Кабинет

Система: Когнитивистика

Структурность и дружелюбность областей знаний

Суть

Стоит различать два независимых свойства среды обучения. Структурированность области: в хорошо структурированных (например, программирование) концепции ведут себя одинаково, в плохо структурированных (бизнес) те же понятия проявляются по-разному, и эксперты опираются не на первопринципы, а на аналогии. Дружелюбность к обучению зависит не от области, а от обстоятельств: есть ли быстрая и честная обратная связь. Одна и та же сфера может быть и дружелюбной, и нет (врач учится на исходах, санитар в приёмной — нет). Среду можно сделать дружелюбнее: фиксировать момент решения, отделять качество решения от везения, быть готовым пересматривать концепции.

🔸 Области знаний могут быть хорошо и плохо структурированы. В хорошо структурированных областях концепции проявляются всегда однозначно, в плохо структурированных концепции более размыты, потому что проявляются по-разному - в них постоянно появляются новые проблемы, с которыми не приходилось сталкиваться раньше. Примеры: 🔹Написание кода - это хорошо структурированная область, где циклы, функции и т.п. ведут себя одинаково, 🔹Бизнес - это плохо структурированная область, где есть концепции (например, конкурентное преимущество), но проявляют они себя по-разному. Из-за постоянной новизны эксперты в плохо структурированных областях исходят не из изначальных принципов (first principles), а применяют аналогии. 🔹Изучение иностранного языка - промежуточный пример, в котором хорошо работают и аналогии, и “мышление из изначальных принципов”.

🔸 Обстоятельства могут быть дружелюбными и недружелюбными к обучению. В дружелюбных - развивается эффективная экспертная интуиция, в недружелюбных - интуиция чаще ошибочная. 🔹Фондовый рынок - классический пример недружелюбной области. Как отмечали Gary Klein и Daniel Kahneman в Conditions for Intuitive Expertise, нет публично доступной информации, на основании которой можно было бы сделать вывод, как будет вести себя цена акции. Потому что влияние публичной информации уже отражается в текущей цене.

🔸Некорректно говорить, что дружелюбными и недружелюбными к обучению являются конкретные области знаний, потому что в одной и той же области знаний могут быть разные обстоятельства. Например, приемная больницы недружелюбна к обучению, потому что работающие в ней санитары не получают обратную связь от своих решений и действий. А другие врачи - получают и могут наращивать экспертизу на ее основе.

Что можно сделать, чтобы обеспечить дружелюбность обучающей среды? 🔹Структурировать его, чтобы получать четкую оценку действия в виде обратной связи, если она существует (в примере с приемными нужно переделывать всю систему для его получения), 🔹Если обратная связь отложена во времени - фиксировать момент принятия решения, чтобы потом можно было вернуться к нему, 🔹Выработать методологию для определения, насколько удача и внешние обстоятельства повлияли на итоговый результат в противовес качеству решения, 🔹Быть готовым к пересмотру своих концепций.

Благодаря этому даже в плохо структурированных областях среда может быть более дружелюбна к обучению, чем приемные покои в хорошо структурированной области, медицине.

Ключевые термины

Плохо структурированная область
Сфера, где концепции проявляются по-разному и постоянно возникают новые ситуации — например, бизнес; эксперты в ней опираются на аналогии.
Дружелюбность среды к обучению
Наличие быстрой и достоверной обратной связи, позволяющей интуиции развиваться, а не закрепляться в ошибках.

Learning In Ill-Structured Domains

статья · Cedric Chin · @pavelnosikov

обсудить в Telegram →

Читать статью →
❁ 5

Тропы отсюда

Соседи на карте

Мини-граф соседей идеи «Структурность и дружелюбность областей знаний»

Отвечает на вопросы

  • Чем хорошо структурированная область отличается от плохо структурированной?
  • Почему на фондовом рынке интуиция часто подводит?
  • От чего зависит, разовьётся ли надёжная экспертная интуиция?
  • Как сделать среду более дружелюбной к обучению?
  • Почему обратная связь важнее самой области знаний?
Обсудить в Telegram 1 обсуждение