Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Обзор исследований осознаваемых и неосознаваемых процессов обработки информации в имплицитном научении 12
1.1 Искусственная грамматика как модель вероятностной среды 12
1.2 Имплицитное научение в разных задачах 16
1.3 Применение осознаваемых и неосознаваемых знаний при усвоении искусственной грамматики 26
1.4 Теории имплицитного научения 36
1.5 Стратегии обработки информации и принятия решений 43
1.6 Факторы, влияющие на стратегии 49
1.7 Маркеры стратегий принятия решения 56
1.8 Выводы 65
Глава 2. Методы исследования 69
2.1 Обзор экспериментов и применявшихся методов. 69
2.2 Эксперимент 1 81
2.3 Эксперимент 2 84
2.4 Эксперимент 3 90
2.5 Эксперимент 4 94
Глава 3. Результаты исследования 100
3.1 Результаты эксперимента 1 100
3.2 Обсуждение результатов эксперимента 1 102
3.3 Результаты эксперимента 2 105
3.4 Обсуждение результатов эксперимента 2 121
3.5 Результаты эксперимента 3 123
3.6 Обсуждение результатов эксперимента 3 131
3.7 Результаты эксперимента 4 132
3.8 Обсуждение результатов эксперимента 4 135
3.9 Обсуждение результатов проведённых экспериментальных исследований 137
Выводы 148
Заключение 150
Список литературы 152
- Применение осознаваемых и неосознаваемых знаний при усвоении искусственной грамматики
- Маркеры стратегий принятия решения
- Эксперимент 2
- Обсуждение результатов эксперимента 2
Применение осознаваемых и неосознаваемых знаний при усвоении искусственной грамматики
Ребер полагал, что усвоение и применение имплицитных знаний совершается автоматически и не зависит от осознаваемых целей, гипотез или стратегий человека. И действительно: человек по определению не знает о наличии у него имплицитных знаний, как он может их применять? Параллельно с открытиями Ребера (и даже немного раньше) процессы неосознанного усвоения связей между объектами в одной задаче и их переноса на другие задачи описал Я. А. Пономарёв (Пономарёв, 1960, 1976). В его концепции такой перенос также осуществляется за пределами сознания — в плане конкретно-образных операций.
В восьмидесятые и девяностые годы XX века появились новые меры осознанности, которые позволили более подробно исследовать содержание сознания человека, на поведение которого влияют имплицитные знания. Выяснилось, что в такой ситуации далеко не всегда содержание сознания испытуемого никак не связано с его поведением. Усвоенные закономерности могут отражаться в сознании в виде фрагментарных знаний, в которых человек не очень уверен (Perruchet, Gallego, Savy, 1990; Shanks, St John, 1994; Tunney, Shanks, 2003). Критики «могущественного» когнитивного бессознательного утверждали, что на самом деле человек целенаправленно использует эти фрагментарные знания — что полностью противоречило концепции Ребера. Защитники когнитивного бессознательного находили и теоретические, и экспериментальные ответы на критику, и в настоящий момент большинство исследователей признаёт, что в ходе научения у человека формируются как осознаваемые, так и неосознаваемые репрезентации окружающей среды. Однако, остаётся неясно, какие процессы протекают на этапе применения имеющегося знания. Может ли человек целенаправленно применять неосознанные знания? Если да, то каким образом это происходит? Как контролируется знания, к содержанию которых субъект не имеет доступа? На решение этих вопросов направлены современные исследования в данной области. Знания и умения, о которых человек не может рассказать, но которые может применить на практике, присутствуют как у новичков на начальных этапах формирования какого-либо навыка, так и у опытных касается практические всего диапазона процесса научения с его начальных этапов до самого конца. экспертов — которые испытывают проблему передачи своего знания другим людям. Таким образом, исследование механизмов применения имплицитных знаний до В следующих абзацах мы рассмотрим исследования проблемы применения имплицитных знаний более подробно. Будут рассмотрены разные методики, экспериментальные феномены, полученные с их помощью, а также теоретические взгляды разных авторов.
Начать обзор истории имплицитного научения можно с исследований формирования понятий. Методически очень многие эксперименты в рамках исследований имплицитного научения близки к опытам авторов классических работ по формированию понятий (см. Сахаров, 2006; Выготский, Сахаров, 1981).
Одна из базовых методик формирования понятий была предложена К. Халлом. Для исследования процессов формирования новых понятий, он использовал семантически нейтральный материал (Hull, 1920). Он предъявлял испытуемым псевдокитайские иероглифы, у которых были свои названия. Задачей испытуемых было запомнить, какому названию соответствует тот или иной иероглиф. Основным результатом Халла стал тот факт, что, даже не зная, что иероглифы с одинаковым названием имеют некоторые общие графические черты (а это было именно так), испытуемые принимали решения о названии новых иероглифов, опираясь на эти графические черты. То есть испытуемые усваивали основание для классификации, однако это знание не осознавалось ими.
В. Ф. Петренко (1974) использовал методику семантического радикала, разработанную А. Р. Лурией. В его работе испытуемым предъявлялись геометрические фигуры. Испытуемым сообщалось, что часть фигур входит в объём некоторого понятия, определённого геометрическими признаками этих фигур. Предъявление этих фигур подкреплялось слабым разрядом электрического тока. Задачей испытуемого было определить основание для классификации. После определённого количества проб часть испытуемых смогла сформулировать верную гипотезу. Вторая часть испытуемых начала правильно определять принадлежность конкретных фигур к искомому классу, но не могла сформулировать вербальное правило вхождения объектов в искомый класс. Третья часть испытуемых не смогла ни сформулировать верную гипотезу, ни определять, обладают ли конкретные фигуры признаками, необходимыми для вхождения в класс. Однако с некоторого момента в эксперименте она начала демонстрировать оборонительную реакцию на фигуры, входящие в объём понятия. Автор исследования делает вывод о том, что эти испытуемые смогли установить семантические связи на неосознаваемом уровне.
Первым исследованием, в котором был использован термин «имплицитное научение», стала работа А. Ребера, опубликованная в 1967 году (Reber, 1967). В ней впервые была использована методика усвоения искусственной грамматики. Оригинальный эксперимент очень сильно напоминал эксперимент К. Халла, отличался главным образом стимульный материал. Ребер использовал последовательности, созданные с помощью искусственной грамматики, описанной Хомским и Миллером (Chomsky, Miller, 1958). Примеры искусственной грамматики приведены на рисунке 2. «Предложение» набирается путём перехода из одного состояния (узла грамматики) к следующему, начиная с первого и заканчивая последним или несколькими возможными последними.
Маркеры стратегий принятия решения
Выбор категории осуществлялся нажатием соответствующей клавиши (1 — 4) на клавиатуре. Обратной связи о правильности своих ответов испытуемые не получали. Только по окончании тестовой серии им сообщалось, сколько всего правильных ответов они дали.
Во втором эксперименте мы целенаправленно варьировали необходимость обосновывать свои решения. Кроме того, планировалось исследовать влияние сложности материала на эффект отчёта об основаниях принимаемых решений. Эта задача следует из гипотезы о том, что при использовании аналитической стратегии испытуемые обычно могут сформировать очень мало эксплицитных знаний. Также, как было показано в литературном обзоре, аналитическая стратегия может быть выигрышной, если сложность материала, с которым работает человек не очень высокая. В такой ситуации испытуемым должно хватать эксплицитных оснований для принятия решений. Так как критерий отнесения объектов к целевому классу связывается нами с объёмом эксплицитного знания, на материале с более простой вероятностной структурой эффект роста консервативности критерия может не проявляться. Однако должна наблюдаться корреляция между точностью ответов и критерием принятия решения — но только у тех испытуемых, которые обосновывают свои ответы в ходе классификации строк. Можно также ожидать, что с более простой грамматикой испытуемые, которые вынуждены объяснять свои решения, будут точнее классифицировать строчки — в силу того, что её структура действительно будет отражаться в эксплицитных гипотезах испытуемых.
Второй целью эксперимента было проверить влияние отчёта именно об основании принимаемых решений на изменение стратегии испытуемых. Для этого была введена дополнительная группа испытуемых, которые оценивали уверенности в своих ответах после каждой пробы в тестовой серии. Часть этой группы совершала не стандартную оценку уверенности на шкале, а делала ставку на свой ответ. Ставка на свой ответ — это вариация оценки уверенности. Некоторые исследователи считают, что она предпочтительнее, так как понимается испытуемым лучше, мотивирует к использованию высоких делений шкалы и является более прямой мерой метакогнитивной чувствительности, чем оценка уверенности (Persaud, McLeod, Cowey, 2007). Мы предполагаем, что опора на субъективные переживания (которую мы сможем наблюдать с помощью оценок уверенности) и атрибуция этих переживаний эксплицитным основаниям — это два разных процесса.
Кроме того, используя информацию о доверии испытуемых своим субъективным переживаниям, мы попытаемся предложить меру метакогнитивной чувствительности, как альтернативу опросникам на интуицию.
В этом эксперименте будет также использован тест генерации: после окончания основной экспериментальной сессии испытуемым нужно будет попытаться сгенерировать стимулы, соответствующие усвоенной закономерности и не соответствующие ей. Основной интерес представляет различие между испытуемыми контрольной группы и теми, кто обосновывает свои решения в каждой пробе.
Теоретические гипотезы эксперимента:
1. При необходимости отчитываться об основании принимаемых решений человек в большей мере опирается на эксплицитные знания и, соответственно, использует аналитическую стратегию принятия решений. Мы предполагаем, что положение критерия коррелирует с объемом эксплицитных знаний, следовательно, в ситуации с простой грамматикой (когда объем эксплицитных знаний достаточен) критерий будет ближе к оптимальному, тогда как в случае со сложной грамматикой – будет более консервативным. В случае холистической стратегии (опора на имплицитные знания) такая взаимосвязь не ожидается, критерий будет близок к оптимальному.
2. Процесс атрибуции субъективных переживаний некоторым вербализованным основаниям является дополнительным действием по сравнению с процессом простой опоры на эти субъективные переживания при классификации строк. При вербализации своих решений в ходе выполнения задачи включается вторая система обработки информации (эксплицитная).
Испытуемые В эксперименте приняло участие 84 человека, 20 мужчин и 64 женщины. Средний возраст = 20,8 лет (SD = 2,7). Все испытуемые были студентами Санкт-Петербургских ВУЗов. Оборудование и стимульный материал В качестве стимульного материал использовались строчки, составленные из латинских букв V, M, R, T, X. Для создания строк использовалась грамматика, представленная на рисунке 1б. Для обучающей серии было использовано 15 строк длиной 4-8 букв (см. приложение В). Для тестовой серии использовалось 20 других строк, созданных на основе грамматики, плюс 20 строк, нарушающих правила грамматики.
Предъявление стимульного материала, а также запись ответов испытуемых производились с помощью программного обеспечения PsychoPy. Стимулы предъявлялись посередине экрана, цвет текста: белый; фон: серый; шрифт: Arial; кегль: 40; верхний регистр. Эксперимент проводился с каждым испытуемым индивидуально на персональном компьютере с монитором диагональю 15 дюймов.
Эксперимент 2
На рис. 14 видно, что распределения ответов Да и Нет по разным оценкам уверенности и ставкам похожи. Выделяются самая низкая оценка уверенности (испытуемые имеют тенденцию отвечать «Нет») и самая высокая ставка (испытуемые чаще отвечают «Да»). Логистическая регрессия, в которой в качестве зависимой переменной выступает ответ (Да/Нет), а в качестве независимых — группа и оценка уверенности (ставка), подтвердила это наблюдение: при самой низкой оценке уверенности (и самой низкой ставке) ответы «Нет» давались
значимо чаще, чем при других оценках (p = 0,012). Модель также показала, что при самой высокой ставке ответы «Да» даются на уровне статистической тенденции чаще, чем ответы «Нет» (p = 0,063). Полное описание модели приведено в приложении Л. Модель не показала значимых различий в соотношении ответов Да и Нет при разных метакогнитивных оценках в двух группах.
Так как испытуемые давали субъективные оценки своей эффективности, мы можем исследовать взаимосвязь этих оценок с поведением. Была построена логистическая регрессия с ответом (правильный / неправильный) в качестве зависимой переменной, рейтингом (1 — 4 для обеих шкал) и подгруппой (уверенность / ставки) в качестве независимых переменных. Свободный член и угловой коэффициент для каждого испытуемого были добавлены в модель в качестве случайных эффектов. В качестве базового уровня в модели использовался рейтинг 1 (самая низкая степень уверенности / самая низкая ставка), соответственно, все эффекты отсчитывались от него.
Свободный член (пробы с самой низкой ставкой) для подгруппы «уверенность» оказался статистически не отличим от случайного уровня (B = -0,16, z = -0,66, p = 0,513), то есть, оценивая свою уверенность в ответах очень низко, испытуемые в действительности отвечали случайно. При этом связь рейтинга и точности оказалась статистически значимой (B = 0,44, z = 3,75, p 0,001), то есть при повышении степени уверенности, точность в ответах росла. Взаимодействие с фактором подгруппы говорит об отличии от указанных тенденций в подгруппе «ставки». Было обнаружено значимое взаимодействие по свободному члену (z = 2,43, p = 0,015), что говорит о том, что, делая самую низкую ставку, испытуемые всё равно отвечали правильно чаще случайного. Взаимодействие коэффициента рейтинга с подгруппой оказалось не значимым. То есть при повышении ставок точность ответов испытуемых тоже росла.
Эффект взаимосвязи рейтинга уверенности и точности отражает метакогнитивную чувствительность — способность к мониторингу своих когнитивных процессов. Обе группы продемонстрировали метакогнитивную чувствительность: точность ответов испытуемых тем выше, чем выше оценка уверенности (ставка) в данных ответах. Используемая регрессионная модель позволяет оценить, насколько обнаруженная закономерность проявляется у каждого отдельного испытуемого, то есть проанализировать индивидуальную метакогнитивную чувствительность испытуемых. Метакогнитивная чувствительность испытуемых, измеренная таким образом, варьировалась от -0,49 до 0,43 со средним в -0,01 (значение близко к нулю, так как индивидуальная метакогнитивная чувствительность отражает отклонение от основного эффекта). Корреляция между метакогнитивной чувствительностью и критерием составила r = 0,2, t(32) = 1,13, p = 0,26. Корреляция между метакогнитивной чувствительностью и точностью классификации тестовых стимулов была значительно выше – r = 0,8, t(32) = 7,53, p 0,001. Линейная регрессия показала, что по этому показателю разницы между двумя подгруппами не наблюдается. В то же время не было обнаружено корреляции между метакогнитивной чувствительностью и эффективностью теста генерации. Таким образом, можно заключить, что субъективная уверенность (метакогнитивная чувствительность) испытуемых действительно связана с точностью классификации новых строчек в тестовой серии, однако она оказалась не связана со способностью испытуемых правильно генерировать грамматические и неграмматические строчки. Этот результат говорит о том, что, классифицируя строчки, испытуемые опираются на субъективные переживания, которые, однако, не содержат осознанного знания грамматики.
На рис. 15 представлена динамика изменения оценки уверенности (или ставки) для верных и неверных классификаций стимулов в ходе тестовой серии. Рисунок 15. Средняя оценка уверенности или ставки, переведённых Увеличение разницы в оценке уверенности между верными и неверными ответами может означать, что испытуемые учатся доверять своей интуиции и всё лучше понимают, когда отвечают правильно. Однако линейная регрессия с пробой в качестве независимой переменной и разницей в оценке уверенности (ставки) между верными и неверными ответами в качестве зависимой переменной не показала значимой взаимосвязи между номером пробы и изменением метакогнитивной чувствительности с ходом тестовой серии, p = 0,446. на одну шкалу 1 — 4, для верных и неверных классификаций стимулов в тестовой серии. Точки представляют усреднённое значение оценки уверенности (ставки) для каждой пробы, линии — регрессионные прямые для верных и неверных ответов. Динамика изменения стратегии испытуемых ЭГ-1 в ходе эксперимента.
На основе полученных данных можно сделать вывод, что испытуемые ЭГ-1 в большей мере использовали аналитическую стратегию, в то время как испытуемые КГ и ЭГ-2 использовали холистическую стратегию. То есть, согласно введённому нами определению, испытуемые ЭГ-1 опирались при принятии решений в большей мере на осознаваемые гипотезы о правилах грамматики. Следует предположить, что испытуемые начали менять свою стратегию в ходе тестовой серии, а значит, мы должны наблюдать изменение поведенческих показателей, связанных со стратегией. серии.
Обсуждение результатов эксперимента 2
Одна из важнейших задач данной работы состоит в том, чтобы показать, что усвоение и применение имплицитного знания — это два разных процесса, зачастую никак друг с другом не связанных. Эксперименты 1 и 2 показывают, что при одинаковом процессе усвоения знаний они могут проявляться совсем по-разному в тестовой серии — вплоть до серьёзного увеличения точности решения задачи.
Маркерами аналитической стратегии являются рост критерия наблюдателя, рост времени реакции, использование эвристик для ответа, опора на правила, а не на частоты при классификации новых стимулов.
В качестве факторов, влияющих на изменение стратегии, в данной работе были описаны необходимость обосновывать свои решения и наличие конфликта между разными компонентами имплицитного знания.
Почему же критерий наблюдателя растёт при использовании аналитической стратегии в усвоении искусственной грамматики? Как было сказано выше, мы предполагаем, что в психике человека существует несколько независимых когнитивных систем. Имеются в виду не системы, выполняющие разные функциональные роли, например, связанные с анализом зрительной и слуховой информации. Речь идёт о системах, которые могут выполнять одну и ту же задачу, давать ответ на поставленные перед человеком вопросы. Наличие нескольких структур, выполняющих одну и ту же функцию, кажется бессмыслицей. Однако существует много аргументов за такой подход к описанию психики. Необходимость наличия нескольких когнитивных систем (контуров) подчёркивается В. М. Аллахвердовым с теоретических позиций (Аллахвердов, 2000; Аллахвердов, 1993). Объективное познание возможно, только если результат познания не зависит от субъекта. Так как принципиально это невозможно, наилучшим способом решения данной проблемы является выполнение познавательных задач несколькими разными способами. Если их результат совпадает, это служит хорошим аргументом в пользу его объективности. С более эмпирических позиций этот вопрос рассматривали многие западные исследователи.
Фиксируемые в экспериментах рассогласования между свойствами имплицитного и эксплицитного научения приводили множество исследователей к формулированию двусистемных моделей научения и познания в целом (Ashby, Paul, Maddox, 2011; Dienes, 2012; Hayes, Broadbent, 1988; Reber, 1993).
Другие исследователи подходят к этому вопросу с функциональных позиций: хотя две системы и могут решать одну и ту же задачу, они предназначены для разных ситуаций. К таким подходам можно отнести теорию Я. А. Пономарёва, который описывал интуитивный и осознанный опыт как разные этапы развития знания человека о каком-то предмете (Пономарев, 1960; Пономарев, 1976). Сначала этот опыт имеет форму конкретных операций с объектами, тесно связан с сенсомоторными процессами. Впоследствии знание о способах взаимодействия с объектом или классом объектов абстрагируется, переходит на вербальный уровень, может быть передано другому человеку. Однако иногда возвращение на конкретный предметный уровень взаимодействия с объектом может стать причиной творческого прорыва. Здесь же стоит упомянуть и последователя Я. А. Пономарёва Д. В. Ушакова, развивающего концепцию вербальных и невербальных компонентов в познании (Ушаков, 1997; Ушаков, 2003). Идеи Д. Канемана и его коллег о системе 1 и системе 2 также близки к функционалистскому подходу: для разных ситуаций больше подходят тот или иной способ обработки (Kahneman, 2002).
Для описываемого в нашем исследовании случая две системы осуществляют усвоение искусственной грамматики. Одна система считает частоты совпадений разных элементов стимульного материала, медленно формируя непрерывную шкалу для оценки новых объектов на предмет соответствия структуре ранее встреченных объектов. Вторая система выделяет яркие признаки стимулов и формирует правила, работающие по принципу «всё или ничего». Соответственно, способы вынесения суждения о классификации нового объекта этими двумя системами осуществляется по-разному. В имплицитной системе происходит сличение нового объекта с репрезентацией, сформированной после взаимодействия с ранее встреченными объектами. В результате этого сличения субъект получает сигнал некоторой интенсивности. Чем больше схожесть объекта с ранее предъявленными, тем интенсивнее сигнал. Если перед субъектом стоит задача выдавать дискретные оценки: «соответствует или не соответствует грамматике?» — необходимо выбрать порог интенсивности сигнала сличения, при преодолении которого стимул будет относиться к целевой категории. Алгоритм поиска такого порога может быть каким угодно — это довольно простая для оптимизации задача. Когда же речь идёт о принятии решений эксплицитной системой, всё происходит иначе. Эксплицитная система изначально настроена на дискретные решения, и новый объект классифицируется на основании правила отнесения объектов к целевому классу, которое было сформировано системой. Уже на этом этапе рассуждения становится понятно, что вариативность да-уровня может быть очень широкой. Но почему же он всё-таки снижается при использовании аналитической стратегии? Если предположить, что эксплицитная система строит правила о вхождении стимула в целевую категорию по доступным ей признакам объектов, из этого будет следовать, что чем больше признаков было выделено для формирования правил классификации, тем выше будет да-уровень. Это значит, что да-уровень будет положительно коррелировать с объёмом эксплицитного знания (а критерий, соответственно, отрицательно). Так как в типичном эксперименте на усвоение искусственной грамматики эксплицитные знания формируются очень плохо (материал специально подобран таким образом), при опоре на них испытуемые будут демонстрировать низкий да-уровень, то есть высокий критерий принятия решений. Именно это наблюдалось в нашем эксперименте №1: испытуемых просили опираться на знания, которых у них почти не было, поэтому они в большей части случаев отвечали при классификации строк отрицательно. Но уже изменённый процесс наблюдается в эксперименте №2: эксплицитных знаний накопилось достаточно, чтобы критерий начал приближаться к оптимальному. Более того, так как накопленные знания оказались релевантными реальным правилам грамматики, испытуемые оказались даже более эффективными, чем те, у кого не провоцировалась аналитическая стратегия. Можно предположить, что когнитивная система обладает некоторыми саморегулирующими механизмами, которые связывают степень опоры на эксплицитную систему и объём эксплицитных знаний, накопленных человеком.