Вторая группа причин отставания имеет профессиональный характер. В России проектируется и вводится в строй ничтожно мало новых музеев вообще, и научных в частности. Музейных проектировщиков в России не готовят нигде. Профессиональная мобильность самих музейщиков — как в обычных, так и в научных музеях — непозволительно, чрезвычайно низка. Специалистов, способных сделать качественную экспозицию, в России можно пересчитать по пальцам, а тех из них, кто умеет работать с научным и техническим наследием, — по пальцам одной руки.
Музей, хранящий и экспонирующий научное и техническое наследие, вынужден решать целый ряд специфических задач; приборы интересны действующими, установки — работающими, но включить даже простейший амперметр начала XX в. — огромный риск: прибор можно испортить навсегда. А изготовление дубликатов — процесс дорогой, сложный и подчас требующий давно отсутствующих элементов, например радиоламп, магнитных головок или реле.
И в этом смысле задача, например, просто включить стоящий на лестнице Политехнического музея электронный микроскоп, или радиоприемник из экспозиции радио, или кинопроектор 60-х годов XX в. из зала кино становится практически неразрешимой.
Но даже если эту задачу удастся решить, как правило, не удается ответить на вопрос — как сделать это интересным, запоминающимся, побуждающим интерес к науке и технике. Кроме научных и инженерных знаний требуются педагогика, психология, дидактика, словом — целый сплав профессиональных компетенций из различных наук. Системы выращивания и воспроизводства таких специалистов в отечестве нет, а обучение студента в зарубежном университете стоит многие десятки тысяч долларов, которых у музея тоже нет. Да и кто сочтет нормальным директора музея, отправившего своего сотрудника на годы учиться за рубеж? А ведь еще нужен талант!
Тем не менее, в большинстве стран, к которым мы применяем термин «развитые», интересных научных музеев много, и посещают их ежегодно десятки миллионов людей. И выбор у нас невелик — сделать инвестиции в научные музеи и эксплориумы частью системы национальных приоритетов либо отстать навсегда. Как в науке, так и в культуре.
Александр Артамонов, с.н.с., лаборатория музейного проектирования, Российский институт культурологии
Точка роста
Андрей Калиничев
Любители подсчитывать индексы цитирования иногда делят научные статьи на несколько категорий: больше 500 цитирований – выдающаяся статья; 250-499 – знаменитая; 100-249 – очень хорошо известная; 50-99 – хорошо известная; 10-49 – известная статья; 1-9 – мало известная; и 0 – совсем неизвестная. Конечно, эти границы весьма условны и сильно зависят от области науки, от того, сколько человек занимается в мире данной конкретной проблематикой, от «модности» данного научного направления, и от многих других факторов. Тем не менее, внутри каждой области науки всегда можно ввести подобную иерархию, которая локально уже будет иметь гораздо больше практического смысла.
Корни
В прошлом году исполнилось 40 лет одной небольшой статье, опубликованной по-русски в не самом известном советском журнале (правда, тогда же переводимом на английский). В ней Г.Э.Норман и В.С.Филинов впервые предложили алгоритм большого канонического ансамбля для исследования фазовых переходов методом Монте-Карло (Теплофизика Высоких Температур, 1969, т.7., с.233; Norman, G. E. and Filinov, V. S. — Investigations of phase transitions by a Monte Carlo method. High Temp. – USSR, 1969, v.7, 216-222). Методы атомистического компьютерного моделирования вещества в то время находились еще в зачаточном состоянии. Идея была оригинальная, но для ее применения к конкретным веществам просто даже не было ни достаточно мощных компьютеров, ни достаточно реалистичных моделей взаимодействия между атомами в жидкости. Специалистов, которые занимались подобными исследованиями в СССР, тогда можно было пересчитать на пальцах одной руки, а во всем мире – наверное, собрать на одном небольшом семинаре. Тем не менее, сейчас на эту статью в литературе более 200 ссылок, причем примерно по 10 ссылок в год в последние годы – совсем немало для работы, которой уже 40 лет. Статья давно стала классикой в своей области, и авторы двух наиболее авторитетных книг по молекулярному моделированию вещества (Allen, M.P., and Tildesley, D.J., «Computer simulation of liquids». 385 p. Oxford Univ. Press, New York, 1987; Frenkel, D., and Smit, B. «Understanding molecular simulation: From algorithms to applications». 2nd ed., 638 p. Academic Press, San Diego, 2002) охотно признают ее приоритет и подробно описывают этот алгоритм в своих учебниках.