резюме человека с математическим складом ума

Математическое мышление: в чём польза и как развить

Математики смотрят на мир критически, стремятся копнуть глубже и постичь суть явлений. Узнайте, как научиться думать, как математик.

Преимущества математического мышления

Математическим называется теоретическое мышление, объекты которого лишены вещественности и объединены отношениями. Оно не только помогает нам решать уравнения, но и даёт преимущества в учёбе в целом.

Человек с развитым математическим мышлением удерживает в голове большое количество информации, понимает, что у любой проблемы есть решение, умеет разбивать сложные задачи на более мелкие и выявлять взаимосвязи.

Математическое мышление помогает и в повседневной жизни. Когда проблема раскладывается на части и учитываются все варианты развития событий, обычно принимается наилучшее решение. А благодаря уверенности в решаемости любых задач дела реже откладываются на потом.

Виды математического мышления

По мнению психолога Ильи Каплуновича, в человеке обычно в разных пропорциях развиты пять типов математического мышления:

Интересный факт: люди, у которых преобладает один и тот же тип мышления, неосознанно тянутся друг к другу.

Как развить математическое мышление

Математическое мышление тесно связано с пространственным, поэтому его прокачку следует начать с упражнений для пространственного мышления:

Также для развития математического мышления полезно как можно больше работать с цифрами. При необходимости любых вычислений в повседневной жизни старайтесь производить их в уме, без калькулятора.

Источник

Резюме учителя математики, образец (обновлено: 01.07.2021)

Математика – наука, которая дается далеко не всем учащимся, и поэтому учитель математики, умеющий работать с детьми, формирующий интерес к предмету – особенная ценность для любой школы. Резюме учителя математики, образец которого может помочь вам создать качественную самопрезентацию, должно содержать систематизированную информацию об опыте работы, о достижениях ваших учеников, личностных качествах, помогающих вам добиваться высоких профессиональных результатов.

Резюме учителя математики, образец

Савушкина Маргарита Петровна

Дата рождения: 21.06.1991 г.

Город: Москва

Семейное положение: замужем

Телефон: +7-xxx-xxx-xx-xx

E-mail: …@ya.ru

Образование:

2009 – 2013 гг., Московский педагогический государственный университет, г. Москва, преподавание математики и информатики, учитель

Опыт работы:

Должность: учитель математики

Должностные обязанности:

Причина увольнения: не устраивает оплата труда, недостаточное количество часов.

Дополнительная информация:

Знание иностранных языков: английский, чтение и перевод.

Владение компьютером: опытный пользователь

Навыки:

Личные качества:

Логическое мышление, внимательность и тщательность в работе, воспитанность и уважительное отношение к людям, требовательность к себе и другим, системность в решении поставленных задач.

Рекомендации с предыдущего места работы:

Предоставлю по требованию

Ожидаемый уровень заработной платы: от 70 000 рублей.

Источник

Резюме учителя математики — Образец

Оформляя резюме на вакансию преподавателя математики, соискатель обязан кратко и лаконично изложить сведения о себе, с обозначением уровня образования, опыта преподавания, а также профессиональных навыков, необходимых для исполнения обязанностей, как педагога, так и учителя своего предмета.

Как составить резюме учителя математики в 2021 году?

Резюме претендента на должность преподавателя математики должно представлять собой краткое отображение профессионального опыта и ключевых навыков, а также, педагогического таланта соискателя. Заполнение такого документа рекомендуется осуществлять по классической структуре, принятой в делопроизводстве, благодаря чему упрощается не только его составление, но и восприятие потенциальным работодателем. Для оформления резюме можно воспользоваться бланком, на котором разместить текст в структурированном виде, и распечатать или заполнить вручную на стандартном листе А4.

Учитывая, что в настоящее время в школах один учитель нередко совмещает несколько близких дисциплин, при заполнении резюме можно указывать учитель математики и информатики. При наличии солидного трудового стажа рекомендованный объем текста не должен быть более 2-х страниц. Главной целью составленного резюме – заинтересовать работодателя в своей персоне, чтобы он пригласил кандидата на собеседование. Для этого, нужно не только отметить свой профессионализм, но и представить хорошую фотографию, которая может оказать решающее влияние на выбор работодателя. Грамотно оформленное резюме со структурированным текстом в деловом стиле, а также с доброжелательной улыбкой на снимке, вызовет позитивное впечатление о соискателе.

Классическая структура резюме представляет собой следующую последовательность разделов документа:

1) Название документа.

2) Ф.И.О. претендента, с указанием:

3) Цель составленного документа.

4) Профильное и дополнительное образование, с обозначением курсов повышения квалификации.

Опыт работы с детальным отображением:

При оформлении резюме нужно обратить внимание на недопущение ошибок, исправлений, зачеркиваний.

Ниже предлагается описание перечисленных разделов, которые нужно заполнить при составлении резюме.

Опыт работы и достижения

Хронологическое отображение опыта исполнения преподавательских функций осуществляется в обратной последовательности, начиная запись с последнего места преподавания предмета. Если объем информации слишком большой, то в резюме достаточно будет отметить два-три последних мест работы.

Заполняя раздел опыта работы нужно отметить:

Опыт и перечень обязанностей, выполняемые на предыдущей работе, свидетельствуют о профессионализме соискателя.

К основным обязанностям преподавателя математики можно отнести:

Кроме опыта работы, в разделе рекомендуется отметить успехи, которых добился учитель на своем поприще. Здесь можно сделать акцент на полученную квалификационную категорию, на победах учеников, которых они добились на олимпиадах и конкурсах. Успехи учеников преподавателя математики лучше всего будут свидетельствовать о достижениях педагога.

Выпускники ВУЗов, не имеющие опыта работы, должны сосредоточится на детальном описании полученных знаний и навыков, приобретенных на производственной практике. Также можно отметить участие в конкурсах, математических олимпиадах, наличие диплома с отличием и т.д.

Примечание. Все сведения должны быть достоверными, так как обман в любом случае будет обнаружен, что приведет к довольно печальным последствиям, даже к увольнению.

Ниже предлагаются примеры достижений преподавателя математики, которые можно обозначить в резюме.

Образование

Школьным преподавателем математики может быть назначен только такой специалист, который обладает профильным педагогическим образованием. Чем престижнее образовательное учреждение, тем большее качество образования учителя.

Немаловажную роль для математика имеет наличие дополнительного образования, например, прохождение курсов по специальности «Информатика», что свидетельствует о высокой квалификации преподавателя. Педагог, способный решать математические задачи при помощи компьютера, а также умеющий создавать прикладные программы –ценится очень высоко.

При заполнении данного раздела нужно указывать:

Если учитель занимался на дополнительных курсах, это также нужно отметить в данном разделе, так как данный факт свидетельствует о том, что преподаватель работает над собой, совершенствуя свой квалификационный уровень.

Профессиональные навыки

Здесь нужно отображать лишь те ключевые навыки, которые имеют отношение к профессиональной сфере деятельности соискателя, в том числе, можно отметить опыт репетиторства и индивидуального обучения детей. Учитель обязан знать методику обучения, требования к ОГЭ и ЕГЭ, которые изменяются ежегодно.

Для отображения ключевых профессиональных навыков учителя математики можно привести следующие примеры:

О себе

Учитель математики должен не только знать свой предмет, но и заниматься воспитательным процессом. Поэтому квалифицированный педагог должен обладать такими качествами, как:

Дополнительные сведения

В этом разделе можно отметить сведения, которые не вошли в предыдущие разделы, к примеру:

Шаблон резюме учителя математики

Скачать

Сопроводительное письмо

Большинство работодателей приветствуют наличие сопроводительных писем к резюме. В таком документе можно обратиться к своему возможному работодателю с целью заинтересовать его своей персоной и изучить приложенное резюме, с последующим приглашением соискателя на собеседование. Таким образом, сопровождающее письмо является не только проявлением хорошего тона, но и может стать определенным преимуществом при отборе кандидатуры на объявленную вакансию учителя математики. В письме не нужно перечислять всю информацию, отмеченную в резюме. В таком письме нужно будет:

Форма и структура такого письма должна соответствовать классической схеме, принятой в делопроизводстве при составлении деловых писем, с отображением:

Ниже предлагается пример письма.

Заключение

Для резюме преподавателя важными являются следующие критерии:

Чтобы меньше затрачивать время на оформление резюме рекомендуется скачать бланк и заполнить его в соответствии с представленным образцом.

Источник

Образец резюме учителя математики

Учитель математики в школе – несомненно, важная и нужная профессия. Так или иначе все дети, после окончания школы, сталкиваются с цифрами в повседневной жизни и работе. Научить обращаться с цифрами намного сложней, нежели научится самому, так что быть учителем этого предмета – большой труд.

Составляя резюме вы должны быть кратки и лаконичны. Опишите все свои плюсы. Не забудьте указать свое образование (обязательно высшее педагогическое нужной специализации), профессиональные навыки (знание помогающие в работе: методики, курсы, программы работы), личные качества (сдержанность, харизма, четкость). Будьте уверенны – ваше резюме учителя математики заметят, если вы искренне подойдите к каждому пункту.

Скачать образец резюме учителя математики:

Долгунов Петр Васильевич
(Petr V. Dolgunov)

Дата рождения: 04.05.1990 Город: Челябинск Моб. телефон: +7 (000) 000 00 00 E-mail: 00000@gmail.com

Цель: Замещение должности учителя математики.

сентябрь 2007 г. – июнь 2012 г. Московский национальный педагогический институт, факультет «Физико-математический», специальность – «Учитель математики», диплом магистра с отличием (дневное отделение).

август 2012 г. – ноябрь 2015 г, Общеобразовательная школа №8, г. Челябинск.
Функциональные обязанности:
— подготовка и проведение уроков математики;
— работа с календарными планами;
— составление планов уроков;
— ведение учебной документации;
— контроль знаний учеников.

ноябрь 2015 г. – настоящее время, Общеобразовательная школа №32, г. Москва.
Функциональные обязанности:
— подготовка и проведение уроков математики;
— работа с календарными планами;
— составление планов уроков;
— ведение учебной документации;
— контроль знаний учеников.

— Уверенный пользователь ПК;
— Знание математических специализированных компьютерных программ;
— Использование современных методик преподавания;
— Индивидуальный подход;
— Владение языками: русский – свободно, английский – базовый.

Четкость, понятное изложение материала, грамотность.
Организованность, дисциплина, внимание.
Коммуникабельность, ответственность, самообладание.

Семейное положение: не женат.
Дети: есть.
Возможность командировок: да.
Вредные привычки: нет.

Источник

Привычки людей с математическим складом ума

Привет, Geektimes! На днях разработчикам Wirex, финтех-стартапа, предоставляющего услуги платежей и денежных переводов без банковского посредничества, на глаза попался весьма интересный материал. Его автор проанализировал некоторые особенности, присущие людям с математическим складом ума, рассказал, какие навыки действительно могут пригодиться в жизни и обозначил преимущества математического подхода при оценке событий. Для того чтобы данная публикация не осталась лишь в поле зрения аудитории зарубежных медиа, мы решили сделать ее перевод, которым спешим поделиться со всеми пользователями Geektimes.

Далее мы приводим оригинальный перевод статьи с блог-платформы Medium, посвященной привычкам, которыми обладает каждый математик.

Один из самых популярных вопросов, которые студенты задают преподавателям математики, звучит так: «Где вообще мне это пригодится?». Немногим учителям удается сразу дать резонный ответ, выходящий за рамки общепринятой точки зрения. Обычно они дают стандартное объяснение на тему полезности развития «критического мышления» и на этом конкретика заканчивается. В то же время эти же учителя должны уметь с невозмутимым видом рассказать своим студентам о важности знания производной арккосинуса.

Предлагаю вам свой список. В него я включил реальные, четко сформулированные навыки, которые, будучи хорошенько освоены студентами, пригодятся им на практике и будут полезны в жизни за рамками их математической деятельности. Некоторые из них имеют прикладной характер: математики используют каждый день для рассуждения о сложных, разносторонних задачах. Другие полезны в социальном плане и позволяют вам натренировать свой эмоциональный интеллект, столь необходимый каждому, кто хочет преуспеть в сфере деятельности, где почти все свое время приходится проводить в попытках понять то, чего в действительности не существует. Все они изучаются в своем чистейшем виде в рамках математики.

А вот и сам список:

Умение четко формулировать определения

Главный навык, который вырабатывается у математиков в ходе их профессиональной деятельности — гибкость и эффективность в работе с понятийным аппаратом. И навык этот имеет гораздо большее значение, нежели это может показаться на первый взгляд. Этим я хочу сказать, что математики буквально помешаны на поиске лучших и наиболее полезных значениях каждого используемого ими слова. Они нуждаются в логической точности потому, что работают в мире понятий, которые можно однозначно подтвердить или опровергнуть. И если какое-либо понятие имеет «смысловую завершенность», то оно обязательно должно быть определено.

Позвольте начать с математического примера, имеющего некоторое отношение к реальному миру. Поговорим о «случайном». Концепция случайности мозолила глаза математикам на протяжении почти всей новейшей истории науки, поскольку дать точное определение тому, какое событие может называться случайным, довольно сложно. Ученые-статистики решают эту головоломку, считая случайными не вещи, а процессы и, соответственно, полагая, что вычислить вероятность события можно, опираясь на результаты процессов. Так можно вкратце охарактеризовать понятие, которое, несмотря на свою простоту, лежит в основе едва ли не всей статистики.

Тем не менее это не единственное определение случайности. Возьмем, например, ситуацию с подбрасывание монетки. Последовательность ОРООРОООРРРОРООРООРО покажется нам вполне случайной, тогда как двадцать одинаковых «орлов» подряд мы ни за что не захотим признать случайным стечением обстоятельств. Математики посмотрели на эту ситуацию и решили, что статистического определения случайности недостаточно и изобрели второе определение под названием «сложность по Колмогорову». Грубо говоря, событие называется «случайным по Колмогорову», если самая короткая воспроизводящая его компьютерная программа по сути состоит из этого события. Сразу замечу, что определение «компьютера» здесь используется чисто математическое, т. е. речь идет не о современных компьютерах, а о том понятии, с которым оперировал еще Алан Тьюринг. Говоря более простым языком, можно представить, что случайное по Колмогорову событие требует, чтобы вы описали его целиком в исходном коде воспроизводящей его компьютерной программы.

Из колмогоровской сложности выросла отдельная замечательная область математики и вычислительной теории, но на этом наша история не заканчивается. Изучая и развивая это направление, математики вскоре обнаружили, что для многих событий колмогоровская сложность расчету не поддается и поэтому использовать ее для решения практических задач бывает очень трудно. Требовалось определение, способное описать числа, которые выглядели бы случайно и были достаточно случайны для практического применения, даже несмотря на свою фактическую неслучайность в колмогоровском смысле. Результатом этих поисков было применяемое сегодня определение криптографически безопасной случайности.

Упрощенное определение случайности с точки зрения криптографии предполагает, что ни одна эффективная компьютерная программа, ставящая своей целью определить различие между псевдослучайными и истинно случайными событиями (в статистическом понимании), не будет иметь в этом деле значительного преимущества по сравнению с попыткой угадать результат с вероятностью 50 на 50. Такой подход гарантирует, что ваша последовательность чисел будет достаточно случайной, чтобы ваши враги оказались неспособны определить, какие числа вы будете использовать, потому что их попытки сделать точные вычисления будут сопоставимы по времени со сроком их жизни. Это и есть основа современной криптографии, взяв на вооружение которую, инженеры спроектировали системы, поддерживающие безопасность и конфиденциальность наших интернет-коммуникаций сегодня.

Итак, математики потратили немало времени, размышляя над определениями, что в конечном счете повлияло на то, как мы используем математику в реальном мире. Тем не менее я не считаю это аргументом в пользу необходимости обучать математике всех.

Как же размышление над определениями может помочь людям в реальном мире? Давайте рассмотрим конкретные примеры. Первым будет случай Кейта Девлина, математика и консультанта, помогавшего оборонным ведомствам США улучшить анализ данных после событий 11 сентября. Описание своей первой презентации он начинает с того, что оказался в помещении с большой группой представителей военных подрядчиков и начал свою беседу с попытки разобраться с определением слова «контекст». Далее я привожу вам основные выдержки из его рассказа.

Я готовил свой PowerPoint-проект… и был уверен, что присутствующие остановят меня на половине презентации, попросят перестать тратить их время и посадят на ближайший самолет до Сан-Франциско.

Дальше одного слайда дело не зашло. Но не потому, что меня выпроводили из кабинета. Просто оставшаяся часть сессии была проведена в обсуждении содержимого того самого слайда… Как мне сказали уже потом: «Всего лишь один этот слайд оправдал твое участие в проекте».

Так что же такого я сказал? На мой взгляд, ничего особенного. Моей задачей было найти способ проанализировать то, как контекст влияет на анализ данных и принятие решений в крайне сложных сферах деятельности, существующих на стыке военных ведомств, политики и социальных факторов. Я сделал ну очень очевидный (для меня) первый шаг. Мне нужно было записать настолько точное математическое определение понятия «контекст», насколько это возможно. На это у меня ушло несколько дней… Не могу сказать, что я был абсолютно доволен результатом… Тем не менее это было лучшим, что я мог сделать, и этот процесс, по крайней мере, дал мне твердое основание для того, чтобы начать развивать некоторые элементарные математические идеи.

Довольно большая группа умных людей, настоящих академиков, военных подрядчиков и старшего персонала Министерства обороны провела весь оставшийся час выделенного мне времени, обсуждая всего лишь одно это определение. Дискуссия выявила, что разные эксперты имели разное понимание того, что такое контекст, а это верный путь к катастрофе. Я же с самого начала задал им вопрос: «Что такое контекст?» Каждый из присутствующих в комнате, не считая меня, имел хорошее рабочее определение этого понятия, однако все определения отличались друг от друга. И никто из участников ранее не предлагал записать единое формальное определение. Они просто не привыкли делать это в рамках своей работы. Как только это было сделано, у них появилась общая отправная точка, позволявшая сравнивать и противопоставлять ей прежде всего собственные идеи. Благодаря этому нам удалось избежать катастрофы.

Как математик, Девлин не сделал ничего необычного. Фактически самый обычный вопрос, который возникает у математика, столкнувшегося с новым предметом обсуждения, звучит как: «Что именно вы имеете в виду под этим словом?»

Каждому из нас приходится иметь дело с новыми определениями, неважно идет ли речь о новом определении брака или половой принадлежности, или о юридических определениях «намерения», «разумности», «неприкосновенности частной жизни». Искушенный математик без промедления заметит, что правительство не может предоставить ни одного полезного определения такого понятия, как «религия». Способность мыслить критически, опираясь на определения — основа любого цивилизованного диалога.

Привычка задумываться об определениях вырабатывается у студентов-математиков еще на раннем этапе своего обучения в ВУЗе и укрепляется в магистратуре и последующих этапах их научной деятельности. Обычно математик сталкивается с новыми определениями ежедневно и происходит это в самых разных контекстах. Ну а само умение уверенно разбираться с понятиями и терминами окажется полезным для каждого, кто его освоит.

Обдумывание примеров и контрпримеров

Ну, а сейчас предлагаю немного попрактиковать работу с определениями в неформальной обстановке. Под «контрпримером» я понимаю такой пример, который показывает, что что-то перестает работать или неверно. К примеру, число 5 представляет собой контрпример утверждения о том, что 10 — простое число, потому что 10 делится на 5 без остатка.

Математики проводят много времени, придумывая примеры и контрпримеры для самых разных утверждений. Этот пункт очень тесно связан с предыдущим об определениях поскольку:

А заключается он в следующем. Работая над задачей, вы изучаете некий математический объект и записываете ту информацию о нем, которую хотите доказать. То есть, вы делаете обоснованную (или необоснованную) догадку о некоторой закономерности, которая характеризует изучаемый объектом. За этим следует доказательство, когда вы пытаетесь подтвердить или опровергнуть утверждение.

В качестве плохой аналогии можно привести догадку о том, что Земля находится в центре вселенной. Вы подкрепляете эту догадку характеристиками объекта, которые удовлетворяют этому утверждению. В нашей Солнечной системе вы могли бы сделать игрушечную модель, показывающую пример того, как, на ваш взгляд, могла бы выглядеть модель вселенной с Землей в ее центре, если бы вселенная могла быть такой же простой, как игрушка. Или же вы, напротив, могли бы выполнить некоторые измерения, включающие в себя учет характеристик Солнца и Луны и получить доказательство того, что это утверждение ложно, и на самом деле Земля вращается вокруг Солнца. Так вот в мире математики это «доказательство» — контрпример и называть его таковым можно, только если его истинность подлежит однозначному подтверждению. «Доказательство» в математике часто выступает всего лишь в роли временного заполнителя, до тех пор, пока истина не будет выявлена. Несмотря на все это, впрочем, существуют некоторые широко известные задачи, над решением которых математики бьются уже сотни лет, так до сих пор и не предоставив для них ничего, кроме «доказательств».

Аналогия эта описывает то, что происходит в математике даже на самом микроскопическом уровне. Когда вы с головой погружаетесь в проект, вы делаете новые небольшие предположения каждые несколько минут, как правило, в итоге опровергая их, поскольку позже вы понимаете, что они были не чем иным, как совершенно необоснованными догадками. Это — очень интенсивный, «прокачанный» научный процесс, состоящий из анализа сотен ложных гипотез, приводящих в итоге к приятному результату. Контрпримеры, которые вы находите по пути, выступают в роли дорожных указателей. Впоследствии они помогают вашей интуиции, и стоит им только прочно укорениться у вас в голове, как процесс принятия или отрицания более сложных догадок становится относительно простым.

И вот мы снова подходим к тому, что способность придумывать интересные и полезные примеры и контрпримеры — один из столпов продуктивного рассуждения. Если вы когда-либо читали протоколы слушания Верхновного суда, например, случая с обсуждением легальности ношения заключенными бороды по религиозным соображениям, вы увидите, что большинство аргументов — проверочные примеры и контрпримеры, позволяющие проверить ранее установленные юридические определения «разумности», «религии» и «намерения» на прочность. Этот подход также нашел бесчисленное количество применений в физике, инженерном деле и вычислительной теории.

Есть и другой, гораздо менее очевидный, но не менее важный момент. В силу того, что на протяжении всей своей карьеры математикам приходится регулярно высказывать столь большое количество неверных, глупых и ложных догадок, они становятся иммунны к слепому принятию утверждений, основанных на силе чьего-либо голоса или культурных предубеждениях. Если мы признаем, что в условиях современного коллективного общества люди стали слишком склонны верить голосам других (политиков, «экспертов» СМИ, финансовых ораторов), тогда изучение математики — прекрасный способ культивировать в людях здравое чувство скептицизма. Этот навык будет одинаково полезен как для инженеров, так и для водопроводчиков, медсестер или сборщиков мусора.

Умение часто ошибаться и признавать ошибки

Два математика, Изабель и Гриффин, обсуждают математическое утверждение у доски. Изабель думает, что утверждение истинно и горячо отстаивает свою точку зрения в споре с Гриффином, который верит в обратное. Спустя 10 минут они меняют свои точки зрения на прямо противоположные и теперь уже Изабель считает это утверждение ложным, тогда как Гриффин верит, что они истинно.

Подобные ситуации я наблюдаю постоянно, но только в мире математики. Единственная причина, по которой такое может произойти заключается в том, что оба математика, независимо от того, кто из них на самом деле прав, готовы не только принять свою неправоту, но и охотно поменять сторону спора, как только почувствуют в своих аргументах хотя бы малейший изъян.

Иногда в группе из 4–5 человек, обсуждающих некое утверждение, я оказываюсь единственным несогласным с мнением большинства. Если предложенный мной аргумент будет достаточно хорош, каждый из присутствующих немедленно примет тот факт, что он был неправ, сделав это без каких-либо сожалений или негативных эмоций. Чаще, впрочем, я оказываюсь на стороне большинства и вынужден возвращаться назад в своих рассуждениях или пересматривать и совершенствовать свои взгляды.

Привычка поощрять сомнение, быть неправым, признавать это и начинать все сначала как можно чаще — все это отличает математическую дискуссию даже от хваленой научной дискуссии. Здесь вы не увидите никаких попыток добиться нужного показателя p-значения или скрытого лоббирования. Нет в математике места и для стремления прославиться, ведь почти все, что вы говорите, как правило, не покидает пределов небольшой группы участников дискуссии. Математик в деле полностью поглощен процессом поиска истины, а его профессиональные привычки позволяют ему отбросить личную славу или страх позора ради главной цели — проникновения в суть проблемы.

Оценка следствий утверждения

Скот Ааронсон написал в своем блоге пост про убийство Джона Кеннеди и посвященные этому теории заговора. В нем он рассматривает утверждение «убийство Джона Кеннеди было заговором, масштаб которого сопоставим с размером ЦРУ» и дает ему оценку, основанную на простых и понятных аргументах, очень похожих по своей сути на подход математиков и информатиков. Рассмотрим пример из его поста:

10. Почти все конспирологические теории о Джоне Фицджеральде Кеннеди, по всей видимости, ложны просто потому, что все они противоречат друг другу. Как только вы поймете это и начнете рассматривать их исходя из того, что хотя бы одна из них могла бы быть верна, на вас сразу же снизойдет озарение: вы поймете, что ничто не мешает вам просто отмести их все.

12. Если организаторы заговора были столь могущественны, то почему они ограничились одним только убийством президента, не добившись никаких более впечатляющих результатов? И почему заговорщики не начали еще раньше, с подтасовки выборов, дабы помешать Кеннеди стать президентом? В математике вы часто обнаруживаете недочеты в своем аргументе благодаря пониманию того, что он сам по себе дает вам гораздо больше, нежели вы изначально полагали. И тем не менее все аргументы в пользу конспирации, с которыми я ознакомился, по всей видимости, обладают одним и тем же недостатком. К примеру, что случилось с заговорщиками после успешного выполнения задуманного? Их организация просто расформировалась? Или они продолжили вынашивать планы других убийств и организовывать их? Если этого не произошло, то что им помешало? Разве работа тайных мировых кукловодов не является бессрочной деятельностью? И где вообще, если, конечно, это возможно, заканчивается власть этой организации?

На самом деле исследование пределов того или иного утверждения — хлеб насущный для любого математика. Это один из простейших доступных каждому инструментов высокого уровня, позволяющих оценить справедливость утверждения перед тем, как начать подробное рассмотрение аргументов. И этот метод можно использовать как лакмусовую бумажку для определения того, какие аргументы следует рассматривать подробнее.

Иногда доведение того или иного аргумента до пределов позволяет получить улучшенную и более элегантную теорему, включающую в себя начальное утверждение. Но гораздо чаще вы просто понимаете, что были неправы. Поэтому эта привычка — менее формальная вариация на тему частых ошибок и придумывания контрпримеров.

Способность рассматривать предположения, лежащие в основе утверждения, отдельно друг от друга

Есть у математики и одна, пожалуй, досадная черта: она полна двусмысленностей. Мы любим относиться к ней, как к некоему олицетворению непоколебимости. И я даже готов поспорить в пользу этой идеи. Как бы то ни было, процесс занятия математикой — изучения существующих идей или придумывания новых — имеет гораздо больше общего с коммуникацией между двумя людьми, нежели суровой и холодной как лед непоколебимостью.

Так, когда математик делает какое-либо утверждение, он, как правило, старается сформулировать базовую идею максимально просто, с целью донести ее до других людей. Обычно это означает, что смысл используемых в формулировке выражений может оказаться неясным для других людей, особенно если разговор происходит между двумя математиками, знакомыми с общим контекстом разговора, а вы в этой ситуации — посторонний человек, пытающийся их понять.

Когда вы оказываетесь в подобной ситуации в математике, вы тратите много времени на то, чтобы вернуться к основам. Вы задаете вопросы вроде: «Что означают эти слова в данном контексте?» и «Какие очевидные попытки уже были предприняты и отклонены и почему?». Стараясь глубже проникнуть в суть вопроса, вы спросите: «Почему именно эти вопросы так важны?» и «Куда вообще ведет эта линия исследования?»

Это и есть методы, которые математик использует, чтобы собрать сведения о предмете обсуждения. Единый лейтмотив такого подхода заключается в изоляции каждой йоты смущающей вас информации, каждого предположения, лежащего в основе того или иного убеждения или утверждения. Этот подход решительно отличается от любых других видов дискуссий, наблюдаемых сегодня в мире.

Пытался ли, например, кто-нибудь основательно понять мировоззрение Дональда Трампа в ходе его подготовки к весьма спорным президентским выборам этого года? Большинство либералов слышат только: «Я построю стену и заставлю Мексику платить за это», смеясь над Трампом и объявляя его сумасшедшим. Применяя математический подход к этому утверждению, для начала необходимо понять, где оно берет свое начало. К какой целевой аудитории Трамп апеллирует? Какие альтернативные способы решения иммиграционной проблемы он рассмотрел и исключил и почему? Почему иммиграция — столь важная для его сторонников тема, и какие предположения в его логике приводят к подобным решениям? Что такого особенного понимает и знает Трамп, что делает его предвыборные предложения столь популярными?

Нет, я не пытаюсь занять ту или иную политическую позицию. Я всего лишь хочу обратить ваше внимание на то, что если математик окажется в крайне неоднозначной ситуации, раздельный анализ предположений, лежащих в основе того или иного утверждения, будет частью общей схемы его действий. Феномен «либеральные СМИ недооценивают Трампа» обязан своим существованием во многом именно нежеланию задать вопросы, подобные приведенным выше, и получить на них ответы. Вместо этого, противники Трампа всего лишь делают твиты с цитатами его заблуждающихся и оторванных от реальности сторонников. Однако, если верить результатам опросов, такой подход не приносит ощутимых результатов…

«Лестница абстракции»

Последняя в моем списке привычка — концепция «лестницы абстракции», которую я позаимствовал у Брета Виктора. Ее суть заключается в том, что во время рассуждения над решением проблемы вы можете абстрагироваться, посмотреть на нее и обдумать ее с высоты разных уровней, по аналогии с движением вверх и вниз по лестнице, где более высокая ступенька означает более высокий уровень абстракции. Виктор приводит интерактивный пример разработки алгоритма вождения автомобиля. В нем вы можете рассмотреть его работу в мельчайших деталях, сопоставляя конкретную вариацию алгоритма и результаты наблюдения за его поведением.

На более высоком уровне (более высокой ступеньке) вы можете контролировать разные параметры алгоритма (и время) с помощью слайдера, превращая один вариант алгоритма в целое семейство производных алгоритмов, каждый из которых также может быть отлажен. Вы можете и далее обобщать то, какие параметры и варианты поведения могут поддаваться отладке, чтобы расширить пространство возможных вариантов алгоритмов. Так, в ходе работы вы ищете обобщенные схемы действия, которые могут помочь вам добиться конечной цели — разработки качественного алгоритма вождения автомобиля с точки зрения самого низкого уровня, с которого и началась ваша работа.

Математики регулярно применяют этот прием, особенно на более позднем этапе обучения в магистратуре, когда вам нужно научиться обрабатывать огромное количество исследований. Там у вас нет времени на глубокое изучение каждой части и каждого утверждения в той или иной работе, за исключением разве что самых важных из них. Вместо этого вы создаете «лестницу абстракции», нижняя ступень которой содержит отдельные определения, теоремы и примеры из работы, следующий уровень — ее обобщенное содержание, а более высокий уровень рассматривает то, как данная работа соотносится с другими исследованиями и вписывается в более широкий математический контекст. Еще выше идут системообразующие для этой области знаний тенденции, то, что считается для нее важным, модным и так далее.

Вы можете начать с самой нижней ступеньки лестницы, разобрав и поняв несколько примеров определений и получив тем самым надежный ориентир, после чего перепрыгнуть к основной теореме работы и понять, какие именно улучшения она предлагает по сравнению с предыдущей работой в этой области. В ходе чтения вы можете натолкнуться на какую-нибудь технику из незнакомой вам области, придуманную в 50-х. Просто воспользуйтесь ей как готовым решением, сосредоточившись на более полезном для вас доказательстве основной теоремы, и спустившись, таким образом, на одну ступень ниже. После этого вы можете перейти к главам, посвященным нерешенным задачам, чтобы посмотреть, что еще осталось сделать в этой области, и если они покажутся вам достаточно заманчивыми, вы можете подготовить себя к работе над ними путем внимательного прочтения остальной части работы.

На самом деле математикам приходится упражнять свои «абстрагирующие мышцы» всякий раз, когда они рассказывают о собственной работе. Публика на лекциях бывает разная, и каждый слушатель может оценить содержание математической идеи на разном уровне детализации. Некоторые теоремы лучше всего поддаются объяснению на примере соревновательных игр и их контекста, задачи по оптимизации — на других примерах, а в некоторых случаях бывает уместно даже приводить аналогии из металлургии.

Пожалуй, можно сказать, что объединение информации со всех ступенек лестницы в единую гармоничную модель, которую вы сможете рассматривать самостоятельно и в нужном вам масштабе — одна из распространенных и непростых задач в мире математики. Виктор старается упростить это упражнение для ума путем разработки функционального пользовательского интерфейса. Другие же математики практикуют его с помощью самых разных техник, которые попадают к ним в руки. Так или иначе, каким бы ни был подход, конечный результат всегда представляет большую ценность.

Заключение

Ни в коем случае я не намекаю на то, что развитие продвинутых математических привычек — занятие совершенно однозначно полезное. В реальном мире многие из этих привычек представляют собой палку о двух концах. Каждый, кто получил вузовское математическое образование, знает человека (или сам был им), который постоянно делает замечания о том, что выражение А не всегда оказывается истинно в особом случае Б, который никто с самого начала рассматривать не собирался. Чтобы понять, когда подобный подход продуктивен, а когда просто бесит окружающих, требуется немало социальной зрелости, которая, в свою очередь, достигается за рамками чисто математических бесед.

Более того, чтобы свыкнуться с необходимостью «всегда быть неправым», часто требуется несколько первых лет полноценной работы. Из-за этого многие студенты, не имеющие поддержки товарищей на том же этапе обучения или хорошего примера для подражания бросают занятия. Карьера математика действительно представляет собой эмоциональные американские горки.

Продолжайте следить за обновлениями блога банковского блокчейн-сервиса Wirex и будьте среди первых, прочитавших наиболее обсуждаемые материалы из зарубежных источников, переведенные специально для пользователей Geektimes.

Источник