Резник не теряет оптимизма. Он вообще всегда проявляет оптимизм. Когда он выступал на одной конференции лет десять назад, один из слушателей поднялся и спросил: «А разве Сеймур Пейперт не занимался тем же самым двадцать лет назад?» Вопрос этот вовсе не прозвучал комплиментом: предполагалось, что у Резника кончились собственные идеи. Но тот на подначку не купился. «Да, я делаю то же самое, что делал Сеймур Пейперт двадцать лет назад, — ответил он. — Думаю, эти вещи стоят того, чтобы над ними поработать. Мы продвигаемся вперед, и я буду счастлив и горд потратить на них всю оставшуюся жизнь, потому что для меня эта задача достаточно важна».
* * *
Когда мы говорим о «научении» — в отличие от «образования», — на самом деле мы имеем в виду замену традиционной, односторонней, выстроенной по принципу «сверху вниз» модели передачи знания на активную, взаимосвязанную систему, которая учит людей учиться. Образование — то, что делают с вами другие люди. Научение — то, что вы делаете сами с собой.
Система, ориентированная на научение, придает интересам учеников большую ценность и предоставляет им инструменты, чтобы выявить эти интересы и следовать им. В официальных образовательных учреждениях в основу подобных систем могут быть, как и ранее, положены доказательные подходы к педагогике и последовательности преподавания предметов, но при этом ученикам может предоставляться определенная свобода в части составления собственных учебных программ, выбора наставников и обмена знаниями с соучениками.
Социальные аспекты систем, ориентированных на научение, особенно важны для привлечения учеников. Джон Дьюи осознавал это еще столетие назад, когда призывал к тесному слиянию процесса обучения и жизни студентов
[281]. С тех пор многочисленные исследования показали, что люди учатся лучше всего, когда могут установить связи между предметом обучения и своими интересами, личными взаимоотношениями и возможностями, которыми хотели бы воспользоваться. Однако традиционная система образования в США и многих других странах до сих пор практикует разобщенный, ориентированный на количественные показатели подход, основанный на устаревшей модели, согласно которой дети, прошедшие через двенадцать лет достаточно жесткого образования, должны будут проявлять необходимые навыки для того, чтобы преуспеть в быстро меняющемся социально-экономическом окружении
[282].
Данная модель до сих пор делает упор на зубрежку и тестирование в изолированных условиях — это все равно что сидеть на вершине горы с карандашом и листком бумаги без доступа в сеть, — несмотря на то что в грядущие десятилетия наивысшего успеха добьются, без сомнения, те, кто сможет задействовать свои сети, чтобы узнать, что им нужно для решения новых задач по мере их возникновения. Именно в этом плане приоритет научения над образованием совпадает с приоритетом притягивания над проталкиванием — вместо того чтобы просить учеников накапливать горы знаний, новая система поощряет их притягивать все, что необходимо, из сети по мере надобности. Также научение помогает им развить навыки, необходимые для расширения, культивирования и ориентирования в социальных сетях, которые будут помогать им в научении всю оставшуюся жизнь.
Каковы бы ни были интересы учеников, наличие диверсифицированных контактов обеспечит им больше возможностей для глубокого исследования выбранных областей и участия в значимых проектах и обсуждениях. Социальные СМИ и другие коммуникационные технологии упростили и детям, и взрослым возможность поиска других людей с общими интересами, но многим ученикам просто не был предоставлен шанс присоединиться к онлайн-сообществам — потому, что их учебные заведения не получили достаточного финансирования, или школьные округа постарались оградить их от контактов вне их ограниченного общественного круга, или взрослые, ответственные за их образование, посчитали, что интернет только отвлекает их от дела.
Хотя последние изменения в образовательной политике США имели целью модернизировать учебную программу, внедрив новые технологии в классах, этого недостаточно. Во многих школах учителям не хватает либо времени на изучение технических новинок, либо официальной поддержки, чтобы полностью встроить их в расписание. Один из способов справиться с данной проблемой — это приглашать специалистов-предметников делиться знаниями со школьниками, а сам учитель будет осуществлять оценку и при необходимости руководить беседой.
Решение подобного рода могло бы натолкнуться на препятствия, если бы эксперт должен был физически присутствовать в классе; однако социальные СМИ, потоковое видео и другие виды связи в режиме реального времени позволяют и ученикам, и учителям налаживать контакты с замечательными наставниками по всему миру. Доктор Мицуко Ито, руководитель Исследовательского центра обучения в эпоху цифровых технологий (Connected Learning Research Network) Фонда Макартуров
[283] (и по совместительству — сестра Джоя), называет эту идею «анбандлингом» — разукрупнением функций, которые всегда были сосредоточены у одного лица и среди которых можно назвать такие, как предметная специализация, педагогическое мастерство и оценка. Анбандлинг также позволяет учителям сосредоточиться на своих областях специализации — педагогике и оценке, — в то время как сторонние эксперты будут подогревать энтузиазм учеников и помогать в выявлении того, что им интересно.
Хотя далеко не всех учеников в каждом классе будет интересовать одно и то же, возможность поучаствовать в практическом процессе обучения по интересам часто помогает справиться с довольно-таки нудными, но необходимыми аспектами учебной программы (теории) и освоить полный образовательный курс. Джой, который прославился тем, что сбегaл и из детского сада, и из университета, обожает дайвинг и тропическую рыбалку. Полностью исследовать эту область интересов означает научиться учить тех, кто пришел на занятия по дайвингу, таким предметам, как математические основы закона Бойля, химия воды, морские экосистемы и соглашения о присвоении научных наименований. Недавно Джой вновь обратился к линейной алгебре и изучил марковские модели
[284], потому что хотел понять то, что один из студентов Media Lab пытался ему объяснить насчет машинного обучения — основы искусственного интеллекта. Ни один из этих предметов напрямую не был связан с его формальной научной карьерой, которая началась с компьютерных наук и закончилась физикой, однако они были важны с точки зрения непрерывных странствий в поисках знаний
[285].
