Mobilis in mobili. Личность в эпоху перемен. Коллектив авторов

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ показателя необходимой информированности человека, изменяющейся на каждом этапе [Брунер 1977], было продолжено, но в ином аспекте, О. К. Тихомировым, который показал, что исчисляемая неопределенность и субъективная неопределенность в ситуации не совпадают [Тихомиров 1969].

      Одним из современных направлений развития представлений о когнитивном риске стало подчеркивание в нем именно интеллектуальной ориентировки на вероятностные характеристики ситуаций. Это выразилось в обосновании понятия «интеллектуального риска» – Risk Intelligence [Evans 2012]. «В сердце» интеллектуального риска лежит возможность оценить пределы своих знаний, а значит, проявлять осторожность, когда человек многого не знает, и быть уверенным, когда он знает много. В формулировании этого понятия и основном посыле его введения прослеживается стремление к расширению видов интеллекта (по аналогии с эмоциональным, личностным и т. п.).

      Не станем останавливаться на гораздо более разработанной проблематике личностного риска. Подчеркнем только следующее: как показывают исследования, в любом случае в психологическом плане риск выступает не самостоятельным – когнитивным или личностным – фактором, а входит при выборе в функционально образуемые связи интеллектуальных и личностных переменных.

      Контроль неопределенности в подходах к решению сложных динамических проблем

      Важным направлением переориентации в исследованиях решений и выборов становится развитие представлений о возможностях контроля неопределенности и риска. Бернстайн ввел следующее понятие управления риском: «сущность управления риском состоит в максимизации набора обстоятельств, которые мы можем контролировать, и минимизации набора обстоятельств, контролировать которые нам не удастся и в рамках которых связь причины и следствия от нас скрыта» [Бернстайн 2008: 215].

      В психологических исследованиях стратегий в условиях неопределенности особое внимание стало уделяться поиску закономерностей решения задач на динамический контроль. Одной из основных характеристик таких задач стала их плохая структурированность, т.е. заданная неопределенность. Их применение привело ко множеству открытий в различных областях (моторного контроля, имплицитного научения и т. д.). Автор обзорной статьи на эту тему выделил три подхода к пониманию механизмов решения комплексных динамических проблем [Osman 2010].

Теории «Пример–Случай–Научение» (Exemplar–Instance–Learning)

      Согласно этому подходу, «Случай» образуется единым комплексом процессов, опосредствующих целенаправленное решение в условиях неопределенности. Если решение проблемы оказалось продуктивным (привело к цели), то такой модуль поведения закрепляется в памяти. Сопоставление свойств новых ситуаций с такими модулями ведет к «подсказкам» со стороны среды, какое решение нужно принимать.

Теории проверки гипотез

      Принимая решение, человек руководствуется какой-то целью и соотносит с нею СКАЧАТЬ