https://otvet.mail.ru/question/54668490
Zalasiewicz и др., «Scale and diversity of the physical technosphere», Zalasiewicz и др., http://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/2053019616677743
https://ru.wikipedia.org/wiki/Микроскопия
Есть отдельный курс об обучении как инженерии мастерства – «Инженерия личности»
статья, в которой этот эффект описан в экспериментах для одного из классов задач подробно, но приводятся ссылки на аналогичные эффекты и для других классов задач: M. S. Birnbaum, E. L. Bjork, R. A. Bjork, Department of Psychology, University of California, Los Angeles, «Why interleaving enhances inductive learning: The roles of discrimination and retrieval», https://yadi.sk/i/UPRTP0DxRpw8Vg.
https://ru.wikipedia.org/wiki/Кривая_забывания
https://bureau.ru/soviet/20140629/
https://t.me/ailev_blog_discussion/23418
https://systemsworld.club/
https://ailev.livejournal.com/1513051.html – в курсе-пререквизите «Моделирование и собранность» этому учат, как отдельному важному мастерству.
https://www.youtube.com/watch?v=MnCV3sOkVVw
Подробней про преимущества рациональности перед восточным упованием на интуицию и «непосредственное знание» см. в текстах А. Левенчука «Об членораздельное и голографическое в социологии» http://ailev.livejournal.com/1281819.html и «Об интуицию и чуйку» http://ailev.livejournal.com/1295595.html.
Определение STEM: https://en.wikipedia.org/wiki/Science,_technology,_engineering,_and_mathematics
Лей Бао и др. показали, что умение рассуждать и тренинг в мышлении на базе какого-то набора концептов это не одно и то же, http://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/0807/0807.2061.pdf. Изучение физики оказывается не таким уж «выправляющим мозги» – A historically held belief among educators and researchers is that training in physics, which has a beautiful structure of logical and mathematical relations, would in general improve students’ abilities in conducting reasoning that is intellectually challenging. However, the result from this study suggests that training in physics content knowledge in the traditional format alone is not enough to improve students’ general reasoning abilities).
François Chollet, On the Measure of Intelligence, https://arxiv.org/abs/1911.01547
https://www.quora.com/What-was-John-von-Neumanns-IQ-Was-he-smarter-than-Einstein – сравнение Альберта Эйнштейна и Джона фон Неймана, они оба были гениями. Нейман признавался всеми как ну очень умный и скоростной, явно умнее и быстрее Эйнштейна, с IQ явно побольше. И научных достижений у него было неисчислимое количество. Но вот Эйнштейн признавался всеми как более медленный, но более глубокий учёный. В зачёт бралась глубина и новизна идей, а не скорость и количество спродуцированных идей, которые потом отнюдь не все пройдут проверку критикой и экспериментом. IQ у ещё одного гения физики, Ричарда Фейнмана, был 125, https://www.quora.com/Was-Richard-Feynmans-IQ-really-125. Весь вопрос, оказывается, не в большом IQ, а в том, как употребить мозг! Если мозг употребить правильно, то и небольшого IQ хватит, чтобы оставить след в истории. Если неправильно, то и большого IQ не хватит, чтобы хоть что-то изменить в мире к лучшему. И уж тем более IQ не определяет, насколько вы будете хорошим человеком.
https://ailev.livejournal.com/1611838.html, https://ailev.livejournal.com/1612513.html
https://en.wikipedia.org/wiki/Dan_Reynolds_(cartoonist)
Вот примеры кулибинства: https://vk.com/club45696675
Это определение приписывают Нильсу Бору.
https://en.wikipedia.org/wiki/Curry%E2%80%93Howard_correspondence
http://www.constructortheory.org/
https://www.constructortheory.org/, https://www.youtube.com/watch?v=40CB12cj_aM
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0166361518307887
https://ailev.livejournal.com/693597.html
https://ailev.livejournal.com/1465753.html
https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/distributed-representation
https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/disentangled-representation-learning
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666651021000206
Обзор подхода к мышлению как выходящему за границы тела, включая критику таких подходов, см. в https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7250653/
https://www.amazon.com/Art-Systems-Thinking-Essential-Creativity/dp/0722534426
https://en.wikipedia.org/wiki/Physical_system
https://ru.wikipedia.org/wiki/Берталанфи,_Людвиг_фон
https://ailev.livejournal.com/1281819.html
https://en.wikipedia.org/wiki/System_dynamics
https://modelica.org/tools/
https://www.wolfram.com/system-modeler/
https://ru.wikipedia.org/wiki/Думай_медленно…_решай_быстро
Например, это прописано в статье русскоязычной Википедии: https://ru.wikipedia.org/wiki/Тектология
https://bogdanov.systemeconomics.ru/en/
https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2021/parisi/facts/
https://en.wikipedia.org/wiki/Geometrical_frustration – и посмотрите на видео, которое очень хорошо объясняет суть этой «неустроенности/неустаканенности».
https://ru.wikipedia.org/wiki/Эргодичность
https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.1807890115
https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2120037119
https://www.pnas.org/doi/full/10.1073/pnas.2120042119
https://ailev.livejournal.com/1622346.html – и там много ссылок на работы Джона Дойля и его учеников.
https://incose-ru.livejournal.com/49015.html
https://sebokwiki.org/wiki/Introduction_to_Systems_Engineering, SE is a transdisciplinary approach and means to enable the realization of successful systems. Successful systems must satisfy the needs of their customers, users and other stakeholders.
http://sebokwiki.org/wiki/Systems_Engineering_%28glossary%29, A transdisciplinary and integrative approach to enable the successful realization, use, and retirement of engineered systems, using systems principles and concepts, and scientific, technological, and management methods.
см. проф. Derek Hitchins, «Systems Engineering vs. Engineering of Systems – Semantics?», http://systems.hitchins.net/profs-blog/systems-engineering-vs.html
Цифры из https://yadi.sk/i/jBxY4Ny5w7j09g
https://en.wikipedia.org/wiki/Apollo_program
https://ru.wikipedia.org/wiki/Н-1