Когнитивный ресурс. Структура, динамика, развитие - Наталья Горюнова

Из теоретических построений Г. Айзенка следует, что скорость переработки информации (последовательного перебора возможных вариантов) ограничивает число операций, необходимых для одновременной обработки содержания долговременной и кратковременной памяти. Скорость переработки приобретает особую значимость на уровне сенсорного кодирования, поскольку для иконической памяти характерно быстрое стирание следов стимула. Повторение и упорядочивание информации также требует времени, что влияет на работу других когнитивных процессов. Поэтому даже незначительные различия в скоростных характеристиках могут иметь существенные последствия для решения когнитивных задач (Айзенк, 1995; Eysenck, 1986; Neubauer, Bauer, H ller, 1992). В качестве одного из показателей интеллекта, в котором проявляется скорость психических процессов, Айзенк предложил рассматривать время реакции выбора. Экспериментально показано, что время реакции, необходимое для опознания и классификации тестового стимула в ситуации усложненного поиска (выбора из нескольких вариантов), зависит от объема сенсорной памяти.

В работе, направленной на поиск закономерных соотношений между частотно-фазовыми характеристиками колебаний нейронной активности и психическими процессами, протекающими в микроинтервалах времени, реакция выбора оказалась хорошим объектом для исследования этих микропроцессов (Бовин, 1982).

Анализ других видов памяти не является предметом данного исследования, поэтому мы назовем лишь некоторые модели, реализующие идею ресурсов. Р. Аткинсон и Р. Шифрин предложили модель, в которой память и обработка информации включают в себя как структурные компоненты, так и управляющие процессы. Авторы полагали, что информация, поступившая в кратковременную память, прежде чем перейти в долговременную, активно поддерживается и перекодируется. Для обеспечения активной переработки требуются ресурсы, поэтому продуктивность оперативной памяти в значительной степени зависит от аттенционных нагрузок.

В модели В. Шнейдера и Р. Шифрина управление и внимание рассматриваются как неразрывное целое; постулируются как автоматические, так и управляемые процессы обработки информации. Автоматическая обработка объясняется активацией элементов памяти, инициируемой самим стимулом и продолжающейся под контролем субъекта. Так как управляемая обработка требует ресурсов внимания, то в одно и то же время можно управлять без интерференции только одной последовательностью операций в памяти (Schneider. Shifrfrin, 1977).

В работах С. Стернберга утверждается, что объем кратковременной памяти есть величина, зависимая от скорости сканирования. Экспериментально установлено, что время ответа линейно возрастает вместе с количеством цифр в наборе (Sternberg, 1966, 1969). Используя парадигму Стернберга, Дж. Каванах получил сходные результаты, показав, что время сканирования линейно связано с числом стимулов, подлежащих сравнению: с возрастанием сложности стимулов время поиска увеличивается. Для объяснения полученных данных Каванах предположил, что в кратковременной памяти одновременно может удерживаться константное число признаков. Поэтому чем больше признаков имеет каждый из стимулов, тем больше будет время сканирования.

Вопрос о том, является ли память единым процессом переработки информации или делится на фазы по временным характеристикам, функциям и физиологическому механизму, считается до сих пор нерешенным (Аткинсон, 1980; Забродин, Лебедев, 1977; Клацки, 1978; Smith, Jonides, 1997).

Завершая анализ параметров психических процессов, протекающих в микроинтервалах времени, необходимо отметить, что процесс переработки информации можно представить в виде сложной иерархической структуры функциональных блоков, каждый из которых имеет определенные количественные характеристики: объем информации, время хранения, сложность выполняемых преобразований и т. д. В настоящее время разработаны надежные психометрические процедуры, которые позволяют четко зафиксировать параметры описанных выше показателей в числовой форме. Это послужило дополнительным основанием для выбора дескрипторов когнитивного ресурса, в качестве которых мы предлагаем рассматривать объем иконической памяти и время реакции выбора.

3.3. Репрезентация информации и дифференцированность когнитивных структур

Вопрос о формах репрезентации информации достаточно сложный и дискуссионный. В работе И. Хофмана высказывается предположение о том, что любое сенсорное воздействие в процессе кодирования сопровождается описанием признаков воздействующей стимуляции (Хофман, 1986, с. 56). Далее уточняется, что только часть свойств стимула фиксируется и дифференцируется воспринимающим субъектом. Автор ссылается также на ряд исследований, в которых показано, что существуют формы репрезентации информации, не связанные с физическими свойствами передающих ее стимулов. При этом отражение объективной реальности всегда опосредствовано активными действиями субъекта восприятия.

Принцип структурно-функциональной аналогии дает основания рассматривать в качестве единицы анализа понятие «когнитивная структура». Под когнитивной структурой понимается относительно устойчивое множество связанных когнитивных элементов, обеспечивающее хранение, упорядочивание и трансформацию информации имеющейся и поступающей. Процесс развития сопровождается формированием структур с более специализированными элементами и их функциями.

Обоснование данного положения возможно с позиций современной когнитивной психологии. Интерес к «структурам знания», или формальным аспектам, свидетельствует о пересмотре исходных постулатов. Согласно Т. Икегами, «фундаментальное допущение когнитивной психологии состоит в том, что воспринимающий активирует личностно связанные структуры знания, в терминах которых информация принимается, кодируется и сохраняется» (цит. по: Ребеко, 1998, с. 28).

Появление в научном обиходе понятия «ментальная репрезентация» коренным образом изменило направление предмета научного поиска (Величковский, 1982; Клацки, 1978; Хофман, 1986; Paivio, 1986). Несмотря на то что дословный перевод этого понятия на русский язык воспринимается как «психическое отражение», оно не описывает содержание психического отражения. По тонкому замечанию Ж. Ф. Ле Ни, понимание репрезентации как отражения правомерно лишь в естественных науках, где в принципе можно провести аналогию между физическими свойствами и тем, что является следом отражения. При этом ментальные репрезентации понимаются как «сущности гипотетические, существование которых мы только постулируем» (цит. по: Ребеко, 1998, с. 28).

Обзор современных моделей ментальной репрезентации представлен в работе Т. А. Ребеко (там же). Так, например, Дж. Ингелкампф и М. Денис рассматривают ментальную репрезентацию как совокупность структурных элементов системы переработки информации, к которым прилагаются некоторые операции (Engelkampf, Denis, 1989). Согласно классификации Р. Мангольд-Алльвинна (Mangold-Allwinn, 1995), существует три класса одноформатных моделей репрезентации: признаковые (Ashby, Perrin, 1988; Buffart, Leewenberg, Restle, 1987; Nosofsky, 1988; Treisman, 1988), модели сети (Anderson, 1983; Marks, 1987) и коннекционистские (C oh e n, 1990).

В признаковых моделях ментальные репрезентации описываются структурой признаков, имеющих разную меру общности и качественно различающихся. Понятие «признак» используется для описания некоторых свойств, характеристик и аспектов объектов, релевантных для решения задачи. Как отмечает Ребеко, каждый признак, возможно, имеет собственную и изолированную репрезентацию и перерабатывается независимо от других. Ментальная репрезентация определяется набором признаков, который является неизменным и стабильным при обработке одного и того же стимула (Ребеко, 1998).

Конец ознакомительного фрагмента.

Сноски

1

Задача состоит в быстром подборе как можно большего числа слов, соответствующих заданному формальному признаку.

2

Суммарная энергия частотного диапазона ЭЭГ представляет собой абсолютную амплитуду ритма данного диапазона. Спектральные плотности мощности спектров отдельных диапазонов – величины, нормированные относительно мощности спектра всего диапазона частот.

3

Мощность множества – обобщение на произвольные множества понятия «число элементов». Понятие мощности введено основателем теории множеств Г. Кантором (1878).