9.2 Модели предметной области

Модели предметной области — это подробные описания организации конкретной области задач. Они позволяют связать факты и идеи путем определения значимых отношений. Этот процесс часто приводит к созданию очень сложных, детальных когнитивных схем, которые позволяют учащимся интерпретировать незнакомые ситуации с точки зрения их общих знаний и узнавать новое. В контексте дизайна обучения анализ ментальных моделей как моделей предметной области позволяет:

определить последовательность классов задач — например, путем выявления постепенного перехода от простых к более сложным ментальным моделям, лежащим в основе выполнения все более сложных учебных задач (см. раздел 6.2);

обеспечить основу для разработки существенной части поддерживающей информации для каждого класса задач (см. раздел 7.2).

Для анализа ментальных моделей, как правило, требуется подробное изучение документов и опрос экспертов, которые объясняют, какие модели они используют при работе в своей области (например, рассказывая об области, классифицируя и анализируя предметы, давая объяснения, делая прогнозы). Что касается анализа когнитивных стратегий на этапе 5 (анализ когнитивных стратегий), анализ ментальных моделей естественным образом следует за аналитическими действиями, описанными на этапе 2 (разработка оценок производительности), особенно с декомпозицией навыков и формулировкой и классификацией целей работы (разделы 5.2–5.4), для которых основной вопрос был: «Какие базовые навыки или субкомпетенции необходимы для выполнения реальных задач?» Полученные документы могут помочь правильно подготовить исследование документов и экспертные интервью для последующего анализа, описанного в данной главе. Главный вопрос этой главы: «Что должны знать учащиеся для выполнения неповторяющихся аспектов реальных задач?» Хорошая отправная точка для анализа ментальных моделей — базовые навыки и соответствующие повторяющиеся цели обучения (см. таб. 5.2).

Для многих профессиональных и научных областей модели предметной области уже подробно описаны в имеющихся работах, учебниках, отчетах, статьях и других документах. Если у вас именно такой случай, то выполнять шаг 6 не нужно. Тем не менее учащимся может потребоваться подготовка к выполнению совершенно новых задач и (или) к работе с совершенно новыми инструментами или оборудованием, особенно в сложных предметных областях. В этом случае, поскольку письменная документация еще недоступна, для разработки соответствующих моделей предметной области необходимо опросить экспертов. Для того чтобы процесс анализа был управляемым, его лучше начинать с ментальных моделей, лежащих в основе выполнения простых задач из ранних классов задач, и вести к ментальным моделям для более сложных задач из более поздних классов задач. Когда это сделано, нужно сначала дать исполнителю относительно простые задачи и помочь ему описать ментальную модель, полезную для выполнения этих задач. Затем это повторяется для каждого нового класса задач с задачами все более высокого уровня сложности.

На каждом уровне сложности задач анализ ментальных моделей представляет собой ассоциативный процесс. Аналитик устанавливает значимые связи или ассоциации между фактами и (или) концепциями, которые могут оказаться (а могут и не оказаться) полезными для решения задач, рассуждений и принятия решений при выполнении задач данного уровня сложности, — и это противоречит общепринятому мнению о том, что «чем больше вы знаете о данной области и связанных с ней областях, тем больше вероятность того, что вы сможете эффективно выполнять задачи в этой области». Здесь велик риск затянуть процесс ассоциативного анализа, ведь в некотором смысле все связано со всем, и можно построить бесконечную сеть взаимосвязанных частей знаний. Поэтому не следует добавлять новые связи, если профессионал не может четко объяснить учащимся, почему новые связанные факты или идеи улучшают их работу.

Однако принять такое решение, конечно, нелегко. Например, должны ли студенты, изучающие информатику, знать, как работает компьютер, и если да, то в какой степени? Должны ли студенты-художники знать химию масляных красок, и если да, то в каком объеме? Должны ли студенты, изучающие образовательные технологии, знать, как люди получают новые знания, и если да, то насколько глубоко? Количество различных типов отношений в моделях предметной области теоретически неограниченно. В соответствии с выделяемыми типами отношений можно выделить три основных вида моделей, о которых говорилось ранее: концептуальные, структурные и причинно-следственные.

Концептуальные модели

Основные элементы концептуальных моделей — концепции. Это класс объектов, событий или других сущностей с их характерными признаками (также называемыми атрибутами или свойствами). Концепцию можно рассматривать как узел со ссылками на утверждения или факты, которые перечисляют характеристики концепции (см. главу 12, шаг 9: «Анализ предварительных знаний»). Концепции позволяют идентифицировать или классифицировать конкретные вещи как принадлежащие к определенному классу. Большинство понятий в языке — концепции. Большинство концепций произвольно, то есть позволяет группировать или классифицировать вещи по-разному. Например, компьютер можно классифицировать по его сущности («ноутбук»), цвету («черный»), процессору (Intel Core i9), операционной системе (Windows 11) и т. д. Однако в конкретной области задач некоторые понятия важнее, чем другие. Очевидно, что для сервисного инженера важна классификация компьютеров по типу процессора. Классификация компьютеров по цвету для него бесполезна, зато имеет большой смысл для дизайнера интерьера.

Концептуальные модели связывают понятия друг с другом. Они позволяют ответить на основной вопрос «Что это такое?». Они особенно важны для выполнения задач, связанных с категоризацией, описанием и качественными рассуждениями, поскольку позволяют человеку, выполняющему задачи, сравнивать вещи между собой, анализировать их по частям или видам, искать примеры и аналогии и т. д.

Существует множество различных типов отношений, которые могут быть использованы при построении концептуальной модели. Особенно важны отношения вида, которые указывают на то, что конкретное понятие входит в другое, более абстрактное или более общее понятие. Например, понятия «стул» и «стол» находятся в видовых отношениях с понятием «мебель», потому что они принадлежат к этому общему классу. Отношения вида часто используются для определения иерархии понятий, называемой таксономией. В таксономии более абстрактные, более общие или более инклюзивные понятия называются суперординатными, понятия на одном уровне абстракции, обобщения или инклюзивности называются координатными, а понятия, которые являются более конкретными, менее общими или менее инклюзивными, называются субординатными. Суперординатные понятия обеспечивают ниже находящиеся в иерархии идеи контекстом, координатные понятия создают основу для сравнения и противопоставления идей, а субординатные понятия — для анализа различных видов идеи. В таблице 9.1 приведены примеры суперординатных, координатных и субординатных отношений между понятиями.

Другое важное отношение — это отношение части, которое указывает на то, что определенное понятие является частью другого понятия. Например, понятия «клавиатура» и «монитор» имеют отношения части с понятием «настольный компьютер», потому что они оба являются частью настольного компьютера. Отношения части часто используются для определения иерархии понятий, которая называется партономией. В правой колонке таблицы 9.1 приведены некоторые примеры суперординатных, координатных и субординатных отношений части между понятиями.

Таблица 9.1 Примеры суперординатных, координатных и субординатных отношений вида (таксономия) и отношений части (партономия)

Таксономии и партономии являются примерами иерархически упорядоченных концептуальных моделей. В то же время каждое понятие в гетерархических моделях может иметь отношения с одним или несколькими другими понятиями, создавая сетеподобные структуры. Концептуальная карта (майнд-мэп) – это гетерархическая модель, в которой связи не обозначены. В такой карте конкретизированные отношения означают не более чем «понятие А каким-то образом связано с понятием В», «понятие А ассоциируется с понятием В» или «понятие А имеет отношение к понятию В». Иногда проводится различие между однонаправленными отношениями (обозначенными стрелкой от понятия А к понятию В) и двунаправленными отношениями (обозначенными либо линией без стрелки, либо линией с двунаправленной стрелкой между понятиями А и В). На рисунке 9.1 приведен пример концептуальной карты, показывающей отношения между понятиями, которые могут помочь в рассуждениях о плюсах и минусах вегетарианства.

Рис. 9.1 Пример концептуальной карты (майнд-мэп)

Одна из проблем с немаркированными отношениями в концептуальной карте (майнд-мэп) заключается в том, что их значение может быть неверно истолковано или остаться неясным. Альтернативой является семантическая сеть (см. рис. 9.2), которую можно рассматривать как концептуальную карту, в которой отношения или связи обозначены в явном виде.

Рис. 9.2 Пример семантической сети

Есть и другие значимые отношения, которые могут быть использованы для обозначения связей в семантической сети:

отношения опыта, которые связывают новое понятие с конкретным примером, уже знакомым учащимся: «автомобильный генератор» служит примером понятия «генератор»;

отношения аналогии, которые связывают новое понятие с аналогичным знакомым понятием вне области задачи: «человеческое сердце» похоже на «насос»;

отношения предпосылки, которые связывают новое понятие с другим, знакомым концептом, необходимым для его понимания: для понимания понятия «простое число» необходимо понимание предпосылки — понятия «деление».

Отношения опыта, аналогии и предпосылки позволяют глубже понять область задачи, поскольку они явно связывают концептуальную модель с тем, что уже известно учащемуся. Они особенно важны при использовании индуктивных и (или) исследовательских методов обучения для начинающих учащихся (см. раздел 7.4), поскольку эти отношения могут помочь учащимся построить общие и абстрактные модели на основе их собственных предыдущих знаний. Существуют и другие значимые отношения:

Отношения времени, указывающие на то, что конкретное понятие имеет определенную связь во времени (то есть «до», «во время», «после») с другим понятием. Так понятие «подведение итогов» имеет связь «после» с понятием «работа».

Отношения места, указывающие на то, что конкретное понятие имеет определенное отношение в пространстве (например, «в», «на», «под», «над» и т. д.) с другим понятием: в этой книге понятие «подпись к рисунку» находится под «рисунком», а понятие «заголовок таблицы» — над «таблицей».

Причинно-следственная связь, указывающая на то, что изменения в одном понятии (причина) связаны с изменениями в другом понятии (следствие): понятие «спрос» обычно имеет причинно-следственную связь с понятием «цена», потому что увеличение одного из них вызовет увеличение другого, если предложение останется прежним.

Естественно-процессуальные отношения, указывающие на то, что одно понятие следует за другим понятием или происходит одновременно с ним, но между ними нет причинно-следственной связи: понятие «испарение» имеет естественно-процессуальные отношения с понятием «конденсация» (в цикле дистилляции нельзя сказать, что испарение вызывает конденсацию или наоборот).

Ответ на вопрос о том, какие из упомянутых отношений следует использовать в концептуальной модели, зависит от характеристик области задач и от учебных задач, которые придется решать в данной предметной области. Чтобы процесс анализа был управляемым, в концептуальных моделях, позволяющих проводить качественные рассуждения в области задач, лучше всего использовать упрощенный (экономный) набор отношений. Кроме того, можно явно сосредоточиться на отношениях места в структурных моделях или на причинно-следственных и естественно-процессуальных отношениях в причинно- следственных моделях. В следующих подразделах обсуждаются эти особые модели.

Структурные модели

Структурные модели — это модели предметной области, в которых доминируют отношения времени и (или) места между понятиями, вместе образующими планы, позволяющие учащимся ответить на вопрос «Как это построено?» или «Как это организовано?». Планы организуют понятия во времени или пространстве. Планы, организующие понятия во времени, также называются сценариями. Сценарии описывают стереотипную последовательность событий или действий с использованием отношений времени. Например, в биологии следующий сценарий рассматривается как типичный для брачного поведения самца колюшки:

изменение цвета брюшка на красный, затем

сооружение гнезда, затем

привлечение самки колюшки к гнезду, затем

оплодотворение икры, отложенной самкой колюшки в гнездо, затем

охрана икринок до их вылупления.

Этот сценарий позволяет биологу интерпретировать наблюдение за самцом колюшки, действующим определенным образом в начале брачного ритуала колюшки. Он позволяет биологу понять, что происходит, поскольку брачное поведение других рыб сильно отличается от поведения колюшки, а поведение неспаривающихся колюшек сильно отличается от поведения спаривающихся колюшек. Кроме того, сценарии позволяют предсказывать будущие события или находить связное описание разрозненных наблюдений. Например, если биолог наблюдает за самцом колюшки с красной грудкой, он может предсказать, что колюшка скоро начнет строить гнездо.

Планы, которые организуют понятия в пространстве, а не во времени, также называются шаблонами. Они описывают типичную пространственную организацию элементов с помощью отношений места. Ранние исследования в области шахмат, например, показали, что у опытных игроков память на значимые позиции шахматных задач лучше, чем у новичков, потому что у них выработаны шаблоны конкретных позиций, но случайные шахматные позиции те и другие запоминают одинаково (De Groot, 1966; Chase & Simon, 1973).В качестве более практического примера в области научного письма следующий шаблон рассматривается как типичный для эмпирической журнальной статьи:

аннотация, которая предшествует

введению, которое предшествует

методу, который предшествует

результатам, которые предшествуют

обсуждению, которое предшествует

списку литературы

Этот шаблон помогает исследователям быстро понимать эмпирические статьи, поскольку все они придерживаются одной и той же базовой структуры. Он также помогает им писать такие статьи, поскольку шаблоны управляют процессом написания. Точно так же шаблоны в других областях помогают исполнителям задач проектировать разные вещи: программисты используют стереотипные шаблоны программного кода, архитекторы используют типичные решения строительных блоков для проектирования зданий, а повара разрабатывают свои меню из стандартных обеденных блюд.

Структурные модели часто состоят не только из одного плана, а из взаимосвязанного набора планов, который помогает понимать и проектировать разные вещи. Различные виды отношений могут использоваться для связывания планов друг с другом. Рисунок 9.3 представляет структурную модель, полезную для написания научных статей. В качестве другого примера в компьютерном программировании более общие и абстрактные планы могут ссылаться на базовую схему программы (например, заголовок, объявление, процедуры, основная программа). Они связаны с менее абстрактными планами, которые обычно представляют базовые структуры программирования, такие как процедуры, циклы и структуры решений. Они, в свою очередь, связаны с конкретными планами, обеспечивающими представление структур, которые близки к фактическим кодам программирования, таким как конкретные шаблоны для структур циклов (например, циклы WHILE, FOR, REPEAT-UNTIL), условия (например, IF-THEN, CASE) и т. д.

Рис 9.3 Структурная модель для написания научной статьи

Причинно-следственные модели

Причинно-следственные модели — это модели предметной области, в которых доминируют причинно-следственные и естественно-процессуальные отношения между понятиями. Это формирующие принципы, которые позволяют учащимся отвечать на вопросы «Как это работает?» или «Почему это не работает?». Принципы связывают изменения в одном понятии с изменениями в другом понятии либо причинно-следственными, либо естественно-процессуальными отношениями. Причинно-следственные связи могут быть детерминированы, что означает, что одно изменение всегда влечет за собой другое изменение. Например, «уменьшение объема сосуда с газом всегда приводит к увеличению давления газа, если температура остается постоянной» или «увеличение количества углекислого газа (CO2 ) или озона (O3 ) в атмосфере приводит к увеличению смога». Взаимосвязи также могут быть вероятностными, указывая на то, что одно изменение иногда влечет за собой другое изменение. Например, «усердная работа может привести к успеху» или «солнечные ванны могут привести к раку кожи». Естественно-процессуальные отношения используются, когда одно событие совпадает или следует за другим событием (А происходит одновременно с В, вероятно, А происходит до В или В следует за А) — без подразумеваемой причинно-следственной связи. Таким образом, подобная связь является просто корреляционной. Например, «солнце встает каждое утро» (это утро наступило потому, что взошло солнце, или солнце встает потому, что наступило утро?), или «люди с избыточным весом мало занимаются спортом». Причинно-следственные модели обычно состоят не из одного принципа, а из взаимосвязанного набора принципов, применимых к определенной области. Они позволяют исполнителям задач понимать работу природных явлений, процессов и устройств и рассуждать о них. Модель позволяет, зная причину, делать прогнозы и выводить следствия (например, предсказать, к какому эффекту приведет определенное состояние), а зная следствие — давать объяснения и интерпретировать события (например, зная определенное состояние, объяснить, что его вызвало). Если причинно-следственная модель описывает принципы, которые применяются в естественных явлениях, она называется теорией. Например, теория электричества может быть использована для разработки электрической цепи, которая дает желаемый эффект на выходе при определенном входном состоянии (например, большой электрический ток, проходящий через тонкий резистор, сильно нагревает резистор: так работает лампочка или тостер). Если причинно-следственная модель описывает принципы, которые применяются в инженерных системах, она называется функциональной моделью. Такая модель описывает поведение отдельных компонентов системы, указывая, как они изменяются в ответ на изменение входных данных и как это влияет на их выход, и описывает поведение всей системы, объясняя, как выходы одного устройства связаны с входами других устройств (то есть «как это работает»).

При наличии желаемого эффекта хорошо разработанная функциональная модель спроектированной системы позволяет тому, кто выполняет задачу, определить и упорядочить причины, которые вызывают желаемый или нежелательный эффект. Этот подход может быть особенно полезен для выполнения рабочих задач. При наличии нежелательного эффекта (например, неисправности, сбоя, ошибки или заболевания) хорошо разработанная функциональная модель позволяет исполнителю задачи определить причины, которые могли вызвать нежелательный эффект (т. е. поставить диагноз) и, в конечном итоге, переупорядочить эти причины для достижения желаемого эффекта (т. е. выполнить ремонт или спланировать лечение). Это может быть особенно полезно при выполнении задач по устранению неполадок. Хорошим представлением для связывания следствий с несколькими причинами является граф «и/или». Дерево ошибок — это особый тип графа «и/или», который может помочь пользователю в устранении неисправностей, определяя все потенциальные причины отказа системы. На рисунке 9.4 приведен простой пример дерева ошибок для диагностики выхода из строя лампы проектора. Он показывает, что отключение лампы может быть результатом отключения питания (кружок на втором уровне указывает, что это основное событие, не требующее дальнейшего развития), или поломки лампы, или случайного выключения, или неисправности проводки. Поломка лампы, в свою очередь, является результатом поломки основной лампы и отсутствия запасной лампы. Понятно, что дерево ошибок для большой технической системы может быть чрезвычайно сложным.

Рис. 9.4 Дерево ошибок для отключения лампы проектора.

Комбинирование различных типов моделей

Структурные и причинно- следственные модели — особые виды концептуальных моделей, которые обеспечивают определенный взгляд на область задач. Сложные модели предметной области могут объединяться в семантические сети, представляющие всю ментальную модель, позволяющую применить сложный когнитивный навык. Однако, чтобы процесс анализа был управляемым, возможно, стоит сосредоточиться сначала только на одном типе модели. В различных предметных областях доминируют разные структуры:

Структурные модели особенно важны для областей, сосредоточенных на анализе и проектировании, таких как машиностроение, дизайн обучения или архитектура.

Причинно- следственные модели особенно важны для областей, сосредоточенных на объяснении, предсказании и диагностике, таких как естественные науки или медицина.

Общие концептуальные модели особенно важны для областей, сосредоточенных на описании, классификации и качественных рассуждениях, таких как история или право. Начинайте с анализа доминирующего типа модели, или организующего содержания, в интересующей его области (Reigeluth, 1992). На более поздних этапах анализа можно связать другие модели, составляющие часть ментальной модели, с этим организующим содержанием.