Повторять подряд удобнее? Эффективнее чередовать

Представим сервисного инженера, который двенадцать лет чинит медицинское оборудование. Знакомые приборы даются ему легко. Программа производителя ведет диагностику по шагам: показывает, что проверить, и ждет подтверждения. Контроллер не выходит на связь — инженер меряет, подтверждает, меняет плату, и прибор работает. Заказчики довольны, молодые коллеги просят показать, как это делается. Со стороны это похоже на мастерство, и сам инженер думает так же.

Трудности начинаются у прибора другого производителя. Неисправности там похожие, но программы под этот прибор у него нет, и подсказывать некому. Он тянется к привычным проверкам, а они здесь ничего не показывают. На такой заказ уходит вдвое больше времени, чем на знакомый. Тариф тот же, значит, час работы приносит вдвое меньше. Легкость со знакомыми приборами на незнакомые не распространяется.

Отсюда выбор, который он делает каждый месяц, чаще всего не замечая. Можно брать знакомые заказы и доводить работу до автоматизма в расчете, что легкость потом сама дойдет и до незнакомых приборов. А можно брать заказы вперемешку. Мы и сами обычно выбираем первое: если что-то выходит, берем это еще раз. Повторять подряд действительно удобнее. Но эксперименты говорят, что расти помогает чередование. Когда задачи идут вперемешку и среди них есть незнакомые, способ каждый раз приходится выбирать самому, и это остается надолго.

Почему вперемешку труднее, но надежнее

Исследователи обучения давно заметили: то, что ускоряет прогресс на занятии, нередко ослабляет результат потом [1]. В одном эксперименте 54 седьмых класса по жребию разделили на две группы. Четыре месяца ученики решали одни и те же задачи по математике. Одни классы решали их по видам подряд: сначала задачи на графики, потом на неравенства и так далее. Другие получали те же задачи вперемешку. Примерно через месяц после последнего листа ученики писали тест, о котором заранее не знали. Верных ответов у решавших вперемешку было 61%, у решавших подряд — 38% [2]. Так же вышло и в более раннем эксперименте со 126 семиклассниками [3].

Во втором эксперименте 182 взрослых решали на экране физические головоломки: нужно было направить мяч в цель, поставив на сцену один из трех предметов. Одни тренировались на 48 разных головоломках, другие — на 12, каждую по четыре раза, третьи не тренировались вовсе. Потом всем дали 12 новых головоломок. После широкого набора решили в среднем 87% из них, после узкого — 76%, без тренировки — 62% [4]. Среди тренировавшихся одни решали сами, другие смотрели записи чужих попыток с ошибками, и разницы между ними не нашли. Повторов у этого эксперимента пока нет.

Чего данные не показывают

Чередование проверяют с конца семидесятых: тогда 72 студента с теннисным мячом в руке сбивали барьеры в заданном порядке [5]. Два обзора 2024 года собрали десятки экспериментов, где учили движениям. В лабораторных задачах польза надежная. В спортзале и на уроках физкультуры она почти исчезает, а у детей ее не нашли [6, 7]. Обзор по спорту 2023 года и вовсе назвал ее мифом [8]. В учебе чередование держится лучше, хотя с объясняющими текстами польза сомнительна [9]. Новичку перемешивание может быть не по силам: авторы школьного эксперимента не советуют отказываться от решения подряд совсем [2]. Головоломки решали за одну короткую сессию за экраном.

Как перестроить неделю

Инженеру не нужно отказываться от знакомых заказов: они его кормят. Меняется расписание. Сейчас знакомые заказы идут подряд, а незнакомый прибор, если можно, уходит коллеге. Вместо этого незнакомые заказы можно ставить между знакомыми и не отдавать. Незнакомый заказ не стоит откладывать на конец недели, когда сил уже нет: пусть он идет в обычный рабочий день, между двумя знакомыми. Так устроены и перемешанные задания в школе, и широкий набор головоломок. В школе меняли порядок одних и тех же задач, в головоломках — сам набор, но итог один: привычный ответ сам не срабатывает, способ приходится выбирать. Первые незнакомые заказы пойдут медленнее. Это ожидаемая цена: в школьном эксперименте учителя тоже говорили, что перемешанные задания отнимают больше времени [2].

Главное меняется в первые минуты у прибора. Авторы школьного эксперимента объясняют свой результат так: когда задачи одного вида идут подряд, способ подсказывают предыдущие, а вперемешку каждую задачу сначала нужно узнать [2]. Чем-то это похоже на работу инженера: программа производителя тоже заранее говорит, какую проверку делать. Поэтому перед первой проверкой инженер называет, что подозревает: питание, связь, датчик или механика. Если назвать не получается, это тоже результат: такой вид неисправности ему пока незнаком, и его стоит записать. Проверки он выбирает сам. Программу производителя, если она есть, включает потом, чтобы сверить свой выбор, а не чтобы она выбрала за него. На знакомом приборе этот шаг незаметен, а на незнакомом без него начинается перебор привычных проверок.

Еще одно действие — записать свою последовательность проверок. Не ту, которую предлагает программа, а ту, по которой инженер идет сам: например, от питания к связи, от связи к датчикам. На незнакомом приборе разъемы и платы стоят иначе, но порядок шагов можно пройти тот же. Если есть учебный стенд, знакомую последовательность стоит прогнать на нем в другом виде: на приборе другой компоновки, в другом порядке подключения. Записанный порядок полезен и тем, что его видно: на незнакомом приборе легко заметить, какой шаг пропущен.

Учиться можно и глядя на других, но смотреть стоит на поиск, а не на готовый ответ. Если опытный коллега разбирается с незнакомым прибором, полезно видеть, что он проверяет первым, где ошибается и что меняет после ошибки. В эксперименте с головоломками у тех, кто смотрел записи чужих попыток, разницы с решавшими сами не нашли. Авторы оговаривают, что руки там почти не участвовали, а там, где нужна работа руками, одного взгляда может не хватить [4]. Зато годится обсуждение трудного случая в рабочем чате, где видно, что проверяли и где ошиблись.

После каждого незнакомого прибора полезно сверить записанный способ с реальным результатом — что оказалось причиной на самом деле — и записать одной строкой, что сработало: не «заменил плату», а «при таком сбое сначала смотреть питание датчика». Правилом такая строка станет, когда повторится на следующем похожем сбое. Авторы эксперимента с головоломками объясняют пользу широкого набора похоже. На разных задачах человек выводит общие правила вроде «доска может держать груз или передавать удар» и учится понимать, когда какое применять [4]. Строки инженера со временем складываются в собственный набор правил для незнакомых приборов, и его можно сверять с программой производителя.

Как понять, что работает

Проверять стоит на следующем незнакомом приборе, а не на знакомом: там и так все гладко. Полезно записать две вещи: сколько проверок понадобилось до причины и сколько ушло времени. Потом сравнить с прошлыми незнакомыми приборами: один заказ может оказаться просто легче, картину дают несколько. Число закрытых заказов в неделю тут ничего не скажет: оно зависит от того, сколько среди них знакомых. В эксперименте с головоломками рост выглядел именно так: после широкого набора новые задачи решали с меньшего числа попыток и чуть меньшим числом разных предметов [4]. Если проверок до причины от заказа к заказу становится меньше, свой порядок шагов работает. Если нет, стоит посмотреть, называет ли инженер неисправность до первой проверки или по-прежнему начинает с привычного.

Какие заказы брать

Вернемся к инженеру и его выбору. Знакомые заказы никуда не денутся и уже идут гладко, расти на них почти некуда. Расти можно на незнакомых. Применить результаты экспериментов в повседневной работе можно так: чередуйте типы задач → записывайте выбранный способ решения → сверяйте с реальным результатом. Для инженера это значит: ставить незнакомые заказы между знакомыми, перед первой проверкой называть неисправность и записывать, какие проверки выбрал, а после ремонта сверять записанное с найденной причиной; программу включать после, для сверки. Незнакомый прибор перестает быть заказом, который хочется отдать коллеге. У инженера появляется свой порядок шагов и своя тетрадь с правилами, а программа производителя становится проверкой, а не поводырем.

Правило: когда знакомая работа идет легко, расти стоит на задачах, где способ приходится выбирать самому.

Подписаться на «Грифель» в VK: vk.ru/club240708087

Примечания

[1] Schmidt R. A., Bjork R. A. New conceptualizations of practice: Common principles in three paradigms suggest new concepts for training. Psychological Science, 1992, 3(4), 207–217. https://doi.org/10.1111/j.1467-9280.1992.tb00029.x

[2] Rohrer D., Dedrick R. F., Hartwig M. K., Cheung C.-N. A randomized controlled trial of interleaved mathematics practice. Journal of Educational Psychology, 2020, 112(1), 40–52. https://doi.org/10.1037/edu0000367

[3] Rohrer D., Dedrick R. F., Stershic S. Interleaved practice improves mathematics learning. Journal of Educational Psychology, 2015, 107(3), 900–908. https://doi.org/10.1037/edu0000001

[4] Planells H., Serino G., Ossmy O. Which practice makes perfect? The role of variability and agency in learning adaptive problem solving. Acta Psychologica, 2026, 269, 107546. https://doi.org/10.1016/j.actpsy.2026.107546

[5] Shea J. B., Morgan R. L. Contextual interference effects on the acquisition, retention, and transfer of a motor skill. Journal of Experimental Psychology: Human Learning and Memory, 1979, 5(2), 179–187. https://doi.org/10.1037/0278-7393.5.2.179

[6] Czyż S. H., Wójcik A. M., Solarská P., Kiper P. High contextual interference improves retention in motor learning: systematic review and meta-analysis. Scientific Reports, 2024, 14, 15974. https://doi.org/10.1038/s41598-024-65753-3

[7] Czyż S. H., Wójcik A. M., Solarská P. The effect of contextual interference on transfer in motor learning — a systematic review and meta-analysis. Frontiers in Psychology, 2024, 15, 1377122. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2024.1377122

[8] Ammar A., Trabelsi K., Boujelbane M. A., Boukhris O., Glenn J. M., Chtourou H., и др. The myth of contextual interference learning benefit in sports practice: A systematic review and meta-analysis. Educational Research Review, 2023, 39, 100537. https://doi.org/10.1016/j.edurev.2023.100537

[9] Brunmair M., Richter T. Similarity matters: A meta-analysis of interleaved learning and its moderators. Psychological Bulletin, 2019, 145(11), 1029–1052. https://doi.org/10.1037/bul0000209