Et forsvar for bredde, lek og "ineffektiv" eksperimentering - Om David Epsteins bok Range

"We are often taught that the more competitive and complicated the world gets, the more specialized we all must become (and the earlier we must start) to navigate it." (s.6)

Dette skriver David Epstein i introduksjonen til sin bok Range. Why Generalists Triumph in a Specialized World fra 2019. Kort fortalt så er bokens kjernebudskap at våre forestillinger som læring, kunnskap og hva slags veier som leder til nye innsikter, er merkelig snevre. Som det skal vise seg baserer disse forestillingene seg på gale analogier og historier som utgjør unntaket snarere enn regelen, og det er nok av forskning på disse tema: "I dove into work showing that highly credentialed experts can become so narrow-minded that they actually get worse with experience, even while becoming more confident—a dangerous combination. And I was stunned when cognitive psychologists I spoke with led me to an enormous and too often ignored body of work demonstrating that learning itself is best done slowly to accumulate lasting knowledge, even when that means performing poorly on tests of immediate progress. That is, the most effective learning looks inefficient; it looks like falling behind." (s.11, alle sitater med kun sidetall er fra Epstein 2019)

kilde: Wikimedia Commons

Jeg skal her gjennomgå mange av hovedtemaene i Epsteins bok, for å gi en ganske detaljert oversikt om hva boka handler om, og hva slags kilder han tar i bruk. Hovedmålet mitt er egentlig ganske enkelt, å skape interesse for boken, slik at kanskje flere tar seg tid til å lese den, fordi den har perspektiver og historier som jeg tror har stor verdi for enhver som opptatt av disse tema.

For de som heller vil se en video, her er Epsteins helt ferske (2.april 2020) TEDx-presentasjon om temaene i boken.

Talent og/eller øving i 10000 timer

Epstens første bok var The Sports Gene (2013), hvor han utforsket hva slags rolle genetikk spiller i idrettsprestasjoner. Konklusjonen er nesten kjedelig nyansert: begge deler spiller inn. Ikke alle har de samme genetiske fordelene, som noen ganger er temmelig store, men trenings-metoder og -mengde har selvsagt også noe å si. Som omtalen i New York Times sier det: "The book’s title misleads, since he forcefully argues that no single known gene is sufficient to ensure athletic success. His answer to the question “Nature or nurture?” is both. If that sounds like a hedge, it isn’t: instead, it’s a testament to the author’s close attention to nuance. He approaches his subject like a scientist, stopping to examine the uncertainties and taking care not to overgeneralize."

I arbeidet med denne første boken kom han også over overraskende mange historier om toppidrettsutøvere som begynte forholdsvis sent med de idretter de ble verdensledende i. Ideen om at man må begynne tidlig og holde et strengt fokus om man vil bli virkelig god, kaller Epstein"the cult of the head start", som er tittel på første kapittel.

To historier fra idrettsverdenen illustrerer denne motsetningen: Tiger Woods og Roger Federer. Begge dominerte i lang tid sine idrettsgrener, henholdsvis golf og tennis. Men deres bakgrunn og vei inn i sporten kunne knapt vært mer forskjellig. Woods spilte golf fra han kunne gå, øvde intensivt hele barndommen, og holdt seg til golfen. Federer derimot, drev med mange forskjellige idrettsgrener, og det var først i tenårene at han begynte med tennis.

Så hvilken tilnærming "fungerer best"? Begge to har jo åpenbart funket for noen, men det er en utbredt forestilling hos mange at det er en fordel å begynne tidlig om man vil bli god. Så hva er i så fall galt med en slik idé?

Epstein erfarer derimot at omtrent all forskning han kommer over på dette tema, men også innenfor andre tema som innovasjon, forskningsverdenen, såvel som i arbeidslivet generelt, gir et klart og tydelig signal om det motsatte: Det er lang ifra slik at de som først blir gode blir de beste. "In reality, the Roger path to sports stardom is far more prevalent than the Tiger path, but those athletes’ stories are much more quietly told, if they are told at all." (s.8) Og senere i boken: "The popular notion of the Tiger path minimizes the role of detours, breadth, and experimentation. It is attractive because it is a tidy prescription, low on uncertainty and high on efficiency." (s.287)

Så hvorfor er det likevel slik vi vanligvis antar at tidlig suksess er et tegn på senere suksess? For eksempel, tenkt på hvordan de aller fleste blant oss tenker om barns tidlige skoleprestasjoner. Indirekte sier vi jo dermed at det er risikabelt å være sent ute, at det å ombestemme seg og prøve nye ting betyr at man har kastet bort noe av tiden sin.

Men hvis vi hadde sett nærmere på mange av de kjente personene vi ser opp til, hvis karrierer utgjør et slags ideal til etterfølgelse, men også bare helt vanlige mennesker som ser ut til å leve lykkelige og tilfredse liv, så ville vi antakeligvis overraskes av hvor kronglete, vinglete og varierte deres liv har vært. Dessuten, hvor mange av dem vi nå ser opp til, ble ikke sett på som mislykket eller i alle fall lite lovende i skolen eller tidlig i deres karriere?

Kunsten å utøve ekspertise

"We live inside ideas. Some are shelters, some are observatories, some are

 windowless prisons. We are leaving some behind and entering others." 

Rebecca Solnit (2019, s.3)

All læring er, for å si det på en litt tilgjort måte, situert. Det vil si, den foregår alltid i en gitt kontekst, med antatt viktige og uviktige faktorer, hvor alle deltakernes tidligere erfaringen danner et utgangspunkt og begrenser hva som er mulig. Læringen har også flere tidsrammer: den situasjonen man umiddelbart er i, samtidig som mye av den utviklingen og læringen som vil være et produkt av denne situasjonen kommer først langt senere.

En konsekvens av dette er at vi det er vanskelig å observere årsak og virkning i mange læringssammenhenger. Hvis noen er fornøyde etter et kurs, betyr det at de har lært noe verdifullt og varig? Når et barn på et tidspunkt begynner å lese, hvilke leksjoner og erfaringer i forkant av dette var medvirkende årsaker til dette? Hvor mye av et lands situasjon kan en statsleder ta æren for?

Daniel Kahneman gjorde sine første studier av ekspertvurderinger, og han ble overrasket over hva han avdekket: Ekspertise ser i mange tilfeller ut til å gjøre folk mer skråsikre og få dem til å overse viktig informasjon. "When Kahneman probed the judgments of highly trained experts, he often found that experience had not helped at all. Even worse, it frequently bred confidence but not skill." (s.19)

Mye av dette har å gjøre med hva slags ekspertiseområde de er snakk om. I felter hvor man får rask og klar tilbakemelding så er ekspertise, om ikke enkelt å få, så er det ganske tydelig å se om man blir bedre.

Psykolog Robin Hogarth beskriver slike forskjellige læringssituasjoner i sin bok Educational Intuition fra 2001, en bok som utgjør en viktig referanse hos Epstein. Læringssituasjoner hvor vår menneskelige tendens til å se etter og gjenkjenne mønstre, kaller Hogarth "kind learning environments", hvor "[p]atterns repeat over and over, and feedback is extremely accurate and usually very rapid." (s.20-21). Golf og sjakk brukes som paradigmatiske eksempler på slike læringssituasjoner. Men kan innsikter i øvings- og treningsmetoder fra disse feltene anvendes mer generelt?

Kahnemans eksperter hadde å gjøre med langt mer uoversiktlige situasjoner, av den typen Hogarth kaller "wicked learning environments". Epstein beskriver dem slik: "In wicked domains, the rules of the game are often unclear or incomplete, there may or may not be repetitive patterns and they may not be obvious, and feedback is often delayed, inaccurate, or both." (s.21)

Å være i stand til å skille mellom god og dårlig informasjon i slike "wicked environments", å vurdere om det valget man tar eller det rådet man gir er det beste, eller i det hele tatt godt, krever tålmodighet, ydmykhet, selvinnsikt, visdom, hva nå enn man velger å kalle det. Litt av problemet med ekspertise er nettopp at ekspertstatus kan skape en form for selvsikkerhet der hvor dette hindrer en å se når man tar feil eller overser viktig data.

Philip Tetlock har studert slike eksperter i flere tiår, siden han på midten av 1980-tallet kartla hva slags forutsigelser og analyser diverse eksperter på den kalde krigen gjorde. Han har siden studert eksperter i mange felt, og resultatene er mildt sagt tankevekkende (se oppsummering i Tetlock og Gardner 2016). Epstein gjengir Tetlocks konklusjoner slik: "Experts remained undefeated while losing constantly. “There is often a curiously inverse relationship,” Tetlock concluded, “between how well forecasters thought they were doing and how well they did.” There was also a “perverse inverse relationship” between fame and accuracy. The more likely an expert was to have his or her predictions featured on op-ed pages and television, the more likely they were always wrong. Or, not always wrong. Rather, as Tetlock and his coauthor succinctly put it in their book Superforecasting, “roughly as accurate as a dart-throwing chimpanzee.”" (s.220) Det er verdt å merke seg, at på tross av dette, så står både Tetlock og Epstein på ekspertenes side, og forsvarer deres fagkunnskap. Men for at denne skal benyttes riktig, og verken over- eller undervurderes, så må dens potensielle svakheter beskrives så tydelig som mulig.

En annen, enda mer utbredt form for kognitiv svakhet er å ta æren for ting man ikke er årsak til, og skylde på andre for slik å skjule ens egen medvirkning der hvor det er ønskelig. I psykologien snakker man ofte om "fundamental attribusjonsfeil": Vi tilskriver ofte andres handlinger, og særlig svakheter og feil, med henvisning til deres person eller karakter, og har en tendens til å se bort ifra de ytre omstendighetene. Når det gjelder oss selv derimot har vi en tendens til å bortforklare feil og tilkortkommenheter ved å peke på nettopp de vanskelige situasjonene vi er plassert i, og vi legger liten vekt på våre personlighetstrekk og vaner. Og siden de fleste situasjoner er både kompliserte og uoversiktlige så får våre feil- og bortforklaringer ikke noen umiddelbar korreksjon fra verden.

Alt i alt, i såkalte "wicked learning environments" er vi mennesker svært tilbøyelige til å begå grunnleggende tankefeil, trekke opp gale konklusjoner og plukke opp vranglære (se Kahneman 2011 for mye mer om disse tema).

Når jeg her bruker såpass mye plass på disse første sidene i boka er det for å understreke hvor mye disse skillene har å si for argumentet Epstein forsøker å gjøre overbevisende for oss.

Hva slags begrepsapparat og teorier vi har for hånden når vi snakker om læring og ekspertise har mye å si for hvordan vi vurderer kunnskap og effekten av feks undervisning i skolen. Det distinksjonen mellom "kind" og "wicked", om man vil, snille og slemme læringssituasjoner, så tydelig får frem, er hvordan mange fremgangsmåter kan fungere fint innenfor visse avgrensede områder, men kan samtidig kan skape misforståelser og lage flere problemer enn de løser, om de anvendes ukritisk på situasjoner og problemer hvor de ikke passer. "When narrow specialization is combined with an unkind domain, the human tendency to rely on experience of familiar patterns can backfire horribly". (s.30)

Dette får ofte utslag i form av det psykolog Barry Schwartz har kalt "learned inflexibility among experienced practitioners". (s.30) Her trenger man nok ikke engang gå til forskningen for å finne en haug med eksempler, vi har alle selv vært, og opplevd andre være, dem som er for skråsikre og ukritisk stoler på egne erfaringer og ideer. Hva denne forskningen gjør er å vise oss hvor utbredt slike svakheter er, og store deler av Epsteins bok er en underholdende berg- og dalbanetur gjennom den mer systematiske forskningen på dette tema. For de som vil lese noe om dette umiddelbart, her er en artikkel Epstein skrev om slike problemer innenfor det medisinske feltet.

Ekspertise, høyt og lavt

“Birds fly high in the air and survey broad vistas of mathematics out to the far horizon. They delight in concepts that unify our thinking and bring together diverse problems from different parts of the landscape. Frogs live in the mud below and see only the flowers that grow nearby. They delight in the details of particular objects, and they solve problems one at a time.”

Freeman Dyson, "Birds and Frogs" (sitert på s.200)

Denne litt sørgelige, men nå også ganske velkjente gjennomgangen av menneskelige svakheter er heldigvis ikke alt. Kjernebudskapet i boka finner man allerede i tittelen, verdien av bredde, og Epstein bruker mesteparten av boka på å sannsynliggjøre hvorfor bredde i interesser og læring, variert erfaringsgrunnlag, og yrker og fagområder som tilsynelatende ikke overlapper, hvorfor slike ting kan ha sterke positive effekter. Blant de som når aller lengst, for eksempel i forskningsverdenen, er det, på tross av at forskning er tid- og oppmerksomhetskrevende, overraskende mye bredde: "Scientists and members of the general public are about equally likely to have artistic hobbies, but scientists inducted into the highest national academies are much more likely to have avocations outside of their vocation. And those who have won the Nobel Prize are more likely still. [...] The most successful experts also belong to the wider world." (s.32-33)

Her er det verdt å stoppe opp og spørre seg hva Epstein forsøker å oppnå med denne boken. Med slike eksempler som dette, er han fortsatt mest opptatt av å finne ut hvordan man kan oppnå et forsprang på resten av "feltet", er det fortsatt bare det å bli best som betyr noe, bare med en annen tilnærming til hvordan man går frem? Jeg er for min del ganske sikker på at boken kan leses med et annet, mindre intenst konkurranseperspektiv, men det er er verdt å tenke nøyere gjennom dette. 

Epsteins grunnleggende argument er altså at læring er vanskelig å vurdere, på den måten at det å ligge etter i mange tilfeller viser seg å faktisk være like bra, og i noen ganger nesten bedre, enn å være tidlig ute. Dette på samme måte som, om man ikke er tilstrekkelig påpasselig, ekspertise kan være til hinder i stedet for å være til hjelp når vi er stilt ovenfor nye problemer som bare tilsynelatende ligner på de vi har sett før. Når ting blir komplisert er det ikke alltid at korteste veien er den beste, og læring er så definitivt en komplisert prosess. 

I den sammenheng, her er et nyttig mantra å ta med seg: "the most effective learning looks inefficient; it looks like falling behind." (s.11, se også Soderstrom og Bjork 2015 for flere interessante diskusjoner av disse aspekter ved læring)

Med andre ord, det å lykkes og være vellykket er langt mer kompliserte størrelser enn vi vanligvis innrømmer. Hvorfor har vi eller så mange eksempler på folk med toppkarakterer gjennom hele utdanningsløpet som likevel ikke lykkes spesielt godt i arbeidslivet, mens andre, som droppet ut av skolen eller fikk miserable karakterer, plutselig blomstrer og utmerker seg i en eller annen rolle senere i livet? (Rose og Ogas 2018 er en hel bok om dette tema). 

Vi tilbyr barn og unge det som egentlig kan sies å være et sett med temmelig feilinformerte idéer om hva som er verdt å streve etter, hva som er tegn på at man er på riktig vei. Det gjøres kanskje ikke med vilje, men det gjør sikkert ikke forvirringen noe mindre, kanskje tvert imot. Dessuten, indirekte, med en slags grunnleggende syllogisme som barn og unge mestrer svært godt, oppfatter de lett hvordan det å ikke følge og leve opp til disse forventningene som ligger så tett i luften, er et dårlig tegn. Man skjønner at man liksom ikke er like lovende, selv om ikke er noen voksne som sier dette direkte til barna. 

Hva betyr alt dette? Det ser ut til å kreve at vi revurderer noen av grunnantakelsene om hvordan vi gir barna et best mulig læringsmiljø, og hvor vi særlig tar inn over oss at et system som kronisk har for lite tid, og som gjør de som skal lære stresset for at de ikke lærer nok, og kanskje ligger dårlig an, blir liggende enda dårligere an på grunn av denne ekstra bekymringen. Her er to sitater fra to læringsforskere, Susan Engel og Stanislas Dehaene: 

"In order to try things out, learn from one’s own experiments with objects, and answer one’s own questions, children need plenty of time, and the time has to be free of an adult’s script. [...] Genuine learning takes time, and to the extent that real learning rests on real questions, first a child has to have enough time with some domain or material in order to become familiar with it." (Engel 2015 s.162-63)

"Negative emotions crush our brain’s learning potential, whereas providing the brain with a fear-free environment may reopen the gates of neuronal plasticity. There will be no progress in education without simultaneously considering the emotional and cognitive facets of our brain—in today’s cognitive neuroscience, both are considered key ingredients of the learning cocktail." (Dehaene 2020, loc 270)

Hva bør vi lære? 

"Specialization is obvious: keep going straight.

 Breadth is trickier to grow." (s.206)

I andre kapittel bruke Epstein mye plass på James Flynns forskning på sammenhengen mellom IQ, evnen til abstrakt tenkning og problemløsning, og skoleprestasjoner. Inkludert her er en masse spennende stoff om IQ-forskningens varierte historie, med en beskrivelse av den sovjetiske psykologen Alexander Luria sin studier av den raske industrialiseringen av Sovjetunionen og den effekten dette hadde på folks evne til abstrakt tenkning, men jeg skal ikke bruke plass på dette her. (Hør feks dette podkastintervjuet med Epstein for mer om disse tema, med en lang diskusjon om denne utviklingen av ferdigheter i abstrakt tenkning, fra omtrent 40min)

Flynn sier til Epstein at "the traits that earn good grades at [the university] do not include critical ability of any broad significance. [...] There is no sign that any department attempts to develop [anything] other than narrow critical competence." (s.47-48, se Flynns oppsummering av disse temaene i Flynn 2012). Epsteins oppsummering av disse undersøkelsene kan være verdt å sitere i sin helhet, men det er vel å merke at slike funn må tas med en viss klype salt, de er ikke konklusjoner, men interessante indikasjoner.

"Biology and English majors did poorly on everything that was not directly related to their field. None of the majors, including psychology, understood social science methods. Science students learned the facts of their specific field without understanding how science should work in order to draw true conclusions. Neuroscience majors did not do particularly well on anything. Business majors performed very poorly across the board, including in economics. Econ majors did the best overall. Economics is a broad field by nature, and econ professors have been shown to apply the reasoning principles they’ve learned to problems outside their area. Chemists, on the other hand, are extraordinarily bright, but in several studies struggled to apply scientific reasoning to nonchemistry problems. Students Flynn tested often mistook subtle value judgments for scientific conclusions, and in a question that presented a tricky scenario and required students not to mistake a correlation for evidence of causation, they performed worse than random. Almost none of the students in any major showed a consistent understanding of how to apply methods of evaluating truth they had learned in their own discipline to other areas." (s.48-49)

I tillegg er det verdt å nevne, at svært mange ender opp i yrker som har lite å gjøre med det de studerte (s.50). Her kan man selvsagt innvende at dette burde nesten kunne være en bra ting, gitt Epsteins grunntese om verdien av variert erfaring. Likevel, med referanse til James Flynns forskning, og de negative effektene som noe former for snever ekspertise kan ha, som Kahneman påpekte, så er det mye som tilsier at endel av den spesialiseringen som skjer i akademia svekker mulighetene for at folk skal kunne fungere virkelig godt i mer varierte sammenhenger. I verste fall kan noen former for spesialisering gjøre oss dårligere enn vi var i utgangspunktet til å se nye tilnærminger og andre løsninger. James Flynn sier det slik: "“Even the best universities aren’t developing critical intelligence. [...] They aren’t giving students the tools to analyze the modern world, except in their area of specialization. Their education is too narrow.” (s.49)

I kapitlene som følger gir Epstein eksempel etter eksempel fra skole- og læringsforskning, samt fra studier av innovasjon, bedriftsledelse og forskningssamarbeider. En av de tingene som stadig dukker opp er hvor mye utdanning og som av forskjellige årsaker ender opp med å bli hindre for videre læring og forståelse, og ikke minst kommunikasjon, mellom ulike fagfelter.

Læringens forhold i skolen

I fjerde kapittel, "Learning, fast and slow", gir han oss en rekke eksempler, særlig fra matematikkundervisning, hvor elevene i stor grad avlærer grunnleggende tallforståelse til for del for å basere seg på memoriserte algoritmer (s.84). Lindsay Richland og kolleger har forsket på hvordan studenter i USA forstår matematikk, og de påpeker at studenter, påvirket av hvordan undervisningen foregår, i liten grad ser på det som et helhetlig system, men mer som et sett med individuelle prosedyrer man anvender, dvs mer mekanikk enn forståelse (Lindsay et al 2012). Mesteparten av tendensen mot å nærme oss matematikk på denne måten kommer nok fra oss voksne, særlig fra vårt ønske om å få læringen og arbeidet effektivt unnagjort. 

I intervjuer med Epstein forklarer Richland denne påvirkningen slik: "When younger students bring home problems that force them to make connections [...] “parents are like, ‘Lemme show you, there’s a faster, easier way.’” If the teacher didn’t already turn the work into using-procedures practice, well-meaning parents will. They aren’t comfortable with bewildered kids, and they want understanding to come quickly and easily. But for learning that is both durable (it sticks) and flexible (it can be applied broadly), fast and easy is precisely the problem." (s.84-85, se igjen Soderstrom og Bjork 2015 for mange av disse samme poengene.)

Voksen utålmodighet, være det seg hos lærer eller forelder, står i veien for en uutnyttet læringsressurs: sjansen til å få streve med noe uten å føle hastverk. Dette er en slags sinnstilstand som av mange årsaker nærmest umulig å oppnå i en skolesammenheng. Litt av problemet er at vi snakker ganske vagt hva slags læring vi er ute etter, og ender ofte opp med å prioritere "short term performance" i stedet for "long term learning" (Soderstrom og Bjork 2015). Det er en god del fokus på å få inn nok repetisjon av stoffet, feks i forsvaret av hjemmelekser, men det finnes stadig mer forskning som peker på at enda viktigere enn repetisjon er det å streve og anstrenge seg med stoffet. (s.89) Problemet er ofte bare at både elev og lærer opplever å ha for lite tid til å virkelig streve og fordype seg på denne måten. 

"For a given amount of material, learning is most efficient in the long run when it is really inefficient in the short run. [...] [I]t is difficult to accept that the best learning road is slow, and that doing poorly now is essential for better performance later. It is so deeply counterintuitive that it fools the learners themselves, both about their own progress and their teachers’ skill." (s.89-90)

(For de som vil høre en fin diskusjon av denne forskningen, og en generell omtale av boka i lydform, hør intervjuet med Epstein på Peter Attias podkast The Drive). 

Mye av det som fremmer virkelig dyp læring motarbeides i formelle og regulerte læringssituasjoner som skolen, og selv der hvor det er lærernes eksplisitte mål å oppfordre til problemløsning med nok rom for prøving og feiling, så har mye klasseromsforskning, hvor man har utført hundrevis av timer med filming av undervisning vist at selv her reduseres tilnærmingen likevel fort til det motsatte. Dvs fra problemløsning til mer mekanisk mengdetrening. 

Et annet interessant aspekt er hvordan elever ofte foretrekker de lærerene som gir kjappe, kortsiktige forbedringer uten varig effekt, fremfor de lærere som går langsommere frem og bygger mer varig forståelse. Hjørnesteinen i denne diskusjonen i boka er en lang gjennomgang av en studie utført i det amerikanske luftforsvaret, hvor over ti tusen studenter og hundre professorer over et tiår gir svært gode data å analysere. (s.90, se også selve studien, Carrell og Scott 2010)

En stor gjennomgang av en masse tidlig innsats-programmer (Bailey et al 2017) viste at mange av dem kunne vise til umiddelbare effekter, men at disse effektene forsvant over tid. "The fadeout was not a disappearance of skill so much as the rest of the world catching up. The motor-skill equivalent would be teaching a kid to walk a little early. Everyone is going to learn it anyway, and while it might be temporarily impressive, there is no evidence that rushing it matters." (s.97)

En naturlig innvending her, fra foreldre og lærere i umiddelbar nærhet til læringsprosessen,  vil naturligvis være at de kan jo se at barnet lærer. Men det er ikke den umiddelbare læringen som her er stilt spørsmål ved, det er de langsiktige effektene av denne læringen. "The question is how well they can judge the impact on future learning, and the evidence says that, like the Air Force cadets, the answer is not very well. Before-our-eyes progress reinforces our instinct to do more of the same, but just like the case of the typhoid doctor, the feedback teaches the wrong lesson. Learning deeply means learning slowly. The cult of the head start fails the learners it seeks to serve." (s.97)

Femte kapittel handler om bruk av analogier i tenking og hypotesedannelse. Astronomen Johannes Kepler er her en av hovedpersonene, som et eksempel på hvordan vitenskapsmenn ofte har vært tvunget til å tenke ut over det som er mulig å erfare direkte, og ta i bruk og teste alskens analogier for å bygge opp tolkninger og hypotetiske forklaringer av tidligere ukjente fenomener, ofte på temmelig vaklevorne stillaser av begreper og antakelser. Keplers bøker er fulle av refleksjoner rundt disse tankeprosessene, og han bruker ofte like mye tid på obeservasjons- og regnefeil, og dårlige analogier, som han gjør på de endelige resultatene han kommer frem til. I Astronomia Nova (1609) skriver han: "If this wearisome method has filled you with loathing, it should more properly fill you with compassion for me, as I have gone through it as least seventy times" (sitert i Gentner 2002, s.32). Gerald Holton, i boken Thematic origins of scientific thought (1973), omtaler hans skrifter slik: "Kepler's embarrassing candor and intense emotional involvement force him to give us a detailed account of his tortuous process [ ... ]. He gives us lengthy accounts of his failures, though sometimes they are tinged with ill-concealed pride in the difficulty of his task." (sitert i Gentner 2002, s.32) Epstein er veldig fascinert av Keplers "fastidious documentation of every meandering path his brain blazed is one of the great records of a mind undergoing creative transformation" (s.102), og det er ikke så vanskelig å være med ham der.

Mye av Keplers arbeid bestod i å finne stadig bedre analogier som kunne brukes til å systematisere og tolke de astronomiske observasjonene han utførte, og han er derfor et godt eksempel på hvordan slik kreativ tenkning gjennom analogier og hypoteser er et svært viktig aspekt ved all vitenskapelig arbeid. Epstein gir oss en liten omvisning i forskningen på bruk av analogier, hvordan de opptrer i problemløsning og kreativ tenking, og han viser hvordan en god analogi kan gjøre løsninger på vanskelige problemer langt mer intuitive. (s.106)

Denne kognitive smidigheten som slik analogibruk er en del av, kjennetegner mye av den læringen og problemløsningen hos de som klarer å unngå å bli fanget av snever ekspertise. Som Kahneman og mange andre har pekt på, ett av de største hindrene for å se nye løsninger er nettopp for stor avhengighet av innlærte modeller og fremgangsmåter, det som Kahneman og hans viktigste samarbeidspartner Amos Tversky kalte "the inside view". (s.107) Det er som Francis Bacon allerede beskrev det i Novum Organum (1620): "Some men become attached to particular sciences and contemplations, either from supposing themselves the authors and inventors of them, or from having bestowed the greatest pains upon such subjects, and thus become most habituated to them." (Bacon 1902, del 1, paragraf 54)

Psykolog Kevin Dunbar studerte en rekke forskningsgrupper i en årrekke, og fokuserte særlig på hvordan forskerne tenkte på og omtalte de problemene de arbeidet med, og hvordan grupper påvirket hverandres tenking. Og jo flere og mer kreative analogier, hentet fra flere fagfelt, jo større sjanse var det for nye perspektiver. Større variasjon i faglig bakgrunn i forskningsteamet økte dessuten mengden og variasjonen i analogier som ble brukt, og de labene som i stor grad benyttet seg av denne formen for kreativ tenking hadde i snitt flere vitenskapelige gjennombrudd. (s.119, se også Dunbar 2001)

Omveien er snarveien

I kapittel seks, "The trouble with too much grit" serverer Epstein en solid kritikk, dvs først og fremst en nyansering, av det som er blitt hetende grit (på norsk kan man si noe slik som "stå-på-evne", eller noe i den dur), navngitt og popularisert av psykologiprofessor Angela Duckworth. Uten å bruke mer tid på det her så er det et godt eksempel på hvordan en spesialist kan ende opp med å fokusere for mye på en faktor, og slik overse det større bildet. Ikke det at evnen til å stå på og arbeide hardt ikke har noe å si, men grit har definitivt blitt gitt for mye forklaringsverdi. 

For hvor lurt er det alltid fremfor noe å holde ut? Vi mennesker, i det som ofte kalles "the sunk cost fallacy", har en tendens til å legge så stor vekt på hvor mye tid og penger vi har brukt på noe, at vi har vanskelig for å legge dem fra oss og gjøre endringer og ta valg basert på vår nåværende situasjon. 

For eksempel viser det seg at å bytte studieretning eller yrke, selv etter å ha brukt mye tid på å lære seg noe, er langt ifra like dumt som den kulturelle magefølelsen vår ser ut til å fortelle oss. Og hvis du skulle lure, dette er studert og analysert, og det er lite som tyder på at det klassiske idealet om å spesialisere seg tidlig og bli der for å nye godt av ens opparbeidede ekspertise er et godt råd, og i alle fall ikke det eneste gode rådet. 

Todd Rose (se min tidligere omtale av ham her) og Ogi Ogas har studert folks karriereveier, særlig hos mennesker som oppgir at de trives godt i sitt arbeid, og som har en eller annen form for suksess. "It turned out virtually every person had followed what seemed like an unusual path." (s.154, se deres bok Dark Horse fra 2018, og for en kjapp innføring, her er et fint podkastintervju med Todd Rose om disse tema). 

InnoCentive er en nettbasert tjeneste som tilbyr hjelp med å legge uløste problemer og forskningsspørsmål ut på nett slik at alle som er interesserte kan gjøre et forsøk, det er en slags "crowssourcing" for vitenskap. Alph Bingman, som startet nettstedet, oppdaget at slik avertering av vitenskapelige og teknologiske problemer økte sjansen for nye og uforutsette løsninger. "The trick: to frame the challenge so that it attracted a diverse array of solvers. The more likely a challenge was to appeal not just to scientists but also to attorneys and dentists and mechanics, the more likely it was to be solved. Bingham calls it “outside-in” thinking: finding solutions in experiences far outside of focused training for the problem itself. History is littered with world-changing examples." (s.173)

Boken forteller om en rekke eksempler på hvor både folk med teknisk bakgrunn, men også fullstendige amatører på det aktuelle feltet, som kommer med løsninger som ekspertene ikke har sett, selv der hvor de har arbeidet med problemet i flere tiår. Det høres jo ganske ufattelig ut, men det viser kanskje bare styrken i det som i psykologien kalles "the Einstellung effect", som navngir "the tendency of problem solvers to employ only familiar methods even if better ones are available." (s.177) 

Ekspertise og spesialisering er helt nødvendig, særlig i dagens teknologiske samfunn. Men gitt de kognitive svakheter som preger oss mennesker så gjør vi lurt i å sikre at seriøse innspill fra utsiden når inn i ekspertenes sirkler. InnoCentive og lignende tiltak er blitt studert av Karim Lakhani, som leder Laboratory for Innovation Science ved Harvard, og han påpeker: “Big innovation most often happens when an outsider who may be far away from the surface of the problem reframes the problem in a way that unlocks the solution.” (s.178, se intervju med Lakhani her)

Etter det kommer flere fortellinger, blant annet den om Jill Viles, som har muskuldystrofi, og som etter lang tid klarte å overbevise svært skeptiske eksperter om at hennes antakelser om genetiske sammenhenger faktisk stemte (Epstein presenterte denne historien i 2016 på podkasten This American Life, episode 577). Han forteller også historien om en japansk elektroingeniør som avlutter temmelig middelmådige studier og blir ansatt i et ukjent spillkort- og leketøysprodusent i 1965, hvor han etterhvert finner ut hvordan han kan bruke halvgammel teknologi på nye måter. Selskapet er Nintendo, og Yokoi er mannen bak ting som GameBoy. 

Et par spanske forskere, Eduardo Melero og Neus Pakomeras (2015), analyserte femten års teknologipatenter fra 32000 team i 880 forskjellige bedrifter, hvor de så  på alle teammedlemmers bakgrunn, og målte slags nedslagskraft hver innovasjon hadde. De "measured uncertainty in each technological domain: a high-uncertainty area had a lot of patents that proved totally useless, and some blockbusters; low-uncertainty domains were characterized by linear progression with more obvious next steps and more patents that were moderately useful. In low-uncertainty domains, teams of specialists were more likely to author useful patents. In high-uncertainty domains—where the fruitful questions themselves were less obvious—teams that included individuals who had worked on a wide variety of technologies were more likely to make a splash. The higher the domain uncertainty, the more important it was to have a high-breadth team member." (s.207-208)

Lignende forskning er gjort på et helt annet felt, nemlig tegneserieskapere, med norske Henrich R. Greve som en av medforfatterne (Taylor og Greve 2006), og gjennomgangen av dette temmelig snevre forskningsspørsmålet er både spennende og overraskende relavant i denne sammenheng. (s.208-210)

Det er vel å merke at ingen av disse forskerne, eller Epstein selv, i deres kritiske gjennomgang av ekspertisens svakheter og blinsoner, er på noen som helst måte "anti-ekspertise" i deres holdninger; "there is nothing inherently wrong with specialization. We all specialize to one degree or another, at some point or other." (s.290) Vi kommer ingen vei uten spesialister, og i en tid hvor overraskende mange folk ser ut til å ta lett på det å avvise ekspertuttalelser, til den grad at de er bare en mening blant mange meninger (se annet innlegg om dette her), så er Epsteins bok egentlig et forsvar for ekspertisen, som bare er sterkere ved at den innrømmer de mange svakheter og fallgruver som finnes. Ekspertens posisjon er fortsatt en priviligert posisjon hvorfra man kan oppdage nye og sanne ting om verden. Det er bare det at eksperter er mennesker de og, og selvtillit har ofte hatt en tendens til å dempe den metodiske tvilen, til seg selv like mye som til andre, selv om denne er ekspertisens første bud. 

Gode ideer er gode uansett hvor de kommer fra. Som Richard Feynman sier det: "Actually, it does not make any difference [where ideas come from], ax long as they come. We have a way of checking whether an idea is correct or not that has nothing to do with where it came from. We simply test it against observation." (Feynman 1998, s.21) Det er et fint ideal, men det funker ikke alltid i praksis, dessverre. 

Jo mer vi finner ut om hvordan vi mennesker "virker", gjennom psykologi, hjerneforskning, lingvistikk og mye mer, jo flere kilder til feiloppfatninger og tankefeil (cognitive bias) finner vi (se feks Schulz 2010 for en fin og lesbar introduksjon til dette feltet). 

Ekspertisens grunnleggende prinsipper, hva man så å si må passe ekstra godt på for å unngå å lure seg selv og andre via villedende tolkninger og data, metodefeil og ikke minst gruppetenking, må hele tiden oppdateres etterhvert som vi lærer mer om dette. 

Faglige skiller og spesialisering har gitt og gir fortsatt mening, men vi har etterhvert tilstrekkelig bevis for at de i mange tilfeller virker mot sin hensikt og står i veien for innovasjon og nye oppdagelser (for flere eksempler på dette, se Tett 2015). 

Mer generelt, vi snakker ofte om hvordan feil er en grunnleggende del av all læring og kreativitet. Men gjør vi så ofte noe mer enn å bare snakke idealistisk om vår toleranse for feil? Dessverre altfor sjelden, vil jeg påstå, og Epsteins bok er blant annet et fint utgangspunkt for å tenke nøyere gjennom hvor mangelfull praktisering av disse idealene kan medføre. 

Feynman visste selvsagt godt om farene ved spesialisering, og han var heller ikke spesielt redd for å fremstå som litt rar (jf boktittelen "What do you care what other people think?": Further Adventures of a Curious Character). Så lenge vi gjør vårt beste må vi gjerne våge oss frempå, gjerne gjøre feil og dumme oss ut, og så får vi heller ta de lærdommene som kommer. "In talking about the impact of ideas in one field on ideas in another field, one is always apt to make a fool of oneself. In the days of specialization there are too few people who have such deep understanding of two departments of our knowledge that they do not make fools of themselves in one or the other." (Feynman 1998, s.3, fra hans John Danz lecture series, i Seattle i 1963). Men nye innsikter og perspektiver er ofte nettopp avvik, og som Alph Bingham, mannen bak InnoCentive sier det, "breakthrough and fallacy look a lot alike initially." (s.289)

For å ta det tema jeg skrive mest om, skole og læring, så gir vi fortsatt ofte ikke nok rom for opplevelser som gir virkelig langvarig læring (se tidligere innlegg om dette feks her), og det er i alle fall sikkert at vi ikke forsker nok på læringssituasjoner som er tilstrekkelig forskjellige fra de vi har i skolen til å gjøre oppdagelser om hva slags læring som er mulig andre steder, og som skolen kanskje gjør mulig (se mer om dette her og her). 

Å lese David Epsteins bok har vært utrolig inspirerende, på så mange plan. Det er en velskrevet bok, og den forklarer ting så godt, med så mange eksempler, at det er lett å henge med. Det er selvsagt noe problematisk med alle tekster (dette innlegget her har det samme problemet) som argumenterer for noe, fordi det er så lett å liste opp eksempel på eksempel som bekrefter det man er ute etter å bevise, uten å gi nok plass til motargumenter. Det kan også være at han leser noe av forskningen litt ensidig, i letingen etter alle de eksemplene og data som støtter opp under det han forsøker å si. Likevel, hovedargumentene i boken står temmelig støtt, selv uten mange av de ispedde historiene og forskningsreferansene, og disses rolle er like mye å gjøre det mer sannsynlig at leseren tar argumentene seriøst, som de skal bevise selve argumentet. 

Jeg håper at lærere, skoleledere og -politikere i alle fall tar seg tid til å lese kapittel fire, men helst hele boken, og så kan vi se hva det eventuelt gjør med de oppfatninger som styrer våre holdninger og handlinger. Boken er dessuten en av fire bøker jeg tidligere anbefalte, som jeg mener kan endre ditt syn på skole og læring (mer om dette her), og hører gjerne fra deg hva denne påstanden angår. 

I stedet for en konklusjon, her er et fint sitat som beskriver Gunpei Yokois tid i Nintendo, som sier oss noe om hvordan han kjempet nettopp for å holde alle dører åpne for prøving og feiling, for vi trenger å prøve stadig nye tanker og argumenter, og legge liten vekt på at vi iblant sier eller gjør noe dumt:

"As the company grew, he worried that young engineers would be too concerned about looking stupid to share ideas for novel uses of old technology, so he began intentionally blurting out crazy ideas at meetings to set the tone. “Once a young person starts saying things like, ‘Well, it’s not really my place to say . . .’ then it’s all over,” he said." (s.199)

-----------------------------

Som alltid, takk for at du leser. Ta gjerne kontakt om du har tilbakemeldinger, forbedringer, korreksjoner, kritikk. Særlig dette siste er velkomment, vi trenger alle mange runder og mange korreksjoner før argumenter som dette kommer opp på et nivå hvor de blir tilgjengelige og meningsfulle for mange mennesker. Send meg en epost på sandakerlars@gmail.com

Litteratur

• Aschwanden, Christine, (2013) "Talent lies within. But where?", New York Times, 12.aug, 2013 (lenke)
• Bacon, Francis, (1902) Novum Organum, by Lord Bacon, ed. by Joseph Devey, P.F. Collier [1620] (lenke)
• Bailey, Drew; Duncan, Greg J.; Odgers, Candice L.; Yu, Winnie, (2017), "Persistence and Fadeout in the Impacts of Child and Adolescent Interventions", Journal of Research on Educational Effectiveness, 2017 ; 10(1), ss.7–39
• Carrell, Scott E.; West, James E., (2010),  "Does Professor Quality Matter? Evidence from Random Assignment of Students to Professors", Journal of Political Economy, 2010, vol. 118, no. 3 (lenke)
• Dehaene, Stanislas (2020), How We Learn: Why Brains Learn Better Than Any Machine ... For Now, Penguin Publishing Group, Kindle Edition. 
• Dunbar, Kevin, (2001) "What Scientific Thinking Reveals About the Nature of Cognition", i Designing for Science, K. Crowley et al (red.),  Lawrence Erlbaum Associates (lenke)
• Dyson, Freeman, (2009) “Bird and Frogs,” Notices of the American Mathematical Society, 56, no. 2 (2009): 212–23 (lenke)
• Engel, Susan, The Hungry Mind: The Origins of Curiosity in Childhood, Harvard University Press, 2015
• Epstein, David J. (2019) Range: Why Generalists Triumph in a Specialized World, Penguin Publishing Group, Kindle Edition
• Flynn, James, (2012), How to Improve Your Mind, Wiley-Blackwell
• Epstein, David J. . Range (p. 304). Penguin Publishing Group. Kindle Edition. 
• Gentner, Dedre, (2002) "Analogy in Scientific Discovery: The Case of Johannes Kepler", i L. Magnani & N. J. Nersessian (red.), Model-based reasoning: Science, technology, values (ss.21-39). New Kluwer Academic/ Plenum Publisher. (lenke)
• Kahneman, Daniel, (2011), Thinking, fast and slow,  Farrar, Straus and Giroux
• Melero, Eduardo og Palomeras, Neus, (2015), "The Renaissance Man is not dead! The role of generalists in teams of inventors," Research Policy, vol. 44(1), ss.154-167 (lenke)
• Richland, Lindsay; Stiegler, James W.; Holyoak, Keith J., (2012), "Teaching the Conceptual Structure of Mathematics",  Educational Psychologist, 47:3, ss.189-203
• Schultz, Kathryn, (2010) Being Wrong; Adventures in the Margin of Error, HarperCollins
• Soderstrom, Nicholas C.; Bjork, Robert A., (2015) "Learning Versus Performance: An Integrative Review", Perspectives on Psychological Science 2015, Vol. 10(2) ss.176–199 (lenke)
• Solnit, Rebecca, (2019) Whose Story is This? Old Conflicts, New Chapters, Haymarket Books
• Taylor, Alva og Greve, Henrich R., (2006),  "Superman or the Fantastic Four? Knowledge combination And experience in Innovative Teams", The Academy of Management Journal
  Vol. 49, No. 4 (Aug., 2006), ss. 723-740
• Tetlock, Philip og Gardner, Dan, (2016), Superforecasting: The Art and Science of Prediction, Broadway Books
• Tett, Gillian, (2015), The Silo Effect: The Peril of Expertise and the Promise of Breaking Down Barriers,  Simon & Schuster, Kindle Edition