Управление и направление
В конце года стоит, пожалуй, написать пост с отвлечёнными размышлениями.
Мы наблюдаем множество "управленческих" мер, которые по существу не являются таковыми. Наука и образование очень консервативны, сама возможность реального управления ими — вопрос непраздный. Во избежание иллюзий и лишней суеты стоит хотя бы разобраться с терминами.
Можно ставить и.о. директора, насаждать M*x, запрещать студенческое самоуправление, вводить новые KPI, менять стратегические приоритеты и так далее. Но это почти не меняет сути процессов — что исследуют и что преподают.
Такие меры похожи на расстановку труб и загородок в русле большой реки. Да, можно где-то искусственно поднять уровень, где-то выкопать небольшой пруд со своей экосистемой, где-то поместить счётчик расхода, а где-то — расставить ряд буйков и сделать вид, что вода течёт именно вдоль него. Но на самом деле мы не управляем течением, в лучшем случае это — организация потока, а скорее — просто администрирование. Управлением я бы назвал изменение русла: того, где и, главное, куда течёт река.
Нужны ли организация и администрирование? Конечно нужны: чтобы ходили корабли, пляж был чистым, пристань не затопило, а капитан мог ориентироваться по бакенам. Главное не делать вид, что мы при этом управляем самой рекой.
А как вообще управлять течением науки в прямом смысле слова? Я не знаю точного ответа, но обозначу два момента. В случае прикладной науки подходят большие и конкретные цели: не абстрактное импортозамещение, а вполне определённая атомная бомба или литограф. Часто такой способ пытаются применять и в фундаментальной науке, но это имеет мало смысла: если результат принципиально неизвестен, то невозможно предсказать, развитие в каком направлении он обеспечит.
Но кое-что сделать можно: фундаментальную науку можно ориентировать на определённую область в долгосрочном периоде и, на мой взгляд, почти единственный работающий метод — это развитие научных школ. Если внимательно посмотреть на научный ландшафт, то можно заметить, насколько сильно влияние школы. Коллективы могут работать под разными вывесками и вывешивать на флаг разные приоритеты, но очень часто под капотом оказывается "научный" мотор, который тарахтит аж с советского времени (да, с тюнингом, новой электроникой, капремонтом, но всё же).
То же самое касается и образования. Если мы говорим не о зачитывании учебников, а о настоящем университетском образовании, то люди должны преподавать то, что хорошо знают сами. А это напрямую связано с научной школой, причём в обе стороны: кто учит и кто получается.
Образование новой научной школы — это и есть, по сути, формирование нового русла. Крайне трудозатратный и рискованный процесс. Пожалуй, здесь есть два основных пути: либо приглашать сильного учёного из новой области (всерьез и надолго — если такой учёный существует, конечно же), либо брать коллектив, который готов менять тему, и вливать ресурсы, не надеясь на результат первые пять-семь лет, как минимум. Зато, если всё получится, школа будет воспроизводить сама себя и покроет новую предметную область, в которой может рано или поздно произойти тот самый прорыв.
Не превращается ли школа в болото со временем? Безусловно, так бывает. Но эта проблема должна решаться с помощью института репутации (кстати, где он?) и образованием новых школ: то, что живо, само постепенно наполнится молодыми людьми.
И последнее. Если где-то происходит прорыв прямо сейчас, то, очевидно, мы уже опоздали. Бездумно перебрасывать туда все ресурсы — это значит принципиально быть в позиции догоняющих. Если вчера выстрелил условный ИИ, то стоит уделить ему внимание (особенно прикладному аспекту), но не в ущерб остальному.
К сожалению, не существует инструкций по тому, какие же конкретные научные школы надо создавать прямо сейчас. Пресловутая внутренняя логика развития науки может дать приблизительный ответ, но конкретный выбор всегда будет спорным. Зато это и есть управление наукой и образованием в исходном смысле. Расстановка буйков с гирляндами вместо управления, конечно же, — дело куда более привычное и менее рискованное.
❤
155
👍
98
💯
38
❤🔥
19
🤔
8
🔥
3
👀
2
💩
1