Разные мышления

Человечество вырвалось из царства природы. Масса всех людей сегодня составляет 300 миллионов тонн, это вдвое больше массы всех позвоночных, которые существовали на Земле до появления человеческой цивилизации. Техносфера (вещество, переработанное людьми под свои нужды) может быть оценена в 30 триллионов тонн, это больше 50кг на каждый квадратный метр поверхности земли3.

И всё это за счёт того, что человечество освоило мышление.

Есть два основных цивилизационных пути, условно называемых «восточным» и «западным».

Условная «восточность» состоит в признании непостижимой сложности мира, невыразимости и непередаваемости человеческого опыта в постижении этого мира.

Условная «западность» состоит в опоре на рациональность. Рациональность – происходит от латинского ratio, означающего «причину», «объяснение», но также и «отношение», т.е. ассоциируется с делением на части, анализом. Конечно, рациональное (рассудочное, неинтуитивное, не «восточного» типа) мышление в равной мере помогает и синтезу, объединению в целое аналитически разъятого на части. Но в западной культуре исторически придаётся большое значение основанной на логике «аналитике», т.е. формализации и моделированию. Можно наблюдать результаты этого «западного» пути развития цивилизации, давшей современные науку и инженерию, менеджмент, рынок ценных бумаг как инфраструктуру предпринимательства4.

Увы, рациональному и логическому мышлению, равно как и многим другим видам применимого ко многим ситуациям мышления, в школе и ВУЗе сейчас прямо не учат, равно как прямо не учат и ограничениям в его практической применимости.

Сегодня среди педагогов преобладает мнение, что какому-то «хорошему» мышлению можно научиться на основе углублённого знакомства с предметами так называемого STEM5:

• наука (science, т.е. естественные науки: классические физика, химия, биология и т.д., редко computer science, но и её сюда иногда включают). Тут в части общеупотребимого для самых разных ситуаций мышления важна физическая компетентность, понимаемая как знакомство с математическим выражением закономерностей физического мира. Остальное (химия, биология и т.д.) в «науке» обычно даётся «для эрудиции» и оказывается важным уже только при специализации мышления в рамках какой-то из отдельных наук, а не для мышления в целом.

• Технология (technology), которая чаще всего понимается как умение работать на «станочках» – типовые уроки труда, когда готовятся не инженеры, а только «техники». Успешное образование в области технологии может означать то, что «руки из правильного места растут», т.е. к традиционно понимаемому мышлению не относится.

• Инженерия (engineering) – ей учатся инженеры-механики, электрики и прочие инженеры, часто и software engineers (с не слишком большим упором на знание computer science и data modeling). Тут тоже работают не столько с общим для всех мышлением, сколько с узким предметным мышлением инженера, ограниченным его специальностью.

• Математика (mathematics, позволяет получить алгебраическую компетентность, включая линейную алгебру, геометрическую компетентность (наглядная геометрия, потом с выходом в работу с современными системами автоматизации проектирования, 3D САПР), статистическая (в том числе байесовская статистика) компетентность, математическая логика. И ещё тут учитываем компьютерную математику, а не только математическую работу карандашом по бумажке6. Это ближе всего к обучению мышлению, но тем не менее это больше не про то, как думать о мире, а как рассуждать с уже формализованными моделями мира. По большому счёту, математика включается только после того, как мышление подготовило материал для применения математики, поставило формальную задачу.

К сожалению, предположения педагогов о косвенном обучении мышлению через обучение предметам STEM не оправдываются, мышлению нужно учить прямо, а не косвенно. Например, если нужно учить логике, то нужно учить прямо ней, а не через информатику и геометрию, а то в школьных курсах логика осталась только в рамках изучения логических выражений при обучении программированию и в курсе геометрии, где только и остались доказательства теорем.

Наша книга по системному мышлению как раз призвана заполнить этот пробел, хотя и частично – системному мышлению она учит прямо, но не касается при этом других общих для многих ситуаций видов мышления.