Наиболее важные сведения для психологии поставляют такие области медицины, как: психиатрия, неврология, психотерапия. Последний слайд презентации: Математические методы в психологии: Математическое моделирование в психологии. Математическое моделирование – это процедура описания различных процессов посредством математического аппарата. 1.3. Использование методов математического моделирования в психологии. В настоящее время все более широкое применение в психологических исследованиях получает построение математических моделей.
Многомерные методы и модели
Одним из достижений является теория выборки стимулов, разработанная Уильямс К. Эстес , другой - линейные операторные модели Роберта Р. Буша, и Фредерик Мостеллер. Теория обработки и обнаружения сигналов широко используется в области восприятия, психофизики и бессенсорной области познания. Фон Нейман книга Теория игр и экономического поведения установить важность теории игр и принятия решений.
Дункан Люс и Говард Райффа способствовал выбору и принятию решений. Область языка и мышления оказалась в центре внимания с развитием информатики и лингвистики, особенно теории информации и теории вычислений. Хомский предложила модель лингвистики и теории вычислительной иерархии. Аллен Ньюэлл и Герберт Саймон предложила модель решения проблем человеком.
Развитие искусственного интеллекта и интерфейса человек-компьютер - активные области как в компьютерных науках, так и в психологии. До 1950-х годов психометристы подчеркивали структуру ошибки измерения и разработку мощных статистических методов для измерения психологических величин, но психометрическая работа мало касалась структуры измеряемых психологических величин или когнитивных факторов, лежащих в основе данных ответа. Скотт и Суппес изучали взаимосвязь между структурой данных и структурой числовых систем, которые представляют данные. Чтобы лучше определить область математической психологии, математические модели 1950-х годов были объединены в последовательность томов под редакцией Люси, Буша и Галантера: Два чтения [15] и три справочника.
Летом 1963 г. Инициатива во главе с Р. Аткинсон , Р. Буш , В.
Эстес , Р. Суппес привело к появлению первого номера Журнал математической психологии в январе 1964 г.
Так, широко известна гипотеза «компактности образа» Э. Бравермана и концепция М. Бонгарда, согласно которой человек и машина ни одну задачу не решает как совершенно новую, а использует свои способности «узнавать» сходные признаки с уже известными и строить аналогии, опираясь на способности к абстрагированию.
Теорией перцептронов занимались Е. Соколов, В. Сочивко и другие наши ученые. Техническая реализация всех этих идей касается главным образом двух модальностей: зрительной и слуховой. При этом акцент делается на восприятии речи письменной и звуковой как наиболее «человеческом» информационном канале связи.
В ряду таких разработок наибольшую известность получили «читающие» машины Дж. Калбертсона, Дж. Дейча, Ф. Джорджа, О. Селфриджа, А.
Раппопорта, «слушающие» машины К. Девиса, Р. Биддальфа и С. Балашека, Д. Фрая и П.
Денеса, Г. Даули и С. Балашека, обзор которых приведен в работах. В нашей стране также конструировались подобные автоматы. Например, «динамический анализатор» Л.
Мясникова, «слушающий автомат» Н. Кирилловаи Л. Фаткина и другие реализации. Завершить наш мини-обзор моделирования восприятия через обращения к нервному субстрату психики хотелось бы указанием на работы Л. Веккера как на связующее звено между моделированием физиологических и психологических механизмов.
Он настойчиво проводит мысль о необходимости при математическом и техническом моделировании психики учитывать ее специфику: «Конструируемые устройства функционируют по независимым схемам и моделируют не построение чувственного образа в его специфических структурных и функциональных характеристиках, а конечный результат акта опознания — выдачу соответствующего сигнала. Это различие все-таки осознается, и соответствующие устройства относятся большинством авторов не к модели восприятия, а именно к моделям опознания. Но, с другой стороны, необходимо было, очевидно, пройти данный этап моделирования, идущий изнутри техники и ее собственными средствами, чтобы можно было отчетливо выявить те существенные различия, которые имеют место в реализации соответствующих функций современными перцептивными машинами и сенсорными системами человека, и вскрыть те ограничения, которые заключает в себе чисто инженерный путь моделирования. Так, сопоставление показывает, что если по пропускной способности и количеству операций в единицу времени автоматы значительно превосходят функции сенсорных систем человека, то по таким важнейшим показателям, как надежность, помехоустойчивость, гибкость, универсальность, работа современных перцептивных автоматов несоизмеримо отстает от психофизиологических сенсорных функций человека». Веккер полагает, что преодолеть лакуну между знаниями физиологическими и психологическими, а также разрыв между методами математико-техническими и психологическими в моделировании психических явлений должен подход к изучению психики, опирающийся на общие для всех этих областей знания, принципы и категории.
Таким подходом, по мнению Л. Веккера, является кибернетический синтез. Кибернетический синтез в качестве одной из основных категорий использует категорию «информационные процессы», выполняющую роль «посредствующего звена между общефилософским понятием отражения и конкретными понятиями нервных и нервно-психических явлений». Эту категорию он характеризует как «систему научных понятий, адекватно отражающую процесс приема информации, ее кодирования, хранения, декодирования, переработки по определенным алгоритмам, перекодирования осведомительной информации в командную и использования последней для регулирования функций исполнительных органов системы управления». Однако Л.
Веккер с сожалением отмечает, что единый научный язык кибернетического синтеза пока «находится в стадии становления, а адекватный перевод психологических понятий на этот язык не только еще не осуществлен, но на пути его реализации стоят принципиальные трудности». На эти трудности мы указывали выше, считая их действительно принципиальными и навряд ли преодолимыми по крайней мере, в обозримом будущем. В тесной связи с моделированием восприятия развивалось и моделирование памяти, поскольку познавательные процессы включают в себя как сенсорно-перцептивные, так и мнемические компоненты. Но тем не менее в разных работах делались разные акценты. Одно время в столь мощном направлении в науке, как когнитивная психология, главной задачей считалось выяснение механизмов хранения и извлечения информации из памяти.
Если вообще говорить об упоминавшихся информационных процессах, то они немыслимы без механизмов запоминания, хранения и воспроизведения информации. Однако «ни одному исследователю не удалось обнаружить в мозгу живых существ четко определенных запоминающих механизмов. В связи с отсутствием объекта для модели само понятие «моделирование памяти» становится несколько неопределенным. Поэтому разработка действующих моделей памяти серьезно отклоняется от принятых в психологии представлений о памяти. Это касается как форм прижизненной памяти, так и ее основных операций.
В психологии считается, что наша память в зависимости от срока хранения представлена несколькими формами: мгновенная; кратковременная; промежуточная; долговременная двух типов к которой имеется произвольный доступ и к которой такого доступа нет ; оперативная, функции которой предположительно выполняет кратковременная память. Инженерно-техническое моделирование ограничивается только двумя формами — долговременной ДП с произвольным доступом и кратковременной КП , не отличаемой от оперативной. При этом объем и содержание долговременной памяти в этих устройствах исходно заданы и неизменны, и лишь оперативная память может пополняться, уточняться, переструктурироваться. Соотношение объемов этих форм памяти в ЭВМ примерно 100:1 в пользу долговременной. Что касается мнемических операций, то классические для психологии процессы активного запоминания, хранения, забывания и воспроизведения в виде узнавания, вспоминания, припоминания и воспоминания значительно видоизменены.
Так, запоминание представляется как сумма ввода информации психологический аналог — восприятие и ее закрепление, хранение — как пассивный процесс без преобразования и переработки поступившей информации, забывание, как правило, отсутствует, а воспроизведение представлено в основном операцией узнавания. Все это является прямым следствием принципиальных различий между человеком и машиной, главным из которых в этом контексте выступает наличие у человека и отсутствие у машины внутреннего субъективного мира. А следовательно, в отношении даже самой «умной» машины трудно говорить о произвольности, активности, осознанности ее операций. Технически мнемические операции в ЭВМ реализуются по сходному с перцептронами принципу, а именно с помощью двоичного кода. Соединение «элементов памяти» шифруется как 1, а их разъединение как 0.
Каждый элемент может быть в одном из двух состояний: возбужден — не возбужден; заряжен — не заряжен; замкнут — не замкнут и т. Переход элемента в иное состояние «очищает» память. Любая новая информация шифруется новой комбинацией элементов. Наиболее сложным в техническом исполнении считается процесс воспроизведения, точнее узнавания. Его первые воплощения базировались на простом переборе «следов памяти» и их сличении с признаками опознаваемых объектов.
Впоследствии были использованы и другие технические идеи и принципы. Но все они так или иначе опираются на биохимические или физиологические теории памяти. Биохимические внутриклеточные концепции апеллируют к молекулам рибонуклеиновой кислоты РНК , способным принимать невообразимо большое число состояний до 1020 и резонировать на повторные воздействия. Эти состояния РНК и являются кодами сигналов. Их закрепление происходит при сильных, длительных или повторных воздействиях.
Физиологические теории основное внимание обращают на взаимодействие нейронов, на работу нейронных ансамблей, основным: соединяющим элементом которых является синапс. Шифруется информация путем структурно-функциональных изменений в синапсах. Наиболее известная реализация этой идеи — «гипотеза консолидация следов». Пожалуй, сюда же надо отнести и так называемую «анатомическую теорию», согласно которой в двух возбужденных нейронах появляется способность к развитию направленных друг к другу коллатеральных ветвей, между которыми в течение часа образуется синапс. Одна из первых концептуальных моделей памяти такого рода была предложена Д.
Векслером в 1939 году. Он считал, что формирование мнемического следа связано со структурными изменениями клеточных ядер вставочных нейронов. Первое же инженерное решение модели памяти с опорой на физиологию было предпринято Н. Рочестером в начале 1950-х годов. Он на ЭВМ продемонстрировал диффузную реверберацию возбуждения нейронных цепочек, лежащую в основе процессов восприятия и запоминания.
Позже действующие модели были предложены Дж. Калбертсоном, Д. Стьюартом и другими. Модель, основанная на принципах условно-рефлекторной деятельности «обучаемая матрица» , была разработана К. Из этого ряда несколько выделяются ассоциативные модели Л.
Крайзера и Н. Амосова, реализующие психологические теории памяти. Попытку выйти за ограничение объема памяти через смысловую переработку информации предпринял Дж. Несмотря на всю важность работ по моделированию восприятия и памяти, наибольший интерес представляет, конечно, моделирование мышления — высшего познавательного процесса, специфически человеческой способности. Здесь трудности моделирования связаны, во-первых, так же, как и для памяти, с неопределенностью мозговой локализации мыслительных процессов и, во-вторых, с «недостаточной изученностью процесса мышления» психологами.
В результате нет ясного представления об объекте моделирования ни с точки зрения физиологии, ни с точки зрения психологии. Наибольшее признание в компьютерно-техническом моделировании мышления получила его трактовка как «целенаправленная переработка информации», причем эта переработка представляется в форме решения задачи, что, видимо, справедливо, если считать этап решения задачи центральным звеном в процессе мышления. Но совершенно очевидно, что переработка информации, пусть даже целенаправленная, не то же самое, что мыслительная деятельность человека, неизбежно включающая в себя и эмоциональные, и волевые, и мотивационные компоненты. К тому же психологический и информационно-кибернетический аспекты мышления по-разному трактуют процесс переработки информации. Согласно математической теории связи К.
Шеннона, входящей в основание кибернетики, во-первых, содержание сообщения «совершенно несущественно проблеме передачи информации», и, во-вторых, «количество информации не может возрастать в процессе ее передачи, после того как она покинула источник». В плане психологическом, несомненно, содержание информации играет самую существенную роль в ее «субъективной транспортировке», а сама информация не только «получается» субъектом от какого-то источника, но и «возникает» у него в процессе мышления, добывается, вычерпывается им из объекта и тем самым все время увеличивается. По-видимому, этим можно объяснить, что моделируется в основном логическое дискурсивное и конвергентное репродуктивное , но не интуитивное и не дивергентное творческое мышление. Даже так называемое «эвристическое программирование», опирающееся на теорию игр и учитывающее вероятностные факторы, все-таки не может претендовать на имитацию ни интуитивного, ни дивергентного мышления. Брушлинский, подытоживая наиболее бурный этап кибернетического моделирования мышления в 50-60-е годы XX в.
Историю построения действующих моделей мышления, видимо, надо начинать с первых конструкторских решений вычислительных операций, т. Действительно, любое решение математической задачи требует от человека интеллектуальных усилий. Первые механические арифмометры, способные выполнять арифметические действия, были разработаны в середине XIX в. В 1878 г. В 1904 г.
Крылов разработал проект машины, способной решать дифференциальные уравнения. Первая половина XX в. Таким образом, моделирование мышления и совершенствование вычислительной техники невозможны друг без друга, это настоящий симбиоз. Первую успешную попытку смоделировать на цифровой вычислительной машине ЦВМ интеллектуальный процесс совершили в 1950-х годах американские ученые А. Ньюэлл, Г.
Саймон и Дж. Они писали, что хотели понять, как математик приходит к доказательству теоремы, даже если он вначале не знает, как ему это сделать и сможет ли вообще ее доказать. Их программа «Логик-теоретик» состоит в последовательном переходе от одного этапа к другому при непрерывном изменении состава проблем. Ведущую роль в программе играют алгоритмы сравнения и подобия. Процесс продолжается до тех пор, пока в результате решения подпроблем не будет решена основная проблема или пока не будет нарушено одно из ограничений программы.
Позже этими же исследователями была разработана программа «Общий решатель задач» ОРЗ. От предыдущей модели эта программа отличалась тем, что пересмотр всех подпроблем осуществлялся не последовательно от одной к другой, а по оптимальному пути. Направление пересмотра подпроблем может меняться в зависимости от успешности или безуспешности решения текущей подпроблемы.
Например, факторный анализ может показать, какие конкретные аспекты личности влияют на успешность выполнения задания или на выбор определенной версии теста в эксперименте. Кроме того, математика используется для моделирования психологических процессов.
Математические модели позволяют исследователям создавать абстрактные модели поведения и предсказывать результаты исследования. Например, с помощью математического моделирования можно предсказать, как изменится восприятие определенного стимула в зависимости от времени его предъявления или интенсивности. Важность математики в психологии Одним из основных применений математики в психологии является статистический анализ данных. На основе статистических методов исследователи могут выявлять закономерности, оценивать степень связи между переменными и определять статистическую значимость полученных результатов. Без математического подхода статистический анализ данных становится невозможным.
Большую роль математика играет при создании и тестировании психологических моделей. Математические модели позволяют формализовать психологические процессы и представить их в виде уравнений. Используя математические модели, исследователи могут симулировать различные ситуации и предсказывать поведение субъектов в различных условиях. Еще одним применением математики в психологии является психометрика. Психометрические методы позволяют измерять и оценивать различные психологические характеристики, такие как интеллект, личностные особенности, эмоциональное состояние и др.
С использованием математических моделей психологи могут разработать тесты и шкалы, которые позволяют количественно оценивать эти характеристики. Таким образом, математика является неотъемлемой частью психологических исследований. Она дает возможность более глубокого анализа данных, создания точных моделей и достижения научно-значимых результатов. Понимание математических концепций и методов позволяет психологам преодолеть ограничения и повысить достоверность своих исследований. Применение статистики в анализе данных Одним из основных задач статистики является описательный анализ данных.
Гербарт издал книгу «Психология как наука, заново основанная на опыте, метафизике и математике». Гербарт в связи отсутствия, каких либо данных, как он сам писал, придумывал гипотетические модели борьбы всплывающих и исчезающих в сознании представлений. Облекая эти модели в аналитическую форму. Гербарта в Лейпцигском университете нашелся последователь и ученик — Мориц-Вильгельм Дробиш.
Он реализовал идею учителя. В 1842г. Дробиш издал в Лейпциге на немецком языке монографию: «Эмпирическая психология согласно естественнонаучному методу». А через восемь лет, в 1850 г.
Дробиша—«Первоосновы математической психологии».
Математические основы в психологии
| Почему важно быть профессиональным математиком для психолога новое каждый день | Математическое моделирование, основанное на системе нелинейных уравнений. К данному виду математического моделирования относится модель Э. Даунса, предназначенная для исследований явлений в политической психологии. |
| 1.3. Использование методов математического моделирования в психологии | Однако, профессиональные психологи все чаще понимают, что математические навыки и аналитическое мышление играют важную роль в их области работы. Психология базируется на сборе и анализе данных, а это является основой математического метода. |
| Связь психологии с другими науками — МегаЛекции | Последний слайд презентации: Математические методы в психологии: Математическое моделирование в психологии. Математическое моделирование – это процедура описания различных процессов посредством математического аппарата. |
1. Математические методы в гуманитарных науках
Математические методы исследования играют важную роль в психологии, позволяя ученым анализировать данные и проверять гипотезы. Они предоставляют возможность объективно измерять и оценивать психологические явления, выявлять закономерности и взаимосвязи. Итак, краткий исторический очерк показывает, что развитие психологии неразрывно связано с созданием и применением математических методов, которые описаны нами выше. Все они в совокупности, однако, не охватывали всего содержания психологии. Лишь через восемь лет, в 1850 г. в Лейпциге вышла в свет вторая основополагающая книга М.-В. Дробиша—«Первоосновы математической психологии». Таким образом, у этой психологической дисциплины тоже есть точная дата появления в науке. В статье рассматриваются два подхода к моделированию в психологии: 1) моделирование психических объектов путем разработки моделей процессов, свойств и состояний; 2) психологическое моделирование как поэтапная организация исследования с. Психологическое моделирование – это метод, который позволяет исследователям создавать упрощенные модели психологических процессов и явлений. Оно позволяет лучше понять и объяснить сложные психологические явления, а также предсказывать их результаты.
О математическом моделировании в психологических исследованиях
По своей природе математическая психология относится к комплексным образованиям, через которые в психологию проникают количественные методы, модели, оригинальные идеи. Математические модели играют важную роль в психологической диагностике и прогнозировании, позволяя предсказывать и объяснять различные психологические явления и закономерности. Центральные темы когнитивной психологии (например, ограниченная или неограниченная способность обработки, последовательная или параллельная обработка) и их значение являются центральными в строгом анализе в математической психологии. В большинстве случаев для создания эмоциональных роботов используются математические модели эмоций. Чаще всего такие модели основаны на исследованиях эмоций человека, которые корнями уходят к концу XVIII – началу XIX веков [25].
Моделирование — психология
| Математическое моделирование в финансовом секторе: принципы, применение и преимущества | Книга Сидоренко Е.В. «Методы математической обработки в психологии» представляет собой важный ресурс, посвященный применению математических методов в психологических исследованиях. |
| Важность математики в психологии: объективность, анализ и прогнозирование - | В результате у школьников не формируется математическая культура и мышление. Что касается компьютерных технологий – область, которая сама является детищем математики, сыграла в некотором смысле отрицательную роль в развитии математического образования. |
Зачем в психологии важна профильная математика
Дробиш издал в Лейпциге на немецком языке монографию: «Эмпирическая психология согласно естественнонаучному методу». А через восемь лет, в 1850 г. Дробиша—«Первоосновы математической психологии». Которые и положили начало использованию математики в психологии. Тогдашней математики и ее основных методов —дифференциальное и интегральное исчисления, уравнения сравнительно несложных зависимостей вполне хватало для изучения, и описания простейших психофизических законов, функции и реакций человека.
Но они не годились для изучения сложных функций, явления и сущностей психики. Поэтому англоязычные ученые стали создавать математические средства для изучения многомерных объектов, в том числе и высших психических функции как способности личности или интеллект. Первыми на практике применили математические модели в психологии Эрнст Генрих Вебер 1795-1878 и Густав Фехнер 1801-1887. Они первыми успешно применяли функциональное уравнение в физике и психологии, их работы положили начало психофизике и экспериментальной психологии.
Первый — применение математических методов для анализа и обработки результатов экспериментального исследования, а также выведения простых законов конец XIX — начало XX века. Это время разработки закона научения, психофизического закона, метода факторного анализа. Второй — 40 — 50-е годы — создание моделей психических процессов и поведения человека с использованием ранее разработанного математического аппарата. Третий — 60-е годы — по настоящее время — выделение математической психологии в отдельную дисциплину, основная цель которой — разработка математического аппарата для моделирования психических процессов и анализа данных психологического эксперимента.
Четвёртый этап ещё не наступил. Этот период должен характеризоваться становлением психологии теоретической и отмиранием — математической. Часто математическую психологию отождествляют с математическими методами, что является ошибочным. Математическая психология и математические методы соотносятся друг с другом так же, как теоретическая и экспериментальная психология.
Термин «математическая психология» стал применяться с появлением в 1963 г. Основные тенденции развития математической психологии. В 60 — 70-е гг. Для их разработки использовался математический аппарат вероятностных процессов, теории игр, теории полезности и другие.
Было завершено создание математической теории обучения. Наиболее известны модели Р. Буша, Ф.
В этот же период были опубликованы две работы, которые помогли явно обозначить зарождение новой дисциплины в мире, где всё ещё доминировали бихевиористы. Это была статьи в Psychological Review. Первая, была написана Bush и Mosteller и заложила основы операторного подхода в теориях обучения , [2] и работа Estes, которая заложила основы работ со стимульным материалом в теоретической психологии [3]. Эти две работы содержали первое детальное формальное описание результатов экспериментов с обучением. К концу 1950-х число математических психологов выросло уже до нескольких десятков, не считая тех, кто занимался исключительно психометрией. Летом 1963 года появилась потребность в создании централизованного журнального издания, которое бы позволило объединить в себе наиболее свежие и актуальные публикации в области теоретической математической психологии. В январе 1964 года ими был основан журнал Journal of Mathematical Psychology. Примерами последних являются так называемые когнитивные архитектуры например, продукционная модель представления знаний , ACT-R , а также коннекционизм или нейронные сети. Значимыми результатами также являются математизированные психофизические законы, выявляющими связи между величиной стимула и интенсивностью ощущения: закон Вебера-Фехнера , закон Стивенса , закон сравнительных суждений Тёрстоуна , теория обнаружения сигнала , matching law , Rescorla-Wagner model. В то время как первые три закона имеют детерминированный характер, последующие установленные отношения являются более стохастическими.
Применение математических моделей в психологии позволяет нам не только лучше понять и объяснить поведение человека, но и предсказывать его дальнейшее развитие. Например, можно построить модель, которая предсказывает вероятность возникновения депрессивного состояния у человека, основываясь на его личностных характеристиках и событиях в его жизни. Это позволяет проводить эффективные мероприятия по профилактике и лечению такого состояния. Кроме того, использование математических моделей позволяет проводить численные эксперименты, которые обычно невозможны в реальных условиях. Мы можем изменять различные параметры в модели и наблюдать, как это влияет на итоговый результат. Это помогает нам сформулировать и проверить гипотезы о влиянии определенных факторов на поведение человека. Но для того чтобы правильно использовать математические модели в психологии, необходимы навыки работы с математикой и статистикой. Профессиональный математик-психолог может адаптировать и создавать модели, которые лучше соответствуют специфике психологических процессов и данных. Также он может проводить более сложные статистические анализы и интерпретировать полученные результаты. Таким образом, профессиональные математические навыки имеют большое значение для психолога, позволяя ему более точно анализировать и предсказывать человеческое поведение, проводить численные эксперименты и проверять гипотезы. Они помогают развивать психологию как науку и совершенствовать методы психологической практики. Вычислительное мышление и психология Для психолога, вычислительное мышление имеет несколько важных аспектов: Статистический анализ. Психологи часто работают с большими объемами данных и проводят статистические исследования. Они должны использовать математические методы, чтобы интерпретировать и анализировать эти данные правильно. Вычислительное мышление помогает им в этом процессе, позволяя работать с числами и использовать статистические методы для получения достоверных результатов. Психологи часто создают модели, чтобы понять основные принципы, лежащие в основе поведения людей. Математическое моделирование позволяет психологам разрабатывать формальные модели, которые могут помочь им понять и объяснить сложные психологические процессы. Вычислительное мышление позволяет психологам создавать, тестировать и манипулировать этими моделями, чтобы получить новые исследовательские результаты. Анализ данных. Другой важной задачей для психологов является обработка данных. Математические и статистические методы помогают им анализировать информацию, полученную из экспериментов и наблюдений, и делать выводы на основе этих данных. Вычислительное мышление позволяет психологам использовать различные программы и инструменты для обработки данных и визуализации результатов. Таким образом, вычислительное мышление является неотъемлемой частью работы психолога. Оно позволяет им эффективно анализировать данные, создавать и тестировать модели, а также делать выводы на основе этих данных.
Зачем в психологии важна профильная математика
| Математические методы исследования в психологии: сущность и применение | Третий – (60-е годы – по настоящее время) – выделение математической психологии в отдельную дисциплину, основная цель которой – разработка математического аппарата для моделирования психических процессов и анализа данных психологического эксперимента. |
| Место математических методов в психологии | Центральные темы когнитивной психологии (например, ограниченная или неограниченная способность обработки, последовательная или параллельная обработка) и их значение являются центральными в строгом анализе в математической психологии. |
| 1.3. Использование методов математического моделирования в психологии | Роль математики в психологии: почему она важна для психологической науки Математика играет важную роль в психологии, помогая исследователям анализировать. |
Моделирование в психологии субъективной семантики и психосемантике
Вероятностные модели представляют самый широкий класс моделей в психологии. Согласно этим моделям испытуемые выдвигают гипотезу из одного подмножества и в случае верного решения в следующем испытании гипотеза выдвигается из этого же подмножества, а в случае неудачи —с вероятностью pпроисходит выбор одного из двух подмножеств. Эти методы также анализируют процесс в динамике, однако в случае, если важно состояние системы до эксперимента или взаимодействия и после, динамика самого процесса изменения в этом случае не изучается. Поэтому актуальной задачей в данном направлении является создание формальных математических моделей поведения человека в зависимости от его субъективного опыта, личностных характеристик и мотивации.
Важным приложением аппарата теории игр является использование его в экспериментальной психологии в качестве экспериментальной методикиизучения поведения в ситуации с непротивоположными интересами [2]. В них математическая идеализация содержит чувствительность к начальным условиям и непредсказуемость исхода для системы. Поведение можно описать с помощью апериодических и, соответственно, непредсказуемых временных рядов, не ограничиваясь при моделировании стохастическими процессами.
Беспорядок может предшествовать появлению новой структуры, поэтому именно апериодические решения детерминированных уравнений, описывающие самоорганизующиеся структуры, помогут придти к пониманию психологических механизмов самоорганизации. Впервые в России начали использовать синергетический подход к моделированию психологических систем в лаборатории математической психологии. В 80е годы XXстолетия началась разработка оригинальных методов анализа данных психологических исследований: многомерное шкалирование в псевдоевклидовом пространстве [5], многомерное шкалирование на размытых множествах, латентноструктурный анализ с оценкой разбиения на классы, кластерный анализ на размытых множествах [2], кластерный анализ на основе теории развитияпонятий Л.
Выготского [4]. В результате применения выше перечисленных методов были разработаны математические модели: успешности деятельности и ее динамики, взаимосвязи психологического статуса и качества жизни и другие. В последние годы все больше внимания уделяется моделированию динамики психических процессов и поведения субъектов.
Здесь главной задачей является исследование и моделирование систем и структур [7]. Результаты моделирования на эмпирических данных с помощью синергетического подхода демонстрируют эффективность следующей схемы исследований:выдвижение априорной модели процесса;получение эмпирических данных в соответствии с априорной моделью;моделирование динамики процесса; 4построение апостериорной модели и проверка ее адекватности. По предложенной схеме проводятся исследования структур: когнитивных, ценностных, деятельностных, результатом которых являются модели психологических знаний и восприятия опасностей, динамики структуры качества жизни и удовлетворенности жизнью, динамики успешности деятельности руководителей научнотехнического центра и так далее.
Следует отметить, что для моделирования психологических систем, а все они в какойто степени являются многомерными, нечеткими, нелинейными, динамичными, необходимо каждый раз определять приоритетность подхода в зависимости от целей и задач конкретного исследования. Существуют моменты линейности, детерминированности, четкости. Например, проблемы разграничения адаптации, протекающих в разных средах —эволюционных и бифуркационных.
Конечно, психологическое исследование не всегда предполагает математическое моделирование. Если оно имеет характер разработки, опирающейся на готовую теоретическую модель, и изначально является практикоориентированным, то достаточно провести сравнительный эксперимент и использовать методы количественной или качественного анализа полученных результатов.
Отсюда натурщика, т.
В познавательном процессе вообще и в психологическом исследовании в частности модель рассматривается преимущественно в третьем значении. Моделируемыми объектами в психологии в самом общем плане выступают психика с ее психофизиологическими механизмами , личность, деятельность, общение, поведение. Основные направления моделирования в психологии В самом общем плане моделирование в психологии представлено двумя принципиальными направлениями.
Моделирование психики — это путь искусственного конструирования психики и ее различных проявлений. Психологическое моделирование — это путь искусственного создания специальных условий для проявления психики естественных объектов людей, животных, социальных групп. Оба пути дают возможность изучения структуры, функций и механизмов работы психики, ее проявлений в различных формах и в различных условиях.
Схема основных направлений моделирования в психологии 3. Моделирование психики Моделирование психики — метод исследования психических состояний, свойств и процессов, который заключается в построении моделей психических явлений, в изучении функционирования этих моделей и использовании полученных результатов для предсказания и объяснения эмпирических фактов. Моделирование психики тесно связано с проблемой искусственного интеллекта и построением сложных управляющих информационных и вычислительных машин и систем.
Работы по моделированию психики ведутся не только в психологии, но и в смежных областях — бионике, кибернетике, вычислительной технике, информатике, синергетике. Первые успехи в моделировании психики достигнуты в середине XX в. Эти два пути предопределились, по-видимому, двойственным пониманием психики в материалистически ориентированной науке: психика как специфический способ отражения реальности и психика как свойство нервной системы мозга.
Поскольку по 5 и 6 факторам имеются максимальные нагрузки, т. Интерпретация факторов производится по таблице факторных нагрузок после вращения в следующем порядке см. По каждой переменной строке выделяется наибольшая по абсолютной величине нагрузка, затем следующая и т. Затем —просмотр столбцов факторов. По каждому фактору выписывают наименования переменных, имеющих наибольшие нагрузки по этому фактору, при этом учитывается знак факторной нагрузки переменной. Если знак.
Бихевиоризм доминировал в американской психологии вплоть до конца Второй мировой войны. Формализованные теории в основном отсутствовали за исключением теорий, описывающих слуховое и зрительное восприятие.
Во время войны проводилось огромное количество исследований в области инженерии , математической логики , теории вычислимости , информатики , математики , а военным было необходимо понимание основ человеческого поведения и физиологических , психологических пределов организма чувствительности, пороговые раздражители, особенности восприятия. Многие из этих исследований объединяли работы экономистов, математиков, психологов, инженеров и физиков вместе. Из смеси этих дисциплин и их методов выросла новая область одна из множества — математическая психология. Особенно большое влияние на развитие психологической мысли того периода оказали такие теории, как: теория игр , теория информации , теория линейных систем , теория случайных процессов , математическая логика. В этот же период были опубликованы две работы, которые помогли явно обозначить зарождение новой дисциплины в мире, где всё ещё доминировали бихевиористы. Это была статьи в Psychological Review. Первая, была написана Bush и Mosteller и заложила основы операторного подхода в теориях обучения , [2] и работа Estes, которая заложила основы работ со стимульным материалом в теоретической психологии [3]. Эти две работы содержали первое детальное формальное описание результатов экспериментов с обучением.
Математические методы исследования в психологии: сущность и применение
Еще одной важной областью применения математики в психологии является разработка и использование математических моделей. Психологи строят модели, которые представляют собой упрощенное описание психологических процессов и явлений. Лишь через восемь лет, в 1850 г. в Лейпциге вышла в свет вторая основополагающая книга М.-В. Дробиша—«Первоосновы математической психологии». Таким образом, у этой психологической дисциплины тоже есть точная дата появления в науке. В данной статье вы рассмотрите потребность в использовании математических методов в психологии, особенности математического моделирования в психологии, а также основы математической психологии. В узком смысле математическое моделирование – описание х-к объектов в виде уравнений: 1) динамическое моделирование – описывает динамику сложных систем с помощью аппарата дифференциальных уравнений. метод, воспроизводящий определенную психическую деятельность с целью ее исследования или совершенствования путем имитации жизненных или производственных ситуаций в лабораторной обстановке. В результате у школьников не формируется математическая культура и мышление. Что касается компьютерных технологий – область, которая сама является детищем математики, сыграла в некотором смысле отрицательную роль в развитии математического образования.