89

 

КОМПЬЮТЕРИЗАЦИЯ ШКОЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ КАК КОМПЛЕКСНАЯ ПРОБЛЕМА

 

Л.В. ШЕНШЕВ

 

Говоря о компьютеризации школьного образования, необходимо различать два ее аспекта: формирование компьютерной грамотности и применение компьютеров для автоматизации обучения (формирование компьютерной грамотности не обязательно автоматизировать, а обучаясь у компьютера другим учебным дисциплинам, не обязательно быть компьютерно грамотным). Чтобы осмыслить характер взаимосвязи этих двух форм компьютеризации и хотя бы примерно оценить влияние, которое они могут оказать на систему школьного образования, полезен особый ракурс анализа, связанный с проблемой психологической необратимости семиотических процессов и процессов алгоритмизации. Этой проблеме редко уделяют должное внимание, поэтому ее придется сначала пояснить

Ее научным контекстом можно считать те разделы психологии, физиологии и кибернетики, которые изучают принципы экономии памяти, основанные на сжатии информации, точнее — на сокращении ее избыточности относительно той или иной задачи. В частности, сюда входит известная проблема привыкания, а также менее известный (сравнительно недавно возникший) вопрос о психологических коррелятах обнаруженной на нейронном уровне динамичности вербальных кодов1.

Суть проблемы в следующем. Переход от исходного содержания к обозначающему его знаку беспрепятственно обратим лишь в идеале. В реальных же условиях дело обстоит иначе. Семиотический процесс (кодирование) ведет к сжатию исходной информации, а это уже само по себе создает предпосылки для ее необратимой трансформации. По мере перерождения в ней сохраняются лишь те ее компоненты, которые имеют чисто операциональное значение и в силу этого позволяют действовать формально. Чем привычнее знак, тем труднее развернуть экономно упакованное в нем содержание. Чем привычнее алгоритм, тем труднее вернуться от него к исходным теоретическим соображениям. Привычные знаки и алгоритмы психологически доступнее репрезентируемого ими содержания, и именно поэтому его сжатие до уровня операциональных значений психологически необратимо2.

Привычные (ассимилированные) знаки и алгоритмы играют в процессах познания двоякую роль: они абсолютно необходимы, но в то же время порождают труднопреодолимый психологический барьер. Вызывая чувство понимания (или иллюзию понятности), он играет примерно ту же защитную роль, что и угасание ориентировочного рефлекса. Этот защитный механизм особенно ощутим в тех сферах умственной деятельности, где необходимо вторично сделать объектом познания нечто, давно уже ставшее привычным, само собой разумеющимся (привычное кажется простым и понятным и поэтому не вызывает познавательный интерес). Такими сферами деятельности являются прежде всего наука, искусство и обучение

 

90

 

(преподавание)3. Но психологический барьер, образуемый привычными знаками и алгоритмами, проявляется также и в повседневной жизни, а в обучении (в учебной деятельности) он закономерно приводит к формализму4.

Такова вкратце суть той психолого-педагогической проблемы, с позиций которой в статье рассматриваются оба аспекта компьютеризации школьного образования: автоматизация учебного процесса и формирование компьютерной грамотности. При этом мы постараемся показать, что автоматизация обучения может нейтрализовать (или хотя бы ослабить) нежелательные последствия психологической необратимости семиотических процессов и процессов алгоритмизации, а некорректное формирование компьютерной грамотности может их, наоборот, усугубить.

 

*

 

Формирование компьютерной грамотности преследует не только прагматические цели, но и цели общеобразовательные (воспитательные). В последнее время они трактуются довольно широко. В частности, предполагается сформировать у школьников новый («экономный») стиль мышления, усилив для этого «алгоритмический подход» в обучении большинству учебных предметов. Что здесь следует понимать под алгоритмическим подходом?

Если речь идет о том, что свои знания из области геометрии, физики или грамматики ученики будут переводить на язык, понятный машине, т.е. будут «объяснять» ей (в форме программ) соответствующие научные понятия и «учить» ее (в форме алгоритмов) решать соответствующие задачи, то такой алгоритмический подход к обучению действительно может оказаться полезным для умственного развития школьников, во всяком случае в той мере, в какой на уроках информатики будет заново (с новой точки зрения и с новой мотивацией) осмысливаться учебный материал других учебных дисциплин (хотя и неясно, каким образом это приведет учеников к «экономному стилю мышления», ведь ЭВМ «думает» быстрее человека, но отнюдь не экономнее).

Однако в литературе закрепилось другое толкование алгоритмического подхода к обучению. Оно, как известно, характеризуется тем, что в качестве исполнителей алгоритмов фигурируют не машины, а школьники. Поэтому призывы усилить алгоритмический подход воспринимаются обычно как призывы повысить в школьном обучении удельный вес алгоритмов, ориентированных на человека. Такие призывы не новы. Они звучали еще в 60-х и 70-х гг., причем тогда они тоже мотивировались стремлением развить мышление школьника, «научить его думать» (см. [5; 310]).

Представление о благотворном влиянии такой алгоритмизации базируется на ее крайне односторонней трактовке: алгоритмы рассматриваются лишь как антипод метода проб и ошибок, лишь как средство, дисциплинирующее мышление благодаря тому, что жестко регламентируются набор операций и последовательность их выполнения. В действительности

 

91

 

же психологическое содержание понятия алгоритма значительно сложнее. Об этом, в частности, свидетельствуют его традиционные (так называемые интуитивные) определения, согласно которым алгоритм — это предписание, позволяющее решать задачи, не понимая ни их смысла, ни смысла выполняемых при этом операций. Этой особенностью алгоритмов приходится расплачиваться за их эффективность. В педагогической литературе традиционные трактовки понятия алгоритма обычно стыдливо умалчиваются или же выхолащиваются с помощью, например, такого рассуждения: «алгоритмы не предполагают формальности действий по ним как обязательного требования, они лишь допускают такую возможность, но и только» [6; 44], иными словами, алгоритмы не обязательно применять бездумно, механически, их можно применять и осмысленно, с пониманием сути дела. Такая аргументация сомнительна. Ведь вопрос не в том, позволяют ли алгоритмы не идти по пути наименьшего сопротивления, т.е. по пути чисто формальных действий, требующих минимального психического усилия, а в том, вынуждают ли они избегать этот путь.

Известны, правда, попытки создать алгоритмы, которые не позволяли бы действовать механически. Их своеобразие в том, что процедурная форма знания дублируется его декларативной формой, вводимой союзами «потому что», «так как» и т.п. Примером может служить алгоритм, предложенный в работе [6; 99]. Он предназначен для опознания биссектрис и в сокращенном изложении звучит так: «Проверь, является ли данный объект лучом. Если нет, то это не биссектриса, так как биссектриса — это луч. Если да, проверь, проходит ли луч через вершину угла. Если нет, то это не биссектриса, так как биссектриса проходит через вершину угла. Если да, проверь, делит ли луч угол на две равные части. Если да, то это биссектриса, так как все ее необходимые и достаточные признаки налицо». От прочих так называемых учебных алгоритмов распознавания этот отличается лишь явными ссылками на соответствующую дефиницию. Он может оказаться полезным, но лишь в одном конкретном случае, который встречается лишь однажды на протяжении всего школьного курса обучения, а именно когда нужно на каком-либо конкретном примере пояснить ученику практический смысл формальных дефиниций с тем, чтобы впредь он уже самостоятельно, т.е. без всяких алгоритмов, организовывал различные процессы распознавания, будь то распознавание геометрических объектов или грамматических явлений. Вне рамок этой задачи приведенный алгоритм так же сомнителен, как и большинство прочих тривиальных алгоритмов распознавания, разрабатываемых сторонниками алгоритмического подхода к обучению. Ведь если все дефиниции дублировать такими алгоритмами, память учеников засорится огромным объемом процедурного знания, которое гораздо экономнее по мере надобности извлекать из декларативного знания, в котором оно имплицитно содержится.

В подобных алгоритмах (так называемых учебных алгоритмах распознавания) дефиниции преобразованы в процедуры без изменения исходной системы признаков. Такое преобразование слишком тривиально, чтобы породить самостоятельный метод решения задач, оправдывающий усилия по его запоминанию. К тому же оно слишком прозрачно для исходного декларативного знания, чтобы породить психологическую необратимость. Поэтому на таком материале вообще едва ли правомерно обсуждать принципиальную возможность создания алгоритмов, которые обеспечивали бы не только правильное решение задач, но и понимание механизма получения правильного результата.

Оценивая влияние какого-либо алгоритма на умственное развитие школьников, неправомерно также игнорировать динамику его функционирования, диалектичность его познавательных функций. Процесс зарождения алгоритма и его последующей психологической трансформации протекает примерно по следующей схеме. Чувство удовлетворения, вызванное решением

 

92

 

какой-либо трудной задачи, спонтанно сопровождается чувством досады и раздражения от того, что ее удалось решить лишь благодаря случайно найденному приему. Затем эта психологическая дискомфортность выливается в довольно своеобразный (противоречивый по самой своей сути) творческий процесс. Сначала возникает как бы вторичная проблемная ситуация, порождающая потребность осмыслить тот путь, который благодаря счастливой случайности привел к успеху. Мотивы здесь могут быть разными, но в любом случае доминирует потребность понять, осмыслить. Однако приводит она к созданию алгоритма, т.е. метода, исключающего всякую необходимость не только понимать и осмысливать, но и вообще размышлять. Пользуется ли созданным алгоритмом его автор или другой человек (или даже машина), на успешности его практического применения это никак не сказывается (иначе это был бы не алгоритм). Поэтому тот, кто когда-то осмысливал лежащие в основе алгоритма теоретические положения, со временем уподобляется тому, кто никогда не имел о них ни малейшего представления. Потребность в их осмыслении, какой бы острой она в свое время ни была, алгоритмом снимается (вопрос «почему» притупляется требованием действовать)! К тому же любая информация, не имеющая прямого операционального значения, для алгоритма чужеродна, избыточна.

Обучение понятию алгоритма требует корректной трактовки его психологического содержания. Не только учителям, но и школьникам полезно знать, что еще задолго до появления компьютеров было принято подчеркивать, что человек, действующий по алгоритму, уподобляется машине. Подлинная компьютерная грамотность должна служить как бы иммунитетом от рецидива того алгоритмического подхода к обучению, в составе которого лежало наивное представление, будто бы алгоритм представляет собой не только предписание, которое ученики должны выполнять, но и описание (модель) психологического механизма, который у них нужно сформировать5. Психолого-педагогические требования к компьютерной грамотности и к методам ее формирования должны обеспечить психогигиеническую профилактику (а в случае необходимости и коррекцию) нежелательных последствий алгоритмического подхода к обучению. Чтобы их нейтрализовать или хотя бы ослабить, нужно «алгоритмическую культуру» (о формировании которой сейчас много говорят) сбалансировать культурой интеллектуальных эмоций, роль которых в регулировании познавательной деятельности школа традиционно недооценивает. Тем более, что потребность в такого рода психологическом «противоядии» существует так или иначе. Усиление алгоритмического подхода к обучению лишь обостряет ее. Дело в том, что для компенсации психологической необратимости семиотических процессов пока применяется лишь одно средство — эвристика Паскаля (рекомендующая заменять термины дефинициями), а она не всегда эффективна. Нередко нужен возврат не просто к дефинициям, но и к тем образам и даже психическим состояниям, которые сопровождали начальную стадию усвоения понятия, ставшего привычным, ассимилированным. Но чтобы развернутое содержание стало доступнее привычного знака, необходимо на время блокировать тот естественный механизм, который мешает возродить уже забытую проблемную ситуацию. Минуя эмоции, сделать это едва ли возможно. Ведь именно они регулируют психическую энергию, а ассимиляция потому и необратима, что она переводит процесс

 

93

 

оперирования понятием на более низкий энергетический уровень.

Однако для такого вмешательства в динамику эмоциональных состояний ученика и связанную с ней динамику его информационных потребностей нужны особые методы, которые пока еще считаются прерогативой произведений искусства, и среди них прежде всего метод так называемого «остранения»6, причем эти специфические методы эмоционального воздействия должны согласоваться с индивидуальными особенностями знакового барьера, т.е. искусство должно быть здесь адаптивным. А это предполагает создание принципиально нового вида искусства, произведения которого не только сочетали бы в себе достоинства художественных, научно-популярных и учебных фильмов, но в то же время обладали бы и способностью взаимодействовать с каждым учеником в отдельности, общаться с ним, поддерживать с ним непрерывный диалог.

Практическая осуществимость такого адаптивного обучения зависит прежде всего от коммуникативных возможностей обучающей автоматики. Перспективы их радикального расширения наиболее реальны у компьютеров. Поэтому можно сказать, что компьютеризация школьного образования, с одной стороны, обостряет психологическую необратимость семиотических процессов, а с другой стороны, создает предпосылки для ее компенсации.

 

*

 

От высказанных выше общих соображений относительно компьютеризации школьного образования перейдем к методологии ее психологического обеспечения.

Каковы критерии полноты психологической информации, адресуемой разработчикам обучающих систем? Этот вопрос имеет принципиальное значение. Ведь если придерживаться модной в последнее время максималистской позиции, то психологической науке остается лишь расписаться в собственном бессилии, так как она заведомо не может составить полное и к тому же формализуемое описание всех психологических механизмов познания и всех закономерностей развития интеллекта и личности7. Но дело не только в максималистской позиции. Вопрос о полноте психологического обеспечения актуален и в связи с задачей распределения функций между учеником и обучающим его автоматом. Кто должен принимать решения об изменении хода обучения в том или ином направлении — сам ученик или обучающий его автомат? Если при традиционном обучении ученик нередко обречен на информационное голодание (поскольку динамику его информационных потребностей приходится игнорировать), то при адаптивном обучении он может оказаться в положении голодного человека, которому нужно выбрать себе блюдо из обширного меню. Сможет ли он принять правильное решение? И при каких условиях расширение поля выбора поможет ученику отчетливее осознать причину испытываемых им в данный момент затруднений? Что целесообразнее — формировать у него те механизмы саморегуляции, которые необходимы в подобной ситуации, или поручить

 

94

 

соответствующие функции управления автомату? В той или иной форме этот вопрос обсуждается уже не одно десятилетие, а ответа на него до сих пор нет. Лишь все более усиливается поляризация двух противоположных подходов. Один из них отстраняет человека даже от сравнительно простых задач диагностики и регуляции хода обучения (например, [3; 5]), а второй, наоборот, стремится полностью отказаться от автоматизации этих функций на том основании, что человек способен к саморегуляции (например, [4; 300]).

Речь, в сущности, идет о том, кто кем должен управлять — автомат учеником или ученик автоматом, точнее, кому из них должна принадлежать инициатива в обучающем диалоге. По-видимому, целесообразнее, чтобы она могла переходить от одного его участника к другому. Тогда они будут равноправны в том смысле, что каждый из них считается компетентнее другого в некоторой своей области и пользуется в ней правом последнего (решающего) слова в случае разногласий между ними о полезности в данный момент того или иного вида упражнений, той или иной формы пояснений теоретического материала и т.п. Правда, даже при кратковременном ослаблении мотивации ученик может злоупотребить своим «правом вето» и пойти по пути наименьшего сопротивления, но диагностировать кратковременные спады интеллектуальной активности автоматам пока не под силу, и поэтому в случае сомнения они вправе лишь деликатно попытаться склонить ученика к выбору такого пути, который в общем случае является более эффективным.

Трудности, которые порождает проблема оптимального распределения функций между человеком и обучающей его системой, усугубляются тем, что диагностические возможности системы и ее возможности принимать решения тесно связаны с ее коммуникативными возможностями. Обучающая программа может быть логически безупречной, но если она не будет персонифицирована, ее эффект может оказаться ничтожным. А чтобы персонифицировать обучение, автомат должен по меньшей мере обладать способностью читать рукописные ответы ученика и немедленно реагировать на них эмоционально окрашенной устной речью. При этом ученик должен видеть (на экране) выражение лица своего автоматического учителя. В более общем случае должен демонстрироваться учебный фильм, оперативно изменяющий свое содержание в зависимости от фактической динамики его усвоения каждым отдельным учеником. Без столь радикального расширения коммуникативных возможностей обучающей системы теряют смысл любые попытки расширить ее диагностические функции и обогатить набор доступных ей решений, причем независимо от того, возлагаются ли эти функции на автомат или на самого ученика. Это та основа, на базе которой можно затем решать любые частные вопросы того или иного конкретного алгоритма обучения. Вместе с тем это необходимое условие экспериментального изучения вопроса о том, нужны ли вообще такого рода алгоритмы, т.е. нельзя ли научить учеников достаточно четко (дифференцированно) осознавать причины испытываемых ими затруднений и самостоятельно вносить соответствующие коррективы в ход обучения.

Но задача радикального расширения коммуникативных возможностей обучающих автоматов порождает принципиальные трудности, связанные с ограниченностью машинной памяти. Требовать многократного увеличения ее объема было бы нереалистично. Есть, однако, другой путь: разрабатывать методы экономии ее ресурсов, дающие примерно тот же эффект, т.е. уплотнять машинную память путем сжатия хранящейся в ней информации, в частности путем такого ее сжатия, которое обеспечивает автоматическую подстройку кодирующего механизма к индивидуальным особенностям кодируемого объекта8. Без специальных методов интенсивного

 

95

 

сжатия информации, хранящейся в машинной памяти, адаптивное обучение практически неосуществимо, а без него едва ли возможна профилактика (и тем более коррекция) тех многочисленных последствий, которыми чревато психологически необратимое сжатие информации в семиотических процессах. Таким образом психологические, семиотические и технические аспекты адаптивного обучения взаимосвязаны настолько тесно, что их не всегда можно решать порознь.

Комплексный характер проблемы компьютеризации школьного образования проявляется также и в том, что она в какой-то мере размывает грань между прикладными и фундаментальными психолого-педагогическими исследованиями. Эту методологическую особенность психологического обеспечения компьютеризации поясним сначала применительно к вопросу о роли психолога в разработке содержания автоматизированного обучения.

Разрабатывая рекомендации относительно содержания обучающих программ, психолог отнюдь не обязан подыскивать или придумывать задачи обучения, которыми можно было бы загрузить ту или иную из существующих систем. Целесообразнее другой путь: от задачи к средствам ее решения. Правда, на каких-то этапах этого пути придется отвлечься от технической и экономической реалистичности искомого решения, а это легко может завести в область научной фантастики. Но при определенных условиях в ходе такого поиска даже полезно выйти за пределы реальных возможностей техники сегодняшнего дня. Результат подобного поиска может оказаться полезным даже независимо от того, удалось или не удалось в конечном счете совместить психолого-педагогические требования с требованием их практической реализуемости. Дело в том, что между исходной задачей (например, задачей сформировать определенный навык) и техническими средствами ее решения нет прямой логической связи — она опосредствована той деятельностью ученика, которой мы хотим адаптивно управлять. А характер этой деятельности, в свою очередь, тоже не обязательно однозначно вытекает из исходной задачи. Если выявить разные, но функционально эквивалентные (приводящие к одному и тому же результату) варианты деятельности, то тем самым будет построено определенное множество разных, но эквивалентных требований к техническим или программным средствам, а это увеличивает шансы на успех. Но даже если все эти варианты требований окажутся нереалистичными, мысленное генерирование разных видов деятельности с экспериментальной проверкой их функциональной эквивалентности не будет бесполезным, поскольку может дать результат, имеющий самостоятельное значение.

В качестве упрощенного примера допустим, что психолог пытается решить задачу адаптивного обучения детей умению писать цифры. На первый взгляд, здесь не обойтись без сложной системы, способной различать правильно и неправильно написанные знаки. Но, анализируя иерархическую структуру формируемого навыка, правомерно предположить, что главную регуляторную функцию в нем выполняет схематизированный образ некоторого целостного эталона, в генезисе которого ведущую роль играет перцептивная деятельность. Но тогда безразлично, будет ли ребенок сам писать цифры или будет упражняться только в различении правильных и неправильных образцов их начертания. Доказав экспериментом, что эти разные виды тренировочных упражнений действительно дают примерно одинаковый эффект, психолог тем самым получит результат, который не только облегчит поиск приемлемого технического средства, но и имеет самостоятельную ценность. Такое исследование едва ли укладывается в рамки дихотомии «прикладное — фундаментальное».

Так же обстоит дело в тех случаях, когда требуется выявить причины, по которым тот или иной дидактический прием, хорошо зарекомендовавший себя в условиях неавтоматизированного обучения, при автоматизации теряет свою эффективность. Эта, казалось

 

96

 

бы, чисто прикладная задача требует нетривиального анализа психологической организации школьных уроков, включая эстетику их структуры и многие другие мало изученные факторы, имеющие кардинальное значение не только для автоматизированного обучения, но и для традиционного.

Банальный тезис о том, что неадаптивное обучение, основанное на хорошей психологической концепции, заведомо эффективнее адаптивного, основанного на плохой концепции, нередко трактуется как доказательство второстепенности проблематики автоматизированного обучения. Между тем адаптивное обучение — это не только практическая, прикладная задача, но и определенный ракурс рассмотрения психолого-педагогических проблем. Смещая акценты в психологическом анализе трудностей, испытываемых учениками, он выдвигает на первый план динамику (точнее, микродинамику) информационных потребностей и интеллектуальных эмоций, причем именно те ее аспекты, которые при традиционном подходе обычно остаются в тени.

Принято, например, считать, что успешное решение трудной задачи завершается чувством удовлетворения. В действительности же процесс решения обычно включает в себя еще одну (в известном смысле парадоксальную) фазу, при которой чувство удовлетворения сменяется психологическим дискомфортом от сознания случайности (недетерминированности) достигнутого успеха. Эта непродолжительная дискомфортность порождает столь же непродолжительную потребность отыскать общий принцип решения задач данного типа, но динамика этой важной для обучения потребности индивидуальна и интимна и поэтому ее обычно игнорируют. Другой пример: многие трудности обучения языку связаны с тем, что не всегда удается в нужный момент вызвать у ученика интерес к тому или иному слову, а между тем то, что так труднодостижимо на уроках языка, при обучении другим предметам возникает на уровне микродинамики спонтанно, поскольку в начальной стадии усвоения любого нового понятия всегда, пусть даже в зачаточной форме, существует потребность осмыслить этимологическое значение нового термина. Однако эти благоприятные для обучения моменты обычно тоже игнорируются.

Еще один пример. Для формирования навыков беспереводного понимания иноязычной речи и навыков активного владения ею необходимо формировать целостные эталоны, в которых речевая интенция или коммуникативная ситуация сливались бы воедино с семантикой высказывания и с его языковыми компонентами (грамматическими, лексическими и фонетическими). Без этого говорение превращается в мучительное конструирование фраз из набора разрозненных элементов, а аудировать удается лишь неестественно замедленную речь, да и то в неестественных условиях многократного повторения каждой фразы. Но целостные (нерасчлененные) образы плохо поддаются переносу и требуют непомерно широкого варьирования, а оно обычно вызывает ретроспективное торможение ранее изучавшихся речевых образцов. Суть проблемы в том, чтобы найти такой путь обучения, при котором целостность эталона не страдала бы от фиксации внимания на его элементах.

Но эта проблема не специфична для автоматизированного обучения. Не специфична она и для обучения языкам. Это одна из кардинальных проблем педагогической психологии в целом. Поэтому напрашивается мысль отложить разработку соответствующих рекомендаций к автоматизированному обучению языкам до тех пор, пока не будут завершены фундаментальные исследования проблемы. Но такой подход откладывает решение актуальной практической задачи на неопределенный срок и, что особенно важно, мешает увидеть некоторые ее существенные аспекты, связанные с неадаптивностью традиционного учебного процесса. Так, например, чтобы избежать ретроактивного и проактивного торможения иноязычных речевых образцов, нужно достаточно долго задерживать ученика на каждой синтагме, которая по тем или

 

97

 

иным причинам вызвала у него затруднения, и ограждать его при этом от других трудностей. Но повторение синтагмы вне контекста приводит к ее семантической сатиации (и тем самым к разрушению целостности эталона), а повторять ее в одном и том же контексте тоже нельзя — она срастется» с ним и будет плохо поддаваться переносу. Пойти же по пути варьирования контекста синтагмы в условиях традиционного (неадаптивного) обучения невозможно, потому что заранее неизвестно, какая именно синтагма у какого ученика и на каком этапе урока вызовет затруднения. Переход от целостного восприятия к восприятию аналитическому и от него обратно к целостному у разных учеников протекает по-разному. Потенциально возможные варианты такого перехода весьма разнообразны, поскольку вычленяться могут различные комбинации элементов разных иерархических уровней. Существуют, разумеется, тенденции, присущие всем ученикам (например, тенденция выбирать путь наименьшего сопротивления), однако в общем случае динамика переключения внимания на элементы должна соответствовать индивидуальным особенностям микродинамики информационных потребностей. Без этого целостное восприятие и отработка элементов несовместимы.

Поэтому нами в свое время было выдвинуто следующее психолого-педагогическое требование к адаптивному аудиовизуальному обучению иностранным языкам. Индивидуальные особенности хода усвоения должны непрерывно и избирательно влиять на различные параметры речи автоматического диктора — на ее темп, на степень ее синтаксической сложности, на повторяемость ее лексики, на полноту и ракурс описания ситуаций, демонстрируемых на экране, и т.п., причем объектом раздельного управления должны быть также и различные параметры обучения слуховому контролю (частота ошибок, их характер и пр.), а также и сами виды учебной деятельности (аудирование, слуховой контроль, суфлирование реплик персонажей учебного фильма и т.п.). Сопровождающие дикторскую речь визуальные кадры — будь то тексты, сюжетные рисунки или мультипликации, тоже должны быть многопараметрическими в том смысле, что каждым из аспектов их содержания нужно иметь возможность управлять оперативно и избирательно (например, раздельно управлять фабулой ситуации, местом действия и т.п.). При таком (параметрическом) варьировании вычленяемый элемент (скажем, та или иная синтагма) воспринимается на фоне целостного эталона.

Некоторые аспекты метода параметрического варьирования по своему психологическому содержанию сходны с имитационным моделированием, применяемым при компьютерном обучении дисциплинам естественно-научного цикла (например, при обучении коническим сечениям в курсе математики). И в том и в другом случае учащиеся как бы получают возможность экспериментировать с механизмом порождения целостных образов определенного класса. При этом на фоне целостного образа отчетливо воспринимаются функциональные особенности его элементов (варьируя те или иные параметры, можно непосредственно наблюдать их влияние на характер целостного объекта).

Таким образом, адаптивный подход не только стимулирует фундаментальные психолого-педагогические исследования, но и устраняет на их пути некоторые принципиальные трудности. При этом, как мы видели, выявляется нетривиальная общность адаптивного (компьютерного) обучения естественнонаучным и языковым учебным дисциплинам.

Аналогичный психосемиотический аспект есть также и у проблемы формирования компьютерной грамотности: существует немало вопросов преподавания информатики и вычислительной техники, которые полезно было бы проанализировать в терминах обучения новому языку. В частности, специального анализа требует вопрос о так называемой предъязыковой стадии обучения языкам программирования. В сущности речь здесь идет о том, чтобы создать для учебных целей некоторый язык-

 

98

 

посредник, своего рода логический праязык, концентрирующий в себе в чистом виде то, что в разных реальных языках отображается по-разному (этот очищенный от случайных наслоений идеальный язык предполагает безмашинное обучение, чтобы ничем не отвлекать ученика от основных идей, принципов и методов построения и описания алгоритмов). Несмотря на привлекательность такого подхода, нельзя не считаться с опасностью последующей интерференции учебного языка с реальными языками программирования. Обостряется также проблема мотивации (изучать «живые», реальные языки интереснее, чем условный, на котором невозможно общаться ни с одной машиной). К тому же еще не изучены психологические особенности описания алгоритмов на языках программирования (по аналогии с билингвизмом, можно предполагать, что и в деятельности программиста многие задачи обдумываются на уровне привычных стереотипов заданного языка). Правильной психологической интерпретации требует также и то обстоятельство, что дети усваивают языки программирования легче и быстрее, чем взрослые (существует тенденция расценивать это как потребность алгоритмизировать и программировать, но ведь в раннем возрасте легко усваиваются не только языки программирования, но и иностранные языки).

Итак, психосемиотический аспект компьютеризации школьного образования включает в себя, наряду с проблемой сжатия информации, также и вопрос о психологической общности естественнонаучных и языковых учебных предметов.

 

1. Бехтерева Н. П., Бундзен П. В., Голицын Ю. Л. Мозговые коды психической деятельности. Л., 1977. 165 с.

2. Васильев И. А., Поплужный В. Л., Тихомиров О. К. Эмоции и мышление. М., 1980. 192 с.

3. Вопросы кибернетики. Вып. 60 // Человеко-машинные обучающие системы. М., 1979. 164 с.

4. Кибернетика и проблемы обучения: Сб. переводов / Под ред. А.И. Берга. М.: Прогресс, 1970. 388 с.

5. Смирнов А. А. Развитие и современное состояние психологической науки в СССР. М., 1975. 352 с.

6. Талызина Н. Ф. Теоретические проблемы программированного обучения. М., 1969. 133 с.

7. Шеншев Л. В. Об одном приеме возбуждения познавательного интереса // Новые исследования в педагогических науках. Вып. 3. М., 1965. С. 183—189.

8. Шеншев Л. В. Преодоление психологического барьера как условие научного, художественного и педагогического творчества // Экспериментальное исследование продуктивных (творческих) процессов мышления / Сост. Д.Н. Завалишина, А.М. Матюшкин.  М.: Б.и., 1973. С. 48—55.

9. Шеншев Л. В. Автоматическое распознавание рукописных букв по их кинематической характеристике.  М., 1978. 54 с.

 

Поступила в редакцию 23.VI 1986 г.