Знать или уметь? 6 ключевых навыков современного ребенка - Кэти Хирш-Пасек

В эпоху больших данных разнообразие бесконечно. Есть сведения о бизнес-транзакциях; о здоровье сообщают датчики (вы носите на запястье браслет, который считает ваши движения?); карты маршрутов, созданные с помощью GPS-слежения; статьи, размещенные в Twitter, и т. д. Мы не можем вложить семилеткам в 100 или в 1000 раз больше информации. И все же текущие учебные планы делают упор на тесты с единственно правильными ответами. У детей поколения Google факты под рукой. Мы знаем первоклассников, способных найти название самого высокого здания в Катаре за считанные секунды. Информация — это несколько нажатий кнопок. Дети во всех экономиках растут с компьютерами. Как писал Плутарх, «образование — это не наполнение ведра, а зажжение огня»[207]. Но мы по-прежнему наполняем! И из «ведра» уже выплескивается содержимое, причем определенного вида — то, что вы изучаете в школе, особенно на уроках литературы и математики. Когда речь идет о контенте, никто не говорит об умении понимать людей. Прасанна родом из Индии; ее обычаи и убеждения отличаются от взглядов Патти, живущей в том же квартале. Но при акценте на чтении и математике социология бесполезна!

Лозунг рынка рабочей силы XXI века — адаптивность, или, как говорит Google, гибкость в обучении. Те, кто не может познавать, у кого нет стратегий образования, обречены на низкоуровневые, малооплачиваемые должности, которые в конечном итоге будут заменены компьютерами. Жаль тех бедняг, кого вытеснили E-ZPass[208], или фотографов, внезапно обнаруживших, что рынок переполнен тысячами снимков, сделанных с помощью смартфонов. Тем не менее в школе мы нагружаем детей фактами, а не навыками учиться, оценивать информацию и делать обобщающие или инновационные выводы. Как писал Фрэнк Смит, «бомба замедленного действия в каждом классе — когда школьники запоминают ровно то, что им дают» [курсив наш]»[209]. Если образование сводится к освоению того, что ежедневно меняется, это обрекает знания на устаревание еще до того, как дети окончат среднюю школу.

Мы не хотим сказать, что контент не важен. Наличие содержания высвобождает разум для решения проблем. Вспомните о таблицах умножения. Мы автоматически вспоминаем, что 9 × 6 = 54, казалось бы, за наносекунду. Это невероятно эффективно. И позволяет быстро вычислить, сколько, к примеру, свеч по 9 долларов за штуку получится купить для вечеринки в саду при известном бюджете. Или возьмем чтение: мы улавливаем смысл слов автоматически, настолько быстро, что обращаем внимание на вывески, даже когда не хотим. Припомните ли вы, чтобы хоть раз, сидя в автобусе или поезде, удавалось не читать рекламу на столбах вдоль дороги, даже если вы размышляли о своих проблемах? А когда мы можем обойтись без чтения вслух, разум освобождается для улавливания смысла текста. Наше желание — чтобы дети читали бегло. Если Ирвин с трудом, по слогам одолевает слово «конфета», он может не понять суть: в предложении сказано, что она бесплатная! Содержание имеет огромное значение.

Но нельзя ограничиваться обучением уже известным фактам. Если дети должны быть гибкими, им следует освоить навык мыслить творчески, чтобы из старых компонентов собирать нечто новое для выполнения неожиданных функций. Им важно обладать умственной гибкостью, чтобы менять направление, поскольку предстоит решать еще не сформулированные задачи (не имеющие заранее известного правильного ответа). И лучше всего находиться в среде, где эти расплывчато обозначенные проблемы перемешаны с четко определенными, чтобы по-новому использовать знания. Этого не произойдет, если просто заполнять пропуски в тестах с единственным правильным ответом, важность которого повышается за счет ежедневного произнесения клятвы FCAT. Нам нужно глубокое мышление, а не поверхностное обучение.

Два канадских психолога, Крейк и Локхарт, придумали подход для разработки видов более основательного обучения, необходимого для современной трудовой деятельности. Их модель «Уровни обработки» датируется 1972 годом, но по-прежнему очень актуальна[210]. Она базируется на том, что означает «знать». Простое запоминание того, где именно на странице мы видели новое слово «продромальный», или что оно было написано курсивом, или как оно звучит, но не более, — это поверхностная обработка, или поверхностное обучение; смысл этого слова мы так и не узнали. Помните, как готовились к сдаче SAT и запоминали по 500 слов? Готовы поспорить, что сейчас вы уже не сможете употребить слова «сизигия» и «синергия» в одном предложении. Более глубокое обучение происходит, когда мы действительно усваиваем значение слова «продромальный» и можем его использовать[211]. Однако экзамены в старших классах и колледжах — в форме эссе — отличаются от тестов с пропусками. Они оценивают то, что мы действительно поняли. Они заставляют объяснять и связывать факты, которые мы изучали, возможно, по отдельности.

Нам нужен глубокий контент, и не только потому, что роботы и компьютеры все чаще занимают те рабочие места, где можно автоматизировать процесс, но и потому, что даже эти механизмы начинают «мыслить» глубже. Мы действительно живем в смелом новом мире, когда ведущие ученые в области теории вычислительных машин собираются на конференции в центре Asilomar Conference Grounds на берегу залива Монтерей, чтобы вместе разобраться — полезны или вредны поумневшие роботы. Ученые обсуждают «возможные угрозы для сокращения рабочих мест — например, автомобили с автопилотом, электронные персональные помощники и обслуживающие дом роботы»[212]. Мы приближаемся к этой реальности в тот самый момент, когда пишутся эти строки, — автомобиль на самоуправлении Google уже здесь! Электронные подручные уже работают в таких областях, как экспериментальные медицинские системы. Можете представить? Вы нажимаете кнопку вызова медсестры, когда попадаете в больницу на небольшую операцию, и в комнату бесшумно въезжает некая машинка, которая спрашивает: «Чем могу помочь?» Вы говорите: «Я хочу пить». Механизм отвечает: «Конечно», — и достает полный кувшин с водой, не пролив ни капли. Чтобы вы не решили, будто речь только о тех местах, где не нужно думать, футурист Шерри Теркл напомнила: компании разрабатывают социальных роботов с мягкими навыками, умеющих держать вас за руку, сопереживать и помогать почувствовать себя лучше[213]. Если персонал — от руководства до рабочих цеха — не будет «одним из самых образованных, гибких, креативных и новаторских в мире»[214], наши дети проиграют конкуренцию за вакансии роботам — даже там, где нужна сложная обработка данных. Эти рабочие места можно легко передать машинам.