Saturs
Kā mācīt savadāk
Pamatā voenošnās - norunas
Visas lapas

Kā mācīt savādāk?

Romans Vitkovskis

Ilgus gadu simtus māca apmēram vienādi un to pašu, piemēram, skolā algebru, kas ir pati daudzus simtus gadu veca, bet par spīti dažādiem izglītošanas paņēmienu dažādošanai ieguvumi ir visai vāji. Ir lietas, ko bija jāignorē, jo nebija piemērota modeļa tam, kas notiek cilvēku galvās un viss notika tikai balstoties uz ārējiem novērojumiem (attīstījās psiholoģija, pedagoģija, u.c.), jo galvās iekšā pilnībā neviens līdz šim nav ticis – tātad darbs ar melno kasti.Cilvēku galvās darbojas viss tas, ko esam iemantojuši piedzimstot + tas, ko no zīdaiņa vecuma esam ieguvuši ar pašu līdzdalību + skolotāju, profesoru u.c. izglītošanas pasākumiem.Šī raksta mērķis ir parādīt kāds bija ceļš uz pietiekami labi tuvinātu priekšstatu par to, kas notiek galvās un kas notiek, ja to ignorē.

Ļoti būtisks ievads no vēstures

1977. gadā zinātniskais un nodaļas vadītājs nosūtīja mani uz konferenci par „vienotu informācijas meklēšanas valodu”. Konferences laikā sapratu, ka viss ir kaut kur šķērsām, jo lingvisti un citi speciālisti tika ieguldījuši arvien lielākus resursus, bet ieguvums dila kopā ar resursu palielinājumu. Pat tāda prasība, kā tantiņas jautājums bibliotēkas kompjūtera veida bibliotekāram – lūdzu iedod man kaut ko par mīlestību nevarēja tikt izpildīta. Es sapratu, ka tā nevar, jo problēma ir kaut kur tajā, ka mēs visu uztveram aptuveni un turpat reizē pietiekami precīzi, lai varētu pilnvērtīgi eksistēt. Tā, kā universitātes skaitļošanas centrā nodarbojos bez programmēšanas arī ar induktīvā izveduma teoriju, tad sāku no tās, jo tā tika uzskatīta, kā izziņas un jaunrades procesa modelis, kā arī bija man vistuvākā. Induktīvā izveduma teorija, īsi sakot, ir darbs ar melno kasti, kur, apskatot to, ko tajā ieliekam un ārā saņemam, mēģinām uzminēt, kas ir melnajā kastē, uzrakstot uz garas lentes katrā lentes iedaļā hipotēzi (kaut kādam rīkam - hipotēzei iedodot to pašu, ko melnajai kastei, ir jādabū ārā to pašu, ko izdod melnā kaste, bet nākamajā solī var hipotēzes izdotais nesakrist ar melnās kastes izdoto un tad ir jāmaina hipotēze nākošajā lentes iedaļā) par to,  kas dzīvo melnajā kastē. Par hipotēzi nosauksim melnajā kastē dzīvojošā hipotētisku rīku/analogu, piemēram, ieliekam melnajā kastē gaļu un dabūjam olu – hipotēze krokodils, ieberam graudus un dabūjam olu – mainām hipotēzi – tagad vista, jo vista arī ir visēdājs utt.  Matemātiķis Golds formulēja, ka, ja no kādas vietas, ko iepriekš nezinām, līdz bezgalībai sākam rakstīt vienu un to pašu, tad esam uzminējuši, kas dzīvo melnajā kastē. It kā vienkārši, bet ir viens liels trūkums – ja tā mēs pazītu pasauli, tad vajadzētu bezgalīgi ilgu laiku, lai atšķirtu krēslu no kafijas tases. Vai vispār kādam ir vajadzīga lielā un baltā patiesība kaut kad, bet nevis tūlīt? Nav vajadzīga un tāpēc ienāca prātā doma aizvietot teorētisko patiesību ar lietojamu patiesības kandidātu. Ja nu uztaisām augošu kritēriju hipotēzes rezultātu sakritību skaitam ar melnās kastes rezultātu skaitu, tad katru reizi hipotēze dos kaut ko arvien vairāk sakrītošu ar melno kasti, bet līdz bezgalībai darbojoties būs uzminēts tieši tas, kas dzīvo melnajā kastē. Protams, par galvām runājot, viss grozās ap attēliem nevis taustāmām lietām. Šī doma pašu pārsteidza, jo izpratu, ka tiešām mēs visu uztveram un atceramies aptuveni un ar laiku arvien precīzāk nevis absolūti precīzi. Ticis galā ar patiesības nevajadzību, sāku apdomāt to, kāpēc vispār nevarēja atbildēt uz tantiņas jautājumu. Varam analizēt tekstu vārdu pa vārdam, pa vārdu kopām, bet ir tāda lieta, kā jēdziens ko var nosaukt dažādos vārdos un pat nenosaucot dot tā aprakstu ar dažādiem vārdiem un visi tāpat sapratīs. Visiem ir skaidrs, kas ir krēsls, ja pateiks – lieta uz kuras var sēdēt un atbalstīt muguru. Katrs konkrēts krēsls ir jēdziena par krēslu atsevišķs piemērs – jēdziena noteikts pārstāvis. Tā maz pamazām braucot tālāk nonācu līdz lietu pazīšanai, atmiņai, domāšanas solim utt.Tā pamazām tika uzbūvēts galvas modelis, kas nebūt nepretendē uz baltu un lielu patiesību, bet ir kādu laiku lietojams tāpat, kā viss mūsu radītais.

Kas tad varbūtiski notiek cilvēku galvās?

Kā jau minēju iepriekšējā nodaļā lielā baltā patiesība nav vajadzīga un iespējama, bet mēs lietojam tai tuvinātus kandidātus – hipotēzes. Ko tad mēs atceramies un kā pazīstam? Mums šķiet, ka atceramies it kā konkrētas lietas, bet pazīstam lietas vispār un līdz ar to konkrētas lietas. Piemēram, pazīstam automašīnu un pazīstam tieši kaimiņa automašīnu. Daudz kas mums šķiet, bet nav taisnība. Pēc manām domām daudzas attēlu pazīšanas programmas to pirmsākumos tika būvētas pēc to rakstītāju spējas aprakstīt atpazīstamo lietu – kājas četras, taisnas vai izliektas vērstas no plakanas platformas uz leju, utt.. Nedomāju, ka mūsu galvās dzīvo šādi apraksti.  Lai visu aprakstītu tā, lai neadvancēts lasītājs saprastu par ko ir runa un intuitīvi sajustu, ka tas ir dabiski, nākas paskaidrot to lietu būtību ar kurām rīkosimies. Visiem ir zināms, kas ir pavārgrāmata ar ēdienu pagatavošanas receptēm, tāpat daudzām iekārtām nāk klāt instrukcijas, kas ir tās pašas receptes, jeb darbību apraksti soli pa solim, kuras izpildot iegūs vēlamo rezultātu. Ja kaut ko intuitīvi iztēlojamies, kā kaut ko var izdarīt, tad tam ir iespējama arī uzrakstīta recepte. Receptes datoram ir programmas, kuru lielu daļu pēdējā laikā dēvē par aplikācijām. Vispār interesanta terminoloģija, jo aplikācijas ir dekori, kas iegūstami krāsainus papīrus līmējot uz kartona un tādus kādreiz taisīja pamatskolas pirmajās klasēs. Šeit jau varam pamanīt to, ka valoda ir neviennozīmīga - vienam vārdam atbilst dažādi jēdzieni.

Pamata vienošanās – norunas.

Vispār mēs visi dzīvojam norunu pasaulē, kur vārds „vārds” valodā pats ir kādreiz izveidojusies noruna, norunājam tikšanās laiku un vietu, norunājam attiecības u.c. Tāpēc arī šoreiz bez norunām neiztikt. Vienosimies - norunāsim, ka receptes, instrukcijas, aplikācijas un visādi citādi sauktus darbību aprakstus dēvēsim par programmām – nav labs termins jo pārāk asociējas ar datoriem, bet ir tomēr tuvāks kaut kam, ko pildot var dabūt vēlamo. Ar programmu iespējām, grupējumiem, darbības laiku, garumu, īpašībām un vēl ko citu nodarbojas rekursīvo funkciju teorija, algoritmu teorija un automātu teorija. Tajās ir pierādīts, ka netriviālu programmu var uzlabot tā, lai tā strādā ātrāk, ir pierādīts, ka ir programmas, kas uzražo citas programmas utt. Būtiski ir zināt, ka ir programmas, kas spēj, piemēram, uztaisīt jebkuras krūzītes analogu attēlu, vai cita programma jebkuras  ķemmes analogu attēlu. Šos pierādītos faktus uzņemsim ar ticību, jo tos var pārbaudīt izlasot atbilstošo zinātnisko literatūru. Vienkāršības labā vienosimies, ka ievadā minētās lietas melnajā kastē būs programmas - attēli un viss, kas cits, bet hipotēzes būs programmas attēli. Lai būtu vienkāršāk, vienosimies, ka programmas veidos attēlus, kuros ietilpst vizuāls fiksēts attēls, kustības attēls, skaņas attēls, taustes attēls u.c. attēli.  Protams, vēlreiz pieminēsim, ka teorētiski visas hipotēzes/programmas rakstām uz lentes, kas ir sadalīta vienādās iedaļās, katrā iedaļā pa hipotēzei/programmai atbilstoši kārtējam eksprimentam ar melno kasti, kur apskatot to, kas tika ielikts melnajā kastē un kas no tās iznāca ārā. Advancētākiem lasītājiem ir zināms, ka datorprogrammu pirmteksti sastāv no „0” un „1”, kur šo skaitli - programmu binārā skaitīšanas sistēmā var viegli pārvērst naturālā skaitlī, tāpat, kā pēdas un jardus metros un centimetros. Šo naturālo skaitli nosauksim par programmas numuru.  Viens no svarīgākajiem jautājumiem ir lietojamības kritēriji. Tos pieņemsim šādus – programmas/hipotēzes atbilstība prasībām, lai to uzrakstītu uz lentes kārtējās iedaļas ir sekojoša – programmas saražotajam ir jāsakrīt ar melnās kastes saražoto ne mazāk, kā kaut kādā daļā, piemēram, 2/3 punktos/vietās, bet nākamā solī jau ¾ punktos/vietās, t.i. jābūt arvien labākai sakritībai.

Pirmie soļi uz atcerēšanos jeb atmiņu

Ko tad īsti mēs atceramies un vai šim fenomenam ir iespējams modelis – pietiekami derīgs analogs, jo smadzeņu pētnieki vēl tik tālu nav tikuši, lai precīzi pateiktu ko un kā tās atceras. Atcerēties visu pēc kārtas, kā fotogrāfijas nav īsti labi, jo tad būs problēmas ar konkrētā attēla sameklēšanu, kā arī ar tās iekārtas/smadzeņu apjomu, kurā to visu ierakstīt. Daba noteikti ir gājusi vienkāršāku un racionālāku ceļu. Tātad sāksim vēlreiz no sākuma – mums ir KĀDS (visdrīzāk ģenētiski inspirēts un galvā piedzimstot esošs, bet šeit programma, kas var uzražot un ražo citas programmas. Bija pētījumi un praktiski eksperimenti programmu sintēzei pēc piemēriem.), kam ir kāda jauna lieta, ko viņš sāks iepazīt. Šis KĀDS ir arī galīgi uzrakstāma recepte un dod atbildi galīgā laikā. Jauno lietu varam uzskatīt par to, kas it kā ir melnajā kastē un uz lentes. Pirmajā tās iedaļā KĀDS ieraksta programmu (tās numuru – naturālo skaitli, kas ir programmas teksts izmantojot 0 vai 1 un to pārvēršot naturālā skaitlī), kas pretendē attēlot visu to lietu kopuma attēlus, ko pārstāv konkrētā lieta (attēli nav tikai taustāmu lietu attēli, bet arī sajūtas, kustības u.c.). Pēc kāda laika atkal KĀDAM ir novērošanai tā pati lieta vai tai līdzīga un KĀDS atkal padarbina pirmajā iedaļā uzrakstīto programmu un skatās vai tas, ko KĀDS redz, ir aptuveni tas pats attēls, ko uzražoja programma, ja ir, tad to pašu programmu KĀDS ieraksta otrajā iedaļā, ja nē, tad KĀDS maina programmu pret labāku, ko ieraksta otrajā iedaļā, utt.. Ja programma ražo pavisam ko atšķirīgu (uzlabošanas mēģinājums izgāžas), tad KĀDS sāk tādu pašu jaunu procesu ar jaunu lenti, jo izskatās, ka sadūries ar lietu no cita kopuma. Šis KĀDS vienmēr var uzrakstīt lentes iedaļā programmu/numuru, jo pats KĀDS ir programma, kas māk raksīt programmas – recepte, kurā ir uzrakstīts, kā var rakstīt receptes, piemēram, dažādām zupām. To kopumu, kam programma/KĀDS raksta attēlu taisīšanas programmu virkni, ko rakstīs lentes iedaļās programma/KĀDS izvēlas saskaņā ar pašā ierakstītiem principiem, ko šobrīd nezinām. Protams, programma/KĀDS nedarbojas pēc tā, kā mums šķiet var būvēt automašīnu un citu lietu attēlus, bet tikai pēc paša dziesmugrāmatas.

Vispār jāpieņem tas, ka šis KĀDS ir katram individuāls un izskatās, ka šis KĀDS tiek daudzkārt dublēts un aizsargāts smadzenēs, kā arī tas nāk kopā ar piedzimšanu, kā mūsu ģenētiskā koda būtiskākais ieguldījums.

Šis ir būtiskākais pieņēmums galvas modelim.

KĀDS arī nodarbojas ar visu paša sataisītā uzkrāšanu, meklēšanu un visa paša sataisīto programmu darbināšanu No visa teiktā prasās dabisks secinājums, ka KĀDAM jāatceras ir programmas/KĀDS pēdējā lentes iedaļā ierakstītā programma, kas kandidē uz visu jomas lietu attēlu ražošanu. KĀDS saņemot kārtējo attēlu vispirms pameklē savās uzražotajās programmās vai kaut kas jau neder, lai uzlabotu, bet, ja kaut kas der, tad pēc analoģijas – pēc tuvākās līdzības izmanto jau senāk uzbūvēto, lai no tā jau gataviem fragmentiem uzbūvētu kaut ko jaunu, kas tomēr būs un ir vecā atvasinājums. Tāpēc automobīļu pirmsākumos tie izskatījās pēc karietēm un ir vēl virkne citu piemēru, kas apliecina to, ka daudzreiz jaunais ir veidots pēc analoģijas ar veco. Par to, kā notiek momentāla pazīšana un kā atceramies konkrētu lietu attēlus tiks izrunāts tālāk, bet tagad saskaņā ar norunu/vienošanos mūsu modelis atcerēsies programmu numurus jeb pašu programmu kodus – recepšu tekstus. Izskatās, ka KĀDS ir arī datu bāzes administrators un visa procesa vadītājs. Reāli KĀDS ražo tās programmas, kas var uzražot attēlus visam tam, uz ko ir atvēzējušās, kur ne vienmēr tas ir tas, kas sakrīt ar novērojamo.

Vēl viens modelis tam pašam

Iedomāsimies, ka KĀDS ir zīmēšanas skolotājs, kas palīdz mācīties zīmēt saviem skolniekiem. Redzot kādu lietu, viņš izsauc savu nesagatavoto skolnieku un saka – tagad tu mācīsies uzzīmēt to, ko tu redzi un visu, kas tavuprāt var būt vienā maisā līdzīgs ar redzēto pēc paša izvēlētiem kritērijiem. Skolnieks kaut ko uzzīmē.  Nākamajā reizē KĀDS liek zīmēt citu lietu ar domu, ka tā varētu būt no skolnieka maisa un skolniekam ir divi varianti – vai nu piemācīties, lai varētu šo lietu uzzīmēt, vai jāsauc cits skolnieks, kas taisīs citu maisu. Skolotājs pieņem skolnieka darbu tikai tad, kad viņš pēc KĀDA noteiktiem kritērijiem ir padarījis oriģinālajam objektam tuvāku bildi kā iepriekš. Ja iestājas moments, kad skolnieks ilgāku laiku netiek vairāk mācīts, jo viss viņa zīmētais sakrīt ar KĀDA kritērijiem, tad KĀDS viņam piešķir vārdu un pasludina par jēdzienu, kas var ar laiku mainīties, jo kaut kad KĀDAM vajadzēs vēl konkrēto skolnieku pamācīt labāk zīmēt vai atsaukt citu skolnieku.Vienosimies turpmāk programmu/KĀDS īsi saukt par Galvu. Tik vienkārši, kā prasta numuru saraksta izveidošana viss nebūs, bet tas ir viens no pamata pieņēmumiem. Uz šādu soli virza arī mūsu spēja iedomāties kādu lietu, piemēram, gleznu, kur, aizverot acis, mums parādās kaut kāda glezna rāmī, ar krāsām, bet īsti nenosakāma kura tieši tā ir – kaut kas, ko atceramies kā gleznu, var būt arī mazliet konkrētāki attēli, bet katram savu un visai nenoteikti. Ja mēģinām atcerēties kādu konkrētu gleznu, piemēram, Džordžones Venēru, tad aprises jau ir visai konkrētas. Tas it kā apstiprina domu, ka varētu būt kaut kas, kas taisa visu gleznu un pa starpām arī ne gleznu attēlus, bet kuru starpā ir mūsu redzētās gleznas.

Lietu pazīšana.

Ja mums kādas lietas attēls ir atmiņā, tad to varam pazīt – atskaņot ar jau iepriekš uzbūvētas programmas palīdzību un salīdzināt. Protams, parādās jautājums – kā iepriekš nekad neredzējušam, piemēram, „ZIM” (PSRS laikos, 50-tajos gados ražota septiņvietīga automašīna)  izdodas to pazīt, kā automašīnu, jo šīs konkrētās automašīnas nav viņa atmiņā? Kāpēc ir vesela virkne lietu, kuras gandrīz nekļūdīgi pazīstam un šīs pazīšanas kvalitāte ļoti ilgstoši vai pat vispār laika gaitā netiek mainīta. Viss var tikt modelēts, kā dažādo hipotēžu/programmu stabilizēšanās dažādu lietu apskates gaitā. Tagad apskatīsim situāciju, ka jums apskatē nonāk „Toijota”, tad „Ford”, tad „Dusenbergs” (pagājušā gadsimta sākuma automašīna) u.c. un uz lentes Galva raksta to programmu numurus, kas spēj uzražot visu šo redzēto automašīnu attēlus. Ja kārtējā programma – hipotēze slikti tiek galā ar uzdevumu (nespēj uzražot pietiekami labu konkrēti apskatāmās automašīnas attēlu), tad Galva maina programmu pret labāku – ar citu numuru. Pēc kāda laika, ja iestājas situācija, kad programma netiek mainīta pietiekami ilgu laiku (piemēram, noturās vismaz tik soļus cik ir prasītas sakritības programmas ražotajam ar melnās kastes ražoto), tad sakām, ka process ir stabilizējies un esam ieguvuši jēdzienu – programmu, kas spēj uzražot, piemēram, visu atomašīnu attēlus – jēdzienu par automašīnu. Protams, katra jēdziena iegūšana prasa daudzu lietu apskatīšanu – t.i., novērojumus, kas prasa laiku. Ja ir jēdziens, tad apskatot lietu tiek darbināta programma, kas rāda šīs lietas attēlu, ko var salīdzināt ar apskatāmās lietas izskatu un tādējādi, attēlu salīdzināšanas rezultātā, lieta tiek pazīta jēdziena līmenī. Visiem ir zināmi gadījumi, kad esam pārskatījušies un atpazinuši pavisam kaut ko citu redzētā vietā. Tas dabiski izriet, ja atmiņa un pazīšana tiek veidota tā, kā aprakstīts. Par novērojumiem praksē nevis modelī ar melno kasti ir jāmēģina iejusties visā tajā, kas savā dzīvē tika apskatīts, lai nonāktu pie jēdziena – automašīna. Vairāki riteņi, pārvietošanās, cilvēki iekšā, stūrēšana, bagāža, krava, motors, logi, lukturi, un virkne citu lietu, kas, kā mums šķiet, veido kopumu – automašīnu. Galva noteikti izmanto kaut ko citu, lai nonāktu pie automašīnas, bet to mēs praktiski neuzzināsim. Mums ir arī iespēja vairākus jēdzienus no redzētā salikt kopā un pasviest sev - Galvai, kā jaunas lietas, piemēram, krūzītes, šķīvīšus, kanniņas, kā vienu veselu un iegūt jaunu jēdzienu – servīze. Tātad jēdzieni nāk ne tikai no novērotā, bet varam tādus būvēt paši savā apziņā. Atmiņas un pazīšanas modelis ir tas, uz kā var būvēt galvas modeli, jo šis ir tikai sākums, jo ir jāatbild uz jautājumiem – kā atceras vai pazīst konkrētas lietas?, kāpēc pazīst praktiski momentāli?, kāpēc varam atcerēties notikumus?, kā ievirzīt atmiņas un pazīšanas procesus tā, lai mēs aptuveni vienādi uztvertu lietas?  kas ir domāšana?, utt.

Viens no pamata pieņēmumiem ir, ka Galva var pamest pati sev kādu objektu kopumu, lai uztvertu to kā vienu veselu objektu. No šāda pieņēmuma nāk arī abstraktu lietu jēdzieni.

Pazīšanas un atmiņas individualitāte.

Katram mums bija dažāda tikšanās ar lietām un to kombinācijām, tāpēc katram programma, kas ir stabilizējusies un tapusi par jēdzienu, atšķiras no citas personas programmas. Neviens nevar ielikt savas acis cita cilvēka acu vietā un izdzīvot viņa dzīvi precīzi soli pa solim, kas rāda, ka katram jēdziens ir izveidojies individuāli un mēģinot atcerēties kafijas tasīti katram būs savas oriģināls jēdziena attēls. Katram ir sava Galva, sava lietu secība kādā tās tiek apskatītas un laiks – soļu skaits (var stādīties priekšā, kā taktis, vai piemēram laika porcijas pa 12 sekundēm, u.c.), kas tiek atvēlēti dažādiem apskates posmiem. Ievērosim, ka ir iespējams un vajadzīgs šāds taktsmērs, lai varētu atcerēties konkrētas lietas attēlu.

Kopējā bilde – kadrs.

Iepriekš bija runa par to, kā veidojas atsevišķi jēdzieni/programmas kaut kādam lietu kopumam, kas izveidojas katram individuāli. Mēs apzināmies, ka mums katru brīdi skats tver nevis izolētas atsevišķas lietas, bet veselu lietu kopumu - vēl reāli redzam tādas lietas, kā kustību, kaut ko taisnu, kaut ko līku, raupju, smaržojošu, smakojošu, skaļu, utt. Līks un taisns arī ir jēdzieni, kas kopā ar veselu virkni citu var piedalīties kādu lietu attēlu papildināšanā. Redzam dēli, kā lietu, kā arī pamanām, ka tas ir sameties līks. Tā ir mūsu ikdiena. Tātad visu šo attēlu – kadru, kā filmā, redzam, dzirdam, sajūtam ik brīdi. Pie domas, ka vajadzēs modelēt kadru, tā atminēšanos un tajā konkrēto lietu atminēšanos, jau tiku nonācis un lielākā problēma bija izdomāt, kāpēc varam atcerēties iepriekš esošu telpu, cilvēkus tajā un konkrētus personāžus, kā arī citas lietas, piemēram, mēbeles. Vistuvāk bija doma, ka katru kadru, ko novērojam, turpat atskaņo visu to jēdzienu kopums, kas piedalās šajā kadrā iekļauto un novēroto lietu attēlu ražošanā – aptuvenā kopēšanā, ko visu laiku salīdzina ar novērojamo. Līdzīgi, kā uzņem kino – katra aktieru darbība, runa un telpa tiek fiksēta uz filmas un katrā brīdī varam slīdzināt filmas kadru ar atbilstošo aktieru stāvokli, runu un telpu, kurā viņi darbojas. Ja tā ejam soli pa solim – taktīm, tad katras takts rezultāts ir pārbaudāms. Tātad vēlreiz – kadra bildi būvē jēdzieni/programmas, kas katru mirkli atkārto to, kas tiek redzēts, dzirdēts, sajusts, utt. Pārbaude notiek katru mirkli iekšējo uzbūvēto attēlu salīdzinot ar novēroto. Ja pārbaudē kaut kas nav tā, tad vai nu tiek uzlabota kāda programma/jēdziens, vai tās vietā ņemta kāda cita programma/jēdziens – par to var izlasīt iepriekš rakstīto, kā tas notiek. Ar minēto atmiņai nepietiek, jo ir jāatceras kadru secība un konkrētās lietas tajā. Lai šādu problēmu risinātu, vajadzēja ievest divas lietas – visu lietu attēlu – jēdzienu un to uzražoto konkrēto lietu attēlu saistību, kā arī secības ievērošanu, jo atceramies to, kas pēc kā sekoja. Šeit vajadzēja pieņemt lēmumu – pieņemt, ka tas notiek un neinteresēties kāpēc, jo tas tā ir un varam pieņemt to, kā eksperimentālu rezultātu, ko iekļaujam modelī, vai pamēģināt modelēt šo situāciju. Izdomāju modelēt un nonācu pie secinājuma, ka ir jāiedarbina bioloģiskais pulkstenis, kas sāk darboties vismaz kopš dzimšanas un skaita taktis visu mūžu. Par jēdzienu saražoto attēlu saistības izveidošanu liela problēma nebija, jo katram jēdziena saražotajam konkrētajam attēlam konkrētajā kadrā varam pierakstīt visus tā kaimiņus – citu jēdzienu saražotos attēlus, prasti sakot, katram pielikt references uz visiem citiem. Takts mēra ieviešana sākot no nulles izveido noteiktas takts numuru tai situācijai/kadram ko novērojam. Programmām ir parasti ieeja un izeja, jeb dati ko jāapstrādā ieejā un rezultāts izejā. Tas tāpat kā virtuvē – receptei tiek iedoti produkti un ārā saņemam to, kas iznāk, ja recepti pilnībā izpilda. Tātad pēc šādas loģikas iedodot, piemēram, cilvēka sejas jēdziena programmai kadra takts numuru vajadzētu rezultātā iegūt tieši konkrētā cilvēka seju, kas ir piedalījies konkrētajā kadrā konkrētajā taktī. Tam pašam būtu jānotiek ar visiem kadrā iesaistītajiem jēdzieniem. Tātad, ja pieņemam, ka jēdziens no konkrēta takts numura izsniedz konkrētas lietas attēlu, kas atbilst šim takts numuram, tad atceroties takts numuru varam iegūt tās konkrētās lietas attēlu, kas piedalījusies kadrā tieši tajā laikā. Tagad visus kadrus saveidosim tā, ka atmiņā būs jēdziena adrese - numurs, takts un references uz katru kaimiņu. Tas ir garš saraksts, bet garantē, ka pēc jebkura kadra dalībnieka varam uzbūvēt visus pārējos dalībniekus un pat viņu konkrētos attēlus. Tātad pirms nedēļas ballītē klubā bija galdi, glāzes un cilvēki, bet cilvēki bija Jānis, Anna, Ilze, Agris un glāzes bija garas, bet galdi apaļi. Tas visai tuvināti, jo atmiņas par ballīti vizuāli būs visai savādākas, bet tas tā piemēram. Protams, ka visi ar jēdzienu sataisītie attēli būs visai tuvināti, jo būs atkarīgi no novērojumu skaita un laika, jo katru brīdi mums nāk priekšā cits attēls – kadrs un katram ir jāatrod visus nepieciešamos jēdzienus, kurus ir jānodarbina, bet jēdzieniem attēlu ražošanai laiks ir ierobežots un rezultātā viss ir pusfabrikāts (ja jēdzienam ir jāražo jau iepriekš uzražots attēls – persona vai mēbeles ir iepriekš redzētas, tad tas notiek ātrāk un pilnīgāk – to var visai prasti pierādīt). Tāpēc arī daudzās lietās liecinieki nevar daudz aprakstīt redzēto, jo viņu atmiņā tas viss ir visai aptuveni. Kopumā it kā ir izdevies noformulēt – aprakstīt, kā mēs varam ejot pa kādu svešākas pilsētas ielu, ieraugot pazīstamu stūri, atrast pareizo ceļu atpakaļ.

Asociāciju ķēdes.

Ja man ir jāatceras kaut kādu kadru konkrēti no bijušā, tad ir jāmēģina atcerēties ar ko tas ir bijis saistīts – konkrētu personu, lietu, laiku, vietu u.c. Ja kādu no minētiem sastop biežāk, tad izmantojot viņa takts numuru nonākam tur, kur vajag. To parasti sauc par asociatīvo atmiņu – Jāņa atcerēšanās pasākumam ir jāatceras galds pie kura svinējām Jāņus un tad arī Jānis tika atcerēts. Protams, daudz ko neatceramies, bet modelējam tālāk – to lietu jēdzieni un konkrētu lietu takts numuri un references uz kaimiņiem, ko sastopam biežāk brauc pēc „pludiņa” principa uz augšu sarakstā un tāpēc ar viņiem visu var dabūt ātri un bez pūlēm, bet, ja viss ir tālu nogrimis, tad iespēja atcerēties ir tikai tad, ja kāds kadra dalībnieks ir saistīts ar kādu, kas ir saraksta augšgalā. Tā arī notiek, jo bieži nevaram kādu konkrētu uzvārdu atcerēties, bet paiet laiks un tas uzpeld, jo esam ieraudzījuši konkrētu vāzi, ko varam ar tās referencēm novest tieši pie meklētās personas attēla.  Izskatās, ka smadzenes saskaņā ar šo modeli neko neaizmirst, bet viņām nav laika pārlasīt visu datu bāzi, jo visu laiku ir jāapstrādā jauna ienākošā informācija – jātaisa novērotās bildes dublikāts un tas jāsalīdzina ar novēroto.

Talants

Skaidri zināms, ka programmas, kas taisa kādus attēlus var strādāt ātrāk vai lēnāk. Ja kādā jomā programmas strādā ātrāk, tad var teikt, ka šajā jomā ir talants.

Domāšanas solis.

Domāšanas solis ir visdiskutablākais, jo izskatās par vienkāršu, bet daba darbojas pēc mazākā enerģijas patēriņa principa. Šis galvas modelis tika radīts izslēdzot visas sajūtas, kas attiecas uz mūsu fizioloģiju – izsalkumu, sāpes, diskomfortu, mīlestību, u.c., kas praktiski izslēdza motivāciju domāšanai. Ja mums ir konkrēts kadrs, tad varam palaist tajā darbojošos jēdzienu komplektu paturpināt – paražot „savas samaitātības ietvaros” šo kadru jaunus attēlus un tad dabūsim to, ko iekšēji esam uzbūvējuši, jo tikai šajā brīdī jēdziens ražo to, kas ir ātrāk un vieglāk uzražojams, jo cita uzstādījuma nebija. Rezultātā kaut ko ieguvām, kas kaut kam der vai nekam neder, bet tas ir radošuma solis. Kadra konfigurācija ir sākuma nosacījums, jo tā nosaka kādā versijā būs tajā jāiederās. Vispār par domāšanas soli būs nākamā nodaļa, bet ir vesela virkne problēmu, ko varu modelēt šeit pat, bet par kurām nākas padomāt, kā tās labāk formulēt. Viss jaunais tiek uzražots no vecā ir visai veca tēze un, izskatās, ka tā nav bez pamata, ja uzskatām, ka eksperimentāli un teorētiski atklātais ir tas pats vecais. Protams, var būt vēlme uzzināt atbildes uz dažiem jautājumiem un uzsākt jaunus eksperimentus, kas dos rezultātus, bet pie to pabeigšanas varam uzskatīt, ka tas ir tas pats vecais, jo eksperimenti atbild uz jautājumu „kā tas notiek?”, bet domāšanai ir jāatbild uz jautājumu „Kāpēc tas notiek?” un tātad galvai ir jāveido modelis no tā, ko labi pazīst (ir jēdzieni, analoģiskas situācijas - kadri u.c.), kas sader ar eksperimenta norisi un iznākumu, kā arī intuitīvi parāda kāpēc tas notiek. Tad, kad zinām kāpēc var iet tālāk.

Tā visa ir belistrika – kā būtu, ja būtu, bet priekšā ir smags uzdevums - uz iepriekš aprakstītā pamata izveidot modeli domāšanas solim un radīšanas solim.

Viens pieņēmums droši uzprasās – domāšanas motivācija ir diskomforts.

Apmācība

Lai vispār sāktu sarunu par domāšanas soli, nāksies vēlreiz atgriezties pie atmiņas, pazīšanas un tikai pēc tam pie domāšanas soļa. Ja aprakstīto galvas modeli ieliksim kādā citā vidē, tad būs uij, uij, uij, cik laika jāgaida kamēr tāds sāks nonākt pie jēdzieniem. Izrādās, ka daudzu simtu tūkstošu gadu laikā cilvēki ir iemācījušies apmēram uzminēt ko un kā rādīt bērniem, lai viņi būtu apmēram līdzīgi vecāku vēlmēm. To, ka līdz šim nav varējuši precīzi uzminēt, var apstiprināt jebkuri vecāki un tātad to varam pieņemt par sava veida aksiomu. Tātad apmācības metode saduras ar pamatīgu aptuvenību, esošu tuvinātu, lietojamu rezultātu esamību un tādām problēmām, kas jau ir saistītas ar informācijas eksponenciālu augšanu. Iepriekš aprakstīto modeli var apmācīt pēc vecās piramidālās shēmas – panāk vienu soli, kad atbilde ir tā, ko sagaidām, tad pie otrā soļa, kur tiek pastrādāts pie pirmā soļa un sāk nākošo soli utt., bet tas ir neproduktīvi, jo patērēs neadekvāti ilgu laiku un apmācāmais nomirs pirms būs kaut ko apguvis. Šāda pieeja tikai rāda, ka ir iespējama konstruktīva/realizējama apmācības metode un ka nekad nevar atrast  labāko. Tas izriet no virknes teorēmu no rekursīvo funkciju teorijas un induktīvā izveduma teorijas, kuras neminēsim, bet šoreiz uzņemsim ar ticību un intuitīvo sajūtu, ka tiešām tā ir. Tīri praktiski varam secināt, ka jau dažus simtus tūkstošu gadu meklējam labāko apmācības metodi un neesam atraduši. Es atspēros no sava „galvas” modeļa un sāku meklēt, kā kādu var apmācīt tā, lai iegūtu apmēram to pašu, ko sagaidām. Lielākā problēma ir tā, ka eksperimentāli tas ir jau noticis daudzu simtu tūkstošu gadu laikā un tagad sastopas ar visai grūti atrisināmām problēmām. Visu laiku cilvēki izgāja no prakses un kā viņiem šķita, kā vislabāk iemācīt. Grieķu akadēmijas balstījās uz disputiem un spēju pierādīt savu viedokli ar loģikas, novērojumu un visa kā cita tajā laikā pieejamā. Tālāk monoteistiskās reliģijas ieviesa kanonus un bija tikai viena versija – iemācies un atkārto, kas divus tūkstošus gadus prevalēja un šo inerci vēl sajūtam šodien. Protams, bija eksperimenti, uz tiem balstītas atziņas, jaunas teorijas, bet izglītībā tomēr tiek lietota vecā formula – iemācies un atkārto kaut arī ar vājiem mēģinājumiem izveidot kaut kādu izpratni par notiekošo. Šodien to mēģina aizstāt ar situāciju izspēli, kurās pastāv līdzīgas lietas, lai apmācāmais varētu tās kaut kā saistīt, kas nav slikti, bet tas lielākoties noved pie dažādu piemēru apskatīšanas, kur pašam apmācāmajam nav jēdziena par apskatāmo lietu un tās piemēriem. Praktiski izpratne tieka atstāta pašu apmācāmo ziņā – slīcēju glābšana ir pašu slīcēju rokās. Talantīgākie to varēja, bet visi parējie to nevarēja un nevar pat šodien. Pat šodien STEM priekšmetu mācīšana un mācīšanās ir milzīga problēma, kam tiek veltīta liela uzmanība. Negribu mest akmeni pedagogu un psihologu dārziņā, jo viņi godprātīgi darbojas izmantojot eksperimentus, pieņēmumus, vēsturi u.c. lietas, kas viņuprāt kaut ko var uzlabot. Viņi darbojas ar apmācāmo, kā ar melno kasti un mēģina uzminēt ko un kā tādam jāparāda, lai sasniegtu vēlamo rezultātu. Tas notiek jau daudzus gadus, tiek tērēti ļoti lieli resursi pie ļoti maza sekmju pieauguma. Ir radītas n-tās metodes, paņēmieni u.c., bet ieguvums ir minimāls. Protams, tāpat kā vēsturē Ņūtons, Einšteins, Bors un citi šodien arī daudzi talantīgie var. Lielu resursu tērēšana pie maza rezultātu pieauguma liecina, ka kaut kas ar visu šo darbošanos nav kārtībā. Pats „galvas” modelis uzprasās pēc citas pieejas – nemēģināsim strādāt ar apmācāmo, kā ar melno kasti, bet apskatīsim visu apmācību, kā efektīvas metodes  – paņēmiena meklēšanu izejot no „galvas” modeļa, kā tas atceras, pazīst un saista lietas. Tātad meklēsim ceļu, kā hipotētiskās smadzenes vislabāk uztvers – izveidos jēdzienus, kadrus, saites, u.c. Dabiski uzprasās iespēja izmantot analoģiju, ja modelī mācēsim parādīt, kā tāda darbojas. Izskatās, ka Galvai ir jāiedod vēl kāda īpašība – būvējot jaunu programmu – jēdzienu tam vistuvāk būtu izmantot jau iepriekš paša lietotas shēmas – analogus, kas samazina tā resursa izmantošanu. Šī spēja mums nav novērota, bet, ja tāda ir, tad vērā ņemama. Tātad modeļa konstrukcijā parādās pieņēmums, ka Galva pēc iespējas lieto iepriekš izmantotas shēmas – receptes vai to daļas katras jaunas programmas izveidošanā. Tas var būt diskutabli, bet pieņēmumam var derēt. Ja šo pieņemam, tad apmācībai būtu jābūt būvētai tā, lai viss jaunais, ko ir jāapgūst, ir jāsasaista ar veco, kas ir jau sen apgūts, kam ir jēdziens. Tātad nebūs vajadzīga virkne jaunu novērojumu, jo tie tiks aizstāti ar iepriekš izdarītiem un jau apstrādātiem. To var izdarīt jau apzināti pasviežot apmācāmajam informāciju, ka tas ko viņš apskata ir tas pats ko viņš sen jau zina, vai stimulējot viņu pašu to atrast/atcerēties. Atkal bez valodas un citiem informācijas nodošanas veidiem šī nodaļa paliek atklāta līdz nākamajam solim.

Valoda, attēli un citi informācijas nodošanas veidi.

Tikko ir jēdziens, tam piekabina kodu – valodas vārdu, bet tā, kā katram indivīdam jēdziens ir izveidojies individuāli, vārds katram dod citādu attēlu. Gramatika ir saistīta ar jauniem objektiem, kā pirms tam un pēc tam vai tas to dara vai darīja u.c., kas izveido atbilstošas programmas – jēdzienus. Tas tiešām ataino valodas nevienozīmību. Zinātne mēģina ieviest definīcijas un citādus paņēmienus, lai panāktu valodas viennozīmību, bet ne vienmēr sekmīgi, jo pat lielās konferencēs nākas lietot modeļus - līdzības, lai parādītu kādā nozīmē konkrētais vārds – termins tiek lietots. Ļoti bieži ar vienu vārdu apzīmē visai dažādus jēdzienus un tāpat ar dažādiem vārdiem vienu un to pašu jēdzienu. Valodas vārds saskaņā ar mūsu modeli ir attēls (vizuāls, skaņas, taustes u.c.), bet katram savs kaut arī varbūt ne parāk atšķirīgs no pārējo attēliem, bet ne vienmēr, jo attēls, ko iniciē vārds var būt arī visai atšķirīgs. Varam apgalvot, ka katra vārdiski izteikta sentence tiek zemapziņā pārvērsta par kadru secību, kuros piedalās ar vārdiem izsauktie jēdzieni. Nevaram apgalvot, ka tur ir tikai vārdu iniciētie jēdzieni, bet arī vēl kaut kas varbūt būtisks vai nebūtisks, kas tiek izrakts no katra individuālās atmiņas atbilstoši tiem jēdzieniem, kas kaut kur piedalījās. Tāpēc bieži runājot par vienām lietām kaut kur uzplaiksnī arī ar to maz saistītas lietas. Verbālā domāšana ir apmēram 60x lēnāka, kā domāšana tēlos un tas ir eksperimentāli pierādīts. Šo fenomenu nāksies atcerēties tālākā modeļa iespēju analīzē. Bieži varam nodot informāciju ar referenci, ka tas, ko redzi ir tāpat, kā pēdējais konkrētas filmas kadrs un tad informācija tiek nodota vizuāli, citādi tas pats, ko saklausīji tajā un tajā koncertā, kas nodod informāciju audiāli, kā arī var pateikt, ka tas ir tik raupjš, kā smilšpapīrs un tad informācija nododas taustes līmenī. Verbālā izteiksme ir variants, kā varam aptuveni nodot informāciju aptuveni tās uztveres līmenī kādā to iedomājamies nodot, bet bez jebkādas precizitātes iespējām – tikai aptuveni, jo katrs informācijas saņēmējs to pārstrādās savas pieredzes līmenī. Tātad ar valodu varam informāciju nodot citam, bet ļoti tuvināti un pat konkrētu, noslēgtu teoriju ietvaros tas būs visai nevienozīmīgi bez skaidrojošiem modeļiem, kas arī pilnīgu precizitāti negarantē. Tātad mēs visi komunicējam visai aptuveni, bet lietojami, ja izmantojam visas iespējas konkretizēt nodotās un saņemtās informācijas saderīgumu.

Apmācība izmantojot valodu.

Tā kā valoda izveido tēlu virkni, tad apmācībā tiek lietoti termini, lai apmācāmajam izveidotos atbilstošu tēlu virkne, bet ja viņam tiek pasniegti tādi vārdi, kam viņam nav jēdzienu, tad iestājas situācija – zināms&zināms&nezināms&zināms& ...&zināms ir nezināms. Šādā situācijā vienmēr apmācāmajam nebūs iespēja izveidot sev zemapziņā attēlu - kadru, ko viņš pazīst. Šī ir viena no pamata kļūdām apmācībā. Ja nezināmo ar vārdiem aizvieto ar to, kas ir apmēram tas pats tikai citā viņam pazīstamā jomā, tad ir liela varbūtība, ka apmācāmā Galva ātri uzražos jaunu lietojamu programmas versiju – turpmāk varbūt jēdzienu. Citādi tas tiks kancelēts, jo Galvai viss laiks tiks aizņemts ar citām lietām – kārtējiem kadriem. Šī arī ir versija, kā uzlabot apmācību, jo viss cits jau sen tika izmēģināts un bez redzamiem panākumiem. Tas tiešām notiks, ja visu nedarīs skolotāji, bet apmācāmo un Galvas darbība. Valoda var iniciēt vajadzīgos tēlus, bet visas tukšās vietas nākas aizpildīt katra konkrētās Galvas versijā. Katru Galvu varam pabarot ar informāciju un no tās viss būs atkarīgs. Protams, visus savus skolēnus piebāžam ar viņiem nepazīstamiem terminiem un to visai dīvainām definīcijām, ko tikpat nepazīstami uzņem skolēni un pēc tam paši brīnamies, ka nav izpratnes un rezultātā zināšanu. Ar valodu varam iedot kaut kādu instrukciju, bet bez garantijas, ka to viennozīmīgi uztver un tāpat izpilda, tātad ir tomēr vajadzīga izpratne – jēdziens jebkurā instrukcijas posmā un kopumā.

Apmācības problēmas.

Ir pierādāms, ka neeksistē labākā apmācības metode galvas modelim, bet var pierādīt, ka eksistē apmācības metode, kas noved pie jēdzieniem. Cilvēce daudzu simtu tukstošu gadu laikā ir apmēram atšifrējusi to, kā apmēram kādā kārtībā zīdainim un tālāk bērnam jārāda lietas, lai apmēram iegūtu to, ko vēlamies. Tas tikai līdz brīdim, kad iedodam jēdzienus un vēlmi domāt. Tālāk sākas problēmas, ko šodien redzam, jo ir smags mantojums monoteistisku reliģiju uzspiestā kanonu iegaumēšana un atcerēšanās, no kuras jau ilgu laiku mēģina atbrīvoties, bet kopumā nesekmīgi. Šī inerce ir liela un grūti pārvarāma, jo ir virkne skolotāju, kas neapzināti pieturas pie vecām shēmām un to lauzt ir visai grūti. Šobrīd visas ar apmācību saistītās darbības tiek balstītas uz statistiku, eksperimentiem un pieņēmumiem, ka tās šķiet dos kādu uzlabojumu. Ir priekšlikums pamēģināt balstīt apmācību uz galvas modeļa pamata, jo tam vismaz ir kaut kāds variants, kā to vislabāk uztver smadzenes. Šis galvas modelis tāpat, kā citi modeļi – fizika, bioloģija u.c. ir tāpat empīrisks un balstās tikai uz dažām pēdējos gados eksperimentāli pierādītām lietām, piemēram, brīvas gribas neeksistencei un novērojamo lietu ranžēšanai smadzenēs. Var apgalvot, ka labāk ir izmantot pedagoģijas un psiholoģijas zinātnes sasniegumus, bet diemžēl prakse rāda, ka tie sniedz ļoti maz ievērojamu progresu. Tas tāpat, kā bija ar slēpošanu – klasiskā distanču slēpošana par spīti daudziem ieguldījumiem deva mazu ātruma pieaugumu, bet slīdsolis noveda pie pavisam citiem ātrumiem.

Ko KĀDS var?

KĀDS pēc iepriekš minētā var ģenerēt attēlus veidojošas programmas visai Kāda novērotai un izvēlētai objektu kopai. Šie objekti var būt arī procesi un mūsu gadījumā atmiņas kadru virknes – savdabīgas filmiņas, kas var kļūt par novērojamiem objektiem. Kāds var veidot attēlus jau filmiņām un stabilizācijas rezultātā iegūt jaunu jēdzienu – filmiņu/procesu. Šīs vairākās filmiņas Kāds var līmēt kopā tā iegūstot kādas no filmiņām hipotētisku turpinājumu. Tā daudzas lietas uztveram, izspēlējam ātrāk, kā tās notiks, bet tikai par dažām sekundes desmitdaļām. To zināmā mērā apliecina „brīvas gribas” neesamības eksperimentāla  konstatēšana.

KĀDS pēc analoģijas – līdzīgas lietas – pēc pazīšanas efekta, pat vāja, sāk recepti/programmu uzlabot, bet, ja pazīšanas efekta nav, tad veido jaunu procesu objekta pazīšanas panākšanai – jēdzienu. Līdzīgas lietas varam traktēt, kā modeļus, jo tie ataino jau pazīstamo tikai mazliet citādā versijā (jāatceras, ka kustība, pārvietošana, cirvis, mīlestība u.c arī ir atpazīstami objekti). Tādējādi nonākam pie norunas, ka modeļi ir līdzības citās jomās, kas būtiski ataino pētāmās jomas darbības dabiskumu. Dabiskums ir arī matemātikas jēdziens un lielā mērā saskan ar intuitīvo priekšstatu par dabiskumu – tas notiek vai nenotiek tāpēc, ka tas ir dabiski. Galvas modelis strādā pēc dabiskuma principa – dabiski tad, ja redzam analoģiju jeb modeli no cita lauka, kur tas ir dabisks. Tātad pamata pieņēmums ir, ka KĀDS taisa modeli katram objektam savam novērojuma kopumam un šie modeļi ir jēdzieni, ja procesi ir stabilizējušies. Katra individuāls modelis dara to pašu un katrs ar to arī dzīvojam. Katrs katrai lietai ko pazīstam ir uzbūvējis programmu/gleznotāju, kas ataino to pietiekami labi, lai to pazītu un versijas, kad ir problēmas ar pazīšanu atrod līdziniekus no iepriekš pazīstamiem jēdzieniem - modeļiem, kas var tikt izmantoti to uzlabošanai vai lietošanai, ja tas tiek apmierināts kvalitatīvi. Paši katram novērojumam taisām zemapziņā filmiņas dabisku attīstību. Smadzenes tiešām strādājot ar līdzībām no kurām var šo to uzlabot līdz līdzībām, kas der jauna jēdziena izveidošanai visu laiku mūsu norunu ietvarā strādā ar mūsu nosauktajiem modeļiem. Tātad, ja smadzenes praktiski strādā uz modeļu bāzes, tad iepriekš no ārpuses iegūts modelis var pāatrināt nākošā smadzeņu veidota modeļa iegūšanu, tas pats attiecas uz piespiestā veidā veidotu apmācāmā uzražotu modeli. Modelis, kā izrādās ir smadzeņu darbības pamatā un komunikācija ar smadzenēm ir visveiksmīgākā modeļu – līdzību variantā.

Visa morāle no iepriekš teiktā.

Tas, ka viss katram indivīdam veidojas individuāli, aptuveni un neatkārtojami, rada vāji aprēķināmu un izzināmu telpu, kurā var ar katru indivīdu komunicēt – atrast kopīgus tēlus (izmantojot valodu var ļoti aizšaut garām, jo katram katrs vārds dod citādu bildi), kas var aptuveni izveidot kaut kādu saskarsmi, kas jebkurā gadījumā būs tikai aptuvena. Aptuvenību samazina dažādās zinātnisko teoriju definētie termini, bet tie tāpat izmanto esošās valodas vārdus un no aptuvenības izvairīties nav iespējams. Tuvāk ir attēli un līdzīgas situācijas, kas ar lielāku varbūtību tiek uztverti apmēram tuvu vienādi, jo tos var reproducēt apskatei vai radīt pietiekoši labi aprakstot. Te nu parādās tas, ko saucam par modeļiem un atgriezeniskā saite ir recipienta izveidotais alternatīvais modelis ar jautājumu – vai tas ir tas, ko ar to domāji. Ja nē, tad jātaisa jauns modelis, ja jā, tad apstiprinājums un tā iteratīvi uz priekšu. Ir labs teiciens, ka vāja izglītība ir vājas komunikācijas rezultāts. Mācību līdzekļi un palīglīdzekļi arī ir komunikācijas dalībnieki un to nevajag aizmirst. Vispār komunikācija ir iteratīvs process kurš ir sekmīgs tikai tad, kad abas puses vienojas, ka beidzot atrastais modelis abiem dod pietiekami aptuveni vienu un to pašu. Citādi komunikācija ir garām, jo katrs paliek pie sava iekšējā modeļa. Tas lielākoties notiek mācību iestādēs.


Aptauja

Vai augstākā izglītībā notikusi reforma