ОТ ИНФОРМАЦИИ К МУДРОСТИ

Крупица информации дороже горы данных.

Крупица знаний дороже горы информации.

Крупица понимания дороже горы знаний.

Но, несмотря на это, большая часть проведенного учениками в школе времени тратится на передачу информации и освоение способов ее получения.

Причина того, что учителя передают своим ученикам столь мало понимания, состоит в том, что им, в сущности, нечего

транслировать. Они, скорее, знают, что правильно, а не почему это правильно. На большую часть вопросов «почему» единственных и к тому же простых ответов не существует, и поэтому их трудно использовать на экзаменах или оценивать. Если мы хотим добиться понимания, за объяснениями должно последовать обсуждение. Но большинство учителей не обладают умением проводить такие дискуссии. Для того чтобы выйти из образовательного тупика, нам следует разработать методы, с помощью которых учащиеся самостоятельно, без специального обучения, добьются необходимого понимания. Ведь в реальной жизни понимание по большей части приходит к нам при помощи разного рода учителей. Таким образом, от системы образования требуется только высвободить способность учеников добиваться понимания самостоятельно и поощрять ее (что поможет и учителям лучше понять предметы, которые они преподают).

Данные — это символы, представляющие свойства предметов и событий. Информация состоит из обработанных данных; обработка последних направлена на повышение их полезности.

Информация содержится в описаниях, ответах на вопросы, начинающиеся со слов «что», «кто», «когда», «где» и «сколько». Знания передаются через обучение, ответы на вопросы «как?» Понимание сообщается объяснениями, ответами на вопросы «почему?»

Информация, знания и понимание позволяют нам увеличить производительность, продуктивность, но никак не эффективность. Продуктивность связанного с выполнением задачи поведения или действия определяется либо количеством ресурсов, требуемых для выполнения данной задачи с данной вероятностью, либо вероятностью выполнения дан

ной задачи при данном объеме ресурсов. Оценка задач, которые мы стремимся выполнить, не входит в определение производительности, но очень важна при определении эффективности. Эффективность — это оцененная производительность, продуктивность, умноженная на ценность, результативность оцененного результата.

Интеллект — это способность увеличить производительность, мудрость — способность добиться повышения эффективности.

Разница между производительностью и эффективностью — это то, что отличает мудрость от понимания, знания, информации и данных; она отражена в различиях между развитием и ростом. Рост в отличие от развития не требует увеличения ценности. Поэтому условием развития является наряду с ростом понимания, знаний и информации рост мудрости.

Мудрость имеет дело с ценностями и включает проявление суждения. Все оценки производительности основаны на логике, которую, в принципе, можно запрограммировать в компьютере и автоматизировать, ибо они носят безличный характер.

Отсюда я делаю заключение о том, что, несмотря на наши способности создавать генерирующие информацию, знания и понимание компьютерные системы, мы никогда не сможем «производить» с их помощью мудрость. Вполне возможно, что мудрость — важная для достижения обладающих конечной ценностью идеалов или целей — является характеристикой, отличающей человека от машины. По этой, если не по другим, причине в процессе образования необходимо уделять развитию и тренировке мудрости не меньше времени, чем развитию и тренировке интеллекта.

Школьное образование не только практически игнорирует необходимость формирования понимания и мудрости, оно мало что делает и для сбора данных, и для выработки информации. В сборе данных и превращении их в информацию ямс -

ется множество тонкостей. Но в процессе обучения большая их часть не раскрывается. Поэтому многим из нас приходится обучаться им самостоятельно.

С пеной у рта

Когда на рынок стало внедряться пиво сорта «Busch», меня попросили определить, как любители пива оценивают его вкус в сравнении с конкурирующими марками. Мы с коллегами придумали, как нам казалось, процедуру проведения таких тестов. Мы взяли марку «Busch» и три других сорта пива, удалили наклейки с бутылок и маркировали их буквами А, В, С, D и Е. Потом мы разделили бутылки на две группы, причем буквы в каждой из них были разными. Мы хотели убедиться, насколько надежными являлись оценки наших респондентов.

В исследовании участвовали только постоянные потребители одной из использовавшихся во время дегустации марок пива. Наши респонденты встречались с нами в знаменитых отелях нескольких городов. Каждый из участников получал по пять бутылок пива и должен был выставить им оценки в соответствии со вкусом содержимого.

Затем мы определяли среднее место каждого сорта пива. К нашему удивлению, в двух группах средние результаты в оценке пива «Busch» оказались принципиально различными. В этом не было никакого смысла и бросало тень на надежность получаемых нами результатов.

Я рассказал о нашем фиаско Августу Бушу III, нынешнему исполнительному директору Anheuser-Busch, а в ту пору — ответственному за марку «Busch» младшему вице-президенту. В отличие от нас А. Буш ничуть не удивился полученным нами результатам. Он спросил, как, по моему мнению, потребители обычно делают выбор между конкурирующими сортами пива? Что, они выстраивают бутылки в ряд и по очереди потягивают пиво из каждой из них, как во время нашего теста? Конечно, нет. Так почему бы не позволить им попробовать различные сорта в обычной для них обстановке?

Мы вернулись к доске и редизайнировали наш тест. На этот раз мы отправили регулярным потребителям пива коробки с немаркированными бутылками на дом и дали им месяц на сравнение сортов любым, устраивающим их способом. Результаты «рейтингового голосования» разительно отличались от данных, полученных в ходе первого тестирования, и соответствовали рыночной доле участвовавших в исследовании сортов. Кроме того, порядок ранжирования сортов в двух по-раз- ному маркированных партиях был по существу одинаков.

Мораль: на основании неверных данных невозможно получить правильную информацию.

Ретроспективно причина фиаско первого теста с пивом и удачи со вторым представляется очевидной. Как курильщик трубки, например, я часто набивал трубку табаком, которого раньше не пробовал. Часто первая трубка нравилась мне настолько, что я покупал целую коробку нового сорта, но в большинстве случаев я не мог выкурить ее до конца. Долгосрочные предпочтения могут сильно отличаться от того, что нам понравилось в первый раз. Способность продукта вызывать устойчивое впечатление по крайней мере не менее важна, чем его восприятие потребителем при первом знакомстве.

Серьезные ошибки при превращении данных в информацию обусловлены низким уровнем преподавания статистики. Студентов обучают выполнению различных статистических операций, но не пониманию их сути. А в результате они извлекают из полученных данных неправильную информацию и не умеют отличить информацию, полученную от других, от дезинформации. Ниже приводятся примеры обычных, часто встречающихся ошибок.

Во-первых, статистические методы позволяют сделать выводы о популяции по выборке, взятой предписанным способом из точно определенной популяции. Выводы, получаемые но выборкам, взятым другими способами, не являются корректными. И тем не менее их делают на каждом шагу. Например, группа исследователей изучала характеристики 30 больных язвой желудка в некой больнице. И исходя из полученных данных были сделаны выводы относительно больных язвой вообще. Но они ничем не обоснованы. Полученные результаты

относились к случайной выборке из меньшей популяции, рассматривать которую как произвольную неправомерно. Необоснованным является и отнесение результатов, полученных по одной популяции, к другой.

Во-вторых, одним из самых распространенных методов обработки данных является корреляционный анализ, который дает нам меру ассоциативной связи между переменными, оценку тенденции к их изменениям в том или противоположном направлении. Например, высота и вес людей коррелиру- ются положительно, так как они имеют тенденцию увеличиваться/уменьшаться одновременно. К сожалению, те, кто находят корреляцию между переменными, часто ошибочно делают выводы о том, что одна из них вызывает изменения в другой. Это неверно, так же как и вывод о том, что возрастание веса влечет за собой увеличение роста. Выводы, которые делают из этой корреляции, как часто бывало при исследовании зависимости между курением и раком легких, могут оказаться правильными, но сам процесс, посредством которого они были получены, не может рассматриваться как научный.

В-третьих, при оценке значения переменной могут делаться два вида ошибок: переоценка и недооценка.

ложение, что переоценка этого содержания имеет ту же цену, что и недооценка? Недооценка приведет к смертельному исходу, тогда как переоценка всего лишь уменьшит действенность препарата.

Когда мы говорим, что школа уделяет мало внимания пониманию, мы должны включить сюда и непонимание методов, посредством которых мы извлекаем из данных информацию, знания и понимание.

ФОРМА И СОДЕРЖАНИЕ

Создается впечатление, что школы умудрились пережить серьезный кризис и остаться такими, какими они и были созданы в машинную эпоху. И отнюдь не потому, что делается мало, а потому что то, что делается — малоэффективно. Низкая эффективность деятельности объясняется тем, что пережитому школами кризису ставится неверный диагноз. Усилия диагностов сфокусированы на предмете обучения, содержании преподавания и сообщении, которое оно посылает. Однако многое (если не большую часть) из того, что учащиеся узнают в процессе обучения, они усваивают не из того, что им преподают, а благодаря тому, как им преподают. В образовании, как, вероятно, ни в какой другой области, носитель информации и является посланием.

Главной характеристикой образовательного процесса, который определяет, что нужно учить, а что нет, является, по- видимому, решение проблем.