<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<FictionBook xmlns="http://www.gribuser.ru/xml/fictionbook/2.0" xmlns:l="http://www.w3.org/1999/xlink">
 <description>
  <title-info>
   <genre>sci_psychology</genre>
   <genre>religion_self</genre>
   <author>
    <first-name>Скотт</first-name>
    <last-name>Янг</last-name>
   </author>
   <book-title>Суперобучение. Система освоения любых навыков — от изучения языков до построения карьеры</book-title>
   <annotation>
    <p>Скотт Янг, изучив результаты последних исследований и опыт выдающихся личностей, нашел те методы обучения, которые дают максимальный эффект: позволяют лучше понять и запомнить информацию, а также раскрыть новые таланты. Он сформулировал девять принципов быстрого самообразования, позволяющие осваивать сложные навыки, получать необходимые знания, максимизировать конкурентные преимущества и выстраивать карьеру. Эти принципы пригодятся всем, кто хочет научиться чему-либо самостоятельно: овладеть языком (или несколькими языками), получить новую профессию или освоить несколько инструментов для создания продукта или бизнеса с нуля.</p>
    <p><emphasis>На русском языке публикуется впервые</emphasis>.</p>
   </annotation>
   <keywords>личная эффективность, саморазвитие / личностный рост, карьерный рост, методики обучения, образование</keywords>
   <date>2019</date>
   <coverpage>
    <image l:href="#cover.jpg"/></coverpage>
   <lang>ru</lang>
   <src-lang>en</src-lang>
   <translator>
    <first-name>Диана</first-name>
    <middle-name>Алексеевна</middle-name>
    <last-name>Шалаева</last-name>
   </translator>
  </title-info>
  <src-title-info>
   <genre>religion_self</genre>
   <author>
    <first-name>Scott</first-name>
    <last-name>Young</last-name>
   </author>
   <book-title>Ultralearning</book-title>
   <date>2019</date>
   <lang>en</lang>
  </src-title-info>
  <document-info>
   <author>
    <nickname>Sergius</nickname>
   </author>
   <program-used>MS Word, OpenOffice+LoPyExportToFB2, FictionBook Editor Release 2.6.7</program-used>
   <date value="2020-07-08">08.07.2020</date>
   <src-url>https://www.litres.ru/scott-h-young/superobuchenie/</src-url>
   <id>LOPyFB2Tools-2020-07-08-19-43-05-----1001</id>
   <version>1.1</version>
   <history>
    <p>ver 1.1 — создание fb2 из epub, скрипты (Sergius).</p>
   </history>
  </document-info>
  <publish-info>
   <book-name>Янг, Скотт. Суперобучение. Система освоения любых навыков — от изучения языков до построения карьеры / пер. с англ. Д. Шалаевой</book-name>
   <publisher>Манн, Иванов и Фербер</publisher>
   <city>Москва</city>
   <year>2020</year>
   <isbn>978-5-00146-734-2</isbn>
   <sequence name="МИФ Бизнес"/>
  </publish-info>
  <custom-info info-type="udc">159.928.235</custom-info>
  <custom-info info-type="bbk">88.37</custom-info>
 </description>
 <body>
  <title>
   <p>Скотт Янг</p>
   <p>СУПЕРОБУЧЕНИЕ</p>
   <p><emphasis>Система освоения любых навыков — от изучения языков до построения карьеры</emphasis></p>
  </title>
  <section>
   <subtitle>Москва</subtitle>
   <subtitle>«<a l:href="http://www.mann-ivanov-ferber.ru/">Манн, Иванов и Фербер</a>»</subtitle>
   <subtitle>2020</subtitle>
  </section>
  <section>
   <empty-line/>
   <p><strong>Scott Young</strong></p>
   <p><strong>ULTRALEARNING</strong></p>
   <p><strong>Master Hard Skills, Outsmart the Competition, and Accelerate Your Career</strong></p>
   <p>Foreword by James Clear</p>
   <p>HarperCollins Publishers</p>
   <empty-line/>
   <p><emphasis>Издано с разрешения HarperCollins Publishers и Andrew Nurnberg Associates International Ltd. c/o Andrew Nurnberg Literary Agency</emphasis></p>
   <empty-line/>
   <p>Published by arrangement with Harper Business, an imprint of HarperCollins Publishers.</p>
   <p>© ScottHYoung.com Services Ltd., 2019</p>
   <p>© James Clear. Foreword, 2019</p>
   <p>© Rebecca Lawson. Illustrations on p. 46, 262, 2019</p>
   <p>© Перевод на русский язык, издание на русском языке, оформление. ООО «Манн, Иванов и Фербер», 2020</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
  </section>
  <section>
   <epigraph>
    <p>Зорице</p>
   </epigraph>
   <empty-line/>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Предисловие</p>
   </title>
   <p>Со Скоттом Янгом я познакомился летом 2013 года на научной конференции и надеялся, что ему, как и мне, захочется продолжить разговор. 10 июля, через несколько дней после первой встречи, я в письме предложил ему запланировать следующую через месяц.</p>
   <p>— Не исключено, — ответил он, — но я в это время буду в Испании и намерен сосредоточиться на изучении языка.</p>
   <p>Я ожидал другого ответа, но этот мне показался разумным. Находясь за рубежом, действительно сложно соблюдать предварительные договоренности, и я с пониманием воспринял предложение Скотта дождаться его возвращения в Новый Свет. Однако вскоре выяснилось, что в ближайшее время он не приедет, а поговорить онлайн с ним все не удавалось — и вовсе не из-за разницы во времени или неустойчивого интернета. Нет, с ним не произошло ничего страшного — просто Скотт планировал не говорить по-английски <emphasis>в течение целого года</emphasis>.</p>
   <p>Так своеобразно началось мое знакомство со Скоттом Янгом и его системой суперобучения. Последующие 12 месяцев мы изредка обменивались электронными письмами. Скотт путешествовал по Испании, Бразилии, Китаю и Корее, в пути приобретая навыки устного общения на каждом из соответствующих языков. Он был верен своему слову: лишь с лета следующего года мы стали изредка выкраивать время, чтобы поговорить хотя бы раз в несколько месяцев.</p>
   <p>Назначенного для звонка Скотту времени я всегда ждал с нетерпением — в первую очередь, по эгоистическим причинам. Одна из основных тем, на которые я пишу, — наука об отказе от плохих и формировании хороших привычек. Скотт умеет четко управлять своими привычками — и я почти не сомневался, что могу научиться у него чему-нибудь полезному. Предчувствия не обманули: ни разу я не заканчивал разговор, не почерпнув за предыдущий час чего-то существенного для своей работы.</p>
   <p>Это не означает, что получаемые от Скотта знания заставали меня неподготовленным. То, что мы с Янгом на одной волне, стало ясно уже во время первой встречи в 2013 году. Годом ранее он вознесся на вершину интернет-славы, менее чем за год полностью пройдя программу Массачусетского технологического института (МТИ)<a l:href="#c_1"><sup>{1}</sup></a> по компьютерным наукам и сдав все заключительные тесты. Программу, рассчитанную на четыре года, он освоил быстрее чем за 12 месяцев! Наша встреча была хорошо подготовленным экспромтом: я посмотрел TED-лекции, суммирующие опыт Скотта, прочитал несколько его статей об обучении и самосовершенствовании, прежде чем выследить его на конференции.</p>
   <p>Идея приняться за амбициозный проект — например, изучить программу бакалавриата МТИ за год или осваивать новый иностранный язык каждые три месяца — вдохновляет многих. Я, разумеется, тоже счел эти смелые идеи увлекательными. Но в проектах Скотта оказалось нечто, что отозвалось во мне на более глубоком уровне: Янг был настроен на действие.</p>
   <p>Именно это я всегда ценил в подходе Скотта и, думаю, оцените вы, читатели этой книги. Янг сосредоточен не на том, чтобы просто впитывать знания — он стремится применять их на практике. Отличительная черта обучения «по Скотту» — интенсивность и приверженность действию. Такой вариант близок и мне. В том числе и потому, что я наблюдаю подобные модели поведения в собственной жизни и карьере. Мой личный наиболее значимый опыт — это результат интенсивного самостоятельного образования.</p>
   <p>В 2009 году я несколько месяцев прожил в Шотландии. За границей я оказался впервые, меня совершенно потрясли пейзажи шотландского нагорья. Я даже приобрел приличную фотокамеру, чтобы запечатлевать красоты природы. Но я совершенно не ожидал, насколько меня затянет процесс фотосъемки. Далее последовал один из самых творческих периодов моей жизни. Фотография стала одним из моих первых проектов — в то время я еще не знал слова <emphasis>суперобучение</emphasis>.</p>
   <p>Я учился (и в результате научился) фотографировать разными способами: препарировал портфолио известных фотографов, забирался в живописные места, искал оригинальные и привлекательные ракурсы. Но прежде всего я в совершенстве освоил один простой метод: за тот первый год я нажал на спуск фотоаппарата более 100 000 раз! Я не записывался на курсы и никогда не читал книг о том, как стать лучшим фотографом, — я просто тратил все время на эксперименты. Этот подход — обучение через практику — отражен в одной из моих любимых глав в данной книге и соответствует третьему принципу суперобучения Скотта — целенаправленности.</p>
   <p>Целенаправленность — это обучение в процессе выполнения того, чему вы стремитесь обучиться. В основном это совершенствование именно через активную практику, а не через получение теоретических знаний. Выражения «изучение чего-то нового» и «упражнение в чем-то новом» кажутся схожими, однако в реальности эти два метода могут дать совершенно разные результаты: пассивное обучение накапливает знания — активная практика формирует навыки.</p>
   <p>Скотт более полно разъясняет и уточняет этот момент в главе VI: целенаправленность ведет к развитию навыков. Можно изучить лучшие инструкции по технике жима лежа, но единственный способ накачать мышцы — практиковать поднятие тяжестей. Можно прочитать все бестселлеры о продажах, но единственный способ на самом деле заполучить клиентов — практика продающих звонков. Конечно, изучение теории является очень полезным, но усвоение новых фактов рискует оказаться никак не связанным с совершенствованием навыков: знание всех фактов о конкретной специальности не создаст реальных навыков, если в свое время вы не практиковали отдельных умений.</p>
   <p>Скотт понимает трудность получения новых умений и выработки новых навыков. Я уважаю его не только за качество написанных им статей, но и за то, что он на практике реализует собственные идеи. Это невероятно важно: он рискует, добиваясь цели. Многие идеи кажутся блестящими на бумаге, но терпят крах в реальном мире. Как говорится, «в теории нет разницы между теорией и практикой, но на практике она имеется»<a l:href="#c_2"><sup>{2}</sup></a>.</p>
   <p>Что до увлечения фотографией, то моя приверженность практике окупилась достаточно быстро. Через несколько месяцев после приобретения камеры я отправился в Норвегию, где запечатлел северное сияние. И вскоре с этим снимком стал финалистом конкурса Travel Photographer of the Year. Результат оказался не просто удивительным — он наглядно продемонстрировал, сколь значительный прогресс возможен в течение короткого интенсивного обучения.</p>
   <p>К карьере фотографа я никогда не стремился, проект по суперобучению предпринял ради удовольствия. Но несколько лет спустя (примерно, когда мы впервые встретились со Скоттом), я начал другой проект интенсивного обучения, нацеленный на более утилитарный результат: мне захотелось стать предпринимателем, и я полагал, что сочинительство — один из путей, который способен привести меня к цели. И вновь я выбрал область, в которой у меня было мало опыта.</p>
   <p>В моей семье не было бизнесменов, а единственный курс английского языка я прослушал еще в колледже. Но, прочитав «Суперобучение», я поразился: автор практически в точности описал процесс, которому следовал я, чтобы превратиться из сомнительного предпринимателя в автора бестселлеров.</p>
   <p>Принцип 1 — метаобучение. Я начал с изучения трудов популярных блогеров и авторов. Их методы помогли создать карту того, что мне предстоит сделать, чтобы стать успешным писателем.</p>
   <p>Принцип 2 — концентрация. Почти с самого начала я «работал писателем» полный день. Все время, свободное от сна и внештатных проектов, взятых ради заработка, уходило на чтение и сочинительство.</p>
   <p>Принцип 3 — целенаправленность. Я научился писать, постоянно <emphasis>занимаясь этим</emphasis>. Я строго придерживался расписания, согласно которому должен был писать по две статьи в неделю — по понедельникам и четвергам. Таким образом, за первые два года я подготовил более 150 эссе.</p>
   <p>Принцип 4 — упражнения. Я систематизировал традиционные составляющие статьи: заголовок, вводное предложение, переходы между фрагментами, рассказывание историй и многое другое — и заполнил листы примерами каждого сегмента. Затем я приступил к тестированию и совершенствованию своей способности выполнять каждый маленький аспект более крупной задачи.</p>
   <p>Принцип 5 — обратная связь. Первым 10 000 подписчиков я отправил электронные письма сам, чтобы поприветствовать их и запросить обратную связь — отзывы о моих текстах. Откликов оказалось мало, но и они в начале многому меня научили.</p>
   <p>Ну и так далее.</p>
   <p>Я хочу сказать, что метод Скотта работает. Следуя техникам, которые он излагает в этой книге, я смог построить писательскую карьеру, создать успешный бизнес и, в конечном счете, написать бестселлер (по версии New York Times). Книга Atomic Habits («Потрясающие привычки»)<a l:href="#c_3"><sup>{3}</sup></a> стала кульминацией многолетней работы, сосредоточенной вокруг процесса суперобучения.</p>
   <p>Истории о написании бестселлеров или изучении четырех языков за год легко могут породить мысль: «Ну, это не для меня». Так вот: я не согласен. Изучать что-то ценное и быстро внедрять знания в практику могут не только гении, которых вообще мало. Этот процесс доступен каждому. А большинство людей никогда не делали этого, потому что у них не было пособия, которое объяснило бы, как надо действовать. Учебника не было до сих пор. А между тем для занятий суперобучением существуют веские причины. И они не зависят от того, делаете вы это в личных или профессиональных интересах.</p>
   <p>Во-первых, глубокое погружение в обучение дает ощущение цели в жизни. Развитие навыков имеет физический смысл: преуспевая в чем-либо, мы получаем удовольствие. Суперобучение — это способ доказать самому себе, что вам удастся улучшить свою жизнь и извлечь из нее максимум удовольствия и пользы. Через самообучение вы получите уверенность в том, что сумеете достигнуть самых амбициозных целей.</p>
   <p>Во-вторых, глубокое обучение принесет несоразмерную с затраченными усилиями отдачу. Простая истина: большинство людей никогда не станет интенсивно изучать область ваших интересов. Поэтому, потратив на углубленное обучение всего несколько месяцев, вы уже станете заметным. А выделяясь из толпы, вы сможете получить лучшую работу, договориться о более высокой зарплате или о рабочем графике, оставляющем больше свободного времени. Вы будете общаться с более интересными людьми или другими способами повышать свой личный и профессиональный уровень. Суперобучение содействует развитию приемов, универсальных в использовании.</p>
   <p>Наконец, глубокое обучение реально. Пол Грэм, известный предприниматель и инвестор, однажды заметил: «Для успеха во многих областях было бы достаточно года целенаправленной работы, к которой вы ответственно относитесь»<a l:href="#c_4"><sup>{4}</sup></a>.</p>
   <p>Правда в том, что, несмотря на успех моих занятий писательством и фотографией, эти проекты были бессистемными. Я занимался ими интенсивно, но без руководства или осознанного направления, и допустил много ошибок. Жаль, что у меня не было этой книги, когда я начинал. Могу только представить, сколько потраченных впустую часов и энергии я бы сэкономил.</p>
   <p>«Суперобучение» — это увлекательное и вдохновляющее чтение. Скотт открыл золотую жилу действенных стратегий для быстрого обучения чему-либо. Используйте его усилия к своей выгоде. Я надеюсь, вам эта книга понравится так же, как и мне, и вы используете приведенные в ней идеи для достижения амбициозных и захватывающих целей в вашей жизни. С историями и стратегиями, которыми Скотт делится в этой книге, вы получите знания. Все, что осталось, — начать действовать.</p>
   <cite>
    <text-author>Джеймс Клир</text-author>
   </cite>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава I. Можно ли получить образование в МТИ, не поступая в МТИ?</p>
   </title>
   <section>
    <p>Осталось всего несколько часов. Я поймал себя на том, что смотрю в окно и любуюсь светом раннего утра, отраженным от зданий. Бодрящий осенний день обещает быть на удивление солнечным для города, знаменитого своими дождями. Из моего наблюдательного пункта на одиннадцатом этаже далеко внизу видны хорошо одетые мужчины с портфелями, модницы с миниатюрными собачками под мышками. Автобусы везли в город непроснувшихся пассажиров — в последний раз накануне выходных. Город только пробуждался, но я проснулся еще до рассвета.</p>
    <p>Сейчас не время для мечтаний, напомнил я себе и вновь переключил внимание на незаконченные математические задачи в блокноте. «Докажите, что <image l:href="#i_001.jpg"/> для любой конечной части единичной сферы…» — я погрузился в условие.</p>
    <p>Дисциплина, преподаваемая в Массачусетском технологическом институте, называлась «Многомерный комплексный анализ». Скоро начнется выпускной экзамен, и у меня остается совсем мало времени на подготовку. <emphasis>Так, еще раз: что такое ротор векторного поля?</emphasis> Я закрыл глаза и попытался образно представить себе задачу. <emphasis>Дана сфера. Это известно</emphasis>. Я вызвал в своем воображении ярко-красный шар, плавающий в пустоте. <emphasis>Так, что такое ń? «Нормаль же!» —</emphasis> напомнил я себе: стрелка, перпендикуляр к поверхности, действительно указывала прямо вверх. Мой красный шар покрылся волосинками вертикально торчащих векторов — как будто распушился. <emphasis>А как же ротор векторного поля?</emphasis> В моем воображении возникли крошечные стрелы, волнами пульсирующие в огромном море. Спирали означали вихри, закрутившиеся в маленькие петли. Я снова подумал о пушистом красном шаре, напоминавшем заряженную статическим электричеством прическу. У моего пушистого шара не было завитков, так что никаких роторов быть не должно, рассуждал я. <emphasis>Но как это доказать?</emphasis> Я нацарапал несколько уравнений. <emphasis>Лучше проверить еще раз</emphasis>. Мои мысленные образы были ясны, но манипуляции с символами выглядели намного небрежнее. Времени осталось всего ничего — каждая секунда на счету. Мне нужно успеть решить как можно больше задач, прежде чем время истечет.</p>
    <p>В моем задании не было ничего необычного для студента Массачусетского технологического института. Сложные уравнения, абстрактные понятия и трудные доказательства — все это, разумеется, входит в одно из самых престижных образований в мире математических и естественных наук. Необычным было другое: я не являлся студентом Массачусетского технологического института. Более того, я никогда не был в Массачусетсе! Все описанное происходило в моей спальне, в полутора тысячах миль от МТИ, и даже в другой стране: я находился в Ванкувере. Обычный студент Массачусетского технологического института изучает весь курс многомерного комплексного исчисления за семестр, я же начал пять дней назад.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Вызов МТИ</p>
    </title>
    <p>Я никогда не посещал Массачусетский технологический институт. Мои студенческие годы прошли в Манитобском университете, достаточно среднем канадском учебном заведении, и были потрачены на изучение бизнеса. Я получил диплом бакалавра коммерции и понял, что выбрал не ту специальность. Я хотел стать предпринимателем и пошел изучать бизнес: мне казалось, это лучший путь, чтобы стать начальником самому себе. Но через четыре года выяснилось, что коммерческое образование предназначено в основном для новичков в мире больших корпораций, серых костюмов и стандартных операционных процедур. А основным направлением, где действительно можно было чему-то научиться, оказались компьютерные науки. Программы, сайты, алгоритмы, искусственный интеллект и были тем, что интересовало меня в предпринимательстве в первую очередь, и я изо всех сил попытался определить, что с этим теперь поделать.</p>
    <p>Я подумал, что мог бы вернуться в университет. Поступить снова, потратить еще четыре года на получение второго диплома. Но пришлось бы вновь брать студенческий кредит и отдавать еще пять лет жизни на повторное преодоление бюрократических правил вуза. Это представлялось не очень привлекательным — следовало найти лучший способ.</p>
    <p>Очень вовремя мне попался на глаза курс, преподаваемый в MТИ и доступный в интернете. На видео оказался полный набор лекций, заданий, контрольных; даже реальные экзамены — те же, что в настоящей аудитории, с ключами решений. Я рискнул попробовать. И вскоре с удивлением обнаружил, что этот бесплатный курс намного лучше тех, за посещение которых я заплатил тысячи долларов в университете. Лекции оказались отшлифованы, профессора читали увлекательно, материал захватывал. Копнул дальше — выяснилось, что MТИ загрузил в сеть материалы по сотням различных дисциплин. Я задался вопросом: решит такое богатство мою проблему? Один предмет можно изучить бесплатно, но окажется ли доступным содержание всех курсов, необходимых для получения диплома МТИ?</p>
    <p>Так началось мое почти полугодовое интенсивное погружение в проект, который я назвал «Вызов МТИ». Я просмотрел действовавшие программы института по информатике для старшекурсников и сопоставил их перечень с предлагавшимися в интернете ресурсами. К сожалению, не все оказалось идеально. Для загрузки учебных материалов вуз придумал и использовал OpenCourseWare MIT (MIT OCW), однако размещенные там данные не предполагали заменить собой посещение занятий. Вдобавок выяснилось, что здесь наличествуют материалы не по всем предметам — и недостающим нужно было найти адекватную замену. В некоторых курсах содержался столь скудный материал, что изучить их полноценно вообще не представлялось возможным.</p>
    <p>Одна из востребованных дисциплин — архитектура компьютера — обещала научить собирать машину из комплектующих. Увы, по этому предмету не оказалось не только заснятых лекций, но и рекомендуемой литературы. Чтобы понять, чему здесь учат студентов, было необходимо расшифровать абстрактные символы, собранные в слайд-шоу: оно иллюстрировало реальные лекции.</p>
    <p>Описанная ситуация оказалась, к сожалению, не уникальной. И о том, чтобы погрузиться в каждый курс так же глубоко, как это могут сделать студенты МТИ, даже и говорить не стоило. Однако можно было пойти другим, более простым путем — попробовать сдать итоговые экзамены.</p>
    <p>Позже я замахнулся, кроме выпускных экзаменов, на курсы программирования — для тех специальностей, где они входили в учебный план. Эти два критерия сформировали скелет моей индивидуальной программы в МТИ, которая без излишеств охватила бо́льшую часть знаний и навыков — ими-то я и хотел овладеть. У выбранного мной способа обучения нашлись и другие несомненные плюсы: никакой обязательной посещаемости, никаких строгих сроков выполнения заданий. Итоговые экзамены можно было сдавать по мере готовности, а провалившись в первый раз, попытаться повторно. Внезапно то, что изначально представлялось существенным недостатком — отсутствие физического доступа в МТИ — обернулось преимуществом. Я смог получить почти полное образование студента МТИ всего лишь за часть его стоимости и существенно меньшее время.</p>
    <p>Изучая неожиданно открывшуюся возможность дальше, я прошел один курс в тестовом режиме, использовав новый подход. Вместо лекции я в удобное для себя время включал загруженные видео курса, причем удваивал скорость просмотра. Вместо скрупулезного выполнения задания и многодневного ожидания результата я мог проверить себя на пройденном материале, отвечая на один вопрос за раз, и быстро учиться на собственных ошибках. Используя эти и другие методы, я обнаружил, что могу пройти дисциплину не за семестр, а всего за неделю. Сделав несколько быстрых вычислений и добавив немного времени на ликвидацию возможных просчетов, я решил, что, пожалуй, оставшиеся тридцать два курса мне удастся изучить менее чем за год.</p>
    <p>Хотя «Вызов МТИ» начался как личный квест, за пределами моего маленького проекта я разглядел перспективы. Компьютерные технологии существенно упростили обучение, но его стоимость при этом стала просто взрывной. Диплом о четырехлетнем вузовском образовании некогда гарантировал хорошую работу. Теперь он оказался лишь первым шагом в направлении цели. Лучшие карьеры требуют сложных навыков — и их вряд ли удастся получить случайно. Знания и умения, необходимые не только программистам, но и менеджерам, предпринимателям, дизайнерам, врачам и специалистам почти всех других профессий, ускоренно меняются, что заставляет изо всех сил стараться не отставать. В глубине души я интересовался не только информатикой, но и тем, есть ли новый способ овладеть навыками, необходимыми в работе и жизни.</p>
    <p>Мое внимание снова переключилось на происходящее за окном. Я вспомнил, как все начиналось, и вдруг подумал, что этот странный маленький эксперимент вообще не состоялся бы, не попадись мне случайно на другом континенте почти три года назад энергичный здравомыслящий ирландец.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Бегло говорить за три месяца?</p>
    </title>
    <p>«Моя проблема не во французском языке, а в парижанах», — произнес Бенни Льюис, сидя в итальянском ресторане в самом центре Парижа. Льюис — вегетарианец, ему было нелегко приспособиться к стране, подарившей миру тартар и фуа-гра. Поглощая пенне арраббиата<a l:href="#c_5"><sup>{5}</sup></a>, любимое блюдо еще со времен молодежного общежития в Италии, Льюис жаловался на свободном французском. Его не смущало, что кто-то из местных жителей мог его услышать.</p>
    <p>Бенни провел нудный год в должности стажера в инженерной фирме в Париже. Ему оказалось сложно адаптироваться к рабочим требованиям и общественной жизни в самом большом городе Франции. И все же, подумал он, не следует быть слишком критичным. Именно этот опыт заставил его покончить с жизнью инженера и подтолкнул к путешествию по миру и изучению языков.</p>
    <p>Мы познакомились с Льюисом в тот момент, когда я был расстроен нереализованными планами. Во Франции я жил по студенческому обмену, из дома уезжал с большими надеждами — намеревался через год без усилий заговорить по-французски. Однако все вышло не так. Большинство друзей, в том числе французов, говорили со мной по-английски — и вскоре мне стало казаться, что одного года для освоения языка будет недостаточно.</p>
    <p>Я пожаловался другу-земляку, а тот вдруг рассказал, что слышал о парне, который путешествовал из страны в страну, выучивая местный язык за три месяца. «Чушь собачья», — отрезал я, но в душе почувствовал зависть. Я не совсем уверенно мог общаться с людьми даже после нескольких месяцев погружения, а этот парень явно бросал себе вызов: добиться того же или даже большего всего за три месяца. Скептицизм мешал поверить, что такое возможно, но я ощутил, что повидаться с Льюисом мне просто необходимо. Вдруг ему известно об изучении языков нечто такое, чего не понимаю я? Письмо, поездка на поезде — и вот мы встретились.</p>
    <p>«Всегда бросайте себе вызов», — Льюис продолжал давать советы касательно моей жизни. Мы прогуливались по центру Парижа. Время смягчило чувства Льюиса к этому городу, а когда мы шли от Нотр-Дама к Лувру, его настроение и вовсе изменилось: он принялся ностальгически вспоминать о проведенных здесь днях. Позже я узнал, что убежденность в своей правоте и страстная натура всегда подпитывали желание Льюиса приниматься за реализацию амбициозных планов, а порой даже доставляли ему неприятности.</p>
    <p>Однажды в Бразилии его задержала федеральная полиция. Иммиграционная служба отказала Льюису в продлении туристической визы, и он выскочил на улицу к поджидавшим его друзьям, на ходу проклиная бюрократические порядки на португальском языке. Сотрудница службы, до которой донеслась эмоциональная родная речь в исполнении только что покинувшего помещение иностранца, тут же вызвала полицию. Служащая решила, что нахальный несдержанный посетитель провел в стране гораздо больше времени, чем следовало из документов, — а иначе откуда такое знание португальского! — и что тот не намерен пробыть здесь еще некоторое время туристом, а собирается тайно эмигрировать в Бразилию, чего, естественно, допустить нельзя.</p>
    <p>Послеобеденная прогулка продолжалась. На подходе к Эйфелевой башне Льюис провозгласил: «Начните говорить в первый же день. Не бойтесь заговаривать с незнакомцами. Используйте для начала разговорник — отложите формальное изучение языка на потом. Практикуйте визуальные мнемоники для запоминания лексики». Меня поразили не сами предложенные методы, а смелость, с которой он их применял. Я робко пытался лопотать по-французски, стеснялся недостаточного словарного запаса, беспокоился, что сделаю ошибку, а Льюис был бесстрашен: он сразу погружался в разговоры и ставил перед собой, казалось бы, неразрешимые задачи.</p>
    <p>Такой подход сослужил ему хорошую службу. К моменту нашей встречи он бегло говорил на испанском, итальянском, шотландском, французском, португальском, эсперанто и английском и недавно достиг разговорного уровня на чешском, проведя три месяца в Чехии. Но больше всего меня заинтриговала его новая задача: всего через три месяца свободно говорить на немецком.</p>
    <p>Льюис уже учил немецкий — пять лет в средней школе. Потом было еще два подхода — во время недолгих поездок в Германию. Однако на языке он так и не заговорил, и это сильно смущало полиглота: «На немецком я бы даже не смог заказать завтрак». Тем не менее школьные знания, больше десятка лет пролежавшие в сознании, как ожидалось, должны были облегчить задачу, и с немецким все должно было пойти легче, нежели с другими языками, которые Льюис осваивал с нуля. Чтобы скомпенсировать ожидаемое «снижение сложности», он решил поднять ставки.</p>
    <p>Обычно он бросал себе вызов: через три месяца достичь в языке эквивалента уровня B2. Уровень B2 — четвертый из шести, начинающихся с A1, A2, B1 и т. д. Согласно общеевропейской системе отсчета для языков (CEFR), он определяется как «верхний промежуточный», позволяющий говорящему «довольно бегло и свободно общаться, что делает вполне возможным регулярное взаимодействие с носителями языка без напряжения для любой из сторон».</p>
    <p>Поставив перед собой задачу выучить немецкий, Льюис решил выйти на самый высокий уровень экзамена — C2, который подразумевает абсолютное владение языком — как родным. На уровне С2 ученик должен «с легкостью понимать практически все услышанное или прочитанное» и «выражаться произвольно, очень свободно и точно, различая самые тонкие оттенки смысла даже в наиболее сложных ситуациях». Институт имени Гете, который проводит экзамены, рекомендует для достижения уровня С2 по крайней мере 750 часов обучения и обширную практику вне класса<a l:href="#n_1" type="note">[1]</a>.</p>
    <p>О результатах проекта Льюиса я услышал через несколько месяцев. Он недотянул до цели — уровня С2 — всего ничего. Блестяще преодолев четыре из пяти составляющих экзамена, он не прошел лишь аудирование — раздел понимания речи на слух. «Я слишком долго слушал радио, — задним умом упрекал он себя, — а надо было активнее практиковать восприятие живой разговорной речи». За три месяца интенсивной практики он не добился безупречной беглости, хотя и приблизился к ней вплотную. Еще семь лет после нашей первой встречи ирландский полиглот продолжал бросать себе вызов за вызовом и освоил языки за три месяца еще в полудюжине стран. К своей языковой палитре он по очереди добавил арабский, венгерский, китайский мандаринский<a l:href="#c_6"><sup>{6}</sup></a>, тайский, американский язык жестов и даже клингонский — язык инопланетян в фильме «Звездный путь»<a l:href="#c_7"><sup>{7}</sup></a>.</p>
    <p>Раньше я не понимал, но теперь вижу: достижения Льюиса — не такая уж и редкость. В сфере одних только лингвистических «подвигов» я обнаружил гиперполиглотов, знавших более четырех десятков языков. Попадались мне и авантюристы-антропологи, которые могут начать изъясняться на ранее неизвестных им языках спустя всего несколько часов после первой встречи с ними. Видел я и многих путешественников, которые, как и Льюис, получают одну за другой туристические визы ради освоения все новых языков. И еще я увидел, что феномен интенсивного самообразования с достижением невероятных результатов не ограничивается только языками.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Как Роджер Крейг играл в Jeopardy!<a l:href="#c_8"><sup>{8}</sup></a></p>
    </title>
    <p>«Что такое „Мост через реку Квай“<a l:href="#c_9"><sup>{9}</sup></a>?» — Роджер Крейг поспешно записал ответ на своем планшете. Он не разобрал последнее слово, но все равно оказался прав и заработал 77 тысяч долларов, получив самый высокий выигрыш в истории за один день. Победа Крейга не была случайностью. Он побивал рекорды снова и снова, выиграл в интеллектуальной игре почти 200 тысяч долларов, провел самую удачную в истории победную серию из пяти матчей. Такой успех замечателен сам по себе, но еще более невероятным было то, каким образом Крейг его добился. Размышляя о победе, Роджер говорит: «Моя первая мысль была не „Вау, я только что выиграл семьдесят семь тысяч“, а „Вау, мой сайт действительно сработал!“»<a l:href="#n_2" type="note">[2]</a>.</p>
    <p>Главная проблема, которую решал Крейг, — как подготовиться к ответу на любой вопрос? Jeopardy! часто ставит диванную аудиторию в тупик пустяковыми вопросами. И действительно, тут могут спросить о чем угодно — от легендарных датских королей до того, кто такой Дамокл. Великие чемпионы игры — это, как правило, эрудиты, которые всю жизнь собирали огромную базу фактических знаний, необходимых для того, чтобы в нужный момент выдать верный ответ на любую тему. Подготовка к победе в Jeopardy! кажется невыполнимой задачей — ведь для этого нужно изучить почти все мыслимые (и немыслимые) темы. Однако Крейг решил ее, переосмыслив сам процесс приобретения знаний. Для этого он создал сайт.</p>
    <p>«Каждый, кто хочет преуспеть в игре, должен в ней практиковаться, — утверждает Крейг. — Можно делать это бессистемно, но лучше — осмысленно»<a l:href="#n_3" type="note">[3]</a>. Чтобы удержать в голове широкий спектр мелочей, необходимых для рекордов, он решил научно проанализировать тактику получения знаний. Будучи ученым-компьютерщиком, он загрузил в машину вопросы и ответы из всех выпусков Jeopardy! за всю историю игры — а она выходит с 1964 года. Крейг тренировался на досуге в течение нескольких месяцев, а когда появилась перспектива самому выступить на телевидении, стал отвечать на вопросы все время.</p>
    <p>Затем ученый провел компьютерный анализ текста и классифицировал вопросы по темам: история искусств, мода, наука. Чтобы определить свои сильные и слабые стороны, он использовал визуализацию данных — изобразил темы в виде кругов. Положение каждого круга на экране показывало, насколько хорошо Крейг разбирается в данной теме: шар «взлетал» тем выше, чем больше знал Роджер. Размер круга указывал, насколько часто встречается тема: чем больше, тем чаще. Большие круги служили, разумеется, лучшим выбором для дальнейшего изучения.</p>
    <p>За кажущимися разнообразием и случайностью вопросов шоу исследователь начал видеть скрытые закономерности. Некоторые вопросы были так называемыми «ежедневными дублями», которые позволяют участнику викторины удвоить счет или потерять все. Когда смотришь игру, кажется, что эти чрезвычайно ценные вопросы распределены хаотично, но, имея под рукой все архивы Jeopardy! Крейг обнаружил в их размещении некие тенденции. Выследить «дубли» удавалось, если менять категории, сосредоточиваться на вопросах с высокой стоимостью и нарушать традиционное для шоу «залипание» в одной категории, пока в ней не будут открыты все вопросы.</p>
    <p>Крейг также обнаружил тенденции в типах задаваемых вопросов. При их кажущемся разнообразии и разноплановости формат Jeopardy! рассчитан на развлечение телезрителей, а не на состязание игроков. Следуя этой логике, Крейг установил: для успеха достаточно ограничиться самыми известными мелочами в пределах одной категории, а не копать чересчур глубоко в каком-то конкретном направлении. И если вопрос был о специализированном предмете, он знал: правильные ответы будут касаться его общеизвестных аспектов.</p>
    <p>Проанализировав с помощью архива вопросов собственные слабые места, Крейг понял, какие темы ему нужно изучить для повышения конкурентоспособности. Например, он выяснил, что плохо разбирается в моде.</p>
    <p>Анализ архива и выяснение, чего недостает для победы, оказались только первыми шагами. Далее Крейг использовал программное обеспечение с интервальным повторением, чем максимизировал эффективность известного метода. Софт с интервальным повторением представляет собой усовершенствованный алгоритм, разработанный еще в 1980-х годах польским программистом Петром Возняком<a l:href="#n_4" type="note">[4]</a><a l:href="#c_10"><sup>{10}</sup></a>. Алгоритм Возняка позволял просматривать материал в течение оптимального для запоминания времени. Если база данных объемна, то большинство пользователей забудут то, что узнали в начале ее изучения, и будут нуждаться в освежении сведений в памяти снова и снова. Алгоритм позволяет вычислить индивидуальное оптимальное время для запоминания каждого факта — и пользователю не приходится тратить энергию и время на возвращение к информации. При этом однажды узнанное не забывается. Применение такого оригинального инструмента позволило Крейгу уложить в памяти тысячи фактов, которые понадобились ему для последующей победы.</p>
    <p>Jeopardy! показывают раз в день, однако записывают игры пакетом — по пять шоу за раз. Крейг побеждал целый съемочный день и, попав, наконец, в гостиничный номер, не смог заснуть от переутомления. «Вы можете имитировать игру, — говорил он позже, — но невозможно имитировать выигрыш двухсот тысяч долларов за пять часов и однодневный рекорд на игровом шоу, в котором вы мечтали участвовать с двенадцати лет»<a l:href="#n_5" type="note">[5]</a>. Неординарная тактика и современные методы и инструменты, примененные для анализа, привели Крейга сначала к участию, а потом и к победе в игровом шоу.</p>
    <p>Роджер Крейг — далеко не единственный человек, изменивший судьбу средствами усиленного самообразования. В 2011 году, когда я должен был бросить вызов МТИ, Эрик Барон прославился собственным увлечением — я тогда ничего об этом не знал. Усилия Эрика растянулись почти на пять лет и заставили его овладеть множеством навыков.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>От обладателя минимальной зарплаты до миллионера</p>
    </title>
    <p>Эрик Барон получил диплом по специальности «компьютерные науки» в Вашингтонском университете. Нужно было начинать работать программистом в фирме, но Эрик решил сначала попробовать создать собственную видеоигру, рассудив, что это шанс. Вдохновение он черпал в Harvest Moon<a l:href="#c_11"><sup>{11}</sup></a>, очаровательной японской серии игр, где участник должен строить процветающую ферму: выращивать урожай, разводить животных, исследовать сельскую местность и дружить с соседями. «Мне нравилась эта игра, — вспоминал Барон свой детский опыт. — Но она могла быть гораздо лучше». Эрик осознавал: усовершенствованная версия станет реальностью, если ему удастся реализовать собственное представление об идеальной игре.</p>
    <p>Разработать коммерчески успешную видеоигру непросто. Компании, производящие так называемые AAA-игры<a l:href="#c_12"><sup>{12}</sup></a>, выделяют на создание бестселлеров сотни миллионов долларов и нанимают для работы тысячи специалистов. Хорошую игру создают множество специалистов самого разного профиля. Они должны разбираться в программировании, общем дизайне и игровом дизайне, музыке, уметь выстроить сюжетную линию, обладать десятками специфических умений, навыков и талантов — в зависимости от жанра и стиля игры. Небольшим командам качественная реализация такого диапазона требований порой просто не под силу. Даже очень одаренные независимые разработчики игр редко бывают универсалами (каковыми могут быть музыканты, писатели или живописцы) — программистам поневоле приходится сотрудничать с другими профессионалами. Однако Эрик Барон взялся за свою игру в одиночку.</p>
    <p>Его поддерживали геймерский опыт и неколебимая уверенность, что все получится. «Мне нравится полностью контролировать все аспекты проекта», — объяснял он. Кроме того, по мнению Барона, собрать команду творцов-единомышленников, чье мнение полностью совпадало бы с его собственным, просто невозможно. Однако работа без соратников означала, что Эрику придется стать специалистом в программировании игр, музыкальной композиции, пиксельной графике<a l:href="#c_13"><sup>{13}</sup></a>, звуковом дизайне и сочинении сюжетов. Идея Барона была не просто проектом по выпуску новой игры — ему предстояло освоить каждый аспект игрового дизайна.</p>
    <p>Самым слабым местом Эрика была пиксельная графика. Данный стиль восходит к эпохе первых видеоигр, когда медленные компьютеры тормозили в том числе и перенос изображения. Пиксельная графика далека от современных текучих линий или фотореалистичных текстур. Компьютерное изображение возникает из правильным образом окрашенных цветных точек (пикселей), причем каждая — в свой оттенок. Раскрашивать каждый пиксель — кропотливая работа. Художник, использующий такую технику, как и любой другой, должен передать движение, эмоции и жизнь персонажей. А его инструмент — лишь сетка цветных квадратов. Барону нравилось рисовать мультяшных героев, но он не был готов к сложностям технологии пиксельной графики. Новый навык предстояло освоить.</p>
    <p>Довести художественное мастерство до коммерческого уровня оказалось непросто. «Бо́льшую часть изображений я изменял от трех до пяти раз, — рассказывал Барон. — Что же касается портретов персонажей, то каждый из них приходилось переделывать по меньшей мере раз десять».</p>
    <p>Стратегия Барона была проста, но эффективна. Он наращивал мастерство, работая непосредственно над графикой, которую собирался использовать в игре, сам критиковал собственную работу и сравнивал ее с образцами искусства, которыми восхищался. «Я пытался разобраться с научной точки зрения, — объяснял Эрик. — Я спрашивал себя, когда смотрел на работы других художников: „Почему мне это нравится?“ Или: „Почему мне это не нравится?“» Учебники и книги о теории пиксельной графики помогли восполнить пробелы в знаниях, и работа пошла быстрее.</p>
    <p>Осваивая пиксельную технику, Барон задавал себе вопрос: «Какой цели я хочу достичь?» А потом: «Как мне этого добиться?» В какой-то момент он почувствовал, что применяет слишком тусклые и скучные цвета. «Я хочу, чтобы краски вспыхнули», — сказал он себе и принялся за теорию цвета. Помогло и изучение работ классических художников: только так можно было понять, как они, используя разные оттенки, делают картины визуально привлекательными.</p>
    <p>Пиксельная графика оказалась всего лишь одним из аспектов, которые пришлось изучить Барону. Для своей игры он сам сочинил всю музыку, переделывал ее с нуля несколько раз, добиваясь, чтобы саундтрек зазвучал так, как он заранее решил для себя. Эрик отбрасывал целые разделы игровой механики, если они не отвечали ожиданиям. Огромная практика и многократное переделывание одного и того же фрагмента — до достижения идеала — позволили ему совершенствоваться во всех сторонах игрового дизайна и достигнуть желаемого уровня. Это, конечно, увеличило время, необходимое для завершения работы над игрой, но зато готовый продукт смог в результате конкурировать с образцами, сотворенными армией узких специалистов: художников, программистов, композиторов.</p>
    <p>Игра создавалась пять лет. Все эти годы Барон не искал работу программиста: «Я не мог ввязываться во что-то существенное. Это отняло бы слишком много времени, а мне хотелось дать моей игре лучший шанс». Чтобы не отвлекаться от творчества, он устроился театральным билетером с очень скромной зарплатой. Поддерживала Эрика и его подруга — это позволило Барону, обходясь малым, сосредоточиться на своей страсти.</p>
    <p>Увлеченность и преданность мастерству окупились. В феврале 2016 года Барон презентовал Stardew Valley. Игра неожиданно стала хитом, ее покупали охотнее, чем многие студийные игры, предлагавшиеся на компьютерной игровой платформе Steam. По оценкам разработчика, в течение первого года было продано более трех миллионов копий Stardew Valley на разных платформах. За несколько месяцев Барон преодолел путь от еле сводящего концы с концами билетера (правда, воодушевленного идеей) до миллионера в списках Forbes. В 30 Under 30 его назвали одной из звезд в разработке компьютерных игр. Немалую роль в этом сыграла настойчивость в овладении необходимыми навыками. В обзоре сайта Destructoid<a l:href="#c_14"><sup>{14}</sup></a> Stardew Valley представлена как «невероятно красивая и привлекательная»<a l:href="#n_6" type="note">[6]</a> с художественной точки зрения. Преданность Барона своим убеждениям и интенсивное самообразование окупились сторицей.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>«Вызов МТИ» и далее</p>
    </title>
    <p>Вернувшись в тесную квартирку, я оценил результаты своего экзамена по математике. Испытание было трудным, однако, похоже, я его сдал. Я почувствовал облегчение, но еще было не время расслабляться. В следующий понедельник мне предстояло начать все сначала с новым курсом, и впереди у меня был еще почти год.</p>
    <p>Вместе с листками календаря менялись мои стратегии. От попытки освоить один предмет в течение нескольких дней я перешел к тому, чтобы в течение месяца изучать три-четыре предмета параллельно. Я надеялся, что удлинение периода обучения уменьшит некоторые негативные последствия зубрежки. Продвигаясь вперед, я снижал темп. Первые несколько дисциплин были пройдены с агрессивной поспешностью. Если бы я продолжил следовать такому расписанию, то быстро оказался бы в тупике. Когда стало очевидно, что окончить полный курс мне удастся, я перешел от 60 часов занятий в неделю к 35–40 часам. И, наконец, в сентябре 2012 года, менее чем через 12 месяцев после начала, я поставил точку в последнем предмете.</p>
    <p>Окончание проекта стало для меня открытием. В течение многих лет я думал, что единственный способ глубоко узнать какую-то дисциплину — это освоить ее в специальном учебном заведении. Но успех проекта не просто продемонстрировал узость подобного предположения — оказалось, сам по себе альтернативный путь может быть увлекательным и захватывающим. В Манитобском университете я часто чувствовал себя подавленным, пытался не заснуть на скучных лекциях, усердно выполнял задания, заставлял себя изучать вещи, которые меня не интересовали, — просто ради оценки.</p>
    <p>Завершенный проект соответствовал моему ви́дению. Порой его было непросто реализовать, но он сравнительно редко доставлял мне неприятности. Учебные предметы казались живыми и вызывали интерес, они не представлялись устаревшей рутиной, которую нужно пережить во что бы то ни стало. Впервые в жизни я ощутил, что могу узнать все что захочу, — надо только составить правильный план и приложить усилия. Перспективы были бесконечны, и мой ум уже стремился к изучению чего-то нового.</p>
    <p>Затем я получил сообщение от друга: «Видел себя на главной странице Reddit<a l:href="#c_15"><sup>{15}</sup></a>?» В интернете мой проект «Вызов МТИ» вызвал бурную дискуссию. Некоторым идея понравилась, но они усомнились в ее полезности: «Печально, что работодатели не отнесутся к этому как к официальному диплому, даже если [заочник] знает столько же, сколько настоящие выпускники, или больше». Один пользователь, утверждавший, что он является главой R&amp;D<a l:href="#c_16"><sup>{16}</sup></a> в компании — разработчике программного обеспечения, не согласился: «Нам нужен сотрудник именно такого типа. Мне действительно все равно, есть у него диплом или нет»<a l:href="#n_7" type="note">[7]</a>. Страсти кипели. Действительно ли я это сделал или нет? Смогу ли я теперь получить работу программиста? Зачем пытаться освоить программу за год? Я что, с ума сошел?</p>
    <p>Первоначальный всплеск внимания пошел на спад, и на первый план вышли другие запросы. Один из сотрудников Microsoft приглашал меня на собеседование. Новый стартап просил присоединиться к его команде. Издательство в Китае предложило выпустить книгу, в которой я бы дал некоторые советы по учебе, так необходимые отчаявшимся китайским студентам. Однако не это заставило меня в свое время взяться за проект. Я уже был успешным онлайн-автором — это поддерживало меня финансово на протяжении всего проекта и продолжало поддерживать позже. Моей целью в данном проекте было не найти работу, а посмотреть, какие откроются возможности. Прошло всего несколько месяцев после завершения моего первого большого проекта, а новые идеи уже роились в голове.</p>
    <p>Я вспомнил о Бенни Льюисе — моем первом примере в необычном мире интенсивного самообразования. Я последовал его совету и даже достиг среднего уровня владения французским языком. Это была тяжелая работа, и я гордился, что сумел преодолеть первоначальное препятствие — англоговорящее окружение — и выучил французский на достаточном для повседневного общения уровне. Однако после окончания проекта в Массачусетском технологическом институте у меня появилась новая уверенность — ее не было во Франции.</p>
    <p>А что было бы, не соверши я в прошлый раз ошибку? Что, если бы вместо общения с друзьями по-английски я бы изо всех сил пытался говорить по-французски? Раз уж он у меня достаточно хорош, я мог бы в подражание Бенни Льюису нырнуть в иммерсивное обучение с самого первого дня — проще говоря, реально применить метод погружения. Насколько дальше я бы продвинулся, если бы, как и в «Вызове МТИ», меня ничто не сдерживало, а, напротив, я бы интенсивно и эффективно оптимизировал всю свою жизнь вокруг изучения нового языка?</p>
    <p>К счастью, примерно в это время мой сосед до возвращения в аспирантуру захотел немного отдохнуть и попутешествовать. Мы оба экономили, объединение средств и продуманный план могли бы превратить совместную бюджетную поездку в нечто захватывающее. Я описал ему свой французский опыт: и то, как изучал язык, и то, как втайне верил в возможность гораздо большего. Я рассказал ему о социальном пузыре, который образовался, когда я прибыл туда без языка, о том, как трудно оказалось вырваться из него позже. Что, если вместо простой надежды на вероятность неплохой тренировки вы не оставите себе путей к отступлению? Что, если вы обязуетесь говорить только на том языке, который пытаетесь выучить, — вот прямо с первого момента, ступив на трап самолета?</p>
    <p>Мой друг был настроен скептически. Он наблюдал из квартиры напротив, как я целый год учился в Массачусетском технологическом институте. Приятель все еще не был уверен, все ли в порядке с моим рассудком, а также сомневался в своих способностях. Он подозревал, что не справится, но был готов попробовать, хотя я, признаться, с таким настроем не ожидал от него успеха.</p>
    <p>Тот проект, который мы назвали «Год без английского», был довольно прост. Мы вдвоем посетили четыре страны и провели по три месяца в каждой. План был один и тот же: с первого дня пребывания не говорить по-английски — ни друг с другом, ни с кем-либо. Так мы выясним, насколько много смогли узнать, прежде чем наши туристические визы закончатся и подтолкнут нас к переезду на новое место.</p>
    <p>Первая остановка была в Валенсии. Приземлившись в Испании, мы уже в аэропорту столкнулись с первым препятствием. Две привлекательные молодые британки подошли спросить дорогу. Мы переглянулись и неловко забормотали на испанском, притворяясь, что не говорим по-английски. Девушки не поняли и, уже раздражаясь, переспросили. Мы вновь ответили по-испански. Девушки поняли, что говорить по-английски мы не можем, и, расстроившись, ушли.</p>
    <p>Отказ от английского повлек незапланированные (и неприятные) последствия, но наши способности к разговорам по-испански стали расти быстрее ожидаемого. После всего-навсего двух месяцев, проведенных в Испании, мы общались на местном языке лучше, чем на французском, который я изучал во Франции целый год с частичным погружением. Утром мы ходили к репетитору, потом немного занимались дома, а остаток дня проводили с новыми друзьями, болтали в ресторанах, наслаждались испанским солнцем. Мой друг, несмотря на его прежние сомнения, также стал приверженцем нового подхода. Он не стремился изучать грамматику и лексику столь настойчиво, как я, но к концу нашего пребывания в стране так же легко интегрировался в испанскую жизнь. Метод сработал гораздо лучше, чем мы надеялись, и теперь мы окончательно уверовали в него.</p>
    <p>Далее мы отправились в Бразилию — за португальским, потом в Китай — за мандаринским и, наконец, в Южную Корею — чтобы выучить корейский язык. Азиатские языки сопротивлялись нам гораздо активнее, чем испанский или португальский. Мы предполагали, что они будут сложнее европейских, но не ожидали, что настолько. В нашем правиле «ни слова по-английски» стали появляться исключения, хотя мы отчаянно старались придерживаться оговоренного порядка. Но даже если наше владение мандаринским и корейским не достигло желаемого нами уровня, его все равно было достаточно, чтобы путешествовать, знакомиться, общаться с местным населением на различные темы. В конце года мы могли утверждать, что говорим на четырех новых для себя языках.</p>
    <p>Увидев, что один и тот же подход годится и для академического изучения компьютерных дисциплин, и для языковых приключений, я постепенно уверился: его можно применять гораздо шире. В детстве я увлекался рисованием. Однако созданные мной портреты выглядели странными и неестественными — как это происходит с произведениями большинства людей. Я всегда восхищался теми, кто мог на бумаге передать сходство, будь то уличные карикатуристы или профессиональные портретисты, и вот задался вопросом: можно ли подход к изучению курсов информатики в МТИ и иностранных языков применить к искусству?</p>
    <p>Ближайший месяц я решил посвятить совершенствованию способности рисовать лица. Главная трудность, как я понял, заключается в правильном расположении частей. При рисовании портретов, например, распространенной ошибкой является слишком высокое размещение глаз. Большинству кажется, что человеческие органы зрения находятся в верхней трети головы, хотя на самом деле — посередине между макушкой и подбородком. Чтобы избежать этих (и других) ошибок, я делал эскизы на основе фотографий. Затем снимал эскиз на камеру телефона и в программе накладывал исходное изображение на рисунок. Делал фотографию полупрозрачной — сразу становилось видно, была ли нарисованная голова слишком узкой или широкой, оказались ли губы чересчур низко или высоко, а также помещены ли глаза в нужное место. Я проделал это сотни раз, используя те же самые стратегии быстрой обратной связи, которые сослужили мне хорошую службу с курсами МТИ. Посредством этих и других приемов я смог достаточно быстро улучшить свои способности портретиста (см. ниже).</p>
    <p><image l:href="#i_002.jpg"/></p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Суперученики: какие они?</p>
    </title>
    <p>На первый взгляд, лингвистические путешествия Бенни Льюиса, мастерство Роджера Крейга в ответах на вопросы шоу-викторины и одиссея разработки игр Эрика Барона — совершенно разные проекты. Тем не менее они представляют собой примеры более общего процесса, который я называю <emphasis>суперобучением</emphasis><a l:href="#c_17"><sup>{17}</sup></a>.</p>
    <p>Углубившись в тему, я нашел еще больше похожих историй. Они различались спецификой того, что именно изучалось и зачем, но у них была общая траектория — выполнение экстремальных самостоятельных учебных проектов — и сходная тактика для их успешного завершения.</p>
    <p>Стив Павлина<a l:href="#c_18"><sup>{18}</sup></a> — один из таких суперучеников. Оптимизировав университетское расписание, он за один курс выполнил тройную нагрузку и получил диплом в области компьютерных наук за три семестра. Успех Павлины состоялся задолго до моего эксперимента с курсами МТИ и послужил мне одним из первых источников вдохновения, наглядно показав: сократить время обучения реально. Не имея преимуществ бесплатных онлайн-занятий, Павлина поступил в Университет штата Калифорния и окончил его с действительными дипломами по компьютерным наукам и математике<a l:href="#n_8" type="note">[8]</a>.</p>
    <p>Диана Яунзейкаре, инженер-программист в компании Google, приступила к проекту суперобучения для получения второй ученой степени доктора наук по компьютерной лингвистике<a l:href="#n_9" type="note">[9]</a>. Оценив программу докторантуры Университета Карнеги — Меллона, она захотела не только слушать лекции, но и проводить оригинальные исследования. Вернуться к классическому академическому образованию Диана не могла: для этого пришлось бы оставить любимую работу в Google. Проект Яунзейкаре, как и многих других суперучеников до нее, стал попыткой восполнить пробел в образовании, когда традиционные альтернативы оказались непригодны.</p>
    <p>При содействии интернет-сообществ многие суперученики действуют анонимно, а их усилия отображаются только в непроверяемых постах на форумах. Так, блогер Tamu с <a l:href="http://chinese-forums.com/">Chinese-forums.com</a> подробно документировал процесс изучения с нуля китайского языка. Tamu бросил вызов сам себе, решив сдать HSK 5 — второй по значимости в Китае экзамен на знание мандаринского языка. Блогер, по его словам, посвящал этому занятию более 70–80 часов в неделю в течение четырех месяцев<a l:href="#n_10" type="note">[10]</a>.</p>
    <p>Другие суперученики вообще отказались от традиционных экзаменов и ученых степеней. Трент Фаулер в начале 2016 года предпринял попытку за год стать профессионалом в области инженерии и математики<a l:href="#n_11" type="note">[11]</a>. Он назвал свой проект STEMpunk Project, объединив игру на поле STEM<a l:href="#c_19"><sup>{19}</sup></a> — науки, техники, инженерии и математики — дисциплин, которые он хотел охватить, и ретрофутуристическую эстетику стимпанка<a l:href="#c_20"><sup>{20}</sup></a>. Фаулер разделил свой проект на тематические модули: вычисления, робототехника, искусственный интеллект и инженерное дело, но при этом был ориентирован на практические проекты вместо копирования формальных курсов.</p>
    <p>Каждый суперученик, с которым я сталкивался, был уникален. Некоторые, как Tamu, предпочитали ежедневные изнурительные занятия, чтобы уложиться в жесткие, самостоятельно назначенные сроки. Для Яунзейкаре образовательные проекты были побочной деятельностью: она продолжала работать, полностью выполняя профессиональные обязанности. Некоторые были нацелены на признанные показатели стандартизированных экзаменов, формальные учебные программы и победы в конкурсах. Другие разрабатывали проекты, которым нет аналогов. Одни специализировались исключительно на языках или программировании. Другие хотели стать настоящими универсалами, приобретая разнообразный набор навыков.</p>
    <p>Несмотря на персональную уникальность, у суперучеников обнаружилось немало общих черт. Они обычно работали в одиночку, часто трудились месяцами и годами, лишь изредка делая записи в блоге, чтобы продекларировать свои усилия. Их интересы граничили с одержимостью. Они агрессивно оптимизировали свои стратегии, яростно обсуждали достоинства эзотерических концепций, таких как практика чередования, сводные таблицы или мнемоника ключевых слов. Их прежде всего интересовало обучение как таковое. Мотивация подталкивала их к интенсивным проектам, даже если в жертву приходилось приносить академические регалии или удобства.</p>
    <p>Суперученики, которых я встречал, часто не подозревали друг о друге. При написании этой книги я хотел вывести общие принципы, которые наблюдал и в их уникальных проектах, и в собственных. Мне хотелось избавиться от всех поверхностных различий и индивидуальных особенностей и посмотреть, какие общие советы по обучению выкристаллизуются. Я также хотел выделить из крайних примеров и суммировать то, что может оказаться полезным для обычного студента или даже профессионала. Пусть вы не готовы заняться чем-то экстремальным, но всегда есть множество вариантов применения подхода, основанного на опыте суперучеников и исследованиях когнитивистики<a l:href="#c_21"><sup>{21}</sup></a>.</p>
    <p>Суперученики — по определению экстремалы, но их подход к самообучению может быть полезен и обычным профессионалам, и студентам. Что, если бы вы создали проект, с помощью которого быстро освоили навыки перехода к новой роли или даже профессии? Что, если бы вы овладели приемами, важными для вашей работы, как это сделал Эрик Барон? Что, если бы вы узнали многое о самых разных темах, как Роджер Крейг? Что, если бы вы выучили новый язык, освоили университетскую программу или стали хорошим специалистом в чем-то, что сейчас кажется невозможным?</p>
    <p>Суперобучение — это непросто. Его сложно осуществить; порой оно разочаровывает или требует выйти за пределы зоны комфорта. И, тем не менее, то, что вы способны сделать, стоит усилий.</p>
    <p>Давайте потратим минуту, чтобы понять, что же такое суперобучение и чем оно отличается от наиболее распространенных подходов к образованию и воспитанию. Затем мы узнаем, какие принципы лежат в основе любого обучения, и увидим, как суперученики используют их, чтобы учиться быстрее.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава II. Почему важно суперобучение</p>
   </title>
   <section>
    <p>Каков точный смысл термина «суперобучение»? Мое знакомство с разномастной группой суперучеников началось с их необычайных учебных достижений. Но чтобы продвигаться вперед, нам нужно нечто более четкое. Попробуем дать определение, хотя оно отнюдь не идеальное.</p>
    <cite>
     <p>Суперобучение — стратегия самостоятельного интенсивного приобретения навыков и знаний.</p>
    </cite>
    <p>Итак, суперобучение — это стратегия. Она не является единственным решением конкретной проблемы, но вполне может оказаться неплохим вариантом. Как правило, стратегии не универсальны: они пригодны для одних ситуаций, но могут не подходить для других. Поэтому использование стратегии — выбор, а не неизбежность.</p>
    <p>Суперобучение вариативно и поддается управлению. Именно вы принимаете решение, что изучать и почему. И важно, <emphasis>как</emphasis> вы принимаете это решение. Абсолютно самостоятельный и самодостаточный ученик может счесть посещение конкретного учебного заведения лучшим способом чему-то научиться. Но с тем же успехом, как кажется со стороны, он мог бы научиться этому самостоятельно — просто следуя шагам, описанным в учебнике. Когда мы говорим о вариативности и самоуправлении, нам важно, <emphasis>кто</emphasis> рулит данным проектом, а не то, <emphasis>где</emphasis> он осуществляется.</p>
    <p>Наконец, суперобучение интенсивно. Все суперученики, которых я встречал, предпринимали необычные шаги, чтобы сделать обучение максимально эффективным: бесстрашно пытались говорить на новом языке, в котором только начали практиковаться; систематически повторяли ответы на десятки тысяч простых вопросов, снова и снова, пока не получится достигнуть совершенства. Это тяжелая умственная работа. Может показаться, будто ум дошел до предела.</p>
    <p>Другое дело — обучение, оптимизированное для удовольствия или удобства: для изучения иностранного языка можно выбрать занимательное приложение; утверждаться в собственной эрудированности и остроумии приятно, состязаясь с дивана с участниками телевикторин; получать поверхностные необременительные занятия — вместо серьезной практики. Интенсивный метод может также создать приятное потоковое состояние<a l:href="#c_22"><sup>{22}</sup></a>, и проблема настолько поглотит ваше внимание, что заставит потерять счет времени. И все же в случае с суперобучением приоритетом всегда остается глубокое и эффективное изучение предмета.</p>
    <p>Данное нами определение охватывает приведенные примеры, но все же представляется недостаточно широким. У суперучеников я отметил гораздо больше пересекающихся качеств, чем предполагает наше определение. Вот почему во второй части книги я расскажу о более глубоких принципах, общих для суперучеников, и о том, как они добиваются впечатляющих достижений. Однако прежде я хочу объяснить, почему считаю суперобучение столь важным. Его примеры могут показаться эксцентричными, однако преимущества этого подхода к образованию глубоки и практичны.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Зачем нужно суперобучение?</p>
    </title>
    <p>Очевидно, что суперобучение — это непросто. Для него придется выделить отдельное — и немалое! — время в своем напряженном графике. Суперобучение потребует множество сил — умственных, эмоциональных, а возможно, даже физических. Вы неизбежно столкнетесь с разочарованиями, так как возможности отступить или использовать менее напряженные варианты просто не будет. Эти трудности прогнозируемы, и, я думаю, важно четко сформулировать, почему вам все же стоит серьезно отнестись к потенциальной пользе суперобучения.</p>
    <p>Первая причина связана с работой. Работа нужна, чтобы иметь средства на жизнь, и сегодня вам приходится тратить на нее бо́льшую часть своей энергии. Суперобучение в этом смысле можно рассматривать как достаточно скромную инвестицию, даже если порой ему приходится уделять все свое время. Но недолгое во временно́м отношении обучение и выработка твердых навыков могут оказаться результативнее, чем годы вялотекущего прозябания в офисе. Суперобучение — мощный инструмент, если есть желание изменить карьеру, принять новые вызовы и ускорить личностный рост.</p>
    <p>Вторая причина — личная жизнь. Кто из нас не мечтал виртуозно играть на музыкальном инструменте, свободно говорить на иностранном языке, стать шеф-поваром, писателем или фотографом? Мы переживаем наиболее глубокие моменты счастья, реализуя собственный потенциал и преодолевая неверие в свои возможности. Ничего подобного нельзя добиться, выполняя какие-то простые действия. Суперобучение предлагает путь к тем навыкам, которые принесут глубокое удовлетворение и уверенность в себе.</p>
    <p>Мотивация суперобучения — вневременная. Но давайте рассмотрим, почему инвестиции в овладение искусством быстрого обучения трудным вещам столь важны для вашего будущего.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Экономика: «среднего более не дано»</p>
    </title>
    <p>Как написал Тайлер Коуэн<a l:href="#c_23"><sup>{23}</sup></a>, «среднего более не дано»<a l:href="#n_12" type="note">[12]</a>: из-за роста компьютеризации, автоматизации, аутсорсинга и регионализации мы теперь живем в мире, где лучшие профессионалы преуспевают намного больше остальных.</p>
    <p>Движущая сила этого эффекта — явление поляризации навыков. Хорошо известно: в течение последних нескольких десятилетий в Соединенных Штатах все более усиливается расслоение общества по уровню доходов. Однако эта фраза не дает детальной картины. Экономист из Массачусетского технологического института Дэвид Аутор показал: неравенство не распространяется равномерно<a l:href="#n_13" type="note">[13]</a>. Существуют два различных эффекта: неравенство растет наверху и сокращается внизу. Данное утверждение соответствует тезису Коуэна о том, что «среднего более не дано»: средняя часть спектра доходов сжимается в нижней части и растягивается наверху. Аутор определяет роль технологий в создании такого эффекта.</p>
    <p>Развитие компьютеризации и автоматизации привело к тому, что многие специалисты среднего звена и средней квалификации — клерки, турагенты, бухгалтеры и фабричные рабочие — выдавливаются со своих функциональных позиций современными технологиями. Появились новые профессии, предполагающие рабочие места двух типов: трудиться должны либо высококвалифицированные специалисты — инженеры, программисты, дизайнеры/разработчики, — либо низкоквалифицированные: разнорабочие, уборщики, агенты по обслуживанию клиентов.</p>
    <p>Глобализация и регионализация усугубляют тенденции, наметившиеся с появлением компьютеров и роботов. Все чаще техническая работа средней квалификации передается на аутсорсинг в развивающиеся страны, и многие из таких рабочих мест «дома» просто исчезают. Рабочие места, не требующие квалификации, для успешного функционирования на которых часто достаточно личного контакта или обычных социальных навыков на уровне местной культуры и языка, скорее всего, уцелеют на рынке труда. Специальности, требующие высокой квалификации, устойчивее к «перемещению за границу», так как они требуют координирования и с руководством, и с рынком. Вспомните пояснение корпорации Apple, размещаемое на тыльной стороне их девайсов: Designed in California. Assembled in China («Разработано в Калифорнии. Сделано в Китае»). Разработка и управление остаются — производство уходит.</p>
    <p>Регионализация — это дальнейшее расширение эффекта: отдельные высокопродуктивные компании и города начинают чрезмерно воздействовать на экономику. Супермегаполисы — Гонконг, Нью-Йорк и Сан-Франциско — доминируют в мировой экономике, поскольку в них бизнес и талант объединяются, получая преимущества.</p>
    <p>Нарисованная сейчас картина может показаться либо мрачной, либо обнадеживающей. Мрачной, потому что заложенные в нашей культуре предположения о необходимом для успешной жизни среднего класса, стремительно разрушаются. С исчезновением специальностей средней квалификации для достижения успеха уже недостаточно базового образования и ежедневного добросовестного труда. Чтобы не быть вытесненным в категорию с более низкой квалификацией, придется постоянно учиться, чтобы перейти в более высококвалифицированную категорию. Однако эта тревожная картина дает и надежду.</p>
    <p>Если вы способны освоить личные инструменты для быстрого и эффективного получения новых умений, то в современной среде сможете успешнее конкурировать. Изменения экономического ландшафта нам неподконтрольны, но мы можем ответить на них, упорно формируя твердые навыки, необходимые для процветания.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Образование: плата за обучение слишком высока</p>
    </title>
    <p>Спрос на высококвалифицированных специалистов растет, а потому увеличивается спрос на высшее образование. Казалось бы, вузам надо расшириться и предложить учиться всем желающим, однако обучение ныне превращено в тяжкое бремя: затраты на учебу стремительно увеличиваются, и десятилетние долги выпускников — норма. Плата за обучение намного опережает уровень инфляции. Иными словами, если полученный диплом не гарантирует значительного повышения заработной платы (по сравнению со временем, когда он отсутствовал), то получение высшего образования может и не оправдать затрат<a l:href="#n_14" type="note">[14]</a>.</p>
    <p>Многие учебные заведения, даже считающиеся лучшими в своей области, не в состоянии снабдить студентов основными профессиональными навыками, необходимыми для достижения успеха на новых рабочих местах. Прежде в вузах формировались умы и развивались характеры. Теперь эти высокие цели постепенно утрачивают связь с финансовыми реалиями, поджидающими выпускников сразу после выпускного вечера. Даже у тех, кто серьезно учится, возникают пробелы в освоенных навыках — что уж говорить о прочих студентах! Суперобучение способно восполнить некоторые из пробелов, если возвращение в аудитории не рассматривается в качестве приемлемого варианта.</p>
    <p>Качество и содержание деятельности внутри отраслей также быстро изменяются, поэтому профессионалы вынуждены постоянно учиться, чтобы сохранять востребованность. Для большинства повторы обучения в классической форме по понятным причинам неприемлемы: кто же позволит себе отложить жизнь на годы, постоянно продираясь через учебные курсы, которые в итоге могут и не пригодиться?! А суперобучение направляется самими учащимися, поэтому в него можно вписать более широкий спектр программ и ситуаций, ориентируясь именно на то, что нужно освоить, и отсечь ненужную информацию.</p>
    <p>По большому счету, является суперобучение подходящей заменой традиционному высшему образованию или нет, не имеет значения. Во многих профессиях вузовский диплом — обязательное юридическое условие. Врачам, юристам, инженерам, чтобы приступить к работе, требуются официальные документы, подтверждающие заявленную специальность и квалификацию. Однако эти профессионалы не прекращают учиться, даже окончив вуз, а потому способность осваивать новые предметы и навыки остается для них актуальной.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Технологии: новые рубежи в обучении</p>
    </title>
    <p>Развивающиеся технологии усиливают как пороки, так и добродетели человечества. Первые становятся страшнее: они легко переносятся, социально передаются и без проблем скачиваются. Мы еще никогда не были столь беззащитны и уязвимы перед внешними опасностями, а потому ежедневно сталкиваемся с кризисами — как в частной жизни, так и в политике. И эти опасности реальны, однако те же причины, что привели к их возникновению, открывают и новые перспективы.</p>
    <p>Для тех, кто умеет использовать технологии с умом, наступил очень благоприятный исторический период — самое время научиться чему-то новому. Объем доступной любому желающему информации — был бы гаджет да подключение к интернету — значительно превысил объем величайшей библиотеки Древнего мира — Александрийской. Лучшие вузы — Гарвардский, Йельский университеты, Массачусетский технологический институт — бесплатно размещают в интернете свои лучшие курсы. Имеющиеся здесь же форумы и дискуссионные площадки означают, что учиться можно, не покидая дома.</p>
    <p>Быстрое и постоянно обновляющееся программное обеспечение ускоряет акт познания. Полвека назад для изучения китайского языка приходилось штудировать громоздкие бумажные словари, чтение иероглифов превращалось для европейцев или американцев в сущий кошмар. Сегодня под рукой имеются сопряженные с компьютерами системы интервального повторения для запоминания слов и программы-ридеры, которые позволяют перевести текст с одного языка на другой буквально с помощью одной кнопки. Объемные библиотеки подкастов предлагают бесконечные возможности для практики, а приложения для устного перевода облегчают переход к погружению. Технологии совершенствуются быстро, и лучшие способы изучения некоторых предметов еще не придуманы. Но как только они появятся, разумным будет их неукоснительно применять. Перспективы обучения огромны, и амбициозным суперученикам осталось только придумать новые способы его использования.</p>
    <p>Примечательно, что само по себе суперобучение не требует новых технологий. Я покажу в следующих главах: эта практика имеет давнюю историю, многие из самых известных мыслителей человечества применяли некоторые ее варианты. Но технологии предоставляют невероятные возможности для инноваций. Способов изучения неизвестного существует великое множество. Возможно, некоторые учебные задачи уже устарели морально, а решение других удастся значительно упростить, применив технические новшества. И суперученики, мыслящие эффективно и рационально, будут первыми, кто сумеет это сделать.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Ускорение, смена профессии и спасение вашей карьеры с помощью суперобучения</p>
    </title>
    <p>Поляризация навыков на рынке труда, резкое повышение платы за обучение и новые технологии — это глобальные тренды. Мы смотрели на них со стороны суперобучения. Но как выглядит суперобучение со стороны ученика? Я считаю, что эта стратегия быстрого приобретения твердых навыков оправданна и оптимальна в трех случаях: ускорение карьеры, переход к новой профессии и развитие скрытых преимуществ в конкурентном мире.</p>
    <p>Чтобы увидеть, как суперобучение способно ускорить карьеру, вспомним историю Колби Дюрант. После окончания колледжа она пришла в фирму веб-разработок, ей хотелось быстрого карьерного роста. В рамках суперобучения она взялась за проект по освоению копирайтинга. Проявила инициативу, продемонстрировала боссу свои умения и получила повышение. Приведенный пример учит: ускорить обычный карьерный рост можно, если выбрать востребованный навык и сосредоточиться на быстром развитии мастерства.</p>
    <p>Необходимость обучения часто становится препятствием для перехода в привлекающую профессию из уже освоенной. Вишал Майни, маркетолог, вполне комфортно чувствовал себя в своей роли и мечтал о специальности, связанной с исследованиями искусственного интеллекта. Но для начала новой профессиональной деятельности требовался набор глубоких технических навыков, которых у Вишала не было. Благодаря полугодовому проекту суперобучения Майни смог приобрести достаточные умения. Они позволили ему сменить сферу деятельности и получить работу в той области, о которой он мечтал.</p>
    <p>Проект суперобучения поможет развить навыки и активы, которые уже имелись в вашей работе. Диана Фезенфельд много лет работала библиотекарем в Новой Зеландии. Вдруг отрасль стала быстро технологизироваться, начались сокращения. Диана занервничала: ее профессионального опыта могло оказаться недостаточно, чтобы сохранить работу. Библиотекарь осуществила два проекта суперобучения: один — по изучению статистики и используемого в ней языка программирования R, а другой — по визуализации данных. Эти навыки востребованы в ее отрасли, и добавление их к прошлому опыту библиотекаря обеспечило ей переход от мрачных перспектив к тому, чтобы стать незаменимой.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>За пределами бизнеса: призыв к суперобучению</p>
    </title>
    <p>Суперобучение позволяет приспособиться к меняющемуся миру. Способность быстро усваивать трудные вещи становится все более ценной, а в процессе суперобучения она превращается в навык, поэтому ее стоит максимально развивать, даже если для этого потребуются предварительные инвестиции.</p>
    <p>Как ни странно, потенциальный профессиональный успех редко мотивировал суперучеников, которых я встречал, хотя многие заработали бо́льшую часть своих денег благодаря новым навыкам. Однако более действенными стимулами были притягательные перспективы, глубокое любопытство или даже сам вызов, который подталкивал их вперед.</p>
    <p>Эрик Барон страстно трудился в одиночестве в течение пяти лет не для того, чтобы стать миллионером. Он получал удовлетворение от создания продукта, соответствующего его представлению об идеальной компьютерной игре. Роджер Крейг участвовал в телевикторине Jeopardy! не ради призовых, а потому, что это шоу нравилось ему с детства. Бенни Льюис изучал языки не ради возможности зарабатывать техническими переводами и стать популярным блогером, а потому, что любил путешествовать и общаться с людьми, которых встречал по пути. Лучшие суперученики сочетают практические причины выработки навыка с вдохновением, которое приходит от соприкосновения с тем, что их воодушевляет.</p>
    <p>У суперобучения есть преимущество более ценное, чем навыки, полученные в рамках проекта. Преодоление трудностей, особенно связанных с приобретением новых знаний, повышает самооценку, дает уверенность, что вы сумеете сделать то, чего не могли раньше. После завершения моего проекта «Вызов МТИ» я почувствовал не просто углубленный интерес к математике и информатике — я ощутил расширение перспектив в целом. Если я добился этого, то что еще подвластно мне из того, что я не решался попробовать прежде?</p>
    <p>Суть обучения — расширение горизонтов, умение видеть вещи, которые ранее были незаметны, распознавание внутреннего потенциала, о существовании которого вы не подозревали. Я считаю, что нет более высокого оправдания для продолжения интенсивных и самоотверженных усилий суперучеников, нежели такое расширение возможностей. Чему вы могли бы научиться, если бы использовали правильный подход? Кем вы могли бы стать?</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>А как же талант? Проблема Теренса Тао</p>
    </title>
    <p>Австралийский и американский математик Теренс Тао был необыкновенно умным ребенком. К двум годам он самостоятельно научился читать, в семь изучил программу средней школы по математике, а к семнадцати написал магистерскую диссертацию «Операторы свертки, порожденные право-моногенными и гармоническими ядрами». Он получил докторскую степень в Принстоне, заветную Филдсовскую медаль («математическую Нобелевскую премию») и считается одним из лучших математических умов современности. Многие математики, как правило, крайне узкие специалисты — словно редкие орхидеи, способные распуститься только на определенной математической ветви, — однако Тао феноменально разносторонен. Он вносит существенный вклад в самые разные области. Имея в виду его универсальность, один из коллег сравнил Тао с «ведущим англоязычным романистом, внезапно написавшим безусловно русский роман»<a l:href="#n_15" type="note">[15]</a>.</p>
    <p>Очевидного объяснения его достижениям не находится. Конечно, он и в детстве был не по годам развит, но успехи в математике — не заслуга родителей, заставлявших отпрыска учиться. Детство Тао походило на жизнь миллионов мальчишек его возраста: два младших брата, рисование карт фантастической местности, изобретение семейных игр на доске для скрабла<a l:href="#c_24"><sup>{24}</sup></a> и с костяшками для маджонга — обычные детские игры. Не похоже, чтобы у него имелся особый инновационный метод обучения. Как отмечалось в профиле Тао в New York Times, он так далеко продвинулся в интеллектуальном развитии, что, получив докторскую степень, вернулся «к своей обычной стратегии подготовки к тестам — зубрежке в последнюю минуту». Такой подход перестал работать, как только он достиг вершин в своей области. Но факт, что он быстро изучил разные курсы, указывает на мощный ум, а не на какую-то уникальную стратегию. Гений — это слово, которым бросаются слишком часто, но в случае с Тао оно, безусловно, уместно.</p>
    <p>Теренс Тао и другие одаренные ученики представляют собой серьезную проблему для универсальности суперобучения. Если такие люди, как Тао, могут достичь заоблачных вершин без интенсивных или особо изобретательных методов обучения, то зачем исследовать привычки и методы других впечатляющих учеников? Даже если подвиги Льюиса, Барона или Крейга не достигают уровня блестящего Тао, логично предположить, что их успехи связаны с некоторыми скрытыми интеллектуальными способностями, которых не хватает обычным людям. Если это так, то суперобучение может оказаться чем-то интересным для изучения, но не воспроизводимым в массовой практике.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Оставим одаренность в стороне</p>
    </title>
    <p>Какова доля природного таланта в успехе? Как исследовать причины успеха, если перед нами маячит тень чужого интеллекта и врожденной одаренности? Что значат истории, подобные истории Тао, для простых смертных, если они хотят всего лишь улучшить свою способность к обучению?</p>
    <p>Психолог Андерс Эрикссон утверждает: некоторые виды практики предопределяют уровень специалиста. Другие исследователи менее оптимистичны в отношении податливости нашей природы. Они полагают, что значительная доля, возможно, даже бо́льшая часть нашего интеллекта, обусловлена генетически. Но если интеллект определяется в основном генами, почему бы не объяснить этим успехи суперобучения и суперучеников и перестать смотреть в сторону более эффективных методов или стратегий? Своим успехом в математике Тао, похоже, обязан чему-то, не воспроизводимому обычными людьми, — так почему же не думать, что кто-то из суперучеников также отличается от прочих людей?</p>
    <p>Я облюбовал среднюю точку между этими двумя крайностями. Природные таланты существуют, наследственность, несомненно, влияет на результаты, особенно на крайних позициях, как в случае Тао. Но я также считаю, что и стратегия, и метод имеют значение. На протяжении всей книги я буду приводить научные данные, доказывающие, что внесение изменений в то, <emphasis>как</emphasis> вы учитесь, может повлиять на эффективность обучения. Каждый из рассмотренных принципов при правильном применении сделает вас более хорошим учеником независимо от того, были ваши исходные способности обычными или суперблестящими.</p>
    <p>Рассказывая истории успеха, я не буду пытаться установить единственную причину чьего-то интеллектуального прорыва: подобное и невозможно, и неполезно. Лучше я использую в качестве иллюстраций истории, которые вы сможете повторить, тем самым попробовав повысить эффективность своего обучения. Суперученики лишь послужат примерами работы принципа, однако не дадут гарантий того, что вы достигнете такого же результата, приложив аналогичные усилия.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Как найти время для суперобучения?</p>
    </title>
    <p>Если вы дочитали до этого места, у вас, вероятно, возникла мысль: «Где взять время для интенсивных учебных проектов?» Вы резонно полагаете, что наши советы лично вам не годятся — из-за работы, учебы, семейных обстоятельств. И вы не сможете учиться полный день. Однако практика показала: обычно это не проблема. Если вам удается справляться с многочисленными нагрузками и решать иные задачи, есть три основных способа применить идеи суперобучения: новые проекты, рассчитанные на неполный день; обучение во время творческого отпуска; переосмысление существующих учебных усилий.</p>
    <p>Первый способ состоит в том, чтобы посвятить суперобучению часть рабочего дня. Конечно, самые яркие примеры успеха в обучении требуют от суперученика впечатляющего количества времени. Очевидно также, что за пятьдесят часов занятий в неделю можно достигнуть существенно большего, чем за пять, даже при одинаковой их интенсивности. Именно поэтому самые захватывающие истории обычно содержат героические расписания занятий. Эти примеры годятся как предмет восхищения, но вовсе не обязаны быть примером для подражания, если речь идет об осуществлении ваших проектов.</p>
    <p>Стратегия суперобучения базируется на целеустремленности и готовности возводить в приоритет эффективность. Будут ли это занятия в течение целого дня или только пары часов в неделю — полностью зависит от вас. Как я покажу в главе X, распределенные во времени упражнения могут оказаться даже более эффективными с точки зрения долговременной памяти. И всякий раз, читая в этой книге об интенсивном графике, не стесняйтесь адаптировать его к своей ситуации, принимать более медленный темп, используя при этом ту же самую безжалостно эффективную тактику.</p>
    <p>Второй путь — суперобучение во время перерывов в работе и учебе. Многие из тех, с кем я беседовал, делали свои проекты в периоды временной безработицы, смены карьеры, академических или творческих отпусков. Многие из таких интервалов невозможно предугадать, а значит, и планировать на их время обучение, но, если такое свободное время ожидается, оно может оказаться идеальным для вас. Один из мотивов продолжения моего проекта «Вызов МТИ» был именно таким: я только что окончил вуз, и продлить студенческую жизнь на год мне представлялось во всех смыслах более легким, чем учиться еще четыре года. Если бы мне пришлось реализовать тот же проект сегодня, я бы занимался по вечерам и выходным, так как мой нынешний рабочий график менее гибкий, чем в момент перехода из вуза к трудовой жизни, и проект поэтому длился бы явно дольше года.</p>
    <p>Третий способ заключается в гармоничном сопряжении времени и энергии, которые вы уже тратите на учебу, с принципами суперобучения. Подумайте о последней книге по бизнесу, которую вы прочли, или о том времени, когда вы пытались одолеть испанский, заняться керамикой или программированием. Как насчет нового программного обеспечения, которое вам нужно освоить для работы? А часы, отведенные на повышение профессиональной квалификации, которые вам нужно регистрировать для подтверждения сертификата? Суперобучение не должно стать дополнительной деятельностью: вы можете заниматься в то время, которое уже тратите на обучение. Как согласовать учебу и исследования, которые вам в любом случае нужно провести, с принципами суперобучения для максимальной эффективности?</p>
    <p>Как уже говорилось в разделе о таланте, не позволяйте экстремальным примерам мешать вам использовать те же принципы. Все, чем я поделюсь с вами, может быть подстроено под ваши нужды и интегрировано в то, что у вас уже есть. Важны интенсивность, инициативность и готовность к эффективному обучению, а вовсе не особенности вашего действующего расписания.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Ценность суперобучения</p>
    </title>
    <p>Способность эффективно и результативно приобретать твердые навыки чрезвычайно ценна. Разницу между теми, кто обладает этим навыком, и теми, у кого его нет, будут усугублять современные тенденции в экономике, образовании и технологии. Однако я пока не поднял самый важный вопрос: суперобучение ценно, но всем ли оно доступно? Не является ли наш рассказ просто описанием людей с необычными качествами, или все-таки суперобучение действительно по плечу тем, кто прежде не был суперучеником?</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава III. Как стать суперучеником</p>
   </title>
   <section>
    <p>«Я бы хотел быть подопытным кроликом», — прочитал я в электронном письме от Тристана де Монтебелло, очаровательного музыканта и предпринимателя. С этим наполовину французом, наполовину американцем я познакомился семь лет назад, в то же время, что и с Бенни Льюисом. Тристан с его взъерошенными светлыми волосами и коротко подстриженной бородкой выглядел так, будто только что выпустил из рук доску для серфинга где-нибудь на побережье Калифорнии.</p>
    <p>Де Монтебелло из тех парней, которые нравятся сразу: уверенный в себе, практичный, лишь с отдаленными намеками на французский акцент в безупречном английском. Мы общались на протяжении нескольких лет: я делился подробностями своих странных экспериментов по обучению; он — путешествий по всему миру и разнообразных занятий. Он работал в парижском стартапе по вязанию кашемировых свитеров, был гитаристом, бродяжничал и, в итоге, стал веб-консультантом в Лос-Анджелесе. Последнее оказалось гораздо ближе к пляжам, которые так хорошо ему подходили. Теперь он услышал, что я пишу книгу про обучение, и заинтересовался ею.</p>
    <p>Тристан писал о суперобучении, о котором знал только с моих слов. Он напоминал, что я встречался с десятками людей и задокументировал совершённые ими странные и интригующие учебные подвиги, но все эти контакты в основном происходили постфактум. Я находил этих людей или слышал о них после того, как они достигали успехов, а не когда они начинали; я наблюдал результаты, а не эксперименты, которые их породили. В итоге мне трудно точно сказать, насколько доступно суперобучение. Если перебрать гору камней, то обязательно попадется несколько золотых песчинок. Делал ли я то же самое, выискивая необычные учебные проекты? «Просеивал» ли достаточное количество людей, непременно находя нескольких невероятных? Но если у суперобучения действительно имеется предполагаемый мной потенциал, было бы неплохо найти того, кто готов осуществить свой проект, и изучить результаты.</p>
    <p>Чтобы проверить свои предположения, я собрал небольшую группу примерно из дюжины человек (в основном читателей моего блога), заинтересованных в том, чтобы дать шанс суперобучению. Среди них был и де Монтебелло.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Превращение в суперученика</p>
    </title>
    <p>«Может быть, пианино?» — предложил де Монтебелло. Его привлекала концепция суперобучения, но он никак не мог решить, какой навык хотел бы освоить. Он играл на гитаре и был солистом группы. С его музыкальной подготовкой обучение игре на фортепиано казалось относительно безопасным выбором. Он ведь не просто играл — он подготовил онлайн-курс игры на гитаре, так что освоение еще одного музыкального инструмента могло расширить его бизнес. Как эгоист я хотел, чтобы он занялся чем-то более удаленным от его зоны комфорта. Музыкант, берущий в руки другой инструмент, не казался мне идеальным вариантом для определения того, насколько широко можно применять суперобучение. Мы рассмотрели идеи, носившиеся в воздухе, и через неделю или две Тристан решил научиться произносить речи перед публикой. Музыкальное образование давало ему практику выступлений на сцене, но ораторского опыта у него не было. Публичные выступления — тоже полезный навык, утверждал он, и его стоило бы усовершенствовать, даже если ничего грандиозного из этих усилий не родится.</p>
    <p>Чтобы стать хорошим оратором, у де Монтебелло была личная мотивация. За всю свою жизнь он произнес лишь несколько речей, в основном еще в колледже. Он рассказал об опыте выступления перед десятком людей в фирме веб-дизайна в Париже: «Я съеживаюсь каждый раз, когда вспоминаю об этом». И объяснил: «Я просто могу сказать, что „не подключился“ к этим людям. Часто от моих слов им становилось скучно. Я пытался шутить, но, кроме меня, никто над моими шутками не смеялся». Будучи музыкантом, де Монтебелло удивился, насколько мало из имевшихся у него навыков переносится на публичные речи. Тем не менее они казались ему потенциально ценными — если бы только можно было в них преуспеть. «Публичное выступление — это метанавык<a l:href="#c_25"><sup>{25}</sup></a>, — уловил он. Один такой навык помогает освоить и другие. — Уверенность, рассказывание историй, сочинительство, творчество, навыки интервьюирования, навыки продаж. Он затрагивает так много разных вещей». Имея это в виду, де Монтебелло принялся за работу.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Первые шаги неоперившегося суперученика</p>
    </title>
    <p>Де Монтебелло выбрал свою тему, но не был уверен, как именно ее следует изучать. Для начала он решил принять участие в совещании международной организации по обучению ораторскому искусству Toastmasters International. В то время в его коллекции уже было две удачи. Во-первых, на самой первой встрече, где он присутствовал в рамках проекта по освоению навыка публичных выступлений, был Майкл Гендлер, имевший гигантский ораторский опыт. Тристан взял его обаянием музыканта и настойчивым стремлением научиться публично говорить — и профессионал согласился оказать тренерскую помощь де Монтебелло в его проекте. Вторую удачу суперученик оценил не сразу: он запустил свой проект всего за десять дней до крайнего срока, когда можно было подать заявку на участие в чемпионате мира по ораторскому искусству.</p>
    <p>Чемпионат мира по ораторскому искусству — это ежегодное состязание, в котором участники «играют на выбывание». Начинают с отдельных клубов, затем поднимаются вверх по условной лестнице, пока несколько избранных не доберутся до финала. У де Монтебелло оставалось на подготовку чуть больше недели.</p>
    <p>Конкурс обозначил потенциальную структуру его проекта суперобучения, поэтому Тристан рискнул, провел шесть квалификационных выступлений и успел-таки завершить обязательную программу в самый последний момент.</p>
    <p>Де Монтебелло практиковался одержимо, выступал порой дважды за день. Он записывал на видео каждую речь и пристрастно анализировал ее на предмет недостатков. Всякий раз, выступая перед аудиторией, он просил об обратной связи и получал массу замечаний. Гендлер как тренер вывел его далеко за пределы зоны комфорта. Однажды, столкнувшись с выбором между «полировкой» уже подготовленной речи и созданием совершенно новой с нуля, де Монтебелло попросил совета. Мастер порекомендовал заняться тем, что страшнее.</p>
    <p>Неугасимый энтузиазм подталкивал де Монтебелло. Он брал уроки импровизации, чтобы работать над спонтанными докладами. Так Тристан научился доверять тому, что было у него в голове, и без колебаний делиться этим с окружающими. Данный подход не позволял ему подолгу выбирать слова или бояться «замерзнуть на сцене»<a l:href="#c_26"><sup>{26}</sup></a>: у него на это просто не оставалось времени. Он попросил друга, голливудского режиссера, оценить его доклад. Режиссер порекомендовал произнести текст много раз, все время меняя стиль — сердито, монотонно, крича, речитативом, подражая рэперам, — а затем вернуться к своему обычному голосу. Это помогло де Монтебелло, как он потом рассказывал, преодолеть эффект «зловещей долины»<a l:href="#c_27"><sup>{27}</sup></a>, из-за которого его нормальная речь обычно казалась ему немного неестественной.</p>
    <p>Еще один опытный друг из театральной среды дал де Монтебелло советы по поведению на сцене. Он проанализировал текст и показал, каким движением можно сопроводить слова и предложения. Теперь Тристан мог не стоять, зажавшись, в луче световой пушки: он научился грациозно перемещаться по сцене и использовать еще и язык тела, передавая свое послание аудитории не только словами. Он даже выступил с речью в средней школе, зная, что семиклассники в случае чего выдадут ему самую безжалостную обратную связь из всех возможных.</p>
    <p>После той ужасной бомбардировки замечаниями, далекой даже от атмосферы соревнований на лучшего оратора, он научился налаживать контакт с залом еще до выхода из-за кулис: понял, как изучить язык и эмоции слушателей, как общаться с ними. Применяя все, чему он к этому времени научился, Тристан мог изменять свою речь, что называется, на лету, чтобы наверняка войти в резонанс с новой аудиторией. При этом Гендлер от него не отставал. «Заставьте меня сопереживать, — потребовал тренер, выслушав одну из речей де Монтебелло. — Я понимаю, почему это важно для вас, но зрителям на это наплевать. Вы должны заставить их сопереживать». Занятия были насыщены разнообразными советами и обширной практикой, что позволило де Монтебелло быстро победить прежнюю неловкость на сцене.</p>
    <p>Через месяц Тристан выиграл местный конкурс на звание лучшего оратора, обойдя конкурента с двадцатилетним опытом. Он победил в окружных состязаниях двух уровней и, наконец, менее чем через семь месяцев после пробы сил в публичных выступлениях собрался участвовать в чемпионате мира. «Ежегодно на него собираются около 30 тысяч человек, — отметил он. И добавил: — Я уверен, что первым в истории этих соревнований сразу продвинулся так далеко, а ведь если бы я начал подготовку на десять дней позже, то вообще не смог бы в них участвовать». Де Монтебелло попал в первую десятку.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>От финалиста до смены карьеры</p>
    </title>
    <p>«Когда я начал этот проект, то знал, что он будет для меня крайне значимым, — сказал мне де Монтебелло через несколько месяцев после попадания в десятку лидеров на международном конкурсе. — Но он буквально переменил всю мою жизнь. Я не ожидал, насколько это действительно все изменит». Сам по себе выход в финал чемпионата мира был настоящим приключением, но только после этого де Монтебелло начал понимать, как многому научился: «Я готовил себя для очень узкого мира публичных выступлений. И лишь позже осознал серьезность тех навыков, над которыми так много работал: рассказывание историй, уверенность, общение».</p>
    <p>Друзья, услышав об успехе Тристана, стали обращаться к нему за помощью в работе над их речами. В этом де Монтебелло и Гендлер разглядели бизнес-идею: содействие другим в улучшении навыков публичных выступлений. Спрос оказался очень велик. Авторы, бравшие пятизначные гонорары за выступления, стали обращаться к дуэту, чтобы понять, можно ли усовершенствовать собственные публичные речи методом суперобучения. Вскоре Гендлер и де Монтебелло нашли своего первого «настоящего» клиента. Их гонорар составил 20 тысяч долларов.</p>
    <p>Тренер и ученик не были корыстолюбивы, они хотели сосредоточиться только на ораторах, в чьи слова действительно верили. Но сам факт, что они привлекли столь значимых клиентов, подтолкнул их организовать полноценный тренинг. Гендлер и де Монтебелло назвали свою консультацию «Супероратор» — отсылая к стратегии, которая сделала все это возможным.</p>
    <p>История де Монтебелло оказалась гораздо более впечатляющей, чем мы с ним могли изначально предположить. Сперва Тристан надеялся, что сможет интенсивно практиковаться в течение нескольких месяцев, произнесет где-нибудь отличную речь и запишет ее — знатный сувенир и новый навык. Он никак не рассчитывал, что достигнет статуса финалиста международных соревнований и в итоге придет к полной смене карьеры. Из примерно дюжины других людей, с которыми я провел некоторое время, тренируя их в применении принципов суперобучения, ни один не получил столь радикальных результатов. Некоторые вообще выбыли: им помешали жизненные обстоятельства, или, возможно, они на самом деле не были столь преданы идее, как изначально казалось. Другие достигли солидных успехов, добившись значительных улучшений в изучении медицины, статистики, военной истории, йоге и рисовании комиксов — даже если они и не поднялись до уровня де Монтебелло.</p>
    <p>Де Монтебелло отличало от других то, что он не ждал ошеломляющего результата через полгода. Главная черта его отношения к труду — настойчивость. Целью Тристана было не достигнуть какой-то заранее определенной точки, а посмотреть, насколько далеко он вообще сможет зайти. Так бывает: вам вдруг везет, и вы двигаетесь по пути, который заводит вас далеко. Суперобучение замечательно еще и тем, что, даже отказавшись от него, вы обычно успеваете выработать и закрепить определенный навык. Те, чьи результаты были скромнее описанных (участники небольшой группы, в которой я был коучем), все равно освоили новый навык. Он был для них важен — им следовало только придерживаться своего проекта.</p>
    <p>Участие в чемпионатах мира и полная смена карьеры совершенно не обязательны. Но пока вы придерживаетесь принципов суперобучения, вы непременно приобретете что-нибудь новое. Пример де Монтебелло был для меня не только демонстрацией того, что стать суперучеником по силам любому желающему. Мы убедились: такие успехи определяются отнюдь не наличием гениальности. Если бы де Монтебелло вместо ораторского искусства сосредоточился на фортепиано, его опыт произнесения речей, вероятно, ограничился бы тем неприятным воспоминанием из давних дней пребывания в Париже.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Как стать суперучеником?</p>
    </title>
    <p>История де Монтебелло наглядно демонстрирует, как важно принять решение стать суперучеником. Но суперобучение — это не метод готовых рецептов. Каждый проект уникален, как и способы, необходимые для его освоения. Более того: общей чертой проектов суперобучения является их уникальность. Если бы суперобучение можно было «разлить по бутылкам» или стандартизировать, это был бы просто интенсивный вариант структурированного образования. В суперобучении же интересно то, что его трудно свести к пошаговым инструкциям.</p>
    <p>Сосредоточусь на принципах, так как знакомство с ними облегчает решение даже таких проблем, с которыми вы никогда раньше не сталкивались. Если вы действительно понимаете принципы физики, например, то решите новую задачу, просто используя имеющийся научный багаж. Даже не всегда четко сформулированные, принципы указывают, в каком направлении следует двигаться для решения той или иной проблемы. Суперобучение, на мой взгляд, работает лучше всего, когда вы воспринимаете его просто как набор принципов, не пытаясь при этом скопировать и повторить точные шаги или протоколы.</p>
    <p>Принципы суперобучения мы подробно рассмотрим во второй части этой книги. В каждой главе я представлю новый принцип, а также приведу аргументы, подтверждающие его справедливость — как на примерах суперобучения, так и на основе научных исследований. Наконец, я открою секрет, каким именно способом данный принцип работает в конкретной тактике. В книге представлена лишь небольшая подборка тактик, но они обеспечат отправную точку и позволят вам творчески задуматься о собственных сверхзадачах.</p>
    <p>В основе проектов суперобучения, описанных выше, лежат девять универсальных принципов. Каждый из них воплощает определенный аспект успешного обучения, и я покажу, как суперученики максимизируют эффективность принципа через выбор в своих проектах. Вот эти принципы.</p>
    <p><strong>1. Метаобучение: сначала нарисуйте карту.</strong> Начните с изучения предмета или навыка, которым вы хотите овладеть. Узнайте, как провести качественное исследование и как использовать свои прошлые умения, чтобы легче осваивать новые навыки.</p>
    <p><strong>2. Фокус: наточите свой нож.</strong> Развивайте в себе способность концентрироваться. «Вырезайте» этим ножом куски времени, когда вы можете сосредоточиться на обучении, и просто займитесь этим.</p>
    <p><strong>3. Целенаправленность: идите прямо вперед.</strong> Учитесь, непосредственно занимаясь тем, в чем хотите преуспеть. Не заменяйте этот предмет другими задачами просто потому, что они проще или удобнее.</p>
    <p><strong>4. Упражнения: атакуйте свое самое слабое место.</strong> Безжалостно устраняйте слабые места. Разбейте сложные навыки на мелкие составляющие; затем освойте эти части по отдельности и снова соберите их вместе.</p>
    <p><strong>5. Закрепление: научитесь учиться.</strong> Тестирование — это не просто способ оценки знаний, а способ их создания. Занимайтесь самопроверкой до тех пор, пока не почувствуете себя уверенно, и старайтесь активно вспоминать информацию, а не пассивно восстанавливать ее, заглянув в источник.</p>
    <p><strong>6. Обратная связь: не уклоняйтесь от ударов.</strong> Обратная связь, как правило, жесткая и жестокая. Обратите ее себе на пользу, не позволяя своему эго помешать вам. Вычлените сигнал из общего шума, чтобы знать, на что обращать внимание, а что можно проигнорировать.</p>
    <p><strong>7. Запоминание: дырявое ведро нельзя наполнить.</strong> Поймите, <emphasis>что</emphasis> вы забыли и почему. Учитесь помнить информацию не только сейчас, запомните ее навсегда.</p>
    <p><strong>8. Интуиция: заглубите фундамент, прежде чем начать строить.</strong> Развивайте свою интуицию через игру и исследование концепций и навыков. Усвойте, как работает понимание, и не прибегайте к дешевым трюкам запоминания вместо глубокого знания вещей.</p>
    <p><strong>9. Экспериментирование: исследование вне пределов своей зоны комфорта.</strong> Все эти принципы являются лишь отправными точками. Истинное мастерство приходит не только в процессе следования по пути, проложенному другими, но и при изучении возможностей, которых они себе даже не представляли.</p>
    <p>Я сформулировал эти девять принципов, основываясь на наблюдениях за проектами суперобучения и на личном опыте, ссылаясь, где мог, на обширную литературу по когнитивной науке. Я начал с самих суперучеников. Если один человек сделал что-то определенным образом, это может стать интересным примером, а может оказаться просто особенностью данного человека. Если несколько человек или, что еще лучше, каждый суперученик, с которым я встречался, совершали определенные действия определенным образом, я понимал, что нащупал общий принцип. Затем я сверил эти принципы с научной литературой.</p>
    <p>Существуют ли механизмы и открытия в когнитивной науке, поддерживающие тактику, которую я увидел? Еще лучше: были ли контролируемые эксперименты, сравнивающие один подход к обучению с другим? Научные исследования подтверждают эффективность многих стратегий обучения, применяемых суперучениками. Это говорит о том, что суперученики с их безоговорочным вниманием к эффективности и действенности, вероятно, обнаружили некоторые универсальные принципы в искусстве обучения.</p>
    <p>За пределами принципов и тактики находится более широкий базис, на котором основывается суперобучение. Так, один из способов взять на себя ответственность за собственное обучение — решить, <emphasis>что</emphasis> именно вы хотите узнать, <emphasis>как</emphasis> вы хотите это узнать, и разработать собственный план, чтобы понять, что вам для этого понадобится. Вы тут главный, и вы несете ответственность за результаты. Если вы подходите к суперобучению таким образом, то вам придется принять перечисленные принципы в качестве гибкого руководства, а не жестких правил. Хорошо учиться — не значит просто следовать набору предварительных предписаний. Нужно попробовать что-то для себя, подумать о природе проблем обучения, с которыми вы сталкиваетесь, и протестировать решения для их преодоления. Имея это в виду, давайте обратимся к первому принципу суперобучения — метаобучению.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава IV. Принцип 1. Метаобучение: сначала нарисуйте карту</p>
   </title>
   <epigraph>
    <p>Если я и видел дальше, то только потому, что стоял на плечах гигантов.</p>
    <text-author>Исаак Ньютон, физик, математик, механик и астроном</text-author>
   </epigraph>
   <section>
    <p>Дэн Эверетт<a l:href="#c_28"><sup>{28}</sup></a>, коренастый мужчина лет шестидесяти с небольшим, выступает в переполненной аудитории. Он говорит медленно и уверенно. С лица не сходит улыбка, к ней очень подходят светлые редеющие волосы и борода. Оратор стоит у стола, на котором плотно разложены палочки, камни, листья, фрукты; стоят какие-то контейнеры, кувшин с водой. Ученый подает сигнал: эксперимент вот-вот начнется.</p>
    <p>Из двери справа на сцену выходит грузная смуглая женщина средних лет с темно-каштановыми волосами. Эверетт подходит к ней и произносит что-то на языке, которого она не понимает. Женщина явно смущена. Она озирается и вдруг нерешительно говорит: «Кути паока джалу»<a l:href="#n_16" type="note">[16]</a>. Эверетт пытается повторить ее слова. Женщина в недоумении, но после еще одной или двух попыток Дэна всем начинает казаться, что ему удалось все произнести правильно.</p>
    <p>Лингвист пишет на доске: «Кути паока джалу ⇒ приветствие (?)». Затем указывает на запись маленькой палочкой. Женщина догадывается: ученый хочет узнать соответствующее слово, — и отвечает: «Нкиндо». Эверетт записывает: «Нкиндо ⇒ палка». Затем он берет две палочки и получает тот же ответ: «Нкиндо». Он роняет палку — и женщина тут же реагирует: «Нкиндо паула». Демонстрация продолжается. Эверетт показывает предметы, выполняет действия, слушает ответы и записывает их на доске.</p>
    <p>Вскоре задачи усложняются. Для перевода предлагаются уже целые предложения: «Она пьет воду», «Вы едите банан» и «Положите камень в контейнер». Дэн непрерывно экспериментирует, строит новые фразы и проверяет реакцию женщины, чтобы убедиться в своей правоте. В течение получаса две доски, заранее приготовленные в аудитории, оказываются исписанными существительными, глаголами, местоимениями и специфическими фонетическими значками.</p>
    <p>Выучить десятки слов и фраз — отличный результат для первых тридцати минут знакомства с языком, о каком бы диалекте ни шла речь. Но подвиг Эверетта особенно впечатляет: ему запрещено говорить на языке, который может понимать его контрагент. Экспериментатору приходится побуждать женщину произносить слова и фразы и повторять их, чтобы попытаться уяснить грамматику языка, произношение и лексику. При этом он даже не знает, на каком языке говорит<a l:href="#c_29"><sup>{29}</sup></a>.</p>
    <p>Как же Эверетт сумел без помощи учителей или переводчиков всего через полчаса заговорить на совершенно новом для себя языке? Разве такое возможно — пусть бы даже он знал, какой язык изучает. Ведь большинству из нас не удается заговорить после нескольких лет занятий испанским в средней школе. Что дает ученому возможность, пусть бы даже со множеством дополнительных ограничений, подбирать слова, расшифровывать грамматику и произношение намного быстрее, чем вам или мне? Он лингвистический гений или дело в чем-то другом?</p>
    <p>Ответ: это наш первый принцип суперобучения — метаобучение.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Что такое метаобучение?</p>
    </title>
    <p>Приставка <emphasis>мета</emphasis>- восходит к греческому μετά — «сверх». Обычно ее наличие свидетельствует о том, что речь идет о более высоком уровне понятия. В нашем случае «метаобучение» означает «учение об обучении». Вот пример: если вы изучаете китайский, то знаете иероглиф <image l:href="#i_003.jpg"/> — «огонь». Это — обычное обучение. Но иероглифов в китайском языке слишком много, выучить все невозможно, однако если воспользоваться так называемым иероглифическим ключом, или радикалом — простым иероглифом, то удастся достаточно легко определить тему понятия, зашифрованного в более сложном. Так, иероглиф <image l:href="#i_004.jpg"/> означает «кухонная плита». Он состоит из двух изображений, левое нам уже знакомо — это <image l:href="#i_005.jpg"/>, что указывает на отношение понятия к огню. Такое изучение китайских иероглифов является метаобучением: исследуется не непосредственный объект, в данном случае сложный иероглиф, а составляющие его части. Их значение и устанавливается в рамках данного предмета. Проще говоря, мы рассмотрели, как правильно изучать незнакомый предмет, если он состоит из знакомых.</p>
    <p>В случае Эверетта мы наблюдаем демонстрацию огромных возможностей метаобучения, лежащих прямо на поверхности. «Итак, что мы заметили?» — спрашивает лингвист аудиторию после того, как его краткий эксперимент завершился. И слышит из зала неуверенное: «Кажется, это CVO<a l:href="#c_30"><sup>{30}</sup></a>?» Предположение шокирует не слишком, и Эверетт продолжает: «Похоже, в этом языке нет никакой маркировки множественного числа существительных… Если я ничего не пропустил, множественное число может обозначаться интонацией. Тон во множественном числе явно понижается; но действительно ли все дело в интонации, еще предстоит проанализировать». Эти мысли вслух показывают: когда Эверетт слышит от собеседницы слово или фразу, он не просто повторяет за ней звуки — основываясь на многолетнем опыте изучения языков, он составляет карту теорий и гипотез о том, как устроен новый язык.</p>
    <p>В дополнение к обширным лингвистическим знаниям у Эверетта есть в запасе один трюк. Опыт, который он провел публично, не его разработка. Этот метод придумал учитель Эверетта Кеннет Пайк для изучения языков коренных народов. Метод часто называют «одноязычной полевой работой». Он предлагает последовательность объектов и действий, которая поможет практикующему «собрать по кусочкам» неизвестный язык. В 2016 году этот способ даже был задействован в Голливуде: лингвист Луиза Бэнкс использовала его для декодирования языка пришельцев<a l:href="#c_31"><sup>{31}</sup></a>.</p>
    <p>Две части лингвистического арсенала — детализированная карта того, как работают языки, и метод, обеспечивающий путь к беглому общению, — позволили Эверетту достичь гораздо большего, чем просто умения произнести на незнакомом языке несколько несложных предложений. За последние тридцать лет лингвист вошел в число немногих чужаков, свободно владеющих пираха — одним из самых необычных и сложных языков на планете, на котором общается только изолированное племя в джунглях Амазонки.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Эффективность вашей карты метаобучения</p>
    </title>
    <p>Пример Эверетта прекрасно показывает продуктивность метаобучения для быстрого и эффективного освоения новых приемов. Умение видеть, как работает предмет, какими навыками и информацией необходимо овладеть и каким образом сделать это наиболее рационально, лежит в основе успеха всех проектов суперобучения. Итак, метаобучение формирует карту, показывая, как вам кратчайшим путем добраться до места назначения.</p>
    <p>Оценим важность метаобучения на примере освоения третьего иностранного языка<a l:href="#n_17" type="note">[17]</a>. Исследование проводилось в Техасе, где носителей английского языка и испано-английских билингвов<a l:href="#c_32"><sup>{32}</sup></a> зачислили в один французский класс. Последовательно проводившиеся тесты показали: при изучении нового языка двуязычные ученики превосходили монолингвальных. Само по себе это не удивительно.</p>
    <p>Французский и испанский языки принадлежат к романской группе, поэтому в их грамматике и произношении есть общие черты, отсутствующие в английском. Предположительно, именно это и дало преимущество билингвам. Но более интересным оказалось, что среди билингвов те, кто ранее брал уроки испанского языка, показали лучшие результаты в изучении французского. Причина, по-видимому, заключается в том, что сами занятия помогают сформировать то, что авторы исследования называют <emphasis>металингвистическим осознанием.</emphasis> Простое знание языка такого эффекта не дает. Различие между двумя типами двуязычных учащихся в основном сводилось к метаобучению: одни ученики знали язык «фактически», из практики, а другие, которые брали уроки, еще и представляли себе грамматическую структуру языка<a l:href="#c_33"><sup>{33}</sup></a>.</p>
    <p>Пользу из метаобучения можно извлечь не только при изучении иностранных языков. Лингвистические примеры просто объемны и выразительны, потому что в них наиболее четко разделены метаобучение и системное обучение. Это связано с тем, что содержание (лексика и грамматика) далеких друг от друга языков часто совершенно различно, а структура метаобучения при этом может быть одинаковой. Запоминание французских слов не поможет вам в изучении китайского языка, но понимание того, как расширение словарного запаса работает во французском языке, вероятно, способно помочь и с китайским. К тому времени, когда мы с моим другом достигли последней страны в нашем годичном путешествии, посвященном изучению языков, процесс погружения и изучения нового языка с нуля практически стал рутиной. Слова и грамматика корейского языка, конечно, были совершенно новыми для нас, но сам путь обучения уже был хорошо проторен. Метаобучение годится для всех предметов, но часто его сложно изучать в отрыве от регулярного обучения.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Как нарисовать свою карту</p>
    </title>
    <p>У вас есть некоторое представление о метаобучении и его значении для быстрой выработки новых навыков. Но как применить это знание и повысить отдачу от собственных усилий по обучению? Для этого есть два основных пути, их можно рассматривать в краткосрочной и в долгосрочной перспективе.</p>
    <p>В ближайшее время можно провести исследование и сосредоточиться на улучшении метаобучения до и во время реализации вашего учебного проекта. Благодаря интенсивности и саморегулируемому характеру суперобучение предлагает гораздо более разнообразные формы занятий, чем традиционная система. Поэтому хорошо обеспеченный проект суперобучения и осознание учеником того, что ему необходимо изучить, реально может быть реализовано быстрее, чем формальное обучение сходного объема.</p>
    <p>Так, изучение языка через интенсивное погружение позволяет превзойти по результатам длительные занятия. Высокий темп изучения написания программных кодов в специальном лагере доведет программистов до конкурентного уровня задолго до того дня, когда «обычные» студенты получат традиционную степень бакалавра. Данный феномен объясняется эффектом, возникающим при адаптации вашего проекта к конкретным условиям и потребностям, а также избеганием универсального подхода, принятого в обычных учебных заведениях. Тем не менее всегда сохраняется опасность неразумного выбора, который в конечном счете способен навредить. Исследование метаобучения позволяет обойти эту проблему и найти точки, которые обеспечат эффективное преодоление спонтанно возникшего статус-кво.</p>
    <p>Если говорить о долгосрочной перспективе, то чем больше вы будете заниматься проектами суперобучения, тем шире окажется ваш набор общих навыков метаобучения. Вы подробно изучите свои склонности, выясните, как наилучшим образом распределять время и управлять мотивацией, у вас сформируются хорошо проверенные стратегии для решения общих проблем. По мере накопления знаний будет укрепляться ваша уверенность в себе, а это позволит наслаждаться процессом обучения и избегать разочарований.</p>
    <p>Бо́льшую часть следующего раздела я намерен посвятить краткосрочным исследовательским стратегиям, поскольку именно они, вероятно, принесут вам наибольшую пользу. Но нельзя недооценивать и важность долгосрочных последствий метаобучения. Суперобучение — это навык, примерно такой же, как езда на велосипеде: научившись, разучиться уже нельзя. Поэтому чем больше вы будете практиковаться, тем больше накопите знаний и умений, позволяющих учиться эффективно чему угодно. Это и есть долгосрочное преимущество, которое, пожалуй, перевешивает краткосрочные выгоды и является тем, что легче всего принять за интеллект или талант, наблюдая со стороны. Я надеюсь, что увеличение практики в суперобучении позволит вам автоматически применять многие из полученных навыков, чтобы учиться быстрее и эффективнее.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Зачем, что и как</p>
    </title>
    <p>Я считаю, что для детального исследования метаобучения в рамках конкретного проекта следует ответить на три вопроса: «Зачем?», «Что?», «Как?»</p>
    <p><strong>«Зачем»</strong> относится к пониманию вашей мотивации. Если вы точно знаете, почему хотите получить навык или изучить данный предмет, то можете сэкономить много времени, сосредоточив проект на самом важном для себя.</p>
    <p><strong>«Что»</strong> относится к знаниям и способностям, которые необходимо приобрести, чтобы добиться успеха. Разбиение предмета изучения на понятия, факты и процедуры позволит предвидеть, с какими препятствиями вы столкнетесь и как их лучше преодолеть.</p>
    <p><strong>«Как»</strong> относится к ресурсам, окружающей среде и методам, которые вы будете использовать при обучении. Для общей эффективности здесь важен осознанный выбор.</p>
    <p>Сформулировав эти три вопроса, давайте рассмотрим каждый из них и обсудим, как вам нарисовать свою карту.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Зачем</p>
    </title>
    <p>Первый вопрос, на который следует ответить, — зачем вы учитесь и как это отобразится в вашем подходе к проекту. С практической точки зрения проекты, за которые вы беретесь, будут иметь одну из двух основных мотиваций: или инструментальную, или внутреннюю.</p>
    <p>Инструментальные учебные проекты не преследуют обучающей цели. Вспомним уже упомянутый случай Дианы Фезенфельд. После нескольких десятилетий работы библиотекарем она обнаружила, что ее профессия устаревает. Компьютеризированные каталоги и сокращение бюджета означали, что ей придется либо освоить новые навыки, либо потерять работу. Она выбрала первое. Диана пошла учиться не из-за своей глубокой любви к статистике и визуализации данных, а потому что понимала, что это принесет пользу ее карьере.</p>
    <p>Внутренние проекты вы реализуете ради них самих. Если вы хотите говорить по-французски, но не знаете, как можно масштабно использовать этот язык, его изучение — внутренний проект. Внутренний не означает бесполезный. Владение французским даст вам весомые преимущества позже, когда вы отправитесь путешествовать или по работе столкнетесь с франкоговорящим контрагентом. Но изначально вы изучите предмет ради него самого — в момент начала проекта он не послужит средством достижения какого-то другого результата.</p>
    <p>Если вы реализуете проект в основном по инструментальным причинам, то часто рекомендуют сделать дополнительный шаг — определить, действительно ли изучение данного навыка или темы поспособствует достижению вашей цели. Я часто слышал истории о недовольных своим карьерным ростом людях, которые почему-то решили, что поступление в аспирантуру продвинет их по служебной лестнице. Им кажется, что степень MBA или MA заставит работодателей относиться к ним серьезнее и они, предъявив вожделенный диплом, получат должность своей мечты.</p>
    <p>Они уходят в вуз на два года, накапливают десятки тысяч долларов долгов за обучение, а потом обнаруживают, что их еще пахнущие принтерным порошком дипломы не обеспечивают принципиально лучших возможностей для карьеры. Если налицо недовольство существующим положением, для действительного исправления ситуации надо сперва провести исследование. Иными словами, прежде чем приступать к радикальному изменению ситуации и переходить к любым активным действиям, определите, даст ли изучение темы желаемый эффект<a l:href="#n_18" type="note">[18]</a>.</p>
   </section>
   <section id="MEI">
    <title>
     <p>Тактика: метод экспертного интервью</p>
    </title>
    <p>Основной способ проведения такого рода исследований — общение с людьми, которые уже достигли того, к чему вы только стремитесь. Предположим, вы намерены стать успешным архитектором и думаете, что лучшим шагом для этого было бы овладение навыками проектирования. Но прежде чем приниматься за гранит архитектурной науки, неплохо поговорить с несколькими архитекторами, которые представляются вам состоявшимися профессионалами. Так вы поймете, действительно ли, по их мнению, задуманный проект поможет вам в достижении намеченной цели.</p>
    <p>Этот метод годится для многих составляющих исследовательского процесса. Я нашел его особо ценным для проверки инструментальных проектов. Но сработает ли он в вашем случае? Предположим, вы нашли человека, который уже достиг той цели, к которой вы стремитесь. Если прозвучат сомнения, что задуманный учебный проект приблизит вас к цели, или будет сказано, что важнее освоить другой навык, заявления профессионала следует считать достоверным признаком того, что ваша мотивация и проект не согласованы между собой.</p>
    <p>Нужных людей найти не так сложно, как представляется. Если ваша цель связана с карьерой, отыщите тех, кто занимает должность, к которой вы стремитесь, и напишите им электронное письмо. Нужные люди могут обнаружиться на их рабочем месте, на конференциях или семинарах, в социальных сетях, таких как Twitter или LinkedIn. Если же ваша цель заключается в чем-то другом, посещайте интернет-форумы по вашей теме. Например, если вы собираетесь заняться программированием и создавать впоследствии собственные приложения — идите на профессиональные форумы. В соцсетях можно искать группы по интересам или частные аккаунты и даже просто посты, у авторов которых имеются необходимые вам знания. Писать надо по имеющимся в открытом доступе адресам: на email или в личку.</p>
    <p>Связаться описанными способами со специалистом и даже организовать встречу с ним совсем несложно, но многие стесняются сделать первый шаг. Часто людей, особенно интровертов, от идеи обратиться к незнакомцу отвращает страх быть отвергнутым, проигнорированным или даже обруганным — за то, что они отнимают время у занятого человека. В действительности же такое происходит редко. Большинство экспертов открыты для такого рода общения и с удовольствием дадут профессиональный совет. Более того, они, скорее всего, будут польщены самим фактом обращения к ним: надо же, кто-то пожелал воспользоваться их опытом!</p>
    <p>Составляя письмо с первым обращением к найденному вами «полезному» человеку, важно сразу взять верный тон. Объясните, почему вы обращаетесь именно к нему — авторитетному профессионалу, спросите, сможет ли он потратить четверть часа, чтобы ответить на несколько простых вопросов. Пишите кратко и ненавязчиво, не просите уделить вам больше пятнадцати минут, а уж тем более не заикайтесь о длительном наставничестве. Возможно, некоторые эксперты будут рады помочь вам всем, чем смогут, но просить слишком многого в первом письме — не лучшая тактика.</p>
    <p>Что делать, если человек, которому вы хотите задать вопросы, живет в другом городе или по иным причинам встреча с ним затруднительна? Телефон, онлайн-звонки или сеансы видеосвязи послужат отличной альтернативой личному общению<a l:href="#c_34"><sup>{34}</sup></a>.</p>
    <p>Электронные письма тоже неплохи, но написанный текст часто недостаточно хорошо передает интонацию, и существует вероятность не уловить истинного отношения консультанта к вашему проекту. Скажем, фраза «отличная идея» может быть произнесена со множеством интонаций и означать как искреннее одобрение, так и саркастическую усмешку. А вот на письме такой нюанс передать сложно: буквы не эмоциональны.</p>
    <p>Даже если ваш проект внутренне мотивирован, все равно спросите себя: «Зачем?» Лишним этот вопрос не бывает никогда. Бо́льшая часть учебных планов, доступных для выбора, основана на представлениях разработчиков учебных программ о том, что важно для вас. И это далеко не всегда то, что для вас действительно важно. Если расхождение достаточно велико, то велик и риск потратить много времени впустую: изучать неактуальное и недополучить действительно имеющее значение. Для таких проектов полезно вновь спросить себя, что вы пытаетесь узнать: это поможет соотнести различные учебные планы и ваши цели.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Что</p>
    </title>
    <p>Как только вы поймете, зачем учитесь, проанализируйте структуру знаний в изучаемом предмете. Запишите на листе заголовки: «Концепции», «Факты», «Процедуры». И сосредоточьтесь на том, что вам нужно узнать. Полнота и точность списка на данном этапе значения не имеют — сейчас надо сделать грубую первую прикидку. Начав учиться, вы исправите список, если обнаружите, что попавшие в него категории неверны.</p>
    <subtitle>Концепции</subtitle>
    <p>В первой колонке запишите все, что нужно понять. Концепции — это идеи, которые полезны, если вы воспринимаете их гибко. Математика и физика — предметы, где многое зависит от понятий и их понимания. В других дисциплинах понятия и факты разделены. Например, правовые принципы необходимо понять, но есть детали законов, которые стоит запомнить. В общем, если что-то следует понять, а не просто запомнить, я помещаю это в первую колонку.</p>
    <subtitle>Факты</subtitle>
    <p>Во второй колонке запишите все, что следует запомнить. Для фактов этого достаточно. Вам не нужно понимать их слишком глубоко, если вы способны вспомнить их в случае необходимости. Языки, например, полны фактов о лексике, произношении и, в меньшей степени, грамматике. Даже перегруженные концептами научные дисциплины обычно включают в себя некоторые факты. Если вы изучаете исчисление, вам придется понять, как работают производные, но, скорее всего, будет достаточно просто запомнить некоторые тригонометрические тождества.</p>
    <subtitle>Процедуры</subtitle>
    <p>В третьей колонке запишите все, в чем нужно практиковаться. Процедуры — это действия, которые должны быть выполнены, и для них вообще могут не понадобиться размышления. Например, обучение езде на велосипеде почти всегда носит процедурный характер и по существу не включает в себя никаких фактов или концепций. Масса других навыков в основном являются процедурными, а некоторые могут включать в себя процедурный компонент наряду с фактами для запоминания и концепциями для понимания. Так, изучение новой лексики в языке требует запоминания фактов и будет помещено во вторую колонку, но для отработки произношения нужна практика, и потому она окажется в колонке «Процедуры».</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Применение этого анализа к рисованию карты</p>
    </title>
    <p>Как только вы закончите свой маленький мозговой штурм, подчеркните в записанном наиболее сложные концепции, факты и процедуры. Так у вас сформируется представление о том, где в процессе обучения вероятны затруднения, и вы заранее сможете начать поиск методов и ресурсов для их преодоления. Вы поймете, что для изучения медицины нужно многое запоминать, а значит, сто́ит инвестировать ресурсы в программное обеспечение с интервальным повторением. Если вы выбрали математику, то признайте: вам сложно глубоко уяснить определенные понятия. Для улучшения собственного понимания попробуйте объяснить их другим людям. Зная о потенциальных узких местах, подумайте, как сделать учебное время более эффективным и продуктивным, а не тратить его на приемы, которые не пригодятся для достижения вашей цели.</p>
    <p>Часто уже первой прикидки хватает, чтобы перейти к следующему этапу исследования. Однако наличие опыта позволит вам копать глубже. Выделите некоторые особенности концепций, фактов и процедур, которые позволят изучить их полнее. Когда я начинал рисовать портреты, то знал: успех будет сильно зависеть от того, насколько точно я смогу определить размер и расположение черт лица. Именно из-за нарушения пропорций большинству не удаются реалистичные физиономии: у зрителей наличествует сложная способность, которая мгновенно обнаруживает неправильность. У меня тогда возникла идея набросать множество эскизов и сравнить их путем наложения с эталонными фотографиями. Таким образом я мгновенно вычислял допущенные ошибки, хотя изначально даже не подозревал о них. Если вы пока не способны делать такие прогнозы и придумывать стратегии, не волнуйтесь. Это вопрос времени и своего рода долгосрочная выгода метаобучения, которая последует из реализованного вами большого числа проектов.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Как</p>
    </title>
    <p>Теперь, когда вы ответили на два вопроса — зачем учиться и что изучать, — пришло время остановиться на последней теме: как вы собираетесь обучаться?</p>
    <p>Я предлагаю следующие два метода, объясняющие, как что-то узнать: эталонный/сопоставительный анализ и метод подчеркивания/исключения.</p>
    <subtitle>Эталонный/сопоставительный анализ</subtitle>
    <p>Чтобы начать любой проект суперобучения, нужно ознакомиться с общими способами получения навыков или изучения учебных предметов. Это поможет разработать в качестве отправной точки некую стратегию, которая будет существовать по умолчанию.</p>
    <p>Намереваясь освоить некую вузовскую дисциплину — информатику, неврологию или историю, я в первую очередь посмотрю учебные программы. Это может быть программа одного курса или, как в случае с моим «Вызовом МТИ», всех курсов, необходимых для получения диплома. Когда я решил узнать больше о когнитивной науке, то нашел список литературы, которую докторантская программа Университета Калифорнии в Сан-Диего рекомендует для абитуриентов, не изучавших когнитивные науки прежде. Хорошие ресурсы для такого подхода — университеты (MТИ, Гарвард, Йель и Стэнфорд — и это далеко не единственные примеры). Как правило, списки курсов и учебных программ доступны на их веб-сайтах, ориентированных на нынешних студентов.</p>
    <p>Если же я хочу освоить неакадемический предмет или получить профессиональный навык, то, вероятно, стану искать в интернете людей, которые изучили эту тему ранее, или использую метод экспертного интервью, чтобы сосредоточиться на ресурсах, доступных для овладения данным предметом. За час, потраченный на поиск в интернете информации о любом навыке, можно сформировать перечень курсов, статей и рекомендаций по его изучению. Инвестирование времени в этот процесс приносит невероятные преимущества, потому что от качества материалов, которые вы используете, будет зависеть эффективность обучения. Даже если вы готовы начать учиться прямо сейчас, потратьте несколько часов на поиск — и это сэкономит десятки или сотни часов позже.</p>
    <subtitle>Метод подчеркивания/исключения</subtitle>
    <p>Найдя подходящую учебную программу, рассмотрите варианты внесения в нее изменений. Я считаю, что это легче сделать с навыками, у которых есть очевидные критерии успеха (например, рисование, языки или музыка) и для которых легко установить относительную важность предметных тем. Для концептуальных предметов или тем, в которых вы не понимаете даже значения терминов в определениях, вероятно, лучше придерживаться эталона, пока вы не узнаете больше.</p>
    <p>Метод подчеркивания/исключения включает в себя первоочередной поиск областей исследования, которые соответствуют целям, обозначенным в первой части вашего проекта. Если вы изучаете французский язык, намереваясь поехать в Париж на две недели, и хотите свободно говорить в магазинах и ресторанах, я бы предложил сосредоточиться на произношении и не беспокоиться об умении правильно писать. Если вы изучаете программирование исключительно для создания собственного приложения — стоит сконцентрироваться на внутренней разработке приложений и не углубляться в теорию вычислений.</p>
    <p>Вторая часть метода подчеркивания/исключения состоит в том, чтобы пропустить или отложить на потом элементы эталонной учебной программы, которые не соответствуют вашим целям. Так, известный лингвист и китаист Виктор Майр рекомендует при изучении мандаринского языка сосредоточиться на умении говорить, а уже потом пытаться читать иероглифы<a l:href="#n_19" type="note">[19]</a>. Это не единственный доступный маршрут, но если ваша цель — общение, то такой путь достижения беглости языка может оказаться эффективнее прочих.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Насколько детально нужно готовить проект?</p>
    </title>
    <p>В процессе подготовки к началу осуществления проекта перед вами неизбежно встанет еще один вопрос: когда уже пора прекратить исследования и следует начать обучение? Литература, описывающая самообразование в традиционной форме, показывает: большинство людей не в состоянии тщательно определить цели обучения, методы и ресурсы и выбирают любой способ, попавшийся под руку<a l:href="#n_20" type="note">[20]</a>. Так формируется явный разрыв между тем, что практикуется, и эффективностью, достижимой при использовании наилучшего метода. Однако предварительное исследование также может оказаться способом прокрастинации, особенно если метод обучения выглядит неудобным. Стремление «еще чуть-чуть получше подготовиться» незаметно перерастает в стратегию отодвигания начала суперобучения. В любом подходе всегда будет некоторая неопределенность, поэтому важно найти золотую середину между недостаточным изучением ресурсов и парализующим анализом. Вы сами почувствуете, что затягиваете начало обучения, так что просто начните.</p>
    <subtitle>Правило десяти процентов</subtitle>
    <p>Надежное эмпирическое правило: до начала работы отведите на подготовительные исследования около десяти процентов от общего ожидаемого времени обучения. Если вы рассчитываете потратить шесть месяцев на суперобучение, занимаясь примерно по четыре часа в неделю, что составит около ста часов, значит, вы должны потратить на предварительную подготовку примерно десять часов чистого времени, или 2,5 недели в своем темпе. Доля предварительных исследований будет слегка уменьшаться по мере увеличения масштаба вашего проекта. Если вы планируете потратить на суперобучение пятьсот или тысячу часов, я не думаю, что вам обязательно потребуется пятьдесят или сто часов соответственно на ознакомление с ресурсами. Скорее эта цифра окажется вдвое меньшей и тем самым приблизится к пяти процентам вашего времени на обучение.</p>
    <p>Цель этапа предварительной подготовки не в том, чтобы вникнуть во все возможности обучения, а в том, чтобы убедиться: вы не ухватились за первый попавшийся ресурс или метод, не продумав альтернативы. Перед тем как начать «Вызов МТИ», я провел примерно шесть месяцев, занимаясь неполный рабочий день и прочесывая все материалы курса. Хорошая идея — узнать перед началом работы общие методы обучения, популярные ресурсы и инструменты, рассмотреть их сильные и слабые стороны. У продолжительных проектов возрастает вероятность срыва и задержки, поэтому надлежащие исследования вначале помогут сэкономить гораздо большее количество времени потом.</p>
    <subtitle>Снижение отдачи и расчет предельной выгоды</subtitle>
    <p>Исследование в рамках метаобучения — это не одноразовая деятельность, которая выполняется только перед началом проекта. Вам придется продолжать эти исследования по мере того, как вы будете узнавать больше по интересующему вас вопросу. Часто до начала обучения нельзя предвидеть все препятствия и возможности, поэтому переоценка явится необходимым шагом процесса обучения. Во время рисования портретов примерно на полпути я обнаружил, что отдача от моего метода сравнения эскизов с фото уменьшается. И я понял: нужна другая техника рисования с более высокой точностью. Исследования вышли на второй круг, и я нашел курс, преподаваемый в Vitruvian Studio<a l:href="#n_21" type="note">[21]</a>. В нем детализировался подход к изображению лиц, значительно повысивший мою точность. При первоначальном исследовании этого курса я попросту не заметил, потому что не знал о недостатке моей саморазвитой техники.</p>
    <p>Было бы сложнее ответить на вопрос, когда и как проводить предварительную подготовку, захоти мы сравнить предельные преимущества мета- и регулярного обучения. Один из способов сделать это — посвятить еще несколько часов дополнительным исследованиям: провести интервью с еще бо́льшим количеством экспертов, прочесать в интернете еще больше ресурсов, найти всевозможные новые методы, а затем потратить всего несколько часов на обучение выбранному вами предмету. Потратив некоторое время на каждый из вариантов, проведите быструю оценку относительной ценности двух видов деятельности.</p>
    <p>Если вы почувствуете, что исследование в рамках метаобучения дало вам больше, чем часы, потраченные на само обучение, вы, вероятно, находитесь в точке, где все еще полезно продолжать искать ресурсы. Если вы поняли, что дополнительные исследования не слишком плодотворны, вам, вероятно, лучше вернуться к первоначальному плану. Этот тип анализа связан с законом убывающей отдачи: чем дольше вы инвестируете в деятельность (например, проводите больше исследований), тем слабее окажутся ожидаемые преимущества по мере приближения к идеальному подходу. Если вы продолжаете заниматься подготовительными исследованиями, со временем они утрачивают свою ценность, и просто обучение в течение этого периода было бы более рациональным.</p>
    <p>На практике же периодически происходит возврат к исследованиям. При этом вы можете напрасно потратить несколько часов, а потом неожиданно наткнуться на эффективный ресурс, который существенно ускорит ваш прогресс. По мере роста числа завершенных проектов вам станет легче прогнозировать их результаты — включится интуиция, — но закон убывающей отдачи и правило десяти процентов позволяют рационально прикинуть, сколько предварительной работы нужно проделать и когда.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Долгосрочные перспективы метаобучения</p>
    </title>
    <p>До сих пор мы говорили только о ближайших выгодах. Однако реальные преимущества метаобучения не краткосрочные, а отдаленные. Они не связаны с конкретным проектом, но влияют на все ваши сильные стороны ученика.</p>
    <p>Каждый выполненный проект улучшит ваше метаобразование, поскольку любой проект демонстрирует вам новые методы обучения, неординарный способ отбора ресурсов, лучшее управление временем и контроль мотивации. Успех в одном проекте даст вам уверенность, которая позволит смело взяться за следующий — без промедления и без сомнений в себе. В конечном счете достигнутый эффект намного перевесит исход конкретного проекта. Но, к сожалению, верно и то, что метаобучение неправомерно сводить к тактике или инструменту: получать максимальную отдачу от долгосрочного метаобучения возможно только с опытом.</p>
    <p>Преимущества суперобучения не всегда очевидны из первого проекта, потому что, приступая к нему, вы находитесь на самой нижней ступеньке «металестницы». Но каждый завершенный проект даст вам новые инструменты для выполнения следующего и запустит эффективный цикл. Многие из тех, у кого я брал интервью для этой книги, говорили одно и то же: конечно, достижения в отдельных проектах вызывают гордость, но реальная выгода заключается в понимании того, как научиться трудному. Это дает уверенность в достижении новых амбициозных целей, о которых они прежде даже не задумывались. Конечными целями суперобучения являются решительность и навык, хотя их бывает трудно разглядеть в самом начале. Однако получить эти преимущества можно, только включившись в работу. Лучшие исследования, ресурсы и стратегии бесполезны, если не использовать их, сосредоточившись на учебе. А это подводит нас к следующему принципу суперобучения — фокусу.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава V. Принцип 2. Фокусировка: заточите свой нож</p>
   </title>
   <epigraph>
    <p>Теперь я буду меньше отвлекаться.</p>
    <text-author>Леонард Эйлер, математик, ослепший на правый глаз</text-author>
   </epigraph>
   <section>
    <p>Если когда-либо и существовал самый маловероятный кандидат на великие научные достижения, то это Мэри Сомервилль. Она родилась в бедной шотландской семье в XVIII веке, когда высшее образование считалось неподходящим для настоящей леди. Однако родители не запрещали дочери читать. Тетя девочки однажды заметила ее матери: «Странно, что ты позволяешь Мэри тратить время на чтение; она шьет не больше, чем если бы была мужчиной». У девочки появилась возможность посещать школу, но длилось это недолго: мать пожалела денег. Сомервилль позже объясняла: «Она была бы довольна, если бы я научилась только хорошо писать и вести счета, поскольку это все, что должна знать будущая жена»<a l:href="#n_22" type="note">[22]</a>. У женщин на пути к образованию было в те времена множество препон — и в виде домашних обязанностей, и в виде общественного мнения. Последнее преобладало над любым видом самообразования. «Мужчина всегда может распоряжаться своим временем под предлогом бизнеса, у женщины же нет права на такое оправдание», — сокрушалась Мэри. Ее первый муж Сэмюэл Грейг был категорически против женского образования.</p>
    <p>Тем не менее достижения Сомервилль оказались невероятны для своего времени. Она получила награды по математике, выучила несколько языков и бегло говорила на них, умела рисовать и играть на пианино. В 1835 году Мэри Сомервилль и немецкий астроном Каролина Гершель стали первыми женщинами, избранными в Королевское астрономическое общество. Сомервилль прославилась как переводчик и комментатор первых двух из пяти томов «Небесной механики» Пьер-Симона Лапласа — труда по теории гравитации и высшей математике. Этот трактат признан величайшим интеллектуальным достижением с момента написания Исааком Ньютоном «Принципов математики». Сам Лаплас говорил, что Сомервилль была единственной женщиной в мире, которая понимала его работу.</p>
    <p>Гениальность была бы самым простым объяснением огромного несоответствия между положением Сомервилль и ее достижениями. Несомненно, она обладала невероятно острым умом. Ее дочь вспоминала, что, пока она пыталась что-то выучить, мать могла проявлять нетерпение: «Я хорошо помню ее тонкую белую руку, указывающую на книгу или дощечку: „Ты что, не видишь? В этом нет ничего сложного, все же совершенно ясно!“» Однако если прочитать жизнеописание Мэри Сомервилль, то окажется, что ее постоянно терзали сомнения.</p>
    <p>Эрудит и популяризатор науки, она утверждала, что у нее «плохая память», рассказывала о том, как ей было непросто изучать что-то новое в детстве. В какой-то момент она даже «сочла [себя] слишком старой, чтобы научиться говорить на иностранном языке». Была ли то вежливая скромность или искреннее ощущение собственной неполноценности, мы уже не узнаем, но эти ее слова, по крайней мере, опровергают идею, что она начала свое образование, обладая непоколебимой уверенностью и талантом.</p>
    <p>Если вглядеться внимательнее, возникнет еще один образ Сомервилль. У нее был развитый интеллект, но еще более ее выделяла исключительная способность сосредоточиваться. В подростковом возрасте ее отправляли спать и отбирали свечу — чтобы не читала, и тогда в темноте девочка обдумывала работы Евклида по математике. Она стала женой и матерью и еще кормила грудью, когда один знакомый уговорил ее изучать ботанику, поэтому каждое утро она выкраивала «час на освоение этой науки». Даже во время величайшей работы — перевода и комментирования «Небесной механики» Лапласа — на ней были все домашние дела: готовка, уборка, дети.</p>
    <p>«Я всегда должна была быть дома, — объясняла она, — и раз уж мои друзья и знакомые специально приходили издалека, чтобы повидаться, было бы жестоко и невежливо не принять их. Тем не менее я иногда раздражалась, когда в разгар обдумывания трудной проблемы кто-то входил и говорил: „Я пришел, чтобы провести с тобой несколько часов“. Однако у меня выработалась привычка оставлять тему и потом сразу же включаться в нее вновь, как если бы я сделала отметку в книге, которую читаю».</p>
    <p>В сфере великих интеллектуальных достижений способность быстро и глубоко сосредоточиваться весьма распространена. Альберт Эйнштейн настолько интенсивно сконцентрировался на формулировании общей теории относительности, что у него возникли проблемы с желудком. Один из самых знаменитых математиков XX века Пал Эрдёш потреблял большие дозы стимуляторов, что увеличивало его способность к концентрации. Однажды друг поспорил с ним, что ученый не сможет отказаться от препаратов даже на короткое время, но Палу это удалось. Позже, правда, он стал жаловаться, что единственным результатом этого пари стало то, что математика в целом оказалась отложенной на месяц из-за его «несфокусированного отсутствия». При упоминании чрезвычайной сосредоточенности ученых часто возникает образ одиноких гениев, которые делают свои великие открытия, не снисходя до мирских забот.</p>
    <p>Однако меня больше интересует умение сфокусироваться на задаче, которым, как представляется, обладала Сомервилль. Как можно было в ее окружении, с постоянными отвлекающими факторами, минимальной социальной поддержкой и неотложными обязательствами суметь сосредоточиться достаточно надолго и не только изучить разнообразные предметы, но и погрузиться в них? А ведь математик Симеон Пуассон однажды заметил: «Во Франции не было и двадцати человек, которые смогли бы прочитать [ее] книгу».</p>
    <p>Как Сомервилль научилась так хорошо концентрироваться? Что можно почерпнуть из ее стратегий выполнения трудной умственной работы в далеко не идеальных условиях? Люди обычно используют для сосредоточения три способа: начало, поддержка и оптимизация качества фокусировки внимания. Суперученики продолжают неуклонно искать решения этих трех проблем, лежащих в основе умения как следует сконцентрироваться и погрузиться в обучение.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Проблема 1. Невозможность сосредоточиться (она же прокрастинация)</p>
    </title>
    <p>Первая проблема, с которой многие сталкиваются, — это начало фокусировки. Наиболее очевидным образом она проявляется, когда вы тянете время: вместо того чтобы делать то, что должны, занимаетесь чем-то другим или вообще расслабляетесь. Для некоторых людей прокрастинация — это перманентное состояние жизни, бегство от одной задачи к другой. Продолжается прокрастинация до тех пор, пока не подступит крайний срок. Затем наступает фаза выполнения работы вовремя любой ценой.</p>
    <p>Кто-то борется с более острыми формами прокрастинации, которые проявляются в отношении задач определенного вида. Я скорее отношусь ко второму типу: могу потратить весь день, откладывая некоторые виды деятельности. У меня нет проблем с написанием эссе для блога, но когда мне нужно было провести исследование для этой книги, я еле шевелился. Точно так же я легко мог сесть и просмотреть видеокурсы МТИ, но всегда медленно и со значительным трепетом приступал к решению первых наборов задач. Если бы не напряженный график, я, возможно, нашел бы оправдания, чтобы отодвинуть их куда-нибудь подальше. На самом деле написание этой главы было одной из задач, которые я тоже очень долго откладывал.</p>
    <p>Почему мы медлим? Ответ прост: на каком-то уровне существует страстное желание, которое заставляет заниматься чем-то еще, или есть отвращение к выполнению поставленной задачи, или присутствует и то и другое. В моем случае я никак не мог решить, с чего начать. Мне казалось, что я напишу плохо. Знаю, глупо так думать. Бо́льшая часть мотивов, будучи произнесенными вслух, выглядит по-дурацки, но это не мешает им управлять вашей жизнью. И это подводит нас к первому шагу по преодолению прокрастинации: распознать, почему вы медлите.</p>
    <p>Как правило, мы бессознательно откладываем на потом то, что нужно сделать. Вы медлите, но не осознаёте этого. Вместо этого вы «делаете столь необходимый перерыв» или «веселитесь, потому что жизнь не может состоять только из работы». Проблема не в этих отговорках. Она в том, что вы используете их для оправдания фактического поведения: вы не хотите делать то, на чем нужно сосредоточиться. Либо потому, что вам не нравится именно это дело, либо потому, что есть нечто, привлекающее вас больше. Осознание того, что вы медлите, — первый шаг к тому, чтобы избежать прокрастинации.</p>
    <p>Выработайте привычку: каждый раз, отложив что-то, попытайтесь сформулировать свои ощущения: у вас включилось нежелание выполнять именно эту задачу или возникла более сильная тяга заняться чем-то другим? Возможно, вы даже спросите себя, какое чувство преобладает в данный момент: надо выполнить что-то срочное (поесть, проверить телефон, вздремнуть) или вы стремитесь избежать выполнения того, что принесет неудобство, боль или расстройство? Такое осознание необходимо для достижения прогресса, и если вы чувствуете, что прокрастинация — ваша слабость, сделайте осознание своим приоритетом, прежде чем пытаться решить проблему.</p>
    <p>Как только вы научитесь автоматически распознавать свою склонность к прокрастинации, вы сумеете противостоять негативному импульсу. Один из способов — думать в терминах «костылей». Это ментальные инструменты для преодоления худших составляющих вашей предрасположенности к промедлению. По мере того как вы станете лучше справляться с проектом, над которым работаете, «костыли» можно будет заменить — или вообще отбросить, когда оттягивание начала занятий перестанет быть проблемой.</p>
    <p>Первый «костыль» связан с осознанием того, что одна неприятная (если она вам не нравится) или другая приятная (если вас тянет отвлечься на нее) задача — это достаточно мимолетный импульс. Если вы все же начинаете работать или игнорируете мощный отвлекающий фактор, обычно вас накрывает дискомфорт — и это происходит при выполнении любых задач. Таким образом, хороший первый «костыль» — убедить себя в необходимости пережить всего несколько максимально неприятных минут, а после наступит перерыв. Скажите себе, что вам нужно всего пять минут, а потом вы остановитесь и займетесь чем-то другим. Часто этого бывает достаточно, чтобы начать работу. В конце концов, почти никому не жалко пяти минут, каким бы скучным, неприятным или трудным ни было занятие. Однако, начав, вы сможете продолжать дольше, так как бросить задачу на полдороге еще сложнее, чем приступить к ней.</p>
    <p>По мере вашего продвижения вперед первый «костыль» может из подмоги превратиться в помеху. Вы, конечно, начнете работу, но потом. Задача за это время не станет менее неприятной, сосредоточиться на ней по-прежнему будет трудно. И вы станете так часто использовать правило пятиминутного перерыва, что это скажется на продуктивности. Если это действительно так, то вашей проблемой является не неспособность приступить к делу, а слишком частые перерывы. В таком случае имеет смысл попробовать нечто более сложное, скажем, «метод помидора»: чередовать 25 минут сосредоточенной работы с пятиминутным перерывом<a l:href="#c_35"><sup>{35}</sup></a>.</p>
    <p>Когда вас все еще беспокоит предыдущая проблема, важно не переключаться на более трудную цель. Если вы пока не можете начать работать даже с пятиминутным правилом, переход к «костылям» с более жесткими требованиями способен привести к обратным результатам.</p>
    <p>В некоторых случаях момент разочарования может не наступить на старте, но к нему все равно надо быть готовым. Например, когда я изучал китайские иероглифы с использованием специальных карточек с вопросами и ответами, меня накрывало желание сдаться, как только я не мог вспомнить ответ хотя бы на одну карту. Я знал, что это чувство временное, однако добавил для себя такое правило: занятие закончится, когда я правильно запомню самую последнюю карту, и ни минутой раньше. На практике работа с картами очень динамична, и проявлять настойчивость требуется только в течение 20–30 дополнительных секунд; однако мое терпение при выполнении упражнений с карточками значительно натренировалось.</p>
    <p>В конце концов, если затягивание начала работы ни на что не влияет, заранее выделите в календаре определенные часы для учебных занятий. Такой подход позволяет наилучшим образом использовать ограниченное время. Однако он работает только в том случае, если вы постоянно его придерживаетесь. Если вы обнаружите, что устанавливаете ежедневное расписание, разбивая день на часы для определенных занятий, а затем просто игнорируете его ради чего-то другого, вернитесь к началу и попробуйте снова использовать пятиминутное правило, а затем «метод помидора».</p>
    <p>В конце концов, вы можете достичь уровня сосредоточенности Мэри Сомервилль, которая действовала, ориентируясь в принятии решения на наличие свободного времени. Несмотря на огромную способность к сосредоточению, кажется, что даже Сомервилль искусственно выделяла время для изучения конкретных предметов. Поэтому добиться многих успехов ей позволила именно сознательная привычка, а не просто спонтанное обучение. Что касается меня, то я считаю, что некоторые учебные мероприятия настолько интересны, что я могу по собственной воле сосредоточиться на них в течение длительного времени. Например, у меня вообще не было проблем с просмотром лекций во время проекта «Вызов МТИ». Однако для решения других задач мне требовалось применить правило пяти минут, чтобы преодолеть желание тянуть время. Если бы мне пришлось сканировать файлы, не сохраняя их тут же в правильную папку, они накапливались бы, образуя огромную бессистемную кучу, в которой ничего нельзя найти. Никогда не корите себя, если вам нужно вернуться на предыдущий уровень. Мы не в состоянии контролировать свои отвращения или склонность отвлекаться, но с практикой можно уменьшить влияние собственных чувств.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Проблема 2. Неспособность сохранять сосредоточенность (она же отвлечение)</p>
    </title>
    <p>Вторая проблема, знакомая многим, — это неспособность сохранять сосредоточенность. Знакомая ситуация: вы садитесь, чтобы что-то выучить или попрактиковаться, и вроде бы процесс уже пошел, но тут… У вас звонит телефон; стучат в дверь — друг зашел «просто поздороваться»; вы погружаетесь в мечты — и вдруг понимаете, что уже четверть часа смотрите на один и тот же абзац. Как и стремление сконцентрироваться, поддержание состояния фокуса важно, если вы хотите добиться прогресса в изучении трудных вещей. Однако прежде чем говорить о том, как сохранять сосредоточенность, я хотел бы обсудить, какой вид фокуса лучше всего поддерживать.</p>
    <p>Концепция потока, впервые разработанная психологом Михаем Чиксентмихайи, часто используется в качестве модели идеальной сосредоточенности. Это состояние ума, которое ассоциируется с пребыванием «в домике». Вас больше не занимают посторонние мысли, ваш ум полностью занят текущей задачей. Поток — это приятное состояние, которое находится между скукой и раздражением, когда задача не слишком трудная и не слишком легкая. Однако и у этой радужной картины есть свои критики.</p>
    <p>По мнению психолога Андерса Эрикссона, характеристики потока «несовместимы с требованиями осознанной практики для мониторинга явных целей, обратной связи и возможностей исправления ошибок. Таким образом, квалифицированные исполнители могут наслаждаться опытом потока как частью своей любимой деятельности, но такой опыт нереализуем во время осознанной практики»<a l:href="#n_23" type="note">[23]</a>. Суперобучение с его нацеленностью на результат, по-видимому, не подходит для потока, точно так же, как осознанная практика, о которой изначально говорил Эрикссон.</p>
    <p>Моя собственная мысль заключается в том, что состояние потока может быть достигнуто в процессе суперобучения. Многие когнитивные действия, связанные с учебой, находятся в том диапазоне сложности, который делает поток не просто возможным, а даже вероятным. Однако я согласен и с Эрикссоном: обучение часто включает в себя ситуации, трудность которых делает состояние потока нереальным. Кроме того, самосознание, которое отключается в потоке, скорее всего, обязательно должно присутствовать как в суперобучении, так и в осознанной практике, поскольку вам приходится подстраивать свой подход сознательно.</p>
    <p>Работа над проблемой программирования на пределе ваших сил, попытка писать в незнакомом стиле, стремление свести к минимуму акцент при разговоре на новом языке — каждая из этих задач идет вразрез с автоматическими шаблонами, которые вы, возможно, накопили. Сопротивление тому, что стало для вас естественным, затрудняет достижение состояния потока, даже если оно в итоге полезно для приближения к цели вашего обучения.</p>
    <p>Совет? Не беспокойтесь о потоке. При решении некоторых учебных задач вы легко достигнете этого состояния. Я часто ощущал себя в потоке, выполняя практические задания во время проекта «Вызов МТИ», пополняя словарный запас при изучении языков или на занятиях рисованием. И не чувствуйте себя виноватым, если состояние потока не приходит автоматически. Ваша цель заключается в том, чтобы оптимизировать обучение, а для этого приходится принимать участие в занятиях, которые скорее нервируют, нежели служат средой для погружения с отключением. Помните, что даже если ваше обучение сейчас интенсивно, то последующее применение навыка таковым не будет. Преодоление трудностей сегодня гарантирует удовольствие от деятельности в будущем — и все благодаря свободному владению освоенными навыками.</p>
    <p>Теперь давайте обсудим вопрос продолжительности занятий. Как долго имеет смысл заниматься? Предполагается, что время от времени вы отвлекаетесь, и сосредоточенность падает задолго до того, как настанет время отдыха. Но в литературе отнюдь не утверждается, что более длительные периоды концентрации оптимальны с точки зрения обучения! Напротив, исследования показали, что люди запоминают больший объем информации, если практика разбита на отдельные периоды обучения, чем если она непрерывна.</p>
    <p>Аналогичным образом, феномен чередования предполагает: даже в пределах сплошного блока имеет смысл чередовать различные аспекты навыков или знаний, если их нужно запомнить<a l:href="#n_24" type="note">[24]</a>. Отсюда вывод: если у вас есть несколько часов для учебы, лучше охватить несколько тем, а не сосредоточиваться на одной. Однако и здесь возможны компромиссы, так как сильно раздробленное учебное время затрудняет обучение.</p>
    <p>В этом вопросе важны гармония и правильный баланс: 50–60 минут оптимальны для многих учебных занятий. Но если ваше расписание допускает только более концентрированные временны́е интервалы, скажем, один раз в неделю в течение нескольких часов, то можно делать перерыв на несколько минут в конце часа, а каждый часовой урок посвящать различным аспектам предмета, который хотите изучить. Разумеется, это всего лишь рекомендации по эффективности; в итоге вам придется найти то, что оптимально именно для вас. Причем учитывать придется не только цели запоминания, но и соответствие вашему графику, личности и рабочему потоку. Для одних по ритму жизни подходят двадцатиминутные занятия, другие же предпочтут провести за обучением целый день.</p>
    <p>Предположим, вы определили и выкроили отрезок времени, который вам подходит. Как сохранить сосредоточенность в течение всего этого периода? Я обнаружил, что есть три разные причины, которые отвлекают нас и разрушают сфокусированность. Если вы изо всех сил пытаетесь сконцентрироваться, рассмотрите каждую из этих трех причин по очереди.</p>
    <subtitle>Причина отвлечения № 1. Ваше окружение</subtitle>
    <p>Первое, что может вас отвлекать и нарушать сосредоточение, — ваше окружение. Внезапно может зазвонить телефон или кто-нибудь постучится в «Скайп». Возможно, по телевизору, включенному в фоновом режиме, вдруг начнется интересная передача или на экране компьютера всплывет сообщение об обновлении в компьютерной игре. Не раздаются ли рядом с вами отвлекающие шумы и звуки? Готовы ли вы начать работать прямо сейчас, или сначала нужно найти ручку, бумагу, книгу или лампу? Названное является источниками проблемы нарушения сосредоточения, но люди часто не обращают на них внимания по тем же причинам, по которым игнорируют факт существования прокрастинации.</p>
    <p>Многие утверждают, что под музыку им проще сконцентрироваться, на деле же она обеспечивает мягкое отвлечение и снижает активность, а людям просто не хочется думать о необходимости создать тишину. Мы не осуждаем тех, кто работает не в идеальной среде. Я, безусловно, и сам в ней не работаю. Более рационально, чем бороться за стерильность окружения, выяснить, какой фон подходит для работы именно вам. Может статься, вы действительно можете выучить больше рядом с работающим телевизором. Но не исключено, что вам просто нравятся «подсмотренные» передачи, поскольку они делают ваше занятие более терпимым. Если верно последнее, вам, вероятно, все-таки стоит избавиться от распыления внимания: это поначалу повысит производительность, а следом доставит удовлетворение. Многозадачность только со стороны кажется привлекательной — она совершенно не годится для суперобучения. Для него необходима полная умственная сконцентрированность на единственной выполняемой задаче. Лучше сразу избавиться от многозадачности, чем приобрести вредные привычки неэффективного обучения.</p>
    <subtitle>Причина отвлечения № 2. Ваша задача</subtitle>
    <p>Второй источник отвлечения от занятий — сама задача, которую вы пытаетесь решить. На одних видах деятельности труднее сфокусироваться, чем на других, в силу самой их природы. Так, лично мне легче сосредоточиться на видео, чем на печатном тексте, даже если они дублируют друг друга по теме и методам подачи материала. Если есть возможность выбирать инструменты обучения, нужно выяснить и предпочесть те, на которых легче сосредоточиться. При этом возможность максимально сосредоточиться — не самоцель. Я бы, к примеру, не взял инструмент, который не ведет напрямую к цели (<a l:href="#g6">принцип 3</a>) или не предлагает обратной связи (<a l:href="#g9">принцип 6</a>).</p>
    <p>К счастью, подобная альтернатива возникает достаточно редко, поскольку на менее эффективных методах обычно труднее сосредоточиться. Иногда удается провести «тонкую настройку» выбранных инструментов, тем самым обеспечив своему сознанию лучшую фокусировку. Так, если я читаю трудный для понимания текст, то стараюсь чаще делать заметки: с ними проще вникать в сложные концепции. Кроме того, когда я пишу, меньше вероятность войти в состояние, при котором акт чтения только имитируется, а мысли на самом деле бродят где-то далеко. Чем интенсивнее стратегия — будь то решение проблемы, создание чего-либо материального или изложение на бумаге и объяснение идей вслух, — тем большей концентрации она требует. Интенсивную стратегию трудно реализовать, если ум занят чем-то еще, поэтому, как ни парадоксально, она дает меньше возможностей для отвлечения внимания.</p>
    <subtitle>Причина отвлечения № 3. Ваш разум</subtitle>
    <p>Третий источник отвлечения — ваш ум. Он никогда не существует в вакууме. В нем постоянно крутятся негативные эмоции или память о них, свербит беспокойство, или вся жизнь вдруг начинает видеться через флер мечтательности. Все эти невольные отвлечения сознания могут оказаться самыми серьезными препятствиями для сосредоточения. У данной проблемы две стороны.</p>
    <p>Во-первых, очевидно: произвольная фиксация внимания лучше всего удается ясному, спокойному уму. В состоянии гнева, тревоги, разочарования или печали учиться очевидно труднее. Данная аксиома означает: если в вашей жизни существуют разрешаемые проблемы, то лучше сперва справиться с ними, а после обучение станет существенно более продуктивным. Если же имеющиеся проблемы оперативно разрулить не удается — вы находитесь в токсичных отношениях; переживаете из-за другой, не менее важной задачи, чье решение откладывается; следуете по неверному пути в жизни и ощущаете это, — надо понимать, что все это снижает вашу мотивацию. Поэтому проблемы лучше не игнорировать.</p>
    <p>Однако справиться с эмоциями не всегда возможно, чувства возникают спонтанно, и ситуация порой не требует от вас никакой реакции. Скажем, вдруг появляется случайное беспокойство о каком-то грядущем событии. Вы знаете: даже немедленно бросив все занятия, вы не избавитесь от тревоги. Помочь может признание эмоции и осознание ее. Тогда — но не в одну секунду! — удастся вновь настроить внимание на свою задачу, и беспокоящее чувство постепенно отпустит.</p>
    <p>Конечно, намного проще советовать, чем действительно заставить негативные чувства исчезнуть. Эмоции порой так захватывают разум, что превращают процесс возвращения к осознанной работе над вашим проектом в сизифов труд. Если я сильно озабочен, после приложения титанических усилий мне может показаться, что я, наконец, сосредоточился на задаче, но уже через пятнадцать секунд я опять отвлекусь. И этот цикл может повторяться в течение часа или даже дольше. В такие моменты осознайте: если отложить на время задачу и сосредоточиться только на агрессивной эмоции, то в будущем она станет менее интенсивной. Более того, таким способом вы разовьете в себе умение продолжать работу в сходных ситуациях, и впредь преодолевать их станете легче.</p>
    <p>Сьюзан Смолли, психотерапевт, и Диана Уинстон, преподаватель медитации из Исследовательского центра осознанности и внимательности в Калифорнийском университете Лос-Анджелеса, утверждают: когда мы увлечены каким-то действием, наша типичная реакция — попытаться подавить отвлекающие мысли. Если же вместо этого «научиться позволять возникать отвлекающему моменту, отмечать его и затем отпускать»<a l:href="#n_25" type="note">[25]</a>, то проявления отвлекающего фактора уменьшатся. Порой кажется, что продолжение занятий бессмысленно: вы сейчас настолько удручены, что работа категорически не идет. Помните: способность к настойчивым упражнениям будет полезна в долгосрочной перспективе, поэтому время в любом случае не окажется потраченным впустую, даже если на конкретном занятии вы не достигнете многого.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Проблема 3. Неумение создать сосредоточенность нужного типа</p>
    </title>
    <p>Третья проблема является более тонкой, чем предыдущие. Она связана с качеством и целенаправленностью вашего внимания. Предположим, вам удалось справиться с прокрастинацией и отвлекающими факторами настолько, что вы готовы сосредоточиться на своей задаче. Как это сделать? Какой должна быть оптимальная степень концентрации, чтобы ваше обучение стало максимально эффективным?</p>
    <p>По вопросам удержания внимания было проведено несколько исследований. В них рассматривались две переменные: возбуждение и сложность решаемой задачи. Под первым (не путать с сексуальным возбуждением!) понимается ощущение прилива энергии или бодрости. Когда вы спите, у вас низкое возбуждение; когда тренируетесь — высокое. При стрессе симпатическая нервная система активируется и воздействует абсолютно на все органы: начинает колотиться сердце, повышается кровяное давление, расширяются зрачки, человек потеет.</p>
    <p>Психическое возбуждение негативно влияет на внимание: возникает ощущение острой настороженности, характеризующееся довольно узким диапазоном фокусировки, которую к тому же сложно долго удерживать<a l:href="#n_26" type="note">[26]</a>. При психическом возбуждении достаточно успешно удается концентрироваться на относительно простых задачах или небольших целях. Такой фокусировки достаточно, чтобы удачно метнуть дротик или забросить баскетбольный мяч в корзину, то есть для тех случаев, когда задача не сложна технически, но нуждается в точном выполнении. Но при переизбытке возбуждения сфокусированность снижается: отвлечься оказывается легче, чем сосредоточиться<a l:href="#n_27" type="note">[27]</a>. Пример: если выпить слишком много кофе, то сосредоточиться может оказаться непросто.</p>
    <p>Сложная умственная деятельность — решение математических задач или написание эссе — как правило, выигрывает от фокусировки более расслабленного типа. Здесь пространство фокуса часто шире и более рассредоточено<a l:href="#n_28" type="note">[28]</a>. Это дает преимущества, если для решения проблемы, с которой вы столкнулись, нужно рассмотреть много различных вариантов или идей. Попытка решить сложную математическую задачу или написать любовный сонет, вероятно, потребует именно душевного спокойствия. Если вы забуксовали при выполнении особо творческой задачи, успех может приблизить как раз полное отсутствие сосредоточенности<a l:href="#n_29" type="note">[29]</a>.</p>
    <p>Перерыв в решении проблемы и полное отвлечение от нее способны расширить пространство фокусировки настолько, что идеи, на которые раньше не было даже намека, вдруг возникают объемно, выпукло — и вы оказываетесь готовы совершить новые открытия. Таково научное объяснение моментов инсайта — озарений, случающихся вовсе не в период активной работы, а неожиданно возникающих во время отдыха или засыпания. Но прежде чем вы сейчас сделаете вывод, что лень — это ключ к творчеству, уясните: такой подход работает, если вы уже фокусируетесь на проблеме достаточно долго и мысли о ней давно и постоянно занимают ваш ум. Изначальный отказ от мозговых усилий вряд ли приведет к творческому гению, но и в этом случае перерыв может открыть новую перспективу в решении трудной проблемы.</p>
    <p>Интересна связь между сложностью задания и возбуждением, поскольку на последнее можно сознательно влиять. В одном эксперименте одну и ту же когнитивную задачу предложили недосыпающим и хорошо отдохнувшим испытуемым<a l:href="#n_30" type="note">[30]</a>. Утомленные участники ожидаемо не слишком преуспели в ее решении. Но неожиданностью оказалось то, что при появлении громкого фонового шума они справлялись лучше, а хорошо отдохнувшим участникам он мешал. Исследователи сделали вывод: шум подхлестывал возбуждение, тем самым тонизировал сонных участников и приводил их в рабочее состояние. Но изначально нормальное возбуждение неутомленных участников эксперимента также повышалось и превышало оптимальный уровень, а потому их производительность снижалась.</p>
    <p>Таким образом, стоит поговорить об оптимизации уровня возбуждения ради создания и поддержания идеальной сфокусированности. Выполнение сложных заданий от более низкого возбуждения скорее выиграет, поэтому решение математических задач в тихой комнате будет успешнее, нежели в любой другой обстановке. Для не столь сложных проблем лучше подойдет шумная среда, скажем, кафе. Что оптимально для вас и в каких случаях, вы должны выяснить путем самотестирования и самонаблюдения. Не исключено, что лично вам окажется комфортнее работать даже над сложными проблемами в коворкинге или что для простых задач вам нужен изолированный от мира личный кабинет.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Улучшение способности сосредоточиться</p>
    </title>
    <p>Умение сфокусироваться пригодится не только тем, в чьем расписании бесконечные часы занятий чередуются с длительными интервалами свободного времени. Как и в случае с Сомервилль, способность сосредоточиться особо важна для тех, чья жизнь не позволяет выделить на обучение много времени. Практика позволит улучшить умение концентрироваться. Я агностик в вопросе о том, можно ли вообще тренировать сосредоточенность как способность: если вы дисциплинированны в какой-то области, это не делает вас автоматически педантом и во всем остальном. Однако есть процесс, которому необходимо следовать, чтобы лучше сконцентрироваться.</p>
    <p>Мой совет таков: выберите отправную точку и начните с малого. Если вы не можете просидеть спокойно минуту, попробуйте посидеть спокойно полминуты. Этот интервал скоро вырастет до минуты, а потом и до двух. Со временем разочарование, которое вы испытывали, едва приступив к изучению нового предмета, превратится в подлинный интерес. Когда вы станете сопротивляться, каждый последующий порыв отвлечься будет слабее предыдущего. Если проявить терпение и настойчивость, ваши «несколько минут спокойного сидения» удлинятся настолько, что позволят совершать великие дела, как это получилось у Сомервилль два века назад.</p>
    <p>Теперь, когда мы обсудили, как начать изучать трудные вещи, давайте перейдем к обсуждению правильного способа их освоения. Следующий принцип — целенаправленность — является первым по важности в объяснении того, что́ вы должны делать во время обучения, а чего — избегать, если хотите максимально использовать новые знания.</p>
   </section>
  </section>
  <section id="g6">
   <title>
    <p>Глава VI. Принцип 3. Целенаправленность: идите прямо вперед</p>
   </title>
   <epigraph>
    <p>Тот, кто может идти к источнику, не должен идти к кувшину с водой.</p>
    <text-author>Леонардо да Винчи, «универсальный человек»</text-author>
   </epigraph>
   <section>
    <p id="VD">Воцал Джайсвал мечтал стать архитектором. Он провел детство в Индии и отправился за своей мечтой в Канаду. Спустя четыре года он получил диплом и оказался на худшем рынке труда со времен Великой депрессии. Еще недавно Воцалу казалось, что мечта вот-вот сбудется, но сейчас она почти скрылась за горизонтом. В сфере архитектуры молодому специалисту трудно зацепиться даже в условиях благополучной экономики, а всего через несколько лет после краха рынка в 2007 году это было почти невозможно. Из фирм увольняли даже опытных сотрудников, а если кого-то и нанимали на работу, то уж никак не вчерашних студентов. С курса Джайсвала почти никому не удалось устроиться по специальности. Большинство сдалось и нашло работу за пределами своей профессиональной сферы, некоторые вернулись в вузы для получения дополнительного образования, кое-кто переехал к родителям и затаился в ожидании лучших времен.</p>
    <p>Джайсвал получил очередной отказ в офисе очередной архитектурной фирмы<a l:href="#n_31" type="note">[31]</a>. Он вернулся в однокомнатную квартиру, которую снимал на паях с еще двумя соседями: так было существенно дешевле. Он уже разослал сотни резюме, на которые так и не пришел ответ, так что решил сменить тактику: стал ходить по офисам, добиваясь личной встречи с ответственным за подбор кадров. Прошло еще несколько недель — ни одного предложения работы. Воцала даже ни разу не пригласили на собеседование.</p>
    <p>Джайсвал начал подозревать, что в его неудачах повинна не только рецессия. Ему никто ничего не объяснял прямо, но по коротким фразам, интонациям, поведению эйчаров он понял: компании не видят в нем потенциально полезного сотрудника. Да, он изучал архитектуру, но программа вуза состояла в основном из теории. Да, он практиковался в создании творческих дизайн-проектов, но они никак не были связаны с реальными строительными нормами, не учитывали затраты на строительство и требовали сложного программного обеспечения. Поскольку портфолио состояло из учебных проектов и не имело ничего общего с детальными техническими документами, с которыми работали архитекторы, они думали, что новоиспеченного специалиста придется долго обучать, а этого фирмы не могли себе позволить.</p>
    <p>И Джайсвал разработал новый план. Поскольку разосланные резюме и визиты в офисы без приглашения не сработали, Воцал решил, что ему нужно другое портфолио. Оно должно было убедить потенциальных работодателей в том, что он не будет обузой, а сможет сразу включиться в работу и с первого дня станет ценным членом команды. Джайсвалу потребовалось больше узнать о том, как архитекторы на самом деле создают планы зданий. Теорию он изучал в вузе, но вот о мелких деталях технологии создания эскизов, использования кодов применяемых материалов и том, что обязательно должно быть на чертежах, а над чем корпеть не стоит, Воцал не имел почти никакого понятия.</p>
    <p>Юноша устроился на работу в типографию, где печатали архитектурные чертежи на больших листах бумаги. Работа была низкоквалифицированной и малооплачиваемой, но она дала практически неограниченный бесплатный доступ к интересующей его информации и помогла наскрести денег на подготовку нового портфолио.</p>
    <p>Джайсвалу пришлось освежить и технические навыки. Во время многочисленных визитов в компании он заметил, что в них применяют Revit — специализированный программный комплекс для автоматического моделирования зданий. Воцал подумал, что если он освоит этот инструмент, то его шансы найти работу в архбюро на позиции начального уровня очень сильно возрастут. Онлайн-уроки нашлись в интернете, Джайсвал смотрел их по ночам и достаточно быстро самостоятельно освоил необходимое программное обеспечение.</p>
    <p>Воцал собрал новое портфолио, в основу которого легли новейшие знания Revit и представления об архитектурных чертежах, полученные за время работы в типографии. Он убрал из папки школярские проекты и сосредоточился на единственном здании собственного дизайна в духе современной эстетики — жилом доме с тремя башнями и приподнятыми внутренними двориками. Проект присутствовал в старом портфолио, но, рассмотренный через призму новых знаний, потребовал доработки с использованием уже имеющихся у Воцала навыков работы с программным обеспечением, заставил изучить новые методы и идеи, выйдя за пределы онлайн-учебников и чертежей в типографии. Прошло несколько месяцев, и автор закончил проект, призванный изменить его судьбу. Джайсвал представил портфолио всего в две архитектурные фирмы — и обе тут же предложили ему работу.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Важность верного направления</p>
    </title>
    <p>История Джайсвала прекрасно иллюстрирует третий принцип суперобучения — нацеленность на скорейшее достижение цели. Он смог вырваться из рядов желторотых выпускников с не впечатляющими портфолио. Для этого понадобилось выяснить, что на самом деле представляет собой работа архитектора, и освоить набор навыков, необходимых для занятия должности его мечты.</p>
    <p>Целенаправленность тесно связана с ситуацией или контекстом, где вы намерены ее применить. Джайсвал решил приобрести достаточно профессиональных навыков и использовал их при создании портфолио. К самообразованию ведут разные пути, но бо́льшая часть из них достаточно извилиста. Я разговаривал еще с одним архитектором, пытавшимся решить ту же проблему — повысить шансы на трудоустройство. Он занялся теориями дизайна, получил массу удовольствия — занятие оказалось интересным, но к реальным востребованным на рынке труда навыкам не имело отношения.</p>
    <p>Многие соискатели включают в портфолио навыки, не соответствующие тем видам карьеры, которые были бы для них желательны. Мы мечтаем свободно заговорить на новом для себя языке, но предпочитаем учиться по забавным приложениям, а не общаться с живыми людьми. Нас привлекает работа над совместными профессиональными программами, но на практике мы в одиночестве пишем скрипты. Мы хотим стать великими ораторами и покупаем книги о коммуникации, а лучше было бы практиковаться, выступая перед публикой. Во всех перечисленных случаях проблема одна и та же: непосредственное изучение предмета кажется слишком неудобным, скучным или заранее разочаровывает, поэтому мы выбираем более удобную книгу, лекцию или приложение в надежде, что это приблизит нас к поставленной цели.</p>
    <p>Однако именно строгая целенаправленность является отличительной чертой большей части проектов суперобучения<a l:href="#c_36"><sup>{36}</sup></a>.</p>
    <p>Роджер Крейг готовился к участию в викторине Jeopardy! по вопросам из прошлых шоу. Эрик Барон изучал графику видеоигр в процессе создания графических персонажей для собственной видеоигры. Бенни Льюис учится бегло говорить на незнакомых языках, вступая в диалоги с самого первого дня. Их подходы объединяет то, что учебная деятельность всегда связана с контекстом, в котором будут использоваться приобретенные навыки.</p>
    <p>Противоположностью служит подход, распространенный в традиционном обучении в классе: изучение фактов, концепций и навыков никак не связано с тем, как эти знания применяются на практике. Примерами служит выучивание формул до того, как станет известна проблема, которую можно с их помощью решить. Так же запоминают слова незнакомого языка, потому что он есть в списке дисциплин, а не потому, что предполагается на нем говорить. В вузе студенты тратят массу времени на решение чисто теоретических проблем, с которыми им никогда не придется столкнуться после получения диплома. Парадоксально, но именно традиционное образование может неожиданно оказаться очень непрямым путем к осуществлению мечты.</p>
    <p>Существует множество других коварных ловушек нецеленаправленного обучения. Рассмотрим Duolingo, бесплатную платформу для изучения иностранных языков и переводов. Она симпатична внешне: красочный и забавный интерфейс поддерживает ученика, позволяет ощутить прогресс, вселяет уверенность. Но я подозреваю, что этот прогресс — иллюзия, по крайней мере, если ваша цель — научиться говорить на иностранном языке. Чтобы понять, почему это так, рассмотрим, как Duolingo поощряет вас практиковаться. Программа предлагает английские слова и предложения для перевода и тут же подсовывает шпаргалку в виде банка слов<a l:href="#c_37"><sup>{37}</sup></a>.</p>
    <p>Но ведь это никак не связано с настоящим общением на языке! В реальной жизни вы можете начать с попытки перевести предложение на чужой язык, который намерены выучить. Однако жизненные речевые ситуации не дают множественного выбора. Вместо этого вам придется выкапывать из памяти нужные слова или искать им адекватную замену, если вам пока неизвестно слово, которое вы использовали бы на родном языке. Если же подойти к проблеме с позиций когнитивной науки, то изучение иностранного языка — другая и гораздо более сложная задача, чем подбор нужного слова из предложенного ограниченного набора. Метод Бенни Льюиса — пытаться говорить «по-настоящему» с самого начала — может показаться и оказаться трудным, но зато он отлично ориентирован на задачу, которую призван решить: адепт метода научится разговаривать на изначально незнакомом для себя языке.</p>
    <p>Во время реализации проекта «Вызов МТИ» я обнаружил, что главный ресурс для усвоения курса — не набор «правильных» задач, а доступ к видеолекциям. За годы, прошедшие после моего проекта, студенты часто обращались ко мне за помощью и сетовали в основном на отсутствие лекционных видеороликов и только изредка — на неполные или недостаточные наборы задач. Данная эмпирическая статистика заставляет меня думать, что большинство студентов считают, что сидеть и слушать лекции — это основной способ изучения материала. А вот задачи, схожие с теми, которые придется решить на выпускном экзамене, представляются им лишь поверхностной проверкой знаний. Первоначальная подача материала, безусловно, важна: без нее нельзя приступить к практике. Но принцип целенаправленности суперобучения утверждает: бо́льшая часть материала усваивается в процессе выполнения того, чему вы хотите научиться. Словесные объяснения этого правила сложнее встретить в литературе, чем может показаться на первый взгляд. Возможно, еще и поэтому целенаправленность уже более ста лет является острой проблемой в области образования.</p>
    <p>Самый простой способ чему-то научиться — потратить много времени на занятия тем, в чем вы хотите преуспеть. Если вы желаете выучить язык, говорите на нем, как Бенни Льюис. Если хотите создавать видеоигры — повторите опыт Эрика Барона. Если намерены успешно пройти тест — практикуйтесь в решении задач, которые, вероятно, будут в него включены. Я так сделал в проекте «Вызов МТИ».</p>
    <p>Стиль обучения через практику не универсален. Реальная ситуация может оказаться редкой, трудной или даже невозможной для воспроизведения, поэтому обучение в другой среде неизбежно. У Роджера Крейга просто не было возможности тренироваться, сотни раз участвуя в шоу Jeopardy! в качестве игрока. Было очевидно, что готовиться надо в других условиях и лишь потом перенести свои знания в новую ситуацию — когда придет время выступать в телевикторине. В таких случаях целенаправленность — это не вариант «все или ничего», а то, что вы можете постепенно наращивать, чтобы улучшить свои результаты. Подход Крейга — начать с изучения фактических вопросов предыдущих выпусков Jeopardy! — оказался намного более эффективным, чем изучение только мелких фактов из случайных тем.</p>
    <p>Джайсвал также оказался ограничен в получении архитектурных навыков, поскольку фирмы, где он хотел работать, отказывали ему. Но он нашел способ освоить то же программное обеспечение, которое они использовали, и разработал портфолио, основанное на тех же типах чертежей и визуализаций, которые они применяли. Проблема целенаправленности в том, что иногда точная ситуация, в которой вы собираетесь применить навык, недоступна для начальной практики. Но даже если вы можете сразу приступить к обучению, этот подход нередко более неудобен и трудозатратен, нежели пассивный просмотр лекционных видеороликов или игра с забавным приложением. Поэтому, если вы не имеете в виду целенаправленность, то рискуете легко соскользнуть в негодные стратегии обучения.</p>
    <p>Существенный вывод из истории Джайсвала: это был не триумф самостоятельного учебного проекта, а провал формального образования. В конце концов, все трудности навалились на Джайсвала после того, как он уже потратил четыре года на интенсивное изучение архитектуры в университете. Каким же образом маленький собственный проект после окончания вуза смог обеспечить качественный прорыв в возможности трудоустройства? Чтобы ответить на этот вопрос, я хотел бы обратиться к одной из самых сложных и серьезных проблем в педагогической психологии — проблеме переноса.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Перенос: грязный секрет образования</p>
    </title>
    <p>Перенос называют «святым Граалем образования». Смысл переноса в том, что узнанное в одном контексте (в аудитории) впоследствии используется в другом (в реальной жизни). Порой это выглядит чисто техническим моментом, но в действительности перенос воплощает то, чего мы ожидаем почти от всех усилий по обучению, — успешное применение полученного в одной ситуации в новых условиях. Все, что не приводит к такому результату, вообще не стоит относить к обучению.</p>
    <p>К сожалению, несмотря на более чем столетние интенсивные исследования, перенос так в основном и остался за пределами формального образования. Психолог Роберт Хаскелл отметил в своем обзоре обширной литературы по этому вопросу: «Несмотря на важность переноса в обучении, результаты исследований за последние девять десятилетий ясно показывают: как отдельные люди, так и образовательные учреждения не смогли достичь переноса обучения на каком-либо значительном уровне»<a l:href="#n_32" type="note">[32]</a>. Позже он добавил: «Без преувеличения, это скандал в образовании».</p>
    <p>На самом деле ситуация еще более тревожная, чем сейчас представилось. Хаскелл подчеркнул: «Мы ожидаем, что произойдет перенос обучения, например знаний по психологии на уровне средней школы на курс введения в психологию на уровне вуза. Однако в течение многих лет студенты, вроде бы когда-то освоившие курс психологии, знают предмет не лучше, чем не изучавшие психологию в средней школе. А некоторые из первых в колледже успевают даже хуже». В другом исследовании выпускникам вуза задавали вопросы по экономике. Результат был аналогичным: разницы в результатах тех, кто окончил экономический класс, и тех, кто в нем не учился, не обнаружилось<a l:href="#n_33" type="note">[33]</a>.</p>
    <p>Множество приводимых в литературе примеров не сильно помогает переносу, но исследователь Мишлен Чи отметил, что «почти во всех современных эмпирических работах о роли примеров решений указывается, что студент часто не может решить задачи, которые немного отличаются от известных ему примеров решения»<a l:href="#n_34" type="note">[34]</a>. В книге «Необразованный ум: как думают дети и как должна учить школа» Говард Гарднер, специалист по психологии развития, приводит совокупность доказательств, демонстрирующих: «Даже обладатели дипломов с отличием за курсы физики на уровне колледжа часто не могут решить основных задач и ответить на вопросы, если они поставлены в форме, несколько отличной от привычной»<a l:href="#n_35" type="note">[35]</a>. Провал с переносом характерен не только для связки «школа — вуз». О проблемах корпоративного обучения писал бывший председатель Times Mirror Company, некогда крупнейшей медиакорпорации США, Джон Зенгер: «По мнению исследователей, после обучения обнаружить изменение квалификации трудно»<a l:href="#n_36" type="note">[36]</a>.</p>
    <p>История признания неудачи общего переноса столь же давняя, как и изучение самой проблемы. Первую попытку решить ее предприняли психологи Эдвард Торндайк и Роберт Вудворт в 1901 году в работе «Влияние улучшения одной психической функции на эффективность других функций» (The Influence of Improvement in One Mental Function upon the Efficiency of Other Functions). В ней авторы громили теорию формальной дисциплины, доминировавшей в то время в теории образования. Предполагалось, что мозг подобен мышце, содержащей довольно общие способности памяти, внимания и мышления, и тренировка этой мышцы, независимо от содержания упражнений, должна привести к общему «улучшению». Базовая теория подкрепляла универсальное обучение латыни и геометрии и была основана на идее, что упражнения помогут учащимся лучше думать. Торндайк смог опровергнуть эту идею, показав, что способность к переносу на самом деле намного у́же, чем предполагало в ту пору большинство специалистов.</p>
    <p>Латынь как обязательный для всех учебный предмет ныне вышла из моды, но многие ученые мужи в области образования сегодня пытаются вернуть в программы формальные научные теории, предлагая для повышения общего интеллекта поголовное изучение программирования или развитие критического мышления. Приверженцы многих «тренирующих мозг» популярных игр также разделяют эту точку зрения, полагая, что глубокая тренировка по одному набору когнитивных задач принесет пользу и повседневному мышлению. Хотя вердикт был вынесен более ста лет тому назад, привлекательность общей процедуры переноса все еще приводит к тому, что многие продолжают искать «святой Грааль».</p>
    <p>Несмотря на описанное, ситуация не безнадежна. Эмпирическая практика образовательных учреждений часто не демонстрирует значительного переноса, но это не свидетельствует о том, что его не существует. Психолог Уилберт Макки, рассматривая историю переноса, отметил: «Перенос парадоксален. По своему желанию мы его не получаем. И все же он происходит постоянно»<a l:href="#n_37" type="note">[37]</a>. Всякий раз, используя аналогию, сравнивая понятия из разных областей, вы переносите знание. Если вы умели кататься на обычных коньках, а затем освоили ролики — вы перенесли навык. Как отметил Хаскелл, если бы перенос был действительно невозможен, мы не смогли бы ничего делать.</p>
    <p>Так как же объяснить разрыв связи? Почему образовательным учреждениям так сложно добиться значительного переноса, раз он столь необходим всем нам для жизни? Хаскелл полагает, что перенос информации происходит тем труднее, чем более ограничены наши знания. По мере увеличения объема информации и количества выработанных навыков нам становится легче применять их вне узких контекстов, в которых они были изучены. Тем не менее я хотел бы добавить свою гипотезу в качестве объяснения проблемы переноса: формальное обучение зачастую является прискорбно нецеленаправленным.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Решение проблемы целенаправленного переноса</p>
    </title>
    <p>Целенаправленность решает проблему переноса двумя способами. Первое и самое очевидное: если вы учитесь в реальных условиях, в тех, где намерены применить навык, потребность в отдаленном переносе значительно снижается. Сто лет исследований подтверждают трудности переноса, равно как и предлагаемых решений: они не смогли обеспечить устойчивых результатов. Любому студенту желательно помнить: перенос изученного в сильно различающиеся контексты и ситуации крайне ненадежен. Если наше обучение, как предполагает Хаскелл, связано с местом или предметом, желательно, чтобы ситуации, в которых нам предстоит использовать новые знания, имели сходство.</p>
    <p>Во-вторых, я считаю: помимо очевидной роли в предотвращении необходимости отдаленного переноса целенаправленность может помочь с переносом в новые ситуации. Реальные условия часто обладают массой общих тонких деталей, которых не встретишь в условиях аудитории или в учебнике. Изучение чего-то нового редко зависит только от легко формулируемых и кодифицируемых знаний — важны и мириады крошечных составляющих, посредством которых эти знания взаимодействуют с действительностью.</p>
    <p>Реальный контекст способен снабдить вас гораздо большим количеством скрытых деталей и навыков, способных прижиться в новой жизненной ситуации, нежели искусственная среда учебного класса. Приведу личный пример: одним из навыков, который я приобрел и счел наиболее важным в проекте «Ни слова по-английски», было умение быстро отыскать нужное слово в словаре или приложении в телефоне, чтобы прямо в середине разговора восполнить пробелы в лингвистических познаниях. Тем не менее именно этот практический навык редко рассматривается в стандартной программе по изучению языка. Пример тривиальный, однако жизненные ситуации включают в себя тысячи таких навыков и знаний, которые необходимы, если вы собираетесь применять академически изученные предметы в реальном мире.</p>
    <p>В конечном счете, это прерогатива исследователей — решить, будет ли когда-нибудь найден «святой Грааль» образования. Но как учащиеся мы должны признать: первоначальные образовательные усилия часто навязываются ситуацией, в которой происходит обучение. Программист, узнавший об алгоритме в учебном классе, может затрудниться с его распознаванием, когда придется вставить этот алгоритм в собственный код. Руководитель, изучающий новую философию управления по бизнес-книге, может не справиться с инновациями и быстро вернуться к прежнему подходу в работе с сотрудниками.</p>
    <p>Мой любимый пример, однако, — рассказ о том, как группа друзей-математиков пригласила меня присоединиться к ним в казино. Я спросил, не противоречит ли их учеба увлечению азартными играми, но они просто посмотрели на меня странно. Я подумал, что это забавно: студенты были актуариями, специалистами по страховой математике. Годы, проведенные в вузе за изучением статистики, вроде бы должны были убедить их в невозможности обыграть казино. Но данная связь, казалось, так до них и не дошла. Когда мы изучаем нечто новое, то всегда должны стремиться связать его непосредственно с контекстами, в которых собираемся это использовать.</p>
    <p>Выстроить знания вокруг ядра реальной ситуации — намного более эффективный ход, чем традиционная стратегия изучения чего-то в надежде на перенос новых знаний в актуальный контекст в неопределенном будущем.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Как суперученикам решить проблемы переноса и учиться целенаправленно</p>
    </title>
    <p>Учитывая перенос и важность целенаправленного обучения, давайте рассмотрим некоторые из способов, которыми проблема решается в различных проектах суперобучения. Самый простой вариант целенаправленных действий — учиться на практике. Потратив бо́льшую часть учебного времени только на то, в чем вы хотите совершенствоваться, вы, скорее всего, решите проблему целенаправленности. Если это невозможно, попробуйте создать искусственный проект или среду для проверки своих навыков. Главное, чтобы когнитивные особенности желаемого навыка и будущее применение его на практике в значительной степени оказались схожи.</p>
    <p>Рассмотрим еще раз, как Крейг тренировался играть в Jeopardy!. То, что он использовал настоящие вопросы, важнее того, воспроизводила ли его программа синий цвет фона, как на дисплее в шоу. Цвет фона в данном случае не несет информации, которая повлияла бы на ответы игрока. От цвета фона умение Крейга сильно не изменилось бы. А вот вопросы из другой игры (скажем, настольного варианта Trivial Pursuit) могли бы отличаться от вопросов Jeopardy! темами или уровнем сложности. Но еще хуже было бы, если бы Крейг потратил все свое время на чтение разрозненных статей «Википедии», чтобы поднакопить любопытных мелочей: в таком случае он вообще не практиковал бы фундаментальный навык — умение в нужный момент быстро вспомнить ответ, воспользовавшись подсказками в вопросах в стиле Jeopardy!.</p>
    <p>В других случаях то, чему вы пытаетесь научиться, не является практическим навыком. Целью многих, с кем я сталкивался, было очень хорошее понимание предмета. Например, Вишал Майни интересовался машинным обучением и искусственным интеллектом. Мой «Вызов МТИ» был основан на желании глубже понять компьютерные науки и не ставил практической цели создать приложение или видеоигру. Кажется, что в этом случае целенаправленность не имеет значения, однако в действительности все не так — просто место, где вы можете применить новые знания, менее очевидно и конкретно.</p>
    <p>Майни хотел научиться размышлять и осознанно поддерживать беседу о машинном обучении. Ему было бы достаточно уровня нетехнической должности в компании, которая использует компьютерные методы. Ему было важно научиться четко излагать свои идеи, верно понимать концепции и обсуждать их как со знающими практиками, так и с дилетантами. Вот почему Вишалу идеально подошел мини-курс, объясняющий основы машинного обучения. Занятия Майни были напрямую связаны с тем, как он хотел применить полученный навык: передать его другим.</p>
    <p>Выводы исследований по переносу справедливо мрачны, но имеется проблеск надежды: более глубокое знание предмета сделает его более гибким для будущего переноса. В то время как структура наших знаний формируется в строгом соответствии с окружающей средой и контекстами, в которых мы их изучаем, по мере увеличения практики и затраченного времени они могут стать более гибкими и применяться шире. Таков вывод Роберта Хаскелла. Психолог не обещает новым ученикам быстрого решения проблемы, но предлагает верный путь тем, кто хочет продолжать работать над предметом, пока не овладеет им.</p>
    <p>Многие суперученики, специализирующиеся в довольно узких областях, преуспевают в переносе; без сомнения, это в значительной степени связано с глубиной знаний, которая облегчает процесс. Дэн Эверетт, о котором говорилось в начале главы о первом принципе — метаобучении, является ярким примером этого. Глубина лингвистических познаний позволяет ему изучать новые языки относительно легко по сравнению с теми, кто изучил только второй язык или учил языки исключительно академически.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Как учиться целенаправленно</p>
    </title>
    <p>Если трудности непрямых форм обучения подробно задокументированы, почему же они по-прежнему являются причиной провалов — как в учебных заведениях, так и во многих неудачных попытках самообразования? Ответ в том, что учиться целенаправленно непросто. Такое обучение может быть сложным, интенсивным и даже более разочаровывающим, чем чтение книги или сидение на лекции. Но именно эти препятствия создают мощный источник конкурентного преимущества для любого потенциального суперученика. Если вы готовы применять тактику, которая предполагает непосредственную направленность на цель, то в итоге будете учиться гораздо эффективнее.</p>
    <p>Давайте рассмотрим некоторые методики, применяемые суперучениками, чтобы максимально использовать этот принцип и его преимущества перед более типичным обучением.</p>
    <subtitle>Прием № 1. Обучение на основе проекта</subtitle>
    <p>Многие суперученики выбирают для овладения необходимыми навыками не курсы, а проекты. Логика проста: если вы организуете свое обучение вокруг производства чего-то, то, по крайней мере, гарантированно узнаете, как делать эту вещь. Если вы просто посещаете занятия, то можете потратить на конспекты и чтение массу времени, но так и не достигнуть своей цели.</p>
    <p>Обучение программированию путем создания собственной компьютерной игры представляет собой прекрасный пример обучения на основе реального проекта. Инженерия, дизайн, искусство, музыкальная композиция, столярное дело, писательство и многие другие навыки прекрасно укладываются в проекты, которые производят осязаемый продукт. Однако основой проекта может быть и интеллектуальная тема.</p>
    <p>Один суперученик, с которым я беседовал и чей проект все еще продолжается, хотел изучить военную историю, чтобы написать диссертацию. Поскольку его конечная цель состояла в том, чтобы со знанием дела говорить о предмете, проект подготовки оригинальной научной работы больше соответствовал задачам обучения, чем просто попытка прочитать много книг, ничего не создавая.</p>
    <subtitle>Прием № 2. Обучение с погружением</subtitle>
    <p>Погружение — это процесс плотного окружения себя целевой средой, в которой практикуется навык. Погружение обеспечивает гораздо больше практики, чем традиционное обучение, а также позволяет прожить максимально полный спектр ситуаций, в которых изучаемый навык необходим.</p>
    <p>Интенсивное изучение языка является каноническим примером того, как работает погружение. Пребывание в среде, где говорят только на иностранном языке, гарантирует: вы будете общаться на нем намного больше, чем в любом другом случае (поскольку у вас просто нет выбора), а также проживете более широкий диапазон ситуаций, которые потребуют запоминания новых слов и фраз.</p>
    <p>Но изучение иностранного языка — не единственная сфера применения метода погружения. Присоединение неофитов к сообществам людей, которые активно учатся сами, оказывает аналогичное воздействие, поскольку способствует постоянному знакомству с новыми идеями и проблемами. Например, начинающие программисты могут примкнуть к проектам с открытым исходным кодом, чтобы попробовать себя в решении новых задач кодирования.</p>
    <subtitle>Прием № 3. Метод имитации полета</subtitle>
    <p>Проекты и погружение — это круто, но многие навыки просто не могут быть выработаны в реальных условиях. Пилотирование самолета, выполнение хирургической операции просто незаконно практиковать, предварительно не потратив достаточно времени на обучение и не подтвердив полученную квалификацию. Но где эту квалификацию реально взять? Дилемма.</p>
    <p>Примечательно, что для переноса важна не любая особенность учебной среды. Какого размера комната, где вы занимаетесь, или какой номер написан на ее двери, или во что вы одеты во время обучения, а также многое другое не играет существенной роли в приобретении квалификации. А вот ваши когнитивные функции важны: в процессе обучения вам приходится извлекать из памяти знания и принимать решения. Это значит, что при невозможности реальной практики моделирование окружающей среды заместит ее в той мере, в какой оно соответствует когнитивным элементам рассматриваемой задачи.</p>
    <p>Для обучения пилотированию самолета практика на летном тренажере столь же хороша, как и управление настоящим самолетом, если при этом воспроизводится достаточное количество различных задач, которые должен решать пилот в воздухе. Совершенны ли графика и звук симулятора — неважно, если они не влияют на характер принимаемых решений или получаемые пилотами сигналы, требующие проявления определенных навыков или знаний<a l:href="#n_38" type="note">[38]</a>.</p>
    <p>Оценивая различные методы обучения, помните: лучше позволят осуществить перенос те, которые точнее моделируют прямой подход. И если вы ищете способ научиться говорить по-французски перед поездкой во Францию, то больше толка будет от занятий с преподавателем по «Скайпу», чем от самостоятельного перебирания карточек со словами.</p>
    <subtitle>Прием № 4. Избыточный подход</subtitle>
    <p>Последний метод повышения целенаправленности, который я нашел, заключается в расширении задачи до полного включения в нее требуемого уровня навыков. Тристан де Монтебелло, готовясь к участию в чемпионате мира по ораторскому искусству, настаивал на выступлениях в средних школах с ранними версиями своих речей. Он чувствовал, что в ораторских клубах его оценивали слишком мягко или незаслуженно положительно, а это мешало глубоко вникнуть в то, что сработало и не сработало в его монологе. Ученики средней школы, напротив, были беспощадны. Если шутка Тристана не казалась им смешной или речь была скучной, он сразу читал по лицам: «Переделать!» Однако нехороша для погружения и среда с чрезвычайно высокими требованиями: они тоже, как и благостные отзывы, способны скрыть важные выводы.</p>
    <p>Погрузиться в среду непросто. Сначала вы ощутите, что элементарно «не готовы» начать говорить на едва знакомом языке. Вы испугаетесь выйти на сцену и произнести речь, которую не выучили до последней запятой. Возможно также, вы не захотите сразу погрузиться в создание собственного приложения и предпочтете вначале посмотреть видео, где это делает кто-то другой. Однако эти страхи обычно проходят. Если у вас достаточно мотивации, чтобы начать практиковать метод погружения, вам будет намного легче продолжать его применение в долгосрочной перспективе. Первая неделя в каждой новой стране в моем проекте по изучению языка всегда была шоком, но вскоре я привыкал полноценно жить в рамках новой лингвокультуры.</p>
    <p>Однако если стремиться с нуля решать задачи, уровень которых заведомо выше необходимой вам квалификации, погружение окажется перенасыщенным. Бенни Льюис любит официальные экзамены по языку, потому что они задают формальные критерии. Но в немецком проекте он замахнулся на экзамен самого высокого уровня, так как именно это заставило бы его заниматься больше. Он ведь мог ограничиться комфортными разговорами с приятелями с глазу на глаз, но счел, что этого мало. Одна моя подруга решила сделать средством продвижения своих навыков и таланта фотографию. Если вы заранее настроитесь на то, что ваша работа будет доступна для всеобщего обозрения, это изменит подход к обучению и направит к достижению результатов в нужной области, а не просто к запоминанию изученных фактов.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Учитесь непосредственно у источника</p>
    </title>
    <p>Непосредственное обучение не совпадает со стилем образования, к которому большинство из нас привыкло, а потому является одним из отличительных признаков многих успешных проектов суперобучения. Узнавая что-то новое, неплохо всякий раз спрашивать себя, где и как вам понадобится это знание. А затем подумайте, как связать то, что вы изучаете, с реальным контекстом. Если связь неочевидна, то нужно действовать осторожно, так как проблема переноса опять способна поднять свою уродливую голову.</p>
    <p>Непосредственное обучение — только половина ответа на вопрос о том, что нужно делать для эффективного обучения. Продолжительная практика в среде, где вы намерены использовать свои навыки, является важным началом. Однако одной объемной практики для быстрого овладения умениями недостаточно. И понимание этого подводит нас к следующему принципу суперобучения — упражнениям.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава VII. Принцип 4. Упражнения: атакуйте свое самое слабое место</p>
   </title>
   <epigraph>
    <p>Позаботьтесь о гаммах, а пьеса позаботится о себе сама.</p>
    <text-author>Филлип Джонстон, композитор</text-author>
   </epigraph>
   <section>
    <p>Бенджамин Франклин на протяжении жизни сыграл множество великих ролей: отец-основатель Соединенных Штатов Америки, дипломат, предприниматель, изобретатель, ученый. Но прежде всего он был писателем. Именно писательство принесло ему первый успех. Покинув Бостон, где он несколько лет работал учеником в типографии брата, Франклин отправился в Филадельфию. Там, безвестный и без гроша в кармане, он вновь устроился в типографию. Фурор произвел «Альманах бедного Ричарда»<a l:href="#c_38"><sup>{38}</sup></a>. Издание стало международным бестселлером и позволило автору в 42 года оставить бизнес. И именно во второй половине жизни писательство Франклина изменило мир<a l:href="#n_39" type="note">[39]</a><a l:href="#n_40" type="note">[40]</a>.</p>
    <p>Франклин-ученый в математике не разбирался и больше интересовался не великими теориями Вселенной, а их практическими последствиями. Однако проза его была «написана одинаково хорошо как для непосвященных, так и для философов<a l:href="#n_41" type="note">[41]</a>, — отметил английский химик сэр Гемфри Дэви и добавил: — Он забавно и проницательно описывал детали». Воздействие произведений Франклина на публику и практические последствия сделали их международной сенсацией.</p>
    <p>В политике именно писательский талант помог ему завоевать союзников и договориться с потенциальными антагонистами. Еще до Американской революции Франклин от имени прусского короля Фридриха II сочинил эссе «Эдикт короля Пруссии». В нем автор высмеял британо-американские отношения, утверждая, что, поскольку первопоселенцы Британских островов имели германское происхождение, «доходы, собираемые в указанных колониях Британии, [должны] выплачиваться» прусскому королю.</p>
    <p>Итогом его умения обращаться с пером стала Декларация независимости США, в которой он поправил ставшие теперь знаменитыми слова Томаса Джефферсона, еще одного отца-основателя Соединенных Штатов: «Мы считаем эти истины самоочевидными».</p>
    <p>Возникает вопрос: как Франклину удалось приобрести такое удивительное умение писать и убеждать? К счастью, в отличие от многих других великих писателей, чьи приемы оттачивания мастерства остаются загадкой, у нас есть собственное свидетельство Франклина о том, как он этого добился. В «Автобиографии» он подробно описал свои усилия по освоению составляющих писательского искусства, прилагаемые им в юные годы. Отец Бенджамина услышал однажды спор сына с его приятелем о достоинствах женского образования (Франклин выступал за, друг — против). Родитель заметил, что некоторые аспекты доводов его отпрыска неубедительны. И юный Франклин «решил стремиться к совершенству» и приступил к серии упражнений, чтобы практиковаться в писательстве.</p>
    <p>В качестве одного из таких уроков, по его воспоминаниям, он брал свой любимый ежедневный журнал The Spectator и анализировал опубликованные статьи. А через несколько дней по своим заметкам пытался восстановить первоначальные аргументы. Закончив, он «сравнивал свой The Spectator с оригиналом и, находя недостатки, исправлял их». Осознавая ограниченность своего словарного запаса, Бенджамин разработал такую стратегию. Он перекладывал прозу в стих, а затем подгонял сочинение под размер или рифму, стараясь не исказить смысл. Чтобы улучшить восприятие риторической направленности эссе, он вновь пытался применить имитационный подход, но на этот раз перемешивал намеки, чтобы впоследствии по памяти восстанавливать правильную последовательность идей.</p>
    <p>Когда некоторые приемы письма были освоены, Франклин перешел к более трудной задаче написания текстов в убеждающем стиле. Читая книгу по английской грамматике, он применял метод Сократа, оспаривая чужие идеи через постановку вопросов, а не через прямое возражение. Затем он приступил к работе, старательно избегая «резких противоречий и позитивной аргументации». Вместо этого он сосредоточился на том, чтобы быть «скромным и сомневающимся исследователем».</p>
    <p>Уже первые усилия дали результаты. В шестнадцать лет Бенджамин хотел опубликовать свою работу, однако, опасаясь реакции старшего брата, изменил почерк и подписался «Сайленс Дугуд, вдова из сельской местности». Брат-издатель эссе одобрил и опубликовал, поэтому Бенджамин продолжил писательство. Несмотря на то что с первым текстом пришлось схитрить, чтобы произведение оценили по достоинству, полученный опыт представления себя в образе различных персонажей оказался бесценным в его более поздней карьере. «Альманах бедного Ричарда», например, автор написал от имени простых людей — мужа и жены, Ричарда и Бриджит Сондерс, а в политических эссе, таких как «Эдикт короля Пруссии», использовал этот стилистический прием для изложения точек зрения воображаемых героев.</p>
    <p>Трудно представить, что Франклин приобрел бы сегодняшнюю популярность, если бы сначала не освоил писательство. Будь то бизнес, наука или государственное управление, убедительным и великим Бенджамина Франклина неизменно делала его способность хорошо писать. Его отличали не только количество написанного или природный талант, но и то, как он практиковался. Решение выделить составляющие искусства письма и отдельно тренировать его элементы позволило Франклину освоить этот навык в молодом возрасте и применять его к другим занятиям, которыми он прославился позже. Столь тщательный анализ и продуманная практика формируют основу для четвертого принципа суперобучения — упражнений.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Химия обучения</p>
    </title>
    <p>В химии есть полезное понятие — стадия определения скорости химической реакции. Если процесс протекает в несколько последовательных стадий, а продукты одной реакции становятся реагентами для другой, то самую медленную часть этой цепочки реакций и называют стадией определения скорости. Именно от нее зависит общее время, необходимое для протекания всей реакции. Готов поспорить: обучение часто работает аналогично, и его определенные аспекты образуют узкое место, диктующее скорость, с которой вы в целом приобретаете новый опыт.</p>
    <p>Возьмем, к примеру, математику. Ее изучение формирует комплексный навык, образуемый многими составляющими. Чтобы объявить о своем знании математики, следует освоить фундаментальные понятия, запомнить алгоритмы решения задач определенных типов и знать, в каких контекстах они применяются. Однако в основе этой способности — умение справляться с арифметикой и алгеброй, без которых невозможно решать поставленные задачи. Если у вас хромает арифметика или вы небрежны в алгебре, то ответы получатся неверными, даже если вы в совершенстве освоили сложные понятия.</p>
    <p>При изучении иностранного языка «стадией определения скорости реакции» может оказаться словарный запас. Количество предложений, которые вы способны успешно произнести, зависит от того, сколько слов вы знаете. Если их слишком мало, то поговорить о многом не получится. Если бы вы сумели внезапно ввести в свою активную базу данных сотни новых слов, то беглость речи резко возросла бы, даже если ваше произношение, грамматика или другие лингвистические познания остались бы неизменными.</p>
    <p>Данная стратегия объясняет необходимость выполнения упражнений. Определив этап, определяющий скорость вашего обучения, вы сможете изолированно работать конкретно над ним. А поскольку именно от него зависит ваша общая компетентность в данном навыке, совершенствуясь в нем, вы станете прогрессировать быстрее, чем если бы пытались практиковать все аспекты навыка сразу. Именно таков был подход Франклина, который позволил ему быстро улучшить писательские навыки: он вычленил компоненты общего навыка; выяснил, что именно имеет значение конкретно в его ситуации; придумал «умные» способы включения этого в свою практику. Таким образом, Франклин совершенствовался эффективнее, чем если бы просто потратил много времени на письмо.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Упражнения и познавательная нагрузка</p>
    </title>
    <p>Этапы обучения, от которых зависит его общая скорость, — то есть влияние на скорость выработки сложного навыка одного из его компонентов — являются мощной причиной для применения упражнений. Однако это не единственный довод. Даже если нет ни одного изолированного аспекта навыка, который сдерживает вашу эффективность, выполнение упражнений все равно пригодится.</p>
    <p>Дело в том, что при отработке сложного навыка когнитивным ресурсам (вниманию, памяти, усилиям и т. д.) приходится распределиться по многим различным аспектам задачи. Именно об этом писал Франклин, указывая, что должен учитывать не только логику своей аргументации, но и выбор слов, и стиль изложения. Тут таится ловушка обучения: чтобы улучшить результаты в одном аспекте, возможно, придется уделять ему так много внимания, что пострадают другие части работы. Но если вы оцениваете только общий прогресс, то возможно его замедление, и тогда, совершенствуясь в одном определенном компоненте, вы станете отставать в целом.</p>
    <p>Упражнения позволяют решить эту проблему. Они упрощают навык настолько, чтобы вы сумели сосредоточить свои когнитивные ресурсы на одном аспекте. Когда Франклин сфокусировался на восстановлении последовательного содержания эссе, которое он читал несколько дней назад, его занимала последовательность идей, гарантирующих написание хорошего эссе, и он совсем не беспокоился о подборе слов, грамматике и аргументах.</p>
    <p>Проницательные читатели, вероятно, заметили некое несоответствие между этим и предыдущим принципами. Целенаправленная практика включает в себя работу над целостным навыком, наиболее близким к будущей реальной ситуации, а упражнения тянут в противоположном направлении. Тренировка делит целенаправленную практику на части, и вы отрабатываете только изолированный компонент. Как разрешить это противоречие?</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Целенаправленный подход с последующими упражнениями</p>
    </title>
    <p>Напряженность, возникающую между непосредственным обучением и выполнением упражнений, можно устранить, если рассмотреть последние как чередующиеся этапы в более обширном цикле. Ошибка многих академических стратегий — игнорирование контекста или абстрагирование от него в надежде, что при освоении достаточного количества компонентов навыка удастся осуществить успешный перенос. Суперученики же часто используют то, что я называю целенаправленным подходом с последующими упражнениями.</p>
    <p>Первым их шагом служит попытка практиковать непосредственно навык. Выясняется, где и как он будет использоваться, а затем воспроизводится, насколько это возможно, максимально близкая к реальности ситуация. Упражняйтесь в языке, фактически говоря на нем. Изучите программирование, написав программу. Совершенствуйте писательские навыки, сочиняя эссе. Такая изначальная направленность и последующий цикл обратной связи обеспечат решение проблемы переноса.</p>
    <p>Затем нужно проанализировать конкретный навык и выделить компоненты, которые либо определяют общую скорость вашей деятельности, либо являются навыками второго порядка, которые трудно улучшить, потому что сосредоточиться на них мешает множество других обстоятельств. Определив первоочередные компоненты, разработайте подходящие упражнения и практикуйте их отдельно, пока не добьетесь прогресса.</p>
    <p>Последний шаг — вернуться к непосредственной практике и интегрировать в нее то, чему вы научились. Таким образом будут достигнуты две цели. Во-первых, даже в хорошо продуманных упражнениях обнаружатся трудности с переносом, поскольку ранее изолированный навык теперь нужно внедрить в новый, более сложный контекст. Подумайте об этом, как о создании ткани, соединяющей мышцы, которые вы тренировали отдельно от прочих. Вторая функция этого шага заключается в проверке того, насколько были уместны и хорошо спроектированы ваши упражнения. Многие попытки изолированных действий рискуют закончиться неудачей, если тренировка на самом деле направлена не на то, что реально вызвало трудности. Это нормально; обратная связь в данном случае важна: она помогает свести к минимуму время, затраченное на изучение чего-то, не имеющего большого значения для ваших конечных целей.</p>
    <p>Чем ближе к началу процесса обучения вы находитесь, тем короче должен быть этот цикл непосредственной практики и упражнений. Когда вы только начинаете, он отлично сработает даже в рамках одного учебного занятия. Позже, когда вы немного освоите то, чему пытаетесь научиться, понадобится гораздо больше усилий, чтобы заметно улучшить результаты, и тогда потребуются более длительные упражнения. По мере того как вы совершенствуете мастерство, ваше время будет тратиться в основном на упражнения, поскольку знания о том, как сложный навык распадается на отдельные компоненты, станут более детальными и точными, а улучшить любую составляющую станет все сложнее и сложнее.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Тактика проектирования упражнений</p>
    </title>
    <p>При применении этого принципа возникают три основных проблемы. Первая — выяснить, что и когда отрабатывать с помощью упражнений. Вы должны сосредоточиться на аспектах навыка, влияющих на скорость обучения. Улучшение какой составляющей вызовет наибольший прогресс способностей при наименьшем количестве затраченных усилий? Если знания Excel поверхностны, они помешают применять все, что вы знаете, к практическим ситуациям развития бухгалтерских навыков. Ваши языковые способности могут сдерживаться неточным произношением, даже если вы знаете необходимые слова.</p>
    <p>Посмотрите на аспекты навыка, которые вам нужно совмещать. Их трудно улучшить, потому что для этого надо выделить достаточно когнитивных ресурсов. При написании новой статьи вам, возможно, придется совмещать исследования, рассказывание историй, расширение словарного запаса и многое другое — и это может затруднить улучшение одного из аспектов. Определить, в чем именно нужно упражняться, кажется сложным, но на самом деле все может проще, чем вы ожидаете. Главное — экспериментировать. Подумайте, что вас сдерживает; атакуйте свое гипотетически слабое место с помощью нескольких упражнений. Используя целенаправленный подход с последующими упражнениями, вы быстро получите отклик о том, верно ли выбрано направление.</p>
    <p>Вторая трудность, связанная с этим принципом, заключается в разработке упражнений для улучшения навыков. Сложность часто обусловлена невозможностью разработать необходимое упражнение, так как этому мешает уже распознанная собственная слабость. А ведь упражнение должно тренировать нужный компонент без искусственного удаления того, что затрудняет его фактическое применение! Я полагаю, упражнения Франклина были необычными, потому что большинство людей, знающих свои «писательские» недостатки, не пошли бы его путем просто оттого, что не смогли бы придумать способы тренировки навыков второго порядка, таких как убедительное упорядочивание аргументов и успешная имитация стиля письма.</p>
    <p>Наконец, делать упражнения трудно и часто неудобно. Вычленение слабых сторон и изолированная работа над ними требуют мужества. Гораздо приятнее проводить время, сосредоточившись на вещах, в которых вы уже преуспели. Учитывая эту естественную тенденцию, давайте рассмотрим несколько эффективных способов выполнения упражнений, чтобы вы могли начать применять их самостоятельно.</p>
    <subtitle>Упражнение № 1. Выделение временны́х этапов</subtitle>
    <p>Самый простой способ придумать упражнение — вычленить некий отрезок времени в цепочке действий. Музыканты часто практикуют такой вид обучения: они определяют самые трудные фрагменты музыкального произведения и репетируют каждый по отдельности, пока не добьются совершенства. И лишь потом собирают свою музыкальную мозаику из совершенных частей. Спортсмены поступают аналогично: они тренируют навыки, лишь иногда необходимые в игре, например бросок из-под корзины или штрафной удар. На ранней стадии изучения нового языка я часто навязчиво повторяю несколько ключевых фраз, поэтому они быстро оседают в моей долговременной памяти. Ищите те части формируемого навыка, в которых можно выделить определенные этапы с повышенной сложностью или важностью.</p>
    <subtitle>Упражнение № 2. Когнитивные компоненты</subtitle>
    <p>Иногда то, что вы хотите тренировать, не является этапом в применении объемного навыка, а представляет собой конкретный когнитивный компонент. Так, в языке постоянно присутствуют грамматика, фонетика и лексика, но формируют его различные когнитивные аспекты, которыми следует управлять одновременно. Тактика здесь следующая: найти способ упражняться только в одном компоненте, хотя на практике прочие будут применяться одновременно с ним. Изучая китайский язык, я выполнял тональные упражнения, представлявшие собой произнесение пар слов с разной интонацией, и записывал свою речь. Это позволило мне практиковаться в освоении различных тонов быстро, не отвлекаясь на необходимость запоминать, что означают слова или как строить грамматически правильные предложения.</p>
    <subtitle>Упражнение № 3. Подражатель</subtitle>
    <p>Многие творческие навыки достаточно сложно отрабатывать, так как часто не удается практиковать только один аспект в ущерб другим. Так, Франклин не мог улучшить свою способность логически упорядочивать аргументы, не написав целого эссе. Чтобы разрешить эту проблему в своем обучении, возьмите за образец Франклина: сосредоточьтесь исключительно на компоненте, который вам необходим. Это не только сэкономит много времени (вы будете повторять лишь нужную часть), но и уменьшит когнитивную нагрузку, а значит, вы уделите больше внимания улучшению одного данного аспекта. Когда я практиковался в создании портретов, то начал копировать не только фотографии, но и чужие рисунки. Это помогло мне сосредоточиться на навыке точного воспроизведения изображения, не задумываясь о том, как кадрировать сцену и какие детали в нее включать. Для гибких творческих работ последующее редактирование имеет тот же эффект, что и выборочное улучшение одного из аспектов без учета других требований оригинальной композиции.</p>
    <subtitle>Упражнение № 4. Метод увеличительного стекла</subtitle>
    <p>Предположим, вам нужно создать нечто необычное, но вы никак не можете определить часть навыка, пригодную для практики. Как придумать упражнение? Метод увеличительного стекла заключается в том, чтобы потратить на один компонент навыка больше времени, чем обычно. Это снизит общую производительность или увеличит общее время, однако даст возможность уделить бо́льшую часть занятия и когнитивных ресурсов фрагменту навыка, который вы хотите освоить. Я применил этот метод, пытаясь улучшить способность проводить предварительные исследования при написании статей. Я потратил на подготовку примерно в десять раз больше времени, чем раньше. И хотя все остальные составляющие написания статьи никуда не делись, я своим приемом развил новые привычки и применил навыки, о которых узнал.</p>
    <subtitle>Упражнение № 5. Предварительная цепочка</subtitle>
    <p>У суперучеников я неоднократно наблюдал такую стратегию: начать с освоения навыка, для которого у них нет всех требуемых предпосылок. Затем, когда наступит неизбежная неудача, вернуться на шаг назад, изучить одну из основополагающих тем и повторить упражнение. Эта практика слишком жесткого старта и изучения необходимых предварительных условий может быть разочаровывающей, зато она экономит много времени на изучение навыков второго порядка, которые на деле не очень сильно влияют на общую результативность. Эрик Барон, например, начал экспериментировать с пиксельной графикой, просто занимаясь ею. Сталкиваясь с трудностями в определенных аспектах, например в цветопередаче, он возвращался, изучал теорию цвета и повторял свою работу. У Бенни Льюиса аналогичная привычка: начинать беседу с помощью разговорника и только позже изучать грамматику, которая объясняет, как строятся фразы.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Осознанные упражнения</p>
    </title>
    <p>Сама идея упражнений многим кажется толчком в неправильном направлении. Всем приходилось тратить время на выполнение домашних заданий, запоминать факты и проделывать другие совершенно бесполезные процедуры. Так выходит потому, что мы не знаем, зачем практикуемся и как это вписывается в более широкий контекст. Упражнения без контекста поражают своей ненужностью. Однако, как только вы нащупали узкое место, сквозь которое не удается протиснуться, упражнения наполняются новым смыслом.</p>
    <p>В суперобучении, которым управляет сам ученик, а не внешняя сила, упражнения обретают новый смысл. Теперь вам нужно найти способ улучшить процесс обучения и ускорить освоение конкретных вещей, которые кажутся наиболее трудными. В этом смысле упражнения в суперобучении выглядят совсем иначе, нежели в традиционном образовании. Теперь это уже не рутина: тщательно разработанные упражнения для решения более сложной задачи путем разбиения ее на части стимулируют творчество и воображение.</p>
    <p>Любые упражнения трудно выполнять, поэтому многие из нас предпочли бы увильнуть от них. Нам часто приходится отрабатывать задания по предметам, в которых мы и без того чувствуем себя компетентными. Упражнения призваны не только глубоко задуматься о том, что изучается, но и выяснить, что для учащегося является наиболее сложным, и атаковать непосредственно это слабое место, а не сосредоточиваться на наиболее интересном или уже освоенном. Это требует сильной мотивации и готовности к интенсивному обучению.</p>
    <p>Франклин в «Автобиографии» отмечал, как много сделал для того, чтобы тренироваться сочинять: «Я мог выделить время для этих упражнений и для чтения ночью, после работы, или до ее начала утром». Несмотря на то что писательство уже играло заметную роль в его жизни, Франклину все еще приходилось подолгу трудиться под руководством брата в типографии, старательно совершенствуя свое мастерство в немногие свободные часы. Эрик Барон точно так же десятки раз повторял упражнения в пиксельной графике, возвращаясь к освоению предварительных навыков и теории, пока не достиг совершенства.</p>
    <p>Трудность и полезность упражнений связаны с особенностью всех принципов суперобучения: то, что требует для усвоения умственного напряжения, приносит образованию больше пользы, чем то, что дается легко. Но нигде эта черта не видна так отчетливо, как в следующем принципе — закреплении, где сложность задания сама по себе может быть ключом к более эффективному обучению.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава VIII. Принцип 5. Закрепление: научитесь учиться</p>
   </title>
   <epigraph>
    <p>Лучше подождать и вспомнить, сделав над собой усилие, чем снова заглянуть в книгу.</p>
    <text-author>Уильям Джеймс, психолог</text-author>
   </epigraph>
   <section>
    <p>Весной 1913 года математик Годфри Харди получил письмо. В послании содержались краткая пояснительная записка и несколько поразительных сообщений. Письмо написал клерк из бухгалтерии мадрасского портового трастового управления в Индии. Автор утверждал, что он составил теоремы для задач, которые еще не решили лучшие математические умы. Чиновник также сообщал, что у него «нет университетского образования»<a l:href="#n_42" type="note">[42]</a>, а предлагаемые для ознакомления результаты он получил в результате собственных самостоятельных исследований. Эпистола колониального клерка, как выяснилось вскоре, навсегда изменила жизнь Харди.</p>
    <p>Сообщения от сумасшедших любителей, которые утверждали, что добились решения известных задач, профессионалы уровня Харди получали регулярно. Математик пролистал несколько страниц, вложенных в конверт, и отбросил письмо из Индии, как и многие похожие. Однако мельком увиденные уравнения не шли у него из головы. Спустя несколько часов ученый поймал себя на том, что все еще думает о них. Он отыскал конверт в груде мусора и показал письмо коллеге Джону Литтлвуду. За доказательство странных теорем они взялись вместе и с удивлением обнаружили, что некоторые дались им с большим трудом, а в другие, по словам Харди, «едва ли возможно поверить». «Неужели, — подумал он, — это письмо не от сумасшедшего, а совсем наоборот?»</p>
    <p>Формулы были настолько странными и непривычными, что Харди отметил: «Они должны быть правильными, иначе ни у кого не хватило бы воображения их выдумать». В тот день у него возникло слабое подозрение: произошло знакомство с одним из самых блестящих и неординарных математиков всех времен. Звали его Сриниваса Рамануджан.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Гений Рамануджана</p>
    </title>
    <p>Рамануджан был бедным пухлым коротышкой из Южной Индии. Больше всего на свете он любил математику, и эта любовь нередко доставляла ему неприятности. Поскольку он не желал изучать другие предметы, его выгнали из университета. Особую страсть Рамануджан питал к уравнениям. Они были единственным, что его волновало. В свободное время или в очередной раз лишившись работы, он часами просиживал перед своим домом с грифельной доской, на которой играл с формулами. Матери иногда так и не удавалось дождаться к ужину увлекшегося сына, и, отправляясь спать, она выносила и вкладывала ему в руку еду.</p>
    <p>Рамануджан жил за тысячи миль от математических корифеев, и даже найти высококачественные учебники ему было непросто. Настольной книгой Рамануджана стал с трудом добытый том Джорджа Карра Synopsis of Elementary Results in Pure Mathematics («Сборник элементарных результатов чистой математики»). Сам Карр не считается выдающимся математическим гением. Свою книгу он написал для студентов, включил в нее теоремы из разных областей математики, но не привел никаких объяснений или доказательств. Но даже без них сборник Карра стал подспорьем для столь одержимого формулами ученика, как Рамануджан. Он не мог просто скопировать и запомнить, как доказываются теоремы — ему пришлось до всего дойти самому.</p>
    <p>Многие комментаторы того времени, в том числе Харди, полагали: рождение и ранние годы в бедной семье, поздно полученный доступ к серьезной математике непоправимо повредили гению Рамануджана. Однако современные психологические эксперименты вносят нотку оптимизма в оценку той ситуации столетней давности. По современным взглядам, условия, в которых развивался юноша, вполне допустимы в качестве альтернативного способа обучения. У Рамануджана был только обширный список теорем Карра, и ему пришлось практиковать один из самых эффективных методов глубокого понимания предмета, используя только собственную причудливую одержимость математическими уравнениями.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Эффект тестирования</p>
    </title>
    <p>Представьте себя студентом. До экзамена мало времени, и у вас три варианта его распределения. Во-первых, можно еще раз просмотреть изученный материал — свои заметки и книги — и зубрить, сколько успеете, до твердого запоминания и уверенности в себе. Во-вторых, проверить себя: не заглядывая в книгу, попытаться вспомнить, о чем в ней говорится. И, наконец, создать карту понятий — составить диаграмму и включить в нее основные термины, схематично обозначив, как они организованы и связаны с другими элементами. Времени хватит только на один способ. Какой из них предпочесть, чтобы сдать экзамен на отлично?</p>
    <p>Ответ на этот вопрос искали психологи Джеффри Карпик и Джейнел Блант<a l:href="#n_43" type="note">[43]</a>. Исследователи разделили студентов на четыре группы, каждая получила одинаковое время на подготовку. Ученые предложили испытуемым применить разные стратегии: просмотреть текст один раз; просмотреть текст повторно; попытаться вспомнить выученное; составить карту понятий. Участников каждой группы попросили спрогнозировать результат по предстоящему тесту.</p>
    <p>Те, кто выбрал повторный просмотр, рассчитывали на высший балл. Ожидания групп с однократным прочтением материала и составителей карт понятий были чуть скромнее. Те же, кто практиковал свободное запоминание (попытку сохранить в памяти как можно больше, не заглядывая в книгу), оценили результат своего финального выступления пессимистично.</p>
    <p>Фактические результаты, однако, даже не приблизились к прогнозам. Самопроверка — попытка восстановить информацию, не подглядывая в текст, — по эффективности далеко опередила все остальные варианты. Отвечая на вопросы по содержанию текста, практиковавшие свободное запоминание продемонстрировали на 50 % больше информации, удержанной в памяти, чем участники других групп. Как же получилось, что студенты, потратившие годы на получение знаний из первых рук, сумели настолько ошибиться в оценке результативности разных приемов?</p>
    <p>Можно возразить: дело в мере успеха. Принцип целенаправленности утверждает, что перенос труден. А поскольку самотестирование и фактическое тестирование схожи, не исключено, что именно из-за этого метод работает лучше. Если бы использовались разные способы оценивания будущего результата, было бы разумно предположить, что на первое место выйдут повтор материала или составление карты понятий. Карпик и Блант провели другой эксперимент и убедились, что и это объяснение не годится. Заключительным испытанием для испытуемых стало создание карты понятий. Но свободное запоминание оказалось результативнее, чем ее применение для обучения.</p>
    <p>Другим вероятным объяснением эффективности самопроверки служит обратная связь. Пассивно знакомясь с информацией, вы не получаете никаких сигналов о том, что вам уже знакомо, а чего вы не знаете. Тесты обычно предполагают контроль, и это объясняет, почему студенты, практиковавшие самопроверку, превзошли тех, кто составлял карты понятий или дважды просто перечитывал материал. Верно, обратная связь важна, но напомню еще раз: закрепление не сводится исключительно к ее получению. В упомянутых экспериментах студентам предлагалось использовать свободное запоминание, но не сообщалось, что именно они пропустили или в чем ошиблись. Попытка вызвать знание из памяти сама по себе является мощным средством обучения, выходящим за пределы практики или обратной связи.</p>
    <p>Такой взгляд на обучение показывает, как давнишняя книга Карра с ее списками теорем без доказательств могла стать невероятным инструментом для достижения блестящих результатов в математике: главным фактором в этой истории была мотивация Рамануджана. Поскольку у него под рукой не было готовых решений, ему пришлось изобрести собственные варианты, извлечь информацию из собственного разума, а не из книги.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Парадокс изучения</p>
    </title>
    <p>Если лучшая практика закрепления — попытка вспомнить факты и понятия, то почему студенты не понимают этого? Почему многие предпочитают придерживаться создания карт понятий или еще менее продуктивного пассивного повторения, если можно просто захлопнуть книгу и постараться вспомнить как можно больше, приблизив себя к лучшему результату?</p>
    <p>Исследование Карпика предлагает возможное объяснение: люди не способны точно определить, насколько хорошо они чему-то научились. Представление о собственном прогрессе дают подсказки нашего опыта обучения. Эти так называемые суждения об обучении (JOLs<a l:href="#c_39"><sup>{39}</sup></a>) основаны, в частности, на том, насколько свободно мы совершаем действия. Если учебная задача кажется легкой, то мы поверим, что умеем ее решать. Если же задача вызовет затруднения, мы решим, что еще не научились этому.</p>
    <p>Как только изучение чего-либо завершено, JOLs могут оказаться точными. Но уже спустя несколько минут результаты учащихся, применявших стратегии пассивного повторения, оказываются лучше, чем если бы они пытались самостоятельно вспомнить узнанное<a l:href="#n_44" type="note">[44]</a>. Иными словами: вы ощущаете, что учите материал, когда читаете его; при попытке в то же время вспомнить его «из головы» чувство «заучивания» существенно слабее.</p>
    <p>Однако через несколько дней картина радикально меняется: результаты попыток вспомнить выученное в несколько раз превосходят результаты пассивного повторения. Информация, хорошо воспроизводившаяся вскоре после повторения, не проникла в долговременную память и не задержалась в ней — а ведь именно это необходимо для реального обучения.</p>
    <p>Есть еще одно объяснение того, почему студенты выбирают низкоэффективное повторение вместо осознанного припоминания. Учащиеся не могут реально оценить, насколько хорошо знают тему. Однажды Карпик предложил студентам самим выбрать стратегию подготовки. Разумеется, более слабые учащиеся предпочли повторить материал, а приступить к тестированию, когда «будут готовы»<a l:href="#n_45" type="note">[45]</a>. Однако если их заставляли припоминать самостоятельно, результат оказывался лучше, чем когда они начинали отвечать в самостоятельно выбранный момент. Практика поиска информации в памяти всегда продуктивнее, особенно если она сочетается с возможностью свериться с учебником. Припоминание гораздо эффективнее для обучения, чем приемы, которые предпочитает большинство студентов.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Нужны ли трудности?</p>
    </title>
    <p>Отчего же практика поиска сведений в памяти намного результативнее повторного прочтения материала? Один из вариантов ответа находим в концепции психолога Роберта Бьорка<a l:href="#n_46" type="note">[46]</a>. Более трудный поиск в памяти, как считает ученый, ведет к лучшему обучению, если только он увенчался успехом. Тесты на свободное запоминание, в которых учащимся нужно вспомнить столько, сколько они могут восстановить, без подсказки, как правило, дают лучшие результаты, чем тесты на запоминание, в которых имеются подсказки относительно того, что следует вспомнить.</p>
    <p>В свою очередь, тесты на запоминание с подсказками лучше, чем тесты на распознавание, предлагающие выбор из множества готовых ответов и не требующие генерации правильного варианта. Тест, проведенный сразу после изучения чего-либо, меньше влияет на запоминание, чем тест, отложенный на достаточно долгое время (чтобы в нужный момент было нелегко припомнить ответы). Умеренная сложность, не мешающая припоминанию, способствует эффективности.</p>
    <p>Идея желательных трудностей в процессе припоминания дает мощный импульс стратегии суперобучения. Низкоинтенсивные обучающие стратегии обычно предполагают либо меньший, либо более легкий поиск<a l:href="#n_47" type="note">[47]</a>. Увеличение сложности и самопроверка задолго до того, как вы «готовы», более эффективны<a l:href="#n_48" type="note">[48]</a>. И опять вспоминается стратегия Бенни Льюиса — начать говорить на новом языке с первого дня. Этот подход очень сложен, однако исследования показывают, что он эффективнее более простых форм обучения в аудитории. Погружение в сложный контекст означает, что каждый раз, когда Льюису нужно в разговоре припомнить слово или фразу, его мыслительный процесс протекает интенсивнее, чем при выполнении того же самого акта поиска в обстановке аудиторного занятия, и существенно лучше, чем при простом просмотре списка слов и фраз.</p>
    <p>Однако трудность нежелательна, если она делает поиск информации в памяти неосуществимым. Близкая во времени первая проверка имеет ряд преимуществ перед немедленным тестированием. Однако, отложив проверку слишком надолго, информацию можно полностью утратить. Идея заключается в поиске золотой середины: воспроизведение следует отодвинуть достаточно далеко, чтобы все выученное запомнилось глубоко, но не настолько далеко, чтобы все забылось. У проверки, отложенной слишком надолго, проявятся недостатки: она усложнится за счет сокращения числа подсказок и напоминаний, но, вероятно, все равно окажется полезной, так как обеспечит некоторую обратную связь.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Стоит ли сдавать выпускной экзамен еще до начала занятий?</p>
    </title>
    <p>Стандартные цели тестирования заключаются в оценке знаний, приобретенных ранее любым способом. Концепция припоминания переворачивает эту точку зрения с ног на голову: акт проверки не только служит источником обучения сам по себе, но и улучшает его результаты по сравнению с аналогичным по времени повторением материала. Однако это все еще не противоречит общепринятой идее о том, что знания сначала приобретаются, а позже закрепляются или проверяются.</p>
    <p>Интересно наблюдение, известное, как эффект опережающего тестирования: поиск в памяти не только помогает закрепить узнанное ранее, но и служит подготовкой к лучшему обучению<a l:href="#n_49" type="note">[49]</a>. Регулярные проверки имеющейся информации могут облегчить усвоение новых сведений. Это означает, что припоминание работает на пользу будущего обучения, даже когда вспоминать еще нечего!</p>
    <p>Ученые пытались объяснить эффект опережающего тестирования множеством механизмов. Одни исследователи утверждают, что попытка найти неизвестную информацию — скажем, решить задачу с использованием еще не изученного алгоритма — все равно помогает укрепить стратегии поиска, которые, возможно, окажутся востребованными позже. В таком случае попытка получить ответ, которого еще нет в вашем уме, будет похожа на прокладку дороги, ведущей к зданию, которое еще не построено. Пункт назначения пока не существует, но путь, чтобы добраться туда, где он будет, когда его построят, все равно разрабатывается.</p>
    <p>Другие исследователи полагают, что механизм запоминания связан с вниманием. Ваш ум сталкивается с новой задачей. Он автоматически настраивает ресурсы внимания, ищет неизвестную информацию, которая похожа на решение. На самом же деле правильное решение будет найдено позже. Каким бы ни был точный механизм, реальность эффекта опережающего тестирования подразумевает: извлечение изученного из памяти полезно не только, если его применять раньше, чем вы «готовы», но даже до того, как у вас появится возможность правильно ответить.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Что нужно вспомнить?</p>
    </title>
    <p>Вывод ясен: если вам понадобится припомнить что-то, то лучше практиковать извлечение этой информации из памяти. Но в какую информацию вам следует инвестировать время, чтобы она вспомнилась в первую очередь? Поиск в памяти требует меньше времени, чем повторное чтение, но не ускоряет изучения чего-то в общем. А это важный практический вопрос. Никто не успеет овладеть всем.</p>
    <p>Во время моего проекта «Вызов МТИ» я рассмотрел много разных идей. Некоторые из них были связаны с интересующим меня видом программирования, и приоритетом оказалось сохранение именно этих знаний. Другие идеи были тоже интересны, но я не планировал использовать их немедленно, поэтому к припоминанию базовых концепций приложил больше усилий, чем к техническим расчетам.</p>
    <p>Вот еще один пример: восемь лет назад я изучил курс модальной логики<a l:href="#c_40"><sup>{40}</sup></a>. Изначально я не планировал стать логиком и сегодня не сумею доказать теорем по этой дисциплине, но зато смогу объяснить, для чего нужна модальная логика и когда она используется. И если вдруг возникнет ситуация, в которой изученные мной методы будут полезны, я потрачу гораздо меньше времени на их поиск.</p>
    <p>Информация, которую вы захотите запомнить, будет существовать всегда, равно как и та, за которой вы готовы обратиться к справочнику.</p>
    <p>Один из способов закрепления вопроса — практика. Целенаправленность заставляет вспоминать то, с чем часто приходится сталкиваться. Если вы изучаете язык и вам нужно припомнить слово, вы будете практиковаться в припоминании. Если слово никогда вам не понадобится, вы его не запомните. Преимущество данной стратегии заключается в том, что она автоматически приводит к усвоению наиболее востребованных знаний и умений. Информация, которая редко используется или которую легче найти, чем запомнить, не будет задерживаться в памяти. Последнее относится также к тому, что не имеет большого значения.</p>
    <p>Однако полностью положиться на практику тоже не получится. Нельзя использовать знания, которых нет. Например, программист осознаёт необходимость использования определенной функции, но не помнит, как она записывается. Уточнение замедлит ответ, но он в любом случае будет найден. Однако если имеющиеся знания не позволяют определить, в какой момент надо использовать именно эту функцию, то никакие уточнения не помогут. Учтите: за последние два десятилетия безмерно увеличилось количество легкодоступных знаний — в интернете есть всё. И почти любой факт или концепция теперь досягаемы по запросу для всех, у кого есть смартфон. Тем не менее сегодняшний средний человек отнюдь не в тысячи раз умнее людей предыдущих поколений. Возможность легко получить информацию, безусловно, является нашим преимуществом, но она никогда не заменит определенного количества знаний.</p>
    <p>Сама по себе практика не стимулирует контекстного поиска в человеческой памяти, не включает фильтры, отсеивающие непригодные для нашей задачи сведения. Рассмотрим для примера нашего программиста. Существуют два способа решить проблему. Вариант A намного эффективнее, но и Б тоже годится. Однако программисту известен только вариант Б, поэтому он будет применять только его. Вдруг — допустим, из поста на профессиональном форуме — программист узнал о существовании варианта A. Он будет забыт с большой долей вероятности, если только не придется применить его достаточно скоро. Это иллюстрация того, что простое чтение гораздо менее продуктивно, чем повторяющаяся практика припоминания.</p>
    <p>Пример может показаться абстрактным, но я готов поклясться, что описанная ситуация нередка в IT-среде. Посредственных программистов от великих отделяет вовсе не круг проблем, с которыми одни не могут разобраться, а другие щелкают их как орешки. Великие знают десятки способов решения разных задач и могут выбрать лучший для каждой ситуации. Такая широта профессионального диапазона требует определенного количества пассивных знаний, чему, в свою очередь, способствует припоминание.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Как практиковать поиск</p>
    </title>
    <p>Осуществить поиск потерянного в собственной памяти не всегда легко. Затруднены и само усилие, и его реализация. Пусть пассивное повторение не особо эффективно, но зато технически просто: вы открываете книгу и перечитываете материал до тех пор, пока не запомните. Однако во многих книгах (да и на иных ресурсах) нет вопросов, позволяющих удостовериться в усвоении материала. Ниже приведены полезные приемы, которые можно использовать для поиска в памяти сведений практически по любому поводу.</p>
    <subtitle>Прием № 1. Флеш-карты<a l:href="#c_41"><sup>{41}</sup></a></subtitle>
    <p>Флеш-карты — удивительно простой, но эффективный способ установить связи между вопросами и ответами. Старый способ изготовления бумажных карточек для самоподготовки в значительной степени вытеснен системой интервальных повторений, которую я рассмотрю в следующей главе (<a l:href="#g10">принцип 7</a>). Сейчас же скажу: эти программные алгоритмы быстро обрабатывают десятки тысяч «карточек», а также организуют график повторений, которым управляете вы сами.</p>
    <p>Основной недостаток флеш-карт — то, что они очень хорошо работают только для определенного типа извлечения информации из памяти: при наличии соответствия между конкретным сигналом и конкретным ответом. Это отлично подходит для некоторых форм знания, например для запоминания иноязычной лексики или анатомических диаграмм, определений и уравнений. Однако при сильно изменчивой ситуации вылезают все недостатки этого вида практики. Программисты могут запоминать определенные алгоритмы с помощью флеш-карт, но концепции реальных программ часто просто не формулируются в форме «вопрос — ответ», которую предлагают флеш-карты.</p>
    <subtitle>Прием № 2. Свободное припоминание</subtitle>
    <p>Проще всего, прочтя раздел книги или слушая лекцию, попытаться изложить на бумаге все, что удастся вспомнить. Предлагаемое свободное припоминание часто оказывается трудным, даже если текст только что прочитан. Но у этой трудности есть и положительная сторона: заставляя себя вспоминать, вы надолго запомните детали. Например, проводя исследования для этой книги, я часто распечатывал журнальные статьи и складывал их в папку вперемежку с чистыми листами. Закончив читать, я выполнял быстрое упражнение по свободному припоминанию, желая убедиться, что вспомню важные детали, когда придет время писать книгу.</p>
    <subtitle>Прием № 3. Метод вопросника</subtitle>
    <p>Большинство студентов фиксируют (в конспектах, на листочках) основные моменты информации по мере ее получения. Но имеется и другая стратегия конспектирования: перефразировать записанное, переформулировать в виде вопросов, а позже ответить на них. Итак, можно написать: «Великая хартия вольностей была подписана в 1215 году».</p>
    <p>А можно задать вопрос: «Когда была подписана Великая хартия вольностей?» — и поставить рядом ссылку, где найти ответ. Заметки в виде вопросов, а не ответов на них, создают базу для последующего поиска в собственной памяти.</p>
    <p>Одной из моих ошибок при применении этой техники была попытка сосредоточиться на неправильных вещах при постановке вопросов. Я попытался применить этот метод к книге по вычислительной нейробиологии и в итоге сам себя спрашивал, какова скорость срабатывания определенных нейронных цепей или кто предложил конкретную теорию. Такая постановка вопросов оказалась побочным продуктом лени: переформулирование фактического содержания книги в вопросы не показалось мне существенным. Сложнее и полезнее оказалось переформулировать в вопрос главную идею главы или раздела. Поскольку она зачастую завуалирована, то над ней придется размышлять — простого добавления вопросительного знака к некоторым записям будет явно недостаточно. Правило, которое я нашел полезным, — ограничиться одним вопросом на раздел текста. Это поможет заставить себя признать и перефразировать основную идею, а не множить детали, которые потом, скорее всего, окажутся ненужными.</p>
    <subtitle>Прием № 4. Самогенерируемые проблемы</subtitle>
    <p>Описанная тактика лучше всего работает при поиске простой информации — отдельных фактов или объемных идей, почерпнутых из книги или лекции. Однако для выработки навыка этого недостаточно. Программисту мало знать, что означает алгоритм, — надо уметь применить его в коде. То есть при прочтении материала можно придумывать для себя проблемы, чтобы решить их позже. Скажем, узнав о новых методах или приемах программирования, сделайте заметку, чтобы затем опробовать их при решении реальной задачи. Создание списка таких задач подтолкнет к практическому применению этой информации и расширит ваш персональный набор инструментов.</p>
    <subtitle>Прием № 5. Обучение по закрытой книге</subtitle>
    <p>Если отключить возможность поиска подсказок, то способность к припоминанию многократно возрастет практически в любой области. Стратегия создания карты понятий не особо хорошо работала в экспериментах Карпика и Бланта, но реабилитировалась, если испытуемые при создании своей карты не заглядывали в книгу. Мне кажется, если бы студентам изначально предложили действовать подобным образом, то в финальном тесте, который опирался на создание карты понятий, они выглядели бы лучше. Введите в любую практику запрет на возможность посмотреть материал в книге, и информация тут же обратится в знание, содержащееся в голове, а не в справочном руководстве.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Вернемся к Рамануджану</p>
    </title>
    <p>Нельзя отрицать, что Рамануджан был умен. Однако его гению помогали две особенности занятий, характерные для набора инструментов суперученика: интенсивность и практика припоминания. С утра до вечера писать на грифельной доске, пытаясь найти доказательства теорем Карра, было для юноши невероятно тяжелой работой. Но она создала ему трудности, позволившие собрать огромную личную базу инструментов и приемов, пригодившихся в его более поздних математических упражнениях.</p>
    <p>Умение припоминать сыграло важную роль в становлении Сринивасы Рамануджана как математика, но он не единственный, кто воспользовался этой тактикой. Почти в каждой биографии великих гениев и современных суперучеников упоминается та или иная форма поисковой практики. Бенджамин Франклин тренировал свой писательский навык, восстанавливая эссе по памяти. Мэри Сомервилль обдумывала проблемы по ночам, когда у нее не было свечи для чтения. Роджер Крейг упражнялся на вопросах о мелочах, не заглядывая в ответы. Припоминание необходимо, но не достаточно для создания гения.</p>
    <p>Однако не просто воспроизвести, а дать собственный ответ — это только половина цикла. Припоминание станет действительно эффективным, если ответ, выкопанный из памяти, окажется правильным. Мы часто увиливаем от проверки результатов, пока не убедимся в том, что «готовы». Выполнение теста всегда неприятно, потому что мы боимся негативной оценки. Мы тянем до последнего, пока оценка явно не пообещает быть положительной. Мы в состоянии эффективно обрабатывать информацию «про себя», а вот громкое и ясное сообщение вслух нам услышать не всегда легко. Но именно поэтому сторонняя оценка так важна. И это подводит нас к следующему принципу суперобучения — обратной связи.</p>
   </section>
  </section>
  <section id="g9">
   <title>
    <p>Глава IX. Принцип 6. Обратная связь: не уклоняйтесь от ударов</p>
   </title>
   <epigraph>
    <p>У всех есть план, пока им не врежут в челюсть.</p>
    <text-author>Майк Тайсон, боксер-профессионал</text-author>
   </epigraph>
   <section>
    <p>Крис Рок выходит на сцену с узкой лестницы в глубине зала, едва услышит свое имя. В зале аншлаг. Рок — актер, комик, сценарист, режиссер, продюсер: он далеко не новичок в стендап-комедиях<a l:href="#c_42"><sup>{42}</sup></a>, и телесеть HBO делает ему особые предложения. Его выступления напоминают рок-концерты. Энергичная и акцентированная манера подачи текста отличается тем, что Крис повторяет ключевую фразу шутки как припев песни. Ее ритм настолько точен, что сразу чувствуется: сейчас будет что-нибудь смешное. Но когда все, что делает актер на сцене, смешно, как узнать, что его шутки по-настоящему хороши?</p>
    <p>Вдали от переполненных концертных залов и ликующей толпы Рок подходит к микрофону, установленному на скромной кирпичной сцене в Comedy Cellar<a l:href="#c_43"><sup>{43}</sup></a>. В руке — колода карточек с обрывками фраз. Этому приему Криса научил дед-таксист, который по выходным проповедовал в церкви. На карточки удобно записывать новый материал. Сейчас Крис не демонстрирует свой фирменный агрессивный стиль: он в лаборатории и собирается исполнить комедию с точностью эксперимента. Крис прижимается спиной к стене.</p>
    <p>«Сегодня будет не как обычно», — предупреждает Рок ошеломленную толпу. Появления комика не ждали, о его выходе не объявили. «Не по таким ценам, — вдруг шутит Крис, — при этих ценах я мог бы уехать прямо сейчас!» Актер предвидит отклики: «Крис вышел и ушел. Это было хорошо! Он не произносил никаких шуток — но было хорошо!»<a l:href="#n_50" type="note">[50]</a> Продолжая сжимать свои заметки, Рок вновь шутливо предупреждает аудиторию, что нынешняя встреча не будет типичным выступлением Криса Рока — ведь он хочет поработать над новым материалом в контролируемых условиях. «Известность дарит вам около шести минут: вы вызываете интерес зрителей, потому что знамениты, — объясняет он. — А затем приходится возвращаться к самому главному». Рок хочет понять, над чем публика смеется, когда он вовсе не старается быть смешным.</p>
    <p>Метод Рока не уникален. В Comedy Cellar выступали такие корифеи, как Дейв Шаппелл, Джон Стюарт и Эми Шумер — и это всего лишь несколько комиков, которые протестировали здесь свой материал перед небольшой аудиторией, прежде чем выйти в студию в прайм-тайм или встать перед огромным залом. Зачем же выступать в маленьком клубе, если так легко собрать толпу и получить тысячи долларов за выступление? Зачем выходить без объявления, а затем намеренно принижать собственные комедийные способности? Ответ есть: Рок и другие известные комики осознаю́т важность шестого принципа суперобучения — обратной связи.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Сила информации</p>
    </title>
    <p>Обратная связь — один из наиболее последовательных аспектов стратегии суперобучения. Ее получение — один из самых распространенных тактических приемов суперучеников. Такой была простая обратная связь Роджера Крейга, тестирующего себя на Jeopardy! без знания ответа на вопрос. Вот в подходе Бенни Льюиса прослеживается неудобная обратная связь: он обращается к незнакомцам на языке, который начал изучать только накануне.</p>
    <p>Стратегию суперобучения отделяют от более традиционных подходов непосредственность, точность и интенсивность предоставляемой обратной связи. Тристан де Монтебелло мог бы пойти традиционным путем: тщательно подготовить сценарий, а затем произносить речь раз в месяц или два, как это делает большинство ораторов. Вместо этого он нырнул в омут, выступал несколько раз в неделю, перемещался между разными клубами, чтобы собрать разнообразные мнения о своем выступлении. Столь глубокое погружение в обратную связь было некомфортным, но оно уменьшило восприимчивость Тристана к сильному волнению, связанному с выступлением на сцене.</p>
    <p>Обратная связь занимает видное место в исследовании осознанной практики и научной теории приобретения опыта, которую инициировали Андерс Эрикссон и другие психологи. Эрикссон обнаружил, что способность получать мгновенную обратную связь является важным компонентом в достижении экспертных уровней при многих видах деятельности. В отсутствие же обратной связи часто возникает застой — и тогда навык долгое время используется, но не совершенствуется. Иногда отсутствие обратной связи может привести даже к снижению способностей: по мере приобретения опыта и отдаления когда-то накопленных ими вузовских знаний многие врачи начинают хуже лечить пациентов, если только точность диагнозов не дает быстрой обратной связи<a l:href="#n_51" type="note">[51]</a>.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Может ли обратная связь производить негативный эффект?</p>
    </title>
    <p>Важность обратной связи неудивительна: мы все интуитивно ощущаем, что ответ о правильности или неправильности наших действий ускоряет обучение. Но одно из исследований обратной связи принесло интересные данные: больше — не всегда лучше. Гораздо существеннее и более значимо, какого типа эта обратная связь.</p>
    <p>В своей большой работе Авраам Клюгер и Анджело ДеНиси проанализировали сотни исследований о влиянии обратной связи на обучение<a l:href="#n_52" type="note">[52]</a>. Общий ее эффект сочтен положительным, однако более чем в 38 % случаев отклики оказывали негативное влияние. И эта цифра запутывает ситуацию. С одной стороны, обратная связь нужна для получения экспертных результатов — и об этом свидетельствуют научные исследования осознанной практики. Отзывы и оценки также играют заметную роль в проектах суперобучения, и трудно представить, что те окажутся успешными в отсутствие источников откликов. Но, с другой стороны, обзор доказательств не подтверждает, что обратная связь универсально полезна. Как же так?</p>
    <p>Клюгер и ДеНиси утверждают: расхождение обусловлено типом получаемой обратной связи. Она хорошо работает, если может направлять будущее обучение. Если же обратная связь говорит, что вы поступаете неправильно, и подсказывает, как это исправить, то она вообще превращается в мощный инструмент. Но критика часто бьет по самолюбию и тогда вызывает противоположный результат.</p>
    <p>Похвалу как распространенный тип обратной связи часто используют школьные учителя. Одобрение радует учеников, но если оно неверно сформулировано, обычно вредит дальнейшему обучению. Если отзыв содержит оценку личности («Ты такой умный!» или «Ты ленивый»), он, как правило, негативно влияет на обучение. Даже обратная связь с полезной информацией должна быть правильно обработана, чтобы стать мотиватором и инструментом для обучения.</p>
    <p>Клюгер и ДеНиси отметили: в некоторых исследованиях, показавших отрицательное влияние обратной связи, содержатся пояснения о ее неконструктивном использовании. Испытуемые отвергли полученное сообщение, снизили планку, ранее выставленную самим себе, либо вообще отказались от учебной задачи. Исследователи отмечают: тот, кто дает обратную связь, должен быть значимым для оцениваемого: отзыв сокурсника или преподавателя создает важную социальную динамику, а не просто несет информацию о том, как улучшить ваши способности.</p>
    <p>В этом исследовании я нахожу существенными следующие мысли. Обратная связь полезна, но она может привести и к противоположным результатам, если обрабатывается ненадлежащим образом или не содержит полезной информации. То есть при поиске обратной связи суперученик должен быть начеку в отношении двух вероятностей: чрезмерного реагирования на неинформативный отзыв (как на положительный, так и на отрицательный) и полезности полученной оценки (с отрешением от всего остального). Все встреченные мной суперученики не реагировали без разбора на любой отклик. Эрик Барон, например, не уделял внимания каждому комментарию и критике ранних проектов своей игры. Во многих случаях он просто игнорировал чужое мнение, которое противоречило его ви́дению.</p>
    <p>При неправильном применении обратная связь отрицательно влияет на мотивацию, причем как чрезмерно негативная, так и гипертрофированно позитивная. Суперученики должны сбалансировать отклики, обеспечив уровень мотивации, соответствующий текущему этапу их обучения. Мы все инстинктивно избегаем резкой, неконструктивной критики, но исследование поддерживает стратегию Рока игнорировать положительную обратную связь, которую автоматически провоцировала его популярность.</p>
    <p>Еще один интересный вывод ученых объясняет, почему часто усилия по поиску откликов недостаточны. Обратная связь неудобна. Она может быть жесткой и вследствие этого расхолаживающей, что не полезно. Выступление с шутками на сцене комедийного клуба, вероятно, один из лучших способов преуспеть в стендап-комедии. Но не исключено, что опыт окажется ужасающим, поскольку неловкое молчание публики глубоко застревает в памяти. Точно так же пугает необходимость говорить на новом языке, так как привычная способность общаться при этом резко снижается.</p>
    <p>Боязнь негатива часто доставляет даже больше неудобств, чем сама обратная связь. В результате прогрессу препятствует не столько сам по себе отрицательный отзыв, сколько страх услышать слова, которые заставят смутиться. Тогда окажется проще погрузиться в самую тяжелую среду. Если обратная связь изначально очень негативна, она все равно уменьшит ваше нежелание приступить к работе. Обратная связь позволит приспособиться к себе потом, даже если изначально представляется чересчур суровой и неполезной.</p>
    <p>Действия по организации обратной связи требуют уверенности в себе, решимости и настойчивости. Отсутствие этих качеств объясняет, поэтому многие самостоятельные ученики не стремятся искать интенсивную обратную связь, которая вроде бы должна привести их к более быстрым результатам. Люди предпочитают «уклоняться от ударов» и не пользоваться потенциально огромным, но очень некомфортным источником обучения. Суперученики быстро приобретают навыки, потому что ищут агрессивную обратную связь, тогда как другие выбирают более слабые формы или вообще отказываются от нее.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Какая обратная связь вам нужна?</p>
    </title>
    <p>В различных типах учебных проектов обратная связь проявляется в разных формах. Чтобы научиться хорошо выступать в стендап-комедиях и писать компьютерные программы, нужны очень отличающиеся друг от друга виды обратной связи. В изучении высшей математики и иностранных языков полученные отклики используются по-разному.</p>
    <p>Способы лучшей обратной связи зависят от того, что вы пытаетесь выяснить. Поэтому, я думаю, важно рассмотреть различные типы откликов и то, как каждый из них можно применить и развивать. Анализируя получаемую обратную связь, вы убедитесь, что используете ее наилучшим образом, а также увидите ее ограниченность. В частности, я хочу рассмотреть три типа обратной связи: на основе результатов, информационную и корректирующую.</p>
    <p>Обратная связь на основе результатов является наиболее распространенным и во многих ситуациях единственно доступным типом отзывов. Информационная обратная связь также довольно распространена, но при ее использовании важно верно оценивать ситуацию. Иногда допустимо получить отзыв по отдельным частям предмета изучения, а иногда отклик возможен только по целостным результатам. Корректирующую обратную связь найти сложнее всего, но ее применение ускоряет обучение наиболее эффективно.</p>
    <subtitle>Обратная связь по результатам: вы делаете что-то неправильно?</subtitle>
    <p>Первый и наименее детализированный тип обратной связи — отклик на результаты. Он сообщает, насколько хорошо вы преуспеваете в целом, но не дает никакой информации о том, что вы делаете лучше или хуже. Такой вид обратной связи может прийти в виде оценки: уд/неуд.; вариант A, Б или В — или в виде комплексного отзыва по многим решениям сразу.</p>
    <p>Аплодисменты или тишина в зале после выступления Тристана де Монтебелло представляют собой обратную связь на основе результата. Она сообщает, совершенствуется он или нет, но не объясняет, как ему исправить недостатки. Каждый предприниматель получает такого рода отзыв, когда его новый продукт попадает на рынок. Продажи могут идти исключительно хорошо или никак, но эта оценка касается продукта в целом, а не отдельных аспектов. Цена слишком высока? Маркетинговое сообщение было недостаточно ясным? Упаковка непривлекательна? Отклики и комментарии клиентов могут дать ключ к разгадке, но в конечном счете успех или неудача любого нового продукта — это сложный набор факторов.</p>
    <p>Такой тип обратной связи получить легче всего, и даже отзыв, не содержащий конкретных данных о достоинствах или недостатках, может оказаться полезным. Так, в одном исследовании обратная связь касалась задания по проверке остроты зрения. Она способствовала обучению, даже когда входила в чересчур большие блоки, чтобы получить какую-либо значимую информацию о правильных или неправильных ответах<a l:href="#n_53" type="note">[53]</a>.</p>
    <p>Многие проекты, которые полностью лишены обратной связи, легко изменить для получения широкомасштабного отзыва. Эрик Барон, например, вел блог для публикации отчетов о работе над своей игрой и через комментарии получал отклики по предыдущим проектам. Ему не давали подробной информации о том, что именно нужно изменить, но даже простое погружение в среду, которая обеспечивала контакты с потребителями, было для него полезным.</p>
    <p>Обратная связь на основе результатов улучшает обучение посредством нескольких механизмов. Один из них — обозначение мотивационного ориентира. Если имеется цель набрать определенное качество откликов, то они обеспечат актуальную информацию. Другой механизм демонстрирует сравнительные достоинства различных методов. Если вы быстро прогрессируете, то можете продолжать в том же духе, если прогресс тормозится — вы увидите, что нужно изменить в текущем подходе. Хотя результат такой обратной связи не полный, она часто является единственным доступным видом и все еще может сильно влиять на скорость обучения.</p>
    <subtitle>Информационная обратная связь: что вы делаете не так?</subtitle>
    <p>Следующая обратная связь — информационная. Она сигнализирует, что́ вы делаете неверно, но не говорит, как это исправить. Общение на иностранном языке с его носителем, который не знает вашего разговорного языка, является упражнением с информационной обратной связью. Ваш собеседник может растеряться, если вы неправильно употребите слово. Он, скорее всего, не подскажет правильный вариант, но даст понять, что вы ошиблись.</p>
    <p>Тристан де Монтебелло получает от аудитории общую оценку. Бонусом также может оказаться живая информационная обратная связь о том, как выступление протекало — от момента к моменту. Эта шутка сработала? Моя история им скучна? Реакция заметна в отвлеченных взглядах или в фоновой болтовне на протяжении всей речи. Стендап-эксперимент Рока также является одним из видов информационной обратной связи. По реакции зала он понимает, принимается анекдот или нет. Однако зрители не могут подсказать, как сделать выступление смешнее: он комик, а они — нет.</p>
    <p>Данный вид обратной связи легко получить, если в режиме реального времени имеется доступ к ее источнику. Допустим, программисту приходят сообщения об ошибках. Они вызваны тем, что его программа плохо написана. Возможно, автору не хватило знаний. Но по мере накопления отзывов и их учета при устранении проблем число ошибок изменяется (причем как в меньшую, так и, не исключено, в бо́льшую сторону).</p>
    <p>Собственная оценка имеет право быть в любых условиях, и в некоторых случаях она почти так же эффективна, как и обратная связь, полученная от других. Рисуя картину, просто посмотрите: улучшают изображение мазки вашей кисти или отдаляют от того, что вы намеревались передать? Такого рода отклик нередко возникает в результате прямого взаимодействия с окружающей средой и часто хорошо сочетается с третьим принципом — целенаправленностью.</p>
    <subtitle>Корректирующая обратная связь: как вы можете исправить то, что делаете неправильно?</subtitle>
    <p>Лучшая обратная связь — корректирующая. Она не только показывает, <emphasis>что</emphasis> вы делаете неправильно, но и демонстрирует, <emphasis>как</emphasis> это исправить. Часто такого рода отзыв поступает только от тренера, наставника или учителя. Однако при использовании правильных учебных материалов вы получите его автоматически. Так, во время «Вызова МТИ» я все время перемещался между заданиями и их решениями. В итоге, получив ответ, я знал, верный он или неверный, а также чем именно мой предыдущий ошибочный ответ отличался от правильного. Аналогичным образом флеш-карты и другие формы активного отзыва обеспечивают корректирующую обратную связь.</p>
    <p>Педагоги Мария Руиз-Примо и Сьюзан Брукхарт утверждают: «Лучшая обратная связь информативна и полезна. Оптимальная обратная связь указывает на различие между текущим и желаемым состоянием обучения и помогает учащимся сделать шаг к его улучшению»<a l:href="#n_54" type="note">[54]</a>.</p>
    <p>Отзыв обычно не самодостаточен: он требует участия учителя, эксперта или наставника, который может определить ваши ошибки и исправить их. Иногда возможность искоренения недочетов стоит усилий, необходимых для поиска таких людей. Тристан де Монтебелло работал с Майклом Гендлером — и наставник помог ему с выступлениями перед публикой, указав на недостатки, которые наверняка остались бы незамеченными, если бы де Монтебелло готовился самостоятельно или получил обратную связь от менее опытного слушателя.</p>
    <p>Этот тип откликов превосходит другие виды обратной связи: на основе результатов и информационную. Однако порой корректирующая обратная связь ненадежна. Тристан де Монтебелло часто получал противоречивые советы после выступления; одни слушатели советовали ему замедлить темп речи, другие — ускорить. В этой ситуации может оказаться полезным платный репетитор, потому что он определит точную природу вашей ошибки и исправит ее с наименьшими потерями с вашей стороны. Самостоятельность суперобучения вовсе не означает, что его лучше всего проводить в полном одиночестве.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Дальнейшие замечания по типам обратной связи</p>
    </title>
    <p>Есть несколько моментов, на которые стоит обратить внимание. Во-первых, «обновлять» обратную связь, переходя от слабой формы к сильной, следует осторожно. К тому же это не всегда возможно. Для перехода от отзывов на основе результатов к информационным откликам нужна обратная связь по каждому элементу. Если вы получаете целостную оценку, то попытка превратить ее в информационную обратную связь приведет, скорее всего, к негативным результатам.</p>
    <p>Дизайнеры игр знают, что не все замечания тестировщиков следует принимать во внимание. Вместо заявлений по существу они могут критиковать цвет персонажа или фоновую музыку. Игроки же вообще оценивают игру в целом, поэтому зачастую не могут предложить информативную обратную связь. Если же ответы тестировщиков основаны на целостном впечатлении от игры, а не от каждого ее аспекта в отдельности, то попытка потребовать большей конкретности может пробудить лишь бурную фантазию тех, кто дает отзыв.</p>
    <p>Аналогично — корректирующая обратная связь требует «правильного» ответа или оценки признанного эксперта. Если таковых нет, попытка превратить информационный отзыв в корректирующий может выдать неправильное изменение за улучшение. По мнению де Монтебелло, советы большинства людей были ему не очень полезны, но его интересовало их содержание. И если одна и та же речь вызывала различные реакции, то он понимал: впереди много работы. Когда же комментарии стали более однородны, Тристан понял, что нащупал что-то важное. Данный факт иллюстрирует, что суперобучение — не просто максимизация обратной связи, но и умение избирательно игнорировать некоторые ее элементы. Понимание особенностей различных типов обратной связи помогает выбрать правильную стратегию для проекта суперобучения.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Насколько оперативной должна быть обратная связь?</p>
    </title>
    <p>Не последний вопрос в исследовании обратной связи — насколько она должна быть быстрой? Как лучше — получить информацию о своих ошибках немедленно или через некоторое время? В целом, как показали исследования, вне лабораторных условий немедленная обратная связь предпочтительнее. Джеймс Кулик и Чен-Лин Кулик сделали обзор литературы о сроках обратной связи. Они утверждают: «Немедленная обратная связь эффективнее, чем отсроченная — это обычно обнаруживают прикладные исследования с использованием реальных аудиторных опросов и настоящих учебных материалов»<a l:href="#n_55" type="note">[55]</a>. Опытный исследователь Андерс Эрикссон тоже склоняется в пользу немедленной обратной связи. Так она помогает в выявлении и исправлении ошибок, а также коррекции деятельности в качестве реакции на отзыв<a l:href="#n_56" type="note">[56]</a>.</p>
    <p>Лабораторные же исследования показывают, что отсроченное предоставление правильного ответа обычно более эффективно. Самое простое объяснение такого результата заключается в том, что повтор вопроса и ответа вызывает повторное, отодвинутое во времени обращение к информации. Если это объяснение верно, то немедленная обратная связь должна лучше всего сочетаться с отложенным повторением (или дальнейшим тестированием), поскольку укрепляет вашу память в сравнении с единичным предъявлением информации. В следующей главе я подробнее расскажу об интервале и о том, как он влияет на вашу память.</p>
    <p>Несмотря на противоречивые мнения о сроках обратной связи, я в целом рекомендую более быструю обратную связь: так скорее распознаю́тся и исправляются ошибки. Но существует риск получить отзыв еще до того, как вы попытаетесь ответить на заданный вопрос или решить названную проблему. Прежние исследования сроков обратной связи чаще показывали нейтральное или негативное влияние отклика на обучение. Однако экспериментаторы демонстрировали испытуемым правильный ответ еще до того, как те заканчивали отвечать на вопрос<a l:href="#n_57" type="note">[57]</a>. Это означало, что учащиеся часто могли скопировать правильный ответ, а не пытаться получить его самостоятельно. Слишком ранний отклик превратит вашу эффективную практику припоминания в пассивный повтор, который, как мы уже знаем, менее действенен для обучения. Для трудных задач я предлагаю установить таймер, чтобы побудить себя серьезно подумать о сложных проблемах, прежде чем сдаться и подсмотреть правильный ответ.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Как улучшить обратную связь</p>
    </title>
    <p>Теперь вы видите важность обратной связи для учебных усилий. Я объяснил, почему отзыв, особенно полученный со стороны, иногда может производить негативный эффект. Я также показал, что три типа обратной связи — по результатам, информационная и корректирующая — имеют разные сильные стороны и предпосылки. Их наличие делает каждый из видов по-своему эффективным. Теперь же я хочу сосредоточиться на некоторых конкретных тактиках, которые вы можете применить для получения лучшей обратной связи.</p>
    <subtitle>Прием № 1. Подавление «шума»</subtitle>
    <p>Каждый раз, получая обратную связь, вы приобретаете полезную информацию вместе с «шумом» — случайными факторами, на которые не стоит обращать внимания. Скажем, пытаясь повысить свои способности к писательству, вы пишете статьи и публикуете их в интернете. Бо́льшая часть из них не привлекает особого внимания, но если такое случается, то провоцируют это совершенно неожиданные и неподвластные вам факторы.</p>
    <p>Например, текст принимается мигрировать по сетям после того, как его перепостил «правильный» человек. Разумеется, дело в качестве вашего письма тоже, но и случайностей немало, поэтому нужно быть осторожным, чтобы не основываться лишь на одном источнике данных. «Шум» при попытке повысить мастерство является реальной проблемой: из-за него для получения той же информации (как хорошо писать) надо проделать много лишней работы. Изменяя и фильтруя потоки обратной связи, выбирая среди них достойные, вы уменьшите «шум» и получите больше значимых сигналов.</p>
    <p>Звуковики знают, что человеческая речь попадает в определенный диапазон частот, в то время как «белый шум» распространяется по всему спектру. Поэтому с помощью своей аппаратуры они могут усилить сигнал, поддерживая частоты, которые встречаются в человеческой речи, и подавить все остальное. Метод шумоподавления, используемый в обработке звука, называется фильтрацией. Один из способов отфильтровать звук — применить промежуточные прокси-сигналы. Они не гарантируют стопроцентного успеха, но, как правило, улучшают чистоту звука в интересующем нас диапазоне за счет устранения некоторых шумов. Схожим способом можно применить трекинг-код, чтобы узнать, какой процент открывших вашу статью дочитывает ее до конца. Эти сведения не покажут, плох или хорош ваш текст, но в любом случае они будут информативнее, чем исходные данные трафика.</p>
    <subtitle>Прием № 2. Попадание в зону наилучшего восприятия</subtitle>
    <p>Обратная связь — это информация. Чем больше информации, тем больше возможностей для обучения. Научная ценность информации основана на том, насколько предсказуемо для вас ее содержание. Если вы знаете, что успех гарантирован, отзыв сам по себе ценности для вас не представляет. Качественная обратная связь делает противоположное: сообщает то, что трудно предвидеть, и, таким образом, предоставляет больше информации.</p>
    <p>На ваше обучение это влияет путем создания дополнительных трудностей. Многие интуитивно избегают неудач и потому отстраняются от любой информации: она ведь может оказаться неполезной. Однако более распространена противоположная проблема — быть слишком успешным. Суперученики тщательно настраивают свою среду так, чтобы нельзя было точно предсказать, добьются они успеха или потерпят неудачу. Если им не везет слишком часто, то они упрощают проблему, чтобы заметить момент, когда всё сделают правильно. Если побед существенно больше, чем провалов, то суперученики усложняют задачу или поднимают планку, чтобы определить успешность различных подходов. В принципе, нужно избегать ситуаций, в которых ваша работа всегда оценивается только хорошо или только плохо.</p>
    <subtitle>Прием № 3. Метаобратная связь</subtitle>
    <p>Типичная обратная связь — это оценка деятельности: ваша отметка за контрольную работу говорит о том, насколько хорошо вы знаете материал. Однако есть еще один тип реакции, который, возможно, даже полезнее, — метаобратная связь. Она касается не деятельности, а успеха стратегии, которую вы используете для обучения.</p>
    <p>Одним из важных видов метаобратной связи является скорость обучения. Она свидетельствует о том, как быстро вы учитесь или, по крайней мере, как быстро совершенствуетесь в каком-то аспекте мастерства. Шахматисты могут отслеживать рост своих рейтингов Эло<a l:href="#c_44"><sup>{44}</sup></a>. Студенты по результатам LSAT<a l:href="#c_45"><sup>{45}</sup></a> могут видеть свои достижения на пробных экзаменах. Изучающие язык — оценить словарный запас или ошибки, допущенные при письме или в разговоре.</p>
    <p>Есть два способа использования этого инструмента. Первый — решить, когда пора сосредоточиться на применяемой стратегии, а когда — экспериментировать с другими методами. Если скорость обучения замедлилась до минимума, значит, отдача текущего подхода уменьшается, и вы скорее извлечете выгоду из других видов упражнений, препятствий или среды. Второй способ применения метаобратной связи состоит в сравнении двух методов исследования. Во время проекта «Вызов МТИ» я часто брал вопросы из разных подтем и еще до экзамена параллельно пробовал разные подходы. Что у вас сработает лучше: сразу попытаться ответить на вопросы или сперва потратить немного времени и убедиться, что вы усвоили основные понятия? Единственный способ выяснить это — проверить скорость обучения.</p>
    <subtitle>Прием № 4. Высокая интенсивность, быстрая обратная связь</subtitle>
    <p>Иногда самый простой способ улучшить обратную связь — получать ее чаще и в большем объеме. Это особо справедливо, если режим обучения по умолчанию содержит небольшие или относительно редкие отзывы. Стратегия де Монтебелло по совершенствованию публичных выступлений в значительной степени опиралась на гораздо более частые выходы на сцену, чем у большинства ораторов. Языковое погружение Льюиса предоставляет ему информацию о произношении в тот момент, когда большинство студентов еще не произнесли ни слова. Высокоинтенсивная, быстрая обратная связь дает информационное преимущество, но чаще всего еще и преимущество эмоциональное. Боязнь получить негативный отклик часто может сдерживать вас больше, чем что-либо еще. Бросаясь в интенсивную обратную связь, вы можете почувствовать себя некомфортно, но преодолеете это первоначальное ощущение гораздо быстрее, чем если бы ждали отклика месяцы или годы.</p>
    <p>Пребывание в такой ситуации провоцирует вас заниматься более интенсивно. Знать, что вашу работу оценят, — это невероятный мотиватор, чтобы сделать все возможное и даже больше. Такая мотивационная составляющая способна даже перевесить информационное преимущество высокоинтенсивной обратной связи.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>За пределами обратной связи</p>
    </title>
    <p>Получить обратную связь не всегда легко. Если вы воспринимаете ее как характеристику своей личности, а не сведения о ваших навыках, полученный удар запросто превратится в нокаут. В реальной жизни возможность контролировать условия обратной связи предоставляется редко. Лучше начать принимать удары пораньше и вырабатывать привычку правильно на них реагировать: тогда судьба не выиграет с разгромным счетом. Даже кратковременная обратная связь может оказаться стрессовой. Но как только вы к ней немного привыкнете, вам станет легче реагировать на нее не слишком эмоционально.</p>
    <p>Суперученики используют это в своих интересах, получая огромное количество отзывов, так что им удается отделить «шум» от подлинного сигнала. Однако оценивающие информативные отклики полезны, если вы извлекаете из них уроки. Забывание — неотъемлемая часть человеческой природы, поэтому недостаточно просто учиться; вам нужно еще и сберечь информацию. Это подводит нас к следующему принципу суперобучения — запоминанию. Мы обсудим стратегии, которые гарантируют, что выученные уроки не будут забыты.</p>
   </section>
  </section>
  <section id="g10">
   <title>
    <p>Глава X. Принцип 7. Запоминание: не наполняйте дырявое ведро</p>
   </title>
   <epigraph>
    <p>Память — это остаток мысли.</p>
    <text-author>Дэниел Уиллингэм, когнитивный психолог</text-author>
   </epigraph>
   <section>
    <p>Найджел Ричардс только что выиграл чемпионат мира по скраблу, проводившийся в бельгийском городке Лувен-ла-Нёв. Победа сама по себе не слишком удивительна: Ричардс уже трижды одерживал победу и успел стать легендой в кругу эрудитов-конкурентов. Внимание привлекали как его мастерство в игре, так и личностные особенности. Но в этот раз новозеландец, родной язык которого английский, обошел всех во французской версии чемпионата. А это гораздо сложнее даже по формальным признакам. Серьезные английские словари содержат примерно 200 тысяч словарных записей, а французские предлагают почти вдвое больше, около 386 тысяч действительных словоформ<a l:href="#n_58" type="note">[58]</a>. Для оценки масштабов победы важно еще и то, что Ричардс не говорит по-французски.</p>
    <p>Найджел Ричардс родился и вырос в Крайстчерче, выучился на инженера. Приобщился к скраблу поздно: ему было уже почти тридцать. С окладистой бородой и в солнцезащитных очках в стиле ретро он похож на Гэндальфа и Наполеона Динамита<a l:href="#c_46"><sup>{46}</sup></a> одновременно. Мать поощряла интерес своего взрослого сына к игре: «Найджел, ты не особенно хорошо владеешь словом и не выиграешь, но хотя бы чем-то займешься»<a l:href="#n_59" type="note">[59]</a>. Несмотря на пессимистичное напутствие родительницы, Ричардс дошел до побед на конкурсной сцене, причем некоторые даже полагают, что он величайший игрок.</p>
    <p>Скрабл основан на принципе кроссворда. Изначально у каждого игрока есть случайным образом вынутые из мешка семь квадратиков с буквами, из которых надо сложить слова. Новые слова должны соединяться с уже выложенными на доске. Хорошему игроку необходима память на любые слова — не только самые простые, бытовые, но и на малоизвестные и редкие, которые пригодятся из-за их длины или нечасто встречающихся букв. Средний игрок быстро запоминает двухбуквенные слова, в том числе необычные: аа (особый лавовый поток) или ое (буря с ветром на Фарерских островах). Однако для успешного выступления в турнире требуется запомнить почти все короткие слова, а также более длинные, из семи и восьми букв, поскольку, использовав все свои семь букв за один ход, игрок получает бонус в пятьдесят очков («бинго» на жаргоне скрабла).</p>
    <p>Как и другие соревновательные игры, турнир по скраблу использует систему синхронизации. Опытные игроки умеют не только составлять правильные слова из имеющихся фишек, но и быстро находить пробелы на игровом поле и вычислять, какие слова наберут наибольшее количество очков. В этом отношении Ричардс является мастером: получив фишки C, D, H, L, R, N и один пробел (он может быть использован для любой буквы), Найджел проигнорировал очевидный вариант CHILDREN (дети), связал несколько пересекающихся слов и заработал более высокий балл за слово CHLORODYNE (название лекарства). Виртуоз!</p>
    <p>Ричардс молчалив и держится особняком. Он не дает интервью, кажется, совершенно не заинтересован в славе, богатстве или даже в объяснении того, как он добивается своих результатов. Даже участие в соревнованиях в Бельгии, ненадолго привлекшее к нему внимание международных СМИ, Ричардс счел предлогом для велосипедного путешествия по Европе. На подготовку к победе Найджел потратил всего девять недель. В финальном матче, одолев франкоязычного Шелика Рекаве из Габона, он удостоился овации — зал встал, — но триумфатору, чтобы поблагодарить аудиторию, понадобился переводчик.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>В чем секрет Найджела Ричардса?</p>
    </title>
    <p>Чем больше я читал об этом незаурядном человеке, тем больше он меня интриговал. Ричардс был так же загадочен, как и его невероятные мнемонические способности. Он упорно отказывает в интервью и на редкость лаконичен в описаниях своих методов. После его победы в Лувен-ла-Нёв один репортер спросил, есть ли у него какие-то специальные приемы запоминания слов. «Нет», — односложно ответил Ричардс. Раз уж он не разглашает свои стратегии, то, возможно, какие-то раскопки дадут ключ к разгадке?</p>
    <p>Первое, что я обнаружил: победа Ричардса в Бельгии выглядела поразительной, но не была беспрецедентной. Ранее были игроки, которые тоже выигрывали мировые чемпионаты, толком не зная языка соревнований. Скрабл особенно популярен в Таиланде, и два бывших чемпиона мира Панупол Суджаяакорн и Пакорн Немитрмансук владеют только разговорным английским (которого, как говорилось выше, для успеха в скрабле мало). И все же причина их победы проста: запоминание слов на родном языке и запоминание слов для скрабла — это разные мнемонические навыки.</p>
    <p>В разговорном языке важны смысл, произношение и восприятие слова. В скрабле это все не имеет значения; слова в игре — просто комбинации букв. Поэтому Ричардс смог выиграть во французский скрабл, не говоря по-французски: сама игра не сильно отличалась от английской, ему просто нужно было запоминать разные сочетания букв. Носитель языка, конечно, имеет преимущество, так как многие варианты написания ему знакомы. Но для него все равно останется большое количество загадочных и незнакомых слов для запоминания, а уж умение переставлять буквы в правильные позиции на доске и анализировать варианты для достижения максимального числа очков остается неизменным для любого языка.</p>
    <p>Следующим кусочком пазла, который я собирал, оказалось то, что скрабл — не единственное занятие, увлекающее Ричардса. Его любовь — езда на велосипеде. Действительно, когда-то давно, еще на родине, он после работы оседлал велосипед, крутил педали всю ночь, преодолел более двухсот миль от Крайстчерча до Данидина и после бессонной ночи с утра начал турнир. Найджел выиграл, побежденные конкуренты предложили подвезти его домой. Чемпион вежливо отказался и предпочел вернуться в Крайстчерч опять в седле, провести в пути еще одну бессонную ночь и в понедельник утром выйти на работу<a l:href="#n_60" type="note">[60]</a>. Поначалу это представлялось просто чудачеством — наряду с домашней стрижкой и нежеланием давать интервью. Однако теперь я полагаю, что именно в езде на велосипеде скрываются ключи к разгадке некоторых его тайн.</p>
    <p>Езда на велосипеде, конечно, не является грандиозной мнемонической техникой, иначе основным соперником Ричардса в скрабле стал бы Лэнс Армстронг<a l:href="#c_47"><sup>{47}</sup></a>. Тем не менее любовь к велосипеду демонстрирует черту личности Ричардса, которая присутствует и у суперучеников: настойчивость и интенсивность, выходящие за рамки того, что считается нормальным вложением усилий.</p>
    <p>Страсть Ричардса, как оказалось, также хорошо согласуется с другими чертами его методов, которые мне удалось обнаружить. Он читает длинные списки слов, начиная с двухбуквенных, а затем движется по нарастающей. «Езда на велосипеде помогает, — объясняет он, — я мысленно прохожусь по спискам»<a l:href="#n_61" type="note">[61]</a>. Он читает словарь, сосредоточившись исключительно на комбинациях букв, игнорируя определения, грамматические времена и множественное число. Затем, записав слова по памяти, он повторяет их снова и снова, когда в течение нескольких часов едет на велосипеде. Этот аспект также соответствует методу, который является общим для других суперучеников и который присутствовал в других принципах обучения: активном запоминании и повторении. Припоминая слова, Ричардс путем активной практики превращает свою и без того неординарную память в совершенно неповторимую.</p>
    <p>Есть и другие подсказки относительно причин успехов Ричардса: он фокусируется на памяти, а не на анаграммах (перестановке букв для создания новых слов); он движется в разных направлениях, начинает с коротких слов, переходит к длинным и возвращается обратно; он утверждает, что помнит слова визуально, поскольку не в состоянии вспомнить их, когда они произносятся. Все эти нюансы немного проливают свет на то, что происходит в сознании Ричардса, но при этом порождают больше вопросов, чем появляется ответов.</p>
    <p>Сколько раз Найджелу надо прочитать слова из списка, прежде чем он сможет мысленно повторить их? Организованы ли слова каким-то образом или просто перечислены в алфавитном порядке? Является ли он ученым с исключительными способностями и более низким, чем обычно, общим интеллектом, или мы видим всесторонне развитого гения, а запоминание слов для игры в скрабл — лишь один из его впечатляющих талантов? Что, если его интеллект довольно средний, а победы в скрабле являются результатом крайней преданности игре? Вероятно, мы никогда не получим ответов на эти вопросы.</p>
    <p>Я, конечно, не исключаю, что разум Ричардса просто иначе запрограммирован или лучше приспособлен для запоминания, чем мой. В конце концов, ничто из обнаруженного в его методе не является настолько оригинальным, чтобы серьезные игроки в скрабл не знали об этом. И все же Ричардс полностью доминировал в соревновании. Подозреваю, частичным объяснением этого может служить еще и настойчивый характер, который позволяет ему часами ездить на велосипеде и мысленно просматривать списки. Какими бы талантами Найджел ни обладал, у него, похоже, есть задатки суперученика, которые я описал выше. И как бы там ни было, сам Ричардс подтверждает скорее последнее, чем первое: «Это тяжелая работа, и вы должны быть преданы учебе»<a l:href="#n_62" type="note">[62]</a>. В другой раз он продолжил свою мысль: «Я не уверен, что здесь есть секрет — это просто вопрос запоминания слов»<a l:href="#n_63" type="note">[63]</a>.</p>
    <p>Вряд ли слова, заученные для игры в скрабл, необходимы в жизни. Тем не менее память имеет здесь большое значение. Программисты должны помнить синтаксис языка, на котором пишут код. Бухгалтеры — знать налоговые ставки, правила отчетности и законодательство. Юристы — хранить в памяти нормативные акты и судебную практику. Врачи — свободно ориентироваться в симптомах различных болезней и взаимодействии лекарств. Без памяти нельзя обойтись, когда речь идет о понимании, интуиции или практических навыках. Способность понять, как что-то работает или как применить определенную технику, бесполезна, если вы не можете запомнить. Чтобы однажды заученные вещи не исчезли из вашей головы, требуются определенные стратегии. Однако прежде чем обсуждать приемы, давайте посмотрим, почему запоминать так сложно.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Почему так трудно все запомнить?</p>
    </title>
    <p>Ричардс — это, конечно, крайность, однако его история ставит многие важные вопросы и заставляет искать на них ответы. Как сберечь информацию? Как защитить от забывания с трудом добытые факты и навыки? Как хранить приобретенные знания и легко актуализировать их именно тогда, когда они нужны? Чтобы понять процесс заучивания, нужно разобраться, как и почему вы забываете.</p>
    <p>Забывание ранее усвоенных знаний — постоянная проблема педагогов, студентов и психологов. Таяние знаний влияет и на работу, которую вы делаете. В одном исследовании сообщалось, что чем больше стаж врачей, тем хуже они лечат, так как знания, полученные в мединституте, постепенно забываются, несмотря на то, что многие годы вроде бы были востребованы. Вот цитата из реферата: «Считается, что врачи с опытом накопили знания и навыки в течение многих лет практики и, следовательно, должны оказывать высококачественную помощь. Однако имеющиеся данные свидетельствуют о том, что существует обратная зависимость между количеством лет, в течение которых врач практикует, и качеством оказываемой им медицинской помощи»<a l:href="#n_64" type="note">[64]</a>.</p>
    <p>Герман Эббингауз<a l:href="#c_48"><sup>{48}</sup></a> в одном из первых психологических опытов в истории потратил годы на запоминание бессмысленных слогов — примерно так же, как Ричардс запоминает слова для игры в скрабл, — и тщательно отслеживал свою способность вспомнить их позже. Из этого оригинального исследования, в дальнейшем подтвержденного более надежными опытами, Эббингауз вывел кривую забывания. Она показывает, с какой скоростью память освобождается от изученных вопросов: самый крутой спад — сразу после запоминания. Однако, отметил Эббингауз, количество утраченных знаний сокращается с течением времени. Наш ум — это дырявое ведро; однако бо́льшая часть отверстий сконцентрирована ближе к верху, поэтому снизу вода вытекает медленнее.</p>
    <p>За прошедшие годы психологи определили по меньшей мере три доминирующие теории, объясняющие, почему наш мозг забывает многое из изученного: разрушение, помехи и забытые подсказки. Специалисты еще не определились с точным механизмом, обеспечивающим долговременную память человека, но эти три идеи хотя бы частично объясняют, почему мы склонны забывать выученное, и дают представление о том, как лучше сохранить то, что мы узнали.</p>
    <subtitle>Разрушение: со временем забывается</subtitle>
    <p>Первая теория забывания гласит: воспоминания распадаются со временем. Кажется, что эта идея соответствует здравому смыслу. Мы помним последние новости и то, что узнали на прошлой неделе, гораздо яснее, чем в прошлом месяце. Узнанное в текущем году вспоминается с гораздо большей точностью, нежели события десятилетней давности. При таком понимании забывание — просто неизбежное проявление воздействия времени. Воспоминания неумолимо утекают от нас, подобно песку в часах, по мере удаления от прошедших событий.</p>
    <p>Приведенная теория претендует на целостность, однако у нее есть недостатки. Многие живо помнят события из раннего детства, но при этом не могут вспомнить, что ели на завтрак в прошлый вторник. С описанным схожи, по-видимому, модели, в которых вещи запоминаются и забываются безотносительно времени, прошедшего с момента их первоначального изучения: яркие и значимые события легче вспомнить, чем банальную или случайную информацию. Даже если наши воспоминания подвержены разрушению, то кажется крайне маловероятным, что время — единственный разрушающий фактор.</p>
    <subtitle>Помехи: запись новых воспоминаний «поверх» старых</subtitle>
    <p>В основе концепции помех лежит другая идея: наши воспоминания, хранящиеся в мозге, в отличие от файлов в компьютере, перекрывают друг друга. Таким образом, схожие воспоминания конкурируют. Например, изучая программирование, вы узнаете, что такое for loop (цикл с фиксированным числом итераций, повторов), и запомните его как «повторное выполнение чего-либо». Позже вы познакомитесь с while loops, recursion, repeat-until loops и go-to statements. Программисты всего мира называют эти процессы по-английски: это проще, чем переводить на родной язык.</p>
    <p>Итак, каждый из этих процессов имеет свое отношение к повторному выполнению. И это нарушает вашу способность правильно воспроизвести то, что происходит в цикле for loop. У помех такого рода есть по крайней мере два аспекта: проактивность и ретроактивность.</p>
    <p>Проактивное вмешательство происходит, если ранее усвоенная информация затрудняет получение новых знаний. Представьте: «пространство», где эта информация должна разместиться, уже занято. Запоминать ее становится просто некуда! Именно это происходит, если вам никак не удается вспомнить значение слова, а оно уже имеет в вашем уме другую ассоциацию.</p>
    <p>Возьмем, к примеру, понятие отрицательного подкрепления в психологии. Слово «отрицательное» в данном контексте имеет значение «отсутствующее», а не «плохое», поэтому отрицательное подкрепление — это поощрение поведения посредством удаления чего-либо, скажем, изначального причинения боли и прекращения ее в ответ на прекращение «неправильного» действия. Однако самое первое усвоенное вами значение слова «отрицательный» — «плохой» — давно существует в вашем сознании, поэтому новый вариант смысла оказывается непросто усвоить, зато легко неверно приравнивать отрицательное подкрепление к наказанию.</p>
    <p>Ретроактивная помеха противоположна: она действует, когда изучение чего-то нового «стирает» или подавляет старую память. Любой, кто выучил испанский язык, а затем попытался освоить французский, знает, насколько это может оказаться сложным: французские слова сами слетают с языка, хотя вы собирались говорить по-испански.</p>
    <subtitle>Забытые сигналы: запертая коробка без ключа</subtitle>
    <p>Третья теория забывания гласит: многие воспоминания существуют, но недоступны. Суть этой теории в том, чтобы заставить человека извлечь из памяти что-то, в ней точно имеющееся. Мы не используем все долгосрочные воспоминания одновременно: процесс извлечения информации запускается в ответ на соответствующий сигнал. Если одно из звеньев этой цепи разорвется (в результате физического разрушения или помех воспроизведения), то данный блок памяти станет недоступным. Но если сигнал удастся восстановить или найти альтернативный путь к информации, мы сумели бы вспомнить больше.</p>
    <p>Интуитивно это объяснение представляется правдивым: вспомните, часто нужное слово «вертится на языке», мы его знаем, но не можем произнести немедленно. Существует предположение, что повторное изучение происходит быстрее первоначального, потому что повтор схож с ремонтными работами, а первоначальное изучение — это сооружение совершенно новой конструкции. Забытые сигналы, таким образом, представляются весьма вероятным частичным, если не полным, объяснением забывания.</p>
    <p>Утраченные подсказки тоже полностью не объясняют провалов в памяти. Многие современные исследователи считают, что акт запоминания — это не пассивный процесс. Попытка вспомнить факты, события или знания представляет собой реконструкцию. Сами воспоминания часто модифицируются или даже усиливаются в процессе запоминания. Не исключено, что «потерянные» воспоминания, которые удается извлечь с помощью новых сигналов, на самом деле являются измышлениями. Это кажется особенно вероятным в случае «восстановленных» свидетельских показаний: даже очень яркие воспоминания, в подлинности которых субъект не сомневается, могут оказаться неверными<a l:href="#n_65" type="note">[65]</a>.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Как предотвратить забывание?</p>
    </title>
    <p>Забывание — не исключение, а базовая настройка мозга. Суперученики разработали различные стратегии для преодоления этой жизненной неизбежности. Глобально они применяют две разных группы методов для решения схожих проблем. Первый набор удержания знаний призван сохранить узнанное на первой неделе, чтобы не пришлось все учить заново на последней. Это особенно важно для интенсивных усилий суперобучения, таких как изучение языка Бенни Льюисом и запоминание мелких фактов для Jeopardy! Роджером Крейгом. В этих областях объем информации настолько велик, что забывание возникает почти сразу. Второй набор методов имеет отношение к устойчивости навыков и знаний после завершения проекта: как только язык изучен до уровня, который вас удовлетворяет, как не забыть его полностью через пару лет?</p>
    <p>Некоторые суперученики, такие как Крейг, предпочитали применять комплексные электронные системы — оптимизировать память с помощью алгоритмов. Эти системы сложны. Ричардс же, похоже, предпочитал базовые системы, успешные благодаря простоте.</p>
    <p>Вам нужно выбрать простые мнемонические приемы, обеспечивающие выполнение ваших целей. Во время интенсивного изучения языка увеличение словарного запаса часто означает, что принести пользу могут системы интервальных повторений. Но в других случаях лично я предпочитал вести беседы, так как способность общаться на новом языке была для меня важнее. Однако этот метод не всем подходит. С некоторыми предметами мне повезло больше: практикуя постоянно необходимые навыки, я позволял себе что-то забыть, а потом выучить заново.</p>
    <p>Мои подходы, вероятно, далеки от теоретического идеала, но в итоге они могут оказаться неплохи: при них меньше возможностей для совершения ошибок и их легче придерживаться. Однако они всегда связаны с одним из четырех механизмов: интервальным запоминанием, автоматизацией процесса, избыточным заучиванием или мнемоникой. Давайте рассмотрим каждый из этих приемов запоминания и постараемся осознать их совершенно разные и своеобразные проявления в несхожих проектах суперобучения.</p>
    <subtitle>Механизм запоминания № 1. Интервалы: повторите, чтобы запомнить</subtitle>
    <p>Вот один из советов по обучению, который поддерживается многочисленными исследованиями: если хотите запомнить надолго — не зубрите. При долгих перерывах между занятиями вызубренное может забыться, но зато осмысленное и понятое сохранится навечно. Именно с зубрежкой мне приходилось осторожничать во время «Вызова МТИ». После первых нескольких занятий я специально переключился с одного предмета на несколько параллельных, так как хотел свести к минимуму негативное влияние зубрежки на память.</p>
    <p>Если вы готовы потратить десять часов, чтобы выучить что-то, разумнее распределить их на десять дней, чем с утра плотно усесться за письменный стол. Но очевидно: если промежуток между занятиями составит не сутки, а неделю, то краткосрочные эффекты начнут перевешивать долгосрочные. А если интервал между занятиями составит десять лет, то, вполне возможно, ко второму уроку вы полностью забудете усвоенное на первом.</p>
    <p>Для некоторых суперучеников поиск точки компромисса между длинными и короткими интервалами стал самоцелью. Короткий интервал — падает эффективность; длинный — забывается узнанное. Многие суперученики для сохранения наибольшего количества знаний с наименьшими усилиями применяют систему интервальных повторений (СИП). СИП стала главным средством, которое помогло Роджеру Крейгу запомнить мелкие факты для игры в Jeopardy! а я широко использовал эту систему при изучении китайского и корейского языков. Общий принцип СИП лежит в основе многих популярных программ для изучения языка: Pimsleur, Memrise и Duolingo. Они удобны, так как от пользователя требуется только запустить их — далее все будет происходить автоматически. Программы же с открытым исходным кодом (типа Anki) как инструмент предпочтительны для экстремальных суперучеников, которые хотят выдавить из своего занятия еще капельку эффективности.</p>
    <p>СИП — удивительный инструмент, но довольно узкого применения. СИП идеально сочетается со стилем флеш-карт, на которых знание выражено в вопросе и единственном ответе. Труднее применить СИП к более объемным областям знаний, которые опираются на сложные информационные ассоциации, создаваемые только через реальную практику. Но и тут для некоторых задач СИП является подходящим инструментом. Так, авторы популярного учебного пособия для студентов-медиков считают СИП пригодным для обучения, поскольку будущий врач должен запомнить и постоянно держать в голове множество важнейших вещей, и стратегия забывания и повторного заучивания в таком случае оказывается чересчур дорогостоящей, в том числе с точки зрения траты времени<a l:href="#n_66" type="note">[66]</a>.</p>
    <p>Интервальное повторение не требует сложного программного обеспечения. Как показала история Ричардса, напечатать списки слов, читать их, а затем мысленно повторять, уже не держа список перед глазами, — это невероятно мощная техника. Точно так же полезно практиковать навык условно регулярно. Через год после изучения языков я решил убедиться, что не забыл их. Я запланировал полчаса разговорной практики раз в неделю по видеосвязи в Italki — онлайн-сервисе для обучения и общения на разных языках с партнерами по всему миру. Я следовал этой схеме около года, а потом сократил практику до одного раза в месяц в течение еще двух лет.</p>
    <p>Не знаю, был ли придуманный мной график идеальным: у меня появились другие, не худшие возможности для практики. Но в любом случае Italki — это лучше, чем вообще ничего. В противном случае навыки могли просто атрофироваться. Когда дело доходит до закрепления, нельзя позволить лучшему стать врагом достаточно хорошего.</p>
    <p>Еще одна стратегия применения интервалов отлично работает со сложными навыками — полурегулярное обновление проектов. Я склонялся к этому подходу для знаний, полученных во время проекта «Вызов МТИ». Я больше всего хотел сохранить навык написания кода, а это крайне сложно при получасовом занятии раз в неделю. Полурегулярное обновление плохо тем, что иногда приходится довольно сильно отклоняться от оптимальных интервалов. Тем не менее, если вы готовы слегка подучиться и компенсировать забытое, обсуждаемый метод все равно лучше, чем полный отказ от практики. Также полезны заранее запланированные варианты повторения, поскольку они напоминают, что обучение — не однократная акция, а процесс, продолжающийся всю жизнь.</p>
    <subtitle>Механизм запоминания № 2. Процедура автоматизации процесса</subtitle>
    <p>Почему о чем-то освоенном раз и навсегда люди говорят, что это «как езда на велосипеде», а не «как запоминание формул тригонометрии»? Расхожее выражение коренится в более глубоких неврологических реалиях, чем кажется на первый взгляд. Очевидно, что процедурные навыки (езда на велосипеде) хранятся в памяти иначе, чем декларативные знания (формулировка теоремы Пифагора). Это различие между <emphasis>знанием как</emphasis> и <emphasis>знанием что</emphasis> имеет различные последствия для долгосрочной памяти. Процедурные навыки типа вечного умения ездить на велосипеде утрачиваются гораздо труднее, чем знание, которое требует явного стимула для извлечения<a l:href="#n_67" type="note">[67]</a>.</p>
    <p>Данное открытие надо использовать. Согласно одной из доминирующих теорий обучения, большинство навыков приобретается поэтапно — начиная с декларативного и заканчивая процедурным (когда вы больше практикуетесь). Прекрасный пример такого декларативно-процедурного перехода — машинопись. Когда вы только осваиваете клавиатуру, то должны запомнить расположение букв. Каждый раз, намереваясь ввести слово, вы должны думать о буквах, из которых оно состоит, помнить их место на клавиатуре, правильно перемещать палец и нажимать на клавишу. Процесс может затянуться, если вы забудете, где находится та клавиша. Прежде чем ввести букву, вам придется посмотреть на клавиатуру. Однако с практикой необходимость смотреть на руки будет возникать все реже, и через некоторое время вы перестаете думать о литерах и движениях пальцами. Некоторые пользователи вообще не думают о буквах и печатают без отрыва целые слова. Такие процедурные навыки достаточно надежны и, как правило, сохраняются гораздо дольше, чем декларативные знания. Подтверждение — в коротком наблюдении.</p>
    <p>Если вы действительно хорошо печатаете, то для быстрого ответа на вопрос, где находится буква ц, вам надо расположить руки, как над клавиатурой, или хотя бы вообразить ее. Именно так я и поступил, когда набирал этот абзац. С точки зрения рассматриваемой теории произошло следующее: основная точка доступа к знанию (точная память о расположении клавиш) исчезла, и сигнал направился к более прочным процедурным знаниям, закодированным в движениях. То же самое происходит при частом введении пароля или пин-кода: его бывает сложно назвать, но легко воспроизвести привычные движения пальцев.</p>
    <p>Процедурные знания хранятся дольше, и это подсказывает полезные творческие приемы. Вместо равномерного усвоения большого объема знаний старайтесь чаще вычленять базовый набор информации: так она сохранится гораздо дольше. Таким оказался неожиданный побочный эффект моего совместного с другом проекта по изучению языка. Нам пришлось говорить только на новом языке, а это означало, что основной набор фраз и моделей предложений повторялся так часто, что ни один из нас никогда их не забудет. Для группы слов или фраз, используемых реже, данное утверждение неверно, но начальные фразы бесед забыть почти невозможно. Классический подход к изучению языка, в котором студенты переходят от элементарных слов к более сложным конструкциям, обходит этот прием. Поэтому основные шаблоны запоминаются недостаточно хорошо, чтобы храниться в памяти годами без повторной практики.</p>
    <p>Неспособность превратить основные навыки в процедурные была главным недостатком моих первых крупных усилий по самообразованию — проекта «Вызов МТИ». Однако я смог учесть их в своих последующих проектах по изучению языка и рисованию портретов. «Вызов МТИ» действительно преследовал выработку математических и программистских навыков, которые часто повторяются. Но то, что они в итоге стали процедурными, произошло скорее случайно и не отразило моего сознательного решения автоматизировать умения, наиболее важные для компьютерных наук.</p>
    <p>Бо́льшая часть навыков, которые мы изучаем, не полностью автоматизирована. Многие из них требуют активного поиска в сознании. Например, вы не особо задумываетесь, перенося переменные из одной части уравнения в другую. Но если речь пойдет об экспонентах или тригонометрии, придется подумать дольше. Некоторые навыки в силу их природы вообще нельзя полностью автоматизировать: они всегда будут требовать доли сознательного мышления. И это создает интересную смесь знаний: часть из них останется довольно стабильной в течение долгого времени, а другие забудутся.</p>
    <p>Одна из стратегий применения этой концепции сводится к тому, чтобы до завершения практики автоматизировать определенный объем знаний. Другой подход состоит в дополнительных усилиях по автоматизации навыков, которые послужат в качестве ориентиров или точек доступа для других знаний. Вы можете стремиться к полной автоматизации процесса, с которого начнете работу над новым проектом, например, чтобы преодолеть сложности в написании компьютерной программы. Эти стратегии являются несколько умозрительными, но, я думаю, есть много способов, которыми суперученики обеспечат декларативно-процедурный переход знаний в будущем.</p>
    <subtitle>Механизм запоминания № 3. Избыточное изучение: практика за пределами совершенства</subtitle>
    <p>Избыточное изучение — хорошо изученный психологический феномен: практика, необходимая для выработки устойчивого навыка<a l:href="#n_68" type="note">[68]</a>. Избыточное изучение увеличивает продолжительность сохранности воспоминаний. Обычно испытуемым дают задание — разобрать-собрать автомат или эвакуироваться по тревоге — и отводят достаточно времени для однократного верного выполнения. Время от старта до финиша считается фазой обучения. Затем испытуемым разрешают еще немного потренироваться. Поскольку навык уже освоен, скорость не повышается. Однако избыточное обучение может продлить долговечность навыка.</p>
    <p>В типичной для избыточного обучения обстановке продолжительность его эффектов бывает довольно короткой. Удлинение практики на одном занятии дает дополнительно неделю или две сохранности воспоминаний. Таким образом, избыточное обучение имеет скорее краткосрочный эффект: нечто полезное для навыков, таких как первая помощь или протоколы реагирования на чрезвычайные ситуации, которые редко практикуются, но должны сохраняться в памяти между регулярными тренировками.</p>
    <p>Но я подозреваю, что избыточное обучение может повлечь и долгосрочные последствия, если сочетается с интервальным повторением и автоматизацией в гораздо более длинных проектах. Так, мой опыт рисования портретов мыслительный процесс при отображении лиц, который я освоил в Vitruvian Studio, повторялся так много раз, что мне трудно его забыть. А ведь я практиковался всего месяц! Точно так же некоторые рефлексы, выработавшиеся во время занятий программированием или математикой, вполне живы — с тех пор, когда я занимался проектом «Вызов МТИ». В прошедшие годы практики у меня не было, но рефлексы оказались шаблонами и во время обучения повторялись гораздо чаще, чем было необходимо для их адекватного применения в то время: они входили компонентами в более сложные задачи.</p>
    <p>Избыточное обучение прекрасно согласуется с принципом целенаправленности. Целевое использование навыка часто включает в себя чрезмерное использование основных способностей, которые устойчивы к забыванию даже спустя годы. При академическом изучении дисциплин практика распределяется более равномерно, охватывая всю учебную программу до минимального уровня компетентности в каждой области, не учитывая разное значение подтем для практического применения. Многие из тех, кого я знаю и кто выучил язык в процессе многолетнего формального обучения, имеют гораздо более впечатляющий словарный запас или знание грамматических нюансов, чем я, обучавшийся методом погружения. Однако те же люди могут спотыкаться о довольно простые фразы: они изучали каждый факт и навык равномерно, а не заучивали меньшее подмножество самых распространенных разговорных шаблонов.</p>
    <p>Кажется, есть два основных метода для использования чрезмерного обучения. Первый — основная практика, постоянная и уточняющая главные элементы навыка. Такой подход хорошо работает в паре с погружением или работой над обширными (в отличие от интенсивных) проектами после завершения начальной фазы суперобучения. Переход от обучения к практическим действиям может фактически включать в себя более тонкую форму обучения, которую не следует сбрасывать со счетов, как и простое применение ранее усвоенных знаний.</p>
    <p>Вторая стратегия — продвинутая практика, поднимающаяся на один уровень над определенным набором навыков. Основные части навыков низкого уровня повторяются при применении в чем-то более трудном. Изучение алгебры студентами продемонстрировало вторую стратегию. Большинство из них спустя годы забыли массу когда-то выученного<a l:href="#n_69" type="note">[69]</a>. Это случилось либо из-за действительной утраты информации, либо потому, что забылись сигналы и она стала недоступной. Интересно, что скорость забывания оказалась одинаковой и для лучших, и для более слабых студентов; лучшие помнили больше, чем слабые, но скорость забывания материала была одинаковой. Одна группа, однако, не показала столь резкого снижения памяти: те, кто специализировался на исчислениях. Это подтверждает, что переход на продвинутый уровень позволил более раннему навыку стать «переученным», что частично предотвратило забывание.</p>
    <subtitle>Механизм запоминания № 4. Мнемоника: картинка сохраняет тысячу слов</subtitle>
    <p>Последний инструмент, общий для суперучеников, — мнемоника, у которой существует множество стратегий. Все они, как правило, гиперспецифичны, то есть предназначены для запоминания особенных типов информации. Кроме того, они включают в себя преобразование абстрактной или случайной информации в яркие изображения или пространственные карты. Когда работают правила мнемоники, в результаты почти невозможно поверить.</p>
    <p>Раджвир Мина, рекордсмен из Книги рекордов Гиннесса по запоминанию цифр математической константы π, знает это число до 70 000 знаков после запятой<a l:href="#n_70" type="note">[70]</a>. Мастера мнемоники, которые соревнуются на чемпионатах по запоминанию, фиксируют в памяти порядок карт в колоде менее чем за шестьдесят секунд или повторяют стихотворение дословно всего через минуту или две от начала заучивания. Эти достижения весьма впечатляют и могут быть изучены каждым, у кого достаточно терпения, чтобы повторить их. Но как они работают?</p>
    <p>Один полезный мнемонический прием известен как метод ключевых слов. Слово из иностранного языка преобразуется в созвучное ему на родном языке. Например, возьмем французское chavirer (опрокинуть) и произнесем его как английское словосочетание shave an ear (брить ухо). Последнее послужит эффективным сигналом для напоминания исходного слова. Затем я создаю мысленный образ, который сочетает в себе звуковую версию иностранного слова и образ его перевода в фантастической и яркой обстановке: она причудлива, ее трудно забыть. В данном случае я представил себе гигантское бородатое ухо, сбривающее бороду в опрокидывающейся лодке.</p>
    <p>Теперь мне нужно вспомнить, как будет «опрокидывать» по-французски. Я думаю об опрокидывании, вспоминаю сложную картину, которая связана с shave an ear, и, таким образом… chavirer. На первый взгляд этот процесс кажется излишне трудоемким, но он выигрывает от преобразования сложной ассоциации (между случайными звуками и новым значением) в несколько связей, которые гораздо легче запомнить. С практикой каждое преобразование такого типа занимает всего пятнадцать — двадцать секунд и помогает с запоминанием слов на иностранном языке.</p>
    <p>Данный конкретный вид мнемоники подходит для этой цели, но есть и другие, которые годятся для запоминания списков, чисел, карт или последовательностей шагов в процедуре. Для качественного ознакомления с этой темой я настоятельно рекомендую книгу Джошуа Фоера «Эйнштейн гуляет по Луне»<a l:href="#c_49"><sup>{49}</sup></a>.</p>
    <p>Мнемоника эффективна и с практикой становится доступна каждому. Почему же тогда я говорю об этих приемах не в центре главы, а в самом конце? Я считаю, что мнемоника, как и СИП, является невероятно мощным инструментом. И именно в этом качестве они дают новые возможности людям, которые с ними не были ранее знакомы. Однако как человек, потративший много времени на их изучение и применение к реальному обучению, я знаю: они подходят для очень узкой сферы и во многих реальных ситуациях просто не стоят затраченного времени.</p>
    <p>Я считаю, что у мнемоники есть два недостатка. Во-первых, наиболее впечатляющие мнемонические системы (например, для запоминания тысяч цифр математической константы π) также требуют значительных инвестиций. Потом вы сможете легко запоминать цифры, но это не очень нужный навык. У нас есть бумага и гаджеты — все приспособились к тому, чтобы не держать цифры в памяти. Второй недостаток: вспоминание с помощью мнемонического правила часто не так автоматизировано, как при непосредственном запоминании чего-либо.</p>
    <p>Выучить иноязычное слово с помощью мнемоники лучше, чем не помнить его вообще, но его актуализация слишком медленна и не позволит свободно формировать предложения из мнемонически запоминаемых слов. Таким образом, мнемоника служит звеном к трудной для запоминания информации, но обычно не становится последним шагом в создании воспоминаний, которые будут храниться вечно.</p>
    <p>Мнемоника, следовательно, является невероятно мощным, но одновременно хрупким инструментом. При выполнении задачи, требующей запоминания насыщенной информации в специфическом формате, особенно ради достаточно длительного ее использования (недели или месяцы), мнемонические приемы позволят добиться того, что вы считали невероятным. Они могут послужить даже промежуточной стратегией для облегчения первоначального сбора информации. Я нашел их полезными для изучения языка и терминологии, а в паре с СИП они помогают накрепко запоминать все необходимое.</p>
    <p>Действительно, до изобретения бумаги и прочих внешних средств сохранения данных главным приемом была мнемоника. Тем не менее в современном мире, где имеются отличные средства для преодоления забывчивости — например, компьютеры, — мне кажется, мнемоника служит скорее классным трюком, чем основой, на которой следует базировать учебные усилия. Однако есть сообщество суперучеников — ярых приверженцев применения именно традиционных методов, поэтому мое слово не должно быть окончательным вердиктом.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Победа в войне против забывания</p>
    </title>
    <p>Сохранять знания — значит бороться с неизбежной человеческой склонностью забывать. Процесс присущ всем, и нет никакого способа избежать его полностью. Тем не менее некоторые стратегии — интервальное повторение, автоматизация, избыточное обучение и мнемоника — противостоят вашим темпам забывания и в итоге обусловливают огромную разницу в запоминании.</p>
    <p>Я начал эту главу с обсуждения загадочного мастерства Найджела Ричардса в игре в скрабл. Каким образом ему удается вспомнить в нужный момент так много слов и так быстро выбрать нужные буквы в наборе игровых фишек, скорее всего, останется загадкой. То, что мы знаем о Ричардсе, соответствует образу других суперучеников, которые преуспели в интенсивном запоминании: активное припоминание, интервальное повторение и настойчивое стремление к практике. Имеется ли у кого-то еще желание продвинуться так же далеко, как Ричардс, — вопрос открытый, но с упорной работой и хорошей стратегией победа в битве против забвения кажется вполне вероятной.</p>
    <p>Практика игры в скрабл научила Ричардса запоминать слова, значения которых он не понимает. Но реальная жизнь обычно вознаграждает другим видом памяти — тем, что интегрирует знание в глубокое понимание вещей. В следующем примере мы рассмотрим переход от памяти к интуиции.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава XI. Принцип 8. Интуиция: копайте глубоко, прежде чем строить</p>
   </title>
   <epigraph>
    <p>Не спрашивайте, истинно ли утверждение, пока не поймете, что оно означает.</p>
    <text-author>Эррет Бишоп, математик</text-author>
   </epigraph>
   <section>
    <p>Для всего мира Ричард Фейнман был эксцентричным профессором, лауреатом Нобелевской премии по физике; для своего биографа — гением. Но для прочих знакомых — волшебником. Математик Марк Кац однажды предположил, что в мире существует два типа гениев. Первые — обычные: «Как только мы поймем, что они сделали, то почувствуем уверенность, что тоже могли бы сделать это». Другой тип — маги, чьи умы работают настолько непостижимым образом, что «даже после того, как мы понимаем, что они сделали, процесс, посредством которого они это совершили, остается совершенно неясным». Фейнман, по его мнению, был «магом высочайшего уровня»<a l:href="#n_71" type="note">[71]</a>.</p>
    <p>Фейнман обращался к проблемам, над которыми другим приходилось корпеть по несколько месяцев, и сразу находил решение. В средней школе он участвовал в математических турнирах и часто выдавал ответ еще до того, как задача была сформулирована: соученики только начинали вычисления, а Фейнман уже обводил правильный результат. В колледже он участвовал в математической олимпиаде имени Патнема — победитель получал большую стипендию и оплату обучения в Гарварде. Олимпиада — состязание заведомо сложное, требующее острого ума, а не простого применения ранее усвоенных принципов. Время — также соревновательный фактор, и бывали случаи, когда средний балл ответов был ноль, то есть типичный участник не давал ни одного правильного ответа.</p>
    <p>Фейнман вышел с экзамена рано и занял первое место. Конкуренты были поражены огромным разрывом между результатом Фейнмана и следующих четырех участников в списке. Один из самых известных и авторитетных физиков того времени Нильс Бор, работая над «Проектом Манхэттен»<a l:href="#c_50"><sup>{50}</sup></a>, попросил Фейнмана о встрече. Он хотел услышать идеи молодого аспиранта, прежде чем говорить с другими коллегами. «Он единственный парень, который меня не боится, — объяснил Бор. — [Он] скажет, если моя идея будет сумасшедшей»<a l:href="#n_72" type="note">[72]</a>.</p>
    <p>Магия Фейнмана не ограничивалась физикой. В детстве он чинил радиоприемники: платить взрослому мастеру за ремонт в период Великой депрессии было слишком дорого, но, кроме того, соседи восхищались его мастерством. Однажды он погрузился в свои мысли, пытаясь понять причину жуткого шума при включении радио, и надолго отвлекся от ремонтных работ. Владелец приемника проявил нетерпение: «Что ты делаешь? Ты пришел починить радио, а вместо этого только ходишь взад и вперед!» — «Я думаю!» — последовал ответ. Хозяин рассмеялся: «Он чинит радиоприемники силой мысли!» Такая смелость стала впоследствии отличительной чертой Фейнмана.</p>
    <p>Двадцатипятилетнего Фейнмана пригласили в «Проект Манхэттен». Он придумал себе развлечение: в свободное время вскрывать замки у столов и шкафов начальства. Однажды он в шутку проник в сейф старшего коллеги, где хранились секретные документы по созданию атомной бомбы. В другой раз продемонстрировал свою технику военному чиновнику. Но тот вместо ликвидации пробелов в безопасности предупредил всех, чтобы никто не подпускал Фейнмана к своим рабочим местам. Однако высшую оценку мастерства физика дал местный слесарь: «Боже! Так вы и есть Фейнман — великий взломщик сейфов!»</p>
    <p>Ричард производил впечатление человека-калькулятора. В Бразилии он столкнулся с продавцом абаков<a l:href="#c_51"><sup>{51}</sup></a>, который в качестве рекламы вычислял сложные числа типа кубического корня из 1729,03. Фейнман не только получил правильный ответ — 12,002, но и сильно опередил при этом торговца. Тот еще не вычислил целой части, а физик уже назвал третий знак после запятой. Его способность произвела впечатление на профессиональных математиков, которым он доказывал, что за минуту решит любую задачу, если ее можно сформулировать за десять секунд. И точность будет плюс-минус 10 %. Математики задавали «<emphasis>е</emphasis> в степени 3,3» или «<emphasis>е</emphasis> в степени 1,4», и Фейнман почти сразу выдавал правильный ответ.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Демистификация магии Фейнмана</p>
    </title>
    <p>Фейнман, безусловно, был гением. Многие люди, в том числе его биограф Джеймс Глик, удовлетворились констатацией этого факта. Волшебный трюк особо ослепителен, когда непонятно, как он делается. Вероятно, именно поэтому многие рассказы о Фейнмане повествовали о магии, а не о примененном методе.</p>
    <p>При оригинальном и незаурядном уме и у Фейнмана были пробелы в образовании. Он преуспел в математике и физике, но был беспросветно невежественен в гуманитарных науках. В колледже его оценки по истории находились в нижней пятой части рейтингового списка, по литературе — в нижней шестой, а по изобразительному искусству его обошли 93 % однокашников. Однажды ему даже пришлось смухлевать — иначе сдать тест не получалось. IQ Фейнмана был в ту пору 125. У среднего выпускника колледжа он равен 115, и Ричард, как видно, был лишь немногим лучше. Позже выяснилось: гений Фейнмана не мог быть отражен в его IQ-баллах либо тест оказался плохо составлен. Но этот факт, когда речь идет о человеке выдающегося ума, свидетельствует о том, что Фейнман был простым смертным.</p>
    <p>А как же насчет устного счета? Сам Фейнман объяснил, как ему удавалось считать так быстро. С кубическим корнем все оказалось «просто»: «Я случайно помнил, что кубический фут содержит 1728 кубических дюймов, поэтому ответ должен быть немного больше 12. Превышение 1,03 составляет только одну часть почти к 2000, и я прикинул, что для небольших частей остаток кубического корня составляет одну треть от остатка числа. Поэтому все, что мне нужно было сделать — найти дробь 1/1728 и умножить на 4»<a l:href="#n_73" type="note">[73]</a>. Про постоянную <emphasis>е</emphasis> в степени 1,4 Фейнман сказал: «Благодаря изучению радиоактивности (средний срок распада и период полураспада) я знал логарифм 2 с основанием <emphasis>e</emphasis>, который составляет.69315 (я также знал, что <emphasis>е</emphasis> в степени.7 почти равно 2». Чтобы перейти к степени 1,4, нужно было просто умножить это число на само себя. «Случайная удача», — пожал плечами физик. Секрет заключался в его впечатляющей памяти на некоторые арифметические результаты и интуицию в отношении чисел, которая позволяла их интерполировать. Ему достались удачные примеры, которые позволили произвести на окружающих впечатление человека с волшебной способностью к вычислениям.</p>
    <p>А что насчет знаменитого взломщика? Это снова оказалась магия, подобная мастерству фокусника. Фейнман был одержим идеей выяснить, как функционируют кодовые запоры. Однажды, возясь с замком, он вычислил последние две цифры кода, записал их для памяти, а через некоторое время тайком вернулся обратно, взломал оставшийся код и оставил хозяину кабинета ехидную записку.</p>
    <p>И в физике его интуиция имела вполне рациональное объяснение: «У меня была схема, которую я до сих пор использую: когда кто-то объясняет, я придумываю примеры»<a l:href="#n_74" type="note">[74]</a>. Вместо обычного решения уравнения он пытался представить себе ситуацию, которую оно описывает, и по мере поступления дополнительной информации продолжал уточнять свой пример. Если собеседник совершал ошибку, Фейнман указывал на нее: «Мне называют условия теоремы, я представляю то, что им соответствует. Например, дано множество (один шар), не пересекающееся с другим (второй шар). Множества меняют цвет, покрываются волосами, или в моей голове с ними происходит что-то еще по мере того, как мне сообщают все больше условий. Наконец, формулируется теорема о шаре, которая является какой-то глупостью, поскольку не годится для моего волосатого зеленого шара. И тогда я говорю: „Неверно!“»</p>
    <p>С магией, конечно, вопрос открытый, но интуицией на числа и физические закономерности Фейнман обладал невероятной. Это слегка принижает идею о том, что его ум работал принципиально иначе, чем ваш или мой, но не отменяет важности его достижений. Даже признавая определенную «ловкость рук» Фейнмана, я уверен, что не смог бы вычислить числа с его легкостью или так же мысленно следовать сложной теории. Данное объяснение не дает эффекта «ага!» — как если бы трюк фокусника был раскрыт и оказался чем-то тривиальным. Нам нужно копнуть глубже, чтобы понять, как Фейнман развил столь невероятную интуицию.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Внутри разума волшебника</p>
    </title>
    <p>Практические психологи занялись выяснением разницы подхода к решению проблемы у интуитивных экспертов вроде Фейнмана и новичков. Докторам наук и студентам-физикам предложили одинаковые наборы задач и попросили рассортировать их по категориям. Различие в научном уровне стало очевидным сразу. Новички фиксировались на видимых особенностях — например, задачи о шкивах или наклонных плоскостях в их понимании относились к разным группам. Корифеи же опирались на более глубинные принципы. «Это — на закон сохранения энергии», — говорили они об обеих задачах<a l:href="#n_75" type="note">[75]</a>. Второй подход правильнее, так как проникает в суть условия. Поверхностные же особенности не всегда приводят к правильной процедуре решения. Соответственно, студентам для определения правильного метода приходилось совершить немало ошибок, ученые же сразу выбирали верный подход.</p>
    <p>Если способ решения, основанный на принципах, эффективнее, почему бы и студентам не применить его сразу? А потому что они не смогли. Хорошая модель формируется в сознании только при достаточном опыте решения задач. «Интуиция» звучит волшебно, но реальность более банальна: чутье — всего лишь результат большого объема организованного опыта решения задач.</p>
    <p>В другой раз ученые сравнивали гроссмейстеров с начинающими шахматистами. Проверялась память игроков на шахматные позиции. Спортсменам демонстрировали определенное расположение фигур, а затем предлагали воссоздать его на пустой доске. Оказалось, мастера помнили позиции гораздо лучше, чем новички. Первые запоминали композицию большими фрагментами, соответствующими распознаваемому образцу, и восстанавливали разом всю картину. Вторые выставляли фигуры одну за другой, и нередко вспомнить местоположение каждой им не удавалось<a l:href="#n_76" type="note">[76]</a>.</p>
    <p>Психологи считают, что главная разница между гроссмейстерами и новичками заключается именно в наличии в памяти мастеров огромных массивов данных о реальных шахматных партиях. Исследователи подсчитали: для достижения мастерского уровня необходимо накопить в долговременной памяти около 50 тысяч таких фрагментов<a l:href="#n_77" type="note">[77]</a>. Их применение позволяет свести сложную шахматную позицию всего к нескольким ключевым шаблонам, с которыми мастера работают интуитивно. У новичков же пока нет такой способности, поэтому им приходится представлять каждый фрагмент как самостоятельную единицу, из-за чего действуют они намного медленнее<a l:href="#c_52"><sup>{52}</sup></a>.</p>
    <p>Быстродействие шахматных гроссмейстеров ограничено позициями, которые складываются в реальных партиях. Если шахматистам любого уровня предложить для воспроизведения случайную позицию, не возникающую в нормальной игре, то мастера не проявят заметного преимущества. Без банка стандартных комбинаций им придется действовать как новичкам — запоминать положение каждой фигуры.</p>
    <p>Результаты исследования дают представление о механизме действия ума великого интуитивиста — Фейнмана. Он в первую очередь сосредоточивался на принципах, создавал примеры, отображающие суть проблемы, но не фокусировался на визуальных особенностях. Его способность делать это тоже базировалась на массиве сохраненных в памяти физических и математических моделей. Его вычисления в уме кажутся нам невероятными, но для него они были заурядны, поскольку он знал множество математических моделей. Подобно шахматным гроссмейстерам, он преуспевал в решении поставленных задач, поскольку скопил огромную коллекцию физических шаблонов. Но если бы не удалось применить к предмету исследования ни один из них, интуиция подвела бы Фейнмана.</p>
    <p>Друзья проверяли гения на теоремах из математики. И там интуиция физика не работала, если в условиях присутствовали физические ограничения — например, предполагалось разрезать объект на бесконечно маленькие кусочки, которые просто не могут существовать в реальности.</p>
    <p>Магия Фейнмана действительно объяснялась его невероятной интуицией, развившейся за годы решения математических и физических задач. Но может ли подражание его подходу к обучению помочь кому-то стать таким же волшебником? Давайте рассмотрим некоторые подходы Фейнмана к изучению и решению проблем и попытаемся раскрыть отдельные его секреты.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Как развить интуицию</p>
    </title>
    <p>Для формирования у себя глубокой интуиции недостаточно просто тратить много времени на изучение темы. И личный опыт Фейнмана тому подтверждение. Его товарищи запоминали решение конкретной задачи, но не видели, как применить его за пределами учебника. В одной истории Ричард убедил соучеников, что нижняя часть лекала — шаблона для рисования кривых линий — всегда проходит по касательной к горизонтальной линии. Это утверждение верно для любой кривой, что доказывается элементарным расчетом. Фейнман считал, что данный пример иллюстрирует особо «непрочный» способ изучения вещей: студенты даже не думали о том, чтобы применить узнанное в реальной жизни.</p>
    <p>Как же не тратить много времени на изучение чего-то? Точного рецепта нет, но, безусловно, помогут здравый подход, опыт и ум. Собственный отчет Фейнмана содержит, как представляется, некоторые полезные рекомендации.</p>
    <subtitle>Правило № 1. Не отказывайтесь от решения трудных проблем</subtitle>
    <p>Фейнман был одержим решением задач. Еще подростком он возился с радиоприемниками до тех пор, пока они не оживали. Если владелец радио проявлял нетерпение, у юного мастера, по его воспоминаниям, «взрывалась голова»: «Я хотел победить эту проклятую вещь, раз уж зашел так далеко»<a l:href="#n_78" type="note">[78]</a>. Позже тенденция распространилась на математику и физику. Ричард часто не использовал простые приемы типа метода Лагранжа и заставлял себя кропотливо вычислять все степени вручную: так он лучше понимал материал. Фейнман был мастером идти в решении задач дальше ожидаемого, и это само по себе становилось источником многих его неординарных идей.</p>
    <p>Внедрить испытанный прием в собственные усилия поможет «таймер попыток». Если вы чувствуете, что ваши силы на пределе и вам не удается решить сложную задачу, поставьте таймер на десять минут — так вы подтолкнете себя к продолжению занятия. Десять минут — ведь это так немного!</p>
    <p>Первое преимущество этого приема заключается в том, что представляющаяся неразрешимой задача перестанет быть таковой после достаточного размышления. Второе преимущество: даже потерпев неудачу, вы, скорее всего, восстановите в памяти пройденный путь, если столкнетесь с подобной проблемой. Как уже говорилось в главе X о поиске в памяти, трудность в получении правильной информации — даже когда она вызвана отсутствием данных — в дальнейшем заставит вас запомнить материал лучше.</p>
    <subtitle>Правило № 2. Докажите, чтобы понять</subtitle>
    <p>Фейнман рассказывал, как впервые прочитал работы нобелевских лауреатов по физике Чжэньнина Янга и Чжэндао Ли. «Я не понимаю, что говорят Ли и Янг. Все это так сложно»<a l:href="#n_79" type="note">[79]</a>, — заявил он. Сестра Ричарда, поддразнивая, заметила: проблема не в том, что он не понимает, а в том, что не он это придумал. Фейнман решил перечесть статьи и пришел к выводу, что они не так уж сложны — просто поначалу он боялся в них вникнуть.</p>
    <p>История иллюстрирует одну из причуд Фейнмана, но она показательна, так как подчеркивает важный момент в его методе. Фейнман не мог следовать за чужими результатами: для понимания сути проблемы ему было надо мысленно получить их самостоятельно. И только так он преуспел в физике. Иногда такой способ научного мышления становился недостатком, так как заставлял повторять работу и изобретать процессы, уже существующие в других формах. Но стремление понять путем самостоятельного получения результатов чаще приносило пользу — развивало способности к глубокой интуиции.</p>
    <p>Фейнман был не одинок в своем подходе. Будучи ребенком, Альберт Эйнштейн тренировал свои интуитивные способности, также стараясь доказать определенные положения в математике и физике. Одним из самых ранних математических успехов этого гения была попытка доказать теорему Пифагора через подобие треугольников<a l:href="#n_80" type="note">[80]</a>. Примененный подход указывает: оба ученых были склонны копать гораздо глубже принятого, прежде чем счесть, что они что-то поняли.</p>
    <p>Фейнман был знаком с большей частью фоновых работ по теме статей Ли и Янга и посмеивался над собой не оттого, что не понимал. Скорее всего, его представление о понимании было гораздо глубже и в большей степени предполагало демонстрацию собственных результатов, а не просто поддакивание во время чтения.</p>
    <p>К сожалению, нередко вам кажется, что вы все поняли, хотя в действительности это не так. Психолог Ребекка Лоусон называет это «иллюзией глубины объяснения»<a l:href="#n_81" type="note">[81]</a>. Речь идет о том, что мы судим о собственной учебной компетентности не напрямую, а через различные сигналы. Оценить, знаем ли мы, как называется столица Франции, довольно просто: либо нам в голову приходит слово «Париж», либо нет. Выяснить, понимаете ли вы концепцию, намного сложнее: вы можете понять ее частично, но этого будет недостаточно для использования.</p>
    <p>Проведите эксперимент. На листке схематично нарисуйте велосипед. Не надо стараться живописать — просто в нужном месте разместите сиденье, ручки, шины, педали и велосипедную цепь. Удалось? Не надо хитрить — просто визуализируйте велосипед. И проверьте, сумеете ли вы его нарисовать. Если под рукой нет карандаша и бумаги, опишите велосипед словами, перечислите, какие детали между собой связаны.</p>
    <p>Ребекка Лоусон просила участников эксперимента нарисовать или описать велосипед. Многие не справились, хотя постоянно крутили педали и полагали, что разбираются в устройстве этого транспортного средства. На самом же деле они не имели ни малейшего представления о том, как оно устроено. Иллюзия понимания часто является барьером на пути к более глубокому знанию. Компетентность проверяется практикой, а без этого легко заблуждаться. Подход Фейнмана и Эйнштейна к пониманию чужих суждений через демонстрацию исключает неверное понимание проблемы<a l:href="#n_82" type="note">[82]</a>.</p>
    <p>Оказались ли вы одним из счастливчиков, которым удалось правильно надеть велосипедную цепь? Повторите упражнение — на сей раз с консервным ножом. Вы можете объяснить, как он работает? Сколько в нем шестеренок? Каким образом он вскрывает крышку? Это намного сложнее велосипеда, но большинство из нас утверждали бы, что понимают, как устроен консервный нож!</p>
    <p><image l:href="#i_006.jpg"/></p>
    <subtitle>Правило № 3. Всегда начинайте с конкретного примера</subtitle>
    <p>Люди с трудом понимают абстракции. Исследования по переносу показали: большинство усваивает общие правила только после демонстрации множества примеров. Нельзя просто описать принцип и ожидать, что его удастся применить к жизненным ситуациям. Как бы предвосхищая этот вывод, Фейнман сам составлял конкретные примеры. Прокручивая их перед мысленным взором, он мог следовать дальше и видеть, что именно пыталась показать математика.</p>
    <p>Такое следование за объяснением вкупе с собственным примером выводит на более глубокий уровень восприятия материала. Выводы об эффективности уровней памяти предполагают: сохраняемое в голове определяется не просто количеством времени, которое вы уделяете информации, но и тем, как вы размышляете о ней. Так, участникам эксперимента предложили просмотреть список слов. Половине исследуемых сказали, что это нужно для теста (и тем самым замотивировали выучить слова), другой половине поручили со списком просто ознакомиться<a l:href="#n_83" type="note">[83]</a>. Каждую половину еще разделили и предложили воспользоваться разными методами при просмотре списка. Некоторых попросили обратить внимание на букву е — относительно мелкий уровень обработки; других — оценить, насколько слово для них приятно: более глубокая обработка смысла слова, а не только его написание.</p>
    <p>На результаты эксперимента мотивация никак не повлияла. Перспектива теста не увеличила количества выученных слов. А вот техника ориентирования имела большое значение: те, кто глубоко обдумывал слова, вспомнили потом их почти вдвое больше, чем те, кто просто просматривал написанное<a l:href="#n_84" type="note">[84]</a>.</p>
    <p>Привычка Фейнмана вырабатывать свой иллюстративный ряд для конкретного варианта создает базу для более глубокой обработки информации и не только усиливает запоминание, но и способствует интуитивному пониманию и позволяет получить обратную связь. Трудности в подборе подходящего примера свидетельствуют о недостаточном понимании задания, поэтому, отступив на несколько шагов и повторно изучив материал, вы только выиграете. Отличительная черта стиля Фейнмана — использование процессов, богатых обратной связью.</p>
    <subtitle>Правило № 4. Не обманывайте себя</subtitle>
    <p>Фейнман часто повторял: «Не обманывайте себя — вы лучший объект для этого». Физик скептически относился к собственному пониманию проблем и предвосхитил нынешний кризис репликации<a l:href="#c_53"><sup>{53}</sup></a> в психологии. Он критиковал исследователей, которые якобы нашли что-то, в действительности не обнаруженное. Такие заявления были самообманом, и я подозреваю, что позицию Фейнмана породили очень строгие стандарты того, что он считал знанием.</p>
    <p>Иногда кто-то с недостаточным пониманием предмета считает, что разбирается в вопросе лучше специалистов, так как из-за недостатка знаний не может адекватно оценить собственную некомпетентность. Такое положение называется эффектом Даннинга — Крюгера<a l:href="#n_85" type="note">[85]</a>. В действительности же чем больше вы узнаёте о предмете, тем больше вопросов у вас возникает. Но верно и обратное: чем меньше вопросов вы задаете, тем меньше будете знать о предмете.</p>
    <p>Один из способов избежать проблемы «самоодурачивания» — просто задавать много вопросов. Фейнман тоже ориентировался на такой подход: «Некоторые вначале думают, что я немного туплю и не понимаю задачи, потому что задаю много „глупых“ вопросов: „На катоде плюс или минус? Анион тут или там?“»<a l:href="#c_54"><sup>{54}</sup></a><a l:href="#n_86" type="note">[86]</a></p>
    <p>Скольким из нас недостает уверенности в себе, чтобы вслух задавать «глупые» вопросы? Фейнман знал, что он умен, поэтому спокойно расспрашивал окружающих. Ирония в том, что, задавая вопросы с кажущимися очевидными ответами, он также замечал неочевидные последствия процессов, которые изучал.</p>
    <p>Но иногда человек не задает вопросов, чтобы прослыть знатоком. И у такой тенденции имеются принципиальные недостатки. Когда Фейнман читал лекции в Бразилии, его студенты жаловались на поток простых вопросов от профессора — вместо собственно аудиторного занятия. Зачем же тратить драгоценное время на такие упражнения? Вопросы были простыми, но студенты не знали на них ответов и не хотели в этом признаваться, ошибочно полагая, что все остальные ответ знают. И это Фейнман осознал с опозданием. Ясно объясняя сложное, задавая «глупые» вопросы, вы прекратите обманывать себя и перестанете думать, будто знаете что-то, в действительности вам неизвестное.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Техника Фейнмана</p>
    </title>
    <p>Впервые прочитав о Фейнмане, я вдохновился его попыткой сформировать из многих различных наблюдений конкретный метод, который можно было бы применить к собственным исследованиям. Результатом стал «метод Фейнмана», широко использованный мной во время проекта «Вызов МТИ». Цель применения этой техники — развить интуицию. Тактика годится, когда вы не понимаете идею вообще или понимаете ее не до конца, но хотите превратить свое знание в профессиональное чутье.</p>
    <p>Метод довольно прост:</p>
    <p><strong>1. Запишите концепцию или проблему, которую хотите понять, в верхней части листа бумаги.</strong></p>
    <p><strong>2. Ниже запишите объяснение идеи, как если бы вы должны были растолковать ее кому-то.</strong></p>
    <p><strong>а)</strong> Если это понятие, спросите себя, как бы вы передали его содержание кому-то, кто никогда не слышал о нем раньше.</p>
    <p><strong>б)</strong> Если это проблема, объясните, как ее решить и — что важно — почему именно такая процедура решения кажется вам осмысленной.</p>
    <p><strong>3. Если ваше понимание не дает четкого ответа, вернитесь к учебнику, своим заметкам, учителю или справочному материалу, чтобы найти ответ.</strong></p>
    <p>Этот метод призван развеять одну из иллюзий восприятия. Свое понимание проблемы мы часто никак не формулируем, поэтому нам кажется, что мы все понимаем, в то время как на самом деле не понимаем почти ничего. Техника Фейнмана заставляет формулировать идею, которую вы хотите осознать, в деталях. Так же как попытка нарисовать велосипед моментально проявляет наличие или отсутствие базового представления о том, как он устроен, техника Фейнмана быстро покажет, насколько вы действительно понимаете свой предмет. С ее применением любые пробелы в вашем знании станут очевидными, поскольку вы изо всех сил попытаетесь объяснить ключевые части идеи.</p>
    <p>Сама техника имеет некоторые нюансы и применяется несколькими различными способами, которые полезны в зависимости от вашего конкретного дефицита интуиции.</p>
    <subtitle>Применение № 1. Для вещей, которых вы не понимаете вообще</subtitle>
    <p>Если вы чего-то совсем не понимаете, то проще всего читать учебник и пытаться самостоятельно объяснить прочитанное. Преимущества припоминания здесь не сработают, но прием может пригодиться, если внешнее объяснение сбивает вас с толку. Фейнману однажды представили текст, который он счел философской абракадаброй, и он поступил подобным образом: «У меня возникло неприятное чувство собственной неадекватности. Я сказал себе: „Остановлюсь и медленно прочитаю одно предложение, чтобы понять, что, черт возьми, оно значит“. Поэтому я остановился и наугад очень внимательно прочитал. Не вспомню точно, но там было что-то похожее на: „Отдельный член социального сообщества часто получает информацию через визуальные символические каналы“. Я перечитал предложение еще, потом еще раз и перевел на нормальный язык. Оказалось, оно означало „люди читают“»<a l:href="#n_87" type="note">[87]</a>.</p>
    <p>Метод Фейнмана направлен больше на понимание намеренно запутанного текста, а не нюансов смысла, но способен сработать, если ваш мозг не в силах что-то понять.</p>
    <p>Я использовал эту технику, изучая курс по машинному зрению<a l:href="#c_55"><sup>{55}</sup></a> во время проекта «Вызов МТИ». Там было несколько хитрых концепций, а я не разбирался ни в фотограмметрии — определении объектов по фотографии, ни в методике воссоздания трехмерной формы объекта по двухмерным снимкам, сделанным при различной освещенности. Но, положив учебник рядом, я исписал несколько страниц, пытаясь представить общую суть идеи<a l:href="#n_88" type="note">[88]</a>.</p>
    <subtitle>Применение № 2. Для проблем, которые вы не можете решить</subtitle>
    <p>Не всякая понятная проблема поддается решению. Важно продвигаться шаг за шагом, давая ей объяснение. Если этого не делать, то обобщение не позволит зафиксировать внимание на основных положениях проблемы. Чтобы углубиться в задачу, нужно время, но при предлагаемом подходе вы освоите новый метод за один раз и не будете нуждаться в многочисленных повторениях шагов для запоминания.</p>
    <p>Я применил этот прием к курсу компьютерной графики, когда пытался освоить технику повышения производительности систем визуализации с трассировкой лучей. Техника подразумевает, что анализ объектов, отсутствующих в активной части экрана, производиться не будет. Чтобы лучше разобраться, я решал задачу поэтапно: сначала нарисовал маленького снеговика, потом перенес его по линиям, выходящим из объектива камеры<a l:href="#n_89" type="note">[89]</a>.</p>
    <subtitle>Применение № 3. Для развития интуиции</subtitle>
    <p>Этот метод применим к важным идеям, о которых надо бы знать вашей интуиции. Не концентрируйтесь на каждой детали или на исходном материале — попытайтесь сосредоточиться на создании иллюстративных примеров, анализе или визуализации, которые сделают идею понятной для менее просвещенных. Представьте, что вы не объясняете сложности ученику, а пишете статью в журнал на ту же тему. И за нее вам должны заплатить гораздо больше, чем за проведение урока. Какими визуальными приемами вы бы закрепили абстракции? Какими примерами конкретизировали общий принцип? Как сделали бы нечто запутанное очевидным?</p>
    <p>Я применил это к пониманию концепции напряжения, приступив к курсу по электромагнетизму во время проекта «Вызов МТИ». Я уверенно применял эту концепцию к решению задач, но чувство, что я хорошо разобрался, все не возникало. Очевидно, что электромагнетизм — это не только энергия, электроны или потоки частиц. Мне было трудно получить мысленный образ абстрактного представления о том, что происходит в проводах.</p>
    <p>Применив предлагаемый метод, я сравнил формулу электромагнитных взаимодействий с уравнениями, описывающими гравитацию. Стало ясно, что напряжение относится к электрической силе так же, как вес — к силе гравитации. Теперь я мог сформировать визуальный образ. Провода схожи с емкостями с водой, расположенными на разной высоте. Батареи похожи на насосы, закачивающие воду вверх. Резисторы — шланги различного диаметра, они препятствуют моментальному стеканию воды вниз. Картина желобов и шлангов не была необходима для решения уравнений, но после того, как я ее составил и запомнил, мне стало легче разобраться с новыми ситуациями, чем если бы напряжение осталось для меня просто абстрактным понятием.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Демистификация интуиции</p>
    </title>
    <p>Глядя на Ричарда Фейнмана, люди склонны думать о его кажущихся легкими достижениях. Игривый стиль и бунтарские импульсы бросают вызов стереотипу, согласно которому обучение — это тяжелая работа. Однако по мере углубления в вопрос выясняется: у Фейнмана было много общего с суперучениками. Он упорно работал над пониманием вещей, вкладывал в освоение методов стимулирования интуиции невероятное количество свободного времени. В первые дни учебы в колледже он вместе с другом перечитывал классическую литературу по квантовой механике, опережая программу. Он составил график, в котором отвел часы для многочисленных интеллектуальных занятий. Даже в мелких пристрастиях он проявлял склонность к интенсивным методам. Изучая способы открывания замков, он неоднократно повторял все возможные комбинации: «Я довел их до абсолютного автоматизма и мог перебрать четыреста возможных комбинаций менее чем за полчаса. Это означало, что я вскрывал сейф максимум за восемь часов, но в среднем тратил четыре часа»<a l:href="#n_90" type="note">[90]</a>.</p>
    <p>Слыша о гениях, особенно столь дерзких, как Фейнман, люди видят в основном их таланты, а не то, какими усилиями достигаются успехи. Фейнман, безусловно, обладал особым даром. Но, возможно, самой великой из его способностей было умение соединять упорную практику и игру. Он с равным энтузиазмом вскрывал замки, решал головоломки и постигал секреты квантовой электродинамики. Именно к этому духу шутливого исследования я хочу обратиться в заключительном принципе суперобучения — экспериментировании.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава XII. Принцип 9. Экспериментирование: исследуйте за пределами зоны комфорта</p>
   </title>
   <epigraph>
    <p>Результаты? О, я получил много результатов! Мне теперь известно несколько тысяч вещей, которые не будут работать.</p>
    <text-author>Томас Эдисон, изобретатель-самоучка, бизнесмен и электротехник</text-author>
   </epigraph>
   <section>
    <p>Если бы вы не видели картин Ван Гога, а только читали бы о нем как о великом живописце, вы никогда не назвали бы его одним из известнейших художников всех времен. Он начал рисовать довольно поздно, в двадцать шесть. Искусство — это область раннего развития, и таланты прославленных мастеров обычно проявлялись в детстве. Пабло Пикассо изначально писал реалистично и только потом стал кубистом. Сам он говорил так: «Мне потребовались четыре года, чтобы рисовать как Рафаэль, и вся жизнь, чтобы рисовать как ребенок». Леонардо да Винчи был учеником художника и, по одной из легенд, нарисовал на крестьянском щите чудовище только для того, чтобы перепродать его герцогу Миланскому. Сальвадору Дали к открытию первой выставки не исполнилось и четырнадцати, но сомнений в его таланте ни у кого не было, и выдающиеся способности сделали его знаменитым.</p>
    <p>Ван Гог же отставал от именитых коллег и не выказывал никаких явных способностей. Он взялся за кисть только после неудачи в качестве арт-дилера и священника. Друг семьи и один из продавцов произведений искусства Герман Терстег считал, что художественными устремлениями Ван Гог пытался замаскировать лень. «Вы начали слишком поздно, — заявил он. — В одном я уверен: вы не живописец, и ваши художества, как и все остальное, что вы начинали, ни к чему путному не приведут»<a l:href="#n_91" type="note">[91]</a>.</p>
    <p>Все было справедливо: Ван Гог действительно начал поздно и вправду не очень хорошо рисовал. Его наброски были грубыми и выглядели по-детски. Если ему удавалось найти моделей — а это непросто для художника, известного своими причудами, — ему требовалось много попыток, чтобы добиться хотя бы отдаленного сходства. Во время недолгого пребывания в Париже он учился рядом с будущими звездами постимпрессионистского движения, в частности с Тулуз-Лотреком, чья кисть порхала над холстом. Ван Гогу же требовалось приложить массу усилий, чтобы добиться похожего результата. «Мы считали его работу слишком неумелой, — вспоминал один из соучеников. — В его рисунках не было ничего примечательного»<a l:href="#n_92" type="note">[92]</a>. Ван Гогу пришлось покинуть студию менее чем через три месяца из-за «несоответствия уровню других студийцев, отсутствия таланта и отталкивающих манер».</p>
    <p>Ситуацию усугублял темперамент. Почти все, с кем знакомился Ван Гог, через некоторое время отвергали его, так как маниакальный энтузиазм и братская солидарность неизбежно выливались в ожесточенные баталии почти со всеми. Ближе к концу жизни он регулярно попадал в психиатрические лечебницы — то с «острой манией с генерализованным бредом», то с «разновидностью эпилепсии». Вспышки темперамента, или «атаки», как он сам их называл, отчуждали его от людей, которые могли бы стать его приятелями, наставниками и учителями. И хотя Ван Гог пытался получить хорошее образование, он продолжал оставаться самоучкой и улавливал только короткие фрагменты традиционного обучения в моменты поддержания дружбы с человеком, которого вскоре оттолкнет.</p>
    <p>Итак, поздно начавшуюся художественную карьеру оборвала пуля в живот. Смерть Ван Гога оказалась таинственной и безвременной: ему было всего тридцать семь. Возникли подозрения, что художник застрелился, но его биографы Стивен Найфех и Грегори Смит считают более вероятным несчастный случай или нечестную игру. Возможно, его убил один из деревенских юнцов, которые подшучивали над ним и называли fou roux — «рыжий сумасшедший».</p>
    <p>И все же Ван Гог известен как один из самых замечательных художников всех времен. «Звездная ночь», «Ирисы» и «Подсолнухи» стали для любителей искусства своего рода иконами. Четыре произведения Ван Гога становились самыми дорогими картинами из когда-либо проданных, включая «Портрет доктора Гаше», купленный более чем за 82 миллиона долларов<a l:href="#n_93" type="note">[93]</a>. Характерные для Ван Гога вихри цвета, частое использование техники импасто<a l:href="#c_56"><sup>{56}</sup></a> и четкие контуры заставили многих считать его картины величайшими творениями.</p>
    <p>Как же объяснить все описанные противоречия? Каким образом поздно начавший, без очевидного таланта, но со многими недостатками художник стал одним из величайших в мире, выработал один из самых самобытных и узнаваемых стилей? Чтобы понять Ван Гога, я хочу обратиться к девятому и последнему принципу обучения — экспериментированию.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Как Ван Гог научился рисовать</p>
    </title>
    <p>На мгновение поставьте себя на место Ван Гога. Несмотря на обширные семейные связи, вы потерпели неудачу в качестве арт-дилера. Проповедник из вас тоже не получился. Вы пробуете себя в живописи, хотя у вас имеются трудности в точном изображении вещей. Что бы вы сделали? Ван Гог дал образцовый ответ. Во-первых, он определил учебный ресурс, метод, стиль и следовал им до конца жизни с невероятной энергией, создавая десятки, если не сотни работ в выбранном направлении. Художник осознавал имеющиеся у него недостатки, после интенсивного всплеска обращался к новому ресурсу, методу, стилю и начинал заново. Нет никаких доказательств того, что Ван Гог думал о связной цепочке, но я вижу параллель между этой моделью и той, которая используется успешными учеными: гипотеза, эксперимент, результаты, повторение. Не исключено, что случайно, но агрессивные экспериментальные шаги Ван Гога в живописи позволили ему вырасти не просто в маститого, но в незабываемо уникального художника.</p>
    <p>Опыты Ван Гога начались, когда он впервые попробовал стать художником. Обычным в карьере живописца в те дни было посещение художественной школы или ученичество в студии. Ван Гогу — из-за того, что другие не видели в нем большого таланта и из-за его странного темперамента — не очень повезло с этими традиционными способами. Поэтому он обратился к самообразованию, используя курсы домашнего обучения, которые обещали ему основы рисования. В частности, «Упражнения с углем для подготовки к изучению академии после природы» (Exercices au fusain pour préparer à l’étude de l’académie d’après nature), «Курс рисования» (Cours de dessin) Шарля Барга и «Азбуку рисования» (Guide de l’Alphabet du dessin) Армана Кассана. Эти толстые книги содержали поэтапные упражнения, к которым начинающие художники могли обращаться при первой необходимости для улучшения своих навыков. По словам биографов, Ван Гог «проглатывал эти большие книги страница за страницей, снова и снова»<a l:href="#n_94" type="note">[94]</a>. Сам художник доложил своему брату Тео: «Я закончил все шестьдесят листов». И добавил: «Я работал почти две недели, с раннего утра до поздней ночи».</p>
    <p>Копирование было еще одной стратегией, которую Ван Гог применял с начала и до конца художественной карьеры. Одной из его любимых картин была «Сеятель» Жана Милле. И он копировал ее чаще других. Он рано начал делать наброски с натуры, в частности для портретов, которые вызывали у него большие затруднения из-за проблем с точностью изображения.</p>
    <p>Ван Гог учился у коллег. Антон Раппард, художник, друг и наставник, убедил его попробовать тростниковое перо и чернила и использовать стиль зрелого мастера коротких и быстрых штрихов. Антон Мауве подсказал, что можно применять различные материалы: уголь и мел, акварель и карандаш Конте<a l:href="#c_57"><sup>{57}</sup></a>. Зачастую эти попытки оказывались безуспешными. Поль Гоген (они вместе были в доме, где позже Ван Гог отрезал себе ухо) посоветовал рисовать по памяти, приглушить цвета и использовать новые материалы для различных эффектов. Но эта тактика для Ван Гога не сработала: его слабое умение делать наброски усугублялось отсутствием натуры, а разнообразие материалов шло вразрез со стилем, который позже сделает его знаменитым. Однако опыты не обязаны всегда быть успешными, чтобы приобрести ценность, и у Ван Гога было много возможностей опробовать новые методы.</p>
    <p>Художник экспериментировал и с философией. Он больше всего известен сильными, яркими цветами, но флора не была его исходной целью. Первоначально Ван Гог тянулся к глубине приглушенных, серых тонов, о чем свидетельствует ранняя работа «Едоки картофеля». «Едва ли какой-нибудь цвет не является серым, — утверждал он. — В природе человек в действительности не видит ничего, кроме его тонов или оттенков»<a l:href="#n_95" type="note">[95]</a>. Он был полностью убежден в «тотальной серости» мира и, соответственно, основывал на этом свои работы. Однако позже он переключился на прямо противоположное — яркие, дополняющие друг друга цвета, часто создававшиеся на палитре, а не почерпнутые из природы. Его отношение к современным художественным движениям было изменчиво. Сначала он предпочитал традиционную живопись новому стилю импрессионизма, позже перешел к авангарду, борясь за смелые формы, а не за правдоподобие.</p>
    <p>В экспериментах Ван Гога в искусстве следует отметить два важных момента. Во-первых, это разнообразие применяемых им методов, идей и ресурсов. Многие аспекты живописи вызывали у него трудности, и я считаю, что вариации были важны для того, чтобы найти свой стиль — тот, который подчеркивал сильные стороны и уменьшал проявление слабостей. Виртуозные таланты способны довести до совершенства первый попавшийся им стиль обучения. Но большинству людей требуется больше пробовать, прежде чем у них закрепится правильный метод.</p>
    <p>Второе, что важно отметить, — это упорство. Как и все суперученики, которых я упоминал ранее, Ван Гог был настойчив в попытках стать художником. Несмотря на разочарования и множество отрицательных отзывов, он неустанно продолжал творить, иногда создавая картину за день. Эти два фактора — разнообразие методов и интенсивное обучение — позволили ему преодолеть первоначальные трудности и создать ряд самых блестящих знаковых работ из когда-либо написанных.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Ключ к мастерству — эксперименты</p>
    </title>
    <p>Для того чтобы начать осваивать новый навык, часто бывает достаточно просто последовать примеру тех, кто тебя опередил. Из всех принципов суперобучения на первом месте находится метаобучение. Понимание того, на какие элементы распадается предмет, опыт тех, кто изучал его ранее, обеспечивают выгодную отправную точку. Однако по мере развития вашего навыка часто простое следование чужому примеру становится уже недостаточным — нужно экспериментировать, искать и находить собственный путь.</p>
    <p>Так происходит, поскольку все начинают примерно с одного и того же, поэтому и схожая поддержка оказывается эффективной. По мере развития ваших навыков вокруг не только становится меньше людей, способных научить вас чему-то, но и уменьшается число соучеников, с которыми вы могли бы взаимодействовать на равных (а также редеет рынок книг, курсов и преподавателей), — и вы начинаете расходиться с теми, у кого учитесь. Знания и навыки двух абсолютных новичков довольно схожи — у двух мастеров наборы умений часто совершенно разные. Это делает их совершенствование персонализированным приключением.</p>
    <p>Вторая причина ценности экспериментов по мере приближения к мастерству состоит в том, что после освоения основ способности, скорее всего, перестанут развиваться. Выработка навыка на ранних стадиях представляет собой акт накопления: новые факты, знания и умения приобретаются и позволяют справиться с проблемами, которые не решались раньше. Однако по мере продвижения вперед обучение все больше становится актом «разучивания»: вам приходится не только искать подход к ранее непосильным проблемам, но и избавляться от устаревших и неэффективных методов их решения.</p>
    <p>Разница между программистом-новичком и IT-гуру обычно не в том, что неофит не может справиться с некоторыми задачами, а в том, что опытный программист знает способ решить проблему эффективно и точно, и это избавит всех от будущей головной боли. Возросшее мастерство провоцирует процесс отучения от накопленного, а экспериментирование становится синонимом обучения, когда вы заставляете себя выйти за пределы зоны комфорта и попробовать нечто новое.</p>
    <p>И, наконец, последняя причина возрастающей важности экспериментов по мере приближения к мастерству: многие навыки вознаграждаются не только профессионализмом, но и оригинальностью. Великий математик — тот, кто решает задачи, с которыми не справляются все остальные, а не просто человек, способный легко найти ответ, ранее уже полученный другими. Успешные бизнес-лидеры используют возможности, недоступные другим; они не копируют слепо стиль и стратегию своих предшественников. Одним из самых знаменитых художников Ван Гог стал благодаря не только мастерству, но и оригинальности. По мере того как творчество становится все более ценным, экспериментирование превращается в необходимость.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Три типа экспериментов</p>
    </title>
    <p>В экспериментах вы можете найти и рассмотреть как различные уровни пути Ван Гога — художника, так и модели для собственных исследований.</p>
    <subtitle>Тип № 1. Эксперименты с учебными ресурсами</subtitle>
    <p>Начните с методов, материалов и ресурсов, используемых для обучения. В начале своей художественной карьеры Ван Гог широко применял различные художественные средства, материалы и приемы: следовал курсам домашнего обучения, наблюдал за другими художниками, делал наброски на натуре и в студии и многое другое. Такой вид экспериментов полезен, если вы ищете руководства и ресурсы, подходящие именно вам. Важно, однако, чтобы стремление к эксперименту соответствовало задаче выполнить необходимую работу. Ван Гог испробовал много различных подходов, начав учиться рисовать, и создал множество работ каждым из выбранных методов.</p>
    <p>Хорошая стратегия заключается в том, чтобы выбрать ресурс (книгу, курс, метод обучения) и строго применять его в течение определенного времени. После того как новый метод был активно использован, отступите немного и оцените, насколько хорошо он работает. Считаете ли вы, что имеет смысл продолжать придерживаться этого подхода, или лучше попробовать другой?</p>
    <subtitle>Тип № 2. Эксперименты с техникой</subtitle>
    <p>Поначалу экспериментирование, как правило, сосредоточено на материалах. Однако в большинстве областей обучения варианты дальнейшего изучения расширяются все быстрее, поэтому вопрос «Как мне узнать?» сменяется вопросом «Что я должен узнать дальше?» Ярким примером служат иностранные языки. В большинстве курсов для начинающих доминирует общий базовый набор лексики. Однако по мере совершенствования вы желаете узнать все больше и больше. Следует ли вам учиться читать литературу? Или свободно разговаривать на профессиональные темы? Читать комиксы? Вести деловые дискуссии? Специализированная лексика, словосочетания и культурные знания в каждой области умножаются, поэтому необходимо выбирать, что из них осваивать в первую очередь.</p>
    <p>Еще раз: экспериментирование играет ключевую роль. Выберите несколько подтем в навыке, который вы пытаетесь развить, потратьте некоторое время на их интенсивное изучение, а затем оцените свой прогресс. Стоит ли вам продолжать в этом направлении или выбрать другое? «Правильного» ответа нет, но есть варианты. Они и будут полезнее для конкретного навыка, который вы пытаетесь освоить.</p>
    <subtitle>Тип № 3. Экспериментируйте со стилем</subtitle>
    <p>Когда вы уже немного продвинулись в обучении, трудность выбора смещается с учебных ресурсов на желательные технологии и стиль. Есть некоторые навыки, стиль реализации которых — один-единственный. Однако к большей части это не относится. Писательство, дизайн, лидерство, музыка, искусство и исследования — все это предполагает разработку определенных приемов, у каждого из которых есть свои нюансы. Как только вы овладеете основами, то одного «правильного» способа уже не будет: возникнет много разных вариантов, причем каждый со своими сильными и слабыми сторонами. И это даст новые возможности для экспериментов.</p>
    <p>При создании произведений искусства Ван Гог опробовал множество различных стилей — от перенятых у традиционных художников, таких как Джон Милле, до японских гравюр на дереве; живописец изучил технологии, используемые его друзьями вроде Гогена и Раппарда. И нельзя сказать, что какой-то из стилей был неправильным. Экспериментируя, вы, как и Ван Гог, вскоре обнаружите, что какие-то из возможных вариантов подходят лучше других именно вашему уникальному сочетанию сильных и слабых сторон.</p>
    <p>Ключ к экспериментированию — в знании о существовании различных методов. И Ван Гог опять послужит хорошим примером: он потратил много часов на изучение и обсуждение работ других художников. У него сформировался огромный банк возможных стилей и идей, которые он мог адаптировать к собственной деятельности. Точно так же и вам нужно определить корифеев в изучаемой сфере, проанализировать причины успешности их методики и найти, что было бы полезно заимствовать и интегрировать в собственный подход.</p>
    <p>Выбор расширяется с каждым новым уровнем экспериментирования, возможные варианты исследования растут экспоненциально, пропорционально значению самой величины. Таким образом, между тратой времени на опробование различных источников, методов и стилей и долгой концентрацией своих усилий на одном подходе принципиальной разницы нет. Сомнения часто исчезают сами по себе, по мере прокладывания новых путей в обучении и остановке на чем-то одном для более глубокого изучения до перехода к следующему. Какими бы ни были недостатки Ван Гога, способ опробования идеи и интенсивной работы он применил блестяще.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Мышление экспериментатора</p>
    </title>
    <p>Между мышлением, необходимым для эксперимента, и тем, что психолог из Стэнфорда Кэрол Дуэк называет гибким сознанием, можно провести параллели<a l:href="#n_96" type="note">[96]</a>. В исследовании она описывает два способа определения собственного потенциала и оптимальных подходов к обучению. Учащиеся с фиксированным мышлением полагают, что их характеристики являются врожденными и неизменными, а потому пытаться их улучшить нет смысла. Обладатели гибкого мышления воспринимают собственную способность к обучению как поле для деятельности. В некотором смысле эти два типа мышления становятся самореализующимися пророчествами. Те, кто думает, что может улучшаться и расти, делают это; те, кто считает, что они неизменны, не меняются.</p>
    <p>Параллель с мышлением, необходимым для экспериментов, ясна. Экспериментирование основано на убеждении, что улучшения в подходе к работе реальны. Если вы думаете, что ваши стили обучения жестко зафиксированы или что сильные и слабые стороны непреложны и помешают пробовать разные способы усовершенствования навыков, вы вообще не сможете экспериментировать.</p>
    <p>Я рассматриваю экспериментальное мышление как расширение гибкого мышления: в то время как последнее подталкивает вас искать перспективы и потенциал для совершенствования, экспериментирование предлагает план достижения улучшений. Экспериментальное мышление не просто утверждает, что рост реален, — оно создает активную стратегию для изучения всех путей его достижения. Чтобы правильно настроиться на эксперименты, вам нужно не только воспринимать свои способности как объект улучшений, но и осознать, что для этого есть огромное количество возможностей. Исследование, а не догматизм является ключом к реализации этого потенциала.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Как экспериментировать</p>
    </title>
    <p>Осуществить эксперимент порой довольно сложно. Поток случайной активности обычно не преобразуется в мастерство. Чтобы опыт сработал, требуется понимать, с какими проблемами обучения вы сталкиваетесь, и искать пути их решения. Вот несколько тактик, которые помогут интегрировать эксперименты в ваши проекты суперобучения.</p>
    <subtitle>Прием № 1. Скопируйте, затем создайте</subtitle>
    <p>Это первая стратегия экспериментирования, которую мы видим в творчестве Ван Гога. Он известен своими оригинальными произведениями, но провел много времени, копируя рисунки и картины других художников. Воспроизведение несколько упрощает задачу экспериментирования, поскольку дает отправную точку для принятия решений. Если вы учитесь рисовать, как Ван Гог, варианты произведений разных стилей и методов их создания настолько многочисленны, что выбор покажется трудным или даже невозможным. Но, начав с подражания, попробуйте использовать это как точку опоры для дальнейшего продвижения в собственных творческих исканиях.</p>
    <p>У такой стратегии, помимо упрощения доступных вам вариантов, есть еще одно преимущество. При попытке подражать или копировать понравившийся пример вы должны препарировать его, чтобы понять, как он устроен. Таким образом часто выявляется технология того, что другой человек делает исключительно хорошо и что не было очевидно с первого взгляда. Это также может развеять иллюзии по поводу какого-то аспекта работы, казавшегося вам важным. Начав копирование, вы поймете, что это не так<a l:href="#n_97" type="note">[97]</a>.</p>
    <subtitle>Прием № 2. Параллельное сравнение методов</subtitle>
    <p>Научный метод контролирует условия так, чтобы различие между двумя ситуациями сводилось к изучаемой переменной. Этот процесс можно применить к своим экспериментам, попробовав два разных подхода и изменив только одно условие, чтобы увидеть его влияние. Параллельное применение двух разных методов быстро даст вам информацию о том, что работает лучше и что больше подходит лично вам.</p>
    <p>Такой прием я использовал при изучении французской лексики. Эффективность мнемонических приемов вызывала у меня сомнения, поэтому в течение месяца я ежедневно составлял список из пятидесяти новых слов, встретившихся в регулярном чтении или в случайных разговорах. Половину из них я просматривал с переводами, найденными в словаре; другую половину пытался запомнить с помощью визуальной мнемоники, связывающей два значения. Позже я сравнил, сколько слов мне удалось запомнить из каждого списка. После прочтения глав о поиске и сохранении в памяти вы, вероятно, ожидаете именно того результата, который я получил: слова, запоминаемые с помощью мнемонических приемов, вспомнились почти в два раза быстрее слов из другой половины. Это показало, что трата времени на создание мнемонических пар себя оправдывает.</p>
    <p>В выполнении сравнительных тестов есть два преимущества. Во-первых, как и в научных экспериментах, вы получите точную информацию о лучшем методе при ограничении вариации только проверяемого фактора. Во-вторых, решение проблемы несколькими способами или применением к ней разных стилей позволяет расширить личный опыт. Принуждая себя пробовать различные подходы, вы поощряете экспериментирование за пределами вашей зоны комфорта.</p>
    <subtitle>Прием № 3. Введение новых ограничений</subtitle>
    <p>В начале обучения вы растеряны. В конце процесса вам кажется, что вы уже знаете, что надо делать. Именно последняя трудность заставляет нас повторять освоенные процедуры и прежние способы решения задач. Это поощряется привычкой и выполняется вовсе не потому, что старый способ лучше. Мощный способ выбраться из наезженной колеи — ввести новые ограничения, которые сделают старые методы невозможными для использования.</p>
    <p>Это практически аксиома: лучшие инновации в дизайне приходят от работы в рамках ограничений. Дайте дизайнеру неограниченную свободу, и решение погрязнет в деталях. С другой стороны, создание конкретных ограничений побуждает вас исследовать менее знакомые варианты и обостряет базовые навыки. Как добавить ограничения, чтобы заставить себя развивать новые способности?</p>
    <subtitle>Прием № 4. Найдите свою суперсилу в гибриде несвязанных навыков</subtitle>
    <p>Традиционная дорога к мастерству пролегает через неустанную тренировку определенного навыка до достижения совершенства. Подобный путь проходят многие спортсмены: они десятилетиями улучшают свой выстрел, прыжок, удар, бросок. Но для многих творческих или профессиональных навыков существует другой, более доступный способ — объединение двух умений, даже не обязательно пересекающихся. Таким образом обеспечивается явное преимущество, отсутствующее у тех, кто владеет только одним из них.</p>
    <p>Например, вы инженер, из которого получится действительно хороший оратор. Пусть вы не самый лучший специалист и не выдающийся трибун, но сочетание этих двух навыков может сделать вас лучшим конструктором для презентации инженерных тем вашей компании на конференциях, что откроет вам доступ к новым профессиональным возможностям. Именно так Скотт Адамс, художник комиксов и автор Dilbert, объяснил собственный успех: он следовал этой стратегии, объединив опыт инженера с MBA и карикатуриста<a l:href="#n_98" type="note">[98]</a>.</p>
    <p>От такого уровня экспериментирования часто выигрывают несколько проектов суперобучения. Выполнив проект «Вызов МТИ», я смог применить полученные знания программирования к написанию сценариев автоматического создания флеш-карт для изучения китайского языка. Такое сочетание становится реальным, как только вы задумаетесь о возможном положительном влиянии одного уже приобретенного навыка на другой.</p>
    <subtitle>Прием № 5. Исследуйте крайности</subtitle>
    <p>По многим оценкам, искусство Ван Гога вышло далеко за пределы традиционных условностей. Его плотные мазки краски были далеки от тонких слоев глазури, которую использовали мастера эпохи Возрождения. Ван Гог работал гораздо быстрее, чем его современники, писавшие осторожными мазками. Его цвета были смелыми, часто кричащими, а не утонченными. Если сопоставить стиль Ван Гога и других живописцев в диаграмме, то окажется, что во многих отношениях он бросался в крайности.</p>
    <p>Интересный математический результат: при приближении к старшим размерностям все бо́льшая часть объема многомерной сферы оказывается вблизи ее поверхности. Например, в двухмерной фигуре (круг) чуть менее 20 % его площади находится во внешней оболочке, что соответствует десятой части радиуса. В трехмерной фигуре (сфера) это число возрастает почти до 30 %. В десятимерной фигуре почти три четверти массы находится в этом внешнем слое.</p>
    <p>Представьте себе изучение сложного предмета как попытку найти оптимальную точку в области многомерного пространства — за исключением того, что вместо длины, ширины и высоты эти измерения могут быть качественными характеристиками работы, такими как взаимодополняемость цветов Ван Гога, нанесение краски или какой-либо другой аспект навыка, который применяется с различной степенью интенсивности. Это означает: чем сложнее область применения навыка (то есть чем больше измерений она содержит), тем больше пространства будет занято применениями этого навыка, экстремальными по крайней мере в одном из измерений. Следовательно, для многих навыков лучшим вариантом будет в некотором роде крайний, так как многие другие возможности сами по себе экстремальны. Придерживаться безопасной середины в данном случае неверно, поскольку это позволит вам исследовать только небольшую часть общих возможностей для вашей работы.</p>
    <p>Дойти до крайности в каком-то аспекте навыка, который вы развиваете, часто становится хорошей стратегией исследования, даже если потом вы решите вернуться к чему-то более умеренному. Так вы более эффективно изучите все пространство возможностей и получите более широкий спектр опыта.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Экспериментирование и неуверенность</p>
    </title>
    <p>Обучение включает в себя два способа экспериментирования. Во-первых, сам процесс обучения — это иллюстрация метода проб и ошибок. Практиковаться, получать обратную связь и пытаться дать правильные ответы к задачам — это способы связать ваши знания и навыки с реальным миром. Во-вторых, само по себе экспериментирование заключается в процессе опробования методов обучения. Выберите из различных подходов те, которые больше всего годятся именно вам. В этой книге я попытался сформулировать принципы, которые должны послужить хорошей отправной точкой. Но это руководящие положения, а не железные правила; отправные точки, а не пункты назначения. Только экспериментируя, можно найти устойчивое равновесие между различными принципами: если, к примеру, целенаправленность важнее прочих позиций, вам стоит сосредоточиться на одних упражнениях, если налицо недостатки запоминания или интуиции — на других. Опыт поможет определиться с различиями в подходе, которые ни один список принципов не охватит исчерпывающе.</p>
    <p>Мышление экспериментатора будет поощрять исследовать то, что лежит вне вашей зоны комфорта. Учащиеся часто придерживаются одних и тех же процедур, одного и того же узкого набора методов для изучения чего угодно. В результате многое оказывается им не по силам просто потому, что они не знают лучшего способа действий. Копирование примеров, выполнение тестов, приближение к крайностям — это способы выйти за пределы привычек и попробовать что-то новое. Такой процесс учит не только абстрактным принципам, но и конкретной тактике, учитывающей вашу личность, интересы, сильные и слабые стороны. Для вас лучше изучать язык, практикуя устную речь, или вы прогрессируете через фильмы и книги? Вы эффективнее освоите программирование, создавая собственную игру или работая над проектами с открытым исходным кодом? На эти вопросы нет правильного ответа: разных людей привели к успеху разные методы.</p>
    <p>Мое обучение было постоянным экспериментом. В университете я уделял много внимания созданию ассоциаций и связей. Во время работы над проектом «Вызов МТИ» я переключился на практику как основу. В первом опыте изучения языка я был небрежен и бо́льшую часть времени говорил по-английски. Во втором раунде — экспериментировал с переходом к другой крайности, чтобы увидеть, удастся ли избежать «точки залипания». При выполнении проектов мне часто приходилось корректировать свои методы.</p>
    <p>Несмотря на то что курс рисования длился всего тридцать дней, проект по созданию портретов содержал множество ошибок: я начал с работы над эскизами и, когда прогресс в использовании этого подхода замедлился, попытался делать эскизы еще быстрее, чтобы получить больше обратной связи. Когда этот прием тоже исчерпал себя, я потратил некоторое время на изучение другой технологии, чтобы достичь большей точности.</p>
    <p>На пути к успеху я преодолел множество неудач; временами мне казалось, что прием сработает, но все заканчивалось плачевно. На ранних этапах изучения китайского языка я думал, что сумею использовать какую-нибудь мнемоническую систему для запоминания слов — с цветами для тонов и символами для слогов. Но мой обычный метод схожих звуков для визуальных мнемоник не сработал со словами, звучание которых так сильно отличается от английских. Результатом был полный провал: прием не сработал вообще! В других случаях эксперименты с новыми методами подошли отлично. Бо́льшая часть техник, которыми я поделился в этой книге, начинались как идеи, в успехе которых я не был уверен.</p>
    <p>Экспериментирование — вот принцип, который связывает все вместе. Оно не только вынуждает вас пробовать новые вещи и усердно думать о том, как решить конкретные проблемы обучения, но и заставляет безжалостно отбрасывать неэффективные методы. Тщательное экспериментирование выявляет ваш потенциал и устраняет вредные привычки и суеверия, подвергая их проверке реальными результатами.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава XIII. Ваш первый проект суперобучения</p>
   </title>
   <epigraph>
    <p>Начало всегда сегодня.</p>
    <text-author>Мэри Шелли, писательница</text-author>
   </epigraph>
   <section>
    <p>К настоящему времени вы, вероятно, уже захотели начать собственный проект суперобучения. Что вас заинтересовало, но вы отложили вопросы, опасаясь неадекватности, разочарования или нехватки времени? Какие из уже имеющихся навыков вы мечтаете улучшить? Самое существенное препятствие на пути к суперобучению — недостаточная забота большинства людей о самообразовании. Она мешает им начать действовать. Поскольку вы дочитали до этого абзаца, думаю, к вам эта характеристика не относится. Обучение, в каких бы формах оно ни происходило, является чем-то важным для вас. Вопрос в том, разгорится ли эта искра интереса или погаснет преждевременно.</p>
    <p>Проекты суперобучения не так просты. Они требуют планирования, времени и усилий. И все же овчинка стоит выделки. Способность быстро и эффективно учиться трудным вещам — это супернавык. Один успешный проект, как правило, приводит к следующим. Но зачастую именно первый проект требует наибольшего внимания и заботы. Четкий, тщательно проработанный и хорошо выполненный план позволит вам уверенно воспринимать в будущем более сложные проблемы. Неудачная попытка — это не катастрофа, но она может заставить вас отказаться от дальнейших проектов подобного рода. В данной главе я хотел бы рассказать, как все сделать правильно.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Шаг 1. Проведите исследование</p>
    </title>
    <p>Первый шаг в любом проекте — это предварительное исследование для метаобучения, которое определит хорошую отправную точку. Опережающее планирование позволит избежать многих проблем и предотвратит необходимость радикальных изменений в плане обучения до достижения первых успехов. Подготовительное исследование немного похоже на сбор чемодана для долгого путешествия. Вы можете забыть что-то — и это придется купить в дороге. Тем не менее, думая о будущем и правильно уложив багаж, вы избежите многих неприятностей. Контрольный список «необходимого» для суперобучения должен включать как минимум следующее.</p>
    <p><strong>1. Какую тему вы собираетесь изучать и насколько глубоко?</strong></p>
    <p>Ни один учебный проект невозможно начать, не выяснив, что вы хотите узнать. В некоторых случаях цель очевидна. В других — потребуется провести дополнительные исследования для определения наиболее ценных навыков или знаний. Если ваша цель инструментальная (начать бизнес, получить продвижение по службе, сделать исследование для статьи), важно также понимать ширину и глубину погружения в предмет. Я предлагаю начать с довольно узкой области, которую по мере продолжения можно будет расширить. «Освоить мандаринский китайский на уровне, достаточном для пятнадцатиминутной беседы на простые темы», — существенно более узкая задача, чем «Изучение китайского языка», которое подразумевает чтение, письмо, изучение истории и многое другое.</p>
    <p><strong>2. Какие основные ресурсы вы собираетесь использовать?</strong></p>
    <p>Ресурсами могут быть книги, видео, курсы, учебные пособия, руководства и даже люди, которые выступят в качестве наставников, тренеров и коллег. Именно сейчас вы решаете, какой будет ваша отправная точка: «Я собираюсь прочитать и выполнить упражнения в книге по программированию на Python для начинающих», или «Я собираюсь изучать испанский язык через онлайн-репетиторство на <a l:href="http://italki.com/">italki.com</a>», или «Я собираюсь попрактиковаться в рисовании, делая наброски». В некоторых предметах статические материалы будут определять ваши действия. В других случаях — поддерживать вашу практику. В любом случае их надо определить, приобрести, заимствовать или зарегистрировать до начала работы.</p>
    <p><strong>3. Найдите подходящий пример.</strong></p>
    <p>Почти для любого популярного навыка имеются онлайн-форумы, где те, кто выработал навык ранее, делятся своими методиками. Вам надо установить, что сделали другие для освоения вашего навыка. Это не значит, что вам нужно точно повторить их путь, но так вы не упустите что-нибудь важное. Метод экспертного интервью, описанный в <a l:href="#MEI">главе IV</a>, служит хорошим средством дальнейшего изучения данного вопроса.</p>
    <p><strong>4. Практическая деятельность.</strong></p>
    <p>Каждый навык и предмет вы в итоге где-то используете, пусть всего лишь для получения новых знаний. Размышление о том, где применить полученный навык, позволит начать использовать его как можно раньше. Если это невозможно в полной мере, найдите варианты, задействующие этот навык хотя бы частично.</p>
    <p><strong>5. Дополнительные материалы и упражнения.</strong></p>
    <p>К основным материалам и методам, которые вы будете использовать, добавьте упражнения и дополнительные материалы. Они пригодятся, если вы признаете полезность определенного инструмента или набора методик, но не захотите перетруждаться.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Шаг 2. Спланируйте время</p>
    </title>
    <p>Ваш проект суперобучения может быть успешным, даже если не окажется гиперинтенсивным и не заполнит собой весь день. Но некоторых временны́х затрат он непременно потребует, поэтому лучше заранее решить, сколько часов вы готовы посвятить обучению, чем понадеяться, что возможность изыщется позже сама собой. Есть как минимум две веские причины, чтобы составить расписание загодя. Первая: вы подсознательно установите приоритетность обучающего проекта перед другими занятиями. Вторая: обучение нередко разочаровывает, провоцируя перейти с обучающего интернет-ресурса на Facebook, в Twitter или Netflix<a l:href="#c_58"><sup>{58}</sup></a>. Если заранее не отвести на занятия конкретного времени, вам будет намного сложнее сформировать мотивацию.</p>
    <p>Частота занятий определяется вашим обычным расписанием. В постоянной работе можно сделать перерыв на интенсивное обучение, но ненадолго — всего на месяц. Или наоборот: график позволяет выкраивать для этого несколько часов каждую неделю. В любом случае с графиком занятий нужно определиться заранее.</p>
    <p>Когда вы собираетесь учиться? По воскресеньям? В будни до работы, поставив будильник на час раньше? Вечером после работы? Во время обеденных перерывов? Я рекомендую установить постоянный график, а не бросаться «в учебу», как только выдастся свободное время. Упорядоченность жизни формирует хорошие привычки, снижает прилагаемые усилия без потери результата. Если у вас совсем нет возможности планировать, случайные занятия лучше, чем ничего, но для их организации потребуется больше самодисциплины.</p>
    <p>Если ваше расписание получилось гибким, оптимизируйте его. Короткие и разнесенные по времени уроки лучше подходят для запоминания, чем перенасыщенные длительные занятия. Некоторые типы деятельности (писательство, программирование) требуют долгого «разогрева», а потому эффективнее при продолжительных непрерывных занятиях. Лучший способ узнать свой оптимум — практика. Обнаружив, что для разминки требуется много времени, организуйте себе более долгие занятия. Если обнаружите, что погрузиться в работу удается в течение нескольких минут, более короткие уроки будут полезнее для долгосрочного удержания информации.</p>
    <p>Определите продолжительность вашего проекта. Я предпочитаю короткие обязательства длинным, потому что их легче полноценно реализовать. Интенсивный проект, который длится месяц, меньше зависит от неожиданных перемен в вашей жизни или от ослабления мотивации. Если цель столь грандиозна, что ее явно не удастся реализовать в короткие сроки, я предлагаю разбить проект на несколько меньших, продолжительностью по несколько месяцев каждый.</p>
    <p>Проанализируйте всю эту информацию и включите ее в свой календарь. Планирование работы имеет важные логистические и психологические преимущества. С точки зрения логистики это поможет определить потенциальные угрозы вашему расписанию из-за отпуска, квартальных авралов на работе или семейных событий. Психологически же вы будете лучше помнить порядок действий и следовать первоначальному плану, чем если бы записали его на бумаге и засунули в стол. Сам акт планирования демонстрирует вашу серьезность в отношении проекта.</p>
    <p>Я отчетливо помню, как составлял свой гипотетический график перед началом проекта «Вызов МТИ». Он предписывал мне заниматься делом с семи утра до шести вечера, делая небольшой перерыв на обед. Фактически же достигнуть запланированного идеала удавалось редко: даже в самые интенсивные первые дни я почти никогда не занимался одиннадцать часов подряд, но сам факт наличия графика психологически подготовил меня к предстоящему проекту. Если вам не хочется вносить планы в свой календарь, то вы не хотите тратить время и на учебу. Сомнения на данном этапе — верный признак, что на самом деле вы не готовы начать.</p>
    <p>В качестве бонуса для приступающих к длительному проекту (полгода и дольше) я предлагаю составить пилотную версию расписания на неделю. Этого времени будет достаточно, чтобы проверить график до начала «настоящей» реализации планов. Вы получите представление о предстоящих трудностях и избавитесь от возможной самоуверенности. Если выгорание начнется уже после первой недели, в план потребуется внести коррективы, но это будет психологически несложно: вы же и начинали всего-навсего недельный проект. Нужно будет лишь перестроить расписание «большого» проекта так, чтобы учеба лучше вписывалась в вашу жизнь. Проделать такую корректировку намного лучше, чем сдаться на полпути из-за того, что план был обречен с самого начала.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Шаг 3. Выполните план</p>
    </title>
    <p>Какой бы путь вы ни выбрали, какой бы план ни составили, наступает момент, когда пора приступить к его осуществлению. Ни один из придуманных вариантов не может быть совершенным, и результат ваших усилий в любом случае будет далек от идеала, установленного принципами суперобучения. Вы можете заметить, что ваш план слишком сильно зависит от пассивного чтения, а не от практики поиска. Или увидите, что применяемый способ уводит чересчур далеко от того места, где вы собираетесь его использовать. Вам может показаться, что вы забываете уже освоенное или запоминаете, не понимая прочитанного. Все нормально. В некоторых случаях вы не реализуете идеального подхода к обучению, поскольку ресурсов для этого просто не существует. Но, почувствовав, что результаты не согласуются с принципами суперобучения, вы найдете и внесете в план подходящие изменения.</p>
    <p>Вот вопросы, которые надо задать себе, чтобы определить, не отдаляетесь ли вы от идеала.</p>
    <p><strong>1. Метаобучение.</strong> Узнал ли я предварительно типичные способы изучения этого предмета или получения навыка? Спросил ли мнение успешных учеников относительно ресурсов? Потратил ли я на это около 10 % от общего времени подготовки проекта?</p>
    <p><strong>2. Фокусировка.</strong> Я сосредоточен, когда занимаюсь, или действую в режиме многозадачности и отвлекаюсь? Приходится ли мне пропускать или откладывать учебные занятия? Когда я начинаю урок, сколько времени мне требуется на врабатывание? Как долго мне удается поддерживать сосредоточенность, прежде чем мой ум начнет блуждать вдалеке? Насколько остро мое внимание? Должно ли оно быть более концентрированным для интенсивности или более расфокусированным для творчества?</p>
    <p><strong>3. Целенаправленность.</strong> Формирую ли я навык так, как намерен его использовать? Если нет, то какие умственные процессы существуют в реальной среде, но отсутствуют в моей практике? Как перенести узнанное в реальную жизнь?</p>
    <p><strong>4. Упражнения.</strong> Сосредоточен ли я на самых слабых местах своей деятельности? Что ограничивает мою скорость и замедляет общий прогресс? Не чрезмерно ли число компонентов? Как разделить сложный навык на более мелкие, легко управляемые?</p>
    <p><strong>5. Закрепление.</strong> Б<emphasis>о</emphasis>льшую часть своего времени я трачу на чтение и конспектирование или решаю проблемы по памяти и вспоминаю сведения, не заглядывая в свои заметки? Есть ли у меня какой-то способ самопроверки, или я просто предполагаю, что все запомнил? Могу ли я успешно объяснить то, что узнал вчера, на прошлой неделе, год назад? Как узнать, по силам ли мне это?</p>
    <p><strong>6. Обратная связь</strong>. Получаю ли я честные отзывы о своей работе как можно раньше или пытаюсь уклониться от ударов и избежать критики? Знаю ли я, что освоил хорошо, а что — нет? Правильно ли я использую обратную связь или слишком остро реагирую на второстепенные моменты?</p>
    <p><strong>7. Запоминание.</strong> Есть ли у меня способ вспомнить выученное в долгосрочной перспективе? Что я делаю, чтобы информация хранилась в памяти дольше? Знаю ли я процедуры, которые позволяют легче воспроизвести знания? Использую ли я избыточное изучение самых важных аспектов навыка?</p>
    <p><strong>8. Интуиция.</strong> Глубоко ли я понимаю то, что изучаю, или просто вызубриваю? Могу ли я преподать идеи и процедуры, которые изучаю, кому-то еще? Понятно ли мне, почему то, что я изучаю, верно, или все это кажется случайным и не связанным между собой?</p>
    <p><strong>9. Экспериментирование.</strong> Не топчусь ли я на одном месте с текущими ресурсами и методами? Нужно ли мне расширяться и пробовать новые подходы, чтобы достичь цели? Как выйти за рамки овладения основами, создать уникальный стиль творческого решения проблем и заняться тем, что другие не исследовали раньше?</p>
    <p>Вместе названные принципы служат направлениями, а не пунктами назначения. В каждом случае посмотрите, как вы сейчас используете свои ресурсы, и выясните, что надо изменить. Вам следует переключиться на новые? Или придерживаться тех же источников, но тратить больше времени на другой вид практики? Следует ли вам искать иные условия для обратной связи, целенаправленности или погружения? Все эти тонкие корректировки можно проделать в процессе обучения.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Шаг 4. Проанализируйте результаты</p>
    </title>
    <p>После завершения проекта или наступления паузы потратьте немного времени на анализ. Что было правильно? Что пошло не так? Что надо сделать в следующий раз, чтобы не повторить прежних ошибок? Не все ваши проекты будут успешными. У меня были очень интересные варианты, результат которых мне понравился. И были другие, которые сработали не так хорошо, как я рассчитывал. Винить во всем принято отсутствие силы воли и мотивации, но часто проблемы можно предугадать еще до их начала. По возвращении из Кореи я работал над улучшением своего корейского по пять часов в неделю. Я продвигался медленнее ожидаемого, потому что тратил недостаточно времени на погружение. Мое обучение представляло собой выполнение скучных упражнений из учебника, которые к тому же плохо отражали реальный мир.</p>
    <p>Если бы я подумал о такой сложности немного раньше и придал ей больше значения, то потратил бы неделю или две и нашел бы возможность для практики. Однако я собрал волю в кулак и тупо ломился вперед. Но свернуть все равно пришлось — уже пройдя полпути и частично утратив мотивацию. Данный пример показывает: овладение принципами обучения — важнейший жизненный навык. Даже имея богатый опыт изучения языков и зная, какие методы хорошо работают, я обратился к наименее эффективному подходу, потому что вовремя не спланировал свой проект должным образом.</p>
    <p>В других случаях план может не сработать так, как вы ожидали, но полученный урок все равно окажется ценным. Я намеревался глубже изучить когнитивную науку и начал проект со списка книг. Однако все свелось к желанию провести предварительные исследования для книги, которую вы сейчас читаете. Это заставило меня погрузиться в науку и вывело на хороший результат.</p>
    <p>Анализировать следует и удавшиеся проекты. Часто они расскажут больше, чем неудачи, поскольку вы явно захотите повторить в будущем действия, приведшие к успеху. Цель суперобучения, как и любого самообразования, заключается не только в изучении одного предмета, но и в улучшении общего процесса обучения. Каждый успешный проект можно доработать, чем улучшить следующий за ним.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Шаг 5. Поддержите или усовершенствуйте то, чему вы уже научились</p>
    </title>
    <p>Вы изучили свои навыки и проанализировали усилия — пора выбирать. Как вы собираетесь применить полученный навык? Без реального плана большинство знаний в итоге потеряется. Эффект можно несколько смягчить, если следовать принципам суперобучения. Но в той или иной степени без использования утрачиваются все знания, поэтому с их применением нужно определиться сразу после окончания обучения.</p>
    <subtitle>Вариант № 1. Использование</subtitle>
    <p>Практиковаться следует достаточно, чтобы поддерживать навык, но не нужно пытаться вывести его на новый уровень, если нет конкретной цели. Регулярной минимальной практики для поддержания навыка обычно бывает достаточно. В главе о запоминании я рассказывал о феномене «года без английского»: интенсивное изучение иностранных языков в течение короткого времени приводит не только к быстрому обучению, но и к быстрому забыванию. Мне пришлось прикладывать усилия для продолжения практики после возвращения домой: по полчаса в неделю общаться на каждом языке в первый год и по тридцать минут в месяц — в следующем.</p>
    <p>Другой вариант — попытаться интегрировать полученный навык в жизнь. Именно так я поддерживаю свои умения в программировании, когда пишу скрипты для рабочих задач на языке Python, — в противном случае они были бы раздражающе громоздкими. Этот вид практики более спонтанный, но он гарантирует достаточную поддержку навыка, чтобы сделать его устойчивым. Такое поверхностное применение знаний далеко от погружения в математику и алгоритмы, почерпнутые во время курсовой работы в МТИ, но его вполне достаточно, чтобы сделать первый шаг, если позже я захочу начать более крупный проект.</p>
    <p>Забывание, как обнаружил Герман Эббингауз более века назад, сокращается по экспоненциально убывающей кривой. Проще говоря, ваши «живые» давние воспоминания с меньшей вероятностью забудутся в будущем. Такая особенность памяти предполагает, что практика может поддерживать имеющуюся информацию, сохраняя основную часть приобретенных знаний. Начав с привычной более серьезной практики, через год или два после завершения проекта вы сумеете сократить затрачиваемое на нее время и при этом сохраните максимальную часть преимуществ, как это сделал я с выученными иностранными языками.</p>
    <subtitle>Вариант № 2. Повторное обучение</subtitle>
    <p>Для многих навыков затраты на восстановление существенно меньше затрат на поддержание их постоянного уровня. Тому есть несколько причин. Возможно, во время обучения вы узнали больше, чем вам на самом деле нужно, — и некоторые знания утрачиваются из-за неиспользования. В МТИ я изучил много предметов, которые вряд ли когда-нибудь понадобятся мне снова, но понимание их сути пригодиться может. Способность доказывать теоремы модальной логики, например, для меня сейчас не сильно актуальна. Но я продолжаю помнить, что такое модальная логика и где она применяется, — и этого, вероятно, будет достаточно, если мне понадобится восстановить свои практические умения в этой дисциплине.</p>
    <p>Повторное освоение, как правило, легче первоначального обучения. Результативность выполнения тестов по невостребованным знаниям со временем резко падает, но, скорее всего, они оказываются просто недоступны «с разбега», а не полностью забыты. Курса переподготовки или серии практик может быть достаточно, чтобы заново активировать знания всего лишь за часть времени, необходимого для их изначального изучения. Это оптимальная стратегия для предметов, которые пригождаются нечасто и о ситуациях применения которых известно заранее. Осознание того, что определенная область знаний полезна для конкретного типа задач, важнее, чем детали решения задачи: их проще восстановить. Однако забывание самой задачи отрежет вас от ответа.</p>
    <subtitle>Вариант № 3. Мастерство</subtitle>
    <p>Третий вариант состоит в глубоком погружении в освоенный навык. Можно продолжать практиковаться, снизив темп или перейдя к другому проекту суперобучения. Общая замеченная мной закономерность заключается в том, что первоначальный проект охватывает более широкий спектр тем и ряд основ, открывая тем самым новые перспективы для обучения. Попробуйте определить подтему или ответвление навыка в рамках области, которую вы изучали прежде. Вы сумеете перенести навык, приобретенный в одной сфере, в новую область. Одной из моих целей после возвращения из поездки в Китай было научиться лучше читать по-китайски, а во время путешествия по Поднебесной это была побочная задача.</p>
    <p>Мастерство — долгий путь, оно нарабатывается не в одном проекте. Первоначальные усилия позволяют преодолеть достаточно барьеров, чтобы расчистить путь для медленного процесса накопления знаний и достижения подлинного мастерства. Во многих областях начало работы довольно неприятно, поэтому без запаса старания практиковаться трудно. Однако после преодоления определенного порога начинается процесс увеличения объема, и, следовательно, поступление знаний может замедлиться. С другой стороны, проекты могут «застревать», и тогда придется потратить время на преодоление стереотипов, пройти через разочарования ради продвижения вперед. Такие проекты выигрывают от точных и агрессивных методов суперобучения для достижения мастерства.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Альтернативы суперобучению: низкоинтенсивные привычки и формальное обучение</p>
    </title>
    <p>В начале этой книги я отмечал: суперобучение — это стратегия, то есть оно годится для решения определенных проблем. Практика эта несколько необычна, и я хотел написать книгу именно о данной стратегии, а не пытаться описать все возможные способы эффективного обучения. Я в основном осуществил задуманное, и теперь, думаю, стоит коснуться двух других стратегий, которые могут сочетаться с суперобучением в разных контекстах.</p>
    <p>Все суперученики используют для каждого вида обучения разные подходы. Бенни Льюис, сторонник интенсивного изучения иностранных языков, улучшал свой навык во время повторных визитов в соответствующие страны. Роджер Крейг научился побеждать в Jeopardy! но если ему не нужно было появляться на игровом шоу, он занимался неторопливым усвоением мелочей. Быть суперучеником не означает, что все, чему вы учитесь, должно быть сделано самым агрессивным и драматичным образом. Я хочу кратко рассмотреть две основные стратегии и показать, как они вписываются в более широкую картину непрерывного образования.</p>
    <subtitle>Альтернативная стратегия № 1. Низкоинтенсивные привычки</subtitle>
    <p>Когда участие в обучении спонтанно, уровень разочарования невысок, а образование автоматически вознаграждается, хорошо работают низкоинтенсивные привычки. Когда барьеры для обучения достаточно низки, нужно просто проявить себя. Никаких причудливых проектов, принципов или усилий не требуется. Как только вы достигнете разговорного уровня в языке, вам становится довольно легко путешествовать и жить в стране, где на нем говорят. А дальше в вашей памяти будет просто накапливаться словарный запас и культурологические сведения. Как только вы станете настолько хорошо программировать, чтобы использовать это в работе, сама профессиональная деятельность станет подталкивать вас к регулярному получению новых знаний в спокойном темпе. Освоив основы предмета, вы понимаете более серьезную литературу о нем, и чтение книг по теме становится в основном вопросом времени, а не разработки гениальных стратегий обучения.</p>
    <p>Существует целый спектр привычек — от нулевого усилия и спонтанного вовлечения до значительных усилий и быстрого приобретения навыков суперобучения. Бо́льшая часть привычек лежит где-то посередине и не требует сверхинтенсивности суперобучающего проекта. Скажем, ваш уровень владения Excel позволяет создавать собственные макросы электронных таблиц, но у вас не всегда находится возможность или время для их использования, поэтому вам нужно немного подтолкнуть себя к практике. Или вы хорошо научились выступать на публике, но вам все равно требуется мужество, чтобы выйти на сцену. Часто неочевидно, будет ли правильным шагом вперед создание долгосрочных привычек или концентрированного проекта суперобучения. Это зависит больше от вашей личности и жизненных ограничений, чем от жестких правил.</p>
    <p>Привычки, как правило, работают, когда обучение сводится к накоплению или добавлению новых знаний. Суперобучение и более целенаправленные усилия подходят для случаев, когда совершенствование требует отказа от неэффективного поведения. Увеличение словарного запаса на иностранном языке часто является медленным процессом накопления. Улучшение произношения является актом «разучивания»: вы тренируете различные мышечные движения, которые не являются для вас естественными. Суперобучение лучше подходит для областей со значительными психологическими барьерами, которые делают практику в любой форме настолько трудной, что навыки уже не могут считаться легко вырабатываемой привычкой.</p>
    <p>На протяжении всей книги мы исследовали компромисс между эффективным и легким для обучения. То, что привлекательно, не очень результативно, а то, что продуктивно, не так просто осуществить. Это несоответствие подталкивает к выбору более легких и приятных форм обучения. Мой опыт показывает: удовольствие обычно приходит, когда в чем-то преуспеваешь. Как только вы почувствуете, что вооружены навыком, он станет вам гораздо приятнее. Напряженность между «легко» и «эффективно» существует в краткосрочной перспективе, но, я думаю, интенсивное выполнение проектов суперобучения является более надежным способом получить удовольствие от учебы, поскольку таким образом вы с большей вероятностью достигнете уровня, когда обучение автоматически становится привлекательным.</p>
    <subtitle>Альтернативная стратегия № 2. Формальное структурированное образование</subtitle>
    <p>В начале этой книги я объяснил: вы сами руководите суперобучением. Но это не предполагает, что нужно действовать в одиночку. Быть самостоятельным — означает самостоятельно принимать решения, что не исключает участия в проекте других людей. Таким образом, внутреннего противоречия в стремлении к суперобучению в школе или университете нет. Это может просто оказаться лучшим способом освоить навыки, которые вы хотите приобрести. Относитесь к нему, как к любому другому ресурсу.</p>
    <p>Я думаю, стоит сказать о некоторых причинах, по которым вы захотите продолжить формальное образование. Наиболее очевидная — документ об образовании. Если он необходим или рекомендован для выбранной вами профессии, то суперобучение придется принести в жертву получению диплома. Эта книга ни в коем случае не призывает бросить школу или вуз и заниматься самообразованием, просто вы должны контролировать собственное обучение, где бы оно ни проходило.</p>
    <p>Еще одна причина для получения формального образования: оно создает полезную среду обучения. Некоторые аспекты работы учебных заведений прискорбно далеки от цели и неэффективны, другие — вполне хороши. Художественные школы и школы дизайна часто обучают через наставничество. Некоторые программы позволяют создавать командные проекты, которые трудно запустить в одиночку. Наконец, аспирантские уровни академического образования создают сообщества, где осуществимо погружение, так что ознакомиться с передовыми идеями можно не только в книгах и статьях, но и получая их из первых рук — от экспертов в своих областях. Суперобучение не означает отказа от возможностей, и я был бы разочарован, если бы меня неправильно поняли. Правильное мышление, которое нужно развивать, — это не отказ от чего-то медленного или стандартизированного, а признание того, что возможности для обучения значительно шире, чем кажется на первый взгляд.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Непрерывное обучение</p>
    </title>
    <p>Цель суперобучения — не сократить, а умножить доступные вам варианты. Суперобучение открывает новые перспективы и заставляет следовать им активно, а не ждать робко в стороне. Данный метод подходит не всем, но тем, кто чувствует вдохновение и хочет использовать его, я надеюсь, он позволит стартовать достойно.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава XIV. Нетрадиционное образование</p>
   </title>
   <epigraph>
    <p>Дайте мне дюжину здоровых младенцев и особую изолированную среду, чтобы их воспитывать; я гарантирую, что случайным образом выберу любого из них и воспитаю из него специалиста любого типа: врача, адвоката, художника, торговца и даже попрошайку или вора.</p>
    <text-author>Джон Уотсон, психолог</text-author>
   </epigraph>
   <section>
    <p>Юдит Полгар по праву считается лучшей шахматисткой всех времен. В семь лет она с завязанными глазами выиграла свою первую партию у гроссмейстера. В двенадцать — занимала 55-е место среди шахматистов мира по версии Международной федерации шахмат (ФИДЕ). К пятнадцати годам стала самым молодым в истории гроссмейстером — на месяц раньше, чем это в свое время сделал Бобби Фишер. На пике карьеры Полгар занимала восьмое место в мире и участвовала в мужском чемпионате, став единственной женщиной, которая когда-либо делала это.</p>
    <p>В шахматах доминируют взрослые мужчины. Молодая девушка, состязающаяся с ними на равных, должна была вызвать у соперников предубеждение и любопытство разом. Эдмар Меднис, шахматист из предыдущего поколения, отметил, что очень осторожно играл против вундеркинда: «Гроссмейстеры не любят проигрывать десятилетним девочкам, потому что это гарантирует место на первых страницах всех газет»<a l:href="#n_99" type="note">[99]</a>. Некоторые из соперников Полгар отмечали очевидный гений ее игры. Гроссмейстер Найджел Шорт сказал, что Юдит может быть одним из «трех или четырех великих шахматных гениев в истории»<a l:href="#n_100" type="note">[100]</a>. Михаил Таль, экс-чемпион мира, предположил, что Полгар станет претендентом на звание чемпиона мира, а ведь ей было еще только двенадцать.</p>
    <p>Гарри Каспаров оценивал перспективы Полгар сдержаннее. Этого чемпиона мира часто признают величайшим шахматистом в истории. Он известен своими матчами против шахматного суперкомпьютера IBM Deep Blue. В 1996 году Каспаров выиграл у машины, в 1997 году проиграл, и это ознаменовало переход к доминированию компьютеров в шахматной игре, которая исторически считалась одним из самых высоких проявлений человеческого творчества и интеллекта. Так вот, о молодой Полгар Каспаров сказал: «У нее фантастический шахматный талант, но она женщина. Все сводится к несовершенству женской психики. Ни одна женщина не выдержит длительной битвы»<a l:href="#n_101" type="note">[101]</a>.</p>
    <p>Это расхожее предубеждение уже во время их первого матча вызвало полномасштабную полемику. Семнадцатилетняя Полгар играла против тридцатилетнего экс-чемпиона мира и легенды шахмат. Турнир проходил в Испании, в Линаресе. Шахматы часто представляются холодной и рациональной игрой. Однако недооценивать психологический эффект соперничества девушки с доминирующим игроком тоже нельзя.</p>
    <p>Напряжение у обоих игроков было запредельным. Каспаров на 34-м ходу поставил коня на доску, на мгновение оторвал пальцы от фигуры и вдруг передвинул ее. Полгар онемела: по правилам, как только игрок перестал касаться фигуры, ход считается сделанным. То есть мэтр грубо нарушил правила. Девушка посмотрела на рефери, но тот не указал Каспарову на жульничество. Нечестный ход был засчитан! А Полгар из-за него проиграла партию.</p>
    <p>Позже ее спросили, почему она не оспорила ход Каспарова. Юдит объяснила: «Меня впервые пригласили на такое важное мероприятие, я играла против чемпиона мира и не хотела никому доставлять неприятности. У меня также было опасение, что мою жалобу отклонят и меня же и накажут по часам, когда мы будем в цейтноте»<a l:href="#n_102" type="note">[102]</a>. И все же после окончания игры девушка дала выход своему возмущению. Она столкнулась с Каспаровым в баре отеля: «Как вы могли так поступить?!»<a l:href="#n_103" type="note">[103]</a> Каспаров, защищаясь от обвинения, заявил: «Она публично обвинила меня в мошенничестве! Я думаю, девочку ее возраста следует научить хорошим манерам»<a l:href="#n_104" type="note">[104]</a>. После инцидента эти двое не общались долгие годы. Напомню: Каспаров был тогда авторитетом в шахматном мире, а Полгар только начинала.</p>
    <p>Юдит Полгар уникальна не только своим мастерством в игре с мужским доминированием, но и тем, как она научилась играть. Бобби Фишер спонтанно стал одержим игрой, а шахматный гений Полгар не явился случайностью: все началось с намерения одного человека вырастить гениальных детей.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Создание гения</p>
    </title>
    <p>Еще студентом колледжа будущий психолог и педагог Ласло Полгар задумал вырастить гения. Он изучал мышление, у него еще не было ни жены, ни ребенка. «Гений не рождается, а воспитывается и обучается»<a l:href="#n_105" type="note">[105]</a>, — утверждал Ласло. Он изучил биографии сотен великих интеллектуалов и убедился: гения можно вырастить. «В историях гениев, — позже заметил он, — я обнаружил одно и то же: все они начинали в молодом возрасте и интенсивно учились»<a l:href="#n_106" type="note">[106]</a>.</p>
    <p>Единомышленницу и партнера Полгар обрел в Кларе Альтбергер — студентке университета в Ужгороде, а потом сельской учительнице. Ласло не писал обычных любовных писем — он излагал идею воспитания гениальных детей. Клара восприняла необычные идеи, Ласло предложил девушке выйти за него замуж, она предложение приняла. Молодые люди встретились и поженились в Советском Союзе, а потом переехали на родину мужа, в Венгрию. У пары родилось три дочери: Жужа, София и Юдит. Все три стали шахматистами мирового уровня: Жужа — гроссмейстером, София — мастером международного класса<a l:href="#c_59"><sup>{59}</sup></a>, но Юдит выросла самой конкурентоспособной и знаменитой.</p>
    <p>Ласло с женой решили полностью посвятить себя проекту воспитания гениальных детей. Их стратегия заключалась в том, чтобы начать обучение девочек в три года и перейти к специализации не позднее шести. Родители знакомили дочек с шахматами постепенно, короткими интервалами, превращали занятия в игру — чтобы им активно хотелось практиковаться, а не чувствовать себя вынужденными что-то делать. Стратегия не была специфичной по отношению к шахматам. Ласло и Клара рассматривали множество различных возможных сфер для изучения их дочерями, от иностранных языков до математики. Но остановились на шахматах, потому что объективный прогресс в них легко измерить. Интеллектуальное превосходство шахмат в социалистических странах в те годы придавало вес их решению.</p>
    <p>Ласло не считал, что специализация исключает более широкое образование. Все три сестры Полгар изучали иностранные языки (Жужа, старшая, выучила их восемь), а также математику, играли в настольный теннис, плавали, занимались другими дисциплинами. Решение сосредоточиться на шахматах со всеми тремя девочками родители приняли из практических соображений: обоим приходилось обеспечивать семью, времени тоже было в обрез, поэтому ни бюджет, ни распорядок дня просто не выдержали бы распределения ресурсов по трем различным дисциплинам.</p>
    <p>Жужа начала играть в четыре года. Через полгода она ходила с отцом в прокуренные шахматные клубы Будапешта, билась на доске с пожилыми мужчинами и выигрывала. Когда очередь дошла до Юдит, у нее уже сформировалась мотивация: старшие сестры играли в шахматы в маленькой комнате, которую отец отвел им для занятий, и младшая не желала оставаться в стороне.</p>
    <p>Вскоре девочки стали командой. Они начали путешествовать по округе и соревноваться с гораздо более старшими игроками, как правило, мужчинами. Общая миссия поддерживала дружбу, а не ревность. Согласно правилам Венгерской шахматной федерации, женщины могли участвовать только в женских шахматных соревнованиях. Ласло это положение не устраивало. «Женщины способны достигать результатов в области интеллектуальной деятельности, сходных с результатами мужчин, — считал он. — Шахматы — это форма интеллектуальной деятельности, поэтому сказанное относится и к ним. Соответственно, мы отвергаем любую дискриминацию в этом вопросе»<a l:href="#n_107" type="note">[107]</a>.</p>
    <p>Именно гендерная дискриминация помешала Жуже получить титул гроссмейстера в пятнадцать лет. К тому времени, когда Юдит приблизилась к некоторым из формальных барьеров, ее старшие сестры уже частично разрушили их, и это позволило ей отказаться от участия в турнирах «только для женщин».</p>
    <p>Сестры Полгар получили одинаковое образование и достигли впечатляющих высот в шахматах. Однако мастерство девушек было разным. София оказалась самой слабой, она достигла уровня международного мастера, но решила уйти из шахмат, сосредоточилась на искусстве и своей семье. Жуже-гроссмейстеру с раннего возраста нравились иностранные языки, поэтому она, по мнению отца, не достигла своего шахматного потолка. Юдит «начинала медленнее», по словам Жужи, но ее увлечение шахматами было необычным даже внутри этой необыкновенной семьи.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Матч-реванш с каспаровым</p>
    </title>
    <p>После матча в Испании прошло восемь лет, и Юдит получила шанс еще раз сыграть с Каспаровым. В 2002 году в Москве состоялся матч «Россия против остального мира». Юдит играла с Каспаровым в быстрые шахматы: каждому игроку отводилось на раздумья 25 минут.</p>
    <p>Юдит разыграла испанскую партию, названную в честь Руя Лопеса — епископа и шахматного стратега XVI века. В ней используется один из самых распространенных дебютов: на втором и третьем ходах конь и слон перемещаются на открытые клетки. Каспаров ответил берлинской защитой — переместил второго коня на клетку, потенциально опасную из-за слона противника. А это солидная контратака, чреватая ничьей. Каспаров не хотел рисковать.</p>
    <p>Произошел шквальный обмен пешками: позиции соперников оказались схожими. Юдит, игравшая белыми, переместила короля в безопасное место. Каспаров, играя черными, упустил такую возможность для своего короля, но сохранил пару слонов на белой и черной клетках: они вдвоем способны привести партию к выигрышу. Юдит загнала в угол одного из слонов Каспарова, чем нейтрализовала его. Действия Полгар медленно продолжали улучшать положение белых, а маневры Каспарова выглядели все более сомнительными. Небольшие позиционные преимущества, накопленные Юдит в середине игры, привели ее к победе: экс-чемпион мира проиграл две пешки и сдался под угрозой мата.</p>
    <p>После поражения Каспаров пересмотрел свою оценку способностей Юдит, а также самой идеи соперничества женщин и мужчин на шахматном Олимпе: «Сестры Полгар показали, что нет никаких врожденных ограничений для способностей. Эту идею многие игроки мужского пола отказывались принять, пока их бесцеремонно не обыграла двенадцатилетняя девочка с волосами, стянутыми в хвостик»<a l:href="#n_108" type="note">[108]</a>.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Последствия эксперимента</p>
    </title>
    <p>Убежденность Ласло Полгара в том, что можно превратить любого здорового ребенка в гения, создала бы ему репутацию сумасшедшего, если бы он на самом деле не добился успеха. И все же внимательный читатель мог заметить слишком много недочетов в экспериментах Ласло, которые не позволяют считать его модель безупречно научной.</p>
    <p>В эксперименте отсутствовала контрольная группа. Сестры Полгар получили одинаковое образование. Не было, скажем, четвертой сестры, которая ходила бы в обычную школу и с которой отец не занимался бы специально. Не было случайного отбора: Ласло не усыновили чужого ребенка, чтобы воспитать его в своей необычной системе, супруги учили только собственных детей. Поэтому нельзя исключить влияние генетики: успех всех трех детей может быть связан с наследственными, а не с приобретенными талантами. Неосведомленности участников тоже не было. Все сестры Полгар знали о своей уникальной миссии в рамках какого-то эксперимента, что отличало их от детей из других семей. Споры о роли природы и воспитания в успехе сестер Полгар свидетельствуют о влиянии нетрадиционного образования, но это далеко не окончательный вывод.</p>
    <p>Несмотря на недостатки опыта с сестрами Полгар как чисто научного эксперимента, он, безусловно, открывает окно новым возможностям. Все три девушки добились огромного успеха в шахматах. Мы не знаем наверняка, но представляется вероятным, что они могли бы преуспеть и в любой другой области. Методы Ласло были необычными, но детство сестер оказалось вполне счастливым, девочки не пострадали ни в более широком образовании, ни в своем эмоциональном благополучии. Они выросли уверенными в себе, успешными, эмоционально стабильными, создали свои благополучные семьи. Когда Ласло спросили, не лишили ли странные педагогические методы его дочек нормального детства, он заявил, что чаще к несчастью приводит посредственное образование.</p>
    <p>Журналист Эндре Фаркас, помогавший Полгару-старшему писать книгу «Воспитайте гения!»<a l:href="#c_60"><sup>{60}</sup></a>, спрашивал: «Не слишком ли узко они образованы, не лишили ли их беззаботного детства? У меня была возможность наблюдать за сестрами Полгар… Любой ясно увидит, что они счастливы»<a l:href="#n_109" type="note">[109]</a>.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Обучение суперучеников?</p>
    </title>
    <p>До начала работы над этой книгой я был убежден: суперобучение обладает большим потенциалом, а все суперученики — амбициозные самоучки. Однако из-за настойчивости и интенсивности, проявляемых самими учащимися, я скептически относился к возможности суперобучения прямо повлиять на систему образования в целом. Современные дети и так еле справляются с учебой, и мне казалось, что увеличение интенсивности обучения только усилит их стресс и тревогу.</p>
    <p>Психологи признаю́т большую разницу между внутренними целями людей и внешними целями, которых они добиваются под нажимом властных родителей, учебной программы или начальника. Последний фактор, формирующий мотивацию, — внешнее социальное давление — является причиной многих страданий. Рассказы о депрессии, тревоге и даже самоубийствах удручающе часты в среде, где стандартизированные тесты приобретают необоснованную значимость. Суперобучение, являясь самостоятельным поиском, а не навязанным извне обязательством, не должно быть таким. Но из-за самой его природы мне было не ясно, реально ли ему научить.</p>
    <p>Сестры Полгар — необычный случай. Их прицельно обучали с раннего возраста, они невероятно много трудились, но, кажется, от оказанного давления психологически не пострадали. Родители поощряли необычную специализацию не через авторитет и наказание, а через игру и положительную обратную связь. Сестры Полгар продолжали играть в шахматы на серьезном уровне и во взрослом возрасте, то есть их одержимость этим видом спорта не была навязанной.</p>
    <p>В то же время участие девочек в эксперименте не было совсем добровольным. Ласло мечтал вырастить гениев еще до того, как его дети могли согласиться на эту программу. Он не спрашивал дочерей, хочет ли каждая из них посвятить себя интенсивному режиму шахматных тренировок.</p>
    <p>И эта особенность эксперимента Полгара заинтересовала меня больше всего: мне показалось, что Ласло и Клара нашли лазейку в стандартной убежденности, будто подталкивание к интенсивному обучению обязательно приведет к несчастью.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Как вырастить суперученика</p>
    </title>
    <p>В книге «Воспитайте гения!» Ласло Полгар задокументировал свой нетрадиционный подход к образованию. Он изложил свою стратегию превращения любого нормального ребенка в гения при условии, что родители готовы пойти на крайние меры, — как он и его жена, посвятившие этому жизнь.</p>
    <p>Первый шаг — начать пораньше. Обучение ребенка должно начинаться не позднее трех лет, а специализация — не позднее шести. Возраст, в котором обучение тормозится, неизвестен, но есть свидетельства из музыкальной и лингвистической областей: у младших детей сознание более пластично и гибко. Ласло довел эту идею до крайности, начав обучение гораздо раньше, чем в обычном дошкольном образовании.</p>
    <p>Второй шаг — специализация. Сестры Полгар изучали языки, математику и другие предметы, занимались спортом, но их внимание всегда было сосредоточено на шахматах. Ласло отметил: «Начиная с 4–5 лет они играли в шахматы по пять или шесть часов в день»<a l:href="#n_110" type="note">[110]</a>. Такая специализация, похоже, сыграла две роли в его стратегии воспитания гениев. Во-первых, он воспользовался гипотетической гибкостью сознания детей младшего дошкольного возраста. Во-вторых, специализируясь на одном предмете, дети смогли в раннем возрасте достичь мастерства. Победа над старшими и более опытными противниками в шахматах укрепила их уверенность в себе и поддержала дух соперничества, так что они захотели практиковаться больше, чтобы совершенствоваться. Если бы девочки интеллектуально разбрасывались, они, возможно, не развили бы в себе уверенности, которая привела к интенсивной практике.</p>
    <p>Третьим шагом было превращение тренировок в игру. Шахматы — по определению игра, поэтому детям в них можно было играть. Но Ласло был настойчив в представлении всех учебных предметов в игровой форме. Если девочки отвлекались или вставали и бродили туда-сюда во время партии, их не наказывали, а поощряли позволить мыслям, как и телам, блуждать в поисках решения. Поддержание веселой и легкой обстановки, особенно пока дети были маленькими, послужило ключевым шагом к развитию драйва и уверенности в себе. Впоследствии они перенесли их на более серьезные усилия.</p>
    <p>Однако важно иметь в виду: Ласло настаивал на том, что «игра не является противоположностью работы» и «ребенок нуждается не в игре отдельно от работы, а в значимом действии»<a l:href="#n_111" type="note">[111]</a>, и добавлял: «Обучение дает им больше удовольствия, чем игра в чистом виде». Игра и работа сочетаются в подходе Полгара к обучению — без жесткой границы между ними.</p>
    <p>В-четвертых, Ласло стремился создать положительное подкрепление: шахматы должны быть приятным, а не разочаровывающим опытом. «Неудачи, страдания и страх уменьшают достижения. После ряда последовательных сбоев может сформироваться повреждающий тормозящий комплекс»<a l:href="#n_112" type="note">[112]</a>, — пояснял он. Начиная с бихевиористов<a l:href="#c_61"><sup>{61}</sup></a> психологи в деталях знали, что наличие положительного опыта типа победы в игре создает желание повторить действия, которые привели к этому результату. Напротив, негативные переживания (проигрыш, растерянность, разочарование) снижают энтузиазм.</p>
    <p>Ласло тщательно следил за циклами положительной обратной связи на раннем этапе. Вначале, когда он еще играл в шахматы сильнее дочерей, он выстраивал партию так, чтобы бросить им вызов, но при этом дать возможность выиграть достаточное количество раз, оставляя игру приятной для них. «Мы должны сделать так, чтобы не всегда обыгрывать ребенка; нужно позволить им иногда побеждать, чтобы они чувствовали, что тоже способны думать», — написал он. И добавил: «Вначале очень важно пробудить интерес. Надо заставить ребенка полюбить то, чем он занимается — до такой степени, чтобы он стал почти одержим этим»<a l:href="#n_113" type="note">[113]</a>.</p>
    <p>Наконец, Ласло был категорически против принуждения к обучению. Он считал, что самодисциплина, мотивация и целеустремленность должны исходить от самих детей. Он пояснил: «Одно можно сказать наверняка: никогда нельзя добиться серьезных педагогических результатов, особенно на высоком уровне, путем принуждения»<a l:href="#n_114" type="note">[114]</a>. Он также считал, что «одна из важнейших воспитательных задач — обучение самообразованию»<a l:href="#n_115" type="note">[115]</a>. Этот заключительный этап процесса оказался особо важен для его дочерей, поскольку они быстро превзошли своего отца как шахматиста. Если бы их не поощряли развивать таланты к самообразованию и самосовершенствованию, они могли бы стать достойными шахматистками, но вряд ли достигли бы уровня гроссмейстера.</p>
    <p>Ласло и Клара посвятили себя также интенсивному обеспечению всех возможностей для развития дочерей, собрав базу данных о более чем 200 тысячах матчей, покупая каждый учебник по шахматам, который только удавалось найти, и нанимая учителей шахмат. Девочки и сами не упускали ни малейшего случая учиться и совершенствоваться. В доме Полгаров висели схемы шахматных позиций, жилище фанатиков стало храмом, посвященным практике древней игры. Для Ласло и Клары воспитание детей было бо́льшим, чем работа с полной занятостью, поскольку они поощряли таланты своих детей, мобилизуя для этого все ресурсы.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Принципы суперобучения в действии</p>
    </title>
    <p>Изучив принципы Полгара по воспитанию гениальных детей, я обнаружил в его подходе все принципы суперобучения, о которых говорилось до сих пор.</p>
    <subtitle>1. Метаобучение</subtitle>
    <p>Полгар изучал, как люди учатся играть в шахматы, выяснял, при каких условиях его дочери могут преуспеть в этом занятии. Он собрал огромную базу шахматных позиций, стратегий и списков игр; в годы, предшествовавшие широкому распространению интернета, это было немалым подвигом. Он составил план тренировок еще совсем маленьких дочек: начал с правильного наименования клеток доски, разучил правила движения фигур. Обучение не было форсированным, и девочки освоили игру еще до того, как у них развились другие когнитивные способности.</p>
    <subtitle>2. Концентрация</subtitle>
    <p>Ласло считал «способность преодолевать монотонность, поддерживать интерес и постоянное внимание» ключевыми чертами и стремился воспитать их в дочерях. Девочки дважды принимали участие в двадцатичетырехчасовых шахматных марафонах — им было по пятнадцать, девять и восемь лет. За это время требовалось завершить сотню матчей. Шахматы — это игра не только на блестящий результат, но и на терпение и выносливость. Обучение дочерей сосредоточению было важной частью системы Ласло, поскольку он поощрял их фокусироваться на проблеме и не отвлекаться.</p>
    <subtitle>3. Целенаправленность</subtitle>
    <p>Ласло брал дочерей на игры с взрослыми мужчинами, когда им было всего по четыре года: показывал, как играть против соперников, которые действительно бросали им вызов. Девочки провели множество партий в шахматы, это составило костяк их умений и позволило научиться не только хорошо играть, но и справляться с трудностями: давлением цейтнота и психологической неуверенностью в игре против старших, против пугающих противников. Используя шахматные таймеры даже для обычных игр, девочки практиковались в обстановке, которая точнее соответствовала той, что складывается на турнирах.</p>
    <subtitle>4. Упражнения</subtitle>
    <p>Ласло варьировал подходы к изучению игры, начинал с наименования клеток, затем переходил к траекториям ключевых фигур. Шахматные головоломки на стенах были для его дочек домашним заданием: девочкам приходилось анализировать различные тактические позиции и придумывать креативные решения. Блиц и игры с завязанными глазами позволили сестрам научиться быстрее думать и мысленно представлять игру.</p>
    <subtitle>5. Закрепление</subtitle>
    <p>Чтобы стимулировать умение припоминать, Ласло пытался развязать детям язык: «Мы не должны говорить им всё; мы должны попытаться заставить ребенка самого что-то сказать!» Он использовал метод Сократа для шахмат: ставил вопросы, на которые дочкам приходилось отвечать. Они не просто вспоминали предыдущее решение — отец использовал верный способ для стимулирования их памяти и понимания. Игры с завязанными глазами сформировали еще один мощный компонент стратегии. Игра за невидимой доской развивала способность мысленно следовать позициям, а это было полезно не только для сохранения ключевых шахматных комбинаций в долгосрочной перспективе, но и для оттачивания способности имитировать ходы на доске, которые мог бы сделать противник.</p>
    <subtitle>6. Обратная связь</subtitle>
    <p>Ласло поощрял серьезную игру с реальными противниками, но осторожничал с «подходящими партнерами, у которых в целом схожие игровые способности». Обратную связь он тщательно контролировал. Девушки должны были получать достаточно серьезный вызов — так, Юдит проявила настойчивость в отношении участия в мужских турнирах. Но и несоразмерно опытному противнику не следовало бросать вызов сестрам-шахматисткам, пока они были достаточно юны. Культивирование положительной обратной связи было важно на раннем этапе, и Ласло всегда успевал подкорректировать ход игры: она должна была проводиться на уровне, стимулирующем дальнейшее развитие.</p>
    <subtitle>7. Запоминание</subtitle>
    <p>Ласло сосредоточился на том, чтобы девочки восстанавливали шахматные комбинации по памяти, и увеличил скорость, стремясь сделать элементы их игры более автоматическими и менее подверженными забыванию. Запоминание шахматных комбинаций важно для успешной игры, и ему способствовала как интервальная практика, так и специальные упражнения: блиц и игры с завязанными глазами.</p>
    <subtitle>8. Интуиция</subtitle>
    <p>Повторяя технику Фейнмана, Ласло поощрял дочек писать статьи о шахматах, объясняя: «Если ты напишешь статью, то рассмотришь вопрос глубже, чем действуя без цели, размышляя в одиночку или разговаривая с кем-то». Девочек поощряли придумывать творческие решения задач. Игра — не только шахматы, но и «неконструктивная», «бесцельная» деятельность («детская игра») — была частью стратегии обучения. Придумывая интересные решения и бросая вызов дочкам, подталкивая к новым трюкам и озарениям, родители позволяли им исследовать новые горизонты, выходя за пределы запоминания прошлых результатов.</p>
    <subtitle>9. Экспериментирование</subtitle>
    <p>Сестры Полгар опережали отца в шахматах, и их стремление продолжать играть все чаще исходило от них самих. Каждой из девушек предстояло развить собственный уникальный стиль и подход. Юдит предпочла сосредоточиться на приемах и тактике, написав, что «подготовка дебюта была совсем не важна в то время. Возможно, по этой причине даже сегодня моей самой сильной областью остается миттельшпиль»<a l:href="#n_116" type="note">[116]</a>. Различные варианты выбора девочек показывают, что шахматы, как и любой творческий навык, включают в себя не только овладение шаблонами, но и определение, какие именно умения и стили развивать в широком диапазоне возможностей.</p>
    <p>Сестры Полгар воплотили идею суперобучения в самом широком смысле, причем Ласло утверждал: «На мой взгляд, мы должны распространить идею интенсивного обучения на все области». Успех Полгар соответствует схеме большинства суперучеников: интенсивное самообразование в соответствии с ключевыми принципами обучения, базирующееся на энтузиазме.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Внедрение суперобучения в семье, школе и на рабочем месте</p>
    </title>
    <p>Как родителю, педагогу, руководителю организации внедрить суперобучение? Можно ли помочь другим уверенно браться за сложные учебные проекты собственной разработки? Как научить студентов не только тому, что они обязаны знать, но и тому, как учиться самостоятельно, чтобы они могли быть самодостаточными за стенами аудитории? Способны ли вы вдохновить людей в вашей организации учиться интенсивнее, заполняя пробелы в знаниях, чтобы их потенциал полностью раскрылся? На эти интригующие вопросы у нас пока нет окончательных ответов.</p>
    <p>Читая литературу об обучении и следя за рассказами суперучеников, я был поражен не только тем, как много уже известно об этом феномене, но и тем, сколько существует открытых вопросов, по которым исследователи и самоучки все еще выдвигают гипотезы. Количество сложностей увеличивается, стоит только начать учитывать социальную среду. Речь пойдет не просто об индивидуальном сознании, но и об эмоциях, культуре и отношениях, которые воздействуют на обучение сложными и неожиданными способами. Я бы хотел предложить некоторые отправные точки для создания среды, способной поддерживать суперобучение дома, в учебном заведении или на рабочем месте. Мои предложения не являются непреложными правилами, но их можно рассматривать как стартовые моменты, чтобы все желающие могли проникнуться духом суперобучения.</p>
    <subtitle>Предложение № 1. Создайте вдохновляющую цель</subtitle>
    <p>Позвольте людям формулировать собственные цели обучения, которые их вдохновляют. Вдохновение — важная отправная точка в процессе суперобучения. Должно быть нечто притягательное, что заставило бы человека сконцентрировать энергию и выработать самодисциплину, необходимые для обучения. Иногда это освоение нового навыка, открывающего карьерные перспективы. В учебных лагерях для программистов, возникших на заре появления для них высокооплачиваемых вакансий, студентов заставляли работать в зверском темпе, иногда почти по 80 часов в неделю. Цель, однако, была достаточно убедительна: за несколько недель вы завершите жесткую программу и сможете подняться по лестнице технических рабочих мест с хорошей зарплатой и в Силиконовой долине, и во многих высокотехнологичных компаниях. Процесс интенсивный, но мотив привлекателен.</p>
    <p>В других случаях мотивация к суперобучению исходит из усиливающегося внутреннего интереса. Мой «Вызов МТИ» начался с ощущения, что я многое упустил, не изучая информатику в школе. В обычной ситуации это не привело бы к каким-то грандиозным структурированным усилиям по изучению многих компьютерных наук. Но когда идея получить диплом за короткое время подтвердилась сведениями о реальности этого, первоначальный интерес стал страстным обязательством.</p>
    <p>Роджер Крейг с его достижениями в Jeopardy! всегда интересовался викторинами. Но когда он осознал, что у него может появиться шанс сыграть в знаменитом телевизионном шоу, его интерес стал навязчивой идеей. Эрик Барон расширил свою любовь к детской видеоигре до попыток создать ее лучшую версию. Чтобы подтолкнуть людей к суперобучению, нужно поддержать уже существующие искры их естественных интересов, а не просто навязывать темы, которые кажутся наиболее полезными вам. Как только люди знакомятся со структурой проекта суперобучения, они начинают думать, что было бы самым интересным, захватывающим и полезным для них. Тристан де Монтебелло начал с идеи суперобучения и только позже решил создать вокруг нее проект публичных выступлений.</p>
    <subtitle>Предложение № 2. Будьте осторожны с конкуренцией</subtitle>
    <p>Пример сестер Полгар ясно показывает: ранняя уверенность в себе порождает энтузиазм, который служит важным ресурсом. Вам не нужно чувствовать, будто вы в чем-то преуспели, чтобы вкладывать энергию в обучение. В конце концов, преуспеть в чем-то — это и есть цель обучения. Тем не менее вы должны ощутить, что <emphasis>могли бы</emphasis> быть хороши в чем-то.</p>
    <p>Люди склонны превращать восприятие своих недостатков в неизменную судьбу: «Я не силен в математике», «Я не умею рисовать ничего, кроме фигурок в стиле палка-палка-огуречик», «У меня нет языкового гена». Эти заявления не полностью ложные, так как, вероятно, существуют реальные различия во врожденных способностях, но они, как правило, игнорируют важный фактор — мотивацию. Часто вы видите, что вам не хватает потенциала, чтобы продвинуться в чем-то, или полагаете, что всегда будете позади всех. Как бы напряженно вы при этом ни работали, это лишает вас мотивации прилагать усилия. Таким образом, различия в способностях могут усугубляться аффектом, которое они создают в нашем отношении к обучению. Подумайте, будто вы плохо делаете что-то, и у вас не останется стимула, чтобы измениться.</p>
    <p>Мощное влияние оказывает референтная группа, с которой вы себя сравниваете. Мне показалось интересным, что многие (но не все) суперученики были нацелены на столь необычные проекты, что их было сложно сравнить с нормальной референтной группой. Соревнование в ораторском искусстве, безусловно, позволяло сопоставить де Монтебелло с лучшими ораторами. У него могло бы возникнуть чувство неполноценности, если бы он не объяснял себе, что любые его недостатки неизбежны в столь амбициозном проекте с таким небольшим опытом.</p>
    <p>Если бы вместо индивидуального проекта суперобучения он столкнулся с дюжиной конкурентов с точно таким же предшествующим опытом, то, пожалуй, расценил бы любую собственную неадекватность просто как промах. Это свидетельствует о том, что конкурентная направленность проекта действует в обоих направлениях. Если у вас есть природный талант, вы намного лучше идентифицируемой референтной группы и у вас будет больше мотивации для интенсивной практики и обучения. Однако если вы не справитесь, это лишит вас мотивации практиковаться.</p>
    <p>Сестры Полгар использовали конкуренцию в своих интересах. Обучение девочек началось необычайно рано, они всегда считались не по годам развитыми, а конкурентная среда усиливала их мотивацию. Если бы они начали поздно или учились в обычной школе, где ничто не гарантировало им звездного успеха, их стимулы могли быть подорваны.</p>
    <p>На мой взгляд, мотивация, возникающая при сравнении себя с референтной группой, предполагает двоякий подход. Если у человека есть природная склонность к суперобучению, конкуренция, вероятно, пойдет ему на пользу. Наблюдение за своими успехами при прямом сравнении подкрепит стремление к дальнейшему совершенствованию. Если же человек обладает умеренными способностями либо отстает от других — изучает навык в области, где у него нет опыта, приступает к обучению поздно, — то нужно приложить усилия, чтобы сделать проект уникальным. Это побудит ученика оценивать собственный прогресс, сравнивая его со своими прежними достижениями, а не конкурируя с другими.</p>
    <p>Иногда проект сразу начинается как уникальный, а потому изначально оказывается защищенным от резких неблагоприятных сравнений. Затем, как только появится уверенность, он переходит в более конкурентную среду. Например, вы можете начать изучать программирование, создав игру, которую трудно сравнить с другими, а потом принять участие в соревнованиях по кодированию, когда почувствуете себя более компетентным.</p>
    <subtitle>Предложение № 3. Сделать обучение приоритетом</subtitle>
    <p>Вне учебного заведения обучение обычно рассматривается не как основная цель, а как побочный продукт. Организации нередко уделяют большое внимание непрерывному обучению и образованию, но, как правило, оно проводится в форме семинаров или тренингов: человек сидит в аудитории, а потом возвращается к реальной работе. Суперобучение, поощряя непосредственную интенсивную практику, предоставляет возможность для «проекта слияния», который выполняет реальные цели, но также предназначен для обучения чему-то новому.</p>
    <p>Традиционная процедура осуществления проекта заключается в том, чтобы найти лучшего кандидата для выполнения работы и поставить перед ним задачу. Подход, основанный на обучении, предполагает, что в проект допустимо назначить людей, которые еще не способны в полной мере выполнять поставленную задачу. В рабочей среде, ориентированной на суперобучение, сотрудники могут тратить бо́льшую часть своего времени на проекты, находящиеся в пределах или вблизи уровня их компетентности, но при этом посвящать определенную долю времени работе, которая явно выше их нынешних способностей. Возможность чисто гипотетическая, однако я представляю себе два преимущества такого подхода.</p>
    <p>Во-первых, он создает культуру обучения в организации, где работники всегда готовы попытаться решить новые для себя проблемы, а не ждать кого-то, кто уже знает ответ. Во-вторых, это бросит сотрудникам вызов, раскроет таланты, простимулирует их развитие. Если наставничество и трудные проекты распределяются только по прихоти менеджеров, то, скорее всего, многие сотрудники, которые преуспели бы на ответственных должностях, останутся за бортом.</p>
    <p>Культура, движимая суперобучением, на самых высоких уровнях также позволяет проникнуть в области, где ни у кого нет конкретного навыка. Хотя переход между установленными уровнями мастерства важен, обучение становится действительно ценным именно тогда, когда человек учится делать то, что не под силу никому другому.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Заключение</p>
   </title>
   <p>Во многих отношениях написание этой книги было чрезвычайно интересным проектом. Автор, проводящий исследования ради написания книги, вряд ли уникален. Не все проекты суперобучения единственные в своем роде и имеют значение только для того, кто их выполняет. Дома в моей берлоге лежат стопки папок, заполненных тысячами вырезок из журналов. На книжной полке стоят десятки малоизвестных монографий по самым узким аспектам проблемы обучения.</p>
   <p>Записи бесед с различными исследователями помогли мне понять, как много нюансов есть даже в простых вопросах, таких как «Полезна ли обратная связь?» и «Почему люди забывают?» Я перелистал биографии известных интеллектуалов, предпринимателей, ученых, пытаясь понять, как они подходили к обучению. Во многом процесс написания этой книги был отражением ее предмета — проекта суперобучения по написанию книги о суперобучении. У меня был сильный интерес к процессу обучения, я просматривал учебники, статьи и биографии прежде, чем начал исследование для этой книги, но по-настоящему занялся я этим только после того, как структурно оформил проект. И я действительно начал копать глубоко.</p>
   <p>Помимо исследований, эта книга была вызовом для меня как автора. Мой писательский опыт связан с ведением блогов, а не с написанием книг. Найти правильный тон в книге трудно: он сильно отличается от случайных ежедневных постов в блоге. Я с самого начала знал, что хочу делиться историями других и их достижениями, а не просто пересказывать свой опыт.</p>
   <p>Поначалу это было довольно сложно. Большинство биографий и опубликованных рассказов не фокусируются на методах обучения. Даже если обучение является в них центральной темой, большинство биографов довольствуются тем, что описывают свой благоговейный трепет перед талантом, а не копаются в конкретных деталях того, как человек достиг тех или иных высот. Мои исследовательские усилия порой включали в себя штудирование пятисотстраничного тома ради нескольких информативных для меня параграфов, в которых вскользь упоминались конкретные детали методов обучения. Это создавало трудности, но также заставило меня развивать новые писательские навыки. Я должен был улучшить исследовательские и писательские приемы, поднявшись до уровня, недостижимого за более чем десять лет написания постов в блоге. Даже стиль книги оказался вызовом для моих прежних навыков. Оставляю вам, читатель, судить, удалась ли она.</p>
   <p>Метапроект суперобучения — написать книгу о суперобучении — также иллюстрирует некоторые важные идеи. Я добился огромного прогресса в умении писать, приобрел знания из когнитивной науки и истории известных учебных достижений. Но мне предстоит узнать еще очень многое. Погрузившись в науку, можно быстро получить головокружение от ощущения, что вы стоите на вершине горы из статей, теорий, идей и опытов, слабо связанных с темой вашего обучения. Точно так же на каждую прочитанную мной биографию приходились сотни, которые я не прочитал. Помимо найденных мной историй успеха суперобучения были, вероятно, еще десятки, которых я не нашел. Было бы глубокой ошибкой утверждать, что обучение — это замена невежества пониманием. Знание растет, но вместе с ним расширяется и неведение, так как с бо́льшим пониманием предмета приходит и осознание тех вопросов, ответы на которые пока не сформулированы.</p>
   <p>Такая ситуация побуждает одновременно демонстрировать уверенность в себе и глубокое смирение. Без веры в прогресс в собственных знаниях и навыках человек не возьмется за проект, необходимый для достижения этого прогресса. А уверенность посторонние могут ошибочно принять за самонадеянность. По их мнению, попытка узнать что-то быстро и интенсивно основывается на «легкости» изучаемого предмета: узнав что-то одно, вы решили, будто знаете всё. Поэтому ваша уверенность должна сочетаться с глубоким смирением.</p>
   <p>При завершении каждого проекта, за который я брался, включая эту книгу, мои мысли были о том, как далеко я мог бы продвинуться. Прежде чем я начал свой «Вызов МТИ», мне казалось, что получения степени бакалавра компьютерных наук будет достаточно. После я увидел: каждая тема, с которой я познакомился, позволяет расширить исследование до получения докторской степени или вообще на всю жизнь, потраченную на кодирование, — для его полного понимания. Мой опыт в изучении языков до уровня, позволяющего вести беседы, заставил меня осознать, сколько еще слов, выражений, культурных нюансов и трудных ситуаций общения осталось исследовать. Завершение проекта, таким образом, обычно сопровождается не чувством окончания обучения, а осознанием возможностей: глаза открываются на все то, что осталось узнать.</p>
   <p>Именно данный аспект обучения я нахожу наиболее интересным. Многие занятия в жизни имеют своего рода точку пресыщения: после ее достижения стремление к большему уменьшается. Голодный способен съесть только определенное количество пищи. Круг общения одинокого человека в любом случае ограничен. Любопытство работает иначе. Чем больше человек учится, тем сильнее желание узнавать еще. Чем лучше человек преуспевает в чем-то, тем яснее осознаёт перспективы.</p>
   <p>Если вы, прочтя эту книгу, решите попробовать начать собственный проект, я буду надеяться, что вы не просто добьетесь в нем успеха, а что его завершение станет новым началом. И, приоткрыв маленькую щель ко всевозможным познаваемым вещам, которые есть в мире, вы заглянете внутрь и обнаружите там гораздо больше, чем когда-либо могли себе представить.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Приложение. Заметки о проектах суперобучения</p>
   </title>
   <section>
    <title>
     <p>Вызов МТИ</p>
    </title>
    <p><strong>Цель:</strong> изучить материал, преподаваемый в программе бакалавриата МТИ по информатике, используя бесплатно предоставленные материалы и учебники.</p>
    <p><strong>Метод:</strong> нацелен на сдачу всех выпускных экзаменов (с оценкой более 50 %, если не была предоставлена другая информация) и завершение проектов программирования.</p>
    <p><strong>Сроки:</strong> октябрь 2011 года — сентябрь 2012 года.</p>
    <subtitle>Примечания и обсуждение</subtitle>
    <p>Важно отметить: я боролся не за диплом МТИ. Я старался, когда это было возможно, сопоставить общий охват учебной программы и строгость оценивания, но отклонения от того, как студент-очник МТИ изучал бы тот же материал, неизбежны.</p>
    <p>Несовпадения касались всех уровней учебной программы. OpenCourseWare MIT не предлагал вариантов гуманитарных дисциплин, которые я мог бы изучить сам в то время, поэтому я поменял их на курсы по экономике. Лабораторные занятия, для которых у меня не было доступа к оборудованию, я заменил теоретическими курсами. Студенты Массачусетского технологического института должны выполнить дипломный проект. Я не сделал этого в течение двенадцатимесячного обучения, но вскоре после того, как мой проект был официально завершен, я ради удовольствия написал компьютерную программу, которая позволяет играть в скрабл против машины. Оценивая проекты программирования, я просто считал их успешными, если они работали и выполняли желаемые функции или позволяли пройти необходимые наборы тестов.</p>
    <p>Для выпускных экзаменов моим эталоном по умолчанию было достижение хотя бы пятидесятипроцентного результата. Я придерживался официальных критериев оценки, когда это было возможно. Если возникали пробелы (например, как определить баллы за арифметические или алгебраические ошибки в многошаговых задачах), я ориентировался на свое суждение. На последнем этапе появилась некоторая потенциальная предвзятость, поэтому я решил после завершения проекта вернуться к нему через несколько лет и пересмотреть результаты всех экзаменов, используя самую строгую схему оценивания (любая ошибка в составном вопросе дает 0 баллов за весь вопрос; любой неправильный результат, примененный к дальнейшим вопросам, дает 0 баллов и за эти вопросы тоже). В результате по этой более строгой схеме шесть из 33 курсов, которые я счел сданными, не были бы засчитаны.</p>
    <p>Я не думаю, что столь экстремальный подход является правильным, и поэтому придерживаюсь первоначальной оценки: я сдал эти экзамены, но стоит отметить, как сильно на это убеждение повлияли мои субъективные решения. По нескольким курсам выпускных экзаменов не было, и в этих случаях оценка соответствовала баллам за выполненные задания или промежуточным экзаменам. Выполнение заданий не являлось обязательным требованием для завершения курса, однако я в итоге решил многие из них в процессе обучения<a l:href="#c_62"><sup>{62}</sup></a>.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Год без английского языка</p>
    </title>
    <p><strong>Цель:</strong> изучение испанского, португальского, китайского и корейского языков.</p>
    <p><strong>Метод:</strong> стараться не говорить по-английски в течение всего года, путешествуя по Испании, Бразилии, Китаю и Южной Корее (примерно три месяца в каждой стране). Я делал этот проект вместе с Воцалом Джайсвалом (который также упоминается в <a l:href="#VD">главе VI</a>).</p>
    <p><strong>Сроки:</strong> сентябрь 2013 года — август 2014 года.</p>
    <subtitle>Примечания и обсуждение</subtitle>
    <p>Количественно оценить уровень владения каждым языком довольно сложно. Существует риск как преувеличения — ощущение идеального уровня беглости, тогда как для этого требуются, видимо, десятилетия погружения, — так и преуменьшения. Один человек, с которым я разговаривал после поездки, спросил, могу ли я «объяснить таксисту, куда ехать», хотя эта задача требует всего нескольких часов практики, а не месяцев. С учетом этих трудностей я попытаюсь оценить уровень, которого мы достигли.</p>
    <p><strong>Испанский</strong>: я считаю, что и мой друг, и я достигли примерно уровня B2 через три месяца, соответствуя стандарту беглости Бенни Льюиса (хотя, конечно, это не универсальный стандарт). На этом уровне мы с минимальными трудностями общались в течение нескольких часов на любую тему на испанском языке, хотя, конечно, наш акцент, грамматика и более формальные разговорные способности не соответствовали уровню носителя языка.</p>
    <p><strong>Португальский:</strong> мы были слабее в португальском, чем в испанском, хотя и не существенно. Эти два языка имеют общую основу, так что нам понадобилось гораздо меньше заучивать, чем в ситуации с испанским. Мы знали, как познакомиться и пообщаться, но это давалось не так легко.</p>
    <p><strong>Мандаринский китайский:</strong> это ознаменовало первое большое расхождение в наших способностях. Я действительно хотел выучить китайский язык и до нашей поездки потратил некоторое время на флеш-карты, чтобы ознакомиться с ним. Мой друг был менее заинтересован, и трудностей у него было больше. В конце концов я написал и сдал экзамен HSK 4 (четвертый в шестиуровневой серии экзаменов, измеряющих уровень владения китайским языком), и мой мандарин оказался вполне приличным, хотя и более ограниченным по продвинутым темам, где словарь полностью отличается от английского. Мой друг достиг более низкого среднего уровня, будучи в состоянии свободно говорить и использовать тона, но с меньшим словарным запасом.</p>
    <p><strong>Корейский:</strong> в этом языке мы оба дошли до нижнего среднего уровня, научившись вести беседы, но по более ограниченному кругу тем, и обходиться им в повседневной жизни. Отчасти это было связано с трудностью корейского языка, но в большей степени с тем, что это был четвертый новый язык подряд, и у нас началось выгорание.</p>
    <p>Мы стремились осуществить бо́льшую часть нашего обучения после прибытия в каждую страну, и для каждого языка проводилась некоторая предварительная подготовка. Это было в основном прослушивание аудиокассет Pimsleur и выполнение некоторых упражнений с флеш-картами. В целом мы потратили около 25–50 часов на каждый язык, хотя я уделил больше времени китайскому (приблизительно сто часов) еще до прибытия в страну<a l:href="#c_63"><sup>{63}</sup></a>.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Рисование портретов</p>
    </title>
    <p><strong>Цель:</strong> улучшить умение реалистично рисовать лица.</p>
    <p><strong>Метод:</strong> быстрая обратная связь, приемы, описанные в различных книгах и курсах.</p>
    <p><strong>Сроки</strong>: июль 2016 года.</p>
    <subtitle>Примечания и обсуждение</subtitle>
    <p>Это был наиболее короткий проект. Он длился один месяц и составил сто часов практики. В дополнение к стратегии быстрого рисования эскизов и сравнения их путем наложения на полупрозрачные эталонные фотографии, я также получил большую пользу от книги «Откройте в себе художника»<a l:href="#c_64"><sup>{64}</sup></a> и от класса портретного рисования в студии Vitruvian<a l:href="#c_65"><sup>{65}</sup></a>.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Благодарности</p>
   </title>
   <p>Эта книга не появилась бы без помощи, советов и участия многих людей. Во-первых, я хотел бы поблагодарить Кэлвина Ньюпорта. Если бы не его поддержка, я бы никогда не взялся за написание книги на эту тему. Я хочу поблагодарить Бенни Льюиса, чье первоначальное вдохновение и неиссякаемые советы на протяжении многих лет оказали сильное влияние на мои мысли об обучении и писательстве. Лори Абкемейер, мой агент, сыграла важную роль в том, чтобы реализовать мои исходные идеи и подтолкнуть меня к созданию чего-то, достойного печати. Я благодарю Стефани Хичкок за редактуру книги и предоставление отличных отзывов и предложений. Я также признателен своим друзьям и семье, которые прочитали ранние черновики проекта и рукописи, помогая идее обрести форму. В частности, я хотел бы поблагодарить Зорицу Томовску, Воцала Джайсвала, Тристана де Монтебелло, Джеймса Клиа, Джоша Кауфмана, Халида Азада и Барбару Оукли за предоставленную обратную связь.</p>
   <p>Я благодарен замечательным людям, которых встретил и с кем беседовал во время подготовки книги: Роджеру Крейгу, Эрику Барону, Вишалу Майни, Диане Яунзейкаре, Колби Дюрану и Воцалу Джайсвалу, которые были настолько любезны, что помогли мне в деталях восстановить их невероятные истории. Я хочу поблагодарить многих исследователей, которые провели меня через свои открытия и позволили лучше понять науку обучения. В частности, я признателен Андерсу Эрикссону за его терпение, поскольку он помог мне прояснить многие важные моменты. Кроме того, я благодарю Роберта Пула, Джеффри Карпика, Анджело ДеНиси, Авраама Клюгера, Жаклин Томас и Майкла Херцога за помощь в понимании нюансов науки, обсуждаемых в этой книге.</p>
   <p>Я хочу поблагодарить всех людей, которые участвовали в моих экспериментах с коучингом суперобучения: Тристана де Монтебелло, Джеффа Рассела, Диану Фехсенфельд, Кейт Шутт, Лиссу Шеррон, Джошуа Сандемана, Кирти Вемулапалли, Британи Хсу, Шанкар Сатиш, Ашиму Панджвани, Ашфака Алсама и Анкиту Дж.</p>
   <p>Наконец, я благодарю моих родителей, Дугласа и Мэриан Янг, — учителей, которые подсказали мне, что обучение — само по себе награда.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Об авторе</p>
   </title>
   <p><strong>Скотт Янг</strong> — канадский писатель, известный своими неординарными самообразовательными проектами. Например, он за год освоил четырехлетнюю программу курса Computer Science в Массачусетском технологическом институте (MIT) и за аналогичный период выучил четыре языка. Скотт живет в Ванкувере (Канада).</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>МИФ Бизнес</p>
   </title>
   <p>Все книги по бизнесу и маркетингу: <a l:href="http://mif.to/business">mif.to/business</a>, <a l:href="http://mif.to/marketing">mif.to/marketing</a></p>
   <p>Узнавай первым о новых книгах, скидках и подарках из нашей рассылки <a l:href="http://mif.to/b-letter">mif.to/b-letter</a></p>
   <p>• <image l:href="#i_007.jpg"/> <a l:href="https://vk.com/mifbooks?utm_source=ek_biz_marketing&amp;utm_medium=ebook&amp;utm_campaign=tochki_podpiski">#mifbooks</a></p>
   <p>• <image l:href="#i_008.jpg"/> <a l:href="https://www.facebook.com/mifbooks/?utm_source=ek_biz_marketing&amp;utm_medium=ebook&amp;utm_campaign=tochki_podpiski">#mifbooks</a></p>
   <p>• <image l:href="#i_009.jpg"/> <a l:href="https://telegram.me/mifbooks?utm_source=ek_biz_marketing&amp;utm_medium=ebook&amp;utm_campaign=tochki_podpiski">#mifbooks</a></p>
   <p>• <image l:href="#i_010.jpg"/> <a l:href="https://www.instagram.com/mifbooks/?utm_source=ek_biz_marketing&amp;utm_medium=ebook&amp;utm_campaign=tochki_podpiski">#</a><a l:href="https://www.instagram.com/mifbooks/?utm_source=ek_biz_marketing&amp;utm_medium=ebook&amp;utm_campaign=tochki_podpiski">mifbooks</a></p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Над книгой работали</p>
   </title>
   <p><image l:href="#i_011.jpg"/></p>
   <p>Руководитель редакции <emphasis>Артем Степанов</emphasis></p>
   <p>Шеф-редактор направления <emphasis>Ренат Шагабутдинов</emphasis></p>
   <p>Ответственный редактор <emphasis>Татьяна Рапопорт</emphasis></p>
   <p>Литературный редактор <emphasis>Елена Никитина</emphasis></p>
   <p>Арт-директор <emphasis>Алексей Богомолов</emphasis></p>
   <p>Верстка <emphasis>Екатерина Матусовская</emphasis></p>
   <p>Корректоры <emphasis>Марк Кантуров, Олег Пономарев</emphasis></p>
   <empty-line/>
   <p><strong>ООО «Манн, Иванов и Фербер»</strong></p>
   <p><a l:href="http://mann-ivanov-ferber.ru/">mann-ivanov-ferber.ru</a></p>
   <p>Электронная версия книги подготовлена компанией <a l:href="http://webkniga.ru/">Webkniga.ru</a>, 2020</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Эту книгу хорошо дополняют</p>
   </title>
   <p>• <a l:href="https://www.mann-ivanov-ferber.ru/books/gibkij_um/">Гибкий ум</a></p>
   <p>Эстанислао Бахрах</p>
   <empty-line/>
   <p>• <a l:href="https://www.mann-ivanov-ferber.ru/books/organizovannyj-um/">Организованный ум</a></p>
   <p>Дэниел Левитин</p>
   <empty-line/>
   <p>• <a l:href="https://www.mann-ivanov-ferber.ru/books/dzhedajskie-texniki/">Джедайские техники</a></p>
   <p>Максим Дорофеев</p>
   <empty-line/>
   <p>• <a l:href="https://www.mann-ivanov-ferber.ru/books/hozyain_svoej_zhizni/">Эссенциализм</a></p>
   <p>Грег МакКеон</p>
   <empty-line/>
   <p>• <a l:href="https://www.mann-ivanov-ferber.ru/books/czifrovoj-minimalizm/">Цифровой минимализм</a></p>
   <p>Кэл Ньюпорт</p>
   <empty-line/>
  </section>
 </body>
 <body name="comments">
  <title>
   <p>Примечания редакции</p>
  </title>
  <section id="c_1">
   <title>
    <p>1</p>
   </title>
   <p>Массачусетский технологический институт (МТИ, англ. Massachusetts Institute of Technology, MIT). <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_2">
   <title>
    <p>2</p>
   </title>
   <p>В течение многих лет эту цитату приписывали разным людям, но я считаю, что самый ранний источник относится к 1882 году, когда студент по имени Бенджамин Брюстер написал в Yale Literature Magazine: «Я больше ничего не слышал, потому что занимался самобичеванием из-за того, что стал жертвой „вульгарной ошибки“. Но потом меня охватило какое-то навязчивое сомнение. К чему сводится объяснение, как не к тому, что в теории нет разницы между теорией и практикой, а на практике есть?» <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_3">
   <title>
    <p>3</p>
   </title>
   <p>Clear J. Atomic Habits / Потрясающие привычки. Аудиокнига на английском (2018). <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_4">
   <title>
    <p>4</p>
   </title>
   <p>Точно так же, я думаю, большинство людей удивились бы, узнав, как много они способны сделать за год или даже за несколько месяцев целенаправленного обучения. Процесс интенсивного самостоятельного образования формирует навыки, которые, как казалось, вам никогда не суметь выработать. Суперобучение нацелено на реализацию вашего потенциала, и это, пожалуй, главная причина для того, чтобы им заняться. <emphasis>Прим. Дж. Клира.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_5">
   <title>
    <p>5</p>
   </title>
   <p>Одно из традиционных итальянских блюд — макаронные изделия «перья» с острым соусом. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_6">
   <title>
    <p>6</p>
   </title>
   <p>Северокитайский (мандаринский) язык — основная диалектная группа китайских языков, распространенных на большей части Северного и Западного Китая. Самый употребительный в стране. <emphasis>Прим. перев.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_7">
   <title>
    <p>7</p>
   </title>
   <p>Star Trek («Звездный путь») — американская научно-фантастическая медиафраншиза. Включает в себя телевизионные сериалы, полнометражные ленты, мультфильмы, книги и рассказы, компьютерные игры. Культовое явление на протяжении десятилетий. Первый сериал вышел на экран в 1966 году. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_8">
   <title>
    <p>8</p>
   </title>
   <p>Jeopardy! («Рискуй!») — американская телевикторина; в России по лицензии производится ее аналог — «Своя игра». <emphasis>Прим. перев.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_9">
   <title>
    <p>9</p>
   </title>
   <p>Имеется в виду британско-американский художественный фильм 1957 года (режиссер Д. Лин). Одна из величайших кинокартин в истории. Семь премий «Оскар», другие награды. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_10">
   <title>
    <p>10</p>
   </title>
   <p>Не путать со Стивеном Возняком, соучредителем компании Apple Computer (ныне Apple Inc.) (вместе со Стивом Джобсом и Рональдом Уэйном). Петр Возняк — однофамилец Стивена, соучредитель польской компании и основатель SuperMemo Research. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_11">
   <title>
    <p>11</p>
   </title>
   <p>Первая игра Harvest Moon выпущена в 1996 году для приставки Super Nintendo. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_12">
   <title>
    <p>12</p>
   </title>
   <p>Неформальное название высокобюджетных компьютерных игр. По содержанию сходно с термином «блокбастер» в киноиндустрии. <emphasis>Прим. перев.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_13">
   <title>
    <p>13</p>
   </title>
   <p>Форма цифрового изображения, при которой рисунок редактируется на уровне пикселей (точек). Часто это единственный способ сделать достаточно четким небольшое изображение при малом разрешении. <emphasis>Прим. перев.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_14">
   <title>
    <p>14</p>
   </title>
   <p>Сайт-блог о видеоиграх. <emphasis>Прим. перев.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_15">
   <title>
    <p>15</p>
   </title>
   <p>Социальный новостной сайт, на котором зарегистрированные пользователи могут размещать ссылки на информацию в интернете. <emphasis>Прим. перев.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_16">
   <title>
    <p>16</p>
   </title>
   <p>Research and development — «исследования и разработки». <emphasis>Прим. перев.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_17">
   <title>
    <p>17</p>
   </title>
   <p>Технически термин <emphasis>суперобучение</emphasis> впервые был использован Кэлом Ньюпортом в его заголовке к статье о моем недавно завершенном проекте «Вызов МТИ». Я написал ее для своего сайта, а он придумал заголовок «Освоение линейной алгебры за десять дней: поразительные эксперименты в суперобучении». <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_18">
   <title>
    <p>18</p>
   </title>
   <p>Американский блогер, писатель, автор тренингов по теме саморазвития, предприниматель. Создатель веб-сайта <a l:href="http://stevepavlina.com/">stevepavlina.com</a>. <emphasis>Прим. перев.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_19">
   <title>
    <p>19</p>
   </title>
   <p>Аббревиатура из английских слов Science, Technology, Engineering, Mathematics — «естественные науки, информационные технологии, инжиниринг, математика». <emphasis>Прим. перев.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_20">
   <title>
    <p>20</p>
   </title>
   <p>Стиль искусства, вдохновленный паровой энергией XIX века. Возник в 1980-х годах. <emphasis>Прим. перев.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_21">
   <title>
    <p>21</p>
   </title>
   <p>Объединяет теорию познания, когнитивную психологию, нейрофизиологию, когнитивную лингвистику, невербальную коммуникацию и теорию искусственного интеллекта. <emphasis>Прим. перев.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_22">
   <title>
    <p>22</p>
   </title>
   <p>Психическое состояние полной включенности в занятие, сосредоточение, погруженность. <emphasis>Прим. перев.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_23">
   <title>
    <p>23</p>
   </title>
   <p>Американский экономист. См.: <emphasis>Коуэн Т.</emphasis> Среднего более не дано. Как выйти из эпохи Великой стагнации. М.: Изд-во Института Гайдара, 2015. <emphasis>Прим. перев.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_24">
   <title>
    <p>24</p>
   </title>
   <p>Настольная интеллектуальная игра. Была известна еще в СССР под названиями «Крестословица», «Словодел», позже — «Эрудит». <emphasis>Прим. перев.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_25">
   <title>
    <p>25</p>
   </title>
   <p>Навык, который можно применить и в других областях. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_26">
   <title>
    <p>26</p>
   </title>
   <p>Профессиональное жаргонное выражение, обозначающее состояние паники, которая охватывает оратора: у него учащается сердцебиение, потеют ладони, путаются мысли. <emphasis>Прим. перев.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_27">
   <title>
    <p>27</p>
   </title>
   <p>Гипотеза: робот или другой объект, похожий на человека, вызывает неприязнь у людей-наблюдателей. <emphasis>Прим. перев.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_28">
   <title>
    <p>28</p>
   </title>
   <p>Американский лингвист, описавший язык племени пирахан и выдвинувший идеи о влиянии культуры на структуру языка. <emphasis>Прим. перев.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_29">
   <title>
    <p>29</p>
   </title>
   <p>Язык, на котором говорила женщина, как оказалось, был диалектом хмонг, распространенном в некоторых частях Китая, Вьетнама и Лаоса. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_30">
   <title>
    <p>30</p>
   </title>
   <p>Непереводимая на русский аббревиатура лингвистической схемы Subject-Verb-Object (субъект + глагол + объект), второму по распространенности порядку слов в мировых языках. <emphasis>Прим. перев.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_31">
   <title>
    <p>31</p>
   </title>
   <p>Имеется в виду американский научно-фантастический фильм «Прибытие» (Arrival) (режиссер Д. Вильнёв, 2016). <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_32">
   <title>
    <p>32</p>
   </title>
   <p>Люди, легко в быту переходящие с одного языка на другой: оба воспринимаются ими как родные. Например, ребенок, у которого один родитель говорит только на английском, другой — только на испанском, сразу в равной степени овладевает двумя языками. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_33">
   <title>
    <p>33</p>
   </title>
   <p>Для наших целей термины «металингвистическое осознание» и «метаобучение» являются взаимозаменяемыми. Литература также изобилует «метатерминами» (метапознание, метакогнитивный, метаморфозы, метаметапознание и др.), которые имеют сходное использование. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_34">
   <title>
    <p>34</p>
   </title>
   <p>Онлайн-звонки помогут также избежать нежелательных побочных эффектов, сопровождающих порой личные встречи. Женщины, опробовавшие этот метод, рассказывали, что иногда собеседник неверно истолковывал их желание получить советы по обучению и принимал его за приглашение на свидание. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_35">
   <title>
    <p>35</p>
   </title>
   <p>Этот метод контроля над временем приписывают итальянскому специалисту по вопросам управления Франческо Чирилло. Способ назван так, потому что pomodoro по-итальянски означает «помидор», а таймер, который он использовал, был сделан в форме помидора. <emphasis>Прим. перев.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_36">
   <title>
    <p>36</p>
   </title>
   <p>Целенаправленность, о которой я пишу здесь, тесно связана с понятием переноса — соответствующего процесса, описанного в психологической литературе. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_37">
   <title>
    <p>37</p>
   </title>
   <p>Справедливости ради отметим, что есть способы использования приложения Duolingo, позволяющие практиковаться по-другому, но они, как правило, связаны с многократным повторением одних и тех же уроков в мобильной версии приложения. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_38">
   <title>
    <p>38</p>
   </title>
   <p>Это ежегодное издание — буквально альманах — выходило гигантскими тиражами в 1732–1758 годах. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_39">
   <title>
    <p>39</p>
   </title>
   <p>Не переводимая на русский аббревиатура из словосочетания Judgments Of Learning (JOLs) (англ.), буквально — «суждения об обучении». <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_40">
   <title>
    <p>40</p>
   </title>
   <p>Модальная логика — расширение пропозициональной логики, позволяющее выражать такие понятия, как «должен», «обычно» или «возможно». <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_41">
   <title>
    <p>41</p>
   </title>
   <p>Флеш-картой называется картонный (или теперь — виртуальный) листочек или карточка, носителем информации на котором выступают обе стороны. Используются для облегчения запоминания информации. Метод был предложен С. Лейтнером в 1970-е годы, компьютерный алгоритм разработан в 1980-е П. Возняком, когда флеш-карт в современном распространенном понимании слова не было даже в мечтах. Поэтому в рассматриваемом контексте не следует путать флеш-карты, о которых пишет автор, с электронными носителями информации, используемыми в современных девайсах (фотоаппаратах, смартфонах, компьютерах и т. д.). <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_42">
   <title>
    <p>42</p>
   </title>
   <p>Комедийный жанр, в котором во время представления актер адресуется к живой аудитории. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_43">
   <title>
    <p>43</p>
   </title>
   <p>Комедийный клуб на Манхэттене, где выступают многие лучшие комики Нью-Йорка. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_44">
   <title>
    <p>44</p>
   </title>
   <p>Метод расчета, разработанный профессором А. Эло, — система рейтингов в играх, в которых два участника. <emphasis>Прим. перев.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_45">
   <title>
    <p>45</p>
   </title>
   <p>LSAT (Law School Admission Test, вступительный тест для юридических вузов) — стандартизированный тест, проводится четырежды в год в специализированных центрах по всему миру. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_46">
   <title>
    <p>46</p>
   </title>
   <p>Гэндальф — один из центральных персонажей Дж. Р. Р. Толкина, в частности повести «Хоббит, или Туда и обратно» и романа «Властелин колец». Наполеон Динамит — герой одноименного кинофильма (режиссер Дж. Хесс, 2004). <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_47">
   <title>
    <p>47</p>
   </title>
   <p>Американский шоссейный велогонщик; единственный спортсмен, семь раз финишировавший первым в общем зачете «Тур де Франс» (1999–2005). <emphasis>Прим. перев.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_48">
   <title>
    <p>48</p>
   </title>
   <p>Герман Эббингауз (1850–1909) — немецкий психолог, впервые экспериментально изучил память. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_49">
   <title>
    <p>49</p>
   </title>
   <p><emphasis>Фоер Дж.</emphasis> Эйнштейн гуляет по Луне. М.: Альпина Паблишер, 2013. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_50">
   <title>
    <p>50</p>
   </title>
   <p>Кодовое название программы США по разработке ядерного оружия, 1943 г. <emphasis>Прим. перев.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_51">
   <title>
    <p>51</p>
   </title>
   <p>Тип древней счетной доски. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_52">
   <title>
    <p>52</p>
   </title>
   <p>Не все исследователи согласились с «фрагментарной» моделью. Андерс Эрикссон, сторонник целенаправленной практики, предпочитает модель, которую называет «долговременной рабочей памятью». Различия в основном носят технический характер, и обе модели указывают на то, что опыт приобретается благодаря обширной контекстно-специфической практике. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_53">
   <title>
    <p>53</p>
   </title>
   <p>Кризис воспроизводимости — невозможность повторить результаты исследований. <emphasis>Прим. перев.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_54">
   <title>
    <p>54</p>
   </title>
   <p>Называть такой подход техникой Фейнмана было бы неразумно: неясно, использовал ли он именно этот метод. Поэтому я проиллюстрировал технику знаменитой историей, которая на самом деле к ней не относится. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_55">
   <title>
    <p>55</p>
   </title>
   <p>Подраздел инженерии, связанный с вычислительной техникой, оптикой, машиностроением и промышленной автоматизацией. Представляет собой практическое применение компьютерного (технического) зрения — теории и технологии создания машин, которые могут обнаруживать, классифицировать и отслеживать объекты. <emphasis>Прим. перев.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_56">
   <title>
    <p>56</p>
   </title>
   <p>Живописный прием: густая, сочная накладка красок для усиления эффекта света и фактуры. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_57">
   <title>
    <p>57</p>
   </title>
   <p>Искусственный графит, выпускаемый в виде мелков или карандашей. Мягче графита, но тверже пастели, немного напоминает уголь. <emphasis>Прим. перев.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_58">
   <title>
    <p>58</p>
   </title>
   <p>Американская развлекательная компания, поставщик потокового мультимедиа. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_59">
   <title>
    <p>59</p>
   </title>
   <p>Иерархия международных шахматных званий: мастер ФИДЕ (аналог российского мастера спорта), международный мастер, гроссмейстер. Для получения звания гроссмейстера выполнение нормы международного мастера необязательно. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_60">
   <title>
    <p>60</p>
   </title>
   <p>László Polgár. Nevelj zsenit! 1989. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_61">
   <title>
    <p>61</p>
   </title>
   <p>Бихевиоризм как систематический подход к изучению поведения людей и животных предполагает, что поведение определяют рефлексы и последствия индивидуальной истории. Течение известно с XIX века. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_62">
   <title>
    <p>62</p>
   </title>
   <p>Дополнительная информация о проекте, например списки курсов, используемые материалы и сканы моих экзаменационных работ, доступны на странице: <a l:href="http://www.scotthyoung.com/blog/mit-challenge/">www.scotthyoung.com/blog/mit-challenge/</a>. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_63">
   <title>
    <p>63</p>
   </title>
   <p>Больше узнать о нашем проекте (в том числе посмотреть видео, которые мы записали, демонстрируя наш языковый прогресс в каждой стране), увидеть, чему мы научились, а также прослушать неподготовленные интервью, показывающие примерный уровень, которого мы достигли в каждом языке, можно на странице проекта: <a l:href="http://www.scotthyoung.com/blog/the-year-without-english/">www.scotthyoung.com/blog/the-year-without-english/</a>. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_64">
   <title>
    <p>64</p>
   </title>
   <p><emphasis>Бетти Э.</emphasis> Откройте в себе художника. Минск: Попурри, 2012. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="c_65">
   <title>
    <p>65</p>
   </title>
   <p>Я загрузил каждый рисунок, эскиз и автопортрет, которые сделал, а также более подробное обсуждение того, что я использовал, на главную страницу проекта: <a l:href="http://www.scotthyoung.com/blog/myprojects/portrait-challenge/">www.scotthyoung.com/blog/myprojects/portrait-challenge/</a>. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
 </body>
 <body name="notes">
  <title>
   <p>Примечания</p>
  </title>
  <section id="n_1">
   <title>
    <p>1</p>
   </title>
   <p>Goethe-Institut. <a l:href="https://www.goethe.de/en/spr/kup/prf/prf/gc2/inf.html">https://www.goethe.de/en/spr/kup/prf/prf/gc2/inf.html</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_2">
   <title>
    <p>2</p>
   </title>
   <p>Thanh Huynh. Roger Craig — Knowledge Tracking, август 2011 года, YouTube, 14:20. Размещено в ноябре 2011 года. <a l:href="https://www.youtube.com/watch?v=jmld3pcKYYA&amp;t=1s">https://www.youtube.com/watch?v=jmld3pcKYYA&amp;t=1s</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_3">
   <title>
    <p>3</p>
   </title>
   <p>«How One Man Played ‘Moneyball’ with ‘Jeopardy!’» National Public Radio. <a l:href="https://www.npr.org/2011/11/20/142569472/how-one-man-played-moneyball-with-jeopardy">https://www.npr.org/2011/11/20/142569472/how-one-man-played-moneyball-with-jeopardy</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_4">
   <title>
    <p>4</p>
   </title>
   <p>Gary Wolf. «Want to Remember Everything You’ll Ever Learn? Surrender to This Algorithm.» Wired, April 20, 2008. <a l:href="https://www.wired.com/2008/04/ff-wozniak/?currentPage=all">https://www.wired.com/2008/04/ff-wozniak/?currentPage=all</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_5">
   <title>
    <p>5</p>
   </title>
   <p>Huynh. Roger Craig — Knowledge Tracking.</p>
  </section>
  <section id="n_6">
   <title>
    <p>6</p>
   </title>
   <p>Patrick Hancock. «Review: Stardew Valley». Destructoid, March 7, 2016. <a l:href="https://www.destructoid.com/review-stardew-valley-345495.phtml">https://www.destructoid.com/review-stardew-valley-345495.phtml</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_7">
   <title>
    <p>7</p>
   </title>
   <p>«College Too Expensive? This Guy Just Finished a Four Year Computer Science Program in ONE Year Using Free MIT Material» (video). Reddit. <a l:href="https://www.reddit.com/r/videos/comments/10tk9j/college_too_expensive_this_guy_just_finished_a/">https://www.reddit.com/r/videos/comments/10tk9j/college_too_expensive_this_guy_just_finished_a/</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_8">
   <title>
    <p>8</p>
   </title>
   <p>Steve Pavlina. «Graduating College in 3 Semesters». December 4, 2005. <a l:href="https://www.stevepavlina.com/blog/2005/12/graduating-college-in-3-semesters/">https://www.stevepavlina.com/blog/2005/12/graduating-college-in-3-semesters/</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_9">
   <title>
    <p>9</p>
   </title>
   <p>Diana Jaunzeikare. «Personal PhD.» <a l:href="https://diana.is/personal-phd">https://diana.is/personal-phd</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_10">
   <title>
    <p>10</p>
   </title>
   <p>Tamu. «Independent Chinese Study: Review». Chinese-forums.com. <a l:href="https://www.chinese-forums.com/forums/topic/43939-independent-chinese-study-review/">https://www.chinese-forums.com/forums/topic/43939-independent-chinese-study-review/</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_11">
   <title>
    <p>11</p>
   </title>
   <p>Trent Fowler. The STEMpunk Project (self-published, 2017).</p>
  </section>
  <section id="n_12">
   <title>
    <p>12</p>
   </title>
   <p>Tyler Cowen. Average Is Over: Powering America Beyond the Age of the Great Stagnation. New York: Penguin, 2013.</p>
  </section>
  <section id="n_13">
   <title>
    <p>13</p>
   </title>
   <p>David H. Autor, Lawrence F. Katz, Melissa S. Kearney. «The Polarization of the U. S. Labor Market». American Economic Review 96, № 2 (May 2006): 189–194.</p>
  </section>
  <section id="n_14">
   <title>
    <p>14</p>
   </title>
   <p>Danielle Douglas-Gabriel. «College Costs Rising Faster than Financial Aid, Report Says». Washington Post, October 26, 2016, <a l:href="https://www.washingtonpost.com/news/grade-point/wp/2016/10/26/college-costs-rising-faster-than-financial-aid-report-says/?utm_term=.72c95b4c86cb">https://www.washingtonpost.com/news/grade-point/wp/2016/10/26/college-costs-rising-faster-than-financial-aid-report-says/?utm_term=.72c95b4c86cb</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_15">
   <title>
    <p>15</p>
   </title>
   <p>Gareth Cook. «The Singular Mind of Terry Tao». New York Times, July 24, 2015. <a l:href="https://www.nytimes.com/2015/07/26/magazine/the-singular-mind-of-terry-tao.html">https://www.nytimes.com/2015/07/26/magazine/the-singular-mind-of-terry-tao.html</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_16">
   <title>
    <p>16</p>
   </title>
   <p>Linguistic Society of America. «‘Monolingual Fieldwork Demonstration’ — Daniel Everett». YouTube video, июль 2013 года, 1:16:27, размещено в сентябре 2013 года. <a l:href="https://www.youtube.com/watch?v=sYpWp7g7XWU">https://www.youtube.com/watch?v=sYpWp7g7XWU</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_17">
   <title>
    <p>17</p>
   </title>
   <p>Jacqueline Thomas. «The Role Played by Metalinguistic Awareness in Second and Third Language Learning». Journal of Multilingual and Multicultural Development 9, № 3 (1988): 235–246. <a l:href="https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/01434632.1988.9994334">https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/01434632.1988.9994334</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_18">
   <title>
    <p>18</p>
   </title>
   <p>Не думайте, что я называю учебные заведения бесполезными. Важно определить, какую роль они играют для вас, будь то работа, которую вы хотите получить, или предмет, который вы изучаете.</p>
  </section>
  <section id="n_19">
   <title>
    <p>19</p>
   </title>
   <p>Victor Mair. «How to Learn Chinese and Japanese». Language Log, February 17, 2014. <a l:href="http://languagelog.ldc.upenn.edu/nll/?p=10554">http://languagelog.ldc.upenn.edu/nll/?p=10554</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_20">
   <title>
    <p>20</p>
   </title>
   <p>George E. Spear, Donald W. Mocker. «The Organizing Circumstance: Environmental Determinants in Self-Directed Learning». Adult Education Quarterly 35, № 1 (March 1, 1984): 1–10. <a l:href="https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/0001848184035001001?journalCode=aeqb">https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/0001848184035001001?journalCode=aeqb</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_21">
   <title>
    <p>21</p>
   </title>
   <p>«Portrait Drawing — The Complete Online Course». Vitruvian Studio. <a l:href="https://vitruvianstudio.com/course/portrait-drawing/">https://vitruvianstudio.com/course/portrait-drawing/</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_22">
   <title>
    <p>22</p>
   </title>
   <p>Mary Somerville. Personal Recollections, from Early Life to Old Age, of Mary Somerville: With Selections from Her Correspondence. London: Roberts Brothers, 1874, 23.</p>
  </section>
  <section id="n_23">
   <title>
    <p>23</p>
   </title>
   <p>Anders Ericsson. The Road to Excellence: The Acquisition of Expert Performance in the Arts and Sciences, Sports, and Games. New York: Psychology Press, 2014, 25.</p>
  </section>
  <section id="n_24">
   <title>
    <p>24</p>
   </title>
   <p>John Dunlosky, Katherine A. Rawson, Elizabeth J. Marsh, et al. «Improving Students’ Learning with Effective Learning Techniques» Psychological Science in the Public Interest 14, № 1 (January 8, 2013): 4–58. <a l:href="https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.11771529100612453266">https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.11771529100612453266</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_25">
   <title>
    <p>25</p>
   </title>
   <p>Susan L. Smalley, Diana Winston. Fully Present: The Science, Art, and Practice of Mindfulness. Philadelphia: Da Capo Lifelong Books, 2010, 59.</p>
  </section>
  <section id="n_26">
   <title>
    <p>26</p>
   </title>
   <p>A. E. Bursill. «The Restriction of Peripheral Vision During Exposure to Hot and Humid Conditions». Quarterly Journal of Experimental Psychology 10, № 3 (August 1, 1958): 113–129.</p>
  </section>
  <section id="n_27">
   <title>
    <p>27</p>
   </title>
   <p>Эта обратная зависимость эффективности и возбуждения известна в психологии как закон Йеркса — Додсона.</p>
  </section>
  <section id="n_28">
   <title>
    <p>28</p>
   </title>
   <p>Daniel Kahneman. Attention and Effort. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1973.</p>
  </section>
  <section id="n_29">
   <title>
    <p>29</p>
   </title>
   <p>Kalina Christoff, Zachary C. Irving, Kieran C. R. Fox, et al. «Mind-Wandering as Spontaneous Thought: A Dynamic Framework». Nature Reviews Neuroscience 17, № 11 (2016): 718–731. <a l:href="https://www.nature.com/articles/nrn.2016.113">https://www.nature.com/articles/nrn.2016.113</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_30">
   <title>
    <p>30</p>
   </title>
   <p>Robert T. Wilkinson. «Interaction of Noise with Knowledge of Results and Sleep Deprivation». Journal of Experimental Psychology 66, № 4 (November 1963): 332–337. <a l:href="https://psycnet.apa.org/record/1964%E2%80%9303490%E2%80%93001">https://psycnet.apa.org/record/1964–03490–001</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_31">
   <title>
    <p>31</p>
   </title>
   <p>Да, это тот же самый Воцал Джайсвал, который присоединился к моему годичному проекту изучения иностранных языков (глава 1). Описываемые события произошли несколькими годами раньше.</p>
  </section>
  <section id="n_32">
   <title>
    <p>32</p>
   </title>
   <p>Robert Haskell. Transfer of Learning. Cambridge, MA: Academic Press, 2000, XIII.</p>
  </section>
  <section id="n_33">
   <title>
    <p>33</p>
   </title>
   <p>James F. Voss, Jeffrey Blais, Mary L. Means, Terry R. Greene, Ellen Ahwesh. «Informal Reasoning and Subject Matter Knowledge in the Solving of Economics Problems by Naive and Novice Individuals». Cognition and Instruction 3, № 3 (1986): 269–302.</p>
  </section>
  <section id="n_34">
   <title>
    <p>34</p>
   </title>
   <p>Michelene T. H. Chi, Miriam Bassok. «Learning from Examples via Self-explanations». Knowing, Learning, and Instruction: Essays in Honor of Robert Glaser (1989): 251–282.</p>
  </section>
  <section id="n_35">
   <title>
    <p>35</p>
   </title>
   <p>Howard Gardner. The Unschooled Mind: How Children Think and How Schools Should Teach, Basic Books (AZ), 2011.</p>
  </section>
  <section id="n_36">
   <title>
    <p>36</p>
   </title>
   <p>John H. Zenger. «Great Ideas Revisited. The Painful Turnabout in Training. A Retrospective». Training and Development 50, № 1 (1996): 48–51.</p>
  </section>
  <section id="n_37">
   <title>
    <p>37</p>
   </title>
   <p>Wilbert J. McKeachie. «Cognitive Skills and Their Transfer: Discussion». International Journal of Educational Research 11, № 6 (1987): 707–712.</p>
  </section>
  <section id="n_38">
   <title>
    <p>38</p>
   </title>
   <p>Robert W. Proctor, Addie Dutta. Skill Acquisition and Human Performance. Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 1995.</p>
  </section>
  <section id="n_39">
   <title>
    <p>39</p>
   </title>
   <p>Benjamin Franklin. The Autobiography of Benjamin Franklin. New Haven, CT: Yale University Press, 2003.</p>
  </section>
  <section id="n_40">
   <title>
    <p>40</p>
   </title>
   <p>Walter Isaacson. Benjamin Franklin: An American Life. New York: Simon and Schuster, 2003.</p>
  </section>
  <section id="n_41">
   <title>
    <p>41</p>
   </title>
   <p>Walter Isaacson. Benjamin Franklin: An American Life. New York: Simon and Schuster, 2003.</p>
  </section>
  <section id="n_42">
   <title>
    <p>42</p>
   </title>
   <p>Robert Kanigel. The Man Who Knew Infinity: A Life of the Genius Ramanujan. New York: Simon and Schuster, 2016.</p>
  </section>
  <section id="n_43">
   <title>
    <p>43</p>
   </title>
   <p>Jeffrey D. Karpicke, Janell R. Blunt. «Retrieval Practice Produces More Learning than Elaborative Studying with Concept Mapping». Science 331, № 6018 (February 11, 2011): 772–775. <a l:href="http://science.sciencemag.org/content/331/6818/772">http://science.sciencemag.org/content/331/6818/772</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_44">
   <title>
    <p>44</p>
   </title>
   <p>Henry L. Roediger III, Jeffrey D. Karpicke. «The Power of Testing Memory: Basic Research and Implications for Educational Practice». Perspectives on Psychological Science 1, № 3 (September 1, 2006): 181–210. <a l:href="https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1111/j.1745%E2%80%936916.2006.00012.x?journalCode=ppsa">https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1111/j.1745–6916.2006.00012.x?journalCode=ppsa</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_45">
   <title>
    <p>45</p>
   </title>
   <p>Jeffrey D. Karpicke. «Metacognitive Control and Strategy Selection: Deciding to Practice Retrieval During Learning». Journal of Experimental Psychology: General 138, № 4 (2009): 469–486. <a l:href="http://memory.psych.purdue.edu/downloads/2009_Karpicke_JEPGeneral.pdf">http://memory.psych.purdue.edu/downloads/2009_Karpicke_JEPGeneral.pdf</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_46">
   <title>
    <p>46</p>
   </title>
   <p>Robert A. Bjork. «Memory and Metamemory Considerations in the Training of Human Beings» / Metacognition: Knowing About Knowing, ed. J. Metcalfe, A. Shimamura. Cambridge, MA: MIT Press, 1994: 185–205.</p>
  </section>
  <section id="n_47">
   <title>
    <p>47</p>
   </title>
   <p>Jeffrey D. Karpicke, Henry L. Roediger III. «Expanding Retrieval Practice Promotes Short-Term Retention, but Equally Spaced Retrieval Enhances Long-Term Retention». Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition 33, № 4 (July 2007): 704–719. <a l:href="http://memory.psych.purdue.edu/downloads/2007_Karpicke_Roediger_JEPLMC.pdf">http://memory.psych.purdue.edu/downloads/2007_Karpicke_Roediger_JEPLMC.pdf</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_48">
   <title>
    <p>48</p>
   </title>
   <p>Herbert F. Spitzer. «Studies in Retention». Journal of Educational Psychology 30, № 9 (December 1939): 641–656. <a l:href="https://www.gwern.net/docs/spacedrepetition/1939-spitzer.pdf">https://www.gwern.net/docs/spacedrepetition/1939-spitzer.pdf</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_49">
   <title>
    <p>49</p>
   </title>
   <p>Chunliang Yang. «Enhancing Learning and Retrieval: The Forward Testing Effect». PhD diss., University College London, 2018.</p>
  </section>
  <section id="n_50">
   <title>
    <p>50</p>
   </title>
   <p>Kelefa Sanneh. «Chris Rock, the Duke of Doubt». New Yorker, November 10, 2014. <a l:href="https://www.newyorker.com/magazine/2014/11/10/duke-doubt">https://www.newyorker.com/magazine/2014/11/10/duke-doubt</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_51">
   <title>
    <p>51</p>
   </title>
   <p>Anders Ericsson, Robert Pool. Peak: Secrets from the New Science of Expertise. New York: Houghton Mifflin Harcourt, 2016.</p>
  </section>
  <section id="n_52">
   <title>
    <p>52</p>
   </title>
   <p>Avraham N. Kluger, Angelo DeNisi. «The Effects of Feedback Interventions on Performance: A Historical Review, a Meta-analysis, and a Preliminary Feedback Intervention Theory». Psychological Bulletin 119, № 2 (1996): 254–284. <a l:href="https://psycnet.apa.org/record/1996%E2%80%9302773%E2%80%93003">https://psycnet.apa.org/record/1996–02773–003</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_53">
   <title>
    <p>53</p>
   </title>
   <p>Michael H. Herzog, Manfred Fahle. «The Role of Feedback in Learning a Vernier Discrimination Task». Vision Research 37, № 15 (August 1997): 2133–2141. <a l:href="https://ac.els-cdn.com/S0042698997000436/1-s2.0-S0042698997000436-main.pdf?_tid=9e63a472%E2%80%939df4%E2%80%9343fa-a165%E2%80%937ff3daa4ddd2&amp;acdnat=1551035784_e6ebf10b08703a5479c3abbf649b5320">https://ac.els-cdn.com/S0042698997000436/1-s2.0-S0042698997000436-main.pdf?_tid=9e63a472–9df4–43fa-a165–7ff3daa4ddd2&amp;acdnat=1551035784_e6ebf10b08703a5479c3abbf649b5320</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_54">
   <title>
    <p>54</p>
   </title>
   <p>Maria Araceli Ruiz-Primo, Susan M. Brookhart. Using Feedback to Improve Learning. New York: Routledge, 2017, 128.</p>
  </section>
  <section id="n_55">
   <title>
    <p>55</p>
   </title>
   <p>James A. Kulik, Chen-Lin C. Kulik. «Timing of Feedback and Verbal Learning». Review of Educational Research 58, № 1 (1988): 79–97.</p>
  </section>
  <section id="n_56">
   <title>
    <p>56</p>
   </title>
   <p>Anders Ericsson, Ralf T. Krampe, Clemens Tesch-Romer. «The Role of Deliberate Practice in the Acquisition of Expert Performance». Psychological Review 100, № 3 (1993): 363–406. <a l:href="https://psycnet.apa.org/record/1993%E2%80%9340718%E2%80%93001">https://psycnet.apa.org/record/1993–40718–001</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_57">
   <title>
    <p>57</p>
   </title>
   <p>Wendy Jaehnig, Matthew L. Miller. «Feedback Types in Programmed Instruction: A Systematic Review». Psychological Record 57, № 2 (2007): 219–232.</p>
  </section>
  <section id="n_58">
   <title>
    <p>58</p>
   </title>
   <p>Corazon Miller. «How Kiwi Nigel Richards Won French Scrabble Championship». New Zealand Herald, July 22, 2015. <a l:href="https://www.nzherald.co.nz/lifestyle/news/article.cfm?c_id=6&amp;objectid=11485116">https://www.nzherald.co.nz/lifestyle/news/article.cfm?c_id=6&amp;objectid=11485116</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_59">
   <title>
    <p>59</p>
   </title>
   <p>Zeba Sultan. «Nigel Richards — An Enigma». The paladin speaks… <a l:href="http://vivaciouspaladin.blogspot.com/2013/05/nigel-richardsan-enigma.html">http://vivaciouspaladin.blogspot.com/2013/05/nigel-richardsan-enigma.html</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_60">
   <title>
    <p>60</p>
   </title>
   <p>Tim Hume. «A Way with Words». Sunday Star-Times, June 6, 2010. <a l:href="http://www.stuff.co.nz/sunday-star-times/features/3778594/A-way-with-words">http://www.stuff.co.nz/sunday-star-times/features/3778594/A-way-with-words</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_61">
   <title>
    <p>61</p>
   </title>
   <p>Fatsis. «Nigel Richards Article».</p>
  </section>
  <section id="n_62">
   <title>
    <p>62</p>
   </title>
   <p>Daniel Stembridge. «Meeting Nigel Richards». Mindsports Academy. <a l:href="https://www.mindsportsacademy.com/Content/Details/2133?title=meeting-nigel-richards">https</a><a l:href="https://www.mindsportsacademy.com/Content/Details/2133?title=meeting-nigel-richards">://</a><a l:href="https://www.mindsportsacademy.com/Content/Details/2133?title=meeting-nigel-richards">www</a><a l:href="https://www.mindsportsacademy.com/Content/Details/2133?title=meeting-nigel-richards">.</a><a l:href="https://www.mindsportsacademy.com/Content/Details/2133?title=meeting-nigel-richards">mindsportsacademy</a><a l:href="https://www.mindsportsacademy.com/Content/Details/2133?title=meeting-nigel-richards">.</a><a l:href="https://www.mindsportsacademy.com/Content/Details/2133?title=meeting-nigel-richards">com</a><a l:href="https://www.mindsportsacademy.com/Content/Details/2133?title=meeting-nigel-richards">/</a><a l:href="https://www.mindsportsacademy.com/Content/Details/2133?title=meeting-nigel-richards">Content</a><a l:href="https://www.mindsportsacademy.com/Content/Details/2133?title=meeting-nigel-richards">/</a><a l:href="https://www.mindsportsacademy.com/Content/Details/2133?title=meeting-nigel-richards">Details</a><a l:href="https://www.mindsportsacademy.com/Content/Details/2133?title=meeting-nigel-richards">/2133?</a><a l:href="https://www.mindsportsacademy.com/Content/Details/2133?title=meeting-nigel-richards">title</a><a l:href="https://www.mindsportsacademy.com/Content/Details/2133?title=meeting-nigel-richards">=</a><a l:href="https://www.mindsportsacademy.com/Content/Details/2133?title=meeting-nigel-richards">meeting</a><a l:href="https://www.mindsportsacademy.com/Content/Details/2133?title=meeting-nigel-richards">-</a><a l:href="https://www.mindsportsacademy.com/Content/Details/2133?title=meeting-nigel-richards">nigel</a><a l:href="https://www.mindsportsacademy.com/Content/Details/2133?title=meeting-nigel-richards">-</a><a l:href="https://www.mindsportsacademy.com/Content/Details/2133?title=meeting-nigel-richards">richards</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_63">
   <title>
    <p>63</p>
   </title>
   <p>OgilvyBroadcast. «World Scrabble Championships 2011». Видео на YouTube, октябрь 2011 года, 1:51. <a l:href="https://www.youtube.com/watch?v=EZE_olsi-pM&amp;t=1m46s">https://www.youtube.com/watch?v=EZE_olsi-pM&amp;t=1m46s</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_64">
   <title>
    <p>64</p>
   </title>
   <p>Niteesh K. Choudhry, Robert H. Fletcher, Stephen B. Soumerai. «Systematic Review: The Relationship Between Clinical Experience and Quality of Health Care». Annals of Internal Medicine 142, № 4 (2005): 260–273. <a l:href="https://annals.org/aim/fullarticle/718215/systematic-review-relationship-between-clinical-experience-quality-health-care">https://annals.org/aim/fullarticle/718215/systematic-review-relationship-between-clinical-experience-quality-health-care</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_65">
   <title>
    <p>65</p>
   </title>
   <p>Joyce W. Lacy, Craig E. L. Stark. «The Neuroscience of Memory: Implications for the Courtroom». Nature Reviews Neuroscience 14, № 9 (September 2013): 649–658. <a l:href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4183265/">https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4183265/</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_66">
   <title>
    <p>66</p>
   </title>
   <p>Peter Wei, Alex Chamessian. Learning Medicine: An Evidence-Based Guide (self-published, 2015).</p>
  </section>
  <section id="n_67">
   <title>
    <p>67</p>
   </title>
   <p>Jong W. Kim, Frank E. Ritter, Richard J. Koubek. «An Integrated Theory for Improved Skill Acquisition and Retention in the Three Stages of Learning». Theoretical Issues in Ergonomics Science 14, № 1 (2013): 22–37.</p>
  </section>
  <section id="n_68">
   <title>
    <p>68</p>
   </title>
   <p>James E. Driskell, Ruth P. Willis, Carolyn Copper. «Effect of Overlearning on Retention». Journal of Applied Psychology 77, № 5 (1992): 615–622. <a l:href="https://psycnet.apa.org/record/1993%E2%80%9304376%E2%80%93001">https://psycnet.apa.org/record/1993–04376–001</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_69">
   <title>
    <p>69</p>
   </title>
   <p>Harry P. Bahrick, Lynda K. Hall. «Lifetime Maintenance of High School Mathematics Content». Journal of Experimental Psychology: General 120, № 1 (1991): 20–33. <a l:href="http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.1020.7785&amp;rep=rep1&amp;type=pdf">http</a><a l:href="http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.1020.7785&amp;rep=rep1&amp;type=pdf">://</a><a l:href="http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.1020.7785&amp;rep=rep1&amp;type=pdf">citeseerx</a><a l:href="http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.1020.7785&amp;rep=rep1&amp;type=pdf">.</a><a l:href="http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.1020.7785&amp;rep=rep1&amp;type=pdf">ist</a><a l:href="http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.1020.7785&amp;rep=rep1&amp;type=pdf">.</a><a l:href="http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.1020.7785&amp;rep=rep1&amp;type=pdf">psu</a><a l:href="http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.1020.7785&amp;rep=rep1&amp;type=pdf">.</a><a l:href="http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.1020.7785&amp;rep=rep1&amp;type=pdf">edu</a><a l:href="http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.1020.7785&amp;rep=rep1&amp;type=pdf">/</a><a l:href="http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.1020.7785&amp;rep=rep1&amp;type=pdf">viewdoc</a><a l:href="http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.1020.7785&amp;rep=rep1&amp;type=pdf">/</a><a l:href="http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.1020.7785&amp;rep=rep1&amp;type=pdf">download</a><a l:href="http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.1020.7785&amp;rep=rep1&amp;type=pdf">?</a><a l:href="http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.1020.7785&amp;rep=rep1&amp;type=pdf">doi</a><a l:href="http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.1020.7785&amp;rep=rep1&amp;type=pdf">=10.1.1.1020.7785&amp;</a><a l:href="http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.1020.7785&amp;rep=rep1&amp;type=pdf">rep</a><a l:href="http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.1020.7785&amp;rep=rep1&amp;type=pdf">=</a><a l:href="http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.1020.7785&amp;rep=rep1&amp;type=pdf">rep</a><a l:href="http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.1020.7785&amp;rep=rep1&amp;type=pdf">1&amp;</a><a l:href="http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.1020.7785&amp;rep=rep1&amp;type=pdf">type</a><a l:href="http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.1020.7785&amp;rep=rep1&amp;type=pdf">=</a><a l:href="http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.1020.7785&amp;rep=rep1&amp;type=pdf">pdf</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_70">
   <title>
    <p>70</p>
   </title>
   <p>«Most Pi Places Memorised». Guinness World Records. <a l:href="http://www.guinnessworldrecords.com/world-records/most-pi-places-memorised">http://www.guinnessworldrecords.com/world-records/most-pi-places-memorised</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_71">
   <title>
    <p>71</p>
   </title>
   <p>James Gleick. Genius: The Life and Science of Richard Feynman. New York: Vintage, 1993, 10. См. издание на русском языке: Джеймс Глик. <a l:href="https://www.mann-ivanov-ferber.ru/books/genij-zhizn-i-nauka-richarda-fejnmana/">Гений. Жизнь и наука Ричарда Фейнмана.</a> М.: Манн, Иванов и Фербер, 2018.</p>
  </section>
  <section id="n_72">
   <title>
    <p>72</p>
   </title>
   <p>Richard P. Feynman, Ralph Leighton. «Surely You’re Joking, Mr. Feynman!»: Adventures of a Curious Character. New York: Random House, 1992, 133.</p>
  </section>
  <section id="n_73">
   <title>
    <p>73</p>
   </title>
   <p>Richard P. Feynman, Ralph Leighton. «Surely You’re Joking, Mr. Feynman!»: Adventures of a Curious Character. New York: Random House, 1992, 193.</p>
  </section>
  <section id="n_74">
   <title>
    <p>74</p>
   </title>
   <p>Richard P. Feynman, Ralph Leighton. «Surely You’re Joking, Mr. Feynman!»: Adventures of a Curious Character. New York: Random House, 1992, 85.</p>
  </section>
  <section id="n_75">
   <title>
    <p>75</p>
   </title>
   <p>Michelene T. H. Chi, Paul J. Feltovich, Robert Glaser. «Categorization and Representation of Physics Problems by Experts and Novices». Cognitive Science 5, № 2 (April 1981): 121–152. <a l:href="https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1207/s15516709cog0502_2">https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1207/s15516709cog0502_2</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_76">
   <title>
    <p>76</p>
   </title>
   <p>William G. Chase, Herbert A. Simon. «Perception in Chess,» Cognitive Psychology 4, № 1 (January 1973): 55–81. <a l:href="http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.601.2724&amp;rep=rep1&amp;type=pdf">http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.601.2724&amp;rep=rep1&amp;type=pdf</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_77">
   <title>
    <p>77</p>
   </title>
   <p>Fernand Gobet, Herbert A. Simon. «Expert Chess Memory: Revisiting the Chunking Hypothesis». Memory 6, № 3 (1998): 225–255. <a l:href="https://pdfs.semanticscholar.org/d11f/079a1d6d3147abbb7868955a6231f4a5ba5b.pdf">https://pdfs.semanticscholar.org/d11f/079a1d6d3147abbb7868955a6231f4a5ba5b.pdf</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_78">
   <title>
    <p>78</p>
   </title>
   <p>Feynman, Leighton. «Surely You’re Joking, Mr. Feynman!<emphasis>»</emphasis>, 21.</p>
  </section>
  <section id="n_79">
   <title>
    <p>79</p>
   </title>
   <p>В работе, получившей Нобелевскую премию, было показано, что Вселенная, в которой мы живем, не является зеркально симметричной. То есть определенные физические процессы в зеркальном отображении выглядят иначе. В то время это было огромным сюрпризом для физиков, считавших, что симметрия существует. Feynman, Leighton. «Surely You’re Joking, Mr. Feynman!<emphasis>»</emphasis>, 249.</p>
  </section>
  <section id="n_80">
   <title>
    <p>80</p>
   </title>
   <p>Walter Isaacson. Einstein: His Life and Universe. New York: Simon and Schuster, 2008.</p>
  </section>
  <section id="n_81">
   <title>
    <p>81</p>
   </title>
   <p>Rebecca Lawson. «The Science of Cycology: Failures to Understand How Everyday Objects Work». Memory &amp; Cognition 34, № 8 (2006): 1667–1675. <a l:href="http://gearinches.com/misc/science-of-cycology.PDF">http://gearinches.com/misc/science-of-cycology.PDF</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_82">
   <title>
    <p>82</p>
   </title>
   <p>Художник и дизайнер Джанлука Джимини сыграл на этом понятии, конструируя велосипеды, которые выглядели так, как должны выглядеть, по мнению многих (но они, конечно, не работали). Вы можете увидеть некоторые из его творений на gianlucagimini.it/prototypes/velocipedia.html.</p>
  </section>
  <section id="n_83">
   <title>
    <p>83</p>
   </title>
   <p>Fergus I. M. Craik, Robert S. Lockhart. «Levels of Processing: A Framework for Memory Research». Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior 11, № 6 (December 1972): 671–684. <a l:href="http://wixtedlab.ucsd.edu/publications/Psych%20218/Craik_Lockhart_1972.pdf">http://wixtedlab.ucsd.edu/publications/Psych%20218/Craik_Lockhart_1972.pdf</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_84">
   <title>
    <p>84</p>
   </title>
   <p>Thomas S. Hyde, James J. Jenkins. «Differential Effects of Incidental Tasks on the Organization of Recall of a List of Highly Associated Words». Journal of Experimental Psychology 82, № 3 (1969): 472–481. <a l:href="https://people.southwestern.edu/~giuliant/LOP_PDF/Hyde1969.pdf">https://people.southwestern.edu/~giuliant/LOP_PDF/Hyde1969.pdf</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_85">
   <title>
    <p>85</p>
   </title>
   <p>Justin Kruger, David Dunning. «Unskilled and Unaware of It: How Difficulties in Recognizing One’s Own Incompetence Lead to Inflated Self-Assessments». Journal of Personality and Social Psychology 77, № 6 (December 1999): 1121–1134. <a l:href="https://pdfs.semanticscholar.org/e320/9ca64cbed9a441e55568797cbd3683cf7f8c.pdf">https://pdfs.semanticscholar.org/e320/9ca64cbed9a441e55568797cbd3683cf7f8c.pdf</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_86">
   <title>
    <p>86</p>
   </title>
   <p>Feynman, Leighton. «Surely You’re Joking, Mr. Feynman!», 244.</p>
  </section>
  <section id="n_87">
   <title>
    <p>87</p>
   </title>
   <p>Feynman, Leighton. «Surely You’re Joking, Mr. Feynman!», 281.</p>
  </section>
  <section id="n_88">
   <title>
    <p>88</p>
   </title>
   <p>См.: <a l:href="https://www.scotthyoung.com/mit/photogrammetry.pdf">https://www.scotthyoung.com/mit/photogrammetry.pdf</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_89">
   <title>
    <p>89</p>
   </title>
   <p>См.: <a l:href="https://www.scotthyoung.com/mit/grid-accel.pdf">https://www.scotthyoung.com/mit/grid-accel.pdf</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_90">
   <title>
    <p>90</p>
   </title>
   <p>Feynman, Leighton. «Surely You’re Joking, Mr. Feynman!», 141.</p>
  </section>
  <section id="n_91">
   <title>
    <p>91</p>
   </title>
   <p>Steven W. Naifeh, Gregory White Smith. Van Gogh: The Life. New York: Random House, 2011, 260.</p>
  </section>
  <section id="n_92">
   <title>
    <p>92</p>
   </title>
   <p>Steven W. Naifeh, Gregory White Smith. Van Gogh: The Life. New York: Random House, 2011, 514.</p>
  </section>
  <section id="n_93">
   <title>
    <p>93</p>
   </title>
   <p>Judd Tully. «$82.5 Million for van Gogh; Japanese Buyer Sets Art Auction Record.» <a l:href="http://juddtully.net/auctions/82%E2%80%935-million-for-van-gogh-japanese-buyer-sets-art-auction-record/">http://juddtully.net/auctions/82–5-million-for-van-gogh-japanese-buyer-sets-art-auction-record/</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_94">
   <title>
    <p>94</p>
   </title>
   <p>Naifeh, Smith. Van Gogh, 214.</p>
  </section>
  <section id="n_95">
   <title>
    <p>95</p>
   </title>
   <p>Naifeh, Smith. Van Gogh, 333.</p>
  </section>
  <section id="n_96">
   <title>
    <p>96</p>
   </title>
   <p>Carol S. Dweck. Mindset: The New Psychology of Success. New York: Random House, 2008. См. издание на русском языке: Кэрол Дуэк. <a l:href="https://www.mann-ivanov-ferber.ru/books/mif/mindset/">Гибкое сознание. Новый взгляд на психологию развития взрослых и детей.</a> М.: Манн, Иванов и Фербер, 2013.</p>
  </section>
  <section id="n_97">
   <title>
    <p>97</p>
   </title>
   <p>У меня был аналогичный опыт, когда я писал эту книгу. В качестве подготовки я перечитал множество книг, стилю которых хотел подражать. В процессе я с удивлением обнаружил, что в большинстве из них было не так уж много цитат, как мне казалось, а «серьезность» книги зависела скорее от тона изложения, чем от научности.</p>
  </section>
  <section id="n_98">
   <title>
    <p>98</p>
   </title>
   <p>Scott Adams. «Career Advice». Dilbert.Blog, July 20, 2007. <a l:href="http://dilbertblog.typepad.com/the_dilbert_blog/2007/07/career-advice.html">http://dilbertblog.typepad.com/the_dilbert_blog/2007/07/career-advice.html</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_99">
   <title>
    <p>99</p>
   </title>
   <p>Shelby Lyman. «Younger Sisters Are Also Proficient». Sunday Telegraph 1 (45).</p>
  </section>
  <section id="n_100">
   <title>
    <p>100</p>
   </title>
   <p>F. Lidz. «Kid with a Killer Game». Sports Illustrated 72, № 6 (1990): 8.</p>
  </section>
  <section id="n_101">
   <title>
    <p>101</p>
   </title>
   <p>F. Lidz. «Kid with a Killer Game». Sports Illustrated 72, № 6 (1990): 8.</p>
  </section>
  <section id="n_102">
   <title>
    <p>102</p>
   </title>
   <p>Chess Life 50, № 7–12: 647.</p>
  </section>
  <section id="n_103">
   <title>
    <p>103</p>
   </title>
   <p>Leonard Barden. «Sweet Revenge for Kasparov’s Opponent». Guardian, September 11, 2002. <a l:href="https://www.theguardian.com/world/2002/sep/11/3">https://www.theguardian.com/world/2002/sep/11/3</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_104">
   <title>
    <p>104</p>
   </title>
   <p>Dirk Jan ten Geuzendam. «Finding Bobby Fischer: Chess Interviews by Dirk Jan ten Geuzendam». Alkmaar, the Netherlands: New in Chess (1994), 203.</p>
  </section>
  <section id="n_105">
   <title>
    <p>105</p>
   </title>
   <p>Peter Maass. «Home-Grown Grandmasters». Washington Post, March 1992.</p>
  </section>
  <section id="n_106">
   <title>
    <p>106</p>
   </title>
   <p>Linnet Myers. «Trained to Be a Genius, Girl, 16, Wallops Chess Champ Spassky for $110 000». Chicago Tribune, February 1993.</p>
  </section>
  <section id="n_107">
   <title>
    <p>107</p>
   </title>
   <p>Patricia Koza. «Sisters Test Male Domination of Chess». Mohave Daily Miner, November 1986.</p>
  </section>
  <section id="n_108">
   <title>
    <p>108</p>
   </title>
   <p>G. K. Kasparov, Mig Greengard. How Life Imitates Chess: Making the Right Moves, from the Board to the Boardroom. New York: Bloomsbury, 2008.</p>
  </section>
  <section id="n_109">
   <title>
    <p>109</p>
   </title>
   <p>Làszlo Polgàr. Raise a Genius! (self-published, 2007), 97. <a l:href="https://docplayer.net/64270951-Raise-a-genius-by-laszlo-polgar-original-edition-laszlo-polgar-nevelj-zsenit-budapest-interviewer-endre-farkas.html">https://docplayer.net/64270951-Raise-a-genius-by-laszlo-polgar-original-edition-laszlo-polgar-nevelj-zsenit-budapest-interviewer-endre-farkas.html</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_110">
   <title>
    <p>110</p>
   </title>
   <p>Làszlo Polgàr. Raise a Genius! (self-published, 2007), 33. <a l:href="https://docplayer.net/64270951-Raise-a-genius-by-laszlo-polgar-original-edition-laszlo-polgar-nevelj-zsenit-budapest-interviewer-endre-farkas.html">https://docplayer.net/64270951-Raise-a-genius-by-laszlo-polgar-original-edition-laszlo-polgar-nevelj-zsenit-budapest-interviewer-endre-farkas.html</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_111">
   <title>
    <p>111</p>
   </title>
   <p>Làszlo Polgàr. Raise a Genius! (self-published, 2007), 20. <a l:href="https://docplayer.net/64270951-Raise-a-genius-by-laszlo-polgar-original-edition-laszlo-polgar-nevelj-zsenit-budapest-interviewer-endre-farkas.html">https://docplayer.net/64270951-Raise-a-genius-by-laszlo-polgar-original-edition-laszlo-polgar-nevelj-zsenit-budapest-interviewer-endre-farkas.html</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_112">
   <title>
    <p>112</p>
   </title>
   <p>Làszlo Polgàr. Raise a Genius! (self-published, 2007), 16. <a l:href="https://docplayer.net/64270951-Raise-a-genius-by-laszlo-polgar-original-edition-laszlo-polgar-nevelj-zsenit-budapest-interviewer-endre-farkas.html">https://docplayer.net/64270951-Raise-a-genius-by-laszlo-polgar-original-edition-laszlo-polgar-nevelj-zsenit-budapest-interviewer-endre-farkas.html</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_113">
   <title>
    <p>113</p>
   </title>
   <p>Làszlo Polgàr. Raise a Genius! (self-published, 2007), 51. <a l:href="https://docplayer.net/64270951-Raise-a-genius-by-laszlo-polgar-original-edition-laszlo-polgar-nevelj-zsenit-budapest-interviewer-endre-farkas.html">https://docplayer.net/64270951-Raise-a-genius-by-laszlo-polgar-original-edition-laszlo-polgar-nevelj-zsenit-budapest-interviewer-endre-farkas.html</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_114">
   <title>
    <p>114</p>
   </title>
   <p>Làszlo Polgàr. Raise a Genius! (self-published, 2007), 97. <a l:href="https://docplayer.net/64270951-Raise-a-genius-by-laszlo-polgar-original-edition-laszlo-polgar-nevelj-zsenit-budapest-interviewer-endre-farkas.html">https://docplayer.net/64270951-Raise-a-genius-by-laszlo-polgar-original-edition-laszlo-polgar-nevelj-zsenit-budapest-interviewer-endre-farkas.html</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_115">
   <title>
    <p>115</p>
   </title>
   <p>Làszlo Polgàr. Raise a Genius! (self-published, 2007), 36. <a l:href="https://docplayer.net/64270951-Raise-a-genius-by-laszlo-polgar-original-edition-laszlo-polgar-nevelj-zsenit-budapest-interviewer-endre-farkas.html">https://docplayer.net/64270951-Raise-a-genius-by-laszlo-polgar-original-edition-laszlo-polgar-nevelj-zsenit-budapest-interviewer-endre-farkas.html</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_116">
   <title>
    <p>116</p>
   </title>
   <p>Judit Polgàr. How I Beat Fischer’s Record. Glasgow: Quality Chess UK Ltd, 2012, 11.</p>
  </section>
 </body>
 <binary id="cover.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP/sABFEdWNreQABAAQAAABLAAD/4QMdaHR0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</binary>
 <binary id="i_001.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP/sABFEdWNreQABAAQAAABLAAD/4QMvaHR0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</binary>
 <binary id="i_002.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP/sABFEdWNreQABAAQAAABLAAD/4QMvaHR0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</binary>
 <binary id="i_003.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP/sABFEdWNreQABAAQAAABLAAD/4QMvaHR0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</binary>
 <binary id="i_004.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP/sABFEdWNreQABAAQAAABLAAD/4QMvaHR0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</binary>
 <binary id="i_005.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP/sABFEdWNreQABAAQAAABLAAD/4QMvaHR0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</binary>
 <binary id="i_006.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP/sABFEdWNreQABAAQAAABLAAD/4QMvaHR0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</binary>
 <binary id="i_007.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAAUAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_008.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAAUAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_009.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAAUAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_010.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAAUAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_011.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP/sABFEdWNreQABAAQAAABLAAD/4QMvaHR0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</binary>
</FictionBook>
