Конспектирование при помощи интеллект-карт

PISA подтвердила то, что я давно подозревала - мы не очень хорошо умеем читать. В последнее время я больше читаю при помощи интеллект-карт и, кажется, стала лучше и быстрее понимать прочитанное.  

Обычно интеллект-карты обсуждаются в контексте планирования, производства идей и обычно я ими пользовалась именно в этих целях и не задумывалась, что тот же инструмент можно использовать для чтения текстов. В отличие от традиционного линейного чтения, когда делаются выписки из текстов, интеллект-карты позволяют не просто кратко записать содержание текста, но и указать связи между элементами - текста. 

Интеллект-карта похожа на дерево. В центре - основное понятие, от которого отходят ветви и листья - место, куда записывается идея. Хочу сказать, что мне не очень нравится слово интеллект-карты - я долго пыталась понять, как лучше переводить на русский mind-map - концепт-карта, карта мыслей, ментальная карта, но ни один вариант не кажется мне хорошим. Пока остановилась на интеллект-картах, но в устной речи по прежнему использую “майндмап”.

Как это работает? Покажу на примере одной из статей, которую коллеги предложили прочитать к методологическому семинару. На предыдущий семинар я пришла не готовой - пришлось читать с телефона прямо в ходе семинара. Было интересно, обсуждение было живым, тексты были подобраны отличные, поэтому в этот раз я решила все-таки подготовиться. Вот как выглядит интеллект-карта (отличной) статьи Glaeser & Laudel (2009) On interviewing “good” and “bad” experts.  

Я шла по тексту, задавала себе вопросы “это о чем?” и коротко писала в соответствующей ячейке. В принципе, статья не сложная, хорошо коррелирует с моим исследовательским опытом, написана линейно, поэтому разобрать ее на части было довольно просто. Поскольку это карта статьи, а не понятия, то в центре - библиографическая запись о статье (Автор(ы)-год-название), от которой отходят листочки (квадратики, куда можно вписать свои заметки). У меня получилось 4 листочка - они оказались привязаны к частям статьи. Хотя так не всегда работает. Бывает, что карта начинает закручиваться вокруг понятий, бывает - вокруг упомянутых теорий. 

Введение написано чуть более заковыристо, но в итоге я решила, что речь идет об экспертах (и их типах), и об интервью (свежайшая мысль, учитывая, что статья называется “интервьюирование экспертов”). Пришлось побродить по тексту, чтобы соотнести одно с другим, понять, что значит график, который приводят авторы, но в итоге все как-то сложилось: у интервью есть цель - описать социальную реальность, а среди экспертов есть разные виды. Во второй части авторы нам предложили оставить в стороне “профанных” экспертов и сосредоточиться на тех, кто является экспертами в силу профессионального знания / статуса. Там тоже все не сложно: во-первых, нам надо учитывать, что качество экспертов не однородно, но это часто игнорируется (например, Латуром) или учитывается, но не так, как будут делать авторы. В третьей части Глезер и Ладель приводят примеры того, как они обходятся с четырехмерным пространством, которое образуется, в силу того, что социальные феномены отличаются от языка описания этих феноменов. Они предостерегают наивных исследователей (т.е. нас - читателей статьи) от типичных ошибок, смешения одного и другого. От себя скажу: когда проводишь много интервью, интуитивно эти различия понятны, но в педагогических целях это полезно обсудить отдельно. В четвертой части авторы задаются вопросом - как учитывать фактор неравномерности качества респондентов в исследованиях и вообще, возможно ли. Тут мне показался важным интертемпоральный аспект - качество эксперта может меняться во времени: кто-то может забраться на вершину и постепенно терять экспертизу, кто-то может прокачаться и дорасти до хорошего эксперта, кто-то всегда будет одного уровня. Если измерить качество эксперта все-таки возможно, то каким образом? Можно опереться на формальные показатели работы. Поскольку Глезер и Ладель работают с ученым, для которых выработаны формальные показатели оценки качества работы, то им проще - можно использовать наукометрию. Я примерила на себя и поняла, что для моих исследований такие показатели будет найти посложнее. Второй способ измерения качества экспертов - оценка коллегами (тут в русском языке страшно не хватает точного перевода слова peer - “ровня”). Еще один подход - спросить самого интервьюируемого - каким он себя видит, какие цели перед собой ставит. Остальные инструменты, обсуждаемые авторами, специфичны для исследований в науке и, как мне показалось, не очень могут быть перенесены на другие профессиональные группы. В пятой части авторы рассказывают, к чему они пришли в результате своих исследований, но это мне уже не так интересно, поэтому в карту я вносить не стала. 

Надо признать, что раньше я не могла так быстро превратить 20 страниц текста в одну. Что останется после чтения? Во-первых, мне даже не пришлось на семинаре заглядывать в статью - я ее хорошо помнила, поскольку коротко писала основное содержание и проследила связи между частями статьи. Во-вторых, я получила название для стратегий интервьюирования, о которых раньше не задумывалась. У меня нет теоретической подготовки в качественных методах, зато довольно большой практический опыт, часть из которого при помощи этой статьи обрел законченную форму. В-третьих, в одном из незаконченных (надеюсь, пока) исследований я использовала peer-review одних экспертов другими, теперь мне есть на кого сослаться и показать, что это легитимная стратегия (круто!).  Это совсем главная мысль статьи, но здорово, что мне этот подход попался.

Как делать карты? Можно делать вручную на листе А4 или даже А3. Я использую старую версию MindManager. Простые карты можно нарисовать в PowerPoint, в сети еще обсуждают MindMeister, MindMaple, Freemind. Производитель Scrivener разработал Scapple - похож на mindmapper, но из ревью следует, что это "it isn't exactly mindmapper" - скачала, буду пробовать. Хорошая библиотека карт и много примеров в сообществе https://vk.com/mindmaps.