Перформативный реализм-симуляция мышления

Симуляция мышления: перформативный реализм шаблонного образования.

Владимир Андреев

Аннотация

В статье речь пойдёт о том, как устроено шаблонное мышление у преподавателей высшей школы. Автор пытается показать, что это не просто лень или нежелание думать, а закономерный результат того, как сегодня организовано образование. Бюрократия, стандарты и цифровые технологии постепенно превращают педагога в подобие живого алгоритма — он транслирует готовые схемы вместо того, чтобы учить думать. В ход идут идеи Бодрийяра о симулякрах, теория перформативности и свежие исследования про "алгоритмический театр" в университетах. В конце — несколько мыслей о том, можно ли из этого выбраться и что для этого нужно.

Ключевые слова: шаблонное мышление, алгоритмический реализм, симулякр, бюрократия в образовании, ИИ, цифровая педагогика, критическое мышление.


Введение: почему блинчик без запаха — это про нас

Тут стоит вспомнить одну метафору из недавнего разговора про современное искусство: мол, сегодняшний реализм — это уже не запах и вкус блина, а идеальная картинка того, как он должен выглядеть. С образованием происходит примерно то же самое. Мы всё лучше упаковываем знания в программы, стандарты, отчёты, но само знание часто уходит — остаётся его симуляция. Диплом есть, а понимания нет. Лекция прочитана, а в аудитории никто не зажёгся.

Цель этой статьи — разобраться, как устроено шаблонное мышление преподавателя. Спойлер: это не про "плохих учителей", это про систему, которая вынуждает мыслить по алгоритму.


1. Что такое алгоритмический реализм и при чём тут Бодрийяр

1.1. Реализм тогда и сейчас

Раньше реализм в искусстве означал попытку честно рассказать про жизнь, показать её без прикрас. В образовании ему соответствовала педагогика, где главным был живой диалог, сомнения, поиск. Сегодняшний "алгоритмический реализм" — это когда реальность подменяют её предсказуемой копией. Удобной, понятной, легко воспроизводимой. Хелен Битем и Одри Уоттерс недавно обсуждали, что ИИ-реализм — это не просто про новые технологии, это про то, как технологии закрепляют неравенство и заставляют всех играть по одним правилам.

1.2. Три симулякра в одном университете

Бодрийяр писал про симулякры — знаки, которые оторвались от реальности и живут своей жизнью. В вузе таких знаков полно:

· Диплом, который есть, а знаний нет.
· Баллы в рейтинге, которые важнее того, понял студент тему или нет.
· Учебный план, который утверждён и расписан по часам, но студентам на парах откровенно скучно.

Григорий Ключарев и Юрий Латов называют это "производством симулякров знания" — особенно заметно в странах догоняющего развития. Вроде всё делаем правильно, а качество образования падает.

1.3. Алгоритмический театр: кто кого играет

Понятие "перформативности" в образовании ввёл Стивен Болл. Суть простая: институции и люди вынуждены показывать, что они соответствуют стандартам, даже если по факту это не так. Недавно Парт Сарин и Лора Хилл-Бонне из Стэнфорда добавили к этому термин "алгоритмический театр". Они изучали, как программы слежения за студентами заставляют всех разыгрывать спектакль:

· преподаватели изображают увлечённых лекторов,
· студенты — внимательных слушателей,
· администрация — строгих, но справедливых контролёров.

Настоящее образование, которое всегда немного хаотично и непредсказуемо, в этом театре просто не помещается.

2. Как делают шаблонного преподавателя

2.1. Институциональные тиски

Взять любой российский вуз. Что мы увидим?

Во-первых, учебные программы. Они расписаны до запятой, отклоняться нельзя — приедет проверка. Преподаватель оказывается в роли того, кто просто озвучивает утверждённый текст. Как нейросеть, которая чётко следует промпту.

Во-вторых, балльно-рейтинговая система. Придумывали для объективности, а получилось, что главным стал не результат, а процесс накопления баллов. Студенты быстро учатся: не понимать, а набирать. Преподаватели — не учить, а ставить галочки.

В-третьих, школа с её ЕГЭ. Дети привыкают, что знание — это выбрать правильный вариант из четырёх. В вуз они приходят с этим же запросом: дайте готовое, от меня ничего не требуется. И многие преподаватели подстраиваются — проще дать шаблон, чем пробивать эту стену.

2.2. Преподаватель как ChatGPT: сходства и отличия

Если честно, шаблонно мыслящий преподаватель пугающе похож на языковую модель. Он выдаёт усреднённую информацию, без личного отношения, без сомнений, без "а давайте подумаем, почему здесь может быть иначе".

В 2025 году в "Сколково" и МФТИ провели эксперимент: нейросеть читала полный курс по биологии. Студенты сдали тесты даже лучше, чем обычно. Но вопрос: что измеряли? Если способность запомнить и воспроизвести — тут машина действительно выигрывает. Если способность думать, сомневаться, задавать вопросы — тут у неё пока плохо.

В Техасском университете разрабатывают AI-тьютора UT Sage — он бесконечно терпелив и доступен 24/7. Это удобно. Но живой педагог иногда должен быть неудобным, должен ставить в тупик, злить, выводить из равновесия — иначе развития не будет.

2.3. Бюрократический реализм: бумага вместо студента

Пётр Замойски хорошо описал, как бюрократизация превращает школу в симуляцию. Отчёты, планы, рабочие программы начинают жить собственной жизнью. Главное — не что происходит в аудитории, а что написано в отчёте. Если этого нет в бумажке — этого не было.

Преподаватель тратит часы на заполнение форм, а не на разговоры со студентами. Реальность подменяется документооборотом. Классический симулякр.

3. Студент в этой же ловушке

3.1. Пирамида Блума, перевёрнутая с ног на голову

Бенджамин Блум когда-то придумал иерархию познания: от простого запоминания к анализу, синтезу и оценке. Виртуальные лаборатории могли бы помочь развивать высшие навыки, но в нашей реальности технологии часто работают наоборот. Студент учится не анализировать, а угадывать, что от него хотят услышать. Знания живут до сессии, потом стираются.

3.2. Как студенты обманывают алгоритмы

Исследование Сарина и Хилл-Бонне показало: студенты активно сопротивляются цифровому контролю. Они находят дыры в системах прокторинга, делятся ответами в чатах, учатся делать вид, что работают, когда на самом деле отдыхают. Но и это сопротивление со временем становится шаблонным — появляются инструкции, как обойти систему, и круг замыкается.

4. Почему системе выгодно, чтобы все думали одинаково

4.1. Управляемость важнее развития

Иерархии любят предсказуемость. Когда тысяча преподавателей работает по единому лекалу, их легко контролировать. Стивен Уилер из Манчестера пишет, что "алгоритмический реализм" становится способом выживания: люди принимают правила не потому, что верят в них, а потому что не видят выхода.

4.2. Экономия, которая ничего не экономит

Шаблоны экономят время и деньги. Не нужно придумывать авторские курсы — бери готовую методичку. ИИ за минуту сгенерирует презентацию и план урока. Но если посчитать не стоимость услуги, а её качество, картина меняется. Выпускник, который умеет только ставить галочки, на рынке труда никому не нужен. Там ценят тех, кто умеет решать нестандартные задачи.

5. Цифра — враг или друг?

5.1. ИИ может и помогать, и мешать

С одной стороны, технологии могут освободить время для живого общения. Тот же UT Sage помогает преподавателю увидеть, что именно непонятно студентам, и скорректировать курс.

С другой — системы прокторинга создают атмосферу тотальной слежки. А генеративные модели обесценивают письменные работы: зачем писать самому, если ChatGPT сделает за минуту?

5.2. Smart Education: тройственные отношения

На недавнем конгрессе по массовым открытым курсам обсуждали концепцию "мудрого образования". Там ИИ не заменяет учителя, а выстраивает треугольник: преподаватель — студент — ИИ. Машина берёт на себя рутину, человек оставляет за собой диалог, интерпретацию, эмоции. Представители Пекинского университета говорят: "ИИ снижает порог входа, но именно критическое мышление позволяет студенту управлять ИИ, а не быть им управляемым".

6. Что делать: четыре шага к реальности

6.1. Осознать проблему

Первый шаг — признать, что оценки и стандарты не самоцель, а лишь инструмент. И инструмент можно использовать по-разному. Стивен Уилер называет это "возвращением педагогической агентности" — способность принимать решения исходя из того, что нужно студентам, а не из требований отчётности.

6.2. Вернуть диалог

Диалог — это то, что алгоритм не может просчитать до конца. В нём всегда есть элемент неожиданности. Чтобы диалог возник, нужно:

· не быть жёстко привязанным к программе,
· создать пространство, где не страшно ошибиться,
· признать, что студент тоже может научить преподавателя.

6.3. Связать знание с жизнью

Шаблонное знание висит в воздухе. Живое всегда укоренено в опыте. Вместо абстрактной лекции по марксизму — разбор текущего кризиса. Вместо биологии из учебника — исследование того, что растёт за окном.

6.4. Пересмотреть оценку

Вместо баллов — качественная обратная связь. Вместо закрытых тестов — открытые задания. Вместо формальных экзаменов — портфолио, где видно, как человек рос и менялся.

Вместо заключения

Алгоритмический реализм в образовании — не приговор, а результат выборов. Выборов, которые делают чиновники, ректоры, преподаватели, студенты. У нас есть возможность выбрать другой путь.

Как с тем блинчиком: можно смотреть на идеальную картинку, сгенерированную нейросетью. А можно испечь настоящий — пусть кривой, подгоревший с одного края, но пахнущий так, что слюнки текут.

Реализм в образовании — это не когда тесты сданы. Это когда после пары у студента загорелись глаза. Когда в аудитории случился спор, который никто не планировал. Когда знание из головы перешло в жизнь.

Что выбираем мы?


Список литературы

1. Beetham, H., & Watters, A. (2025). Imperfect Offerings: A Conversation on AI Realism in Education. Imperfect Offerings Podcast.
2. Biesta, G.J.J. (2010). Good Education in the Age of Measurement: Ethics, Politics, Democracy. Boulder – London: Paradigm Pub.
3. Baudrillard, J. (1983). Simulations. New York: Semiotext(e).
4. Ball, S.J. (2001). Performativities and fabrications in the education ceremony: Towards the performative society. In D. Gleeson and C. Husbands (eds.), The performing school: Managing, teaching and learning in a performance culture. London: Routledge Falmer.
5. Sarin, P., & Hill-Bonnet, L. (2025). Suspending Disbelief: The Algorithmic Theater of Student Computer Tracking Software. Surveillance & Society.
6. Wheeler, S. (2025). Reclaiming Pedagogical Agency in the Age of AI Realism. University of Manchester.
7. Zamojski, P. (2014). Simulating education. The bureaucratisation of schooling as a production of the simulacra. Problemy Wczesnej Edukacji, 27(4), 7-19.
8. Ключарев, Г.А., Латов, Ю.В. (2015). Неформальные "правила игры" в образовании: имитация деятельности, симулякры и посредники в производстве знаний. Социологические исследования.
9. Касымова, Д.К. (2024). Виртуальные лаборатории и симуляторы в обучении как средство формирования навыков высокого порядка. В сб.: Социология и социальная работа: современные образовательные и научно-исследовательские практики. Самара: Изд-во Самарского университета.
10. Сабанаев, И.А., Сабанаева, З.Ф. (2025). Компьютерное моделирование процесса обучения и накопления знаний. Вестник технологического университета.
11. Диденко, А. и др. (2025). Отчёт об эксперименте по внедрению ИИ-преподавателя в Школе управления "Сколково" и МФТИ. Известия.
12. Schell, J. et al. (2025). UT Sage: Responsible AI Tutor Development. University of Texas at Austin.
13. Барабицкая, К.В. (2026). Применение искусственного интеллекта в работе учителя биологии. Инфоурок.
14. Horkheimer, M., Adorno, T.W. (1973). Dialectic of Enlightenment. New York: Continuum.
15. Foucault, M. (1975). Discipline and Punish: The Birth of the Prison. Paris: Gallimard.
16. Arendt, H. (1998). The Human Condition. Chicago-London: The University of Chicago Press.
17. Weber, M. (1978). Economy and Society. Berkeley-Los Angeles-London: University of California Press.

Владимир Андреев
2026
Копирование запрещено