Читать книгу «Когнитивный ресурс. Структура, динамика, развитие» онлайн полностью📖 — Анатолия Воронина — MyBook.

1.4. Ресурсно-информационный подход к изучению когнитивных способностей

В ряде областей психологической науки ресурсной подход реализуется в представлении об ограниченных психологических и психофизиологических возможностях человека, понимаемых в достаточно широком смысле (Зинченко, 2000; Kahneman, 1973; Navon et al., 1979; и др.). Некоторые авторы отрицают продуктивность ресурсного подхода, подвергая сомнению тезис об ограниченности познавательных возможностей человека. Согласно этой позиции, снятие ограничений достигается обучением и тренировкой (Величковский 1982; Найссер, 1998).

По мнению Т. П. Зинченко, «использование в психологии ресурсного подхода только как методологического инструмента, позволяющего оценить ограниченность возможностей человека как субъекта труда, познания и общения, существенно сужает сферу его применения» (Зинченко, 2000, с. 482). Ресурсный подход позволяет сопоставить оценку качества деятельности с характеристиками психологических и психофизиологических возможностей субъекта.

Обращение к активационно-энергетическим аспектам познавательной деятельности обусловлено тем, что они, с одной стороны, определяют уровень организации нервных процессов (Веккер, 1974), а с другой – тесно связаны с мотивационными и информационными процессами, доступными психологическому изучению. Вопрос о роли активационно-энергетических процессов в становлении когнитивных способностей до сих пор недостаточно изучен, поэтому мы можем делать только некоторые предположения.

Традиционно под активацией понималось «быстрое повышение активности центральной нервной системы и вызванная им интенсификация периферических процессов» (Блок, 1970, с. 99). Изменение уровня активации связывалось с ретикулярной формацией: активационные процессы сопровождаются энергетической мобилизацией. Экспериментально показано, что уровень активации тесно связан с функциональным состоянием и обусловливает распространение возбуждения колебаний в коре головного мозга. Увеличение уровня активации может способствовать установлению новых связей, генерализованному воспроизведению мнемических образов (схем), адекватных решаемой задаче. Однако дальнейший рост активации может сопровождаться увеличением числа случайных элементов и актуализацией не только полезных, но и интерферирующих автоматизмов (Чуприкова, 1997).

Традиционно для установления уровня активации использовались проявления влияния симпатической нервной системы (частота пульса, диаметр зрачка и кожно-гальваническая реакция). В многочисленных исследованиях был показан феномен так называемого «направленного расщепления» паттернов вегетативной активности (Канеман, 2006). Этот феномен характеризуется тем, что ряд индексов симпатического влияния (реакция зрачка, проводимость ладоней) растет, в то время как другие (например, частота сердечных сокращений) падают.

Также было установлено, что направленное расщепление имеет место, когда на испытуемого просто воздействует информация, однако при активной работе с информацией в задаче оно заменяется всеобщим паттерном активации. Лэйси (Lacey, 1967) было сделано предположение, что генерализованное симпатическое влияние имеет место в ситуации сопротивления стимуляции – либо из-за того, что она неприятна, либо потому, что она отвлекает. При этом направленное расщепление паттернов активности с замедлением сердечного ритма связывается с проявлением внимания.

Однако существуют факты, свидетельствующие в пользу альтернативной формулировки. Согласно Канеману, текущий сердечный ритм отражает текущую степень моторного напряжения или мобилизации к действию (Канеман, 2006). Направленное расщепление и замедление частоты сердечных сокращений (ЧСС) достоверно наблюдается в условиях ожидания события. Исследования, выполненные в рамках парадигмы ожидания, показали, что замедление ЧСС, как правило, сопровождается заметным уменьшением посторонних движений и устойчивой фиксацией немигающего глаза. В противовес гипотезе Лэйси о том, что замедление ЧСС играет причинную роль в регуляции паттернов внимания, Обрист с коллегами (Obrist et al., 1970) связывают снижение сердечного ритма с проявлением общего паттерна торможения.

Торможение движения в период ожидания имеет корреляты с некоторыми доступными измерению показателями электроэнцефалограммы (ЭЭГ). В исследованиях времени реакции (ВР), как правило, за предупреждающим стимулом следует очень устойчивое изменение ЭЭГ, известное как условное негативное отклонение, которое иногда называют «волной ожидания». Этот индикатор характеризуется длительным изменением базового потенциала, которое зависит от ожидания будущего значимого стимула. Возникновение условного негативного отклонения коррелирует с низким сердечным ритмом в течение периода ожидания, а также с быстрым ВР (Канеман, 2006, с. 50).

Сходную точку зрения в интерпретации сердечной реакции предложил Элиот (Elliott, 1969), связывая замедление ЧСС с торможением ответов, а ускорение сердечного ритма с предвосхищением и порождением ответа. Измеряя сердечный ритм и проводимость ладоней для трех условий теста Струпа (слова, цвета и словесно-цветовая интерференция) было обнаружено, что по мере того как увеличивалась сложность тестового условия, сердечный ритм падал, а проводимость ладоней росла (Elliott, Bankart, Light, 1970).

Обобщая результаты многочисленных исследований, Канеман опроверг идею о том, что активация может быть отождествлена с симпатическим влиянием. Вероятнее всего, активация как теоретический конструкт позволяет отличить состояние испытуемого в ситуации выполнения задачи от состояния в покое (Канеман, 2006).

Ряд исследователей указывают на существование оптимума активации, способствующего становлению оптимальной функциональной структуры. Так, еще в работе Йеркса и Додсона (Yerkes, Dodson, 1908) установлена связь между активацией и скоростью научения: эффективность выполнения задач разной трудности меняется в зависимости от уровня возбуждения. В соответствии с фундаментальным законом Йеркса – Додсона, соотносящим деятельность и активацию, качество выполнения любой задачи есть инвертированная U-образная функция от активации. Область, в которой наблюдается рост продуктивности вместе с увеличением активации, зависит от сложности задачи.

Интересные наблюдения, объясняемые данным законом, были получены в исследованиях влияния громкого фонового шума на человеческую деятельность. Длительный шум увеличивает уровень активации, а влияние роста активации на качество деятельности в свою очередь зависит от сложности задачи. В основном предъявление громкого фонового шума улучшает деятельность в простых задачах и ухудшает в более сложных (Канеман, 2006).

Согласно Канеману, если применить закон Йеркса – Додсона к ресурсной модели внимания, разрушающие эффекты низкой и высокой активации обусловлены разными механизмами (там же). С точки зрения автора, ошибки, возникающие у слабо активированного испытуемого, можно объяснить недостатком усилия, вложенного в задачу, или же недостаточной мотивацией для ее решения. Утомление, несомненно, повышает сложность продолжительной деятельности, но высокомотивированный испытуемый компенсирует эту сложность увеличением вложенного усилия. Иными словами, если изначально вялому испытуемому дать задачу, он «проснется» и будет ее решать. В терминах модели усилия, поскольку требования со стороны деятельности вызывают рост активации и ресурсов, более корректно говорить, что человек будет решать и «проснется». Мотивационная интерпретация объясняет оригинальное открытие Йеркса – Додсона тем, что скорость дифференцированного научения обусловлена интенсивностью воздействия, которое движет научением (там же, с. 55).

Разрушающее влияние сверхактивации объясняется в терминах распределения ресурсов. При высокой активации снижение продуктивности решения определенных задач обусловлено систематическим изменением политики распределения ресурсов. Доказательством этого предположения служат результаты исследований, обзор которых представлен в работе Канемана.

Так, например, Дж. Истербрук предположил, что увеличение активации ведет к сужению диапазона сигналов, которые испытуемый использует при управлении действием. При низкой активации избирательность также низка и нерелевантные сигналы принимаются некритично. При росте активации увеличивается избирательность и продуктивность, так как нерелевантные сигналы с наибольшей вероятностью будут отвергнуты. Однако при дальнейшем увеличении активации сужение диапазона релевантных сигналов приводит к игнорированию некоторых из них и, как следствие, к снижению продуктивности. Допуская, что диапазон релевантных сигналов для простых задач более узок, автор приводит аргументы, что оптимальный уровень активации в простых задачах должен быть относительной высоким. В то же время слабо активированные испытуемые хуже работают в сложных задачах и относительно лучше в простых. В рамках этой теории оба вывода являются валидными (там же).

Высокая активация приводит к концентрации внимания на главных аспектах ситуации за счет игнорирования второстепенных. Такое изменение политики распределения нарушит любую деятельность, требующую распределения внимания на широкий диапазон сигналов. Несмотря на то, что при высокой активации наблюдается тенденция концентрироваться на ограниченном количестве релевантных сигналов, в ситуации тонкого различения эффективность селективного внимания явно снижается.

Нарушения эффективной селекции, обусловленные активацией, описаны также в экспериментах Бродбента (Broadbent, 1971), в которых было показано, что способность отбирать релевантные стимулы ослабляется активацией. Многочисленные факты подтверждают, что высокая активация ограничивает диапазон сигналов, между которыми может быть распределено внимание, а также нарушает управление селективным вниманием. В терминах ресурсной модели, при высокой активации распределение ресурсов становится более неравномерным и менее точным. Как следствие, снижается продуктивность в задачах, требующих распределения внимания на широком диапазоне стимулов, а также в задачах управления селекцией за счет тонкого различения признаков (Канеман, 2006).

Канеман описывает следующие эффекты, связанные с состоянием высокой активации: сужение внимания, повышенная гибкость внимания, трудности в управлении вниманием при тонком различении, систематические изменения стратегии распределения в различных задачах. В состоянии чрезмерно низкой активации возможны такие эффекты как принятие нерелевантных параметров задачи, а также ошибочная оценка собственной продуктивности, приводящая к неадекватной корректировке усилий, вложенных в задачу (там же).

В этом же направлении представлены работы (Prabhalaran et al., 1997; Varner et al., 1998) по выявлению соотношения между активацией и результативностью деятельности: степень активации индивида связана со скоростью, интенсивностью, координацией и качеством ответов.

Специфическая роль активации была раскрыта в исследованиях процессов адаптации. Изучая явление адаптации в сложных системах, Эшби показал, что «обилие связей между частями мозга несет с собой как преимущества, так и недостатки» (Эшби, 1962, с. 320). К преимуществам автор относит увеличение числа возможных форм поведения, к недостаткам – вероятность удлинения времени, необходимого для адаптации, и снижение эффекта накопления адаптивных форм поведения по мере роста связей. Таким образом, адаптивность системы и способность к обучению предполагают не только взаимосвязи, но и независимость элементов системы.