Текст книги "Исследовательское поведение. Стратегии познания, помощь, противодействие, конфликт"

5. Отношение к усваиваемым в учении стратегиям.

При обучении на инвариантной основе считается, что усваиваемые стратегии должны быть преимущественно дедуктивными, позволяющими вывести все решения из одной неизменной основы, и обеспечивать безошибочное выполнение деятельности с первого раза. Системно-динамический подход подчеркивает необходимость разнообразия стратегий, в том числе необходимость индуктивных стратегий и метода проб.

Для отработки тех или иных стратегий в обучении предлагаются различные задачи. При этом, с нашей точки зрения, некоторые устоявшиеся классификации учебных задач требуют переосмысления с точки зрения учета сетевого строения сложных областей. Например, в инвариантном подходе выделяют 4 общелогических типа задач с разными наборами условий:

а) с полным набором только необходимых для решения задачи условий;

б) с наличием всех необходимых и с добавлением избыточных, лишних условий;

в) с отсутствием некоторых необходимых условий и с полным отсутствием лишних;

г) с отсутствием некоторых необходимых, но с добавлением лишних условий.

Действительно, для деятельностей со стабильными моносистемами, поддающимися строгому однозначному анализу, эта классификация эффективна и должна использоваться в обучении.

Но мы считаем, что для сложных систем, организованных по принципу сети, позволяющей прийти в один и тот же пункт множеством путей, ослабляется роль однозначной фиксированности той или иной функции условий – быть необходимым или избыточным. Ослабляется смысл понятия «лишнее условие». Соответственно теряется значение, например, четвертого типа задач – с отсутствием необходимых, но с добавлением лишних условий. При отсутствии части необходимого ничто из имеющегося не может считаться лишним. Любое из имеющихся условий может оказаться пунктом связи с необходимыми отсутствующими условиями. В связи с этим мы считаем, что положения К. Дункера об отрицательном влиянии функциональной фиксированности элементов задачи [1965] полностью относятся и к жесткой фиксации такой функции условий как «необходимость – избыточность».

Приведем пример намеренно экзотической задачи, которая должна быть отнесена к четвертому типу (с отсутствием некоторых необходимых и добавлением лишних условий) при последовательном инвариантном подходе, но не при сетевом, предполагающем множественность связей между объектами, множественность функций и методов решения.

«Из Москвы выехал поезд с постоянной скоростью 60 км/час. Одновременно навстречу ему по параллельной колее выехал другой поезд с постоянной скоростью 65 км/час. Диаметр Юпитера 143000 км. Через какое время после выезда встретятся два поезда?»

С инвариантной, «функционально фиксированной» точки зрения, в этой задаче отсутствует необходимое условие – нет информации о начальном расстоянии между поездами. При этом имеется явно лишнее условие (диаметр планеты, который и в расчет брать смешно при расчете движения поездов на Земле). Однако лишнее условие перестает быть лишним, если ввести еще одно, само по себе тоже вроде бы лишнее условие. Оно связывает исходное лишнее с отсутствующим необходимым: «Начальное расстояние между поездами меньше диаметра Юпитера в 1000 раз». (Мы не будем здесь обсуждать, как могла возникнуть эта связь – важно, что в описываемой системе она есть.) Отсюда можно вывести начальное расстояние между поездами и решить задачу.

Сказанное полностью применимо и к любой вполне традиционной задаче, где набор объективно необходимых условий недостаточен и имеются условия, выглядящие лишними. Существует бесконечное число актуальных или потенциальных связей между этими условиями. Читатель может сам попрактиковаться в придумывании такого рода связок и убедиться, что их всегда можно найти, причем не одну. Правда, чем экзотичнее комбинация необходимого и «лишнего» условия, чем они дальше друг от друга в смысловом пространстве, тем экзотичнее будет найденная связка, если она одна, или тем больше потребуется связок менее экзотичных, рядовых.

Итак, условие может считаться необходимым или лишним только относительно жестко заданного способа решения, приписывающего неизменные, фиксированные значения используемым объектам, понятиям и процедурам.

Любая реальная система обучения всегда является синтезом инвариантного и динамического подходов, но с тем или иным их соотношением. Кроме того, системы обучения и стоящие за ними теории развиваются, меняя парадигму. Так, на наш взгляд, одним из шагов в смене доминирующего инвариантного подхода к обучению на системный и динамический, стали книги З. А. Решетовой «Психологические основы профессионального обучения» [1985] и А. И. Подольского «Становление познавательного действия: научная абстракция и реальность» [1987].

Применительно к обучению исследовательскому поведению мы предлагаем свой вариант синтеза инвариантного и системно-динамического, который и представлен в данной книге.

Среди ряда педагогов и психологов сформировалось отрицательное и пренебрежительное отношение к исследовательскому поведению как самостоятельному феномену. Они рассматривают ИП как деятельность более низкого – эмпирического – уровня, по сравнению с деятельностью высокой, теоретической, двигающейся «от общего к частному», «без проб и ошибок». Считается, что совершает пробы и ошибки тот, кто не может решить задачу на высшем уровне – сразу в уме. Идеалом является формирование у учащихся системы знаний настолько полной и обобщенной, что любая задача может быть решена по универсальному правилу как частный случай реализации основополагающего принципа. Фактически такая система знаний больше не нуждается во внешних источниках, кроме как для получения исходных данных конкретных задач. Считается, что если даже такой идеал не достигнут в той или иной области к данному моменту, то именно к нему ведет процесс познания и именно к нему надо стремиться. Как показано выше, в этой системе представлений принципиально не учитываются современные философские и общенаучные представления о мире и о процессе познания. Это представления о смене детерминант развития, о принципиальной неполноте теоретических систем, об алгоритмической неразрешимости, о принципе неопределенности и т. д. Отсюда следует, что всегда будут существовать области реальности, для которых методы познания, основанные на теоретическом выведении из общего, принципиально недостаточны и неэффективны – в силу объективных особенностей этих областей (а не в силу нашего незнания). Там объективно не существует такого общего, которое бы позволило осуществить необходимое выведение – необходимое для решения множества поставленных задач. А значит, познание реальности путем реального же взаимодействия с ней (а не только путем теоретической работы с ее абстрактными моделями) никогда не потеряет своего фундаментального значения и останется принципиально незаменимым методом при любой степени продвинутости выводного теоретического знания.

Конечно, в ряде областей имеются достаточно универсальные и непротиворечивые единицы анализа и методы, позволяющие эффективно использовать системы дедуктивных представлений и действовать внутри этих областей «без проб и ошибок». И, безусловно, дети должны овладеть этими максимально универсальными знаниями. Однако если в обучении представлено только такое содержание и никакое другое, то у учащихся, независимо от целей и желаний педагогов, могут формироваться догматические и неадекватные убеждения об устройстве мира и методах практической и познавательной деятельности в нем. Эти убеждения будет очень трудно изменить впоследствии. Дети смогут развиваться лишь в направлении способности к построению все более конкретизируемых систем исходных представлений. Для выхода за их пределы учащихся не вооружили никакими средствами. Поэтому необходимо с самого начала целенаправленно формировать у детей представления об относительности, неполноте и противоречивости знаний, в основе которой лежит противоречивость и неопределенность развивающегося мира. Необходимо также вооружать их средствами разного уровня для практической и познавательной деятельности в этом неопределенном и развивающемся мире, в том числе – средствами ИП.

Таким образом, не надо пытаться вытеснить исследовательскую активность ребенка формированием у него все более совершенного выводного знания – надо развивать их в комплексе. Необходимо дать детям представления об ИП как об абсолютно полноправном и необходимом методе познания и, шире, – о соотношении и связи этих двух фундаментальных методов, об их возможностях, областях наиболее эффективного применения и ограничениях. Именно это позволит детям в дальнейшем самостоятельно ставить и решать сложные творческие задачи.

1.4. Овладение многофакторным экспериментированием со сложными системами как направление познавательного развития

В предшествующих разделах мы показали, какие требования к организации исследовательского поведения в условиях высокой новизны, сложности, неопределенности вытекают из теории сложных динамических систем. Возникают вопросы, в какой мере ИП реальных людей соответствует этим принципам и как происходит овладение этими принципами с возрастом.

Мы рассмотрим эти вопросы на материале многофакторного экспериментирования, поскольку именно оно считается основным методом исследования сложных динамических систем [Мельников, 1983; Пятницын, Вовк, 1987]. Вначале мы кратко изложим некоторые положения научной методологии многофакторного эксперимента. Эта методология считается эталоном для сравнения с исследовательской, экспериментаторской деятельностью реальных испытуемых. Затем мы обратимся к собственно психологическим исследованиям того, как люди экспериментируют с различными сложными системами.

Напомним основной принцип исследования сложных систем: чем более разнообразны экспериментальные воздействия, тем полнее и многостороннее познание изучаемой системы. Разнообразить воздействия можно двумя путями.

Во-первых, можно использовать или изобретать ранее не применявшиеся методы воздействий. Это совершенно новые воздействия, не сводящиеся к комбинациям уже опробованных. (Например, если объект еще не испытывали в рентгеновских лучах или в невесомости, можно сделать это.)

Второй путь – это комбинирование воздействий в различных сочетаниях. Как показано в теории систем и теории эксперимента, комбинирование – это важнейшее универсальное направление развертывания разнообразия экспериментальных воздействий. Всегда, когда мы знаем хотя бы о двух и более способах воздействий, мы можем начать объединять их в различные сочетания по правилам комбинаторики. При этом хотя и не изобретаются принципиально новые способы воздействий, но приобретается принципиально новая и важная информация – информация о взаимодействии факторов, о внутренних связях в системе. На этом основано многофакторное экспериментирование.

Многофакторное экспериментирование позволяет изучать такое принципиальное свойство систем как эмергентность – несводимость свойств системы к сумме свойств ее отдельных элементов (неаддитивность, несуммативность).

Простейшей физической метафорой неаддитивности (или несуммативности), проявляющейся в эксперименте, является взвешивание нескольких объектов [Пятницын, Вовк, 1987]. Пусть имеется 3 объекта: А, Б, С. Когда мы взвешиваем их по отдельности, то обнаруживаем, например, что объект А весит 2 г, Б весит 5 г, а С весит 10 г. Но когда мы взвешиваем два объекта А и Б, то получаем не 7 (2+5), а, например, 25 г. Когда взвешиваем А и С, то получаем не 12 (2+10), а 1 г. Когда взвешиваем Б и С, то получаем не 15, а 3 г. Объяснение такого рода фактов состоит в том, что взвешиваемые объекты вступают друг с другом и с окружающим в различные взаимодействия (например, химические или же какие-либо другие). Взвесив все три объекта вместе, мы можем получить и отрицательный вес (-120 г): чашку весов начинает тянуть вверх. (Если А, Б, С – это, предположим, три блока самособирающегося вертолета).

В то же время возможности межфакторных взаимодействий не абсолютны. В соответствии с аргументацией правдоподобия эффекты действия переменных, взятых по одной, считаются более вероятными, чем эффекты взаимодействия между двумя переменными, а эффекты взаимодействия двух переменных считаются более вероятными, чем эффекты взаимодействия трех, и т. д. Иначе говоря, главный эффект более вероятен, чем эффект взаимодействия [Кемпбелл, 1996]. Если бы эффекты взаимодействия высших порядков были так же значимы и вероятны, как и эффекты взаимодействий предшествующих порядков, то какие-либо обобщения и предсказания стали бы невозможны – каждый следующий фактор совершенно менял бы всю картину, вступая в новые, совершенно непредсказуемые взаимодействия с ранее действовавшими факторами. Это бы сделало невозможным существование науки. Обобщения возможны, потому что множеством потенциально определяющих факторов все-таки можно пренебречь – в этом состоит постулат конечной каузальной связи (Б. Дж. Андервуд, цит. по [Кемпбелл, 1996, с. 113]).

Но конечность причинной связи – это постулат, а не аксиома и не доказанная теорема. Остается открытым вопрос о том, как этот постулат конечной связи соотносится с фундаментальным философским понятием всеобщей связи, являющейся результатом и проявлением универсального взаимодействия всех предметов и явлений между собой.

Очевидно, что лучше всего этот постулат работает при анализе закрытых устойчивых моносистем. В пределе, в закрытой и устойчивой системе цепочки причинных связей минимальны, если вообще имеются – система застыла, «замерзла». При анализе же открытых, динамически изменяющихся комплексных систем приходится считаться с тем, что список потенциально значимых факторов, которые могут вступать в действие при тех или иных ситуациях, как раз не конечен, а «существенно бесконечен», неопределенно велик [Дрейфус, 1978, с. 226]. Как бы ни был велик конечный список учитываемых факторов, всегда найдется ситуация, в которой проявится фактор, либо считавшийся крайне маловероятным, либо вообще неучтенный, но рассмотрение которого окажется делом жизни и смерти. А значит, список учитываемых факторов придется увеличить, и т. д.

Итак, вопрос конечности – бесконечности (неопределенности длины) списка учитываемых факторов и вопрос порядка учитываемых взаимодействий остается открытым, упираясь в конечном счете в фундаментальные вопросы философии. Практическая рекомендация может состоять в том, чтобы при анализе системы, которую исследователь считает закрытой и устойчивой, попытаться свести ее описание к конечному и небольшому числу строго определенных факторов с низкими порядками взаимодействий (сделать описание простым – адекватным строению самой системы). Тогда все станет надежно и предсказуемо.

Но затея ограничиться строго определенным набором факторов и наперед заданным порядком их взаимодействий может оказаться крайне опасной при анализе открытых неустойчивых динамических систем. В случае такого ограничения придется постоянно сталкиваться с важными, но неучтенными обстоятельствами и с их «невероятными стечениями», одно из которых рано или поздно может оказаться роковым.

С другой стороны, в этих системах существует совершенно реальная опасность потерять способность к анализу ситуации и принятию решений, будучи погребенными под информацией неопределенно большого объема и сложности – если никаких ограничений на число рассматриваемых факторов и взаимодействия вообще не накладывать. Эта проблема не имеет универсального решения и решается в зависимости от компетентности и искусства исследователя.

В идеале, по теории планирования эксперимента, многофакторный эксперимент должен быть полным. В таком эксперименте каждый уровень каждого фактора комбинируется с каждым уровнем всех остальных факторов. Только полный факторный эксперимент дает эмпирическую информацию обо всех взаимодействиях между изучаемыми переменными. Однако при линейном росте числа исходных факторов происходит лавинообразный рост числа их возможных комбинаций (так называемый «комбинаторный взрыв»). Например, для N факторов, каждый из которых имеет 2 уровня, число комбинаций составляет 2 в степени N. Отсюда следует, что для изучения комбинаций 4 факторов надо провести 16 экспериментов, а для 10 факторов – уже 1024 эксперимента.

Этот факт лавинообразного роста числа факторных комбинаций приводит к тому, что становится невозможно проверить все взаимодействия практически, экспериментально. Решить эту проблему призван неполный, или дробный факторный эксперимент, в котором число факторных комбинаций меньше максимально возможного. Он осуществим, если априори (до опыта) известно, что эффектами некоторых факторных взаимодействий можно пренебречь или что некоторые из них отсутствуют. При планировании дробных факторных экспериментов применяются специальные процедуры построения отдельных реплик полного экспериментального плана [Асатурян, 1983]. Основная проблема здесь – извлечение максимума информации из минимума экспериментов. Вначале рекомендуется ограничиться анализом поведения системы лишь на множестве тех воздействий и реакций, которые исследователь считает существенными. При этом формализованных способов выделения существенного нет. Продолжать испытания рекомендуется до тех пор, пока на каждую новую комбинацию воздействий система реагирует непрогнозируемым образом [Мельников, 1983]. В дальнейшем мы покажем, как эти рекомендации открывают для себя дети.

Методология многофакторного экспериментирования отличается от методологии однофакторного экспериментирования следующим [Пятницын, Вовк, 1987].

В основе однофакторного экспериментирования лежат классические индуктивные методы установления причинных связей Бекона – Милля: метод сходства, различия, объединенный метод сходства и различия, метод сопутствующих изменений, остатков. (Мы не будем повторять здесь формулировки этих методов – читатель может найти их в любом учебнике по логике.) Все эти методы построены на постулате о возможности выделения каждой причины (фактора) в «чистом» виде и их изменения по одному. (Это вовсе не значит, что классическое однофакторное экспериментальное исследование изучало только какой-то один фактор. Во многих исследованиях экспериментаторы изучали большое число факторов, но все эти факторы представлялись как такие, которые можно выделять и изменять по одному.)

Помимо этого, методология однофакторного экспериментирования основана на следующих менее очевидных положениях: а) измерительный инструмент не включается в теорию объекта; б) постулируется константность этого измерительного инструмента (предполагается, что знание «материализуется» в исследовательском инструменте строго однозначным образом, а действие этого инструмента в разных экспериментальных ситуациях остается постоянным).

Методология многофакторного экспериментирования, в отличие от однофакторного, базируется на других предпосылках [Пятницын, Вовк, 1987]:

1. Невозможность выделения каждого свойства или фактора в «чистом» виде, невозможность разделения факторов и их изменения по одному. В сложных системах за счет множественных внутренних взаимодействий изменение одного фактора влечет за собой изменения других факторов – по сетям и кольцам причинно-следственных связей. Пытаясь изменить один фактор, экспериментатор «сдвигает» всю систему. При этом через обратные связи может существенно измениться и тот фактор, которым экспериментатор, казалось бы, строго управляет. Поэтому приходится сравнивать ситуации, отличающиеся не по одному, а сразу по множеству параметров, и классические методы установления причинных связей теряют эффективность.

2. Исследовательский инструмент включается в теорию объекта. Выявляемые свойства объекта рассматриваются не просто как его собственные свойства, а как результат взаимодействия изучаемого объекта с другими объектами, в том числе с исследовательским инструментом. Это верно и в естественных, и в гуманитарных науках. Когда экспериментатор измеряет градусником температуру воды в стакане, то на самом деле он меряет температуру как минимум системы «вода – градусник».

В психологии инструмент вообще очень сильно влияет на результаты. Использование того или иного исследовательского инструмента может привести к появлению факта, процесса или явления, до этого не существовавшего (к появлению артефакта – искусственно созданного и в ряде случаев трудно объяснимого факта). При опросе может быть задан какой-то вопрос, на который опрашиваемый даст ответ. На основании этого ответа будет сделан вывод о том, что этот человек думает или чувствует по определенному поводу. На самом деле он мог никогда до этого не задумываться над этим вопросом и не иметь никакого мнения или ответа. Для него действительность, о которой его спросили, до вопроса вообще не существовала.

4. Овеществление знаний в экспериментальном инструменте не является жестко однозначным. Инструмент представляет собой многофункциональную систему.

5. Результаты эксперимента представляются не одной, а множеством моделей [Пятницын, Вовк, 1987].