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.
Требования к мышлению
Мы не делаем предположений о том, как устроено