'

Имплицитное научение в процессе взаимодействия с динамическими системами

Понравилась презентация – покажи это...





Слайд 0

Имплицитное научение в процессе взаимодействия с динамическими системами В. Иванов, Институт Психологии РГГУ


Слайд 1

Что такое имплицитное научение? Приобретение знания, влияющего на поведение, но не представленного в сознании. (согл. Cleeremans, 1996)


Слайд 2

Когда мы говорим об ИН? a>b где a – чувствительность на уровне поведения к закономерностям задачи, b – эксплицитное знание об этих закономерностях.


Слайд 3

Критерии ИН Намерение; Наличие метакогниций; Доступность. (Cleeremans & Dienes, 2008)


Слайд 4

Как это связано с процессами контроля систем? В психологии решения задач используются компьютерные игры-симуляции сложных систем. Несмотря на простоту, они сохраняют определяющие свойства. В ряде работ на этом материале показано, что ИН возникает в ходе взаимодействия со сложной системой.


Слайд 5

Комплексные системы в когнитивной психологии Определяющие свойства комплексной задачи: Динамика; Зависимость от времени; Собственно комплексность. (Quesada et al., 2005)


Слайд 6

Sugar Factory (Berry & Broadbent, 1984) Pt = 2W - Pt-1 + e, где Pt – продукция сахара в момент времени t, Pt-1 – продукция в предыдущий момент, W – число задействованных рабочих, e - случайный фактор


Слайд 7

Sugar Factory: методика Инструкция Обучение Тестовая фаза Вопросы Решатель учится управлять фабрикой; успешность определяется отклонением от цели в тестовой фазе. В конце эксперимента он отвечает на вопросы: Предсказание будущих состояний системы; Определение правильного ввода.


Слайд 8

Sugar Factory: методика Испытуемые делятся на группы с различной длительностью обучающей фазы. Также может меняться информативность инструкции.


Слайд 9

Sugar Factory: результаты Успешность не связана с числом верных ответов в тесте: она возрастает независимо. Связь между ними появляется только после длительной практики. Подсказки улучшают результаты теста, но не успешность. a растет, b остается неизменным; т.о., a>b


Слайд 10

The Whale Game (Porter, 1986) Две задачи: Кит должен поедать планктон – нужно знать, по каким правилам он движется; За китом охотятся каяки – нужно знать, как их избегать. Решатель хорошо понимает, как ловить планктон, но не может объяснить правила избегания каяков.


Слайд 11

The Whale Game: методика В ходе игры испытуемые выполняют побочное задание: Рассуждение вслух; Счет; Повторение слов. Успешность оценивается по количеству съеденного планктона и частоте столкновений с каяками; Знание двух правил – по вербальному отчету в конце пробы.


Слайд 12

The Whale Game: результаты Побочное задание действует на две закономерности по-разному: Эффективность поедания планктона ухудшается по сравнению с контрольной группой; Успешность избегания каяков в основном остается неизменной.


Слайд 13

Проблема экологической валидности Описанные задачи в целом не похожи на реальные комплексные системы. Это вырожденные случаи. Можно ли переносить результаты на большие системы?


Слайд 14

Firechief (Omodei & Wearing, 1995) Большая экологическая валидность по сравнению с предыдущими задачами: Число переменных; Временное давление; Несколько процессов, протекающих параллельно.


Слайд 15


Слайд 16

Firechief: методика Успешность в игре зависит от числа и вида сгоревших участков. Выбраны две закономерности: Скорость горения разных участков; Ценность разных участков.


Слайд 17

Firechief: методика Как доказать для такой сложной системы, что a>b? Мы сравниваем меру чувствительности с эксплицитной оценкой: Тест реакции выбора; Прямая количественная оценка.


Слайд 18

Firechief: методика Тест (выбор одного из трех вариантов ответа): Требуется отвечать как можно быстрее, не раздумывая. Снижение влияния сознательной репрезентации за счет спонтанности реакций.


Слайд 19

Firechief: методика Прямая оценка: Время не ограничено; Принимаются гипотезы, в которых решатель не уверен.


Слайд 20

Firechief: методика


Слайд 21

Firechief: методика Теоретически критерий ИН здесь – доступность. Эмпирический критерий - рост a при неизменном b. Имеет смысл только тогда, когда a выше случайного угадывания.


Слайд 22

Firechief: методика Инструкция Проба 1 Проба 2 Проба 6 Проба 5 Проба 4 Проба 3 Тренировочная проба Измерение знания Измерение знания


Слайд 23

Firechief: результаты Для одной из двух закономерностей получен желаемый эффект: Успешность выполнения теста растет; Точность прямых оценок не меняется. Часть приобретаемого решателем знания носит имплицитный хараткер.


Слайд 24

Обсуждение: экологическая валидность В отличие от других парадигм изучения ИН, задача обучения поставлена явно. В реальности обучение часто протекает в таких условиях. Динамические системы как таковые считаются более экологически валидными, чем классические задачи.


Слайд 25

Обсуждение: проблемы измерения В классических парадигмах (AGL, SL) b=0. Достаточно доказать, что a>0. Здесь, напротив, b>0 всегда. Для крупных систем измерение знания вообще затруднено.


Слайд 26

Зачем использовать такие задачи? Если мы предположим, что ИН протекает по-разному в отсутствие задачи обучения и при наличии ее. Если нас интересуют задачи со множеством переменных.


Слайд 27

Спасибо за внимание!


×

HTML:





Ссылка: