Диаграмма фундаментального образования

Вот чуток дополненная (65 практик, 69 связей) диаграмма фундаментального образования (кликабельно):

Это просто чуток доработанный и повёрнутый набок для лучшей читаемости вариант диаграммы из поста "почему не работают трёхдневные курсы", читать про неё в целом там: https://ailev.livejournal.com/1430047.html (а вся цепочка "фундаментальное образование" -- https://ailev.livejournal.com/1427073.html). 

Это модульная диаграмма, читать её нужно так, что модули дисциплин (это всё в голову!) следующего уровня опираются на знание дисциплин предыдущего уровня, а все они в конечном итоге упираются в умение читать и писать (функционально: вычитывать мысли и излагать мысли!). Линия фундаментального образования проходит сразу после "мышлений" -- всё, что справа, уже прикладное.

Из новенького тут показано, как разбирать на части в соответствии с некоторой верхнеуровневой онтологией дисциплин разные "монстрообразные методологии", которые показаны сереньким цветом. Например, на этой диаграмме хорошо показано, как обсуждать ТРИЗ++ (но как обсуждать разные варианты проектного управления почти не показано. Например, что все эти методологические монстры сегодня как-то цепляют и лидерство тоже, а не только операционный менеджмент).

Эта диаграмма иллюстрирует следующее:

1. Всякие иерархии убоги, разнообразие жизни в УДК не упихнёшь. Сколько школ мысли, столько иерархий тут можно было бы нарисовать крупными мазками. А если мелкими мазками, то мазки одного человека утром и вечером будут существенно не совпадать. Показанные отношения "часть-целое" для дисциплин тут очень, очень условны. В конечном итоге, функциональная грамотность является частью всех дисциплин и тем самым входит во все методологии.

Но без какой-то верхнеуровневой онтологии дисциплин печально вообще, путь тогда наш во мраке. И сразу скажу цель этой платформенной диаграммки: слева фундаментальные дисциплины, в центре концептуальные, справа прикладные. Диаграмма нужна для того, чтобы изготавливать фундаментально образованных людей (а не для организации исследований, или обсуждения занятости, или любых других каких других целей -- там будут другие диаграммы).

2. Всякие картинки убоги при хоть сколько большом размере (у меня экран 4К, 43", так что у меня даже запасец был для рассматривания такой картинки. Остальным сочувствую. А редактор был yEd, https://www.yworks.com/products/yed). Даже если бы я влепил бы сюда по формальному признаку на каждом узле по многоточию для показа многочисленных неупомянутых практик (а их ведь тьмы, и тьмы, и тьмы!), картинка бы распухла до абсолютно нечитаемых размеров. А сейчас она просто теряет читаемость, но не абсолютно.

До сегодняшнего дня эта картинка жила как небольшие кусочки, показываемые на разных слайдах в разных колодах. Но за этими деревьями абсолютно не видно леса. А хочется хоть и мутной, но картинки леса вместо картинок групп из дерева, пары кустиков и четырёх травинок. Похоже, какой-то текстовый аутлайн для такого графа всё одно был бы лучше и обозримей. Так что вряд ли я эту картинку буду развивать. Публикую, просто, чтобы было.

3. В онтологику нужно засунуть было побольше (там и Байесовщина, и моделирование на полном спектре мышления, и прагматизм, и много чего ещё), прямо внутрь её узла. Но я сдержался. Крупными мазками, только крупными, тут не было цели мельчить. В какой-то мере наша "онтологика" это тоже "большая картина мира", "монстрообразная методология" и её тоже нужно было бы давать сереньким, а на этом уровне уныло перечислять все источники и составные части онтологики. Но нет. Я тут намеренно неформален.

4. Все эти soft skills при ближайшем рассмотрении оказываются вполне практиками. Я их тут не отражал. Но да, стейкхолдерское мастерство на этой картинке тоже есть, хотя нужно помучиться, чтобы его туда добавить. Оно будет уровнем повыше системного мышления (так как в нём явно используется понятие практики, стейкхолдера, и прочих системных понятий), но пониже прикладных практик, которые, конечно, все стейкхолдерским мастерством пользуются. Вот за эти сложности выражения мы и не любим такие "простые модульные диаграммы". Нет, жизнь сложней простых модульных диаграмм, не нужно эти диаграммы абсолютизировать.

UPDATE: обсуждения в фейсбуке -- https://www.facebook.com/groups/771940449578453/permalink/1503228213116336/, https://www.facebook.com/ailevenchuk/posts/10213118746497344

EduOps: ускоряем жизненный цикл фундаментального образования

Основная мысль этого поста: нужно двигаться к EduOps, меняя текущее разделение труда в педагогике. Это нужно для того, чтобы результаты исследований оказывались в виде компетенций в головах учеников в разы и разы быстрее, чем в текущей системе образования. Да, я говорю тут о механизмах, которые помогут реализовать Просвещение-2020 (https://ailev.livejournal.com/1430302.html).

Disclaimer: для понимания текста нужно как-то владеть системным мышлением в объёме курса "Системное мышление" http://www.systemsthinkingcourse.ru/, и основ онтологики (http://system-school.ru/ontologics -- не прозевайте, там 4й поток стартует уже 8 июня 2018), а также набором идей из цепочки моих постов "Фундаментальное образование" https://ailev.livejournal.com/1427073.html. Ещё нужно понимать онтики онтологизации из https://ailev.livejournal.com/1427265.html и системных описаний из https://ailev.livejournal.com/1429330.html. Без этого текст просто "многабукофф с непонятными словами". А ведь все эти "непонятные слова" подробно разъясняются в указанных текстах. Увы, разговаривать о новом образовании требует нового образования. Ну, и мне важно написать сейчас не попсовый текст (с этим вполне справятся и другие люди), а просто задокументировать для профессионального обсуждения некоторый набор идей.

Жизненный цикл образования 

Полный (то есть системный, а не проектный) жизненный цикл образования (как результата, 4D индивида, итоговой успешной системы, а не как процесса его получения -- то есть жизненный цикл куска мозга с совокупностью полученных в ходе образования компетенций, вдоль линии рассуждений об actionable знаниях/дисциплинах из раздела "знания/дисциплины вещны" в https://ailev.livejournal.com/1429330.html), удобно рассматривать для разных целей по-разному:
-- для образования человечества в целом (например, населения какой-то страны или населения глобуса -- то есть изготовление каких-то более-менее серийных в части фундаментального образования и малосерийных в части прикладного образования мозгов. Фундаментальное и прикладное образования различаются так, как это описано в тексте "почему не работают трёхдневные тренинги" https://ailev.livejournal.com/1430047.html)
-- образование одного человека, работа с его "образовательной траекторией". Так сказать, образовательный водопад против образовательной спирали.
-- образование в части буквально одной дисциплины.

Помним, что жизненный цикл -- это отсылка к обеспечивающей системе, т.е. всем тем добрым людям и их инструментам, которые занимаются разными практиками изготовления образованного мозга. Для целей настоящего поста общий жизненный цикл образования рассмотрим пока на примере одной дисциплины, но по-системному: с самого начала, с момента появления тех знаний, которые будут нейропрограммировать мозг. "Нейролингвистическое программирование" ведь исходило из очень близких идей -- "мозг всему обучается, и хорошему и плохому, причём задействуются в том числе и бессознательные механизмы", "обучение = программирование мозга какими-то текстами", причём тексты -- это всё что угодно, любые паттерны, см. "информатику" в https://ailev.livejournal.com/1008054.html, и там можно только чуть-чуть поправить в части явного введения понятия о спектре формальности мышления из "онтики онтологизации" https://ailev.livejournal.com/1427265.html. Так что образование по его сутевой практике -- это нейропрограммирование. Но не всё так просто, ибо мы должны (ровно как написано в учебнике системного мышления) проверить, что там происходит в самом начале жизненного цикла и после его окончания. И тут ситуация выглядит так:

-- исследователь и/или разработчик (R&D) добывает знание из природы (прородной или технической -- это неважно) и кладёт его описание на полку. Для меня это именно описание знаний, левая часть V-diagram, system definition. Исследования -- важнейшая часть практик разработки образования, и хотелось бы подчеркнуть, что в наш жизненный цикл исследования входят.

-- культур-трегер вдруг говорит, что это знание нужно народу для дела. Тут знание понимается уже как будущая дисциплина. В этот момент идёт усиленная инженерия требований к дисциплине: определяется интерес (понимаемый как concern из онтики системных описаний и готовятся специфические образовательные требования -- определяются интерфейсы с другими дисциплинами в образовательной системе, ограничения по объёму дисциплины, её границах, уточнения избранной "школы мысли" -- т.е. определение того, что есть "исследовательская секта", а что есть "исследовательский мейнстрим", и т.п.). Это место образовательной политики, и с этого момента "разработки концепции образовательного продукта", и далее "разработки требований" к образовательному курсу все и начинают обычно. Вот нет, у нас ЖЦ образования начинается с творчества -- исследований или разработок по решению каких-то противоречий, с решения проблемы, см. https://ailev.livejournal.com/1425331.html.

-- методист переваривает знание в учебный курс: учебник, задачник, экзамены (concept inventory). Обычно жизненный цикл образования считает вот это окончанием левой части V-диаграммы, а то и всей левой частью. Мы согласны, только начинаем левую часть с исследований и разработок, R&D. Нет исследований и разработок -- нет целостного образования, есть его маленькие фрагменты.

-- педагог заинтересовывает ученика и кладёт знание в голову в виде компетенции. Всё, знание стало actionable -- дисциплина начинает жить как некоторый кусок мозга ученика, плотно перевязанный связями с другими кусками мозга, где живут другие дисциплины и в любой момент готово сработать, оно превратилось в компетенцию. Не будем даже интересоваться, как именно это устроено внутри мозга. Это функциональное описание на системном уровне компетенций, меня не волнует тут нейрофизиология. Меня волнует только то, что для любого знания нужен не только носитель информации этого знания, но и интерпретатор, учитывающий это знание при действиях во внешнем мире. И мозг (или компьютер в датацентре, или компьютер в роботе, у которого ведь тоже могут быть компетенции) как раз такое место, где носитель информации и интерпретатор встречаются, и это позволяет обзывать такую дисциплину системой, привязывать её к 4D. Это и есть transfer, заключительная часть "изготовления дисциплины". Осталось проверить и провести приёмку, то есть выполнить V&V, а дальше принять компетенцию-кусок-мозга в эксплуатацию и эксплуатировать.

-- ученик прекращает быть учеником, и просто использует компетенции в жизни. Эксплуатация компетенций, для чего всё и затевалось!

-- ученик находит проблемы в своих компетенциях. Он осознан, поэтому может эти проблемы отследить и описать. Он тем самым даёт отклик исследователю-разработчику, R&D продолжает добывать результаты с учётом этих "пользовательских запросов", всё образование по дисциплине проходит очередной цикл, мозги ученика получают patch (обновление, новую версию, "новую прошивку"). 

Вот этот последний пункт жизненного цикла важен, он расширяет жизненный цикл. Управление конфигурацией, управление изменениями, откат неудачных версий, вот это всё с компетенциями должно происходить как обновления в Windows (в принципе, обновление корпоративного софта или софта крупных вебсайтов происходит примерно так же, только процедуры чуть менее известны). Ну, или как обновления приложений в телефонах.

Тем самым поставка образования из разовой превращается в сервис, "последняя версия Windows 10, дальше она будет вечно обновляться", и точно так же "Последний аттестат вашего образования вы только что получили, далее мы будем непрерывно его обновлять. Никаких гарантий необновившим". Плохо обновляют? Меняем провайдера образования на того, кто это делает лучше!). Мозги в этом плане мало отличаются от телефона, который только и делает, что меняет ОС и приложения -- чтобы быть современным!

Тут всё уже хорошо для обсуждения, чётко видно антикварное разделение труда и чудовищный time to market, особенно в фундаментальных дисциплинах с надеждой на массовый выпуск мозгов со state-of-the-art мировоззрением. 

В прикладных дисциплинах при мелкосерийном выпуске обученных мозгов время от окончания исследований до получения результата вполне можно делать небольшим. Всякие разработчики прикладных методик типа Kanban for developing или Requirements discovery разъезжают по миру с концертами, сеют разумное-доброе-вечное в разных городах и весях. Они себя и позиционируют-то как консультанты-тренеры-учителя, а не как разработчиков! И пишут по результатам своих исследований книжки, которые справедливо воспринимаются как учебники. Эти учебники они поддерживают своими очными курсами, а иногда и онлайн-курсами -- беда только в том, что масштабирования тут особого в их жизненных циклах нет, но иногда оно вполне происходит. 

Переходим к EduOps

Для чего нам вдруг потребовалось такое рассуждение? Для того, чтобы предложить концепцию EduOps ровно так же, как ранее были предложены концепции DevOps, DataOps и далее NoOps. Команды (не отдельные люди!) разработчиков содержания образования, то есть те люди, которые проводят R&D в каких-то предметных областях (в том числе фундаментальных предметных областях -- онтологике, системном мышлении и т.д.), берут на себя ответственность не просто за исследования, но и за эксплуатацию результатов исследований -- то есть за то, чтобы результаты их исследований превращались в компетенции.

Идея DevOps решала проблему невидимой высокой, но вполне кирпичной стены между левой и правой частями V-диаграммы в информационных проектах. Исходные коды перекидываются разработчиками (Developers) эксплуатационщикам (Operations) с воплем "от нас ушло!" и немедленным требованием денег. Самые сознательные разработчики с тяжёлым вздохом вдруг признали ответственность за то, что происходит с исходными кодами после того, как "от них ушло" и назвались DevOps. Результаты? Выпуск пары-тройки релизов в день на "боевые сервера", вместо одного релиза раз в полгода или раз в год. Скорость разработки не изменилась, но вот скорость получения результатов разработки пользователями изменилась в разы и разы.

Потом это же произошло с работниками, занимающимися данными -- появились DataOps. В 2011 году появился термин NoOps -- ибо была поставлена задача автоматизации происходящего в system realization, и сопутствующая дискуссия, что никакого NoOps не выйдет, потому как какие-то люди должны таки заниматься этой автоматизацией. Эта история DevOps-DataOps-NoOps с большим числом ссылок написана вот тут: https://ailev.livejournal.com/1367897.html.

Моя идея в том, чтобы включить R&D в жизненный цикл образования (это, кстати, не новая идея -- в "Педагогика и логика" Георгий Петрович Щедровицкий высказывал именно её, отцы-основатели МФТИ в своей "образовательной системе МФТИ" явно проговаривали именно её, и несть примеров именно этого). Отличие моего предложения в том, что я предлагаю явно следовать идеям DevOps: нужно чуть подхакать и Dev часть и автоматизировать по максимуму Ops части, чтобы иметь возможность выкатывать по множеству обновлений версий в день, а не обновляться раз в двадцать пять лет (срок физического вымирания поколения учителей), как это происходит с фундаментальным образованием сейчас.

Примером тут может служить Andrew Ng и другие исследователи Deep Learning/Machine Learning/AI, которые ведут исследования, а результаты оформляют зачастую не только как статьи, но и как лекции во всевозможных школах, делают видеокурсы, тьюториалы. А ещё их исследования легко воспроизводимы (публикуются данные), поддержаны инструментами (они публикуются тоже, благо это софтверные инструменты), см. подробности в "как организован прогресс в AI и почему там всё быстро", https://ailev.livejournal.com/1360574.html. 

Есть мощный выход от "упражнений для учёбы" в "проекты для дела" -- Kaggle (https://www.kaggle.com/) используется и учениками для тренировок, и промышленниками для того, чтобы задать какое-то новое направление в исследованиях и разработках. И этой же цели служат разнообразные другие соревнования и хакатоны (начиная с DARPA Grand Challenge, в котором приняли участие студенческие команды в том числе -- это тоже было частью образования, равно как частью исследований, https://ru.wikipedia.org/wiki/DARPA_Grand_Challenge).

Идея benchmarks и учебных datasets с упражнениями тут стоят очень недалеко. Исследования и образования, экзамены для исследователей с их идеями и учеников с их освоением материала -- всё потихоньку смешивается. Всё уже происходит, нужно только структурировать лучшие практики происходящего, и для этого хорошо подходит риторика EduOps.

Параллельное фундаментальное образование

Ещё образовательная инженерия (если уж заговорили на языке EduOps) перемешивается с исследованиями в традициях параллельной инженерии (concurrent engineering, https://ailev.livejournal.com/943532.html): все ведущие практики разных стадий жизненного цикла по факту идут вперемешку. Пусть это будет параллельное образование, concurrent education. То есть будущее образования я вижу не столько в изменении поздних стадий жизненного цикла (например, очередной хайп по поводу edutainment и очередной загиб всех этих попсовых "игрофикаций"), в особом внимании к общей организации жизненного цикла -- по образу и подобию DevOps.

А само изготовление нужного мозга, вестимо, будет автоматизироваться, равно как огромное внимание будет уделяться управлению конфигурацией не столько на уровне проекта/design ("в порядке ли все учебники на полке? Правильные ли у них версии? Совместимы ли между собой?"), но на уровне воплощения системы ("В порядке ли все компетенции? Правильные ли у них версии? Совместимы ли между собой?").

Тем самым получается вполне предметный разговор про современных EduOps, которые результаты своих исследований заморачиваются оформить не просто публикацией в arxiv.org, но и тьюториалом в какой-нибудь MOOC, набором упражнений, рассылкой изменений содержания по итогам исследований для прошедших уже тьюториал и прочих технологических приёмах, которые
-- резко ускоряют время получения компетенций в мозгах учеников после того, как были добыты лежащие в основе этих компетенций знания
-- управляет кофигурацией знаний, все эти откатки-накатки, тестирование компетенций в их взаимодействии с проектами из жизни, а не теорий в их взаимодействии с лабораторными тепличными условиями
-- по возможности автоматизирует это получение компетенций, чтобы не иметь проблемы с масштабированием на тысячи и даже миллионы учеников.

EduOps -- это про организацию жизненного цикла образования в Просвещении-2020, то есть всё это должно заработать не только в прикладном образовании, но и в фундаментальном, где мы должны столетний жизненный цикл массового перевода результатов исследований в массовые мыслительные компетенции сократить до пятилетнего.

Это мы и делаем в Школе системного менеджмента, http://system-school.ru/. Скажем, я не только исследования по системному мышлению и методологии системной инженерии и системного менеджмента веду, но и учебник написал, и задачами озаботился, и даже MOOC сделал. Это далеко не EduOps, как это должно бы быть, но ещё не вечер -- мы медленно-медленно ползём в правильном направлении. Этот пост про осознанность этой ползьбы: мы должны чётко понимать то, что делаем, иметь какую-то приличную онтику для обсуждения происходящего, и желательно не изобретать свою, а "встать на плечи гигантов". Мы и встаём на плечи гигантов, в данном случае на плечи исследователей и разработчиков из DevOps, DataOps, NoOps.

UPDATE: обсуждение в фейсбуке -- https://www.facebook.com/groups/771940449578453/permalink/1497615923677565/