- Главная
- Разное
- Дизайн
- Бизнес и предпринимательство
- Аналитика
- Образование
- Развлечения
- Красота и здоровье
- Финансы
- Государство
- Путешествия
- Спорт
- Недвижимость
- Армия
- Графика
- Культурология
- Еда и кулинария
- Лингвистика
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Маркетинг
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Имплицитное научение в процессе взаимодействия с динамическими системами презентация
Содержание
- 1. Имплицитное научение в процессе взаимодействия с динамическими системами
- 2. Что такое имплицитное научение? Приобретение знания, влияющего
- 3. Когда мы говорим об ИН? a>b где
- 4. Критерии ИН Намерение; Наличие метакогниций; Доступность. (Cleeremans & Dienes, 2008)
- 5. Как это связано с процессами контроля систем?
- 6. Комплексные системы в когнитивной психологии Определяющие свойства
- 7. Sugar Factory (Berry & Broadbent, 1984) Pt
- 8. Sugar Factory: методика Инструкция Обучение
- 9. Sugar Factory: методика Испытуемые делятся на группы
- 10. Sugar Factory: результаты Успешность не связана с
- 11. The Whale Game (Porter, 1986) Две задачи:
- 12. The Whale Game: методика В ходе игры
- 13. The Whale Game: результаты Побочное задание действует
- 14. Проблема экологической валидности Описанные задачи в целом
- 15. Firechief (Omodei & Wearing, 1995) Большая экологическая
- 17. Firechief: методика Успешность в игре зависит от
- 18. Firechief: методика Как доказать для такой сложной
- 19. Firechief: методика Тест (выбор одного из трех
- 20. Firechief: методика Прямая оценка: Время не ограничено; Принимаются гипотезы, в которых решатель не уверен.
- 21. Firechief: методика
- 22. Firechief: методика Теоретически критерий ИН здесь –
- 23. Firechief: методика Инструкция Проба 1 Проба 2
- 24. Firechief: результаты Для одной из двух закономерностей
- 25. Обсуждение: экологическая валидность В отличие от других
- 26. Обсуждение: проблемы измерения В классических парадигмах (AGL,
- 27. Зачем использовать такие задачи? Если мы предположим,
- 28. Спасибо за внимание!
Что такое имплицитное научение? Приобретение знания, влияющего на поведение, но не представленного в сознании. (согл. Cleeremans, 1996)
Слайд 1Имплицитное научение в процессе взаимодействия с динамическими системами
В. Иванов,
Институт Психологии РГГУ
Слайд 2Что такое имплицитное научение?
Приобретение знания, влияющего на поведение, но не представленного
в сознании.
(согл. Cleeremans, 1996)
(согл. Cleeremans, 1996)
Слайд 3Когда мы говорим об ИН?
a>b
где a – чувствительность на уровне поведения
к закономерностям задачи, b – эксплицитное знание об этих закономерностях.
Слайд 5Как 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.
Несмотря на простоту, они сохраняют определяющие свойства.
В ряде работ на этом материале показано, что ИН возникает в ходе взаимодействия со сложной системой.
Слайд 6Комплексные системы в когнитивной психологии
Определяющие свойства комплексной задачи:
Динамика;
Зависимость от времени;
Собственно комплексность.
(Quesada
et al., 2005)
Слайд 7Sugar 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
где Pt – продукция сахара в момент времени t,
Pt-1 – продукция в предыдущий момент,
W – число задействованных рабочих,
e - случайный фактор
Слайд 8Sugar 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.
В конце эксперимента он отвечает на вопросы:
Предсказание будущих состояний системы;
Определение правильного ввода.
Слайд 9Sugar Factory: методика
Испытуемые делятся на группы с различной длительностью обучающей фазы.
Также
может меняться информативность инструкции.
Слайд 10Sugar 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
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 11The 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.
За китом охотятся каяки – нужно знать, как их избегать.
Решатель хорошо понимает, как ловить планктон, но не может объяснить правила избегания каяков.
Слайд 12The 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.
Успешность оценивается по количеству съеденного планктона и частоте столкновений с каяками;
Знание двух правил – по вербальному отчету в конце пробы.
Слайд 13The 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.
Успешность избегания каяков в основном остается неизменной.
Слайд 14Проблема экологической валидности
Описанные задачи в целом не похожи на реальные комплексные
системы. Это вырожденные случаи.
Можно ли переносить результаты на большие системы?
Можно ли переносить результаты на большие системы?
Слайд 15Firechief (Omodei & Wearing, 1995)
Большая экологическая валидность по сравнению с предыдущими
задачами:
Число переменных;
Временное давление;
Несколько процессов, протекающих параллельно.
Число переменных;
Временное давление;
Несколько процессов, протекающих параллельно.
Слайд 17Firechief: методика
Успешность в игре зависит от числа и вида сгоревших участков.
Выбраны
две закономерности:
Скорость горения разных участков;
Ценность разных участков.
Скорость горения разных участков;
Ценность разных участков.
Слайд 18Firechief: методика
Как доказать для такой сложной системы, что a>b?
Мы сравниваем меру
чувствительности с эксплицитной оценкой:
Тест реакции выбора;
Прямая количественная оценка.
Тест реакции выбора;
Прямая количественная оценка.
Слайд 19Firechief: методика
Тест (выбор одного из трех вариантов ответа):
Требуется отвечать как можно
быстрее, не раздумывая.
Снижение влияния сознательной репрезентации за счет спонтанности реакций.
Снижение влияния сознательной репрезентации за счет спонтанности реакций.
Слайд 20Firechief: методика
Прямая оценка:
Время не ограничено;
Принимаются гипотезы, в которых решатель не уверен.
Слайд 22Firechief: методика
Теоретически критерий ИН здесь – доступность.
Эмпирический критерий - рост a
при неизменном b.
Имеет смысл только тогда, когда a выше случайного угадывания.
Имеет смысл только тогда, когда a выше случайного угадывания.
Слайд 23Firechief: методика
Инструкция
Проба 1
Проба 2
Проба 6
Проба 5
Проба 4
Проба 3
Тренировочная проба
Измерение знания
Измерение знания
Слайд 24Firechief: 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.
Точность прямых оценок не меняется.
Часть приобретаемого решателем знания носит имплицитный хараткер.
Слайд 25Обсуждение: 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.
В реальности обучение часто протекает в таких условиях.
Динамические системы как таковые считаются более экологически валидными, чем классические задачи.
Слайд 26Обсуждение: 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.
Здесь, напротив, b>0 всегда.
Для крупных систем измерение знания вообще затруднено.
Слайд 27Зачем 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.
Если нас интересуют задачи со множеством переменных.
