Компликология. Создание развивающих, диагностирующих и деструктивных трудностей - страница 27

3. С точки зрения данного подхода нет смысла в поиске расхождений между: а) нормативными формальными моделями, предписывающими, как принимать решения, и б) реальным поведением эксперта, и нет смысла в оценке этих отклонений реального поведения как ошибочных. В ситуациях высокой сложности само понятие ошибки становится неоднозначным, оно теряет содержательность и четкость критериев различения ошибок и не ошибок. Так, отклонение от принятых методов может быть ценной инновацией, а не ошибкой. В нестабильных условиях жесткая установка на безошибочную деятельность малоадаптивна. Отклонение результата от цели в нежелательном направлении (например, катастрофа) должно рассматриваться субъектом как отправная точка для исследования и поиска способов избежать подобных результатов впоследствии.

С этими положениями связана методология подхода naturalistic decision making – проведение полевых качественных исследований реальной деятельности профессионалов. Сюда относятся наблюдения, интервью, анализ случаев, а также модифицированный когнитивный анализ задач (cognitive task analysis). Исследователю предлагается сосредоточиться на поиске и объяснении того, какую информацию опытный решатель ищет, как ее интерпретирует и какие правила принятия решения вырабатывает применительно именно к конкретной ситуации. Главное – понять, как происходит познание в естественных условиях профессиональной деятельности. «Естественные» условия здесь понимаются как оппозиция искусственным, лабораторным – аналогично естественному эксперименту (о котором авторы почему-то ничего не пишут, а лишь критикуют лабораторные эксперименты). В оригинальных англоязычных источниках, начиная с книги Э. Хатчинса [Hutchins, 1995], используется выражение «cognition in the wild» – «познание в диких условиях», где понятие «дикие условия», как и в русском языке, содержит разные коннотации: это познание не просто в естественных условиях, а и в условиях критических – «диких» по экстремальности, «в диких дебрях» сложных ситуаций и сложной деятельности.

Сторонники этого подхода не отказываются от экспериментов со строгой проверкой гипотез и изощренной статистической обработкой данных, по крайней мере, в будущем, но практически их не проводят и подчеркивают, что эти методы, даже в случае их использования, занимали бы лишь подчиненное место, поскольку в изучаемой сложной реальности просто нет ничего, к чему их можно было бы применить [Mishler, 1990].

Соответственно вместо критериев валидности, используемых в лабораторных исследованиях, предлагаются другие: критерий правдоподобия (credibility), отражающий степень обоснованности заключений исследования, и критерий, отражающий возможность переноса результатов в другие условия (transferability).

Целью обучения при таком подходе является не формирование стереотипов действий, пригодных для стереотипных ситуаций, а воспитание личностных черт и мышления эксперта, способного эффективно решать уникальные каждый раз задачи.

Часть положений этого подхода уязвима для критики. Так, представляется, что переход к обобщенным моделям той или иной степени формализации должен неизбежно произойти на определенном этапе развития данного направления. Об этом можно судить, исходя хотя бы из того, что в нем как раз реализуются программы обучения. В связи с этим неизбежно возникнет проблема сравнения эффективности программ, их преимуществ и недостатков, а также и проблема сравнения ситуаций, в которых обученные действовали тем или иным образом. Для таких сравнений станет необходимостью разработка неких обобщенных и вынужденно формализуемых критериев, причем, надо думать, не вполне приятной необходимостью, учитывая методологические установки сторонников данной парадигмы. Или же им придется отказаться от сравнения, действуя по принципу: «Все программы обучения хороши, выбирай на вкус». (Но вряд ли это устроит заказчиков, выделяющих финансовые и другие ресурсы для учебной подготовки в критически важных областях и заинтересованных в ее наибольшей эффективности.) Как с этой проблемой справятся разработчики данного подхода, пока неясно.