Текст книги "Технология интеллектуального образования"

3.3. Алгоритмический характер научного продуктивного мышления

Концепция практического мышления [17, 18, 30, 31] по определению не допускает осознания какого-либо алгоритма этого вида мыслительной деятельности. Более того, имеет место принципиальное противопоставление «практического» вида такой деятельности «академическому и профессиональному», что содержит зерно сегрегации по непонятному признаку. Гораздо проще предположить, что во всех случаях получения приемлемого в смысле адекватности ситуации результата процесс мышления с большими или меньшими затруднениями протекает в соответствии с одним и тем же алгоритмом. Только на обыденном уровне этот алгоритм не осознается и потому не может быть эффективно применен, люди же, сделавшие познавательную деятельность своей профессией, вынуждены его осознавать и систематически использовать. Примером последнего является научная деятельность Ньютона, ни одна из работ которого (при непревзойденном количестве значимых на историческом уровне результатов) не носит черт озарения. В этих работах прослеживается алгоритмическая последовательность определенных мыслительных действий, однозначно ведущих к решению проблемы.

Мышление представляет собой процесс, а продуктивное мышление – процесс организованный, отличающийся определенной последовательностью определенных же шагов. Следовательно, это существенно алгоритмизированный процесс, и знание, понимание этого алгоритма, а также умение им пользоваться определяют качество мышления, следовательно – успешность решения стоящих перед человеком практических задач. Поэтому выявление алгоритма научного продуктивного мышления является первостепенной необходимостью исследований в этом направлении. Как уже было отмечено, отражением такого алгоритма является рассмотренный выше алгоритм научно-познавательной деятельности. Как уже упоминалось в предыдущем разделе, индивидуальная творческая деятельность разворачивается в направлении, заданном алгоритмом, в пределах каждого из его четко обозначенных шагов. Однако для собственно этой творческой деятельности справедливо все, что было сказано о необходимости алгоритмического структурирования эвристического процесса. Это означает, что внутри шага «основного» алгоритма (в частности, «алгоритма научного продуктивного мышления – научно-познавательной деятельности») эвристическая деятельность должна направляться «алгоритмом второго (по отношению к основному) уровня». Примером могут служить алгоритмы введения определений понятий, установления законов и решения задач [22, 41], которые соотносятся с основным алгоритмом так, как это показано на рис. 3.3.

Рис. 3.3. Схематическое изображение соотношения алгоритма научно-познавательной деятельности и алгоритмов второго по отношению к нему уровня

Однако при творческой реализации каждого шага алгоритма второго уровня возникает та же самая ситуация: соответствующая эвристическая деятельность должна направляться алгоритмом – теперь уже «третьего уровня». По-видимому, так или иначе, А. Р. Лурия имел в виду именно этот процесс «подключения» алгоритмов последующих уровней, отмечая, что «определив стратегию, решающий задачу может обратиться к выделению частных операций, которые всегда должны оставаться в пределах общей стратегии и последовательность которых он должен строго соблюдать» [17, С. 310]. Мы повторили здесь эту цитату, поскольку она указывает на возможность многоуровневой алгоритмизации продуктивного мышления. Вопрос в том, до какого уровня возможна такая алгоритмизация в принципе?

Отнюдь не метафорически ситуацию можно описать следующим образом. Для приведенного на рис. 3.2 алгоритма научно-познавательной деятельности любой алгоритм второго уровня может быть выделен и построен в рамках хорошей дипломной работы выпускника вуза, склонного к научной работе, при наличии и участии руководителя, понимающего рассматриваемую ситуацию. Выявление и анализ алгоритмов третьего уровня, по-видимому, соответствует масштабу кандидатского исследования. Алгоритмы четвертого уровня, возможно, могут быть предметом некоторых докторских исследований. Что же далее?

Разумно предположить, что и далее репродуцируется та же самая система, однако разрешающая способность нашего сознания не в состоянии различать последующие уровни алгоритмизации. Мы предполагаем, что ситуацию можно описать при помощи фрактальных представлений. Фрактал (лат. fractus – дробленый, сломанный, разбитый, состоящий из частей, фрагментов) – сложная геометрическая фигура, обладающая свойством самоподобия, то есть составленная из нескольких частей, каждая из которых подобна всей фигуре целиком [34]. Дальнейшее развитие схемы рис. 3.3 носит очевидно фрактальный характер, как это показано на рис. 3.4. Важнейшее свойство фрактальности, то есть схожести структур целого фазового пространства и его части, состоит в том, что повторяется бесконечное количество увеличений масштаба – маленький кусочек исходной картинки при увеличении выглядит аналогично всей картинке, вырезанный кусочек из этой маленькой картинки при увеличении выглядит аналогично его предшественнику, и так далее. Применительно к схеме рис. 3.3 это надо понимать следующим образом. Дело не в каком-либо «измельчении», «примитивизации» алгоритмов последующих уровней, а именно в разрешающей способности нашего сознания. Исследователи фракталов отмечают, что увеличение масштаба изображения не приводит к упрощенной его версии, а только к появлению картинки, подобной исходной. В этих случаях речь идет именно о подобии, а не о точном тождественном воспроизведении.

Развитие фрактала (в частности, фрактального представления алгоритма) представляет собой результат итерационного процесса, то есть, с математической точки зрения, многократного применения определенной математической операции. В компьютерном эксперименте (регулярные фракталы) нас при этом остановят только ограниченная точность вычислений или предельные возможности экрана. В природе же итерационный процесс останавливается по достижении клеточных или молекулярных размеров [33], определяющих неделимые в данном процессе элементы (нерегулярные фракталы). Нерегулярные фракталы, в отличие от регулярных, сохраняют способность к самоподобию в ограниченных пределах, определяемых реальными размерами системы.

Напомним, что алгоритм представляет собой систему законов, связывающих между собой последовательные операции. Законы отражают необходимые, существенные, устойчивые и воспроизводимые причинно-следственные связи между этими операциями. В случае фрактального развития алгоритмической структуры мы, по-видимому, имеем дело с нерегулярным фракталом, предел способности к самоподобию для которого определяется элементарностью причинно-следственной связи – «элементом опыта». На рис. 3.4 элементы опыта представлены наименьшими стрелками. Множество элементов опыта, объединенных совокупностью представлений, понятий, знаний, ассоциаций и переживаний, сопровождающей определенное слово (например, слово «закон»), и есть соответствующий концепт (в данном примере – концепт «закон»). Сущность концепта как множества в строгом математическом смысле не противоречит возможности рассмотрения его в качестве единицы мыслительной деятельности. Так, С. Г. Воркачев [6] отмечает: «При любом понимании концепт как операционная единица мысли – это способ и результат квантификации и категоризации знания, поскольку его объектом являются ментальные сущности признакового характера, образование которых в значительной мере определяется формой абстрагирования, модель которого задается самим концептом, тем самым он не только описывает свой объект, но и создает его».

Продуктивное, тем более – научное, мышление принципиально понятийно. М. А. Холодная [43, С. 304] отмечает: «Применительно к понятийному мышлению психическим носителем его свойств выступают концептуальные структуры (концепты). … Концепт в процессе своего функционирования порождает определенное ментальное пространство со своей топологией, метрикой и динамикой, в рамках которого, в свою очередь, строится ментальная репрезентация происходящего (актуальный ментальный образ того или иного воздействия)». Мы полагаем, что данная точка зрения достаточно полно согласуется с фрактальным представлением, проиллюстрированным схемой рис. 3.4

Рис. 3.4. Схема, иллюстрирующая процесс научного продуктивного (понятийного) мышления

Эта схема позволяет представить возможный механизм творческого научного продуктивного мышления как вариант интеллектуальной деятельности человека. Приступая к исполнению очередного шага того или иного надежно установленного алгоритма (например, алгоритма научно-познавательной деятельности, см. рис. 3.2), мы порой просто не знаем, с чего начать это исполнение. Но, поскольку содержание шага достаточно четко обозначено (например, установление зависимости следствия от причины) и столь же четко обозначены объекты операции этого шага (зависимость, конкретные причина и следствие), в пространство концептов, образованное множествами элементов опыта, уходит «запрос», представленный на рис. 3.4 большой стрелкой. «Запрос» приводит к активации соответствующих концептов в ментальном пространстве и упорядочению определенной части элементов опыта, скорее всего, на основе принципа комплементарности – важнейшего универсального принципа, при помощи которого становится возможной типологизация на основе общих тенденций, проступающих сквозь множественные проявления авторского своеобразия субъекта мыслительной деятельности, связи различных элементов [14].

Такое комплементарное системное объединение элементов опыта приводит к формированию «праалгоритмов», различение элементарных операций которых находится за пределами разрешающей способности нашего сознания. Поэтому не происходит вычленения задач, соответствующих этим операциям, и мы воспринимаем происходящее как проблему – то есть ситуацию, которая не может быть разрешена имеющимися средствами (ввиду их неразличимости нашим сознанием). Успешность развития этой стадии понятийного мышления определяется степенью сформированности концептуальных структур, «что позволяет рассматривать концептуальные (понятийные) знания как основу для порождения новых идей» [44, С. 305]. Самое же важное, на наш взгляд, заключается в том, что «анализ устройства концептуальной структуры позволяет рассматривать ее как „интеллектообразующую интегративную единицу“» [там же]. А один из возможных способов образования проявлений интеллекта в его научно-познавательной модели представлен на схеме рис. 3.4.

Дальнейшее развитие процесса приводит к уже упомянутому вычленению задач – то есть переводу проблемы в последовательность задач. На этом этапе начинается уже вполне осознаваемая целенаправленная интеллектуальная деятельность в соответствии с определенными в явном виде алгоритмами предыдущих по отношению к основному уровней.

После того как в соответствии со схемой рис. 3.4 найден и отработан надежный и оптимальный алгоритм решения (см. [3, С. 177]) для конкретного шага основного алгоритма, в технологии алгоритмизированного подхода к научно-познавательной деятельности мы пользуемся алгоритмами последующих уровней в порядке, обратном представленному на рис.3.4. А именно: поставив задачу творческого решения для шага основного алгоритма, мы сразу же приступаем к реализации соответствующего алгоритма второго уровня. При этом для шагов этого алгоритма, там, где это необходимо, используем алгоритмы третьего уровня. Как уже было отмечено выше в этом разделе, использование в осознанно организованной мыслительной деятельности алгоритмов более глубоких уровней затруднено из-за разрешающей способности нашего сознания. Скорее всего, это связано с сопоставимостью информационного наполнения этих алгоритмов с «уровнем шума» в мыслительной деятельности.

Такой порядок реализации алгоритмов последующих по отношению к основному уровней можно проиллюстрировать на примере описанного алгоритма научной познавательной деятельности (научного продуктивного мышления). Первый шаг этого алгоритма, как следует из его фреймового представления, представляет собой «выделение явления (проблемной ситуации) из окружающего мира или внутреннего мира человека». Неразрывная связь мышления с речью [7] на уровне профессионального научного мышления требует понятийного оформления этого выделения. Алгоритм введения определения понятия, основанный на таксономическом [16] подходе, был предложен автором настоящей книги в работах [22, 38, 39, 40] (см. далее, раздел 4.2 настоящей книги):

Рис. 3.5. Алгоритм введения определения понятия

Теперь процедура выделения явления из мира (первый шаг алгоритма рис. 3.2) уже не носит характера неосознанной поисковой деятельности, а представляет собой введение определения понятия, соответствующего денотату, в рамках предложенного алгоритма, отражающего определенный психолингвистический [5] закон. Схематически это можно представить так:

Рис. 3.6. Алгоритм введения определения понятия как алгоритм второго уровня

Фреймовой цепочкой из пяти шагов здесь представлен алгоритм введения определений понятий, описанный выше. Заливкой (для примера) выделен третий шаг этого алгоритма – «Отнесение денотата к классу (денотатов)» – вызывающий наибольшие затруднения у субъектов введения определений понятий. Последнее было показано в результате специального экспериментального исследования и, по данным опроса испытуемых, связано с размытостью представлений о классах денотатов и недостаточной определенностью направления поиска конкретного класса, приводящей, в частности, к «слепому перебору».

Вполне правдоподобно предположение, что возможен алгоритм таксономического происхождения (то есть алгоритм, отражающий классификационный закон), направляющий, упрощающий и оптимизирующий поиск класса денотатов, соответствующего рассматриваемому денотату. Тогда третий шаг алгоритма введения определения понятия будет выглядеть так:

Рис. 3.7. Алгоритм отнесения денотата к классу денотатов как алгоритм третьего уровня

Здесь в виде фреймового представления последовательности шагов изображен алгоритм выбора класса денотатов, соответствующего рассматриваемому денотату.

Легко видеть, что возможные затруднения творческой реализации конкретного шага этого «алгоритма третьего поколения (уровня)» (например, обозначенного заливкой) могут быть разрешены при помощи «алгоритма четвертого поколения». Знание носит уровневый характер ввиду уровневости модельных представлений человека о конкретном явлении. Поэтому глубина (число) уровней алгоритмического обеспечения эвристического решения определяется заданием требуемого уровня знания.

3.4. Связь научно-познавательной и учебно-исследовательской деятельности

Для молодых людей, получающих общее образование и приступающих к получению профессионального образования, в том числе – высшего, очевидна необходимость наличия умений и навыков познавательной деятельности. Лишь осознание себя как личности через эту деятельность поможет находить адекватные реальности собственные решения при выборе жизненного пути из всего предложенного спектра альтернатив. Поэтому полученная в результате общего образования основа построения своей личной жизненной позиции имеет для учащегося и выпускника общеобразовательной школы первостепенное значение. Такой основой может служить сформированная в процессе общего образования научно-познавательная компетентность, единственно обеспечивающая адекватность деятельности человека реальным условиям его жизни. Научно-познавательная компетентность, по определению, может быть сформирована исключительно в процессе соответствующей научно-познавательной деятельности, являющейся предельной моделью адекватной познавательной деятельности вообще. На процессуально-структурном уровне она описана в разделе 3.1 настоящей книги. В полной мере реализация этой модели принципиально возможна только в заведомо понятийном периоде развития личности, что приблизительно соответствует возрасту обучающихся от 14 лет и старше (учащиеся старших классов школы и студенты).

Федеральный государственный образовательный стандарт [24] предусматривает формирование научно-познавательной компетенции, а затем и компетентности наряду с другими ключевыми компетенциями. При этом делается акцент «…не только на достижение предметных образовательных результатов, но, прежде всего, на формирование личности учащихся, овладение ими универсальными способами учебной деятельности, обеспечивающими успешность в познавательной деятельности на всех этапах дальнейшего образования» [24, С. 15]. В главе 1 настоящей книги было показано, что познанию как способу приращения знания необходим инструмент, от профессионализма владения которым зависит конкурентоспособность и успешность личности. Этот инструмент должен носить выраженно интеллектуальный характер. Только в этом случае в принципе возможен системный подход на личностном уровне к применению знаний и умений, осознанию ценностных установок и возникающих проблем, успешному преобразованию этих проблем в совокупности задач и успешное решение последних [24, С. 22].

Учебная деятельность не может быть сведена к научно-познавательной в строгом смысле этого термина. Это связано с рядом принципиальных различий между процессами формирования и трансляции знания, в том числе – научного. Выше уже отмечалось, что на уровне школы нет как необходимости, так и возможности получения объективно нового научного результата. Однако возможна и вполне достаточна сформированность у старшеклассников и выпускников школы интереса к учебно-исследовательской деятельности, понимаемой как модель научно-познавательной. Главное достоинство основного образования заключается в том, что оно является общим не только в плане доступности для определенной возрастной категории населения, а в том смысле, что предоставляет знания по широкому спектру научных отраслей и должно быть воспринято обучающимися в полном объеме, заложенном в программе образования. Поэтому подход к собственно обучению как к учебно-исследовательской деятельности значительно упрощает задачи равного усвоения всей школьной программы. Преимущество этого вида деятельности заключается в следующем: «Так, учебно-исследовательская деятельность, направленная главным образом на создание условий для привлечения учащихся к научным исследованиям, предполагает самостоятельное творческое исследование темы, что позволяет сформировать необходимые для исследователя качества…» [4, С. 52]. В рамках общего образования нас должно интересовать развитие конкретных компетентностей обучающейся личности – в первую очередь, обеспечивающих формирование и развитие исследовательской позиции по отношению к окружающему миру и человеку в нем, общих принципов организации и проведения исследований в разнообразных областях науки и т. д. [25, С. 146]. Под учебно-исследовательской деятельностью следует понимать деятельность обучающихся, направленную на удовлетворение их познавательной потребности, характеризующуюся их готовностью к формированию исследовательских умений и навыков, творческой активности и самостоятельности, необходимых для выполнения заданий при высоком уровне новизны и эффективности результата.

Приведенное определение позволяет увидеть в учебно-исследовательской деятельности больший потенциал, чем тот, который традиционно реализуется в рамках школьного образования. Рассмотрение тем, предложенных в проектах, рефератах и других исследовательских работах обучающихся, показывает, что они в основном выбиваются из образовательной программы; остальные же посвящены единичным или точечным объектам интереса обучающихся в ее пределах. Таким образом, в лучшем случае, обучающиеся удовлетворяют свой сиюминутный интерес, направляя внимание на разные, порой никак не связанные с образовательной программой, исследования. Это, безусловно, радует и заслуживает поощрения, поскольку расширяет кругозор, удовлетворяет любознательность и тем развивает ее, однако никак не способствует решению главной задачи общего образования – реальному глубокому изучению всех предметов школьной программы. В ходе учебно-исследовательской деятельности на уровне школы, как правило, не определяются основные понятия, не устанавливаются причинно-следственные связи, имеющие силу закона, и не ищутся общие пути решения задач, имеющих непосредственное отношение к этим предметам.

Отмеченные недостатки «внепрограммной» учебно-исследовательской деятельности обучающихся характеризуются следующими особенностями. Во-первых, имеет место оторванность от предметного обучения или фрагментарность по отношению к нему – не формируется мотивация в отношении более глубокого изучения предметов школьной программы. Во-вторых, «параллельный» или «заместительный» в отношении предметного образования характер учебно-исследовательской деятельности неминуемо приводит к сужению понимания предметов программы обучающимися. Большинство обучающихся не видят необходимости обращать свое внимание на предметное обучение в большей степени, чем это делается на уроках. В-третьих, отсутствует развивающий характер обучения в рамках предметов программы. Отсутствие интереса, неумение и нежелание сформулировать предметный вопрос познавательного характера тормозят развитие мыслительного процесса, направленного на получение нового (в особенности – системного) знания. Самостоятельная работа в рамках предметов программы только в том случае может считаться развивающей, если носит проблемный характер на уровне личности обучающегося.

Задача преемственности непрерывного образования (в том числе – в системе «школа – вуз») подчеркивает необходимость сглаживания разрывов в технологии образовательного процесса. Преподавание в вузе отличается от школьного интенсивностью, масштабностью, специфичностью подачи материала. Однако непрерывность образования подразумевает непрерывность развития познавательных способностей личности – применительных к познавательной деятельности «индивидуально-психологических особенностей, отличающих одного человека от другого, определяющих успешность выполнения деятельности или ряда деятельностей, не сводимых к знаниям, умениям и навыкам, но обуславливающих легкость и быстроту обучения новым способам и приемам деятельности» [5, С. 527]. Поэтому необходима универсальная технология такого развития, которая могла бы реализовываться в любом курсе преподавания, принципиально не меняя его, а с легкостью подчиняясь как структуре дисциплины, так и манере конкретного преподавателя.

Необходимость универсального подхода обусловливает обращение к модели деятельности, которая в зависимости от условий и задач образовательной деятельности будет подчиняться им, не меняя своей сущности. Максимально полно этим требованиям соответствует рассмотренная выше модель научно-познавательной деятельности как основа формирования познавательных способностей, из которых и развиваются ключевые (в том числе– образовательные) компетентности. Такая модель предполагает оперирование умениями и навыками введения определений любых понятий, установления причинно-следственных связей и универсального подхода к решению задач. Эта модель соответствует структуре научной продуктивной мыслительной деятельности человека. В соответствии с этой структурой для того, чтобы мысль могла сложиться во внутренней речи и выразиться во внешней, необходим понятийный подход, т. е. смысловое наполнение употребляемых слов. Далее при помощи сформированного понятийного аппарата необходимо высказать суждение, т. е. установить причинно-следственную связь между рассматриваемыми явлениями. И как результат – сформулировать оригинальное, самостоятельное умозаключение, представляющее собой не что иное, как решение задачи на личностно-субъективном уровне.

Любая педагогическая технология в принципе структурирована и носит пошаговый характер. Такая пошаговость может носить двоякий характер – алгоритма либо шаблона. К сожалению, в большинстве случаев в педагогике речь идет именно о шаблонах – о «предписаниях алгоритмического типа» с неясными происхождением этих предписаний и последовательностью выполнения их шагов. Последнее обстоятельство делает шаблоны применимыми лишь для частных случаев и потому носящими прецедентный характер.

В отличие от шаблона, алгоритм ([40, С. 16], см. также раздел 3.2 настоящей книги) по определению несет в себе научный подход. При этом необходимо отметить не только возможность, но и необходимость творческого подхода к исполнению его отдельных шагов и элементарных операций. Существенным является тот факт, что, выполняя предложенную последовательность операций, личность не ограничена в выборе способов, средств и методов, максимально удобных для нее и успешных для выполнения каждого конкретного шага. Алгоритм тем и хорош, что предоставляет основу для творчества, эвристического поиска и оригинальности исполнения, обеспечивая при этом запланированно успешный результат [40].

С таких позиций структура научно-познавательной деятельности (см. раздел 3.1) отражается алгоритмом в упомянутом выше строгом смысле данного понятия. Это обеспечивает возможность для каждого обучающегося через устойчивую систематическую реализацию рассматриваемого алгоритма выйти на максимально высокий уровень развития собственных познавательных способностей, скомпенсировать недостатки образования, обратить внимание на осознанность своих учебных интересов и реальность поставленных образовательных задач в целом. Один и тот же алгоритмизированный подход лежит в основе «открытия» нового научного знания и в системе образования. По идее выпускник школы должен быть ориентирован на научное видение мира, быть готов к дальнейшему развитию своего исследовательского интереса, например, в рамках получения конкретной профессии. Алгоритмизированный подход является одним из удобнейших средств достижения подобных целей, так как содержит в себе обязательную личностно-творческую составляющую, опирающуюся на прочную основу последовательности действий, постепенно выполняя которые человек достигает поставленной цели.

Необходимо отметить важнейшее обстоятельство, следующее из определения алгоритма. Алгоритм не может структурировать готовое конкретное знание и, следовательно, не может быть основой его трансляции в процессе образования вообще и обучения в частности. Алгоритм является инструментальной основой деятельности, обеспечивающей формирование и трансляцию научного знания. Таким образом, мы можем говорить об инструментальности алгоритма. Успешность овладения алгоритмом относится к сфере профессионализма, ловкости, легкости использования его как инструмента, значит – это навык, который может развить каждый. А навык, доведенный до автоматизма, существенно экономит время и усилия при необходимости быстро принять решение, сделать выбор, осуществить целенаправленное, в том числе и когнитивное, действие.

Если мы договорились понимать алгоритмизированный подход как основу научно-познавательной деятельности, то необходимо исчерпывающе использовать возможности данного подхода на уровне системообразующего ресурса, что в целом оказывает влияние на следующие сферы: семья, общество, государство, поскольку реализация целей образования прямым образом сказывается именно на этих сферах [24, С. 12]. Инструментальное обеспечение научно-познавательной деятельности и возникающей в ее результате научно-познавательной компетентности складывается как результат алгоритмизированного подхода к формированию этого обеспечения.

Неопровержимым является факт научного характера основы практически всех предметов программ школы и вузов. Это означает, что при наличии инструментального обеспечения научного подхода к формированию знания обучающимся в принципе предоставляется возможность сформировать адекватное и целостное представление об окружающем мире и найти свое место в нем. Только наука предоставляет адекватные знания, «…поскольку это единственная универсальная форма порождения и передачи знания» [35, С. 142].

Поэтому стиль научного исследования должен быть присущ преподаванию и изучению практически для всех предметов программы. В силу этого педагоги и обучающиеся должны при изучении предмета пользоваться понятийно обеспеченным языком, а не пытаться передать собственные чувства и представления «своими словами». Без усвоения навыка введения определений понятий у любого человека слова делятся на «свои», то есть бытовые, и «чужие», то есть непонятные. Формирование же понятийного аппарата является необходимым и важнейшим начальным этапом любой научно-познавательной и, следовательно, учебно-исследовательской деятельности. Полноценное усвоение предмета преподавания возможно только в том случае, если обучающемуся понятны причинно-следственные связи между явлениями, рассматриваемыми в рамках этого предмета, что отражено в требованиях государственного образовательного стандарта [24]. Выражение на понятийно обеспеченном языке таких связей, составляющих смысл предмета – необходимых, существенных, устойчивых и воспроизводимых – называется законом. Законы не «открываются», они устанавливаются, и их усвоение возможно только в ходе воспроизведения процесса установления. Такое воспроизведение представляет собой моделирование определенного этапа научно-познавательной деятельности, то есть является учебно-исследовательской деятельностью. Понимание законов в рамках любого предмета является основой неотвратимого и безошибочного решения задач, связанных с этим предметом. Поэтому научный подход к решению задач предполагает единство структуры такого решения для любых задач, что отражается и требованиями стандарта образования [24].

Таким образом, учебно-исследовательская модель научно-познавательной деятельности с необходимостью должна реализовываться непосредственно в процессе преподавания школьных предметов и дисциплин профессионального обучения. Существующая репродуктивная система усвоения знаний не сочетается с учебно-исследовательской деятельностью, так как отсутствуют соответствующие педагогические технологии. В результате блокируется внутренняя мотивация в отношении получения новых знаний, умений и навыков в рамках предметов образовательной программы. Если основной ценностью образования мы видим самостоятельность развивающейся личности в обучении и в овладении навыками адекватного взаимодействия с окружающим миром – необходимо предоставить обучающимся возможность выбора. Выбор может осуществляться через грамотное формулирование запроса и получение необходимого при помощи базовых инструментальных навыков. Всему этому однозначно соответствует научно-познавательный подход в его учебно-исследовательском проявлении, так как он дает универсальный, адекватный научный язык и формирует непосредственно при изучении предметов программы навыки самостоятельной исследовательской деятельности по выбору личности.