Вы убеждены, что ваши ученики умнее, чем кажутся, и знаете, что если бы только они приложили немного усилий, то учились бы намного лучше? Но как же заставить их приложить эти усилия? Следует ли давать им конфеты за каждый правильный ответ в течение всей оставшейся жизни? Это не кажется таким уж практичным решением. Кроме того, для бедных учащихся средней школы уже существуют огромные награды за хорошую учебу и высокие результаты на экзаменах – пусть не немедленные, пусть не за каждый индивидуальный правильный ответ, но в долгосрочной перспективе они есть.

Если результаты зачетов и средний балл учащегося на протяжении всей учебы в средней и старшей школе отражают IQ, равный 97 баллам, а не 79, то гораздо выше вероятность, что он окончит школу, потом колледж, а потом получит хорошую работу – и на этом этапе сможет купить себе столько пакетиков с M&M’s, сколько пожелает.

Но каждый учитель средней школы знает, что убедить учеников в верности этой логики гораздо труднее, чем кажется. Мотивация, как выясняется, довольно сложная штука, а вознаграждения порой дают нежелательную отдачу.

В своей книге «Фрикономика» (Freakonomics) Стивен Левитт и Стивен Дабнер рассказывают историю об одном исследовании, предпринятом в 1970-х годах с целью проверить, не увеличится ли объем сдачи донорской крови, если назначить донорам небольшое денежное вознаграждение. И в результате он не увеличился, а наоборот, кровь стали сдавать меньше людей.

И хотя «M&M’s-тест» предполагает, что назначение детям материальных стимулов для достижения успеха должно оказывать на них большое влияние, на практике так получается далеко не всегда.

В последние годы гарвардский экономист Роланд Фраер, в сущности, пытался расширить «M&M’s-эксперимент» до масштабов всей школьной системы. Он опробовал в общественных школах несколько различных поощрительных программ – начисление бонусов учителям, если они улучшали тестовые результаты своих классов; предложение различных стимулов, вроде бесплатных минут разговора по сотовому телефону, учащимся, если они улучшали собственные результаты тестов; финансовую стимуляцию семей, если их дети начинали учиться лучше.

Эти эксперименты проводились с крайней скрупулезностью и точностью – и результаты почти во всех случаях были разочаровывающими.

Во всем объеме полученных данных есть всего пара светлых пятен – например, в Далласе программа платы, выделяемой маленьким детям за каждую прочитанную книгу, похоже, оправдала себя, приведя к лучшим оценкам в классе чтения для англоговорящих учеников. Но по большей части все эти программы заканчивались ничем.

Самый крупный эксперимент, который предлагал материальные стимулы учителям в Нью-Йорке, обошелся в 75 миллионов долларов и потребовал для своего проведения три года – а весной 2011 года Фраер доложил, что он не привел ни к каким положительным результатам.

Вот в чем проблема с попытками мотивировать людей: никто по-настоящему не знает, как это делать и делать хорошо. Именно поэтому мы имеем такую процветающую индустрию вдохновляющих постеров, книг по самопомощи и ораторов: то, что нас мотивирует, нелегко объяснить и трудно измерить.

Отчасти сложность состоит в том, что различные типы личностей по-разному отвечают на различную мотивацию. Мы знаем это благодаря серии экспериментов, предпринятых в 2006 году Кармит Сигал, которая в то время готовилась к защите докторской диссертации на экономическом факультете Гарварда, а теперь преподает в Цюрихском университете.

Сигал хотела проверить, как взаимодействуют личность и стимулы, и в качестве инструмента выбрала один из самых простых на свете тестов – систему оценки базовых канцелярских навыков, которая называется тестом кодирования. Тест этот чрезвычайно прост. Вначале участникам предлагают ключ к ответам, в котором набору простых слов присвоены четырехзначные идентификационные номера. Список выглядит примерно так:

А потом чуть ниже на той же странице предлагается тест с выбором из нескольких вариантов, причем для каждого слова даны пять различных четырехзначных чисел как потенциально правильных ответов.

Все, что нужно сделать, – это найти правильное число в предоставленном выше ключе и затем поставить галочку в нужной ячейке (1С, 2А, 3С и т. д.). Это делается мгновенно, хотя порой несколько отупляет мышление.

Сигал привлекла две большие базы данных, которые включали результаты, показанные тысячами молодых людей в тесте на скорость кодирования и стандартном тесте на когнитивные навыки.

Одной такой базой был Национальный лонгитюдный опрос молодежи (National Longitudinal Survey of Youth, или NLSY), гигантское исследование, которое начало изучать огромное число – более 12 000 – молодых людей в 1979 году. Другим источником данных была группа военных рекрутов, которые проходили тест на кодирование в проверочных испытаниях для людей, желающих вступить в ряды вооруженных сил США.

У учащихся средней школы и студентов колледжей, которые участвовали в NLSY, не было никаких реальных стимулов стараться во время тестов: полученные ими баллы предназначались исключительно для исследовательских целей и не оказывали никакого воздействия на их успеваемость и успехи. Однако для рекрутов их тесты имели огромное значение: низкий балл не позволил бы им вступить в ряды вооруженных сил.

Когда Сигал сравнивала результаты двух групп по каждому тесту, она выяснила, что в среднем учащиеся старшей школы и колледжа в когнитивных тестах справлялись с заданиями лучше, чем рекруты. Но в тестах на скорость кодирования с заданием лучше справлялись рекруты.

Конечно, могло оказаться так, что молодые люди, которые собирались вступить в армию, обладали врожденным талантом к сравнению цифр и слов, но это казалось маловероятным. В действительности же тест на скорость кодирования, как поняла Сигал, измерял способность более фундаментальную, чем обычные канцелярские навыки, а именно – склонность и способность участников теста заставить себя заинтересоваться самым скучным на свете заданием.

Рекруты, которым было что терять, вкладывали больше усилий в тест по кодированию, чем молодежь из NLSY, и в таком простом тесте этот дополнительный уровень старания был для них достаточен, чтобы опередить своих лучше образованных сверстников.

Кстати, не забывайте, что NLSY не был одноразовым тестом: он прослеживал прогресс молодых людей в течение многих последующих лет. Так что Сигал вернулась к базе данных NLSY, изучила результаты каждого студента по когнитивным навыкам и результаты теста на скорость кодирования в 1979 году, а потом сопоставила эти числа с заработком тех же людей два десятилетия спустя, когда бывшим студентам было около сорока лет.