Cynefin framework как пример неудачной локализации

Очередной грустный опыт бездумной локализации зарубежных схем и моделей на основе прямого перевода иностранных слов. Очень плохо, когда слова, используемые в этих моделях, переводятся без цельного осознания смысла модели.

В результате получающие на русском языке слова не в состоянии столь же цельно передавать смысл без ознакомления с иноязычным оригиналом. А это приводит к тому, что в русской среде модель интерпретируется в массе искаженно. Когда она приводится для красного слова, чтобы обозначить свою осведомленность, это не страшно, но скучно и грустно, потому что модели часто совсем несложные и правильные слова могли бы обеспечить гораздо больше смысла.

Ранее я много внимания уделял неуклюжему использованию «компетенций». Но там хотя бы были объективные причины по неготовности пересматривать давно укоренившиеся модели ЗУН, а новые задачи как-то надо было предъявить. Пересмотр– это революция, а люди консервативны, особенно в сфере образования.

Упомянутая модель не из образования– из бизнеса. Про задачи управления, в зависимости от способности осознать уровни сложности окружающей среды. И схема не слишком сложная. Но неуклюжий перевод усложняет ее понимание, делает его менее прозрачным и полезным.

На приведенной схеме используются уровни Clear-Complicated-Complex-Chaotic (часто вместо Clear указывают Obvious).

Типичный перевод: Простая-Сложная-Запутанная-Хаотичная.

Что можно выявить стержнем типологии? Чем выше уровень, тем все сильнее запутывается, вплоть до хаоса?

А смысл не в запутывании, в в нарастании сложности устройства среды, структуры ее. Поэтому в описаниях этой модели ее и называют «теория сложности». Смысл по уровням:

1. «Капитан Очевидность»: что вижу– то и есть. Если есть для видимой ситуации успешная практика, «наливай и пей».
2. Все не так очевидно, как могло бы показаться на первый взгляд. Есть разные варианты. Стоит их проанализировать и выбрать лучший.
3. Выбрать лучший– не вопрос. Вопрос– по какому параметру. Все оказывается неоднозначно! «Вчера по 3, но маленькие. А сегодня по 5, но большие». Что лучше, большое или холодное, маленькое или теплое, или какое-то оптимальное сочетание? Поэтому возможна задача подбора оптимальных сочетаний. Многомерные/многопарамерические решения заметно сложнее структурно, чем выбор разных решений по одному параметру.
4. Когда количество параметров/измерений зашкаливает для простой комбинаторики или они становятся многоуровневыми, сложнозависимыми, решение становится непредсказуемым на основе традиционного анализа– приходится принимать решение ситуативно с готовностью к любому отклику системы.

На первый взгляд, разница небольшая. Если не углубляться в смысл типологии. А если углубиться, то запутанность и нарастание уровня сложности структуры пространства задач– далеко не одно и то же. Запутанность можно распутывать или рубить с плеча, а уровень сложности не разрубишь и не распутаешь– он или постижим, или непостижим. Это когнитивные возможности. Например, можно умощнить свой мозг возможностями искусственного интеллекта– и ранее непостижимое, требующее интуиции и активных действий наудачу, становится постижимым, что можно решать на основе анализа и соотнесения желаемого с прогнозами.