Шрифт:
Интервал:
Закладка:
● Нет, научение не происходит пассивно под действием данных или лекций: напротив, когнитивная психология и нейровизуализационные исследования говорят нам, что дети – это настоящие ученые, постоянно генерирующие новые гипотезы, а мозг – это вечно активный орган, который учится путем проверки моделей, проецируемых на внешний мир.
● Нет, ошибки совершают не только «плохие» ученики: ошибки – это неотъемлемая часть научения, ибо наш мозг может скорректировать свои модели только тогда, когда обнаруживает несоответствие между собственными представлениями и реальностью.
● Нет, сон – это не просто отдых: это неотъемлемая часть нашего алгоритма научения, важный период, в течение которого наш мозг воспроизводит свои модели по кругу и усиливает опыт дня в десять, а то и сто раз.
● И нет, современные самообучающиеся машины не превосходят человеческий мозг: этот орган был и остается – по крайней мере, на сегодняшний день – самым быстрым, самым действенным и самым энергоэффективным из всех устройств обработки информации. Наш мозг – самая настоящая вероятностная машина; в течение дня он успешно извлекает максимум информации из каждой прожитой секунды, а ночью преобразует ее в абстрактное и общее знание. К сожалению, способ, которым он это делает, воспроизвести в компьютерах пока не удается.
В прометеевской битве между процессором и нейроном, машиной и мозгом по-прежнему выигрывает последний. В принципе в механике мозга нет ничего такого, чего не смогла бы сымитировать машина. Все идеи, которые я изложил здесь, давно известны специалистам в области вычислительной техники, в своих исследованиях черпающим вдохновение из нейробиологии340. И все же на практике машинам еще предстоит пройти долгий путь. Чтобы подняться на новый уровень, им понадобится многое из того, о чем мы говорили в этой книге: внутренний язык мышления, который позволяет легко рекомбинировать понятия; алгоритмы рассуждений на базе распределения вероятностей; функция любопытства; эффективные системы управления вниманием и памятью; возможно, алгоритм сна/бодрствования, расширяющий обучающее множество и увеличивающий шансы на открытие. Алгоритмы такого типа уже существуют, но их производительность несравнимо ниже таковой у новорожденного ребенка. Одним словом, мозг сохраняет преимущество над машинами, и я убежден, что так будет еще долгое время.
Чем дольше я изучаю человеческий мозг, тем больше поражаюсь его возможностям. Однако я также знаю, что его производительность сильно зависит от среды, в которой он развивается. Многим детям не удается реализовать свой потенциал по одной простой причине: их семьи и школы не обеспечивают идеальных условий для научения.
Международные сравнения вызывают тревогу: они показывают, что за последние пятнадцать или двадцать лет школьное образование во многих западных странах, включая мою родину, Францию, резко ухудшилось, тогда как в азиатских странах и городах – Сингапуре, Шанхае, Гонконге и других – наоборот, улучшилось341. Особенно это заметно на примере математики, которая раньше была одной из самых сильных сторон французской системы школьного образования. В период с 2003 по 2015 год показатели так сильно упали, что, по данным TIMSS, моя страна сейчас занимает последнее место в Европе[37] (TIMSS, Trends in Mathematics and Science Study – международное мониторинговое исследование качества школьного математического и естественно-научного образования, позволяющее сравнить подготовку 15-летних детей в разных странах мира).
Сталкиваясь с неудовлетворительными результатами, мы зачастую спешим обвинить во всем учителей. На самом деле, никто не знает истинных причин этой печальной тенденции. Кто же виноват: родители, школы или общество в целом? А может, все дело в недостатке сна, невнимательности или видеоиграх? Каковы бы ни были причины, я убежден, что новейшие достижения науки о научении помогут исправить ситуацию. Сегодня мы знаем гораздо больше об условиях, которые содействуют научению и улучшают память. Все мы, родители и учителя, должны научиться применять эти знания в повседневной жизни, дома и в классе.
Все результаты научных исследований, изложенные в этой книге, сводятся к нескольким простым советам, легко применимым на практике. Давайте повторим их вместе.
● Адекватно оценивайте своих детей. При рождении младенцы обладают широчайшим диапазоном ключевых навыков и знаний. Представления о физических объектах, чувство числа, способность к языкам, знания о людях и их намерениях… В мозге маленьких детей уже имеется столько модулей! Все эти основополагающие навыки позже пригодятся для изучения физики, математики, языков и философии. Если мы хотим извлечь максимальную пользу из интуитивных детских представлений, необходимо, чтобы все слова и символы, которыми овладевают дети, даже самые абстрактные, были связаны с уже существующим знанием. Именно эта связь и придает им смысл.
● Старайтесь извлекать максимальную выгоду из сензитивных периодов в развитии мозга. В первые годы жизни каждый день создаются и разрушаются миллиарды синапсов. Эта бурная деятельность делает мозг ребенка крайне восприимчивым, особенно к овладению речью. Следовательно, обучение второму языку должно начинаться как можно раньше. Также имейте в виду, что нейропластичность сохраняется по меньшей мере до подросткового возраста. В течение всего этого периода изучение любого иностранного языка наиболее эффективно, ибо ведет к фактической трансформации мозга.
● Обогащайте окружающую среду. В том, что касается научения, мозг ребенка – самый мощный из суперкомпьютеров. Помните об этом и снабжайте его нужными данными с самого раннего возраста. Это могут быть словесные игры, конструкторы, сказки или головоломки… Ведите с ребенком серьезные беседы, без колебаний отвечайте на вопросы (даже самые сложные), используя «недетский» лексикон, рассказывайте о том, как устроен мир. Помните, что, обогащая среду малыша, особенно в плане языков, вы содействуете развитию его мозга и продлеваете период пластичности.
● Перестаньте думать, что все дети разные. Идея, будто каждому из нас свойственен свой собственный, индивидуальный стиль научения, – миф. Нейровизуализационные исследования показывают, что все мы полагаемся на одни и те же нейронные сети и правила научения. Нейронные сети для чтения и математики одинаковы у всех, плюс-минус несколько миллиметров – даже у слепых детей. В научении все мы сталкиваемся с одинаковыми препятствиями и преодолеваем их одними и теми же способами. Индивидуальные различия, если они существуют, больше касаются имеющихся у детей знаний, мотивации и скорости, с которой они учатся. Точно определяйте текущий уровень каждого ребенка – это позволит выявить наиболее актуальные проблемы. Но главное – учителя и родители должны убедиться, что все дети овладели основами языка, грамоты и математики, которые нужны каждому.