Содержание обучения (мастерство, рассматривается в момент использования) может быть большим и многоуровневым, или совсем маленьким. Например, мастерство после «образования в университете»/«программы обучения в университете» (сервис обучения, рассматривается в момент создания и развития мастерства) может описываться довольно большим объёмом самых разных документов, в этом мастерстве будет много частей и подчастей. А мастерство, которому учат на каком-нибудь трёхчасовом микрокурсе, может описываться на одном листочке бумаги. Мы просто считаем проведение огромной университетской образовательной программы одним таким большим сервисом, который меняет учеников, создавая и развивая в них одно довольно разнородное мастерство (жизненное и прикладное), и применяем к ней все те же самые рассуждения. Системная схема учебного проекта применяется к учебным подпроектам рекурсивно. Целое целевое мастерство и выполняемая им практика при этом просто делится на под-мастерства::части и под-практики, при всём понимании взаимосвязи этих составляющих целое мастерство и целую практику частей (один большой вычислитель/мастерство делится на множество взаимодействующих отдельных подвычислителей/подмастерств, которые описываются отдельно, и ещё описывается, как они взаимодействуют друг с другом).
В описании мастерства минимально нужны две части (но список не закончен! Их может быть больше! Это только «минимально нужны»! ):
• Описание практики, по которой будет целевое мастерство, «содержание мастерства»/справочник/регламент/энциклопедия/синопсис. Это типа «исходный код» в софте – только системное описание прикладной практики и её мастерства, а не откомпилированное и оптимизированное какими-то операциями изготовления «содержание мозга в момент работы»! Это функциональное описание, «сценарии работы», то есть как ведёт себя мастерство в мире как «чёрный ящик», а ещё описание контекстов применения, то есть что там ещё требуется в окружении мастерства, чтобы ему нужно и можно было бы сработать. Эти контексты особо важно не пропустить: когда методисты будут проектировать учебные контексты, чтобы гарантировать transfer of learning27 (что навыки из учебных контекстов вспомнятся в целевых рабочих контекстах, подробней это описывается в модели обучения по типу COIN, context inference28). Тут же ещё архитектурные решения по устройству мастерства: какие в нём куски, как они связываются друг с другом, как раскладывается мастерство между «мозгом» (человека, AI-агента) и их «экзокортексом»,