 |
 |
 |
 |
|
 |
 |
между двумя похожими (или тесно связанными) терминами, такими как абсцисса и ордината или
сталактиты и сталагмиты. Чтобы не путать два геологических термина, запомните следующее: в
слове сталактиты (которым обозначаются натечные известковые образования, свисающие с потолка
пещер) есть буква к,
та же, что и последняя буква в слове «потолок», а в слове сталагмиты (которым
обозначаются аналогичные образования, поднимающиеся вверх в виде больших сосулек со дна пещер,
т. е. с земли), есть буква м, делящая слово «земля» пополам. Возможно, кому-то понравится следующий
мнемонический прием для запоминания того, что абсцисса является горизонтальной, а ордината —
вертикальной осью координат. При громком и четком произнесении слова «ордината» губы
вытягиваются в вертикальном направлении, тогда как при произнесении слова «абсцисса» губы
остаются практически горизонтальными.
Сигнальщики в военно-морских силах США изучали фонетический алфавит (например, «альфа»
для А и «браво» для Б) и азбуку Морзе одновременно, используя мнемонику подходящих визуальных
стимулов, к-рые вызывают в памяти как фонетическую букву, так и соответствующий символ азбуки
Морзе. Напр., просто здание с четырьмя точками (окнами) представляет собой как фонетический
символ (отель — a hotel), так и символ азбуки Морзе (четыре точки в одном ряду) для буквы h. После
этого буквы легко вызывают зрительный образ, подсказывающий правильный фонетический ответ и
ответ азбуки Морзе. Все используемые образы крайне просты.
Познакомившись с новым чел., многие люди затем не могут вспомнить его имя. Обычно это
происходит потому, что имя не заучивают при первом знакомстве. Чтобы запомнить имя, его нужно
повторять и связывать с уже известными именами, или с чем-либо, что это имя подсказывает из опыта.
Имя может быть связано с чел. путем наблюдения того, что может быть необычного в его манерах и
внешности, или на кого он похож. Имеющие ясную цель методики, наподобие этих, не занимают много
времени, но отличаются большой эффективностью.
См. также Ассоцианизм, Мнемоника, Перенос в обучении
М. Р. Денни
Многомерное шкалирование (multidimensional scaling)
Под М. ш. в большинстве случаев понимается семейство моделей и связанных с ними методов
для представления данных о сходствах или различиях стимульных объектов либо др. элементов на
основе заданной пространственной модели. По существу, целью М.ш. в более узком смысле является
упрощение большой и сложной совокупности наблюдений посредством построения пространственного
представления, которое позволит увидеть отношения между стимулами. Предполагается, что в такой
пространственной модели величины близостей (сходств, различий, индексов совместной встречаемости
или других мер тесноты или близости) соотносятся простым и прямым способом с расстояниями между
попарно сравниваемыми стимулами. Разумеется, когда речь идет о реальных данных, при получении к-
рых неизбежны ошибки и искажения, точного соотношения достичь невозможно.
Один пример, часто используемый для иллюстрации М. ш., меняет общепринятый процесс
считывания расстояний с карты городов на противоположный, чтобы получилась задача
восстановления этой карты на основе знания одних только расстояний между городами. В
действительности, в некоторых разновидностях М. ш. — процедурах неметрического М. ш. —
достаточно знать только ранговый порядок расстояний между городами, чтобы восстановить их карту.
Вращение координатных осей, упоминаемое здесь мельком, на самом деле вовсе не тривиальный
вопрос в М. ш., имеющий, к тому же, большое значение для его практических приложений. Цель М. ш.
— не просто построить пространственную карту или репрезентацию стимулов, но еще и
интерпретировать ее исходя из значащих психол. (или других) измерений.
Эти измерения соответствуют координатным осям такой карты. В психол. приложениях М. ш.
одни системы координат соответствуют «естественным» или легко интерпретируемым измерениям,
тогда как другие с трудом поддаются интерпретации. Конкретная система координат, задаваемая
машинной программой М. ш., может быть совершенно произвольной и требовать процедуры вращения
для достижения приемлемой интерпретируемости результатов. Модели индивидуальных различий, к-
рые мы рассматриваем несколько позже как «трехмерные» модели М. ш., и в особенности метод
INDSCAL, могут помочь в решении этой проблемы вращения.
Обратимся сначала к моделям и методам М. ш. для однотипных (напр., стимулы) двумерных
(напр., парные сравнения) данных о близости. Эти данные могут иметь источником непосредственные
суждения людей о сходстве или различии, а также получаться из др. данных, таких как смешиваемость
