Введение
Современная педагогическая теория переживает период интенсивного развития, обусловленного цифровой трансформацией образования и внедрением масштабных государственных информационных систем. Такие проекты, как «Российская электронная школа» и Федеральная информационная система обеспечения проведения государственной итоговой аттестации и приема (ФИС ГИА и Приема), представляют собой не просто технологические инструменты, а сложные комплексы, кардинально меняющие ландшафт образовательного процесса, управленческих механизмов и саму философию образования. Эти системы формируют новую реальность, в которой тесно и неразрывно переплетаются человеческие, технические и нормативно-правовые аспекты, порождая уникальные педагогические феномены.
Несмотря на их растущее влияние и проникновение во все сферы образовательной деятельности, данные социотехнические комплексы остаются недостаточно изученными в рамках традиционной педагогической науки. Сложившийся разрыв между технологическим прогрессом и его педагогической рефлексией является существенным препятствием для осмысленного проектирования будущего образования. В отечественной педагогической традиции изучение образовательных систем с точки зрения их организационно-управленческой составляющей первоначально осуществлялось в рамках школоведения, а в более поздний период – в рамках педагогического менеджмента и целого ряда других направлений. Параллельно в рамках технических дисциплин и инженерной психологии, фактически без пересечения с педагогикой, велось исследование человеко-машинных систем.
В свою очередь, зарубежная научная мысль накопила значительный опыт междисциплинарного анализа подобных феноменов через призму таких дисциплин и подходов, как Human-Systems Integration (HSI) и Human-Centered Design (HCD). Эти подходы предлагают целостное рассмотрение технологических, организационных и человеческих факторов на всех этапах жизненного цикла системы. В отечественном контексте отдельные попытки подобного синтеза, как правило, остаются в поле инженерии и психологии. Несмотря на активное развитие в России государственных информационных систем, они пока недостаточно исследованы в педагогической науке. Развитие таких федеральных систем, как «Российская электронная школа» и Федеральная информационная система обеспечения проведения ГИА и Приема (ФИС ГИА и Приема), кардинально меняет функционирование всей образовательной системы страны. Очевидный для специалистов факт сложного переплетения человеческого, технического и нормативного аспектов не получил адекватного отражения в педагогике.
Цель исследования
Целью данного исследования является проведение комплексного анализа особенностей функционирования сложных социотехнических систем как педагогического феномена на примере изучения региональных систем обеспечения государственной итоговой аттестации и независимой оценки качества образования.
Материал и методы исследования
Основными материалами исследования послужили научные публикации, посвященные социотехническим системам в целом и в сфере образования, а также статистические и аналитические данные о функционировании Регионального центра обработки информации (РЦИО) и систем независимой оценки качества образования г. Москвы, касающиеся подготовки и деятельности экспертов предметных комиссий. В качестве эмпирической базы и объекта исследования рассматриваются практики и инфраструктура Регионального центра обработки информации (РЦИО) и систем независимой оценки качества образования Москвы, с фокусом на подготовке и деятельности экспертов предметных комиссий, которые выступают ключевыми акторами, связывающими различные уровни и логики образовательной системы.
Результаты исследования и их обсуждение
В западной научной традиции для обозначения упомянутых выше феноменов используется ряд терминов: «социотехническая система», «человеко-машинная система», «система техногенных акторов» и др. O. Elazhary и соавт. определяют социотехническую систему как целостность, «...в которой социальные (люди, группы, нормы, коммуникации) и технические (технологии, программное обеспечение, инфраструктура) компоненты тесно взаимосвязаны и взаимно влияют друг на друга, создавая новое системное качество» [1].
Историография изучения человеко-машинных систем обширна. В данном исследовании используется периодизация, предложенная Boy G.A. [2, с. 1–9]. Дисциплина Human Factors and Ergonomics (HFE), сформировавшаяся после Второй мировой войны, изначально фокусировалась на предметной эргономике. С распространением персональных компьютеров в 1980-х гг. акцент сместился на когнитивные аспекты деятельности. Исторически методы HFE применялись на завершающих стадиях разработки для оценки готовых систем. Следующий этап развития связан с формированием Human Engineering, в рамках которого создаются математические и концептуальные модели оператора (например, система MIDAS). Параллельно сформировалась когнитивная инженерия, объединившая знания когнитивных наук и инженерии для проектирования высокоавтоматизированных систем. Дисциплина Human-Computer Interaction (HCI), возникшая в области компьютерных наук, сконцентрировалась на проблемах офисной автоматизации, разработки пользовательских интерфейсов, юзабилити, компьютерной поддержки совместной работы (CSCW) и пользовательского опыта [3], HCI тесно связана с когнитивной инженерией и продолжает развиваться в сферах социальных медиа и взаимодействия человека с роботами (HRI).
Становление Human-Centered Design (HCD) как подхода стало возможным благодаря развитию технологий моделирования, позволяющих оценить реальную деятельность пользователей [4]. Ключевой моделью выступает TOP (Technology, Organization, People), рассматривающая совместное проектирование технологий, организационных структур и человеческой деятельности. HCD противопоставляется жесткому системному инжинирингу, предлагая гибкий, итеративный и креативный процесс, реализуемый через подход outside-in – от целей и сценариев использования к технологической реализации (Rochlis Zumbado [5, p. 1.10–1.13]).
Таким образом, в западной традиции Human-Systems Integration (HSI) представляет собой синтез системного инжиниринга (SE) и HCD, позволяющий рассматривать сложность не как препятствие, а как источник эмерджентных свойств и «поведенческих аттракторов». Данные подходы открывают путь к созданию более успешных, безопасных и адаптивных сложных систем за счет интеграции технологических, организационных и человеческих аспектов на всех этапах жизненного цикла [6, с. 2–4]. Однако даже в образовательной сфере применение HSI, как правило, ограничивается разработкой ERP-систем [7].
В России история изучения упомянутой предметной области, несмотря на некоторое отставание, вызванное гонениями на кибернетику, также насчитывает десятилетия. В 1960–1970-е гг. деятельность Научного совета по комплексной проблеме «Кибернетика» при Президиуме АН СССР инициировала исследования в ряде научных центров и научных групп, в том числе по проблемам, связанным с человеко-машинным взаимодействием [8, с. 998–101]. В 1970–1980-е гг. прошел целый ряд конференций, посвященных этой проблематике [9. С тех пор проблемы человеко-машинного взаимодействия, удерживая заметную часть тематической повестки исследований, вошли в качестве традиционных курсов в содержание вузовского инженерного образования. Об этом свидетельствуют многочисленные изданные учебные пособия и учебники, в содержание которых входят такие вопросы, как функциональность, варианты применения программных средств для разработки человеко-машинных систем; архитектура и пр. [10, c. 5–15]. Работы, в которых названные проблемы изучаются применительно к сфере образования, единичны. В качестве примера можно привести монографию Н.М. Опариной [11]. Основная проблема ее исследований – повышение эффективности подготовки специалистов для работы в сложных высокотехнологичных системах. Центральной темой является разработка методологии оценки человеко-машинных систем обучения (ЧМС). Автор опирается на теорию надежности технических систем, эргономику, инженерную психологию, теорию графов и теорию множеств. В отличие от большинства методов, оценивающих эффективность постфактум, подход Опариной нацелен на «априорную оценку на стадии проектирования», что созвучно основному тезису HSI. Важным достоинством работы является попытка решить проблему неопределенности ключевых критериев в образовании (например, «качество усвоения»). Предложенное решение – использование функций потерь и методов агрегирования для порядковых, вероятностных и нечетких данных – является современным и соответствует вызовам оценки сложных систем в условиях неполной информации, сближаясь с методами «теории нечетких множеств» (Л. Заде) [12, с. 3–10]. Таким образом, данный научный подход представляет собой попытку преодолеть фрагментарность существующих способов оценки деятельности человеко-машинных систем и приблизиться к доказательной оптимизации учебного процесса.
Проведенный анализ показывает, что изучение интеграции социальных и технических аспектов успешно развивается как в западной, так и в отечественной традиции, однако преимущественно в области техники, математического моделирования и инженерной психологии.
Отметим, что исследование проблем информатики и информационно-коммуникационных технологий в области педагогики ведется уже давно и привело к формированию целого ряда научных школ, ведущей среди которых, несомненно, является научная школа И.В. Роберт. Именно ее усилиями обусловлен ряд достижений отечественной педагогической информатики: вытеснение из текстов публикаций ненаучных (по мнению ее представителей) терминов, глубокое интроспективное и аналитическое описание «цифровой трансформации образования», понимаемой как комплексное преобразование деятельности участников образовательного процесса [13, с. 199], раскрытие сущности виртуального информационного взаимодействия как нереального (в противовес общению человека с человеком в физической действительности) [14, c. 110], выявление таких неочевидных характеристик искусственного интеллекта (генеративного) в образовании, как возможность строить следствия из посылок и принимать решения с помощью адекватной аргументации [14, c. 26] и целый ряд других.
Но изучение в рамках педагогической информатики использования идей инженерной психологии и инженерии в области человеко-машинного взаимодействия не наблюдается. Имеющиеся примеры относятся к другим областям и являются скорее осторожными попытками ввести новую методологию в традиционную предметную область [15, с. 11–15]. Существуют исследования, посвященные техническим аспектам работы автоматизированных систем обеспечения проведения ГИА, их содержание направлено в первую очередь на технические аспекты и обсуждение организационных задач, которые решают эти системы. Например, в работе А.С. Комарова, С.Г. Камшилова (2020) в качестве наиболее актуальной отмечается проблема унификации в деятельности этой системы [16, с. 65] (отметим, что на момент публикации данной статьи она уже решена].
Помимо ожидаемого сопротивления классических парадигм такая ситуация объясняется тем, что социотехнические системы в образовании представляют собой сложные мультисистемы, элементы которых одновременно входят в ряд социальных и социотехнических систем, что существенно затрудняет их описание.
Ключевой особенностью сложных социотехнических систем в образовании является наличие смешанных структур, являющихся подструктурами нескольких систем одновременно. Эти структуры функционируют на стыке разных контекстов и выполняют интегративную роль. Так, один и тот же человек может исполнять роль преподавателя в основной образовательной программе вуза, в программе дополнительного образования, роль эксперта в системе проектной оценки и иметь права модератора LMS. Такая множественность создает внутренние напряжения и потенциальные конфликты интересов или правил между разными системами. Конфликт между логиками разных систем (бюрократической, профессиональной, технологической) является нормой, а не патологией.
Для адекватного описания функционирования таких структур необходимо учитывать не только множественную информационную идентичность субъектов-акторов, но и сложность организации межсистемного информационного взаимодействия. Необходимы «шлюзы» для передачи информации между системами, что порождает мощные сетевые эффекты. Перекрестные потоки создают синергию, но также и уязвимости: сбой или утечка в одном узле мгновенно затрагивает все связанные системы. Соответственно, для успешной работы такие системы должны быть гибкими и адаптивными, быстро перестраиваясь при изменении требований.
В сложных социотехнических системах возникают гибридные структуры, которые невозможно однозначно отнести к одной системе. Они являются узлами связности, обеспечивающими обмен ресурсами, данными и влиянием между различными, иногда конкурирующими системами.
Основные принципы анализа сложных гибридных мультисистем были апробированы при проектировании структуры функциональных взаимоотношений Московского центра качества образования (МЦКО) (рисунок).
Взаимодействие федеральной и независимой систем оценки качества образования
Примечание: составлен автором на основе полученных данных в ходе исследования
На эту организацию возложены функции организации и поддержки региональной системы оценки качества образования и проведения ГИА в Москве. Несмотря на создание в структуре МЦКО различных подразделений для решения этих задач, системы пересекаются, и между ними осуществляется информационный обмен.
Ярким примером применения принципов гибридных мультисистем является деятельность экспертов предметных комиссий. В МЦКО разработан и внедрен программный комплекс «Экспертиза» для удаленной проверки развернутых ответов участников ГИА. ПК «Экспертиза» является частью региональной информационной системы обеспечения ГИА (РИС ГИА), которая реплицирует данные в федеральную систему ФИС ГИА и Приема. Деятельность эксперта строго формализована и регламентирована.
В то же время каждый эксперт является учителем одной из московских школ и интегрирован не только в систему независимой оценки качества образования, но и в систему управления образованием региона. Эксперты не только проверяют работы и формируют первичную статистику, но и проводят расширенный анализ работ, выявляя причины ошибок и достоинства выполненных заданий. Эта информация передается в Департамент образования и науки Москвы для вторичного анализа и использования в управленческих решениях.
Роль экспертов не ограничивается дополнительным профессиональным каналом. Являясь наиболее квалифицированной частью учительского корпуса, они выступают носителями передового опыта, транслируя его в своей профессиональной среде.
Таким образом, существующие системы РСОКО и НСОКО можно рассматривать как гибридные мультисистемы.
Деятельность экспертов предметных комиссий является важным элементом функционирования этих гибридных систем, и ее совершенствование невозможно без целостного анализа всего спектра их взаимоотношений.
Системы РСОКО и НСОКО постоянно совершенствуются. Инновационные улучшения этих систем проектируются с учетом принципов, на которых функционируют сложные гибридные системы.
1. Непрерывность и процессуальность. Возможность отслеживать качество образования в реальном времени.
2. Возможность поддерживать оценку более персонализированных критериев качества (например по метрикам вовлеченности, социально-эмоционального развития, сформированности компетенций и пр.).
3. Предиктивность (ориентированность на прогноз развития образовательной системы в целом).
4. Максимальная автоматизация рутины.
Деятельность экспертов предметных комиссий является важным элементом функционирования гибридных систем, к которым относятся региональные системы подготовки и проведения ГИА и независимой оценки качества образования, и ее совершенствование невозможно без целостного анализа всего спектра взаимоотношений, в которые они включены.
Заключение
Проведенное исследование позволяет констатировать, что современные системы оценки качества образования, в частности Региональная система оценки качества образования (РСОКО) и Независимая система оценки качества образования (НСОКО), в условиях цифровой трансформации эволюционировали в качественно новые образования – сложные гибридные мультисистемы. Их ключевая онтологическая особенность заключается в наличии динамичных и адаптивных смешанных структур, которые одновременно и полноценно функционируют в нескольких, зачастую разнородных, социальных и социотехнических контекстах. Это порождает синергетические свойства, которые невозможно вывести из анализа отдельных компонентов системы.
Такая архитектура порождает ряд значимых педагогических и управленческих феноменов. Во-первых, это феномен множественной информационной и профессиональной идентичности акторов, наиболее ярко воплощенный в фигуре эксперта предметной комиссии, который одновременно является учителем, оценщиком, аналитиком и транслятором педагогического опыта. Во-вторых, это возникновение интенсивных перекрестных информационных потоков, создающих мощный сетевой эффект, который характеризуется как значительной синергией, так и повышенной уязвимостью всей системы к локальным сбоям. Конфликт между бюрократической, профессиональной и технологической логиками функционирования системы в таких условиях является не патологией, а нормой, требующей управления.
Анализ практик Московского центра качества образования (МЦКО) подтвердил, что успешное функционирование и эволюция таких систем требуют целенаправленного проектирования, основанного на ряде ключевых принципов. К ним относятся: непрерывность и процессуальность, обеспечивающие мониторинг качества в реальном времени; гибкость для оценки персонализированных и мягких критериев качества (метапредметные компетенции, вовлеченность); предиктивность, ориентированная на прогнозирование траекторий развития системы; и, наконец, максимальная автоматизация рутинных операций, высвобождающая человеческие ресурсы для решения творческих и аналитических задач. Эксперты предметных комиссий в этой модели выступают в роли критически важных связующих узлов (нодов), обеспечивающих не только формализованную оценочную функцию, но и выполнение глубокой неформализованной аналитики, напрямую влияющей на управленческие решения и процессы непрерывного профессионального развития педагогов.
Таким образом, интеграция концептуального аппарата и методологических принципов, разработанных в рамках западной традиции HSI, HCD и отечественных исследований в области человеко-машинных систем, в основной поток педагогического дискурса представляется насущной методологической необходимостью. Это позволит не только адекватно описывать и диагностировать состояние существующих образовательных экосистем, но и целенаправленно, доказательно проектировать их будущие инновационные модификации, рассматривая внутреннюю сложность и гибридность не как препятствие, а как основной ресурс для устойчивого развития. Перспективы дальнейших исследований видятся в разработке комплексной педагогической методологии анализа, проектирования и оценки подобных социотехнических комплексов, а также в изучении конкретных механизмов развития гибридной профессиональной идентичности педагога в цифровой среде.