В начале октября в Москве состоялось масштабное мероприятие, само название которого способно вызвать известное раздражение у приверженцев идеалов народного просвещения: «Московский международный салон образования». Не «выставка», не «ярмарка», не «конгресс», но — «салон». Такова уж риторическая дань либеральному духу времени. Салон был организован двумя десятками различных министерств и ведомств, включая региональные правительства. Одним словом, мероприятие сугубо государственническое и, вне всякого сомнения, — необходимое и полезное.
Одна из секций была посвящена некой новой инновационной сущности — «доказательствам в образовании». Сразу отметим, что сущность эта на поверку оказалась «цифровой», потому что «доказательства» в умах многих чиновников сегодня это числа на экранах компьютеров, а вовсе не логические выводы, к которым следует приходить самостоятельно. На секции главными ораторами были руководитель образовательных сервисов "Яндекса" Илья Залесский и научный руководитель "Высшей школы экономики" (ВШЭ) Ярослав Кузьминов. Последний позволил сообразно своему статусу достаточно пафосное и могущественное заявление: «Благодаря цифровым инструментам каждый день в новой школе становится днем некоторых доказательств — не приблизительных утверждений, а достаточно точного знания».
Впрочем, вернемся к доказательствам в школе, которых, согласно планам цифровизаторов образования, скоро должно стать значительно больше. Если все пойдет хорошо, их количество приблизится к показателям полицейских околотков и медицинских биолабораторий.
Так что же такое доказательства в образовании? Оказалось, что в ВШЭ имеется целая магистерская программа «Доказательное развитие образования». Вот какой набор слов мы можем про неё прочитать:
«На программе готовят аналитиков и исследователей, способных видеть систему образования во всей ее сложности и многообразии. Учат принимать обоснованные решения на основании современных теорий социологии, психологии, философии и экономики. Выпускники смогут работать с данными на экспертном уровне, создавать дизайн образовательных продуктов, проектировать и внедрять изменения в образовательной политике, бизнесе, науке. На программе два трека: академический и экспертно-аналитический… Готовит исследователей, экспертов, аналитиков и консультантов для решения задач социально-экономического и технологического развития через образование. Здесь учат создавать и отстаивать продуманные решения в науке, бизнесе и образовательной политике, исследовать качество образования, строить и помогать реализовывать стратегии развития с опорой на человеческий капитал. Выпускники работают в научно-исследовательских и корпоративных университетах, аналитических структурах при государственных органах, HR-подразделениях, российском и международном консалтинге».
К этому тексту можно отнестись легкомысленно, — как к рекламному, но печальная история реформ в образовании побуждает относится к словам этого учреждения с известной долей серьезности. Итак, магистры "Вышки", освоившие программу доказательности приобретут некие компетенции неоспоримости их планов по «проектированию и внедрению» изменений в политике и науке. Более того, их будут «учить создавать и отстаивать продуманные решения в науке»! Нас учили, что наука есть поиск истины и что решение задач есть одна из разновидностей подобного поиска. Однако, владельцы доказательностных компетенций будут способны не просто ставить и решать конкретные научные задачи, но «создавать» и «отстаивать» некие решения «в» науке. Звучит несуразно, но, на самом деле, — осмысленно, если понимать, что на бизнес-жаргоне под решениями имеются в виду исключительно управленческие решения по реформированию перечисленных видов деятельности. На сайте ВШЭ опубликована статья о работе секции. В ней можно обнаружить немало интересного:
«Благодаря цифровым инструментам доказательные возможности педагогики многократно возрастают, считает научный руководитель ВШЭ. Прежде всего это постоянное включенное измерение ученика — оперативная оценка работ, которые он выполняет, что очень важно для повышения его мотивации. Ведь учитель не успевает проверить все тетрадки, потому что зачастую это скучное, рутинное занятие, а школьник из-за этого теряет интерес к учебе, поскольку не чувствует внимания к себе или же видит, что его оценили по шаблону».
Любопытно, но Кузьминов воспринимает как должное тот факт, что учитель не успевает проверить все тетрадки. Вместо того, что бы освободить его от абсурдных дел, он предлагает заменить его труд капиталом. А ведь многие читатели помнят времена, когда все учителя вполне справлялись с проверкой домашних заданий в срок.
Итак, оперативное оценивание работ ученика и есть главная доказательная возможность педагогики! Судя по всему, авторы концепции имеют в виду возможность улучшения объективности оценивания. Но что такое объективная оценка вообще? С точки зрения классических представлений об истине, объективность это точное соответствие истинному положению дел. А как следует понимать объективность в оценивании знаний? Если исходить из того, что «двойки» и «пятерки» являются неотъемлемыми атрибутами всяких знаний самих по себе, то подобная объективность никому не нужна, потому что она есть плод безумной объективации. Если же объективность понимать, как точное соответствие оценочным критериям, придуманным бюрократами, то объективность эта оказывается весьма условной и применять к нему понятие «доказательства» с точки зрения добротных теоретико-познавательных представлений — стыдно.
Не стоит забывать, что оценивание в первую очередь играет мотивационную роль. Возможно, многие не согласятся, но учитель имеет право быть субъективным, — занижать и завышать оценку, исходя из потребностей побуждения к учебе конкретного ученика, исходя из его способностей. Это звучит как применение двойных стандартов, но мы знаем много примеров из истории, когда именно благодаря таким завышенным требованиям и развивались таланты. Следует признать, что это понимают упомянутые сторонники цифровизации.
«Еще одна функция цифровых платформ, с которыми начинают работать школы, — обобщение данных обратной связи для учителя. Например, они показывают, где именно есть отстающие, какие темы они не поняли, и для оценки у учителя появляется другая информационная основа».
Далее в статье указывается, что Кузьминов считает, что в школьном обучении очень важно равномерно усваивать материал, поскольку наличие пробелов имеет кумулятивный эффект, приводящий, например, к тому, что к 11 классу количество «пятёрок» по физике падает до минимума. Для победы над пробелами они предлагают две меры. Во-первых, следует, использовать статистику («макроданные» на жаргоне цифровизаторов), собранную по всей стране, что бы поставить методистам задачу изменить учебные материалы и график освоения тем. Во-вторых, следует создать интерактивные задачники с «нарастающим применением» искусственного интеллекта.
Инноваторы явно невысокого мнения о наших учителях раз им требуется помощь искусственного интеллекта для собственного понимания того, что же не понимает ученик. Вполне возможно, что их мнение вполне адекватно, но, опять же, — почему нам предлагается воспринимать подобное состояние дел как непоправимое иными средствами?
Быть может, в этом следует искать экономический смысл замены труда капиталом?
«То есть машина будет учиться на ученике, который выполняет задания, выдавать ему задания, адаптируя их под этого ученика до тех пор, пока он не поймет тему, Это трудозатратно, и этим фактически занимаются очень хорошие репетиторы», — пояснил Ярослав Кузьминов. Сейчас учитель, сталкиваясь с неуспешностью ребенка, говорит его родителям, на что нужно обратить внимание, и родитель, если у него есть деньги, нанимает репетитора. И здесь возникает колоссальное неравенство, поскольку две трети родителей на это денег не имеют, а в деревнях репетиторов может не быть в доступе, пояснил научный руководитель ВШЭ. При этом цифровой помощник, конечно же, не заменит учителя, но он сделает то, на что у учителя не хватает времени, — «будет индивидуально заниматься с ребенком, выдавая задания и оценивая их выполнение, и не отстанет, пока ребенок не решит нужный пример».
А как мы раньше жили без такого количества репетиторов? Может быть вместо замены их роботами стоит подумать о восстановлении подлинно народного образования? Если в ближайшем будущем нас ждут сверхпроизводительные технологии, почему бы не решить проблему занятости массовым образованием? Впрочем, подобного рода мысли явно выходят за пределы либерального концептуального каркаса. Успешность это особая сущность, которая закладывается почти с пеленок. В самом деле, почему привычному всем слову «неуспеваемость» Кузьминов предпочитает слово «неуспешность»? Это не случайно. Это тенденция или, как сейчас принято говорить — «тренд». Обратим внимание, что председательствовал на секции директор одной из московских школ. Директор школы, бесспорно, интересный и деятельный человек, — учитель физики по профессии и по роду деятельности. Сохранение верности этой профессии в течение последних десятилетий достойно всяческого уважения. На главной странице сайта его школы можно прочесть следующее: «Мы должны воспитать свободного, творчески мыслящего, широко образованного человека – гражданина мира, уверенного в себе, открытого людям, умеющего быть счастливым. Миссией нашей школы является "Успешная школа для успешного ребенка"». Стоит вспомнить, что «гражданин мира» на древнегреческом звучит как «космополит». Декларация долженствования успешности школы для «успешных» детей тоже наводит на размышления этического порядка: а есть ли в рамках навязываемой сверху формы местечкового мессианства место для детей неуспешных? Почему-то вспоминается приступ рекламного остроумия у одного их героев Пелевина: «Солидный Господь для солидных господ».
Не будем глубоко придираться к словам, — очень часто их просто навязывают сверху. Сама по себе идея обучающего алгоритма совсем неплоха. Заметим, что слово «программа» еще с поздние советские годы стали применять для обозначения изощрённых учебных планов, но вскоре это выродилось в обычный канцеляризм, совершенно потерявший свой изначальный смысл. Еще в эпоху бумажных учебников были разработаны достаточно сложные задачники-путеводители, в которых одни задачи отсылали к другим задачам. Потом эти алгоритмы были реализованы на персональных компьютерах в виде тестовых систем.
Однако, в данном случае речь идёт не о понятных алгоритмических системах, а о искусственном интеллекте на основе машинного обучения, т.е. о нейрокомпьютерах. Вокруг этой технологии много шума, страшный ажиотаж. Её пытаются применить во всех видах деятельности, — начиная от полицейского надзора и заканчивая оптимизацией энергоперетоков. О некоторых способах применения даже думать больно. В 2013 году выдающийся отечественный кибернетик, отец отечественной перцептроники, автор метода обратного распределения ошибки Александр Иванович Галушкин описал некоторые самые передовые способы применения: «Нейросетевые технологии активно применяются во всем мире в ядерных исследованиях. В первую очередь это относится к решению следующих задач: - решение различных задач газодинамики; - нейроуправление плазмой; - различные задачи контроля и управления в АЭС; - нейроуправление центрифугами; - обработка инструментальной информации в исследовательских центрах».
Между тем, эта технология имеет один принципиальный недостаток, о котором не очень любят говорить. Назовем его интеллектуальной непрозрачностью. Дело в том, что результаты того или иного машинного обучения в подавляющем большинстве случаев не понятны для человека, — это не более, чем некая матрица весов в виде чисел от 0 до 1. В процессе обучения нейрокомпьютера матрица постоянно видоизменяется – калибруется, т.к. она есть результат взаимодействия машины со внешней средой. Да, человек способен спроектировать архитектуру нейронной сети, заложить основные принципы обучения, например, способ обратного распределения ошибки, но он обычно понятия не имеет почему один набор весов соответствует успешно решаемой задаче, а другой нет. Для смягчения этой скверной особенности созданы специальные методы прореживания или визуализации нейронных сетей. Порой они способны сделать работу простой нейронной сети настолько наглядной, что она становится интуитивно понятной. Однако, это всё равно далеко от того, что мы считаем рациональным знанием. Программирование нейрокомпьютеров представляет собой скорее некое техническое искусство, поскольку даже сами параллельные вычисления, лежащие в основе этой технологии, «рассматривались…как совокупность каких-то полуэвристических, граничащих с искусством приемов приспособления алгоритмов к требованиям новой техники». Так об этом пишет создатель российских суперкомпьютеров, профессор МГУ Владимир Воеводин.
Интеллектуальная непрозрачность неприятная штука: мы не можем спросить систему, почему она приняла то или иное решение и получить ответ на человеческом языке. Как растворяется в таких случаях понятие ответственности, рассуждать не будем. Пожалуй, большинство согласится, что если речь идёт об обучении роботов-убийц самостоятельно принимать решение о ликвидации цели или об автоматической экспертной оценке улик, доверять их нейрокомпьютерам не стоит. А если речь идёт об обучении вашего ребенка?
Вряд ли искусственный разум, уподобленный естественному, будет способен совершить что-то ужасное с мозгом ребенка, если речь идёт об обучении физике или математике. Но если ему доверят выставление итоговых оценок и они будут иметь юридическую значимость, вряд ли это нам понравится. А это случится наверняка, потому что учителей и, особенно, их начальников, желающих снять с себя ответственность по выставлению оценок найдется великое множество. Несмотря на то, что наш Президент «отменил» сервильный статус образования, консюмеризм и сутяжничество проникли глубоко в мозги родителей и детей. Такого количества скандалов, комиссий и судов по оспариванию результатов экзаменов не было никогда. Это создает обстановку страха и нервозности у администрации, изыскивающей изощренные меры по формализации процессов оценивания. Все это, в конечном счете, ведет к еще большему выхолащиванию процесса обучения. Поэтому нейрокомпьютеры очень скоро начнут оценивать ваших детей и вас самих и наверняка будут справляться с этим относительно неплохо. Но с этой многопараметрической задачей легко справляются и обычные компьютеры фон-неймановской архитектуры, причем всегда можно узнать вес каждого критерия в общей оценке. В случае нейрокомпьютера такой возможности не будет. Более того, есть подозрение, что в качестве эталонов будут браться лучшая и худшая работы за отчётный период и исходя из этого будут рассчитаны высшая и низшая оценки. Обратим внимание, что эти оценки могут быть рассчитаны нейросетью эмпирически, а не на основании понятного нам формального взвешивания критериев.
Интеллектуальная непрозрачность также означает, что нет никакой гарантии, что при определенных условиях нейронная сеть не впадет в состояние т.н. паралича или просто совершит фатальную ошибку, причем в самый неподходящий момент. Это означает, что замечательная образовательная машина в один прекрасный день может простой сойти с ума и ничто не будет предвещать подобного исхода. А вдумчивых учителей, способных заменить сбрендившую машину, уже не останется.
В 2019 году Сбербанк разработал "Национальную стратегию по развитию искусственного интеллекта". Почему к разработке и экспертизе этой стратегии не допустили Академию Наук, на базе которой уже много лет активно работает Научный совет по методологии искусственного интеллекта и когнитивных исследований, оставим открытым. Стратегия содержит много любопытных положений и принципов, например Положение 5: «Искусственный интеллект может применяться для реализации принципиально новых возможностей человека во всех сферах деятельности». Хорошо, что использована модальность «может», а не «должен», но подобного рода технологический оптимизм в столь тонких вещах все равно вызывает беспокойство. Документ содержит и список возможных способов использования ИИ в сфере образования:
а) повышение эффективности образовательного процесса (за счет использования индивидуальной траектории обучения, адаптирующейся под нужды обучающихся и потребности рынка, на основе данных, генерируемых в ходе образовательного процесса);
б) повышение эффективности раннего выявления и поддержки детей, проявивших выдающиеся способности, а также профессиональной ориентации детей (за счет автоматического тестирования способностей, анализа «цифрового следа»);
в) снижение нагрузки на преподавателей по выполнению однообразных операций (за счет автоматизации обратной связи и оценивания);
г) повышение точности индивидуальной оценки уровня знаний и прогресса учащегося;
д) повышение уровня вовлеченности участников (за счет введения в образовательный процесс интеллектуальных помощников).
Особенное злорадство у коллег вызывает пункт (в). Он совпадает с тем, что говорит Кузьминов. Действительно, сначала либеральные реформаторы замордовали учителей и профессуру откровенно шизофренической бюрократией в рамках компетентностного подхода, а теперь хотят помочь нам найти время на эту бессмысленную работу, избавив от того, что составляет саму суть нашего искусства!? Подобная иезуитская логика способна вызвать только раздражение. В лучшем случае, конечно, будет автоматизированы и бессмысленные бюрократические операции, что сделает их неотличимым от цифрового шума, которым они по сути и являются. А со временем эти операции, оторванные от деятельности с целью экономии электроэнергии будут просто утилизированы каким-нибудь простачком-сисадмином. Впрочем, так может произойти и с осмысленными операциями, если их отчуждение от человека дойдет до предела.
Обратите внимание, — нехватка времени у учителя преподносится как неоспоримая предпосылка, как непреодолимая данность нашего времени. Все же знают, что учителя катастрофически погрязли в предельно бессмысленной бюрократии и не имеют достаточно времени на то, что составляет суть обучения. Только кто в этом виноват? Есть обоснованное мнение, что без стратегий реформирования национального образования, разработанных той же "Вышкой", в данном случае не обошлось.
«Доказательное образование» только начало. В "Вышке" смотрят далеко.
«Ярослав Кузьминов также высказал свои пожелания сфере EdTech в части новых разработок, которые помогут изменить стратегии обучения. Он считает, что в школе надо активнее использовать обучающие симуляторы, так как мы очень слабо мобилизуем эмоциональную вовлеченность в процесс обучения. Есть примеры цифровой вовлеченности ребенка, апробированные в течение десятилетий, например компьютерные игры, и ребенок может осваивать полезные навыки и социальные роли через игру, будь то Role Play, стратегии или условный Ил-2 со штурвалом. «Создание увлекательных обучающих симуляторов — это следующая задача для EdTech, — заключил научный руководитель ВШЭ. — Они ведь не просто эмоционально вовлекают ученика, но и позволяют соревноваться. Образованию не хватает соревнований, заимствованных из спорта, и создания команд. Этот массив образовательных возможностей, особенно для младшей и основной школы, может серьезнейшим образом переформатировать процесс обучения, включить новые предметы, о которых мы воздыхаем, без вытеснения старых и сделать обучение синтетическим, когда ребенок понимает контекст, а не только арифметическое уравнение».
Китайское правительство пошло в святой поход на компьютерные игры, ограничив игру для детей тремя днями в неделю, по одному часу в день. Это было сделано вопреки огромному вкладу игровой отрасли в китайскую экономику, вопреки её мощным лоббистским возможностям. Это тяжелое решение было принято, потому что властям Поднебесной стало совершенно очевидно, что вред от вовлечённости в виртуальную реальность будет сопоставим с массовой наркотизацией времен опиумных войн или даже превзойдет его. Использовать компьютерные игры для вовлечения в занятия точными науками это примерно тоже самое, что раздавать кокаин на уроках геометрии для усиления стереометрического воображения или опиум на уроках литературы для улучшения чувственности. Авиасимулятор, конечно, неплохая штуковина, но чему он может научить, кроме как основам пилотирования? Научный руководитель ВШЭ прав, — действительно есть примеры цифровой вовлеченности, апробированные в течение десятилетий. Только мы о них мало знаем. Мухаммед Атта и его товарищи, кстати, поначалу тоже тренировались на известном авиасимуляторе пассажирских авиаперелетов от Майкрософт. Особенную оторопь вызывают мысли использовать компьютерные игрушки в младшей школе для некоего «синтетического» обучения. Слово «синтетический» на фоне прочего сколкояза почему-то вызывает необъяснимую тревогу.
Современные дети страдают от дефицита моторных навыков (объёмы продажи обуви со шнурками падают из года в год), а цифровизаторы от образования предлагают этот процесс еще усугубить, способствуя формированию неуклюжих безвольных людей, неспособных к нормальному общению. Кстати, о каких новых предметах «воздыхает» Кузьминов?
Есть подозрение, что «доказательное образование» есть просто результат легкомысленного наукообразия, — оно создано по аналогии с недавно популярным направлением «доказательной медицины». Легкомысленность заключается в том, что если в медицинской диагностике о доказательствах можно говорить всерьёз, то в образовательной практике эта теоретико-познавательная процедура притянута искусственно, причем откровенно извращённым образом. Для поколения «эффективных менеджеров» вообще характерна малоосмысленная речь, представляющая гремучий коктейль из наукообразных фраз, словечек из бизнес-инглиша и жуткого жаргона методологов-инноваторов, известного как «сколкояз». В их голове бесконечно работает лингвистическая комбинаторная машина. Эта машина выхватывает из «Дискурса» трендовые слова, соединяет их в словосочетания, не заботясь не только о смысле, но порой и о грамматической совместимости. Так было с «автоматизацией», «информатизацией», «виртуальной реальностью», «нанотехнологиями», «большими данными», «цифровизацией» и «инновациями». Затем эти словосочетания тестируются на очковтирательную отзывчивость на многочисленных конференциях, семинарах и салонах. Хорошо, если эти слова включат в названия нескольких диссертаций. После этого их включают в проекты стратегий, концепций и доктрин и они проверяются на канцелярскую прочность. Если комбинации оказываются прочными, они приобретают статус официальных понятий и все разумные люди хватаются за голову, потому что понятиями они на самом деле не являются по ублюдочным правам своего рождения. Порой разумные люди от отчаянной безысходности дают им корректные определения и делают из них рабочие понятия. Для чего совершается эта колоссальная работа? Иногда это происходит просто для имитации деятельности, — ничего лучшего чиновники просто не умеют. Иногда же внедрение наукообразных словосочетаний есть операция прикрытия планов, которые людям могут не понравиться, если о них говорить ясно. Наверняка «доказательное образование» сдуется раньше, — слишком диковато это звучит. Однако, легко может оказаться, что мы слишком переоцениваем эстетическое чутье передового креативного класса.
В этом году девятилетняя Алиса Теплякова, понуждаемая своими родителями со сверхценными идеями, сдала Единый государственный экзамен, успешно заполнив все тесты. Девочка «доказала», что может учится в лучших вузах. Московский государственный университет был вынужден дать ей студенческий билет. Даже не достигнув подросткового возраста, ребенок изучает самую человеческую из всех наук — психологию. Администрация и профессура хватаются за голову. Психологи возмущены этим экспериментом над ребенком. Абсурдность ситуации режет глаз. Не это ли триумф формально-отчужденного подхода к экзаменам и самой идеи доказательного образования?
На самом деле семье Тепляковых стоит сказать спасибо от лица всей высшей школы, — они довели до абсурда идею ЕГЭ и убедительно продемонстрировали, — считай доказали, к каким казусам это способно привести.
Дмитрий Винник
