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

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

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

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

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.

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

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

Sugar Factory: методика Инструкция ОбучениеТестовая фазаВопросы 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.

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

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

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.

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.

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.

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

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

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

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

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

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

Firechief: методика

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

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

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.

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.

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.

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.

Спасибо за внимание!