Devenind un expert
Expertiza este angajamentul asociat cu creativitatea. Mai exact, dedicarea timpului, a energiei și a resurselor într-un câmp de studiu relativ îngust și energia creativă necesară pentru a genera noi cunoștințe în acest domeniu. Este nevoie de o cantitate considerabilă de timp și expunere regulată la un număr mare de cazuri pentru a deveni expert.
O persoană intră într-un domeniu de studiu ca novice. Novicele trebuie să învețe principiile și regulile directoare – euristica și constrângerile – unei sarcini date pentru a îndeplini această sarcină. În același timp, începătorul trebuie să fie expus cazurilor sau situațiilor specifice care testează limitele unor astfel de euristici. În general, un novice va găsi un mentor care să o conducă prin procesul de dobândire a noilor cunoștințe. Un exemplu destul de simplu ar fi cineva să învețe să joace șah. Șahistul începător caută un mentor care să-i învețe obiectul jocului, numărul de spații, numele pieselor, funcția fiecărei piese, modul în care este mutată fiecare piesă și condițiile necesare pentru a câștiga sau a pierde jocul.
În timp, și cu multă practică, începătorul începe să recunoască modele de comportament în cadrul cazurilor și, astfel, devine un călău. Cu mai multă practică și expunere la cazuri din ce în ce mai complexe, călătoarul găsește modele nu numai în cazuri, ci și între cazuri. Mai important, călătorul învață că aceste tipare se repetă adesea în timp. Cavalerul păstrează încă un contact regulat cu un mentor pentru a rezolva probleme specifice și a învăța strategii mai complexe. Revenind la exemplul jucătorului de șah, individul începe să învețe modele de mișcări de deschidere, strategii ofensive și defensive de joc, modele de victorie și de înfrângere.
Când un avocat începe să elaboreze și să testeze ipoteze despre viitorul comportament bazat pe experiențele trecute, începe o tranziție următoare. Odată ce ea generează în mod creativ cunoașterea, mai degrabă decât simpla potrivire a modelelor superficiale, ea devine un expert. În acest moment, are încredere în cunoștințele sale și nu mai are nevoie de un îndrumător ca ghid – ea devine responsabilă pentru propria cunoaștere. În exemplul de șah, odată ce un călător începe să concureze cu experți, face previziuni bazate pe modele și testează aceste predicții împotriva comportamentului real, generează noi cunoștințe și o înțelegere mai profundă a jocului. Ea își creează propriile cauze și nu se bazează pe cazurile altora.
Exemplul de șah este o descriere destul de scurtă a unui model de ucenicie. Ucenicia poate părea un mod restrictiv de educație din secolul al XVIII-lea, dar este încă o metodă standard de formare pentru multe sarcini complexe. Programele academice de doctorat se bazează pe un model de ucenicie, precum și în domenii precum legea, muzica, ingineria și medicina. Absolvenții studiază domenii de studiu, găsesc mentori și încep procesul lung de a deveni experți independenți și de a genera noi cunoștințe în domeniile lor respective.
Pentru unii, jocul de șah poate părea destul de banal atunci când este comparat, de exemplu, cu efectuarea de diagnostice medicale, dar ambele sunt sarcini extrem de complexe. Șahul are un set bine definit de euristică, în timp ce diagnosticele medicale par mai deschise și variabile. În ambele cazuri, cu toate acestea, există zeci, dacă nu sute, de mii de modele potențiale. Un studiu de cercetare a descoperit că maestrii de șah au petrecut între 10.000 și 20.000 de ore, sau mai mult de zece ani, studiind și jucând șah. În medie, un master de șah stochează 50.000 de șahuri diferite în memoria pe termen lung
În mod similar, un radiolog de diagnostic petrece opt ani în formarea medicală cu normă întreagă – patru ani de școală medicală și patru ani de rezidență – înainte ca ea să fie calificată să ia un examen la bord și să înceapă o practică independentă. Potrivit unui studiu din 1988, rezidentul mediu de radiologie de diagnosticare vede patruzeci de cazuri pe zi, sau aproximativ 12.000 de cazuri pe an. La sfârșitul unei rezidențe, un radiolog diagnostic a stocat, în medie, 48.000 de cazuri de memorie pe termen lung.
Psihologii și oamenii de știință cognitivi sunt de acord că timpul necesar pentru a deveni expert depinde de complexitatea sarcinii și de numărul de cazuri sau de tipare la care este expus un individ. Cu cât este mai complexă sarcina, cu atât mai mult este nevoie pentru a construi expertiza sau, mai precis, cu cât este mai lungă pentru a experimenta și pentru a stoca un număr mare de cazuri sau modele.
Puterea de expertiză
Experții sunt persoane cu cunoștințe de specialitate potrivite pentru îndeplinirea sarcinilor specifice pentru care sunt instruiți, dar expertiza nu se transferă neapărat în alte domenii. Un jucător de șah principal nu poate aplica expertiza de șah într-un joc de poker – deși ambele șahuri și poker sunt jocuri, un maestru de șah care nu a jucat niciodată poker este un jucător de poker novice. În mod similar, un biochimist nu este calificat să efectueze neurochirurgie, chiar dacă atât biochimistii cât și neurochirurgii studiază fiziologia umană. Cu alte cuvinte, cu cât este mai complexă o sarcină, cu atât mai specializate și mai exclusive sunt cunoștințele necesare pentru îndeplinirea acestei sarcini.
Un expert percepe modelele semnificative în domeniul ei mai bine decât non-experții. În cazul în care un novice percepe punctele de date aleatoare sau deconectate, un expert conectează modelele obișnuite în cadrul și între cazuri. Această abilitate de a identifica tiparele nu este o abilitate perceptivă înnăscută; ci mai degrabă reflectă organizarea cunoașterii după expunerea și experiența cu mii de cazuri.
Experții au o înțelegere mai profundă a domeniilor lor decât cei care o fac, și folosesc principii de ordin superior pentru rezolvarea problemelor. Un novice, de exemplu, ar putea grupa obiecte împreună prin culoare sau mărime, în timp ce un expert ar grupa aceleași obiecte în funcție de funcția lor sau utilitate. Experții înțeleg semnificația datelor și cântăresc variabilele cu criterii diferite în domeniile lor mai bine decât începătorii. Experții recunosc variabilele care au cea mai mare influență asupra unei anumite probleme și își concentrează atenția asupra acelor variabile.
Experții au o mai bună memorie pe termen scurt și lung pe termen lung decât începătorii. De asemenea, experții îndeplinesc sarcini în domeniile lor mai repede decât începătorii și se confruntă cu mai puține erori în timp ce rezolvă problema. Interesant este faptul că experții rezolvă problemele în mod diferit față de începători. Experții petrec mai mult timp gândindu-se la o problemă pentru ao înțelege pe deplin la începutul unei sarcini decât la începători, care încearcă imediat să găsească o soluție. Experții își folosesc cunoștințele despre cazurile anterioare ca un context pentru crearea de modele mentale pentru rezolvarea problemelor date.
Mai bine la auto-monitorizare decât la începători, experții sunt mai conștienți de situațiile în care au comis erori sau nu au reușit să înțeleagă o problemă. Experții verifică soluțiile lor mai des decât începătorii și recunosc atunci când lipsesc informațiile necesare pentru rezolvarea unei probleme. Experții sunt conștienți de limitele cunoștințelor domeniului lor și aplică euristica domeniului lor pentru a rezolva problemele care nu se încadrează în baza lor de experiență.
Paradoxul expertizei
Punctele forte ale expertizei pot fi, de asemenea, deficiențe. Deși s-ar aștepta ca experții să fie prognozați, ei nu sunt deosebit de buni în a face previziuni despre viitor. Începând cu anii 1930, cercetătorii au testa capacitatea experților de a face previziuni. Performanța experților a fost testată împotriva tabelelor actuariale pentru a determina dacă acestea sunt mai bune la realizarea predicțiilor decât modele statistice simple. Șaptezeci de ani mai târziu, cu mai mult de două sute de experimente în diferite domenii, este clar că răspunsul este nr.16. Dacă este furnizat un număr egal de date despre un anumit caz, un tabel actuarial este la fel de bun sau mai bun decât un expert la efectuarea de apeluri despre viitor. Chiar dacă un expert are la dispoziție informații de caz mai specifice decât cele disponibile pentru modelul statistic, expertul nu tind să depășească masa actuarială.
Există puține excepții de la aceste rezultate ale cercetării, dar excepțiile sunt informative. Atunci când experții primesc rezultatele predicțiilor actuariale, de exemplu, ele tind să obțină un punctaj, precum și modelul statistic, dacă folosesc informațiile statistice pentru a-și face propriile previziuni. În plus, dacă un expert are informații privilegiate care nu sunt reflectate în tabelul statistic, ea va efectua mai bine decât masa. Un exemplu clasic este argumentul pedepsit: Judecătorul X a mers la teatru în fiecare seară de vineri în ultimii zece ani. Pe baza unui tabel actuarial, se poate anticipa cu certitudine că judecătorul va merge la teatru vineri seara. Un expert știe totuși că judecătorul și-a rupt piciorul după-amiaza și este în prezent în spital până sâmbătă. Cunoașterea acestei variabile cheie permite expertului să prezică faptul că judecătorul nu va participa la teatru în această seară de vineri.
Deși acest argument are sens, este înșelător. Prognoza nu este doar un argument logic liniar, ci mai degrabă o sarcină complexă, interdisciplinară, dinamică și multivariată. Cazurile sunt rare în cazul în care o variabilă-cheie este cunoscută și cântărită corespunzător pentru a determina rezultatul. În general, nici o singură variabilă statică nu prezice comportamentul; mai degrabă, multe variabile dinamice interacționează, modifică greutatea și valoarea, iar alte variabile sunt introduse sau omiteate pentru a determina rezultatul.
Teoreticienii și cercetătorii diferă atunci când încearcă să explice de ce experții sunt indicatori mai puțin exacți decât modelele statistice. Unii au susținut că experții, la fel ca toți oamenii, sunt incoerenți atunci când folosesc modele mentale pentru a face previziuni. Asta este, modelul pe care un expert îl folosește pentru a prezice X într-o lună este diferit de modelul folosit pentru predicția lui X într-o lună următoare, deși exact același caz și același set de date sunt utilizate în ambele cazuri.
Un număr de cercetători indică prejudecăți umane pentru a explica predicțiile nesigure ale experților. În ultimii 30 de ani, cercetătorii au clasificat, experimentat și au teoretizat aspectele cognitive ale prognozei. În ciuda acestor eforturi, literatura de specialitate arată un consens redus în ceea ce privește cauzele sau manifestările părtășiei umane. Cu toate acestea, există un acord general că există două tipuri de prejudecăți:
- Modele de părtinire – căutarea unor dovezi care să confirme mai degrabă decât să respingă o ipoteză și să completeze în mod neașteptat datele lipsă cu date din experiențele anterioare.
- Prejudecăți euristice – folosind linii directoare sau reguli inadecvate pentru a face previziuni.
Metoda prin care cineva devine expert explică de ce experții sunt mult mai bine să descrie, să explice, să îndeplinească sarcinile și să-și rezolve problemele în domeniile lor decât sunt novici, dar cu câteva excepții sunt mai răi la prognoză decât tabelele actuariale bazate pe modele istorice, statistice.
Un anumit domeniu are euristica specifică pentru îndeplinirea sarcinilor și rezolvarea problemelor. Aceste reguli reprezintă o mare parte din ceea ce reprezintă expertiza. În plus, experții trebuie să achiziționeze și să stocheze zeci de mii de cazuri în domeniile lor pentru a recunoaște modele, a genera și a testa ipoteze și a contribui la cunoașterea colectivă în domeniile lor. Cu alte cuvinte, a deveni un expert necesită un număr semnificativ de ani de vizionare a lumii prin lentilele unui domeniu specific. Specificitatea conferă expertului puterea de a recunoaște modele, de a executa sarcini și de a rezolva probleme.
În mod paradoxal, aceași specificitate este restrânsă, concentrându-se cu atenție atenția expertului asupra unui domeniu, excluzând altele. Ar trebui să fie puțin surprinzător faptul că un expert ar avea dificultăți în identificarea și cântărirea variabilelor într-o sarcină interdisciplinară, cum ar fi prognozarea intențiilor unui adversar.
Sursa: Rob Johnston, ”Integrating Methodologists into Teams of Substantive Experts”
Lasă un răspuns