Научение процессным паттернам в отличие от запоминания процессных паттернов

ailev 16 июля 2005, 18:08 в Openmeta (оригинал в ЖЖ)

Томас Маллой к процессному обучению относит обучение языку, музыке, работе с компьютерами в сложных операционных системах, а также дедуктивной, индуктивной и выводящей логикам. В общем, все то, чему учиться несколько лет. А ему нужно учить студентов той самой логике. А в друзьях у него -- Джон Гриндер, а авторитетом и образцом служит Бейтсон (работы которого этот Маллой как раз и развивает -- http://www.psych.utah.edu/malloy/index.html). Поэтому он дает весьма абстрактные определения, типа "Процессное обучение -- это структурирование наших внутренних процессов такими способами, которые позволяют нам соотноситься с внешними процессами". Мир динамичен, в нем процессы, и в нас тоже процессы. Мы должны успевать "втыкаться" своими процессами во внешние процессы, причем в реальном времени.

---

Поэтому Томас Маллой разрабатывает собственные образовательные модели, которые отрицают важность текстов, картинок, иллюстраций и даже телевидения и анимации в процессе процессного обучения. Ибо это по его словам приводит только к тренингу восприятия, не более, хотя что-то из процессного обучения и удается сделать, но немного. То есть чтение учебника не дает умения решать задачи. И просмотр кинофильма. И просмотр мультимедийной компьютерной презентации. Для научения (структурирования внутренних процессов) нужно проводить активные эксперименты с внешним процессом. И тогда можно научиться неким мыслительным паттернам, а не запомнить эти паттерны. Поэтому Маллой склоняется к использованию компьютерных игр и интерактивных компьютерных симуляторов -- http://www.psych.utah.edu/malloy/J-ITM_Difference_to_Inference00-09-26/JITM-Diff_to_Inf.htm

---

Нужно идентифицировать мыслительные паттерны, которые мы считаем ценными. Затем структурировать компьютерную программу так, чтобы ее контекст заставлял людей использовать те мыслительные паттерны, которые мы считаем ценными. Это и есть edutainment, ежели мы сумеем достичь высокой играбельности. В любом случае программа должна моделировать реальный мир с той точностью, чтобы поддержать нужные нам мыслительные/поведенческие паттерны и сделать это таким образом, чтобы студент открывал заложенные в ней принципы.

---

Маллой достаточно нагл, чтобы предложить компьютерную игру, в которой он учит студентов дедукции, индукции и выводу, а заодно еще и внедряет в них "правильное понимание науки". Игра "вдалбливает", что "карта -- это не территория", что нужно искать "разницу, которая дает разницу". Учит осторожно относиться к результатам отдельных опытов. И все это на материале обучения статистике. http://www.psych.utah.edu/learn/difference_to_inference/

---

Это я все про Практики ОпенМеты размышляю...