Смысл этого исследования, а также проблемы определения пола цыплят не только в том, что одни учебные материалы лучше других. Смысл в том, что для эффективного обучения нужно глубоко анализировать, какие концепции необходимо усвоить и как им лучше учить. В этой книге мы видели и другие примеры концептуально грамотного обучения: учебник Кэрол Смит о корпускулярной природе материи (вторая глава), Мишлен Чи о кинетической природе тепла (третья глава), Джона Клемента о повсеместности сил (пятая глава), Мишеля Рэнни об антропогенных причинах изменений климата (седьмая глава), Вирджинии Слотер о виталистической природе биологической активности (восьмая глава), Сары Грипшовер о метаболических механизмах потребления пищи (девятая глава), Кена Спрингера о биофизических основах наследственности (десятая глава) и Терри Ау о микробной теории заболеваний (одиннадцатая глава).

Все эти руководства оказались эффективными, потому что привлекают ту же аналитическую мощь, что и в случае обучения определению пола цыплят и принципам математического равенства. В их основе лежит анализ области, в ходе которого то, что учащиеся считают истинным, либо подвергается сомнению (если убеждения ошибочны), либо уточняется (если убеждения правильные, но неточные), либо расширяется (если они правильные, но неполные). Эффективные руководства прокладывают путь между интуитивными теориями учащихся и профессиональными теориями в данной дисциплине. Полученный путь редко бывает единственно возможным, но тем не менее он работает. К видам обучения, которые не прокладывают таких путей, относятся примеры типа «подставь — получи», свободное исследование микромиров и ненаправленное экспериментирование (их неэффективность описана в пятой главе). Эти подходы позволяют студентам сохранить свои интуитивные теории, так как не бросают им вызов и не уточняют их.

Не эффективно и развивать способности в целом, например навыки критического мышления, количественных рассуждений и постановки вопросов. Эти умения не решают концептуальных проблем, которые присущи интуитивным теориям. Анализ текста об астрономии не поможет стороннику теории плоской Земли признать, что Земля — шар, а обучение постановке контролируемых физических экспериментов не заставит человека переключиться с теории импульса на теорию Ньютона. Учащимся нужно объяснять интуитивные теории, рассказывать, почему они неверны, и демонстрировать, почему научные теории тех же явлений гораздо лучше. Конечно, общие навыки мышления важно развивать, но они не панацея от заблуждений в конкретных научных дисциплинах.

По самой своей природе наука разделена на дисциплины. Конкретные специалисты (например, палеонтологи) применяют конкретные методы (например, радиоуглеродное датирование), чтобы проверить конкретные гипотезы (например, что одно ископаемое старше другого) на основе конкретных данных (например, различий во времени радиоактивного распада). Поскольку занятия наукой привязаны к отдельной области, обучение науке тоже должно быть таким. Учащиеся на конкретных предметах (например, микробиологии) должны освоить конкретные понятия (например, бактерии, РНК, митохондрии), входящие в конкретные теории (например, микробную и клеточную), связанные с конкретными явлениями (например, ферментацией, разложением, болезнями). Если обучение игнорирует дисциплинарную природу интуитивных и научных теорий, у него будут такие же шансы на успех, что и шансы ядерного физика сделать важное открытие в иммунологии или иммунолога в ядерной физике. Это возможно, но я бы особо на это не рассчитывал.

* * *

Перейти от интуитивных теорий к научным непросто, и эта сложность часто усугубляется неспособностью увидеть ограничения интуиции. Исходные теории дают ощущение понимания, которое кажется правильным и достаточным, и мы редко стремимся исправить что-то самостоятельно.

Подумайте о радуге. Вы не раз ее видели и знаете ее форму и порядок цветов. Вы знаете, что радуга «убегает» и до нее нельзя дотронуться. Вы, вероятно, даже знаете условия, при которых возникает радуга. Но можете ли вы сказать, что хорошо понимаете это явление? Как бы вы оценили себя по шкале от одного до семи, где один — это «плохо понимаю» и семь — «понимаю на профессиональном уровне»?

Поскольку вы до конца прочли книгу об ограниченности интуитивных теорий, возможно, вы оцените свои знания о радуге осторожно, так как понимаете, что интуитивные теории света и оптики могут быть недостаточны, чтобы уловить истинную природу этого явления. Но в целом взрослые далеко не так осмотрительны и считают, что знают больше, чем на самом деле. Если попросить их оценить понимание радуги или любого другого природного явления (например, землетрясений, комет и приливов), большинство сочтет свое понимание «средним», то есть четыре на шкале от одного до семи. Но если попросить нарисовать свое объяснение («Покажите, как именно образуется радуга?»), уверенность снизится с четырех до трех. А если задать контрольные вопросы («А почему радуга не прямая, а дугообразная? Почему цвета радуги всегда появляются в том же порядке?»), самооценка падает с трех до двух.

Склонность переоценивать понимание природных явлений называют иллюзией объяснительной глубины. Она заключается в том, что люди считают понимание, основанное на интуитивных теориях, гораздо более глубоким, чем в действительности. Эту иллюзию обнаружили у людей разного возраста, от четырех до сорока лет, и с разным уровнем образования — от минимального контакта с наукой до магистерской степени[361]. Ее находили даже у людей со значительным опытом в рассматриваемой области, например у профессиональных велосипедистов, которых просили объяснить механику велосипеда[362]. У меня самого научная степень по психологии, я считаюсь специалистом в этой области. Однако я падаю жертвой иллюзии объяснительной глубины каждый раз, когда готовлю новую лекцию на психологические темы. Начинаю я в убеждении, что знаю столько, что хватит на часовое занятие, но вскоре прихожу к выводу, что могу рассказывать всего пять минут. Первый год преподавания стал для меня одной долгой экскурсией в мир иллюзии объяснительной глубины.

Ученые, занимавшиеся этой иллюзией, пришли к выводу, что дело не только в самоуверенности, похожей на излишнюю уверенность в умении водить машину и делать финансовые инвестиции. Иллюзия объяснительной глубины специфична для сложных систем, изобилующих не всегда очевидными причинными механизмами, множеством уровней анализа и неопределенными конечными состояниями. Она не касается знаний, не имеющих этих свойств: процедур (например, умения готовить печенье с кусочками шоколада) и нарративов (например, знакомства с сюжетом «Звездных войн»). Если вы считаете, что умеете печь такое печенье или можете пересказать «Звездные войны», вероятно, так и есть.