времени ещё больше, если рассматривать масштабирование обучения: если нужно обучить тысячи и тысячи студентов. При этом специализированная команда авторов курса (культуртрегер, методолог, методист) готовит материалы курса и методические рекомендации, и постоянно обновляет их содержание, но этот материал готовится в каждой его версии один раз для тысяч и тысяч студентов и сотен преподавателей. Если учебные материалы, выдаваемые студентам, хороши, то преподавателям не потребуется много времени на разъяснения, а если материалы, выдаваемые преподавателям, хороши, то студентам не потребуется много времени на понимание, идея в этом.

С появлением AI-ассистентов сама идея «перевёрнутого класса» оказывается размытой, а AI-ассистент работает за целую команду во время как объяснений новой порции материала, так и помощи в выполнении заданий после объяснений:

AI составляет сам программу обучения (куррикулум).
AI генерирует объяснения и задания (адаптивное обучение), роль преподавателя-предметника, и делает это на каждом шаге обучения (по итогам выполнения заданий).
AI вставляет в объяснения и диалоги при выполнении заданий точные мотивирующие реплики, роль лидера.

Так что «перевёрнутый класс» — это актуально главным образом для тех ситуаций, где речь идёт об обучении группы студентов преподавателем-человеком.

Mastery learning

Идея обучения до мастерства/mastery learning⁹² — это подчёркивание одного из принципов адаптивного обучения: каждый студент должен учиться ровно столько, сколько ему нужно для достижения мастерства. Если в адаптивном обучении уделяется особое внимание дополнительным объяснениям и заданиям, исправлению индивидуальных ошибок в мышлении и уникальной микроучебной траектории, то в обучении до мастерства рассматривается единственный параметр — время, нужное для освоения материала.

В групповом обучении, в котором группа идёт по материалу вся с одной скоростью, достижение мастерства всей группой недоступно: если учить медленно, то отличникам будет скучно, они будут тратить лишнее время на лёгкие для них задания, двоечники всё равно не успеют, но троечников дотянут до хорошистов. Если учить быстро, то отличникам будет интересно, а хорошистам просто не хватит времени — они могут остаться троечниками, а то и двоечниками в плане реального получения мастерства.

В обучении до мастерства постулируется: каждый студент должен индивидуально получить достаточно повторений (преднамеренная практика/deliberate practice⁹³) объяснений и упражнений, потратить на них достаточно (для каждого это будет индивидуально) времени, чтобы получить мастерство. Идея в том, что у всех образованных (то есть владеющих практиками интеллект-стека) людей интеллект примерно равен (по отношению к животным, маленьким детям или даже нынешним компьютерам), но вот остающееся между людьми интеллектуальное неравенство выражается просто в скорости обучения. В том числе учитывается замедление обучения из-за необходимости нагонять материал пререквизитов, типа необходимости нагнать знание каких-то основ высшей математики перед изучением математики машинного обучения: если часть студентов не имеют этой предварительной математической подготовки, они будут очевидно подтормаживать, и им нужно дополнительное время на дообучение, иногда это даже год-два, а не день-два или неделя-другая.

Помним, что интеллект определяется по скорости решения проблем в разных предметных областях, и поэтому отличается в разных предметных областях: у кого интеллект посильней в музыкальных проблемах (то есть будет решать их немного быстрее, чем кто-то другой), он может оказаться медленным в каком-нибудь сопромате. Идея обучения до мастерства: просто дайте такому человеку достаточно времени, достаточно упражнений, и всё наладится!

В жизни обучение до мастерства даже при перевёрнутом классе оказывается невозможным: кто-то читает дома три раза (вместо одного раза) раздел учебника за час (вместо 15 минут) и всё понимает, затем приходит в класс — и с преподавателем класс разбирает пять упражнений. Кому-то это скучно, кому-то в самый раз, а кому-то банально не хватает пяти упражнений (но вот десяти было бы достаточно, но это же вдвое больше времени, а его в учебной программе нет)!

Поэтому обучение до мастерства, получаемое средствами адаптивного обучения, остаётся недостижимым для большинства учебных программ: на медленных студентов просто не хватает времени!

Смешанное обучение/blended learning

Смешанное/гибридное обучение/blended learning — это использование в обучении людей компьютеров (для тестирования, моделирования, тренажёра) вместо преподавателя, но также и живого преподавателя. Это следующий шаг по разгрузке времени преподавателя после перевёрнутого класса для адаптированных к каждому студенту интервенций: не только в компьютере может быть учебник/лекционный материал курса, но задания для упражнений и ещё проверку выполнения этих заданий делает компьютер — неважно, с AI на нейросетях, или запрограммированный в рамках классического подхода.

В рамках смешанного обучения и учебник, и задания находятся в компьютере: всё, что может сделать компьютер, должен делать именно компьютер в роли преподавателя, а не живой преподаватель. Живой преподаватель нужен только для коррекции: ответов на вопросы, если они не типовые (ибо на типовые вопросы должен отвечать уже учебник), исправление ошибок, если они не типовые (типовые ошибки должны указываться компьютером, в котором задаются задания). Но AI-ассистенты стремительно забирают сейчас роль живого преподавателя, так что идея смешанного обучения тоже оказывается важна только для тех учебных программ, где есть преподаватели-люди.

Преподаватель-человек может корректировать то, что в рамках адаптированного обучения пока плохо делает AI (но это сейчас стремительно исправляется):

Обеспечивать лидерство (мотивация), то есть вести личные беседы и задавать групповую атмосферу лидерства
Вести групповые упражнения по совместной работе (модерировать беседы) в рамках collaborative interactive learning
Задавать норматив работы мастера путём демонстрации («непосредственная передача», использование попыток повторить действие без выхода на какую-то онтику и объяснение с использованием вменяемости студента)

На сегодняшний день смешанное обучение — это самый прогрессивный формат, при этом доля времени, проведённого каждым студентом с компьютером — растёт, а доля времени, проведённого с преподавателем — падает. С преподавателем время дорогое, преподавателей мало, а время с компьютером дёшево. Смешанное (то есть «полуавтоматизированное») обучение заведомо дешевле, чем обучение только людьми-преподавателями («неавтоматизированное»). Если заменить преподавателя-человека преподавателем-AI полностью, то непонятно, насколько упадёт качество обучения, но обычно побеждают на рынке не самые качественные, а самые дешёвые продукты. И, заметим, не факт, что качество обучения студентов хорошо обученным преподавателем-AI во многих и многих дисциплинах будет существенно ниже, чем качество обучения средним преподавателем-человеком. И ситуация быстро меняется в пользу AI.

Перенос в жизнь/transfer of learning

«Введение в использование/эксплуатацию мастерства»/transfer of learning/перенос мастерства/перенос в жизнь/перенос обучения/transfer of practice/teaching for transfer/обучение для переноса⁹⁴ в образовании и обучении как предметной области отличается по смыслу от transfer learning в машинном обучении⁹⁵. В машинном обучении это означает передачу знания, полученного при выучивании ответов на один вопрос для ответов на другие вопросы, иногда это называют domain adaptation/адаптация к другой предметной области. Ещё есть knowledge transfer/распространение знаний⁹⁶ в организациях, там это означает распространение знаний по решению каких-то проблем среди сотрудников (по факту — массовое обучение сотрудников какой-то практике).

В обучении «перенос в жизнь» означает, что мастерство, которому учили, реально включается в подходящей ситуации и используется в жизни, а не просто было выучено и потом не было задействовано после окончания обучения, например, его просто не догадаются использовать, или посчитают, что выполнить дело надо каким-то другим способом, а не выученным. Скажем, вы долго учитесь плавать в школе плавания кролем, брассом, но потом оказываетесь в реке или море, и плаваете там по-собачьи. Причины разные, но введения в эксплуатацию выученного мастерства не произошло: просто не вспомнили, что можно плавать лучше, или настолько опостылело обучение, что неприятно воспроизводить своё умение, лишь бы не вспоминать об этой скуке, или выучился настолько плохо, что любым другим способом оказывается быстрее и проще, или есть боязнь, что окружающие сочтут «самым умным», или кажется, что ситуация не требует применения мастерства. Подставьте сюда ещё десяток причин.

Увы, проблема абсолютно общая и встречается очень часто. Причины разные, но освоенное мастерство отнюдь не всегда потом задействуется в реальных ситуациях, обучение по факту оказывается бесполезным. Поэтому методики обучения предусматривают специальные мероприятия по гарантированию переноса выученных навыков в рабочую среду: прежде всего, это попытки генерализовать контекст выполнения упражнений, чтобы рабочий контекст выглядел хоть как-то знакомым. По этой линии идут самые разные тренажёры, игры и хакатоны, стажировки, практики, рабочие проекты и прочие попытки хоть как-то сменить контекст/среду обучения с «учебного» на «почти рабочий». В психопрактиках всё то же самое: новое поведение предлагают вообразить в нескольких разных контекстах, в спорте — целевое движение повторить в разных ситуациях.

В нашем курсе мы уже несколько раз упоминали модель COIN⁹⁷. Один из результатов этой модели — это исправление заблуждения, что «навык забывается, если его не употреблять в жизни» (в том числе «навык ошибочного действия»). Нет, оказалось, что просто (биологический) мозг считает, что контекст поменялся, и делает другие движения вместо давно вроде как забытого неправильного. А если мозг считает, что «ага, контекст прежний», то выскакивает какой-то старинный паттерн (например, паттерн давно уже исправленного ошибочного действия), как новенький, он не забылся.

То есть мозг, если решит, что контекст — это контекст инженерного проекта, то перенос мастерства в какой-то мыслительной операции после обсуждения её в контексте пяти разных проектов сокурсников перенесёт результаты обучения в жизнь, на свой шестой проект. уже рабочий, а не учебный. Но если мозг решит, что контекст «обсуждений в учебной группе» и контекст «реальной работы в проекте» — это разные контексты, то переноса в жизнь не будет, мастерство будет наличествовать, но не будет «введено в эксплуатацию». Модель COIN была проверена для управления движениями (motor learning), но вполне возможно её выводы распространять на обучение в целом чему бы то ни было.

Ещё одна полезная практика/стиль обучения, который будет способствовать переносу в жизнь — это использование domain randomization/вариативности предметной области⁹⁸. В спорте ходит максима, приписываемая Брюсу Ли: «я не боюсь того, кто изучает 10000 ударов, я боюсь того, кто изучает один удар 10000 раз». Такое высказывание неверно: многократное повторение одного и того же действия в одном и том же контексте бесполезно. Но ситуация меняется, если мы каждый раз немного меняем это повторение, меняем контекст, заставляя пробовать немного разные модификации удара (или любой другой операции). Нейронная сеть (в мозге человека или в AI-агенте) как-то генерализует выполнение операции, подстраиваясь под неизбежную вариативность, отличающую реальную жизненную ситуацию от учебной: варианты происходящего будут восприниматься не как «новые ситуации, не знаю, что делать», а как «небольшие вариации известной ситуации, надо просто адаптироваться/подстроиться».

Это и есть основные практики обучения, способствующие переносу обучения в жизнь/рабочий контекст:

Подстройка под изменения ситуации и генерализация практики при небольших изменениях контекста (domain randomization)
Знакомство с разными контекстами, запоминание действий в разных контекстах (COIN)

Методист не должен надеяться на успех однократного предъявления учебного материала и однократного выполнения упражнения для какой-то изучаемой операции целевой практики. Такое вряд ли приведёт к надёжному обучению, понимаемому как надёжный перенос мастерства из учебных условий в рабочие. Надёжное обучение, гарантирующее перенос — это повторение в самых разных контекстах, максимально похожих на рабочий (COIN) и вариативное повторение (domain randomization), то есть «репетиции». Так что «повторение — мать учения», но оно должно быть не однообразным, а в разных контекстах и с мелкими вариациями в каждом контексте.

Ещё один важный принцип «репетиций»/повторения для переноса в жизнь — это повторение с перерывами/spaced repetition⁹⁹, основанный на учёте кривых забывания. Человеческий мозг обладает свойством забывания свежеусвоенного материала. Даже родной язык за много лет его неупотребления где-нибудь на чужбине вполне забывается, хотя им до этого пользуются много лет. Но свежеузнанное знание забывается более чем быстро, поэтому время от времени это знание требуется повторять, иначе мастерство в жизнь не доносится из-за банального забывания. Вот типичный график кривых забывания для практики повторения с перерывами/spacing/spaced repetition¹⁰⁰.

Последние исследования показывают, что «перечитать учебник ещё раз» не помогает запоминанию знаний и последующему переносу в жизнь, а помогают только какие-то мыслительные операции с запоминаемым материалом, эту практику называют active recall/retrieval practice/practice testing/test-enhanced learning/задействование testing effect¹⁰¹. Нужно с некоторыми интервалами (учёт кривых забывания) неоднократно решать задачи, отвечать на открытые или закрытые вопросы, выполнять какие-то моделирования, писать тексты («мышление письмом») на какую-то тему для того, чтобы повторение вело к надёжному запоминанию учебного материала и натренированных навыков, и это существенно повышает шансы на перенос выученных навыков в жизнь. Поэтому spaced repetition означает режим повторения каких-то операций, а не просто повторения чтения учебника (например, запоминание каких-то «карточек с текстами», как это было в начальной методике запоминания, основанной на кривых забывания).

Итого: SoTA современной методики проектирования обучения (instructional design) предусматривает, что в учебной программе нужно постепенно подавать кусочки знания (учитывается в learning design), основываясь в каждый момент курса на уже имеющихся у студента знаниях (constructivism), требуя от студента выполнения работы с внешне проверяемым результатом (constructionism, active recall), и не подряд, а через некоторые промежутки времени повторяя (spaced repetition) эти работы в достаточном для надёжного усвоения материала количестве (mastery learning), с поддержкой мотивации (учитывается в motivational design), с немного различающимися вариантами выполнения (domain randomization) в разных ситуациях (context inference), чтобы изучаемое мастерство было обобщено и дожило в памяти до момента его использования (transfer of learning), а ещё нужны дополнительные работы студента для научения пониманию, а не только навыкам.

Предметное, преподавательское и методологическое мастерство агента, выполняющего роль методиста

От агента, выполняющего в команде роль методиста, нужно живое знание реальной целевой практики «из жизни», опыт выполнения целевой практики на уровне профи. Грубо говоря, можно подучить мастера своего дела (сапожника, ракетостроителя, борца дзюдо) методике, но вот методиста целевому мастерству выучить обычно не удаётся, и разработанная им методика обучения не даёт целевого мастерства, переноса знаний в жизнь после обучения не случается.

Агентам, занимающим роли в учительской команде, совершенно недостаточно быть «опытным методистом», «опытным преподавателем», «кабинетным опытным методологом». Нужно быть ещё и «предметником», то есть мастером в целевой практике, а не только глубоко владеть практикой создания методики обучения/instructional design. Конечно, профессионализм и блестящее мастерство методики обучения у агента, играющего роль методиста обязательны, включая более низкие уровни практик методического стека практик (главным образом там «науки о человеке», когнитивистика, лежащая в основе психопрактик). Но без глубокого знания предметной практики, для обучения которой разрабатывается методика, методика получится плохой.

Проблема тут в том, что отмоделированная методологом практика «как надо» включает ровно то, что нужно передать студентам. Наверняка будут какие-то моменты, которые потребуют дополнительных разъяснений в методике (скажем, в условиях упражнений при незнании методистом материала будут заданы какие-то абсолютно неприемлемые в работе контексты, причём из самых лучших побуждений: методист-то хочет увеличить число предъявляемых в ходе обучения контекстов, поэтому склонен включить в число этих контекстов и контексты не самого лучшего качества с точки зрения эксперта в предметной области). Грубо говоря, «методика езды на велосипеде» (учебник, набор упражнений, рекомендации для преподавателя) не может быть подготовлена человеком, который не ездил на велосипеде сам, и даже не общался плотно с теми, кто ездить на велосипеде умеет, не входил в сообщество практики/community of practice/community of thought, ибо надо понимать ещё и разнообразие контекстов задействования практики. Учить надо работе и в тех ситуациях/контекстах, которые лично методисту не встречались, даже если он сам имеет опыт выполнения того метода, которому учит. Всё это относится, конечно, не только к методисту, но и к методологу.

Тут нужно уточнить, что агентам, выполняющим роли методолога и методиста, и даже преподавателя желательно, но необязательно даже уметь делать целевую практику самостоятельно. Тот, кто пишет отличную методику по прыжкам сальто, не обязан уметь выполнять сальто. Тренер неоднократных (17 раз!) чемпионок мира по синхронному плаванию Татьяна Покровская сама плохо умеет плавать, пришла в этот спорт сначала хореографом¹⁰². Но она глубоко знает предмет, ибо общается плотно с командой и присутствует на соревнованиях. Всё-таки в мире есть разделение труда, и лучшие спортсмены — это не лучшие тренеры, не лучшие врачи, не лучшие изобретатели правил спортивных соревнований. Но глубокое знание предметной области на уровне не только чтения литературы, но и живой работы — обязательно.

В принципе, тут мог бы срабатывать принцип «реальный мастер/эксперт в предметной области плюс профессиональный методист», работающие как одна команда. Такое мы видим часто в научно-популярной литературе. Например, Judea Pearl — это «реальный опытный мастер» в предметной области causal inference, но для написания внятной и понятной широкой публике книги The Book of Why, он скооперировался с автором бестселлеров (мастером по тому, как понятно объяснять, то есть мастером-методистом) Dana Mackenzie¹⁰³. И это не был простой методист, как «любой, кто умеет хорошо что-то объяснить»! Dana Mackenzie хорошо был знаком с байесовской статистикой, и хорошо знал, кто такой Judea Pearl, ему не нужно было долго и мучительно знакомиться с совершенно новой для него предметной областью!

И тут важно убедиться, что методист будет экспертом-предметником именно в SoTA целевой практики. Ибо можно глубоко знать предметную область и быть устаревшим. Если вы делаете учебник по релятивистской физике, и в работе принимает участие глубоко погружённый в тему эксперт по ньютоновской физике, который берёт работу по причине «объясню другим людям, заодно и разберусь в теме» — не факт, что вы получите лучший курс в мире на выходе. В машинном обучении был популярен период (где-то в 2015 году), когда учебных курсов с крайне низким качеством было примерно столько же, сколько студентов: все они начинались как «три месяца назад я начал изучать машинное обучение, и понял, что материалов хороших мало, учебников нет, задачи плохие, и я решил, что оформлю своё трёхмесячное приключение в виде учебного курса». Грубо говоря, студенческие конспекты/рефераты по литературе в новой предметной области выдавались за учебные материалы, подготовленные мастерами в предметной области, мастерами-методологами и мастерами-методистами как командой, по факту состоящей из одного человека-студента по этой же дисциплине, причём студента, имеющего не столько опыт работы, сколько опыт изучения дисциплины!

Такого не должно быть, создание курса студентом какой-то дисциплины может быть зачтено за «мышление письмом» (текст курса является поводом поразмышлять над изучаемым предметом), но его нельзя использовать в качестве продукта для обучения других людей!

Предметное мастерство в проекте должно быть реальным, и тут легко проверить уровень квалификации агента-эксперта в целевой предметной области: следит ли он за мировой литературой в его предметной области и демонстрирует ли SoTA-результаты в своих проектах. Если не следит и не демонстрирует — то не мастер, ибо шанс у него пропустить реальную новую SoTA-практику будет довольно велик.

Преподавательская экспертиза агенту-методисту тоже нужна, ибо разработанные методические материалы (учебник, упражнения, тесты, инструкции преподавателям) банально могут не работать в преподавании: методист может неверно оценивать уровень трудоёмкости своих упражнений для студентов, не ожидать реакции студентов, не понимать удобства использования своих материалов и студентами, и преподавателями. Тут применимы все те же соображения, что и по отношению к предметной экспертизе: не нужно быть самому преподавателем (но очень полезно!), и не нужно быть студентом (но очень полезно!), но вот без тесного контакта с преподавателями и студентами методическая работа невозможна.

Правильно не только полагаться на мнение преподавателей и собственные ожидания реакции студентов, которые имеют методисты при разработке своих материалов, но также использовать в методической работе инженерную практику «непрерывное всё» для развития методики, воплотить в жизнь слоган «release early, release often». Это означает, что должны выпускаться версии методических материалов, которые опробуются на живых студенческих группах с преподавателями. По результатам этих опробований должны вноситься коррекции в материалы, учебные программы должны не только создаваться, но непрерывно развиваться.

Методологическая квалификация нужна методисту как для того, чтобы понимать описание целевой практики/метода (результат работы методолога учебного проекта: исходный материал для методической работы), так и для того, чтобы в методиках отражать моменты, важные для обучения, но которые не показались важными методологу для его моделирования (так, методолог может не понимать, зачем нужно огромное количество самых разных контекстов для задач, но рассмотрение новых контекстов может потребовать дополнительной методологической проработки особенностей применения практики в новых контекстах). Методист должен очень хорошо понимать, с какими объектами и операциями он работает в плане создания методики, и чему именно он учит.

Про то, что агент, выполняющий роль методиста, должен быть в достаточной мере методологом, чтобы разобраться в собственном методическом мастерстве, можно специально не упоминать — это и так понятно, считаем методиста владеющим интеллект-стеком в полной мере.

В Школе системного менеджмента принято, что если агент-методист не прошёл курсы основной программы (включая курс интеллект-стека и текущий курс инженерии личности), то он не должен создавать методику целевой прикладной учебной программы, ибо он будет очень долго разбираться со всем новым и неизвестным, что встретится в подобном проекте.

А ещё методист должен быть знаком со всей учебной программой для стека практик, куда входит и практика, для обучения которой он создаёт учебные материалы. Например, если речь идёт о мастерстве танцора, то нужно быть знакомым с практиками телесной работы (соматомеханикой). Если учить «только своей дисциплине», то будет не только дублирование материала, но и банальное неиспользование уже имеющихся у студента знаний и навыков: и вместо закрепления находящейся в стеке SoTA-практики (или набора практик, помним о неустроенностях, где одновременно существует множество квазиоптимальных практик), нужной для целевого мастерства, произойдёт просто трата времени на изучение фрагмента не SoTA-практики (ибо не будет приложено специальных мер, чтобы для нецелевой дисциплины была взята SoTA-практика, да на неё и времени не будет, это ж будет «вспомогательный материал»). Поэтому важно знакомство методистов не только с целевой изучаемой студентами практикой, но и с курсами/занятиями полной учебной программы, которую проходит студент.

Это соображение смыкается с тем, что кроме «просто обучения одной практике» нужно не упускать из виду задачу прохождения макроучебного маршрута (в случае задачи усиления интеллекта — «образования в целом»). Самая большая беда нынешних вузовских программ — это отсутствие связности. Семестры содержат самые разные несвязанные друг с другом курсы, их прохождение не синхронизировано. Так, часто математика, которая нужна для понимания какого-то раздела физики, изучается после того, как изучается этот раздел физики. Курсы не опираются друг на друга, не повторяют материал (active recall), используют разную терминологию, материал этих курсов не тренируется в совместном использовании. Нет, каждый курс нужно рассматривать только в контексте целой учебной программы (которая может быть прохождением части ещё более крупного макроучебного маршрута), и методист должен быть знакомым с этой программой и учитывать это в разрабатываемых методических материалах.

Оформление материалов курса: LXP

Нет никаких универсальных правил по оформлению материалов учебной программы. В плане форм обучения каждая учебная программа уникальна, а в этой учебной программе могут быть уникальны курсы, а в курсах уникальны занятия. В каком-то курсе нужно иметь участок леса, чтобы в нём бегать (например, курс ориентирования в лесу), в каком-то курсе нужно иметь набор инструментов симфонического оркестра, концертный зал, студию звукозаписи — если речь идёт о курсах для классических музыкантов, в каком-то курсе нужно иметь набор заготовок текстов компьютерных кодов (так называемый notebook) и программное обеспечение его поддержки, но, например, имеющее доступ по сети к квантовому компьютеру (если речь идёт о курсе квантового программирования).

В любом случае, можно ожидать наличия в учебной программе какой-то информационной системы, помогающей сначала спроектировать (в машиностроении — CAD и PLM, в программировании — IDE и какой-нибудь version control system, например, Git), а затем создать (в машиностроении CAM/CAE, в программировании — DevOps инфраструктура) целевое мастерство, а потом ещё и иметь какой-то цифровой двойник в момент его использования, хотя бы журнал работ и ведение портфолио результатов работ. Аналогичная информационная система в образовании раньше называлась LMS (learning management system), а поскольку в последнее время обращается особое внимание на события, происходящие перед началом учебного проекта и после него (набор учебных групп, клубная работа с мастерами), а также проблемы внешних проектных ролей как eXperience, то появился новый термин LXP (learning eXperience platform)¹⁰⁴ — отражение факта, что LMS должны поддерживать не только работу команды провайдера обучения и сопутствующих служб (например, маркетинг, обеспечивающий абитуру), но и учебную работу студентов, мотивационная помощь развивающимся, и т.д..

В Школе системного менеджмента есть Aisystant как LXP собственной разработки. Работа методолога и методиста в части разработки делается в произвольном формате, а результаты работы авторов учебной программы (в ШСМ обычно это курсы) оформляются как файл в формате Word (тем самым Word используется как моделер для материала курса, помним, что «всё на свете может быть моделером») и затем загружаются в LXP Aisystant. Пока в Aisystant нет поддержки для методических рекомендаций преподавателям, но это планируется.

Основные материалы учебной программы представляют собой учебник (тексты и/или видео — объясняющие материалы), «рабочую тетрадь» (задачник, тренажёры, примеры для моделирования, тесты) и методические замечания для преподавателей. Методические замечания для преподавателей вполне могут вставляться прямо в учебник, ибо мы же работаем для понимания студентами как целевого мастерства, так и того, как устроено обучение (часть выпускников-мастеров потом смогут как-то помогать коллегам в овладении мастерством или в рамках обучения на рабочем месте, или в рамках отдельного процесса обучения). То есть студенты вполне могут знакомиться с замечаниями для преподавателей прямо в ходе обучения.

Рабочая тетрадь содержит обычно:

Тесты/quizes (их рассматриваем исключительно как тесты самотестирования понимания, а не экзаменационные — то есть это тоже тренинг, самопроверка). В Aisystant предусмотрена «полуавтоматическая проверка» таких тестов, причём проверяется не столько правильность ответа, сколько умение объяснить ответ (понимание). Студента просят сформулировать обоснование ответа, а автор курса (методист) приводит своё обоснование. Далее студент сам определяет разницу между своим пониманием материала и пониманием методиста. Будем считать, что понимание предмета у методолога, методиста, преподавателя одинаково. И такое же понимание должно быть у выпускника/мастера.
упражнения на моделирование (так, Aisystant поддерживает табличное моделирование, существенно ограниченное по сравнению с моделированием в специализированных моделерах и productivity tools типа coda.io или notion.so, но для простых случаев его достаточно. Можно моделировать и просто текстом, например, аннотирование типами можно задавать в такой форме). Выполнение упражнений проверяется преподавателем, или вообще не проверяется (Aisystant проверяет только факт, что это упражнение выполняли — заполнили какие-то поля в таблице).
Задания, которые требуют самых разных других действий (выполнения мета-моделирования во внешних моделерах типа того же coda.io или notion.so, чтения дополнительной литературы, записи в блогах, экскурсий на производство, прохождения дополнительных курсов и так далее, всё что угодно). Задания позволяют оставить отметку о выполнении и комментарий (в том числе ссылку на место в Сети, где лежит подробное описание результатов выполнения задания, например итоговая мета-модель или запись в блоге). Задания проверяются преподавателем, или вообще никем, кроме как учитывается отметка студента о выполнении при выписке сертификата об окончании курса. Типичное задание — написать пост в блоге («мышление письмом») или сделать какое-то действие в рабочем проекте (и отчитаться о результатах опять же постом в блоге).

Тем самым материалы учебной программы могут быть использованы как в онлайн-варианте self-paced (не привязанного к определённому темпу прохождения, «в индивидуальном темпе») курсов, где нет проверяющих результаты работы преподавателей, так и в варианте с преподавателем, который даёт консультации по непонятным вопросам, проверяет выполнение упражнений и исправляет ошибки, да ещё и мотивирует продолжать учиться до самого конца курса, не бросать учёбу.

Для LXP Aisystant (вы как раз проходите этот курс в Aisystant) материалы курса методистом готовятся в виде вордового файла.

В Aisystant есть интерфейсы и студента, и преподавателя, но это интерфейсы времени обучения. А во время создания учебной программы курс просто загружается из вордового файла, при обновлениях курса («непрерывное всё», предусматривается, что материалы курса часто обновляются) проходит перезагрузка этого курса из файла. Есть также особенности управления конфигурацией учебных материалов, связанные с тем, что при изменении курса часть студентов может терять результаты выполнения упражнений старых версий, или терминология у них меняется посредине курса, или оказываются не выполненными дополнительные упражнения, но тут пока не будем этого касаться. Управление конфигурацией материалов курса важно, но должно учитывать и существование студентов, которые начали уже проходить курс.

Куда развиваются такие системы? В сторону автоматизации работы всех учительских ролей:

Программированное обучение (примером тут может служить Khan Academy, где если сдаёшь успешно какой-то тест на входе фрагмента курса, то тебе могут разрешить не проходить этот фрагмент и идти дальше).
Адаптивное обучение (пример — Knewton).
И тут мы рекомендуем прочесть «Алмазный век, или Букварь для благородных девиц»¹⁰⁵, взгляд писателя-фантаста Нила Стивенсона на LXP в виде интерактивной книги-букваря и её свойств.

Дальше традиционный вопрос: а что с трендом на цифровизацию образования? На виртуальную реальность и метавёрс? Ответ: цифровизацию не нужно рассматривать как отдельный тренд, используйте все возможности LXP, это и есть «цифровая трансформация образования».

А метавёрс (например, в варианте инженерного омнивёрса от NVIDIA¹⁰⁶) вам будет, скорее всего, не нужен, если вы не занимаетесь чем-то трёхмерным. Если у вас курсы моды на одежду, курсы по скульптуре или курсы по различным видам машиностроения с 3D-печатью, то трёхмерные объекты важны, рассмотрите этот инструментарий. Если такого нет — забудьте. Эксперименты с обучением в виртуальных мирах прошли ещё во времена моды на Second Life в 2006-2009 годах. Тогда все ведущие университеты открыли свои виртуальные кампусы в Second Life, пытались и учить там студентов, и проводить какие-то мероприятия, а потом тихо их закрыли — это оказалось не модой («пришло, чтобы остаться»), а поветрием («пришло, оказалось не очень удобным, ушло»)¹⁰⁷. Победили средства типа Zoom, MS Teams и даже Telegram, в которых самая важная функция — это камера показа живого вас, а не вашего нарисованного аватара, и ещё возможность показать экран вашего компьютера.

Так что не нужно как-то специально заниматься этими проблемами «цифровизации» и «метавёрса», если у вас нет специфической потребности работы с моделями трёхмерных предметов.

Моделирование альфы метода обучения

В курсе «Методология» (подраздел «Альфа системы») приведён набор состояний альфы «метод» как подальфы «команда». Основываясь на этих состояниях, предложите набор состояний альфы метода для вашего проекта обучения и оцените состояние вашего проекта по адаптированному варианту (для каждого контрольного вопроса отведите одну строчку таблицы, «дела для получения положительного ответа» заполните только для очередных пяти дел, чтобы не злоупотреблять upfront планированием в agile проекте обучения):

Состояние альфы	Контрольный вопрос	Ответ на вопрос в вашем проекте	По какому рабочему продукту можно убедиться в ответе	Какие дела нужно сделать, чтобы получить положительный ответ

Задания по методике

Для вашего проекта учебного курса в coda.io:

Создайте и заполните таблицу для альфы метода обучения, выполненной в упражнении по альфе метода (перенесите из моделера Aisystant в универсальный моделер).
Создайте и заполните таблицы для подальф метода обучения: метода культуртрегерства (помним, что в «Системном менеджменте» стратегирование разбирается довольно подробно), метода методологической работы, метода разработки методики обучения. Вам негде подсмотреть состояния этих альф и контрольные вопросы, вы должны предложить их самостоятельно, сразу адаптированными к ситуации вашего проекта, основываясь на тех прикладных курсах и общих знаниях, которые вы применяете и/или планируете применить в вашем проекте курса.
Напишите в роли методиста пост о вашем проекте обучения. Что и кому будет говорить методист в вашем проекте? Отразите это в посте.

5. Архитектурная работа в обучении

Сложность определения архитектуры личности

Полный набор инженерных ролей по инженерии личности (обучение, можно рассматривать как brownfield engineering) требует инженерной роли архитектора личности, который тесно сотрудничает (учитывая закон Конвея) с архитектором организации провайдера обучения.

Архитектор личности должен быть озабочен тем, что по мере развития личности сохраняются её основные архитектурные характеристики.

«По мере развития личности» тут — это указание на модульность в приращении знаний, рассматривалось в разделе практики методической работы, подраздел конструктивизма и конструкционизма. Развитие личности — это прихват новых практик, отказ от старых практик (совершенствование — это улучшение выполнения текущих практик, например, рост безошибочности, беглости в использовании, экономности в прилагаемых усилиях, элегантности исполнения).

Это первая же трудность: практики/деятельности/способы работы/виды труда/разные инженерии трудноотделимы друг от друга, не имеют чётких границ, не имеют заведомо известной иерархии, так что их очень трудно выделить и потом ещё и дать их разбиение, чтобы положить как предметы обучения/учебные предметы, владение которыми даёт целевое мастерство. Если предыдущая фраза плохо понятна, вам надо подумать над типами каждого из упомянутых понятий (из нового тут только то, что мы учебным предметом называем какую-то практику, которой обучаем личность, включая в её состав какое-то мастерство).

Основные архитектурные характеристики личности — это всевозможные -ости/-ilities, которые определяются главным образом выбором ограничений на нарезку личности на части (отдельные виды мастерства, которые можно изготавливать в студенте более-менее независимо и понятным образом взаимодействующие в целой личности с другими видами мастерства). Тут трудности в том, что мастерство мы до сих пор рассматривали как функциональную часть личности (нарезка по видам поведения частей личности в ходе эксплуатации личности, функциональная декомпозиция), а архитектура определяется как ограничения на выбор модулей. В концепции личности мы намеренно ничего не говорим о том, как реализовано мастерство на «аппаратуре» агента (подробней об этом было в курсе «Интеллект-стек»), тем более что «концепция личности» (верхнеуровневое определение того, что в личности части-модули, что там функциональные части, где там размещения, и ещё очень этически скользкий для живых агентов вопрос полной стоимости владения, и предположительно, что там за состав работ/WBS по если не созданию, то развитию личности) в нашем курсе не определяется.

Личность — это мастерство в составе агента. Понятно, что в агенте есть модель и её вычислитель, датчики, актуаторы — но про то, каковы они, в наших курсах не говорится. В курсе «Системная инженерия» не даётся состав (справочная/reference архитектура, «типовой проект») частей межпланетной ракеты, не даётся состав (справочная архитектура софта, типовой набор модулей) начисления зарплаты. В курсе системного менеджмента не специфицирован состав «типовой организации», хотя и говорится, что она состоит из оргролей и оргфункций. В курсе обучения (brownfield инженерии личности) не специфицирован состав личности (хотя то, что где-то внутри личности человека есть интеллект, и что там нейросетевая организация вычислителя, а не императивно программируемая — это известно. Возможную экзотику типа включения экзокортекса с императивно программируемым вычислителем в состав личности не рассматриваем).

Ничего необычного, «Инженерия личности» (как делать ещё умнее агентов, которые уже достаточно умны, чтобы учиться) — это такая же специализация курса «Системная инженерия» для личности, как «Системный менеджмент» для организаций: вводится понятие личности (сумма разных видов мастерства агента), развития личности (прихват нового мастерства, как и с организацией), инженерные роли, и т.д. Но нет предписанной «ориентировочной/типовой» структуры личности/референсной/справочной модели личности — в каждой конкретной школе инженерии личности (педагогической, психотерапевтической, маркетологической школах мысли, школах лидерства, и т.д.) она будет своя. Но можно поглядеть на работы каждой школы и использовать знание курса инженерии личности, чтобы найти пропущенные роли, или неучтённые архитектурные характеристики — обучение становится чисто инженерной работой, становится понятно, как думать про проблемы самых разных школ инженерии личности, как бы они ни назывались, какие бы культурные основания ни лежали в основе этих школ.

Скажем, в маркетинге культуртрегерство — определение того, чем займёмся в маркетинге-как-обучении (например, хотим продавать картошку). Методология — это выделение содержания высказывания, чему хотим научить (например, «картошка — это дёшево, вкусно, невредно». Методика — как именно подадим (картинками блюд из картошки, которые едят врачи, постами с текстами, завершающимися «призывом к действию», которые не будут читаться, ибо у читателей давно уже кроме «баннерной слепоты» развилась «слепота призывов к действию», все ж стали маркетологами, у всех в текстах это есть — шаблон немедленно распознаётся, текст вычёркивается из сознания). И дальше надо обсуждать всё как в обучении: что и зачем «преподаём» в этой кампании маркетинга, как это формулируем (безотносительно способа обучения, «как в энциклопедии»), как это оформляем так, чтобы это лучше попало в голову студента (будущего клиента) и там сработало как руководство к действию.

Архитектурные характеристики личности

Ещё одна проблема — это непонимание того, что же будет архитектурными характеристиками личности в целом (образование) и мастерства как его части (в случае прикладного обучения). Тут верно замечание, что для самых разных проектов инженерии (не только личности) архитектурные характеристики будут более-менее похожими, и будут касаться различных свойств, делающих личность устойчивой к неспецифическим воздействиям — надёжность, ремонтопригодность, характеристики независимости модулей, устойчивость к нагрузкам и т.д. Это всё, конечно, надо адаптировать к личности. И там могут появиться плохо определяемые, но важные характеристики интеллекта обучаемого агента (вменяемость), агентности (договороспособность), а ещё там те самые безвредность и «помогательность», и множество других характеристик, которые в каждом проекте обучения могут варьироваться, и из них выбираться приоритетные (подробней об этом в разделе архитектурной работы курса «Системная инженерия»). Архитектор должен следить, чтобы методологи и методисты в результате обучения не снизили значения этих важнейших характеристик. Если в результате обучения у личности вменяемость не вырастет, а снизится (например, это учебный процесс в какой-то секте, после которого резко падает рациональность, и рациональные аргументы перестают работать), то архитектор такое должен отследить и предписать работы (учебный долг, аналог технического/архитектурного долга в инженерии), корректирующие это падение.

В системном фитнесе (готовность человеческого тела к действию) архитектурными характеристиками будут диапазон тренируемых управляемых усилий (от единиц грамм до соразмерных весу человеческого тела — это достигается как тренировками расслабления, так и силовыми тренировками), скорость контролируемого изменения этих усилий (секунды), плавность нарастания и сбрасывания («без конвульсий»), управление усилиями не в отдельных областях тела, а по линиям, соразмерным всему телу (лентам).

Какие роли могут путаться с ролью архитектора личности

Роль архитектора программного обеспечения (software architect), а затем инженера-архитектора в проектах системной инженерии появились относительно недавно. Первый стандарт по архитектурным описаниям вышел в 1997 году, а в 2017 году поменялось существенно само понятие архитектуры и сути архитектурной работы — это описано в курсе «Системная инженерия». В обучении личности понятие архитектора личности ещё не выделено как отдельная роль, но это не означает, что агенты, которые выполняют разные другие роли, не занимаются такой работой.

Один из признаков того, что речь идёт об архитекторе — это то, что он находится в продуктивном конфликте с разработчиком. Ибо архитектурная характеристика — это некоторая общая характеристика для системы (личности в нашем случае, или мастерства в целом), требующая ограничений на работу разработчиков, а разработчики (авторы учебной программы в нашем случае, например, авторы конкретного курса) стремятся к максимизации функциональных характеристик в ущерб архитектурным характеристикам. Помним, что функциональные характеристики обычно нужны «вчера», а архитектурные характеристики — они гарантируют, что функциональные характеристики не противоречат друг другу, могут легко меняться, деградации функциональных характеристик не будет, безопасность не ухудшится, и т.д. Так что разработчик и архитектор обычно будут в конфликте.

В организациях-провайдерах обучения структура курсов в разных учебных программах отражает структуру целевого мастерства. Поэтому нужно следить, чтобы учебные программы были по возможности модульными — то есть эти модули могли бы разрабатывать независимые учительские команды (авторы курсов, а также преподаватели в случае неавтоматизированной преподавательской работы). Работа роли архитектора часто при этом выполняется научным руководителем (в случае ориентации на обучения новым практикам) или составителем учебных программ («составитель» — это время разработки, отсылка к модульному/конструктивному рассмотрению).

В лабораториях это примерно эквивалентно научному руководителю: он озабочен направлением исследований в целом и их качеством в целом, хотя отдельные исследования могут вестись самыми разными сотрудниками лаборатории, их командами, внешними кооперациями исследователей, могут выполняться исследования с разными источниками финансирования, но научный руководитель отслеживает, чтобы был оптимум независимости исследовательских групп в лаборатории и связности всей работы, которая ведётся лабораторией.

В театрах это примерно эквивалентно художественному руководителю: он озабочен репертуаром в целом как по его общей направленности, так и по качеству отдельных спектаклей, но отдельные спектакли ставят разные режиссёры (часто приглашённые на постановку единственного спектакля, а не «штатные»), в них играют разные актёры труппы, и репертуар в целом должен представлять какую-то художественную целостность.

Скажем, какой-нибудь курс линейной алгебры может быть использован сразу во множестве программ обучения инженеров, то есть мастерство владения линейной алгеброй рассматривается как входящее в состав самых разных по набору видов инженерного мастерства личностей. Далее надо рассмотреть, каким образом эта программа обучения линейной алгебре закрывает потребности учебных программ разных инженерных специальностей — и по возможности унифицировать всё обучение линейной алгебре, вынеся что-то важное из линейной алгебры для разных специальностей (data engineering, electrical engineering, mechanical engineering — все они потребуют каких-то добавок к стандартному курсу линейной алгебры, каждая инженерная учебная программа получит немного отличающуюся от других программ подпрограмму матана, в которую входит как стандартный модуль линейной алгебры, так и необходимые к нему дополнения для конкретной инженерной специальности).

Тьютор предлагает макрообразовательный машрут прохода студента по разным курсам, помогая ему получить какое-то избранное «развивающимся» мастерство. И это тоже включает работу архитектора, тьютор работает с модулями разных производителей и должен понимать, как они взаимодействуют, чтобы не ухудшить архитектурные характеристики личности, получаемые в ходе прохождения предложенного маршрута.

6. Практика преподавания

Преподаватель-предметник и преподаватель-лидер

В инженерии преподаватель — это часть «завода», станочной линии, изготавливающей целевую систему в физическом мире. В обучении — это человеческая часть LXP. Деканат как инженер внутренней платформы разработки изготавливает «конвейер», в состав которого входит LXP, и преподаватели там будут или AI-преподаватели (их проще считать частями LXP), или живыми людьми (их проще считать отдельными от LXP).

LPX как «учебный конвейер» получает от методиста («технолог производства») учебный материал, а ещё организация провайдера обучения поставляет на этот «учебный конвейер» абитуриентов, которые в ходе прохождения по этому конвейеру в качестве студентов становятся мастерами.

Преподаватель, как рабочий на заводе — это «придаток станка» (мы разбирали в курсе системного менеджмента, что раньше станок считали придатком рабочего, но в парадигме сервис-провайдинга со сверхсложными «станками-серверами» рабочих считают придатком станка, «экскаваторщик при экскаваторе», а не «экскаватор при экскаваторщике»). Преподаватель из сырья (абитуриента) делает изделие (мастера), он «обрабатывает» студента при помощи учебных материалов, находящихся в LXP.

У преподавателя обычно сразу две подроли: предметника (хорошо и осознанно владеет преподаваемым мастерством, отчасти методолог — может отмоделировать/описать фактический метод студента и сравнить с методом из учебных материалов, владеет и мастерством объяснения) и лидера (хорошо и осознанно моделирует мотивацию актёра-студента, и владеет практиками удержания в роли). Роль воспитателя и/или идеолога (преподавание этичных норм поведения) мы тут не рассматриваем (хотя в советской педагогике её выделяли как отдельную), её можно в том числе считать частью роли лидера.

Разделение труда в образовании только изредка доходит до ситуации, когда эти роли предметника и лидера исполняют разные акторы (например, такое может быть в летнем учебном лагере: кроме обычных преподавателей там могут быть выделенные вожатые, чтобы дети не оставались без присмотра в то время, когда они не учатся. Или в детском саду могут быть воспитатели и нянечки. Но для взрослых такое выделение лидера-вожатого обычно не принято. В принципе, это раньше мог быть «комиссар», сейчас «социальный работник/педагог», но это всё больше по воспитательной части, нежели по части поддержания мотивации учиться, не бросать учебную программу).

Мы тут не различаем роли преподавателя и «просто инструктора», хотя в жизни под термином «преподаватель» может иметься в виду более продвинутый агент, чем под термином «инструктор» или «тренер»: квалификация преподавателя позволяет временно принимать роли автора курса — методиста и даже методолога, то есть преподаватель часто и автор собственного курса, и имеет собственный опыт профессиональной работы на фронтире как мастер преподаваемой практики. Школьные учителя (люди на должности учителя) тем самым — это просто инструкторы, хотя некоторые из них могут частично принимать роль методистов (но это необязательно, большинство школьных и даже вузовских учителей пользуются чужими наработками). В вузах это различие между доцентами (ведут семинары, не читают лекций: консультируют по решению задач, снимают «затыки» в понимании лекционного материала) и профессурой (читают лекции, при этом как правило авторы этих лекций, а часто ещё и пишут учебники).

В любом случае, помним: производство сейчас стремится к «тёмной холодной фабрике» (ибо если нет людей-рабочих, то необязательно освещать фабрику, и не обязательно её отапливать). То же можно сказать про «учебную фабрику», труд живого преподавателя можно автоматизировать — переложить его на AI-агента. Нельзя автоматизировать труд студента, у студента можно только уменьшать количество бесполезного для обучения труда.

Особая экспертиза преподавателя: риторика

Риторика — это убеждающая коммуникация, одна из дисциплин интеллект-стека. В обучении нужно построить модель студента, оценить его текущие знания (например, понять причину ошибки в мышлении), а затем построить убедительную речь, которая ведёт к исправлению ошибки (просто объясняет так, что ошибка перестаёт повторяться, или мотивирует к действиям, которые ведут к исправлению ошибки).

В коммуникации между преподавателем и студентом одновременно решается множество задач как предметных (методологических, содержания образования), так и риторических. Риторические задачи:

Убеждение студента в порядке поддержания общей мотивации учиться (у труда отрицательная полезность, у учебного труда всё то же самое. Студенты готовы признавать полезность не труда, но полезность результатов труда, и заниматься трудом ради получения какого-то результата). Нужно, чтобы студент не бросил курс до момента получения мастерства (mastery learning, то есть «учиться столько, сколько нужно, чтобы научиться»). Это коммуникация в рамках лидерства, как оно традиционно понимается в менеджменте. Если речь идёт о студенческой группе, то это распределённое лидерство: создание такой атмосферы, что поддержанием общей мотивации трудиться занята друг для друга вся группа, а не только преподаватель.
Убеждение студента при неправильном выполнении задачи не просто исправить ошибку (перейти на другой способ рассуждений), но и выполнить ряд упражнений (с использованием domain randomization, context inference/COIN и spaced repetition, то есть заход на deliberate practice), который даст хоть какую-то гарантию, что ошибка исправлена: правильные действия запомнены, и ошибка не будет воспроизводиться в самых разных контекстах. Это то же самое лидерство, но не в целом для того, чтобы мотивировать студента не бросить прохождение учебной программы, а для мотивирования дополнительной работы студента в рамках адаптивного обучения. Студенту недостаточно просто признать ошибку и сказать «понял», ему ещё нужно выполнить дополнительные повторения в разных контекстах, чтобы надёжно переучиться с ошибочного на правильный способ действий — и это требует дополнительных усилий от преподавателя: убедить не просто «читать учебник по езде на велосипеде», но ещё и «тренироваться ездить на велосипеде», тратить на это достаточно времени.

Преподавателю для построения эффективной коммуникации со студентом нужно также выполнить моделирование знаниевого и эмоционального статуса студента. Моделирование — это методологическая работа. Помним, что практика методологии трансдисциплинарна и расположена достаточно высоко по интеллект-стеку (то есть требует владения и другими практиками), от преподавателя требуем владения методологическими практиками на уровне выше среднего:

Для лидерства нужно отмоделировать общий настрой студента на обучение, и коммуницировать по этому поводу.
Для исправления ошибок нужно для начала найти ошибку (предметное мастерство агента-преподавателя), но дальше специфическое мастерство преподавателя: нужно отмоделировать практику ошибочной работы студента, ведущую к ошибочным результатам, а затем предложить способы коррекции ошибочной практики, и уже убедительно коммуницировать их, а затем отследить выполнение коррекционных работ.

Отношения преподавателя и студента

Преподавание старшими студентами младшим студентам

В сложных учебных предметах (например, это традиция преподавания математики) принято делать цепочку инструкторов: старшие студенты преподают младшим. Основные обоснования этой практики:

Это позволяет хотя бы приблизительно реализовать принцип репетиторства для каждого студента (одного автора курса или лучшего преподавателя явно не хватит, чтобы уделить хоть какое-то внимание всем студентам, которые все учатся на разном уровне владения мастерством, в разных частях длинного прикладного образовательного маршрута). То есть это важно для масштабирования. Одного из известных автору математиков спросили, как он учит математике свою дочь-школьницу. Он ответил, что никак, это было бы неэтично: он учит аспирантов, те учат старшекурсников, те учат младшекурсников, а младшекурсники учат школьников. Так что младшекурсники учат школьников, это правильно!
Старшим студентам крайне полезно быть инструкторами, это лучшая техника для active recall. А если они для этого ещё и задачи сочиняют, а не просто используют готовый тренажёр, то сами получают бесценный тренинг. Ровно по этому поводу существует анекдот: «Объяснял, объяснял, сам уже всё понял — а студент до сих пор так ничего и не понял!». Вот это «сам уже всё понял» у старших студентов по отношению к младшим (не по возрасту, а по времени прохождения учебной программы) — крайне ценно, и обычно достигается как раз попытками объяснить материал другим людям, которым этот материал абсолютно нов.
Профессор банально может не понимать, в чём причины затыка младшекурсника: у него метанойя прошла давно, и он уже успел забыть, как тяжело ему давался какой-то тот или иной навык, то или иное объяснение, которые сейчас «очевидны». У старшекурсника на это может быть более свежая память, более знакомый младшекурсникам словарный запас, они будут с бо́льшим сочувствием относиться к испытывающим затруднение более младшим студентам.

Практика преподавания: противодействие желанию студентов развлекаться

Если брать школьное образование, то по факту это рабский труд учеников. Никакие посылы «хорошо учишься сейчас, будет счастье в жизни» не работают (были исследования: психика студентов такую невнятную и отдалённую награду не учитывает). Никакие «стипендии» не помогают, ибо школьникам не принято платить за учёбу, да и студенты тоже платят за учёбу, а стипендия требует отдельного понимания, кто и зачем её платит (а не кто и зачем платит за обучение как платный сервис). Представьте себе булочную, где не только раздают булки бесплатно, но ещё и приплачивают за то, что вы едите тамошние булки! Тем не менее, у многих преподавателей дети-школьники считают, что учёба — это радость, и честно выполняют все задания, в ущерб любым возможным развлечениям. У самых жёстких тренеров спортсмены замотивированы тренироваться на пределе своих возможностей. Поэтому опыт школьных и вузовских учителей, опыт тренеров — это опыт экстремального лидерства, его нужно тщательно изучать.

Во многом принципы и практики дополнительной лидерской поддержки студентов определяется на стадии работ по созданию методики обучения (instructional design: там кроме learning design есть ещё и motivational design), но это не заменяет специального тренинга агентов-преподавателей в лидерстве (риторика, конфликтология, социология для shared leadership, когнитивистика в их приложении к лидерству).

Основное движение, которое хочет «учить через развлечение» — это edutainment¹⁰⁸, идея о том, что можно сделать развлекательное мероприятие, которое учит. Это нужно считать «золотой страной Эльдорадо», некоторой легендой. Есть несколько очень удачных примеров «учебных игр» в очень узких предметных областях, но это не может быть ведущим примером (есть множество неудачных игр с плохой игровой механикой даже в тех условиях, когда нет никаких ограничений со стороны предмета, всё можно выдумывать. А когда нужно сделать хорошую игру, ещё и ограничивая игровой процесс учебными целями — задача становится нерешаемой). Поэтому к идее edutainment нужно относиться как к утопии, «очень привлекательно, но принципиально недостижимо». Если бы теория работала, то за много десятков лет пропаганды edutainment неразвлекательных курсов бы и не осталось, но такого нет. Учебные результаты всего этого движения в земных масштабах крайне незначительны, ими смело можно пренебречь.

Более того, исследования показывают неважность (и даже небольшую вредность) «соблазнительных деталей» (seductive details — смешные картиночки, развлекательная анимация, разные развлекательные истории, рассказываемые по ходу объяснений учебного предмета)¹⁰⁹.

Каждую неделю на курс будут приходить «продвинутые ученики» (какими они себя считают, это мы пишем в кавычках, ибо это сарказм) и они будут рассказывать, что им не хватает «современного оформления», и именно поэтому им трудно учиться. Вот это исследование про вред seductive details им и нужно показывать, хотя это вряд ли сработает: такие студенты обычно требуют развлечения вместо обучения именно потому, что им трудно и скучно читать тексты, «не могут себя заставить». Поэтому текста статьи с обоснованием отказа от развлечения в пользу обучения они тоже не одолеют. Требования таких «продвинутых учеников» невнятны, сводятся к «побольше красивых картинок, лучше бы вообще видео или ещё чего-нибудь такого». Например, предложение иметь «учебное аудио курса», чтобы заниматься курсом в тот момент, когда ему невозможно уделить полное внимание (например, за рулём автомобиля, воспринимая курс со слуха). Простота, наглядность и хорошая графика/типографика учебным материалам не мешают, но вот за пределами этого начинаются требования к «развлечь», а не «обучить», желание получить бесполезные seductive details, попытки свести всё к edutainment, жажда «геймификации» в надежде, что работать придётся меньше, а развлекаться — больше, причём в конечном итоге там остаётся желание получить только игру, а основной учебный материал просят выкинуть, ибо его освоение оказывается не самым простым, не самым развлекательным.

Представьте себе какой-нибудь курс по квантовому компьютингу, где уравнение Шрёдингера выписано лучшими шрифтами и проиллюстрировано тремя анекдотами и четырьмя мемами, и целых трое студентов из десятка в группе из-за этого поняли его содержание лучше и не бросили свои занятия этим компьютингом, как это было бы в случае шрифтов похуже и без мемов. Реалистично ли это? Нет, seductive details трудозатратны, но на результаты обучения не влияют.

Те, кто предпочитает видео, много картинок, edutainment и всякое такое, в разговоре игнорирует содержание курса и напирает на форму (обсуждает стиль картинок, выбор шрифта, подчёркивает важность именно видео), обычно отказывается от чтения буковок в учебных текстах — и потом показывает ужасные результаты обучения по дисциплинам интеллект-стека. Формально этих исследований с подсчётом статистики не было, но в опыте Школы системного менеджмента это массовое явление, не единичные случаи. Слишком пристальное внимание к форме всегда отличает будущих двоечников. Содержание (в том числе уникальное) для них невидимо (в нём разобраться не могут), но выбор картинки для обложки и есть ли там seductive details — вот это они готовы обсуждать часами, в этом разбираются все, и для этого не надо много читать и выполнять сложные упражнения. Те же, кто пришёл за уникальным содержанием учебной программы, мало обращают внимания на форму: они пришли не развлекаться, а учиться.

Часто у таких «продвинутых студентов» обнаруживается хорошо подвешенный, образный язык со словесным поносом (игнорированием типизации, как у поэтов) в речах и текстах, художественное фантазийное, малосвязанное с жизнью и учебными материалами описание своих проектов, красочное и яркое, с дикими ошибками по содержанию. А поскольку такие люди себя в силу хорошо подвешенного образного языка считают лидерами, то они больше заинтересованы сорганизовать против прохождения учебной программы других студентов, нежели позволить преподавателю убедить себя побольше работать, или пройти подготовительные курсы, чтобы поднять свои шансы в прохождении целевого курса. От таких людей в группе нужно вовремя избавляться. Учить нужно тех, кто заинтересован в содержании курсов, а не в их форме.

Люди, которых волнует содержание курса, а не форма, обычно показывают безусловные успехи, они пишут потом письма о пользе этого содержания. Если же что-то отвращает студента от серьёзного содержания, скучно без seductive details, то может этому студенту вообще нужно чем-то другим заняться? Качественно ли было выполнено стратегирование «развивающегося», достаточно ли собран «развивающийся»?

Нравится или не нравится стиль подачи как определяющий фактор для обучения или отказа от обучения — преподавателю-лидеру хорошо бы это оценить. Если стиль подачи оказывается важней содержания подачи, так люди просто не этому предмету учиться пришли, не за этим содержанием. Их нужно отпустить, им в жизни другое нужно.

Насчёт «текста, сложного для понимания», так экзамены вступительные и прочие формы проверки адекватности студента сложному содержанию для того и служат, чтобы отсеять тех, кому рановато такое содержание брать. Если считать, что лидер должен уговорить любого (квантор всеобщности, «любого-любого») студента, то вряд ли можно будет избегать затяжных ситуаций типа «я не понимаю ваш материал, и я не понимаю, почему не понимаю! наверное, вы не развлекли меня достаточно, чтобы я потрудился». То есть проблемы недоученности для встречи с преподавателем-предметником вдруг оказываются проблемами преподавателя-лидера!

Понятно, что если речь идёт о популяризации каких-то знаний, то тут ловцы на форму будут настаивать, что их подход работает лучше, и дальше их советы сведутся к совмещению предмета (квантовой механики, операционного менеджмента, неважно какого) с покером на раздевание или поп-психологией (эти два варианта чуть ли не одинаково интересны), чтоб уж наверняка заинтересовать. Но если речь идёт не о популяризации (с непонятными её результатами как «ознакомление с существованием предмета»), а именно об обучении (в том числе образовании) с получением какого-то мастерства по его итогам, всё-таки содержание оказывается важнее формы.

Ещё одна проблема — это групповое образование. С одной стороны, можно организовать распределённое/командное лидерство, когда не только преподаватель занимается мотивацией одного студента, но и вся учебная группа (все мотивируют всех). С другой стороны, возникают явления групповой динамики¹¹⁰: у людей в группе как в стае приматов появляются альфы и омеги (авторитарные лидеры и угнетаемые ими «слабаки»), и если даже из группы исключить этих альф и омег, то на их место немедленно выдвигаются какие-то другие особи. То есть группа совершенно необязательно будет местом с совершенно добрыми людьми, там возникают и мотивы конкуренции, и появляются скептики и критики самой программы образования, и личности агента-преподавателя, и отношение к преподаванию как к обычному сервису («я вот буду упираться и лениться, а вы тут меня мотивируйте и учите, и если не справитесь, то вы виноваты: я потребитель, и я всегда прав»).

Ещё одна проблема в практике преподавания — это оценка студентами преподавателей, «как в бизнесе». Увы, оценивать преподавателя компетенции у студента нет. Студент ведь реально не понимает, за что ему преподаватель ставит два балла за его неправильный (с точки зрения студента — самый правильный, выстраданный!) ответ, или не понимает, почему преподаватель заставляет этого студента работать, а не развлекаться. Или не понимает, почему преподаватель вообще отказывается ставить оценку (ибо не все форматы обучения предполагают формальное оценивание студентов).

С одной стороны, обучение — это сервис для «развивающихся», с другой стороны, оценка результата обучения тут часто не может быть сделана самим «потребителем», ибо потребителем мастерства является не столько сам «развивающийся», сколько тот проект, в котором будет проявляться целевое мастерство. Помним, что преподаватель, вместо своих курсов проводящий игры в покер на раздевание, будет получать положительные оценки студентов, а строгий преподаватель, требующий беглости рассуждений в своём предмете и поэтому требующий дополнительного времени — отрицательные оценки студентов. А вот оценки мастерства, которое на выходе имеют их студенты/выпускники, ставшие мастерами — вот эти оценки должны давать не сами мастера (тут ведь конфликт интересов!), и не преподаватели, а кто-то из свидетелей демонстрации мастерства выпускников в реальных жизненных ситуациях, уже после выпуска. И преподаватель с приматом формы и развлекательности в его предмете может с большой вероятностью проиграть скучному преподавателю без развлекательности, но с приматом содержательности и акцентом на перенос обучения в жизнь.

Как-то А.Г.Кушниренко встретил в США отлично говорящего по-русски почти без акцента американца, который ни разу не был в России. Он сказал этому американцу, что хотел бы так выучиться английскому. Ответ американца был такой: «Не выйдет. Ибо я учил русский в армии, и меня учил сержант. А тебя будет учить профессор. С профессором ничего не выйдет, а сержанта у тебя не будет». Вот это всё, что нужно знать про развлекательность и результирующее мастерство. Обучение взрослых и детей до необходимого уровня мастерства чему угодно ровно такое: сержантским методом. В спорте, заметим, с развлекательностью у самих спортсменов тоже не очень, развлечения тут не столько у спортсменов, сколько у болельщиков. Хочешь медальку чемпиона — вкалывай, это и есть твоё развлечение. Не хочешь — никто тебя не держит, можешь даже на соревнования не ходить.

Что делать с теми, кто пришёл по разнарядке и не хочет учиться

Мы рекомендуем преподавателям людей, которые критически настроены и мешают, исключать из группы (а деньги возвращать). У преподавателя нет обязанности учить тех, кто не хочет, если это не какие-то специальные условия, оговорённые в контракте (скажем, особого сорта контракт на обучение сотрудников какого-то предприятия, и в этом контракте оговорено, что предпринимаются специальные мотивационные меры, чтобы «разнарядка» стала успешной). Конечно, мы тут не обсуждаем общеобразовательную «официальную» школу, в которой нужно совместно учить и бандитов, и почти слабоумных, и будущих академиков. Нет, частное образование (тем более образование для уже образованных, хьютагогика/андрагогика) отличается тем, что можно сказать: «контракта с вами нет, вот ваши деньги назад, и до свидания». Конечно, нужно попытаться решить дело миром, понять причины конфликта, но если это человек, которого прислали «по разнарядке» (начальник строго-настрого приказал пройти курс, оплатило производство), то отчислять с курса таких людей надо без жалости.

Если просто административно пригнать вузовских преподавателей на какой-то «курс повышения квалификации», то реально интересуются предметом обычно процентов десять-двадцать (остальные пролистывают первую главу онлайн-курса и считают, что им на курсе делать нечего, или курс скучный, или времени нет, или курс нужно проходить не сейчас, а когда-нибудь, или приходят на встречу с живым преподавателем, не открывая курса — и тогда не получается «перевёрнутого класса», и т.д.). У заинтересовавшихся этим «повышением квалификации» преподавание в вузе часто не является обычно единственным их делом. Пройдя учебный курс, эти заинтересовавшиеся приобретают мастерство, а затем присылают повторить свой опыт друзей, знакомых и подчинённых по невузовской линии. Эти все люди тоже приобретают мастерство (в случае образования — становятся умней), делают карьеру, и дальше процесс повторяется — они тоже присылают своих сотрудников, друзей, знакомых, даже членов семей. Это относится и к работникам компаний, которые тоже часто приходят по какой-то разнарядке. Повторим: успешным обучение по разнарядке будет только у одного-двух из десяти присланных начальниками студентов. Но этот процент резко растёт, если начальство практически в ежедневном режиме интересуется результатами обучения и требует использовать результаты в повседневной работе. «Разнарядка» должна быть хорошо организована, чтобы быть успешной.

Без личной заинтересованности в собственно обучении имеем доктора наук или начальника пары тысяч сотрудников, которому кажется, что он давно и надёжно владеет и доступом к бюджетным деньгам, и системным мышлением, но для получения сертификата о повышении квалификации он готов потратить час на вытаскивание десятка слайдов из своей давно готовой ещё до прохождения какого-то курса типовой презентации по своему давнему проекту. Этот десяток слайдов далее выдаётся за резюме проекта, эссе или чего там ещё нужно в курсе того же системного мышления, методологии, менеджмента, какого-то прикладного курса, неважно ведь чего, любой сертификат не будет лишним! Десять слайдов, которые обычно рассказываются всем подряд и много лет одни и те же, знанием никакого из курсов в этих слайдах обычно не пахнет, там cut/paste прошлого опыта доктора наук из вуза или большого начальника. Преподавателям такие «студенты» в кавычках говорят, что преподаватели как раз они, а преподаватели курса — эксперты, которым ещё надо доказать, что они имеют право выступать экспертами.

И если таким «фейковым студентам» говорят, что система уравнений никак не может быть целевой системой, или целевой системой не может быть «разработка системы X», или указывают на какую-то типовую ошибку, описанную в курсе моделирования и собранности, или курсе системного менеджмента, это немедленно атрибутируется как «в вашем варианте дисциплины этого нельзя, а в моём можно, и я прав, а вы никто, вы ещё должны доказать, что ваш курс — это SoTA, а пока моё текущее знание объявляю главнее» и «это неуважение к моим сединам, так студентам говорить нельзя». Правильный ответ в такой ситуации — «скатертью дорожка», и дальше учить только тех, кто хочет учиться.

Это в корпоративном консалтинге есть задача убалтывания тех, кто не хочет (например, в ходе каких-то корпоративных изменений, когда вынуждены менять свою работу множество людей, и они сопротивляются этому уж как могут). В консалтинге платят именно за это: мотивирование людей на изменения, само содержание изменений обычно хорошо известно, неизвестно, что надо сделать, чтобы эти изменения произошли — как сделать так, чтобы люди не просто освоили метод, но и начали его использовать (перенос в жизнь).

В обучении взрослых в отличие от консалтинга платят провайдеру обучения именно за то, что он обучает какой-то практике/стилю работы/методу работы/виду труда, а не за то, что он мотивирует студентов. Это в традиционной средней школе отношение может быть обратным: платят за то, что мотивируют школьников учиться, а уж сам факт научения мало кого волнует: все же понимают, что в жизни эти знания не пригодятся, никого не волнует конечный итог: transfer of learning.

Студенты не хотят читать? Люди взрослые, «читалка текстов» есть в любом компьютере, но с голоса содержание курсов брать труднее. Можно ещё нанять кого-нибудь, кто прочтёт тексты курсов вслух добрым голосом, рассказывая при этом анекдоты, чтобы студентам не было скучно. Наших преподавателей и инструкторов при этом нанять дикторами не удастся, они заняты более важным делом: делают умнее тех, кто хочет стать умнее и готов для этого поработать — и поработать с текстами. Чудес не бывает: если студенты не готовы работать, то они не должны быть студентами, не должны тратить ресурсы живых преподавателей на своё обучение. Будем учить тех, кого убедили, а в ситуациях «а ну, попробуй меня уговорить» не участвуем, обеим сторонам ведь заранее понятно, чем это кончится: время будет потрачено, результата не будет.

Часто бывает, что студент технически не может учиться: хочет, но не может подолгу работать, не имеет физически на это времени, не имеет начальной подготовки. В этом случае нужно предложить студенту пройти подготовительные курсы новой грамотности, чтобы научить студента учиться.

Основная претензия, которая всплывает в плане «утери мотивации», это большой объём учебной работы. Например, за рубежом systems thinking намертво ассоциируется с использованием системной динамики в менеджменте, и только. Так что за рубежом всего за пару дней отлично научились давать этот предмет (системную динамику, но называют её «системным мышлением»). Можно ли нам следовать этому образцу? Ответ: нет, нельзя, ибо объём всей «системной динамики» сильно поменьше того объёма материала, который даётся в курсе «Системное мышление» ШСМ. К тому же «системная динамика» не слишком связана с многоуровневостью (рекурсивным применением) системного мышления, поэтому аргумент про «смотрите, как быстро там учат» к системному мышлению вообще не относится, этот аргумент про совсем другую дисциплину. Сравнимый объем знаний по системному мышлению в ШСМ даётся так же легко и играючи, как дают его учителя «системной динамики». Например, за пару дней можно хорошо разобраться с проектными ролями — там примерно столько же материала, сколько в «системной динамике». И результат рассказа про роли за два дня тоже известен: студенты через неделю уже говорят, что в своём проекте со всеми договорились. Достаточно ли этого? Нет, конечно. Так, нужно стремиться не самому со всеми договориться, а договорить всех вокруг себя (ибо если ты договорился с каждым из тех, кто не договорился ещё между собой, то хорошо в проекте всё одно не будет). А для этого нужно знать много больше про коллективную деятельность, чем даётся в материале про проектные роли.

И так с любым сравнимым по объёму материала кусочком, можно резать по главам (день очных занятий на главу какого-то учебника) и продавать отдельно. Беда в том, что этих кусочков много, и ещё нужно проработать и связь между этими кусочками. Тут банально не хватает времени, и «низкая мотивация» относится к тому, что у людей обычно совсем другие представления об учебных программах вне вузовского и школьного образования.

В вузе готовы проходить четыре семестра матан, а вне вуза почему-то ожидают, что это будет быстрее. Нет, чудес не бывает. И преподавательское лидерство в том числе заключается в помощи студенту сжиться с фактом, что обучение реально занимает много времени, и нужно реально перестраивать своё жизненное расписание, чтобы успевать. Все эти «микрокурсы», «микролёрнинг» как «работающие при низкой мотивации» — это больше маркетинговый тренд, они не столько лучше учат большим учебным программам (этих же микрокурсов нужно будет сотни пройти на одну программу!), сколько просто лучше продаются.

Упражнение по альфе мастерства

В учебнике «Методология» даны формулировки контрольных вопросов для списка состояний (определяемых событиями достижения их контрольных точек) для альфы воплощения «железной» системы. Основываясь на этих состояниях, предложите набор состояний альфы целевого мастерства для вашего проекта обучения, а затем оцените состояние вашего проекта по адаптированному варианту. Если ваш проект связан с обучением группы студентов, то возьмите мастерство «в среднем по группе», потом в задании будете работать с подальфами каждого студента в группе (для каждого контрольного вопроса отведите одну строчку таблицы, «дела для получения положительного ответа» заполните только для очередных пяти дел, чтобы не злоупотреблять upfront планированием в agile проекте курса):

Состояние альфы	Контрольный вопрос	Ответ на вопрос в вашем проекте	По какому рабочему продукту можно убедиться в ответе	Какие дела нужно сделать, чтобы получить положительный ответ

Задания по преподавательству

Для вашего проекта обучения в coda.io:

Создайте и заполните в coda.io таблицы подальф целевого мастерства студенческой группы, где каждая подальфа представляет собой мастерство отдельного студента. В качестве шаблона используйте состояния и контрольные вопросы, спроектированные в упражнении по альфе мастерства в Aisystant.
Напишите из роли преподавателя пост о вашем проекте обучения. Что и кому будет говорить преподаватель в вашем проекте? Отразите это в посте.

7. Оценка результатов обучения

Оценка результатов обучения из блога

Не верим попсовым рейтингам, они врут. Нужна элитарность, а не попсовость.

В чате gonzo-обзоров обсуждали (с https://t.me/c/1334131803/51066) парето-фронтир с ценами и перформансом LLM на ChatBot Arena -- https://lmarena.ai/?price. Проблема в том, что на разных "аренах" (тысячи их) цены всех моделей одинаковые, "из прайс-листа", а вот оценки умности -- различаются, поэтому все подобные "парето-фронтиры" что-то показывают, но что именно -- непонятно, все они разные.

Арена оценивает модели, сравнивая их попсовость, как на рекомендательных сервисах: побеждает попсовость -- то, что нравится большинству, vox populi, vox Dei. Для меня в оценке знаний мнение большинства -- это сдвиг в махровый фундаментализм, суеверия, гарантированное отсутствие SoTA. Фронтирные умные ответы обычно не нравятся народной массе, они контринтуитивны, они "грузят". Люди доверяют не верному, а знакомому. Людская арена дико консервативна в плане распространения новых идей. Сетка с приоритетом рациональных, а не "идеологически верных" решений будет заведомо проигрывать на людских аренах.

Я как-то много лет увлекался анимешками и мангой. Очень быстро разобрался, что если выбирать аниме и манги по итогам "народного голосования" (по рейтингам на профильных сайтах), то этот ужас нельзя смотреть, равно как нельзя слушать поп-пузыку, от которой уши вянут. Лучшие для моих глаз и ушей произведения обычно имеют семёрочку-восьмёрочку из десяти на общих рейтингах. Рейтингование мозгов (и человеческих, и нечеловеческих) по их человеческой попсовости — путь туда же. Не удивлюсь, если лучшие мозги в попсовом рекомендательном рейтинге будут иметь тоже семёрочки-восьмёрочки.

В принципе, этот эффект обучения народному идиотизму у толпы (обучение по материалам интернет-помойки, плюс добавлены ответы на вопросы от толпы в сервисах типа Толоки или Mechanical Turk) уже прояснили, качество учебных материалов имеет значение:

-- Textbooks Are All You Need, https://arxiv.org/abs/2306.11644, где повышение качества данных драматически улучшало качество обучения.

-- “model collapse”— обучение на синтетических данных с диким количеством ошибок (обучение у детей, а не у профессоров -- у черни, а не у элиты) обычно ведёт к ухудшению качества, хватает нескольких поколений обучения одних сеток галлюцинациям других сеток, и разумности каюк.

-- To Code, or Not To Code? Exploring Impact of Code in Pre-training, https://arxiv.org/abs/2408.10914, добавка кода (данных с жёстким контролем типов прежде всего) в данные для начального обучения существенно повышает результаты за пределами собственно кодирования: up to relative increase of 8.2% in natural language (NL) reasoning, 4.2% in world knowledge, 6.6% improvement in generative win-rates (и, конечно, a 12x boost in code performance).

-- When Less is More: Investigating Data Pruning for Pretraining LLMs at Scale, https://arxiv.org/abs/2309.04564, где тоже проверялось качество данных по простейшей оценке перплексии. И после этого бралось 30% от начального количества данных -- и получались результаты лучше.

-- LIMO: Less is More for Reasoning, https://arxiv.org/abs/2502.03387, это совсем другие авторы, нежели предыдущей работы, но они показывают результаты с 1% данных лучше, чем со 100% данных -- просто за счёт того, что эти данные тщательно подобраны. Никакого обучения у толпы, "статистического знания". Строгая элитарность! we propose the Less-Is-More Reasoning Hypothesis (LIMO Hypothesis): In foundation models where domain knowledge has been comprehensively encoded during pre-training, sophisticated reasoning capabilities can emerge through minimal but precisely orchestrated demonstrations of cognitive processes. This hypothesis posits that the elicitation threshold for complex reasoning is determined by two key factors: (1) the completeness of the model's encoded knowledge foundation during pre-training, and (2) the effectiveness of post-training examples as "cognitive templates" that show the model how to utilize its knowledge base to solve complex reasoning tasks.

Поэтому работаем в сторону элитарности, показываем друг другу только элитарные образцы культуры, а не попсовые "средненародные" со "средненародными ошибками" от недообученных как мокрых, так и сухих нейронных сеток. Вот представьте, что вы сделали нейросетку, которая вполне себе шарит в теории относительности -- и вы её посылаете выступить на попсовой арене. И она выдаёт, что никаких сил тяготения между предметами с большой массой нет, а есть искривление пространства-времени. Какой там будет рейтинг по сравнению с LLM, выдающей ответ из школьного учебника физики? Вот, оно самое -- вы этого хотели, вы это измеряли, вот вам.

Учитесь по серьёзной литературе, а не по поп-науке, и не будет у вас model-collapse, не будете заучивать намертво ошибки. В том числе учитесь программировать хотя бы для того, чтобы понимать, что такое "формальность", как надо обращаться с типами объектов. Вот для чего нужно изучать информатику в школе!

Ну, или учитесь по художественной литературе, по галлюцинациям "хороших писателей" -- и хлебайте плохое качество мышления, в количестве. Галлюцинации на входе -- выученные галлюцинации в мозгах -- галлюцинации на выходе. Зато вы будете попсовы, в рекомендательных системах будете с самыми высокими рейтингами!

Ко мне самому это тоже относится. Я бы сильно напрягся, если бы опопсел. Нет, лучше я не буду проще, и люди попроще ко мне не потянутся.

Не верим многоборьям, они врут

Принципы оценки интеллектов по мотивам психометрии дал François Chollet в https://arxiv.org/abs/1911.01547 — "батарея тестов", при этом особо указал, что "где-то там в основе пространственные паттерны для выделения объектов из фона", и предложил свой вариант текста, в этом году этот тест по факту прошли, в текущем году обещалось дать более трудный вариант (https://arcprize.org/). Это "как все", "батареи тестов".

Проблема в том, что "общий результат по батарее" не учитывает разнообразие, вы получаете среднюю температуру по больнице. Если одна LLM модель умеет рисовать, но не умеет в интегралы, а другая умеет в интегралы, но умеет говорить красиво, вы получите среднее от них всех, "ничего в среднем не умеют". Как это обходят люди? Ну, пытаются получать рекомендации не "вообще", а в узкой предметной области -- делают узкие арены, вроде "конкурса им.П.И.Чайковского" для пианистов, которые претендуют на игру не в ресторане" и не пускают на этот конкурс чемпионов мира по большому теннису. С LLM, конечно, побеждает "общая оценка" -- ещё и сделанная отнюдь не элитой, не докторами наук.

Поэтому мы и переходим к "аренам", в которых сеткам предлагается сравниваться по одной и той же задаче.

Мы уже рассмотрели, к чему ведёт "народное судейство". Поэтому надо устраивать гладиаторские бои на профильных аренах без участия людей. Этих "арен" тысячи, при этом они двух типов:

-- ни разу не гладиаторская арена, где сражаются друг с другом по олимпийской системе, а школьная олимпиада, бенчмарк. Берём какой-то набор задач за 100%, смотрим, сколько задач решено. Скажем, бизнес-бенчмарк, частный, https://t.me/llm_under_hood/500.

-- гладиаторская арена, где удаётся сформулировать игру, и сетки играют друг с другом на вынос, например, опять-таки "батарея" (от этого не уйти) текстовых игр, где победитель вроде как должен быть умней, чтобы выиграть. Там свой leaderboard, другие победители, чем на других аренах, а люди там вообще на 20 месте, на второй странице, https://textarena.ai/leaderboard

Смысла всех этих тестов нет, но "главные пузомерки" очень удобны для выигрыша в конкурентной борьбе. Скажем, журнал Byte, журнал PC Week публиковали в начале 90х (помним, что IBM PC появилась в 1980 году) в каждом номере рейтинги текстовых процессоров -- все эти Word, Word Perfect, Lotus 1-2-3, Excel. Поскольку сравнение было по факту "у кого фич больше", Microsoft банально копировало все новые появлявшиеся фичи и по очкам медленно вырвалось вперёд в каждой категории. После чего выбора не было -- какой журнал ни откроешь, везде были продукты Microsoft на первых местах, они там были в каждой категории. Гвоздь в крышку всей этой конкуренции забил MS Office, который добавил одну супер-дупер-фичу: умение взять cut из одной программы офиса и сделать paste в другую программу, и всё продолжало работать! Вот что-то такое сейчас может начать происходить с LLM -- у всех у них уже есть ответы на все вопросы "из коробки", мультимодальный режим с картинками и аудио, доступ в Сеть и даже поиск, умение рассуждать, умение выполнить команду на компьютере.

Приходится идти мимо рекомендательных систем, подбирать всё под свои задачи. Трудность в том, что для каждой отдельной задачи в каждый момент времени (при этом и scope задачи меняется во времени, и предлагаемые модели как по их точности ответов, так и по их цене) надо проводить отдельное тестирование — тут "каждый сам за себя", траты ресурсов на выбор модели огромные, и это нельзя сделать разово, ибо dynamic fitness landscape, заснул в одной ситуации, проснулся уже в другой.

Для моих применений вот прямо сейчас o3-mini с долгим думанием неожиданно сравнима с малодоступной и дорогой o1. Чисто субъективно, по чисто человеческим моим субъективным предпочтениям в очень узком классе задач, которые я даю с промптом "отвечай как исследователь уровня профессора", а то без этого любая LL-модель отвечает маркетинговым бла-бла-бла или цитатами из школьных учебников. Конечно, мои предпочтения при этом расходятся с препочтениями толпы, и мои личные оценки моделей не совпадают с оценками в пузомерках -- что бенчмарках, что в аренах.

А как вообще оценивать интеллект?

Концептуальная трудность теста интеллекта: он должен решать проблемы, которые раньше не видел. То есть сама идея "экзамена" и "подготовки к экзамену" тут не проходят: если известна функция награды, её при подготовке к экзамену читят. Вся официальная система образования показывает ровно такой результат: вместо подготовки к жизни готовят к ЕГЭ, а в вузах -- к госам. Выпускники отлично умеют сдавать экзамены! Работать и нормально жить, правда, не могут -- но зато с экзаменами всё очень хорошо! Проблемы эти я описывал в 2022 году в "Как определить, правда ли, что мы делаем людей умнее?", https://ailev.livejournal.com/1604070.html. Ибо я сам берусь за то, чтобы сделать людей умней, обучаю (pretraine, finetune, RL -- или как они там называются для людей) их мокрую нейронную сетку. Выход тут один: вместо экзаменов выпускать в мир, пусть там решают реальные задачи, которых не видел ни студент, ни препод.

И это мы переходим к полностью альтернативному подходу к замерам интеллекта, это open-endedness. В этом подходе в явном виде задаётся тот, кто делает бенчмарки -- это тоже должен быть AI-агент, ибо люди быстро выдохнутся. Один агент быстро-быстро учится решать проблемы предъявленного класса, а другой учится сочинять интересные проблемы. И работают они в паре. Собственно, так происходит в большинстве пузомерок-бенчмарок -- начиная с Glue и SuperGlue (забыли о таком? А ведь весь мир за ним следил! Вот: https://super.gluebenchmark.com/leaderboard). И даже ARC повторил ту же судьбу: агенты таки научились его решать, и команда в этом году приготовит новые проблемы -- при этом там простой критерий, это же бенчмарк для "догнать людей", поэтому берут проблемы, в которых люди ещё как-то ведут, имеют "аппаратное преимущество". Мне это напоминает гонку синтезаторов в музыкальной промышленности: когда появились электронные синтезаторы, ожидалось, что будет спрос на невиданные ранее звуки, музыка рванёт в новые неизведанные сферы, творцы получат неограниченную тембровую палитру! В какой-то мере это произошло, но в малой. Основное с этими синтезаторами было -- повторить "в ноль" звучание самых разных уже производящихся роялей, самых разных знаменитых убогих электропиано, акустических органов, всего, что было. Не новое -- повтор старого! Вот с интеллектом то же самое: не прорыв в новый интеллект, которому доступна будет иная продвинутая физика, иная продвинутая этика, иное хоть что-нибудь. Нет, задача "повтора в ноль" возможностей людей -- разве что пять лет назад достаточно было для декларации успеха повторить школьника, а сегодня вроде уже надёжно повторяется доктор наук (но злые языки говорят, что этот доктор наук по химии до сих пор рисует плохие картинки, а по самой химии почему-то выдаёт все секреты горючих, ядовитых, взрывающихся веществ, то есть честно рассказывает про всю химию, а не только про школьную).

Итак, нам нужен подход с двумя агентами: один решает проблемы, но другой придумывает интересные проблемы (не задачи, которые можно решить по уже известному алгоритму) -- и ещё можно подумать о демиурге, который творит мир, в котором формулируются эти проблемы. С демиургом можно поступить попроще -- выдать для работы этих двух агентов реальный мир, но это не совсем безопасно. Если же выдать виртуальный мир, то мы пока не умеем выдавать достаточно богатый мир, чтобы в этом мире мог проявить себя достаточно могучий интеллект.

В любом случае, поручать AI в этом мире надо решать не все проблемы, а только интересные проблемы. Если у вас победитель того самого конкурса Чайковского в гостях, то "в народе" его попросят, скорее всего, сыграть "Мурку" -- но это неинтересно. Интересно дать ему задачу, которую он сходу не сможет решить, но после её решения окажется, что культура агентечества (я специально не сказал "человечества", ибо не факт, что мы говорим о людях -- но про людей рассуждения, замечу, те же самые) стала немного выше.

Это всё типовые разговоры для сообщества open-endedness, которая в мире AI до сих пор держится особнячком. Но там всё тоже бодренько. Вот, например, манифестик от DeepMind — https://arxiv.org/abs/2406.04268 (русскоязычный обзор в https://t.me/gonzo_ML/2743), вот один из относительно свежих обзорчиков, https://press.airstreet.com/p/open-endedness-is-all-well-need, вот свеженькое от Stanley и Lehman, https://arxiv.org/abs/2501.13075.

И вот мой текст про следующий шаг после reasoning/thinking models — https://ailev.livejournal.com/1752457.html (я там пытаюсь провести параллель исследований по open-endedness и по eco-evo-devo).

Пузомерки дадут нам болванов для нашего прикладного интеллекта

Но что бы я тут ни писал, общие пузомерки останутся -- и lmarena, и конкурс ARC, и все остальные. Голы, очки, секунды. И, конечно, придётся выдавать коммодитизированный продукт, который имеет заведомо высокие оценки на всех таких пузомерках. Умный "вообще", никто в вашей задаче.

Будут болваны (от болванок для токарного производства), из которых таки будут делать что-то удобоваримое для каждого применения.

Вот я в какой-то мере описываю сегодняшний момент коммодитизации неживых мозгов в 2017 году, 28 июня -- "Болваны для искусственного интеллекта", https://ailev.livejournal.com/1356016.html. Препринт "Attention is all you need" появился в первой его версии 12 июня 2017. Могу себе очередной зачёт поставить по предсказаниям — там написано, что "AI будет коммодити и дешевле грибов". Всё так и есть, уже!

А вот отёсывать эти commodity интеллекты для решения узких классов прикладных задач (делать из неотёсанных болванов прикладные интеллекты) — тут непаханное поле, эта музыка будет вечной, и для неё не кончатся батарейки тестов. Особенно, если учесть теорему бесплатного обеда, что нет универсальных алгоритмов. Скажем, вот исследование о том, что thinking модели -- это просто попытка эмулировать внешний reasoner, символический вычислитель, "To CoT or not to CoT? Chain-of-thought helps mainly on math and symbolic reasoning", https://arxiv.org/abs/2409.12183. Для меня этот результат означает, что нейронная сеть выучивается работать символьным вычислителем, что ещё надо показать, насколько эффективно -- он же на нейросети работает дьявольски медленно! Скажем, вот как тяжело работает геометрический вычислитель на спиралях (helix, а не "Феликс"), просто чтобы складывать числа -- https://arxiv.org/abs/2502.00873. И такое, заметим, происходит со всеми символьными/точными вычислениями.

Поэтому кроме open-endedness надо ещё понимать, что проблемы начнут решаться в сторону:

-- ухода от естественноязыковой дискретности в размышлениях

-- специализации аппаратуры для разного сорта алгоритмов, которые будут эффективны в разного сорта проблемах

-- сетевой организации интеллектов: как сделать MoE на сети, где Experts от разных поставщиков. Кто там "системный интеллект", который будет всё роутить? Кто там будет править этим миром? Кто будет мозгом для мыслительного тела? А кто будет иммунной системой, защищающей от паразитов?

Но это уже темы другого поста.

Update: обсуждение в https://www.facebook.com/ailevenchuk/posts/pfbid02pMAPsWJFAPGxFKQt2gq1ZM867pSefs6F8t6VWXaUTwkJHTkdFb8NTreVxJetGeNol

Предрассудки по поводу измерения интеллекта: путают с прикладными курсами

Очень часто вокруг учебных проектов возникает дискуссия по поводу оценки/измерений результатов обучения («инженерные обоснования» того, что результаты обучения соответствуют ожидаемым). Очень хочется оценить квалификацию «заготовок для мастерства на входе» в формате каких-нибудь «вступительных экзаменов» и оценить квалификацию в «результирующем мастерстве на выходе» в виде выпускных экзаменов. Вроде бы это всё должно быть похоже на результаты инженерных проектов с их испытаниями, в крайнем случае на «доказательную медицину». Но нет, всё оказывается существенно сложнее.

Во-первых, выставление какого-то уровня мастерства сдачи экзамена/теста как KPI приведёт только к тому, что все остальные потенциальные результаты обучения будут так или иначе проигнорированы, и будет показан высокий KPI, то есть участники обучения будут попросту натасканы на прохождение нужного теста (как в школах натаскивают на ЕГЭ), а собственно обучения какому-то мастерству (кроме мастерства прохождения теста) не будет: индикатор, который стал целью, перестаёт быть измерителем успеха, перестаёт быть индикатором чего бы то ни было, кроме достижения собственного значения¹¹¹. Более того, в обучении экзамен пригоден только для показа того, что выполняется какая-то отдельная операция, да и то не в каких-то рабочих условиях, где полно непредвиденностей и отвлекающих факторов (помним про контексты и перенос обучения в жизнь). Скажем, можно на уроке физкультуры проверить, удаётся ли пробежать стометровку на норматив. Но это ничего не скажет, насколько человек умеет двигаться, если считать результатом занятий физкультурой именно «умение двигаться» (например, сможет ли он танцевать или ходить под парусом, или поднять тяжесть, или даже пробежать, но марафонскую дистанцию, или выйти победителем в поединке греко-римской борьбы).

Сравнение с расхожими практиками «доказательной медицины» (которые тоже критикуются, см., например, работы Judea Pearl и Scott Mueller¹¹²) тут тоже не проходит. Например, использование двойного слепого метода: набираем две группы людей, одну учим ерунде, вторую учим как надо, а потом замеряем результаты обучения двух групп, при этом «слепым методом», то есть преподаватели не знают, учат они ерунде («плацебо») или настоящим умениям! И те же проблемы, что в медицине: имеем ли мы право вместо потенциального лечения давать пациентам плацебо в контрольной группе, или нет? Так и тут: имеем ли мы право вместо потенциально хорошего обучения обучать контрольную группу ерунде, или нет? И насколько можно собрать однородную группу, чтобы верить статистике? Оценка результатов обучения по тем же методам, что в науке и инженерии (с принятыми там критериями инженерных обоснований) в обучении не проходит.

Всё с оценкой результатов обучения становится ещё хуже, если речь заходит об измерении интеллекта как результате образования, ответе на вопрос, делаем ли мы людей умнее, а не учим ли мы их решать какой-то узкий класс заранее известных задач. Эта проблема сейчас стоит перед исследователями AI, она подробно разбиралась в курсе «Интеллект-стек».

По поводу измерения интеллекта есть множество предрассудков, которые упираются в непонимание природы интеллекта: интеллект как мыслительное мастерство изготавливает прикладное мастерство решения какого-то класса задач. Все предложения немедленно устроить экзамен какого-то сорта проваливаются: если мы понимаем, какой экзамен, то будем не мыслить учиться, то есть разбираться с неизвестными тебе ситуациями, а сразу прикладному мастерству, которое проверяется на экзамене. Всё самое плохое, что говорят про ЕГЭ как оценку школьника по критерию «готов к жизни», будет также применимо и к сдаче экзамена на «наличие интеллекта»: в новых ситуациях это экзаменуемое не будет встречаться, преподаватели будут тебя натаскивать на лёгкое прохождение экзамена, а не на решение будущих неизвестных проблем, а вот нужное для решения очередной новой проблемы никогда не будет проверено — непонятно ведь, что проверять! Chollet в работе «On the Measure of Intelligence»¹¹³ (обязательно читать тамошний литературный обзор!) чётко формулирует: интеллект достаточной универсальности должен справляться с задачами, о которых не знает не только ученик, но и преподаватель. По факту это означает, что преподаватель не может сделать тест на решение этих задач — он этих задач ещё не знает, поэтому и не может предложить! Точно так же не может сделать тест на интеллект и кто-то «независимый»: тестироваться должно решение проблем, о которых может не знать ещё и этот «независимый экзаменатор»!

А ведь есть и другие характеристики интеллекта. В курсе «Интеллект-стек» приводилась характеристика вменяемости. В исследованиях по GAI используются характеристики безвредности/harmlessness и «помогательности»/helpfulness и честности/honest¹¹⁴.

Все предрассудки по поводу «покажите результаты измерений вашей работы по усилению интеллекта» упираются в то, что в головах людей крепко вбиты представления о тестировании интеллекта людей экзаменами (неважно, выпускными или вступительными, включая собеседования при поступлении на работу), а продолжение разговора идёт в сторону испытаний традиционных неинтеллектуальных инженерных систем, которые должны решать понятный и оговорённый жёстко зафиксированный не меняющимися требованиями класс задач. Все идеи по поводу оценки интеллекта, которые не укладываются в эти давно устаревшие представления — не будут услышаны.

Интеллект — это совершенно другой объект, это не прикладное мастерство, хоть как-то проверяемое! По поводу интеллекта можно вдуматься, почему появилась пословица «умная голова дураку досталась»: сущностей в умности оказывается две, ибо одна про интеллект как мыслительное мастерство разбираться с незнакомыми ситуациями и новыми классами задач, другая про разные-всякие прикладные умения решения узких классов задач, которые понятно как решать. И ещё есть «злой гений», что тоже не выявляется традиционными тестами «на умность», при этом этичность (те самые harmlessness, helpfulness, honesty, но не обязательно именно они) тоже непонятно как замерять.

Умная по части умений голова (хорошо надрессированная на какие-то практики типа решения математических задач какого-то понятного класса, управления джипом или даже самолётом, отрисовка сложных деталей в САПР, и т.д.) дураку в части интеллекта досталась: при столкновении с новым и необычным никакое владение прикладным мастерством не помогает, нужно включать мышление, и если сильного интеллекта с его мышлением по решению никогда не встречавшихся проблем нет — то вот ты и дурак!

Образование должно делать людей умнее, то есть усиливать интеллект. Одна из характеристик сильного интеллекта — это универсальность в части решаемых с какой-то приемлемой скоростью проблем: интеграл по скоростям решения самых разных проблем из бесконечного числа их классов. Высокая скорость решения в одном классе проблем — это ничто, маленькая скорость на большом числе проблем — тоже ничего не даст, а вот приличная скорость на приличном числе проблем — это то, к чему стремимся. То есть что-то типа теста IQ: берём батарею тестов разных типов (универсальность) и суммируем (интеграл) время решения задач этих тестов (скорость). Chollet говорит, что для замеров силы машинного интеллекта мы можем взять за основу только то, что нам известно про людей: у них есть какие-то врождённые особые способности выделять из мира правильные с точки зрения освоения новых классов задач объекты — innate priors в их универсальных алгоритмах, реализованных нейронными сетями мозга. И дальше говорит: а давайте сформулируем то, что есть у людей, и будем эти же innate priors замерять у машинных интеллектов. По факту оказалось, что его тестирование очень похоже на тест IQ для людей. Дёшево, но удивительно не сердито: IQ оказывается не лучшим критерием для определения реально умных людей, успехи в жизни оказываются не так впрямую зависят от IQ (хотя дебилов этот тест может помочь отсеять, но нам же умных надо делать ещё умнее, а не дебилов отсеивать!). Тут даже не нужно приводить ссылок, про недостатки замеров IQ для людей горы литературы, про это подробно говорилось в курсе «Интеллект-стек». Про недостатки замеров самых разных характеристик силы интеллекта AI-агентов, в том числе и путём сравнения с замеренными характеристиками людей говорилось тоже очень много. В частности, нет хорошо определённых характеристик интеллекта для «людей». Дикарь из джунглей Амазонки, средний отвечающий на тесты пенсионер из сельской местности, профессор топового вуза с родным английским языком будут демонстрировать очень разные характеристики интеллекта, включая все эти harmlessness и helpfulness, а также honesty и даже persuadability, равно как и IQ. Но все они будут умнее кошки, это без сомнения. Как их сравнить друг с другом так, чтобы разница стала очевидна?! И как взять разницу не в целом по итогам пары десятков лет обучения и «просто жизни», но по итогам прохождению каких-то учебных программ? Тем более, что эти характеристики непрерывно меняются, нейросети в людях непрерывно доучиваются, и оценка «сегодня» будет неверна уже «завтра». Хорошего SoTA ответа на эти вопросы нет.

Люди, или люди с машинами, или коллективы — кто судьи в том, что они поумнели по итогам обучения?

И тут нужно заметить, что проблема «измерения результатов обучения» отличается от проблемы проверки «есть ли у железяки/человека интеллект». Нам же нужно не «есть» или «нет», а выдать дельту между «было» до обучения (включая образование) и «стало» после обучения. Так что методы, которые дают «однозначный ответ» типа теста Тьюринга, неприменимы. Вы не можете посадить будущего нобелевского лауреата за занавесочку и простого выпускника вуза за ту же занавесочку, а затем попросить экзаменационную комиссию определить, кто из них кто. В самой предметной области инженерии AI-агентов уже признаётся, что машины становятся умней людей, и нужно уходить от людей как оценщиков, оценщиками машин дальше будут тоже машины, люди будут не способны оценить интеллекты, более умные, чем они сами¹¹⁵.

В то же время есть неформальные способы оценки, например, отбор «похожих на себя», кооптация в разные сообщества людей с общепризнанной силой интеллекта или степенью квалификации в прикладном мастерстве: «мы академики, признаём вот этого Имярека тоже академиком, считайте его интеллектуалом» и параллельное «вон та академия признала вон того интеллектуалом, так там лжеакадемики, наша академия не признаёт его никем, кроме как шарлатаном», только в сегодняшнем варианте кооптировать сверхинтеллекты после их усиления предлагается даже не людям, а машинам. Так что и это решение не слишком помогает, никакой «объективности» нет, критики не избежать.

В любом случае, «выход за пределы судей-людей», равно как выход за пределы усиления интеллекта именно людей в интеллект AI-агентов и даже интеллект команд — это тренд сегодняшнего дня.

Тут можно указать, что усиливать интеллект можно даже не по линии методов решения проблем, а на уровне самой постановки задачи. Так, на курсе «Моделирование и собранность» за один семестр из студента ШСМ делают человека-киборга: студенту отращивают компьютерный экзокортекс и приучают им пользоваться, реализуют эвристику «два года ты работаешь на цеттелькастен, потом цеттелькастен всю жизнь работает на тебя». Речь идёт о мастерстве «мышления письмом» для управления памятью и вниманием при помощи компьютера, а не только «хорошо тренированного живого мозга», мастерство в практике помодоро (компьютер отслеживает время), мастерство трекинга работ (модификации GTD и поддерживающий их софт типа Focus To-Do¹¹⁶). Далее второй семестр программы «Организационное развитие» учит системному моделированию для удержания уже в нескольких головах деятельности немаленького предприятия.

Помогает ли это с новыми классами проблем, которые будут встречаться после обучения, то есть усиливает ли интеллект? Конечно! Это ж всё будт просто новые «проблемы» как объекты, их нужно выявить (моделирование), удержать во внимании (собранность), запланировать на их решение время (операционный менеджмент), обсудить с коллегами (коммуникация, включая риторику), и всё это только для того, чтобы их решить быстрее, независимо от класса этих проблем. Далее контрольный вопрос: проверять усиление интеллекта будем вот этого киборга из человека и его софта, или требовать сдать смартфон перед проверкой и изображать из человека «выживанца в ядерной катастрофе», как это происходит во время ЕГЭ, когда нельзя пользоваться компьютерной техникой и нельзя выходить в интернет? Проверять решение этим человеком-киборгом проблем в одиночку (интеллект-in-the-small), или проверять таки, что он адекватно решает проблемы в коллективе (интеллект-in-the-large), а потом ещё и может организовать коллектив на решение проблем (системный менеджмент), и замерять прирост скорости решения заранее неизвестных проблем, которые решает коллектив, оснащённый суперкомпьютерами? Идея «покажите мне экзамен, который гарантирует, что вы сделали человека на 24.2% умнее» быстро разваливается после таких вопросов. «Если король просит генерала перепархивать бабочкой с цветка на цветок, а он не выполняет приказ — то кто виноват, генерал или король?», вот это рассуждение как раз про тех, кто требует организовать какое-то «приборное» измерение усиления интеллекта студента по итогам прохождения им образовательных программ.

Ещё одна линия вопросов — это про тот самый интеграл по классам проблем. У Chollet это формулировки типа «все классы проблем, которые может встретить человек» или «все классы проблем, которые могут быть во Вселенной», то есть включая проблемы, недоступные человеку, включая проблемы недоступные человечеству со всеми его компьютерами. Если задачу может решить машина Тьюринга за бесконечное время, то это считается вполне решаемой задачей в математике! А в жизни? В жизни какая-нибудь супер-дупер машина Тьюринга будет решать эту задачу миллиарды лет, то есть по факту задача будет «нерешаема». Хороший тут пример — это доказательство того, что нейронная сетка неограниченной ширины может аппроксимировать с заданной точностью любую функцию. Для математиков — «может», для физиков — «может для простейших случаев и нынешних компьютеров за миллиарды лет, для сложных случаев вы даже представить не сможете, сколько это лет». То есть измерение прироста интеллекта ещё и должно давать не только приемлемую математическую оценку интеллекта «для всех классов задач, которые могут встретиться человечеству или вообще во вселенной», но и быть реализовано физически так, чтобы давать оценку за приемлемое время и с низкими требуемыми ресурсами. Но как узнать, какие проблемы в каких проектах встретятся человеку через год-два, да ещё и как оценить, может ли человек-выпускник решить эти проблемы, и какая затрата ресурсов при этом будет считаться приемлемой?

После курсов усиления интеллекта хотелось бы, чтобы их результата хватало бы хотя бы на некоторое время (лучше бы годы, чем месяцы) после окончания этих курсов. Интересует усиленный интеллект, который и впрямь встретит что-то непонятное и неизвестное его носителю, а то и всем людям на глобусе, и разберётся с проблемой!

И тут опять нужно обсуждать не людей, а «интеллектуальных агентов», то есть xGI (natural general intelligence, artificial general intelligence, hybrid general intelligence и так далее). Люди, люди с компьютерами (например, со смартфоном) и доступом к гуглу и ChatGPT, группы людей и компьютеров, только компьютеры с универсальными алгоритмами AGI, всё пойдёт. Но что и как из этого измерять, каким способом?!

В AI это обсуждается как неправильность ориентации всех исследований и всей инженерии xGI на достижение SoTA в каких-то уже известных бенчмарках, ибо это всё равно как сдача экзамена по ЕГЭ: на пять баллов сдал биологию и математику, а в жизни тебе потребовалось пожарить из коровы котлету — и там сразу этика, диетология и кулинарное искусство, а экзамен ты сдавал по биологии, и тебе это в жизни никак не помогает, хотя в биологии изучают в том числе и коров и даже могут упоминать, что живых существ нужно беречь (забывая упомянуть, что коров на планете много больше, чем можно было бы ожидать их встретить в дикой природе именно из-за того, что их разводят специально. То есть коровам вроде бы свезло, что их едят! Но и это знание про везучих коров никак не помогает пожарить котлету!).

И никакого SoTA в смежных требуемых областях у тебя после сдачи экзамена нету, и ты умён только тогда, когда покажешь скорость освоения этого всего для тебя нового, другие прикладные навыки будут не в счёт. В России ЕГЭ по литературе давно уже сдан универсальным алгоритмом¹¹⁷. И что, будем считать эти алгоритмы «готовыми к жизни», то есть сравнимыми как-то по интеллекту со школьниками, сдавшими тот же ЕГЭ? А когда они сдадут на пятёрку, как тогда (а ведь уже сдают, во всех странах, и не только школьные экзамены, но и вузовские)? А если сделаем что-то типа батареи таких тестов, «все ЕГЭ, что требуются в России», то будем ли считать алгоритм не глупее школьника-выпускника с такими же оценками? Эх, не работает ориентация на проверку знания SoTA в каких-то областях, акцент ведь должен на создании новых SoTA-практик, открытии новых предметных областей. И проверяется SoTA в этой работе с непредвиденным, а не SoTA в решении известных задач!

Нужно замерять не столько врождённый интеллект, сколько выученный интеллект

В работе Chollet утверждается про единственный ориентир в измерении интеллекта: наличие innate prior у людей, то есть того факта, что уже известно: человеческие детёныши выучиваются очень многим классам задач, если дать им на это не слишком большое время (но время это — десятки лет!). Ещё известно, что как-то эта способность детёнышей человека коррелирует с результатами тестов на IQ (решение простейших задач на выделение каких-то геометрических объектов из фона, распознавание и сравнение паттернов — то есть умение заметить какие-то закономерности в том, что вы видите, и можно сюда добавить «и слышите, и нюхаете»).

В части усиления интеллекта мы работаем на двух уровнях:

innate priors (врождённый, хардверный интеллект какой-то силы. Выпил кофе или наелся ноотропов, а в компьютере заменил поколение процессора и версию универсального алгоритма, и это интеллект усилился!)
inductive bias/предвзятости в рассуждених, которые мы познаём/выучиваем. Прошли какие-то (не любые!) курсы — и интеллект усилился. Разные курсы, разные усиления интеллекта, хорошо бы как-то проверять, какие курсы на сколько усиливают. Собственно, требование «измерить результат поумнения» как раз про это.

Так вот, никакие тесты типа IQ не срабатывают с inductive bias, и именно поэтому тесты IQ никак не измерят способность смышлёного дикаря с высоким IQ в плане решения новых задач в физике, менеджменте или строительстве звездолётов, не покажут, что выпускник элитного вуза с не очень высоким IQ, но который честно учился, чему-то «исподволь» научился и поэтому сможет решать неизвестные ранее задачи лучше, чем необученный, но очень смышлёный дикарь.

План наш в том, что мы будем повышать интеллект не «исподволь» путём обучения на каких-то произвольно взятых курсах (даже если говорить о курсах математики, физики и других, ассоциируемых с особым умом), но путём обучения именно мыслительным практикам интеллект-стека, именно эти мыслительные практики помогают справиться с ранее неизвестными проблемами. Мы делаем гипотезу (как культуртрегеры), что это правильные inductive biases, правильные предвзятости в рассуждениях, которые ведут не столько к искажениям в этих рассуждениях, сколько действительно к ускорению разбирательства с задачами, которые могут сегодня встретиться цивилизованному человеку.

Решение проблемы: ориентироваться на то, как проверяет интеллект эволюция

Так что ж делать? Как нам узнать, становится ли интеллект сильнее после каких-то учебных программ, или не становится?! Речь идёт даже о прикладных учебных программах, которые должны, по идее, давать не строгий набор каких-то конкретных навыков, а какой-то прикладной интеллект: умение действовать в ситуациях, которых не было в учебниках. Скажем, прикладная программа по телесному интеллекту (курс системного фитнеса) должна давать возможность разобраться с телом в ситуациях, в которые не попадал ни ученик, ни учителя (авторы курса, преподаватели). Скажем, вам в голову не приходило, что вы займётесь скалолазанием. Но вдруг попали в соответствующую ситуацию — и если телесный интеллект у вас есть, то вы разберётесь, и справитесь. Так что мы не будем тут даже уточнять, прикладной какой-то интеллект (а не набор конкретных прикладных навыков выполнения каких-то узких практик) или общий интеллект. Можно вообще говорить о «калибре личности» (например, «Вася — мощная личность!») как о сумме всего мастерства агента (интеллект плюс разнообразные прикладные мастерства). Как проверить, вырос ли «калибр личности»?

Надо применять эволюционный подход в инженерии: если после наших курсов люди и/или AI-агенты, или их команды начинают решать какие-то новые проблемы в количестве и с большой скоростью, то это будет означать, что их интеллект поднялся, помог освоить (иногда изобрести, иногда выучить на прикладных курсах) прикладные практики в новых областях. «Калибр личности» тем самым в результате обучения оказывается выросшим, и рост идёт тем быстрее, чем больше идёт акцент на фундаментальное образование, то есть усиление интеллекта, а не прихват прикладного мастерства по разным практикам.

Если «наши» выпускники более конкурентоспособны, чем «не наши» выпускники, то их интеллект мы усилили сильнее, чем это делают конкуренты. Если нет, то нет. Всё как в природе. Проверка качества образования идёт в реальной жизни, а не на экзаменах. Выпускников Гарварда и Оксфорда знают по тому, что им удалось сделать за свою жизнь, а не по тому, что им удалось сделать на экзаменах.

То есть смотреть нужно не на момент выпуска студента как свежеиспечённого мастера, а на происходящее затем с мастером в жизни. Грубо говоря, если из вашей школы вышло десять нобелевских лауреатов, а из других только по одному, то с научными проблемами у выпускников ОК. Если из другой школы вышло пятнадцать мультимиллиардеров, то там с подготовкой в части проблем бизнеса ОК. Можно, конечно, дальше задаваться вопросами: это школа на входе таких талантливых берёт и потом не портит, или таки реально чему-то выучивает, что такие результаты? Исследования такие были, они показывают, что какой-нибудь Гарвард в плане обучения не так сильно меняет людей, как какой-то победитель в категории «доучиваем с нуля до крепкого среднего класса» из глубинки США. Вот там, в отличие от Гарварда и Оксфорда, реально берут проблемных представителей «меньшинств» и доучивают до крепкого среднего класса! Прирост знаний колоссальный, такой вуз реально делает людей умнее, даёт успех в жизни заведомо не очень успешным. Но поскольку обучение идёт только до крепкого среднего класса, а не до элиты — гениальность рекордсменов по умению учить никому не известна, кроме специалистов. Кто лучше учит, тот неизвестен! И присовокупите сюда то, что все эти Гарварды-Оксфорды берут детей из таких семей, где в самих семьях их могут чему-то важному доучивать, так что и результаты замеров по итогам обучения будут «университет+доучивание в семье», то есть измеряется тоже не-пойми-что, а не итог обучения в вузе. Недаром лучшие университеты сопротивляются планам обеспечить всем «равные возможности поступления»: король-вуз после этого может оказаться голым, правдой окажется, что важны не получаемые в вузе знания, а просто правильная компания тщательно отобранных сокурсников!

В любом случае, смотреть нужно прежде всего на разницу между демонстрируемым результатом прохождения учебной программы (выпускными испытаниями) и результатом задействования практики в жизни. Волновать должны не «экзамены» на момент выпуска, «конечная стадия изготовления мастера», но поведение мастера в момент встречи с проблемами из жизни — то есть поведение во время эксплуатации выученного целевого мастерства. Перенос обучения в жизнь — это главное, но и тут есть нюансы. Так, задействование мастерства в рабочих ситуациях происходит иногда существенно позже, чем момент выпуска. Может быть, выученное новое мастерство придётся задействовать только через дни, недели, месяцы, годы после выпуска. И тут же станет понятно, насколько при обучении учли кривые забывания: на утро после «выпускного экзамена» материал будет помниться, а через пару недель согласно кривым забывания будет помниться не более половины освоенного в курсе материала, если обучение ведётся «для сдачи экзамена». Поэтому продолжаем следить за квалификацией выпускников после их выпуска, степень мастерства отслеживаем долго во времени¹¹⁸.

Если команда учителей подняла интеллект студентов достаточно, чтобы выпущенные мастера отслеживали собственное мышление и коллективное мышление в своих проектах, то они смогут внятно рассказывать о своих успехах, включая рассказ о том, как они применили полученные на курсах знания интеллект-стека при решении проблем. Если их квалификация быстро и массово растёт после окончания курсов, значит усиление интеллекта есть. Если не растёт, то усиления интеллекта нет. Конечно, тут нужно учитывать «непрерывное обучение»/continuous learning, понимаемое как часть общеинженерного «непрерывного всего»/continuous everything: нужно поддерживать SoTA свежеполученного мастерства постоянно, пока пользуешься этим мастерством, то есть постоянно доучиваться, причём в учебных программах образования (усиления интеллекта) постоянному доучиванию тоже надо учить: рост «калибра личности» после выпуска будет показывать заодно и то, насколько хорошо научили «развивающегося» ещё и непрерывному обучению, удержанию SoTA во времени.

Новации ШСМ в определении того, что она делает людей умнее

Оценка успешности выпускников есть, но она происходит не на задачах, которые даёт Школа, а на задачах, которые даёт жизнь. Берёшь в жизни рабочий проект (экзаменационный билет даёт не экзаменатор, а жизнь), делаешь, приносишь в Школу, рассказываешь об успехе. Если успех в плане решения проблем есть, растёт твоя агентность (адаптивность к изменяющимся обстоятельствам, инициативное нахождение и решение проблем), то у тебя рост квалификации.

Напомним: квалификации эти отличаются направленностью на изменения мира к лучшему (чем больше нацеленность на изменение не только собственной модели себя и модели мира, но и изменения самого себя и мира, тем больше агентность):

специалист — "ах, какой я стал крутой, как круто работаю",
практик — "вот тут мы с командой творим разное интересное, я сильно всем помогаю работать, договорился со всеми, вписался в мир",
мастер — "я помогаю людям вокруг моей команды работать много круче, договорил их всех, вписал их в мир".

Квалификации выбраны не произвольно «из головы», а соответствуют уровням EQF, пост-блумовского¹¹⁹ European qualifications framework¹²⁰, к которому Stephen Downes написал диаграмму-оглавление¹²¹ и далее её перевела на русский язык Cветлана Панюкова¹²².

Прохождению этих квалификационных ступенек содействует программа «Организационное развитие» (и перед ней программа «новая грамотность»). Вот в табличке показано, как семестры этой программы (номера семестров на стрелочках переходов между строчками таблицы) должны влиять на квалификацию в случае успешного прохождения:

На данный момент семестры программы «Организационное развитие» предусматривают следующий рост квалификации, который определяется содержанием учебной программы из шести семестров:

Моделирование и собранность
- Фундаментальный курс
Системный менеджмент и инженерия
- из инженеров в менеджеры
- из практиков в мастера
Объяснения и риторика
- Фундаментальный курс
Лидерство себя, коллектива, сообщества
- из менеджеров в агенты развития
- из мастеров в реформаторы
Образование для образованных
- Выход на фронтир в мировоззрении, умение обучать
Аналог учебной программы аспирантуры
- Исследовательский проект с прикладным результатом выхода на фронтир
- «диссертация» (учебная программа): документирование выхода на фронтир, а там как свезёт с выходом в «революционеры»

Предполагается, что на текущий момент позитивные результаты в виде поумнения от учебной программы ШСМ есть уже у всех «для личного пользования», только эти позитивные результаты надо дотащить от пользы для себя до пользы и для других людей. Поэтому попробуем распространить подход к оценке обучения как возможности менять мир вокруг себя не к внешнему миру личности, а к самой личности, зайдём «внутрь личности», на системный уровень ниже.

Квалифицируемая личность (то есть совокупность всех видов мастерства, которые её и представляют) тут выступает как раз в роли внешнего мира, а какой-нибудь Self или роль «развивающийся» (мастер развития личности, это внешняя роль в проекте обучения) в составе этой личности — носителем квалификации по изменению себя. Если есть какие-то понимания собственной личности, и дальше ничего не меняется в жизни личности, то это агент-специалист. Специалист себя верно оценивает, углубляет своё понимание себя, и на этом всё заканчивается. Если «развивающийся» продуктивно сотрудничает со своей личностью, «принимает и учитывает себя при планировании деятельности», сорганизовывается/собирается на выполнение какой-то уже известной агенту практики — это агент-практик. А «развивающийся меняет свою личность к лучшему» — это уже мастер по изменению себя, то есть развитию, понимаемому как обучение чему-то новому, новым видам мастерства, организации своей «внутренней команды» исполнителей разных личностных ролей.

Но «мастер» — это не конец линейки квалификаций. Дальше идёт «реформатор», по шкале EQF — это «развитие новых знаний и методов», при этом мы понимаем, что речь идёт о развитии знаний и методов уже не внутри личности, а за её пределами. Реформатор организует уже не только свою организацию, но и организации вокруг. В реформаторстве личности «личность, которая внутри себя устроена как команда вокруг Self/Самости/«Я» тоже выходит за рамки организации себя, то есть начинает организовывать личности вокруг себя, учить людей вокруг себя новым практикам, менять личности вокруг себя к лучшему. Это означает, что личность, выходящая на уровень «реформатора личностей» должна быть готова занимать роли в проектах обучения других агентов (людей и не только людей).

В том же oNLP так и учили (по версии ABNLP, The American Board of Neuro Linguistic Programming)¹²³: сначала научись отслеживать себя — это примерно наш «специалист по знанию себя, любимого», затем изменять себя — тут наши «практик по вписыванию в мир себя, любимого» и «мастер по изменению себя, любимого», потом помогать измениться другим (одному агенту-человеку или целой группе сразу, что требует немного других умений), имея опыт собственных изменений — тут наш «реформатор агентов вокруг».

Ещё раз отметим: степени квалификации «специалист», «практик», «мастер», «реформатор», «революционер» по отношению к одной личности (предмет нашего курса инженерии личности) и к организации (предмет программы «Организационное развитие») — разные, это лишь развитие идеи, которая постоянно повторялась в курсе «Системного менеджмента»: материал менеджмента вполне можно применять и для личности, помня, что это разные системные уровни, и поэтому там могут быть какие-то существенные различия. Обратное тут тоже верно: материал по обучению личности можно применять к организациям, они тоже «лица» — и тоже есть существенные различия. Так что квалификационные шкалы разные, но стоящие за ними идеи (и поэтому названия ступеней квалификации) — одинаковые.

То, что человек становится умнее, должен признать не сам провайдер обучения, не специально назначенная внешняя для провайдера комиссия, а какие-то внешние люди, которые видят эффективное решение выпущенными мастерами каких-то проблем. Работодатель, если это ситуация найма. Рынок, если ты бизнесмен. Коллеги-исследователи, если ты учёный. Если тебе начали замечать разные люди, что у тебя системное мышление (после прохождения курса системного мышления), значит, курс добился цели. Если у тебя за счёт использования материалов курсов вчетверо выросла зарплата за пару лет, то это косвенное признание того, что ты что-то стал делать лучше. И так далее. Начальные успехи многих выпускников ШСМ — это то, что они подуспокоились и начали спать по ночам, а их подчинённые перестали вызывать их из отпуска на третий день отсутствия. Это результат «поумнения», а не какие-то баллы за сданный экзамен или получение какого-то сертификата на официальном бланке. Польза сначала для себя! Успех разные люди трактуют по-разному, ибо решаются очень разные проблемы очень разных людей, играющих очень разные роли в очень разных проектах, и начинается это часто с решения личных проблем. Сначала починил себя, потом развил себя, потом чинишь окружение и развиваешь окружение.

ШСМ, как и другие провайдеры обучения, делает квалификации публичными, чтобы можно было брать широкую оценку от самых разных людей. Конечно, всегда будет какая-то критика, но тут как в науке и инженерии: публичность существенно снимает возможные вопросы к качеству оценок. Например, публикуются доклады об успехах выпускников¹²⁴, а в докладах указывается, что именно из материалов учебной программы было применено в успешных проектах. Для учительской команды полезно и то, что в подобных докладах рассказывается о встреченных мастером трудностях, «что не удалось» — и это позволяет подправить учебную программу, чтобы следующим мастерам это уже было легче, чтобы удавалось больше.

В любом случае, интеллект работает с чем-то новым, а эволюционный успех («революция»: существенное, то есть масштабное и массовое изменение текущей ситуации к лучшему в какой-то сфере) — это то, к чему следует стремиться. Выход успешных новаций за рамки одной организации тут хоть и слабый (ибо мы пока не знаем, это многоуровневая оптимизация свободной энергии, или нет — помним о материалах об эволюции в многочисленных курсах ШСМ), но критерий успешности. «Реформатор» по нашей шкале — это тот, кто сделал маленькую революцию, то есть реформу/трансформацию/оргизменения в крупной организации (а в случае инженерии личности — смог выйти за пределы изменения себя к лучшему на изменения к лучшему окружающих личностей). А вот «революционер» (он же «общественный деятель») — это тот, кто вышел за пределы организации, то есть инициировал и как-то возглавил постановку новой практики/деятельности в масштабах страны или даже планеты.

И ещё замечание про термин «мастер»: 1. «Мастер» в степенях квалификации выпускников ШСМ в части оргразвития, 2. «мастер» в степенях квалификации по изменению себя, любимого по шкале из текущего раздела, 3. «мастер» как состояние ученика (абитуриент, студент, мастер), освоившего какое-то мастерство — это разные словарные значения одного и того же слова. Какое именно значение имеется ввиду (мастер оргразвития, мастер личного саморазвития или мастер как закончивший обучение студент) определяйте из контекста, но не путайте.

Учебные программы дают не только немедленные результаты

Реальные результаты учебных программ, то есть результаты поставленного курсами мастерства (особенно когда речь идёт об образовании, то есть мыслительном мастерстве), проявляются в жизни людей не только и не столько в момент окончания этих учебных программ. Немедленные после окончания учебной программы замеры результатов обучения будут невалидными. Оценка ЕГЭ — это оценка умения сдавать экзамены ЕГЭ (и даже не знания школьной программы по каким-то предметам), но оценка итогов прохождения учебной программы школы должна бы быть по итогам послешкольной жизни: как помогло школьное образование выпускнику школы прожить содержательную жизнь, помочь себе и окружающим. Оценки ЕГЭ с этим мало связаны.

Тут как в инженерии: «твоё устройство хорошо работает у тебя на испытательном стенде, но это не то, что нам нужно: нам оно не помогает, поэтому мы его не принимаем». Можно обсуждать ЕГЭ как развитие идеи инициации¹²⁵ (трудные испытания, которые проходят мальчики и девочки, чтобы их признали уже взрослыми, или члены религиозного сообщества, чтобы подтвердить их статус), но это явно не образец для подражания в 21 веке.

Автора нашего курса напутствовали в 1975 году на первом курсе его университета в первую же неделю: «мы вас будем учить пять лет в университете странному. После чего вы попадёте на какой-нибудь завод, и выпускник технического вуза попадёт на какой-то завод. Дальше выпускника поставят начальником отдела сразу, ибо он попадёт в привычную для него среду, его учили работать в этой среде. Вы же увидите всё впервые, вас возьмут каким-нибудь инженером. Через год вы тоже станете начальником отдела. Через три года вы резко пойдёте на повышение, ибо таки разберётесь со всеми новыми задачами. А вот ваш коллега из технического института с большой вероятностью так и будет начальником того же отдела, ещё много лет. Вот этим и отличается университетское образование от технического: мы учим разбираться в неизвестном».

Идея такого напутствия была в том, что университет просто поднимает интеллект (он больше провайдер образования), а технический вуз учит прикладной специальности (он больше провайдер прикладного обучения). Но ещё важно, что результаты образования ожидались не на момент входа в какой-то проект, а только через некоторое время, да ещё и с задержкой на год-два. И заранее без шансов на то, что рабочее место хоть как-то будет соответствовать тому, на кого учились (идея образования, а не прикладного обучения). Автора учили на исследователя-физ-химика (прикладная специализация), но автор ни одного дня не работал химиком! И нельзя сказать, что он был так уж неуспешен в жизни: этот успех был ровно за счёт того, что алгоритмику (одна из дисциплин интеллект-стека) автор проходил ещё студентом с 1975 года, машинным обучением занялся с 1977 года, а семантикой пришлось заняться сразу после окончания университета, с 1980 года, ибо работать после университета автор пошёл в исследовательский вычислительный центр, где занимались в далёком 1980 году задачами AI, и без семантики там было никуда. Семантика — это тоже одна из дисциплин интеллект-стека, один из нижних уровней! Так и пошло потом: автор становился умнее за счёт прихватывания по ходу жизни знаний самых разных практик интеллект-стека, а не за счёт прикладного обучения.

Когда делаешь образованных людей умнее, нужно ориентироваться не на момент выпуска и замер в этот момент, а на то, что происходит потом, на протяжении многих лет. Не на однодневный «экзаменационный» замер, а на многолетнюю как рабочую, так и просто полноценную жизнь. И «инженерное обоснование» в образовании требуется для оценки возможности решения будущих проблем, которые ещё неизвестны. Для прикладного обучения такие оценки сделать легче, но проблема всё равно остаётся. Опять же, речь ведь идёт о SoTA. Оценка того, что кто-то способен решать задачи X SoTA практикой Y будет бесполезной, когда SoTA для задач X сменится с практики X на практику Z. Недаром многие профессиональные ассоциации свои квалификации требуют переподтверждать каждые несколько лет (но удивительно, что вузы не требуют переподтверждать свои дипломы!).

В ШСМ среди выпускников пока нет ни одного революционера. Никто из выпускников не произвёл революцию в какой-то отрасли, никто не взорвал какую-нибудь науку, никто не возглавил переустройство какого-то общества. Но это обязательно будет, и свидетельством качества образования в ШСМ будет именно это, а не что выпускники сдали какие-то экзамены.

В этом подходе мы совсем неодиноки. Какая-нибудь букеровская, или нобелевская, или тьюринговская премии делают ведь то же самое, только в узких областях: пытаются найти сильный интеллект в более-менее узком классе проблем, оговорённых организаторами премий. И даже «человек года» журнала Times тоже про что-то такое: премия без премии, указание на какие-то особые достижения в жизни «человека года», указание на его влиятельность на дела многих других людей. Другое дело, что это всё никак не связано с проектами обучения, которые занимались этими выдающимися людьми («революционерами»), идёт без привязки к каким-то учебным программам, которые проходили все эти лауреаты премий или «люди года». Мы же тут говорим про обучение, и причинно-следственные отношения между результатами обучения и достижением результатов. Не про «само как-то случилось, что интеллект усилился за время жизни, вот нобелевка в свидетельство», а «наша образовательная учебная программа усилила интеллект». В ответе на этот вопрос требуется специальное рассмотрение в рамках причинного вывода/causal inference. Но, похоже, сегодня вряд ли такое рассмотрение может быть проведено, знаний человеческой цивилизации для этого пока не хватает.

Пока ШСМ ещё даже не может похвастаться, что её учебная программа закрывает полностью все дисциплины интеллект-стека. И ещё нужно время на глубокое овладение прикладными предметными областями, в которых идёт работа: прикладное мастерство с высоким интеллектом получить быстрее (для некоторых это вообще будет означать «и не мечтал получить, но смог», и уже есть такие примеры среди выпускников), но это тоже требует времени, и часто это даже не недели и месяцы, а несколько лет. Проверяется же интеллект всегда на решении прикладных проблем, а не какими-то «замерами».

Учиться и получать какие-то уровни квалификации на основе демонстрации своих умений менять себя и других агентов, а также менять мир в целом, можно уже сейчас. Равно как уметь отвечать на вопрос «ну, и насколько тебя сделали умнее?» — правильный ответ такой же, как на «вопрос о смысле жизни, вселенной, и вообще»: 42! Как спрашивают, так и нужно отвечать!

Современное состояние науки не может решить и вопрос снижения тревожности в изучении сложных дисциплин (наиболее известна тут «математическая тревожность», она от чего только не зависит, ведущего фактора нет, но есть много работ, которые изучают это явление¹²⁶), и даже нет согласия на тему, что эту тревожность надо как-то существенно снижать, можно и стресс сделать фактором личностного роста¹²⁷. Есть и много работ о том, что изучение математики и физики не так уж сильно влияет на «умность», хотя все вопросы про то, как же замеряли это «влияние на умность» остаются. Например, работа «Learning of Content Knowledge and Development of Scientific Reasoning Ability: A Cross Culture Comparison»¹²⁸ показывает, что изучение физики оказывается не таким уж «выправляющим мозги», как это принято считать. A historically held belief among educators and researchers is that training in physics, which has a beautiful structure of logical and mathematical relations, would in general improve students’ abilities in conducting reasoning that is intellectually challenging. However, the result from this study suggests that training in physics content knowledge in the traditional format alone is not enough to improve students’ general reasoning abilities). Ещё есть материалы, обсуждающие beyond concept inventories towards measuring how students think¹²⁹, где рассматриваются проблемы попыток измерения качества мышления студентов, а не попыток измерения имеющихся у студентов знаний, которые не факт что ведут к качественному мышлению, но всё это очень плохо технологизируется по сравнению с concept inventory моделированием, которое оценивает не столько мышление, сколько знание SoTA понятий, а не каких-то народных/наивных/старинных понятий.

Пока в проблеме измерения интеллекта нет особого продвижения, мы в ШСМ будем использовать нейронные сетки множества (публичность!) наших собственных мозгов как неплохих квантовоподобных (и плохих байесовских, подробнее в курсе «Интеллект-стек») вычислителей по переводу разговоров, личной переписки, обсуждений докладов наших студентов и выпускников в заявления об эффективности нашего обучения. И всегда готовы услышать про новинки в решении проблемы демонстрации качества обучения мыслительному мастерству.

Ещё можно указать, что в соответствии с SoTA causal inference, данных статистики мало для принятия каких-то решений, нужна ещё будет контрфактуальная объяснительная теория, которая будет согласована с этой статистикой и поддержана данными эксперимента. То есть нужны не только «замеры» и «статистика», но и какая-то научная теория под этими замерами, а такой теории на планете сейчас нет. Мы же занимаемся инженерией, и мы не будем ждать, пока такую теорию предложат и она выдержит критику, чтобы победить все остальные теории. Средневековый инженер, как указывал Billy Koen, не отказывался строить мостик через речку, ссылаясь на то, что сопромат будет изобретён человечеством только через пару сотен лет, и поэтому он не будет заниматься инженерией этого моста, а подождёт до момента надёжной опоры на сопромат в своём строительстве. Образование — это инженерия, и опора тут точно так же, на всю доступную науку, но и смелое экспериментирование в тех случаях, когда теория пока отсутствует. Инженерия и научна, и ненаучна (подробнее это было в курсе «Системная инженерия»).

И ещё поскольку ожидаются какие-то «административные выводы из теории», то агенты, которые понимают, как эти «административные выводы» следуют из теории, намеренно могут изменить своё поведение, чтобы оно не соответствовало теории — если выгоды от учёта «административных выгод» будут больше, чем выгоды неизменения поведения (и тем самым следованию теории).

Пока же мы не будем делать вид, что сейчас по-быстрому удовлетворим запросы на «экзамены» или какие-то другие замеры мыслительного мастерства выпускников ШСМ, замеры их успеха в жизни. Не удовлетворим, на эти запросы не отвечаем намеренно, этот намеренный неответ на провокационные вопросы и есть SoTA в измерении человеческого интеллекта. Это не личное мнение автора курса о том, что проблема измерения интеллекта не решена, это современное состояние науки, это SoTA ещё и для исследований искусственного интеллекта¹³⁰.

8. Практика администрирования обучения

Администрирование обучения как инженерия обучающей платформы

В системной инженерии есть роль инженера внутренней платформы разработки (подробней это рассказывается в курсе «Системная инженерия»). В системном менеджменте ей соответствует роль администратора (подробней это рассказывается в курсе «Системный менеджмент»). В инженерии личности/практике обучения это администрирование обучения, выполняет эту практику обычно деканат/учебная часть/администратор.

Как обычно в случае администрирования, задача инженеров платформы — создать и развивать внутреннюю обучающую платформу, как «холодную тёмную фабрику» из LXP и преподавателей (возможно, живых, но возможно и AI-агентов), получающую на входе абитуриентов, проводящую по «конвейеру» студентов и выдающую на выходе мастеров.

Проектировщики (методологи), технологи (подготовка производства, методисты) и архитекторы обучения — это отдельные роли, а деканат/учебная часть/администрация проекта обучения занимается не их работой, а поддержкой изготовления мастера из абитуриента. Для того, чтобы с этим разобраться, надо для обучающей платформы рассматривать системы по довольно длинной цепочке создания:

Ученик как целевая система проекта обучения. На платформе, как на заводском «конвейере» (в который включаем и проектирование) идёт развитие ученика: состояния абитуриента как «сырья», студента как «полусделанного продукта в ходе изготовления деталей, сборки, испытаний» и мастера как «готового продукта». В пределе это индивидуальное адаптивное обучение, но даже в психотерапии бывают студенческие группы (психологические тренинги идут с группами), обработка со стороны платформы ведётся «партиями».
Собственно платформу LXP как систему развития ученика (система-создатель целевой системы), а именно LXP (learning experience platform) со включением туда живых «рабочих на станках» (преподавателей), если они оказываются нужны.
Команда инженерии LXP. Стратегирует, проектирует, разворачивает на серверах и поддерживает/operations LXP, включая найм и дообучение пула преподавателей как частей LXP. Тут может быть и поддержка CAD/CAM (моделеры для методологов и методистов, подготовка учебных и методических материалов), и подержка собственно ведения учебного процесса (ведение занятий), чаще всего это поддержка blended learning/смешанного человеко-компьютерного обучения (поддержка софтом интерфейсов студентов, преподавателей, администраторов).

Отдельно надо смотреть команду организаторов проекта обучения, эта команда должна сорганизовать как авторов учебных программ, так и команду инженерии LXP, а потом ещё и группу продвижения, а также учесть оргзвенья для ведения работ по привлечению инвестуры (пула инвесторов) и абитуры (пула абитуриентов — просвещение, маркетинг), плюс сюда же клубная работа (по поддержанию сообщества практики).

Интеллект студента как «выносная часть LXP»

В какой-то мере интеллект (мыслительное мастерство) можно рассматривать как часть LXP. Как об этом думать «инженерно»? Надо просто вспомнить, что интеллект (включая вменяемость, как способность изменить поведение агента на основе предоставленных рациональных аргументов) своей главной функцией имеет cognition/познание/learning/обучение, на входе получая проблему с неизвестной практикой её решения, а на выходе выдавая какое-то прикладное мастерство в практике решения уже не проблемы, а задачи какого-то класса. Так что рассматривать проект обучения можно двояко:

Учительская команда учит студента, как «пассивную нейросетку».
Личность студента самообучается (часть «интеллект» строит в личности часть «новое прикладное мастерство», или даже развивает какое-то мыслительное мастерство в составе того же интеллекта), взаимодействуя с учительской командой непосредственно (агент-агентское взаимодействие в диалоге) или опосредованно через тексты учебных материалов (или даже не тексты, а интерактивные модели и тренажёры, находящиеся в учебных материалах).

Это означает, что мы имеем два варианта curriculum learning (последовательности обучения):

Берём прикладной курс и «дрессируем» нейросеть студента на базе уже имеющегося интеллекта студента (скажем, умеет читать-писать, и больше ничего).
Сначала развиваем интеллект студента (учебная программа по развитию мастерства в практиках интеллект-стека), а потом задействуем этот вновь полученный интеллект (вменяемость), чтобы ускорить получение прикладного мастерства в личности. Надежда на то, что интеллект студента будет получать более компактный/сжатый учебный материал, который будет понятней, а дальше вместо «дрессировки» путём повторений и неосмысленного запоминания паттерна будет создание нового мастерства интеллектом самого студента.

Так что в долгосрочном периоде выгодным оказывается развернуть в студенте мыслительное мастерство по-максимуму, а затем по-быстрому обучить его прикладным практикам, особенно, если прикладных практик ожидается много.

Это очень условно соответствует тому, как учат студентов-инженеров: все они получают абсолютно неприкладной четырёхсеместровый курс матана (проходится один раз), а затем знание высшей математики используется студентами в самых разных прикладных курсах.

ШСМ в учебной программе «Организационное развитие» использует не подход «фундаментальные курсы сначала, прикладные потом», а подход, где фундаментальные курсы перемежаются с прикладными: курсы дисциплин интеллект-стека (например, «Моделирование и собранность», «Системное мышление», «Методология», «Системная инженерия», «Интеллект-стек») перемежаются с прикладными курсами инженерии различных систем («Системный менеджмент», «Инженерия личности»).

Для какой-то инженерии мы можем сказать, что речь идёт о некотором стеке практик, где нижние (относительно фундаментальные) практики стека представляют собой платформу для верхних (относительно прикладных) практик. Например, можно рассмотреть инженерию телесного интеллекта (курс «Системный фитнес») как обучение мастерству решать различные непредвиденные проблемы, появляющиеся перед двигающимся телом. А затем много быстрее будет осваиваться и бокс, и фигурное катание, и танцевание, и даже многочасовое сидение перед компьютером так, чтобы после этого ничего не болело, не затекало, не отсиживалось.

Проблема тут только в том, что в отличие от инженерии, развивающемуся нужно уговорить личность выполнить студенческую работу по построению своей части платформы создания мастерства. Мотивации же на это нет: слишком длинна цепочка от уровня дисциплин интеллект-стека («быть просто умным» не вознаграждается никак) до уровня мастера в какой-то прикладной практике. Поэтому приходится прибегать к ухищрениям, готовить «блинный пирог» учебной программы, в которой фундаментальные курсы с низкой мотивацией к их освоению перемежаются с прикладными курсами с высокой мотивацией к их освоению. Примерно так устроена и программа «Организационное развитие», где менеджмент как прикладная дисциплина вынесен на уровень названия программы, но сама программа начинается с курса «Моделирование и собранность», на который без понимания того, что дальше будет и инженерия, и менеджмент, пошло бы не так много студентов. А ведь именно курс «Моделирование и собранность» ускоряет обучение, основное его содержание как раз поднимает интеллект, что практично, полезно и эффективно для любой деятельности студента, но эту практичность, полезность и эффективность очень трудно объяснить. А полезность владения мастерством менеджмента объяснять дополнительно не нужно.

Обучение прикладной практике на «трёхдневных курсах» без сопутствующего усиления интеллекта и овладения общими основами инженерии той предметной области, к которой относится «трёхдневный курс» само по себе не даёт гарантий успешности её применения, так что учиться практикам интеллект-стека всё равно нужно, чтобы применять прикладные знания. Но учиться практикам интеллект-стека нужно и для того, чтобы быстрее осваивать материал и самих этих трёхдневных курсов! А затем эта «личная часть производственной платформы» (интеллект как часть LXP) потребуется мастеру, когда он сам будет выступать в учительских ролях: методолога, методиста, архитектора учебной программы, а затем даже может стать преподавателем в составе какой-нибудь LXP. Например, надо будет нанять нового сотрудника и обучить его какой-то работе, чтобы разгрузить мастера. Вот тут и окажется, что мастер сам попадает в ситуацию, когда он становится учителем. Дальше у него будет тот же выбор: дать новичку трёхдневный курс, или поднять интеллект новичка, дать понятие об инженерии предметной области, затем всё равно научить что-то делать. И для этого всего тоже потребуется производственная платформа.

Обучающая платформа в поддержке организационного моделирования

Если модели с чеклистами в универсальных моделерах — это корпоративные чеклисты (где по Atul Gawande приводится только самое важное, а нюансы все остаются в учебнике), то корпоративные регламенты — это те самые учебники, из которых ясны все нюансы. Так что можно брать Aisystant, и говорить, что это и есть «интранет предприятия с регламентами». В курсах Aisystant «домашки с моделированием рабочих проектов» это и есть работа с чеклистами, в которых только самое важное без нюансов, а «учебники» этих курсов — это регламенты с нюансами метода. И заодно в «клубе» получаешь поддержку communities of practice для практикующих метод, описанный регламентом. С одной стороны, Aisystant — это универсальный табличный моделер с AI, поддерживающий инженерное и организационное, а также личное моделирование, где курсы используются как «help для набора типов мета-мета-модели к табличкам в моделере». С другой стороны, Aisystant — это LXP с набором курсов, поддерживающий документирование методологом результатов моделирования процессов/практик/деятельностей/стилей/методов работы в формате регламентов с поддержкой моделирования альф в формате домашних заданий. Просто выпячиваем роль регламента для практик «объяснить новому сотруднику, что ему надо делать» и «дать справку по тому, как надо делать в случае разногласия между уже имеющимися сотрудниками» по сравнению с регламентами для «понять, как лучше обвинить напортачившего сотрудника». И всё, Aisystant готов быть таким интранетом уже прямо сейчас. Там даже студенческие группы — это группы сотрудников, которые следуют тому или иному регламенту, а препод — ответственный по связи сотрудников с авторами регламентов.

Итак, регламенты — это «справочники» (результат работы методолога), но там может поработать и методист. Обсуждение идёт текстом, самая неформальная модель. Этот регламент должен, как и материал любого курса, улечься в голове нового сотрудника как ожидаемое от него на работе мастерство. Табличное моделирование альф, проводимое в ходе организационного моделирования — это более формальная модель: там более строгое присвоение типа и убраны все нюансы, они останутся только в регламенте. Это оргмоделирование проводится прямо в ходе работы над созданием регламента. Регламент и «домашние задания» в виде заданий на отражение состояния альф как раз и будут «содержанием курса». Обсуждение проблем моделирования — это «клуб», он устроен как набор «форумов»: там обсуждается как разработка самого курса/регламента или учебной программы/распорядительной документации предприятия (время оргмоделирования/методработы), так и выполнение «домашек»/работа сотрудников над их рабочими проектами (время целевой работы). А «начальники» — это преподаватели, они присматривают, чтобы сотрудники/студенты не «сачковали» (мотивация/лидерство), решают проблемы непонимания (предметные эксперты). Старшие студенты и AI выполняют работу преподавателей, оценивают результаты работ.

Тем самым Aisystant получается ещё и софтом поддержки проектов оргразвития, его можно считать как LXP, так и организационным моделером. Это буквальное рассмотрение поминаемой Peter Senge идеи Learning organization¹³¹, где один из вариантов айтишной поддержки — это объединить орг-моделер с LXP. Это будет работать, потому как люди в организации должны будут научиться следовать регламентам и отслеживать состояние альф своих рабочих проектов — и мы сразу попадаем в ситуацию проекта обучения, и в этом проекте нам нужна поддержка со стороны обучающей платформы.

Возьмём для примера курс системного менеджмента, в котором даётся операционное управление как обобщённая подпрактика менеджерского труда. Это только один из разделов курса, но в курсе говорится о том, что есть многочисленные практики проектного, программного, процессного управления, управления кейсами. Все эти практики базируются на некотором наборе знаний из самых разных дисциплин, которые собраны в книгах Steve Tendon по подходу TameFlow¹³², а также в книге Donald G. Reinertsen «The Principles of Product Development Flow: Second Generation Lean Product Development»¹³³. Далее предлагается прочесть книгу для знакомства с этими принципами.

Но простое прочтение «Учебника по езде на велосипеде» не даёт умения ездить на велосипеде! Книжки Tendon и Reinertsen сделали одно очень важное дело: дала результат методологической работы — собрала под одной обложкой знания, которым нужно научить: типы объектов внимания, которые нужно найти в жизни (мета-модель предметной области) и необходимые операции с объектами этих типов. Donald Reinertsen — это актёр, выполнивший роль методолога.

Чтобы гарантированно воспользоваться этими знаниями, нужно развернуть эту книжку с результатом методологической работы в курс:

Найти способы объяснения, вставить их в текст
Определить новичковые ошибки, типичные для данного материала, вставить их в текст
Добавить «рабочую тетрадь» с заданиями
Обеспечить курс с рабочей тетрадью в варианте онлайн-курса, чтобы можно было отслеживать прогресс прохождения, проверять выполнение заданий.
Разработать методические материалы для преподавателей или инструкторов.

Но и этого мало. Нужно теперь под присмотром преподавателя решить несколько задач на производстве: находить нужные объекты внимания (для этого моделировать не только в Aisystant, но в принятой на производстве среде моделирования, например, в coda.io или notion.so, или аналогичной, а иногда даже в Excel-таблицах), выполнять необходимые расчёты (операционный менеджмент опирается на вполне определённые формулы, по которым нужно уметь делать вычисления — научиться находить данные для этих расчётов в реальном мире!), а затем менять мир вокруг себя на основе этих расчётов (задействовать какие-то технологии). Это требует преподавательской квалификации предметника, который будет разбирать поведение студента в реальном проекте.

Если речь идёт об учебной группе, то там появляется дополнительная польза от групповой работы: группа активно обсуждает проблемы проектов друг друга, при этом происходит domain randomization и задействование COIN (context inference): разные условия применения знания приводят к универсализации знания, студент лучше начинает понимать, что из знаний является общим, а что зависит от конкретных условий конкретной ситуации, конкретного проекта, а также надёжней вспоминает о возможной применимости материала курса к его конкретной ситуации. В учебной группе могут быть рассмотрены несколько самых разных вариантов применения знания за буквально одно занятие, это существенно ускоряет обучение. Но в отличие от ментора-предметника, который просто указывает студенту на его ошибки и подсказывает те материалы курса, которые он должен использовать в случае затруднений, групповое обсуждение требует новой квалификации, лидера: преподаватель следит за так называемой групповой динамикой (студенты в группе проявляют очень разную активность в обучении, в группе может возникать атмосфера враждебности, равно как и взаимопомощи) и мотивирует студентов, это подроль лидера. Преподаватель-лидер соединяет участников обучения как актёров с их ролью студента, занимается их мотивацией, а в групповой работе ещё и модерацией (то есть утихомиривает излишне активных, поощряет к участию излишне пассивных). Вторая подроль преподавателя — это уже знакомая по инструктору роль предметника, специалиста по изучаемой практике, указывающего на ошибки и подсказывающего, каким фрагментом знания нужно пользоваться в той или иной ситуации. Преподаватель-предметник должен знать предмет в достаточной степени, чтобы легко ориентироваться в десятке самых разных проектных ситуаций, которые дают ему студенты, легко переключаться с ситуации на ситуацию — и удерживать коммуникацию между студентами на мета-языке, в котором эти ситуации выглядят похожими.

Потом надо организовать и администрировать учебную программу: договориться о том, кто, когда, как, за сколько, у кого будет учиться, разместить учебный материал в Aisystant, сформировать учебную группу, назначить исполняющих роли преподавателей. А потом учить: предоставлять студентам доступ к Aisystant, а также следить за тем, чтобы выполнялись роли предментика (например, AI-ботом, отвечающим на вопросы в чате поддержки курса) и лидера в учебной группе.

Ситуация сложней, если речь идёт о русскоязычном курсе, а исходная работа доступна только по-английски. В этом случае нужно выполнить часть методологической и методической работы, связанной с переводом.

Ситуация ещё сложней в том случае, если нельзя взять одну книгу с выполненной методологической работой, ибо прикладной курс делается по чему-то, что находится на фронтире. Тогда нужно будет выполнить предварительную работу: методологу написать книжку, собрав под одной обложкой все те знания, которые нужно передать студенту. А дальше всё то же самое, что в случае курсов операционного менеджмента как практик управления потоком по материалам Tendon и Reinertsen, только за основу берём вот эту новую книгу (например, так был создан настоящий курс инженерии личности — этот текст был составлен автором с нуля, а не является адаптацией методологической работы какого-то зарубежного методолога обучения).

Интеллект нужен для того, чтобы работать с целевой практикой, которой нужно обучать: обсуждать объекты внимания в дисциплине этой практики, а также обсуждать технологии, поддерживающие дисциплину этой практики. Интеллекта (мастерства в практиках интеллект-стека) должно для этого хватать, поэтому методологическая работа будет точнее и быстрее, методическая работа тоже точнее и быстрее, преподавание точнее и быстрее, а если интеллект будет достаточным и у студентов, то само обучение будет тоже точнее и быстрее. Вот что пишет¹³⁴ на эту тему выпускник ШСМ Михаил Гусаров:

После обучения в ШСМ становится ясно, что большая часть доступных прикладных курсов — мусор.

Составители прикладных курсов не рассчитывают на наличие у студентов знания трансдициплин, кругозора и умения собранности, а также пререквизитов, в результате чего часто наблюдаются следующие явления:

Требуемые куски трансдициплины либо вставляются в прикладной курс, откуда их приходится выбрасывать при изучении (хорошо ещё, если эти трансдициплины не устаревшие), либо игнорируются и прикладное знание даётся без связи с трансдисциплинами.
Полезные и тривиальные для хорошо владеющего материалом, но неочевидные для его изучающих кругозорные обобщения пропускаются.
Курсы форсируют собранность обучаемых через сдачу заданий и привязку ко времени. В самых запущенных случаях приходится сдавать экзамены по кускам устаревших трансдисциплин, включенным в курс.
Курсы включают в себя куски других курсов, требуемые для освоения материала, а также экзамены по ним.

Это вдобавок к тому, что сама прикладная часть может оказаться некачественной.

Примеры:

Курс Coursera «Programming in R» экзаменует учащегося по истории (месту создания языка R) и юриспруденции (основам лицензий свободного ПО).
Курс «Human-Centered Design» половину времени рассказывает про конкретную прикладную практику сбора требований.

Поэтому при переходе от методологической части (чему учить) к методической (как учить) нужно ориентироваться на интеллект-студента. Желательно поднять этот интеллект, и учить прикладным дисциплинам после этого. Если у студента есть достаточная сила интеллекта, то можно аннотировать в примерах ситуаций важные объекты их типами, можно указывать на связи разных практик друг с другом, можно исключать общеобразовательные куски (ибо они же уже освоены, образование — это ведь и есть усиление интеллекта студентов!), можно в заданиях полноценно задействовать современное мета-моделирование и моделирование, можно избегать ошибок преподавания, заложенных в исходный материал. Например, если в исходном материале (например, англоязычных стандартах или статьях, или даже учебниках) есть определения терминов, то можно не опираться на тамошние определения терминов, ибо значения понятий не даются через определения, а задаются их употреблением в текстах — важно обеспечить достаточное количество текста с употреблением предлагаемых понятий, а не просто привести «словарное определение», которое окажет медвежью услугу: студент будет считать, что ему всё с этим определением понятно, а в жизни окажется, что совсем не так и «есть нюансы».

Как это всё работает вместе

Как работает вместе команда разработчиков курса и преподавателей, а также организаторы образования, которые берут на себя менеджерскую сторону вопроса и инфраструктурную поддержку как разработки, так и преподавания? Ответ тут простой: подход, аналогичный DevOps или его более свежий аналог SRE (site reliability engineering) из программной инженерии, или даже ещё более современный подход platform engineering с опорой на LXP.

Так, учебные материалы нужно прямо ассоциировать с программным обеспечением, и сразу понимать, что к курсам относятся основные принципы современной agile-разработки:

Любая версия учебных материалов не является последней, контроль конфигурации важен
Release early, release often
Авторы учебной программы должны понимать, что происходит в ходе как эксплуатации мастерства студента (учебные материалы описывают практику так, как она выглядит в момент эксплуатации/использования), так и в ходе преподавания (методические материалы описывают, как создавать мастерство какой-то практики), то есть глубоко знать как целевую практику, которой обучают (целевой метод работы/методологию), так и практику самого обучения (методику/метод обучения).
Разработка не следует строгим стадиям «передачи полной проверенной версии без возможности вернуться и что-то доделать» (то есть водопадной/каскадной модели), когда культуртрегер что-то передаёт методологу, методолог потом передаёт методисту, методист потом отдаёт преподавателям. Нет, это «параллельная инженерия»: все работы идут по факту «одновременно», но поддерживается строгая дисциплина управления конфигурацией и командная коммуникация на предмет отслеживания потенциальных конфликтов конфигурации.
Максимальная автоматизация (вплоть до NoOps) на стадии эксплуатации (исключение людей в преподавании, исключение людей в замене содержания курсов на серверах LXP).
… и так далее, мы тут не касаемся особенностей непрерывной разработки учебных программ, они такие же, как в любом другом инженерном проекте. Если кто-то из учительской команды и команды деканата (включая преподавателей) принимал участие в agile проекте разработки софта, то это большой плюс: нужно брать из этих методов организации работы максимум.

Ещё важно, что все члены команды провайдера обучения должны получить какой-то специальный тренинг, хотя бы пройти курсы интеллект-стека и вот этот наш курс по обучению личности, а не просто хорошо знать свою целевую предметную область, практике работы в которой они учат. Иначе авторская команда (культуртрегеры, методологи, методисты, архитекторы) и деканат (включая LXP и, возможно, живые преподаватели в его составе) просто не будут понимать, как сорганизоваться в проекте курса, как поделить между собой (в том числе между собой и софтом, собой и умным студентом) работу в проекте обучения.

Масштабирование обучения целевому мастерству серьёзно зависит от вот этого обучения авторов курса и администрации/деканата, а также организующих их менеджеров. Если эти команды не готовить специально, не учить их, то из каждых 100 человек, которые прошли обучение, будет «органически» появляться один человек, который потом будет помогать разрабатывать новые курсы, преподавать, организовывать обучение (работать в деканате). А если учить специально, то таких людей из каждой сотни будет 10 человек, и они помогут выучить или вдесятеро больше выпускников, или обеспечить индивидуализацию обучения такую, что выпускники будут «изготавливаться» более качественно.

Главное тут — это понимать, что основная работа над учебной программой только начинается после начала преподавания для первых студентов. Самая большая ошибка тут считать, что выход первой версии учебных материалов означает конец разработки и начало долгого преподавания. Нет, как и в случае разработки софта, «выход в продакшн» означает только момент, когда опираться можно не столько на часто оторванные от жизни ожидания разработчиков, сколько на реальное поведение студентов в ходе курса, реальные оценки того, насколько удаётся научить студентов, и это повод для активных изменений в курсе.

Ещё нужно помнить, что SoTA мастерства меняется, и это тоже повод для изменений в содержании учебных материалов. Так что начало преподавания — это важный момент в долгом проекте обучения, но никак не окончание стадии разработки из «водопадной модели», никак не закрытие разработки. Обучение — это сервис, а обучающая платформа с размещёнными на ней учебными материалами не является однократно проектируемым, изготавливаемым и затем вечно эксплуатирующимся в одной версии продуктом. Нет, никакого каскада/водопада с его «сделали, отдали, забыли». Нет, в проекте обучения непрерывно развивается деканатом обучающая платформа (на серверах и в головах студентов), авторскими командами материалы учебных программ, «развивающимися» само мастерство в их личностях. Непрерывное всё.

9. Клубная работа

Субкультуры, контркультуры, школы, общества и сообщества

Поскольку практики как-то разделяются/shared личностями, мы не можем обойтись исключительно рассмотрением одиночных личностей в ситуации обучения как техно-онтогенеза мастерства. Техно-онтогенез тут как раз и есть ситуации классического обучения/teaching, когда «дети» наследуют генетическую информацию «родителей», только в техно-варианте (иногда говорят об «искусственном» в противопоставлении «естественному») при этом речь идёт не о родителях, а учителях, и не о детях, а учениках, а сама информация мастерства при этом предполагается отчуждённой от её носителей («разрабатывается в КБ», то есть организации провайдера обучения), с возможностью модификации по итогам его опробования. Но есть ведь ещё и техно-филогенез, то есть непрерывное мутирование знаний в ходе их передачи/обучения, появление новых практик в ходе исследований и в результате каких-то инженерных проектов, исчезновение одних практик и появление других (этих «конструкторских бюро» с разными вариантами реплицируемого мастерства много, они конкурируют). Для рассмотрения техно-филогенеза надо рассматривать не отдельные онтогенетические пары «учитель-ученик» в момент создания отдельного мастерства, но на совсем другом масштабе времени множество личностей, которые совершенствуют разделяемое ими мастерство выполнения каких-то практик, участвуя в их техно-эволюции как сохранении удачных находок и непрерывных пробах «умных мутаций», которые эти практики меняют. Тем самым при обсуждении обучения мы вынуждены обращаться к онтологии социальности¹³⁵, которая имеет дело со множествами личностей и какими-то их организованностями: организации, общества, сообщества. Мы говорим тут о личностях, поскольку нас интересуют не столько организменные отличия агентов, сколько отличия в мастерстве, в разделяемых/shared и непрерывно эволюционирующих знаниях о практиках.

Культура/culture¹³⁶ означает в разных школах мысли разное: иногда это агенты, иногда их поведение, иногда это свойство («идентичность», похоже на какое-то замеряемое свойство). Онтологически наиболее внятные значения сводятся чаще всего к культуре как к поведению какого-то общества/society, а субкультуре/subculture — поведению сообщества/community. Иногда «культурой» называют и само общество, а субкультурой — сообщество (скажем, «субкультура готов» может означать как набор готских практик, так и самих «готов» как личностей-носителей культуры, а часто ещё это переносится и на самих агентов, про которых говорят как о «принадлежащих субкультуре»). Контркультура/counterculture¹³⁷ — это новая практика, которая в части её передачи пытается заместить старую практику. После замещения эта контркультура сама становится культурой, а её уже будет замещать следующая контркультура.

Тем самым термины «культура», «субкультура», «контркультура» пополняют длинный синонимический ряд метод/практика/деятельность/стиль/вид труда/способ работы, но немного специфическим образом: это практики, которые выполняют какие-то группы агентов, а не отдельные агенты. Так, «корпоративная культура» — это набор каких-то практик, которые выполняют члены какой-то организации, но можно говорить также о «корпоративном стиле работы», «методах работы компании» и так далее. Главное — это понимать, что речь идёт о практиках, ролях, ролевых интересах.

Дробление обществ, сообществ, равно как и культур и субкультур нечёткое (паттерны поведения не имеют чётких границ, они плохо отражаются дискретными формальными «членораздельными» представлениями, «голографичны» — хорошо репрезентируются глубокими нейросетевыми представлениями¹³⁸). Это дробление явно не двухуровневое, а многоуровневое. Вот анекдот, иллюстрирующий эту многоуровневость культуры:

Как-то тёплым, летним утром шёл мужик по мосту и увидел другого мужика, стоящего на перилах и явно намеревающегося прыгнуть вниз. Испугавшись, он подошёл к нему и заговорил:

— Остановись! Не делай этого!

— Почему?

— В жизни столько прекрасного, ради чего стоит жить!

— Например?

Первый, задумавшись:

— Ты вот верующий или атеист?

— Верующий.

— Я тоже. А ты христианин или еврей?

— Христианин

— Я тоже. А ты католик или протестант?

— Протестант.

— Я тоже. А ты приверженец епископальной церкви или баптист?

— Баптист.

— Ну и ну! Я тоже. А ты баптист церкви Бога нашего или баптист церкви Христовой?

— Баптист церкви Бога нашего.

— Я тоже. А ты баптист ортодоксальной церкви Бога нашего или реформированной?

— Реформированной.

— Ну просто невероятно! Я тоже. А ты баптист реформированной церкви Бога нашего 1879 года или баптист реформированной церкви Бога нашего 1915 года?

— 1915 года.

— Ух мерзкий еретик! — сказал первый мужик и столкнул второго вниз

Разговор про культуры, субкультуры, контркультуры — это просто продолжение разговора про разбиение практик, разделение труда, пытающийся отразить тот факт, что разными видами и подвидами практик занимаются разные группы агентов. Агентов (а мы будем считать, что не агентов, а личностей) можно группировать по их культурам в сообщества, считая, что они связаны общим практикованием на уровне использования мастерства, и обучением на уровне создания мастерства. А если есть мастерство, то надо рассматривать обучение этому мастерству. Так что понятия сообщества, мастерства и обучения оказываются тесно склеенными.

Тем самым культурами и субкультурами как отсылкой к практикам и мастерству занимается методология, а вот обществами и сообществами — социология, в нормативной части сводящаяся к инженерии обществ и сообществ. Чтобы подчеркнуть связь сообщества и практики, которые выполняют личности, принадлежащие этим сообществам, часто говорят о сообществе практики/community of practice/CoP¹³⁹. Впервые это выделение группы ллюдей/сообщества на основе общности выполнения какого-то вида труда было предложено когнитивным антропологом Jean Lave и теоретиком обучения Etienne Wenger в книге 1991 года «Situated Learning»¹⁴⁰. Затем Wenger¹⁴¹ значительно расширил эту концепцию в своей книге 1998 года «Communities of practice» и последующих статьях и книгах. CoP может развиваться естественным образом из-за общего интереса членов к определенной области или сфере деятельности, или же оно может быть создано намеренно с целью получения и распространения конкретных знаний. В ходе обмена опытом в использовании метода с другими носителями мастерства, мастера как члены сообщества практики учатся друг у друга и получают возможность развиваться личностно и профессионально. Простейшие варианты сообществ практики могут существовать как реальные «кружки», собирающиеся в кафе или на производстве. Однако, члены CoPs не обязательно должны находиться в одном месте, они вполне могут общаться в дискуссионных группах/сообществах в социальных сетях. Надо понимать, что в этих группах идёт и создание знаний, и обучение. «Научное общество» (например, «химическое общество», «географическое общество»), научная академия - это организация, существующая для развития какой-либо научной дисциплины. То же относится к профессиональным ассоциациям. Школа мысли/school of thoughts, или интеллектуальная традиция/intellectual tradition означает культуру какого-то сообщества практики, то есть обучаемое мастерство какого-то поведения.

Клубы как способ думать о поддержке сообществ

Как думать о создании и развитии сообществ? Нужно удерживать в голове обычную системную схему с учётом цепочек создания:

Каждая личность, участвующая в сообществе, имеет некоторое мастерство. Мастерство работает в условиях проектного окружения личности, поэтому нужно рассмотреть организацию, где личность применяет своё мастерство.
Задача задействования мастерства в конкретном проекте — это задача лидерства. Это рассматривается в курсе системного менеджмента. Каждый раз, когда задействуется мастерство, оно задействуется в ходе какой-то коллективной деятельности с разделением труда, поэтому собственно практикование является предметом рассмотрения методологии (а нормативное практикование — инженерии).
Лидерство — это тоже практика, которую можно рассматривать как помощь в дообучении личности какой-то практике, развития этого мастерства, а также помощи в развитии самого этого мастерства. Такую практику лидерства удобно выполнять в рамках специализированной организации: профессионального сообщества, научного сообщества, политической партии и т.д.

Тем самым мы учитываем «личность в ситуации практикования», «сообщество личностей в ситуации практикования», «организацию, которая создаёт сообщество, в том числе помогая членам сообщества получить и развить мастерство».

Одной из форм такой организации, помогающей развивать и поддерживать мастерство у членов какого-то сообщества может быть клуб.

Клуб — это довольно богатая культурная традиция¹⁴². Есть и примеры с двумя уровнями клубов: спорт-клубы¹⁴³ и болельщики/клубы поддержки/fan clubs¹⁴⁴. В принципе, всякие университетские братства и сестринства (fraternities и sororities) как поддерживающие образовательные традиции тоже идут по линии «клубов поддержки»¹⁴⁵, но тамошние довольно древние идеи секретности и разделения полов практически ушли из современной клубной культуры.

Ложи (как в «масонские ложи») — это как раз помещения клубов, а сейчас такими помещениями служат виртуальные «комнаты/площадки»: чаты по интересам в мессенджерах, сообщества и группы в социальных сетях.

При этом «сообщество» — это что-то совсем рыхлое и большое без явного членства. «Институт» (например, профессиональная ассоциация) — это организация с формальным членством. «Кружок» — маленькая группа, клубы обычно группы в разы побольше. В разных странах могут быть свои предпочтения по именам разных форм организации кружковой (лидерская и прочая организационная поддержка небольших сообществ практики) и клубной (поддержка больших сообществ практики).

Например, в русском языке клуб может иметь какие-то формы работы (встречи участников клуба, торжественный приём новых членов, организация взаимопомощи и т.д.), уровни членства с разными правами и обязанностями, какую-то политику продвижения бренда. Сообщество при этом ассоциируется просто с группой людей, постоянно общающихся, но не имеющей какой-то внятной организационной структуры, хотя у сообщества может быть «админ» для функций аварийного устранения нежелательных членов сообщества. Поэтому клуб выпускников какой-нибудь Школы, клуб нынешних и прошлых сотрудников какого-то предприятия, клуб директоров, клуб предпринимателей — это более-менее понятные формы работы. А вот сообщество — это менее понятная форма работы, свободное общение и поиск людей для формирования отдельных проектов, которые начинают жить собственной отдельной жизнью.

Часто у подобных клубов есть и особые названия. Так, alumnus¹⁴⁶ — выпускник какой-то школы, традиционно называемой Alma Mater, а все такие выпускники, знакомые с учебной программой этого заведения и как-то лично знакомые друг с другом и преподавателями, становятся alumni, множественное число от латинского alumnus, сообществом выпускников. И дальше нужно иметь команду организаторов клубной работы для поддержки общения в кругу alumni, поддержки их бесконечного развития.

При рассмотрении любого объединения людей «по интересам» обязательно всплывает в сознании и слово «секта», имеющее явно отрицательную коннотацию «отщепенцев, отделившихся от какого-то целого». Это преодолевается обычно тем, что вводится понятная организационная форма «клуб» как ход на объединение по интересам, формирование целого, а не отсечение от целого.

Клубная работа необходима в тех случаях, когда речь идёт о поддержании связи организации-провайдера обучения со своими выпускниками:

Обмен опытом между выпускниками, отслеживание новых трендов в практике
Вербовка авторских команд новых курсов, набор преподавательских пулов (помощь в обучении выпускниками новых студенческих наборов)
Популяризация практики в широких массах (просветительская работа, если речь идёт об образовании)

Клубная работа проводится деканатом, который просто продолжает поддерживать контакты с выпускниками, имея ввиду эти цели. Когда-нибудь будет создан и такой прикладной курс, «инженерия клуба», ибо без такого курса все создатели клубов будут изобретать практики бесконечного развития выпускников сами, и не факт, что эти практики будут SoTA.

Как думать о ситуациях просвещения, которые можно как-то охарактеризовать как «обучение широких масс», без обращения к конкретному какому-то человеку. Речь идёт о создании абитуры как сообщества, члены которого пройдут путь от абитуриента через студента в мастера и пополнят ряды alumni.

Представьте себе ситуацию, где вам нужно обучить множество людей тому, что ньютоновская физика с её силами тяготения — это уже не SoTA в физике, и ракеты летают не на основе этих уравнений (а на основе уравнений теории относительности), или тому, что аристотелевская логика — это уже сто лет как не SoTA логики, и заниматься нужно не ей, а математической логикой. То же относится к объяснению самой идеи о том, что такое интеллект и зачем людям умнеть, зачем людям нужно объединять свой биологический интеллект с компьютерным. Все эти знания (культуртрегеры определят, какие именно! Возможно, не все!) нужно как-то доносить до широких масс, но нет способа завлечь широкие массы на специальные курсы и обучить их тому, что нужно идти и учиться новому знанию! По большому счёту, просвещение — это «продвижение современного образования».

Но и само просвещение всё равно оказывается обучением, хотя и совсем по другим практикам, чем обучение на каких-то курсах. Более того, любое продвижение тоже оказывается обучением, хотя тоже немного по другим практикам. Они просто состоят из двух уровней работы:

Обучение отдельных людей, которые как-то получают новую и новую информацию о целевых практиках, которым надо научиться (новым практикам мышления в случае просвещения или новым практикам работы, возможно с использованием каких-то сервисов конкретных провайдеров сервиса, для которого ведётся продвижение). И тут будет работать ровно всё то же самое, что мы описываем в нашем курсе «Инженерия личности». Это обучение личности, добавка нового мастерства, которого у личности не было. Даже если это мастерство захотеть много дорогой подкрашенной сладкой газированной воды определённой марки и мастерство игнорировать любые другие жидкости от конкурирующих поставщиков.
Получение доступа к неограниченному числу людей (выход на «каналы коммуникации»), это работа с сообществами, множествами людей. Мы этого в нашем курсе «Инженерия личности» не касаемся.

10. Примеры инженерии личности

Психотерапия и психологическое консультирование

Про психотерапию как «ремонт» личности в нашем курсе уже говорилось. Даже если считать, что мы от «психотерапии» переходим к более безобидному в плане медицинского подхода «достижения здоровья» какому-нибудь «психологическому консультированию» (counseling), всё равно инженерный подход предоставляет определённые преимущества — прежде всего потому, что в его основе создание и развитие, а не поддержка.

Современная медицина, конечно, отошла давно от использования плохо определённого понятия «медицинская норма» и говорит больше о «здоровье» и «самочувствии» (health, well-being), подчёркивая непрерывное расширение того, что включают в этом понятие и переход от чисто биологического здоровья к биопсихосоциальному здоровью¹⁴⁷. Легко представить ситуацию, когда это будет что-то типа «прав человека», в числе которых легко можно обсуждать и коммунистические идеи, типа «хорошее самочувствие — это движущаяся со временем цель, правительство определило, что оно сильно зависит от денег, поэтому определило, что для надлежащего здоровья надо медицинским учреждениям, включая психотерапевтические их отделения, поправлять эту часть здоровья так, чтобы доход был не менее, чем минимальная заработная плата, плюс ежегодный рост не меньше, чем съедается инфляцией». Эта идеология «ремонта», даже если её закрыть другими словами, а также сказать, что каждый год всё будет лучше, и параметров будет больше — она всё равно идеология однообразия, уравниловки и выхода уже на какой-нибудь «медицинский коммунизм».

Давайте вернёмся от инженерии личности к инженерии агентов. В живом агенте-человеке как в киберфизической системе мы выделяем аппаратуру-организм (помним об экзотеле, о внешних ресурсах — это всё «аппаратура», возможно настраиваемая какими-то алгоритмами) и личность как «софт» для имеющейся аппаратуры. Рассмотрим медицину как инженерию человеческого организма. Возьмём радикальный пример, например медицинскую смену пола: это не считается ремонтом/терапией. Потом признаются страдания людей, которым это надо, и это признаётся терапией — после терапии страданий у пациента, которому очень хотелось сменить пол — меньше, медицина улучшает самочувствие.

На следующем такте представим, что медицина продвинулась чуть вперёд, и находится человек, который утверждает, что ему нужно отрастить шерсть, речь идёт о представителе сообщества furry¹⁴⁸. Он приходит к врачу, говорит: хочу шерсть, длина 10 сантиметров, средней мягкости. Врач спрашивает, что у него болит. Ничего не болит. Плохо ли ему, что нет шерсти? Нет, не так уж плохо, но раз есть возможность отрастить — вот, хочу, вот мой чек. Биоэтика? Это вы придумали, вы и соблюдайте, я хозяин своего тела, хочу шерсть, у меня нет биоэтики, есть распоряжение собой. Психическое здоровье — нормальное! Хотеть шерсть ненормально? То есть отрастить на коже рыжий мех в форме кофточки нормально, а прямо на коже — это уже нездоровье? Кто сказал? Кому от этого будет плохо?

Тут можно привести целое литературное направление, которое описывает «ужасы» инженерного подхода к медицине и генной инженерии, когда вместо «здоровья» и «ремонта» ставятся инженерные задачи, биопанк¹⁴⁹. Нужно помнить, что во всех тамошних произведениях поднимаются вопросы личности-на-альтернативной-аппаратуре, и авторы часто подчёркивают, что для «здорового человека» сегодняшнего дня все тамошние примеры представляют собой практически неразрешимые этические задачи.

Наш тезис в том, что ровно всё то же самое происходит, но в скрытой форме, в области инженерии личности: есть запросы «помогите с самочувствием», сводящиеся к «отремонтируйте», а есть запросы «помогите с самочувствием, отрастите мне в психике что-то ранее невиданное, просто потому, что вы теперь это умеете делать, а я хочу».

Но постановка задачи тут такая же, как в произведениях биопанка: одно дело «ремонт», другое дело — выращивание новых возможностей, которых раньше не было. Кто-то хочет, чтобы он научился, наконец, влюбляться в других людей (терапия, «влюбляться в других людей — норма, хотя есть ограничения по полу и возрасту»). Но кто-то хочет научиться влюбляться даже не в животных, не в роботов, а, например, в самолёты или на крайний случай, катера. Это ремонт, или отращивание новой возможности, или намеренная поломка и поэтому надо срочно отказать (но если есть спрос, то предложение появится). Единственная разница, это в генетической или меметической инженерии/memetic engineering¹⁵⁰.

Дальше можно то же самое думать об экзотеле и внешних ресурсах личности: их тоже можно «ремонтировать» при повреждении (например, восстановить утраченные при крахе каких-то рынков ресурсы), или о развитии.

И тут нужно поднимать сразу более сложные вопросы: инженерия предлагает изменение мира к лучшему. Каким образом инженер личности будет реагировать на запрос об изменении мира к лучшему, когда к нему идёт запрос? Родитель просит научить ребёнка играть на скрипке, ребёнок активно не хочет, просит научить его играть в компьютерную игру, рекламу которой он видел буквально вчера, а этих скрипачей он видеть не может, у скрипок звук для него непривлекательный. Политик просит политтехнологов научить граждан любить родину, но граждане уже научились любить родину, которая им была предложена для любви предыдущим политиком. Лидер убалтывает ценного сотрудника играть важную роль в новом проекте, а ценный сотрудник хочет играть неважную роль в старом проекте, ибо у него там работает друг, а в новом проекте друзей нет, и новые друзья ему не нужны, времени и на старых друзей не хватает. Это практически нерешаемые этические задачи, если их рассматривать не как инженерные.

Если это не «психолого-этические», а просто инженерные задачи, в которых надо учесть и этику тоже (как всегда, ничего необычного!) то всё понятно:

Используем системное мышление, отслеживаем требуемое кем-то мастерство в момент его эксплуатации. Смотрим системное окружение, находим внешние системные роли. Помним о неизбежных конфликтах между системными уровнями, помним о неустроенностях. Предлагаем варианты (творчество!), пытаемся организовать многоуровневую оптимизацию (про этику помним сами). Проводим переговоры между агентами, играющими внешние проектные роли.
Каждый раз, когда внешние проектные роли нам предлагают рассмотреть этичность предлагаемого решения в пользу какой-то одной роли, поднимать вопрос о многоуровневой оптимизации этой этичности.
Предлагать новые инженерные решения (делать изобретения), а не реализовывать только уже известные варианты.

Сложные ситуации остаются сложными, если их переформулировать из «психологических» в «инженерные», из «политтехнологических» в «инженерные», из лидерских в «инженерные», но зато появляется какой-то рациональный способ думать об этих ситуациях. И это заодно учитывает и переход от развития личности к развитию агента в целом: его тела, его экзотела (включая экзокортекс), развитие внешних ресурсов агента (прежде всего приращение собственности).

Лидерство

Ситуация лидерства подразумевает, что личность агента-сотрудника должна быть «уговорена» заняться какой-то ролью, удерживать эту роль и даже получать удовлетворение от выполнения этой роли. Современное лидерство даже не слишком связано с каким-то выделенным агентом-лидером, оно сводится к распределённому/shared лидерству¹⁵¹. Более того, лидерство может быть и в сообществах, и даже обществе — но мы дальше будем всё равно говорить об организационном лидерстве, где ведомый/follower по отношению к ведущему/leader — это сотрудник.

О лидерстве тоже можно говорить как о ситуации обучения: лидер тут как совокупность учительских ролей (и сразу видно, что совершенно необязательно это один человек или даже один AI-агент), а сотрудник — это ученик. Речь тут идёт о трёх учебных программах, дающих:

Мастерство отыгрывания ролей («ролевое мастерство»). Ученик, когда станет мастером, должен будет уметь правильно выбирать роль, безопасно входить в роль и выходить из роли, переключать роли. Можно считать, что это часть интеллекта, набор практик интеллект-стека. Актёров учат актёрскому мастерству, но мы понимаем, что это обучение (часто сводящееся к актёрской игре в особых трансовых состояниях, умению разговаривать с неживыми предметами, если отыгрываешь роль из сказки и т.д.) не совсем подходит к нашей ситуации. Подробней это разбиралось в давнем докладе 2019 года «Стейкхолдерское мастерство»¹⁵². С тех пор, конечно, многое изменилось (и терминология, и замена театральной метафоры на игровую, изменились подходы к описанию ролевого мастерства, к обучению как инженерии личности), но стало много понятней, что развитие личности должно в себя включить обучение этому мастерству, и это не должно быть как в актёрских школах. Если нет этого мастерства, то обучение отыгрывать две других роли может быть неудачным.
Мастерство отыгрывания целевой роли (или даже связки ролей, назначенных на сотрудника как оргзвено) в рамках организационных ограничений конкретной организации. Собственно, это и понимается под классическим «лидерством»: работа учительской команды, после которой ученик становится мастером отыгрывания целевой роли. Мастер, выпускаемый лидером (командой инженеров личности/учебной командой) задействует своё ролевое мастерство, чтобы быстрее научиться отыгрыванию роли, а затем удерживать её в ходе творческого проявления мастерства отыгрываемой роли. Если надо мыть полы, то сотрудник понимает важность этого мероприятия, быстро учится использовать современные швабры, вёдра и отжимальные устройства, моющие средства для полов — и затем с удовольствием и не отвлекаясь моет пол.
Само мастерство лидерства, ибо лидерство должно быть в какой-то мере «заразным», люди должны научить друг друга отыгрывать лидерские роли, должны стать учителями друг друга в выполнении своих профессиональных/рабочих ролей в рамках организационных ограничений. Если кто-то рядом пытается уйти от мытья полов, но вроде бы это полезно для всей организации, то проходящий мимо сотрудник становится по роли лидером (заменяет собой учительскую команду) и проводит краткий учебный курс по важности мытья полов — это и есть «распределённое лидерство», когда роль учителя сотрудников предмету «добросовестная работа» выполняется всеми друг по отношению ко другу.

Если думать про лидерство как обычное обучение, то можно дальше задаваться вопросом о том, откуда будет известно, чему нужно учить сотрудника, где брать агента, который выполняет эту роль. Это же обычное инженерное рассмотрение! Идеи типа «нам надо готовить наших сотрудников, отбирая самых талантливых ещё на первых курсах вуза» при таком рассмотрении не являются «гениальными находками», а представляют собой обычные инженерные ходы типа «вот такие электромоторы нам никто не изготовит, давайте закупим для них сырьё и изготовим сами, это потребует таких-то ресурсов и займёт столько-то времени, альтернативы — такие-то, они в жизни обойдутся дороже и дольше».

В распределённом лидерстве помним, что одновременно надо учитывать уровни подпрактик этого лидерства (тут их показано всегда два, но в больших коллективах легко представить множество уровней, какую-то «иерархию лидерства»):

Удержание «атмосферы», работа с заранее неопределённым числом учеников, заранее необусловленными ситуациями обучения. Нельзя построить «классно-урочную систему лидерства», хотя в политике вполне можно найти попытки так устроить пропаганду на уровне страны: какие-нибудь обязательные курсы в вузах, обязательные учебные программы с идеологическим содержанием, которые надо заканчивать для карьерного роста, и много подобного, чтобы потом получить массовое знание людей о том, чему надо учить в ситуации уже конкретного личного контакта лидера с ведомым (leader — follower, где ведомым может быть и сотрудник, и гражданин, и кто угодно, кого надо «вести» в смысле убалтывать выполнять предписанную ему роль, да ещё и так, чтобы это выглядело как добровольное принятие обязательств). В современном лидерстве лидерами считают ровно мастеров создания «атмосферы», а не просто тех людей, которые реально проводят персональное обучение в каждом личном контакте, то есть в каждой ситуации, когда изменяется личность конкретного ведомого.
Ситуация проявления лидерства «на месте». Напомним тюремный пример: «пахан берёт зону», объясняя всем вроде как справедливые правила жизни, действуя как носитель какой-то культуры. Но он сам никогда никого не наказывает, он устанавливает «атмосферу», он явный лидер. Но вот в какой-то ситуации кто-то выбивается из роли «послушного авторитетам заключённого» и делает проступок, за который «по понятиям» должен быть наказан. И часто этот проступок замечают люди, которые устраивают «разовую сессию лидерства» (включая, возможно, и наказание), часто даже не извещая «пахана». Это жёсткий способ реализации «распределённого лидерства». Но вот эта «разовая сессия лидерства» — это тоже обучение, тоже инженерия личности. И её делают «ситуационные лидеры», уж кто как умеет. В программистских бригадах этому ситуационному лидерству учат: как наоборот, поддерживать продуктивную творческую атмосферу и обходиться в «разовых сессиях лидерства» без наказаний, но наоборот — поощрять к инициативе и творчеству.

Эти идеи «распределённого лидерства» используются обычно в самых разных ситуациях, отнюдь не только в командах, предприятиях, но и в сообществах, обществах. И речь идёт не всегда о рабочей роли, как мы видим, пропаганду и «патриотическое воспитание» вполне можно обсуждать как задачи инженерии личности, выстраивать все необходимые роли для разделения лидерского труда, но ещё этот подход ценен тем, что обязательно задаст в ходе инженерии вопросы про многоуровневую оптимизацию предлагаемых инженерных решений, попросит найти внешние проектные роли, заставит учесть этические ограничения на многих уровнях, а не слепо выполнять предписания «заказчика», даже если заказчиком выступаешь ты сам.

Продвижение

Продвижение — это объединяемые нами практики маркетинга и продаж (marketing and sales)¹⁵³. Продвижение создаёт клиентуру: сообщество людей, которые обучены мастерству покупки какого-то сервиса или товара, который может дать провайдер сервиса или поставщик товара. Тем самым продвижение занимается нахождением личностей сначала потенциальных клиентов, а затем обучает потенциальных клиентов стать реальными клиентами. Для этого отдельных клиентов обычно учат самым разным вещам:

Признать необходимость функции, для которой нужен сервис или товар. Это самое важное. Если вы не знаете, зачем вам нужен смартфон, вы никогда его не купите.
Как именно функция удовлетворяется сервисом или товаром, какие свойства сервиса или товара служат удовлетворению функции, насколько это выгодно.
Как, где, когда приобрести сервис или товар.

Это всё вполне укладывается в рассказ об обучении, только в методике не будет ничего про классно-урочное обучение, но будут рассматриваться самые разные ситуации получения нейросеткой «потенциального клиента»::ученик содержания «маркетинговых материалов»::учебных материалов. И всё делится на две большие группы работ на двух системных уровнях:

Работа с клиентурой в целом, обращение к сообществам и обществу. Мы не рассматриваем сейчас того, как это строится.
Индивидуальное обучение, «развитие личности путём обучения её знаниям о необходимой для неё функции, которую удовлетворяет имеющийся сервис или товар, а также научение мастерству приобретения сервиса или товара».

Все этические проблемы решаются тем, что предусматривается многоуровневая оптимизация: ожидается, что продвигаемый сервис или товар действительно выгодно выполняет полезную для агента-клиента функцию, причём так, чтобы это удовлетворяло и потребностям многих других внешних ролей. Продвижение — это этично, это даёт возможность клиенту изменить его жизнь к лучшему!

В таком учебном проекте мы находим всё те же роли:

Культуртрегер — определение того, чему нужно учить, выполнять ли проект продвижения. Юнит-экономика¹⁵⁴. Если вам нужно кого-то убедить в чём-то, то сколько это потребует ресурсов? Этично ли продавать этот товар? Договорились ли мы с визионером от инженеров сервиса или товара, бизнесменом от менеджеров?
Методолог — содержание того, что надо уметь клиентам: описание удовлетворяемой потребности (функция сервиса или товара), описание сервиса или товара, описание выгод от удовлетворения именно этим сервисом или товаром, а не товарами конкурентов. Описание того, что надо сделать, чтобы продать-купить.
Методист — каким способом потенциальный клиент получит мастерство? Как устроено обучение в части его формы? Например, вы ловите потенциального клиента::ученик и запираете его с продавцом::преподаватель в каком-то помещении на час, запрещая заниматься другими делами (классно-урочная система) — очевидно, что это не сработает. Тогда вы меняете метод: строите «воронку продаж», проектируете «касания» и т.д. Тут важно понимать, что методист работает с формой, методолог — с содержанием. И хотя форма и содержание связаны, всё равно будет какая-то их независимость и потребуется разделение труда. Авторы маркетинговой программы — по факту это авторы учебной программы.
Преподаватель, который может быть и человеком, и AI, и даже вовсе отсутствовать (как в случае self-paced онлайн-курсов или самоучителей в традиционном обучении). И там две роли: предметник, который ответит на все вопросы по сервису и товару, уберёт все ошибки восприятия, а также лидер, который удержит потенциального клиента достаточно долго, чтобы обучение стало успешным.
… и так можно смотреть и на все остальные роли проекта продвижения как проекта обучения.

И все материалы из нашей «Инженерии личности» как «обучения личности» вам тут будут в помощь. Так, кривые забывания учитываются и при изучении матана в инженерном вузе, и при изучении сервиса или товара вашей фирмы на предмет его покупки. Личность ученика учится, личность нейросемантически программируется (а не логически программируется), вот это важно — речь идёт об ученике, а что он клиент-покупатель, или пациент на психологической консультации, или сотрудник в ситуации лидерской с ним работы — это уже вторично.

https://plato.stanford.edu/entries/biology-individual/

https://en.wikipedia.org/wiki/Social_engineering_(political_science)

https://en.wikipedia.org/wiki/Reinforcement_learning_from_human_feedback

⁴

https://plato.stanford.edu/entries/behaviorism/

⁵

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7250653/

⁶

https://ailev.livejournal.com/1375140.html

⁷

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6593829/

⁸

https://en.wikipedia.org/wiki/Shared_leadership

⁹

https://disk.yandex.ru/i/5xHRsdexUZtv-w

¹⁰

https://en.wikipedia.org/wiki/Cognitive_behavioral_therapy

¹¹

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6593829/

¹²

https://en.wikipedia.org/wiki/John_Grinder

¹³

https://ailev.livejournal.com/88102.html — давний текст 2003 года

¹⁴

https://ru.wikipedia.org/wiki/Low-code

¹⁵

https://arxiv.org/abs/2307.08674, в этом же направлении — https://github.com/microsoft/TypeChat, хотя кажется, что это на другую тему, но аннотация типами каких-то текстов просто повышает точность высказываний на естественном языке без излишней его формализации. Выучивание интерфейсов пользования какими-то инструментами тоже идёт в рамках тренда Software 3.0 как опоры на естественный язык: https://github.com/openbmb/toolbench

¹⁶

https://en.wikipedia.org/wiki/Cyborg

¹⁷

https://en.wikipedia.org/wiki/Linker_(computing)

¹⁸

https://en.wikipedia.org/wiki/Learning_organization

¹⁹

https://www.pnas.org/doi/full/10.1073/pnas.2120037119

²⁰

https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fnsys.2022.768201/full

²¹

https://mdpi.com/1099-4300/25/7/964

²²

https://en.wikipedia.org/wiki/Onboarding

²³

Типичный пример, хотя уже немного устаревший: https://blog.alexanderfyoung.com/how-to-use-chatgpt-to-learn-any-skill/

²⁴

https://www.visualcapitalist.com/rising-cost-of-college-in-u-s/

²⁵

https://en.wikipedia.org/wiki/Mastery_learning

²⁶

«Осознанность против зеркальных нейронов», 2016, https://ailev.livejournal.com/1284158.html и «Пониманию учить вдвое дольше, чем просто навыку», https://ailev.livejournal.com/1285014.html

²⁷

https://en.wikipedia.org/wiki/Transfer_of_learning

²⁸

https://zuckermaninstitute.columbia.edu/brain-context-key-new-theory-movement-and-memory, https://www.biorxiv.org/content/biorxiv/early/2020/11/23/2020.11.23.394320.full.pdf, дальше по статьям, которые эту статью цитируют, https://scholar.google.com/scholar?cites=10583813398280779251&as_sdt=5,33&sciodt=0,33&hl=en

²⁹

https://www.growthengineering.co.uk/what-is-learning-experience-platform/

³⁰

https://en.wikipedia.org/wiki/Adaptive_learning

³¹

https://en.wikipedia.org/wiki/Mastery_learning

³²

https://ru.wikipedia.org/wiki/Валеология

³³

например, новозеландская академия наук говорит, что нужно ориентироваться не только на западное научное знание, но и на древнее знание маори, и без этого никак. Об этом пишет Richard Dawkins, https://twitter.com/RichardDawkins/status/1467151216849260550. Вот пример коммента из этого треда: The amount of white supremacy here is disgusting. Māori have understood & conceptualised concepts like The Big Bang, evolution, & much more for centuries, while Europeans were still burning people at the stake for witchcraft & persecuting people like Galileo. The fact you don't understand the world view of The Ao Māori and the way these concepts are communicated & conceptualised displays your own ignorance. You should sit down, be quiet, listen, and learn to the immense knowledge contained in Mātauranga Māori, which Western science is barely beginning to catch up to. And brushing this off as 'woke' as an insult is incredibly intellectually dishonest and not a mind set appropriate to the search for knowledge and understanding. И там всё вот в таком духе.

³⁴

https://ailev.livejournal.com/1583706.html

³⁵

http://www.loper-os.org/?p=861#selection-223.58-223.64

³⁶

https://ailev.livejournal.com/1671965.html и https://www.youtube.com/watch?v=snSnBiyqgaQ

³⁷

https://ailev.livejournal.com/1574477.html

³⁸

Формулировки условий прохождения контрольных точек даны по мотивам упрощённой версии стандарта Essence, представленной в карточках состояния альф фирмы Ivar Jacobson International, https://www.ivarjacobson.com/publications/tools/alpha-state-cards-pdf-version.

³⁹

https://en.wikipedia.org/wiki/Metascience

⁴⁰

Заседания лаборатории собранности, записанные на видео: https://www.youtube.com/watch?v=3BqYixZihsA&list=PLhPRVGfg1aeM2BmvSPpThM7V6kX1g5Boa&pp=iAQB

⁴¹

https://ru.wikipedia.org/wiki/Синопсис

⁴²

Пример шаблона для статьи по биологии — https://esajournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/bes2.1258

⁴³

https://en.wikipedia.org/wiki/Knowledge_gap_hypothesis

⁴⁴

https://lesswrong.ru/w/Ожидая_короткие_понятийные_расстояния

⁴⁵

https://ailev.livejournal.com/

⁴⁶

https://towardsdatascience.com/domain-randomization-c7942ed66583 и пример для обучения танцам — https://vk.com/wall-179019873_194

⁴⁷

Популярный пересказ: https://zuckermaninstitute.columbia.edu/brain-context-key-new-theory-movement-and-memory, оригинал доступен в https://www.biorxiv.org/content/biorxiv/early/2020/11/23/2020.11.23.394320.full.pdf, пример для обучения танцам в https://vk.com/wall-179019873_1435.

⁴⁸

https://ailev.livejournal.com/1545675.html

⁴⁹

https://en.wikipedia.org/wiki/Cognitive_science

⁵⁰

https://arxiv.org/abs/2306.08744

⁵¹

https://www.nature.com/articles/s43588-021-00084-1

⁵²

https://www.frontiersin.org/journals/science/articles/10.3389/fsci.2023.1017235

⁵³

https://en.wikipedia.org/wiki/Behaviorism

⁵⁴

https://en.wikipedia.org/wiki/Cognitive_behavioral_therapy

⁵⁵

https://en.wikipedia.org/wiki/Mindfulness-based_cognitive_therapy

⁵⁶

https://www.cleanlanguage.co.uk/

⁵⁷

https://www.nlp-institutes.net/

⁵⁸

https://www.erickson-foundation.org/

⁵⁹

http://focusing.org/

⁶⁰

https://www.ucn.edu.ni/media/2016/12/Dr-Lucas-Derks-NLPsy.pdf

⁶¹

https://positivepsychologyprogram.com/cbt-cognitive-behavioral-therapy-techniques-worksheets/

⁶²

https://www.amazon.com/Big-Book-NLP-Expanded-Programming/dp/9657489083/

⁶³

http://www.nlpu.com/Articles/LevelsSummary.htm

⁶⁴

https://psyarxiv.com/pzbhw/download

⁶⁵

https://ailev.livejournal.com/1513051.html

⁶⁶

https://ru.wikipedia.org/wiki/Эффект_Зейгарник

⁶⁷

Небольшой обзор в https://zuckermaninstitute.columbia.edu/brain-context-key-new-theory-movement-and-memory, оригинальная статья https://www.biorxiv.org/content/biorxiv/early/2020/11/23/2020.11.23.394320.full.pdf, Дальше нужно идти по статьям, которые эту статью цитируют: https://scholar.google.com/scholar?cites=10583813398280779251&as_sdt=5,33&sciodt=0,33&hl=en (и там уже с ноября 2021 года успело набраться довольно много разного интересного).

⁶⁸

http://en.wikipedia.org/wiki/Constructivism_%28learning_theory%29

⁶⁹

http://en.wikipedia.org/wiki/Constructionist_learning

⁷⁰

https://ru.wikipedia.org/wiki/Социальный_конструктивизм

⁷¹

http://en.wikipedia.org/wiki/Social_constructionism

⁷²

https://arxiv.org/abs/2101.10382

⁷³

https://www.fast.ai/posts/2016-10-08-teaching-philosophy.html

⁷⁴

http://www.klex.ru/3hh

⁷⁵

https://vk.com/wall7236650_7570

⁷⁶

https://en.wikipedia.org/wiki/Testing_effect

⁷⁷

https://royallib.com/book/michko_e/povedenie_sobaki.html

⁷⁸

https://ailev.livejournal.com/1285014.html

⁷⁹

https://en.wikipedia.org/wiki/Knowledge_gap_hypothesis

⁸⁰

https://lesswrong.ru/w/Ожидая_короткие_понятийные_расстояния

⁸¹

David Hestenes, «Notes for a Modeling Theory of Science, Cognition and Instruction» (2006, http://modeling.asu.edu/R&E/Notes_on_Modeling_Theory.pdf

⁸²

https://vk.com/wall-179019873_194

⁸³

https://www.businessinsider.com/how-elon-musk-learned-rocket-science-for-spacex-2014-10

⁸⁴

https://ru.wikipedia.org/wiki/Программированное_обучение

⁸⁵

https://en.wikipedia.org/wiki/Programmed_learning

⁸⁶

https://en.wikipedia.org/wiki/Adaptive_learning

⁸⁷

https://www.knewton.com/, вот про адаптивное обучение в этой компании — https://www.knewton.com/the-power-of-altas-adaptive-technology/

⁸⁸

https://www.noodle.com/

⁸⁹

https://www.cooori.com/

⁹⁰

https://www.dreambox.com/

⁹¹

https://www.smartsparrow.com/

⁹²

https://en.wikipedia.org/wiki/Mastery_learning

⁹³

https://en.wikipedia.org/wiki/Practice_(learning_method)

⁹⁴

https://en.wikipedia.org/wiki/Transfer_of_learning

⁹⁵

https://en.wikipedia.org/wiki/Transfer_learning

⁹⁶

https://en.wikipedia.org/wiki/Knowledge_transfer

⁹⁷

https://github.com/jamesheald/COIN

⁹⁸

Пример domain randomization для обучения роботов: https://docs.omniverse.nvidia.com/app_isaacsim/app_isaacsim/ext_omni_isaac_dr.html

⁹⁹

https://en.wikipedia.org/wiki/Spaced_repetition

¹⁰⁰

https://en.wikipedia.org/wiki/Forgetting_curve

¹⁰¹

https://en.wikipedia.org/wiki/Testing_effect

¹⁰²

https://www.1tv.ru/news/2015-06-05/18725-trener_tatyana_pokrovskaya_uzhe_17_zolotyh_let_rukovodit_sbornoy_rossii_po_sinhronnomu_plavaniyu

¹⁰³

История создания книги: http://danamackenzie.com/about/the-story-of-the-book-of-why/

¹⁰⁴

https://www.growthengineering.co.uk/what-is-learning-experience-platform/

¹⁰⁵

https://ru.wikipedia.org/wiki/Алмазный_век

¹⁰⁶

https://ailev.livejournal.com/1564265.html

¹⁰⁷

https://ailev.livejournal.com/1590261.html

¹⁰⁸

https://en.wikipedia.org/wiki/Educational_entertainment

¹⁰⁹

https://www.researchgate.net/publication/339511797_Keep_it_Coherent_A_Meta-Analysis_of_the_Seductive_Details_Effect

¹¹⁰

https://ru.wikipedia.org/wiki/Групповая_динамика

¹¹¹

https://en.wikipedia.org/wiki/Goodhart%27s_law

¹¹²

https://ftp.cs.ucla.edu/pub/stat_ser/r513.pdf

¹¹³

https://arxiv.org/abs/1911.01547

¹¹⁴

https://arxiv.org/abs/2112.00861

¹¹⁵

вот небольшой обзор Twenty Years Beyond the Turing Test: Moving Beyond the Human Judges Too, https://riunet.upv.es/bitstream/10251/172312/7/Hernandez-Orallo%20-%20Twenty%20Years%20Beyond%20the%20Turing%20Test%20Moving%20Beyond%20the%20Human%20Judges%20Too.pdf

¹¹⁶

https://www.focustodo.cn/

¹¹⁷

https://ailev.livejournal.com/1489047.html, три алгоритма сдали этот ЕГЭ на четвёрку, https://www.sberbank.ru/ru/press_center/all/article?newsID=72fb39fd-161e-423c-a58f-4ce41e4757f4&blockID=1303®ionID=77&lang=ru&type=NEWS

¹¹⁸

https://system-school.ru/qualification

¹¹⁹

https://www.simplypsychology.org/blooms-taxonomy.html

¹²⁰

https://europa.eu/europass/en/description-eight-eqf-levels

¹²¹

https://www.downes.ca/post/72420

¹²²

В мордокниге пост /groups/Teach4teach/posts/3183457131779315/

¹²³

https://ailev.livejournal.com/1493105.html

¹²⁴

вот тут много таких докладов на видео, https://www.youtube.com/channel/UCJ0Uq_WB7GLmY-NTz2oFoUQ/videos, но немало таких материалов и в текстах, https://systemsworld.club/

¹²⁵

https://ru.wikipedia.org/wiki/Инициация

¹²⁶

https://nplus1.ru/news/2022/02/07/math-anxiety

¹²⁷

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/28120622/

¹²⁸

http://arxiv.org/abs/0807.2061

¹²⁹

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2830154/

¹³⁰

«Измерение интеллекта: занимаемся миром/средой/окружением/контекстами/domain, становимся демиургами», https://ailev.livejournal.com/1609242.html и «Машинный интеллект на начало февраля 2022: до сих пор непонятно, как оценивать прогресс», https://ailev.livejournal.com/1610230.html

¹³¹

https://en.wikipedia.org/wiki/Learning_organization

¹³²

https://tameflow.com/

¹³³

https://www.amazon.com/Principles-Product-Development-Flow-Generation-ebook/dp/B00K7OWG7O/

¹³⁴

https://blog.system-school.ru/2021/12/18/gde-iskat-prikladnye-kursy/

¹³⁵

https://plato.stanford.edu/entries/social-ontology/

¹³⁶

https://plato.stanford.edu/entries/culture/, https://plato.stanford.edu/Archives/win2021/entries/culture-cogsci/, https://en.wikipedia.org/wiki/Culture