 |
 |
 |
 |
|
 |
 |
символической форме, перекодируют его, сопоставляют с хранящимися внутри структурами,
принимают решение относительно сигнала, создают некоторые новое его выражения, сохраняет его
определенную часть или весь сигнал, и выдают выходной сигнал, опять же в символической форме. По
аналогии, это составляет большую часть того, чем занимается психология обработки информ.: каким
образом люди получают информ., перекодируют и сохраняют ее в памяти, а затем используют для того,
чтобы принимать решения и управлять доступным наблюдению поведением. Обращаясь к теории
вычислительных систем, психологи, стоящие на позициях информ. подхода, строят теории челов.
способностей и поведения, используя понятия из области вычислительной техники, такие как буфер,
исполняющая система, компилятор и системная архитектура.
В начале XX в. Дэвид Гильберт бросил своим коллегам вызов, предложив формализовать
интуитивные понятия доказательства, вычислимости, полноты и непротиворечивости. Алан Тьюринг
описал «универсальную машину» в статье 1936 г., посвященной вопросам полноты и вычислимости.
«Универсальную машину» можно представить себе как некоторую гипотетическую систему с
небольшим набором основных операций, посредством к-рых она может решать внушительный ряд мат.
задач. Идеи этой работы Тьюринга предвосхитили изобретение совр. цифрового компьютера;
фактически, вс¸, что делают совр. компьютеры, сводимо к фундаментальным способностям
универсальной машины Тьюринга. Значимость открытия Тьюринга для когнитивной психологии
заключается в том факте, что эта универсальная машина эффективно конкретизирует абстрактные
процессы, связанные с обработкой символов. Абстрактные символы формальной логики можно
копировать, трансформировать, переставлять в др. порядке и сочленять, так же как и физ. объекты.
Символы и процесс символьных преобразований становятся, тем самым, осязаемыми объектами для
изучения. Этот прорыв открыл путь для демонстрации того, что, по крайней мере, некоторые челов.
идеи, умственные способности и процессы мозга можно отождествить с физ. системами символов,
содержащими символические представления, к-рые меняются под воздействием точно определенных
процессов символьных преобразований. Поэтому «ментальные события» можно описывать в теорет.
системе, к-рая употребляется также для конкретных физ. вещей.
Точная формулировка этого моста между абстрактным и конкретным была достижением Алана
Ньюэлла и Герберта Саймона. Гипотеза «физической системы символов» (physical symbol system)
Ньюэлла и Саймона предполагает, что важные аспекты челов. психики, мозга и компьютера яв-ся
разными примерами систем одного и того же рода. Гипотеза физической системы символов, в явной
или неявной форме, лежит в основе большинства исслед. и теорий в психологии обработки информ. и,
следовательно, должна быть экспериментально проверена и усовершенствована. По своей сути, эта
концепция способна определить наличие интеллекта в системе и объяснить то, каким образом
интеллектуальная система — челов. либо искусственная — создает новые знания.
См. также Классическое обусловливание, Когнитивная сложность, Обработка информации
(бессознательная), Теория алгоритмически-эвристических процессов, Эпистемология, Языковое
развитие
Р. Лэкмен
Теория обучения (instructional theory)
Любая жизнеспособная Т. о. (teaching)
и научения (learning)
должна, во-первых, включать
некоторый способ указания того, что должно быть усвоено в результате обучения, или, что
равнозначно, способ репрезентации компетентности. Во-вторых, она должна объяснять процессы,
посредством к-рых люди приобретают, используют и модифицируют имеющиеся у них знания. В-
третьих, в ней также должен быть способ выяснения того, что каждый учащийся усвоил на любой
отдельно взятой стадии учения, включ. способ определения исходного уровня знаний. В-четвертых,
полностью адекватная теория обучения и научения должна учитывать рост знаний с течением времени,
по мере того как уч-ся динамично взаимодействуют с изменяющимся учебным окружением. Наконец,
такая теория должна работать: цитируя изречение Курта Левина, «нет ничего практичнее хорошей
теории». Важнейший первый шаг в планировании обучения состоит в определении а) образовательных
целей, т. е. того, что уч-ся должен уметь делать после обучения, и б) прототипичных когнитивных
процессов или правил, т. е. того, чему уч-ся должен научиться, чтобы успешно справляться с задачами,
связанными с образовательными целями.
Согласно структурным теориям научения, любое научение с необходимостью предполагает
усвоение одного или более правил. В таких теориях под правилами подразумеваются теорет.
