Солодова Е. А. — профессор, ВА РВСН имени Петра Великого Материалы Международного форума «Проекты будущего: междисциплинарный подход» 16-19 октября 2006, г. Звенигород

Проекты будущего невозможно обсуждать вне контекста образовательных проблем. Стратегии динамического развития России напрямую определяются перспективами развития российской системы образования, которая развивается сегодня в критическом режиме. Свидетельством этого являются процессы самоорганизации, происходящие в системе образования, которые проявляются в неограниченном хаотическом росте числа негосударственных вузов, специализирующихся на юридических, экономических и менеджерских специальностях. Этот процесс обусловлен спросом на специалистов в современных рыночных условиях и предполагает быструю окупаемость финансовых вложений в образование, т.е. диктуется сиюминутными, утилитарными потребностями общества.

Проекты будущего невозможно обсуждать вне контекста образовательных проблем. Стратегии динамического развития России напрямую определяются перспективами развития российской системы образования, которая развивается сегодня в критическом режиме. Свидетельством этого являются процессы самоорганизации, происходящие в системе образования, которые проявляются в неограниченном хаотическом росте числа негосударственных вузов, специализирующихся на юридических, экономических и менеджерских специальностях. Этот процесс обусловлен спросом на специалистов в современных рыночных условиях и предполагает быструю окупаемость финансовых вложений в образование, т.е. диктуется сиюминутными, утилитарными потребностями общества.

Такая тенденция является закономерным проявлением самоорганизации, однако при этом образовательная система России утрачивает свойственное ей стремление к фундаментализации, результаты которой проявляются с временным запаздыванием по отношению к моменту финансирования. В то же время системы государственных вузов необоснованно переименовываются в университеты и академии, не обеспечивая реально требуемой таким статусом фундаментальной подготовки. Все меньше остается традиционных институтов, готовящих квалифицированных инженеров, физиков, химиков, биологов. Однако, понятно, что юристы, менеджеры и экономисты призваны обслуживать производящие отрасли знания, которые, вопреки логике, стали вторичными.

С другой стороны, процессу негативной рыночной самоорганизации подверглась воспитательная система образования, не имеющая идейной основы для своего развития вследствие утраты общей национальной идеи и смещения моральных и этических ценностей из духовной в материальную сферу. Указанные процессы лежат в русле общих закономерностей развития социальных процессов в современном российском обществе, находящемся в бифуркационной фазе своего развития, характеризующейся хаотизацией и поиском пути развития. Таковы процессы в российской экономике, идеологии, экологии. В критические моменты развития общества чрезвычайно важно иметь возможность прогнозирования развития ситуации. Наиболее полную информацию предоставляют математические модели исследуемого процесса. Единственной адекватной современному этапу развития системы образования методологией моделирования является синергетическая методология, основанная на использовании в качестве переменных модели нескольких ведущих параметров порядка системы.

Рассмотрим концептуальную модель макроуровня, сконструированную на основе вербальной модели, предложенной известным в России политологом, доктором философских наук А. С. Панариным. Эта модель была описана в одной из его предсмертных статей, названной «Христианский фундаментализм против рыночного терроризма» [1]. Формализуем эту модель в терминах математики и проанализируем ее. Система неравенств (1) является, по выражению А. С. Панарина, «формулой прогресса» общества и определяет стратегию динамического развития России. Первое неравенство в системе (1) есть требование более высоких темпов роста межотраслевого знания по сравнению с отраслевым знанием. «При таком неравенстве отраслевые научные системы не смогут поглотить все наработанное к данному моменту теоретическое знание; соответствующий «остаток» будет представлять собой специфическую «прибавочную стоимость», служащую неиссякаемым резервом отраслевой науки», — пишет А. Панарин.

Второе неравенство следует читать так: «Темпы роста фундаментального знания должны превышать темпы роста прикладного знания». Панарин пишет: «Данное неравенство образует постоянные резервы общеинтеллектуального накопления, не «проедаемого» в процессе отраслевых практик и тем самым являющегося постоянным творческим вызовом технократической субкультуре». Следующее неравенство формулирует демографическое требование, состоящее в том, что чем выше доля молодежи в общем составе населения, тем выше темпы прогрессивных изменений. Четвертое неравенство: темпы прироста времени учебы в жизни каждого человека должны быть больше темпов прироста

времени работы. Последнее неравенство в системе (1) есть требование более высоких темпов прироста досугового времени по сравнению с временем работы. Обратим внимание на то, что в формулировке «формулы прогресса» задействовано всего пять параметров. Это и есть параметры порядка макромодели. Подчеркнем также, что «формула прогресса», являющаяся формулой общей социокультурной динамики модерна, напрямую определяется состоянием системы образования в стране. Наиболее информативным с точки зрения обозначения современных проблем и прогноза развития образовательной системы является неравенство 2 системы (1). Принципы создания отраслевого вуза, дающего прикладные знания, рассчитанные на быстрейшее удовлетворение запросов рынка, и фундаментального вуза диаметрально противоположны. Образование в прикладном вузе строится на принципе скорейшей окупаемости вложенных средств и направлено, в основном, на формирование определенных стандартных знаний, умений и навыков (ЗУНов). Такие вузы работают по принципу следящей системы автоматического регулирования: схема чутко реагирует на вход и ее задача – как можно более точно отследить входной сигнал, т.е. запрос внешнего рынка, отрасли (рис.1)

Рис.1. Модель организации прикладного вуза

Успешность деятельности такого вуза определяется, в основном, размерами капиталовложений в его развитие (коэффициент K на рис.1). Причем такой вуз может возникать с нуля, без всякой начальной базы. К категории таких вузов относятся многочисленные новоявленные юридические, менеджментские и экономические вузы, удовлетворяющие массовый спрос на рынке труда менеджеров, аудиторов и т.д. Кстати, сегодня повсеместно наблюдается перепроизводство этих специалистов.

Другой тип вуза – вуз, готовящий по фундаментальным специальностям, таким, как химия, физика, биология, генетика, вычислительная техника (рис.2).

Рис.2. Модель организации фундаментального вуза

Обучение в таких вузах ориентировано, во-первых, на привитие базовых знаний, умений и навыков, а потому система следит за внешним рынком – она открыта. Поэтому в системе есть верхний контур регулирования, который следит за входом ? (рис.2). Это контур обучения, привития знаний, умений и навыков y (t). Но образование в таком вузе ориентировано на долгосрочную перспективу и носит характер опережающего. А, значит, оно должно строиться совсем на других принципах – основной целью такого обучения должно быть научение обучаемых учиться, самостоятельно ставить задачи и самостоятельно их решать. Следовательно, максимальное внимание должно быть приковано к развитию творческих способностей обучаемых, к стимулированию их к генерации знаний. Поэтому в фундаментальном вузе есть и второй контур регулирования – нижний на рис.2, который непосредственно не связан с входом, с внешней средой. Связь с верхним контуром осуществляется с помощью нелинейной функции f(y,z). Эти новые, сгенерированные в нижнем контуре знания, обозначены на рис.2 как z (t).

Какие наиболее важные выводы можно сделать из анализа схемы, изображенной на рис.2? Первый, и наиболее важный вывод, заключается в том, что для сохранения структуры фундаментального образования необходима информационная «память» в системе высшего образования. Этот вывод следует из того факта, что в системе, изображенной на рис.2, присутствуют так называемые «звенья запаздывания» — ? з1 и ? з2 . Именно эти звенья осуществляют задержку сгенерированных в контуре управления знаний, их отложенность во времени. Эти звенья иначе называют элементами памяти, а сами системы, включающие такие элементы, называют «системами с памятью» [2]. Для функционирования этих систем необходимо наличие ненулевой памяти — функций ? z и ? y (рис.2.). В терминах системы образования это означает наличие научных школ, хранящих информационные базы фундаментальных знаний. Поэтому такие вузы не могут возникать на «пустом месте» лишь за счет финансовых вложений. Для их функционирования необходимо восстановить и развивать традиционные научные школы и приоритетные научные направления. Этот тезис наиболее актуален сегодня, когда центры научных исследований переместились из НИИ в университеты [3,4]. К сожалению, в реальной жизни мы повсеместно наблюдаем процесс разрушения традиционных научных школ в связи с естественным убытием старых научно-педагогических кадров и невосполнением этой убыли новыми, молодыми преподавательскими кадрами. Этот процесс связан с чрезвычайно низкими заработками преподавателей в вузах (немного положение улучшилось в связи с выплатой с ноября 2006 года денег за ученые степени, однако зарплаты преподавателей по-прежнему не позволяют отнести профессорско-преподавательский состав к среднему классу в России), с непрестижностью научно-педагогической деятельности, с отсутствием возможностей для творческой самореализации. Однако, С. П. Капица неоднократно указывал, что главный фактор в построении прогрессивной стратегии – время, т.к. на создание фундаментальной научной школы требуется порядка 100 лет (три поколения ученых); на создание научной школы в области прикладных исследований – 10 лет. Таким образом, потеря целого поколения молодых ученых чревата разрушением научных школ, на восстановление которых потребуется 100 лет!

Другой важный вывод связан с созданием широкой сети информационных коммуникаций в образовательном пространстве России. Фундаментальный вуз можно сравнить со сложной экосистемой: кафедры, факультеты и вуз в целом работают аналогично содружеству видов, родов и семейств в экосистеме. Аналогично в сложном живом организме – вузе – полнота использования свободной творческой энергии зависит от уровня обмена информацией внутри этого живого сообщества, от степени развитости всей сложной сети нелинейных связей, которые возникают в процессе функционирования отдельного вуза, и межвузовских связей. Это значит, что успешность деятельности такого вуза зависит не только от его финансирования. В этом случае должны развиваться мощные внутривузовские нелинейные связи между студентами и преподавателями, обеспечиваемые научными конференциями, комплексными межфакультетскими и межкафедральными научными работами, научными конкурсами и олимпиадами. Еще более важны межвузовские связи, реализуемые с помощью конференций, семинаров и т.д. Пример такой междисциплинарной коммуникации демонстрирует Международный форум «Проекты будущего: Междисциплинарный подход», состоявшийся в 2006 году в Звенигороде, материалы которого и являются предметом настоящего выпуска журнала, который Вы, дорогой читатель, держите в руках. Ведь сегодня все самое передовое и перспективное в науке возникает «на стыке» дисциплин. Следовательно, этот «стык» необходимо организовывать. Профессор В.П. Тихомиров, являющийся председателем Экспертно-консультативного совета по вопросам электронного обучения, открытого образования и внедрению новых образовательных технологий при Комитете государственной Думы по образованию и науке считает: «Высшие учебные заведения, вносят, на мой взгляд, основной вклад в реализацию стратегии экономического развития на основе знаний…Формирование новых знаний происходит именно в университетах. Я ни в коем случае не умаляю роль научно-исследовательских организаций. Но продвижение знаний, сгенерированных в университете, начинается с того, что профессор входит в аудиторию и большой аудитории рассказывает про эти знания. Пока ученый из НИИ донесет знания до людей, проходит много времени. Профессор работает непосредственно с людьми…» [5, с.48]. Отмеченное В. П. Тихомировым продвижение знаний, сгенерированных в университете, есть результат нелинейных связей между студентами и преподавателями.

Еще одно замечание по поводу финансирования. Поскольку в фундаментальном вузе генерируются «отложенные» знания, не востребованные сегодня на внешнем рынке, не отвечающие сиюминутным запросам общества, то, понятно, что финансирование системы высшего фундаментального образования должно быть только государственным, поскольку только государство может быть заинтересовано в отложенных знаниях, опережающих свое время. Это первое, наиболее важное отличие фундаментального образования от прикладного. Однако в фундаментальных вузах, как показано выше, финансирование играет важную, но не определяющую роль, поскольку более важным фактором является степень развитости нелинейных связей между всеми участниками образовательного процесса. Доказательством этого является следующий факт. Затраты «в круге воспроизводства инноваций распределены независимо от типа экономики примерно так: фундаментальные разработки/прикладные разработки и создание опытных образцов/конструирование, создание и оптимизация технологий, вывод на рынок=1/10/100» [3, с. 28]. Автор этого замечания, профессор Малинецкий Г. Г. имел возможность ознакомиться с организацией науки в Северной Америке. Вот что он пишет: «Подавляющая часть фундаментальной науки (тот самый 1 рубль в упомянутом выше соотношении) в Северной Америке делается в университетах. Ключевая фигура тут — профессор…Он энергичный лидер, хороший оратор, разбирается в финансовых вопросах и генерирует массу идей, проверять которые ему, как правило, некогда. Поэтому одна из его главных обязанностей – подбирать научных сотрудников, аспирантов и постдоков и ими руководить. Каких-либо научных задач перед профессорами не ставят. Основной стимул к работе – личные научные интересы…» [3, с.30]. nГ. Г. Малинецкий обращает внимание на стратегический характер фундаментального образования, генерирующего отложенные знания: «Развитие требует вложений в будущее, стратегического видения перспективы. А «здравый смысл» фокусируется на повседневных, сиюминутных нуждах. Если связывать будущее России с инновационным развитием, то потребуется переход к опережающему образованию. Необходимо начинать готовить специалистов, которые потребуются завтра, даже несмотря на то, что сегодня для них в стране может не оказаться работы» [4, с.67].

В кибернетической теории систем английским биологом и математиком У. Р. Эшби в 1950 –х гг. был сформулирован «закон необходимого разнообразия», теоретическим следствием которого является «правило избыточного разнообразия». Правило гласит: «при обострении кризиса вероятность сохранения сложной системы пропорциональна накопленному в ней разнообразию, причем решающее значение приобретают те элементы, которые на прежнем этапе существования системы оставались функционально бесполезными» [6].Это правило подтверждено материалом из истории кризисных ситуаций на разных (биологических и социальных) стадиях эволюции. Оно хорошо согласуется с еще одним эмпирическим обобщением, которое антропологи назвали «законом эволюционного потенциала»: чем более специализирована и адаптирована система к определенной стадии эволюции, тем ниже ее способность к переходу в следующую стадию [7]. Новые структуры возникают значительно раньше чем эволюционно востребуются. На раннем этапе своего существования они обычно крайне малопродуктивны и неконкурентноспособны, но система не всегда оказывается настолько жесткой, чтобы выбраковывать бесполезную новизну. Эта новизна в современной цивилизации является плодом фундаментальных исследований.

Сегодня, когда система российского высшего образования переживает период кризисного развития, ситуация такова, что, накопленный за годы советского периода избыточный ресурс устойчивости за счет фундаментальности образования исчерпан. Период неустойчивости не закончился, а ресурс закончился, и нового избыточного разнообразия не возникает: система высшего образования сегодня перестроилась на рыночную модель, предполагающую не генерацию, а редукцию знания. Прогнозы такой политики неутешительны, тем более, что система государственных отраслевых институтов и НИИ сегодня уничтожена, а частный сектор не может рассчитывать на поддержку государства. В работе [3,с.66] обращается внимание на «интересный критерий степени поддержки малых инвестиционных фирм, который недавно довелось услышать от американского коллеги: «Активные люди, работающие в этой сфере в Кременевой долине, имеют возможность начать свое дело и разориться, и начать все заново 5-6 раз за свою творческую жизнь». Наверное, это и есть нормальный уровень поддержки малого инновационного бизнеса… Необходима гармония интересов и разработчиков инноваций, и инвесторов, и государства». О какой же гармонии интересов разработчиков инноваций и государства может идти речь, когда одной из хорошо верифицируемых математических моделей, описывающих взаимоотношения государства и предприятия малого бизнеса является известная модель «хищник-жертва». В качестве жертвы в модели выступает малый бизнес, роль хищника с успехом исполняет государство и криминальные структуры [8, с.1148].

Вернемся к анализу «формулы прогресса» А. С. Панарина. Третье неравенство системы (1) формализует требование к демографической ситуации в стране. Действительно, если доля молодежи мала, т.е. не обеспечивается достаточный прирост населения, то сфера образования становится невоспроизводимой: из образования уходит молодежь, владеющая новыми технологиями и новыми знаниями, и, таким образом, эти технологии и знания становятся недоступными новому поколению обучаемых. Обратимся к данным мониторинга по возрастному составу учителей в гимназии № 5 города Юбилейный Московской области, осуществляющегося с 1996 года по настоящее время. Необходимо отметить, что гимназия №5 города Юбилейный является одним из лучших средних учебных заведений России. В этой гимназии на собственной базе происходит информационная переподготовка учителей на основе современных

Табл. 1 Возраст учителей

технологий, здесь проводятся эксперименты «Синергетика и профильный курс информатики», «Методы синергетики в деятельности учителей» и целый ряд иных интересных экспериментов. Понятно, что молодые учителя, выбирая место работы, прежде всего выберут именно эту, творческую, живую гимназию. Но даже здесь возрастной состав учителей вызывает чувство обреченности. Что же говорить о прочих, не таких «продвинутых» школах? Аналогичное, если не еще более тяжелое демографическое положение наблюдается в вузах, особенно технического и естественнонаучного профиля. Преподаватели — очень пожилые люди, не владеющие новыми информационными технологиями, новыми современными знаниями, а те глубокие фундаментальные знания, которыми они владеют, составлявшие доблесть российской науки десятилетие назад, некому передать. Нет преемственности в развитии научных школ, а значит, под угрозой сам факт существования фундаментального образования в России, о котором идет речь во втором неравенстве системы (1).

Смысл четвертого неравенства системы (1) сводится к необходимости организации выстроенной системы дополнительного образования. Это неравенство формализует концепцию непрерывного образования, общепринятую сегодня. Действительно, по данным психологов, мы должны переучиваться каждые 4-5 лет для того, чтобы не отстать от прогресса. Эти сроки сокращаются вдвое, если речь идет о компьютерных технологиях. Конечно, это не значит, что надо полжизни проводить за партой. Это значит, что надо учиться добывать знания самостоятельно, учиться самоорганизации. Причем, что очень важно, знания нужно добывать фундаментальные, только имея прочный современный фундамент, можно строить на нем любые прикладные знания. Следовательно, вновь «работает» второе неравенство системы (1), которое в новом контексте оказывается необходимым условием развития в стране дополнительного образования, т.к. обеспечивает резерв для профессиональных новаций и межотраслевых движений квалифицированной силы. Таким образом, все неравенства системы (1) оказываются связанными между собой сложными положительными и отрицательными обратными связями.

Обратимся далее к анализу пятого, последнего неравенства в системе (1).«Рост свободного времени (досуга) должен опережать рост рабочего (производственного) времени». А. Панарин пишет: «Досуг есть время внеутилитарного пользования продуктами культуры…На этой основе цивилизация совершает свое культурное накопление: наращивает интеллектуальный потенциал, не подверженный, в отличие от инструментально-прикладных знаний, быстрому моральному старению. Эта сфера общекультурного богатства через какие-то таинственные каналы и сети питает и науку, и производство, и бытовую сферу, служит источником общего вдохновения, высоких норм и вдохновляющих образцов». Таким образом, пятое неравенство является математическим выражением необходимого условия развития системы воспитания в общей структуре образовательной системы. Обратим внимание на то, что воспитательная система так же, как и система фундаментальных знаний обладает большой инерционностью, запаздыванием, обусловливающим медленное моральное старение идей, знаний. А. Панарин отмечает, что «наряду с законодательным увеличением допустимого рабочего времени имеет место его резкое фактическое увеличение за счет совмещения работ… У нации, успевшей приобщиться к цивилизованному досугу, фактически похитили досуг, превратив ее в нацию поденщиков, не смеющих поднять голову к небу. Все факультативное, существующее под знаком любопытного, но не обязательного, все полифункциональное и многомерное неуклонно сокращается и отступает под давлением непреложного, однозначного, принимаемого вне свободной критической рефлексии». Временной горизонт личности сузился как никогда: в системе мотивации произошел резкий сдвиг в пользу сиюминутной озабоченности. От перспективного к краткосрочному – таков вектор жизни, заданный новой системой рынка.

Заканчивая анализ системы неравенств (1), приведем результаты тестирования учителей упомянутой выше гимназии №5 г. Юбилейный в контексте рассмотренных выше проблем: из тридцати восьми опрошенных учителей подавляющее большинство понимает ведущую роль межотраслевого, междисциплинарного знания и видят его развивающимся опережающими темпами по сравнению с отраслевым, узкоспециальным знанием. Совершенно иная картина складывается с пониманием роли фундаментализации образования: большинство учителей не только констатируют ведущую роль прикладного образования сегодня, но и считают эту тенденцию прогрессивной, так как она «ориентирует учащихся на запросы общества» (наиболее часто встречаемый в анкете ответ). Итак, сами учителя школ не считают фундаментализацию образования необходимым условием его модернизации. Таковы печальные итоги политики, проводимой в нашей стране в сфере образования.

В сфере распределения времени в пользу учебы по сравнению с работой и в пользу досуга по сравнению с работой – полное согласие с

Табл. 2. Рост фундаментального и прикладного знания

описанными выше неравенствами, но…в будущем. Пока положение прямо обратное. Обратим внимание на то, что «формула прогресса» записана в виде мягкой математической модели. Овладение подобным способом моделирования и есть один из компонентов фундаментализации образования в современной высшей школе. Итак, «рынок» определяет конъюнктуру прикладных разработок. В этом случае ожидается быстрый выход, отслеживание внешней ситуации, работа на «рынок». Генерация новых знаний в этом случае не предполагается и возникнуть не может. Какова тактика в этом случае? Мощное финансирование из негосударственных резервов. В области образования это развитие нефундаментальных дисциплин – юриспруденция, экономика, туризм, менеджмент, от которых не ожидается «отложенных» результатов, которые должны «работать» здесь и сейчас. Основная статья финансирования – компьютерное оснащение. Сроки обучения – 4-5 лет. Иное положение в сфере фундаментальных наук, прежде всего, физики, химии, биологии. Первенствующим здесь является генерация «несвоевременных» будущих идей, нового знания. Финансирование от государства (действительно, какое же негосударственное учреждение будет финансировать исследования, результаты которых окупятся через 20-30 лет?). Основная статья финансирования – развитие НИР, финансирование конференций, загранпоездок, публикаций, т.е. организация сложных нелинейных связей внутри системы. Понятно, что уровень финансирования этих статей на порядок ниже уровня финансирования прикладных исследований. Эта особенность фундаментальных исследований подчеркивалась выше. Сроки обучения – 5-6 лет. Отметим еще одну разницу между системами образования – фундаментального и прикладного. В случае фундаментального образования необходимым условием является полифоничность, междисциплинарность. Это должны быть действительно университеты (не в современном обесцененном понимании этого слова), где идет проблемное обучение, тесно увязанное с НИРовскими работами на стыке наук (биофизика, биохимия, физхимия, математическая лингвистика). Именно в таких университетах сегодня существует и развивается фундаментальная наука. Во втором случае это должны быть институты в том хорошем понимании, в каком они существовали в советском пространстве с выраженной практической направленностью, готовящие классных инженеров (в первую очередь), а затем юристов, экономистов, менеджеров, которые призваны обслуживать производство.

Итак, выше показано, что параметром порядка математической модели, описывающей деятельность фундаментального вуза, является память системы. Следовательно, модель следующего иерархического уровня (мезауровня) описания образовательной системы – уровня функционирования отдельного вуза – должна относится к классу систем с памятью, описываемых дифференциальным уравнением вида (2) [9]:

Здесь функция Y ( t ) в общем случае является n -мерным вещественным вектором, описывающим состояние системы в некоторый момент времени t ; X (t) – m-мерный вещественный вектор входных воздействий; t ( t ) – запаздывание, в общем случае различное для каждой из составляющих вектора Y ( t ); K – коэффициент усиления системы. Для решения уравнения (1) необходимо задать на отрезке времени — t ? t ? 0 при t 0 =0 начальную функцию j ( t ) , которая в общем случае представляет собой n -мерную вещественную функцию, отражающую память , заложенную в систему в качестве начальных условий и отражающую начальный запас фундаментальных знаний, накопленных в вузе. С подробным анализом модели мезауровня можно ознакомиться в [9,10]. Здесь лишь отметим, что учет нелинейного характера коэффициента К (рис.2) позволяет моделировать процесс генерации новых знаний в фундаментальном вузе. Так, например, в случае логарифмической зависимости коэффициента K от объема знаний x уравнение (2) можно представить в виде (3)

Среди решений этого уравнения особенно интересны решения в виде, динамического хаоса (рис.3).Факт возникновения динамического хаоса в работах по исследованию синтеза информации, в частности [11], трактуется как необходимое условие генерации информации. Следует отметить, что предложенный анализ механизма модернизации образования и науки не «Прометеев проект модерна», выражаясь словами А.Панарина. Это не бихевиористская модель знания, устанавливающего корреляции между контролируемыми «входами» и «выходами», минуя «черный ящик» скрытых субстанций бытия. Напротив, предлагаемая комплексная модель системы образования различных иерархических уровней, есть попытка фундаментализации в смысле Хайдеггера, вопрошающая о самом бытии. Мы согласны с ведущей

Рис.9. Динамический хаос в системе обучения

мыслью А.Панарина о том, что «формулам прогресса – общего интеллектуального накопления — предстоит быть реинтерпретированными в сотериологическом – мироспасительном и мессианском смысле». Итак, резюмируя, что может реально сегодня сделать преподаватель, стоящий у доски? На организационном уровне: обращаться к студентам, к любой другой доступной аудитории, разъясняя перспективную стратегию развития образования, чтобы не возникало ситуации непонимания важных вещей, иллюстрацией которого явились примеры с лицеем в г. Юбилейном. Не гнушаться общественной деятельностью. Занимать активную жизненную позицию, отстаивать свою точку зрения. На методологическом уровне: внедрять современный математический аппарат в процедуру моделирования общественных процессов, в частности, аппарат немарковских процессов, применимый к системам с памятью, каковыми являются все интеллектуальные системы. С дидактических позиций: усиливать фундаментальную составляющую образования. Сегодня к фундаментальным понятиям относятся теория самоорганизации, нелинейная динамика, мягкое математическое моделирование, без которых невозможно дальнейшее развитие обществознания, социологии, психологии.

Таковы, на наш взгляд, стратегия и тактика динамического развития системы образования в России.

Литература