Celem szkolenia zarządzanie talentami online jest nabycie umiejętności tworzenia i realizacji programu rozwoju kluczowych pracowników w organizacji, w tym umiejętności diagnozowania specyficznych kompetencji i potencjału pracowników oraz budowania indywidualnych planów rozwoju.

Czego się nauczysz?

Język promocji Funduszy Europejskich wymaga szczególnych umiejętności. Problem polega na tym, że pisząc o funduszach unijnych, trzeba oprzeć się na materiałach, które pełne są trudnych, branżowych sformułowań. Niektóre wyrażenia nie mają swoich potocznych odpowiedników. Mnóstwo tu rozbudowanych nazw projektów oraz programów. Jak sobie z tym poradzić? Autorzy dobrych tekstów skupiają się przede wszystkim na tym, by ich artykuły były proste i czytelne. Rzeczy trudne przedstawiają w zrozumiały i ciekawy sposób. Znają gatunki dziennikarskie oraz reguły, które nimi rządzą. I co ważne – nieustannie skupiają się na zasadach poprawnego pisania.

W naszym opracowaniu prześledzimy wszystkie elementy pracy nad tekstem. Najpierw zastanowimy się, co charakteryzuje odpowiednie formy dziennikarskie.  Następnie przyjrzymy się najczęstszym błędom językowym i dowiemy się, jak formułować zdania, by unikać niezręcznych lub niepoprawnych sformułowań. Prześledzimy też sposoby angażowania uwagi czytelnika.

Istnieje sposób, by określić czytelność danego tekstu w liczbach. Sposób ten wymyślono w Stanach Zjednoczonych. Im tekst bardziej skomplikowany, tym wyższy jest jego „współczynnik mglistości” (tzw. indeks FOG, od ang. „fog”, czyli mgła). Książki takie jak „Harry Potter” mają współczynnik 8, co oznacza, że dla jego zrozumienia potrzeba ośmiu lat nauki (sześć lat szkoły podstawowej, dwa lata gimnazjum). „Newsweek” to już współczynnik 12, natomiast testy o Funduszach Europejskich  – 15. Zdaniem autorów poradnika indeks ten można obniżyć. Każde działanie, które sprawi, że dany artykuł stanie się mniej skomplikowany, pomaga czytelnikom. Tym samym przyczynia się do promocji Funduszy Europejskich.

A oto, co należy zrobić, by zwiększyć czytelność tekstu:

  • używać wyrazów nie dłuższych niż 4-sylabowych (dla zwykłego czytelnika kłopotliwe mogą być takie słowa jak: re-gu-lu-ją-cy, e-wa-lu-a-cyj-ny, u-pow-szech-nia-nie, re-ko-men-da-cje)
  • gdy tylko można, zamiast rzeczowników stosować czasowniki (np. zamiast „składanie wniosków” piszmy „żeby złożyć wniosek”); wszystkie rzeczowniki kończące się na –anie, -enie, -cie spowalniają tekst.
  • jak najmniej używać wyrazów zakończonych na –ość oraz –acja,  (działalność, organizacja).
  • unikać przymiotników, kończących się na –alny (np. globalny, wykonalny, optymalny)
  • gdy tylko można, unikać skomplikowanego słownictwa (np. terminów ekonomicznych i prawnych, zapożyczeń z języka angielskiego)
  • zawsze podawać pełną nazwę instytucji lub programu, a skróty dopiero w dalszej części
  • pisać jak najkrótsze zdania, często stawiać kropki
  • stosować naturalny szyk polszczyzny, czyli schemat: podmiot – orzeczenie – dopełnienie (kto – robi – co)
  • unikać dygresji, skupiać się na głównym temacie
  • unikać niepotrzebnych wtrąceń (np. ogólnie rzecz biorąc, naturalnie, krótko mówiąc)
  • pamiętać o poprawnej interpunkcji
  • nie używać pleonazmów (jedna część wypowiedzi zawiera te same treści, które występują w drugiej części, np. akwen wodny)
  • unikać zdań z formami bezosobowymi (np. trzeba, należy, zaleca się itp.), zamiast nich wyraźnie określać kto jest podmiotem (np. zamiast „należy złożyć wniosek” piszemy: „Osoby, które zamierzają złożyć wniosek, mogą w tym celu…” itp.) 
  • unikać zwrotów nakazowych (np. należy w tym celu, trzeba mieć na uwadze, musi być przeprowadzony)
  • zamieniać stronę bierną na czynną, jeśli jest taka możliwość
  • unikać konstrukcji wielowyrazowych, jeśli można coś napisać krócej (np. zamiast zadać pytanie – zapytać, zamiast usługi doradcze – doradztwo, zamiast opracować ułatwienia – ułatwić)
  • podawać potoczne odpowiedniki nazw i tytułów zamiast ich rozbudowanych pełnych wersji
  • zadbać o stronę wizualną tekstu (akapity, wyliczenia, pogrubienia, tytuły, śródtytuły, infografika)

Struktura rzeczywistości (Nie .PDF)
Rozdział 1
Teoria wszystkiego

Kiedy byłem małym chłopcem, ktoś mi powiedział, że dawno temu ludzie wykształceni wiedzieli wszystko, co wiedziano. Dowiedziałem się również, że w dzisiejszych czasach wiemy już tak dużo, iż nawet gdyby przeznaczyć cale życie, można by poznać tylko drobną cząstkę współczesnej wiedzy. To stwierdzenie z jednej strony mnie zaskoczyło, ale z drugiej zasmuciło do tego stopnia, że nie chciałem w nie uwierzyć . Nie wiedziałem, jak uzasadnić moje wątpliwości, uświadomiłem sobie jednak, że nie podoba mi się taki stan rzeczy i zazdrościłem starożytnym mędrcom.
Nie chodziło mi o to, że zamierzałem zapamiętać wszystkie fakty wyszczególnione w encyklopediach, przeciwnie, nienawidziłem uczenia się faktów na pamięć. Wydawało mi się, że nie na tym polega wiedza o wszystkim, co wiadomo. Nie zmartwiłbym się, gdyby mi powiedziano, że na świecie codziennie ukazuje się więcej publikacji naukowych, niż jakikolwiek człowiek przeczytałby
przez całe życie, ani że istnieje 600 OOO znanych gatunków żuków. Nie miałem zamiaru śledzić toru lotu każdego wróbla. Wydawało mi się niedorzeczne, by starożytny uczony, który miał wiedzieć wszystko, co byto wiadome, posiadał wiedzę tego rodzaju. Chodziło mi o bardziej wyrafinowaną ideę tego, co powinno być uważane za znane. Słowo „wiedzieć” miało oznaczać „rozumieć”.

Myśl, że jeden człowiek mógłby zrozumieć wszystko, co jest zrozumiane, brzmi w dalszym ciągu fantastycznie, ale idea ta jest zdecydowanie mniej fantastyczna niż pomysł, że jeden człowiek mógłby zapamiętać wszystkie znane fakty. Dla przykładu, nie ma człowieka, który zapamiętałby wszystkie dane obserwacyjne nawet z tak wąskiego wycinka wiedzy, jakim jest ruch planet, ale wielu astronomów rozumie te ruchy (w ramach współczesnej wiedzy). Jest to możliwe, bowiem zrozumienie nie zależy od znajomości wielkiej liczby faktów samych w sobie, ale od posiadania prawidłowych pojęć, wyjaśnień i teorii. Jedna stosunkowo prosta teoria o szerokim zasięgu stosowania może obejmować sobą nieskończoność nieprzyswajalnych faktów. Najlepszą znaną nam teorią ruchów planet jest ogólna teoria względności Einsteina, która na początku XX wieku wyparła newtonowską teorię grawitacji i ruchu. W zasadzie przewiduje ona poprawnie nie tylko wszelkie ruchy planet, ale również wszystkie inne efekty związane z grawitacją i pozostaje w zgodzie z najdokładniejszymi przeprowadzonymi dotychczas pomiarami. W przypadku teorii przewidywanie zjawisk „w zasadzie” oznacza, że przewidywania te są logicznymi wnioskami płynącymi z tej teorii, nawet jeśli w praktyce ilość rachunków potrzebnych do uzyskania konkretnych przewidywań okazuje się tak wielka, że nie można ich przeprowadzić z przyczyn technicznych, czy wręcz tak wielka, że nie dadzą się one przeprowadzić w naszym Wszechświecie.

Struktura rzeczywistościMożliwość przewidywania rzeczy lub ich mniej lub bardziej dokładnego opisywania nie jest tym samym co ich zrozumienie. W fizyce przewidywania i opis wyrażane są często w postaci formuł matematycznych. Powiedzmy, że zapamiętałem formułę, za pomocą której – jeśli będę miał czas i ochotę – mógłbym obliczyć dowolną pozycję planet odnotowaną w katalogach astronomicznych. Co zyskałem w porównaniu z bezpośrednim nauczeniem się na pamięć zawartości tych katalogów? Wzór jest łatwiejszy do zapamiętania, z drugiej jednak strony sprawdzenie danych w katalogu może być prostsze niż wykonywanie żmudnych obliczeń. Prawdziwa przewaga formuły polega na tym, że może być ona zastosowana w nieskończonej liczbie przypadków nieodnotowanych w katalogach, na przykład może ona przewidzieć wyniki przyszłych obserwacji. Wzór matematyczny może również z większą dokładnością określić położenie planet w przeszłości, bowiem uzyskane dawniej dane zawierały znaczny błąd obserwacyjny. Jednak, pomimo iż formula zawiera w sobie nieskończenie więcej faktów niż katalogi, jej znajomość nie jest równoważna zrozumieniu ruchów planet. Fakty nie mogą być zrozumiane dzięki zawarciu ich w ramy formuły, podobnie jak nie można tego uczynić przez wypisanie ich na papierze lub zapamiętanie. Mogą być one zrozumiane jedynie poprzez wyjaśnienie. Dobrze się składa, że nasze najlepsze teorie zawierają w sobie jednocześnie głębokie wyjaśnienia i dokładne przewidywania. Dla przykładu, ogólna teoria względności opisuje grawitację w terminach czterowymiarowej geometrii zakrzywionych przestrzeni i czasu. Wyjaśnia ona precyzyjnie, w jaki sposób geometria wpływa na materię i jak jest przez nią określana. To wyjaśnienie stanowi zawartość teorii; przewidywania dotyczące ruchów planet są po prostu konsekwencjami, które możemy z tego wyjaśnienia wydedukować.

Ogólna teoria względności jest tak ważna nie dlatego, że przewiduje ruchy planet nieco dokładniej, niż jest to możliwe w ramach teorii newtonowskiej, ale dlatego, że ukazuje i wyjaśnia nieznane poprzednio aspekty rzeczywistości, takie jak krzywizna przestrzeni i czasu. Jest to typowe dla przewidywania naukowego. Teorie naukowe objaśniają obiekt lub zjawisko będące przedmiotem naszego doświadczenia w kategoriach leżącej u ich podstaw rzeczywistości, której nie doświadczamy w sposób bezpośredni. Fakt, że teorie posiadają zdolność wyjaśniania tego, czego doświadczamy, nie jest ich największą wartością. Jak zobaczymy później, jednym z najbardziej cennych, znaczących i praktycznych atrybutów myśli ludzkiej jest to, że potrafi ona odsłonić i wyjaśnić strukturę rzeczywistości.

A jednak pewni filozofowie – a nawet niektórzy naukowcy – podchodzą z lekceważeniem do wyjaśniającej roli nauki. W ich przekonaniu podstawowym celem teorii naukowej nie jest wyjaśnianie czegokolwiek, ale przewidywanie wyników eksperymentów: w ich mniemaniu zawartość teorii ogranicza się do wzorów posiadających moc przewidującą . Uważają, że jakiekolwiek spójne wyjaśnienie, które dana teoria wiąże ze swoimi przewidywaniami, jest równie dobre jak każde inne (a nawet brak wyjaśnienia), o ile przewidywania te są prawdziwe. Taki punkt widzenia nosi nazwę instrumentalizmu (bowiem według tej koncepcji teoria jest niczym więcej niż „instrumentem” prowadzącym do przewidywań) . Dla instrumentalistów pomysł, że nauka umożliwia nam zrozumienie fundamentalnych aspektów rzeczywistości powiązanych z naszymi obserwacjami, jest błędem i wyrazem niczym nieuzasadnionej pychy. Według nich to, co teoria naukowa może powiedzieć poza przewidzeniem wyników eksperymentów jest czystym pustosłowi em . Szczególnie wyjaśnienie jest w ich przekonaniu czymś, co zapewnia nam jedynie czysto psychologiczne poczucie komfortu; jest to pewien rodzaj fikcji, który wbudowujemy w teorie, aby łatwiej je było zapamiętać i wykorzystywać. Steven Weinberg, fizyk, laureat Nagrody Nobla, musiał znajdować się pod wpływem instrumentalizmu, kiedy pisał następujący, zaskakujący komentarz dotyczący einsteinowskiego wyjaśnienia
grawitacji:

Najważniejszą sprawą jest umiejętność przewidywania obrazów pojawiających się na fotografiach wykonywanych przez astronomów, częstości linii widmowych i tak dalej; nie ma najmniejszego znaczenia czy przypiszemy te efekty wpływowi pola grawitacyjnego na ruchy orbitalne planet i fotony [jak w fizyce przedeinsteinowskiej), czy krzywiźnie czasu i przestrzeni

Podobnie jak inni instrumentaliści, Weinberg nie ma racji. To, czemu przypisujemy obrazy pojawiające się na fotografiach wykonanych przez astronomów, ma znaczenie i to nie tylko dla fizyków teoretyków takich jak ja, dla których podstawowym motywem formułowania i badania teorii jest potrzeba lepszego zrozumienia świata. Jestem pewien, że jest to również motywacja Weinberga; jego celem nie jest przewidywanie obrazów i linii widmowych!). Nawet z perspektywy czysto praktycznych zastosowań, podstawowe znaczenie ma moc wyjaśniająca teorii, a to, że pozwala na przewidywanie różnych efektów, ma znaczenie dodatkowe. Jeśli stwierdzenie to wydaje się zaskakujące, to wyobraźmy sobie, że przybysz z innej planety odwiedza Ziemię i ofiarowuje nam „wyrocznię” pozwalającą przewidzieć wynik dowolnego doświadczenia, ale niepotrafiącą podać wyjaśnień. Według instrumentalistów od tego momentu teorie naukowe stają się zupełnie bezużyteczne; mogą być jedynie źródłem rozrywki intelektualnej. Czy jest to jednak prawdą? Jak praktycznie może my wykorzystać wyrocznię? W pewnym sensie będzie ona zawierać wiedzę potrzebną, powiedzmy, do budowy międzygwiezdnego statku kosmicznego. W jaki sposób jednak pomoże nam ona w budowie takiego statku, innej wyroczni tego samego
rodzaju lub choćby lepszej pułapki na myszy? Wyrocznia przewiduje tylko wyniki doświadczeń. Aby móc ją wykorzystać, musimy najpierw wiedzieć, o jakie eksperymenty ją zapytać. Jeśli przedstawimy jej schemat konstrukcji statku międzygwiezdnego i szczegóły proponowanego lotu próbnego, to powie nam ona, jak statek się zachowa w czasie tego lotu. Nie może jednak zaprojektować tego statku za nas. Nawet jeśli przepowie, że statek wybuchnie przy starcie, nie potrafi powiedzieć, jak uniknąć katastrofy. Część pracy będziemy musieli wykonać sami. Zanim dowiemy się, jak tego dokonać, zanim zaczniemy w jakikolwiek sposób poprawiać konstrukcję, będziemy musieli zrozumieć, między innymi, na jakiej zasadzie działa statek. Dopiero potem uda nam się odkryć, co może być przyczyną eksplozji podczas startu. Przewidywanie, nawet doskonałe i uniwersalne, nie zastąpi wyjaśnienia. Podobnie, w sferze badań naukowych, wyrocznia nie dostarczy nam nowej teorii. Dopóki nie będziemy mieć teorii i nie wymyślimy testujących ją eksperymentów, nie uzyskamy możliwości, by zapytać wyrocznię, co się stanie, jeśli teoria zostanie poddana testowi. Wyrocznia nie stanowi substytutu teorii, może ona jedynie zastąpić doświadczenia . Pozwoli nam zaoszczędzić na budowie laboratoriów i akceleratorów cząstek. Zamiast budować prototyp statku międzygwiezdnego i ryzykować życie pilotów oblatywaczy, mogli byśmy wykonać wszystkie testy na powierzchni Ziemi, umieszczając pilotów w  symulatorach lotu, kierowanych przez przewidywania wyroczni.

Wyrocznia byłaby więc w określonych sytuacjach bardzo wygodna, ale możliwość jej wykorzystania byłaby zawsze uwarunkowana umiejętnością rozwiązywania przez ludzi problemów naukowych, tak jak ma to miejsce teraz, to znaczy, tworzenia teorii mających moc wyjaśniającą. Nie zastąpiłaby ona nawet wszystkich eksperymentów, bowiem jej zdolność do przewidywania wyników konkretnego doświadczenia w praktyce zależałaby od tego, czy potrafimy eksperyment ten opisać wystarczająco dokładnie, by móc liczyć, że uzyskamy od wyroczni sensowną odpowiedź. Wyrocznia musiałaby posiadać coś na kształt ,,interfejsu użytkownika” i zapewne trzeba by wprowadzić za jego pomocą opis eksperymentu w ja kim ś standardowym języku. W języku cym pewne eksperymenty będzie trudniej opisać niż inne. Oznacza to w praktyce, że dla niektórych eksperymentów opis będzie zbyt skomplikowany, by można go było w ogóle wprowadzić. Tak więc wyrocznia miałaby te same zalety i wady co każde inne źródło danych doświadczalnych i jej wykorzystanie miałoby sens jedynie wtedy, kiedy jej użycie byłoby wygodniejsze niż zastosowanie innych metod. Mówiąc inaczej, dysponujemy już taką wyrocznią: jest n i ą świat fizyczny. Mówi on nam, jaki jest wynik dowolnego eksperymentu, jeśli uda nam się zapytać o to w odpowiednim języku (to znaczy przeprowadzić ten eksperyment), choć w niektórych przypadkach konkretne „wprowadzenie opisu eksperymentu” (czyli zbudowanie aparatury i jej obsługa) może okazać się praktycznie niemożliwe . W ten sposób nie uzyskujemy jednak żadnego wyjaśnienia. W niektórych przypadkach, na przykład przy prognozowaniu pogody, posiadanie wyroczni będzie niemal równie satysfakcjonujące, jak istnienie wyjaśniającej teorii. Ale nawet w tym przypadku będzie tak tylko wtedy, gdy prognozy pogody podane przez wyrocznie będą kompletne i dokładne. W praktyce prognozy pogody są niekompletne i niedokładne, i w celu poprawy ich dokładności korzysta si ę z wiedzy związanej ze zrozumieniem, jak meteorolodzy uzysku ją swoje przewidywania. To zrozumienie pozwala osądzić, czy przewidywanie warunków pogodowych jest godne zaufania, i pozwala na wydedukowanie innych przewidywań w zależności od lokalnych potrzeb. Dla przykładu, z mojego punktu widzenia ważne jest, czy dzisiejsza prognoza, mówiąca, że jutro będzie wiać silny wiatr, opiera się na przewidywaniu, że w pobliżu wzrośnie ciśnienie, czy też na tym, że zbliża się huragan. W tym drugim przypadku podejmę większe środki ostrożności. Nawet meteorologom jest potrzebna teoria zjawisk atmosferycznych mająca zdolność wyjaśniania. Pozwala to im na oszacowanie dokładności przybliżeń dokonywanych w komputerowych symulacjach pogody i określenie, jakie dodatkowe obserwacje są potrzebne, by prognozy pogody były dokładniejsze itd.

Przeto ideał instrumentalistów, ubrany w szaty naszej hipotetycznej wyroczni, to znaczy teoria naukowa pozbawiona funkcji wyjaśniającej ma bardzo ograniczony zakres zastosowań . Możemy tylko się cieszyć, że prawdziwe teorie naukowe w niczym nie przypominają tego ideału i że naukowcy wcale do niego nie dążą. Według ekstremalnej formy instrumentalizmu, zwanej pozytywizmem (lub pozytywizmem logicznym), wszystkie stwierdzenia poza obserwacjami opisowymi lub przewidywaniami są nie tylko zbędne, ale wręcz bezsensowne. Choć doktryna ta na mocy własnych kryteriów jest bezsensowna, była ona najbardziej popularną teorią wiedzy naukowej w pierwszej połowi e XX wieku! Nawet dzisiaj instrumentaliści i pozytywiści są stosunkowo wpływowi. Jedną z przyczyn takiego stanu rzeczy jest fakt, że choć przewidywania nie są celem nauki, są one częścią metody naukowej. Metoda naukowa polega na sformułowaniu nowej teorii w celu wyjaśnienia pewnej klasy zjawisk, a następnie przeprowadzeniu r o z s t r z y g a j ą c e g o    t e s t u    e k s p e r y m e n t a l n e go, doświadczenia, dla którego stara teoria przewiduje jeden wynik, a nowa – drugi. Odrzuca się następnie tę teorię, której przewidywania okażą się fałszywe. Tak więc wynik rozstrzygającego testu eksperymentalnego określającego, która z teorii jest poprawna, zależy od przewidywań teorii, a nie bezpośrednio od oferowanych przez nie wyjaśnień . Jest to źródło nieporozumienia, że teoria naukowa nie ma – poza przewidywaniem – nic do zaoferowania. Jednak testy doświadczalne nie są jedynym elementem rozwoju wiedzy naukowej. Olbrzymia większość teorii odrzucana jest dlatego, że zawierają one złe wyjaśnienia, a nie dlatego, że nie zdają eksperymentalnego testu. Odrzucamy je, nie zadając sobie nawet trudu ich eksperymentalnego sprawdzenia. Rozważmy dla przykładu teorię mówiącą, że zjedzenie kilograma trawy jest lekarstwem na katar. Teoria taka zawiera doświadczalnie sprawdzalne przewidywania: jeśli ludzie spróbowaliby proponowanego lekarstwa i okazałoby się, że ono nie skutkuje, to teoria okazałaby się fałszywa. Jednak jej nie sprawdzamy i zapewne nigdy tego nie uczynimy, bowiem teoria ta nie zawiera żadnego wyjaśnienia, dlaczego kuracja miałaby działać. Mamy rację, twierdząc z góry, że jest ona fałszywa. Zawsze istnieje nieskończenie wiele teorii tego rodzaju, zgodnych z istniejącymi obserwacjami i prowadzących do konkretnych przewidywań, i nigdy nie będziemy mieli czasu ani środków, żeby je wszystkie przetestować. Testujemy jedynie te teorie, które wydają się lepiej wyjaśniać zjawiska, niż teorie już istniejące i zaakceptowane.

Powiedzenie, że celem teorii naukowej jest przewidywanie zjawisk, stanowi pomieszanie środków i celów. To tak, jakby powiedzieć, że celem statku kosmicznego jest spalanie paliwa. W istocie spalanie paliwa jest jedną z wielu rzeczy wykonywanych przez statek kosmiczny, by wypełnić swoją misję, która polega na przeniesieniu ładunku z jednego miejsca w przestrzeni do drugiego.
Zgodność z danymi eksperymentalnymi jest jedną z wielu cech, które posiadać musi teoria naukowa, aby móc wypełnić podstawowy cel nauki – wyjaśnianie świata.

Jak powiedziałem, nie można uniknąć powiązania wyjaśnień z rzeczami, których nie możemy obserwować bezpośrednio: atomów i sił, wnętrz gwiazd i obrotów galaktyk, przeszłości i przeszłości, praw przyrody. Im głębsze jest wyjaśnienie, w tym większym stopniu odwołuje się ono do zjawisk odległych od doświadczenia codziennego. Zjawiska te nie są jednak fikcją; wręcz przeciwnie są one istotą struktury rzeczywistości.

Wyjaśnienie, przynajmniej w zasadzie, często prowadzi do przewidywań. Istotnie, jeśli jakieś zjawisko jest przewidywalne, to wystarczająco głębokie wyjaśnienie musi w pełni je przewidzieć. Jednak wyjaśnić i zrozumieć można również wiele rzeczy z istoty swojej nieprzewidywalnych. Na przykład nie można przewidzieć, jaki numer wypadnie w ruletce (jeśli gra jest uczciwa). Ale gdy zrozumiemy konstrukcję ruletki i zasady określające uczciwość gry, możemy wyjaśnić, dlaczego przewidzenie wyniku nie jest możliwe. I znów wiedza, że gra jest uczciwa nie jest tym samym co zrozumienie, dlaczego taka jest.

Moje rozważania dotyczą zrozumienia, a nie jedynie wiedzy (lub opisu czy przewidywania). Ze względu na to, że teorie wyjaśniające obejmują sobą zrozumienie i ze względu na ich ogólność, olbrzymia liczba znanych faktów nie utrudnia zrozumienia wszystkiego, co jest zrozumiane. Niemniej większość ludzi byłaby skłonna twierdzić (i właśnie to powiedziano mi w dzieciństwie), że
w niezwykle szybkim tempie rośnie nie tylko liczba znanych faktów, ale również stopień komplikacji teorii, dzięki którym rozumiemy świat. W związku z tym (twierdzi się), niezależnie od tego, czy dawniej ktoś mógł zrozumieć wszystko, co było zrozumiane w danym momencie historycznym, nie jest to ewidentnie możliwe teraz i staje się coraz mniej prawdopodobne w miarę rozwoju naszej wiedzy. Mogłoby się wydawać, że za każdym razem, kiedy odkrywamy nowe wyjaśnienie lub technikę, związane z jakąś problematyką, do listy teorii, których znajomość jest nieodzowna dla zrozumienia tej problematyki, dopisywana jest nowa pozycja, a kiedy liczba takich teorii staje się zbyt duża, powstaje nowa specjalizacja.

Fizyka, na przykład, podzieliła się na astrofizykę, termodynamikę, fizykę cząstek elementarnych, kwantową teorię pola i wiele innych dziedzin. Każda z nich oparta jest na podstawach teoretycznych równie bogatych jak cala fizyka 100 lat temu, a wiele z nich już teraz uległo podziałowi na poddziedziny. Wydaje się, że im więcej rzeczy odkrywamy, tym bardziej bezpowrotnie przechodzimy do epoki specjalistów, a czasy, kiedy jedna osoba mogła zrozumieć wszystko, co było zrozumiane, stają się coraz bardziej odlegle. Biorąc pod uwagę olbrzymie i gwałtownie rozrastające się menu teorii znanych gatunkowi ludzkiemu, można wybaczyć tym, którzy wątpią, iż komukolwiek uda się w ciągu życia spróbować wszystkich potraw z dostępnej listy dań, nie mówiąc już o tym, żeby się nimi delektować . Jednak wyjaśnienia są dziwnym rodzajem pożywienia: większa porcja niekoniecznie musi być trudniejsza do przetrawienia. Teoria może zostać wyparta przez nową teorię, która wyjaśnia więcej i jest dokładniejsza, ale jednocześnie może okazać się prostsza do zrozumienia.

Fragment I rozdziału
David Deutch: „Struktura rzeczywistości” (Nie .PDF)
wydane przez Prószyński i S-ka
ISBN 83-7469-412-2

Część nastepna

Mózg człowieka nie działa jak magnetofon lub nagrywarka wideo. Ponieważ magazynuje olbrzymie zasoby informacji uzyskanych i przetworzonych w przeszłości, nowe przekazy, które do niego docierają, są nieustannie weryfikowane
pod kątem ich przydatności. Nasz mózg wciąż zadaje pytania:

Czy już to widziałem lub słyszałem? Czy ta informacja przypomina mi coś, co już znam?

Gdzie jest miejsce tej informacji w systemie, którym się posługuję? Co mogę z nią zrobić?

Czy znaczenie tej informacji wiąże się z myślami lub pomysłami, które miałem wczoraj, w ubiegłym miesiącu, w ubiegłym roku?

Mózg nie dokonuje jedynie zwykłego odbioru informacji, ale przetwarza je. Zastanowienie się nad otrzymanym przekazem, przedyskutowanie go z innymi osobami pomaga w tym procesie. Gdy osoby uczące się biorą udział w dyskusji i nie obawiają się zadawania pytań, są w stanie zrobić znacznie lepszy użytek z dostarczonych im informacji. Świadczą o tym na przykład badania, które przeprowadzili Ruhl, Hughes i Schloss (1987). Poprosili oni studentów, by podczas regularnych przerw w zajęciach dyskutowali na bieżąco o tym, co zostało zaprezentowane przez wykładowcę. Oceny uzyskane przez członków tej grupy okazały się lepsze niż oceny studentów należących do grupy kontrolnej, która nie miała przerw na dyskusję. Jeszcze lepszym rozwiązaniem jest zaaranżowanie sytuacji, w której możemy zrobić z dostarczonej informacji praktyczny użytek i otrzymać komentarz informujący nas o tym, czy dobrze ją zrozumieliśmy. Uczenie się
staje się efektywniejsze, gdy poprosimy uczestników o wykonanie następujących zadań:

  1. powtórzenie informacji własnymi słowami,
  2. podanie przykładów,
  3. rozpoznanie omawianego zjawiska w różnych kontekstach sytuacyjnych i w różnych formach, w jakich może występować,
  4. wskazanie związku między nową informacją a innymi informacjami,
  5. praktyczne zastosowanie uzyskanej informacji,
  6. przewidzenie niektórych skutków takiego praktycznego zastosowania,
  7. sformułowanie informacji będącej antytezą lub opis zjawiska o działaniu odwrotnym do omawianego.

Z wielu powodów nasz mózg można porównać do komputera, a nas samych do jego użytkowników. By komputer mógł wykonać dla nas jakąś pracę, należy go włączyć . W podobny sposób należy „włączyć” nasz mózg. Nie jest on „włączony”, dopóki uczenie się pozostaje pasywne. Komputer potrzebuje właściwego oprogramowania, by stosownie do naszych potrzeb zinterpretować wprowadzone dane. Nasz mózg wymaga p owiązania informacji, które do niego docierają, z tym, co już wiemy, i z naszym sposobem myślenia . Gdy uczenie się jest pasywne, mózg nie tworzy połączeń, które pozwalałyby zrobić z informacji użytek za pomocą „oprogramowania”, jakim jest nasz umysł. Wreszcie, gdy kończymy pracę, komputer nie zachowa wykonanej przez nas pracy, jeżeli nie włączymy funkcji „zapisz”. By nasz mózg mógł znaleźć dla nowej informacji miejsce w swoim banku pamięci, potrzebne jest jej przetworzenie (np. wyjaśnienie jej komuś innemu). Gdy uczenie się jest pasywne, mózg nie zapisuje w swoich zasobach tego, co zostało mu przedstawione.

Co dzieje się, gdy szkoleniowcy zasypują uczestników zajęć własnymi ,choćby nawet niezwykle wnikliwymi przemyśleniami lub gdy zdają się całkowicie na metodę „pokażę wam, jak to się robi”? Podawanie na tacy gotowej, spreparowanej wiedzy i mistrzowska demonstracja umiejętności zakłócają w istocie proces uczenia się. W wypadku uczestników, którzy nie są obdarzeni fotograficzną pamięcią (a takich jest przecież większość) , nie pozostawiają one trwałych śladów pamięciowych , choćby nawet wydawało się im, że nigdy nie zapomną tego, co usłyszeli.

Rzeczywiste przyswajanie wiedzy nie polega na uczeniu się na pamięć. Większość z tego, co opanowujemy metodą pamięciową, ulega po jakimś czasie zapomnieniu. Aby nastąpił o przeniesienie informacji do pamięci długotrwałej, uczniowie muszą je „przetrawić” . Uczenie się nie polega na połknięciu spreparowanej pigułki wiedzy, a szkoleniowiec nie jest w stanie wykonać za uczestników pracy umysłowej – to oni sami muszą zintegrować to, co słyszą lub widzą, w spójną i znaczącą całość. Bez dyskusji, zadawania pytań oraz praktycznego wykorzystania poznanych informacji (a także próby przekazania nabytej wiedzy komuś innemu) uczenie się jest pozorne.

Co więcej, uczenie się nie jest jednorazowym zdarzeniem, lecz przebiega falowo. By nastąpiło gruntowne zrozumienie jakiegoś zagadnienia, często potrzebne jest jego kilkakrotne przemyślenie, a także zróżnicowane ujęcie materiału. Przykładowo, podręcznik może zostać uzupełniony programem komputerowym i obydwie te formy mogą być użyte zarówno na zajęciach grupowych, jak i podczas wykonywania indywidualnych ćwiczeń. Każdy z tych sposobów przekazywania wiedzy pogłębia zrozumienie. Za czynnik jeszcze ważniej szy można uznać sposób, w jaki odbywa się nauczanie. Jeżeli materiał jest podawany w gotowej, spreparowanej formie, zazwyczaj nie towarzyszy temu duże zaangażowanie umysłowe ze strony ucznia. Nie interesują go zbytnio przekazywane informacje, nie zadaje pytań i nie jest szczególnie zainteresowany ostatecznym rezultatem całego procesu. Gdy uczenie się jest aktywne, uczestnik samodzielnie dąży do czegoś
i angażuje się w aktywne poszukiwania. Chce znaleźć odpowiedź na jakieś pytanie, zastanawia się, jakie informacje są potrzebne do rozwiązania problemu, lub poszukuje sposobu, który pozwoli mu wykonać określone zadanie.

Mel Silberman: Metody aktywizujące w szkoleniach
Wolters Kluivert  Oficyna ekonomiczna