Не делаем ли мы обучение слишком «удобным»?

В последнее время мы довольно много обсуждаем пользу искусственного интеллекта для обучения. И меня в этих дискуссиях прежде всего интересует то, как ИИ влияет на достижение образовательных результатов обучающихся.

Мы много говорим о персонализации обучения. Достаточно вспомнить Khan Academy с её ИИ-тьютором Khanmigo, Coursera с интеллектуальным помощником Coach и другие образовательные платформы, которые используют искусственный интеллект для индивидуальной поддержки обучающихся.

Но есть и другая сторона вопроса, о которой мне хочется порассуждать 💭

Когда мы с командами разрабатываем собственные образовательные продукты по педагогическому дизайну, андрагогике и другим направлениям, то стремимся сделать обучение максимально удобным. Например, сокращаем материалы, упрощаем объяснения, добавляем подсказки. В последних тренажёрах даже автоматизировали некоторые учебные действия. Иногда предлагаем обучающимся использовать ИИ для выполнения различных задач.

Но порой задаёшься вопросом о том, а не устраняем ли мы вместе с лишними трудностями те самые интеллектуальные усилия, благодаря которым человек учится?

Дело в том, что я наблюдаю довольно интересное педагогическое противоречие.

С одной стороны, обучение должно быть доступным и понятным, а с другой — трудным.

В подтверждение данного противоречия хочется поделиться с вами четырьмя тезисами 👇🏼

1. Комфорт не всегда равен эффективности.

Если обучающемуся всё понятно во время просмотра лекции, это ещё не означает, что он сможет самостоятельно воспроизвести полученные знания и уж тем более применить их на практике.

Представим бизнес-тренера, который прошёл курс по управлению групповой динамикой.

Он посмотрел лекции, разобрал практические кейсы, успешно выполнил все задания. Но можем ли мы утверждать, что теперь он способен эффективно управлять групповой динамикой в реальной аудитории?

Разумеется, нет.

Для этого ему потребуется самостоятельная практика, работа с непредсказуемыми ситуациями, анализ собственных ошибок и многие другие действия.

Иными словами, субъективное ощущение лёгкости обучения ещё ничего не говорит нам о том, насколько устойчивым будет образовательный результат.

2. Некоторые трудности полезны.

Для данного тезиса я бы вспомнил концепцию «желательных трудностей» (Desirable Difficulties) Роберта Бьорка.

Основная идея заключается в том, что определённые трудности в процессе обучения способны улучшать долговременное запоминание и последующее применение знаний.

Например, самостоятельное извлечение информации из памяти или распределённая практика могут быть эффективнее простого повторного прочтения материала.

То есть обучающийся не всегда должен легко и быстро справляться с заданиями. Иногда именно необходимость приложить дополнительные интеллектуальные усилия способствует более прочному усвоению материала.

3. Сложность ради сложности вредна.

Много было научных работ, подтверждающих данный тезис. Например, исследования когнитивной нагрузки Джона Свеллера, исследования Ричарда Мейера и Роксаны Морено в области мультимедийного обучения и т.д.

Ведь если мы перегружаем рабочую память обучающегося, заставляем его разбираться в запутанных инструкциях, предъявляем сложный материал без необходимых предварительных знаний и т.д., то можем получить обратный эффект.

Например, в своей книге «Multimedia Learning» (3-е издание, 2020) Ричард Мейер посвятил отдельную главу принципу предварительного обучения (Pre-training Principle).

Суть этого принципа заключается в том, что предварительное знакомство с названиями и характеристиками ключевых компонентов изучаемой системы помогает обучающимся лучше понимать последующий сложный мультимедийный материал.

Поэтому задача педагогического дизайнера — не сделать обучение искусственно сложным, а отличить продуктивные интеллектуальные усилия от избыточной когнитивной нагрузки.