Есть известный опыт, наглядно демонстрирующий разрыв между теоретическими и практическими знаниями: людей с техническим образованием просят нарисовать схему подключения лампочки к батарейке с помощью одного провода. Половина людей сразу говорит, что это невозможно, но, когда им выдают элементы схемы, они тут же догадываются, что лампочку надо просто приставить к одному из полюсов батарейки.

Чтобы в чем-то разобраться, необходимо с этим поиграть, покрутить в руках. Для животных и детей игра — основная форма обучения. Как говорит блестящий биолог Александр Марков, то, что было полезно нашим предкам, приятно нам сегодня.

Чтобы понять, как работает электрическая цепь, надо нарисовать пару десятков цепей с небольшими изменениями: а что, если здесь конденсатор, а здесь резистор, а теперь — наоборот. Для этого полгода в школе решают задачи.

Но это полумера. Любая задачка в учебнике будущего должна, на самом деле, представлять из себя мини-игру в крайне широком смысле слова — маленькую экспериментальную установку. Нужно, чтобы все условия задачи можно было поменять.

Чем больше у меня возможностей покрутить задачку, тем полнее будет моя картина явления, тем лучше я пойму взаимосвязь событий. Допустим, в задаче по физике с бруском на наклонной плоскости должна быть возможность изменить угол наклона, силу трения или, если дело происходит на Луне, силу тяготения. Редукционистский подход — разбор явления по кирпичикам — должен в хорошем учебнике сопровождаться синтезом знаний, дающим более полное понимание сложных систем.

К примеру, эта рыбка гуппи — модель естественного отбора: мы можем с помощью ползунка найти оптимальный баланс между защитной окраской, спасающей рыб от врагов, и яркой окраской, лучше привлекающей самок. И остановимся на том окрасе, который даст наибольшее потомство (http://theoryandpractice.ru/posts/3838-uchebniki-budushchego-kak-obmanut-mozg-i-zastavit-ego-uchitsya#).

Если мы прочитаем пару хорошо написанных параграфов про естественный отбор, то такая система поиска оптимальных соотношений и сформируется у нас в голове, задача же учебника — сделать любое явление как можно более наглядным.

Современные технологии тем и удобны, что позволяют несколько сокращать очень опасный и проблемный разрыв между знаниями и применением знаний. Подвижная модель эксперимента на экране айпада — это все еще модель реальности, но значительно более точно ее описывающая, значительно больше на нее похожая, чем рисунок в учебнике.

Геймификация как способ подстегнуть любопытство

Как только мы отказываемся от концепции статичного учебника в пользу подвижной и модифицируемой образовательной среды, появляется возможность включить в эту среду многие механизмы, немыслимые в статике. Внедрение игровых элементов: уровней, опыта, наград, элемента соревновательности — ведет к удивительным результатам в образовании, и вот почему. Наш мозг запрограммирован получать удовольствие от игры, а образование — это сложный мыслительный процесс. Освоить материал, создать модель у себя в голове, нанизать на нее фактические подробности и перестроить ее еще пару раз — все это требует больших интеллектуальных усилий. А наш мозг настроен ровно на обратное — на избегание подобной деятельности во что бы то ни стало, как бы парадоксально и контринтуитивно это ни было.

Cейчас ученые занимаются даже такими сложными вещами, как визуализация химических процессов в наших клетках. С таким иллюстративным материалом даже сухая, похожая своими бесконечными уравнениями на математику химия становится куда менее абстрактной.

Мозг обладает сразу несколькими стратегиями, позволяющими ему не думать. Сперва он обращается к инстинктам. Представьте себе, как бы медленно мы брели по каменистому берегу, если бы перед каждым шагом раздумывали, на какой камень ступить. Но мозг разумно не спрашивает наше сознание и решительно бессознательно ставит нашу ногу вот на тот валун.

Затем мозг обращается к памяти. Большинство задач, с которыми мы сталкиваемся, нам уже известны. Так, когда мы только учимся водить и размышляем над каждым поворотом руля, нам невозможно представить, как можно параллельно разговаривать по телефону. Но с накоплением опыта вождение из активной области мышления уходит в область навыков, то есть в память, и не требует интеллектуального усилия, так что мы можем смело занимать мозг другими процессами.

При чем же здесь геймификация? При том, что, на самом деле, мы любим решать задачки. Наша дофаминовая система поощряет нас за успешную интеллектуальную деятельность (нам приятно, потому что предкам было полезно), и эту систему поощрения запускает геймификация.

Простейшая геймификация — возможность набирать опыт, получать медали и делиться своими достижениями — ключевой фактор успеха таких проектов, как Khan Academy. Начавшийся с канала на ютьюбе, проект профессора MIT Салмана Хана заставил многих подростков уделить внимание не только раскачиванию персонажа в WoW, но и решению математических задач, соревнуясь со сверстниками и делясь результатами в фэйсбуке.

Геймификация делает процесс получения знаний видимым. Мы с радостью занимаемся разными делами, когда видим собственный прогресс. Поэтому люди любят бегать, и им так важно измерять дистанции, что гениально угадал Nike. А медаль за пройденный курс физики в фэйсбуке может в корне поменять ситуацию — и это понимает все больше людей.

Так, последняя книга Ричарда Докинза The Magic of Reality: How We Know What’s Really True вышла в айпад-варианте. Книга написана для подростков, но вряд ли найдется взрослый человек, который знает все, что там описано: от введения в теорию Хумма до объяснения феномена красного смещения и увеличивающейся вселенной.

В первых главах Докинз описывает несколько мифов вроде связи землетрясений с вшами у божественной собаки, а затем утверждает, что все интереснее и богаче, чем человеческое воображение. В последних главах он задается вопросами из области философии науки: что такое реальность, что такое чудо, где граница между фактом и вымыслом, как возникают мифы и почему мы в них верим, и даже почему случаются плохие вещи или откуда в мире зло.

Помимо того, что это просто прекрасная книга с живым текстом и верным посылом, там есть та самая новая подача материала — игры в конце каждой главы, направленные на закрепление материала. Тот, кто читает книгу, строит оптическую систему и раскладывает белый свет в радугу, выводит новую породу длинноногих лягушек и стреляет из «пушки Ньютона».

Khan Academy, книга Докинза и множество других примеров, которые мы будем рассматривать позже, — это только первые робкие шаги к действительно интерактивному и геймифицированному учебному процессу — одному из тех направлений развития образования, которое принесет наибольшую пользу.

Учебники будущего: как обмануть мозг и заставить его учиться

Игра как важнейший элемент обучения

Геймификация как способ подстегнуть любопытство