Becoming an Expert
Expertise is commitment coupled with creativity. Specifically, it is the commitment of time, energy, and resource to a relatively narrow field of study and the creative energy necessary to generate new knowledge in that field. It takes a considerable amount of time and regular exposure to a large number of cases to become an expert.
An individual enters a field of study as a novice. The novice needs to learn the guiding principles and rules of a given task in order to perform that task. Concurrently, the novice needs to be exposed to specific cases, or instances, that test the boundaries of such principles. Generally, a novice will find a mentor to guide her through the process of acquiring new knowledge. A fairly simple example would be someone learning to play chess. The novice chess player seeks a mentor to tech her the object of the game, the number of spaces, the names of the pieces, the function of each piece, how each piece is moved, and the necessary conditions for winning or losing the game.
In time, and with much practice, the novice begins to recognize patterns of behavior within cases and, thus, becomes a journeyman. With more practice and exposure to increasingly complex cases, the journeyman finds patterns not only within cases but also between cases. More importantly, the journeyman learns that these patterns often repeat themselves over time. The journeyman still maintains regular contact with a mentor to solve specific problems and learn more complex strategies. Returning to the example of the chess player, the individual begins to learn patterns of opening moves, offensive and defensive game — playing strategies, and patterns of victory and defeat.
When a journeyman starts to make and test hypotheses about future behavior based on past experiences, she begins the next transition. Once she creatively generates knowledge, rather than simply matching superficial patterns, she becomes an expert. At this point, she is confident in her knowledge and no longer needs a mentor as a guide — she becomes responsible for her own knowledge. In the chess example, once a journey man begins competing against experts, makes predictions based on patterns, and tests those predictions against actual behavior, she is generating new knowledge and a deeper understanding of the game. She is creating her own cases rather than relying on the cases of others.
The chess example is a rather short description of an apprenticeship model. Apprenticeship may seem like a restrictive 18th century mode of education, but it is still a standard method of training for many complex tasks. Academic doctoral programs are based on an apprenticeship model, as are fields like law, music, engineering, and medicine. Graduate students enter fields of study, find mentors, and begin the long process of becoming independent experts and generating new knowledge in their respective domains.
Psychologists and cognitive scientists agree that the time it takes to become an expert depends on the complexity of the task and the number of cases, or patterns, to which an individual is exposed. The more complex the task, the longer it takes to build expertise, or, more accurately, the longer it takes to experience and store a large number of cases or patterns. The Power of Expertise
An expert perceives meaningful patterns in her domain better than non-experts. Where a novice perceives random or disconnected data points, an expert connects regular patterns within and between cases. This ability to identify patterns is not an innate perceptual skill; rather it reflects the organization of knowledge after exposure to and experience with thousands of cases. Experts have a deeper understanding of their domains than novices do, and utilize higher -order principles to solve problems. A novice, for example, might group objects together by color or size, whereas an expert would group the same objects according to their function or utility. Experts comprehend the meaning of data and weigh variables with different criteria within their domains better then novices.Experts recognized variables that have the largest influence on a particular problem and focus their attention on those variables.
Experts have better domain -specific short -term and long -term memory than novices do. Moreover, experts perform task in their domains faster than novices and commit fewer errors while problem solving. Interestingly, experts go about solving problems differently than novices. Experts spend more time thinking about a problem to fully understand it at the beginning of a task than do novices, who immediately seek to find a solution. Experts use their knowledge of previous cases as context for increasing mental models to solve given problems.
Better at self-monitoring then novices, experts are more aware of instances where they have committed errors or failed to understand a problem. Experts check their solutions more often than novices and recognize when they are missing information necessary for solving a problem. Experts are aware of the limits of their domain knowledge and apply their domain’s heuristics to solve problems that fall outside of their experience base. The Paradox of Expertise
The strengths of expertise can also be weaknesses. Although one would expect experts to be good forecasters, they are not particularly good at making predictions about the future. Since the 1930s, researchers have been testing the ability of experts to make forecasts. The performance of experts has been tested against actuarial tables to determine if they are better at making predictions than simple statistical models. Seventy years later, with more than two hundred experiments in different domains, it is clear that the answer is no. If supplied with an equal amount of data about a particular case, an actuarial table is as good, or better, than an expert at making calls about the future. Even if an expert is given more specific case information than is available to the statistical model, the expert does not tend to outperform the actuarial table.
Theorists and researchers differ when trying to explain why experts are less accurate forecasters than statistical models. Some have argued that experts, like all humans, are inconsistent when using mental models to make predictions. A number of researchers point to human biases to explain unreliable expert predictions. During the last 30 years, researchers have categorized, experimented, and theorized about the cognitive aspects of forecasting. Despite such efforts, the literature shows little consensus regarding the causes or manifestations of human bias.
Փորձաքննությունը պարտավորություն է՝ զուգորդված ստեղծագործականությամբ: Մասնավորապես, դա ժամանակի, էներգիայի և ռեսուրսների տրամադրումն է համեմատաբար նեղ ուսումնասիրության ոլորտում և ստեղծագործական էներգիան, որն անհրաժեշտ է այդ ոլորտում նոր գիտելիքներ ստեղծելու համար: Փորձագետ դառնալու համար պահանջվում է զգալի ժամանակ և մեծ թվով դեպքերի պարբերաբար ծանոթացում:
Անհատը մտնում է ուսումնական ոլորտ որպես սկսնակ: Այդ առաջադրանքը կատարելու համար սկսնակը պետք է սովորի տվյալ առաջադրանքի առաջնորդող սկզբունքներն ու կանոնները: Միաժամանակ, սկսնակը պետք է ենթարկվի կոնկրետ դեպքերի կամ դեպքերի, որոնք ստուգում են նման սկզբունքների սահմանները: Ընդհանրապես, սկսնակը մենթոր կգտնի, որը կառաջնորդի նրան նոր գիտելիքներ ձեռք բերելու գործընթացում: Բավականին պարզ օրինակ կարող է լինել մեկը, որը սովորում է շախմատ խաղալ: Սկսնակ շախմատիստը մենթոր է փնտրում, որը կսովորեցնի նրան խաղի առարկան, բացատների քանակը, խաղաքարերի անունները, յուրաքանչյուր խաղաքարի գործառույթը, յուրաքանչյուր խաղաքարի տեղափոխումը և պարտիայում հաղթելու կամ պարտվելու համար անհրաժեշտ պայմանները:
Ժամանակի ընթացքում, և շատ պրակտիկայով, սկսնակը սկսում է ճանաչել վարքագծի օրինաչափությունները գործերում և, այդպիսով, դառնում է ճամփորդ: Ավելի շատ պրակտիկայով և ավելի ու ավելի բարդ դեպքերի ենթարկվելով՝ ճամփորդը օրինաչափություններ է գտնում ոչ միայն գործերի ներսում, այլ նաև գործերի միջև: Ավելի կարևոր է, որ ճամփորդը սովորում է, որ այս օրինաչափությունները հաճախ կրկնվում են ժամանակի ընթացքում: Ճամփորդը դեռ կանոնավոր կապ է պահպանում մենթորի հետ՝ կոնկրետ խնդիրներ լուծելու և ավելի բարդ ռազմավարություններ սովորելու համար: Վերադառնալով շախմատիստի օրինակին՝ անհատը սկսում է սովորել բացվող քայլերի, հարձակողական և պաշտպանական խաղի՝ խաղային ռազմավարությունների, հաղթանակի և պարտության օրինաչափություններ:
Երբ ճամփորդուհին սկսում է ապագա վարքագծի վերաբերյալ վարկածներ ստեղծել և փորձարկել՝ հիմնվելով անցյալի փորձի վրա, նա սկսում է հաջորդ անցումը: Երբ նա ստեղծագործորեն գիտելիք է ստեղծում, այլ ոչ թե պարզապես մակերեսային օրինաչափություններ է համընկնում, նա դառնում է փորձագետ: Այս պահին նա վստահ է իր գիտելիքների վրա և այլևս կարիք չունի դաստիարակի որպես ուղեցույց. նա դառնում է պատասխանատու իր գիտելիքների համար: Շախմատի օրինակում, երբ մարդը սկսում է մրցել փորձագետների դեմ, կանխատեսումներ է անում՝ հիմնված օրինաչափությունների վրա և ստուգում է այդ կանխատեսումները իրական վարքագծի դեմ, նա նոր գիտելիքներ և խաղի ավելի խորը պատկերացում է ստանում: Նա ստեղծում է իր գործերը, այլ ոչ թե հույսը դնում ուրիշների գործերի վրա:
Շախմատի օրինակը աշկերտության մոդելի բավականին կարճ նկարագրություն է: Աշկերտությունը կարող է թվալ 18-րդ դարի կրթության սահմանափակող եղանակ, սակայն այն դեռևս ստանդարտ մեթոդ է շատ բարդ առաջադրանքների համար: Ակադեմիական դոկտորական ծրագրերը հիմնված են աշկերտության մոդելի վրա, ինչպես նաև այնպիսի ոլորտներ, ինչպիսիք են իրավունքը, երաժշտությունը, ճարտարագիտությունը և բժշկությունը: Շրջանավարտ ուսանողները մտնում են ուսումնական ոլորտներ, գտնում մենթորներ և սկսում են անկախ փորձագետներ դառնալու և իրենց համապատասխան ոլորտներում նոր գիտելիքներ ստեղծելու երկար գործընթացը:
Հոգեբանները և ճանաչողական գիտնականները համաձայն են, որ փորձագետ դառնալու համար անհրաժեշտ ժամանակը կախված է առաջադրանքի բարդությունից և դեպքերի կամ օրինաչափությունների քանակից, որոնց ենթարկվում է անհատը: Որքան բարդ է առաջադրանքը, այնքան ավելի երկար է տևում փորձաքննությունը, կամ, ավելի ճիշտ, ավելի երկար է տևում մեծ թվով դեպքեր կամ օրինաչափություններ փորձարկելն ու պահելը: Փորձաքննության ուժը
Փորձագետն իր տիրույթում ավելի լավ է ընկալում իմաստալից օրինաչափությունները, քան ոչ մասնագետները: Երբ սկսնակն ընկալում է պատահական կամ անջատված տվյալների կետեր, փորձագետը կապում է կանոնավոր օրինաչափությունները դեպքերի ներսում և դրանց միջև: Կաղապարները բացահայտելու այս կարողությունը բնածին ընկալման հմտություն չէ. ավելի շուտ այն արտացոլում է գիտելիքի կազմակերպումը հազարավոր դեպքերի հետ ծանոթությունից և փորձից հետո: Փորձագետներն ավելի խորն են հասկանում իրենց տիրույթները, քան սկսնակները, և օգտագործում են ավելի բարձր կարգի սկզբունքներ՝ խնդիրները լուծելու համար: Օրինակ, սկսնակը կարող է խմբավորել առարկաները ըստ գույնի կամ չափի, մինչդեռ փորձագետը կարող է խմբավորել նույն առարկաները՝ ըստ դրանց գործառույթի կամ օգտակարության: Փորձագետներն ավելի լավ են ընկալում տվյալների նշանակությունը և իրենց տիրույթում տարբեր չափանիշներով կշռում են փոփոխականները, քան սկսնակները: Փորձագետները ճանաչեցին փոփոխականներ, որոնք ամենամեծ ազդեցությունն ունեն որոշակի խնդրի վրա և իրենց ուշադրությունը կենտրոնացրին այդ փոփոխականների վրա:
Փորձագետներն ունեն ավելի լավ տիրույթի հատուկ կարճաժամկետ և երկարաժամկետ հիշողություն, քան սկսնակները: Ավելին, փորձագետներն իրենց տիրույթներում առաջադրանքներն ավելի արագ են կատարում, քան սկսնակները և ավելի քիչ սխալներ են թույլ տալիս խնդիրը լուծելիս: Հետաքրքիր է, որ մասնագետներն այլ կերպ են լուծում խնդիրները, քան սկսնակները: Մասնագետներն ավելի շատ ժամանակ են ծախսում խնդրի մասին մտածելու համար, որպեսզի այն ամբողջությամբ հասկանան առաջադրանքի սկզբում, քան սկսնակները, ովքեր անմիջապես լուծում են փնտրում: Փորձագետներն օգտագործում են իրենց գիտելիքները նախորդ դեպքերի վերաբերյալ՝ որպես տվյալ խնդիրները լուծելու համար մտավոր մոդելների ավելացման համատեքստ:
Փորձագետներն ավելի լավ են վերահսկում, քան սկսնակները, այն դեպքերը, երբ նրանք սխալներ են թույլ տվել կամ չեն կարողացել հասկանալ խնդիրը:
Փորձագետներն ավելի լավ են վերահսկում, քան սկսնակները, այն դեպքերը, երբ նրանք սխալներ են թույլ տվել կամ չեն կարողացել հասկանալ խնդիրը: Փորձագետները ավելի հաճախ են ստուգում իրենց լուծումները, քան սկսնակները և գիտակցում են, թե երբ են բացակայում խնդրի լուծման համար անհրաժեշտ տեղեկատվությունը: Փորձագետները տեղյակ են իրենց տիրույթի գիտելիքների սահմաններին և կիրառում են իրենց տիրույթի էվրիստիկաները՝ լուծելու խնդիրներ, որոնք դուրս են իրենց փորձի բազայից: Փորձաքննության պարադոքսը
Փորձաքննության ուժեղ կողմերը կարող են լինել նաև թույլ կողմեր: Թեև կարելի է ակնկալել, որ փորձագետները լավ կանխատեսողներ կլինեն, նրանք առանձնապես լավ չեն ապագայի վերաբերյալ կանխատեսումներ անելիս: 1930-ական թվականներից հետազոտողները փորձարկում էին փորձագետների՝ կանխատեսումներ անելու կարողությունը։ Փորձագետների աշխատանքը փորձարկվել է ակտուարական աղյուսակների վրա՝ պարզելու, թե արդյոք նրանք ավելի լավ են կանխատեսումներ անել, քան պարզ վիճակագրական մոդելները: Յոթանասուն տարի անց, տարբեր ոլորտներում ավելի քան երկու հարյուր փորձարկումներով, պարզ է, որ պատասխանը ոչ է: Եթե ակտուարական աղյուսակը տրամադրվում է որոշակի դեպքի վերաբերյալ հավասար քանակությամբ տվյալների, ապա ակտուարական աղյուսակը նույնքան լավն է կամ ավելի լավը, քան ապագայի վերաբերյալ զանգեր կատարելու փորձագետը: Նույնիսկ եթե փորձագետին տրվում է ավելի կոնկրետ դեպքի մասին տեղեկատվություն, քան հասանելի է վիճակագրական մոդելին, փորձագետը հակված չէ գերազանցել ակտուարական աղյուսակը:
Տեսաբաններն ու հետազոտողները տարբերվում են, երբ փորձում են բացատրել, թե ինչու են փորձագետները ավելի քիչ ճշգրիտ կանխատեսողներ, քան վիճակագրական մոդելները: Ոմանք պնդում են, որ փորձագետները, ինչպես բոլոր մարդիկ, անհետևողական են, երբ օգտագործում են մտավոր մոդելներ կանխատեսումներ անելու համար: Մի շարք հետազոտողներ մատնանշում են մարդկային կողմնակալությունը՝ բացատրելու անվստահելի փորձագիտական կանխատեսումները: Վերջին 30 տարիների ընթացքում հետազոտողները դասակարգել են, փորձարկել և տեսություն են ներկայացրել կանխատեսումների ճանաչողական ասպեկտների վերաբերյալ: Չնայած նման ջանքերին, գրականությունը քիչ կոնսենսուս է ցույց տալիս մարդկային կողմնակալության պատճառների կամ դրսևորումների վերաբերյալ:
Դավթյան Անահիտ 