К вопросу о профориентации

Во властных кабинетах снова заговорили о профориентации в школе. Впрочем, дальше общих деклараций дело не идёт – и это не случайно. Никто не даёт внятного ответа на основной вопрос: а что такое профориентация в современной школе, если, по утверждению крупнейших учёных и специалистов в области экономики, более половины профессий, которые будут востребованы через 20 лет, не имеют сегодня даже названия? В глубине педагогической памяти всплывают положения последних педагогических документов с «компетенциями» и «универсальными учебными действиями» – и вопрос профориентации окончательно теряет какие бы то ни было очертания. На этом фоне неожиданное на первый взгляд утверждение, что в цифровом XXI веке самой надежной профориентацией является обычный урок математики, уже не кажется столь парадоксальным.

Только один – но какой! – пример. Интернет-технологии полностью изменили наш быт, наше информационное пространство, пути развития науки, бизнеса, общественной жизни, но и здесь один важнейшей для развития глобальных и частных коммуникаций вопрос так и остаётся принципиально нерешённым – это вопрос компьютерного перевода, преодоления языкового барьера. Конечно, в поисковых системах есть функция перевода и письменный перевод с языка на язык с нелепостями и натяжками, но вот непосредственная коммуникация – когда между двумя собеседниками, говорящими на разных языках, лежит гаджет, который осуществляет звуковой перевод с языка на язык, остаётся пока атрибутом научно-фантастического кино, хотя активная работа в этом направлении ведётся крупнейшими структурами.

Можно говорить о нескольких поколениях машинного перевода. Первое поколение основывалось на правилах, которые разрабатывали, естественно, лингвисты. Однако в последние годы было внедрено второе поколение компьютерного перевода, которое позволило существенно улучшить его качество – и это «статистический перевод». Тут принцип другой: машина ищет в интернете доступные варианты перевода, уже сделанные человеком. Всё, что удаётся найти, собирается и превращается в гигантский корпус данных на разных языках. В этих данных машина затем находит статистические закономерности и таким образом «выучивает» язык.

И на этом новом этапе разработчики отказались от, казалось бы, главных специалистов в области перевода – от лингвистов! Ключевыми разработчиками стали математики, статистики, инженеры-исследователи… Мы видим, как статистика, которая не так давно вошла в наши школьные программы по математике, завоёвывает все новые принципиально важные области жизни, и, значит, статистические исследования, которые проводятся на уроках математики – это ещё и уроки профориентации для наших учеников.

Стоит добавить, что сейчас в центре внимания разработчиков новое, третье поколение интернет-перевода, дающее гораздо более убедительный перевод, максимально приближённый к живой человеческой речи. Это «нейронная технология», которая имитирует механизмы работы мозга, и здесь центральное место занимают уже биологи. Впрочем, современные исследования механизмов работы мозга строятся всё на той же солидной стохастической базе.

Это только один из примеров того, как трудно предугадать в нашем стремительно развивающемся мире, специалисты какого направления понадобятся для решения новой принципиально важной задачи и того, как важны базовые математические познания для успешной карьеры в профессиях, которые традиционно считались далекими от математики.

Однако и в самой методике преподавания математики в школе учителю требуется сегодня освоение новых областей, новых подходов. Наши ученики, погруженные в виртуальную реальность, все активней воспринимают наглядные, визуальные образы, и учитель не может не использовать этого на уроках. И в этом номере два материала посвящены именно принципу наглядности на уроках математики.

Евгений Бунимович