Учиться учиться: почему методы обучения, которые кажутся наиболее удобными, на самом деле дают наихудшие результаты

Три года назад пришлось учиться, что означает «искусственный интеллект»; затем — заниматься промпт-инжинирингом; а сейчас — осваивать «агентный ИИ». Никто не знает, чему придется учиться в 2030 году, но почти никто не сомневается, что учиться придется чему-то. Общим знаменателем является не ИИ, а глагол «учиться». «В 1970 году в книге „Шок будущего“ Элвин Тоффлер процитировал психолога Герберта Гержуоя: „Неграмотным завтрашнего дня станет не тот, кто не умеет читать, а тот, кто не научился учиться“. Спустя полвека эта фраза перестала звучать как пророчество. В отчете «Будущее рабочих мест 2025» (Future of Jobs Report 2025) Всемирного экономического форума оценивается, что 39 % ключевых навыков среднестатистического работника претерпят изменения или устареют к 2030 году: из каждых ста работников 59 потребуют той или иной формы переподготовки. Стефан Касриэль, в то время генеральный директор Upwork, популяризировал идею о том, что навыки имеют «средний срок годности»: каждые пять лет их ценность снижается примерно вдвое. А компании уже говорят о «гибкости обучения» (learning agility): нанимать не столько за то, что человек знает, сколько за скорость, с которой он осваивает то, чего не знает». «Проблема не только в том, что научиться учиться стало срочной необходимостью. Дело в том, что большинство людей учатся вразрез с тем, что рекомендует наука, и не могут этого заметить, потому что именно те методы, которые не работают, создают ощущение, будто они работают». В 2013 году Джон Данлоски и его коллеги провели оценку десяти техник обучения с учетом всех доступных данных. Подчеркивание, повторное чтение и составление краткого изложения — три самых популярных метода — были отнесены к категории «низкой полезности». Еще хуже обстоят дела с верой в «стили обучения» (визуальный, аудиальный): Гарольд Пашлер, Роберт Бьорк и их коллеги не нашли этому подтверждения и назвали контраст с их популярностью «поразительным и тревожным». «У этого парадокса есть название. В 1994 году Бьорк ввёл понятие «желательных трудностей»: препятствий, которые ухудшают сиюминутные результаты, но улучшают долгосрочное усвоение. Перечитывание даёт беглость, которую путают с владением материалом; попытки вспомнить приводят к неловкости, которую путают с неудачей. Лучшая стратегия — это, как правило, та, которая поначалу кажется самой неприятной». Чаще всего наиболее эффективно — проверить себя, прежде чем почувствовать себя готовым. Чтобы научиться пользоваться ИИ, лучшая стратегия — начать им пользоваться; чтобы подготовиться к экзамену — сдавать пробные экзамены; чтобы запомнить доклад — с самого начала имитировать его. Нейт Корнелл, Мэтью Хейс и Бьорк довели это до крайности в 2009 году: они попросили студентов ответить на вопросы, на которые практически невозможно ответить правильно, прежде чем показать им решение. Попытки и ошибки привели к лучшему запоминанию впоследствии, чем непосредственное чтение ответа. Попытка не учит ответу; она создает место, куда он впишется. «То, что обычно сдерживает такую попытку, — это страх ошибиться. Однако данные свидетельствуют о том, что этот страх необоснован». Брэди Баттерфилд и Джанет Меткалф зафиксировали «эффект гиперкоррекции»: ошибки, допущенные с большей уверенностью, после исправления запоминаются лучше всего. «Еще одна желательная сложность — учиться с целью преподавания. В 2014 году Джон Нестойко и его коллеги дали один и тот же текст двум группам; одним сообщили, что их будут оценивать, другим — что им предстоит преподавать этот материал. Те, кто рассчитывал преподавать, запомнили больше и более систематично, чем те, кто ожидал проверки знаний. Любопытно, что в итоге никто не преподавал: все сдавали один и тот же письменный тест. Польза заключалась не в самом акте преподавания, а в изучении материала с верой в то, что его придётся преподавать: в выстраивании иерархии, поиске логической связи между фактами и предвидении вопросов. «И ещё один фактор, который может сыграть решающую роль, — это время. Каждый раз, когда вы повторяете что-то, что уже почти забыли, это не только снова становится доступным: в следующий раз забыть это будет сложнее. Метаанализ Николаса Сепеды, Пашлера и их коллег, в котором были обобщены результаты сотен экспериментов, подтвердил, что распределение повторений во времени дает лучший результат, чем их скупчение. «Но перед тем, как говорить о том, как учиться, есть один шаг, который почти всегда пропускают: понять, чему учиться. В 2002 году министр обороны США Дональд Рамсфелд подвергся насмешкам за то, что провел различие между «тем, что мы знаем, что не знаем» и «тем, чего мы не знаем, что не знаем». Практически любой читатель не знаком с квантовой термодинамикой, но, по крайней мере, знает, что не знает её. Настоящим препятствием являются «слепые зоны»: никто не учится тому, о чём не знает, что ему нужно учиться. «Экономист Джордж Лоуэнштейн в 1994 году выдвинул предположение, что любопытство рождается не из полного незнания, а из ощущаемого пробела: нужно знать хоть немного, чтобы заметить, чего не хватает. А это требует сначала приблизиться к неизвестному». И здесь взрослая жизнь раскрывает нечто неожиданное. В 2023 году Кейт Нуссенбаум и её коллеги опубликовали в журнале eLife результаты сравнения людей в возрасте от восьми до двадцати семи лет при решении задач, связанных с принятием решений, и выделили два явления, которые часто путают: тяга к новизне остаётся одинаково сильной в любом возрасте; то, что усиливается с годами, — это неприятие неопределённости. Дело не в том, что взрослый перестаёт быть любознательным: он просто менее терпим к тому, что что-то новое может пойти не так». «Поэтому открытость новому, пусть даже поверхностная, может стать одной из лучших стратегий; отказ от этого может привести к чему-то худшему, чем осторожность: к убеждению, что «в этом возрасте уже не учишься так, как раньше». И эта убеждённость ставит дилемму «курица или яйцо»: люди верят, что могут, и поэтому добиваются успеха, или добиваются успеха и поэтому верят, что могут?» Альберт Бандура назвал «самоэффективностью» убеждение в способности выполнить конкретную задачу, и его теория на протяжении десятилетий находит подтверждение. Его посыл прост: никто не будет упорно заниматься тем, что, по его мнению, ему не по силам. Он выделил четыре источника этого убеждения: наблюдение за тем, как кто-то похожий на тебя добивается успеха; убеждение со стороны авторитетного человека; положительная интерпретация собственных физических сигналов — например, учащенное сердцебиение можно расценивать как угрозу или как подготовку; и, прежде всего, предыдущий опыт достижения чего-то подобного. Уверенность питается, прежде всего, практикой, но и сама способствует ей. «Бандура не выбирает между этими двумя ответами: он связывает их воедино. Первый шаг, каким бы незначительным он ни был, может привести к первому успеху; этот успех делает разумным попытку сделать второй шаг, чуть более сложный, который приводит к очередному успеху, и так далее. Желательные трудности становятся терпимыми, когда появляется собственное доказательство того, что их можно преодолеть. И тот же цикл, в обратном порядке, объясняет, почему некоторые так и не начинают: без попытки нет достижения, а без достижения нет веры, оправдывающей попытку». Подобно тому, как метеоролог Эдвард Лоренц задался вопросом, может ли взмах крыльев бабочки в Бразилии вызвать торнадо в Техасе, возможно, разница между тем, кто адаптируется к экономике будущего, и тем, кто отстает, заключается не в таланте, а в небольшом убеждении: «Я способен адаптироваться».»