Документ обсуждает важность развития мыслительных компетенций через тренажеры, предлагая системный подход к образованию, который выходит за рамки традиционных образовательных систем STEM. Он содержит различные аспекты, включающие логическую, языковую и алгоритмическую компетенции, и подчеркивает необходимость индивидуализированного обучения с использованием современных технологий и методов. Акцентируется внимание на важности раннего обучения и создания мотивации у учеников для достижения беглости мышления.

1. Тренажёр клуба одиноких мозгов сержанта Солта
(подстрочник рассказа)
Москва
10 сентября 2016г.

2. Проблема: не учим думать
Думать = абстрагировать, осознавать, быть логичным
(«любомудрие», но это не философия!).
1. Классический STEM – прямо не адресует мыслительные
компетенции, но они лежат в его основе!
• наука (естественные науки: классические физика, химия,
биология и т.д., редко когда computer science, но тоже бывает).
Тут физическая компетентность (связь математики с физическим
миром прежде всего), остальное по большому счёту бантики
"для эрудиции".
• технология (чаще всего понимается как умение работать на
"станочках" -- типовые уроки труда, ещё не инженеры, а только
"техники")
• инженерия -- инженеры-механики, электрики и прочие
инженеры, часто и software engineers (с не слишком большим
знанием computer science и data modeling)
• математика: алгебраическая компетентность, включая линейную
алгебру, геометрическая компетентность (наглядная геометрия,
потом с выходом в работу 3D САПР), статистическая (и,
желательно, байесовская) компетентность
2

3. Развитие мыслительных компетенций -- абстрагирования,
осознанности, адекватности, разумности.
2. За пределами STEM (http://ailev.livejournal.com/1283663.html):
• логическая компетентность (правильные рассуждения, как раньше логика для юристов)
• онтология и моделирование данных (в STEM обычно выпадают)
• языковая компетентность (функциональная грамотность, несколько языков)
• (кибер)психотехническая компетентность, тут живёт осознанность, контроль уровня
сосредоточенности, знакомство с собственными заскоками и умение ладить с миром.
• системный подход (хотя бы в объеме http://ailev.livejournal.com/1278600.html)
• алгоритмическая компетентность (та самая алгоритмика из computer science, в том числе
развитая в сторону умений планировать)
• вычислимость как таковая (computer science), хотя бы в объеме SICP,
https://wizardforcel.gitbooks.io/sicp-in-python/content/index.html
• системная инженерия (требования, архитектура, испытания, жизненный цикл и управление
конфигурацией, и т.д.), без этого любая другая инженерия и робототехника будет кустарна.
• какая-то работа с распределёнными представлениями и их связью с символьными
представлениями (тут ещё мало кто понимает, но без этого уже в 21 веке нельзя) – тут
сплошные вопросы.
• Мышление о деятельности: праксиология, социология, экономика (и предпринимательство),
право.
• эволюционные и экологические представления (тут даже не знаю, куда это отнести -- но без них
трудно понимать, например, тексты типа "против целей",
http://ailev.livejournal.com/1254147.html). 3

4. Кого учим
• Производственников – они хорошо понимают, зачем им
развивать мышление
• Магистров – текущее понимание даёт возможность создавать
курсы именно для них.
• Бакалавры – для сегодняшних бакалавров учебный материал и
задачи нужно серьёзно перерабатывать, он для них очень
сложен.
• Старшие школьники, средние школьники – это целевая
аудитория. Чем раньше мы сможем научить людей думать и
быть осознанными, тем проще им потом будет учиться.
• Пример: курс алгоритмики (прошёл все эти стадии и сейчас
доступен для дошкольников)
4

5. Оценка качества тренажёра
• Функция – насколько удаётся научить какому-то
мышлению
• Скорость – за какое потраченное учеником
время удаётся научить (в том числе в blended
learning – сколько времени преподавателя
нужно потратить)
• Играбельность – тренажёр должнен
поддерживать мотивацию (играбельность
можно оценить в человеко-часах, которые
ученик готов потратить на данный тренажёр по
сравнению с альтернативными вариантами
обучения).
5

6. Цель: беглость мышления
• Алан Кей о беглости и hard fun
(http://ailev.livejournal.com/1278095.html)
• Дальние связи и абстракции: без абстракций нет
беглости по определению, нужно «учить
думать»
• Мультипредметность удерживается на уровень
выше предметов. Это вынуждает идти beyond
STEM
• Баланс интуитивного и формального
• Это не разовые курсы, это образ жизни (аналог
заочной физматшколы)
6

7. Сержантский метод (по А.П.Ершову)
• Обучение через мелкие задачи – так учат математиков и
физиков. Для других предметов нужно:
• Выделить мышлемы предмета (онтология и типовые операции с ней)
• Составить подводящие задания, основные и закрепляющие задания,
контрастирующие с «бытовой онтологией» (conceptual inventory) задания
• Создать тренажёра с автоматизированной проверкой заданий
• Сержант не знает предмета, и он легко заменяется компьютером
• Примеры:
• Матан (задачник Демидовича на 4000 задач)
• Учи.ру (и игрофикация), всевозможные курсы по математике
• Алгоритмика (дошкольная, школьная, олимпиадная) и её ограничения
• Системное мышление (эксперимент: задачник делаем прямо сейчас)
• Ограничения такого метода:
• Это только часть в рамках blended learning – к тренажёрному обучению
нужно добавить работу зеркальных нейронов от живых людей-
предметников
• Задания тренажёров только готовят к кейсам и проектам, но не заменяют
их: вынос навыков в условиях in the wild, шума реальной жизни (т.е. нужен
ещё тренинг постановки задач, выбора главного из многообразия мира)7

8. Инструментарий для создания сержанта
• Оформление задач (студия учебных Миров)
• Предъявление и оценка задач, сбор данных
• Адаптивное обучение:
• искусственный интеллект для адаптации образовательных маршрутов (сам
framework тренажёра)
• Нейротрекер для сбора данных о когнитивной нагрузке и общем состоянии
(например, «отдых по состоянию», а не по СанПиН)
• Делается набор студий (люди берутся из game development и разработки
IDE) – системная информатика:
• System framework – инструментальная платформа системного софта
• Тренажёр-студия (для учебных миров)
• Интеллект-студия (для создания адаптационных алгоритмов, индивидуализации
обучения)
• Нейро-студия (работа с биологическими сигналами от ученика – сосредоточение,
направление взгляда, непосредственный замер cognitive load и т.д.)
• На этом же инструментарии могут быть сделаны студии для учебных
предметов («учебные Миры») и тренажёры (учебные задания с
автоматической проверкой выполнения) к ним:
• Системноинженерная студия (поддержка MBSE -- работа с требованиями,
архитектурой)
• Студия концептуального моделирования (ранние стадии жизненного цикла:
позиционное концептуальное моделирование)
8

9. Проба пера: системное мышление
• Учебник написан (предмет сформирован) --
http://techinvestlab.ru/systems_engineering_thinking/
• Предмет обкатан на учебных группах (магистры и
взрослые)
• Набор мышлем составлен
(http://ailev.livejournal.com/1278600.html)
• Составляются задачи (участвует 8 человек)
• Минимально три учебных группы для обкатки задач
с сентября 2016
• Уже есть просьбы предоставить задачи для обкатки
в другие ВУЗы
• Есть мысли о том, как опускать предмет на уровень
школы
9

10. Интеллект-студия
Нужна для создания индивидуализированного учебного маршрута
в условиях множества предметов, изобилия учебных заданий,
разнообразий способностей учеников.
• Проблема двух языков и Julia
• Сложность входа: «интеллект» сегодня -- это математика (т.е. для
овладения «искусственным интеллектом» нужен курс, его проще
пройти тем же «сержантским методом»):
• матан
• Линейная алгебра
• Оптимизация
• Байесовская статистика
• Семантические пространства
В рамках интеллект-стека там есть три подстудии:
• Когнитив-студия – в рамках интеллект-стека это уровень
когнитивных алгоритмов (выше уровня создания алгоритмов
машинного обучения).
• Студия алгоритмов машинного обучения (нейронных сетей и
вероятностного программирования)
• Вычислительная студия: разработка вычислительных библиотек и
посадки их на аппаратуру ускорения вычислений (GPU, TPU) 10

11. Принципиальная схема психики как
операционной платформы
11
Воля
Экзотело
Бессознате
льное Сознание
ЭкзокортексТело
Физический мир
Психика
Вхождение в киберпсихические/киберпсихофизические системы систем
Психический мир групп и
сообществ (интерсубъектность)

12. Когнитивная нагрузка
• Объективные замеры (нейростудия)
• Теория потока Чиксентмихайи +
нейрокогнитология
• Психопрактики внимания
• Меры повышения «играбельности» – удержания
в потоке внешними стимулами
12

13. Платформы психики (модули)
• Интерсубъектность (использующая система) – если
речь идёт о человеке, то до включения в человечество
есть множество уровней (принцип почтальона).
Опосредованность включения машинными системами
(коллективная/групповая киберпсихика).
• Не только работа с учителем в blended learning, но и
collaborative learning и его сценарии.
• Части личности (гомункулюсы) – прикладная
платформа
• Психика – операционная платформа
• Субстрат (нейросети, модули тела, экзотела,
экзокортекса) – физиологическая/техническая
платформа
13

14. Нейростудия
• Состояние ученика в момент обучения является ключевой
характеристикой: нам нужно его знать для понимания
текущей «играбельности» заданий (она может быть разная
для разных состояний ученика), отслеживания утомления,
определения текущего уровня доступного ученику внимания.
• Использование биологических сигналов – нейро и других (ЭЭГ,
вызванных потенциалов, направления взгляда, миограммы,
кардиограммы) для определения состояния ученика –
«нейротрекинг»
• Идея непосредственного замера когнитивной нагрузки
(cognitive load) с использованием биологических сигналов
• Использование информации нейротрекинга для алгоритмов
адаптивного обучения.
14

15. Клуб одиноких мозгов
Нужно объединить как-то в учебном процессе:
• Мозги предметников, методистов
• Мозги учителей (ибо не всё автоматически, blended learning)
• Мозги учеников
• Мозги исследователей образования
• Мозги оформителей контента (игровики)
• Модель: двухуровневый игровой сайт (Steam, roblox).
• Контент (тренажёры) генерируется пользователями-образователями (serious
games), но в рамках какой-то стратегии – нужно только обеспечить смешение
отдельных курсов и персональные образовательные маршруты.
• Ориентация на образ жизни (ибо это часы и часы учебных часов в день, это
не разовые занятия),
• поддержка самых разных коммьюнити (т.е. «клуб»).
• Бизнес-модель – нужно придумывать.
15

16. Мимо школы
• Аргумент Пейперта, опыт информатики и
«образовательной робототехники» и даже CDIO: не
допустить профанации.
• Устроенная государством система образования
имеет механический гомеостазис, съест любое
новое начинание. Силы нужно бросать не на борьбу
со старым, максимально отстраиваться
• Вывод: нужно всё делать «мимо школы»,
сознательно не связываясь с официальной системой
образования – опора на самих учеников, их
родителей и «внесистемных педагогов».
Школа тут и высшая, и общеобразовательная.
16

17. ЛитератураТексты даны в обратном хронологическом порядке (написаны за чуть более месяца, с 7 июля 2016):
• Оценка результатов обучения и Modeling Theory of Science, Cognition and Instruction -- http://ailev.livejournal.com/1285980.html
• Пониманию учить вдвое дольше, чем просто навыку -- http://ailev.livejournal.com/1285014.html
• Тренажёр клуба одиноких мозгов сержанта Солта -- http://ailev.livejournal.com/1284767.html
• Осознанность против зеркальных нейронов -- http://ailev.livejournal.com/1284158.html
• За пределами STEM-образования -- http://ailev.livejournal.com/1283663.html
• Эвристика образовательных ступенек в формальном образовании -- http://ailev.livejournal.com/1283133.html
• ПиктоМир и КуМир как технология к какой дисциплине? -- http://ailev.livejournal.com/1282836.html
• Curriculum learning для системного тренажёра -- http://ailev.livejournal.com/1282190.html
• Тренажёр "меты" в мышлении -- http://ailev.livejournal.com/1281675.html
• Штудии по Студиям -- http://ailev.livejournal.com/1281305.html
• Разбор заданий тренажёра системного мышления -- http://ailev.livejournal.com/1280943.html
• Студии разные нужны, студии разные важны -- http://ailev.livejournal.com/1280626.html
• Мимо школы -- http://ailev.livejournal.com/1280262.html
• Об "робототехнику" как дисциплину -- http://ailev.livejournal.com/1280086.html
• Четвёртый круглый стол по педагогике -- фундаментальные исследования -- http://ailev.livejournal.com/1279588.html
• Три примера заданий для тренажёра системного мышления -- http://ailev.livejournal.com/1279331.html
• Тренажёр системного мышления -- http://ailev.livejournal.com/1278936.html
• Системные мыслемы -- http://ailev.livejournal.com/1278600.html
• Об образовательную робототехнику, образовательную педагогику и системную робототехнику --
http://ailev.livejournal.com/1278294.html
• системная метанойя -- http://ailev.livejournal.com/1278095.html
• Системная сложность есть, а поговорить не с кем -- http://ailev.livejournal.com/1277840.html
• Эскиз образовательного проекта - 2 -- http://ailev.livejournal.com/1277589.html
• Гомельская школа обучения программированию -- http://ailev.livejournal.com/1275421.html
17

18. 18
Спасибо за внимание
Анатолий Левенчук,
http://ailev.ru
ailev@asmp.msk.su