Teise maailmasõja ajal pandi Ameerika lennuväes tähele, et lahingust naasnud lennukitel jaotuvad kuuliaugud väga ebaühtlaselt. Põhjalikum analüüs näitas, et lennuki korpus saab keskeltläbi palju rohkem viga kui mootor.

Selle info valguses tuli ohvitseridel pealtnäha mõistlik idee: kõige haavatavamad piirkonnad peab paremini soomustama. Ühelt poolt muutuvad lennukid vastupidavamaks, teiselt poolt aitab väiksemate piirkondade soomustamine liiga suurt kaalulisa vältida. Ent Abraham Wald, üks ülisalajase statistilise uurimisrühma (SRG) kaastööline, kandis idee maha. Tema arust tuli soomustada hoopis mootoreid. See, et lennukid sõela meenutava kerega tagasi tulid, viitas üksnes asjaolule, et vigastatud mootoritega lennukid lihtsalt kukkusid alla... Waldi tähelepanek aitas päästa tuhandete lendurite elu.

Wald oli ametilt matemaatik. Oma teadustöös keskendus ta küsimustele, mis tundusid isegi paljude teiste matemaatikute jaoks abstraktsete ja elukaugetena. Kuidas tal õnnestus näha tingimusi, mis kogenud lennuväelastel kahe silma vahele jäid?

„Saladus peitus tema matemaatiliselt treenitud mõtlemises,” kirjutab Jordan Ellenberg raamatus „Kuidas mitte eksida”. „Matemaatik küsib alati, mis eeldustest sa lähtud. Kas need on õigustatud? See võib närvi ajada. Aga sellest võib ka palju kasu olla.” Ellenbergi tähelepanek on igati ajakohane. Matemaatiline pädevus saab järjest tähtsamaks heaolu määravaks faktoriks.

Teistsugused oskused

Tihtipeale moonutatakse arutelu töö tuleviku üle õudusjuttudega robotite armeest, mis hävitab suurema osa töökohti ja surub enamiku normaalseid inimesi mõne Dickensi romaani töömaja kohutavatesse tingimustesse. Niisugune stsenaarium on vähetõenäoline. Siiani ei ole automatiseerimine suure tööpuuduseni viinud. Vastupidi, arenenud maades on hõive kasvanud ja töötuse määr langenud.

Küsimus ei ole selles, kas me jääme ellu, küll aga peame tõsiselt mõtlema, kuidas garanteerida elujärje jätkuvat paranemist. 1995.–2015. aastani kahanes rikaste riikide tööstustöökohtade hulk 20% võrra. Nende asemele tuli palju kõrgelt tasustatud töökohti IKT vallas ja viletsamat sissetulekut pakkuvaid töökohti teenindussektoris. OECD prognoosi järgi jätkub sama suund: tublid keskastme spetsialistid jäävad tööst ilma ja peavad kas kiirkorras õppima programmeerijaks või suunduma kiirtoidurestorani.

Tõsi, Eestis kulgevad need protsessid aeglasemini kui teistes arenenud riikides. 2017. aastal investeeriti meil teadus- ja arendustegevusse kõigest 1,29% SKP-st. Võrdluseks: mitte just kõige dünaamilisema ettevõtluskeskkonnaga Euroopa Liidu keskmine oli 1,97% ja Ameerika Ühendriigid investeerisid kaks korda rohkem (2,79%). See seletab suuresti, miks pole kirjeldatud tendentsid veel meie hõivestruktuuris ilmnenud.

Globaalsetest trendidest maha jäämine on vilets lootuseallikas. Pikas plaanis peame ikka mõtlema, kuidas vältida kaotajariigiks jäämist ja kuidas riigi sees takistada inimeste jagunemist võitjateks (kõrgelt nõutud oskused / kõrge sissetulek) ning kaotajateks (madal kvalifikatsioon / madal sissetulek). Kindlasti peame rohkem ette valmistama kõrgtaseme spetsialiste – andmeteadlasi, biomeedikuid, tarkvaraarendajaid –, aga ka lihtsalt pädevamaid müügi- ja tooteliini juhte, kes on võimelised rutiinsete ülesannete kõrvalt laiemalt mõtlema ja protsesse parendama.

Võtmesõna on matemaatika

Paratamatult nõuab nende oskuste omandamine ka suuremaid matemaatilisi võimeid. Seejuures ei piisa ruutvõrrandite lahendamisest ja tuletiste tabeli pähe õppimisest, vaja läheb ka loovat mõtlemist. Rääkides inimestega oma erialast kohtan sagedasti kummalist segu lugupidamisest ja valusatest mälestustest. Tihti kuulen midagi sellist: „Oi, matemaatika on nii raske... Kõik need valemid olid nii segased!”

Võimalus sügissemestril Tartu ülikoolis kõrgema matemaatika praktikume anda näitas, et sama mure jääb kimbutama ka loodusteadustest huvituvaid noori. Geoloogiatudengid, kellega selle artikli jaoks vestlesin, tõid üksmeelselt esile, et õppimist takistas kõige enam võimetus mõista, kust üks või teine põhimõte „tuleb”, ja kuidas on matemaatilised kontseptid omavahel seotud. Kõik see toob tahes-tahtmata esile küsimuse, kas keskkooli pakutav matemaatikaharidus suudab anda noortele kiirelt areneva tehnoloogiaga maailmas toime tulemiseks vajalikud oskused.

Meie õpilaste suurepärased PISA testide tulemused näitavad selgelt, et Eesti põhiharidus on maailmatasemel. Kas saaksime väita sama ka gümnaasiumi kohta? 2019. aastal laia matemaatika eksami sooritanute mediaantulemus oli 51 punkti sajast. Ligikaudu pool õpilastest ei omandanud pooltki materjali. Alla veerandi abiturientidest tundis matemaatikat vähemalt nelja peale (>75%). Tulemuste standardhälve oli põhikooliga võrreldes ligikaudu 20% suurem, s.t gümnaasiumis kasvab lõhe õpilaste võimetes, vaatamata sellele, et kõige nõrgemad õpilased enamasti laia matemaatikat ei valigi. Isegi kui peaks selguma, et oleme muu maailmaga võrreldes edukad, kahtlen, et võime praeguse sooritusega rahule jääda.

Kuidas olukorda parandada?

Mitu haridusteadlast, kellega seda teemat arutasin, kinnitasid, et Eesti gümnaasiumiharidust pole konkreetsete valukohtade tuvastamiseks lihtsalt piisavalt uuritud. On selge, et struktuursete muudatuste tegemiseks läheb vaja rohkelt andmete kogumist, aega ja poliitilist tahet. Kas neid ka leidub, on omaette küsimus. Vahest saab erasektor õla alla panna?

Matemaatikahariduse keskuse juhataja Karin Tähe sõnul selgub matemaatikaõpetajate küsitlusest, et enim raskusi koolis hakkama saamisega tuntakse kaasava hariduse rakendamise puhul. Uuringust selgub ka, et tegutsevad matemaatikaõpetajad soovivad osaleda rohkematel täiendkoolitustel (nii psühholoogia, erialaste oskuste kui ka digitaalse kirjaoskuse vallas).

Siin on ilmselt keeruline hoobilt panatsead avastada. Ent teenus või süsteem, mis aitaks niigi kangelaslikult töötaval õpetajal väiksema ajakuluga leida erilist tähelepanu vajavale õpilasele individuaalsema lähenemise või laiendada klassi silmaringi matemaatika rakenduste kohta, paistab olevat täiesti tehtav. Vahest oleks kompetentseid teadlasi ja haridustöötajaid kaasaval väiksel sotsiaalsel ettevõttel siin riiklike struktuuridega võrreldes eeliseid: paindlikkus, kiirus, eksperimenteerimisind ja täielik sõltuvus lõppkasutajast.

Artikkel on osa Eesti Päevalehe, Heateo SA ja Kodanikuühiskonna Sihtkapitali artiklisarjast „Mis sind närvi ajab?”