Адаптивная экспертиза

Раздел лида статьи , возможно, необходимо переписать . Пожалуйста, помогите улучшить лид и прочитайте руководство по макету лида . ( Ноябрь 2019 ) ( Узнайте, как и когда удалять это сообщение )

Адаптивная экспертиза — это широкая конструкция, которая охватывает ряд когнитивных , мотивационных и личностных компонентов, а также привычки и диспозиции . Как правило, решатели проблем демонстрируют адаптивную экспертизу, когда они способны эффективно решать ранее возникшие задачи и генерировать новые процедуры для новых задач. ^[1] Это определение можно противопоставить более традиционным идеям экспертизы, популяризированным Чи ^[2] и другими, которые обычно не рассматривают адаптацию к совершенно новым ситуациям. Его эмпирическая обоснованность была исследована в ряде учебных и обучающих контекстов. Термин был впервые введен Гию Хатано и Каёко Инагаки ^[1] , чтобы выявить изменчивость внутри групп экспертов. Хатано и Инагаки ^[1] описали два типа экспертизы: рутинную экспертизу, или классическую экспертизу, и адаптивную экспертизу. Они определили рутинную экспертизу как включающую освоение процедур таким образом, чтобы они стали высокоэффективными и точными, тогда как развитие адаптивной экспертизы требует от человека развития концептуального понимания, которое позволяет «эксперту» изобретать новые решения проблем и даже новые процедуры для решения проблем. Для иллюстрации представьте себе двух поваров суши : один из них делает каждую часть идеально, но регулярно делает одни и те же несколько типов снова и снова (рутинная или классическая экспертиза), а другой часто создает новые меню (адаптивная экспертиза). Для некоторых это несправедливое сравнение, так как среда поддерживает поведение. Например, рутина классического эксперта по суши может быть связана с его ресторанной средой, и этот повар может легко вырваться из рутины, если возникнет другая ситуация. Однако адаптивный эксперт-повар явно демонстрирует гибкие знания и производительность приготовления суши. Ученые-обучающиеся интересуются адаптивной экспертизой, отчасти потому, что они хотели бы понять типы траекторий обучения, которые могут позволить практикующим освободиться от рутины, когда это необходимо.

Однако нет настоящей дихотомии между адаптивной и классической экспертизой. Экспертизу можно рассматривать как континуум адаптивных способностей. С одной стороны, практиков можно классифицировать как «обычно квалифицированных» против «инновационно компетентных»; как « ремесленников » против « виртуозов »; ^[3] или как тех, кто подходит к задаче рутинным или более гибким способом. ^[4] Понятие адаптивной экспертизы предполагает, что новые проблемы можно рассматривать как платформу для исследования в новом проблемном пространстве ^[3] , а не просто как возможность попрактиковаться в более эффективном выполнении задачи. ^[5] Например, адаптивность позволила экипажу Аполлона-13 успешно построить воздушный фильтр из плохо подходящих деталей во время пребывания в космосе, в то время как телевизионный шеф-повар Джейми Оливер способен ярко и креативно готовить хорошую еду, используя только простые ингредиенты.

Отличительной чертой адаптивной экспертизы является способность эффективно применять знания к новым проблемам или нетипичным случаям в области. Холиоук охарактеризовал адаптивных экспертов как способных использовать свои знания для изобретения новых процедур для решения уникальных или новых проблем, а не просто применять уже освоенные процедуры. ^[6] Адаптивность позволяет экспертам распознавать, когда широко применяемые правила и принципы не применяются в определенных ситуациях, в которых другие решатели обычно пытаются использовать ранее изученную процедуру. ^[7] Более того, исследования показали, что эта гибкость может привести к более высокой производительности, чем у классически определенных экспертов , что приводит, среди прочего, к лучшему устранению технических неполадок; ^[7] предотвращению ошибок на рабочем месте; и более точной медицинской диагностике. ^[8] Джон Д. Брэнсфорд считает, что это гибкое, инновационное применение знаний, в значительной степени, лежит в основе большей тенденции адаптивных экспертов обогащать и совершенствовать свое понимание на основе постоянного опыта, чтобы учиться на эпизодах решения проблем . ^[5]

Одна из моделей адаптивной экспертизы ^[4] рассматривает два измерения, по которым может развиваться обучающийся: эффективность и инновации. Классические эксперты определяются как эффективные при решении рутинных задач. Когда им предъявляют нестандартную задачу или при переходе в другую ситуацию, адаптивный эксперт может вводить новшества.

Шварц, Брэнсфорд и Сирс ^[4] графически проиллюстрировали эти два измерения экспертности. На горизонтальной оси они откладывают эффективность решения проблем, а на вертикальной оси — способность к инновациям. На этом графике они выделяют четыре важных региона: Новичок (низкая эффективность, низкий уровень инноваций), Рутинный эксперт (высокая эффективность, низкий уровень инноваций), Разочарованный или раздражающий новичок (низкая эффективность и высокий уровень инноваций) и Адаптивный эксперт (высокая эффективность и высокий уровень инноваций). В первоначальном виде этот график предназначен в качестве отправной точки для понимания того, как преподаватели должны направлять обучение и траекторию студентов к адаптивной экспертизе. Шварц и коллеги предполагают, что траектория, а следовательно, и обучение, должны стремиться к балансу инноваций и эффективности. Эта работа тесно связана с их теориями переноса обучения и исследованиями обучения, которые поддерживают перенос и траектории к адаптивной экспертизе.

Шварц и его коллеги предлагают две возможные траектории к адаптивной экспертизе: 1) внедрять инновации, а затем становиться эффективными или 2) становиться эффективными, а затем практиковать инновации. ^[4] В нескольких исследованиях учебных вмешательств ^{[9] [10]} они продемонстрировали, что траектория 1, инновации к эффективности, является лучшим путем развития. Основываясь на этом открытии, эти исследователи предположили, что перед изучением процедур решения проблем студентам следует сначала предоставить возможность внедрять инновации и пытаться находить решения новых проблем без обучения. Следуя этой практике с инновациями, студенты могут затем извлечь пользу из рутинной практики с меньшим риском стать рутинным экспертом или просто разочарованным новичком.

Гиё Хатано и Каёко Инагаки ^[1] предложили три фактора, которые влияют на развитие адаптивного мастерства. Во-первых, степень, в которой среда индивидуума содержит «случайность», требует изменения навыков на основе тщательного наблюдения за взаимодействующими факторами. Второй фактор касается степени, в которой индивидуум вознаграждается за выполнение навыков. Они предположили, что среда с меньшим количеством вознаграждений побуждает индивидуумов экспериментировать, а не пытаться освоить правила, с помощью которых они могли бы получить вознаграждение. Третий фактор — это степень, в которой культурный контекст индивидуума ценит и способствует пониманию навыков, а не эффективности. Эти факторы, по мнению авторов, способствуют не только процедурному пониманию, но и концептуальному пониманию навыков.

Хатано и Оура ^[11] написали, что, исходя из современных представлений о развитии экспертных знаний, школьное обучение не позволяет распределять экспертные знания между группами и продвигать социокультурную значимость контента. Они добавили, что, основываясь на недавних исследованиях, адаптивные экспертные знания могут поощряться в школах путем обучения в контекстах, которые рассматривают обучение как социально значимое, например, выступления перед аудиторией или решение реальных проблем. Истинные адаптивные экспертные знания могут не быть реалистичной целью школьного обучения, но обучение адаптивным экспертным знаниям может направить учащихся на траекторию для будущей компетентности.

Некоторые исследования были проведены для определения того, когда и как следует развивать адаптивные навыки в условиях начального класса. Большая часть исследований сосредоточена на областях математики. Для того чтобы начать развивать адаптивные навыки, Мерсье и Хиггинс ^[12] обнаружили, что для того, чтобы начать развивать адаптивные навыки, учащимся необходимо позволить быть инновационными и исследовательскими с математическими концепциями. В контексте математики учащимся следует предоставить несколько стратегий для решения набора задач, а не представлять одну стратегию для данного набора. Позволяя учащимся исследовать и размышлять над различными возможными математическими стратегиями, каждый учащийся выберет метод, который является «личным и проницательным» и поможет им стать более гибкими и адаптивными. ^[13] Другие исследования показали, что использование манипулятивов помогло развить понимание, и учащиеся смогли перенести свои знания в новые ситуации. ^[12]

Исследователи также определили, что адаптивная экспертиза может поддерживаться путем создания среды, которая поощряет мотивацию к взаимодействию с материалом. Студенты будут мотивированы на успех, поскольку они работают над своими заблуждениями и пытаются достичь понимания. ^[12] Эта среда также должна быть безопасной для студентов, чтобы исследовать, не чувствуя давления, чтобы выполнить идеально. ^[13]

Также было предложено сотрудничество для развития адаптивного опыта. Когда студенты работают вместе в группе, каждый участник обсуждает свои индивидуальные мысли о концепциях. Когда члены группы слушают мысли и идеи друг друга, люди вынуждены размышлять над своими мыслями и пересматривать свои точки зрения. При этом студенты рассматривают концепции на более глубоком уровне. ^[12]

Вершаффель и др. ^[13] объясняют, что «адаптивная компетентность — это не то, чему можно научить или научить, а то, что нужно развивать или развивать». Они развивают эти мысли, предполагая, что будущие исследования должны проводиться в течение длительного периода времени, чтобы проанализировать результаты развития адаптивной компетентности.

• Экспертиза
• Экспертные системы
• Квалифицированный рабочий
• Передача обучения
• Привычки разума

• Вудс, Д.Д., Йоханнесен, Л., Кук, Р.И. и Сартер, Н.Б. (1994) За человеческой ошибкой: когнитивные системы, компьютеры и ретроспективный взгляд. Дейтон, Огайо: Центр эргономической информации и анализа Crew Systems