Закончил вчерне первый раздел "Системного менеджмента", кроме возможной главы по трендам (и там сразу главный тренд: автоматизация, тьфу, цифровая трансформация). Надо будет принять решение завтра на свежую голову, в первой ли это давать главе, и насколько подробно, это ж всё быстроскисающий материал. Затем добавлю упражнения, разберусь со структурой глав остатка курса -- и вечером на нашей айтишной группе буду обсуждать публикацию. Надеюсь на публикацию на этой неделе. Вот текущие разделы первой главы (без заданий)[update: сделал таки две главы]:
1. Системный менеджмент и системная инженерия
-- Менеджмент как прикладная системная инженерия для организаций
-- Теории менеджмента
-- Праксеология, экономика и менеджмент
-- Право, этика и менеджмент
-- Менеджмент и эволюция
2. Практики менеджмента и роли менеджеров
-- Специализация/конкретизация практик и ролей системной инженерии для инженерии организации
-- Широкое, узкое и слишком узкое понимание менеджмента. Менеджерские (под)практики и (под)роли
-- Роли, должности, организационные статусы
-- Менеджмент, предпринимательство и начальничество
-- Тренды современного менеджмента и выбор SoTA
Обсуждали сегодня в чате блога (с https://t.me/ailev_blog_discussion/17922) игрофикацию/gamification и её влияние на обучение -- по итогам двухлетней давности исследования геймификации в разработке открытого софта (эксперимент в GitHub), показавшей неожиданно сильное влияние индикаторов активности на результаты: https://arxiv.org/abs/2006.02371. Суть там в том, что без объявления убрали индикаторы активности на сайте, и для активных разработчиков их активность резко упала. Можно, кстати, пообсуждать ещё active inference как основу такого: повышается предсказуемость окружения и себя (вот тут писал о важности повышения предсказуемости https://ailev.livejournal.com/1652558.html), но без явных отрицательных эффектов как в случае наркотиков (где их употребление тоже повышает предсказуемость, но на относительно короткий период). Параллели между софтверной любительской разработкой открытого софта и обучением интересны. У меня уже стоит в закладках язык паттернов разработки открытого софта ("An Open Source Pattern Language", в сборнике Transactions on Pattern Languages of Programming IV, легко ищется в b-ok.cc) как модель для языка паттернов обучения. Ибо всё то же самое: нужно выделить какое-то время каждый день, тратить его добровольно и с удовольствием, а ещё хорошо бы это делать не в одиночку, а группой (study group). С геймификацией то же самое. Какие-то "ачивки" у нас есть, хотя и не совсем геймификационные (миллион разных каждые пять минут), но всё-таки: это квалификации, https://system-school.ru/qualification. А про роль геймификации в обучении по итогам одного из круглых столов по основаниям педагогики я писал в 2016 году тут: https://ailev.livejournal.com/1316601.html. Там я вводил "педагогическое отношение" как "отношение мотивации" как раз. В курсе МОО это рассматривается как одна из ролей учителя, "лидер", важная для того, чтобы удержать ученика в обучении (вторая роль -- предметник). Конечно, что из этого арсенала лидерства/мотивирования на учёбу можно перенести в компьютер, должно быть перенесено. Многое у нас в планах (трекер активности как раз как в GitHub), но если за дело возьмутся добровольцы, то планы реализуются быстрее. Мы как раз новый фреймворк и начали использовать, чтобы в разработке могло принимать участие много людей.
Про "трансляцию/вещание"/передачу/репликацию культуры (эволюцию знания) с учётом tacit knowledge свеженький материал: https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rsif.2022.0238. Обучение, эволюция и статистическая физика -- всё, как мы любим. Смысл там такой: часть explicit information передаётся в обучении, но потом всё равно в жизни используется довольно большой объём tacit knowledge, которое не попадает в явно кодированные принципы, выживающие и реплицирующиеся и улучшающиеся затем в цифровом/точном виде. И если полагаться только на письменную передачу знания, то немаленькая вероятность, что культура загнётся/вымрет/перестанет реплицироваться в силу невозможности воспроизведения. У нас всё это потихоньку становится центральным предметом, в 2023 будем плотно таким заниматься. Но уже сейчас что-то отслеживаем. По крайней мере, у нас обязателен шаг моделирования tacit knowledge (методологическая работа) перед созданием курсов (методическая работа), то есть не просто "явное обучение принципам", а по максимуму доопределение принципов, перевод максимума tacit knowledge в explicit knowledge ровно для того, чтобы снять высокие требования (скажем, "поработать вместе десяток лет") к передаче tacit knowledge. И остаются, конечно, не только онлайн-курсы (которые плохо учат в том числе из-за непередачи этого самого tacit knowledge), но и с преподами (скажем, в курсе СМС со мной люди беседуют 49 часов -- это по объёму проговариваемого вполне сравнимо с объёмом самих курсов, разговоров для передачи tacit knowledge получается больше рабочей недели. Я ж устный и я письменный -- это абсолютно разные два продукта). И дальше если будет AI за препода, то там в foundation models тоже много tacit будет учтено, так что всё остаётся в силе и по линии нежити. Но можно подкрутить планы обучения xGI и скармливать в ходе обучения нейросеткам не только наши учебники, но и какие-то материалы очных занятий с преподавателями -- и это сделает culture transfer сильно получше.
Ровно 8 лет назад (24 октября 2014 года) я читал "Лекцию о будущем" в "Точке кипения", https://ailev.livejournal.com/1143921.html. Забавно было вспомнить. За это время вроде бы не поменялось ничего (аргумент "Вы сто лет уже про это говорите", там топливные элементы, быстрые и ёмкие аккумуляторы, термоядерное электричество, энергонезависимая быстрая память, автопилоты автомобилей, гибкие дешёвые быстрые экраны высокого разрешения, трубопроводные скоростные поезда), и поменялось таки всё. Основные тезисы вроде выжили. А тот самый AI продолжает двигаться со скоростью два прорыва в неделю. Как и было сказано в лекции, это ни разу не что-то типа сверхкомпьютера или чудо-робота с жестяным голосом и злыми намерениями, а просто много-много самых разных решателей самых разных задач. Много-много довольно узких прикладных интеллектов, но вот аппаратура для них и софт более-менее универсальны (сейчас это главным образом разные варианты трансформеров, но пробуются и альтернативные подходы).
Мемоделание по курсу системного мышления продолжается. Один мем ("мем" тут термин молодёжного жаргона, а не меметики) сегодня был про интеграцию (которая как отдельная стадия жизненного цикла практически исчезла сегодня -- https://t.me/systemsthinking_course/21078). И вот ещё один сегодняшний мем, про множественность описаний системы (https://t.me/systemsthinking_course/21089):
