![]() Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
А. Норман
НАРАЩИВАНИЕ, НАСТРОЙКА И ПЕРЕСТРОЙКА: ТРИ СПОСОБА НАУЧЕНИЯ1 Довольно удивительно, что в современных исследованиях семантической памяти повсюду пренебрегают изучением научения. Вместо вышедшего из употребления термина научение пользуются смутными ссылками на «приобретение информации в памяти». Легко попасть в ловушку суждения, что научение какому-то предмету ограничивается приобретением системой памяти соответствующего набора утверждений по данной тематике. Согласно этому простому взгляду на вещи, хорошо научиться чему-либо, — значит, быть в состоянии восстановить заученное из памяти в соответствующий момент. Мы считаем это мнение слишком упрощающим. Научение может быть чем-то большим, нежели простым приобретением утверждений. Мы думаем, что настало время вновь исследовать научение, чтобы ясно установить, что же происходит, когда люди приобретают информацию по некоторой теме и используют ее должным образом. Исследование научения отличается от исследования памяти не столько по содержанию, сколько по ключевым акцентам. Научение и память тесно взаимосвязаны, и невозможно понять одно, не понимая другого. Но различие в акцентах является решающим. Поскольку существует множество разновидностей научения, характеристика этого процесса во многом зависит от того, какой именно тип научения происходит в данном случае. Возможно, что некоторые формы научения, в особенности заучивание сравнительно простых сведений, могут быть правильно описаны как простое накопление новой информации в памяти. Но там, где мы имеем дело с научением сложным предметам, где опыт научения занимает нери- 1Rumelhart D.E., Norman D.A. Accretion, tuning, and restructuring: Three modes of learning // Semantic Factors in Cognition / J.W.Cotton, R.L.KIatzky (Eds.). Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates, Publ.,.978. P. 37-53. (Перевод Н.С.Паниной.) оды времени, измеряемые месяцами идаже годами, научение представляет собой нечто большее, чем успешное складирование возрастающего количества информации, Похоже, что сложное научение имеет собственную характеристику (an emergent quality). Такое научение, по-видимому, включает в себя не только накопление фактов изучаемой области, но и модификацию1 организационных структур памяти. Время от времена эта модификация сопровождается «щелчком постижения», т.е. довольно сильным переживанием инсайта или понимания темы, которое расставляет по своим местам большую часть ранее приобретенной (но плохо структурированной) информации. Таким образом, исследование научения сложным предметам оказывается связанным с исследованием понимания сложных тем. Данная статья не удовлетворит нашего желания больше узнать о процессе научения. Мы всего.тишь надеемся разжечь аппетит наших читателей (и свой собственный). В своем анализе научения и памяти мы пытаемся рассмотреть некоторые возможные представления о процессе научения, которые, быть может, ti ос л ужат руководством для будущих исследований. Мы только приступаем к исследованию научения и находимся на его старте, который оказался бескураживающее тяжелым. На самом деле, эта чрезвычайная трудность и подтолкнула нас к написанию данных заметок. В настоящее время мы понимаем, что простые характеристики процесса научения непригодны. В этой статье мы постараемся дать связное описание процесса научения в рамках, наших представлений о долговременной памяти, т.е. теории, которую мы называем теорией активных структурных сетей'1. Наша цель заключается в том, чтобы показать, как различные формы научения могут быть включены в состав единого представления о системах, приобретающих, интерпретирующих и использующих информацию. Настоящая статья всего лишь устанавливает платформу для наблюдения процесса научения и разработки его теорий. Мы надеемся, что эта платформа будет новой и предоставит полезные характеристики, которые можно будет использовать для руководства будущих, как наших, так и других, исследований.
|