впервые опубликовано в IEEE Computer

Educational Technology & Society, №1, 2002, 264-274, ISSN 1436-4522

The combination of words “system, creative, thinking” is not accidental. The notion “creative” has to do with associative mechanism, and “system” belongs to the sphere of the notional mechanism of thinking. These mechanisms are different in principle, but, in fact, they interact. The organization of thinking in order to intensify this interaction is of great effect that can be observed in the process of analyzing different experts`, consultants` and managers` many-years working experience. The means of this effect acceleration include an interactive system simulation. The said interactive system simulation helps to apply the associative intuition and imagination mechanism to the mechanism, which has to do with hypothesizes, ideas, generalizations.

Informational educational technology “Mentor” aims to develop an integrated (system) reality comprehension and creative knowledge operating abilities. It realizes problem-searching methods of knowledge acquirement and makes the learners catch on the practical management and information-analyzing skills (not only in the sphere of economics). The technology also serves as a base for the computer library-laboratory of the series of interactive dynamic practice simulators “Mentor”. The series are: “Microeconomics”, “Marketing” and interactive dynamic management case studies for active distant learning and Learning Organization.

Key Words:

Associative intuition mechanism, dynamic practice simulators, interactive management case studies, computer library-laboratory “Mentor™”.

Кужель С.С.,Кужель О.С.

mentor@edu.kursk.ru

Объединение слов: «системное, творческое, мышление» не случайно. «Творческое» относится к ассоциативному механизму, а «системное» – к понятийному механизму мышления. Эти механизмы принципиально различны. Однако между ними имеется взаимодействие. Организация мышления с целью усиления этого взаимодействия дает огромный эффект. Примером служит деятельность экспертов, консультантов, управляющих с многолетним опытом работы в какой-либо области. К средствам ускорения подобного эффекта относится интерактивное системное моделирование. Оно помогает распространить ассоциативный механизм интуиции и образного мышления (присущий нижним слоям коры головного мозга и работающий непосредственно с первичными фактами) на высшие слои, работающие с гипотезами, идеями, обобщениями.

Нужны «мостики», системно-логические помощники, обеспечивающие плавный переход от сложного комплекса явлений современной экономики к преимущественно ассоциативному мышлению обучающихся, такие, как например, информационная образовательная технология «Mentor™», направленная на реализацию важнейших целей образования - развитие целостного (системного) восприятия реальности и способностей творческого оперирования знаниями. Она реализует проблемно-поисковые методы получения знаний и является для обучающихся инструментом исследований и проведения экспериментов, развивающим творческое мышление и обучающим практическим навыкам управления и информационно-аналитической работы (не только в сфере экономики). Технология легла в основу компьютерной библиотеки-лаборатории интерактивных динамических практикумов-тренажеров «Mentor™» серий "Микроэкономика", "Маркетинг" и интерактивных управленческих динамических case study для активного дистанционного обучения и обучающихся организаций.

Ключевые слова:

Ассоциативный механизм интуиции, сенсорно-моторное деятельностное обучение, динамические практикумы-тренажеры, интерактивные управленческие case study, компьютерная библиотека-лаборатория «Mentor™»,

Объединение трёх слов: «системное, творческое, мышление» не случайно и несёт значительную смысловую нагрузку. «Творческое» относится к ассоциативному механизму, а «системное» – к механизму обобщения. Механизмы эти принципиально различны, так как базируются на нейронных сетях разных типов. Однако между ними имеется взаимодействие, хотя и опосредствованное. Организация мышления с целью усиления этого взаимодействия может дать и дает огромный эффект. Примером может служить деятельность экспертов, консультантов, управляющих с многолетним опытом работы в какой – либо области

Цели статьи:

• поставить проблемно-поисковые методы обучения на «физический фундамент» нейронных ансамблей.
• для широкого круга педагогов популярно описать некоторые возможности и принципиальные ограничения физической природы методов обучения, в надежде на то, что кого-то эта подсветка «черного ящика» подтолкнет к эффективным педагогическим приемам.

Для этого выстраивается (см. рис.1. Взаимодействие механизмов мышления, обучения и моделирования) цепочка:

• Нейронные ансамбли и пирамидные нейроны.
• Ассоциативный механизм и механизм обобщения
• Проблемно-поисковые методы обучения
• Динамические симуляторы.

Фрагменты этой цепочки опираются на труды основоположников:

• парадигмы искусственных нейронных сетей с ансамблевой структурой и базирующихся на них механизмов – Н.М. Амосова;
• проблемно-поисковых методов обучения Л.С.Выготского;
• информационной технологии когнитивной динамики систем – Дж. Форрестера.

Проблемные ситуации требуют от специалистов не столько знания теории, сколько владения универсальными способами работы, т.е. требуют наличия базовых способностей - владения системой универсальных способов организации собственного мышления и деятельности. Предметом усвоения для обучающихся становятся не столько знания (теории, принципы, концепции), сколько способы оперирования этими знаниями при исследовании и проектировании ситуаций. Знания сейчас быстро устаревают, методы – надолго.

Зачем нужно целостное (гештальт) восприятие реальности? Чем меньше факторов, причинно-следственных связей вы рассматриваете, тем больше вероятность ошибки. Такого рода ошибочные решения называют порождением «плакатного мышления». Обычно менеджеры при разработке управленческих решений стремятся максимально упростить задачу, отбрасывая часть факторов из рассмотрения или переводя их в разряд ограничений. Резко упростив задачу, они по существу, подменяют исходную задачу редуцированной (сокращённой, приспособленной к реальным возможностям своей системы мышления) и решают эту новую задачу. При этом часто пребывают в иллюзии, что приняли правильное решение по исходной задаче. Чаще всего эта незаметная подмена реальности «карикатурой» и приводит к управленческим ошибкам. «Карикатура» - это не обидное прозвище, а принятый в теории рабочий термин чрезмерно упрощенной модели. К сожалению случаев редукции мышления и последствий плакатного мышления гораздо больше, чем положительных примеров.

Не сжимать информацию нельзя, так как ею невозможно будет оперировать для достижения своих целей. Но и резко сжимать её не следует, поскольку это приводит к потерям информации, искажающим реальность.

Поэтому важнейшей целью образования является развитие способностей многомерного мышления. Обоснование этого положения в самом грубом приближении выглядит так. Имеется описание некоторой реальности и аппарат мышления. Требуется воспринять реальность и совершить действия по её изменению в соответствии с Вашей целью. Если аппарат вмещает описание реальности, то будет обеспечен результат, соответствующий цели. Если нет, то имеется только три пути: либо увеличивать воспринимающий объем аппарата, либо уменьшать описание реальности, либо и то и другое.

Первый путь – развитие воспринимающего описание реальности аппарата мышления – ума.

Второй путь – обучение работе в конкретной предметной области: надо учиться сжимать описание реальности до размеров имеющегося воспринимающего аппарата. А сжимая, неизбежно приходится терять. Терять желательно меньше относительно цели обучения. Сжимать можно по разному. Схема сжатия в первом приближении - есть схема обучения. Выработка в себе умения сворачивать информацию адекватно реальности и целям последующего использования – это, пожалуй, главная цель обучения.

Цель образования шире, чем обучение – это третий путь, сочетающий и развитие аппарата (это требуется не только в любой науке, но и в жизни в целом) и обучение (умелое сжатие описаний). Образование – это развитие через обучение.

При принятии управленческих решений главные роли играют интуиция и количественные методы. Количественные не в том тривиальном смысле, что посчитали варианты, привели к одной шкале и выбрали вариант с большим числом-показателем. Количественные методы и интуиция должны дополнять друг друга. Рассмотрев ассоциативный механизм интуиции, его нейронную природу, мы увидим, что с одной стороны, механизм интуиции, несмотря на потенциально высокий объём восприятия, имеет слабые стороны, в частности, он не приспособлен к логическим выводам. Особую трудность представляет также отсутствие механизма отображения временных последовательностей.

Важнейшим результатом творческого развития является умение подключать интуицию к решению, стоящих перед нами задач. Умение подключить интуицию – это и есть гипотетическое желаемое умение подключить огромный объём подсознания. Однако сфера действия интуиции – подсознание, которым трудно управлять. Легко оперировать знаниями можно в малом аппарате отображения реальности – сознании (грубый аналог – ОЗУ). Из-за малого объёма сознание требует осмысления (сжатия), следовательно, потери неизбежны. Грубая компьютерная аналогия – желание программистов и пользователей подключить к обработке задач жесткий диск объёмом тысячи гигабайт, но который был бы способен гибко оперировать информацией как ОЗУ – оперативное запоминающее устройство.

Разумеется, в данном высказывании проблема специально обострена, доведена до крайности. Но даже небольшие подвижки в этом направлении могут дать огромный эффект. Об этом говорит множество положительных примеров и непрекращающиеся попытки подключения интуиции.

Путей и подходов действительно много. Но для многих специалистов в области обучения они происходят на ощупь, без представления о структуре «черного ящика» - мозга с различными механизмами мышления. Даже грубое представление об этих механизмах может им дать толчок в развитии этого направления в образовательных целях.

Продемонстрируем для педагогов, не являющихся специалистами в области нейронных структур, физическую природу «черных ящиков» - двух механизмов мышления: ассоциативного механизма и механизма обобщения.

Если человек не подчиняет работу мозга решению какой-то определенной задачи, его мысли более или менее бесцельно блуждают, перескакивая с одного вопроса на другой.

Когда имеется побудительная причина для работы мозга в определённом направлении (другими словами - мотивация), мы делаем усилие, чтобы сконцентрировать свои мысли на какой-то одной теме.

Некоторые из наших мыслей осознанны, мы признаём их и знаем об их существовании. Некоторые – неосознанны и мы не знаем об их существовании. Мы не знаем о тех контактах, в которые непрерывно вступают между собой неосознанные нами мысли, хотя впоследствии наше сознание может уловить конечный результат этих контактов.

Ассоциативный механизм действует преимущественно в сфере подсознания. Умственная работа при решении поставленной задачи состоит из непрерывной цепи попыток найти решение и ошибок. В конце концов, мы наталкиваемся, более или менее случайно, на ответ, против которого нет явных возражений. После чего непрерывный процесс поисков и отбрасывания непригодных решений приостанавливается. Мы сосредотачиваемся.

Дальнейшие рассуждения (уже сознательные, логические) лишь подтверждают, что то решение, на котором мы остановились, возможно, правильное.

До сих пор были приведено описание процессов так, как мы их наблюдаем. Но они обусловлены определенной физической природой и характеризуются своими возможностями и ограничениями.

Особенность теории Н.М. Амосова заключалась в том, что она ближе других парадигм искусственных нейронных систем стояла к естественному прототипу – мозгу. Очень много понятий, например, такие как активность, релаксация, ансамбли нейронов, ядро, «бахрома» и т.п. перекочевали из биологии и были не только промоделированы, но и реализованы в нейрокомпьютерах [Амосов, Куссуль, Касаткин, Касаткина, 1989].

В ансамблях (группах) нейронов часть (подгруппа) нейронов сильно связана между собой. Эта подгруппа - ядро отвечает за консервативную, устойчивую часть образа, объекта, понятия, гипотезы, конкретной мысли, отображающей в нашем мозгу конкретный объект реального мира или какое-то наше суждение. Но существование одних лишь устойчивых частей, делало бы виртуальный мир, содержащийся в мозгу статичным, застывшим, не способным к развитию.

Но природа позаботилась о механизме образного мышления. В ансамблях нейронов имеется ещё одна часть слабо связанных нейронов - бахрома, которая отвечает за изменчивость и развитие.

Вот как работает механизм ассоциаций. В каждый момент времени один активный ансамбль нейронов соединяется с несколькими другими ансамблями, как бы одна мысль, одно понятие соединяется с другими, происходит замыкание областей, образуя большую область из нескольких ансамблей нейронов, отображающую более сложную мысль, более сложное понятие. Новый ансамбль нейронов неустойчив, так как в следующий момент времени произойдёт попытка замыканий (как бы «искра», см. рис. 2 Ассоциативный механизм) с другими ансамблями нейронов и возникнет ещё одна мысль, ещё один образ. Вот это и есть тот самый перебор в подсознании, который мы называем в обиходе как перескакивание с мысли на мысль. Когда, наконец, образуется «нужная» или «желаемая» большая область нейронов, Вы это воспринимаете как приемлемое решение, и эта новая область ансамблей переходит из подсознания в сознание и фиксируется в нём, удовлетворяя Вашу мотивацию (см. рис. 3. Ассоциативный поиск решений проблемы).

По существу, процесс интуиции - это тот же самый перебор в подсознании, только области нейронных ансамблей, которые ассоциируются (соединяются), далеко расположены друг от друга и при соединении дают неожиданное сочетание, оставляющее впечатление новизны. Легкость интуитивных решений – обманчива. На самом деле, подсознанием была проделана огромная переборная работа, и нам предъявлен в сознание только окончательный результат. Основной путь развития интуиции – улучшение способности замыкания далеко отстоящих областей (нейронных ансамблей) и формирования большого количества первичных областей - фактов, участвующих в создании новых областей - идей.

Какие же выводы и рекомендации можно сделать?

Во-первых, необходимо иметь большой интерес к проблеме и желание разрешить её. Это стимулирует работу нашего мозга в данном направлении (чаще поддерживает релевантные нейронные группы в возбуждённом, активном состоянии) и тормозит его работу в других направлениях. Другими словами, должна быть высокая степень мотивации.

Во-вторых, ваш мозг должен располагать большим количеством относящихся к делу фактов и сведений, чтобы было из чего делать перебор.

В-третьих, удерживаемые памятью факты и сведения должны быть систематизированы и осмысленны. При этом в переборе участвуют агрегированные большие области понятий, гипотез, отображённые расширенными нейронными ансамблями. Должны быть использованы научные подходы и, прежде всего, системный подход. Это положение развернуто в следующих подразделах.

В - четвёртых, развитие целостного образного мышления (см. выше).

В - пятых, при переполнении фактами, рекомендуется сделать передышку, переключиться на другое дело на некоторое время (но это - другое дело должно быть текущим, не очень мотивированным, иначе основная проблема будет вытеснена не только из сознания, но также - из подсознания). Основная проблема уйдёт в подсознание, далее последует процесс генерации и отбора идей, и как это часто бывает, через какое-то время в сознание само собой всплывёт решение. Опыт показывает, что чаще всего это происходит перед тем, как человек просыпается.

Совместное выполнение этих и других рекомендаций дает положительные результаты для самых разных людей. Итак, мы с вами протянули цепочку от физических нейронов, через факты, понятия и мысли к конкретным рекомендациям по развитию факторов, способствующих улучшению решений, основанных на интуиции.

Важность систематизации знаний стала общим местом, аксиомой.

А собственно, почему важно систематизировать знания? Может быть чисто индуктивный подход, развиваемый в настоящее время, основанный на бесконечном и бессистемном запоминании образов, фактов, правильный?

До сих пор мы с вами рассматривали строение и ассоциативную работу мозга в одном слое нейронов. Но кора головного мозга имеет слоистую структуру, поэтому важнейшую роль в мышлении играет переход знаний со слоя на слой, в процессе которого происходит сжатие информации или обобщение.

Если основу ассоциативного механизма составляют нейроны так называемого локального типа, то базой механизма обобщения служат пирамидные нейроны. Локальные нейроны своими аксонами (выходами) и дендритами (входами) связываются в одном слое. Пирамидные нейроны расположены перпендикулярно поверхности коры головного мозга и их аксоны направлены к дендритам нейронов другого слоя коры.

Сложные образы (закодированные ансамблями нейронов) верхнего уровня иерархии формируются из кодов своих составляющих - ансамблей нейронов нижнего уровня. Причем вверх посылается (через пирамидные нейроны) только часть представителей (кодов нейронов) нижнего уровня иерархии [Амосов, Куссуль, Касаткин, Касаткина, 1989].

А вот какую часть и каким образом закодированных представителей зависит от обучения. Ведь ядра ансамблей нейронов сложного образа формируются в результате многократного предъявления составляющих образов. Иерархия может быть самой разной: причины (нижний уровень) и следствие (верхний уровень), члены класса и класс, объекты и ситуация, факты и гипотеза и т.п.

Обобщение - сложный процесс. Ему предшествует оценка и классификация фактов, выявление основных факторов, тенденций, механизмов, закономерностей, ресурсов и других составляющих ситуаций. Вся эта информационно-аналитическая работа необходима для построения обобщающих гипотез.

Роль гипотез велика: они являются основой для вскрытия связи между явлениями, аккумулируют и структурируют рассеянные факты и данные, тем самым обеспечивают возможность оперирования большими объёмами информации.

При построении гипотез происходит уяснение проблемы. Гипотеза – опора памяти. Мы можем оперировать значительными знаниями, не перегружая себя отдельными фактами.

Гипотеза является основой для осмысления фактов или явлений, так как вскрывает существующую между ними связь.

Приемлемая гипотеза всегда содержит некоторые моменты, выходящие за её рамки и образующие разумное и плодотворное основание для предвидения новых фактов и явлений.

Когда мы ещё только вырабатываем план решения проблемы, мы уже исходим из неявно выраженных предположений (гипотез), о том какие факторы, вероятно, играют важную роль, а какие, скорее всего, не имеют отношения к делу.

Также гипотезами мы руководствуемся при сборе фактов и формулировании выводов. Без гипотез мы не можем даже думать об исследовании какой-либо проблемы.

Итак, во многих видах деятельности выдвижение гипотез, их проверка, отбор, порождение новых гипотез (по существу, порождение новой информации) и есть наиболее творческий акт.

Интуитивные решения, полученные с помощью ассоциативного механизма и выраженные в виде понятий и гипотез нужно проверить, опираясь на опыт и логическое мышление.

Мышление человека неоднородно. Благодаря длительному эволюционному развитию наиболее развито образное мышление, базирующееся на ассоциативном механизме. В логическом мышлении, опирающемся на понятия, эволюционно не было потребности, и оно не развивалось. Так же как и не развивалось способность мозга к отображению процессов во времени. Поэтому и требуется длительное обучение.

В общем случае гипотезы могут получаться слишком упрощенные (см. выше о редукции мышления). Такие гипотезы не учитывают многих факторов, не воспринимая и не учитывая многих причинно-следственных связей, эти связи, часто очень существенные, ускользают из рассмотрения. Поэтому целостное восприятие, развиваемое с целью обеспечение полноты информации, имеет большое значение. Однако иметь много информации, то есть знать - недостаточно. Важно уметь информацией оперировать.

В рамках данного раздела статьи ограничимся рассмотрением двух основных методов обучения.

Первый способ - качественно-описательный (объяснительно-иллюстративный). Информации много, но она выражена описательно. Представление об объекте или ситуации вы получите, но почти не сможете этим знанием оперировать. В таких случаях часто говорят: «Знает, но не умеет».

В системе образования этот способ часто преобладает: обучаемый слушает, воспринимает и осмысливает передаваемую ему информацию. Результатом становится некоторое представление об объекте или явлении. Это до сих пор основной метод преподавания гуманитарных дисциплин, включая экономику и управление. Положение не спасают и мультимедийные электронные учебники. Да, они усиливают восприятие за счёт одновременного прохождения информации через каналы зрения и слуха. Но эти средства не достигают конечной цели обучения – понимания, если они не интерактивны, т.е. не следуют по пути обучения, сформулированном ещё Конфуцием: «Я слышу и забываю, я вижу и запоминаю, я делаю и понимаю».

Поэтому роль активных методов, практики и практикумов постоянно возрастает. Хорошие результаты дает метод кейс-стади. Здесь происходит проигрывание ситуаций обучающимся, т.е. «я делаю и понимаю» - выполняется. На Западе среднее количество практических ситуаций, решаемых студентом за время обучения около 200. Недостаток кейсов - отсутствие систематизации и их качественно-описательный характер, ограничивающий возможности оперирования информацией. В российском образовании были попытки довести долю кейсов до 90 % учебного времени, но практика снизила эту цифру до 30 %.

Второй способ – математический, где информация представлена в виде математических формул. Таким описанием очень хорошо оперировать и получать точные количественные выводы и следствия. Но в экономике и управлении точность часто обеспечивается за счёт упрощения. В сложных явлениях высокий уровень абстракции вынуждает (если не применять многостраничных формул) ограничивать число факторов, как бы снижать размерность рассматриваемого явления. То есть можно точно оценивать относительно простые явления, но в экономике и бизнесе простых явлений мало. Ведь менеджеру нужно объединить несколько многомерных функциональных пространств своего предприятия и взаимодействующих организаций. Более того, нужно «держать перед глазами» всю эту синтезированную картину и уметь оперировать ею. А цепочки формул не самое подходящее отображение реальности для естественного, созданного эволюцией, образного мышления. Представление картины в виде длинных цепочек формул заставляет тратить ресурсы восприятия на их перекодирование в образы, которыми оперирует мозг.

Значит нужно возложить задачу перекодирования на внешнее устройство, чтобы более продуктивно оперировать информацией закодированной в естественной для человека форме – образах. Поэтому превалирующая тенденция внедрения информационных технологий в образование - построение «мостов» между реальностью и механизмами восприятия человека, причем подстройка – конструирование отображений реальности - должна быть под человека, а не наоборот.

Прецедент имеется: всеобщая компьютеризация общества и успех корпорации "Микрософт" основан на обеспечении доступности компьютерных программ широкому кругу пользователей благодаря подключению образного мышления с помощью Windows (окон-картинок-образов) к оперированию программными ресурсами (а это сфера логического мышления), которое ранее выполнялось в формульном виде.

Наиболее соответствующими, на наш взгляд, физической нейронной природе механизмов мышления являются проблемно-поисковые методы обучения и один из их инструментов – моделирование. Дилемма «Знать» (описательный способ) или «Уметь» (математический способ) превращается в «Знать через уметь».

По собственному опыту, Вы знаете, как трудно распутывать сложные логические умозаключения. Особенно трудно поддаются анализу логические цепочки, охваченные обратными связями и развивающиеся во времени. Неподъёмным для понимания является отслеживание нелинейных зависимостей. Но самое трудное, когда все это сочетается в одном явлении, т.е. объектом изучения является какой–либо процесс с множеством нелинейных зависимостей, обратных связей и к тому же развивающихся во времени. Такими комплексами событий и причинно-следственных цепочек изобилует экономика.

Но нужны не любые внешние помощники, не «протезы» - заменители, а средства, способствующие развитию недостаточно развитых механизмов мышления. Нужно количественное, но в тоже время широкое многомерное описание. И хорошо бы инструмент с просмотром и анализом причинно-следственных связей и прогнозом последствий решений.

Информационная технология «Динамика систем» и разработанные с её помощью динамические модели сложных объектов и процессов – это сочетание точного количественного подхода, основанного на математике, с широким системным многофакторным подходом и возможностью оперировать процессами во времени [Форрестер, 1971].

Вернувшись к рисунку 3 (Ассоциативный поиск решений проблемы), мы увидим, что обратная связь на схеме отсутствует. В ней не хватает интерактивности - обратной связи, способствующей пониманию. Как вы знаете, положительная обратная связь усиливает все процессы, и процессы мышления – не исключение. По результатам многих исследований эффективность активных методов обучения в 4-6 раз выше обычных методов. Создадим контур обучения, замкнув обратную связь с помощью модели (см. Рис.4.Интерактивность - положительная обратная связь в контуре обучения).

• селектирования информации;
• выявления факторов, влияющих на тот или иной процесс;
• анализа динамики развития процессов;
• анализа взаимодействия процессов;
• обобщения и выдвижения гипотез;
• целостного восприятия проблем;
• исследования возможностей систем;
• принятия взвешенных управленческих решений.

Сжатие и обобщение, если оно проведено системно, вырабатывает в вышерасположенных слоях коры головного мозга систему понятий, гипотез, причин, следствий и связей между ними, образуя как бы когнитивную карту. Это позволяет в верхних слоях в определённой степени задействовать ассоциативный механизм, который как мы видели, дает большой эффект в нижних слоях.

Поэтому важно при обучении обеспечить подпитывание (подкачку) ассоциативного механизма не беспорядочными, а системно организованными образами, соответствующими определенным понятиям и гипотезам.

Инструментом, реализующим такую подкачку, является моделирование с помощью информационной технологии динамики систем, реализованное в виде лабораторных практикумов «Mentor™». Это учебное средство сочетает лучшее качество книги-учебника по соответствующей дисциплине - содержательность (в смысле устоявшейся последовательности и состава изучаемых тем, методик, законов, принципов и т.п. ) с формированием и подачей содержания в виде образов с помощью информационной технологии динамики систем. Практикумы «Mentor™» - это интерактивные динамические книги.

В этом одно из отличий от симуляторов – моделей фирмы, предприятия и т.п., где смешаны многие дисциплины. Такие симуляторы – интерактивные case study – необходимый этап обучения, но после изучения по отдельности интегрируемых в нем дисциплин.

При обучении с помощью практикумов «Mentor™» для лучшего восприятия и создания с помощью ассоциативного механизма системы образов-понятий и образов-гипотез нужно выполнять следующие основные действия:

Подать на просмотр картинку-схему «Факторы – следствия» (когнитивную карту), предварительно научившись её строить (построение обеспечивается режимом «Логика»).

Сформировать управляющие воздействия – факторы, выставив регуляторы в желаемое положение (создав контур сенсорно-моторного восприятия).

Сразу (а не путем долгого расчета по точкам математических формул) получить результаты-следствия в виде совокупности графиков, отражающих влияние воздействий.

Провести их анализ и продолжить эксперимент в соответствии с заданием по изучаемой теме.

Таким образом, моделирование избавляет от перекодировки формул в образы, не нужной для понимания сути изучаемых процессов. Нужно стремиться, чтобы эти три картины не были разорваны по времени, а сформировались в единый образ, хранимый в памяти большой областью нейронных ансамблей . Не только студенты, но и старшеклассники лицея подчеркивали: «После «Менторов» все становится разложенным по полочкам».

Как показали испытания в различных аудиториях «Mentor™»: динамических практикумов «Микроэкономика» и «Маркетинг», а также интерактивных case study «Энергоэффективное предприятие» [Кужель, Кужель, 2001], после работы с динамическими моделями обучающиеся скептически относятся к устаревшим возможностям обычных учебников, считая их далёкими от реальности.

Анализ первой версии «Mentor™ -Микроэкономика» приведен в [Cосновский, Агеев, Колосов, 2001].

Важнейшая структурная особенность мозга – это хранение больших объемов информации, не отдельными нейронами, а нейронными группами (ансамблями), а наиболее сильное ограничение – недопустимость одновременной активности большого числа нейронных ансамблей. Следствием этого ограничения являются проблемы восприятия - обозримости явлений и процессов, разрывы в целостном восприятии, переключения и активизации внимания и другие «вечные» проблемы обучения.

Основной путь развития ассоциативного механизма – физической основы творчества и интуиции – улучшение способности замыкания далеко отстоящих друг от друга нейронных ансамблей и формирования большого количества первичных ансамблей (образов – фактов), участвующих в создании новых областей - идей.

Кора головного мозга имеет слоистую структуру. Ассоциации происходят только внутри слоя. Поэтому важнейшую роль в мышлении играет механизм обобщений – постепенный переход образов со слоя на слой, их объединение и сжатие вплоть до образования понятия или сформулированной гипотезы на верхнем уровне иерархии. На уровне понятий проводится логическая обработка.

Эффективная работа ассоциативного механизма в верхних слоях, обеспечивающая обработку больших объёмов информации (а они действительно большие, так как совершено сжатие-сворачивание информации) свойственна экспертам, аналитикам и управляющим с большим опытом.

Поэтому представляется важным поиск путей развития ассоциативного механизма образного мышления (развитого в нижних слоях коры головного мозга и работающего непосредственно с первичными образами-фактами) для работы с образами-гипотезами, идеями, обобщениями в верхних слоях.

Обучение с помощью моделирования помогает взаимодействию механизмов ассоциаций и обобщений за счет устранения излишней промежуточной перекодировки образов.

Слабые стороны развитого в ходе эволюции ассоциативного механизма - плохая приспособленность к логическим выводам и отсутствие механизма отображения временных последовательностей. Поэтому обучающимся нужны встроенные в процесс обучения динамические системно-логические помощники - модели в качестве «мостиков», обеспечивающих плавный переход от сложного комплекса явлений современной экономики к преимущественно ассоциативному мышлению обучающихся.

Результаты ряда исследований, проведенные в разных странах, указывают на то, что уровень усвоения знаний при активных методах обучения в 4-6 раз выше, чем при обычном обучении

При проблемно-поисковом подходе обучающиеся могут видеть целостную картину отношений между всеми элементами ситуаций и систем, а обучение предполагает проверку гипотез. Именно этот метод поиска и получения знаний, как результата творческого процесса исследований и экспериментов по изучаемым темам, обеспечивают динамические практикумы «Mentor™» благодаря сочетанию системного анализа, интерактивности и динамики.

Практическая значимость динамических симуляторов - в решении проблемы проведения лабораторных занятий в домашних условиях при дистанционном обучении и работа в составе обучающих лабораторий предприятий в рамках концепции «Обучающиеся организации».

Амосов Н.М., Куссуль Э.М., Касаткин А.М., Касаткина Л.М. Стохастические нейроподобные сети с ансамблевой организацией. – Киев, 1989. – 30 с. – (Препринт./ АН УССР. Институт кибернетики им. В.М. Глушкова; 89 – 25)

Кужель, Кужель, Кужель С.С., Кужель О.С., Информационная технология как единая база практикумов, тренажеров, систем управления. 2-я Всероссийская конференция "Электронные учебники и электронные библиотеки в открытом образовании", Тезисы докладов, 29 ноября 2001 г., Москва, Международная академия открытого образования, МЭСИ, с. 272-277.

Сосновский, Агеев, Колосов, Сосновский С.А., Агеев А.Г., Колосов О.В., Комплект интерактивных тренажеров «Mentor™ -Микроэкономика»: опыт использования (обзор программного обеспечения), Educational Technology & Society - 2001- V.2, № 4.- с. 217 – 222 - ISSN 1436-4522

Форрестер, Форрестер Дж. Основы кибернетики предприятия (Индустриальная динамика); Пер. с англ./ Под ред. Д.М. Гвишиани.- М.: Прогресс, 1971. –340 с.