Обучающая платформа в поддержке организационного моделирования
Если модели с чеклистами в универсальных моделерах — это корпоративные чеклисты (где по Atul Gawande приводится только самое важное, а нюансы все остаются в учебнике), то корпоративные регламенты — это те самые учебники, из которых ясны все нюансы. Так что можно брать Aisystant, и говорить, что это и есть «интранет предприятия с регламентами». В курсах Aisystant «домашки с моделированием рабочих проектов» это и есть работа с чеклистами, в которых только самое важное без нюансов, а «учебники» этих курсов — это регламенты с нюансами метода. И заодно в «клубе» получаешь поддержку communities of practice для практикующих метод, описанный регламентом. С одной стороны, Aisystant — это универсальный табличный моделер с AI, поддерживающий инженерное и организационное, а также личное моделирование, где курсы используются как «help для набора типов мета-мета-модели к табличкам в моделере». С другой стороны, Aisystant — это LXP с набором курсов, поддерживающий документирование методологом результатов моделирования процессов/практик/деятельностей/стилей/методов работы в формате регламентов с поддержкой моделирования альф в формате домашних заданий. Просто выпячиваем роль регламента для практик «объяснить новому сотруднику, что ему надо делать» и «дать справку по тому, как надо делать в случае разногласия между уже имеющимися сотрудниками» по сравнению с регламентами для «понять, как лучше обвинить напортачившего сотрудника». И всё, Aisystant готов быть таким интранетом уже прямо сейчас. Там даже студенческие группы — это группы сотрудников, которые следуют тому или иному регламенту, а препод — ответственный по связи сотрудников с авторами регламентов.
Итак, регламенты — это «справочники» (результат работы методолога), но там может поработать и методист. Обсуждение идёт текстом, самая неформальная модель. Этот регламент должен, как и материал любого курса, улечься в голове нового сотрудника как ожидаемое от него на работе мастерство. Табличное моделирование альф, проводимое в ходе организационного моделирования — это более формальная модель: там более строгое присвоение типа и убраны все нюансы, они останутся только в регламенте. Это оргмоделирование проводится прямо в ходе работы над созданием регламента. Регламент и «домашние задания» в виде заданий на отражение состояния альф как раз и будут «содержанием курса». Обсуждение проблем моделирования — это «клуб», он устроен как набор «форумов»: там обсуждается как разработка самого курса/регламента или учебной программы/распорядительной документации предприятия (время оргмоделирования/методработы), так и выполнение «домашек»/работа сотрудников над их рабочими проектами (время целевой работы). А «начальники» — это преподаватели, они присматривают, чтобы сотрудники/студенты не «сачковали» (мотивация/лидерство), решают проблемы непонимания (предметные эксперты). Старшие студенты и AI выполняют работу преподавателей, оценивают результаты работ.
Тем самым Aisystant получается ещё и софтом поддержки проектов оргразвития, его можно считать как LXP, так и организационным моделером. Это буквальное рассмотрение поминаемой Peter Senge идеи Learning organization[1], где один из вариантов айтишной поддержки — это объединить орг-моделер с LXP. Это будет работать, потому как люди в организации должны будут научиться следовать регламентам и отслеживать состояние альф своих рабочих проектов — и мы сразу попадаем в ситуацию проекта обучения, и в этом проекте нам нужна поддержка со стороны обучающей платформы.
Возьмём для примера курс системного менеджмента, в котором даётся операционное управление как обобщённая подпрактика менеджерского труда. Это только один из разделов курса, но в курсе говорится о том, что есть многочисленные практики проектного, программного, процессного управления, управления кейсами. Все эти практики базируются на некотором наборе знаний из самых разных дисциплин, которые собраны в книгах Steve Tendon по подходу TameFlow[2], а также в книге Donald G. Reinertsen «The Principles of Product Development Flow: Second Generation Lean Product Development»[3]. Далее предлагается прочесть книгу для знакомства с этими принципами.
Но простое прочтение «Учебника по езде на велосипеде» не даёт умения ездить на велосипеде! Книжки Tendon и Reinertsen сделали одно очень важное дело: дала результат методологической работы — собрала под одной обложкой знания, которым нужно научить: типы объектов внимания, которые нужно найти в жизни (мета-модель предметной области) и необходимые операции с объектами этих типов. Donald Reinertsen — это актёр, выполнивший роль методолога.
Чтобы гарантированно воспользоваться этими знаниями, нужно развернуть эту книжку с результатом методологической работы в курс:
- Найти способы объяснения, вставить их в текст
- Определить новичковые ошибки, типичные для данного материала, вставить их в текст
- Добавить «рабочую тетрадь» с заданиями
- Обеспечить курс с рабочей тетрадью в варианте онлайн-курса, чтобы можно было отслеживать прогресс прохождения, проверять выполнение заданий.
- Разработать методические материалы для преподавателей или инструкторов.
Но и этого мало. Нужно теперь под присмотром преподавателя решить несколько задач на производстве: находить нужные объекты внимания (для этого моделировать не только в Aisystant, но в принятой на производстве среде моделирования, например, в coda.io или notion.so, или аналогичной, а иногда даже в Excel-таблицах), выполнять необходимые расчёты (операционный менеджмент опирается на вполне определённые формулы, по которым нужно уметь делать вычисления — научиться находить данные для этих расчётов в реальном мире!), а затем менять мир вокруг себя на основе этих расчётов (задействовать какие-то технологии). Это требует преподавательской квалификации предметника, который будет разбирать поведение студента в реальном проекте.
Если речь идёт об учебной группе, то там появляется дополнительная польза от групповой работы: группа активно обсуждает проблемы проектов друг друга, при этом происходит domain randomization и задействование COIN (context inference): разные условия применения знания приводят к универсализации знания, студент лучше начинает понимать, что из знаний является общим, а что зависит от конкретных условий конкретной ситуации, конкретного проекта, а также надёжней вспоминает о возможной применимости материала курса к его конкретной ситуации. В учебной группе могут быть рассмотрены несколько самых разных вариантов применения знания за буквально одно занятие, это существенно ускоряет обучение. Но в отличие от ментора-предметника, который просто указывает студенту на его ошибки и подсказывает те материалы курса, которые он должен использовать в случае затруднений, групповое обсуждение требует новой квалификации, лидера**😗* преподаватель следит за так называемой групповой динамикой (студенты в группе проявляют очень разную активность в обучении, в группе может возникать атмосфера враждебности, равно как и взаимопомощи) и мотивирует студентов, это подроль лидера. Преподаватель-лидер соединяет участников обучения как актёров с их ролью студента, занимается их мотивацией, а в групповой работе ещё и модерацией (то есть утихомиривает излишне активных, поощряет к участию излишне пассивных). Вторая подроль преподавателя — это уже знакомая по инструктору роль предметника, специалиста по изучаемой практике, указывающего на ошибки и подсказывающего, каким фрагментом знания нужно пользоваться в той или иной ситуации. Преподаватель-предметник должен знать предмет в достаточной степени, чтобы легко ориентироваться в десятке самых разных проектных ситуаций, которые дают ему студенты, легко переключаться с ситуации на ситуацию — и удерживать коммуникацию между студентами на мета-языке, в котором эти ситуации выглядят похожими.
Потом надо организовать и администрировать учебную программу: договориться о том, кто, когда, как, за сколько, у кого будет учиться, разместить учебный материал в Aisystant, сформировать учебную группу, назначить исполняющих роли преподавателей. А потом учить: предоставлять студентам доступ к Aisystant, а также следить за тем, чтобы выполнялись роли предментика(например, AI-ботом, отвечающим на вопросы в чате поддержки курса) и лидерав учебной группе.
Ситуация сложней, если речь идёт о русскоязычном курсе, а исходная работа доступна только по-английски. В этом случае нужно выполнить часть методологической и методической работы, связанной с переводом.
Ситуация ещё сложней в том случае, если нельзя взять одну книгу с выполненной методологической работой, ибо прикладной курс делается по чему-то, что находится на фронтире. Тогда нужно будет выполнить предварительную работу: методологу написать книжку, собрав под одной обложкой все те знания, которые нужно передать студенту. А дальше всё то же самое, что в случае курсов операционного менеджмента как практик управления потоком по материалам Tendon и Reinertsen, только за основу берём вот эту новую книгу (например, так был создан настоящий курс инженерии личности — этот текст был составлен автором с нуля, а не является адаптацией методологической работы какого-то зарубежного методолога обучения).
Интеллект нужен для того, чтобы работать с целевой практикой, которой нужно обучать: обсуждать объекты внимания в дисциплине этой практики, а также обсуждать технологии, поддерживающие дисциплину этой практики. Интеллекта (мастерства в практиках интеллект-стека) должно для этого хватать, поэтому методологическая работа будет точнее и быстрее, методическая работа тоже точнее и быстрее, преподавание точнее и быстрее, а если интеллект будет достаточным и у студентов, то само обучение будет тоже точнее и быстрее. Вот что пишет[4] на эту тему выпускник ШСМ Михаил Гусаров:
После обучения в ШСМ становится ясно, что большая часть доступных прикладных курсов — мусор.
Составители прикладных курсов не рассчитывают на наличие у студентов знания трансдициплин, кругозора и умения собранности, а также пререквизитов, в результате чего часто наблюдаются следующие явления:
- Требуемые куски трансдициплины либо вставляются в прикладной курс, откуда их приходится выбрасывать при изучении (хорошо ещё, если эти трансдициплины не устаревшие), либо игнорируются и прикладное знание даётся без связи с трансдисциплинами.
- Полезные и тривиальные для хорошо владеющего материалом, но неочевидные для его изучающих кругозорные обобщения пропускаются.
- Курсы форсируют собранность обучаемых через сдачу заданий и привязку ко времени. В самых запущенных случаях приходится сдавать экзамены по кускам устаревших трансдисциплин, включенным в курс.
- Курсы включают в себя куски других курсов, требуемые для освоения материала, а также экзамены по ним.
Это вдобавок к тому, что сама прикладная часть может оказаться некачественной.
Примеры:
- Курс Coursera «Programming in R» экзаменует учащегося по истории (месту создания языка R) и юриспруденции (основам лицензий свободного ПО).
- Курс «Human-Centered Design» половину времени рассказывает про конкретную прикладную практику сбора требований.
Поэтому при переходе от методологической части (чему учить) к методической (как учить) нужно ориентироваться на интеллект-студента. Желательно поднять этот интеллект, и учить прикладным дисциплинам после этого. Если у студента есть достаточная сила интеллекта, то можно аннотировать в примерах ситуаций важные объекты их типами, можно указывать на связи разных практик друг с другом, можно исключать общеобразовательные куски (ибо они же уже освоены, образование — это ведь и есть усиление интеллекта студентов!), можно в заданиях полноценно задействовать современное мета-моделирование и моделирование, можно избегать ошибок преподавания, заложенных в исходный материал. Например, если в исходном материале (например, англоязычных стандартах или статьях, или даже учебниках) есть определения терминов, то можно не опираться на тамошние определения терминов, ибо значения понятий не даются через определения, а задаются их употреблением в текстах — важно обеспечить достаточное количество текста с употреблением предлагаемых понятий, а не просто привести «словарное определение», которое окажет медвежью услугу: студент будет считать, что ему всё с этим определением понятно, а в жизни окажется, что совсем не так и «есть нюансы».