Познавательный процесс это: Познавательный процесс — это… Что такое Познавательный процесс?

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» >>

Психология познавательных процессов

Структура и функции познавательных процессов

Определение 1

Познавательные процессы – это психические процессы, обеспечивающие получение, хранение, воспроизведение информации о явлениях и объектах из окружающей среды.

Способности, талант, уровень развития – это задатки, с которыми человек рождается. В раннем возрасте они используются неосознанно. Если человек научится использовать эти задатки правильно, то сможет добиться самых амбициозных целей.

В психологии познавательные процессы относятся к самым «молодым», к тому же даже центры этих процессов находятся в самой молодой части головного мозга – неокортексе. Исключение составляют центры внимания и памяти.

Психологические процессы выполняют целый ряд важных функций:

Помощь со студенческой работой на тему

Психология познавательных процессов

• принимают и дифференцируют новую информацию через зрительный, слуховой, обонятельный и другие каналы;
• ведут обработку первичной информации и создают целостные субъективные образы;
• хранят полученную и переработанную информацию;
• устанавливают связи между сенсорной информацией, понятиями, образами, между имеющейся информацией и полученной новой;
• создают понятия и знаки, являющиеся основой речи, устанавливают закономерности между явлениями и процессами окружающего мира;
• создают мотивы стратегии поведения;
• формируют цели и задачи деятельности на перспективу;
• обладают способностью предвидеть результаты действий и планировать поведение.

Замечание 1

От эффективности выполнения познавательными процессами своих функций зависит уровень интеллекта человека.

Совершенно понятно, что познание окружающего мира не может происходить стихийно – новая информация поступает в мозг и обрабатывается с помощью анализа, синтеза, сравнения обобщения, а полученные сведения запоминаются и сохраняются.

В виде образов и понятий создается новая информация из той, которую получил мозг. Сложные операции с данными осуществляются на высшем уровне познания, включая операции прогностического характера.

Возникли познавательные процессы не все сразу они делятся на высшие и низшие.

К группе высших познавательных процессов относятся сенсорно-перцептивные функции – это ощущения, восприятие, представление. Данные процессы характерны не только ля человека, но и для животных. У человека они являются начальной степенью познания, в то время как у животных это будет максимальная степень познания. Эти функции самые надежные и эффективные, потому что именно они обеспечивают поступление любой информации.

Ко второй группе относятся мышление, воображение, речь, характерные только для человека, потому что управляются и организуются сознательно.

Обладатель низших познавательных функций является пассивным наблюдателем окружающего мира, в то время как высшие познавательные функции дают возможность принимать активное участие в событиях окружающего мира. К процессам познания относятся память и внимание, свойственные даже примитивным существам. Оба эти процесса играют вспомогательную роль и, как бы, обслуживают все остальные познавательные функции.

Психология познавательных процессов

Важнейшей частью деятельности человека являются познавательные процессы.

Людей со сниженной познавательной способностью считали неполноценными, приклеивали клеймо «недееспособного» в умственном смысле, а это говорит о том, что с давних времен познавательные процессы очень высоко ценились.

Психика человека не только получает и обрабатывает информацию, руководит поведением человека и принимает решения, но и создает внутренний мир. Личность человека связана с реальным миром и взаимодействует с ним с помощью познавательных процессов.

Замечание 2

Таким образом, можно сказать, что содержание психики человека является результатом его познавательной деятельности.

Психика отражает окружающий мир и, в частности, те его элементы, с которыми человек взаимодействует.

За развитие познавательных процессов отвечает серое вещество, обеспечивающее высшую нервную деятельность. Его доля по мере эволюции увеличивалась.

У низших животных серое вещество занимает небольшую часть мозга. У высших приматов и человека серое вещество является основной частью мозга, а отсюда и высокий уровень психических познавательных процессов.

При нарушении познавательных процессов человек действительно становится в какой-то степени несамостоятельным и не может занять в обществе достойное место.

Более серьезные нарушения познавательных процессов несут угрозу физическому здоровью и жизни.

У каждого психологического процесса есть собственная организация и собственная характеристика.

Протекают психические процессы одновременно и взаимодействуют друг с другом очень слаженно и незаметно для человека, поэтому мир воспринимается не как нагромождение цветов, оттенков, запахов, форм, а как мир, который находится вне человека и наполнен звуками, запахами, предметами, людьми, мир, имеющий перспективу.

Психические познавательные процессы взаимосвязаны – если будет нарушена память, то не будет представления и воображения.

Внимание повышает эффективность познавательных процессов, ощущения становятся более отчетливыми, а восприятие более точным.

Мышление и речь тоже связаны между собой, мысль, оформленная речью, становится точнее.

Все психологические познавательные процессы принимают участие в познании действительности, регуляции деятельности, в формировании знаний, умений личности.

В основе всех познавательных процессов лежат ощущения, благодаря которым человек ориентируется и живет в этом мире. Именно через ощущения человек познает свойства и признаки окружающих предметов и явлений и получает полную картину мира.

Диагностика познавательных процессов взрослых и детей

Для диагностики познавательных процессов в психиатрии существует очень много тестов и методик.

Тесты для детей делятся по возрасту – 3-6 лет, 7-16 лет, тесты для дошкольников от 3 до 6 лет.

Для диагностики наглядно-действенного мышления используется тест «Вырежи фигуры», объем внимания можно проверить тестом «Запомни и расставь точки».

Для проверки фонематического слуха – тест «Найди звук», а для диагностики образно-логического мышления – тест «Раздели на группы».

Психодиагностика мышления детей использует тест «Кому чего не достает?»

Вторая группа тестов предназначена для детей от 7 до 16 лет – так, например, для оценки развития приемов запоминания предлагается тест «20 слов», умение осуществлять аналитико-синтетическую деятельность можно проверить с помощью теста «Сравнение понятий».

Для взрослых разработаны свои тесты диагностики познавательных процессов – выявить уровень беглости абстрактно-логического мышления и комбинаторных способностей можно с помощью «Анаграммы – 2011. Форма А», исследовать процессы памяти позволяет тест «Заучивание слов по А.Р. Лурия», тест «Количественные отношения» применяется для оценки логического мышления, а помехоустойчивость и избирательность внимания проверяет «Тест Мюнстенберга».

Познавательные процессы можно тренировать, независимо от их уровня и желательно делать это постоянно.

Среди методов в области психиатрии и когнитивистики для изучения познавательных процессов можно назвать следующие:

• тактильная манипуляция и опознание фигур на ощупь;
• проба Поппельрейтера – зрительное опознавание реальных, контурных и расфокусированных, зашумленных изображений;
• восприятие объектов зрительно-пространственной переработки, например, контурная карта;
• узнавание портретов известных лиц;
• слуховое восприятие и оценка ритмических структур;
• методика «Пиктограмма» – выявление нарушений памяти.

Нарушение психического процесса выявляют обычно с помощью нескольких методик, т.е. необходимо комплексное диагностирование проблем.

Самое большое количество методик предназначено для исследования мышления, «Классификация предметов», например, является самой известной.

Также к известным относятся понимание переносного смысла метафор и пословиц, решение арифметических задач разных по сложности, сравнение и определение понятий.

Психология познавательных процессов

	Веккер, Л. М. Психика и реальность: единая теория психических процессов [Текст] : монография / Л. М. Веккер, ред. А. А. Либин. — М. : Смысл : Per Se, 2000. — 685 с. Учебное пособие посвящено фундаментальным исследованиям в области природной организации психики, связанным с изучением тайны психических явлений, созданием концептуального `моста` между мозгом и сознанием. Основные вопросы, рассматриваемые в монографии — соотношение психического и нервного, внутреннего и внешнего, идеального и материального. Оригинальная концепция психологии как системы охватывает анализ психических явлений от тактильных ощущений до мыслительных и эмоциональных процессов. Среди обсуждаемых вопросов — уникальная роль тактильно-кинестетической модальности в формировании образа, анализ иерархии психических процессов (мышления, памяти, внимания, эмоций, воли и др.) и их эмпирических характеристик, историко-философский анализ основных психологических подходов к изучению природы психики. Книга предназначена психологам, студентам психологических, педагогических и философских факультетов вузов, специалистам-гуманитариям, интересующимся проблемами познания природы человеческой души.
	Ильин, Е. П. Психология творчества, креативности, одаренности [Текст] : учеб. пособие для вузов / Е. П. Ильин. — СПб. : Питер, 2012. — 448 с. Каковы особенности мотивации и пути управления творчеством? Существует ли связь между творчеством и продолжительностью жизни? Что такое способности и склонности? Каковы виды и методы оценки одаренности? В чем возрастные и тендерные особенности креативности? Как сделать личность креативной? Ответы на многие интересующие вас вопросы вы найдете в новом пособии профессора Е.П.Ильина. Глубочайшая проработка темы, удачный симбиоз теории и практики, большое количество полезных методик делают эту книгу необходимой для психологов, педагогов, руководителей всех уровней, а также студентов профильных вузовских факультетов.
	Лейтес, Н. С. Возрастная одаренность и индивидуальные различия: избранные труды [Текст] : научное издание / Н. С. Лейтес. — М. : МПСИ ; Воронеж : МОДЭК, 2003. — 464 с. В данную книгу избранных трудов видного психолога вошли его основные работы по проблемам индивидуальных различий детей. Особое место отведено исследованиям умственной одаренности школьников. Книга предназначена для психологов, педагогов и студентов, готовящихся к психолого-педагогической деятельности.
	Леонтьев, А. А. Язык и речевая деятельность в общей и педагогической психологии: избранные психологические труды [Текст] : научное издание / А. А. Леонтьев. — М. : МСПИ ; Воронеж : НПО МОДЭК, 2001. — 448 с. Данная книга представляет собой сборник избранных статей известного психолога, ранее не перепечатывавшихся, а порой и не публиковавшихся в России. Предлагаемые читателю работы охватывают широкий круг вопросов: проблемы деятельности, личности, развивающегообучения; психология овладения иностранными языками, теория речевой деятельности, развитие мышления в процессе обучения, языковые права человека и межнациональные отношения. Книга предназначена для профессиональных психологов, а также преподавателей и студентов гуманитарных специальностей – психологов, философов, социологов, историков, педагогов.
	Лурия, А. Р. Язык и сознание [Текст] : учеб. пособие для вузов / А. Р. Лурия, ред. Е. Д. Хомская. — 2-е изд. — М. : МГУ, 1998. — 336 с. Учебное пособие представляет собой изложение курса лекций, прочитанных знаменитым ученым на факультете психологии Московского государственного университета. Автор рассматривает различные аспекты проблемы языка и сознания; дает анализ слова и понятия, речевой деятельности в ее различных формах; обращает внимание на мозговую организацию речевой деятельности, особенности нарушения речевого высказывания и понимания речи при различных поражениях мозга. Исследование основано на современных лингвистических представлениях о структуре речевого высказывания и анализе различных нейропсихологических данных. Книга рассчитана на психологов, философов и лингвистов.
	Маланов, С. В. Психологические механизмы мышления человека: мышление в науке и учебной деятельности [Текст] : учеб. пособие для вузов ; рекомендовано методсоветом по направлению / С. В. Маланов. — М. : МПСИ ; Воронеж : НПО МОДЭК, 2004. — 480 с. Книга охватывает широкий спектр проблем, связанных с мыслительной деятельностью человека. Большое внимание уделяется анализу и обобщению психологических механизмов мышления и его структурно-функциональных особенностей, анализу процессов функционального включения знаково-символических средств в организацию мышления человека, рассмотрению различных аспектов теоретического мышления. Книга будет полезна преподавателям вузов, учителям, родителям, всем читателям, желающим развить навыки и овладеть способами мыслительной деятельности.
	Познавательные психические процессы [Текст] : хрестоматия / ред., сост. А. Г. Маклаков. — СПб. : Питер, 2001. — 480 с. Издание включает работы известных отечественных и зарубежных авторов, посвященные рассмотрению различных аспектов такого класса психических явлений как познавательные процессы. В соответствии с жанром хрестоматия содержит выдержки из статей и монографий,получивших в современной психологии статус классических и рекомендуемых для обязательного ознакомления при изучении прежде всего общей психологии. Хрестоматия рассчитана на студентов и аспирантов психологических факультетов, может быть полезной преподавателям психологических дисциплин.
	Психология внимания [Текст] : учеб. пособие для вузов / ред. Ю. Б. Гиппенрейтер, В. Я. Романов. — М. : ЧеРо : ОМЕГА -Л, 2005. — 858 с. Данная хрестоматия представляет собой учебное пособие по курсу общей психологии психологических факультетов университетов. Хрестоматия позволяет составить представление как об истории, так и о современном состоянии проблем и исследований в области психологии внимания. Она может быть полезна также аспирантам и исследователям, работающим в области психологии.
	Психология ощущений и восприятия [Текст] : учеб. пособие для вузов ; рекомендовано методсоветом по направлению / ред. Ю. Б. Гиппенрейтер, В. В. Любимов, М. Б. Михалевская. — 2-е изд. испр. и доп. — М. : ЧеРо, 2002. — 610 с. Книга продолжает серию хрестоматий по различным разделам общей психологии. В хрестоматию включены классические и современные работы по феноменологии ощущений и восприятия, психофизике, основным механизмам и теоретическим схемам перцептивных процессов. Издание рассчитано на студентов, аспирантов и научных работников психологических факультетов университетов и вузов, а также на всех читателей, интересующихся проблемами общей психологии.
	Психология памяти [Текст] : учеб. пособие для вузов ; рекомендовано методсоветом по направлению / ред. Ю. Б. Гиппенрейтер, В. Я. Романов. — 3-изд. — М. : «ЧеРо», 2002. — 816 с. Настоящее издание открывает серию хрестоматий по психологии, представляющих собой пособия по различным учебным курсам психологических факультетов вузов. Дается представление об основных классических и современных исследованиях по психологии памяти.
	Тихомиров, О. К. Психология мышления [Текст] : учеб. пособие для вузов ; рекомендовано методсоветом по направлению / О. К. Тихомиров. — М. : «Академия», 2002. — 288 с. Автор показывает, как исследования мышления обогащают конкретно-научные представления о сущности психического отражения деятельности общения, самосознания личности, бессознательного. В книге обобщены исследования отечественных психологов, критически осмыслен опыт развития мировой психологической науки, систематизированы собственные исследования автора и его учеников. Предназначенная студентам, аспирантам, преподавателям факультетов и отделений психологии, книга будет полезна философам, педагогам, физиологам, лингвистам, специалистам по `искусственному интеллекту`, экономистам, социологам и психиатрам.
	Холодная, М. А. Психология интеллекта : парадоксы исследования [Текст] : монография / М. А. Холодная. — 2-е изд., перераб. и доп. — СПб. : Питер, 2002. — 272 с. Данная книга посвящена обсуждению наиболее острых проблем психологии интеллекта. Описываются традиционные тестологические и экспериментально-психологические теории интеллекта. Предлагается новый подход в изучении природы интеллекта в контексте анализа особенностей организации индивидуального ментального (умственного) опыта личности. Рассматриваются механизмы индивидуальных различий в интеллектуальных способностях, а также различные виды интеллектуальной одаренности. В прикладном разделе определяются задачи интеллектуального воспитания учащихся в рамках инновационной «обогащающей модели» обучения (на примере преподавания школьного курса математики). Содержание книги может быть использовано преподавателями и студентами в рамках вузовского учебного курса «Общая психология» в качестве дополнительного учебного материала. Для специалистов в области психологии, педагогики, философии, студентов психологических факультетов и педагогических университетов, школьных психологов, учителей, а также всех тех, кого интересует природа человеческого интеллекта.
	Хрестоматия по общей психологии. Психология памяти [Текст] : учеб. пособие для вузов; рекомендовано Мин.образования / ред. Ю. Б. Гиппенрейтер, В. Я. Романов. — М. : Изд-во Московского ун-та, 1979. — 272 с. Хрестоматия представляет собой учебное пособие по курсу общей психологии психологических факультетов университетов. Дается представление об основных закономерностях и фактах, классических и современных исследованиях в области психологии памяти. Рассчитана на студентов, аспирантов и исследователей в области общей психологии и психологии памяти.
	Черемошкина, Л. В. Психология памяти [Текст] : учеб. пособие для вузов ; рекомендовано методсоветом по направлению / Л. В. Черемошкина. — М. : Академия, 2002. — 368 с. В пособии впервые описываются собственно психологические закономерности функционирования памяти и мнемические способности. Изложенный материал позволит читателю понять, как и почему информация запоминается, забывается или припоминается. Происхождение и строение мнемических способностей излагаются с привлечением обширного экспериментального материала. Для студентов факультетов психологии, психологов-практиков, всех интересующихся проблемами памяти.
	Штерн, А. С. Введение в психологию: курс лекций [Текст] : учеб. пособие для вузов ; рекомендовано методсоветом по направлению / А. С. Штерн ; ред.Т. И. Ерофеева, Л. В. Сахарнов, Е. В. Глазанова ; Росс. акад. образ-я, Моск. псих.-соц. ин-т. — 3-е изд. — М. : Флинта : МПСИ, 2010. — 312 с. Курс лекций представляет собой первое отечественное пособие по введению в психологию для студентов-лингвистов и других гуманитарных специальностей. Цель курса — изучение структуры психологии как науки, основных ее понятий. Книга формирует базу психологической грамотности современного специалиста.

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).

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.

Развитие познавательных процессов в дошкольном возрасте: особенности

Познавательные процессы в дошкольном возрасте делают марафонский рывок, превращая несведущего малыша в активную личность – мыслящую, действующую, занимающуюся творчеством. За считанные годы происходит становление умственного потенциала, подготавливая ребенка к большому старту — к школьному обучению и к дальнейшей взрослой жизни. 

Особенности формирования познавательных процессов у детей дошкольного возраста

Развитие познавательных процессов в дошкольном возрасте проходит поэтапно. Формирование видов, функций, операций каждого процесса познания сначала преодолевает стадию непроизвольности.

Младшие дошкольники познают мир непроизвольно. Они охватывают вниманием, воспринимают и запоминают только то, что их заинтересовало и привлекло.

Поскольку ребенок в 3-4 года занят предметной деятельностью, то мышление его также направлено только на объекты, вызывающие любопытство.

Главная задача в развитии познавательных процессов – сформировать свойство произвольности. Ребенок обязан научиться управлять функциями познания и постигать не только то, что привлекает яркостью или звучностью. Окружающий мир наполнен разнообразием предметов, явлений, свойств, событий, отношений – предстоит все их постигать.

Освоиться и развиваться в этом мире возможно только при условии целенаправленного познания с применением волевых усилий. В этом заключается произвольный характер познавательных процессов.

Ко времени поступления в школу, наряду с непроизвольным восприятием и вниманием, дошкольнику важно уметь произвольно задействовать познавательные функции. Элементы произвольности закладываются на основе развития речи и таких свойств как познавательный интерес и любознательность.

Структура познавательной сферы и краткое описание развития процессов

Процессы познания составляют основу познавательной сферы. К ним относятся:

• восприятие
• воображение
• память
• мышление
• внимание

Все они настолько тесно переплетены, что в один и тот же короткий промежуток времени задействуются все, мгновенно переключаясь с одного на другой.

Последний из перечисленных психических процессов обладает особой функцией – выступает, своего рода, регулировщиком и определяет, какой объект подвергнется обработке в мозговом центре. Ребенок обращает внимание на предмет или его деталь, на природное явление или звук, и в ту же секунду что-то выделяет, запоминает, представляет, обдумывает.

Выделяется своим удельным весом в познавательной сфере и восприятие. Это ведущий познавательный процесс в дошкольном возрасте, так как умственное развитие начинается с получения сенсорной информации с помощью органов чувств. Постепенно восприятие приобретает осмысленность и становится основой познавательной деятельности. Из этого же процесса отщепляется память и обретает самостоятельные функции познания.

Восприятие

Процесс умственного развития ребенка запускается с помощью восприятия. Благодаря манипуляциям с предметами и органам чувств, в детский мозг поступает сенсорная информация. Малыш видит красочные фигурки, прикасается к мягким игрушкам, пробует на вкус пластмассовое колечко… Полученные ощущения накапливаются, сохраняются для дальнейшего применения в качестве сенсорных эталонов.

Развитие ощущения и восприятия с каждым годом ведет дошкольника к важным достижениям:

• выявлению важнейших признаков на основе обследования окружающих объектов;
• формированию сенсорных эталонов и освоению в их использовании;
• формированию пространственной ориентации, понятий глубины, высоты и пр;
• восприятию времени и ориентации во временных интервалах,
• умению воспринимать художественные произведения.

К 3-летнему возрасту ребенок уже имеет определенную информационную базу, позволяющую ему узнавать, вспоминать, воспринимать более сложные явления и целостные объекты.

Младший дошкольник все еще обследует объекты случайным образом – в игре, самые броские качества. Но уже в 5 лет ребенок способен пристально рассматривать некий предмет, чтобы узнать о нем как можно больше, выявить особенности и свойства.

В старшем дошкольном возрасте происходит интеллектуализация восприятия. Дошкольник ставит задачу обследовать объект или определить его качества. При необходимости он дает речевое описание воспринимаемого с необходимой детализацией.

Память

За период дошкольного детства накапливается и перерабатывается огромное количество информации. Помогает с этим справляться память. У дошкольника развиваются следующие виды памяти:

• образная
• двигательная
• словесная

Первые запоминания отрывочны, имеют форму единичных представлений о конкретном предмете. Но эти дискретные представления уже позволяют ребенку вспомнить и узнать ранее виденные предметы или знакомых людей.

Младшие дошкольники ориентированы на самые заметные признаки, их и запоминают. Чаще эти признаки не существенны. Совсем не важно, что мячик красного цвета. Главное, что он упругий и умеет прыгать.

Но способность к анализу в трехлетнем возрасте еще только зарождается, и ребенок настойчиво может выбирать именно красный мячик, с которым он уже игрался.

Прежде всего, у дошкольника развивается образная память. Занимаясь игрушками или обследуя предмет, он замечает все больше характеристик, благодаря чему формируется образ. Существенную помощь в развитии образной памяти ребенка оказывает взрослый, если обращает его внимание на важные признаки и проговаривает: например, у чайника есть носик, у цветочка – лепестки.

Старшие дошкольники сами используют речь, чтобы лучше запомнить информацию. Образный вид памяти дополняется словесным. Во-первых, дети узнают все больше слов, а, во-вторых, слово они связывают с образом, перемещая как одно, так и другое в соответствующие отделы головного мозга.

Непосредственное эмоциональное запоминание и последующее припоминание дошкольник постепенно дополняет произвольным задействованием памяти с использованием словесной формы. Он научается подчинять свои действия определенным целям. Точно также ставит перед собой задачу запомнить рассказ или порядок сборки конструктора, чтобы при необходимости воспроизвести.

В старшем дошкольном возрасте формируется произвольное запоминание, и подключается логическая память, что способствует развитию других познавательных процессов.

Воображение

Психический процесс воображения начинает развиваться в то время, когда в памяти накапливается хотя бы минимальный запас понятий и образов. Простейшее использование небольшого обруча в качестве руля требует от малыша припоминания автомобиля и образного представления, как с этим «рулем» обращаться.

В младшем дошкольном возрасте воображение носит только воспроизводящий характер. Ребенок вспоминает о том, что он уже видел или слышал, проявляет минимальную фантазию, чтобы подобрать подходящие предметы-заместители, использовать их в игровых действиях.

Детское воображение качественно меняется, если дошкольник обучается дополнять известный ему образ или сюжет новыми деталями. В 5 лет дети рисуют конфетное дерево и сказочную страну, примеряют к себе образы волшебников и фей, придумывают сюжеты ролевой игры.

Шестилетний ребенок смело фантазирует. Может создать вымышленный персонаж, только отдаленно напоминающий известный образ. Воображение старшего дошкольника характеризуется тем, что он придумывает замысел, а потом ищет средства его реализовать: нарисовать, вылепить, сочинить историю. Процесс воображения становится творческой деятельностью.

Мышление

Становление мышления дошкольника происходит посредством доминирующих форм познания действительности. Ребенок проходит путь от практических действий до логических умозаключений, используя формы мышления:

• наглядно действенное
• наглядно образное
• словесно логическое

На начальном этапе мыслительная деятельность ребенка тесно переплетена с его практическими действиями. Обследуя предметы, малыш получает информацию об их свойствах. Научаясь пользоваться бытовыми приборами, не только усваивает их функции, но и получает много дополнительной информации. Дети делают определенные выводы, увидев, как чашка разбилась, бумага разорвалась, а полотенце остается целым, сколько его ни тяни.

Элементарные действия дают много информации, которая запоминается и используется ребенком в мыслительных операциях. Например, строя башню из кубиков и конусов, малыш может попытаться поставить кубик на конус, но после первой же попытки убедится, что такая конфигурация невозможна и станет использовать конусы только как завершающие детали.

Наглядно образное мышление позволяет дошкольнику, не прибегая к действиям, анализировать, сравнивать, делать выводы. Мыслить на основе образов ребенок начинает на той стадии, когда у него формируются обобщенные представления о предметах и явлениях.

Накапливая опыт в играх, творческой деятельности, конструировании, речевой деятельности, старшие дети начинают постигать логику и объективные закономерности. Формируются предпосылки развития логического мышления. Поначалу логическое мышление проявляется как мысли вслух, зачастую сопровождающие действие. Ребенок узнает все больше понятий, высказывает свои суждения о том, что он наблюдает или представляет. Развивается словесно-логическое мышление как переходное к теоретическому. Постепенно размышления переходят во внутренний план, и дошкольник формулирует готовый ответ или предложение.

Способами умственной деятельности являются мыслительные операции. К концу дошкольного возраста наиболее развиваются анализ, сравнение и обобщение.

Внимание

Развитие внимания в дошкольном возрасте заключается в расширении объема и становлении важнейших свойств:

• распределения
• устойчивости
• переключения

Младшему дошкольнику уже удается уделить внимание двум предметам одновременно. Особенно, если этим процессом управляет взрослый и предлагает осматривать одновременно оба объекта (яблочко краснобокое, а груша желтая; два кубика – большой и маленький). Ребенку нужно распределить внимание, и на первых порах удается охватить вниманием только два объекта.

В 3-4 года малыш в состоянии заниматься одним делом до получаса. Но устойчивость внимания зависит от вида деятельности. Смотреть на картинку он сможет не более 5 минут, в то время как играть способен 20 минут. Устойчивость внимания значительно увеличивается к старшему дошкольному возрасту и прослеживается в привлекательных для ребенка видах деятельности.

Сложнее всего дается дошкольнику произвольное переключение внимания. Непроизвольно его внимание может перебегать от одного объекта к другому и задерживаться ровно столько, сколько существует интерес. К началу школьного обучения ребенку необходимо научиться переключать внимание по сигналу. Важно начать такие тренировки с 6 лет, поскольку это благоприятный возраст для развития данного свойства.

Внимание сопровождает формирование всех познавательных процессов у дошкольников. Оно выполняет функцию сигнала, чтобы запустить восприятие, воображение, мышление, а также является условием, обеспечивающим продолжительность процесса.

В детстве внимание носит непроизвольный характер, то есть, по большей части происходит непреднамеренно, на основе интереса, познавательной активности дошкольника. Задача взрослых направлять ребенка, тренировать удерживать внимание, что приведет к произвольному управлению процессом.

Влияние речи на развитие познавательных процессов

Качественный рывок в развитии процессов познания происходит, когда подключается речь. Использование речевых навыков перестраивает восприятие, меняет соотношение мышления и действий в познании.

Трехлетний ребенок с помощью слов фиксирует результат своих действий и закрепляет их в сознании и памяти. Потом речь перемещается в начало выполнения действий, предваряя их. Речь обретает планирующую функцию и применяется малышом в форме высказываний, направляющих действия: «Буду строить домик», «Я рисую солнышко».

Такую речь называют в психологии эгоцентрической. Она помогает ребенку сконцентрироваться на выполнении действий, а также стимулирует воображение. Проговаривая, дошкольник представляет, что он хочет получить в результате.

Воспринимая окружающий мир, дети сообщают то, что они видят, слышат и чувствуют. Обозначение словами тех признаков, которые они заметили, позволяет абстрагироваться от конкретного предмета и прийти к обобщению.

Увидев крупногабаритную детскую машину, ребенок восхищенно отмечает: «Большая машина!», но воспринимает это уже как признак крупного предмета, а не в качестве названия игрушки. Дошкольник рассуждает на доступном ему уровне, соотносит факты, замечает признаки и делает выводы.

Серьезным помощником становится речь и в развитии памяти. Описывая признаки предметов или явлений, ребенок создает понятный для него образ, который гораздо легче запоминается, нежели абстрактная характеристика.

Отдельным достижением является словесно-логическая память, овладение которой открывает дошкольнику новые возможности: запоминание стихов и литературных произведений, воспроизведение своими словами рассказов. Память тесно переплетается с мышлением. Механическое запоминание в старшем дошкольном возрасте вытесняется осмыслением того, что необходимо запомнить.

Речевые связи помогают выстроить мыслительный процесс. Продвигаясь от наглядно действенной формы мышления к образной, дошкольник сначала научается проговаривать вслух способы своих действий, а затем подобная цепочка перемещается на уровень мыслей. Формируется внутренняя речь –  внутренний план деятельности, основа практического и логического мышления.

Таким образом, речь включается в познавательную деятельность, благодаря чему происходит интеллектуализация психических процессов.

Сама речь также становится интеллектуальной деятельностью: дошкольникам доступны беседы, рассуждения, сочинение историй и сказок. Чтобы побеседовать о чем-нибудь или придумать историю, нужно многое вспомнить, представить образно, выстроить цепочку мыслей и рассуждений, учитывать причинно-следственные связи и различные характеристики. Да и подобрать точные слова, которые бы верно отражали суть, — это тоже работа мыслительных операций.

Интеграция познавательных процессов с речевыми возможностями обеспечивает полноценное интеллектуальное развитие и формирует произвольность умственной деятельности дошкольника.

Познание и когнитивная наука — важность познания

Что такое познание? Значение и определение

Что такое познание? Слово происходит от латинского корня cognoscere , что означает «знать». Под познанием мы обычно подразумеваем все, что связано со знанием. Другими словами, — это накопление информации, которую мы получили в результате обучения или опыта.

Наиболее распространенное определение — это способность обрабатывать информацию через восприятие (стимулы, которые мы получаем через разные органы чувств), знания, полученные через опыт, и наши личные характеристики, которые позволяют нам интегрировать всю эту информацию для оценки и интерпретации наш мир.Это способность усваивать и обрабатывать информацию, которую мы получаем из разных источников (восприятие, опыт, убеждения и т. Д.), И преобразовывать их в знания. Он включает в себя различные когнитивные процессы, такие как обучение, внимание, память, язык, рассуждения, принятие решений и т. Д., Которые являются частью нашего интеллектуального развития и опыта.

Его изучали в различных дисциплинах, таких как неврология, психология, антропология, философия и т. Д. Однако именно когнитивная психология начала углубленно изучать , как обработка информации влияет на поведение и какое отношение различные психические процессы имеют к приобретению знание. Когнитивная психология возникла в конце 1950-х годов как оппозиция господствовавшему в то время бихевиоризму. Такие авторы, как Пиаже и Выготский, произвели революцию в научной панораме своими теориями о развитии и когнитивном обучении, которые актуальны и сегодня. Начиная с 60-х годов, интерес к познанию и когнитивным навыкам рос в геометрической прогрессии, и проведенные исследования позволили нам узнать больше об этих процессах.

Достижения в области нейровизуализации помогли внести в эти исследования физиологические и нейроанатомические знания.Это важно для понимания когнитивных процессов и того, как они влияют на наше поведение и эмоции.

Что такое когнитивные процессы? Мы можем понимать когнитивные процессы как процедуры, которые мы используем для включения новых знаний и принятия решений на основе этих знаний. В этих когнитивных процессах играют роль различные когнитивные функции: восприятие, внимание, память, рассуждение… Каждая из этих когнитивных функций работает вместе, чтобы интегрировать новые знания и создать интерпретацию мира вокруг нас.

• ВНИМАНИЕ КАК ПОЗНАВАТЕЛЬНЫЙ ПРОЦЕСС: Внимание — это когнитивный процесс, который позволяет нам сконцентрироваться на стимуле или действии, чтобы потом более тщательно их обработать. Внимание — это фундаментальная когнитивная функция для развития повседневных ситуаций, и оно используется в большинстве задач, которые мы выполняем изо дня в день. Фактически, это считалось механизмом, который контролирует и регулирует остальные когнитивные процессы: от восприятия (нам нужно внимание, чтобы иметь возможность обращать внимание на стимулы, не доходящие до наших органов чувств) до обучения и сложных рассуждений.

• ПАМЯТЬ КАК ПОЗНАВАТЕЛЬНЫЙ ПРОЦЕСС: Память — это когнитивная функция, которая позволяет нам кодировать, хранить и восстанавливать информацию из прошлого. Память — это основной процесс обучения, так как это то, что позволяет нам создать чувство идентичности. Есть много типов памяти, например, кратковременная память, которая представляет собой способность сохранять информацию в течение короткого периода времени (запоминать номер телефона, пока мы не сможем записать его на бумаге), и долговременная память, которые все воспоминаний, которые мы храним надолго.Долговременную память можно разбить на более мелкие группы, декларативную память и процедурную память. Декларативная память состоит из знаний, полученных с помощью языка и образования (например, знание того, что Вторая мировая война закончилась в 1945 году), а также знаний, полученных на личном опыте (вспоминая, что моя бабушка делала для меня). Под процедурной памятью понимается обучение рутинным действиям (обучение вождению или катанию на велосипеде). Другие типы памяти — это слуховая память, контекстная память, наименование и узнавание.

• ВОСПРИЯТИЕ КАК ПОЗНАВАТЕЛЬНЫЙ ПРОЦЕСС : Когнитивное восприятие позволяет нам организовывать и понимать мир с помощью стимулов, которые мы получаем от наших различных органов чувств, таких как зрение, слух, вкус, обоняние и осязание. Хотя большинство людей знакомы с обычными чувствами, существуют и другие, менее известные чувства, такие как пропиоцепция (стимулы, которые бессознательно воспринимают наше положение в пространстве и судят о пространственной ориентации) и интероцепция (которая является восприятием наших органов в наших телах.Это то, что позволяет нам узнать, когда мы голодны или хотим пить). После получения стимулов наш мозг интегрирует всю информацию, создавая новую память.

• ЯЗЫК КАК ПОЗНАВАТЕЛЬНЫЙ ПРОЦЕСС: Язык — это способность выражать свои мысли и чувства устным словом. Это инструмент, который мы используем для общения, организации и передачи имеющейся у нас информации о себе и мире. Язык и мышление развиваются вместе и тесно связаны, они взаимно влияют друг на друга.

• МЫСЛЬ КАК ПОЗНАВАТЕЛЬНЫЙ ПРОЦЕСС: Мысль является фундаментальной для всех когнитивных процессов. Это позволяет нам интегрировать всю полученную информацию и устанавливать взаимосвязь между событиями и знаниями. Для этого он использует рассуждения, синтез и решение проблем (исполнительные функции).

• ОБУЧЕНИЕ КАК ПОЗНАВАТЕЛЬНЫЙ ПРОЦЕСС: Обучение — это познавательный процесс, который мы используем для включения новой информации в наши предыдущие знания.Обучение включает в себя такие разнообразные вещи, как поведение или привычки, такие как чистка зубов или обучение ходьбе, а также знания, которые мы получаем через социализацию. Пиаже и другие авторы говорили о когнитивном обучении как о процессе поступления информации в нашу когнитивную систему и ее изменения.

Когнитивные процессы могут происходить естественно или искусственно, сознательно или бессознательно, но обычно они происходят быстро. Эти когнитивные процессы работают постоянно, и мы не осознаем их. Например, когда мы идем по улице и видим красный свет светофора, мы запускаем когнитивный процесс, который говорит нам принять решение (переходить или не переходить). Первое, что мы делаем, это сосредотачиваем внимание на светофоре, зрением видим, что он красный. За считанные миллисекунды мы вспоминаем из своей памяти, что когда светофор красный, переходить нельзя. Вероятно, именно здесь мы принимаем наше первое решение: подождать, пока загорится зеленый свет, или посмотреть направо и налево (снова переключая внимание), чтобы увидеть, едут ли какие-нибудь машины, и принять решение быстро пересечь дорогу.

Можете ли вы улучшить познание?

Можно ли улучшить познание? Ниже приведен инструмент, предназначенный для улучшения когнитивных функций и когнитивных функций:

ПРОГРАММА КОГНИТИВНОЙ СТИМУЛЯЦИИ ОТ COGNIFIT: Эта программа была разработана группой неврологов и когнитивных психологов, изучающих синаптическую пластичность и процессы нейрогенеза. Вам нужно всего 15 минут в день (2-3 раза в неделю), чтобы стимулировать когнитивные способности. Эта программа доступна онлайн и включает специальные программы для личного пользования, исследователей, медицинских работников и школ.

Упражнения для когнитивной стимуляции от CogniFit эффективно оценивают более 20 фундаментальных когнитивных функций , которые четко определены и подлежат объективному целевому контролю, который обеспечивает стандартизованные результаты по возрастным и демографическим критериям на основе тысяч результатов.

Различные интерактивные упражнения представлены в виде забавных игр для мозга, которые вы можете практиковать на своем компьютере. После каждого сеанса CogniFit представляет подробную картину, показывающую эволюцию когнитивного состояния пользователя.Он также сравнивает их когнитивные способности с другими пользователями.

Если нейробиология и изучение пластичности мозга что-то нам показали, так это то, что чем больше мы используем нейронную цепь, тем сильнее она становится. Программа когнитивной стимуляции от CogniFit предназначена для изучения наших когнитивных процессов. Как только мы сможем понять когнитивное состояние каждого человека, мы предлагаем им персонализированную программу когнитивных тренировок . Сосредоточение внимания на самых сложных задачах гарантирует, что мы создаем и устанавливаем новые нейронные связи, которые будут становиться все сильнее и сильнее по мере их обучения.

СНИЖЕНИЕ УРОВНЯ СТРЕССА: Стресс увеличивает уровень кортизола, который атакует миелин аксонов и препятствует эффективной передаче информации. Если мы сможем уменьшить стресс в нашей жизни, мы сможем улучшить наши познания, потому что снижение стресса улучшает синаптические связи. Сохранение позитивного отношения делает нас более творческими при решении проблем и, вероятно, делает нас более гибкими в когнитивном отношении.

МЕДИТАЦИЯ: Медитация также может помочь нашему познанию.В последние несколько лет все больше и больше исследований изучают влияние медитации на когнитивные процессы. Это требует концентрации и сознательного внимания, которые, как мы уже сказали, важны для создания новых функциональных схем. Исследование, похоже, поддерживает эту идею, и медитация связана с улучшением внимания, памяти, исполнительных функций, скорости обработки информации и общего познания.

ФИЗИЧЕСКИЕ УПРАЖНЕНИЯ: Выполнение некоторых упражнений также может улучшить его.Это не обязательно должно быть особенно интенсивным занятием. На самом деле, ходьба 45 минут 3 раза в неделю, кажется, улучшает память и рассуждения (управляющие функции), а практика тайцзи улучшает главным образом исполнительные функции.

Каталожные номера: Шатил Э (2013). Улучшают ли комбинированные когнитивные тренировки и тренировки физической активности когнитивные способности больше, чем по отдельности? Рандомизированное контролируемое исследование с четырьмя условиями среди здоровых пожилых людей. Фронт.Aging Neurosci. 5: 8. DOI: 10.3389 / fnagi.2013.00008 • Корчин А.Д., Перец С., Ахаронсон В. и др. — Компьютерные когнитивные тренировки с CogniFit улучшили когнитивные способности по сравнению с эффектом классических компьютерных игр: проспективное, рандомизированное, двойное слепое исследование с участием пожилых людей. Болезнь Альцгеймера и слабоумие: Журнал Ассоциации Альцгеймера, 2007 г .; 3 (3): S171. • Shatil E, Korczyn AD, Peretzc C, et al. — Улучшение когнитивных функций у пожилых людей с помощью компьютеризированной когнитивной тренировки — Alzheimer’s & Dementia: The Journal of the Alzheimer’s Association 2008; 4 (4): Т492. • Verghese J, Mahoney J, Ambrose AF, Wang C, Holtzer R. — Влияние когнитивной коррекции на походку у пожилых людей, ведущих малоподвижный образ жизни — J Gerontol A Biol Sci Med Sci. 2010 декабрь; 65 (12): 1338-43. • Эвелин Шатил, Ярослава Микулецка, Франческо Беллотти, Владимир Бурес — Когнитивная тренировка на основе телевидения улучшает рабочую память и исполнительную функцию — PLoS ONE 3 июля 2014 г. 10.1371 / journal.pone.0101472. • Gard T, Hölzel BK, Lazar SW.Потенциальные эффекты медитации на когнитивное снижение, связанное с возрастом: систематический обзор. Ann N Y Acad Sci. 2014 Янв; 1307: 89-103. DOI: 10.1111 / ньяс.12348. 2. • Voss MW et al. Пластичность мозговых сетей в рандомизированном интервенционном исследовании тренировок с упражнениями у пожилых людей. Front Aging Neurosci. 26 августа 2010 г .; 2. pii: 32. doi: 10.3389 / fnagi.2010.00032.

Что такое познание? | Введение в психологию

Что вы научитесь делать: описывать стратегии познания и решения проблем

Вообразите все свои мысли, как если бы они были физическими сущностями, быстро кружащимися внутри вашего разума.Как это возможно, что мозг способен организованно и упорядоченно переходить от одной мысли к другой? Мозг бесконечно воспринимает, обрабатывает, планирует, организует и запоминает — он всегда активен. Тем не менее, вы не замечаете большую часть активности своего мозга во время повседневных движений. Это только одна грань сложных процессов познания. Проще говоря, познание — это мышление, и оно включает в себя процессы, связанные с восприятием, знанием, решением проблем, суждением, языком и памятью.Ученые, изучающие познание, ищут способы понять, как мы интегрируем, организуем и используем наш сознательный когнитивный опыт, не осознавая всю бессознательную работу, которую выполняет наш мозг (например, Kahneman, 2011).

Цели обучения

• Различия между концептами и прототипами
• Объясните разницу между естественными и искусственными концепциями

Познание

Просыпаясь каждое утро, вы начинаете думать — размышлять о задачах, которые вы должны выполнить в этот день.В каком порядке вы должны выполнять свои поручения? Стоит ли вам сначала пойти в банк, в уборщицу или в продуктовый магазин? Сможете ли вы сделать все это до того, как отправитесь в класс, или им придется подождать, пока школа не закончится? Эти мысли — один из примеров познания в действии. Исключительно сложное познание является важной чертой человеческого сознания, но не все аспекты познания переживаются сознательно. Когнитивная психология — это область психологии, посвященная изучению того, как люди думают.В нем делается попытка объяснить, как и почему мы думаем именно так, путем изучения взаимодействия человеческого мышления, эмоций, творчества, языка и решения проблем в дополнение к другим когнитивным процессам. Когнитивные психологи стремятся определить и измерить различные типы интеллекта, почему одни люди лучше решают проблемы, чем другие, и как эмоциональный интеллект влияет на успех на рабочем месте, среди множества других тем. Они также иногда сосредотачиваются на том, как мы организуем мысли и информацию, собранную из нашего окружения, в значимые категории мысли, которые будут обсуждаться позже.

Категории и концепции

Категория набор объектов, которые можно каким-либо образом рассматривать как эквивалентные. Например, рассмотрим следующие категории: грузовики, беспроводные устройства, свадьбы, психопаты и форель. Хотя объекты в данной категории отличаются друг от друга, у них много общего. Когда вы знаете, что что-то является грузовиком, вы знаете об этом довольно много. Психология категорий касается того, как люди учатся, запоминают и используют информативные категории, такие как грузовики или психопаты.Ментальные представления, которые мы формируем по категориям, называются концепциями. В мире есть категория грузовиков, и у вас в голове тоже есть концепция грузовиков. Мы предполагаем, что человеческие концепции более или менее соответствуют реальной категории, но может быть полезно различать их, например, когда чья-то концепция на самом деле неверна.

Концепции и прототипы

Нервная система человека способна обрабатывать бесконечные потоки информации. Чувства служат связующим звеном между разумом и внешней средой, получая стимулы и преобразуя их в нервные импульсы, которые передаются в мозг.Затем мозг обрабатывает эту информацию и использует соответствующие фрагменты для создания мыслей, которые затем могут быть выражены языком или сохранены в памяти для использования в будущем. Чтобы усложнить этот процесс, мозг собирает информацию не только из внешней среды. Когда мысли формируются, мозг также извлекает информацию из эмоций и воспоминаний (рис. 1). Эмоции и память сильно влияют как на наши мысли, так и на поведение.

Рисунок 1 . Ощущения и информация принимаются нашим мозгом, фильтруются через эмоции и воспоминания и обрабатываются, чтобы стать мыслями.

Чтобы систематизировать это ошеломляющее количество информации, мозг создал в уме своего рода картотеку. Различные файлы, хранящиеся в картотеке, называются концепциями. Концепции — это категории или группы лингвистической информации, изображений, идей или воспоминаний, например жизненного опыта. Во многих смыслах концепции — это большие идеи, которые генерируются наблюдением за деталями, а также категоризацией и объединением этих деталей в когнитивные структуры. Вы используете концепции, чтобы увидеть взаимосвязь между различными элементами вашего опыта и сохранить информацию в уме организованной и доступной.

Концепции информируются нашей семантической памятью (вы узнаете больше об этой концепции, когда изучите память) и присутствуют во всех аспектах нашей жизни; однако одно из самых простых мест, где можно заметить концепции, — это внутри классной комнаты, где они подробно обсуждаются. Например, когда вы изучаете историю Соединенных Штатов, вы узнаете больше, чем просто об отдельных событиях, произошедших в прошлом Америки. Вы усваиваете большой объем информации, слушая и участвуя в обсуждениях, изучая карты и читая рассказы о жизни людей из первых рук.Ваш мозг анализирует эти детали и вырабатывает общее понимание американской истории. В процессе ваш мозг собирает детали, которые информируют и уточняют ваше понимание связанных понятий, таких как демократия, власть и свобода.

Понятия могут быть сложными и абстрактными, как справедливость, или более конкретными, как типы птиц. В психологии, например, стадии развития Пиаже — абстрактные понятия. Некоторые концепции, такие как толерантность, согласованы со многими людьми, потому что они использовались по-разному на протяжении многих лет.Другие концепции, такие как характеристики вашего идеального друга или традиции дня рождения вашей семьи, носят личный и индивидуальный характер. Таким образом, концепции затрагивают все аспекты нашей жизни, от множества повседневных дел до руководящих принципов функционирования правительства.

Концепции лежат в основе разумного поведения. Мы ожидаем, что люди будут знать, что делать в новых ситуациях и при столкновении с новыми объектами. Если вы войдете в новый класс и увидите стулья, доску, проектор и экран, вы узнаете, что это такое и как они будут использоваться.Вы сядете на один из стульев и ожидаете, что инструктор будет писать на доске или проецировать что-то на экран. Вы делаете это , даже если никогда не видели ни одного из этих конкретных объектов до , потому что у вас есть концепции классов, стульев, проекторов и так далее, которые говорят вам, что они собой представляют и что вы должны с ними делать. Более того, если кто-то расскажет вам новый факт о проекторе, например, что он имеет галогеновую лампу, вы, вероятно, распространите этот факт на другие проекторы, с которыми вы столкнетесь.Короче говоря, концепции позволяют расширить то, что вы узнали об ограниченном количестве объектов, до потенциально бесконечного набора сущностей.

Рисунок 2 . В 1930 году Мохандас Ганди возглавил группу мирных протестов против британского налога на соль в Индии.

Другой метод, используемый вашим мозгом для организации информации, — это идентификация прототипов разработанных вами концепций. Прототип — лучший пример или представление концепции. Например, для категории гражданского неповиновения вашим прототипом может быть Роза Паркс.Ее мирное сопротивление сегрегации в городском автобусе в Монтгомери, штат Алабама, является узнаваемым примером гражданского неповиновения. Или вашим прототипом может быть Мохандас Ганди, которого иногда называют Махатма Ганди («Махатма» — почетный титул) (рис. 2).

Мохандас Ганди служил ненасильственной силой за независимость Индии, одновременно требуя, чтобы буддийские, индуистские, мусульманские и христианские лидеры — как индийские, так и британские — мирно сотрудничали. Хотя ему не всегда удавалось предотвратить насилие вокруг себя, его жизнь является ярким примером прототипа гражданского неповиновения (Фонд конституционных прав, 2013).Подобно тому, как концепции могут быть абстрактными или конкретными, мы можем проводить различие между концепциями, которые являются функциями нашего прямого опыта взаимодействия с миром, и концепциями, которые являются более искусственными по своей природе.

ссылка на обучение

Проверьте, насколько хорошо вы можете сопоставить прототип компьютера с определенными объектами, играя в эту интерактивную игру Quick Draw!

Естественные и искусственные концепции

В психологии понятия можно разделить на две категории: естественные и искусственные. Естественные концепции создаются «естественным образом» благодаря вашему опыту и могут развиваться как на основе прямого, так и косвенного опыта. Например, если вы живете в Эссекс-Джанкшен, штат Вермонт, у вас, вероятно, был большой опыт работы со снегом. Вы видели, как он падает с неба, вы видели слегка падающий снег, который едва закрывает лобовое стекло вашей машины, и вы выкопали 18 дюймов пушистого белого снега, как вы думали: «Это идеально подходит для катания на лыжах». . » Вы бросили снежки в своего лучшего друга и спустились на санях с самого крутого холма в городе.Одним словом, вы знаете снег. Вы знаете, как это выглядит, как пахнет, на вкус и на что похоже. Однако если вы прожили всю свою жизнь на острове Сент-Винсент в Карибском море, вы, возможно, никогда не видели снега, а тем более пробовали, нюхали или трогали его. Вы узнаете снег по косвенному опыту просмотра изображений падающего снега или по фильмам, в которых снег является частью декораций. В любом случае, снег — это естественное понятие, потому что вы можете составить представление о нем посредством прямых наблюдений или опыта снега (рис. 3).

Рисунок 3 . а) Наша концепция снега является примером естественной концепции, которую мы понимаем посредством прямого наблюдения и опыта. (б) Напротив, искусственные концепции — это те, которые мы знаем по определенному набору характеристик, которые они всегда проявляют, например, что определяет различные основные формы. (кредит А: модификация работы Мартена Такенса; кредит Б: модификация работы «Шаян (США)» / Flickr)

Искусственный концепт , с другой стороны, представляет собой концепт, который определяется определенным набором характеристик.Различные свойства геометрических фигур, таких как квадраты и треугольники, служат полезными примерами искусственных концепций. Треугольник всегда имеет три угла и три стороны. У квадрата всегда четыре равные стороны и четыре прямых угла. Математические формулы, такие как уравнение для площади (длина × ширина), являются искусственными понятиями, определяемыми определенными наборами характеристик, которые всегда одинаковы. Искусственные концепции могут улучшить понимание темы, опираясь друг на друга. Например, прежде чем изучать понятие «площадь квадрата» (и формулу для его определения), вы должны понять, что такое квадрат.Как только понятие «площадь квадрата» будет понято, понимание площади для других геометрических фигур может быть построено на исходном понимании площади. Использование искусственных концепций для определения идеи имеет решающее значение для общения с другими и участия в сложных мыслях. Согласно Голдстоуну и Керстену (2003), концепции действуют как строительные блоки и могут быть соединены в бесчисленных комбинациях для создания сложных мыслей.

Схема

Схема — это мысленная конструкция, состоящая из кластера или набора связанных понятий (Bartlett, 1932).Существует множество различных типов схем, и все они имеют одну общую черту: схемы — это метод организации информации, позволяющий мозгу работать более эффективно. Когда схема активирована, мозг сразу же делает предположения о наблюдаемом человеке или объекте.

Есть несколько типов схем. Схема ролей делает предположения о том, как люди в определенных ролях будут вести себя (Callero, 1994). Например, представьте, что вы встречаете человека, который представился пожарным.Когда это происходит, ваш мозг автоматически активирует «схему пожарного» и начинает делать предположения, что этот человек храбрый, самоотверженный и ориентированный на сообщество. Несмотря на то, что вы не знаете этого человека, вы уже неосознанно судили о нем. Схемы также помогают заполнить пробелы в информации, которую вы получаете из окружающего вас мира. Хотя схемы позволяют более эффективно обрабатывать информацию, могут возникнуть проблемы со схемами, независимо от того, точны ли они: возможно, этот конкретный пожарный не храбрый, он просто работает пожарным, чтобы оплачивать счета, пока учится на детского библиотекаря.

Схема событий , также известная как когнитивный сценарий , представляет собой набор действий, которые могут ощущаться как рутина. Подумайте, что вы делаете, когда заходите в лифт (рис. 4). Сначала открываются двери, и вы ждете, пока выходящие пассажиры не выйдут из кабины лифта. Затем вы входите в лифт и поворачиваетесь лицом к дверям в поисках кнопки, которую нужно нажать. Вы никогда не сталкиваетесь с лифтом сзади, не так ли? А когда едешь в переполненном лифте и не можешь смотреть вперед, чувствуешь себя некомфортно, не так ли? Интересно, что схемы событий могут сильно различаться в разных культурах и странах.Например, в то время как в Соединенных Штатах люди довольно часто приветствуют друг друга рукопожатием, в Тибете вы приветствуете кого-то, показывая ему язык, а в Белизе вы ударяете кулаками (Региональный совет Кэрнса, nd)

Рисунок 4 . Какую схему событий вы выполняете, когда едете в лифте? (Источник: «Гидеон» / Flickr)

Поскольку схемы событий являются автоматическими, их может быть сложно изменить. Представьте, что вы едете домой с работы или учебы.Эта схема событий включает в себя сесть в машину, закрыть дверь и пристегнуть ремень безопасности перед тем, как вставить ключ в замок зажигания. Вы можете выполнять этот сценарий два или три раза в день. Когда вы едете домой, вы слышите звонок телефона. Как правило, схема событий, которая возникает, когда вы слышите звонок телефона, включает в себя определение местоположения телефона и ответ на него или ответ на ваше последнее текстовое сообщение. Поэтому, не задумываясь, вы берете телефон, который может быть в вашем кармане, в сумке или на пассажирском сиденье автомобиля.Эта мощная схема событий определяется вашим образцом поведения и приятной стимуляцией, которую телефонный звонок или текстовое сообщение дает вашему мозгу. Поскольку это схема, нам чрезвычайно сложно перестать дотянуться до телефона, даже если мы знаем, что при этом подвергаем опасности свою жизнь и жизни других людей (Neyfakh, 2013) (Рисунок 5).

Рисунок 5 . Текстовые сообщения во время вождения опасны, но некоторым людям сложно сопротивляться этой схеме событий.

Помните лифт? Кажется, что войти внутрь практически невозможно, а , а не , стоит лицом к двери.Наша мощная схема событий диктует наше поведение в лифте, и наши телефоны ничем не отличаются. Текущие исследования показывают, что именно привычка или схема событий проверять наши телефоны во многих различных ситуациях особенно затрудняет отказ от проверки их во время вождения (Bayer & Campbell, 2012). Поскольку текстовые сообщения и вождение автомобиля в последние годы превратились в опасную эпидемию, психологи ищут способы помочь людям прервать «телефонную схему» во время вождения. Подобные схемы событий — причина того, почему от многих привычек трудно избавиться после того, как они были приобретены.Продолжая изучать мышление, не забывайте, насколько сильны силы концепций и схем для нашего понимания мира.

Watch It

Посмотрите это видео CrashCourse, чтобы увидеть больше примеров концепций и прототипов. Вы также получите предварительную информацию по другим ключевым темам познания, включая стратегии решения проблем, такие как алгоритмы и эвристика.

Подумай над

Подумайте о естественной концепции, которую вы знаете полностью, но которую будет трудно понять кому-то другому.Почему это сложно объяснить?

Глоссарий

искусственное понятие: понятие, которое определяется очень специфическим набором характеристик

познание: мышление, включая восприятие, обучение, решение проблем, суждение и память

когнитивная психология: область психологии, посвященная изучению всех аспектов мышления людей

концепция: категория или группа лингвистической информации, объектов, идей или жизненного опыта

когнитивный сценарий: наборов поведений, которые каждый раз выполняются одинаково; также называется схемой событий

Схема событий : набор поведений , которые каждый раз выполняются одинаково; также называется когнитивным сценарием

естественная концепция: мысленных группировок, которые создаются «естественным образом» благодаря вашему опыту

прототип лучшее представление концепции:
схема ролей: набор ожиданий, которые определяют поведение человека, занимающего определенную роль

схема: (множественное число = схемы) ментальная конструкция, состоящая из кластера или набора связанных понятий

границ | 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, снежные тормоза против хорошего порошкового снега) 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, динамично меняющихся условий и источников информации различной надежности.

Такие сложные ситуации включают в себя дополнительные аспекты, которые не могут быть охвачены 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 изменяющейся 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 – размышление». 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 категориальному обучению 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. Это задание проверяет способность проявлять гибкость поведения. 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 субъекты должны 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 изучению 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 показатель безопасного спуска. Существует множество возможностей, когда 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 обучению категориям 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 комбинации 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 правдоподобных 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 изучаются 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), в котором дается обзор литературы по обратному обучению и описывается 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 неуказанный 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. Для решения таких проблем, связанных с чрезмерно определенными моделями, важно протестировать модель на новом наборе данных и, таким образом, оценить, насколько хорошо может предсказать новых данных. 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 использованием 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 хранится 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 для 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.

Модели на основе образцов или экземпляров 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 «Микромир» 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 воспроизвела данные данные, но оказалась 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 тремя различными моделями ACT-R, моделью на основе образца, моделью на основе правил и смешанной моделью.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 потоков задач 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 принятия динамических 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 переключения 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 на производительность, которые можно найти в эмпирических данных, отражающих принятие 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.

участников эксперимента

55 человек приняли участие в эксперименте, который проводился внутри МРТ сканера 3 Тесла (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 с помощью нажатия 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 об изменении 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 «характеристика-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 звуковой локализации (прослушивание) . После того, как тон закончился, он кодируется в звуковом буфере (кодирует) . Таким образом, фрагмент со всей необходимой звуковой информацией (длительность, 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 конкретные характеристики (например, высокая интенсивность) блоков стратегии такие же, как и в блоке аудио, ответ соответствует стратегии, предложенной моделью (реагировать-же) , в противном случае — противоположным ответом. выбрал (реагирует-разный) . Представленная обратная связь прослушивается и сохраняется в звуковом буфере (прослушивание-обратная связь) , а затем кодируется в звуковом буфере (кодирование-обратная связь) .Если обратная связь положительна, текущая стратегия сохраняется в воображаемом буфере, а счет-слот обновляется (обратная связь-коррекция) . 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 с 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 подлежит прямому обмену, 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 оценена отрицательно, либо потому, что часто успешная стратегия с одной функцией неоднократно терпела неудачу. Переключения в стратегии с двумя функциями моделируются следующим образом: если стратегия с двумя функциями не увенчалась успехом с первой попытки, используется любая другая стратегия с двумя функциями (которая является случайной).Если стратегия двух характеристик изначально была успешной, а затем потерпела неудачу, то будет выбрана новая стратегия, которая сохраняет одну из пар характеристик-значений 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 доработками. 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, следовательно, не была реализована в модели. Для участников использовалось больше вариаций характеристик, чтобы гарантировать категоричность решений и не дать им запомнить отдельные пары 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 представляет собой смешанный подход к моделированию, стратегии кодируются как экземпляры, но извлекаемый экземпляр в основном регулируется правилами.

Чтобы проверить, является ли модель обобщаемой, были реализованы различные варианты. Кривые обучения, найденные в эмпирических данных, по-прежнему 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 различных 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 реализованное допущение модели состоит в том, что этот порог отличается для однофункциональных и однофункциональных.двухфункциональные 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. Версии моделирования, полученные в результате объединения 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 модели отражаются тенденции в эмпирических данных.

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, где 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 также 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 пределах диапазона 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). Кроме 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% прогонов для Блока 6 и в 30,0% прогонов для Блока 12.

Модель Fit

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 диапазоном, установленным на 100, работает лучше всего как с точки зрения корреляции ( r ), так и с точки зрения абсолютного прогнозирования (RMSE).

Сводка

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 в себя 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.

Вероятно, 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 иметь одинакового значения 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 возможно. 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 процессов, лежащих в основе динамического принятия решений человеком. 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, связанных с переключателями 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 слуховое 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 категорийном 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, является достаточно гибким, 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 показывала бы 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 заключается 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, вариации эксперимента должны быть протестированы с различными задачами и материалами.Например, предлагаемая здесь модель должна быть в состоянии предсказать 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 полученной обратной связью в качестве информации 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 неясность относительно того, 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 вспомогательный совет.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, она потенциально может помочь лыжникам в отдаленных районах. Системы поддержки на основе когнитивных моделей, разработанные аналогичным образом, могут с равным успехом использоваться в других областях, критичных для безопасности, 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 проведена в рамках Межрегионального центра совместных исследований SFB / TRR 62 «Вспомогательная 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.С. 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. У. (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). «Ограничивающие модели ACT-R стратегий принятия решений: экспериментальная парадигма», в Cooperative Minds: Social Interaction and Group Dynamics. Труды 35-й ежегодной конференции Общества когнитивных наук , 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. Гум. 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). «Экземпляр против обучения на основе правил в управлении динамической системой», в материалах 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. Хоуз, 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. и др. (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. Вычисл.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. Judgm. 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 тестированием удобства использования 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 В трудах 14-й Международной конференции по когнитивному моделированию , ред.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. Дж.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

Рутледж-Тейлор, М., Лебьер, К., Томсон, Р., Сташевски, Дж., И Андерсон, Дж. Р. (2012). «Сравнение категоризации на основе правил с категоризацией на основе примеров с использованием архитектуры ACT-R», Труды 21-й ежегодной конференции по репрезентации поведения в моделировании и симуляции, BRiMS 2012 (остров Амелия, 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», в Proceedings of the 4th International Conference on Cognitive Modeling , eds EM Altmann, A. Cleeremans, CD Schunn, and WD Gray (Mahwah, NJ: Erlbaum), 211– 216.

Google Scholar

Таатген, Н. А., Лебьер, К., и Андерсон, Дж. Р. (2006). «Парадигмы моделирования в ACT-R», в «Познание и мультиагентное 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», 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. Вычисл. 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 10-й Международной конференции по когнитивному моделированию , редакторы Д.Д. Сальвуччи и Г. Гунцельманн (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», в материалах Труды 13-й проводимой раз в два года конференции Немецкого общества когнитивной науки . (Бремен), 39–42.

Google Scholar

границ | Восприятие речи как активный познавательный процесс

Для достижения гибкости и генеративности понимание разговорной речи зависит от активной когнитивной обработки (Nusbaum and Schwab, 1986; Nusbaum and Magnuson, 1997).Активная когнитивная обработка контрастирует с пассивной обработкой с точки зрения процессов управления, которые организуют природу и последовательность когнитивных операций (Nusbaum and Schwab, 1986). Пассивный процесс — это процесс, в котором входные данные отображаются непосредственно на выходы без проверки гипотез или операций, связанных с информацией. Автоматизированные когнитивные системы (Шиффрин и Шнайдер, 1977) ведут себя как пассивные, поскольку стимулы в обязательном порядке отображаются в ответах, не требуя когнитивных ресурсов. Однако важно отметить, что когнитивная автоматизация не имеет серьезных последствий для природы опосредующей системы управления, поэтому для учета автоматической обработки были предложены различные механизмы (например,г., Логан, 1988). Для сравнения, активные когнитивные системы, однако, имеют структуру управления, которая допускает «обработку информации, обусловленную обстоятельствами» или возможность изменять последовательность или характер обработки в контексте новой информации или неопределенности. В принципе, активные системы могут генерировать гипотезы для проверки по мере поступления или получения новой информации (Nusbaum and Schwab, 1986) и, таким образом, обеспечивать существенную когнитивную гибкость для реагирования на новые ситуации и требования.

Активные и пассивные процессы

Различие между активными и пассивными процессами исходит из теории управления и отражает степень, в которой последовательность операций, в данном случае реакции нейронной популяции, зависит от результатов обработки (см. Nusbaum and Schwab, 1986).Пассивный процесс — это последовательность фиксированных преобразований без обратной связи, так что существует инвариантное отображение от входа к выходу (MacKay, 1951, 1956). На рисунке 1А показан пассивный процесс, в котором последовательность входных сигналов (например, ответы базилярной мембраны) передается непосредственно по восьмому нерву следующей популяции нейронов (например, в слуховой ствол мозга) и вверх, в кору. Это фундаментальное предположение ряда теорий обработки слуха, в которых фиксированный каскад реакций нейронной популяции передается от одной части мозга к другой (например,г., Барлоу, 1961). Этот тип системы работает так, как предполагается, работают рефлексы, при которых нейронные ответы передаются и, предположительно, трансформируются, но фиксированным и неизменным образом (вне контекста более длительного изменения формы ответов). Рассматриваемые таким образом, такие сети пассивной обработки должны обрабатываться в течение периода времени, который представляет собой просто сумму времени отклика нейронной сети, и на них не должна влиять обработка вне этой сети, функционирующая как-то вроде модуля (Fodor, 1983).В этом отношении такие пассивные сети должны работать «автоматически» и не предъявлять никаких требований к когнитивным ресурсам. Некоторые чисто слуховые теории, по-видимому, имеют такую ​​организацию (например, Fant, 1962; Diehl et al., 2004) и некоторые более классические нейронные модели (например, Broca, 1865; Wernicke, 1874/1977; Lichtheim, 1885; Geschwind, 1970), похоже, организованы таким образом. В этих случаях слуховые процессы проецируются на перцепционные интерпретации без четко определенной роли обратной связи для изменения или направления обработки.

Рисунок 1. Схематическое изображение пассивного и активного процессов . Верхняя панель (A) представляет пассивный процесс. Стимул, предъявляемый к сенсорным рецепторам, преобразуется посредством серии процессов (Ti) в последовательность представлений паттернов до тех пор, пока не будет получено окончательное представление о восприятии. Это можно рассматривать как паттерн стимуляции волосковых клеток, трансформирующийся до фонологического представления в коре головного мозга. Средняя панель (B) представляет активный процесс сверху вниз.Сенсорная стимуляция сравнивается как паттерн с гипотетическими паттернами, полученными из некоторого источника знаний, полученного из контекста или ожиданий. Сигналы ошибок от сравнения взаимодействуют с предполагаемыми шаблонами до тех пор, пока они не будут ограничены единственной интерпретацией. Генерация гипотетических шаблонов может происходить параллельно или последовательно. Нижняя панель (C) представляет восходящий активный процесс, в котором сенсорная стимуляция трансформируется в исходный паттерн, который может быть преобразован в некое представление.Если это представление чувствительно к развертыванию контекста или непосредственному восприятию, оно могло бы генерировать паттерн из непосредственного ввода и контекста, который отличается от исходного паттерна. Обратная связь из контекстного шаблона по сравнению с исходным шаблоном может генерировать сигнал ошибки для представления, изменяя способ интеграции контекста для создания нового шаблона для целей сравнения.

Напротив, активные процессы изменчивы по своей природе, поскольку сетевая обработка регулируется механизмом исправления ошибок или контуром обратной связи.Таким образом, результаты могут отличаться в разных контекстах. Эти петли обратной связи предоставляют информацию для исправления или изменения обработки в реальном времени, а не ретроспективно. Нусбаум и Шваб (1986) описывают два разных способа создания активной системы, основанной на обратной связи. В одной из форм, как показано на рисунке 1B, ожидания (полученные из контекста) предоставляют гипотезу об обрабатываемом шаблоне стимула. В этом случае сенсорные паттерны (например, ответы базилярной мембраны) передаются во многом таким же образом, как и в пассивном процессе (например,g., в слуховой ствол мозга). Однако нисходящие проекции могут по-разному изменять природу ответов нервной популяции как следствие нейронных ответов в корковых системах. Например, было показано, что нисходящие эффекты знания или ожиданий изменяют низкоуровневую обработку в слуховом стволе мозга (например, Galbraith and Arroyo, 1993) или в улитке (например, Giard et al., 1994). Активные системы могут иметь другую форму, как показано на рисунке 1C. В этом случае может быть сильный восходящий путь обработки, как в пассивной системе, но сигналы обратной связи от более высоких корковых уровней могут изменить обработку в реальном времени на более низких уровнях (например,г., ствол мозга). Примером этого может быть наблюдение, сделанное Спинелли и Прибрамом (1966), показавшее, что электрическая стимуляция нижневисочной коры изменяет структуру рецептивного поля для латеральных коленчатых нейронов, или демонстрация Морана и Дезимона (1985), что пространственные сигналы внимания эффективно изменяют рецептивные поля в полосатой и экстрастриатной коре. В любом случае активная обработка требует ограниченных когнитивных ресурсов системы для достижения когнитивной и перцептивной гибкости.В этом смысле активные и пассивные процессы различаются когнитивными и перцептивными требованиями, которые они предъявляют к системе.

Хотя различие между активными и пассивными процессами кажется достаточно простым, изучение вычислительных моделей распознавания устных слов делает различия менее ясными. В качестве очень простого примера этой потенциальной проблемы рассмотрим исходную теорию когорты (Marslen-Wilson and Welsh, 1978). Предполагалось, что активация набора лексических кандидатов происходит автоматически из исходных звуков в слове.Это можно назвать пассивным процессом, поскольку существует прямое инвариантное отображение исходных звуков на активацию лексического набора кандидатов, то есть когорты слов. Каждый последующий звук на входе затем деактивирует элементы этого набора кандидатов, создавая видимость повторяющегося механизма проверки гипотез, в котором последовательность входных звуков деактивирует членов когорты. Можно было бы рассматривать это как активную систему в целом с пассивным первым этапом, поскольку исходный набор когорты представляет собой набор лексических гипотез, которые проверяются с использованием контекста.Однако важно отметить, что исходная теория когорты не включала никакой активной обработки на фонематическом уровне, поскольку проверка гипотез проводится в контексте распознавания слов. Точно так же архитектура распределенной когортной модели (Gaskell and Marslen-Wilson, 1997) утверждает, что активация фонетических характеристик осуществляется пассивной системой, тогда как контекст взаимодействует (через скрытый слой) с отображением фонетических характеристик на лингвистические единицы более высокого порядка. (фонемы и слова), представляющие взаимодействие контекста с пассивно производными фонетическими функциями.Ни в том, ни в другом случае активация функций или звукового ввода для лингвистической категоризации не рассматривается как проверка гипотез в контексте других звуков или лингвистической информации. Таким образом, хотя модели Cohort можно рассматривать как активную систему распознавания слов (а иногда и фонем), они рассматривают фонетические характеристики как пассивно производные и не подверженные влиянию контекста или ожиданий.

Это часто имеет место в ряде моделей распознавания слов. Модели Shortlist (Shortlist: Norris, 1994; Shortlist B: Norris and McQueen, 2008) предполагают, что восприятие фонем — в значительной степени пассивный процесс (по крайней мере, это может быть выведено как таковое из-за отсутствия какой-либо спецификации в альтернативе).В то время как Shortlist B использует данные о путанице фонем (функции вероятности в качестве входных данных) и в принципе может корректировать данные о путанице на основе опыта (посредством проверки гипотез и обратной связи), природа происхождения смешения фонем не указана; по сути, если предположить, что проблема восприятия фонем решена. Это похоже на модели (например, NAM, Luce and Pisoni, 1998), в которых основная цель состоит в том, чтобы учесть восприятие слова, а не восприятие фонемы. Точно так же вторая модель Trace (McClelland and Elman, 1986) предполагала, что восприятие фонем достигается пассивно, хотя и с конкуренцией (а не с обратной связью на входном уровне).Интересно, что первая модель Trace (Elman and McClelland, 1986) действительно учитывала обратную связь от фонем для корректировки паттернов активации от акустико-фонетического входа, таким образом обеспечивая активный механизм. Однако это не было перенесено в исправленную версию. Эта модель была разработана для учета некоторых аспектов восприятия фонем, не учтенных во второй модели. Интересно отметить, что модель Hebb-Trace (Mirman et al., 2006a), пытаясь учесть аспекты лексического влияния на восприятие фонем и обобщение говорящего, не включала в себя активную обработку входных паттернов.Таким образом, активно регулировалась только классификация этих входов.

Это можно понять в схеме контекста, показанной на рисунке 1. Любой процесс, который инвариантно отображает входные данные на представления или который может быть классифицирован как детерминированная система с конечным числом состояний, может считаться пассивным. Процесс, который изменяет классификацию входных данных в зависимости от контекста, целей или гипотез, может считаться активной системой. Хотя модели распознавания слов могут рассматривать распознавание слов или даже фонем как активный процесс, эта активная обработка обычно не распространяется на более низкие уровни слуховой обработки.Эти системы, как правило, работают так, как будто существует фиксированный набор входных функций (например, фонетических функций), и классификация таких функций происходит пассивным, автоматизированным образом.

Напротив, Элман и Макклелланд (1986) описали версию Trace, в которой паттерны активации фонем активно изменяют обработку на уровне ввода признаков. Аналогичным образом McClelland et al. (2006) описали версию своей модели, в которой лексическая информация может изменять шаблоны ввода на субфонематическом уровне.Обе эти модели представляют собой активные системы для обработки речи на сублексическом уровне. Однако важно отметить, что такие теоретические положения остаются спорными. McQueen et al. (2006) утверждали, что нет данных, которые бы аргументировали влияние лексики на сублексическую обработку, хотя Mirman et al. (2006b) противопоставили этому эмпирические аргументы. Однако вопрос о том, есть ли нисходящие эффекты на восприятие речи, — это не то же самое, что спросить, существуют ли активные процессы, управляющие восприятием речи.Эффекты сверху вниз предполагают, что знания более высокого уровня ограничивают интерпретации, но, как показано на рисунке 1C, может иметь место активная обработка снизу вверх, когда предшествующий слуховой контекст ограничивает последующее восприятие. Это можно сделать несколькими способами. В качестве примера Ладефогед и Бродбент (1957) продемонстрировали, что прослушивание контекстного предложения, производимого одним речевым трактом, может изменить восприятие последующих изолированных гласных таким образом, чтобы они соответствовали пространству гласных предполагаемого говорящего.Некоторые объясняют этот результат, утверждая, что существует процесс автоматической настройки слуха, который изменяет восприятие последующих гласных (Huang and Holt, 2012; Laing et al., 2012). Хотя поведенческие данные могут быть объяснены таким простым пассивным механизмом, также может быть случай, когда ввод слухового паттерна создает ограничения на возможное пространство гласных или слуховые сопоставления, которые можно было бы ожидать. В этом смысле вопрос о том, является ли ранняя слуховая обработка речи активным или пассивным процессом, все еще остается предметом открытых исследований и дискуссий.

Важно отметить три дополнительных момента, чтобы прояснить различие между активными и пассивными процессами. Во-первых, байесовский механизм сам по себе не обязательно активен или пассивен. Правило Байеса описывает способ использования различных статистических данных для оценки вероятности диагноза или классификации события или входных данных. Но это, по сути, теоретико-вычислительное описание во многом так же, как теорема Фурье не зависит от какой-либо реализации теоремы, фактически разлагающей сигнал на его спектр (см.Марр, 1982). Расчет и получение соответствующей статистики для байесовского вывода может выполняться пассивно или активно. Во-вторых, наличие обучения в системе само по себе не дает системе статус активной обработки. Обучение может происходить с помощью ряда алгоритмов (например, обучение Hebbian), которые могут быть реализованы пассивно. Однако в той степени, в которой входные данные системы пластичны во время обработки, можно предположить, работает ли активная система. Наконец, важно отметить, что активная обработка описывает архитектуру системы (возможность изменять обработку на лету на основе самой обработки), но не поведение в любой конкретный момент времени.При фиксированном контексте и входных данных любая активная система может и, вероятно, будет имитировать пассивное поведение. Таким образом, обнаружение активного процесса зависит от поведения тестирования в условиях изменчивости контекста или ограничений ресурсов, чтобы наблюдать изменения в обработке как следствие вариации предполагаемых альтернатив интерпретации (например, более медленные ответы, более высокая частота ошибок или путаница, увеличение нагрузки на рабочую память. ).

Вычислительная потребность в активных системах управления восприятием речи

Понимание того, как и почему активные когнитивные процессы участвуют в восприятии речи, имеет фундаментальное значение для развития теории восприятия речи.Более того, природа теоретических проблем, которые ставят под сомнение большинство объяснений восприятия речи, структурно схожа с некоторыми теоретическими проблемами в понимании языка, если рассматривать их в более широком смысле. В дополнение к широкому рассмотрению основы понимания речи, в той мере, в какой такие механизмы играют решающую роль в обработке устной речи, понимание их работы может быть важным для понимания как влияния потери слуха на восприятие речи, так и предложения способов исправления потеря слуха.Если принять слишком упрощенное представление о слухе (и, следовательно, о повреждении слуха, приводящем к потере) как о механизме преобразования акустического сигнала в нейронный, сравнимом с системой микрофон-усилитель, упрощающие предположения могут ввести в заблуждение. Представление о периферической слуховой системе как о пассивном акустическом преобразователе приводит к теориям, которые постулируют пассивное преобразование акустической энергии в нейронные сигналы, и это может недооценивать как сложность, так и потенциал слуховой системы человека для обработки речи.По крайней мере, раннее слуховое кодирование в головном мозге (отражаемое слуховой реакцией ствола мозга) обусловлено опытом (Skoe and Kraus, 2012), и поэтому распределение слуховых переживаний формирует основные нейронные паттерны, извлеченные из акустических сигналов. Однако похоже, что это слуховое кодирование формируется сверху вниз при активной и адаптивной обработке знаний и внимания более высокого уровня (например, Nusbaum and Schwab, 1986; Strait et al., 2010).

Такое представление о восприятии речи как об активном процессе имеет большое значение для понимания природы потери слуха у пожилых людей.Rabbitt (1991) утверждал, как и другие, что пожилые люди по сравнению с более молодыми людьми должны использовать дополнительную перцептивную и когнитивную обработку, чтобы компенсировать сенсорный дефицит в частотном и временном разрешении, а также в частотном диапазоне (Murphy et al., 2000; Pichora-Fuller and Souza, 2003; McCoy et al., 2005; Wingfield et al., 2005; Surprenant, 2007). Wingfield et al. (2005) далее утверждали, что использование этой дополнительной обработки на сенсорном уровне является дорогостоящим и может повлиять на доступность когнитивных ресурсов, которые могут потребоваться для других видов обработки.Хотя эти исследователи рассматривают когнитивные последствия, с которыми можно столкнуться в более общем плане, учитывая требования к когнитивным ресурсам, такие как недостатки, обнаруженные при кодировании речевого контента в памяти, меньше внимания уделяется тому, как эти требования могут повлиять на саму обработку речи. Если восприятие речи само по себе опосредовано активными процессами, которые требуют когнитивных ресурсов, то возрастающие требования к дополнительной когнитивной и перцептивной обработке для пожилых людей становятся более проблематичными.Соревнование за когнитивные ресурсы может привести к сокращению аспектов восприятия речи. Кроме того, разница между пассивной системой, которая просто включает в себя преобразование, фильтрацию и простое распознавание образов (вычисление расстояния между сохраненными представлениями и входными образцами и выбор наиболее близкого соответствия), и активной системой, которая использует контекстно-зависимое распознавание образов и контингент сигнала. адаптивная обработка имеет значение для природы усилительных слуховых аппаратов и программ терапии для исправления аспектов потери слуха.Хорошо известно, что простые системы усиления недостаточны для устранения потери слуха, поскольку они усиливают не только сигнал, но и шум. Понимание того, как активная обработка работает и взаимодействует со свойствами сигнала и когнитивной обработкой, может привести к изменениям в работе слуховых аппаратов, возможно, за счет изменения внимания или изменения структуры сигнала, чтобы повлиять на популяционное кодирование частотной информации или сегрегацию внимания соответствующих сигналы. Обучение использованию таких слуховых аппаратов может быть более эффективным за счет простой обратной связи или систематического изменения уровня и характера проблем со звуком окружающей среды, которые возникают перед слушателями.

Кроме того, понимание восприятия речи как активного процесса имеет значение для объяснения некоторых выводов о взаимодействии потери слуха с когнитивными процессами (например, Wingfield et al., 2005). Одним из объяснений требований к когнитивным механизмам из-за потери слуха является компенсаторная модель, как отмечалось выше (например, Rabbitt, 1991). Это говорит о том, что при уменьшении сенсорной информации когнитивные процессы логически дополняют или замещают недостающую информацию.Во многих отношениях это своего рода постперцептивное объяснение, которое может быть похоже на предвзятость ответа. Это предполагает, что при ухудшении сенсорной информации могут быть задействованы механизмы, выходящие за рамки нормального восприятия речи. Однако альтернативный взгляд на ту же ситуацию состоит в том, что она отражает нормальную операцию обработки распознавания речи, а не дополнительную систему постперцептивного вывода. Потеря слуха может особенно усугубить фундаментальную проблему отсутствия инвариантности акустико-фонетических отношений.

Фундаментальная проблема, с которой сталкиваются все теории восприятия речи, проистекает из отсутствия инвариантности во взаимоотношениях между акустическими паттернами речи и лингвистической интерпретацией этих паттернов. Хотя отображение «многие ко многим» между акустическими паттернами речи и перцептуальными интерпретациями является давно известной проблемой (например, Liberman et al., 1967), основная вычислительная проблема действительно возникает только тогда, когда конкретный паттерн имеет много различных интерпретаций или интерпретаций. можно классифицировать по-разному.Широко известно, что индивиды умеют понимать составляющие данной категории для традиционных категорий (Rosch et al., 1976) или специальных категорий, категорий, разработанных в ответ на требования ситуации (Барсалоу, 1983). В этом смысле сопоставление «многие к одному» не представляет существенной вычислительной проблемы. Как утверждают Нусбаум и Магнусон (1997), отображение «многие к одному» можно понять с помощью простого класса детерминированных вычислительных механизмов. По сути, детерминированная система устанавливает взаимно однозначные сопоставления между входами и выходами и, таким образом, может быть вычислена с помощью пассивных механизмов, таких как детекторы признаков.Важно отметить, что отображение « многие к одному » (например, восходящие переходы формант, сигнализирующие о лабиальной остановке, и диффузный спектр высвобождения согласных, сигнализирующий о лабиальной остановке) можно создать как коллекцию сопоставлений « один к одному ».

Однако, когда конкретный сенсорный образец должен быть отнесен к определенной лингвистической категории и существует несколько возможных интерпретаций, это представляет собой вычислительную проблему для распознавания. В этом случае (например, шаблон формант, который может сигнализировать либо о гласной в BIT, либо в BET) существует двусмысленность в интерпретации ввода без дополнительной информации.Одно из решений состоит в том, что дополнительный контекст или информация могут устранить некоторые альтернативные интерпретации, как в нормализации говорящего (Nusbaum and Magnuson, 1997). Но это оставляет проблему определения природы ограничивающей информации и ее обработки, которая зависит от самой неоднозначности. Это говорит о том, что не существует автоматических или пассивных средств идентификации и использования ограничивающей информации. Таким образом, может потребоваться активный механизм, который проверяет гипотезы об интерпретации и предварительно определяет источники сдерживающей информации (Nusbaum and Schwab, 1986).

Учитывая, что существует несколько альтернативных интерпретаций для конкретного сегмента речевого сигнала, характер информации, необходимой для ограничения выбора, зависит от источника изменчивости, которая привела к недетерминированию «один ко многим». Вариации скорости речи, говорящего, лингвистического контекста или другие модификации сигналов — все это потенциальные источники изменчивости, с которыми регулярно сталкиваются слушатели. Независимо от того, использует ли система артикуляционную или лингвистическую информацию в качестве ограничения, система восприятия должна гибко использовать контекст в качестве руководства при определении соответствующих свойств, необходимых для распознавания (Nusbaum and Schwab, 1986).Процесс исключения или взвешивания потенциальных интерпретаций вполне может потребовать рабочей памяти. Кроме того, могут быть изменения во внимании в сторону большего количества диагностических шаблонов информации. Кроме того, для понимания контекста может потребоваться адаптация системы к новым источникам законной изменчивости (см. Elman and McClelland, 1986).

Вообще говоря, те же самые виды механизмов могут быть задействованы на более высоких уровнях лингвистической обработки при понимании устной речи, хотя нейронная реализация таких механизмов может сильно отличаться.Проблема отображения «многие ко многим» распространяется на все уровни лингвистического анализа понимания языка и может наблюдаться между образцами на слоговом, лексическом, просодическом и сентенциальном уровнях речи и интерпретациями этих образцов как языковых сообщений. Это связано с тем, что в разных языковых контекстах, различиях говорящих (идиолект, диалект и т. Д.) И других контекстных вариациях в речи нет паттернов (акустических, фонетических, слоговых, просодических, лексических и т. Д.), Которые имеют инвариантные отношения. к интерпретации этих моделей.По этой причине было бы полезно рассмотреть, как эти явления акустического восприятия, фонетического восприятия, силлабического восприятия, просодического восприятия, лексического восприятия и т. Д. Вычислительно связаны друг с другом, и понять вычислительные сходства между механизмами, которые могут их подчинять. (Марр, 1982). Учитывая, что такой механизм должен гибко реагировать на изменения контекста (и различные виды контекста — слово или предложение, или говорящий, или скорость речи) и ограничивать лингвистические интерпретации в контексте, предполагает, что механизм понимания речи должен быть пластичным.Другими словами, распознавание речи должно по своей сути демонстрировать обучение.

Механизмы обучения речи

Хотя на первый взгляд это кажется бесспорным, теории восприятия речи традиционно не включали обучение, хотя некоторые из них со временем эволюционировали для этого (например, Shortlist-B, Hebb-Trace). Действительно, остаются некоторые разногласия по поводу пластичности обработки речи у взрослых. Одна из проблем заключается в том, как модифицируются структуры долговременной памяти, управляющие обработкой речи, чтобы учесть эту пластичность, в то же время сохраняя и защищая ранее изученную информацию от удаления.Это особенно важно, поскольку часто вновь полученная информация может представлять для системы нерелевантную информацию в долгосрочном смысле (Карпентер и Гроссберг, 1988; Борн и Вильгельм, 2012).

Чтобы преодолеть эту проблему, исследователи предложили различные механистические объяснения, и, хотя между ними нет единого мнения, отличительной чертой этих отчетов является то, что обучение происходит в два этапа. На первом этапе система памяти может использовать временное хранилище с быстрым обучением для достижения адаптируемости, а на последующем этапе во время автономного периода, такого как сон, эта информация объединяется в структуры долговременной памяти, если обнаруживается, что информация быть актуальным (Marr, 1971; McClelland et al., 1995; Эшби и др., 2007). Хотя это общий когнитивный подход к формированию категорий для распознавания, такой механизм не фигурирует в общих представлениях о теориях распознавания речи. В центре внимания этих теорий не столько формирование репрезентаций категорий и необходимость пластичности во время распознавания , сколько стабильность и структура категорий (например, фонем), подлежащих распознаванию. Теории восприятия речи часто избегают проблемы компромисса между пластичностью и стабильностью, предлагая, чтобы основные категории речи устанавливались в раннем возрасте, настраивались воздействием и впоследствии работали только как пассивная система обнаружения (например.г., Abbs and Sussman, 1971; Фодор, 1983; Макклелланд и Элман, 1986; хотя см. Mirman et al., 2006b). Согласно такого рода теориям, раннее знакомство с системой речевого ввода оказывает важное влияние на обработку речи.

Учитывая важность раннего выявления для установления фонологической системы, нет разногласий относительно значения языкового опыта в формировании способности человека различать и идентифицировать звуки речи (Лискер и Абрамсон, 1964; Стрэндж и Дженкинс, 1978; Веркер и Тис , 1984; Werker, Polka, 1993).Часто используемый пример этого можно найти в том, как способности восприятия младенцев изменяются на через воздействия на их родной язык. При рождении младенцы способны различать широкий спектр речевых звуков, присутствующих в их родном языке или нет (Werker and Tees, 1984). Однако в результате раннего языкового воздействия и опыта младенцы приобретают чувствительность к фонетическим контрастам, которым они подвергаются, и в конечном итоге теряют чувствительность к фонетическим контрастам, которые не ощущаются (Werker and Tees, 1983).Кроме того, у детей старшего возраста по-прежнему наблюдаются изменения восприятия в процессе развития акустико-фонетических паттернов (например, Nittrouer and Miller, 1997; Nittrouer and Lowenstein, 2007), предполагая, что изучение фонологии — это не просто вопрос получения простого набора сопоставлений между акустические модели речи и звуковые категории языка. Кроме того, это перцептивное обучение не заканчивается в детстве, поскольку совершенно очевидно, что даже взрослые слушатели способны выучить новые фонетические различия, отсутствующие в их родном языке (Werker and Logan, 1985; Pisoni et al., 1994; Фрэнсис и Нусбаум, 2002; Лим и Холт, 2011).

В результате большого количества исследований установлено, что взрослые слушатели могут изучать множество новых фонетических контрастов за пределами своего родного языка. Взрослые могут научиться разделять единую фонологическую категорию носителей языка на две функциональные категории, такие как предварительное озвучивание тайского языка при изучении носителями английского языка (Pisoni et al., 1982), а также выучить совершенно новые категории, такие как зулусские клики для Англоговорящие (Best et al., 1988). Более того, взрослые обладают способностью полностью изменить то, как они реагируют на сигналы, например, говорящие на японском могут выучить различие английского / r / — / l /, а в их родном языке нет контраста (например, Logan et al. , 1991; Yamada, Tohkura, 1992; Lively et al., 1993). Хотя обучение ограничено, Фрэнсис и Нусбаум (2002) продемонстрировали, что при соответствующей обратной связи слушатели могут научиться направлять перцептивное внимание на акустические сигналы, которые ранее не использовались для формирования фонетических различий в их родном языке.В их исследовании изучение новых категорий проявилось как изменение в структуре акустико-фонетического пространства, при котором люди перешли от использования одного перцептивного измерения (например, голоса) к комплексу из двух перцептивных измерений, что позволило носителям английского языка правильно понимать воспринимать корейские остановки после тренировки. Как мы можем описать это изменение? Каков механизм, с помощью которого происходит это изменение обработки восприятия?

С одной стороны, это изменение в обработке восприятия можно описать как смещение внимания (Nusbaum and Schwab, 1986).Слуховые рецептивные поля могут быть настроены (например, Cruikshank and Weinberger, 1996; Weinberger, 1998; Wehr and Zador, 2003; Znamenskiy and Zador, 2013) или изменены в зависимости от соответствующей обратной связи (см. Moran and Desimone, 1985) или контекста. (Асари и Задор, 2009 г.). Это согласуется с теориями категорийного обучения (например, Schyns et al., 1998), в которых категориальные структуры связаны с соответствующими сенсорными паттернами (Francis et al., 2007, 2008). С другой стороны, этот процесс адаптации можно описать как тот же вид взвешивания реплик, наблюдаемый при развитии фонетических категорий (например,г., Nittrouer and Miller, 1997; Nittrouer and Lowenstein, 2007). Ямада и Тохкура (1992) описывают слушателей-носителей японского языка как обычно обращающих внимание на акустические свойства / r / — / l / стимулов, которые не являются измерениями, используемыми носителями английского языка, и как таковые не могут различать эти категории. Это неправильное направление внимания происходит из-за того, что в японском языке эти шаблоны не различаются функционально, как в английском. По этой причине японские и английские слушатели распределяют внимание в пространстве акустических паттернов для / r / и / l / по-разному, что определяется фонологической функцией этого пространства в их соответствующих языках.Перцептивное изучение этих категорий японскими слушателями предполагает переключение внимания на фонетически релевантные сигналы английского языка.

Эта идея переключения внимания между возможными подсказками к категориям является неотъемлемой частью ряда теорий категоризации, которые совершенно не относятся к восприятию речи (например, Гибсон, 1969; Нософский, 1986; Голдстоун, 1998; Голдстоун и Керстен, 2003), но были включены в некоторые теории восприятия речи (например, Jusczyk, 1993). Недавно McMurray и Jongman (2011) предложили модель классификации фонем C-Cure, в которой относительная важность сигналов меняется в зависимости от контекста, хотя модель не определяет механизм, с помощью которого такая пластичность реализуется нейронно.

Одна проблема, которую следует учитывать при изучении парадигмы обучения фонетическим контрастам неродных, заключается в том, что взрослые слушатели привносят нетронутую и полную фонологическую систему родного языка для решения любой новой проблемы изучения фонетических категорий. Эти ранее существовавшие фонологические знания о звуковой структуре родного языка действуют как критическая масса акустико-фонетической системы, с которой новая категория, вероятно, не связана (Nusbaum and Lee, 1992). Новые контрасты могут повторно анализировать пространство акустических сигналов на категории, которые расходятся с исходной системой, могут быть основаны на сигналах, которые полностью находятся за пределами системы (например,g., щелчки), или может полностью переназначить естественные акустические свойства в новые категории (см. Best et al., 2001). Однако во всех этих случаях слушателям необходимо не только изучить информацию о шаблоне, которая соответствует этим категориям, но и дополнительно изучить сами категории. В большинстве исследований участники фактически не изучают совершенно новую фонологическую систему, которая демонстрирует внутреннюю структуру, способную поддерживать приобретение новых категорий, а вместо этого изучают изолированные контрасты, которые не являются частью их родной системы.Таким образом, изучение неродных фонологических контрастов требует, чтобы люди изучили как новые структуры категорий, так и то, как направлять внимание на акустические сигналы, которые определяют эти категории, не сталкиваясь с существующими категориями.

Как слушатели прислушиваются к ежедневным изменениям сигнала при прослушивании речи? Эхо и реверберация могут искажать речь. Говорящие говорят во время еды. Акценты могут изменить звуковые карты восприятия, основанные на артикуляционной фонетике родного языка.Хотя с некоторыми искажениями сигналов, вероятно, можно справиться с помощью простой фильтрации в слуховой системе, более сложные изменения сигналов, которые носят систематический характер, не могут быть обработаны таким образом. Использование фильтрации в качестве решения для искажения речевого сигнала предполагает модель восприятия речи, в соответствии с которой набор акустико-фонетических представлений (независимо от того, зависит от говорящего или нет) затеняется некоторым искажением, а некоторые простые акустические преобразования (например, усиление или временное преобразование) дилатация) используется для восстановления сигнала.

Альтернатива этой точке зрения была предложена Элманом и Макклелландом (1986). Они предположили, что слушатель может использовать систематичность искажений акустических паттернов как информацию об источниках изменчивости, которые повлияли на сигнал в условиях, в которых воспроизводилась речь. Эта идея о том, что систематическая изменчивость в акустических паттернах фонетических категорий предоставляет информацию о предполагаемом фонетическом сообщении, предполагает, что даже без изучения новых фонетических категорий или контрастов изучение источников и структуры акустико-фонетической изменчивости может быть фундаментальным аспектом восприятия речи.Nygaard et al. (1994) и Найгаард и Писони (1998) продемонстрировали, что слушатели, изучающие речь говорящих с использованием тех же фонетических категорий, что и слушатели, демонстрируют значительные улучшения в распознавании речи. Кроме того, Dorman et al. (1977) элегантно продемонстрировали, что разные говорящие на одном языке могут использовать разные акустические сигналы для создания одинаковых фонетических контрастов. В этих ситуациях, чтобы распознавать речь, слушатели должны научиться направлять внимание на определенные сигналы конкретного говорящего, чтобы улучшить восприятие речи.По сути, это говорит о том, что обучение может быть неотъемлемой частью восприятия речи, а не чем-то дополнительным. Фонетические категории должны оставаться пластичными даже у взрослых, чтобы гибко реагировать на меняющиеся требования проблемы отсутствия инвариантности между говорящими и контекстами речи.

Один из способов исследования тех аспектов обучения, которые специфичны для направления внимания на соответствующие и значимые акустические сигналы без дополнительного изучения людьми новых фонетических категорий или новой фонологической системы, состоит в том, чтобы изучить, как слушатели адаптируются к синтетической речи, которая использует их собственную фонологическую речь. категории.Синтетическая речь, генерируемая правилом, «дефектна» по отношению к естественной речи в том смысле, что она чрезмерно упрощает структуру акустического паттерна (например, меньше реплик, меньше ковариации реплик), а некоторые реплики могут на самом деле вводить в заблуждение (Nusbaum and Pisoni, 1985). Изучение синтетической речи требует, чтобы слушатели узнали, как акустическая информация, производимая конкретным говорящим, используется для определения речевых категорий, которыми слушатель уже обладает. Для этого слушателям необходимо использовать искаженную, разреженную и часто вводящую в заблуждение акустическую информацию, которая способствует плохой разборчивости синтезированной речи.Учитывая, что такие сигналы недоступны для осознания и что большая часть такого обучения, как предполагается, происходит в раннем возрасте, кажется трудным понять, что взрослые слушатели могли бы даже это сделать. Фактически, именно эта способность быстро изучать синтетическую речь привела Нусбаума и Шваба (1986) к выводу, что речь должна направляться процессами активного контроля.

Обобщение обучения

В исследовании, проведенном Schwab et al. (1985) слушатели обучались синтетической речи в течение 8 дней с обратной связью и тестировались до и после обучения.До обучения правильное распознавание было примерно на 20%, но после обучения оно улучшилось примерно до 70%. Что еще более впечатляюще, это обучение происходило, даже несмотря на то, что слушатели никогда не обучались и не тестировались на одних и тех же словах дважды, а это означает, что люди не просто явно выучили то, чему они обучались, но вместо этого получили общие знания о синтетической речи. Кроме того, Schwab et al. (1985) продемонстрировали, что слушатели могут в значительной степени сохранять эти обобщенные знания без какого-либо дополнительного воздействия на синтезатор, поскольку слушатели показали аналогичную производительность 6 месяцев спустя.Это говорит о том, что даже не слыша одни и те же слова снова и снова, слушатели могли изменить способ использования акустических сигналов на сублексическом уровне. В свою очередь, слушатели использовали эту субексическую информацию для распознавания этих сигналов в совершенно новых лексических контекстах. Это сильно отличается от простого запоминания конкретных и полных акустических паттернов определенных слов, но вместо этого может отражать своего рода процедурные знания о том, как привлечь внимание к речи синтетического говорящего.

Это первоначальное исследование продемонстрировало четкое обобщение, выходящее за рамки конкретных паттернов, слышимых во время тренировки. Однако сам по себе он дает мало понимания того, как возникает такое обобщение. В последующем исследовании Greenspan et al. (1988) подробно остановился на этом и изучил способность взрослых слушателей делать выводы из различных режимов обучения, задавая вопрос о том, как акустико-фонетическая изменчивость влияет на обобщение обучения речи. Слушателей обучали либо повторению слов, либо новым словам, и когда слушатели запоминают определенные акустические паттерны произнесенных слов, эти слова распознаются очень хорошо.Однако это не позволяет получить такой же уровень обобщения восприятия, который достигается в результате сильно различающихся тренировок. Это сродни преимуществам вариативности обучения, наблюдаемым в моторном обучении, при котором желательно обобщение моторного поведения (например, Lametti and Ostry, 2010; Mattar and Ostry, 2010; Coelho et al., 2012). Учитывая, что вариативность обучающего набора модулирует тип обучения, перцептивное изучение устных слов взрослыми не может рассматриваться как простой механический процесс. Более того, даже из небольшого количества повторных и целенаправленных механических тренировок есть некоторые надежные обобщения, указывающие на то, что слушатели могут использовать даже ограниченную вариативность в обучении, чтобы выйти за рамки обучающих примеров (Greenspan et al., 1988). Слушатели могут вывести эту обобщенную информацию из обучающих стимулов, или они могут разработать более абстрактное представление звуковых паттернов, основанное на вариативности опыта, и применить эти знания к новым речевым паттернам в новых контекстах.

Синтетическая речь, производимая правилом, как было изучено в этих исследованиях, представляет собой полную модель производства речи от орфографической до фонетической и акустической генерации. Произведенная речь узнаваема, но искусственна.Таким образом, изучение этого вида речи равносильно изучению странного идиолекта речи, который содержит акустико-фонетические ошибки, пропущенные акустические реплики и не обладает правильной ковариацией реплик. Однако, если слушатели изучают эту речь, узнавая новые акустико-фонетические свойства для такого говорящего, имеет смысл, что слушатели должны быть в состоянии выучить и другие виды речи. Это особенно верно, если обучение достигается путем изменения того, как слушатели обращают внимание на акустические свойства речи, фокусируясь на акустических свойствах, которые являются наиболее фонетически диагностическими.И действительно, помимо способности изучать синтезированную речь таким образом, взрослые, как было показано, быстро приспосабливаются к множеству других форм искаженной речи, где искажения изначально вызывают снижение разборчивости, например, имитируемую речь кохлеарного имплантата (Shannon et al. ., 1995), спектрально смещенной речи (Rosen et al., 1999), а также речи с иностранным акцентом (Weil, 2001; Clarke, Garrett, 2004; Bradlow, Bent, 2008; Sidaras et al., 2009). В этих исследованиях слушатели изучают речь, которая была произведена естественным образом с помощью коартикуляции и всего диапазона акустико-фонетической структуры, однако речевой сигнал отклоняется от ожиданий слушателя из-за некоторого преобразования, либо посредством обработки сигнала, либо из-за фонологических изменений в звуке. Говорящий.Различные преобразования сигналов могут искажать или маскировать определенные реплики, а фонологические изменения могут изменять сложную структуру реплики. Однако эти искажения не похожи на синтетическую речь, поскольку эти преобразования имеют тенденцию быть единообразными во всем фонологическом инвентаре. Это предоставит слушателям своего рода законную изменчивость (как описано Элманом и Макклелландом, 1986), которую можно использовать в качестве помощи для распознавания. Учитывая, что во всех этих речевых искажениях слушатели продемонстрировали устойчивую способность применять то, что они узнали во время обучения, к новым словам и контекстам, обучение, похоже, не просто в понимании того, что означают конкретные акустические сигналы, а скорее в понимании того, какие акустические сигналы наиболее актуальны для учитывая источник и как им заниматься (Nusbaum and Lee, 1992; Nygaard et al., 1994; Фрэнсис и Нусбаум, 2002).

Как люди узнают, какие акустические сигналы являются наиболее диагностическими для данного источника? Одна из возможностей состоит в том, что акустические сигналы отображаются на их перцептивные аналоги неуправляемым образом, то есть без учета систематичности естественного акустико-фонетического опыта. И наоборот, люди могут полагаться на свою родную фонологическую систему, чтобы направлять процесс обучения. Чтобы проверить, влияет ли на перцептивное обучение фонологический опыт человека, Davis et al.(2005) исследовали, было ли перцептивное обучение более устойчивым, когда люди обучались на словах, а не на словах. Их логика заключалась в том, что если обучение на словах привело к лучшему восприятию обучения, чем без слов, то можно было бы сделать вывод, что процесс преобразования звука в фонетический управляется или структурируется информацией на лексическом уровне. Действительно, Davis et al. (2005) показали, что обучение было более эффективным, когда стимулы состояли из слов, чем не слов, указывая на то, что информация на лексическом уровне позволяет людям использовать свои знания о том, как звуки связаны в их родной фонологической системе, чтобы направлять процесс перцептивного обучения.Идея о том, что перцептивное обучение в речи в некоторой степени обусловлено лексическим знанием, согласуется как с автономным (например, Shortlist: Norris, 1994; Merge: Norris et al., 2000; Shortlist B: Norris and McQueen, 2008)), так и интерактивным ( например, TRACE: McClelland and Elman, 1986; Hebb-Trace: Mirman et al., 2006a) модели восприятия речи (хотя вопрос о том, может ли обучение успешно работать в этих моделях, — это совершенно другой вопрос). В последующем исследовании Дахана и Мида (2010) была изучена структура процесса обучения, задавшись вопросом, как более локализованный или недавний опыт, такой как конкретные контрасты, присутствующие во время обучения, могут организовать и определить последующее обучение.Для этого Дахан и Мид (2010) систематически контролировали взаимосвязь между обучающими и тестовыми стимулами по мере того, как люди учились понимать речь с шумовым вокодом. Их логика заключалась в том, что если локализованный или недавний опыт организует обучение, тогда фонематические контрасты, присутствующие во время обучения, могут обеспечить такую ​​структуру, что фонемы будут лучше распознаваться во время теста, если они были услышаны в аналогичной слоговой позиции или вокальном контексте во время обучения, чем если бы они были услышаны в другом контексте.Их результаты показали, что обучение людей было напрямую связано с местным фонетическим контекстом обучения, поскольку согласные звуки распознавались лучше, если бы они были услышаны в аналогичной слоговой позиции или вокальном контексте во время обучения, чем если бы они были услышаны в другом контексте.

Это неудивительно, поскольку акустическая реализация данного согласного может резко отличаться в зависимости от положения согласного в слоге (Sproat and Fujimura, 1993; Browman and Goldstein, 1995).Кроме того, существуют эффекты коартикуляции, так что акустические характеристики согласного в значительной степени изменяются фонетическим контекстом, в котором он встречается (Liberman et al., 1954; Warren and Marslen-Wilson, 1987; Whalen, 1991). В этом смысле акустические свойства речи — это неразделимые бусинки на струне, и поэтому лингвистический контекст фонемы очень сильно отличается от акустического определения фонемы. Хотя опыт во время обучения, по-видимому, является основным фактором, лежащим в основе обучения, люди также демонстрируют перенос обучения на фонемы, которые не были представлены во время обучения, при условии, что они были перцептивно подобны фонемам, которые присутствовали.Это согласуется со значительным объемом речевых исследований с использованием процедур контраста восприятия, которые показали, что существуют представления для речевых звуков как на уровне аллофонической или акустико-фонетической спецификации, так и на более абстрактном фонологическом уровне (например, Sawusch and Jusczyk , 1981; Sawusch, Nusbaum, 1983; Hasson et al., 2007). Взятые вместе как Dahan and Mead (2010), так и Davis et al. (2005) исследования предоставляют четкие доказательства того, что предыдущий опыт, такой как знание собственной фонологической системы, а также более локализованный опыт, связанный с возникновением определенных контрастов в обучающем наборе, помогают направлять процесс перцептивного обучения.

Какова природа механизма, лежащего в основе процесса перцептивного обучения, который приводит к лучшему распознаванию после обучения? Чтобы проверить, переключает ли обучение внимание на фонетически значимые сигналы и от вводящих в заблуждение сигналов, Francis et al. (2000), обучили слушателей слогам CV, содержащим / b /, / d / и / g /, на которые указывает химерная акустическая структура, содержащая либо согласованные, либо противоречивые свойства. Слоги CV были построены таким образом, что место артикуляции определялось спектром всплеска (Blumstein and Stevens, 1980), а также формантными переходами от согласного к гласному (e.г., Либерман и др., 1967). Однако для некоторых химерных CV спектр всплеска указывал на другое место артикуляции, чем сигнал перехода. Ранее Уолли и Каррелл (1983) продемонстрировали, что слушатели склонны определять место артикуляции, основываясь на информации о переходе, а не на спектре всплеска, когда эти сигналы конфликтуют. И, конечно же, слушатели никогда сознательно не слышат ни один из этих сигналов как отдельные сигналы — они просто слышат согласный звук в определенном месте артикуляции.Учитывая, что слушатели не могут осознанно идентифицировать акустические сигналы, которые определяют место артикуляции, и ощущают только категориальную идентичность самой согласной, кажется трудным понять, как внимание может быть направлено на эти сигналы.

Francis et al. (2000) обучили слушателей распознавать химерную речь в своем эксперименте, предоставляя обратную связь об идентичности согласных, которая согласовывалась либо с импульсными сигналами, либо с сигналами перехода, в зависимости от обучающей группы.Для группы, обученной пакетным обучением, когда слушатели слышали резюме и идентифицировали его как B, D или G, они получали обратную связь после идентификации. Для химерного согласного, сопровождаемого лабиальным взрывом и паттерном альвеолярного перехода (вместе), независимо от того, идентифицировали ли слушатели согласный как B (правильно для группы, обученной взрывом) или другое место, после идентификации они снова услышат CV и увидят напечатанную обратную связь. идентифицируя согласный звук как B. Другими словами, слушатели, обученные импульсным сигналам, будут получать обратную связь во время обучения, соответствующую спектру пакета, тогда как слушатели, обученные переходам, получат обратную связь, согласующуюся с шаблоном переходов.Результаты показали, что обратная связь, основанная на репликах, сместила идентификационные характеристики по сравнению с тренировочными испытаниями, так что слушатели могли научиться использовать конкретную реплику (основанную на переходе или спектральном всплеске), которая согласовывалась с обратной связью и обобщалась на новые стимулы. Подобное исследование обучения (также Francis and Nusbaum, 2002; Francis et al., 2007) предполагает, что смещение внимания может служить для реструктуризации пространства восприятия в результате соответствующей обратной связи.

Хотя стандартный взгляд на восприятие речи — это тот, который явно не включает механизмы обучения, это отчасти связано с очень статическим взглядом на распознавание речи, при котором шаблоны стимулов просто отображаются на фонологические категории во время распознавания, и обучение может происходить, если оно делает, потом.Эти теории никогда не решают напрямую проблему отсутствия инвариантности, учитывая фундаментально детерминированный вычислительный процесс, в котором входные состояния (акустические или артикуляционные) должны однозначно соответствовать состояниям восприятия (фонологическим категориям). Альтернативой является рассмотрение восприятия речи как активного процесса, в котором активируются альтернативные фонетические интерпретации, каждая из которых соответствует определенному образцу ввода из речи (Nusbaum and Schwab, 1986). Затем эти альтернативы должны быть приведены к признанной форме, возможно, путем тестирования этих альтернатив в качестве гипотез, переключающих внимание между различными аспектами контекста, знаний или сигналов, чтобы найти наилучшие ограничения.Эта точка зрения предполагает, что когнитивная нагрузка на слушателя должна увеличиваться до тех пор, пока не произойдет переключение внимания на дополнительную диагностическую информацию, когда есть отображение один-ко-многим, либо из-за изменчивости скорости речи (Francis and Nusbaum, 1996), либо изменчивость говорящего (Nusbaum, Morin, 1992). Изменения в скорости или искажении говорящего или разговора могут изменить способ направления внимания на конкретный источник речи, переключая внимание на большинство диагностических сигналов и от вводящих в заблуждение сигналов.Это предполагает прямую связь между вниманием и обучением, при этом нагрузка на рабочую память отражает неопределенность распознавания при сопоставлении акустических сигналов с фонемами по принципу «один ко многим».

Если отображение «один ко многим» увеличивает нагрузку на рабочую память из-за активных альтернативных фонетических гипотез, а обучение переключает внимание на более фонетически диагностические сигналы, обучение восприятию синтетической речи должно снизить нагрузку на рабочую память. В этом смысле сосредоточение внимания на диагностических подсказках должно уменьшить количество фонетических гипотез.Более того, это не должно быть просто результатом улучшения разборчивости речи, поскольку повышение разборчивости речи без обучения не должно иметь такого же эффекта. Чтобы исследовать это, Фрэнсис и Нусбаум (2009) использовали процедуру ускоренного речевого мониторинга цели и манипулировали нагрузкой на память, чтобы увидеть, изменится ли эффект такой манипуляции в зависимости от обучения синтетической речи. Логика исследования заключалась в том, что изменение нагрузки на рабочую память явно должно влиять на скорость распознавания, если рабочая память играет роль в распознавании.Перед тренировкой рабочая память должна иметь более высокую нагрузку, чем после тренировки, предполагая, что должно быть взаимодействие между нагрузкой на рабочую память и тренировкой во время распознавания (см. Navon, 1984). Когда внешняя нагрузка на рабочую память (для речевой задачи) высока, должно быть меньше рабочей памяти, доступной для распознавания, но когда внешняя нагрузка низкая, должно быть доступно больше рабочей памяти. Это говорит о том, что обучение должно взаимодействовать с нагрузкой на рабочую память, показывая большее улучшение времени распознавания в случае низкой нагрузки, чем в случае высокой нагрузки.Конечно, если речь напрямую преобразуется из акустических сигналов в фонетические категории, нет никаких оснований прогнозировать эффект нагрузки на рабочую память и, конечно, никакого взаимодействия с обучением. Однако результаты продемонстрировали четкое взаимодействие нагрузки на рабочую память и тренировки, что было предсказано с помощью использования рабочей памяти и внимания (Francis and Nusbaum, 2009). Эти результаты подтверждают мнение о том, что тренировка реорганизует восприятие, переключая внимание на более информативные сигналы, позволяющие более эффективно и результативно использовать рабочую память.Это имеет значение для пожилых людей, страдающих потерей слуха. Если люди задействуют дополнительные когнитивные и перцептивные ресурсы для улучшения сенсорного дефицита, им не хватит необходимых ресурсов, чтобы справиться с ситуациями, в которых наблюдается увеличение вариабельности говорящего или скорости речи. Фактически, Пилль и Вингфилд (2005) сообщают, что, хотя пожилые люди могут адаптироваться к сжатой по времени речи, они не могут перенести обучение с одной скорости речи на вторую скорость речи.

Механизмы памяти

Изменения в распределении внимания и требованиях к рабочей памяти, вероятно, связаны со значительными модификациями структур категорий в долговременной памяти (Nosofsky, 1986; Ashby and Maddox, 2005).Было показано, что влияние тренировки на синтетическую речь сохраняется в течение 6 месяцев, что позволяет предположить, что структуры категоризации в долговременной памяти, управляющие восприятием, были изменены (Schwab et al., 1985). Как изменяются эти категориальные структуры, управляющие восприятием (Schyns et al., 1998)? McClelland и Rumelhart (1985) и McClelland et al. (1995) предложили нейронную когнитивную модель, которая объясняет, как люди могут адаптироваться к новой информации в своей среде. Согласно их модели, определенные следы памяти изначально кодируются во время обучения с помощью быстро обучающейся системы памяти на основе гиппокампа.Затем, с по , происходит процесс повторной реактивации или репетиции, следы памяти укрепляются и в конечном итоге представлены исключительно в системе неокортикальной памяти. Одно из основных преимуществ модели Макклелланда состоит в том, что она объясняет, как ранее полученная информация защищена от вновь полученной информации, которая потенциально может не иметь отношения к долгосрочному использованию. В их модели система памяти гиппокампа действует как временное хранилище, в котором происходит быстрое обучение, в то время как система неокортикальной памяти, которая содержит категорию долговременной памяти, которая управляет восприятием, модифицируется позже, предположительно в автономном режиме, когда нет требований к кодированию для система.Это позволяет репрезентативной системе оставаться адаптивной без потери репрезентативной стабильности, поскольку только те следы памяти, которые важны для системы, будут усилены и отрепетированы. Такая двухэтапная модель памяти согласуется с большим объемом данных о памяти, хотя роль гиппокампа, описанная в этой модели, несколько отличается от других теорий памяти (например, Eichenbaum et al., 1992; Wood et al. ., 1999, 2000).

Эшби и др. (2007) также постулировали двухэтапную модель для категориального обучения, но реализовали основу для двух стадий, а также их функцию в формировании категорий, очень по-разному.Они предполагают, что базальные ганглии и таламус, а не гиппокамп, вместе опосредуют развитие более постоянных структур неоркортикальной памяти. В их модели полосатое тело, бледный шар и таламус составляют быстро обучающуюся систему временной памяти. Этот подкорковый контур имеет большую адаптируемость из-за опосредованного дофамином обучения, которое может происходить в базальных ганглиях, в то время как представления в неокортикальном контуре изменяются гораздо медленнее, поскольку они полагаются исключительно на обучение Хебба, которое должно быть исправлено.

Нейронная модель Мак-Клелланда полагается на систему памяти гиппокампа в качестве субстрата для поддержки развития структур долговременной памяти в неокортексе. Таким образом, воспоминания гиппокампа состоят из недавних конкретных переживаний или механических следов памяти, которые кодируются во время тренировки. В этом смысле схема памяти гиппокампа поддерживает долговременную реорганизацию или консолидацию декларативных воспоминаний. Напротив, в модели обучения на основе базальных ганглиев, предложенной Эшби, цепь от полосатого тела к таламусу обеспечивает основу для развития консолидации в корковых цепях.Это рассматривается как прогресс от медленной системы проверки гипотез к более быстрой системе с неявной памятью. Следовательно, цепь от полосатого тела к таламусу опосредует реорганизацию или консолидацию процедурной памяти. Чтобы показать это, Эшби и др. (2007) используют задачи категоризации интеграции информации, где правила, управляющие категориями, которые должны быть изучены, нелегко выразить словами. В этих задачах учащийся должен интегрировать информацию из двух или более измерений на некотором этапе, предшествующем принятию решения.Логика состоит в том, что задачи интеграции информации используют опосредованные дофамином сигналы вознаграждения, предоставляемые базальными ганглиями. Напротив, в задачах категоризации, основанных на правилах, категории, которые необходимо изучить, определяются явно словесно и, таким образом, полагаются на сознательное генерирование и тестирование гипотез. Таким образом, считается, что это явное категориальное обучение (Ashby et al., 2007) опосредуется передней поясной извилиной и префронтальной корой. По этой причине предполагается, что требования к рабочей памяти и исполнительному вниманию влияют только на обучение явным основанным категориям, а не неявным процедурным категориям, поскольку рабочая память и исполнительное внимание — это процессы, которые в значительной степени регулируются префронтальной корой (Kane and Engle, 2000). ).

Различия между моделями Макклелланда и Эшби, по-видимому, частично связаны с различием между декларативным и процедурным обучением. Хотя такое разделение памяти, безусловно, разумно, бесспорно, что оба типа памяти включают кодирование и консолидацию. Хотя может случиться так, что декларативные и процедурные воспоминания действуют через разные системы, это кажется маловероятным, учитывая, что есть данные, предполагающие роль гиппокампа в процедурном обучении (Chun and Phelps, 1999), даже если это не вербализуемая и не вербализованная информация. явный процесс обучения, основанный на правилах.Элементы теоретических предположений обеих моделей кажутся в той или иной мере уязвимыми для критики. Но обе модели явно демонстрируют процесс, с помощью которого быстро усвоенные кратковременные воспоминания могут быть консолидированы в более стабильные формы. Поэтому важно рассмотреть такие модели, пытаясь понять процесс формирования устойчивых воспоминаний как основы фонологического знания в восприятии речи.

Как отмечалось ранее, речь, по-видимому, имеет отдельные представления для конкретных акустических паттернов речи, а также для более абстрактных фонологических категорий (например,г., Sawusch and Jusczyk, 1981; Савуш и Нусбаум, 1983; Hasson et al., 2007). Обучение, по-видимому, также происходит на обоих уровнях (Greenspan et al., 1988), что указывает на важность теории памяти, которая различает как краткосрочные, так и долгосрочные представления, а также специфические для стимула следы и более абстрактные представления. Широко признано, что любой опыт может быть представлен на различных уровнях абстракции. Например, в то время как только определенные следы памяти кодируются для многих моделей коннекционистов (например,g., McClelland and Rumelhart’s 1985), в процессе поиска могут быть достигнуты различные уровни абстракции в зависимости от целей задачи. Фактически это основа модели эхосигнала Голдингера (1998), основанной на модели MINERVA2 Хинцмана (1984). Конкретные слуховые представления акустического паттерна произнесенного слова кодируются в памяти, а абстракции выводятся в процессе поиска с использованием рабочей памяти.

В отличие от этих моделей с абстракцией трассировки существует еще одна возможность, в которой информация, специфичная для стимула, и обобщенная информация хранятся в памяти.Например, описание акустического паттерна речи, а также описание фонологической категории представлены отдельно в памяти в модели TRACE (McClelland and Elman, 1986; Mirman et al., 2006a). Таким образом, в этом отношении акустические модели речи — как частные репрезентации определенного перцептивного опыта — очень похожи на эхо-следы модели Голдингера. Однако там, где Голдингер возражал против формирования и хранения абстрактных представлений, другие предположили, что такие абстракции могут фактически формироваться и храниться в лексиконе (см. Luce et al., 2003; Джу и Люс, 2006). Действительно, Hasson et al. (2007) продемонстрировали эффекты подавления повторения, характерные для абстрактного фонологического представления звуков речи, учитывая, что эффект удерживается между иллюзорным слогом / ta / и физическим слогом / ta / на основе сети, охватывающей сенсорную и моторную кору. Такие абстракции вряд ли будут просто набором предшествующих сенсорных следов, учитывая, что задействованные области мозга не такие, как те, которые обычно активируются при распознавании этих следов.Таким образом, память теоретически можно разделить на механические репрезентативные структуры, которые состоят из конкретных опытных элементов, или более обобщенные структуры, состоящие из абстрактной информации. Механические воспоминания полезны для точного вспоминания уже испытанных стимулов, тогда как обобщенная память будет способствовать выполнению более широкого диапазона стимулов в новом контексте.

Это различие между механическими и обобщенными представлениями пересекает различие между процедурной и декларативной памятью.Как декларативная, так и процедурная память могут быть закодированы как механические или обобщенные репрезентативные структуры памяти. Например, человека можно обучить нажимать определенную последовательность клавиш на клавиатуре. Это привело бы к развитию механической репрезентативной структуры памяти, позволяющей человеку улучшить свою производительность в этой конкретной последовательности. В качестве альтернативы, человека можно обучить нажимать несколько последовательностей клавиш на клавиатуре. Эта разница в обучении приведет к развитию более обобщенной структуры памяти, что приведет к повышению производительности как опытных, так и новых ключевых последовательностей.Аналогичным образом декларативные воспоминания могут быть закодированы либо как механические, либо как обобщенные структуры, поскольку данные декларативные структуры памяти могут состоять либо из конкретных пережитых экземпляров конкретного стимула, как в типичном эксперименте с эпизодической памятью, либо из «сути» пережитых примеров, как в формирование семантических воспоминаний или, возможно, иллюзорных воспоминаний на основе ассоциаций (см. Gallo, 2006).

Аргумент о различии между механическими и обобщенными или абстрактными представлениями памяти становится важным при рассмотрении того, каким образом воспоминания стабилизируются посредством консолидации.В частности, для перцептивного обучения речи важны два аспекта. Во-первых, учитывая генеративность языка и контекстно-зависимую природу акустической фонетики, слушатели не будут слышать одни и те же высказывания снова и снова и дальше, вариации акустического рисунка в повторяющихся высказываниях, даже если бы они имели место, были бы огромными из-за к изменениям языкового контекста, скорости речи и говорящих. По существу, это делает использование механического запоминания акустических паттернов неприемлемым в качестве системы распознавания речи.Слушатели либо должны иметь возможность делать обобщения в реальном времени на основе предшествующего слухового опыта (как предлагает Goldinger, 1998), либо должны иметься более абстрактные представления, выходящие за рамки конкретных сенсорных паттернов любого конкретного высказывания (как было предложено Hasson et al., 2007). Это маловероятно из-за второго соображения, заключающегося в том, что любые обобщения в восприятии речи должны быть сделаны быстро и оставаться стабильными, чтобы быть полезными. Как продемонстрировали Greenspan et al. (1988), даже изучение небольшого количества произнесенных слов с помощью определенного синтезатора речи приведет к некоторому обобщению новых высказываний, хотя увеличение вариативности опыта увеличит объем обобщения.

Разделение между механическим и обобщающим обучением дополнительно демонстрируется влиянием консолидации сна на стабильность воспоминаний. В оригинальном исследовании синтетической речи Schwab et al. (1985), слушатели продемонстрировали значительную обучаемость, несмотря на то, что никогда не слышали одни и те же слова дважды. Более того, это обобщающее обучение длилось около 6 месяцев без последующего обучения. Это демонстрирует, что высокая вариативность обучающих примеров с соответствующей обратной связью может привести к значительному повышению общей производительности, которая может оставаться надежной и стабильной в течение длительного времени.Fenn et al. (2003) продемонстрировали, что эта стабильность является следствием консолидации обучения во сне. Кроме того, когда в течение дня после обучения происходит некоторое забвение, сон восстанавливает забытые воспоминания. Похоже, что это вполне может быть связано с тем, что сон отдельно консолидирует как начальное обучение, так и любые помехи, возникающие после обучения (Brawn et al., 2013). Более того, Фенн и Хамбрик (2012) продемонстрировали, что эффективность консолидации сна связана с индивидуальными различиями в рабочей памяти, так что более высокие уровни производительности рабочей памяти связаны с лучшей консолидацией.Это связывает эффективность консолидации сна с механизмом, тесно связанным с активной обработкой в ​​восприятии речи. Однако совсем недавно Fenn et al. (2013) обнаружили, что сон работает по-разному при механическом и обобщенном обучении.

Эти результаты имеют несколько значений для терапии слушателей с потерей слуха. Во-первых, обучение и тестирование следует разделять периодом сна, чтобы измерить стабильный объем обучения. Во-вторых, хотя вариативность опыта обучения, кажется, приводит к более медленным темпам обучения, она дает более обобщенное обучение.В-третьих, измерения рабочей памяти могут дать приблизительное представление об относительной эффективности консолидации сна, тем самым показывая, насколько обучение может быть подвержено помехам, и предполагая, что обучение может потребоваться более продолжительное для людей с более низким объемом рабочей памяти.

Заключение

Теории восприятия речи часто концептуализировали самые ранние стадии слуховой обработки речи как независимые от лингвистической и когнитивной обработки более высокого уровня.Во многих отношениях такой подход (например, в Shortlist B) рассматривает фонетическую обработку слуховых входов как пассивную систему, в которой акустические паттерны напрямую отображаются на фонетические характеристики или категории, хотя и с некоторым распределением исполнения. Такие теории рассматривают распределения входных фонетических свойств как относительно неизменные. Однако наш аргумент состоит в том, что даже ранние слуховые процессы подлежат нисходящему контролю внимания и активной обработке. Подобно тому, как эхолокация у летучих мышей объясняется кортофугальной системой, в которой корковые и подкорковые структуры рассматриваются как обрабатываемые одновременно и интерактивно (Suga, 2008), идея о том, что нисходящий поток проецируется из коры головного мозга в таламус и в улитку, обеспечивает нервный субстрат для коркового слоя. настройка слуховых входов.Нисходящие проекции от латерального оливкового комплекса к внутренним волосковым клеткам и от медиального оливарного комплекса к внешним волосковым клеткам обеспечивают потенциальную основу для изменения слухового кодирования в реальном времени в результате смещения внимания. Этот вид механизма может поддерживать эффекты, наблюдаемые в повышении верности реакции слухового ствола мозга на акустический ввод после тренировки (Strait et al., 2010).

Понимание восприятия речи как активного процесса предполагает, что обучение или пластичность — это не просто процесс более высокого уровня, созданный поверх распознавания слов.Скорее, механизмы, задействованные в переключении внимания на соответствующие акустические сигналы для восприятия фонем (например, Francis et al., 2000, 2007), необходимы для настройки восприятия речи в соответствии с конкретными голосовыми характеристиками нового говорящего или для того, чтобы справиться с искажением речи. или шум в окружающей среде. Учитывая, что такая пластичность связана с вниманием и рабочей памятью, мы утверждаем, что восприятие речи по своей сути является когнитивным процессом, даже с точки зрения участия сенсорного кодирования. Это имеет значение для исправления потери слуха с помощью вспомогательных вспомогательных средств или терапии.Во-первых, понимание когнитивных способностей (например, емкости рабочей памяти, контроля внимания и т. Д.) Может дать руководство о том, как разработать программу тренировки, предоставляя различные виды сенсорных сигналов, которые коррелируют, или снижая когнитивные требования тренировки. Во-вторых, увеличение сенсорной вариабельности в пределах индивидуальной переносимости должно быть частью терапевтической программы. В-третьих, понимание практики сна участников, использующих журналы сна, записи употребления наркотиков и алкоголя, а также упражнения, важно для закрепления обучения.Если восприятие речи постоянно пластично, но существуют ограничения, основанные на предыдущем опыте и когнитивных способностях, это формирует основную природу исправления потери слуха множеством различных способов.

Наконец, мы хотели бы отметить, что существует диссоциация между тремя классами моделей, которые имеют отношение к пониманию восприятия речи как активного процесса. Хотя когнитивные модели речевой обработки текста (например, Cohort, TRACE и Shortlist) были разработаны с учетом некоторой пластичности и учета различных моделей влияния лексических знаний, даже в самых последних версиях (например,g., Распределенная когорта, Hebb-TRACE и Shortlist B) конкретно не учитывают активную обработку слухового ввода. Верно, что некоторые модели пытались учесть активную обработку ниже уровня фонем (например, TRACE I: Elman and McClelland, 1986; McClelland et al., 2006), эти модели не были связаны или систематически сравнивались с видами модели, появившиеся в результате исследований в области нейробиологии. Например, Friederici (2012), Rauschecker и Scott (2009) и Hickok and Poeppel (2007) предложили нейронно правдоподобные модели в основном вокруг идеи дорсальных и вентральных потоков обработки.Хотя эти модели различаются в деталях, в принципе модель, предложенная Friederici (2012), Rauschecker и Scott (2009), имеет более обширные механизмы обратной связи для поддержки активной обработки сенсорной информации. Эти модели построены на нейроанатомическом просторечии, а не на когнитивном просторечии (даже Hebb-TRACE по-прежнему в значительной степени когнитивная модель) других. Но оба набора моделей отличаются двумя важными упущениями.

Во-первых, хотя когнитивные модели упоминают обучение и даже моделируют его, а нейронные модели относятся к некоторым аспектам обучения, эти модели не относятся к моделям двухпроцессного обучения (например,g., дополнительные системы обучения (CLS; McClelland et al., 1995; Ashby and Maddox, 2005; Ashby et al., 2007)). Хотя CLS фокусируется на эпизодической памяти, Ashby et al. (2007) сосредотачиваются на категорийном обучении, две модели процесса, включающие гиппокамп, базальные ганглии или мозжечок в качестве быстрого ассоциатора и кортико-корковые связи в качестве более медленной и надежной системы обучения, вызвали значительный интерес и исследовательскую поддержку. Тем не менее, обучение в моделях распознавания речи пока серьезно не затрагивает нейронные основы обучения и памяти, за исключением описательной части.

Это указывает на второе важное упущение. Все модели распознавания речи являются кортикальными моделями. В этих моделях нет серьезного рассмотрения роли таламуса, миндалины, гиппокампа, мозжечка или других структур. С кортикоцентрической точки зрения (см. Parvizi, 2009) эти модели демонстрируют нереалистичную близорукость в отношении нейронных объяснений восприятия речи. Исследования Kraus et al. (Wong et al., 2007; Song et al., 2008) демонстрируют, что есть измеримые эффекты обучения и опыта на обработку речи в слуховом стволе мозга.Это согласуется с активной моделью восприятия речи, в которой внимание и опыт формируют самые ранние уровни сенсорного кодирования речи. Хотя текущих данных для поддержки онлайн-изменений в этом виде обработки не существует, это именно тот тип прогноза, который могла бы сделать активная модель восприятия речи, но совершенно неожиданная для любой из текущих моделей восприятия речи.

Авторские взносы

Шеннон Л. М. Хилд подготовил первый проект, а Говард К.Нусбаум исправил и довел рукопись до окончательной формы.

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

Подготовка этой рукописи была частично поддержана грантом ONR DoD / ONR N00014-12-1-0850, а частично отделом социальных наук Чикагского университета.

Список литературы

Аббс, Дж. Х., и Сассман, Х. М. (1971). Детекторы нейрофизиологических особенностей и восприятие речи: обсуждение теоретических последствий. J. Speech Hear. Res. 14, 23–36.

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст

Асари, Х., Задор, А. М. (2009). Длительная контекстная зависимость ограничивает модели нейронного кодирования в слуховой коре грызунов. J. Neurophysiol. 102, 2638–2656. DOI: 10.1152 / jn.00577.2009

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Эшби, Ф.Г., Эннис, Дж. М., и Спиринг, Б. Дж. (2007). Нейробиологическая теория автоматизма в перцепционной категоризации. Psychol. Ред. 114, 632–656. DOI: 10.1037 / 0033-295x.114.3.632

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Барлоу, Х. Б. (1961). «Возможные принципы, лежащие в основе трансформации сенсорных сообщений», в Sensory Communication , ed W. Rosenblith (Cambridge, MA: MIT Press), 217–234.

Бест, К. Т., Мак-Робертс, Г.W., и Goodell, E. (2001). Различение контрастов неродных согласных, различающихся по степени перцептивной ассимиляции с фонологической системой слушателя. J. Acoust. Soc. Являюсь. 109, 775–794. DOI: 10.1121 / 1.1332378

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Бест, К. Т., Мак-Робертс, Г. У., и Ситхол, Н. М. (1988). Исследование реорганизации восприятия для контрастов неродной речи: дискриминация зулусских щелчков англоговорящими взрослыми и младенцами. J. Exp. Psychol. Гм. Восприятие. Выполнять. 14, 345–360. DOI: 10.1037 // 0096-1523.14.3.345

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Блюмштейн, С. Э., и Стивенс, К. Н. (1980). Инвариантность восприятия и спектры начала для стоп-согласных в различных средах гласных. J. Acoust. Soc. Являюсь. 67, 648–662. DOI: 10.1121 / 1.383890

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Брока П. (1865). Sur le sieège de la faculté du langage articulé. Бык. Soc. Антрополь. 6, 377–393. DOI: 10.3406 / bmsap.1865.9495

CrossRef Полный текст

Бровман, К. П., и Гольдштейн, Л. (1995). «Эффекты положения жестового слога в американском английском», в Proroduction Speech: Contemporary Issues. Для Кэтрин Саффорд Харрис , редакторы Ф. Белл-Берти и Л. Дж. Рафаэль (Вудбери, штат Нью-Йорк: Американский институт физики), 19–34.

Карпентер, Г. А., и Гроссберг, С. (1988). ИСКУССТВО адаптивного распознавания образов с помощью самоорганизующейся нейронной сети. Компьютер 21, 77–88. DOI: 10.1109 / 2.33

CrossRef Полный текст

Коэльо К., Розенбаум Д., Нусбаум Х. К. и Фенн К. М. (2012). Воображаемые действия — это не просто слабые действия: вариативность задач способствует обучению навыкам в физической, но не в умственной практике. J. Exp. Psychol. Учить. Mem. Cogn. 38, 1759–1764. DOI: 10.1037 / a0028065

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Крукшанк, С. Дж., И Вайнбергер, Н.М. (1996). Пластичность рецептивного поля в слуховой коре взрослого человека, индуцированная ковариацией Хебба. J. Neurosci. 16, 861–875.

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст

Дэвис, М. Х., Джонсруд, И. С., Херве-Адельман, А., Тейлор, К., и МакГеттиган, К. (2005). Лексическая информация управляет перцептивным обучением искаженной речи: свидетельство понимания предложений с шумовым голосом. J. Exp. Psychol. Gen. 134, 222–241. DOI: 10.1037 / 0096-3445.134.2,222

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Дорман, М. Ф., Стаддерт-Кеннеди, М., и Рафаэль, Л. Дж. (1977). Распознавание стоп-согласных: выпускает всплески и переходы формант как функционально эквивалентные контекстно-зависимые сигналы. Восприятие. Психофизика. 22, 109–122. DOI: 10.3758 / bf03198744

CrossRef Полный текст

Элман, Дж. Л., и Макклелланд, Дж. Л. (1986). «Использование законной изменчивости речевой волны», в «Вариативность и изменчивость речевых процессов », ред. Дж.С. Перкелл и Д. Х. Клатт (Хиллсдейл, Нью-Джерси: Эрлбаум), 360–385.

Фенн, К. М., Хамбрик, Д. З. (2012). Индивидуальные различия в объеме рабочей памяти предсказывают зависящую от сна консолидацию памяти. J. Exp. Psychol. Gen. 141, 404–410. DOI: 10.1037 / a0025268

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Фенн, К. М., Марголиаш, Д., Нусбаум, Х. С. (2013). Сон восстанавливает потерю общего, но не заучивания синтетической речи наизусть. Познание 128, 280–286. DOI: 10.1016 / j.cognition.2013.04.007

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Фодор, Дж. А. (1983). Модульность разума: очерк факультетской психологии. Кембридж, Массачусетс: MIT Press.

Фрэнсис, А. Л., и Нусбаум, Х. К. (2009). Влияние разборчивости на потребность рабочей памяти в восприятии речи. Atten. Восприятие. Психофизика. 71, 1360–1374. DOI: 10.3758 / APP.71.6.1360

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Фрэнсис, А.Л. и Нусбаум, Х. С. (2002). Избирательное внимание и приобретение новых фонетических категорий. J. Exp. Psychol. Гм. Восприятие. Выполнять. 28, 349–366. DOI: 10.1037 / 0096-1523.28.2.349

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Фрэнсис, А. Л., Каганович, Н., Дрисколл-Хубер, К. Дж. (2008). Специфичные для реплики эффекты обучения категоризации на относительный вес акустических реплик и согласных голосов в английском языке. J. Acoust. Soc. Являюсь. 124, 1234–1251. DOI: 10.1121 / 1.2945161

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Фрэнсис, А. Л., Нусбаум, Х. К., и Фенн, К. (2007). Влияние тренировки на акустическое фонетическое представление синтетической речи. J. Speech Lang. Слышать. Res. 50, 1445–1465. DOI: 10,1044 / 1092-4388 (2007/100)

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Фрэнсис А. Л. и Нусбаум Х. С. (1996). Обращая внимание на скорость речи.ICSLP 96 Труды Четвертой Международной конференции по разговорному языку 3, 1537–1540.

Галло, Д. А. (2006). Ассоциативные иллюзии памяти. Нью-Йорк: Психология Пресс.

Гаскелл, М. Г., и Марслен-Уилсон, В. Д. (1997). Интеграция формы и значения: распределенная модель восприятия речи. Lang. Cogn. Процесс. 12, 613–656. DOI: 10.1080 / 016

7386646

CrossRef Полный текст

Гибсон, Э. Дж. (1969). Принципы перцептивного обучения и развития. Нью-Йорк: Appleton-Century-Crofts.

Голдстоун, Р. Л. (1998). Восприятие обучения. Annu. Rev. Psychol. 49, 585–612. DOI: 10.1146 / annurev.psych.49.1.585

CrossRef Полный текст

Голдстоун, Р. Л., и Керстен, А. (2003). «Понятия и категории» в Всеобъемлющем руководстве по психологии, экспериментальной психологии (том 4), ред. А. Ф. Хили и Р. В. Проктор (Нью-Йорк: Wiley), 591–621.

Гринспен, С. Л., Нусбаум, Х.С. и Писони Д. Б. (1988). Перцептивное обучение синтетической речи, производимое правилом. J. Exp. Psychol. Учить. Mem. Cogn. 14, 421–433. DOI: 10.1037 / 0278-7393.14.3.421

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Хассон, У., Скиппер, Дж. И., Нусбаум, Х. К. и Смолл, С. Л. (2007). Абстрактное кодирование аудиовизуальной речи: за пределами сенсорной репрезентации. Neuron 56, 1116–1126. DOI: 10.1016 / j.neuron.2007.09.037

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Хинцман, Д.Л. (1984). MINERVA 2: имитационная модель человеческой памяти. Behav. Res. Методы Instrum. Comput. 16, 96–101. DOI: 10.3758 / bf03202365

CrossRef Полный текст

Джу М. и Люс П. А. (2006). Репрезентативная специфика внутрикатегорийной фонетической вариации в долговременной ментальной лексике. J. Exp. Psychol. Гм. Восприятие. Выполнять. 32, 120–138. DOI: 10.1037 / 0096-1523.32.1.120

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Ющик, П.W. (1993). От общих способностей к языковым: модель развития восприятия речи WRAPSA. J. Phon. — Специальный выпуск на Phon. Разработка 21, 3–28.

Кейн, М. Дж., И Энгл, Р. У. (2000). Объем рабочей памяти, проактивное вмешательство и разделенное внимание: ограничения на получение долговременной памяти. J. Exp. Psychol. Учить. Mem. Cogn. 26, 336–358. DOI: 10.1037 / 0278-7393.26.2.336

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Ладефогед, П.и Бродбент Д. Э. (1957). Информация передается гласными. J. Acoust. Soc. Являюсь. 29, 98–104. DOI: 10.1121 / 1.1

4

CrossRef Полный текст

Либерман, А. М., Делатр, П. К., Купер, Ф. С. и Герстман, Л. Дж. (1954). Роль переходов согласный-гласный в восприятии стоповых и носовых согласных. Psychol. Monogr. Gen. Appl. 68, 1–13. DOI: 10,1037 / h0093673

CrossRef Полный текст

Lichtheim, L. (1885). Об афазии. Мозг 7, 433–484.

Лим, С. Дж., И Холт, Л. Л. (2011). Изучение иностранных звуков в чужом мире: обучение видеоиграм улучшает категоризацию неродной речи. Cogn. Sci. 35, 1390–1405. DOI: 10.1111 / j.1551-6709.2011.01192.x

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Лискер Л. и Абрамсон А. С. (1964). Межязыковое исследование голоса в начальных остановках: акустические измерения. Word 20, 384–422.

Лайвли, С. Э., Логан, Дж. С. и Писони, Д. Б. (1993). Обучение японских слушателей распознаванию английского / r / и / l /. II: роль фонетической среды и вариативности говорящего в обучении новым категориям восприятия. J. Acoust. Soc. Являюсь. 94, 1242–1255. DOI: 10.1121 / 1.408177

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Логан Г. Д. (1988). К инстанционной теории автоматизации. Psychol. Ред. 95, 492–527. DOI: 10.1037 / 0033-295×95.4.492

CrossRef Полный текст

Люс, П. А., МакЛеннан, К., и Чарльз-Люс, Дж. (2003). «Абстрактность и специфичность в распознавании устных слов: индексная и аллофоническая изменчивость в долгосрочном прайминге повторения», в Rethinking Implicit Memory , ред. Дж. Бауэрс и К. Марсолек (Oxford: Oxford University Press), 197–214.

Маккей Д. М. (1951). Mindlike Behavior в артефактах. руб. J. Philos. Sci. 2, 105–121. DOI: 10.10.1093 / bjps / ii.6.105

CrossRef Полный текст

Маккей Д. М. (1956). «Эпистемологическая проблема для автоматов», в Automata Studies , ред. К. Э. Шеннон и Дж. Маккарти (Princeton: Princeton University Press).

Марр, Д. (1982). Видение: вычислительное исследование человеческого представления и обработки визуальной информации. Сан-Франциско: Фриман.

Марслен-Уилсон, В. и Уэлш, А. (1978). Обработка взаимодействий и лексический доступ при распознавании слов в непрерывной речи. Cogn. Psychol. 10, 29–63. DOI: 10.1016 / 0010-0285 (78) -x

CrossRef Полный текст

Макклелланд, Дж. Л., и Румелхарт, Д. Э. (1985). Распределенная память и представление общей и конкретной информации. J. Exp. Psychol. Gen. 114, 159–197.

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст

Макклелланд, Дж. Л., МакНотон, Б. Л., и О’Рейли, Р. К. (1995). Почему существуют дополнительные системы обучения в гиппокампе и неокортексе: выводы об успехах и неудачах коннекционистских моделей обучения и памяти. Psychol. Ред. 102, 419–457. DOI: 10.1037 // 0033-295x.102.3.419

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Маккой, С. Л., Тун, П. А., Кокс, Л. К., Коланджело, М., Стюарт, Р. А., и Вингфилд, А. (2005). Потеря слуха и усилие восприятия: последующие эффекты на память о речи пожилых людей. Q. J. Exp. Psychol. А 58, 22–33. DOI: 10.1080 / 02724980443000151

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

МакМюррей, Б., и Jongman, A. (2011). Какая информация необходима для категоризации речи? Использование изменчивости речевого сигнала путем интеграции подсказок, вычисленных относительно ожиданий. Psychol. Ред. 118, 219–246. DOI: 10.1037 / a0022325

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Маккуин, Дж. М., Норрис, Д., Катлер, А. (2006). Действительно ли существуют интерактивные речевые процессы в восприятии речи? Trends Cogn. Sci. 10: 533.

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст

Мирман, Д., Макклелланд, Дж. Л., и Холт, Л. Л. (2006a). Интерактивный хеббийский отчет о лексической настройке восприятия речи. Психон. Бык. Ред. 13, 958–965. DOI: 10.3758 / bf03213909

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Мирман Д., Макклелланд Дж. Л. и Холт Л. Л. (2006b). Теоретические и эмпирические аргументы поддерживают интерактивную обработку. Trends Cogn. Sci. 10, 534. doi: 10.1016 / j.tics.2006.10.003

CrossRef Полный текст

Мерфи, Д.Р., Крейк, Ф. И., Ли, К. З., и Шнайдер, Б. А. (2000). Сравнение эффектов старения и фонового шума кратковременной памяти. Psychol. Старение 15, 323–334. DOI: 10.1037 / 0882-7974.15.2.323

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Навон Д. (1984). Ресурсы — теоретический суповой камень? Psychol. Ред. 91, 216–234. DOI: 10.1037 / 0033-295x.91.2.216

CrossRef Полный текст

Nittrouer, S., and Lowenstein, J.Х. (2007). Стратегии взвешивания детей для озвучивания последнего слова не объясняются слуховыми способностями. J. Speech Lang. Слышать. Res. 50, 58–73. DOI: 10,1044 / 1092-4388 (2007/005)

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Норрис Д. (1994). Шорт-лист: коннекционистская модель распознавания слитной речи. Познание 52, 189–234. DOI: 10.1016 / 0010-0277 (94)-4

CrossRef Полный текст

Нусбаум, Х.С., и Ли, Л. (1992). «Научиться слышать фонетическую информацию», в Восприятие речи, производство и языковая структура , ред. Я. Тохкура, Э. Ватикиотис-Бейтсон и Я. Сагисака (Токио: издательство OHM), 265–273.

Нусбаум, Х.С., и Магнусон, Дж. (1997). «Нормализация говорящего: фонетическое постоянство как когнитивный процесс», в Вариативность говорящего в обработке речи , ред. К. Джонсон и Дж. У. Малленникс (Сан-Диего: Academic Press), 109–129.

Нусбаум, Х.К. и Морин Т. М. (1992). «Обращая внимание на различия между говорящими», в Восприятие речи, производство и языковая структура , ред. Я. Тохкура, Э. Ватикиотис-Бейтсон и Я. Сагисака (Токио: издательство OHM), 113–134.

Nusbaum, H.C. и Schwab, E.C. (1986). «Роль внимания и активной обработки в восприятии речи», в Pattern Recognition by Humans and Machines: Speech Perception (Vol. 1), eds E. C. Schwab и H. C. Nusbaum (San Diego: Academic Press), 113–157.

Найгаард, Л. К., и Писони, Д. Б. (1998). Перцептивное обучение говорящего при распознавании устных слов. Восприятие. Психофизика. 60, 355–376. DOI: 10.1121 / 1.397688

CrossRef Полный текст

Пилль, Дж. Э. и Вингфилд, А. (2005). Диссоциативные компоненты перцептивного обучения, выявленные взрослыми возрастными различиями в адаптации к сжатой во времени речи. J. Exp. Psychol. Гм. Восприятие. Выполнять. 31, 1315–1330. DOI: 10.1037 / 0096-1523.31.6,1315

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Петерсон, Г. Э., и Барни, Х. Л. (1952). Методы контроля, применяемые при изучении гласных. J. Acoust. Soc. Являюсь. 24, 175–184. DOI: 10.1121 / 1.1

5

CrossRef Полный текст

Писони Д. Б., Аслин Р. Н., Перей А. Дж. И Хеннесси Б. Л. (1982). Некоторые эффекты лабораторных занятий по выявлению и различению звуковых контрастов в стоп-согласных. J. Exp.Psychol. Гм. Восприятие. Выполнять. 8, 297–314. DOI: 10.1037 // 0096-1523.8.2.297

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Писони Д. Б., Лайвли С. Э. и Логан Дж. С. (1994). «Восприятие контрастов неродной речи: значение для теорий восприятия речи», в Развитие восприятия речи: переход от звуков речи к произносимым словам , ред. Дж. Гудман и Х.К. Нусбаум (Кембридж, Массачусетс: MIT Press) , 121–166.

Кролик, П.(1991). Легкая потеря слуха может вызвать явные нарушения памяти, которые с возрастом усиливаются и снижаются с увеличением IQ. Acta Otolaryngol. Дополнение 111, 167–176. DOI: 10.3109 / 000164827274

CrossRef Полный текст

Раушекер, Дж. П., и Скотт, С. К. (2009). Карты и потоки в слуховой коре: нечеловеческие приматы освещают обработку человеческой речи. Нац. Neurosci. 12, 718–724. DOI: 10.1038 / nn.2331

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Рош, Э., Мервис, К. Б., Грей, В., Джонсон, Д., и Бойс-Брем, П. (1976). Основные объекты в природных категориях. Cogn. Psychol. 8, 382–439. DOI: 10.1016 / 0010-0285 (76) -x

CrossRef Полный текст

Розен С., Фолкнер А. и Уилкинсон Л. (1999). Адаптация восприятия нормальными слушателями к сдвигу спектральной информации в речи вверх и ее значимость для пользователей кохлеарных имплантатов. J. Acoust. Soc. Являюсь. 106, 3629–3636. DOI: 10.1121 / 1.428215

CrossRef Полный текст

Schwab, E.К., Нусбаум, Х.С., и Писони, Д. Б. (1985). Некоторые эффекты тренировки на восприятие синтетической речи. Гум. Факторы 27, 395–408.

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст

Шеннон, Р. В., Зенг, Ф.-Г., Камат, В., Выгонски, Дж., И Экелид, М. (1995). Распознавание речи с преимущественно временными подсказками. Наука 270, 303–304. DOI: 10.1126 / science.270.5234.303

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Шиффрин Р.М. и Шнайдер В. (1977). Управляемая и автоматическая обработка информации человеком: II. Перцептивное обучение, автоматическое посещение и общая теория. Psychol. Ред. 84, 127–190. DOI: 10.1037 // 0033-295x.84.2.127

CrossRef Полный текст

Сидарас, С. К., Александер, Дж. Э., и Найгаард, Л. К. (2009). Перцептивное изучение систематических вариаций речи с испанским акцентом. J. Acoust. Soc. Являюсь. 125, 3306–3316. DOI: 10.1121 / 1.3101452

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Skoe, E., и Краус, Н. (2012). Немногое имеет большое значение: как взрослый мозг формируется музыкальным обучением в детстве. J. Neurosci. 32, 11507–11510. DOI: 10.1523 / JNEUROSCI.1949-12.2012

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Сонг, Дж. Х., Скоэ, Э., Вонг, П. К. М. и Краус, Н. (2008). Пластичность слухового ствола мозга взрослого человека после краткосрочной лингвистической подготовки. J. Cogn. Neurosci. 20, 1892–1902. DOI: 10.1162 / jocn.2008.20131

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Спинелли Д. Н. и Прибрам К. Х. (1966). Изменения функций восстановления зрения, вызванные стимуляцией височной доли у обезьян. Электроэнцефалогр. Clin. Neurophysiol. 20, 44–49. DOI: 10.1016 / 0013-4694 (66)

-8

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Sproat, R., and Fujimura, O. (1993). Аллофоническая вариация в английском языке / l / и ее значение для фонетической реализации. J. Phon. 21, 291–311.

Стрейт, Д. Л., Краус, Н., Парбери-Кларк, А., и Эшли, Р. (2010). Музыкальный опыт формирует слуховые механизмы сверху вниз: свидетельства маскировки и слухового внимания. Слушай. Res. 261, 22–29. DOI: 10.1016 / j.heares.2009.12.021

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Стрэндж, В., и Дженкинс, Дж. Дж. (1978). «Роль языкового опыта в восприятии речи», в Perception and Experience , ред.Д. Уок и Х. Л. Пик (Нью-Йорк: Plenum Press), 125–169.

Сурпренант, А. М. (2007). Влияние шума на идентификацию и последовательное вспоминание бессмысленных слогов у пожилых и молодых людей. Neuropsychol. Dev. Cogn. B Старение нейропсихол. Cogn. 14, 126–143. DOI: 10.1080 / 13825580701217710

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Уолли, А.С., и Каррелл, Т.Д. (1983). Спектры начала и переходы формант в восприятии взрослыми и детьми места артикуляции стоп-согласных. J. Acoust. Soc. Являюсь. 73, 1011–1022. DOI: 10.1121 / 1.389149

CrossRef Полный текст

Вейль, С. А. (2001). Речь с иностранным акцентом: адаптация и обобщение. Государственный университет Огайо: докторская диссертация.

Веркер, Дж. Ф., и Полька, Л. (1993). Развивающие изменения восприятия речи: новые вызовы и новые направления. J. Phon. 83, 101.

Веркер, Дж. Ф., и Тис, Р. К. (1984). Восприятие межъязыковой речи: свидетельства реорганизации восприятия в течение первого года жизни. Младенец. Behav. Dev. 7, 49–63. DOI: 10,1016 / s0163-6383 (84) 80022-3

CrossRef Полный текст

Вернике К. (1874/1977). «Der aphasische symptomencomplex: eine психологическое исследование на основе анатомии», в Wernicke’s Works on Aphasia: A Sourcebook and Review , ed G.H. Eggert (The Hague: Mouton), 91–145.

Вингфилд А., Тун П. А. и Маккой С. Л. (2005). Потеря слуха в пожилом возрасте. Что это такое и как оно влияет на когнитивные способности. Curr. Реж. Psychol. Sci. 14, 144–148. DOI: 10.1111 / j.0963-7214.2005.00356.x

CrossRef Полный текст

Вонг, П. К. М., Скоэ, Э., Руссо, Н. М., Дис, Т., и Краус, Н. (2007). Музыкальный опыт формирует человеческий мозг, кодирующий языковые паттерны звука. Нац. Neurosci. 10, 420–422. DOI: 10.1038 / nn1872

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Вуд, Э. Р., Дудченко, П. А., Робицек, Р. Дж., И Эйхенбаум, Х.(2000). Нейроны гиппокампа кодируют информацию о различных типах эпизодов памяти, происходящих в одном и том же месте. Нейрон 27, 623–633. DOI: 10.1016 / s0896-6273 (00) 00071-4

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Ямада, Р. А., и Тохкура, Ю. (1992). Влияние экспериментальных переменных на восприятие американского английского / r / и / l / японскими слушателями. Восприятие. Психофизика. 52, 376–392. DOI: 10.3758 / bf03206698

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

когнитивных процессов в обучении: типы, определения и примеры — видео и стенограмма урока

Различные когнитивные процессы

Первым шагом в процессе когнитивного обучения является внимание.Чтобы начать обучение, ученик должен обращать внимание на то, что он испытывает. Любой, кто учился в классе, полном детей, знает, что внимание не безгранично и может быть весьма мимолетным. Педагогические психологи пришли к выводу, что средний человек может одновременно удерживать в своем внимании примерно два или три выученных задания. Это означает, что если вы пытаетесь вытирать пыль и пылесосить одновременно, вы сможете это сделать, но, если вы добавите бутерброд, есть хорошие шансы, что вы откусите кусок тряпки и размазываете обеденное мясо по стенам.

Мы также знаем, что средний человек может заниматься только одной сложной задачей за раз. Пытаетесь водить машину и делать длинное деление? Не произойдет. Говорить по телефону во время вальса? Навряд ли. Если вам интересно, это также веская причина не разговаривать по телефону и не водить машину — вам просто не хватает внимания, чтобы полностью выполнить каждую задачу.

Затем информация, на которую вы обращаете внимание, должна быть помещена в память в процессе, называемом хранилищем. Есть три уровня памяти, через которые информация должна пройти, чтобы ее по-настоящему усвоить.Допустим, вы впервые слышите, что столица штата Орегон — Салем. Эта информация теперь находится в вашем сенсорном регистре , в котором хранится все, что вы подвергаетесь воздействию всего на секунду или две. К концу этого предложения вы, возможно, уже забыли столицу штата Орегон.

Однако если вы обратите внимание и перечитаете предложение, эта информация переместится из сенсорного регистра в кратковременную память . Эта область вашей памяти будет хранить информацию от 20 секунд до минуты.Если вы репетируете информацию, например, повторяете ее про себя, делаете заметки или изучаете ее, у нее есть шанс переместиться в вашу долговременную память . Эта область будет хранить информацию неограниченное время и имеет неограниченную емкость. Как мы увидим, проблема может заключаться в том, чтобы найти там что-нибудь.

Теперь, когда вы обратили внимание и переместили информацию в память, важно, чтобы ваш мозг систематизировал эту информацию, чтобы ее можно было извлечь позже. Кодирование может работать через ряд процессов, таких как разработка словесной мнемоники или метод с восхитительным названием локусов, но конечная цель — придать конкретное значение тому, чему вы научились.На ум приходит мнемоника для запоминания порядка на планете: «Моя очень образованная мать только что служила нам Начо». Запомните это, и вы сможете быстро вспомнить названия и порядок всех планет. Извлечение идет рука об руку с кодированием, просто обращая процесс кодирования в обратном направлении. Если вы хотите запомнить, какая планета четвертая от Солнца, просто прочтите мнемонику, и вы получите ответ. Поскольку четвертое слово — мать, четвертая планета — Марс!

Теории когнитивного обучения

Ни одно обсуждение познания и обучения не будет полным без хотя бы краткого упоминания двух основных теорий, лежащих в основе познания в обучении.Одна из самых старых теорий исходит от психолога Жана Пиаже, который основывал большую часть своей работы на изучении собственных детей по мере их развития. Пиаже был конструктивистом , то есть считал, что все знания строятся так, как если бы вы построили что-нибудь, по частям. Части, которые использовал Пиаже, назывались схемами (множественное число для схемы), которые представляют все, что можно знать, от объекта до процесса. Он предположил, что дети учатся, сталкиваясь с новой информацией и либо находя существующую схему, в которую они могут включить новую информацию, либо конструируя новую схему.

Например, ребенок может впервые встретить кошку. Если у ребенка есть собака, он может относиться к кошке как к собаке, потому что в их сознании есть схема собаки, а кошка достаточно близка. Четыре ноги? Проверять. Хвостик? Проверять. Пушистый? Двойная проверка. Только когда ребенок научится различать эти два типа, он сможет создать новую схему для кошек и различать эти два типа животных.

Роберт Ганье был еще одним пионером педагогической психологии, разработавшим модель обучения, основанную на обработке информации.Для простоты мы рассмотрим только ту часть, которая имеет непосредственное отношение к нашему обсуждению. Ганье разработал систему когнитивного обучения, состоящую из трех частей, каждая из которых имеет вспомогательные фазы. Первая часть, подготовка к обучению, включает в себя привлечение внимания учащихся, предоставление им ожиданий относительно того, что они будут изучать, и поощрение вспоминания предшествующей соответствующей информации. Когда учащийся подготовлен к обучению, он переходит к освоению и выполнению, во время которого внимание ученика привлекается к соответствующему стимулу (тому факту, что вы пытаетесь его научить), передаются методы кодирования, такие как мнемоника, учащихся опрашивают на предмет поиска информации, и эта информация подкрепляется положительными отзывами.Наконец, передача обучения достигается путем предоставления последней подсказки для извлечения информации и помощи студенту в обучении для обобщения информации; Другими словами, примените информацию к другим сферам жизни.

Краткое содержание урока

В этом уроке вам было предложено много информации, но давайте рассмотрим основные моменты. Познание — это процесс приобретения знаний через наши мысли, опыт и чувства. Обучение предполагает приобретение знаний посредством опыта, учебы и обучения.Эти два понятия практически идентичны и не могут существовать друг без друга.

Первый шаг в когнитивном обучении — это внимание. Информация не может быть изучена, если ученик отвлечен. Затем информация помещается в память в процессе, называемом хранением. Сохраняемая информация проходит через три этапа памяти: сенсорный регистр , который хранит информацию всего несколько секунд, кратковременная память , которая хранит информацию в течение нескольких минут, и, по мере практики, информация будет перемещаться в долговременная память , которая безгранична.Затем информация должна быть закодирована каким-либо образом, чтобы сделать информацию значимой, чтобы впоследствии ее можно было получить путем обращения процесса кодирования. Наконец, вам просто нужно помнить, что Жан Пиаже считал, что дети учатся путем построения схем, которые являются множественным числом от схемы, а Роберт Ганье разработал модель обучения, основанную на обработке информации.

Результаты обучения

Определите вашу способность выполнять эти действия после завершения урока по процессам когнитивного обучения:

• Различия между познанием и обучением
• Обозначьте три этапа памяти
• Обсудите две теории, на которых основано когнитивное обучение.

Базовый когнитивный процесс — обзор

2 Обучение базовым процессам vs.Обучение повседневной деятельности

Различие между двумя компонентами человеческого интеллекта, т. Е. Подвижным интеллектом как возрастной способностью решать новые и незнакомые проблемы и кристаллизованным интеллектом как способностью решать знакомые проблемы, которые можно сохранить или даже улучшить в старых Возраст (Horn 1982) не означает, что эти компоненты независимы друг от друга. Поскольку каждая сложная когнитивная деятельность содержит элементы текучего и кристаллизованного интеллекта, а интеллектуальная производительность как продукт может быть результатом различных пропорций двух компонентов, опыта, т.е., высокий уровень кристаллизованного интеллекта, предлагает возможности для компенсации потерь жидким интеллектом.

Возможность компенсации потерь в основных когнитивных процессах доказана многочисленными эмпирическими исследованиями, особенно в области профессиональной деятельности, но также и в других значимых повседневных действиях. Было показано, что производительность при выполнении сложных когнитивных задач снижается не так быстро, как можно было бы предположить, исходя из снижения основных когнитивных процессов (Willis 1987).Стратегии, которые допускают компенсацию в основных когнитивных процессах, включают, например, преднамеренное замедление действий, дополнительные проверки решений, ограничение небольшим количеством действий и целей. Однако, как может быть показано в парадигме тестирования пределов, компенсация в пользу оптимизации конкретных аспектов обычно приводит к увеличению времени, необходимого для выполнения задачи (Baltes and Baltes 1990, Kliegl et al. 1989).

Доказанная возможность компенсировать потерю интеллектуальных способностей приводит к вопросу, можно ли улучшить повседневную компетентность в пожилом возрасте путем обучения полезным стратегиям и основным процессам.В этом контексте поучителен подход Уиллиса (1987), ориентированный на человека. По словам автора, сложную повседневную деятельность можно оптимизировать, тренируя основные процессы. На первом этапе необходимо определить значение конкретных процессов для групп важных повседневных действий (например, чтение инструкций по эксплуатации или буклета с инструкциями). На втором этапе можно обучить те процессы, которые влияют на производительность многих видов деятельности. Обучение базовым процессам было бы очень привлекательным для исследования вмешательства, поскольку участие в программах обучения могло бы повысить производительность в различных контекстах и ​​видах деятельности.Однако основные когнитивные процессы находятся в самом начале повседневной деятельности; взаимосвязь между ними очень плохая, и удовлетворительный прогноз производительности основных процессов невозможен. Как следствие, недавнее развитие интервенционных исследований указывает на предпочтение другой парадигмы: обучение конкретным повседневным действиям. Поскольку контекстно-независимая обучающая мнемоника не оказала ожидаемого влияния на производительность повседневной памяти, было предложено предложить специальные курсы, направленные на улучшение запоминания имен или предотвращение того, чтобы люди теряли очки или ключи вместо курсов, направленных на улучшение общей производительности памяти.Следуя этому подходу, необходимо создавать контексты личностно-ориентированного вмешательства, которые очень соответствуют проблемным ситуациям в повседневной жизни.

Следовательно, с точки зрения данного подхода требуется детальное изучение индивидуальных жизненных ситуаций. Это требование иллюстрирует главную дилемму программ вмешательства, ориентированных на человека: затраты на обучение стольких людей в столь многих конкретных ситуациях несоразмерны с возможными эффектами вмешательства.Программы вмешательства часто используются для поиска возможностей для действий и развития, особенно в возрастном компоненте интеллекта. Многочисленные эмпирические исследования позволили дифференцировать наше понимание человеческого интеллекта, продемонстрировав резервы способности к интеллектуальной деятельности. Познавательные функции можно улучшить с помощью соответствующих программ обучения, особенно с учетом индивидуальных, социальных и профессиональных аспектов жизненной ситуации. Более того, когнитивная тренировка также может быть полезна для достижения некогнитивных целей, что является еще одним показателем важности познания для успешного управления жизнью в нашей культуре.

Однако эффекты когнитивной тренировки остаются специфичными для конкретных проблем и ситуаций. Более того, согласно Денни (1994), большинство тренировочных исследований (естественно) сосредотачиваются на возрастных способностях и навыках, и аналогичные достижения могут быть достигнуты только с помощью упражнений. Кроме того, обучение оказывает наибольшее влияние на навыки, которые не нужны в повседневной жизни. Поэтому Денни (1994) поднимает вопрос, почему люди должны участвовать в обычных программах обучения и не было бы лучше создавать новые программы, которые концентрируются на хорошо развитых способностях и навыках, где небольшие эффекты могут иметь большое влияние на возможности сохранения независимая и ответственная жизнь.

Самый быстрый словарь в мире: Vocabulary.com

когнитивный процесс выполнение некоторой сложной когнитивной деятельности

когнитивные, относящиеся к умственному процессу познания или связанные с ним

базовый когнитивный процесс познавательные процессы, связанные с получением и хранением знаний

кондиллоидный отросток мыщелок ветви нижней челюсти, сочленяющийся с черепом

мыщелковый отросток мыщелок ветви нижней челюсти, сочленяющийся с черепом

высший когнитивный процесс познавательные процессы, предполагающие наличие знаний и использующие их

когнитивная нейробиология раздел нейробиологии, изучающий биологические основы психических явлений

когнитивная операция выполнение некоторой сложной познавательной деятельности

Венечный отросток острый треугольный отросток, выступающий из кости

цианидный процесс промышленный процесс извлечения золота и серебра путем обработки руды раствором цианида натрия

когнитивная наука область науки, связанная с познанием

мыслительный процесс выполнение некоторой сложной познавательной деятельности

естественный процесс Процесс, существующий в природе или производимый ею

когнитивный нейробиолог — когнитивист, изучающий нейрофизиологические основы психических феноменов

когнитивист Ученый, изучающий когнитивные процессы

экономический процесс любой процесс, влияющий на производство и развитие материальных ценностей и управление ими

Воспроизведение процесса печати с нанесением краски на бумагу, как для публикации

скуловой отросток тонкий отросток височной кости, укрепляющий скуловую дугу

Benday обрабатывает технику фото гравировки для добавления тени, текстуры или тона к напечатанному изображению

Разное