Имплицитное научение в процессе взаимодействия с динамическими системами

Что такое имплицитное научение?
Приобретение знания, влияющего на поведение, но не представленного в сознании.
(согл. Cleeremans, 1996)

Когда мы говорим об ИН?
a>b
где a – чувствительность на уровне поведения к закономерностям задачи, b – эксплицитное знание об этих закономерностях.

Критерии ИН
Намерение;
Наличие метакогниций;
Доступность.
(Cleeremans & Dienes, 2008)

Как это связано с процессами контроля систем?
В психологии решения задач используются компьютерные игры-симуляции сложных систем.
Несмотря на простоту, они сохраняют определяющие свойства.
В ряде работ на этом материале показано, что ИН возникает в ходе взаимодействия со сложной системой.

Комплексные системы в когнитивной психологии
Определяющие свойства комплексной задачи:
Динамика;
Зависимость от времени;
Собственно комплексность.
(Quesada et al., 2005)

Sugar Factory (Berry & Broadbent, 1984)
Pt = 2W - Pt-1 + e,
где Pt – продукция сахара в момент времени t,
Pt-1 – продукция в предыдущий момент,
W – число задействованных рабочих,
e - случайный фактор

Sugar Factory: методика
Инструкция
Обучение
Тестовая фаза
Вопросы
Решатель учится управлять фабрикой; успешность определяется отклонением от цели в тестовой фазе.
В конце эксперимента он отвечает на вопросы:
Предсказание будущих состояний системы;
Определение правильного ввода.

Sugar Factory: методика
Испытуемые делятся на группы с различной длительностью обучающей фазы.
Также может меняться информативность инструкции.

Sugar Factory: результаты
Успешность не связана с числом верных ответов в тесте: она возрастает независимо.
Связь между ними появляется только после длительной практики.
Подсказки улучшают результаты теста, но не успешность.
a растет, b остается неизменным;
т.о., a>b

The Whale Game (Porter, 1986)
Две задачи:
Кит должен поедать планктон – нужно знать, по каким правилам он движется;
За китом охотятся каяки – нужно знать, как их избегать.
Решатель хорошо понимает, как ловить планктон, но не может объяснить правила избегания каяков.

The Whale Game: методика
В ходе игры испытуемые выполняют побочное задание:
Рассуждение вслух;
Счет;
Повторение слов.
Успешность оценивается по количеству съеденного планктона и частоте столкновений с каяками;
Знание двух правил – по вербальному отчету в конце пробы.

The Whale Game: результаты
Побочное задание действует на две закономерности по-разному:
Эффективность поедания планктона ухудшается по сравнению с контрольной группой;
Успешность избегания каяков в основном остается неизменной.

Проблема экологической валидности
Описанные задачи в целом не похожи на реальные комплексные системы. Это вырожденные случаи.
Можно ли переносить результаты на большие системы?

Firechief (Omodei & Wearing, 1995)
Большая экологическая валидность по сравнению с предыдущими задачами:
Число переменных;
Временное давление;
Несколько процессов, протекающих параллельно.

Firechief: методика
Успешность в игре зависит от числа и вида сгоревших участков.
Выбраны две закономерности:
Скорость горения разных участков;
Ценность разных участков.

Firechief: методика
Как доказать для такой сложной системы, что a>b?
Мы сравниваем меру чувствительности с эксплицитной оценкой:
Тест реакции выбора;
Прямая количественная оценка.

Firechief: методика
Тест (выбор одного из трех вариантов ответа):
Требуется отвечать как можно быстрее, не раздумывая.
Снижение влияния сознательной репрезентации за счет спонтанности реакций.

Firechief: методика
Прямая оценка:
Время не ограничено;
Принимаются гипотезы, в которых решатель не уверен.

Firechief: методика

Firechief: методика
Теоретически критерий ИН здесь – доступность.
Эмпирический критерий - рост a при неизменном b.
Имеет смысл только тогда, когда a выше случайного угадывания.

Firechief: методика
Инструкция
Проба 1
Проба 2
Проба 6
Проба 5
Проба 4
Проба 3
Тренировочная проба
Измерение знания
Измерение знания

Firechief: результаты
Для одной из двух закономерностей получен желаемый эффект:
Успешность выполнения теста растет;
Точность прямых оценок не меняется.
Часть приобретаемого решателем знания носит имплицитный хараткер.

Обсуждение: экологическая валидность
В отличие от других парадигм изучения ИН, задача обучения поставлена явно.
В реальности обучение часто протекает в таких условиях.
Динамические системы как таковые считаются более экологически валидными, чем классические задачи.

Обсуждение: проблемы измерения
В классических парадигмах (AGL, SL) b=0. Достаточно доказать, что a>0.
Здесь, напротив, b>0 всегда.
Для крупных систем измерение знания вообще затруднено.

Зачем использовать такие задачи?
Если мы предположим, что ИН протекает по-разному в отсутствие задачи обучения и при наличии ее.
Если нас интересуют задачи со множеством переменных.