Короткий ответ — да: есть большая и разнонаправленная литература по формированию исследовательских (problem-solving / inquiry) навыков — от классических эвристик Поля и Шёнфельда до современных исследований по метакогниции, inquiry-based и когнитивному моделированию. Ниже — компактная карта направлений, ключевые идеи и практические рекомендации с важными ссылками, чтобы быстро начать чтение.
---
1) Классика: эвристики и стратегии решения задач
— Идея: обучать набору конкретных эвристик/шаблонов (Polya — «понимать задачу → план → проверить»; Schoenfeld — стратегии, контроль, мотивация). Поля и Шёнфельд показывают, что формальные шаги + практика дают стабильные приёмы.
Практика: целенаправленные тренировки конкретных эвристик, разбор «worked examples», моделирование рассуждений эксперта.
---
2) Метакогниция и стратегический контроль
— Идея: навыки исследования — это не только набор приёмов, но умение контролировать, планировать и оценивать собственные действия (метакогнитивные навыки). Тренировки метакогниции (мониторинг, планирование, оценка) улучшают решение нетривиальных задач и способствуют переносу.
Практика: думай вслух (cognitive modeling), рефлексивные журналы, чек-листы планирования решения.
---
3) Обучение на основе исследований / Inquiry-based learning (IBL)
— Идея: формирование исследовательских навыков через реальные исследовательские задания (постановка вопроса, гипотеза, эксперимент/обоснование, интерпретация). Систематические обзоры показывают положительный эффект на научное мышление и критическое мышление при правильной поддержке.
Практика: проектные задания, лабораторные мини-исследования, структурированное наставничество.
---
4) Обучение через примеры эвристик (heuristic examples / worked examples)
— Идея: показ «решений-эвристик» (не только корректный ход, но объяснение выбора приёма) помогает усвоить шаблоны мышления и переходить к самостоятельному применению. Есть эмпирика, что специальные «эвристические» разборы работают лучше, чем общие инструкции.
Практика: давать ученикам примеры решений с подчёркнутыми стратегиями, затем просить применять их к близким задачам.
---
5) Обучение переносу (transfer) — предмет-специфное vs общие навыки
— Идея: часть стратегий (метакогниция, планирование) — более общие и могут переноситься между объектными областями, но многие приёмы — предметоспецифичны (геометрические конструкции, инварианты). Перенос требует явной тренировки (сравнение задач, выявление сходств).
Практика: явные упражнения на сопоставление разных задач, обсуждение критериев «когда применять ту или иную эвристику».
---
6) Динамические инструменты и технологии (DGS, LA)
— Идея: динамические геометрические системы (GeoGebra и др.) и learning analytics помогают тренировать исследовательские паттерны (экспериментирование, визуализация, гипотезы) и отслеживать процесс обучения. Недавние обзоры изучают их поддержку IBL и сбор данных о стратегиях учащихся.
Практика: задания «поиграйся с параметрами — выдвинь гипотезу», сбор логов для обратной связи.
---
7) Дидактические модели: когнитивное наставничество и «expansive learning»
— Идея: учитель моделирует экспертные рассуждения (cognitive apprenticeship), затем постепенно снимает опору; CHAT/деятельностные подходы подчёркивают роль социального контекста и противоречий для формирования новых практик.
Практика: демонстрация мыслительного процесса, совместные решения, групповая рефлексия.
---
8) Динамическая оценка и ЗБР для исследовательских навыков
— Идея: как и в формировании понятий — лучший путь диагностики и развития — интервентный: выявление текущих стратегий и поддержка «следующего шага» в ЗБР. Здесь применяют адаптивные подсказки, scaffolded tasks. (см. работы по динамической оценке и ZPD в контексте навыков).
Практика: оценка через задачи с подсказками, фиксация, какие подсказки реально помогают.
---
Резюме — что говорит эмпирика (ключевые положения)
1. Обучать исследовательским паттернам надо явно: просто «практика» редко достаточна; нужны моделирование и объяснения стратегий.
2. Метакогнитивная подготовка повышает вероятность переноса навыков.
3. Inquiry- и project-based подходы эффективны для научного мышления, но требуют структурированной поддержки.
4. Технологии (DGS, LA) расширяют возможности тренировки и диагностики, особенно в геометрии.
---
Короткая рекомендованная библиография (для старта)
1. G. Pólya — How to Solve It (классика по эвристикам).
2. A. H. Schoenfeld — «Teaching problem-solving skills» / «Reflections on Problem Solving Theory and Practice».
3. R. E. Mayer — «Cognitive, metacognitive, and motivational aspects of problem solving» (об обучении стратегиям).
4. Обзоры по IBL и научному мышлению (Frontiers 2023; систематические обзоры 2024).
5. Hilbert — исследования по «heuristic examples» / worked examples.
6. Исследования по DGS и геометрии / проблемно-эвристическим подходам (см. Liljedahl, Eisenmann, работы 2016–2022).
---
Практическая краткая инструкция (если хочешь применить в классе)
1. Выдели 3–5 ключевых эвристик (напр., «начертить», «специальные случаи», «инвариант», «обратный ход», «сравни похожие задачи»).
2. Моделируй процесс решения вслух (teacher thinking aloud) на 2–3 задачах.
3. Дай ученикам «эвристические примеры» (worked examples с пометками).
4. Дай задачи для самостоятельной практики с постепенными подсказками (scaffolding → fade).
5. Включи рефлексию: ученики записывают, какие эвристики использовали и почему.
6. Периодически давай задачи из других областей и проси найти, какие эвристики применимы (тренировка переноса).
---
Хочешь, могу прямо сейчас:
собрать короткую библиографию (10–12 источников) с аннотациями и ссылками;
подготовить урок/модуль (4 занятия) по формированию исследовательских паттернов в геометрии;
или оформить чек-лист эвристик для учеников (A4).
Что предпочитаешь?