Познавательные процессы в психологии это: Психология познавательных процессов – курс на ПостНауке

Содержание

Познавательный процесс — это… Что такое Познавательный процесс?

Познавательный процесс

Психи́ческие проце́ссы — процессы, условно выделенные в целостной структуре психики.

Выделение психических процессов — сугубо условное разделение психики на составные элементы, появившееся ввиду существенного влияния механистических представлений на учёных-психологов в период становления научной психологии; также данное выделение можно связать c аналитическими тенденциями в науке XIX — начала XX века.

В современной психологии принято считать, что психические процессы тесно взаимосвязаны и, строго говоря, сливаются в один целостный процесс, свойство под названием «психика». Деление сознания на психические процессы условно, оно не имеет теоретического обоснования. В настоящее время в науке разрабатываются интегративные подходы к психике, и классификация психических процессов имеет скорее педагогическую и пропедевтическую ценность, нисходящую по мере развития науки. В психических процессах, по Веккеру, можно выделить два уровня организации: первый связан с нервными процессами, организуемыми на уровне нейронных связей, данные процессы необязательно выделяются и определяются в сознании личности. Второй уровень связан с сознанием и включает в себя познавательные процессы.

Взаимосвязь психических процессов выражается, например, в том, что восприятие невозможно без памяти, запоминание невозможно без восприятия, а внимание невозможно без мышления.

Виды психических процессов

Познавательные

Эмоционально-мотивационные

Личностные характеристики

Литература

  • Психология: учеб. / В. М. Аллахвердов, С. И. Богданова и др.; отв. ред. А. А. Крылов. — 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Проспект, 2005. С. 214—217

См. также

Ссылки

Wikimedia Foundation.
2010.

  • Познавательные
  • Позиционные системы счисления

Смотреть что такое «Познавательный процесс» в других словарях:

  • ПОЗНАВАТЕЛЬНЫЙ — ПОЗНАВАТЕЛЬНЫЙ, познавательная, познавательное (книжн. , филос.). прил. к познание; служащий для познания, дающий познание. Познавательный процесс. Толковый словарь Ушакова. Д.Н. Ушаков. 1935 1940 …   Толковый словарь Ушакова

  • ПОЗНАВАТЕЛЬНЫЙ ПОДХОД — ПОЗНАВАТЕЛЬНЫЙ ПОДХОД. Подход к обучению, разработанный на основе когнитивной психологии. Возник в противовес бихевиористскому подходу. Его авторами считаются Дж. Брунер и В. Риверс (Rivers, 1989). В основе изучения языка в рамках этого подхода… …   Новый словарь методических терминов и понятий (теория и практика обучения языкам)

  • ПРОЦЕСС — (от латин. processus продвижение, прохождение) последовательность состояний естественных и искусственных систем, связность стадий их изменения и развития, течение человеческой совокупной деятельности, порождающее различные ожидаемые и не… …   Современный философский словарь

  • познавательный — ая, ое; лен, льна, льно. Относящийся к познаванию, познанию (1 зн.). П ая способность. П ое значение искусства. П. процесс. П ая передача …   Энциклопедический словарь

  • познавательный — I см. познать II ая, ое; лен, льна, льно. относящийся к познаванию, познанию 1) П ая способность. П ое значение искусства. Познава/тельный процесс. П ая передача …   Словарь многих выражений

  • ПАМЯТЬ — познавательный процесс, обеспечивающий запечатление, хранение и воспроизведение опыта. Многие исследователи, чтобы подчеркнуть функции памяти, предпочитают пользоваться терминами запоминание и забывание и избегают общего термина память . Теории… …   Энциклопедия Кольера

  • когниция — Познавательный процесс или совокупность психических процессов …   Словарь лингвистических терминов Т.В. Жеребило

  • Чувственное познание — познавательный процесс, в результате которого строится образ конкретного предмета, на который направлена деятельность …   Энциклопедический словарь по психологии и педагогике

  • ВОСПРИЯТИЕ — познавательный процесс, заключающийся в целостном отражении предметов, ситуаций и событий объективной реальности при непосредственном их воздействии на соответствующие органы чувств. Во всех видах В. важную роль играют двигательные ощущения (см.… …   Психомоторика: cловарь-справочник

  • Исследование педагогическое — познавательный процесс, направленный на изучение объективных закономерностей обучения, воспитания и развития человека. Различают три вида П.и.: эмпирическое (выявление новых и подтверждение теоретически обоснованных фактов и закономерностей… …   Психолого-педагогический словарь офицера воспитателя корабельного подразделения

Книги

  • Целостность гуманитарного знания, Солонин Юрий Никифорович. В сборнике работ Ю. Н. Солонина — мыслителя, политического деятеля всероссийского масштаба, инициатора многих научных и методологических исследований, а также великого организатора, самого… Подробнее  Купить за 1477 руб
  • Грамматика (морфология) английского языка с опорными упражнениями, Корнеева Елена Александровна, Дудорова Элли Семеновна. Настоящее пособие представляет собой курс морфологии современного английского языка. Содержит теоретический и практический материал. От предыдущих грамматик книга отличается нестандартной… Подробнее  Купить за 988 руб
  • Целостность гуманитарного знания, Ю. Н. Солонин. В сборнике работ Ю. Н. Солонина — мыслителя, политического деятеля всероссийского масштаба, инициатора многих научных и методологических исследований, а также великого организатора, самого… Подробнее  Купить за 872 руб

Другие книги по запросу «Познавательный процесс» >>

Познавательные процессы в структуре общения Текст научной статьи по специальности «Психологические науки»

УДК159.923.2: 130.122 ББК Ю9

К.М. РОМАНОВ ПОЗНАВАТЕЛЬНЫЕ ПРОЦЕССЫ В СТРУКТУРЕ ОБЩЕНИЯ

Ключевые слова: познавательные процессы, общение, межличностное познание, содействие.

В статье ставится вопрос о необходимости исследования познавательных психических процессов в контексте общения и межличностного познания. Рассматриваются некоторые особенности процессов межличностного познания. Предлагаются новые классификации познавательных процессов.

K.M. ROMANOV

INFORMATIVE PROCESSES IN THE STRUCTURE OF THE DIALOGUE

Key words: informative processes, dialogue, interpersonal cognition, assistance.

In this article the attention to the question on necessity of research of informative mental processes in a context of dialogue and interpersonal knowledge is brought. Some features of processes of interpersonal knowledge are considered. New classifications of informative processes are offered.

Познавательные процессы представляются традиционным объектом психологии. Им посвящено огромное количество теоретических и экспериментальных исследований, связанных с такими именами, как Б. Г. Ананьев, Л.С. Выготский, П.Я. Гальперин, В.В. Давыдов, А.Н. Леонтьев, С.Л. Рубинштейн и др. В зарубежной науке существует даже самостоятельное направление — когнитивная психология. Соответствующие главы занимают доминирующее место в учебниках общей психологии. При всей изученности познавательных процессов, нет никаких оснований утверждать, что исследования в этой области являются бесперспективными. Зона поиска новых эмпирических фактов, закономерностей и механизмов познавательных процессов может находиться в такой сфере социального бытия человека, как общение.

Необходимость такой постановки вопроса имеет серьезные теоретические основания. Дело в том, что исследования познавательных процессов в отечественной психологии проводились, главным образом, в русле деятельностного подхода. В этой связи они всегда рассматривались, как преобразованные формы предметнопрактической деятельности — взаимодействия типа «субъект-объект». Известные в психологии феномены и закономерности функционирования познавательных процессов были обнаружены на предметной эмпирической базе: предметных задачах (математических, физических, лингвистических и т. п.), предметном стимульном материале и т.п. Например, для изучения характеристик памяти в качестве стимульного материала использовали бессмысленные слоги, случайные числа, слова, геометрические фигуры и.т.п. Вопрос о том, в какой мере феномены и закономерности когнитивных процессов зависят от особенностей познаваемой реальности (объекта или человека) и вносит ли она какие-то специфические черты в характер того или иного процесса до сих пор остается почти не изученным, а чаще всего он даже и не ставится. Именно поэтому полученные в экспериментах результаты имеют статус общепсихологических и рассматриваются изначально как наиболее общие и универсальные. Устано-

вить, так ли это на самом деле, можно лишь на основе научных исследований, выполненных в плане сравнительного анализа познавательных процессов, функционирующих в контексте предметно-практической деятельности и общения. Необходимость такого подхода объясняется тем, что общение, равно как и предметная деятельность, является важнейшей формой бытия человека.

В отечественной психологии исследования познавательных процессов, развернутых на человека как субъекта и как личности, впервые были предприняты А.А. Бодалевым [1]. Подчеркивая специфические особенности человека как объекта познания, он показал, что в познании человека человеком задействованы все познавательные процессы. Однако в этих исследованиях не делался акцент на их сравнение с познавательными процессами, функционирующими в контексте субъектно-объектных отношений. Определенный вклад в разработку проблемы межличностного познания внесли исследования группы ученых Московского университета под руководством Г.М. Андреевой [2]. Методологической основой этих исследований был принцип деятельности. Однако в рамках данного направления познавательные процессы вообще не рассматривались. В качестве рабочего понятия использовался заимствованный из зарубежной психологии термин «социальная перцепция» (социальное восприятие), в который в недифференцированном виде вкладывалось предельно широкое содержание — всю познавательную сферу субъекта: ощущение, восприятие, мышление, воображение, память. Но фактически он не охватывает содержательно все многообразие познавательных процессов, принимающих участие в познании человека человеком. Надо подчеркнуть, что восприятие (перцепция) здесь играет весьма скромную роль, поскольку речь идет о познании не столько внешнего облика человека, сколько его внутренней сущности, которая недоступна для органов чувств. Такая методологическая позиция характерна для социальной психологии. Основной ее недостаток заключается в том, что она приводит к изоляции исследований межличностного познания от методологических традиций общей психологии, где накоплен богатейший опыт исследования познавательных процессов. Достаточно вспомнить, например, принцип деятельностного подхода в понимании познавательных процессов. С этой точки зрения любой познавательный продукт (образ, мысль или что-то еще) не есть некая данность, а результат особых познавательных действий субъекта (перцептивных, умственных или каких-то еще). Надо сказать, что именно этот методологический принцип чаще всего игнорируется специалистами в области межличностного познания. Поэтому самой распространенной среди исследователей является так называемая пассивно-созерцательная модель межличностного познания, согласно которой образ другого человека представляется субъекту как данность. Вопрос о том, как он возникает и какова в этом роль субъекта даже не ставится [3].

В контексте пассивно-созерцательной модели межличностное познание рассматривается следующим образом: объект познания (человек) предстает перед познающим субъектом в форме некоторых чувственных признаков и поведенческих актов, в которых заключена его внутренняя психологическая сущность; субъект познания расшифровывается („читает») эту внешнюю сторону друтого человека, проникая тем самым в его внутреннее психологическое содержание. Эта схема интерпретирует картину, которая открывается внешнему „наивному» наблюдателю, созерцающему процесс познания человека человеком. В западной психологии наиболее близки к данной схеме когнитивные и каузальные модели межличностного познания.

Пассивно-созерцательная модель межличностного познания сыграла огромную роль как в постановке самой проблемы, так и на начальных этапах ее разработки. Но

она страдает рядом существенных недостатков, которые значительно ограничивают ее методологические возможности. Суть основного из них состоит в том, что межличностное понимание представляется созерцательно. Активность субъекта выражается лишь в „чтении» и интерпретации внешне наблюдаемых чувственных характеристик познаваемого человека. По существу речь идет о некоторой внутренней активности субъекта, т. е. о познавательных процессах высокого генетического уровня. Однако непонятными остаются следующие вопросы: какова психологическая природа этой активности, ее происхождение, формы существования, связь с образами и понятиями. Фактически происходит абсолютизация схемы, только односторонне и внешне отражающей высокоразвитую стадию межличностного понимания.

Второй недостаток модели заключается в том, что субъект и объект „вырываются» из реального жизненного взаимодействия, в рамках которого только и возможно само межличностное понимание. В методическом плане это выражается в том, что в большинстве случаев объект преподносится субъекту самим экспериментатором в форме готового „текста»: фотографии, рисунка, телевизионного сюжета, фрагмента поведения и т. п. Поведение его заранее регламентировано и субъект бессилен что-либо изменить в нем. Иначе говоря, происходит необоснованная абсолютизация активности познаваемого человека, который непонятно почему демонстрирует себя субъекту, о существовании которого он (объект познания) может даже и не подозревать.

Третьим недостатком является то, что от внимания исследователей ускользает процессуальная сторона межличностного понимания. Предметом анализа делается образ (понятие) и его зависимость от самых различных факторов, а не порождающие его процессы — познавательные действия субъекта.

В рамках субъектно-субъектного подхода межличностное познание можно рассматривать как систему познавательных действий субъекта, направленных на субъективное воссоздание личностной реальности познаваемого человека в форме образов или понятий. Он конструирует их сам и для самого себя, т.е. они предельно субъект-ны, что и делает их надежными инструментами общения. Познавательные действия могут быть не только внутренними, но и внешними. Последние представлены реальными актами общения, каждый из которых способен выполнять основные когнитивные функции: анализа, синтеза, сравнения и др. Субъектно-субъектная схема анализа процессов межличностного познания отличается от пассивно-созерцательной прежде всего тем, что субъект познания представляется здесь изначально активным. Причем его активность выражается не только в том, что он расшифровывает внешне наблюдаемое поведение человека, но и в том, что он заставляет его демонстрировать это поведение, как бы обнажая в нем те или иные психологические характеристики своими реальными поведенческими актами — содействиями (практическими, экспрессивными, громкоречивыми). Взаимопознание и взаимовоздействие являются неразрывно связанными между собой. Воздействуя на других, субъект одновременно и познает их, а, познавая, — воздействует на них. Достоинством этой теоретической схемы является также то, что она пригодна для анализа как генетически исходной, так и высокоразвитой формы межличностного познания.

Среди всех прочих объектов познания человек занимает особое место, поскольку сам является субъектом и личностью. Предметом познания выступают не физические характеристики человека, а его субъектная и личностная сущность, онтологическая природа которой абсолютно непонятна и недоступна для естественнонаучного анализа. Любые попытки представить человека как объект автоматически ис-

ключают возможность познания его как субъекта и как личность. Из этого следует, что познание человека человеком является психологическим по содержанию. По своей сущности оно воссоздает не предметную, а субъективную и личностную реальность и подчинено не физическим, а психологическим законам. В этом заключается одна из основных особенностей соответствующих познавательных процессов: восприятия, мышления, воображения и памяти.

Важнейшую роль в процессах межличностного познания играют специфические приемы и механизмы, не характерные для познания предметного мира и даже неуместные там. Сюда относится эмпатия, идентификация, рефлексия и др. В данном случае субъект использует себя самого как своеобразный инструмент познания. Он входит в эмоциональное состояние другого человека, принимает его жизненную позицию, мыслит за него. Такая возможность и необходимость возникает в связи с тем, что объектом познания выступает себе подобный субъект. Именно это обстоятельство дает основание для следующего постулата: «Другой является примерно таким же, как и Я сам». Он абсолютно неуместен в предметном познании. Использование названных механизмов позволяет усматривать в Другом его субъектную и личностную сущность. Однако и их возможности весьма ограничены, что опять же объясняется уникальностью человеческой души. «Индивидуальная душевная жизнь протекает у каждого из нас в своеобразной изолированности, замкнута и недоступна для других … Никто не испытывает мои состояния как свои собственные и непосредственно ему доступные, никто кроме «меня самого». Никто никого не может «впустить» в свою душу или «вывернуть» ее другому [4, с.43]. Поэтому человек в принципе непознаваем.

Уникальность каждого человека существенно ограничивает возможность использования в его познании стереотипных схем и алгоритмов, что типично для познания предметов. Любая типология человека (не только житейская, но и научная) страдает большими погрешностями. Поэтому причисление конкретного лица к определенному типу (темперамента, характера, направленности, когнитивного стиля и т.п.), пусть даже и с использованием самых точных психодиагностических методик, не дает никаких гарантий его подлинного понимания. Другой человек всегда остается для нас загадкой, разгадать которую невозможно. Он всегда содержит в себе элементы новизны и непредсказуемости и даже длительное знакомство не застраховывает нас от подобных сюрпризов.

Человек является очень сложным и бесконечно многообразным объектом познания, сущность которого остается большой загадкой для психологии и других гуманитарных наук. Из этого следует, что участвующие в его познании психические процессы должны быть значительно сложнее процессов предметного познания. Более того, они усложняются еще и тем, что, будучи субъектом, человек склонен как бы преподносить себя другим, т.е. преднамеренно или неумышленно производить нужное ему впечатление. Поэтому «наивный» субъект познания все время рискует принять демонстрируемую ему маску за истинное лицо познаваемого. Опытный субъект познания должен заглянуть за эту маску, что очень непросто [5,6].

Человек — это очень динамичное, постоянно развивающееся и изменяющееся существо. Вчера он был несколько иным, чем сегодня, а завтра в нем обнаружится еще что-то новое. Знания о других людях постоянно устаревают и требуют обновления. Поэтому процесс межличностного познания никогда не прерывается. Сколько мы общаемся с человеком, столько же и познаем его и этот процесс бесконечен. Сто-

ит только оказаться с ним в какой-то непривычной, а, особенно, в сложной жизненной ситуации, как он открывается в неизвестных ранее качествах.

Межличностное познание отличается от предметного и по происхождению. Оно возникает в контексте общения, а не предметной деятельности. Причем оно имеет более раннее происхождение, чем предметное познание. Это объясняется тем, что взрослый человек выступает для ребенка как исходное и основное условие его бытия уже с момента рождения. Межличностное познание зарождается уже в первые месяцы жизни ребенка в контексте генетически исходной формы человеческого бытия -непосредственного эмоционального общения с матерью. Дальнейшее его развитие связано с расширением круга общения ребенка и обогащением его содержания: сначала предметно-манипулятивной деятельностью, потом игрой, учебной деятельностью и т.д. Соответственно и функциональное пространство процессов межличностного познания ограничено рамками общения. Если говорить о процессах предметного познания, то они зарождаются позднее в контексте предметно манипуляторной деятельности ребенка. Дальнейшее их развитие происходит в учебной и трудовой деятельности. Однако это осуществляется при участии других людей. Ребенок не изобретает приемы и способы познания предметного мира, а усваивает их в процессе общения с взрослыми людьми. Как подчеркивал Л.С. Выготский, любая высшая психическая функция на исходном уровне развития является как бы распределенной между взрослым и ребенком, т.е. совместной. Иначе говоря, они возникают в контексте общения. Только на зрелой стадии они становятся индивидуальными внутренними психическими процессами.

Из этого вытекает и такая особенность межличностного познания и задействованных в нем познавательных процессов, как диалогичность. Она не характерна для предметного познания. Акт понимания другого человека представляет собой свернутое, преобразованное и интериоризованное во внутриличностное пространство общение с ним. Генетические корни межличностного познания и его диалогичность легко обнаруживается с помощью несложного анализа психологических понятий. Рассмотрим для примера такие понятия как отзывчивость, внимательность, упрямство и ответственность. Все они имплицитно несут присутствие и участие другого человека как субъекта общения и познания: отзывчивый — по отношению к другому, внимательный — к другому и т.д. Соответственно и обнаружить эти личностные качества можно только в контексте ситуаций общения: отзывчивость — в условия обращения за помощью, внимательность — в условиях демонстрации затруднений в чем-либо, упрямство — в условиях не согласия с мнением, ответственность — в условиях возложения каких-то обязанностей.

Психические процессы, принимающие участие в межличностном познании, имеют собственную динамику возрастного развития, отличную от динамики развития процессов предметного познания. Например, развитие креативности как свойства психологического мышления и воображения идет с отставанием по отношению к развитию креативности предметного мышления и воображения. Для выявления особенностей развития креативности в сфере общения были разработаны следующие задания. В первом из них испытуемым предлагается написать максимальное количество жизненных ситуаций, в которых актуализируется заданное личностное качество (в сущности, оно соответствует тесту интерпретации заданного схематического рисунка). Второе задание из блока изучения социально-психологической креативности по механизму процессуального исполнения тождественно первому предметному тесту: испытуемые должны были предложить как можно больше способов обращения с че-

ловеком с заданным личностным качеством, т. е. подготовить систему психологических рекомендаций по особенностям обращения с данным человеком: как можно или нельзя вести себя с ним в тех или иных жизненных ситуациях, чем и где он может быть полезен и т. п..

Исследованием было охвачено 248 детей школьного возраста: 2 кл. (21чел.), 3 кл. (21 чел.), 5 кл. (41 чел.), 6 кл. (43 чел.), 9 кл. (45 чел.), 10 кл. (36 чел.), 11 кл. (41 чел.). Для количественной и качественной оценки результатов исследования были ведены следующие параметры креативности: продуктивность, оригинальность и адекватность.

Продуктивность отражает уровень развития способности порождать множество идей, возможных решений в течение короткого промежутка времени. Она измеряется числом идей и гипотез, выдвинутых в единицу времени (в нашем эксперименте за 10 мин.), за исключением повторяющихся и неадекватных вариантов.

Оригинальность свидетельствует о способности субъекта генерировать уникальные, необычные идеи и решения. Она определялась путем сравнения индивидуальных вариантов решения с общегрупповыми. Данный показатель вычисляется исходя из всего массива результатов в каждой выборке испытуемых.

Адекватность характеризует уровень соответствия предлагаемых решений заданным условиям задачи. Данный критерий отражает также степень понимания предлагаемых проблемных задач. Надо сказать, что реально этот показатель коснулся лишь заданий с психологическим содержанием. Неадекватные способы решения были связаны либо с непониманием сущности заданного личностного качества, либо с непониманием сущности предлагаемого способа обращения с человеком.

Результаты исследования говорят о том, что для испытуемых всех возрастных групп задачи с психологическим содержанием оказались более трудными, чем с предметным. Это уже говорит о различиях между выделенными видами креативности. Для всей выборки испытуемых средний показатель продуктивности по результатам выполнения предметных задач составляет 11, социально-психологических задач —

7. Различия между рассматриваемыми средними показателями креативности статистически достоверны по 1- критерию Стьюдента (1=2, 69, у= 12, р<0, 05).

В результате сравнительного исследования были выявлены следующие особенности развития социально-психологической и предметной креативности в школьном возрасте (таблица 1). Прежде всего надо подчеркнуть, на протяжении школьного возраста наблюдается рост уровня развития обеих видов креативности. Однако они отличаются по динамике возрастного развития. Развитие социально-психологической креативность идет с большим отставанием от предметной на всех возрастных этапах. Вероятно, это объясняется тем, что в реальной практике традиционного школьного обучения развитию психологической культуры учащихся не уделяется должного внимания.

Таблица 1.

Возрастная динамика развития социально-психологической и предметной креативности

Вид креативности Продуктивность

2 кл. 3 кл. 5 кл. 6 кл. 9 кл. 10 кл. 11 кл.

Предметная 88,6 77,5 66,45 99,96 114,56 116,1 118,3

Социально- психологическая 44,3 66,2 55,7 66,46 77,3 99,82 77,8

Развитие предметной креативности проходит неравномерно. Креативность в сфере общения имеет относительно самостоятельную динамику развития. Это свидетельствует о независимом характере данного процесса. Установлено, что ее становление в онтогенезе проходит более равномерно и не такими быстрыми темпами. На возрастном отрезке от 2 до 11 класса она увеличивается с 4,3 до 7,8 единиц, в то время как предметная креативность возрастает с 8,6 до 18,3 единиц [7].

Аналогичное сравнительное исследование было выполнено и на материале памяти. Объем непосредственной и опосредованной памяти на психологическую информацию (методика 10 слов и методика пиктограммы) во всех возрастных группах ниже объема тех же видов памяти на предметную информацию. Например, возрастная динамика опосредованной памяти на психологическую и предметную информацию такова: 3 класс (8,2 — 12,8), 6 класс (9,6 — 13,2), 10 класс (11,1 — 13,4). То же характерно и для развития непосредственной образной памяти [8].

Когнитивные процессы, задействованные в межличностном познании, отличатся и в инструментальном отношении. Сюда относятся особые умственные действия и приемы создания образов воображения, которые невозможны в процессах познания предметов. Ярким примером может служить такой защитный механизм как рационализация, с помощью которого субъект освобождает себя от ответственности за неблаговидные поступки. Специфические познавательные действия были обнаружены и при анализе социально-психологического воображения. К их числу относятся такие приемы создания образов людей как идентификация, эмпатия, децентрация. Особенно они важны в художественном творчестве. Например, при создании художественного произведения писатели идентифицируют себя с героем и представляют его душевное состояние и способы поведения в контексте определенных жизненных ситуаций. Существует множество и других особенностей процессов межличностного познания [9,10,11].

Развитие процессов межличностного познания осуществляется преимущественно стихийно. Школа почти не оказывает на них никакого влияния в связи с несовершенством существующей системы образования, которое не нацелено на формирование у детей такого важного личностного образования как психологическая культура [12]. Поэтому у подавляющего большинства людей доминируют житейские (обыденные) психологические представления (понятия, стереотипы, имплицитные теории личности и другие когнитивные образования) и соответствующий им житейский тип мышления. Оно имеет множество недостатков, которые существенно ограничивают возможности понимания людьми друг друга и даже самих себя. К числу основных недостатков житейского психологического мышления относятся следующие особенности: низкий уровень точности (приблизительность), субъективизм (отсутствие объективности), излишняя индивидуализированность (неполное совпадение с соответствующими знаниями других людей), эгоцентризм (субъективная переоценка человеком достоверности собственных психологических знаний и мыслей и непонимание факта их индивидуализированности и субъективности), повышенная зависимость от настроения субъекта и его отношения к познаваемому человеку (пристрастность), высокая эмоциональная насыщенность, повышенная образность, чрезмерная конкретность и ситуативность (привязанность к конкретным жизненным ситуациям, низкий уровень обобщенности), низкий уровень вербальности (человек затрудняется сформулировать свои знания, образы и мысли в речевой форме), низкий уровень осозна-ваемости (человек затрудняется выделить их у себя и определить), логическая противоречивость (плохая систематизированность), прагматичность (ориентированность на

решение конкретных практических задач), раннее происхождение (появляются уже на первом году жизни), глубокая связь с личностью их владельца, высокая устойчивость по отношению к обучающему воздействию. Житейские знания нигде не зафиксированы и существуют у каждого человека лишь в функциональной форме. При их использовании человек неизбежно упрощает познаваемую реальность — человека как субъекта и как неповторимую личность. Подобное мышление являются вполне пригодными для решения сугубо обыденных несложных психологических задач. Однако оно оказывается несостоятельным при столкновении человека со сложными психологическими задачами, возникающими как в профессиональной деятельности, так и в сфере личных отношений. В таких ситуациях необходимо привлекать научные психологические знания. В связи с их отсутствием субъект неизбежно привлекает знания из других отраслей (биологии, физики, медицины) и применяет непригодные в психологии естественно научные принципы и схемы анализа. Это приводит к упрощению в действительности сложной познаваемой реальности и к неправильному пониманию психологических проблем. В отличие от этого процессы предметного познания (математического, биологического, физического) развиваются под прямым влиянием школьного образования. Формирование научных предметных знаний (математических, физических, биологических и т.п.) и соответствующих видов мышления составляет основную задачу школы.

Межличностное познание носит активный характер, оно всегда подчинено целям и задачам субъекта, которые заставляют его вступать в общение с тем или иным человеком. При этом он не просто интерпретирует его поведение. Своими реальными актами общения (содействиями) он актуализирует в партнере те стороны его внутреннего психологического облика, которые имеют прямое отношение к достижению поставленной цели. Его (партнера) ответные акты общения (содействия) обретают подлинное значение и смысл лишь в контексте соответствующих содействий субъекта. Содействия выступают как генетически исходные формы внутренних познавательных действий субъекта. Сохраняя свои содержательные и когнитивные функции, они преобразуются в внутренние, собственно психические акты. В процессуальном плане межличностное познание представляет собой особую психическую активность субъекта, а в результативном — ее продукт, имеющий форму образа, понятия, социального стереотипа, конкретно-инструментальной схемы и др.

Участвующие в познании другого человека психические процессы характеризуются повышенной зависимостью от потребностно-мотивационной и эмоциональной сферы субъекта. Поэтому довольно часто познавательный процесс детерминируется не столько логикой личностной реальности познаваемого человека, сколько настроением субъекта или его отношением к нему. Это хорошо выражено в так называемом «эффекте ореола». Соответствующие познавательные процессы являются глубоко личностными, что не характерно для процессов предметного познания. Из этого следует, что необходимым условием развития или коррекции процессов межличностного познания является изменение соответствующих личностных характеристик.

Процессы межличностного познания отличается также повышенным эгоцентризмом. Он выражается в склонности субъекта абсолютизировать собственное мнение о ком-либо и приписывать его другим. При этом другие люди как бы лишаются права иметь собственное мнение о людях. Это означает, что освобождение познавательной сферы от эгоцентризма в межличностном познании идет с большим отставанием по отношению к процессов предметного познания.

Объектом межличностного познания могут быть не только другие люди, но и сам субъект. Соответствующие психические процессы представляются неотъемлемой частью самосознания и личности. Человек должен постоянно воспринимать, помнить, понимать, проектировать, контролировать и оценивать себя. В этом контексте можно обнаружить множество других специфических приемов и механизмов межличностного познания. Сюда относятся некоторые защитные механизмы (рационализация, вытеснение, включение). Например, с помощью приемов рационализации человек не только устраняет внутриличностный конфликт, но и деформирует представление о себе, т.е. они выполняют не только психотерапевтические, но и когнитивные функции. Причем важно подчеркнуть, что они выполняют здесь весьма специфическую и странную функцию. С их помощью субъект не столько постигает истину, сколько искажает ее. Именно этим определяется их эффективность. Особое место среди приемов самопознания занимает интроспекция, позволяющая постигать собственные душевные состояния не через интерпретацию поведения, а непосредственно, не «догадываясь о них», а «пребывая в них» [13].

Исследование познавательных процессов в контексте общения и межличностного познания позволит пересмотреть и уточнить их некоторые устоявшиеся характеристики и закономерности, а также разработать новые более эффективные методики диагностики, формирования и коррекции. Существует необходимость и в новых классификациях познавательных процессов. В соответствие с основными формами человеческого бытия можно выделить предметное и социальное восприятие, предметное и психологическое мышление, предметное и психологическое воображение, предметную и психологическую память. Такая классификация существенно обогатит общую психологию и расширит практические возможности психологов.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Бодалев А.А. Восприятие и понимание человека человеком / А.А. Бодалев. — М.: Изд-во Моск. у-та, 1982. — 200с

2. Андреева Г.М. Психология социального познания. Учеб. пос. для студ. вузов. — 2-е изд./ Г.М. Андреева. — М.: Аспект Пресс, 2000. — 288с.

3. Романов К.М. Психология межличностного познания / К.М. Романов. — Саранск: Изд-во Мордов. ун-та, 1993. — 148 с.

4. Ильин И.А. Аксиомы религиозного опыта. В 2т. / И.А. Ильин. — ТГО «РАРОКЪ», 1993. — 625 с.

5. Андреева Г.М. Указ. соч.

6. Бодалев А.А. Указ. соч.

7. Тюрьмина Н.А. Креативность в сфере общения: психологические особенности, условия формирования в подростковом возрасте: автореф. дис. … канд. психол. наук / Н.А. Тюрьмина. — Казань, 2004. — 18 с.

8. Никишов С.Н. Значение характеристик памяти в структуре профессиональной деятельности специалистов сферы «человек-человек»: автореф. дис. . канд. психол. наук / С.Н. Никишов. — Казань, 2005. — 20 с.

9. Андреева Г.М. Указ. соч.

10. Романов К.М. Психология межличностного познания / К.М. Романов. — Саранск: Изд-во Мордов. ун-та, 1993. — 148 с.

11. Бодалев А. А. Указ. соч.

12. Романов К.М. Психологическая культура человека: теоретические основы и методика формирования / К.М. Романов, О.Н. Романова. — Саранск, 2007. — 130 с.

13. Ильин И. А. Указ. соч.

ПОЗНАВАТЕЛЬНЫЕ ПРОЦЕССЫ — PDF Free Download

Общие положения. Содержание программы

Составители: заведующий кафедрой государственного и корпоративного управления, кандидат социологических наук, доцент Севрюгина Н.И. кандидат педагогических наук, доцент Курицына Т.Н. Общие положения Цель

Подробнее

ВВЕДЕНИЕ В ПСИХОЛОГИЮ

ВВЕДЕНИЕ В ПСИХОЛОГИЮ Программа предназначена для специальности «Экономика» подготовки бакалавра. Аннотация Курс предполагает знакомство с психологической наукой, ее спецификой, основными понятиями, теориями,

Подробнее

Лекция 3. Психика и организм

Лекция 3. Психика и организм 3.1 Сущность, структура и функции психики Психика это субъективный образ объективного мира, который возникает в процессе взаимодействия человека с окружающей средой и другими

Подробнее

Раздел 1 Человек и общество

Раздел 1 Человек и общество Тема 1.1. Природа человека, врожденные и приобретенные качества. Лекция 1.1.4. Познание как особый вид деятельности. План: 1. Что такое познание? Вопрос о возможности познания

Подробнее

Вопрос 1. Виды памяти

Тема: Физиологические основы психических процессов. Вопрос: Психофизиология памяти Вопросы: 1. Виды памяти. 2. Временная организация памяти и механизмы запечатления. 3. Теория кратковременной и долговременной

Подробнее

Введение в психологию

Введение в психологию Автор: Сергей Николаевич Ениколопов Требования к исходным знаниям студентов: знание анатомии и физиологии человека в объеме курса «Биология» для средней школы; знания в объеме курса

Подробнее

Системообразующие факторы

Сорока Оксана Геннадьевна методист Минского государственного областного института повышения квалификации и переподготовки кадров (МГОИПК и ПК) магистр педагогических наук Системообразующие факторы логической

Подробнее

Понятие методов обучения

Понятие методов, приемов обучения. Функции обучения, требования к ним. Проблема классификации методов обучения в современной педагогике Характеристика основных словесных, наглядных и практических методов

Подробнее

«Занимательная математика»

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА «Занимательная математика» Программа по познавательному развитию детей среднего дошкольного возраста — 2015 — Автор-составитель: В.П.Попинина, воспитатель МБДОУ детского сада 3 «Теремок»

Подробнее

по дисциплине «Юридическая психология»

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Тихоокеанский государственный университет» Юридический факультет

Подробнее

Психофизиология внимания

Психофизиология внимания { Внимание это направленность и сосредоточенность сознании (деятельности) на определенном предмете при отвлечении от всего остального. К вниманию относят: — селективность — объем

Подробнее

2. ПОСТРОЕНИЕ ИНВАРИАНТНОЙ МОДЕЛИ ЭМОЦИИ

2. ПОСТРОЕНИЕ ИНВАРИАНТНОЙ МОДЕЛИ ЭМОЦИИ В данном разделе предпринимается попытка построения инвариантной модели эмоции, модели, которая явится обобщенным фактом, выражающим сущность бытования эмоциональной

Подробнее

Лекция 8. Мышление и речь.

План: 1. Общее понятие о мышлении 2. Содержание мышления 3. Формы, виды, способы мышления 4. Мышление и речь. 5. Психологическая характеристика речи 6. Функции и виды речи. Лекция 8. Мышление и речь. 1.

Подробнее

Пояснительная записка

Пояснительная записка к рабочей программе факультативного курса «Тропинка к своему Я» для учащихся 6 класса с ограниченными возможностями здоровья Рабочая программа составлена на основе: 1. Федерального

Подробнее

Познавательные процессы в психологии

Уровень развития человека как существа, наделенного разумом, определяется эффективностью его познавательных процессов. Именно они обеспечивают получение и обработку информации извне и создают совершенно уникальное, наполненное образами, мыслями и чувствами пространство нашего внутреннего мира.

Познавательные процессы и их функции

Психика, если понимать ее как содержание нашего внутреннего мира – очень сложное образование. Все психические явления делятся на 3 группы: процессы, свойства и состояния. Правда, деление это условное, так как все происходящее в нашем сознании взаимосвязано. Внимание и память зависят от воли, эмоциональных состояний и мотивов, мышление влияет на формирование потребностей, а образы воображения способны порождать эмоции не менее сильные, чем реальные явления. И все это так или иначе связано с деятельностью и накоплением опыта.

Место познавательных процессов в психике человека

Несмотря на единство и взаимосвязь психических явлений, можно выделить несколько сфер, в том числе познавательную, в которую входят соответствующие процессы. Их еще называют когнитивными (cognito – с латыни «знание»).

Содержание психики – это результат отражения реальности, ее идеальный, субъективный образ. Обеспечивают процесс отражения мира и формирования идеальных образов в нашем сознании когнитивные процессы. Уровень их развития определяет эффективность взаимодействия человека с окружающим миром, а также его психическое и во многом физическое здоровье. То есть проблемы, связанные с познавательными процессами, могут сделать человека неполноценным, умственно отсталым или просто помешать нормально адаптироваться в мире.

Функции познавательных процессов

Когнитивные процессы эволюционно являются самыми «молодыми» психическими явлениями. Даже центры этих процессов находятся в неокортексе – новой коре – самом позднем образовании нашего головного мозга. Исключение составляют более древние внимание и память, которые имеются даже у довольно примитивных живых существ. Но несмотря на молодость, познавательные процессы выполняют важные функции:

  • Прием и дифференциация сенсорной информации, поступающей из внешнего мира. В соответствии с каналами восприятия все внешние сигналы распределяются между зрительным, слуховым, осязательным, обонятельным и вкусовым анализаторами.
  • Обработка первичной информации и создание целостных субъективных образов.
  • Хранение полученной информации.
  • Установление связи между разными областями сенсорного опыта, образами, понятиями, когнитивными конструктами, между новой информацией и уже имеющейся в опыте.
  • Создание абстрактных понятий и знаков, выявление закономерностей внешних процессов и явлений. Использование знаковой функции для коммуникации (речь).
  • Формирование стратегии поведения и его мотивов.
  • Целеполагание, создание перспективных задач деятельности.
  • Прогностическая функция – способность предвидеть результаты деятельности и планировать свое поведение.

Совокупность этих функций когнитивных процессов принято называть познавательными или умственными способностями. Чем более эффективно эти процессы выполняют свои функции, тем выше уровень интеллекта человека.

Структура познавательных процессов

Когнитивная сфера имеет разветвленную структуру, что связано со сложностью самого процесса познания мира, который состоит из нескольких этапов:

  • получение информации и первичная обработка данных;
  • анализ, сравнение, обобщение и синтез;
  • запоминание и сохранение информации;
  • создание нового знания в виде образов и понятий;
  • сложные операции с информацией на высшем уровне сознания и формирование стратегии познания.

В человеческом познании есть своя иерархия, в которой можно выделить высшие и низшие уровни когнитивных процессов. К высшим относится сенсорно-перцептивная сфера, а к высшим – мышление, воображение и знаковая функция, то есть речь. Наряду с этим выделяют еще два познавательных процесса, которые выполняют обслуживающую функцию и не имеют собственного содержания. Это внимание и память.

Сенсорно-перцептивная сфера

Это сфера элементарных познавательных процессов, к ним относятся ощущение и восприятие. С одной стороны, они самые древние из всех когнитивных функций, с другой – они основа познания мира, так как обеспечивают поступление в мозг любой информации.

Ощущения

Разнообразные воздействия, которые оказывает мир на человека, называют сигналами, соответственно, органы чувств, отвечающие за прием этих сигналов – это приемники-рецепторы. Ощущения называют еще сенсорными процессами (sensor – с англ. датчик, чувствительный элемент). В ощущениях мы отражаем отдельные свойства, качества предметов, например, цвет, звук, температуру, характер поверхности, вкус и т. д. Ощущения фрагментарны, так как не дают целостной картины мира, и сиюминутны, так как возникают только в момент воздействия раздражителя на орган чувств. Прекратился контакт, и исчезло ощущение.

Мы привыкли считать, что есть пять чувств в соответствии с пятью основными сенсорными каналами, по которым поступает в мозг информация из внешнего мира. Это слух, зрение, обоняние, осязание (тактильные ощущения) и вкус. Ну, иногда мы можем порассуждать о каком-то таинственном шестом чувстве. На самом деле видов ощущений значительно больше пяти. В психологии их разделяют на три группы.

  • Экстерацептивные – это как раз те пять видов ощущений, которые мы все знаем. Они возникают от воздействия внешних раздражителей и связаны с работой рецепторов, расположенных на поверхности тела.
  • Интерацептивные или органические – это результат обработки сигналов от наших внутренних органов, например, ощущения голода, жажды, сердцебиения, боли.
  • Проприцептивные ощущения связаны с работой рецепторов, расположенных в мышцах и связках. Они несут информацию о положении тела, движении (кинестетические ощущения), напряжении мышц и т. д.

Наряду с этими тремя группами иногда обособленно рассматривают, например, вибрационные ощущения – очень древний вид психических явлений, своеобразный атавизм. В процессе эволюции из вибрационных ощущений развилась кожная чувствительность и слух.

Несмотря на важность ощущений, мы практически никогда не имеем дела с ними в чистом виде, точнее, редко осознаем их. Для нас познание начинается с возникновения в головном мозге целостного образа явления. А отвечает за это другой процесс – восприятие.

Восприятие

Данный познавательный процесс называют еще перцепцией и, соответственно, процессы, связанные с ним, – перцептивными. В отличие от ощущений, восприятие – это отражение мира в целостных образах, хоть и оно носит сиюминутный характер. То есть мы воспринимаем, например, дерево, только пока видим его. Стоит отвернуться, как образ восприятия исчезает. А что же остается? То, что сохранилось в памяти.

Так же как и ощущение, восприятие связано с основными сенсорными каналами, поэтому принято говорить о слуховых, зрительных, обонятельных, осязательных и вкусовых образах. Впрочем, более или менее изучены лишь первые два вида. А остальные в психологии исследованы меньше.

Кроме этих пяти видов восприятия, выделяют еще несколько:

  • восприятие времени;
  • восприятие движения;
  • восприятие пространства.

Правда, последнее имеет отношение к визуальным образам, но имеет свою специфику и носит несколько иной характер, чем формирование других зрительных образов.

Восприятие – более сложный, нежели ощущение, когнитивный процесс. Он основан на аналитико-синтетической деятельности мозга, предполагает активность различных его отделов и имеет несколько этапов или стадий:

  • обнаружение воздействия;
  • различение – собственно восприятие;
  • идентификация – сравнение с имеющимися в памяти образами;
  • опознание – создание целостного образа.

Восприятие связано с деятельностью и общим психическим состоянием человека. Эта связь называется апперцепцией. В разном эмоциональном состоянии мы воспринимаем одни и те же объекты по-разному – это знакомо всем нам. И чем богаче сенсорный опыт человека, чем больше образов хранится в его памяти, тем богаче и разнообразнее его восприятие. Он видит нюансы оттенков облаков на закате, замечает пение птиц даже среди шума города, ощущает прохладу ветерка и ароматы цветущего луга, в которых может выделить запахи разных цветов.

Высший уровень познавательных процессов

Познание не заканчивается формированием образов восприятия. Даже сохраненные в памяти, они лишь строительный материал для высшего уровня когнитивных процессов, в который входят мышление, воображение, творчество и речевая деятельность.

Мышление

Мыслительный процесс – это тоже отражение действительности. Но в отличие от непосредственного отражения в ощущениях и восприятии, мышление опосредовано обобщенными образами и понятиями. Именно они являются теми инструментами, с помощью которых человек обрабатывает и преобразовывает поступившую в мозг информацию. Результатом мышления является получение нового знания, которого не было в чувственном опыте. Мышление – сложная деятельность, она организуется и управляется сознательно. В психологии и логике (науке о мышлении) выделяют несколько операций мыслительной деятельности:

  • анализ – осмысление полученных данных, выделение их отдельных значимых элементов, свойств, качеств;
  • сравнение отдельных деталей различных объектов, явлений и т. д.;
  • обобщение – создание обобщенных образов или понятий на основе выделения существенных, значимых признаков;
  • синтез – объединение отдельных преобразованных элементов информации в новые сочетания и получение теоретического знания.

Три основных вида мышления отражают различные стороны и уровни этого когнитивного процесса:

  • Наглядно-действенное мышление – элементарный уровень, на котором мыслительные операции совершаются в процессе предметной деятельности.
  • Наглядно-образное мышление оперирует образами как конкретными, так и абстрактными.
  • Абстрактно-логическое (понятийное) – высший уровень мышления, главные инструменты которого – понятия, знаки и символы.

Эти виды мышления формировались постепенно в процессе становления человека как вида, и у ребенка они развиваются тоже постепенно. Но в познавательной деятельности взрослого присутствуют все три, активизируясь в зависимости от ситуации. Кроме этого, надо отметить, что хоть образное мышление и не считается высшим уровнем, но творчество – вершина процесса познания – опирается именно на образы, рождающиеся в нашем сознании.

Воображение и творчество

Отвечает за рождение новых образов воображение. Это исключительно человеческая форма познания. Если зачатки элементарного мышления есть у высших животных, то воображение присуще только нам.

Воображение – сложный психический процесс, во время которого происходит сравнение, анализ и комбинирование элементов прежнего опыта, и на основе такой комбинаторной деятельности рождаются уникальные образы, отсутствующие в реальности. Даже если мы воображаем что-то неоднократно виденное, то картинка в нашем мозгу будет все равно отличаться от оригинала.

Уровень оригинальности и новизны образов воображения бывает, конечно, разный, поэтому принято различать два вида воображения.

  • Репродуктивное отвечает за воссоздание элементов действительности по заданному образцу. Например, мы можем представить животное по описанию или архитектурное сооружение по чертежу. Насколько представление будет соответствовать реальности, зависит от силы нашего воображения и имеющихся в памяти знаний.
  • Творческое воображение – это создание оригинальных образов, идей, проектов.

Воображение лежит в основе высшего познавательного процесса – творчества. Его определяют как создание нового. В отличие от других когнитивных процессов, творчество протекает не только на уровне сознания, но и в сфере практической деятельности. Можно сказать, что воображение становится творчеством, когда его образы воплощаются в реальности – пишутся книги и картины, создаются проекты и уникальные произведения искусства, делаются изобретения, строятся здания и т. д.

Именно творчество воплощает в жизнь результаты познавательного процесса, и это является основой развития человеческой цивилизации.

Речь

Мы привыкли считать речь средством коммуникации и не задумываемся о ее роли в познавательных процессах. А роль эта совсем немаленькая. Речь в познании выступает как знаковая функция сознания. Высшая форма мышления – логическое – протекает в речевой форме, его инструментами являются слова-понятия и другие абстрактные знаки.

Речь выполняет функцию организации и стимулирования мышления, поэтому если глухонемого человека не обучить специальному языку, то его умственные способности так и останутся на уровне 3-4-летнего ребенка.

Речь участвует даже в процессе восприятия. Для того чтобы осмыслить, «принять» в своем сознании воспринимаемый объект, мы должны его назвать, обозначить. А для того чтобы понять сложную проблему и найти ее решение, нужно эту проблему «проговорить», выразить непонятное через слова-знаки. Такова власть слова над нашим умом.

Внимание и память

Процесс познания можно представить в виде лестницы, восхождение по которой начинается с ощущений, затем переходит к восприятию, мышлению, воображению и завершается на вершине, которую представляет творчество. Но два когнитивных процесса стоят особняком. Это внимание и память. Они играют вспомогательную роль и существуют только в связи с другими процессами познания. Но с другой стороны, никакая разумная деятельность человека без них невозможна.

Внимание

Это концентрация сознания на внешних объектах и явлениях или на внутренних процессах. Чтобы воспринимать что-то, мы должны на этом сосредоточиться, а объекты, не попадающие в сферу внимания, нами просто не замечаются, то есть и не включаются в процесс познания.

Выделяют два основных вида внимания: произвольное и непроизвольное.

  • Непроизвольное внимание возникает само по себе, под воздействием специфических раздражителей. Такое сосредоточение независимо от нашего желания вызывают какие-то сильные, яркие, необычные объекты и явления или те, что имеют для нас значение, связаны с нашими интересами и потребностями.
  • Произвольное внимание – осознанная деятельность, направленная на поддержание сосредоточения на объектах, не вызывающих интереса. Значимость этих объектов обусловлена целями и задачами деятельности, а не их яркостью и необычностью. Например, чтобы сосредоточиться на сложном тексте учебника, надо приложить усилия. Произвольное внимание часто вызывает затруднение, поэтому необходимо развивать навыки осознанной концентрации.

В психологии внимание рассматривается и как динамическая сторона познания, и как его направляющая. Именно этот процесс определяет избирательность нашего сознания, причем не только в плане познания, но и в психической деятельности в целом. Внимание также связано с повышенной активностью различных центров головного мозга и делает любую нашу деятельность, в том числе познавательную, эффективной и продуктивной. А утрата способности к концентрации и сосредоточению, непроизвольная потеря внимания – это серьезное психическое заболевание.

Память

Вы уже знаете, что возникающие в процессе восприятия образы неустойчивы. Чтобы они сохранились и стали частью опыта и материалом для нашего мышления, необходима работа памяти. Так же как и внимание, она не является самостоятельным психическим процессом. Не существует памяти в чистом виде, вне, например, процессов восприятия, которое поставляет информацию, или мышления, которое работает с тем, что в памяти сохранено.

Весь наш опыт, в том числе и профессиональный, и чувственно-эмоциональный – это заслуга памяти. Но она выполняет и другие важные функции, не только формируя опыт, но и устанавливая связь между настоящим и прошлым. А утратив память, человек вместе с воспоминаниями и накопленным опытом теряет и собственную личность.

В памяти выделяют 4 взаимосвязанных процесса:

  • запоминание;
  • сохранение информации;
  • ее воспроизведение;
  • забывание.

Последний процесс тоже важен не только в сфере познания, но и для сохранения эмоционального равновесия человека.

Запоминание и сохранение данных тесно связано не только со всеми познавательными процессами, но и со сферой деятельности. Чтобы знания легче запомнились и дольше сохранялись, они должны быть включены в деятельность: повторение, осмысление, анализ, структурирование, использование в практике и т. д.

Память носит ассоциативный характер, то есть эффективное запоминание происходит через установление связи (ассоциации) с уже имеющейся у нас информацией. Из этого следует очень интересный и важный вывод: чем больше мы знаем, тем легче запоминаем новое.

Таким образом, познавательные процессы – это сложная система психических явлений, которые обеспечивают полноценное существование человека и его взаимосвязь с окружающим миром.

Тренируем познавательные процессы. Налоги & бухучет, № 72, Сентябрь, 2019

Внимание. Суть этого познавательного процесса — в сосредоточении на тех или иных реальных или идеальных объектах. Как о нем позаботиться? Прежде всего не забывать давать своим познавательным процессам в целом отдыхать и расслабляться. Постарайтесь больше спать, не требуйте от себя внимания к вещам, которые не считаете важными. Вообще не принуждайте себя быть долго внимательным там, где вам это неприятно, выбирайте информацию, прежде чем попытаться сосредоточиться на ней, вникнуть в нее. Кроме того, предлагаем вам щепотку простых упражнений, направленных на развитие внимания. Это может быть, к примеру, обратный счет через три про себя. Считайте: 200, 197, 194, 191 и т. д. … Но одним из самых эффективных упражнений, по крайней мере на скромный вкус автора, является визуализация сложного предмета. Этот опыт был разработан в рамках психосинтеза Р. Ассаджиоли. Постарайтесь представить во внутреннем плане золотой треугольник. Не позволяйте ему пропадать из-под внутреннего взора. Рассматривайте его во всех подробностях, вращайте в разных проекциях. Чем дольше вы способны удерживать такой визуализированный, воображаемый предмет перед внутренним взором, тем более развитым будет ваше внимание.

Память. Обеспечивает сохранение и воспроизведение информации. Что сделать, чтобы помочь этому процессу работать? Так как важную роль в процессах запоминания играет лимбическая система, а она же ответственна и за наши с вами эмоции, один из самых простых способов что-то запомнить — установить связь между тем, что вы пытаетесь заучить, и тем, что вызывает у вас сильные приятные или неприятные переживания. К примеру, хотите вы запомнить английское слово «lazy», которое означает по-русски «ленивый». Когда будете заучивать это слово, представьте себе яркий образ Обломова, лежащего на диване, который вызывает презрение и смущает своим бездействием. Вообще, для тренировки памяти, выполняющей важные функции интеграции разнородного опыта человека, крайне важным является установление ассоциаций, связей между самыми разными сферами этого опыта. Важно помочь нашей памяти эти самые связи образовывать. Запомнить номер мобильного телефона довольно сложно, но бывает полезно. Как этого добиться? Воспользуйтесь уже существующим или придумайте свой собственный значимый стишок, к примеру, такой: «Вначале было ничего, потом шесть лет мне было хорошо, и шесть еще училась в школе, а к ним четыре пишем тоже, я сестрам трем была верна, с одним лишь мужем проводила время, а в 20 лет я полетела к подруге, что в квартире 33 жила». Какой номер телефона скрывается за этим стишком? А вот такой: 066-431-20-33. В этом стишке героиня связывает важные, эмоционально заряженные подробности своего личного опыта с обычными цифрами. И вот этот номер уже очень сложно забыть. В общем, хотите натренировать память? Тренируйте связи! Ну только не межличностные, а нейронные… ☺

Мышление. Этому прекрасному процессу, который позволяет нам решать самые разнообразные задачи, обеспечивая обобщенное отражение мира, в последнее время уделяют совсем мало внимания. «Не сезон для мысли», цитируя Пятигорского, говорил академик Зинченко о советском времени. Эх, это вы, Владимир Петрович, еще не видели людей со смартфонами и Интернетом всюду, куда бы они ни пошли, даже в туалете. Вот уж «не сезон…» прогрессирует. Как же позаботиться человеку о своем мышлении сегодня? Прежде всего развивайте его критичность. Услышали что-то где-то от кого-то, спросите себя, зачем вам это рассказали, на какой эффект рассчитывал рассказчик, к какому поведению вас подталкивает. Но и о базовой функции обобщения не забывайте. Хороший метод тренировать нестандартные обобщения, лежащие в основе креативности, — аналогия. Возьмите два, казалось бы, вообще никак не связанных объекта: эффективное планирование рабочего дня и окно. Выделите свойства окна: прозрачность, свобода, рамки, свежий воздух. Перенесите свойства окна на эффективное планирование рабочего времени. Может получиться довольно забавный, но в то же время полезный и интересный результат. Ваш план рабочего дня не должен включать в себя слишком много задач, только тогда его можно будет назвать прозрачным. Кроме того, чтобы была свобода, важно оставлять какую-то часть рабочего времени вообще незанятой. В то же время важны рамки, события с понятной длительностью, вокруг которых и будет строиться ваш рабочий день. Свежий воздух означает, что нужно оставлять время на прогулки. Вот так прием аналогии позволяет не только тренировать собственное мышление, но и находить необычные и нетривиальные решения сложных задач.

Воображение. Как познавательный процесс воображение позволяет нам создавать представления объектов, которые мы никогда не воспринимали ранее. Понятно, что в зависимости от специфики это могут быть визуальные, аудиальные и другие представления. Самое главное — вы не видели, не щупали, не нюхали и не слышали того, что придумали, отдельные части, может, и воспринимали, но вот целостный новый образ родила ваша чудесная светлая головушка. Что можно сделать, чтобы развить и поддержать свою воображалку? Одним из чудных, а главное — забавных, воображенческих приемов является агглютинация. Классическим ее примером из учебника по психологии является кентавр, т. е. древнегреческий человек, занятый тренировкой воображения, взял человека и лошадь и склеил их в своем воображении. В итоге появился он, человекоконь или конечеловек, читай: кентавр. Вот поупражняйте свое воображение, «склеивайте» самые разные объекты действительности. Задача — как можно четче, детализированнее представить новый объект-гибрид именно во внутреннем плане. Это позволит вам развить креативность, быстрее находить неожиданные решения повседневных сложностей, а кроме того, сформирует особое чувство юмора.

Итак, время заканчивать! Надеемся, что это заметка поможет вам немножко позаботиться о собственных инструментах познания мира, ведь от них слишком многое зависит. Держите их в чистоте, тепле, будьте с ними осторожны!

Психология познавательных процессов

Ощущение, восприятие,
мышление служат неразрывными частями
единого процесса отражения действительности.
В психологической структуре личности
важное место занимает познавательная
сфера, которая включает в себя такие
процессы, как ощущение, восприятие,
память, мышление, воображение, внимание.
Каждый их перечисленных психических
процессов выполняет свои особенные
познавательные функции.

Ощущение

Ощущением называется
процесс психического отражения
конкретных, отдельных свойств, качеств,
сторон предметов и явлений материальной
действительности, воздействующих на
органы чувств в данный момент, в форме
особых субъективных образований. Через
ощущения нам представлены физико-химические
свойства окружающего мира и даже
собственного тела. Ощущения как
субъективные образования возникают на
основе аналогичного по названию
психофизиологического процесса.

Для возникновения
ощущений необходимо прежде всего наличие
воздействующих на органы чувств предметов
и явлений реального мира, которые
называются в этом случае раздражителями.
Воздействие раздражителей на органы
чувств называется раздражением.
Возбуждение систем нервных клеток при
обязательном участии клеток коры
головного мозга и дает ощущение.

Физиологическая
основа ощущений – сложная деятельность
органов чувств. И.П. Павлов назвал эту
деятельность анализаторной, а системы
клеток, наиболее сложно организованных
и являющихся воспринимающими аппаратами,
которые непосредственно осуществляют
анализ раздражений – анализаторами.

Анализатор
характеризуется наличием трех
специфических отделов: периферического
(рецепторного), передающего
(проводникового) и центрального
(мозгового).

Периферический
отдел – все органы чувств (глаз, ухо,
нос, кожа), а также специальные рецепторные
аппараты, расположенные во внутренней
среде организма (в органах пищеварения,
дыхания, в сердечно-сосудистой системе,
в мочеполовых органах).

Человек имеет
довольно много всевозможных органов
чувств и соответствующих им ощущений.
Они отличаются друг от друга таким
важным свойством, как модальность.
Модальность – это специфическая
субъективная окраска, которая характерна
для каждого ощущения. В зависимости от
модальности различают следующие группы
ощущений: зрительные, слуховые,
осязательные, обонятельные, вкусовые,
болевые, двигательные, органические,
статические и вибрационные. Охарактеризуем
их:

  1. Зрительные
    ощущения

    возникают в результате воздействия
    световых лучей (электромагнитных волн)
    на сетчатку глаза, являющуюся рецептором
    зрительного анализатора. Свет воздействует
    на находящиеся в сетчатке светочувствительные
    клетки двух типов – палочки и колбочки,
    названые так за их внешнюю форму;

  2. Слуховые ощущения
    (дистантные). Благодаря этому виду
    ощущений человек способен слышать
    речь, имеет возможность общаться.
    Раздражители – звуковые волны. Слуховые
    ощущения отражают высоту звука,
    громкость, тембр. Все слуховые ощущения
    можно свести к трем видам – речевые,
    музыкальные, шум.

  3. Кожные ощущения
    (контактные)
    .
    В кожных покровах имеется несколько
    анализаторных систем: тактильная
    (ощущения прикосновения),
    температурная(ощущение холода и тепла),
    болевая. Тактильные ощущения руки,
    объединяясь с мышечно-суставной
    чувствительностью, образуют осязание.
    Осязание представляет собой специфическую
    человеческую, выработавшуюся в труде
    систему познавательной деятельности
    руки. Температурные ощущения связаны
    с регулированием теплообмена между
    организмом и окружающей средой.
    Распределение тепловых и Холодовых
    рецепторов на коже неравномерно.
    Наиболее чувствительно к холоду спина,
    наименее – грудь. Болевые ощущения
    сигнализирую организму о необходимости
    отдалиться от раздражителя и имеют
    ярко выраженный эмоциональный тон.

  4. Статистические
    ощущения

    сигнализируют о положении тела в
    пространстве. Рецепторы расположены
    в вестибулярном аппарате внутреннего
    уха. Резкие и частые изменения положения
    тела в пространстве могут провести к
    головокружению.

  5. Вибрационные
    ощущения
    .
    К слуховым ощущениям примыкает
    вибрационная чувствительность. У них
    общая природа отражаемых физических
    явлений. Вибрационные ощущения отражают
    колебания упругой среды. Этот вид
    чувствительности образно называют
    «контактным слухом». У человека
    вибрационная чувствительность подчинена
    слуховой и зрительной. Специальных
    вибрационных рецепторов и человека не
    обнаружено.

  6. Обонятельные
    ощущения

    (дистантные) отражают запахи окружающих
    предметов. Органы обоняния – клетки
    верхней части носовой полости.

  7. Вкусовые
    ощущения
    (контактные)
    вызываются действием на вкусовые
    рецепторы веществ, растворенных в слюне
    или воде. Вкусовые рецепторы – вкусовые
    палочки, расположенные на поверхности
    языка, глотки, неба – различают ощущения
    сладкого, кислого, соленого и горького.

Особое место и
роль в жизнедеятельности человека
занимают интероцептивные (органические)
ощущения. Они возникают от рецепторов,
расположенных во внутренних органах и
сигнализируют о функционировании
последних. Эти ощущения образуют
органическое чувство (самочувствие)
человека.

В зависимости от
функционального назначения ощущения
подразделяются на три группы:
экстероцептивные, интероцептивные и
проприоцептивные. Рецепторы могут
находиться непосредственно на поверхности
тела (экстероцепторы) и во внутренних
органах и тканях (интероцепторы).
Промежуточное положение занимают
проприоцепторы, которые служат для
ощущения движения и положения органов
тела, а также участвуют в определении
свойств, качеств объектов, в частности
при осязании их рукой находящиеся в
мышцах и связках. Таким образом,
периферический отдел анализатора
выполняет роль воспринимающего аппарата.
Рецепторы имеют очень жесткую специализацию
в том плане, что каждый из них способен
реагировать только на определенные
физико-химические свойства ощущаемых
предметов и явлений.

Ощущения обладают
некоторыми важными свойствами, знание
которых имеет большое значение для
понимания многих жизненных ситуаций и
явлений. Кроме модальности к ним относятся
энергетические параметры, временные
характеристики, адаптация, сенсибилизация
и синестезия. Рассмотрим их более
подробно.

Для возникновения
ощущения необходимо, чтобы вызывающий
стимул достиг определенной величины.
Минимальная сила раздражителя, которая
вызывает едва заметное ощущение,
называется абсолютным
нижним порогом ощущений
.
Раздражители меньшей силы, которые не
вызывают возникновения ощущений,
называют подпороговым.
Нижний порог ощущений определяет уровень
абсолютной чувствительности
данного анализатора.

Максимальная сила
раздражителя, при которой еще возникает
адекватное действующему раздражителю
ощущение, называется абсолютным
верхним порогом ощущений.

Важнейшим свойством
ощущений является интенсивность.
Чем сильнее раздражитель, тем интенсивнее
возникающее ощущение.

Минимальное
различение между двумя раздражителями,
вызывающие едва заметное различение
ощущений, называется порогом
различения
.

Латентный период
– промежуток времени, через который
возникает ощущение. Изменение
чувствительности анализатора под
воздействием раздражителя называется
адаптацией.

Сенсибилизация
– это повышение чувствительности под
влиянием взаимодействия ощущений и
упражнений (развитие слуха у детей с
помощью упражнений). Ощущения одной
модальности могут изменяться под
влиянием раздражения других органов
чувств.

Это происходит в
результате взаимодействия
ощущений
(например,зрительная
чувствительность повышается под влиянием
некоторых обонятельных раздражителей).

ФГБНУ НЦПЗ. ‹‹Патология психической деятельности при шизофрении: мотивация, общение, познание››

Трудность раскрытия природы психических заболеваний обусловлена прежде всего чрезвычайной сложностью и опосредованностью связи между основными клиническими (психопатологическими) проявлениями болезней и их биологической сущностью. В этом отношении они, несомненно, «превосходят» все остальные заболевания человеческого организма. Психопатологические феномены в виде измененного поведения больных, их поступков, идей, высказываний и тому подобного представляют собой итоговое, результативное выражение нарушенного протекания сложной цепи мозговых процессов.

Опосредованность связи между клиническими проявлениями и биологической сущностью болезней диктует усиливающуюся во всем мире тенденцию к мультидисциплинарному изучению их, выражающую объективную необходимость «тащить» всю цепь, опосредующую эту связь. Поскольку клинические проявления представляют собой результативное выражение скрытых за ними нарушений сложных мозговых процессов, только на основании анализа этих проявлений нельзя раскрыть характер лежащих в их основе нарушений мозговой деятельности. Поэтому изучению подлежат процессы на всех уровнях сложности, исследуемые при помощи методов соответствующих наук: психологии, нейрофизиологии, биохимии, биофизики, генетики и т. д. Каждое звено изучения необходимо, но недостаточно для выяснения природы и механизмов развития психической патологии.

Наиболее ответственным в этой цепи является переход от клинических проявлений к их биологическим механизмам через изучение закономерностей нарушения психических процессов и свойств личности, что довольно долго с легкой руки эпигонов учения о высшей нервной деятельности у нас недооценивалось. Это нанесло серьезный урон отечественной психиатрии и медицине в целом.

Если психопатологические данные выявляют закономерности проявлений нарушенных психических процессов [136], то экспериментально-психологические исследования должны дать ответ на вопрос: как нарушены закономерности строения (протекания) самих психических процессов и свойств личности при той или иной патологии? Поэтому основная задача психологических исследований при изучении патологии психики — исследование психических процессов, психической деятельности и связанных с ними свойств личности.

Целесообразность, обоснованность исследования тех или иных конкретных видов психической деятельности определяются особенностями изучаемой болезни, известными психопатологическими данными о ней.

Рассматривая проблему нарушений психической деятельности при шизофрении, мы имеем в виду не все возможные и наблюдающиеся в течение болезни виды ее патологии, а те изменения, проявления которых отражаются в так называемых негативных изменениях, негативных симптомах болезни, относящихся к стойким, малообратимым изменениям личности, характерным для шизофрении. Сюда не относятся все те разнообразные нарушения мышления и восприятия, которые, развиваясь довольно быстро, характеризуясь динамичностью и, как правило, обратимостью (спонтанно или под влиянием терапии), возникают в связи с остротой состояния больных и наблюдаются в картине различных синдромов — кататонических, галлюцинаторно-параноидных, парафренных и т. д. Речь идет о тех изменениях психических процессов, психопатологические проявления которых, характеризуясь стойкостью (стабильностью или прогредиентностью) и входя в структуру различных синдромов, могут наблюдаться с самого начала болезни (даже до манифестных ее проявлений). Наиболее отчетливо выступают вне острых состояний, при непрерывном вялом течении процесса или в ремиссиях.

Одной из наиболее старых (но не устаревающих) проблем, обусловливающих значимость экспериментально-психологического исследования закономерностей изменения познавательных процессов, является проблема своеобразия негативных психопатологических проявлений мышления и восприятия при шизофрении. Тем общим, что объединяет большинство клиницистов, независимо от их взглядов на природу, сущность и течение шизофрении, является подчеркивание необычности, причудливости расстройств мышления при шизофрении, невозможность приложить к ним известную «мерку» слабоумия, которое встречается при других психических заболеваниях, в частности при органических поражениях мозга.

По мнению многих авторов, в отличие от патологии мышления при органических поражениях центральной нервной системы, когда одновременно нарушаются способности и операции воспроизведения, внимания, синтеза, абстрагирования и т. д., при шизофрении больные, иногда даже с грубым дефектом, могут неплохо выполнять некоторые виды довольно сложной мыслительной деятельности (счетные операции, решение конструктивно-пространственных задач, игра в шахматы и т. п.), демонстрируя при этом неплохую способность концентрации внимания и воспроизведения ранее усвоенного материала.

Эти клинические данные, «е давая сами по себе возможности понять характер нарушенного протекания процессов мышления, постоянно стимулировали и стимулируют исследователей к раскрытию сущности изменений познавательных процессов. И дело не только в субъективном желании и потребности понять этот странный. клубок особенностей, это парадоксальное сочетание, необъяснимое с точки зрения «нормальной психики» и не имеющее аналогий среди других известных видов ее патологии. Необходимость исследования закономерностей измененного протекания познавательных процессов, лежащих за этими проявлениями, диктуется более глубокими мотивами, связанными с положением о том, что эти изменения выражают то «особенное», то своеобразие патологии мозговой деятельности, которым, в частности, эта болезнь отличается от других психических заболеваний.

Другой мотив, определяющий интерес и объективную значимость изучения особенностей психической деятельности при шизофрении, связанных с негативными психопатологическими ее проявлениями, обусловлен значением самих этих проявлений (стойких, необратимых изменений личности) в общей клинической картине болезни. При всех успехах психиатрии «течения», при основополагающей роли критерия динамики (смены) синдромов, используемого для обнаружения стереотипов развития болезни (форм течения), психопатологическая характеристика негативных изменений психики три шизофрении остается на сегодня одним из клинических критериев, цементирующих понятие шизофрении и отграничивающих ее от других психических заболеваний.

Едва ли надо раскрывать значение выявления механизмов, углубления наших знаний о сути тех психопатологических проявлений, которые, являясь столь типичными, служат как объединению понятия шизофрении, так и отграничению его от других нозологических категорий.

Несмотря на то что еще со времен Е. Блейлера [172] расстройства мышления рассматривались как основной, первичный симптом шизофрении, на основе которого формировались вторичные симптомы заболевания, многие авторы, в том числе и сам Е. Блейлер, при анализе этой патологии выходили за рамки изучения собственно познавательных процессов. Так, М. О. Гуревич и М. Я. Серейский [40] полагали, что у больных шизофренией нарушается мышление при сохранности «предпосылок интеллекта», страдают не столько интеллектуальные способности, сколько умение пользоваться ими. При этом они исходили из принятого в функциональной психологии противопоставления интеллекта как совокупности изолированных способностей и мышления, сущность которого заключаются в специальной «интерпсихической активности», интегрирующей и регулирующей интеллектуальные функции. И. Берце [170], X. Груле [189] говорили о потенциальной сохранности интеллекта при шизофрении и снижении активности мышления как следствии снижения общей психической активности.

Факты, свидетельствующие о сохранности памяти у больных шизофренией при своеобразном изменении мышления, послужили основой для предположения ряда авторов о разобщении, отсутствии согласованности актуального мышления у этих больных с опытом прошлого. Причина такого разобщения усматривалась каждый раз в соответствии с общепсихологической теорией, которую разделял тот или иной исследователь.

Так, Е. Блейлер [15] считал, что отрыв мышления от опыта у больных шизофренией является следствием разрыхления ассоциаций, и это ведет к установлению ложных, не соответствующих опыту связей. Результатом такого «отрыва» является также и то, что эти больные лучше, чем здоровые, воспринимают отклонения от обычного и могут проводить идеи, которые здоровым представляются немыслимыми. Е. Блейлер высказал предположение, что такие черты шизофренического мышления, как склонность к новому, необычный ход мышления, свобода от традиций при отсутствии грубого разрыва ассоциаций, должны благоприятствовать продуктивности в области искусства.

Другие авторы [169—171; 189] пытались объяснить разобщение мышления больных шизофренией с опытом прошлого, исходя из противопоставления продуктивного и репродуктивного мышления. Они говорили о нарушении продуктивного мышления у больных шизофренией при сохранной репродуктивной деятельности. «Разобщение мыслительного задания с опытом прошлого» является следствием «гипотонии сознания» [170]. Это снижение ведет в конце концов от «активной продукции к голой репродукции… Вместо мыслящей переработки содержания опыта выступает слепая игра форм мышления». По Берингеру, суждения больных шизофренией каждый раз строятся заново вне обычного материала мышления, задача не решается в плане имеющегося опыта и знаний. Причину такого разобщения автор видит в недостаточности «интенциональной дуги».

Основанный на противопоставлении продуктивного мышления репродуктивному вывод о неспособности больных шизофренией к продуктивной деятельности [169; 189; 94] противоречит известным фактам о сохранной способности этих больных к выполнению определенных видов мыслительной (а не чисто репродуктивной) деятельности: математического мышления, игры в шахматы, конструктивной деятельности и т. д. Эти же факты не дают основания для столь категорического вывода о разобщении актуального мышления с опытом прошлого. Такое разобщение сделало бы невозможной всякую продуктивную деятельность у больных шизофренией.

Практически все исследователи, разрабатывавшие проблемы шизофренического дефекта, и в дальнейшем опирались на эти данные, свидетельствующие о своеобразии нарушений психики у больных шизофренией. В качестве основных характеристик шизофренического дефекта выделялись прежде всего аутизм (отгороженность больного от других людей, погруженность в свой внутренний мир, потеря контакта с окружающими), эмоциональное обеднение, снижение психической активности. Большинство авторов особо подчеркивают наличие диссоциации на разных уровнях психической деятельности, как на уровне мышления, так и в более широком плане, парциальность отмечается и в эмоциональной жизни в распределении интересов и направленности личности. Указанные черты образуют то особое качество, которое проявляется при любом синдромальном «оформлении» клинической картины шизофрении. Это своеобразие на разных этапах изучения шизофрении обозначалось по-разному: как «схизис», «ослабление интенции», «дискордантность», «изменения личности». Это качество особенно явно выступает при ослаблении остроты состояния— в ремиссии, на этапах вялого, спокойного течения или в исходах болезни. Многие авторы связывают специфику проявлений шизофренического дефекта в первую очередь с личностными изменениями, нарушением структуры личности (дисгармония личностного склада [135], деформация структуры личности [196], дискордантность личности [183], а наличие псевдоорганических особенностей некоторые из них отмечают лишь при углублении дефекта.

Другой подход к рассмотрению шизофренического дефекта недоучитывает его специфику, поскольку к основным его проявлениям относится редукция энергетического потенциала [179], а также астенические и псевдоорганические расстройства. Изменения в сфере личности, эмоций, мышления вообще не рассматриваются в этом случае как признаки дефекта, поскольку они обратимы и включаются в дефект вторично.

В последние годы в систематике шизофренического дефекта наметилась тенденция рассматривать его как «политетический», имеющий сложную структуру, включающую как псевдоорганические нарушения, так и шизоидные изменения личности [167]. В. Ю. Воробьевым [26] была сформулирована гипотеза об «интеграционной» природе шизофренического дефекта, сочетающем как шизоидные, так и псевдоорганические изменения. Согласно этой концепции при медленном темпе течения заболевания на первый план выступают шизоидные изменения личности, которые завершаются формированием дефекта типа «фершробен». При прогредиентном течении шизофрении в структуре дефекта преобладают псевдоорганические расстройства, а личностные нарушения формируются по типу дефицитарных шизоидов. Интеграция двух тенденций в развитии единого дефекта позволила объединить две крайние точки зрения в трактовке шизофренического дефекта, по-разному оценивающие его специфику.

Для психологического анализа такого сложного и противоречивого явления, как патология психической деятельности при шизофрении, необходимо рассмотреть все имеющиеся клинические и экспериментальные данные с позиций современной психологической науки, используя ее новые теоретические и методологические подходы.

Наибольшее число экспериментальных работ было посвящено изучению познавательных процессов при шизофрении (мышлению, восприятию). Многие из них велись и ведутся до сих пор в русле традиционного анализа соотношения уровней когнитивных процессов — чувственно-конкретного и абстрактного [29; 190; 185; 222; 181; 210; 235]. На этом пути было получено большое число противоречивых фактов, одни из которых свидетельствовали о преимущественно «конкретном» характере мышления больных шизофренией, другие, напротив, о «сверхабстрактности» этих больных. Ряд исследований, проведенных в плане сопоставления двух уровней мышления, не подтвердили как вывода о конкретности мышления больных шизофренией, так и противоположного вывода об абстрактном характере мышления этих больных. Авторы этих исследований, используя различные тесты на классификацию предметов и формирование понятий, отмечают необычность обобщений больных шизофренией.

Таким образом, результаты исследований, ведущихся в плане анализа уровней мышления, свидетельствуют о неадекватности такого подхода для выявления патологии мышления, специфичной для больных шизофренией. Бесперспективность указанного направления все более осознается многими прежними ее сторонниками.

Другая линия исследований психических процессов была связана с выявлением фактов и механизмов так называемых «сверхвключений» при шизофрении. Этот термин был введен Н. Камероном [173; 174; 175], который в своих работах подчеркивал существенное отличие мышления больных шизофренией от детского мышления, с одной стороны, и от нарушений мышления, наблюдаемых при органических заболеваниях центральной нервной системы,— с другой. Автор характеризует мышление больных как «сверхвключающее», т. е. больные при решении различных задач привлекают избыточное количество категорий или, как это обозначалось впоследствии, информации. Это явление Камерон связывал с нарушением межличностных отношений, подчеркивая тем самым роль социальной детерминации этой патологии.

В дальнейшем исследования патологии психической деятельности велись главным образом в рамках когнитивного направления. Суть его состоит в фиксации постбихевиористских ориентации психологии, включающей в свой предмет совокупность познавательных процессов (восприятие, память, мышление, представление). В качестве ведущей детерминанты поведения здесь полагается не стимул, а знание окружающей человека действительности, конечной целью его является анализ закономерностей организации и функционирования внутренних репрезентаций среды.

Исследования когнитивной ориентации шли в двух направлениях. Первое основывалось на информационном подходе к анализу психических явлений и психической патологии; второе, не ограничиваясь анализом собственно когнитивных процессов, ставило вопрос о влиянии на эти процессы межличностных отношений.

Факты сверхвключений в познании при шизофрении были широко описаны и в разных исследованиях часто получали весьма неоднозначную интерпретацию. Так, в работах канадского исследователя Т. Вековича и его сотрудников [247] эти явления были интерпретированы с позиций известной и широко распространенной в настоящее время селективной теории американского психолога Дж. Брунера [22]. Наличие сверхвключений в мышлении больных шизофренией связывалось с их неспособностью к удержанию установки [234] или с невозможностью противостоять эмоциональным стимулам [242]. Дальнейшие исследования проблемы сверхвключающего познания связаны как с уточнением самого понятия, так и с усовершенствованием методов его изучения [177].

Направление исследований, связанных с изучением сверхвключений при шизофрении, представляется продуктивным прежде всего в отношении выявления фактов, отражающих своеобразие патологии мышления при шизофрении по сравнению с другими видами нарушений мышления. Эти факты свидетельствуют о расширении у больных шизофренией объема информации, круга свойств и отношений, включаемых в процесс мышления. Несмотря на многочисленные попытки дать разные интерпретации этих фактов, истинные психологические механизмы этой патологии остаются невыясненными. Полученные данные либо анализируются с позиций теории информации, либо предпринимаются попытки их интерпретации с позиций разных физиологических теорий. При этом собственно психологические закономерности патологии познавательной деятельности не являются предметом анализа.

Второе направление исследований, связанных с когнитивной ориентацией, ведется в русле психодинамической концепции, подчеркивающей ведущую роль средовых воздействий (в первую очередь внутрисемейных отношений) на формирование патологии психических процессов. Наиболее активно эти работы проводятся в США (Национальный институт психического здоровья, Йельский университет и др.). Эти исследования направлены на изучение семей, имеющих шизофренического потомка [206; 226; 248; 249].

Включение в исследование родителей и их потомков предполагало возможность поиска общих особенностей психики, с этой целью определялся познавательный стиль тех и других. В этих работах подчеркивалась ведущая роль средовых, внутрисемейных отношений в формировании как патологии психики, так и самой шизофрении.

Однако в настоящее время все более утверждается мнение о том, что нарушение семейных отношений является необходимым, но недостаточным условием для развития шизофрении и формирования особого познавательного стиля, который рассматривается в качестве «основной патологии» при шизофрении [186], т. е. в развитии данной патологии допускается влияние и других факторов, в частности генетического и конституционального. В этом плане ведутся работы с использованием близнецового материала [216].

Область изучения познавательных стилей лежит на стыке психологии познавательных процессов и психологии личности. Интерес к ней, явно обозначившийся в американской психологии в начале 50-х годов, свидетельствует об осознании того факта, что изучение только общих закономерностей, свойственных всем людям, не может удовлетворять психолога. Не менее важным является вопрос об индивидуальных особенностях познавательной деятельности. Таким образом, изучение познавательных стилей явилось необходимым дополнением к исследованию общих механизмов познавательной деятельности. Познавательный стиль рассматривается как особенность познавательных процессов (в первую очередь восприятия и мышления), которая устойчиво проявляется у человека в различных ситуациях, при решении разных задач. Следует подчеркнуть, что здесь речь идет о стилистических особенностях познавательной деятельности, изучаемых независимо от ее содержания.

Безусловным достоинством этого подхода являются выход за пределы исследования собственно когнитивных процессов, изучение их личностного аспекта. Однако само понятие «нарушение когнитивного стиля» основано на рассмотрении конгломерата различных видов патологических реакций и процессов без анализа их внутренних взаимосвязей как отражения единой системы.

Важное место в современных исследованиях занимают вопросы о роли социального опосредования психической деятельности. В них затрагивается широкий круг проблем, в частности, связанных со способностями больных шизофренией к генерированию идей и принятию решений в интерперсональных проблемных ситуациях, к решению межперсональных проблем [220]. Было показано, что больные шизофренией по сравнению со здоровыми людьми имеют менее сложные и дифференцирующие личностные конструкты. Рядом авторов исследовалось влияние социального подкрепления и социальных оценок на поведение больных шизофренией. Результаты исследований показали меньшую подверженность больных социальному подкреплению и снижение роли социальных оценок, что, безусловно, оказывает влияние и на качество межперсональных отношений и функционирования. Для его изучения создаются различные теоретические модели. Однако отдельные компоненты, входящие в структуру межперсонального функционирования, как правило, изучаются изолированно друг от друга, а не в единой системе [245].

Целостную картину особенностей социального поведения больных шизофренией, включающую и мотивационный, и регуляторный, и поведенческий компоненты, можно получить лишь при реализации деятельностного подхода в исследовании, предполагающего изучение больных в реальной деятельности, в процессе их «живого» взаимодействия с окружающими.

Деятельностный подход к анализу психических явлений разрабатывается в отечественной психологии, в его основе лежат труды С. Л. Рубинштейна [123], А. Н. Леонтьева [77]. Суть его составляет положение о том, что психическое формируется и реализуется в деятельности человека посредством сложного взаимодействия внешних и внутренних условий.

С. Л. Рубинштейн раскрыл принцип индивидуализации личности как избирательность внутреннего по отношению к внешнему, способность внутреннего преобразовывать внешнее, опосредовать его и объективировать. Развивая далее эти положения, К. А. Абульханова-Славская [2] подчеркивает принципиальное значение этого метода в построении теории личности и в разработке ее типологии. Особенность такого подхода состоит в том, что этот метод не предполагает набора черт личности, а выявляет движущие силы ее активности, соотносит их с социальными потребностями, с общественными движущими силами. Часто в социальной психологии разрываются внутренняя активность личности и ее социальные позиции, динамика усматривается только в смене ролевых позиций, в их исполнении, не затрагивающем внутренней активности личности. Диалектический принцип — внешние причины действуют через внутренние условия — фиксирует не факторное совпадение тех или иных особенностей личности с теми или иными общественными процессами, а причинные способы связей внешних и внутренних тенденций, реализуя принцип анализа личности через ее жизнедеятельность. Организация жизни личностью осуществляется при одновременном встречном процессе регуляции со стороны общества и на основе саморегуляции. Одной из форм активности, которая может по праву считаться движущей силой личности, является ее направленность.

Личностный подход помогает преодолеть разрыв между рассмотрением мышления как интеллекта, с одной стороны, и когнитивного отношения к миру — с другой. Предметом первого является решение проблем и задач, предметом второго — познание социального мира. Соответственно механизмы интеллекта как творчества и решения проблем—одни, механизмы когнитивного отношения к миру — другие. Как отмечает К. А. Абульханова-Славская [3], выявить единство и различие двух областей знаний, развивающихся сегодня обособленно, возможно только через анализ личности. Преобладание в когнитивном отношении проблемного аспекта, способность преодолеть установочность мышления и т. д. зависят не только от интеллектуального потенциала личности, ее креативности, но и от ее социально-психологической позиции, перехода к выделению универсального и общезначимого. Если личность стоит на общезначимых позициях, ее мышление не монологично, а диалогично, объект рассматривается одновременно с разных позиций; ее установки, когнитивные схемы носят более всеобщий характер по сравнению с личностью, занимающей эгоцентрическую позицию.

Основой, определяющей рассмотрение психики человека в целом, является личность в единстве ее исходных побуждений и мотивов, ее направленности и конечных целей. Задачей психологической. науки является выделение отдельных компонентов и раскрытие структурных взаимосвязей внутри этого единства. Этот подход развивался в целом ряде исследований советских психологов. В патопсихологии такой личностный подход осуществлялся прежде всего в трудах Б. В. Зейгарник [46—50].

Б. В. Зейгарник указывала на два возможных пути в исследовании патологии личности: более прямого — наблюдения за поведением и реакциями больного в ситуации эксперимента наряду с анализом данных историй болезни и опосредованного выявления изменений личности с помощью эксперимента, например при исследовании познавательных процессов, поскольку познавательные процессы не существуют изолированно от установок личности, ее потребностей, эмоций. Она явно отдавала предпочтение методам, реализующим деятельностный подход по сравнению с использованием анкет, опросников и т. д. Такой деятельностный подход реализовался в экспериментальных исследованиях путем изучения системы мотивов у больных [49; 51].

Категория синдрома, синдромальный психологический анализ нарушений психической деятельности являются центральным моментом настоящей работы.

Вслед за А. Р. Лурия [82], исследовавшим больных с локальной (очаговой) патологией головного мозга, нами с конца 60-х годов разрабатывается и применяется синдромный психологический подход при изучении природы психических болезней [111; 112; 114; 115]. Онтологическую основу синдрома составляет всякое патологическое состояние организма, обусловливающее изменение комплекса (системы) взаимосвязанных функций и процессов.

Продолжая эту линию исследований применительно к анализу патологии психической деятельности у больных шизофренией, мы рассматриваем нарушение мотивации в структуре основного патопсихологического синдрома. Он представляет собой систему нарушенных психических процессов и свойств, составляющих психологическую основу негативных изменений психики при шизофрении (аутизм, снижение психической активности, эмоционального изменения и др.). Задачей исследования являются выделение отдельных компонентов внутри этой единой системы и анализ их взаимосвязей. Определение ведущих компонентов в структуре психологического синдрома позволит рассмотреть его разновидности.

Гипотеза исследования: ведущим компонентом патопсихологического синдрома, определяющего специфику шизофренического дефекта (всех его разновидностей), является нарушение потребностно-мотивационных характеристик психической деятельности. Они включают систему потребностей, в первую очередь потребность в общении, характеристики психической активности, определяемые потребностями, и эмоционально-волевые процессы.

Нарушение исполнительского компонента регуляции — средств осуществления деятельности (способности, операции, способы действий, навыки, умения и т. д.) — вторично и зависит от уровня снижения потребностно-мотивационных характеристик психики.

Гипотеза и основные задачи определили методические приемы исследования, предполагающие включение испытуемых в виды деятельности, различающиеся по структуре, содержанию, сложности, по степени социального опосредования, выполнение которых связано с разными уровнями регуляции.

Согласно сформулированной гипотезе особое значение имело введение в ситуацию эксперимента разного рода мотивирующих стимулов. Это позволяло обнаружить скрытые, резервные возможности испытуемых, которые вследствие снижения мотивации оставались у них нереализованными. Вместе с тем сам факт возможности повышения уровня деятельности под влиянием мотивирующих стимулов мог бы стать наиболее прямым доказательством мотивационной природы снижения уровня социальной регуляции деятельности.

Существенной особенностью исследования явился принцип клинической определенности изучаемой группы больных. Недооценка значения четкой клинической дифференциации больных в рамках шизофрении является наиболее распространенной ошибкой большинства психологических исследований данной проблемы, как отечественных, так и зарубежных. Неоднородность обследуемых больных не позволяет выявить действительных закономерностей нарушения психических процессов, так как при разных вариантах болезни эти закономерности могут быть различны. Необходимость клинической дифференциации диктуется направленностью исследования на изучение изменений психических процессов, лежащих в основе негативных психопатологических проявлений болезни.

Нами исследовались различные возрастные группы больных непрерывной и приступообразной шизофренией в сопоставлении с соответствующими возрастными группами здоровых испытуемых. Общей клинической чертой исследованных больных являлось наличие в разной степени выраженных негативных симптомов при практическом отсутствии продуктивной симптоматики в период исследования: больные, как правило, исследовались в состоянии ремиссии.

Познавательные процессы | Психология Вики

Оценка |
Биопсихология |
Сравнительный |
Познавательная |
Развивающий |
Язык |
Индивидуальные различия |
Личность |
Философия |
Социальные |
Методы |
Статистика |
Клиническая |
Образовательная |
Промышленное |
Профессиональные товары |
Мировая психология |


Когнитивная психология:
Внимание ·
Принимать решение ·
Обучение ·
Суждение ·
Объем памяти ·
Мотивация ·
Восприятие ·
Рассуждение ·
Мышление —
Познавательные процессы
Познание —
Контур
Индекс


Когнитивные процессы (также известные как психических функций или Психические операции ) — это термины, которые часто используются взаимозаменяемо (хотя и не всегда правильно, поэтому термин когнитивный имеет тенденцию иметь определенные значения — см. Когнитивный, когнитивный и когнитивный), которые выделяют такие функции как:

  • Внимание
  • Понимание
  • Принятие решения
  • Решение
  • Память
  • Обучение
  • Восприятие
  • Рассуждения
  • Решение проблем

Итак, когнитивные процессы — это процессы, участвующие в познании, приобретении, обработке и использовании знаний и информации.

Дополнительные процессы включают:

  • Размещение
  • Ассимиляция
  • Ассоциативные процессы
  • Разделение на части
  • Классификация
  • Когнитивная предвзятость
  • Когнитивная оценка
  • Когнитивная дискриминация
  • Когнитивный диссонанс
  • Когнитивное обобщение
  • Когнитивное посредничество
  • Когнитивный стиль
  • Понимание
  • Концентрация
  • Формирование концепции
  • Концептуальное смешение
  • Творчество
  • Дневной сон
  • Принятие решения
  • Защитные механизмы
  • Фэнтези
  • Идея
  • Воображение
  • Самоанализ
  • Интуиция
  • Магическое мышление
  • Психическое вращение
  • Метапознание
  • Именование
  • Решение проблем
  • Руминация
  • Схема
  • Семантическое обобщение
  • Сексуальная фантазия
  • Социальное познание
  • Мышление
  • Подавление мыслей
  • Транспонирование
  • Бдительность
  • Воля

Эти процессы вызывают познания, продукты познания, которые включают:

  • Отношения
  • Убеждения
  • Концепции
  • Заблуждения
  • Ожидания
  • Ложные убеждения
  • Галлюцинации
  • Изображения
  • Insight
  • Преднамеренность
  • Идеи
  • Иррациональные убеждения
  • Мысли
  • Искусственный интеллект
  • Познание
  • Когнитивная оценка
  • Когнитивный диссонанс
  • Когнитивные карты
  • Скорость когнитивной обработки
  • Когнитивная психология
  • Когнитивный стиль
  • Концептуальный темп
  • Конфабуляция
  • Разрешение конфликтов
  • Коннекционизм
  • Декларативные знания
  • Эффект генерации (обучение)
  • Хранение информации о человеке
  • Обучение
  • Стратегии обучения
  • Память
  • Психическое событие
  • Разум
  • Нейрокогнитивные
  • Процедурные знания
  • Опрос
  • Тестирование реальности
  • Пространственная способность
  • Стратегии
  • Словесные ассоциации
v · d · e Когнитивные процессы
Познание

Осведомленность · Когнитивный диссонанс · Понимание · Сознание · Воображение · Интуиция

Восприятие

Амодальное восприятие · Цветовое восприятие · Глубинное восприятие · Визуальное восприятие · Восприятие формы · Тактильное восприятие · Речевое восприятие · Восприятие как интерпретация itch · Числовое значение восприятие · Гармоническое восприятие · Социальное восприятие

Память

Кодирование · Хранение · Вызов · Консолидация памяти

Другое

Внимание · Высшая нервная активность · Намерение · Обучение (память) · Умственная усталость · Набор (психология) · Мышление · Волна

Границы | Подход когнитивного моделирования к формированию стратегии при динамическом принятии решений

Введение

Бэккантри-лыжники (и сноубордисты) стремятся получить уникальные ощущения от катания на лыжах или сноуборде по покрытым снегом горам, рисуя первую линию на свежевыпавшем снегу.Прежде чем принять решение о спуске по тому или иному горному склону, они проверяют снежный покров, температуру и ветровые условия, чтобы избежать схода лавины. Часто ни одна характеристика снега не имеет решающего значения, но их сочетание может изменить условия безопасного катания. Решение продолжить движение по склону часто пересматривается в зависимости от обратной связи со снегом (например, обрушивающийся снег, торможение на снегу или хороший порошковый снег) и предыдущего опыта.

Описанный сценарий дает хороший пример сложного познания.Комплексное познание (Knauff and Wolf, 2010) исследует, как различные умственные процессы влияют на планирование действий, решение проблем и принятие решений. Термин «психические процессы в сложном познании» включает не только когнитивные, но и мотивационные аспекты. Натуралистическое исследование процесса принятия решений исследует, как решения принимаются «в дикой природе». Реальные решения, принимаемые людьми с определенным опытом, исследуются в контексте ограниченного времени, противоречивых целей, динамически меняющихся условий и источников информации различной надежности.

Такие сложные ситуации включают в себя дополнительные аспекты, которые невозможно охватить все вместе при изучении сложного познания. Тем не менее, исследователи должны стремиться к описанию, пониманию и предсказанию человеческого поведения во всей его сложности.

Модель, расположенная в когнитивных архитектурах, может моделировать несколько параллельных процессов, тем самым фиксируя многогранные психологические явления и делая прогнозы, иногда даже для сложных задач. Тем не менее, разработка таких моделей требует пошаговой процедуры для выделения различных влияющих факторов.В нашем примере с лыжным спортом сначала необходимо разработать и протестировать модель основного процесса принятия решений (например, на основе изучения категорий на основе характеристик снега и обратной связи) лыжника бэккантри. Впоследствии этот подход может быть расширен с помощью подходов к моделированию других процессов, влияющих на решение (например, мотивации), для прогнозирования принятия решений в естественных условиях.

Чтобы приблизиться к общей цели понимания познания в целом, изучение динамического принятия решений с помощью когнитивных архитектур представляет собой шаг в правильном направлении.При динамическом принятии решений решения не считаются фиксированными, но могут быть изменены поступающей информацией. Таким образом, рассматриваются не только отдельные аспекты принятия решений, такие как влияние внимания, но и факторы окружающей среды, которые дают обратную связь о действии или приводят к серьезным изменениям, требующим адаптации к новым условиям.

Однако в реальных решениях на наш будущий выбор и нашу обработку результатов решений влияет обратная связь из окружающей среды. Это интерактивный взгляд на процесс принятия решений, называемый динамическим принятием решений (Gonzalez, 2017), примером которого является приведенный выше сценарий.Согласно Эдвардсу (1962), динамическое принятие решений определяют три аспекта. Во-первых, с течением времени предпринимается ряд действий для достижения определенной цели. Во-вторых, действия зависят друг от друга. Таким образом, на решения влияют предыдущие действия. В-третьих, и это наиболее трудно исследовать, изменения в окружающей среде происходят в результате этих действий, но также и спонтанно (Edwards, 1962). Согласно Гонсалесу (2017), динамическое принятие решений — это процесс, в котором решения мотивируются целями и внешними событиями.Они зависят от предыдущих решений и результатов. Таким образом, решения принимаются на основе опыта и зависят от обратной связи. В большинстве случаев такие решения принимаются в условиях ограниченного времени. Поэтому длительные умственные разработки невозможны. Подводя итог, можно сказать, что исследование динамического принятия решений исследует серию решений, которые зависят от предыдущих решений и принимаются в условиях временных ограничений в меняющейся среде.

Другой взгляд на динамическое принятие решений как на непрерывный цикл обновления ментальной модели представлен Ли и Маани (2011).Они описывают этот процесс с помощью цикла CER. CER расшифровывается как «Концептуализация – Экспериментирование – Отражение». Концептуализация — это получение понимания ситуации и мысленное моделирование результатов потенциальных решений и связанных с ними действий. Таким образом, лицо, принимающее решения, сравнивает данную ситуацию со связанной информацией в своей ментальной модели и объединяет новую информацию, полученную из окружающей среды, для выработки набора решений. Во время экспериментов решения и вмешательства, разработанные на основе ментальной модели лица, принимающего решения, проверяются в динамике реального мира.На этапе размышления отражается результат фазы экспериментирования, например, обрабатывается обратная связь. Если ожидаемый результат достигнут (например, положительная обратная связь), первоначальные решения остаются в силе. Однако, если результат неожиданный (например, отрицательная обратная связь) или полученные результаты отличаются от ожидаемого результата, лицо, принимающее решение, обновляет свою ментальную модель. Для этого он или она выбирает альтернативные действия, такие как поиск новых источников информации для принятия лучших решений.

Эти виды процедур принятия решений были предложены для разделения многих процессов с процедурой формирования категорий (Seger and Peterson, 2013). Категоризация — это мысленная операция, которая группирует объекты на основе их схожих характеристик. Когда новые категории формируются из заданного набора элементов без явной инструкции, сначала должны быть извлечены признаки, отличающие разные элементы. Затем гипотезы о соответствующих характеристиках должны быть сформированы и проверены путем принятия последовательных решений.

Эксперименты по изучению категорий в когнитивной науке часто требуют, чтобы участники установили четкие правила, которые идентифицируют членов целевой категории. Решения о последовательной категоризации подкрепляются обратной связью, указывающей, было ли решение правильным или нет. Успех таких экспериментов по категориальному обучению на основе правил во многом зависит от рабочей памяти и внимания руководителей (Ashby and Maddox, 2011). Тот факт, что решения в реальном мире критически зависят от успеха или неудачи в предыдущих испытаниях, квалифицирует категориальное обучение как модель для динамического принятия решений.

Существует множество продвинутых вычислительных моделей категоризации, которые объясняют поведенческие характеристики субъектов при выполнении различных задач категоризации (например, Nosofsky, 1984; Anderson, 1991; Ashby, 1992; Kruschke, 1992; Nosofsky et al., 1994; Erickson and Kruschke, 1998). ; Love et al., 2004; Sanborn et al., 2010). Эти конкурирующие модели различаются по своим теоретическим предположениям (Lewandowsky et al., 2012), и в настоящее время нет единого мнения о том, как можно сравнивать и тестировать разные модели друг с другом (Wills and Pothos, 2012).

Еще одним требованием к динамическому принятию решений является возникновение изменений в окружающей среде. Хорошо известная задача категоризации с использованием таких изменений реализована в тесте сортировки карточек штата Висконсин (WCST; Berg, 1948). В этом тесте участники должны сначала выбрать правило одного признака (цвет, форма, количество символов), а затем им необходимо переключиться на другое правило одного признака. Эта задача проверяет способность проявлять поведенческую гибкость. Другой экспериментальный подход к тестированию поведенческой гибкости у людей и животных — это обратное обучение (например,г., Кларк и др., 2004; Jarvers et al., 2016). Здесь испытуемым необходимо адаптировать свое поведение выбора в соответствии с обратными обстоятельствами подкрепления.

Таким образом, эксперименты по категориальному обучению с изменяющимися правилами могут служить подходящими парадигмами для изучения динамического принятия решений в лаборатории, хотя и с ограниченной сложностью по сравнению со сценариями реального мира.

Большинство экспериментов по обучению категорий на основе правил просты и используют только одну соответствующую спецификацию стимула (например,g., определенный цвет предмета) в качестве основы категоризации. В принципе, однако, такое ограничение не требуется, и эксперименты по изучению категорий на основе правил могут стать более сложными при использовании правил конъюнкции. Их все еще можно легко описать словесно (например, ответьте A, если стимул мал по размеру x и мал по размеру y). Было показано, что правила конъюнкции можно усвоить (например, Salatas and Bourne, 1974), но они гораздо менее заметны и обычно не применяются (Ashby et al., 1998).

Далее основные моменты, упомянутые выше, объединены в нашем примере катания на лыжах по бэккантри: Поскольку обратная связь с окружающей средой играет центральную роль в построении правильной ментальной модели, обратная связь в виде сильного снежного покрова указывает на правильность текущей стратегии. Напротив, отрицательная обратная связь, например, разрушение снега, указывает на то, что следует изменить стратегию, возможно, поискать другие характеристики или даже другую комбинацию функций, которые могут обещать лучший результат для катания на лыжах.Кроме того, внезапные изменения условий окружающей среды могут привести к изменению сочетания признаков, указывающих на положительный результат. В нашем примере изменением может быть другой склон холма с большим воздействием солнца или повышением температуры, что требует, чтобы другие комбинации функций использовались как указание для безопасного спуска. Существует множество вариантов того, какие функции и комбинации функций могут указывать на безопасные или небезопасные условия, что усложняет такую ​​задачу.

Таким образом, для изучения динамического принятия решений в эксперименте по изучению категорий требуется задача с вышеупомянутыми характеристиками (последовательные решения с обратной связью, множественные стимулы и переключение назначений категорий).Чтобы определить, как люди изучают принадлежность функций в динамической среде, и исследовать, как возникают стратегии с возрастающей сложностью, сначала необходимо разработать подход к моделированию, обращающийся к этим аспектам. Если эта модель полезна и правдоподобна, она должна соответствовать средним поведенческим данным. Это важная веха на пути к более точной модели, которая, в свою очередь, должна предсказывать более подробные эмпирические данные (например, индивидуальные поведенческие или нейронные данные). Если этот шаг будет достигнут, то модели можно будет использовать в качестве систем помощи при принятии решений на индивидуальном уровне.

В этой статье мы используем поведенческие данные эксперимента, описанного ниже, для разработки исходной когнитивной модели, как описано выше. В ходе эксперимента участникам нескольких испытаний было предъявлено большое количество разнообразных звуковых стимулов. Затем участники должны были узнать методом проб и ошибок, какие комбинации характеристик характеристик предсказывают положительный или отрицательный результат. Поскольку перцептивное обучение стимулам не является предметом нашего исследования, мы использовали характерные и легко узнаваемые слуховые особенности.Чтобы соответствовать всем вышеупомянутым критериям для динамического принятия решений, мы дополнительно ввели спонтанное изменение в среде, так что предыдущие решения о комбинациях функций внезапно потребовалось переоценить, чтобы получить положительную обратную связь.

В частности, мы хотели бы продемонстрировать, как различные аспекты, влияющие на динамическое принятие решений, могут быть решены с помощью комбинации существующих и проверенных когнитивных механизмов в архитектуре. К ним относятся: научиться различать сочетания положительных и отрицательных характеристик в зависимости от обратной связи; последовательное тестирование сначала простых правил с одной характеристикой и переключение на более сложные правила с двумя функциями позже, а также использование метапознания для переоценки комбинаций функций после изменений среды.Другие подходы к моделированию также могут воспроизводить такие данные, что отличает наш подход тем, что он имеет теоретически обоснованную интерпретацию вероятных когнитивных механизмов.

Зачем использовать когнитивное моделирование?

Метод когнитивного моделирования усиливает точность расплывчатых теорий. Чтобы научные теории были точными, эти вербальные теории должны быть формально смоделированы (Димов и др., 2013). Таким образом, теории должны быть ограничены описываемыми процессами и научно установленными механизмами.Как утверждают Саймон и Ньюэлл (1971), «программируемость теорий является гарантией их работоспособности и железной страховкой от допуска магических сущностей в голову» (стр. 148).

Когнитивные модели могут делать прогнозы того, как несколько аспектов или переменных взаимодействуют и производят поведение, наблюдаемое в эмпирических исследованиях. В реальных жизненных ситуациях поведение определяется множеством факторов. Когнитивные модели помогают понять, какие взаимосвязанные когнитивные процессы приводят к наблюдаемому поведенческому результату.Когнитивные модели могут выполнять ту же задачу, что и участники, путем моделирования множества текущих когнитивных процессов. Таким образом, модели могут дать представление о задачах, которые слишком сложны для анализа с помощью контролируемых экспериментов. Тем не менее, изучение такого задания с участниками обязательно для сравнения результатов моделей и участников. Однако понимание процесса, ведущего к результату, более важно, чем точное соответствие модели заданному набору экспериментальных результатов. Наша цель в этом отношении — понять процессы, лежащие в основе принятия решений человеком, и не в последнюю очередь помочь людям научиться лучше принимать решения (Wolff and Brechmann, 2015).

Прогнозы, сделанные с помощью когнитивных моделей, можно сравнивать не только со средними данными результатов (такими как время реакции или процент правильных решений), но и с обработкой данных. Данные процесса представляют собой шаблоны поиска информации, например нейронные данные. В этом отношении когнитивные модели могут быть проинформированы данными ЭЭГ и фМРТ для эмпирической проверки таких процессов (Forstmann et al., 2011; Borst and Anderson, 2015).

Разработка нейробиологически правдоподобных моделей находится в центре внимания обучения с подкреплением (например,г., Саттон и Барто, 1998). Целью таких вычислительных моделей является лучшее понимание механизмов, задействованных на уровне нейронной сети, которые изучались с помощью инвазивных электрофизиологических измерений в различных областях мозга животных (например, в сенсорной и моторной коре, базальных ганглиях и префронтальной коре). Такие модели нейронных сетей недавно были применены к задачам обучения, требующим гибкого поведения (например, задачам обращения в непредвиденные обстоятельства). Читателю отсылаем к недавней статье Jarvers et al.(2016), который дает обзор литературы по обратному обучению и описывает модель рекуррентной нейронной сети для задачи обучения слуховой категории, такой как та, которая применяется в данной статье. Эта вероятностная модель обучения хорошо согласуется с эмпирическим обучающим поведением, но не интерпретирует когнитивные процессы, которые приводят к такому поведению. Он постулирует неопределенный метакогнитивный механизм, который контролирует выбор соответствующей стратегии. Вот где проявляется сила нашего подхода; Он специфичен для метакогнитивных механизмов, управляющих поведением в таких задачах.Примером могут служить процессы, которые гарантируют, что после ряда отрицательных результатов будет инициировано изменение стратегии.

Подводя итог, можно сказать, что когнитивное моделирование — это поддающаяся опровержению методология исследования познания. В научной практике это означает, что точные гипотезы реализуются в исполняемых когнитивных моделях. Выход этих моделей (процесс, а также продукт) затем сравнивается с эмпирическими данными. Индексы соответствия, такие как r 2 и RSME, а также качественные тенденции предоставляют информацию о предсказательной способности когнитивных моделей.

Более конкретно, центральные цели когнитивного моделирования состоят в том, чтобы (а) описать, (б) предсказать, и (в) предписать поведение человека (Marewski and Link, 2014). Модель, описывающая поведение , может воспроизводить поведение участников-людей. Однако, если модель воспроизводит точное поведение, обнаруженное в человеческих данных, это свидетельствует о переобучении. В этом случае модель имеет параметры, которые также соответствуют шуму, найденному в эмпирических данных. Чтобы решить такие проблемы чрезмерно определенных моделей, важно протестировать модель на новом наборе данных и, таким образом, оценить, насколько хорошо может предсказать новые данные . Prescribe означает, что модель должна быть обобщаемой, чтобы она могла предсказывать поведение в различных ситуациях. Более того, предпочтительны устойчивые модели, это означает, что на выходные данные модели нелегко повлиять определенные настройки параметров.

Термин когнитивная модель включает в себя все виды моделей познания — от очень конкретных, изолированных когнитивных аспектов, применимых только в конкретных ситуациях, до более всеобъемлющих и обобщаемых. Последние кандидаты — это когнитивные архитектуры, которые рассматривают познание в целом.Они стремятся объяснить не только поведение человека, но и лежащие в его основе структуры и механизмы. Когнитивные модели, написанные на основе когнитивных архитектур, поэтому, как правило, не фокусируются на отдельных когнитивных процессах, таких как некоторый конкретный процесс обучения. Напротив, взаимодействие различных когнитивных процессов и контекст когнитивных процессов моделируются вместе. Моделирование отношений между различными подсистемами особенно актуально для прикладных исследовательских вопросов. Структуры и механизм для этого обеспечиваются когнитивной архитектурой и должны быть психологически и нервно правдоподобными (Thomson et al., 2015).

Наиболее часто используемые когнитивные архитектуры, такие как ACT-R, предсказывают процессы на уровне детализации в диапазоне 50 мс. Эти процессы могут быть реализованы вычислительно. Однако они встроены в когнитивные теории — это то, что отличает когнитивные модели, построенные с помощью когнитивных архитектур, от математических моделей, таких как нейронные сети. Последние модели формально объясняют поведение с точки зрения вычислительных процессов. Таким образом, их объяснение поведения можно рассматривать с точки зрения вычислительных процессов, но не нацелено на когнитивные интерпретации (Bowers and Davis, 2012).

Когнитивная архитектура ACT-R

Когнитивная архитектура ACT-R (Adaptive Control of Thought — Rational) использовалась для успешного моделирования различных задач принятия динамических решений и является очень полезной архитектурой для моделирования обучения (Anderson, 2007; Gonzalez, 2017). Далее дается технический обзор основных структур и механизмов, управляющих когнитивными моделями в ACT-R. Мы сосредоточимся только на тех аспектах, которые важны для понимания нашего подхода к моделированию.Для более подробного ознакомления с ACT-R мы рекомендуем посетить веб-сайт ACT-R.

Основная цель

ACT-R — моделировать познание в целом с использованием различных модулей, которые взаимодействуют друг с другом для моделирования когнитивных процессов. Эти модули взаимодействуют через интерфейсы, называемые буферами. ACT-R — это гибридная архитектура, поэтому в модулях ACT-R реализованы символические и субсимвольные механизмы.

Наша модель использует моторный, декларативный, воображаемый, целевой, слуховой и процедурный модули.Модуль двигателя представляет собой мощность двигателя ACT-R. Декларативный модуль — это долговременная память ACT-R, в которой хранятся и извлекаются все информационные блоки (блоки). Имагинальный модуль — это рабочая память ACT-R, в которой сохраняется и модифицируется текущее состояние проблемы (промежуточное представление, важное для выполнения задачи). Таким образом, имагинальный модуль играет важную роль в обучении. Целевой модуль содержит состояния управления. Это подцели, которые должны быть достигнуты для достижения главной цели.Слуховой модуль — это модуль восприятия слуха. Процедурный модуль играет центральную роль в ACT-R. Это интерфейс других блоков обработки, поскольку он выбирает правила производства (см. Ниже) на основе текущего состояния модулей.

Для написания модели разработчик модели должен указать символические части ACT-R. Это (а) производственные правила и (б) чанки. Куски — это самые маленькие единицы информации. Вся информация в ACT-R хранится по частям. Правила производства (e.г., постановки) состоят из условия и части действия. Производство выбирается последовательно, и одновременно может быть выбрано только одно производство. Производство можно выбрать только в том случае, если часть условий производства соответствует состоянию модулей. Затем часть действия изменяет фрагменты в модулях. Если более чем одно производство соответствует состоянию модулей, то процесс выбора подсимвольного производства выбирает, какое из соответствующих производств будет выбрано.

Еще одним подсимволическим процессом в ACT-R является активация фрагмента.Он определяет, можно ли извлечь фрагмент из памяти и сколько времени занимает это извлечение. Полезность фрагмента в прошлом (активация базового уровня), релевантность фрагмента в текущем контексте (ассоциативная активация) и параметр шума суммируются с значением активации фрагмента. Изменение субсимволических механизмов ACT-R также является частью процедуры моделирования. Это можно сделать с помощью определенных параметров, однако большинство параметров имеют значения по умолчанию, полученные из предыдущих исследований (Wong et al., 2010), которые следует использовать.

Как можно смоделировать процесс принятия решений и категориальное обучение в ACT-R?

Существует множество различных стилей написания моделей в ACT-R (Taatgen et al., 2006). Для принятия решений использовались следующие подходы к моделированию: (а) стратегия или правила, (б) примерные или экземпляры, и (в) подходы, сочетающие стратегии и примеры. Эти подходы будут сравниваться, чтобы мотивировать выбранный нами подход к моделированию.

В стратегии или основанных на правилах моделях различные стратегии решения проблем реализуются с разными производственными правилами, и успешные стратегии вознаграждаются.Теории, основанные на правилах, при изучении категорий постулируют, что классификатор должен идентифицировать категорию объекта, проверяя его на соответствие различным правилам. Итак, чтобы найти решение проблемы, используются стратегии в виде правил.

Образцовые или основанные на экземплярах модели полагаются на предыдущий опыт, хранящийся в декларативной памяти, для решения проблем принятия решений. Содержание и структура экземпляров зависят от индивидуального оформления. Это не полное представление о событии, но представляет собой спецификации функций, на которых сосредоточено внимание решателя проблем, а также отзывы опытных специалистов.Образцовые теории изучения категорий постулируют, что экземпляры категорий запоминаются. Чтобы решить, принадлежит ли экземпляр к категории, новый экземпляр сравнивается с существующим. Обучение на основе экземпляров (IBL) основывается на экземплярах в контексте процессов динамического принятия решений и включает механизмы обучения, такие как поиск на основе распознавания. Получение экземпляров зависит от сходства между текущей ситуацией и экземплярами, хранящимися в памяти. В ситуациях IBL наблюдения результатов хранятся в блоках и извлекаются из памяти для принятия решений.Субсимволическая активация извлеченных экземпляров определяет, какие экземпляры могут быть извлечены в данной ситуации. Обучение на основе экземпляров требует некоторого предварительного изучения соответствующих экземпляров. Затем лица, принимающие решения, могут извлечь и обобщить эти примеры (Gonzalez et al., 2003).

Модели смешанного подхода используют как правила, так и экземпляры для решения задач принятия решений.

Несколько авторов реализовали описанные подходы в средах категориального обучения и принятия решений.В модели ACT-R, основанной на стратегии, Orendain and Wood (2012) реализовали различные стратегии для решения сложных проблем в игре в микромире под названием «Firechief». Их модель отражала поведение участников игры. Кроме того, можно было смоделировать различные условия обучения и результирующее поведение участников. Модель работала более или менее гибко, как и участники, в зависимости от условий обучения. Это демонстрирует, что успех в обучении стратегии зависит от последовательности стимулов в условиях обучения.Пиблз и Бэнкс (2010) использовали основанную на стратегии модель задачи динамических запасов и потоков (DSF). В этой задаче уровень воды должен поддерживаться постоянным, но приток и отток воды изменяются с разной скоростью. Модель стратегий для выполнения этой задачи ACT-R была реализована в виде производственных правил. Модель точно воспроизводила данные, но была менее успешной в прогнозировании новых данных. Авторы предположили, что, просто расширив модель, чтобы она содержала больше стратегий и гипотез, можно было бы также предсказать такие новые данные.Таким образом, определение адекватных правил имеет решающее значение для моделей, основанных на правилах.

Gonzalez et al. (2009) сравнили производительность двух моделей ACT-R, модели на основе экземпляров и модели на основе стратегии, в задаче RADAR. В этом задании участники и модель должны были визуально различать движущиеся цели (самолеты) среди движущихся отвлекающих факторов, а затем устранять цели. Обе модели достигли примерно одинакового общего соответствия данным участников, но IBL лучше справилась с задачей переноса.

Lebiere et al.(1998) протестировали две типовые модели, отражающие обучение во время сложной задачи по решению проблем, называемой сахарным заводом (Берри и Бродбент, 1988). Задача сахарного завода исследует, как субъекты учатся управлять сложными системами с неизвестным динамическим поведением. Задание требует от испытуемых произвести определенное количество сахарных изделий. Таким образом, в каждом испытании необходимо соответствующим образом корректировать штат сотрудников. Две типовые модели обеспечивали адекватное учебное поведение, аналогичное поведению испытуемых.В последующем исследовании Фум и Стокко (2003) исследовали, насколько хорошо эти оригинальные модели могут предсказать поведение участников в случае гораздо меньшего целевого количества сахарного продукта, чем в первоначальном эксперименте. Кроме того, они исследовали, могут ли модели воспроизводить поведение в случае переключения с высокого целевого количества продукта на низкое целевое количество продукта и наоборот во время эксперимента. В первом случае результативность участников существенно выросла. Исходные модели IBL не могли уловить такое поведение.Поэтому авторы разработали основанную на правилах модель, которая фиксировала субъектов, меняющих поведение.

Rutledge-Taylor et al. (2012) сравнили основанную на правилах и основанную на образце модель для задачи категоризации интеллекта, в которой изученные характеристики должны были быть изучены и присвоены. Обе модели одинаково хорошо предсказывали данные участников. Ни одна модель не превосходила другую.

В другом исследовании категоризации Андерсон и Бетц (2001) изучали три задачи обучения по категориям с помощью трех различных моделей ACT-R, модели на основе образца, модели на основе правил и смешанной модели.Смешанная модель подошла лучше всего, воспроизводя эффекты обучения и задержки, обнаруженные в эмпирических данных.

Таким образом, нет четких доказательств того, что тот или иной подход к моделированию лучше. В своей статье Андерсон и Бетц (2001) утверждают, что смешанный подход, вероятно, наиболее близок к тому, как люди классифицируют категории, потому что предположение о том, что категоризация основывается либо исключительно на образцах, либо исключительно на правилах, вероятно, слишком ограниченно. Кроме того, последовательность стимулов и адекватная спецификация правил важны для задач динамического принятия решений и категорийного обучения.

Кроме того, модели сложных задач должны включать метакогнитивные процессы, такие как отражение и оценка прогресса выбранного подхода (Roll et al., 2004; Reitter, 2010; Anderson and Fincham, 2014). Модель Reitter (2010) динамических запасов и задач потока исследовала, как субъекты управляют конкурирующими стратегиями задач. Индивидуальный анализ эмпирических данных показал, что участники продемонстрировали внезапные заметные изменения в поведении. Механизмы обучения, которые являются чисто субсимволическими, не могут объяснить такое поведение, потому что для изменения поведения модели потребуется слишком много времени.Более того, стратегии участников, казалось, менялись в зависимости от сложности течения воды. Таким образом, модель этой задачи должна учитывать смену стратегии, а не только постепенное обучение. Рейтер (2010) предполагает, что человеческие решения реальных проблем возникают из комбинации общих механизмов (основных механизмов обучения) и стратегий принятия решений, общих для многих задач когнитивного моделирования. Его модель реализует несколько стратегий для решения основной задачи управления, а также механизм ранжирования и выбора этих стратегий в соответствии с их соответствием в данной ситуации.Это представляет собой метакогнитивный аспект его модели.

Наша цель

Наша цель — разработать подход к моделированию ACT-R для динамического принятия решений в задачах категориального обучения. Подходящая задача для такого подхода к моделированию должна удовлетворять нескольким требованиям. Во-первых, модель должна использовать сложные многофункциональные стимулы для построения категорий из объединенных функций. Во-вторых, задача должна обеспечивать обратную связь, тем самым позволяя модели учиться. В-третьих, изменения в среде должны происходить во время задачи, вынуждая модель действовать в соответствии с ними, уточняя однажды изученные сборки категорий.

Для моделирования производительности в такой задаче подход к моделированию должен включать механизмы изучения стратегии и смены стратегии. Он должен точно указать, как гипотезы об обучении по категориям могут быть реализованы с помощью ACT-R. Следует использовать смешанный подход к моделированию правил и примеров, поскольку предыдущая работа показывает, что такие модели наиболее подходят для задач динамического принятия решений. Кроме того, поскольку необходимо учитывать переключение в присвоении категорий, а также мониторинг прогресса обучения, метакогнитивные аспекты должны быть включены в подход к моделированию.

Наш подход к моделированию должен предоставлять информацию о реальных когнитивных процессах, лежащих в основе принятия динамических решений человеком. Следовательно, он должен уметь предсказывать поведение человека и демонстрировать примерно те же эффекты производительности, которые можно найти в эмпирических данных, отражающих процесс принятия решений, например, скорость отклика. Что еще более важно, мы стремимся разработать общую модель динамического принятия решений. Чтобы модель была общей (например, не подходила исключительно для одной конкретной экспериментальной установки или набора данных), она должна быть простой.Таким образом, следует использовать лишь несколько предположений и избегать ненужных. В результате подход к моделированию должен быть в состоянии предсказать поведение с другими материалами стимула и быть перенесен на другие аналогичные задачи.

Подводя итог данной статьи, предлагаемый нами подход к моделированию направлен на отображение основных процессов принятия решений человеком, таких как включение обратной связи, обновление стратегии и метапознание. Построение модели с когнитивной архитектурой гарантирует использование оцененных когнитивных процессов.Задача состоит в том, чтобы увидеть, могут ли эти когнитивные аспекты, включая процессы архитектуры, привести к эмпирическому обучению:

Во-первых, в модель должно быть включено улучшение производительности за счет обратной связи. В случае изучения функций и обновления стратегии улучшения в стратегии рассматриваются только в случае отрицательной обратной связи (Li and Maani, 2011). Если обратная связь сигнализирует о положительном решении, люди рассматривают выбранную стратегию для дальнейшего использования. Таким образом, люди обновляют свою ментальную модель во время динамического принятия решений, только если они получают отрицательную обратную связь (Li and Maani, 2011).Для нашей модели обучения особенностям это означает, что после того, как успешная стратегия была выбрана вместо альтернатив, для пересмотра этой стратегии потребуются отрицательные отзывы об этой стратегии, а не положительный опыт взаимодействия с другими, поскольку они больше не исследуются.

Во-вторых, модель должна включать переходы от простых стратегий к сложным. Результаты показывают, что люди сначала используют простые решения, а затем переключаются на более сложные (Johansen and Palmeri, 2002). Обсуждаемый подход к моделированию должен быть построен аналогичным образом.Вначале он должен следовать простым стратегиям категоризации по одному признаку, а затем перейти к более сложным стратегиям с двумя признаками.

В-третьих, модель должна использовать метакогнитивные механизмы. Например, ему требуются спецификации, при которых требуется переключение с однофункциональной стратегии на многофункциональную стратегию. Кроме того, метакогнитивные аспекты должны отражать предыдущие успехи в обучении. Таким образом, отслеживание того, какие подходы были полезными, а какие нет, или как часто стратегия была успешной в прошлом, должно быть реализовано в модели.Более того, такие механизмы должны гарантировать, что если стратегия была успешной в прошлом и потерпела неудачу в первый раз, она не отбрасывалась напрямую, а снова проверялась. Кроме того, метакогнитивные механизмы должны не только решать проблему перехода от однофункциональных к многофункциональным стратегиям, но также включать ответы на изменения в окружающей среде.

Материалы и методы

Далее представлен эксперимент динамического принятия решений и наша модель, выполняющая ту же задачу.Модель включает механизмы для интеграции обратной связи, переключения от простых к сложным стратегиям и обращения к метапознанию. Модель построена после получения экспериментальных данных.

Этот раздел подразделяется следующим образом: Сначала описываются выборка участников, установка и стимулы эмпирического эксперимента. Затем подробно объясняется подход к моделированию. После этого представлены настройки модели и стимулы. Наконец, описаны аналитические методы для оценки соответствия между моделью и эмпирическими результатами.

Участники эксперимента

В эксперименте, который проводился внутри МРТ сканера 3 Тесла, приняли участие 55 человек (27 женщин, 28 мужчин, возраст от 21 до 30 лет, все правши, с нормальным слухом). Все субъекты дали письменное информированное согласие на исследование, которое было одобрено этическим комитетом Магдебургского университета, Германия.

Экспериментальные стимулы

Набор частотно-модулированных различных тонов служил стимулами для задачи категоризации.Тональные сигналы различались по длительности (короткие, 400 мс, против длинных, 800 мс), направлению частотной модуляции (возрастающая или падающая), интенсивности (низкая интенсивность, 76–81 дБ, против высокой интенсивности, 86–91 дБ). частотный диапазон (пять низких частот, 500–831 Гц по сравнению с пятью высокими частотами, 1630–2639 Гц) и скорость модуляции (медленная, 0,25 октавы / с, против быстрой, 0,5 октавы / с), в результате получается 2 × 2 × 2 × 10 × 2 (160) разных тонов. Соответствующие задаче свойства стимула заключались в направлении частотной модуляции и продолжительности звука, в результате чего выделялись четыре категории тона: короткий / нарастающий, короткий / падающий, длинный / нарастающий и длинный / падающий.Для каждого участника одна из этих категорий составляла целевые звуки (25%), в то время как другие три категории служили нецелевыми (75%).

В качестве стимулов обратной связи мы использовали естественные речевые высказывания (например, ja, «да»; nein, «нет»), а также одно высказывание с тайм-аутом (zu spät, «слишком поздно»), взятые из оцениваемого просодического корпуса MOTI ( Вольф и Брехманн, 2012, 2015).

Экспериментальная парадигма

Эксперимент длился около 33 минут, в течение которого большое количество частотно-модулированных тонов (см. Раздел Экспериментальные стимулы выше) было представлено в 240 испытаниях в псевдорандомизированном порядке и с колеблющимся интервалом между испытаниями 6, 8 или 10 с. .Участникам было предложено указать нажатием кнопки, считают ли они тон в каждом испытании целевым (указательный палец правой руки) или нецелевым (средний палец правой руки). Они не были проинформированы о целевой категории, но должны были учиться методом проб и ошибок. Правильные ответы сопровождались положительными отзывами, неправильные ответы — отрицательными. Если участники не ответили в течение 2 секунд после подачи звукового сигнала, была представлена ​​обратная связь о тайм-ауте.

После 120 испытаний был введен перерыв в 20 с.В следующем испытании непредвиденные обстоятельства были отменены, так что целевой стимул требовал нажатия правой, а не левой кнопки. Участники были заранее проинформированы о периоде отдыха после завершения первой половины эксперимента, но не были проинформированы о смене непредвиденных обстоятельств.

Модель в деталях

Далее модель представлена ​​подробно. Сначала дается описание основных декларативных представлений (чанков). Они отражают представления стратегии и метакогнитивные процессы.Далее следует описание того, как модель проходит испытание. Наконец, кратко излагаются правила, управляющие изучением стратегии.

Чанки и правила производства, используемые в модели

Блоки, реализованные в модели, показаны на рисунке 1. «Блоки стратегии» содержат стратегии в форме примеров пар признак-значение и ответов. Они хранятся и извлекаются из долговременной памяти (декларативный модуль). Текущая стратегия хранится в рабочей памяти (имагинальном модуле).Блоки стратегии содержат следующую информацию о стратегии: какие функции и соответствующие значения являются релевантными (например, звук громкий или звук громкий и его частотный диапазон высокий), каков предложенный ответ ( категоризация, 1 или 0), а также степень сложности стратегии (например, стратегия с одним или двумя функциями). Кроме того, частью этого блока является механизм оценки. Это включает в себя отслеживание того, была ли стратегия неудачной, и отслеживание того, как часто стратегия была успешной.Этот механизм отслеживания замечает, успешна ли первая попытка использования этой стратегии. Затем он подсчитывает количество успешных применений стратегии; этот явный подсчет продолжается до тех пор, пока не будет достигнуто определенное значение. Мы внедрили такой механизм порогового подсчета, чтобы отразить субъективное ощущение, что стратегия часто бывает полезной. Мы реализовали разные пороговые значения для модели. Мы также различали порог для стратегий с одним признаком (первый счет) и для стратегий с двумя признаками (второй счет).Механизм отслеживания можно рассматривать как метакогнитивный аспект нашей модели. Другие метакогнитивные аспекты реализуются в «контрольном блоке», который хранится в целевом буфере модели. Эти метакогнитивные аспекты включают: во-первых, уровень функциональной сложности стратегии, то есть, пытается ли модель решить задачу с помощью стратегии с одним признаком или с помощью стратегии с двумя признаками; во-вторых, независимо от того, вызвала ли долгая успешная стратегия ошибку или нет, это означает неуверенность модели в точности текущей стратегии; в-третьих, произошли ли в окружающей среде изменения, требующие возобновления поиска адекватной стратегии.

Рисунок 1. Схематическое построение структуры элемента управления и блока стратегии. Nil означает, что переменная не имеет значения.

Структура исследования

Производственные правила определяют, как модель выполняет задачу. Поток модели через ее производственные правила проиллюстрирован на рисунке 2. В следующем разделе описывается, как модель проходит испытание, конкретные производственные правила указаны в скобках.

Рисунок 2. Схематический обзор того, как модель проходит испытание. Темно-серые прямоугольники слева представляют правила производства, светло-серые овалы справа — основные задействованные буферы.

Тональный сигнал представлен модели и поступает в буфер слухового местоположения (прослушивание) . После того, как тон закончился, он кодируется в слуховом буфере (кодируется) . Таким образом, фрагмент со всей необходимой звуковой информацией (продолжительность, направление изменения высоты тона, интенсивность и частотный диапазон — см. Раздел «Парадигма моделирования и стимулы» ниже) находится в слуховом буфере, и все четыре характеристики тона доступны модели.Затем звуковой фрагмент в звуковом буфере сравнивается с фрагментом стратегии, хранящимся в воображаемом буфере (сравнение) . Если специфические характеристики (например, высокая интенсивность) блоков стратегии такие же, как и в блоке аудио, ответ соответствует стратегии, предложенной моделью (реагировать одинаково) , в противном случае — противоположным ответом. выбрал (реагирует-разный) . Представленная обратная связь прослушивается и сохраняется в буфере слухового местоположения (прослушивание-обратная связь) , а затем кодируется в слуховом буфере (кодирование-обратная связь) .Если обратная связь положительна, текущая стратегия сохраняется в воображаемом буфере, а счетный слот обновляется (исправление обратной связи) . Если обратная связь отрицательная, стратегия обновляется в зависимости от предыдущего опыта (обратная связь-неправильная) . Таким образом, другой блок стратегии извлекается из декларативной памяти и копируется в воображаемый буфер.

Поиск адекватной стратегии

Все возможные стратегии уже хранятся в долговременной памяти модели.Текущая стратегия сохраняется в рабочей памяти и оценивается с учетом обратной связи. Для положительной обратной связи стратегия сохраняется, и подсчитывается, как часто она оказывается успешной. Если обратная связь отрицательная, стратегия обычно меняется. В следующем подразделе приводится краткое описание того, как осуществляется обновление стратегии. Для получения дополнительной информации см. Рисунок 3.

Рисунок 3. Правила, определяющие, когда и в какой степени стратегии изменяются после получения отрицательной обратной связи.

Модель всегда начинается со стратегии одного признака (стратегия, с которой она начинается, является случайной), а затем переключается на другую стратегию одного признака. Характер переключения зависит от того, как часто та или иная стратегия была успешной. Когда модель ищет различные стратегии с одним признаком, она извлекает только те стратегии, которые не использовались в последнее время. В случае немедленного отказа стратегии одного признака, для пары признак-значение используется другой ответ. В других случаях пара функция-значение изменяется, но ответ сохраняется.Если однофункциональная стратегия часто оказывалась успешной, а затем один раз терпела неудачу, стратегия не обменивается напрямую, а переоценивается. Однако также отмечается, что стратегия вызвала ошибку. Две возможности объясняют, почему происходит переключение от стратегии с одной функцией к стратегии с двумя функциями: такое переключение может произойти либо потому, что не может быть извлечена ни одна стратегия с одной функцией, которая не была негативно оценена, либо потому, что часто успешная стратегия с одной функцией неоднократно терпела неудачу. Переключения в рамках стратегии двух функций моделируются следующим образом: если стратегия двух функций не увенчалась успехом с первой попытки, используется любая другая стратегия двух функций (которая является случайной).Если стратегия с двумя характеристиками изначально была успешной, а затем потерпела неудачу, то будет выбрана новая стратегия, которая сохраняет одну из пар «характеристика-значение» и ответ. Эта стратегия отличается только от другой пары функция-значение. Когда среда меняется, ранее часто успешная стратегия двух функций (а также стратегия одной функции) потерпит неудачу. Затем предпринимается попытка найти другую стратегию с двумя характеристиками. Если в момент изменения среды модель не нашла успешной стратегии с двумя функциями, она продолжит поиск полезной стратегии с двумя функциями и, таким образом, не заметит изменения.

Парадигма моделирования и стимулы

В следующем разделе кратко описывается, как эксперимент был реализован для модели. Это включает в себя краткий обзор того, как представление стимула было изменено для модели.

Задача участников была реализована для модели в ACT-R 7.3 с небольшими изменениями. Для модели использовались те же четыре псевдо-рандомизации, которые использовались для участников. Таким образом, 25% стимулов были целевыми. Проба началась с тонального сигнала, который длился 400 мс.Чтобы смоделировать продолжительность двух стимулов, мы использовали две разные функции в команде new-other-sound. Как только модель ответила нажатием кнопки, была представлена ​​слуховая обратная связь. В целом, испытание длилось рандомизированный период 6, 8 или 10 с, как и исходный эксперимент. После 120 испытаний у модели не было перерыва, но и после 120 испытаний цели поменялись.

Вместо использования всех 160 различных тонов в модели было представлено шестнадцать различных тонов. Каждый из тонов представляет собой композицию из четырех характеристик четырех бинарных функций: длительность (длительность vs.короткий), направление частотной модуляции (возрастающая или падающая), интенсивность (низкая или высокая интенсивность) и частотный диапазон (низкая или высокая). Для модели использовались только двоичные функции, поскольку разница в восприятии между двумя классами каждой выбранной функции была высокой, за исключением скорости модуляции, которая поэтому не была реализована в модели. Для участников использовалось больше вариантов характеристик, чтобы гарантировать категоричность решений и предотвратить запоминание отдельных пар тон-обратная связь.Для модели это не проблема, поскольку не было реализовано никакого механизма, позволяющего такое запоминание. Что касается участников, модели была представлена ​​слуховая обратная связь.

Подход к моделированию — это смешанный подход к моделированию, стратегии кодируются как экземпляры, но извлекаемый экземпляр в основном определяется правилами.

Чтобы проверить, является ли модель обобщаемой, были реализованы различные варианты. Кривые обучения, найденные в эмпирических данных, все же должны быть найдены при различных правдоподобных настройках параметров.Однако определенные настройки параметров должны влиять на качество прогноза модели. Подход, который обычно выбирают разработчики когнитивных моделей, заключается в поиске конкретных настроек параметров, которые приводят к оптимальному соответствию, а затем в отчете об этом соответствии. Цель такого подхода — показать, что модель напоминает текущие когнитивные процессы у людей. Мы выбрали другой подход. Наша цель — показать, что наш подход к моделированию может отображать общее поведение, такое как обучение и обратное обучение, а также отклонения, обнаруженные в данных.Изменяя настройки параметров, мы хотим оптимизировать соответствие модели и исследовать устойчивость механизмов модели к вариациям параметров.

Что касается выбора изменяющихся параметров, мы используем расширенный термин, который включает не только подсимволические параметры ACT-R (которые обычно рассматриваются как параметры), но также определенные (производственные) правила (Stewart and West, 2010). В случае этой модели производства, которые контролируют механизм отслеживания успешных стратегий, разнообразны.Механизм отслеживания отслеживает, как часто стратегия оказывается успешной. Однако модель не увеличивает счет на протяжении всего эксперимента. После достижения порогового значения успешная стратегия помечается как «успешная часто». После этого он не разряжается напрямую в случае отрицательной обратной связи, а вместо этого переоценивается. Итак, чтобы ответить на вопрос, каковы наиболее подходящие значения для порога первого и второго подсчета, эти значения варьировались. Другое допущение реализованной модели состоит в том, что этот порог отличается для однофункциональных идвухфункциональные стратегии. Мы предположили, что пороговое значение для стратегий с двумя характеристиками должно быть вдвое больше значения для стратегий с одним элементом, как если бы модель учитывала каждую функцию отдельно. Первый счет был изменен на три, четыре и пять, а второй счет — на шесть, восемь и десять.

Помимо параметров, управляющих механизмом отслеживания, мы также исследовали механизм памяти, управляемый параметрами. Последний контролирует, как долго модель может помнить, использовала ли она уже предыдущую стратегию.Это параметр declarative-finst-span ACT-R. Мы предположили, что участники помнят, какую стратегию они использовали ранее, примерно в течение 10 испытаний. Поэтому мы протестировали два разных значения (80 и 100 с) для этого параметра, определяя, может ли модель запомнить, был ли этот фрагмент извлечен за последние 80 (или 100) с. Комбинация декларативного конечного диапазона (80, 100), трех значений для первого подсчета (3, 4, 5) и трех значений для второго подсчета (6, 8, 10) привела к 18 версиям моделирования (см. Таблицу 1).

Таблица 1. Результирующие версии моделирования на основе комбинирования различных настроек параметров для первого и второго подсчета и декларативного конечного диапазона.

Анализы

Каждая из моделей была запущена 160 раз, 40 раз для каждого псевдослучайного порядка с использованием ACT-R 7.3. Данные были предварительно обработаны с помощью специальных файлов Lisp, а затем проанализированы с помощью Microsoft Excel.

Данные модели и эмпирические данные были разделены на 12 блоков, по 20 испытаний на блок.Средняя доля правильных ответов и стандартное отклонение на блок были вычислены для эксперимента, а также для каждой из 18 моделей.

Одной из целей этого исследования было предсказать среднюю кривую обучения участников. Таким образом, доля правильных ответов участников сравнивалась с долей правильных ответов каждой из моделей. Визуальные графики, сравнивающие смоделированные с эмпирическими данными, были проанализированы в отношении увеличения и уменьшения правильных ответов.

В качестве показателя относительного соответствия были вычислены коэффициент корреляции ( r ) и коэффициент детерминации ( r 2 ). Они показывают, насколько хорошо тенденции в эмпирических данных отражаются в модели.

В качестве показателя абсолютного соответствия была рассчитана среднеквадратичная ошибка (RMSE). RMSE показывает, насколько точно модель предсказывает эмпирические данные. RMSE интерпретируется как стандартное отклонение дисперсии эмпирических данных, которое не объясняется моделью.

Чтобы сравнить дисперсию на основе участников, обнаруженную в эмпирических данных, с дисперсией, полученной в результате 160 отдельных прогонов модели, для каждого блока эксперимента был рассчитан тест Левена (надежный тест для проверки равенства дисперсий).

Результаты

В следующих разделах представлены эмпирические данные, смоделированные кривые обучения и результаты, касающиеся общего соответствия различных версий модели данным.

Кривые эмпирического обучения

Описательный анализ эмпирических данных (см. Рисунок 4 и Таблицу 2) показывает, что в среднем в первом блоке участники правильно реагируют на 64.3% (± 13,5%) испытаний. Частота ответов участников увеличивается до шестого блока до 90,4% (± 12,2%) правильных испытаний. В седьмом блоке, в котором переключаются мишени и нецелевые объекты, оно падает до 56,5% (± 17,7%) правильных попыток. Затем он снова увеличивается и достигает 81,0% (± 18,5%) правильных попыток в восьмом блоке и 89,7% (± 13,9%) правильных попыток в последнем блоке. По всем 12 блокам стандартное отклонение эмпирических данных колеблется от минимума 10,7% до максимума 18,9% со средним стандартным отклонением 15.1%. Стандартное отклонение участников объясняется тем фактом, что разные участники показали разные кривые обучения, и не все участники сообщили, что нашли правильную стратегию в ходе постинтервью. Соответственно, одиннадцать участников (20,0%) показали эффективность ниже 85% к концу первой части эксперимента (Блок 6), а 12 участников (21,8%) остались ниже 85% правильных ответов в конце второй части ( Блок 12).

Рисунок 4. Средняя производительность и стандартные отклонения участников-людей, модель наилучшего соответствия (3_06_100) и модель наихудшего соответствия (5_10_100) в 12 блоках эксперимента.

Таблица 2. Средняя доля правильных ответов и стандартных отклонений (в%) участников и 18 версий модели в 12 блоках эксперимента.

Смоделированные кривые обучения

На рисунке 4 далее показаны средние значения и стандартные отклонения доли правильных ответов для наилучшей (3_06_100) и наихудшей (5_10_100) модели (см. Ниже, Раздел «Подгонка модели»). Кроме того, в таблице 2 перечислены средние характеристики модели и стандартные отклонения для каждого из двенадцати блоков для всех 18 моделей, а на рисунке 5 показаны кривые обучения для всех 18 моделей.

Рисунок 5. Средняя производительность 18 версий модели в 12 блоках эксперимента, (A) моделей с декларативным окончательным интервалом 80 с, (B) моделей с декларативным- плавность хода 100 с.

Как наилучшая, так и наихудшая подходящие модели (как и все другие) отражают общую форму кривой обучения, обнаруженной в данных. Оба они показывают увеличение скорости обучения в первых шести блоках. Точно так же все модели показывают падение производительности в седьмом блоке, за которым следует еще один рост производительности.Однако даже в наиболее подходящей модели 3_06_100 доля правильных ответов недооценивается моделью, особенно в первых блоках. Кроме того, участники демонстрируют более серьезную неудачу после переключения, но затем восстанавливаются быстрее, в то время как модели требуется больше времени, пока ее производительность снова не возрастет. Тем не менее, для наиболее подходящей модели смоделированные данные всегда находятся в диапазоне стандартного отклонения эмпирических данных.

Как показано в Таблице 2, каждая из моделей показывает большую степень дисперсии для своих 160 прогонов.Стандартное отклонение, усредненное по всем 12 блокам, составляет от 18,9 до 20,4%, в зависимости от настроек параметров модели. Для наиболее подходящей модели стандартное отклонение в отдельных блоках составляет от 11,6 до 23,4% и значительно превышает стандартное отклонение, обнаруженное в эмпирических данных, за исключением первых двух блоков эксперимента и первых двух блоков после переключатель (для всех блоков, кроме блока 1, 2, 7 и 8: все F s> 6,79, все p s <0.010). Этот высокий разброс отдельных прогонов модели указывает на то, что один и тот же базовый набор правил с одинаковыми настройками параметров может по-прежнему приводить к очень разным кривым обучения, в зависимости от того, какие именно стратегии выбираются в каждой точке, когда выбирается новая стратегия (например, начальная стратегия, изменение стратегии одного объекта, изменение стратегии двух функций). Более того, как и в случае с не учащимися среди участников, описанными выше (см. Раздел «Кривые эмпирического обучения»), не все прогоны модели были успешными, в результате (для наиболее подходящей модели) результативность ниже 85% из 35.6% запусков блока 6 и 30,0% запусков блока 12.

Подходит для модели

Среднее значение корреляции модели и эмпирических данных составляет 0,754. От 43,9% до 67,1% расхождений в данных объясняется различными моделями. Среднее стандартное отклонение необъяснимой дисперсии составляет 0,136. Все значения r, r 2 и RMSE для 18 версий модели представлены в таблице 3.

Таблица 3. Значения r, r 2 и RMSE 18 версий модели.

Как показано в таблице 3 и на рисунке 5, модель демонстрирует относительную устойчивость к влиянию различных настроек параметров. Для первого подсчета более низкое значение несколько лучше для соответствия — в первой части эксперимента (до блока 6) наблюдается более сильное увеличение для более низкого, чем для более высокого значения первого подсчета. Для второго подсчета более низкое значение также приводит к лучшему соответствию. Влияние параметра declarative-finst-span на индексы соответствия очень мало, что приводит к несколько лучшему соответствию либо для declarative-finst-span 80 с или 100 с, в зависимости от настроек первого и второго счета. .

Наилучшее соответствие с точки зрения корреляции было достигнуто для модели со значением declarative-finst-span, установленным на 100 (т. Е. Модель смогла запомнить, использовала ли она уже предыдущую стратегию в течение 100 с), при первом подсчете три (т. е. стратегия с одним элементом должна быть успешной не менее трех раз, чтобы считаться «часто успешной») и второй счет до шести (т. е. стратегия с двумя характеристиками должна быть успешной по крайней мере шесть раз, чтобы быть успешной. считается «часто успешным»). Наихудшее совпадение наблюдалось для модели со значением декларативного конечного диапазона, равным 100, при первом счете до пяти и втором счете до десяти.

RMSE варьируется от минимального 0,106 (3_06_100) до максимального 0,164 (5_08_100). Таким образом, модель с первым счетом три, вторым счетом шесть и декларативным конечным интервалом, установленным на 100, работает лучше всего как с точки зрения корреляции (), так и с точки зрения абсолютного прогнозирования (RMSE).

Резюме

В целом модели хорошо предсказывают данные. Смоделированные кривые обучения напоминают форму средней эмпирической кривой обучения с увеличением в первой половине эксперимента, кратковременным снижением в начале второй половины, за которым следует еще один рост производительности.Индексы корреляции модели наилучшего соответствия демонстрируют хорошее совпадение, при этом 67,2% дисперсии данных объясняется моделью с интервалом декларативного финала 100 с, первым порогом счета три и вторым порогом счета шесть. Обратите внимание, что это также модель с наиболее близким абсолютным соответствием (RSME составляет 0,109).

Однако в абсолютных процентах правильных ответов все модели работают ниже участников во всех блоках (кроме блока 7). Кроме того, модели показывают большую общую дисперсию, чем эмпирические данные.Более того, модели изначально меньше подвержены влиянию смены стратегий, но им требуется больше времени, чтобы «восстановиться» после смены стратегий.

Таким образом, модель воспроизводит средние кривые обучения и большие части дисперсии. Это делается с помощью ограниченного набора правил и данных примеров, охватывающих процессы обучения и повторного обучения, которые происходят в динамических средах. Более того, мы обнаружили различия в подгонке модели в зависимости от точной спецификации параметров, при этом наилучшее соответствие, если модель запоминает ранее использованные стратегии в течение 100 с, отмечает стратегию с одним признаком как «часто успешную» после трех успешных применений и двух -функция после шести успешных применений.Тем не менее, все 18 различных настроек параметров, которые мы протестировали, напоминали основной ход эмпирических данных, что указывало на то, что механизмы модели устойчивы к изменениям параметров.

Обсуждение

Обсуждение охватывает три основные главы. Сначала обсуждается соответствие модели и даются предложения по возможным улучшениям. Во-вторых, разрабатываются более широкие последствия нашего подхода. Наконец, намечена будущая работа.

Обсуждение подхода к моделированию

Наша учетная запись моделирования охватывает соответствующие поведенческие данные задачи динамического принятия решений, в которой требуется обучение категории.Для решения задачи необходимо объединить две функции, а соответствующую комбинацию функций необходимо изучить методом проб и ошибок с использованием обратной связи. Модель использует обратную связь из среды, чтобы найти правильные категории и включить переключатель в назначении кнопок ответа для целевых и нецелевых категорий. Метапознание встроено в модель через процессы, которые определяют, при каких условиях происходят стратегические изменения, такие как переход от однофункциональной к двухфункциональной стратегии.

В целом, индексы соответствия показывают, что эта модель решает задачу так же, как и участники.Это включает в себя успешное начальное обучение, а также успешное обучение обратному присвоению категории. Более того, было отмечено, что не все участники могут решить задачу, и то же самое наблюдается в поведении подхода моделирования. Таким образом, модель способна генерировать выходные данные, которые на феноменологическом уровне напоминают данные субъектов, выполняющих динамическую задачу принятия решений, которая включает сложные процессы изучения правил и обращения. Хотя общие тенденции обучения, обнаруженные в данных, могут быть хорошо воспроизведены с помощью общих правил, реализованных в нашей модели, есть два ограничения: дисперсия модели больше, чем у участников, и общая производительность модели ниже, чем выступление участников.

Вполне вероятно, что участники имеют другой и, возможно, более конкретный набор правил, чем модель. Например, участникам было сказано, какую из двух клавиш нажать для получения целевого звука. Однако неясно, использовали ли они эти знания для решения задачи. Чтобы модель оставалась простой, ей не давали этой дополнительной информации, поэтому кнопкам не приписывалось никакого смысла. Это одна из возможностей объяснить более низкую производительность модели, особенно в первом блоке. Еще один пример правил, связанных с более конкретными задачами, используемых участниками по сравнению с моделью, заключается в том, что четыре различных свойства стимулов могут не быть одинаково важными для испытуемых, что могло привести к более высокой производительности по сравнению с моделью.Например, можно предположить, что направление частотной модуляции целевого признака (вверх или вниз) было выбрано раньше в эксперименте, чем частотный диапазон нецелевого признака, в то время как модель обрабатывала все признаки одинаково, чтобы модель оставалась такой же простой, как возможный. Наконец, после изменения правила нажатия кнопки, некоторые участники, возможно, следовали правилу, которое гласит, что нужно нажимать противоположную клавишу, если стратегия была правильной много раз, а затем внезапно нет, вместо того, чтобы пробовать другой один или два раза. функциональная стратегия, тогда как модель пошла по второму пути.

Добавление таких дополнительных правил и предпосылок к модели, возможно, уменьшит расхождение между характеристиками модели и поведенческими данными. Однако целью данной статьи было разработать подход к моделированию, включающий общие процессы, важные для всех видов динамического принятия решений. Это подразумевает использование только предположений, которые абсолютно необходимы (мета-познание, переключение от однофункциональной стратегии к двухфункциональной, обучение через обратную связь) и сохранение модели как можно более простой в остальном.Как следствие, добавление дополнительных правил не приведет к созданию более совершенной общей модели динамического принятия решений, а только приведет к лучшему соответствию модели конкретному эксперименту, в то же время сделав ее склонной к переобучению. Как упоминалось ранее, хорошие описательные модели максимально точно фиксируют поведенческие данные и поэтому всегда стремятся к максимальному соответствию данным, которые они описывают. С другой стороны, хорошие прогностические модели должны быть обобщаемыми, чтобы также предсказывать поведение в различных, но структурно схожих ситуациях, а не только для одной конкретной ситуации с одним набором субъектов.На наш взгляд, это представляет собой более желательный поиск с большим потенциалом для понимания основных процессов человеческого динамического принятия решений. Это подтверждают Гигеренцер и Брайтон (2009), которые утверждают, что модели, которые фокусируются на основных аспектах принятия решений, например, учитывают только несколько аспектов, ближе к тому, как люди принимают решения. Они также утверждают, что такие упрощенные допущения делают решения более эффективными, а также более эффективными (Gigerenzer and Brighton, 2009).

Как указывалось ранее, одним из способов моделирования динамического принятия решений в ACT-R с использованием лишь нескольких предположений является обучение на основе экземпляров (IBL).В этом подходе для обучения используются пары «ситуация-результат» и субсимволические механизмы усиления. Однако IBL недостаточно для моделирования задач, в которых используются переключатели в среде (Fum and Stocco, 2003). Такие задачи требуют добавления явных правил переключения. Помимо этих правил, нашей задаче требовались механизмы, контролирующие, когда нужно переключаться с простых однофункциональных стратегий на более сложные. Поскольку метакогнитивные размышления не являются частью IBL, мы использовали смешанный подход к моделированию, который включает явные правила и метакогнитивное отражение.IBL является частью нашего подхода, поскольку стратегии кодируются как пары ситуация-результат и используются субсимволические механизмы усиления ACT-R.

Чтобы оценить, соответствует ли наш подход к моделированию формирования стратегии и переключения правил тому, как участники выполняют такие задачи, необходимо учитывать данные, отражающие успехи в обучении. Такие данные представляют собой кривые обучения, представленные в этой статье. Мы считаем, что сама по себе модель IBL не может привести к значительному увеличению производительности после изменения окружающей среды в эмпирических данных.

Для более глубокого понимания процесса принятия сложных решений можно смоделировать другие поведенческие данные, такие как время реакции. Однако не все процессы, которые, вероятно, влияют на время реакции, являются частью нашего общего подхода к моделированию. Это особенно актуально для моделирования подробных аспектов слухового кодирования с помощью ACT-R; например, можно ожидать, что точное кодирование слуховых событий будет включать различное увеличение времени реакции на короткие по сравнению с более длинными тонами.Однако наш подход к моделированию может быть расширен, что позволяет включать другие когнитивные процессы, такие как более конкретное звуковое кодирование или внимание. Эта расширяемость является одной из сильных сторон когнитивных архитектур и особенно актуальна для принятия естественных решений, когда в конечном итоге необходимо учитывать множество дополнительных процессов.

Объем модели

Формальная модель была построена с помощью ACT-R, она определяет допущения динамического принятия решений при обучении по категориям.Эта модель была протестирована на эмпирических данных и показала аналогичное поведение при обучении. Предположения о том, как происходят динамические решения в категориальном обучении, например, путем обучения на основе обратной связи и переключения от простых к более сложным стратегиям, и метакогнитивные механизмы были смоделированы вместе. ACT-R нацелен на моделирование познания в целом, таким образом, одновременно обращаясь к различным когнитивным процессам, что является важным аспектом для моделирования реалистичных когнитивных задач. К тому же модель гибкая. Таким образом, модель выбирает из доступных стратегий в соответствии с предыдущим опытом и случайными влияниями.

Наш подход к моделированию прост в том смысле, что он включает лишь несколько правдоподобных предположений, не полагается на дополнительные параметры и, тем не менее, достаточно гибок, чтобы справляться с динамически изменяющейся средой.

Чтобы проверить предсказательную силу модели, ее необходимо дополнительно протестировать и сравнить с новыми эмпирическими данными, полученными с использованием немного других настроек задачи. Нашей целью было разработать первую модель динамического принятия решений в категории обучения. Таким образом, в модель включены соответствующие когнитивные процессы, которые происходят между предъявлением стимула и фактической реакцией выбора.Кроме того, мы хотели показать, как возникает серия решений, направленных на достижение конечной цели. Таким образом, в качестве первого шага нам нужна была задача принятия решения, которая демонстрирует характеристики, аналогичные естественным динамическим параметрам. К таким аспектам относятся сложные многофункциональные стимулы, обратная связь с окружающей средой и меняющиеся условия. Поскольку явные намеки на принадлежность к категории обычно отсутствуют в неэкспериментальных ситуациях, более того, разумно использовать задачу без четких инструкций относительно того, на каких особенностях (или стимулах) следует сосредоточить внимание.Обратной стороной использования неспецифических инструкций, как это сделано в нашем исследовании, является то, что из поведенческих данных останется неясным, как именно отдельные участники обрабатывают такую ​​задачу, поскольку такие аспекты, как какие точные правила соблюдаются или какие функции рассматриваются в начале задача, неясны.

В качестве следующего шага мы стремимся моделировать и прогнозировать динамический курс принятия решений отдельными участниками. В целом, большое преимущество подходов к когнитивному моделированию состоит в том, что они могут предсказывать текущие когнитивные процессы в любой момент времени.Чтобы оценить достоверность таких прогнозов, можно использовать разные подходы.

Одним из подходов к построению моделей в соответствии с когнитивными процессами участников является парадигма обучения ограничению (Димов и др., 2013). Эта парадигма требует инструктирования участников в виде подробной пошаговой процедуры о том, как применять определенные стратегии в задачах принятия решений. Этот подход дает разработчику модели представление о стратегиях, которые участники используют в данный момент времени.Это снова может быть использовано для ограничения моделей ACT-R в реализации этих стратегий. В будущих исследованиях мы планируем принять эту парадигму путем (а) инструктирования участников и (б) соответствующей корректировки нашей модели. Чтобы гарантировать, что парадигма обучения ограничению была успешно реализована, следует использовать самоотчеты участников.

Другой подход — проводить интервью, пока участник выполняет задание. Таким образом, чтобы подтвердить предсказания модели о предполагаемом поведении участников, субъектов будущих эмпирических исследований следует спросить об их решениях в ходе эксперимента.Можно ожидать, что на первые несколько решений участников будут сильно влиять случайные аспекты (например, какая особенность будет рассматриваться в первую очередь), но после некоторых испытаний подход моделирования должен быть в состоянии предсказать следующие шаги участников. Таким образом, он должен позволять точно предсказывать последующие когнитивные процессы. Чтобы сделать такие прогнозы, пересмотренная модель должна будет использовать первую пару испытаний в качестве информации о стратегии, которой первоначально следует индивидуальный участник.

На следующем этапе точные когнитивные процессы, предлагаемые моделью, должны быть протестированы на индивидуальном уровне на более мелких данных (например,g., фМРТ) и затем соответствующим образом перенастроить. В настоящее время были предложены различные методы сопоставления когнитивных моделей с более мелкими данными, такими как данные фМРТ или ЭЭГ (Borst and Anderson, 2015; Borst et al., 2015; Prezenski and Russwinkel, 2016a). Эти методы в настоящее время исследуются и применяются для решения фундаментальных вопросов исследования. Тем не менее сопоставление когнитивных моделей с нейронными данными является сложной задачей. Необходимы дополнительные исследования, особенно для прикладных задач. Чтобы дополнить нейронные данные, дополнительные поведенческие данные, такие как динамика нажатия кнопок (например,g., интенсивность нажатия кнопки), можно добавить в качестве немедленного измерения того, насколько конкретный участник уверен в своем решении (Kohrs et al., 2014).

Помимо использования когнитивных моделей для прогнозирования индивидуального поведения, мы стремимся разработать более общие когнитивные механизмы для моделирования обучения, повторного обучения и метапознания, применимых в широком диапазоне ситуаций. Чтобы проверить применимость нашего подхода к моделированию в более широком контексте и в различных ситуациях, варианты эксперимента должны быть протестированы с различными задачами и материалами.Например, предлагаемая здесь модель должна быть способна предсказывать данные экспериментов по категоризации с использованием визуальных стимулов, таких как различные типы ламп (Zeller and Schmid, 2016), с некоторыми модификациями сенсорной обработки нашей модели. Кроме того, модель должна быть способна прогнозировать данные из разных типов задач категоризации, например задачи, использующей другое количество функций категоризации, больше переключателей или разные последовательности. Такая задача была бы сложной задачей для нашей модели; в случае успеха ее можно рассматривать как прогностическую модель.

Разработанные общие механизмы также могут быть использованы в задачах осмысления. Такие задачи требуют «активного процесса построения значимого и функционального представления некоторых аспектов мира» (Lebiere et al., 2013, p. 1). Создание смысла — это процесс поиска и интерпретации соответствующих фактов в море поступающей информации, включая обновление гипотез. Выполнение нашей задачи близко к тому, как люди имеют смысл в реальном мире, потому что оно включает в себя большое количество различных стимулов, каждый из которых несет разные характеристики различных функций.Таким образом, «понимание стимулов» требует, чтобы участники проверяли каждый стимул категориальным образом и использовали извлеченную категорию стимула в сочетании с выбранным нажатием кнопки и обратной связью, которая следует за информацией для будущих решений.

В заключение, такая когнитивная модель, которая включает общий механизм обучения, повторного обучения и метапознания, может оказаться чрезвычайно полезной для прогнозирования индивидуального поведения в широком диапазоне задач. Однако остается неясным, отражает ли это фактические процессы человеческого познания.Это связано не только с тем фактом, что человеческое поведение подвержено множеству случайных влияний, но и с тем ограничением, что модель всегда соответствует сокращенному представлению реальности. Разработчик модели решает, какие аспекты реальности охарактеризованы в модели. Маревски и Мельхорн (2011) протестировали разные подходы к моделированию для одной и той же задачи принятия решений. Хотя они обнаружили, что их модели различаются с точки зрения того, насколько хорошо они предсказывают данные, они в конечном итоге не смогли показать, что наиболее подходящая модель определенно напоминает когнитивные процессы человека.Насколько нам известно, ни один научный метод никогда не может ответить, как определенно работает человеческое познание. В общем, модели можно сравнивать только с точки зрения их предсказательного качества (например, объясненная дисперсия, количество свободных параметров, возможность обобщения). С другой стороны, неизвестно, какая модель в конечном итоге соответствует человеческой реальности.

Outlook

Одной из причин моделирования в когнитивных архитектурах является реализация когнитивных механизмов в системах поддержки для сложных сценариев.Такие системы поддержки в основном используют алгоритмы машинного обучения. К сожалению, эти алгоритмы зависят от многих испытаний, на которых нужно учиться, прежде чем они преуспеют в классификации или в обучении в целом. С другой стороны, подходы, вдохновленные когнитивной архитектурой, также могут быть извлечены из нескольких образцов. Кроме того, подходы, основанные на когнитивных архитектурах, представляют собой информированные модели, которые предоставляют информацию о задействованных процессах и причинах, ведущих к успеху или неудаче.

Когнитивные модели могут применяться к множеству реальных задач, например, для прогнозирования удобства использования при взаимодействии со смартфоном (Prezenski and Russwinkel, 2014, 2016b), управления воздушным движением (Taatgen, 2001; Smieszek et al., 2015) или поведение за рулем (Salvucci, 2006). Более того, подходы когнитивного моделирования также могут использоваться в сценариях микромира (Halbrügge, 2010; Peebles and Banks, 2010; Reitter, 2010). Сценарии микромира могут не только имитировать сложность реального мира, но и обладают тем преимуществом, что позволяют управлять переменными. Это означает, что могут быть вызваны определенные вариации для проверки рассматриваемого теоретического подхода или модели (как показано в Russwinkel et al., 2011).

Многие прикладные когнитивные модели представляют собой вполне конкретные модели задач.Наша модель, напротив, нацелена на захват основных механизмов, встречающихся в различных задачах реального мира. Как следствие, у него есть потенциал для применения во многих областях. Итак, наша модель динамического принятия решений в задаче категориального обучения делает прогнозы о когнитивном состоянии людей во время выполнения такой задачи. Это включает в себя прогнозы о стратегиях (например, стратегии с одним или двумя функциями), концептуальное понимание (например, предположения о соответствующих комбинациях функций) и метакогнитивные аспекты (например,g., информация об успешности текущего предположения лица, принимающего решения), все из которых являются аспектами познания во множестве задач и областей приложений.

Таким образом, наш общий подход к моделированию имеет потенциал для поддержки пользователей во многих областях и в конечном итоге может быть использован для помощи в принятии решений. Для этого решения отдельных пользователей в ходе выполнения задачи можно сравнить с когнитивными процессами, активными в настоящее время в модели. Если, например, пользователь слишком долго придерживается стратегии с одной функцией или переключает правила бессистемно, система может предоставить пользователю полезную подсказку.Помимо обычных вспомогательных систем, такая система поддержки, основанная на нашей модели, будет имитировать когнитивное состояние пользователя. Например, эта система онлайн-поддержки сможет предсказать влияние повторения негативных отзывов на пользователя, например, побуждающих его к попытке изменить стратегию. Однако, если отрицательная обратная связь была вызвана внешним источником, например технической ошибкой подключения, выбор изменения стратегии приведет к разочарованию пользователя. Предлагаемая система поддержки сможет вмешаться здесь.В зависимости от внутреннего состояния пользователя система поддержки будет учитывать, какая информация является наиболее полезной, или если вообще не следует предоставлять информацию (например, в случае умственной перегрузки пользователя). Пока поддержка не требуется, такие системы будут молча следовать решениям, принимаемым человеком.

Более того, если цель пользователя известна, и решения, принятые пользователем, отслеживались системой, можно было бы предсказать следующие решения пользователя, а также оценить, являются ли эти решения по-прежнему разумными для достижения цели. .Многие лавины были вызваны неоднократными ошибочными решениями лыжников-бэккантри, застрявших в своем неправильном представлении о ситуации (Atkins, 2000). Система поддержки, которая способна понять, когда и почему человек принимает необоснованные решения в критических для безопасности ситуациях, также сможет предоставить правильную информацию, чтобы преодолеть недоразумение. Системе технической поддержки лыжников-бэккантри потребуется информация о текущей лавинной опасности, возможных безопасных маршрутах и ​​других факторах.Такая информация уже предоставляется приложениями для смартфонов, которые используют GPS в сочетании с прогнозами погоды и измерениями крутизны склонов. В будущем, когда эта информация станет доступной для сопутствующей системы на основе когнитивных моделей, которая прогнозирует решения пользователей, это потенциально может помочь лыжникам в отдаленных районах. Системы поддержки на основе когнитивных моделей, разработанные аналогичным образом, могут с равным успехом использоваться в других критических для безопасности областях, а также для помощи велосипедистам, водителям или пилотам.

Авторские взносы

AB и SW разработали обучающий эксперимент по слуховой категории. SW проводил эксперименты на людях и анализировал данные. SP и NR разработали моделирование ACT-R. SP реализовал моделирование ACT-R и проанализировал данные. SP, SW и AB подготовили рисунки. СП, НР и А.Б. подготовили рукопись. SP, NR, AB и SW отредактировали, исправили и одобрили рукопись.

Финансирование

Эта работа была выполнена в рамках Межрегионального центра совместных исследований SFB / TRR 62 «Сопутствующая технология для когнитивных технических систем», финансируемого Немецким исследовательским фондом (DFG) и финансируемого программой BCP.

Заявление о конфликте интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

Мы благодарим Монику Добровольни и Йорга Штадлера за поддержку в сборе данных в рамках Комбинаторного центра нейровизуализации (CNI) Института нейробиологии им. Лейбница.

Сноски

Список литературы

Андерсон, Дж.Р. (1991). Адаптивный характер категоризации человека. Psychol. Ред. 98, 409–429. DOI: 10.1037 / 0033-295X.98.3.409

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Андерсон, Дж. Р. (2007). Как может человеческий разум возникать в физической вселенной? Нью-Йорк, Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета.

Google Scholar

Эшби, Ф. Г. (1992). «Многомерные модели категоризации», в Многомерные модели восприятия и познания , ред Ф.Г. Эшби (Хиллсдейл, Нью-Джерси: Эрлбаум), 449–483.

Google Scholar

Эшби, Ф. Г., Альфонсо-Риз, Л. А., Теркен, А. У., и Уолдрон, Э. М. (1998). Нейропсихологическая теория множественных систем в категориальном обучении. Psychol. Ред. 105, 442–481.

PubMed Аннотация | Google Scholar

Аткинс, Д. (2000). «Человеческий фактор при лавинообразных авариях» // Известия . Международный семинар по науке о снеге (Big Sky: MT), 46–51.

Google Scholar

Берри, Д.К. и Бродбент Д. Э. (1988). Интерактивные задачи и явное и неявное различие. руб. J. Psychol. 79, 251–272. DOI: 10.1111 / j.2044-8295.1988.tb02286.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Борст, Дж. П., и Андерсон, Дж. Р. (2015). «Использование когнитивной архитектуры ACT-R в сочетании с данными фМРТ», в An Introduction to Model-Based Cognitive Neuroscience , ред. Б. У. Форстманн и Э.-Дж. Вагенмейкерс (Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Springer), 339–352.

Google Scholar

Борст, Дж. П., Ниджбоер, М., Таатген, Н. А., Ван Рейн, Х. и Андерсон, Дж. Р. (2015). Использование отображений модели и мозга на основе данных для ограничения формальных моделей познания. PLoS ONE 10: e0119673. DOI: 10.1371 / journal.pone.0119673

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кларк Л., Коулс Р. и Роббинс Т. В. (2004). Нейропсихология вентральной префронтальной коры: принятие решений и обратное обучение. Brain Cogn. 55, 41–53. DOI: 10.1016 / S0278-2626 (03) 00284-7

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Димов, К. М., Маревски, Дж. Н., и Скулер, Л. Дж. (2013). «Ограничение моделей ACT-R стратегий принятия решений: экспериментальная парадигма», в книге Cooperative Minds: Social Interaction and Group Dynamics. Труды 35-й ежегодной конференции Общества когнитивной науки , ред. М. Кнауф, М. Пауэн, Н. Себанс и И. Ваксмут (Остин, Техас: Общество когнитивных наук), 2201–2206.

Google Scholar

Эдвардс, У. (1962). Теория динамических решений и вероятностная обработка информации. Хум. Факторы 4, 59–73. DOI: 10.1177 / 001872086200400201

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Форстманн Б. У., Вагенмакерс Э.-Дж., Эйхеле Т., Браун С. и Серенс Дж. Т. (2011). Взаимные отношения между когнитивной нейробиологией и формальными когнитивными моделями: противоположности притягиваются? Trends Cogn. Sci. 15, 272–279.DOI: 10.1016 / j.tics.2011.04.002

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фум Д. и Стокко А. (2003). «Экземплярное обучение по сравнению с обучением на основе правил в управлении динамической системой», Труды Пятой Международной конференции по когнитивному моделированию, , (Бамберг: Universitaets-Verlag Bamberg), 105–110.

Google Scholar

Гонсалес, К. (2017). «Принятие решений: перспектива когнитивной науки», в The Oxford Handbook of Cognitive Science (Vol.1). изд. С. Э. Ф. Чипман (Оксфорд: издательство Оксфордского университета), 249–263.

Google Scholar

Гонсалес, К., Датт, В., Хили, А. Ф., Янг, М. Д., и Борн, Л. Э. младший (2009). «Сравнение моделей экземпляров и стратегий в ACT-R», в материалах Труды 9-й Международной конференции по когнитивному моделированию — ICCM2009 , ред. А. Хоус, Д. Пиблз и Р. Купер (Манчестер).

Google Scholar

Гонсалес К., Лерх Дж. Ф. и Лебьер К. (2003).Экземплярное обучение в динамическом принятии решений. Cogn. Sci. 27, 591–635. DOI: 10.1207 / s15516709cog2704_2

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хальбрюгге, М. (2010). Будьте проще — пример разработки модели в контексте задачи «Динамические запасы и потоки» (DSF). J. Artif. Gen. Intell. 2, 38–51. DOI: 10.2478 / v10229-011-0008-2

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ярверс, К., Брош, Т., Брехманн, А., Woldeit, M. L., Schulz, A. L., Ohl, F. W., et al. (2016). Обратное обучение у людей и песчанок: динамическая сеть управления облегчает обучение. Фронт. Neurosci. 10: 535. DOI: 10.3389 / fnins.2016.00535

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кнауф, М., Вольф, А. Г. (2010). Комплексное познание: наука о человеческом мышлении, решении проблем и принятии решений. Cogn. Процесс. 11, 99–102. DOI: 10.1007 / s10339-010-0362-z

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Kohrs, C., Грабаль, Д., Ангенштейн, Н., Брехманн, А. (2014). Задержка времени отклика системы влияет на физиологию и динамику последующего нажатия кнопок. Психофизиология 51, 1178–1184. DOI: 10.1111 / psyp.12253

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лебьер К., Пиролли П., Томсон Р., Пайк Дж., Рутледж-Тейлор М., Сташевски Дж. И др. (2013). Функциональная модель осмысления в нейрокогнитивной архитектуре. Comput.Intell. Neurosci. 2013, 1-29. DOI: 10.1155 / 2013/921695

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лебьер К., Валлах Д. и Таатген Н. А. (1998). «Неявное и явное обучение в ACT-R», Труды Второй европейской конференции по когнитивному моделированию , ред. Ф. Риттер и Р. Янг (Ноттингем: издательство Ноттингемского университета), 183–193.

Google Scholar

Левандовски, С., Палмери, Т. Дж., И Вальдманн, М.Р. (2012). Введение в специальный раздел, посвященный теории и данным в категоризации: интеграция вычислительных, поведенческих и когнитивных подходов нейробиологии. J. Exp. Psychol. Учить. Mem. Cogn. 38, 803–806. DOI: 10.1037 / a0028943

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ли А., Маани К. (2011). «Динамическое принятие решений, обучение и ментальные модели», Труды 29-й Международной конференции Общества системной динамики, (Вашингтон, округ Колумбия), 1-21.

Google Scholar

Маревски, Дж. Н., Мельхорн, К. (2011). Использование архитектуры ACT-R для определения 39 количественных моделей процесса принятия решений. Судья. Decis. Мак. 6, 439–519.

Google Scholar

Орендейн, А. Д. О., Вуд, С. (2012). «Учет когнитивной гибкости и негибкости для сложной динамической задачи», Труды 11-й Международной конференции по когнитивному моделированию (Берлин), 49–54.

Google Scholar

Пиблз Д., Бэнкс А. П. (2010). Моделирование динамического принятия решений с помощью когнитивной архитектуры ACT-R. J. Artif. Gen. Intell. 2, 52–68. DOI: 10.2478 / v10229-011-0009-1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Презенски С., Руссвинкель Н. (2014). Сочетание когнитивных моделей ACT-R с юзабилити-тестированием позволяет выявить ментальную модель пользователей, совершающих покупки с помощью приложения для смартфона. Внутр. J. Adv. Intell. Syst. 7, 700–715.

Google Scholar

Презенски, С., Руссвинкель, Н. (2016a). «Предлагаемый метод сопоставления данных ACT-R и ЭЭГ» в In Proceedings of the 14th International Conference on Cognitive Modeling , eds D. Reitter, and FE Ritter (University Park, PA: Penn State), 249–251 .

Google Scholar

Презенски, С., Руссвинкель, Н. (2016b). «На пути к общей модели многократного использования приложений», в In Proceedings of the 14th International Conference on Cognitive Modeling , eds D.Рейтер и Ф. Э. Риттер (Университетский парк, Пенсильвания: штат Пенсильвания), 201–207.

Google Scholar

Рейтер, Д. (2010). Метапознание и множественные стратегии в когнитивной модели онлайн-контроля. J. Artif. Gen. Intell. 2, 20–37. DOI: 10.2478 / v10229-011-0007-3

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ролл И., Бейкер Р. С., Алевен В. и Кёдингер К. Р. (2004). «Метакогнитивная модель ACT-R стратегий обучения студентов в интеллектуальных системах обучения», в материалах Труды 7-й Международной конференции по интеллектуальным системам обучения , ред.К. Лестер, Р. М. Викари и Ф. Парагуасу (Масейо), 854–856.

Google Scholar

Руссвинкель Н., Урбас Л. и Тюринг М. (2011). Прогнозирование временных ошибок в сложных средах задач: вычислительный и экспериментальный подход. Cogn. Syst. Res. 12, 336–354. DOI: 10.1016 / j.cogsys.2010.09.003

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ратледж-Тейлор, М., Лебьер, К., Томсон, Р., Сташевски, Дж., И Андерсон, Дж. Р. (2012). «Сравнение категоризации, основанной на правилах, и категоризации на основе примеров с использованием архитектуры ACT-R», Труды 21-й ежегодной конференции по представлению поведения в моделировании и симуляции, BRiMS 2012 (Амелия-Айленд, Флорида), 44–50.

Сэнборн, А. Н., Гриффитс, Т. Л., и Наварро, Д. Дж. (2010). Рациональные приближения к рациональным моделям: альтернативные алгоритмы категориального обучения. Psychol. Ред. 117, 1144–1167. DOI: 10.1037 / a0020511

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Саймон, Х. А., и Ньюэлл, А. (1971). Решение человеческих проблем: состояние теории в 1970 году. Am. Psychol. 26, 145–159. DOI: 10,1037 / ч0030806

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Smieszek, H., Джорес, Ф., и Руссвинкель, Н. (2015). «Рабочая нагрузка диспетчеров вышек аэропорта: эмпирическая проверка макрокогнитивной модели», в онлайн-журнале Kognitive Systeme , ред. Д. Соффкер и А. Клюге (Дуйсбург: DuEPublico). DOI: 10.17185 / duepublico / 37699

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Стюарт, Т. К., и Уэст, Р. (2010). Тестирование на эквивалентность: методология компьютерного когнитивного моделирования. J. Artif. Gen. Intell. 2, 69–87. DOI: 10.2478 / v10229-011-0010-8

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Саттон, Р. С., и Барто, А. Г. (1998). Обучение с подкреплением: Введение . Лондон: MIT Press.

Google Scholar

Таатген, Н. А. (2001). «Модель индивидуальных различий в обучении управлению воздушным движением», Труды четвертой Международной конференции по когнитивному моделированию , ред. Э. М. Альтманн, А. Клиреманс, К. Д. Шунн и В. Д. Грей (Махва, Нью-Джерси: Эрлбаум), 211– 216.

Google Scholar

Таатген, Н.А., Лебьер, К., и Андерсон, Дж. Р. (2006). «Парадигмы моделирования в ACT-R», в «Познание и многоагентное взаимодействие: от когнитивного моделирования к социальному моделированию», , ред Р. Сан (Кембридж: издательство Кембриджского университета), 29–52.

Google Scholar

Томсон Р., Лебьер К., Андерсон Дж. Р. и Сташевски Дж. (2015). Общая основанная на примерах структура обучения для изучения интуитивного принятия решений в когнитивной архитектуре. J. Appl. Res. Mem. Cogn. 4, 180–190. DOI: 10.1016 / j.jarmac.2014.06.002

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Вольф С., Брехманн А. (2012). «MOTI: корпус мотивационной просодии для систем обучения на основе речи», в материалах Труды 10-й конференции ITG по речевой коммуникации (Берлин: IEEE), 1–4.

Google Scholar

Вольф, С., Брехманн, А. (2015). Кнута и пряника 2.0: преимущества естественной и мотивационной просодии в компьютерном обучении. Comput. Гм. Behav. 43, 76–84. DOI: 10.1016 / j.chb.2014.10.015

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Вонг, Т. Дж., Кокли, Э. Т., и Скулер, Л. Дж. (2010). «Онлайн-база данных параметров ACT-R: на пути к прозрачному подходу к разработке моделей на основе сообщества», в материалах Труды 10-й Международной конференции по когнитивному моделированию , редакторы Д.Д. Сальвуччи и Г. Гунзельманн (Филадельфия, Пенсильвания: Университет Дрекселя) ), 282–286.

Google Scholar

Целлер, К., и Шмид, У. (2016). «Обучение правилам на основе инкрементального представления обучающих примеров: повторный анализ эксперимента по категоризации», Труды 13-й проводимой раз в два года конференции Немецкого общества когнитивной науки . (Бремен), 39–42.

Google Scholar

границ | Видеоигры как инструменты для понимания когнитивных процессов

Хотя видеоигры традиционно разрабатывались для развлекательных целей, они все чаще используются психологами для помощи в понимании приобретения навыков, когнитивных способностей и пластичности, развития и старения, а также индивидуальных различий.Работа Грина и Бавелье (2003), опубликованная более десяти лет назад, вызвала большой интерес у психологов (и широкой публики) и вызвала приток исследователей в эту область. Однако традиция использования видеоигр для понимания, измерения и улучшения познания восходит, по крайней мере, к середине-концу 1980-х годов (например, Griffith et al., 1983; Gagnon, 1985; Metalis, 1985; Dorval and Pepin, 1986; Кларк и др., 1987). Наиболее заметной систематической попыткой использовать видеоигры для понимания человеческого познания и производительности была Программа стратегий обучения, финансируемая Агентством перспективных исследовательских проектов Министерства обороны (Donchin et al., 1989). В результате этого проекта появилась видеоигра Space Fortress, разработанная когнитивными психологами и призванная потребовать таких навыков, как память, внимание, способность выполнять двойную задачу, а также психомоторный контроль и скорость. Space Fortress служила стандартизированной задачей, поэтому производительность можно было сравнивать в разных лабораториях (и на разных континентах), чтобы понять лучшие методы тренировки сложных навыков, взаимосвязь между фундаментальными способностями (например, гибкий интеллект) и развитием навыков, а также степень, в которой обучение передача достижений и мастерства за пределы обученной задачи.Space Fortress до сих пор используется во многих лабораториях (например, Blumen et al., 2010; Lee et al., 2012; Scheldrup et al., 2014), и была одной из немногих видеоигр, в которую можно играть при функциональном магнитном резонансе. изображения были записаны (например, Voss et al., 2012).

Space Fortress послужила бесценным инструментом исследования и многое раскрыла о природе приобретения навыков и обучения. Однако, как может подтвердить любой, кто играл в игру, игровой процесс Space Fortress может быть разочаровывающим и неприятным.Space Fortress разрабатывалась психологами, а не профессиональными разработчиками игр. Хотя во время разработки она была похожа на многие аркадные игры, по сегодняшним меркам Space Fortress является относительно примитивной игрой. Он отличается элементарной графикой, в нем отсутствует увлекательное повествование, его уровень сложности не адаптируется к навыкам игрока, и, по сути, это один и тот же «уровень», который снова и снова демонстрируется игроку (здесь нет новых задач или игровых элементов, как игрок проводит больше времени за игрой).Современные видеоигры отличаются реалистичной графикой, захватывающими сюжетами, адаптируются, предъявляют изменяющиеся требования и позволяют игроку решать игровые проблемы по-разному. Они призваны мотивировать и побуждать, но не настолько, чтобы вызывать сильное разочарование. Хотя многие из этих изменений делают изучение современных видеоигр более привлекательным и интересным, возросшая сложность и разнообразие этих игр затрудняют понимание производительности в них, и это создает проблемы при использовании видеоигр в качестве инструментов для понимания когнитивных процессов. .Эта тема исследования, содержащая 10 статей и 45 авторов, подчеркивает перспективы и проблемы использования коммерческих и пользовательских видеоигр для понимания познания.

Многие из статей, включенных в эту тему исследования, вращаются вокруг темы переноса обучения из видеоигр на другие измерения восприятия и познания, вдохновленные теперь основополагающей работой Шона Грина, Дафны Бавелье и других (Bavelier et al., 2012). Это исследование предполагает, что игровые видеоигры связаны с превосходными познавательными и перцептивными способностями.Cain et al. (2014) и Pohl et al. (2014) в этой теме исследования представляют доказательства в пользу перекрестных различий между активными игроками и не-геймерами в показателях зрения и внимания. Тем не менее, данные перекрестных и обучающих исследований, использованные для поддержки эффектов экшн-игр, подвергались критике по ряду методологических причин (Boot et al., 2011, 2013b; Kristjánsson, 2013; Bisoglio et al., 2014; Ferguson, 2014). . Важно отметить, что Cain et al. (2014) и Pohl et al. (2014) предоставляют полный отчет о своих методах и способах набора участников, следуя лучшим практикам отчетности, изложенным критиками игровых эффектов.В своем крупномасштабном обучающем исследовании Baniqued et al. (2013) обнаружили ограниченную передачу обучения, но приглушили потенциальную критику эффектов плацебо, ответственных за эффекты переноса, которые наблюдались, путем измерения ожиданий участников относительно типа обучения, которое они получили (см. Blacker et al., 2014; аналогичные подход).

Если вмешательства в видеоигры направлены на улучшение восприятия и когнитивных способностей, то они должны быть хорошо продуманы, чтобы эффективно и действенно проводить обучение.Montani et al. (2014) представляют процесс дизайна и валидации, используемый для разработки игры для тренировки внимания и исполнительных функций у людей с травматической травмой головного мозга (ЧМТ). Они демонстрируют, что их игра действительно затрагивает аспекты исполнительного контроля, и будущие исследования вмешательства с пациентами с ЧМТ, поскольку участники будут определять, переносятся ли улучшения игры на другие меры исполнительного контроля и, что более важно, на значимые показатели повседневной деятельности. Boot et al. (2013a) демонстрируют еще одну важную проблему с точки зрения дизайна вмешательства в видеоигры.При разработке игрового вмешательства необходимо учитывать целевую популяцию вмешательства и предпочтения этой популяции, в противном случае соблюдение режима вмешательства будет низким, и вмешательство не увенчается успехом.

В рамках данной темы исследования Towne et al. (2014) и Latham et al. (2013) поднимают интересные и важные вопросы о том, как измерить и классифицировать опыт видеоигр. Во многих исследованиях используются довольно упрощенные, недифференцированные определения игрового опыта. Эти определения часто не делают различий между очень разными типами игрового опыта (отнесение большинства динамичных игр к категории «экшн-игр», хотя требования восприятия и познания могут сильно различаться между этими играми).Чтобы по-настоящему понять потенциальное влияние игрового опыта на выполнение других лабораторных и реальных задач, нам необходимо лучше измерить, как часто люди играют в видеоигры, во что они играют, и их историю игрового процесса на протяжении всей своей жизни. Towne et al. (2014) утверждают, что в качестве примера могут служить методы изучения опыта в других областях (например, в шахматах).

Наконец, Ventura et al. (2013) представляют другой пример того, как видеоигры могут использоваться для понимания познания.Пользовательские игры можно использовать как способ измерения когнитивных способностей, так же, как игру Space Fortress можно рассматривать как средство измерения подвижного интеллекта (Rabbitt et al., 1989). Эта «незаметная оценка» имеет несколько преимуществ, включая снижение тревожности при тестировании. Этот чрезвычайно многообещающий подход может быть перенесен в лабораторию, чтобы получить более точные показатели способностей по сравнению с нашей обычно скучной батареей устрашающих нейропсихологических тестов.

Это действительно захватывающая и быстро развивающаяся область исследований со множеством проблем, но, возможно, и с множеством наград.К счастью, мы наблюдаем все больше и больше исследований, предпринимающих шаги по преодолению этих проблем, и все больше обсуждаем передовой опыт использования игр для понимания когнитивных процессов (включая исследования и обсуждения, представленные в этой теме исследования).

Заявление о конфликте интересов

Автор заявляет, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Список литературы

Баникед, П.L., Kranz, M. B., Voss, M. W., Lee, H., Cosman, J. D., Severson, J., et al. (2013). Когнитивная тренировка с использованием казуальных видеоигр: моменты, которые следует учитывать. Фронт. Психол . 4: 1010. DOI: 10.3389 / fpsyg.2013.01010

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Блюмен, Х. М., Гофер, Д., Штайнерман, Дж. Р., Стерн, Ю. (2010). Тренировка когнитивного контроля у пожилых людей с помощью игры «Космическая крепость»: роль обучающих инструкций и основных двигательных способностей. Фронт. Старение Neurosci . 2: 145. DOI: 10.3389 / fnagi.2010.00145

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бут, У. Р., Чемпион, М., Блейкли, Д. П., Райт, Т., Содерс, Д. Дж., И Чэрнесс, Н. (2013a). Видеоигры как средство снижения когнитивного спада, связанного с возрастом: отношение, соответствие и эффективность. Фронт. Психол . 4:31. DOI: 10.3389 / fpsyg.2013.00031

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Пыльник, W.Р., Саймонс, Д. Дж., Стотхарт, К., и Штаттс, К. (2013b). Распространенная проблема с плацебо в психологии, почему активных контрольных групп недостаточно, чтобы исключить эффект плацебо. Перспектива. Psychol. Sci . 8, 445–454. DOI: 10.1177 / 17456916134

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дончин Э., Фабиани М. и Сандерс А. (ред.). (1989). Программа стратегий обучения: изучение стратегий приобретения навыков [Специальный выпуск]. Акта Психол .71, 1–309. DOI: 10.1016 / 0001-6918 (89)

-4

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Ганьон Д. (1985). Видеоигры и пространственные навыки: исследовательское исследование. Educ. Commun. Technol. J . 33, 263–275.

Google Scholar

Латам, А. Дж., Патстон, Л. М., и Типпет, Л. Дж. (2013). Насколько хороши «опытные» игроки в видеоигры? Оценка опыта и знаний игроков в видеоигры в жанрах «боевик». Фронт. Психол . 4: 941. DOI: 10.3389 / fpsyg.2013.00941

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ли, Х., Бут, В. Р., Басак, К., Восс, М. У., Пракаш, Р. С., Нейдер, М. и др. (2012). Прирост производительности от направленного обучения не переносится на нетренированные задачи. Акта Психол . 139, 146–158. DOI: 10.1016 / j.actpsy.2011.11.003

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Металлис, С.А. (1985). Влияние массированной и распределенной практики на приобретение навыков видеоигры. Percept. Mot. Навыки 61, 457–458. DOI: 10.2466 / pms.1985.61.2.457

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Поль К., Кунде В., Ганц Т., Конзельманн А., Паули П. и Кизель А. (2014). Игры, на которые стоит обратить внимание: видеоигры в жанре экшн ассоциируются с улучшенной обработкой замаскированных стимулов. Фронт. Психол . 5:70. DOI: 10.3389 / fpsyg.2014.00070

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кролик, П., Банерджи, Н., Шимански, А. (1989). Космическая крепость как тест на IQ? Прогнозы обучения и отработанной работы в сложной интерактивной видеоигре. Акта Психол . 71, 243–257. DOI: 10.1016 / 0001-6918 (89)

-5

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Scheldrup, M., Greenwood, P.M, McKendrick, R., Strohl, J., Bikson, M., Alam, M., et al. (2014). Транскраниальная стимуляция постоянным током по-разному способствует когнитивной многозадачности в зависимости от расположения анода и подзадачи. Фронт. Гм. Neurosci . 8: 665. DOI: 10.3389 / fnhum.2014.00665

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Voss, M. W., Prakash, R. S., Erickson, K. I., Boot, W. R., Basak, C., Neider, M. B., et al. (2012). Влияние тренировочных стратегий, реализованных в сложной видеоигре, на функциональную связность сетей внимания. Нейроизображение 59, 138–148. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2011.03.052

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Social Cognition — обзор

1.1 Что мы подразумеваем под социальным познанием?

Социальное познание означает для разных людей разные вещи. Чаще всего социальное познание определяется как любой когнитивный процесс, в котором участвуют другие люди. Эти процессы могут быть вовлечены в социальные взаимодействия на групповом уровне или индивидуально. Когда мы используем термин познание , мы имеем в виду бессознательные механизмы в разуме (мозге), которые вызывают репрезентации (нейронную реализацию опыта). Мы можем осознавать эти представления, но в большинстве случаев мы их не осознаем.Мы знаем, например, что наша собственная точка зрения и точка зрения другого человека на одно и то же событие могут сильно отличаться. Однако, когда мы действуем в повседневной жизни, нам часто приходится косвенно судить о взглядах других людей, что иногда приводит к неправильной интерпретации действий других как оскорбления, если мы не осознаем иную точку зрения.

В социальной психологии традиционное понимание социального познания означает изучение социальных знаний, социальной структуры, группового поведения, социального влияния, предубеждений в обработке информации, определения того, определяет ли людей социальная категория (пол, возраст, раса) и каким образом, стереотипы. , память на социальную информацию и атрибуцию мотивов.Эта работа позволила получить солидный объем знаний и способствовала лучшему пониманию предрассудков, давления со стороны сверстников, группового поведения и запугивания.

В рамках эволюционной биологии социальное познание включает в себя такие процессы, как обучение и память в социальном контексте, с учетом, например, территориальности животных, доминирования и подчинения в социальной структуре и сложности жизни в группе, приводящей к социальному давлению. и стресс. Работа с социальными животными, такими как нечеловеческие приматы, мыши, крысы и птицы, привела к важным достижениям.Например, было показано, что птицы способны на тактический обман (Emery and Clayton, 2001). Исследователи уже начали секвенировать гены у социальных насекомых (Bourke, 2002).

В психологии развития часто предполагается, что факторы, управляющие когнитивными способностями при взаимодействии с другими людьми, являются продуктом индивидуальных когнитивных способностей и социальной компетентности. Примером этого является работа Пиаже по моральному развитию (Piaget, 1972), где он предположил, что общественное согласие необходимо для истинного понимания проступка и наказания за него.Это также подтверждается работой Выготского по обучению в социальном контексте (Vygotsky and Vygotsky, 1980), где переговоры со сверстниками помогают решать проблемы. Изучение развития младенцев в последнее время получило большой импульс благодаря новым поведенческим методикам. Как мы обсудим в разделе 7.2, эта работа выявила очень раннюю чувствительность к другим людям.

В клиническом или психопатологическом контексте социальные нарушения являются обычным явлением и в значительной степени усугубляют бремя психических заболеваний или инвалидности.Аутизм — это одно из расстройств развития, которое определяется социальными и коммуникативными нарушениями. Здесь был продемонстрирован дефицит одного аспекта социального познания, интуитивной способности приписывать мысли и чувства другим («теория разума») (Baron-Cohen et al. , 1985). При некоторых типах шизофрении такой дефицит также был выявлен (Bentall et al. , 2001). Психопатия недавно была интерпретирована как недостаток другого аспекта социального познания — недостаток интуитивного сочувствия (Blair et al., 1996). В настоящее время исследователи изучают мозговую основу этих когнитивных нарушений.

Понятно, что область социального познания представляет собой огромное разнообразие интересов. Нам необходимо широкое понятие познания, включающее эмоциональные процессы, например те, которые лежат в основе сочувствия. Учитывая это разнообразие, то, что мы подразумеваем под социальным познанием, может оказаться в опасности, охватывая все, что делает разум (мозг)! Несмотря на то, что мы считаем, что социальные влияния широко распространены, широкое определение бесполезно.Мы явно должны установить границы социального познания для этого отчета. Мы обсудим только те процессы социального взаимодействия и общения, которые необходимы, когда мы говорим о влиянии одного человека на другого. Эти процессы не должны быть настолько расплывчатыми, чтобы их невозможно было объяснить с помощью вычислительных и / или нейронных механизмов.

Лишь сравнительно недавно начались поиски биологической основы социального познания, от генов до процессов в мозге. Мы до сих пор не знаем, как биологические факторы взаимодействуют с переменными окружающей среды, вызывая индивидуальные различия и патологию.Ясно, что на изучение таких процессов должны влиять, если не проводить, ученые из самых разных дисциплин.

Насколько особенным является социальное познание по сравнению с другими когнитивными процессами? Возможно, социальное познание — это просто очень сложный пример того, как когнитивные функции должны быть организованы, чтобы справляться со сложными процессами обработки. Однако идея о том, что существуют определенные социальные процессы, привлекательна. Или мы можем объяснить более сложные явления социального познания базовыми когнитивными процессами, такими как зрительное восприятие, память и внимание? Отличается ли, например, обработка лица от восприятия других сложных стимулов с эмоциональным подтекстом? Хотя общие когнитивные процессы, такие как зрительное восприятие, память и внимание, жизненно важны для социальной компетентности, в этом отчете мы сосредотачиваемся в основном на процессах, которые кажутся особенными для социального взаимодействия.

Новое исследование психологии дает представление о фундаментальных когнитивных процессах, связанных с догматизмом

Догматики склонны формировать менее точные суждения из-за общего сопротивления поиску дополнительной информации, согласно новому исследованию, опубликованному в Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS). Полученные данные проливают новый свет на когнитивные основы догматических мировоззрений.

«Мы никогда не были так свободны решать, достаточно ли у нас доказательств о чем-либо, или мы должны искать дополнительную информацию из надежного источника, прежде чем поверить в это», — пояснил автор исследования Лион Шульц, доктор-исследователь из отдела вычислительной неврологии. в Институте биологической кибернетики Макса Планка.

«В свою очередь, если мы не проверим быстрые и неопределенные суждения, это может сделать нас весьма уязвимыми для дезинформации. Поэтому понимание механизма, лежащего в основе таких решений, и того, как к ним подходят разные люди, важно, когда мы пытаемся понять нынешний общественный климат ».

«Мы уделяли особое внимание догматизму. Во-первых, это важный фактор поляризации. Во-вторых, кажется, что догматиков меньше интересует информация, которая может изменить их мнение.Однако было неясно, связано ли это с тем, что для них большое значение имеет конкретное мнение, или же имеют место более фундаментальные процессы, выходящие за рамки конкретных мнений ».

В исследовании, в котором участвовало 734 взрослых американца, участники видели два прямоугольника с мерцающими точками и должны были решить, какой из них содержит больше точек. После того, как участники сделали первоначальный выбор и выразили уверенность в своем решении, исследователи дали им возможность просмотреть другую, более четкую версию коробок, чтобы повысить точность их первоначального суждения.Затем они приняли окончательное решение.

«Используя простые задачи, мы смогли минимизировать мотивационное или социальное влияние и выявить движущие силы обработки измененных доказательств, которые способствуют формированию догматических убеждений», — сказал соавтор Макс Роллвадж.

Затем участники заполнили ряд анкет, в которых оценивали общую жесткость и догматизм убеждений, политическую ориентацию, правый и левый авторитаризм и нетерпимость к противоположным политическим взглядам.

Шульц и его коллеги обнаружили, что догматики с меньшей вероятностью воспользуются возможностью взглянуть на другую, более четкую версию ящиков и, как следствие, склонны к формированию менее точных суждений.Различия между более и менее догматичными участниками были особенно велики, когда участники не были уверены в своем решении.

«Наше исследование показывает, что догматичные люди ищут меньше информации, чем их сверстники, даже если они не уверены. В результате они делают менее точные суждения », — сказал Шульц PsyPost.

«Поразительным аспектом нашей работы является то, что мы находим связь между сниженным поиском информации и догматизмом в такой простой задаче, заимствованной из когнитивной нейробиологии.Тот факт, что эта задача не имеет ничего общего с политикой, показывает, что реальный догматизм сводится не только к определенным мнениям или членству в группе. Скорее, похоже, что здесь задействованы более фундаментальные когнитивные процессы ».

Однако «различия между более и менее догматичными людьми были тонкими, и мы пока не знаем, как они проявятся при рассмотрении реальной информации, такой как новости о политических партиях», — добавил Шульц.

«Было бы также интересно подумать, можем ли мы использовать наши выводы для разработки мероприятий, способствующих непредвзятости.У моих коллег есть интересная работа, показывающая, что вы действительно можете улучшить метапознание людей — то, как люди формируют и используют свою уверенность. Использование подобных подходов может также повысить готовность более догматичных людей искать информацию, когда у них мало уверенности ».

Результаты имеют и другие практические последствия.

«Наше исследование может служить своего рода предостережением, независимо от того, считаем ли мы себя догматиками или нет: в случае сомнений было бы разумно проверить информацию еще раз», — объяснил Шульц.

«В целом, мы считаем, что наше направление исследований не должно использоваться для осуждения определенного мышления или защиты другого. Скорее, мы думаем, что это могло бы помочь нам понять когнитивные факторы, которые способствуют определенным социальным установкам и расширенному обществу в целом ».

«Например, одно из выводов, которое мы можем извлечь из нашего исследования, состоит в том, что качество первой новости, которую мы видим по теме, имеет решающее значение — если она неточная и мы не можем ее проверить, мы можем быстро сформировать искаженное мнение.Чтобы этого избежать, важно обеспечить правдивость этих первоначальных воздействий, что может не быть приоритетом в быстро меняющемся и сосредоточенном на внимании мире, в котором мы живем », — сказал Шульц.

Исследование «Догматизм проявляется в ограниченном поиске информации в условиях неопределенности», авторами которого являются Лайон Шульц, Макс Роллвадж, Раймонд Дж. Долан и Стивен М. Флеминг.

(Изображение Герда Альтманна с сайта Pixabay)

Уроки для обучения: как когнитивная психология влияет на практику в классе

Лабораторные исследования и наблюдения в классе раскрывают четыре простых стратегии, которые могут способствовать обучению.

Поскольку обучение — это невероятно сложное поведение, наука об обучении включает в себя множество тем: как мы изучаем и запоминаем информацию в школе, как мы учимся в окружающей среде, как наши действия влияют на то, что мы запоминаем, и так далее. Имея это в виду, полезно рассматривать изучение естествознания как общий термин, охватывающий многие области исследований, включая психологию, информатику и нейробиологию. Наши собственные исследования относятся к области когнитивной науки или, точнее, когнитивной психологии.Слово познание происходит от латинского слова «знать», а познание означает «закулисное» поведение, такое как восприятие, внимание, запоминание, мышление и принятие решений. В когнитивной психологии мы обычно изучаем мыслительные операции или поведение, происходящие внутри нашей головы.

Когнитивная психология изучает процессы, которыми мы занимаемся каждый день, не останавливаясь, чтобы поразмыслить над сложной серией поведений, которые определяют наш успех или неудачу. Например, вы когда-нибудь разговаривали по мобильному телефону за рулем автомобиля? В обоих этих действиях задействовано множество сложных когнитивных операций (и есть множество исследований, демонстрирующих, что опасно пытаться выполнять оба сразу!).Другой пример: вы встречаетесь с кем-то на вечеринке, а позже вспоминаете подробности о своем новом друге — где он живет, где работает и т. Д. — но вам трудно вспомнить его имя. Стратегии, основанные на когнитивной психологии, могут помочь вам запомнить имена, концепции и многое другое, и они также могут сыграть важную роль в классе.

В отличие от когнитивной психологии, исследования социально-эмоционального обучения (например, установка на рост и развитие характера) исследуют, как мы взаимодействуем с окружающим миром; другими словами, что происходит за пределами нашей головы.Эта область включает социальную психологию и психологию личности, а социальные психологи изучают поведение, например, как мы развиваем отношения, как на нас влияет культура и почему мы формируем стереотипы. Конечно, это различие немного искусственно, потому что влияние окружающей среды (например, стереотипы) сохраняется в нашей голове и, следовательно, также зависит от познания. Другими словами, познание влияет на то, как мы ведем себя во внешнем мире, а окружающая среда влияет на поведение внутри наших голов.

Хотя исследования обучения — возможно, наиболее сложного когнитивного процесса — могут основываться на наблюдениях, опросах или корреляциях, большая часть наших исследований в области когнитивной психологии носит экспериментальный характер. Мы проводим эксперименты, чтобы изучить, как учащиеся усваивают все, от основных фактов и словарного запаса до того, как учащиеся применяют свои знания, используя сложные материалы более высокого порядка (Агарвал, в печати). Или мы можем сравнить популярные методы обучения, такие как перечитывание или выделение, чтобы увидеть, какие из них приводят к более длительному обучению.(Оказывается, и перечитывание, и выделение довольно неэффективны; Putnam et al., 2016)

Что мы думали об обучении и что мы открыли?

Некоторые старые идеи об обучении живы. Рассмотрим, например, идею о том, что память можно улучшить с практикой. То есть, если ученики будут практиковать запоминание стихов, скажем, они станут лучше запоминать в целом и смогут применять этот навык к другим предметам. Даже сегодня некоторые учителя по-прежнему убеждены, что это важно для учеников (Roediger, 2013).Но хотя соблазнительно представить, что тренировка памяти укрепит ее, как если бы память была мышцей, эта теория снова и снова опровергалась.

Или рассмотрим устойчивую, но ошибочную теорию, которую ученые называют «обучением без ошибок», популяризованную в 1950-х годах идею о том, что обучение наиболее эффективно, если учащиеся не допускают ошибок. Даже сегодня многие из нас съеживаются, когда видят, как ученики борются с новой концепцией или навыком, и у нас может возникнуть резкое желание вмешаться и исправить их, прежде чем они споткнутся.Тем не менее когнитивная психология показала, что, поскольку мы учимся на своих ошибках, ошибки на самом деле полезны для обучения (Hays et al., 2013).

Более 100 лет исследований, проводимых как в лабораториях, так и в классе, выявили ряд эффективных стратегий преподавания и обучения.

Конечно, в то время как педагоги сегодня знают об обучении гораздо больше, чем в предыдущих поколениях, и хотя научные данные опровергли многие старые мифы, другие мифы (например, миф о том, что у детей есть особые стили обучения), вероятно, останутся в обращении в течение долгого времени. пока еще (Willingham, 2018).Но хотя нам еще предстоит пройти долгий путь, чтобы убедиться, что преподаватели понимают научные открытия и могут применять их в повседневной практике в классе, результаты когнитивной психологии многообещающи. Более чем 100-летние исследования, проводимые как в лаборатории, так и в классе, выявили ряд эффективных стратегий преподавания и обучения.

В частности, выделяются четыре стратегии (Dunlosky et al., 2013):

  1. Поисковая практика ускоряет обучение, извлекая информацию из голов студентов (например, отвечая на краткую письменную подсказку), а не забивая информацию в их головы (например, читая лекции студентам).В классе поисковая практика может принимать разные формы, включая быструю викторину без ставок. Когда студентов просят получить новую информацию, они не просто показывают то, что знают, они укрепляют и расширяют ее.
  2. Обратная связь ускоряет обучение, открывая учащимся то, что они знают, а что нет. В то же время это увеличивает метапознание учащихся — их понимание собственного прогресса в обучении.
  3. Раздельная практика ускоряет обучение, распределяя уроки и извлекая возможности с течением времени, так что новые знания и навыки не накапливаются сразу.Если время от времени возвращаться к содержанию, знания учащихся успевают закрепиться, а затем обновить их.
  4. Перемежение — или отработка сочетания навыков (например, выполнение задач на сложение, вычитание, умножение и деление за один присест) — способствует обучению, поощряя связи между тесно связанными темами и различение между ними. Чередование иногда замедляет первоначальное усвоение учащимися концепции, но со временем приводит к большему удержанию и обучению.

Эти стратегии были протестированы как в лаборатории, так и в классе. Например, в типичных лабораторных экспериментах по поисковой практике учащиеся изучают набор материалов (например, словарные слова на иностранном языке, отрывки о науке), занимаются поисковой практикой (например, с помощью опроса на выбор или опроса с несколькими вариантами ответов) и заполняют выпускной экзамен сразу или после задержки (например, от минут до часов или дней). Исследователи последовательно наблюдают резкое увеличение как краткосрочного, так и долгосрочного обучения (Adesope et al., 2017).

Аналогичным образом, исследование, которое мы провели в нескольких классах K-12, показало, что эти четыре стратегии привели к последовательному и надежному повышению оценок, уверенности и вовлеченности учащихся (Agarwal et al., 2014). Кроме того, мы обнаружили, что эти стратегии обладают сильным потенциалом для ускорения обучения учащихся разных уровней и предметных областей (например, STEM, общественные науки, языковые искусства, изобразительное искусство и иностранные языки). И другие исследователи продемонстрировали, что эти стратегии улучшают не только усвоение базовых фактических знаний, но также обучение навыкам (включая реанимацию СЛР) и критическое мышление (например, применение знаний в новых ситуациях) (McDaniel, et al., 2013).

В одном из наших исследований (Roediger et al., 2011) учащимся 6-го класса социальных исследований были предложены три коротких викторины с низкими ставками, в которых для ответов на вопросы использовались пульты дистанционного управления (беспроводные устройства). Например, после урока по Древнему Египту их попросили просмотреть ряд вопросов по материалу. Примечательно, что викторины затронули только , половину информации, которая была представлена. Позже, когда мы дали им оценку в конце раздела, их результаты были значительно лучше по материалу, который был рассмотрен в викторинах для кликеров, чем по материалам, которые не проходили (94% vs.81%), т. Е. Просто заполнив краткую викторину по этому материалу в конце урока, студенты улучшили свою память и понимание этого материала. Даже через пару месяцев, в конце семестра, учащиеся значительно лучше справились с материалом, который был включен в викторины, набрав на всю буквенную оценку за эту часть оценки, чем за материал, не прошедший викторину (79 % против 61%) (см. рисунок 1).

Что это значит для педагогов?

Многие учителя уже реализуют эти стратегии в той или иной форме.Но они могут получить гораздо более сильные результаты с помощью нескольких небольших настроек. Например, мы часто наблюдаем, как учителя используют задания «подумай-пара-поделись » в своих классах — обычно они дают учащимся несколько минут самостоятельно, чтобы подумать над темой или подсказкой, а затем еще несколько минут, чтобы обсудить это с преподавателем. партнера, а затем возможность поделиться своими идеями в рамках более широкого обсуждения в классе. Но что именно студенты делают на этапе думают ? Они могут легко мечтать или думать, что поесть на обед, вместо того, чтобы активно обдумывать подсказку.Но если учитель просто просит их набрать и записать как быстрый ответ, а не просто подумать, это становится возможностью для практического извлечения информации, гарантируя, что учащиеся черпают идею из головы и переносят на бумагу.

Точно так же, вместо того, чтобы поручать учащимся рассмотреть новую тему , учитель может попросить их поделиться мыслями о содержании, которое они изучили в день или неделя раньше — и теперь это становится возможностью для разнесенных упражняться; студенты могут вернуться к материалу и укрепить свое понимание его.

Вот еще один пример. Мы часто наблюдаем, как учителя начинают свои занятия с чего-то вроде: «Вот что мы сделали вчера. . . . » а затем просмотр содержимого. Вместо этого они могут задать вопрос: «Что мы делали вчера?» и дайте студентам возможность записать то, что они помнят. Это небольшой переход (от лекции учителя к возможности для повторной практики), но он может значительно улучшить обучение студентов, не требуя дополнительной подготовки или учебного времени.Даже один вопрос, написание подсказок или быстрая викторина без ставок могут иметь значение, побуждая студентов вытаскивать информацию из своих голов, а не втискивать ее в через лекции или рассказы.

Почему эти стратегии улучшают обучение? Задумайтесь над этим быстрым вопросом: кто был четвертым президентом Соединенных Штатов? Правдоподобный ответ мог мгновенно прийти в голову, но вам, вероятно, пришлось приложить мысленные усилия, чтобы придумать ответ. Именно эта продуктивная борьба или «желаемая трудность» во время практики поиска и три дополнительных стратегии улучшают обучение.(Кстати, четвертым президентом был Джеймс Мэдисон, но вы, вероятно, запомните это намного лучше, если вам удастся извлечь его из своей памяти, а не ждать, пока мы напомним вам имя!)

Учителя могут использовать эти четыре стратегии (практика поиска, метапознание на основе обратной связи, интервальная практика и чередование) с уверенностью, поскольку они опираются на исследования как в лабораториях, так и в классах. Строгость науки вселяет в нас уверенность в том, что эти стратегии не являются причудой, а успешная реализация в классе вселяет в нас уверенность в том, что они работают в реальном мире, а не только в лаборатории.

Какие есть сомнения при внедрении этого исследования на практике?

До сих пор мы представили несколько основных принципов обучения с помощью когнитивной психологии, кратко описали лежащие в их основе исследования и поделились некоторыми гибкими стратегиями обучения для улучшения обучения (уделите немного времени: можете ли вы вспомнить четыре стратегии?). Однако мы знаем, что изменить практику преподавания или добавить еще один подход к постоянно увеличивающейся стопке учебных инструментов может быть непросто.Итак, вот несколько ответов на распространенные сомнения по поводу реализации таких стратегий, как практика извлечения и интервалы:

Эти стратегии применимы только к запоминанию. На самом деле, растущее количество исследований демонстрирует, что простое поощрение студентов к поиску того, что они знают, улучшает их способность применять эти знания, переносить их в новые ситуации и сохранять сложные идеи в областях содержания, начиная от социальных исследований Advanced Placement до медицинских школ. Например, в одном исследовании студенты колледжа узнали о структуре крыльев летучих мышей с помощью практики поиска.На итоговом тесте учащиеся смогли лучше передать свои знания на вопросы о структуре крыльев самолета (Butler, 2010). Обширные лабораторные и аудиторные исследования показали, что практика извлечения информации улучшает обучение учащихся, не считая механического запоминания.

Мне нужно больше времени тратить на подготовку к уроку и / или больше времени на выставление оценок. Как мы упоминали ранее, небольшие изменения в классе (например, замена проверки на получение) могут иметь большое значение для обучения учащихся.Многие учителя уже используют эти стратегии, и исследования в области когнитивной психологии подтверждают, что учителя должны стремиться к увеличению объема поиска, обратной связи, расстановки интервалов и чередования в классе. Кроме того, поскольку эти стратегии наиболее эффективны, когда они не требуют ставок или имеют низкие ставки, они вообще не требуют выставления оценок. Например, когда учащиеся отвечают на напоминание в классе о быстром письме, нет необходимости собирать свою работу — это просто возможность поиска для обучения, а не для оценки.

Я не могу охватить столько материала. Когда дело доходит до компромисса между временем и содержанием, подумайте об этом так: если учащиеся запоминают больше, вы экономите время за счет меньшего количества повторных занятий. Если мы хотим убедиться, что время, потраченное на обучение, — это время, потраченное на обучение, тогда использование основанных на исследованиях стратегий для ускорения обучения с самого начала будет иметь большое значение для вас в классе и для ваших учеников вне класса: им не нужно так много зубрить перед экзаменом.

Что ждет науку об обучении дальше?

Мы знаем об обучении гораздо больше, чем 100 лет назад.Но что это значит для образования в целом? Есть много следующих шагов для областей науки об обучении, включая когнитивную психологию.

Во-первых, нам нужно продолжать демонстрировать, что эти принципы обучения применимы к разным учащимся и различным средам. Недавние исследования когнитивной психологии проводились в городских и сельских классах K-12, а также в государственных и частных колледжах и университетах. Кроме того, предварительные данные показывают, что короткие викторины в классе ускоряют обучение учащихся со специальным образованием (Agarwal et al., 2012) и что студенты колледжей с более низкой рабочей памятью получают больше пользы от поисковой практики, чем студенты с более высокой рабочей памятью (Agarwal et al., 2017). Тем не менее, чтобы по-настоящему продвинуть науку об обучении из лаборатории в класс, необходимо проводить больше исследований в партнерстве с учителями в разных классах.

Во-вторых, нам нужно больше знать о мотивации студентов. Почему некоторые учащиеся вдохновлены и стремятся учиться в школе, в то время как другие учащиеся менее мотивированы (несмотря на то, что некоторые из них увлекаются хобби или спортом)? Как мы можем поощрять студентов, которые мало заинтересованы в учебе? Все мы сталкивались с несколькими удачливыми учениками, которые находили вдохновляющего учителя, с которым они общались, увеличивая свое стремление учиться.Но насколько мы можем судить, мотивация — это сложный когнитивный процесс, и здесь, скорее всего, не будет панацеи, проверенных стратегий, которые всегда работают. Частые поисковые практики (например, еженедельные мини-викторины) могут улучшить вовлеченность учащихся и их учебные привычки, а воспитание установки на рост может также помочь некоторым учащимся (Dweck, 2006). Даже в этом случае мы подозреваем, что мотивация, вероятно, станет следующим рубежом в науке об обучении, что потребует коллективных усилий со стороны психологов, занимающихся вопросами развития, социальных и когнитивных психологов.

Наконец, нам необходимо передать знания об эффективных стратегиях обучения (которые доказали свою эффективность как в лабораторных экспериментах, так и в классе) в руки учителей и учащихся. Сегодня ряд книг, веб-сайтов и ресурсов предоставляет точную информацию и полезные советы как для преподавателей, так и для студентов. (См., Например, retrievalpractice.org и learningscientists.org.) Однако нам предстоит еще многое сделать в этом отношении. Исследования когнитивной психологии имеют большое значение для обучения, и лучший способ оказать влияние — это распространить результаты этого исследования и поделиться им с другими преподавателями.Мы надеемся, что вы присоединитесь к нам в этих усилиях, поскольку мы продолжаем изучать обучение — и науку, лежащую в основе этого.

Список литературы

Адезоп, О.О., Тревизан, Д.А., & Сундарараджан, Н. (2017). Переосмысление использования тестов: метаанализ практического тестирования. Обзор исследований в области образования, 87, 659-701.

Agarwal, P.K. (в прессе). Практика поиска и таксономия Блума: нужны ли студентам знания фактов перед обучением более высокого уровня? Журнал педагогической психологии.

Агарвал П.К., Бейн П.М. и Чемберлен Р.В. (2012). Ценность прикладных исследований: практика поиска улучшает обучение в классе и дает рекомендации учителя, директора школы и ученого. Обзор педагогической психологии, 24, 437-448.

Агарвал, П.К., Д’Антонио, Л., Рёдигер, Х.Л., Макдермотт, К.Б., и МакДэниел, М.А. (2014). Программы поиска в классе снижают тревожность перед тестами у учащихся средних и старших классов. Журнал прикладных исследований памяти и познания, 3, 131-139.

Агарвал П.К., Финли Дж.Р., Роуз Н.С. и Родигер Х.Л. (2017). Практика извлечения пользы больше для студентов с более низким объемом рабочей памяти. Память, 25, 764-771.

Батлер А.С. (2010). Повторное тестирование обеспечивает лучшую передачу знаний по сравнению с повторным обучением. Журнал экспериментальной психологии: обучение, память и познание, 36, 1118-1133.

Данлоски, Дж., Роусон, К.А., Марш, Э.Дж., Натан, М.Дж., & Уиллингем Д.Т. (2013). Улучшение обучения студентов с помощью эффективных методов обучения: перспективные направления когнитивной и педагогической психологии. Психологическая наука в интересах общества, 14, 4-58.

Двек, К.С. (2006). Образ мышления: новая психология успеха. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Penguin Random House.

Hays, M.J., Kornell, N., & Bjork, R.A. (2013). Когда и почему неудачный тест усиливает эффективность последующего исследования. Журнал экспериментальной психологии: обучение, память и познание, 39, 290-296.

Макдэниел, М.А., Томас, Р.К., Агарвал, П.К., Макдермотт, К.Б., и Родигер, Х.Л. (2013). Тестирование по естествознанию в средней школе: успешное зачисление на экзаменах в классе. Прикладная когнитивная психология, 27, 360-372.

Putnam, A.L., Sungkhasettee, V.W., & Roediger, H.L. (2016). Оптимизация обучения в колледже: советы по когнитивной психологии. Перспективы психологической науки, 11, 652-660.

Рёдигер, Х.Л. (2013). Применение когнитивной психологии к образованию: трансляционная педагогическая наука. Психологическая наука в интересах общества, 14, 1-3.

Рёдигер, Х.Л., Агарвал, П.К., МакДэниел, М.А., и Макдермотт, К.Б. (2011). Обучение с использованием тестов в классе: долгосрочные улучшения после викторин. Журнал экспериментальной психологии: прикладное, 17, 382-395.

Уиллингем, Д.Т. (лето 2018 г.). Помогает ли обучение учащихся в обучении «стилю обучения»? Американский педагог.

Образец цитирования: Agarwal, P.К. и Рёдигер, Х.Л. (2018). Уроки для обучения: как когнитивная психология влияет на практику в классе. Пхи Дельта Каппан, 100 (4), 8-12.


Чтобы узнать больше о когнитивной психологии и практике в классе, послушайте интервью Пуджи Агарвала для Research Minutes.

ПУДЖА К. АГАРВАЛ ([email protected]) — доцент Музыкального колледжа Беркли в Бостоне, адъюнкт-профессор Университета Вандербильта в Нэшвилле и основатель RetrievalPractice.org, центр ресурсов для учителей, основанный на науке об обучении. Ее будущая книга, написанная в соавторстве с Патрисом М. Бэйном, ветераном школьного образования, называется Powerful Teaching, Unleash the Science of Learning (Jossey-Bass, Spring 2019).

ГЕНРИ Л. РОДИГЕР, III ([email protected]) — заслуженный профессор университета Джеймса С. Макдоннелла Вашингтонского университета в Сент-Луисе. Его последняя книга, написанная в соавторстве с Питером Брауном и Марком МакДэниелом, называется Make it Stick: The Science of Successful Learning (Harvard University Press, 2014).

← Вернуться к текущему выпуску

484 | 484

Когнитивный подход | tutor2u

Идея о том, что люди управляют психическими процессами в зависимости от поступающей информации, т. Е. Человеческого познания, вышла на передний план психологической мысли в середине двадцатого века, не обращая внимания на то, как бихевиористский подход уделяет внимание стимулу-реакции.Развивается доминирующий когнитивный подход, утверждающий, что сенсорной информацией внутренне манипулируют до того, как будут получены ответы — например, под влиянием наших мотиваций и убеждений.

Самоанализ — субъективный метод, который преимущественно используется философскими и психодинамическими подходами — был отклонен в пользу экспериментальной методологии для научного изучения внутренних процессов.

Когнитивный подход предполагает:

  • Разум активно обрабатывает информацию, поступающую от наших органов чувств (осязание, вкус и т. Д.).).
  • Между стимулом и реакцией находятся сложные психические процессы, которые можно изучить с научной точки зрения.
  • Человека можно рассматривать как систему обработки данных.
  • Работа компьютера и человеческого разума схожа — они кодируют и хранят информацию, и у них есть выходы.

Изучение внутренних психических процессов

Используя экспериментальные методы исследования, когнитивный подход изучает внутренние психические процессы, такие как внимание, память и принятие решений.Например, расследование могло бы сравнить способности групп запоминать список слов, представляя их вербально или визуально, с , чтобы сделать вывод , какой тип сенсорной информации легче всего обрабатывать, и могло бы дополнительно исследовать, меняется ли это с другим словом. типы или лица.

Теоретические и компьютерные модели предлагаются для попытки объяснить и вывести информацию о психических процессах. Например, модель обработки информации (рисунок 1) описывает разум, как если бы компьютер, с точки зрения взаимосвязи между входящей информацией, которая должна быть закодирована (от органов чувств), манипулируя ею мысленно (например,грамм. хранение, решение) и, следовательно, направление вывода (например, поведение, эмоции). Примером может быть художник, глядя на живописный пейзаж, решающий, какой цвет краски подходит для данной области, прежде чем нанести выбранный цвет на холст.

Роль схемы

Ключевым понятием подхода является схема, внутренний «сценарий» того, как действовать или чего ожидать в данной ситуации. Например, гендерные схемы предполагают, как ведут себя мужчины / женщины и как лучше всего реагировать соответственно, e.грамм. ребенок может предположить, что всем мальчикам нравится играть в футбол. Схемы подобны стереотипам и изменяют мысленную обработку поступающей информации; их роль в свидетельских показаниях может быть отрицательной, поскольку то, что кто-то ожидает увидеть, может исказить их воспоминания о том, что они действительно видели.

Возникновение когнитивной нейробиологии

Эта смежная область стала преобладающей во второй половине двадцатого века, включая такие нейробиологические методы, как сканирование мозга для изучения влияния структур мозга на когнитивные процессы.

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.