Array Коллектив авторов: Инновационные и приоритетные направления в преподавании гуманитарных дисциплин в техническом вузе. Сборник трудов по материалам III Международной научно-практической конференции 21 апреля 2016 г.

Учеными также анализируются факторы, влияющие на формирование «подходов к учению» и метапознавательных знаний и умений: педагогические (учебная нагрузка, методы преподавания, процедуры оценки знаний и т.д.) и личностные (индивидуальные особенности познавательной и эмоционально-волевой сфер учащихся). Особое значение в выборе учениками подходов к учению имеют, по их мнению, требования учителей и преподавателей, предъявляемых к знаниям и умениям учащихся. Кроме того, развитость – дифференциация различных целевых установок и выраженность стилевых предпочтений выражена у школьников в меньшей степени, чем у студентов: многие школьники испытывают затруднения в дифференциации подходов, что отражает не только особенности их учебной деятельности, но и особенности ее рефлексии. Это согласуется с исследованиями в русле метапознания: выделение задачи понять учебный материал часто происходит значительно позже и труднее, чем осознание необходимости заучивать материал, поэтому большая часть учащихся сталкивается с трудностями управления собственным пониманием и учением. Таким образом, ведущим аспектом совершенствования образования, обучения и воспитания, их качества, является метапознавательное обучение, рефлексия и управления познанием – «умение учиться» [6]. Умение учиться это – способность учащегося к саморазвитию и самосовершенствованию путем сознательного и целенаправленного присвоения новых знаний и умений, это система трансдисциплинарных. универсальных учебных действий учащегося, обеспечивающих его способность к самостоятельному и совместному усвоению новых знаний и умений, это также способность определять недостаточность своих знаний и умений и способов ее преодоления [6; 8; 22; 23].

Третий подход к оптимизации обучения также подчеркивает аспекты, связанные с продуктивностью внешне «ошибочных» действий и диалога. Этот подход сформировался в контексте современной кибернетики и является результатом приложения теории управления сложными системами к исследованию образовательных систем. В современной кибернетике фокусом внимания в нынешнее время стали мультиагентные и мультиакторные технологии управления, ведущим моментом которых является диалогизм и эффекты «роевого интеллекта». Эти феномены связаны с переходом от осмысления роди наблюдений и рефлексии к роли процессов самонаблюдения и саморефлексии, а также «взаимного (совместного) наблюдения и рефлексии [21; 30]. Кибернетика третьего-четвертого порядка исходит из того, что диалогические, «мультиакторные» или интерсубъективные технологии являются не только источником обучения и воспитания, самообучения и самовоспитания, но стратегическим резервом выживания и развития системы, поскольку предполагают снятие внешних блокад ее развития и разрешение «ошибок» как важных компонентов этого развития [27; 28; 29].

Примером является эвергетика как одна из «кибернетик третьего порядка». Эвергетика исходит из «суперпозиции» субъекта и объекта управления, «неоднородности» сообществ и акторов, выступающих и как исследователи, и как субъекты, участвующие в принятии решений, субъект и творит, и познает мир: актор находится «внутри» объекта (общества) и коммуницирует с другими акторами в общей для них проблемной жизненной ситуации. В рамках обучения и иных ситуаций исследований и принятия решений, направляемые стремлением найти выход, решение проблемы акторы вырабатывают соглашения как интерсубъективные знания и умения, систематизируют их для принятия коллегиального решения. Помимо эверегтики В. А. Витиха, концептуальные кибернетики третьего и четвертого порядков разрабатывают и другие ученые, фиксирующие интерсубъектность и интерсубъективность управления, в том числе обучением [18; 19; 26]. Эти исследователи отмечают важность мультиакторных и мультиагентных технологий управления и обучения систем с искусственным и «естественным» интеллектом.

Сущность мультиакторных технологий можно описать на языке традиционной кибернетики по аналогии с мультиагентными технологиями. Терминология мультиагентных систем используется в технологиях программирования, поддерживающих процессы управления [21; 30]. Агентами называются программы, которые выполняют те или иные действия в условиях неопределенности, согласовывая свои действия с другими агентами- программами. Терминология и сущность мультиагентных систем (да и технологии) в целом весьма близки терминологии интерсубъективного управления, поэтому мультиагентные технологии могут также использоваться в качестве информационной поддержки принятия решений при интерсубъективном управлении. Интерсубъективные технологии управления также можно рассматривать как программу действий или совокупность способов коммуникативных действий по достижению консенсуса. Люди и группы людей также могут быть рассмотрены как программы, однако, в отличие от программ, внедрение и работа интерсубъективных и иных мультиакторных технологий связано со многими трудностями, прежде всего идеологического порядка. Мультиакторные, интерсубъективные, так же, как и мультиагентные технологии характеризуются рядом черт: для них типична автономность управляющих (агенты, хотя бы частично, независимы), субъективная или объективная ограниченность представлений каждого из агентов (ни у одного из агентов нет полного представления о системе и/или система слишком сложна, чтобы знание о ней могло быть прямо применено агентом); децентрализация (отсутствие агентов, управляющих всей системой). В мультиагентных системах управления также часто проявляется феномены самоорганизации, усложнение поведения даже в том случае, когда стратегия поведения каждого агента отличаете простотой. Это лежит в основе так называемого «роевого интеллекта» (swarm intelligence) как технологии оптимизации управления [10]. В мультиакторных системах управления возникает иной эффект: его описывает модель диалога: в процессе свободного, неконтролируемого извне полилога, направленного на решение конкретной задачи, люди приходят к решениям, знаниям и умениям, более полным и глубоким, чем в случае направляемого извне или монологического принятия решений [9]. При этом в монологической, централизованной сети информация «стекается» к центру, где свершается «таинство» решения, при котором решение принимает субъект, чьи способности, знания и умения далеко не всегда соответствуют уровню сложности и типу задачи. Поэтому полилогические или мультиакторные, полностью децентрализованные сети в управлении и обучении, иных сферах жизни человека практически всегда превосходят в скорости и качестве решений монологические.