Фундаментальное образование
Я вот уже писал про важность возвращения к проблеме различия формального и материального образований, где давал трактовку формального образования как тренинг в работе с "мета" ("формальное образование в эпоху перемен" -- http://ailev.livejournal.com/1263511.html).
Но тот же Василий Сартаков (сегодня он писуч!) в https://www.facebook.com/vasartakov/posts/10209783276595516 сформулировал ещё одну интересную различалку: фундаментальность образования он определяет как знакомство с основными теориями, лежащими в основе больших групп технологий. Я определяю это как "дисциплины" в формуле "практика = дисциплина+технология". Моё расхождение с Василием, что он определяет "фундаментальность" традиционно исследовательски, как производимую из "любопытства" и независимую от приложений, потому и "фундаментальность" -- и тем самым сам себя отрицает, у него образование фундаментальное должно как раз поддерживать разбирательства в навороченных инженерами технологиях! Какая уж там независимость! Но я считаю, там две зависимости: 1. технологии поддерживают дисциплины (и при смене дисциплины меняются технологии). 2. неудачи технологий означают, что нужно менять дисциплину, которая их поддерживает. То есть дисциплина узнаёт о плохой своей фундаментальности путём обратной связи от плохих в силу этой дисциплины технологий, что б там ни говорили учёные про "любопытство" и прочие такие вещи. Нейронным сеткам людей снятся сны, и никаких "озарений из ниоткуда" нет: источники любопытства связаны с реальной жизнью, в том числе технологической жизнью, и часто именно эта связь, именно этот запрос из практики проявляется в направлении любопытства в бОльшей мере, чем чисто теоретические штудии "дисциплины ради дисциплины". Конечно, можно всегда подобрать контрпримеры, но на любой контрпример есть масса прямых примеров (в тех же нейронных сетях). Я слегка касался этого в обсуждении такого щекотливого вопроса, как развитие математики, хотя тогда ещё и в менее чётких формулировках ("инженерный статус математики", http://ailev.livejournal.com/669463.html -- 59 комментов, и там ссылка на http://ailev.livejournal.com/668305.html с аж 170 комментами).
Но вот следующее его различение ещё более интересно: он предлагает различать "азовое" и "фундаментальное образование". Как я понял, "азовое образование" -- это часть дисциплины, поддерживающая понимание собственно дисциплин предметной области. Скажем, для нейронных сетей это линейная алгебра, для computer science это основные положения теории алгоритмов. Грубо говоря, это "школа" (а хоть и высшая, но школа). Это нужно знать всем, это "мировоззрение".
А вот при профессионализации (что тоже проблемный вопрос, учитывая закат профессий и переход к короткоживущим компетенциям -- http://erazvitie.org/article/zakat_professij) встаёт вопрос о правильной теории, которая помогает разобраться с технологиями. Скажем, в тех же примерах Сартакова это CAP-теорема (2000 год -- это давно или недавно, чтобы говорить о включении её в фундаментальное образование?), позволяющая по достоинству оценить NoSQL движение в базах данных. Я считаю, что 4D extentionalism -- это такое же фундаментальное знание для концептуального проектирования баз данных, а также для системных инженеров ("фундаментальные заплатки для системноинженерного образования" -- http://ailev.livejournal.com/1141173.html). Этому нужно учить профи, это фундаментальные знания, но это вряд ли "азы".
Получается, что "азы" -- это что-то типа "общего фортепиано", для поддержания коммуникации с соседями, "мировоззренческое". Тут и физика трёхсотлетней давности сойдёт, и computer science времён изобретения LISP (1958). А "фундаментальное" должно быть максимально свежим.
Мой тезис остаётся: каждый учебный предмет должен включать в себя не только технологию, но и дисциплину. Заявили "робототехнику" -- предъявите дисциплину, предъявите теорию! Предъявите фундаментальное знание, которое позволяет понять, почему выживают или не выживают те или иные технологии, которое позволяет сократить пробы и ошибки при создании собственных технологий. Тезис Корнилова в https://www.facebook.com/alx.kornilov/posts/1760110817533813 именно об этом, о необходимости не столько прихвата дисциплинарного сленга в образовании, сколько о необходимости фундаментального образования. А для этого прежде всего нужно сформулировать дисциплину, выявить фундаментальное (а не прикладное, технологическое) содержание образования! Теории меняются раз в двадцать-тридцать лет, а вот технологии и все эти "проекты" раз в пять лет -- и новое поколение технологий раз за разом будет поддерживать те же теории, ту же дисциплину, то же фундаментальное образование.
Технологии (и проекты с их использованием, а хоть и в CDIO) поддерживают дисциплину, а не наоборот! Я не устаю это повторять на своих занятиях. И если технологии плохие, но соответствуют дисциплине, то их будут менять вместе с дисциплиной -- заказ на новую дисциплину идёт не от "фальсификации" старой дисциплины, старой дисциплины вообще может не быть, нечего фальсифицировать может быть! Заказ идёт от неудовлетворённости текущими технологиями, или неудовлетворённости методом проб и ошибок при создании новых технологий -- вот сейчас теория и математика deep learning активно развиваются от неудовлетворённости текущими прикладными пакетами машинного обучения, которые учатся медленно, требуют слишком много данных для обучения, плохо генерализуют и т.д..
Дальше конструктивная часть. Чего IMHO не хватает в фундаментальной дисциплине для обучения, если её вдруг удаётся сформулировать? Скажем, в робототехнике она не сформулирована, а вот в линейной алгебре -- вполне. Не хватает не столько "проекта" (где она будет применена однократно, это не "обучение", это скорее "экзамен" -- контроль знаний, а не научение нейронной сетки). Не хватает тренинга в решении задач! Не хватает задачников, а в них достаточного количества задач, чтобы "набить руку" и получить профессиональную фундаментальную интуицию. В этом плане сервисы типа той же Matematica с генерацией постановок задач и проверкой их решения (http://www.wolframalpha.com/pro/problem-generator/) -- вот что может помочь фундаментальности образования. Задачи -- это тот клей, который может привязать абстрактную теорию к конкретным жизненным ситуациям. Задачи намазывают прикладность на фундаментальность. Но задач нет (это же не олимпиадные задачи по информатике, которых тысячи!), как их генерировать, непонятно (не всё ж сводится к математике, которой занимаются 400 лет и которая удивительно регулярна), как их решение проверять автоматически -- непонятно (хотя AI тут может помочь, конечно).
Но без фундаментального образования всё выродится. Последний раз я принимал участие в обсуждении вопроса "снижать ли планку, или отчислять к чёртовой матери" для магистров буквально сегодня. Эти дискуссии идут везде, я знаю. "Снижать планку" -- это отказываться от "азового" и затем "фундаментального образования", и оставлять только сленг и проекты -- т.е. заранее соглашаться на уровень ПТУ. Я против, хотя и понимаю, что плыву тут строго против течения.
Помочь тут может, я думаю, только технология: выявление фундаментального ядра (нейронные сетки тут вполне могут сработать), генерация задач (не уверен, что это как-то можно автоматизировать -- нужно делать обёртку из реальных жизненных ситуаций для теоретических конструктов, скажем не "решите систему квадратных уравнений", а "решите задачу на составление уравнений", чтобы натренировать видеть эти уравнения в жизни) и автоматизация их проверки (тут тоже должно быть попроще). Дисциплина в форме учебника или лекций, или видеоклипов из какой-нибудь Курсеры понимается "логически", "рационально" -- а потом на задачах появляется "фундаментальная интуиция", тренируется нейронная сетка, появляется "беглость" (fluency -- про развитие беглости в образовании в VPRI см. http://ailev.livejournal.com/461928.html).
Но для начала нужно хотя бы осознать, что фундаментальность образования стремительно улетучивается, и все эти "сингулярности" и "слишком быстрые перемены" только часть проблемы. Вопрос про снижение текущей планки фундаментальности или обнаружение содержательно новой высокой планки, новой фундаментальности -- вот что нужно обсуждать.
Итого: инженерные и научные формальность и фундаментальность против ПТУшной рабоче-крестьянскости.
Скажите теперь скорей, что я старомоден и отстал от жизни, литературы про все современные веяния в образовании не читаю. Я этого не знаю, студентов современных в глаза не видел, с сыном собственным как школьником не общался, на совещаниях самых разных в ВУЗах и рядом не присутствовал, где о победности и успешности новых веяний рапортовали, курсов в Курсере не проходил и т.д.. И поэтому вы меня сейчас просветите, и скажете, что вся фундаментальность образования как-то сама собой появится, и что она никуда не девалась. Скажите мне об этом, просветите меня тёмного, наставьте на путь истинный.
Но тот же Василий Сартаков (сегодня он писуч!) в https://www.facebook.com/vasartakov/posts/10209783276595516 сформулировал ещё одну интересную различалку: фундаментальность образования он определяет как знакомство с основными теориями, лежащими в основе больших групп технологий. Я определяю это как "дисциплины" в формуле "практика = дисциплина+технология". Моё расхождение с Василием, что он определяет "фундаментальность" традиционно исследовательски, как производимую из "любопытства" и независимую от приложений, потому и "фундаментальность" -- и тем самым сам себя отрицает, у него образование фундаментальное должно как раз поддерживать разбирательства в навороченных инженерами технологиях! Какая уж там независимость! Но я считаю, там две зависимости: 1. технологии поддерживают дисциплины (и при смене дисциплины меняются технологии). 2. неудачи технологий означают, что нужно менять дисциплину, которая их поддерживает. То есть дисциплина узнаёт о плохой своей фундаментальности путём обратной связи от плохих в силу этой дисциплины технологий, что б там ни говорили учёные про "любопытство" и прочие такие вещи. Нейронным сеткам людей снятся сны, и никаких "озарений из ниоткуда" нет: источники любопытства связаны с реальной жизнью, в том числе технологической жизнью, и часто именно эта связь, именно этот запрос из практики проявляется в направлении любопытства в бОльшей мере, чем чисто теоретические штудии "дисциплины ради дисциплины". Конечно, можно всегда подобрать контрпримеры, но на любой контрпример есть масса прямых примеров (в тех же нейронных сетях). Я слегка касался этого в обсуждении такого щекотливого вопроса, как развитие математики, хотя тогда ещё и в менее чётких формулировках ("инженерный статус математики", http://ailev.livejournal.com/669463.html -- 59 комментов, и там ссылка на http://ailev.livejournal.com/668305.html с аж 170 комментами).
Но вот следующее его различение ещё более интересно: он предлагает различать "азовое" и "фундаментальное образование". Как я понял, "азовое образование" -- это часть дисциплины, поддерживающая понимание собственно дисциплин предметной области. Скажем, для нейронных сетей это линейная алгебра, для computer science это основные положения теории алгоритмов. Грубо говоря, это "школа" (а хоть и высшая, но школа). Это нужно знать всем, это "мировоззрение".
А вот при профессионализации (что тоже проблемный вопрос, учитывая закат профессий и переход к короткоживущим компетенциям -- http://erazvitie.org/article/zakat_professij) встаёт вопрос о правильной теории, которая помогает разобраться с технологиями. Скажем, в тех же примерах Сартакова это CAP-теорема (2000 год -- это давно или недавно, чтобы говорить о включении её в фундаментальное образование?), позволяющая по достоинству оценить NoSQL движение в базах данных. Я считаю, что 4D extentionalism -- это такое же фундаментальное знание для концептуального проектирования баз данных, а также для системных инженеров ("фундаментальные заплатки для системноинженерного образования" -- http://ailev.livejournal.com/1141173.html). Этому нужно учить профи, это фундаментальные знания, но это вряд ли "азы".
Получается, что "азы" -- это что-то типа "общего фортепиано", для поддержания коммуникации с соседями, "мировоззренческое". Тут и физика трёхсотлетней давности сойдёт, и computer science времён изобретения LISP (1958). А "фундаментальное" должно быть максимально свежим.
Мой тезис остаётся: каждый учебный предмет должен включать в себя не только технологию, но и дисциплину. Заявили "робототехнику" -- предъявите дисциплину, предъявите теорию! Предъявите фундаментальное знание, которое позволяет понять, почему выживают или не выживают те или иные технологии, которое позволяет сократить пробы и ошибки при создании собственных технологий. Тезис Корнилова в https://www.facebook.com/alx.kornilov/posts/1760110817533813 именно об этом, о необходимости не столько прихвата дисциплинарного сленга в образовании, сколько о необходимости фундаментального образования. А для этого прежде всего нужно сформулировать дисциплину, выявить фундаментальное (а не прикладное, технологическое) содержание образования! Теории меняются раз в двадцать-тридцать лет, а вот технологии и все эти "проекты" раз в пять лет -- и новое поколение технологий раз за разом будет поддерживать те же теории, ту же дисциплину, то же фундаментальное образование.
Технологии (и проекты с их использованием, а хоть и в CDIO) поддерживают дисциплину, а не наоборот! Я не устаю это повторять на своих занятиях. И если технологии плохие, но соответствуют дисциплине, то их будут менять вместе с дисциплиной -- заказ на новую дисциплину идёт не от "фальсификации" старой дисциплины, старой дисциплины вообще может не быть, нечего фальсифицировать может быть! Заказ идёт от неудовлетворённости текущими технологиями, или неудовлетворённости методом проб и ошибок при создании новых технологий -- вот сейчас теория и математика deep learning активно развиваются от неудовлетворённости текущими прикладными пакетами машинного обучения, которые учатся медленно, требуют слишком много данных для обучения, плохо генерализуют и т.д..
Дальше конструктивная часть. Чего IMHO не хватает в фундаментальной дисциплине для обучения, если её вдруг удаётся сформулировать? Скажем, в робототехнике она не сформулирована, а вот в линейной алгебре -- вполне. Не хватает не столько "проекта" (где она будет применена однократно, это не "обучение", это скорее "экзамен" -- контроль знаний, а не научение нейронной сетки). Не хватает тренинга в решении задач! Не хватает задачников, а в них достаточного количества задач, чтобы "набить руку" и получить профессиональную фундаментальную интуицию. В этом плане сервисы типа той же Matematica с генерацией постановок задач и проверкой их решения (http://www.wolframalpha.com/pro/problem-generator/) -- вот что может помочь фундаментальности образования. Задачи -- это тот клей, который может привязать абстрактную теорию к конкретным жизненным ситуациям. Задачи намазывают прикладность на фундаментальность. Но задач нет (это же не олимпиадные задачи по информатике, которых тысячи!), как их генерировать, непонятно (не всё ж сводится к математике, которой занимаются 400 лет и которая удивительно регулярна), как их решение проверять автоматически -- непонятно (хотя AI тут может помочь, конечно).
Но без фундаментального образования всё выродится. Последний раз я принимал участие в обсуждении вопроса "снижать ли планку, или отчислять к чёртовой матери" для магистров буквально сегодня. Эти дискуссии идут везде, я знаю. "Снижать планку" -- это отказываться от "азового" и затем "фундаментального образования", и оставлять только сленг и проекты -- т.е. заранее соглашаться на уровень ПТУ. Я против, хотя и понимаю, что плыву тут строго против течения.
Помочь тут может, я думаю, только технология: выявление фундаментального ядра (нейронные сетки тут вполне могут сработать), генерация задач (не уверен, что это как-то можно автоматизировать -- нужно делать обёртку из реальных жизненных ситуаций для теоретических конструктов, скажем не "решите систему квадратных уравнений", а "решите задачу на составление уравнений", чтобы натренировать видеть эти уравнения в жизни) и автоматизация их проверки (тут тоже должно быть попроще). Дисциплина в форме учебника или лекций, или видеоклипов из какой-нибудь Курсеры понимается "логически", "рационально" -- а потом на задачах появляется "фундаментальная интуиция", тренируется нейронная сетка, появляется "беглость" (fluency -- про развитие беглости в образовании в VPRI см. http://ailev.livejournal.com/461928.html).
Но для начала нужно хотя бы осознать, что фундаментальность образования стремительно улетучивается, и все эти "сингулярности" и "слишком быстрые перемены" только часть проблемы. Вопрос про снижение текущей планки фундаментальности или обнаружение содержательно новой высокой планки, новой фундаментальности -- вот что нужно обсуждать.
Итого: инженерные и научные формальность и фундаментальность против ПТУшной рабоче-крестьянскости.
Скажите теперь скорей, что я старомоден и отстал от жизни, литературы про все современные веяния в образовании не читаю. Я этого не знаю, студентов современных в глаза не видел, с сыном собственным как школьником не общался, на совещаниях самых разных в ВУЗах и рядом не присутствовал, где о победности и успешности новых веяний рапортовали, курсов в Курсере не проходил и т.д.. И поэтому вы меня сейчас просветите, и скажете, что вся фундаментальность образования как-то сама собой появится, и что она никуда не девалась. Скажите мне об этом, просветите меня тёмного, наставьте на путь истинный.