Про асимметрию знаний

И почему научить кого-либо чему-либо намного сложнее, чем кажется.

О разнице в знании/понимании часто говорят как о вертикальной плоской шкале — знает больше, знает меньше. Кроме того, что это дискриминирующая модель, она ещё и вводит в заблуждение — мол, достаточно просто рассказать человеку то, чего он не знает и человек поднимется по шкале выше.

Мне ближе модель многомерного графа, где наши знания в разных областях находятся в разных точках графа. Кроме текущей позиции есть путь, по которому мы к этой точке пришли. Вариантов пути к каждому узлу (и дальше от него) некоторое множество, поэтому граф многомерный (или скорее мультиверсный, но для относительной простоты модели сюда не пойдём). Граф нельзя хакнуть или точнее не всегда можно хакнуть. То есть, не достаточно просто получить информацию о нужном узле, чтобы на него переместиться из текущей позиции. Для понимания не достаточно информации, должны активироваться нужные связи, должен быть пройден некий оптимальный для конкретного случая путь до следующего узла. Поэтому мы можем многократно сталкиваться с похожей информацией в разных проявлениях и контекстах прежде чем получим (поймём, усвоим, интернализуем) знание из этой информации.

Проблема обучения и в качестве учеников, и в качестве учителей в том, что мы пытаемся хакать граф. То есть, просто давать или получать информацию по целевому узлу. Раздражаясь и переживая, что информация отскакивает или вязнет и перейти по графу не получается. Ещё одна проблема в том, что оптимальный путь заранее не известен, это всегда попытка применить лучшие практики, а если не получается, то просто нащупывать. Отсюда несколько моментов:
— Надо понять состояние графа до того, как учиться или учить;
— Не пытаться перепрыгнуть из одного узла в другой, а стараться пройти по промежуточным точкам даже если есть ощущение избыточности;
— Тратить на первые два пункта столько времени, сколько потребуется. К некоторым узлам нужно подбираться годами (см. квантовая физика);
— Для полноценной командной работы тратить время на активацию нужных узлов в графах. Но при этом не пытаться активировать их одними и теми же путями (тут некоторые могут вспомнить насколько плохо работает массовое корпоративное обучение).

Рассылка новых постов и статей