КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Исследовательское поведение с точки зрения подхода сложных динамических систем 3 страница
А.В.Петровский и М.Г.Ярошевский тоже критикуют попытки воссоздать все богатство реальности путем его выведения из какой-либо одной генетически исходной клеточки. Они пишут о бесперспективности такого подхода и доказывают это на материале психологии, что особенно важно для организации обучения. По А.В.Петровскому и М.Г.Ярошевскому, охватить и отразить психический мир человека (а значит, добавим, отразить и обучение как часть этого психического мира) способна "не клеточка даже в своем вершинном развитии, а сложная, многоступенчатая, динамическая система несводимых друг к другу категорий" [1998, с. 521-522]. Итак – не клеточка, но сложная динамическая система. Вопрос о соотношении теоретического и эмпирического в обучении являлся одним из основных на протяжении примерно 40 последних лет. Мы придерживаемся в этом вопросе следующих позиций. Необходимо полностью согласиться с общим философским положением о диалектическом единстве чувственного и рационального, эмпирического и теоретического уровней познания при признании ведущей роли практики как критерия истины [Копнин, 1974; Теоретическое и эмпирическое.., 1984]. Мы также согласны с положениями о невозможности строгого разграничения чувственного и рационального, эмпирического и теоретического и об ограниченности любой их типологии из-за неизбежного несоответствия такой типологии многообразию уровней развивающейся познавательной деятельности, в которой представлено это их диалектическое единство [там же]. Несмотря на признание этого единства большинством психологов и педагогов, в психолого-педагогических работах в течение последних 30-40 лет основное внимание уделялось изучению и формированию у учащихся способностей к познанию путем осознанной, рефлексивной, разумной работы с абстрактными теоретическими моделями различных областей реальности. Это имеет принципиальное значение для психического развития, и на этом пути в последние десятилетия получены чрезвычайно важные результаты в области развивающего обучения [Давыдов, 1986, 1996]. В то же время имеется значительно меньше психолого-педагогических работ, исследующих другую сторону вышеназванного диалектического единства и само это единство. Незаслуженно малое внимание уделяется изучению и формированию способностей к познанию мира путем реального взаимодействия с ним (а не путем преимущественно теоретической работы с его абстрактными моделями). Но метод теоретического восхождения от абстрактного к конкретному, как и любой другой метод, имеет принципиальные ограничения и для познания действительности, и при использовании в обучении. Для нас важно то, что он оставляет принципиально недоступной существенную часть разнообразия изучаемой системы, хотя призван воспроизводить это разнообразие как раз целиком и полностью. Остановимся на этих проблемах подробнее. При исследовании комплексных систем метод теоретического выведения имеет следующие принципиальные ограничения. В силу сетевых межсистемных взаимодействий при генезисе систем невозможно выделение генетически исходной клеточки, генетически исходных отношений в достаточно "чистом" виде. В каждую из систем происходят вторжения иносистемного – происходят взаимодействия отношений, генетически исходных для разных систем. Поэтому, развивая идеи Д.Дернера [1997], можно утверждать, что не только в уже сложившейся структуре сложной динамической системы центральный пункт не один, а их много. Это положение относится и к предшествующему развитию межсистемных взаимодействий: развитие здесь идет сразу из нескольких различающихся между собой пунктов (клеточек, отношений). В связи с этим заметим, что используемая в методе восхождения от абстрактного к конкретному метафора самой первой, центральной, генетически исходной клеточки должна быть дополнена. Клеточки, принадлежащие не простейшим, а сложным, высокоразвитым организмам возникают из не полностью предсказуемого взаимодействия различающихся между собой клеток, принадлежащих различным особям (система возникает в результате взаимодействий нескольких систем). Чтобы не углубиться в бесконечный спор о монизме – дуализме, моноцентризме или полицентризме, о первенстве происхождения яйца или же курицы с петухом и т.п., напомним сказанное ранее. Межсистемные взаимодействия физического, биологического и социального мира находятся на таком уровне развития, который не позволяет однозначным и исчерпывающим образом реконструировать историю "населяющих" этот мир реальных конкретных систем, оценивать их актуальное состояние и прогнозировать будущее. В комплексных динамических системах навсегда исчезла и не может быть однозначным образом восстановлена некоторая часть информации об их предшествующей истории, недоступна в принципе часть информации о нынешнем состоянии, а также еще не сложились условия для однозначного выбора пути дальнейшего развития. Таким образом, объективные законы реального мира не позволяют выделить генетически исходные отношения в настолько исчерпывающем виде, чтобы вывести из них все разнообразие частного и единичного. При анализе комплексных динамических систем имеет смысл говорить не просто о частном и единичном, как это делается при использовании метода теоретического выведения, а об уникальном. Единицы рядоположны и тождественны друг другу, различий между ними нет или они не существенны, уникальность же неповторимо индивидуальна, невоспроизводима. Это положение имеет особое значение при изучении человеческой индивидуальности [Яковлева, 1997, с. 24]. Но и вообще для любой сложной системы всегда характерна та или иная степень уникальности. В такой системе наряду с общими имеют место уникальные, неповторимые закономерности, возникают уникальные ситуации и задачи, и в целом ряде случаев должны применяться не общие, а уникальные методы. "Сложность задачи тем выше, чем больше одиночных, уникальных подзадач содержится в ней" [Стрелков, 1999, с. 64]. Исходя из различия между единичным и уникальным, можно утверждать, что общие методы теоретического выведения единичного возможны, а общие методы порождения уникального не могут существовать в принципе. Порождение уникального требует уникальных методов. Итак, любая комплексная динамическая система уникальна. И даже если у нее есть близнецы в прямом, биологическом (если речь идет о биологических особях) или же переносном смысле (заводы-близнецы, построенные по типовому проекту в разных концах страны, супермаркеты в разных городах), эти близнецы всегда имеют существенные специфические, уникальные особенности. Данные особенности отличают эти сложные системы друг от друга и могут кардинально изменить их судьбу друг относительно друга. (Бесконечно малые различия могут вести к бесконечно большим.) Кроме того, как отмечалось выше, помимо объективных законов реального мира имеются также ограничения, связанные с самим методом теоретического выведения. Если мы признаем, что изучаемая реальная система не является абсолютно замкнутой и что по отношению к ней существует иносистемное, с которым она может взаимодействовать хотя бы в приграничных областях, то это означает следующее. Для исчерпывающего теоретического описания изучаемой системы – вплоть до описания всех ее единичных проявлений – недостаточно языка (модели), разработанного только для этой системы. (Ведь хоть какие-то ее единичные проявления будут связаны со взаимодействием этих двух систем – иначе нет и смысла говорить о существовании иной системы в контексте обсуждения первой системы.) Отсюда следует, что из теоретической модели изучаемой системы невозможно выведение всего разнообразия ее проявлений. Если же мы находим общую модель, пригодную и для изучаемой системы, и иной, второй, то тем самым отказываемся признать для данного случая проблему иносистемности: обе системы начинают рассматриваться как части или варианты одной, более общей, инвариантной системы. Наконец, метод теоретического выведения имеет чисто внутренние ограничения в отношении воссоздания разнообразия системы – это непреодолимая неполнота и неразрешимость массовых проблем общими методами. Из генетически исходного отношения невозможно ни выведение части истинных утверждений и опровержение части ложных (выведение декларативного знания, "знаю-что"), ни выведение методов решения ряда задач (процедурного знания, "знаю-как"). В сложных видах деятельности теоретическое мышление стоит отнюдь не выше мышления практического [Теплов, 1985; Акимова, Козлова, Ференс, 1999]. Теоретическое обобщение как отражение закономерных устойчивых свойств постепенно уступает свое место эмпирическим обобщениям как отражению многоаспектности, многокачественности и динамики изучаемых объектов. Эмпирические, комплексные обобщения позволяют осуществлять синтез уникальных существенных характеристик, присущих разным сторонам объекта и условий деятельности [Завалишина, 1985, с. 201]. Практические эмпирические обобщения, в отличие от теоретических, отражают не только свойства исследуемого объекта. Они также отражают характеристики взаимодействия исследователя с ситуацией, куда включаются условия и средства действия, а также некоторые характеристики самого субъекта [Мазилов, 1999]. Это значительно больше соответствует современному фундаментальному общенаучному положению о неустранимом влиянии исследователя на объект изучения, чем представления о возможности и необходимости выделения теоретической сущности объекта в "чистом виде". Из вышеизложенного можно сделать вывод, что метод теоретического восхождения от абстрактного к конкретному наиболее эффективен при исследовании устойчивых, стабильных, относительно закрытых реальных систем и при анализе идеальных систем с относительно простым набором допустимых операций. То есть речь идет о моносистемах, не превышающих определенного уровня сложности. Но для комплексных динамических систем вступает в силу принцип варьирующей существенности свойств реального мира и методов его познания, вследствие чего метод восхождения от абстрактного к конкретному теряет эффективность (исходная абстракция вынужденно "тощает") и перестает занимать однозначное первое место. Возвратимся к идее приближения познавательных средств к свойствам неоднозначного, меняющегося мира. Идея использования нечеткости, "размытости" относится не только к понятиям и образам, но и к другим классам средств познавательной деятельности: вводятся нечеткие меры, нечеткие модели, нечеткие алгоритмы и т.д. Например, нечеткий алгоритм определяется как упорядоченное множество нечетких инструкций, содержащих нечеткие понятия [Нечеткие множества.., 1986, с. 198]. Г.А.Балл [1990] использует близкий по смыслу термин "квазиалгоритм" и сравнивает свойства четких алгоритмов, квазиалгоритмов и эвристик, используемых в учебном процессе. Эвристики, в отличие от алгоритмов, не приводят к однозначному успеху, но они управляют пространством поиска, то сужая, то расширяя его. Они предлагают относительно узкие или широкие направления, предположительно ведущие к решению. Иначе говоря, эвристики – это недостаточно точные, "размытые" рекомендации, стоящие в этом смысле ближе к неоднозначности реального мира, чем однозначные точные предписания. Насколько нам известно, наиболее полную классификацию эвристических приемов решения задач и их обобщение в виде целостной системы дал И.И.Ильясов [1992].
Метод проб Если сам мир динамичен, неопределенен и неоднозначен, и его познание с необходимостью включает неоднозначные средства, то можем ли мы рассчитывать на такое проектирование и осуществление сложной деятельности, которое бы позволило однозначно достигать поставленной цели? Достигать сразу, без практических проб, без неточностей и ошибок? Можем ли мы действовать в комплексной изменяющейся ситуации лишь на основе предварительной ориентировки и предварительного проигрывания в уме (на бумаге, на компьютере)? Ведь эта ориентировка должна быть настолько полной и исчерпывающей, чтобы сделать совершенно излишним сколько-нибудь значительное изменение предварительных представлений об объекте в ходе последующего реального взаимодействия с ним. Исходя из принципов неполноты, неопределенности, "горизонта прогноза" и учитывая отсутствие универсальных однозначных методов, следует признать, что существование такой достаточно полной ориентировки в комплексных динамических ситуациях невозможно. В этих ситуациях объективно не содержится полной априорной информации, необходимой для организации деятельности без проб и ошибок, без реального эксперимента. А.Т.Шумилин [1989] подчеркивает, что пробы – это универсальные орудия поиска, неизбежные при решении любых нестандартных задач и отражающие процесс выдвижения и проверки гипотез. Как показал Ю.К.Стрелков [1999, с. 162], попытки исполнения действия в соответствии с правилами в процессе овладения сложной деятельностью обязательно влекут за собой ошибки. Ошибка здесь – результат активности по освоению границ, пределов, внутри которых действует правило и где результат может считаться нормальным. Заметим, что в то же время полная ориентировка без проб и ошибок возможна для стабильных, инвариантных моносистем. Для них адекватно понятие полной ориентировочной основы деятельности, "обеспечивающей систематически безошибочное выполнение действия в заданном диапазоне ситуаций" [Краткий психологический словарь, 1998, с. 239]. В этом диапазоне метод проб справедливо оценивается как ненужный. Если же он все-таки применяется, то оценивается как неэффективный. Считается, что он требует самой примитивной организации деятельности или даже не требует ее вовсе – в случае так называемых "слепых проб". Иначе говоря, метод проб и ошибок представляет здесь "низ" оппозиции, где "верх" принадлежит полной безошибочной ориентировке, осуществляемой сразу в уме. Интересно, что в соответствии с принципом варьирующей существенности этот "верх" и "низ" изменяют свое положение при решении комплексных динамических задач. Адекватная ориентировка в комплексной динамической ситуации требует проб – реального взаимодействия с изучаемой системой, в ходе которого будут качественно изменяться предварительные заведомо неполные представления. Отказ от этого реального опробования в надежде спрогнозировать все заранее является здесь свидетельством менее адекватной, а значит, более "слепой" организации деятельности. Итак, при познании комплексных динамических систем необходимы пробы – реальные взаимодействия с системой без точного прогнозирования их результатов. Их цель – выявить скрытые свойства системы, не выводимые теоретически. Одно из важнейших требований к пробам сформулировано в положении теории систем, имеющем общенаучное значение: степень изученности системы определяется разнообразием воздействий на нее [Мельников, 1983; Раскин, 1976]. Разнообразие методов является необходимым условием успешного обследования. Подчеркнем, что из принципа дополнительности и необходимости разнотипных описаний сложной системы следует вывод, что экспериментальные пробы должны быть не просто разнообразны. Они должны направляться множеством принципиально разнотипных описаний разных уровней разработанности. В том числе такими описаниями, которые лишь зарождаются и не достигли уровня сколько-нибудь четких формулировок. Это может быть лишь смутная догадка и предвосхищение, реализуемые в максимально далекой от уже разработанной области пробе. Ее смысл и возможные результаты крайне неопределенны, "темны" для субъекта, однако именно благодаря ей может возникнуть новое направление поиска, которое станет основным – до новой смены доминирующего типа описания (парадигмы). Здесь возникает важный вопрос о систематичности – случайности опробования. Должны ли пробы, эксперименты осуществляться только упорядоченно, систематически, в строгом соответствии с определенным методом или же необходимы также и случайные пробы? Безусловно, определенная часть экспериментов должна проводиться по строго определенным планам, и теория планирования эксперимента предлагает их в достаточном количестве. Однако даже в этих строгих планах в целом ряде случаев обосновывается необходимость методов случайного поиска. Эти методы считаются хорошим стартовым ускорителем в задачах с большой размерностью, где переменных много, и при этом они не сходны между собой [Первозванский, 1970, с. 129-130]. Эта характеристика, безусловно, относится к комплексным задачам с сетевым строением. Как показывает А.А.Первозванский, даже планы экспериментов, выглядящие абсолютно детерминированными и предопределенными, содержат в скрытом виде элемент случайности. Например, в них может указываться, что вначале надо перебирать по порядку значения X, затем значения Y, Z и т.д. Совершенно очевидно, что эта дань конкретному алфавитному порядку латиницы никак не связана с общей сущностью систематического перебора. С точки зрения этой сущности, точно также можно использовать и порядок перебора Z, Y, X или Z, X, Y и т.д. Приписывание этим условным буквенным обозначениям и осям координат тех или иных конкретных наименований (например, "температура", "давление", "скорость", "расстояние" в физике) также носит характер случайного предпочтения, не имеющего обоснования. А.А.Первозванский ставит вопросы типа "Почему значения температуры расположили по оси X, а давления – по Y, хотя оба варьируются экспериментатором и в этом смысле равноправны? Почему объекты пронумеровали в таком порядке, а не в ином?" и показывает, что эти выборы делаются в силу причин, имеющих случайное отношение к принципам планирования эксперимента. Но порядок перебора конкретных экспериментальных воздействий может сказаться на результатах. Если начать "не с того конца", то можно не успеть найти искомое за отведенное для поиска время. Таким образом, даже в корректно поставленных задачах поиска случайность используется либо в явном и обоснованном виде, либо в виде неявном. Однако здесь случайный выбор всегда осуществляется только внутри системы выбранных и поименованных параметров. Выход за пределы заданного множества этих параметров невозможен. (Строгое доказательство невозможности такого выхода дано А.Н.Кричевцом [1998].) В строгом экспериментальном плане, предполагающем случайные испытания, жестко оговаривается, какие характеристики будут неизменны, какие будут варьироваться детерминированным образом, а какие – случайным. Все остальное бесконечное разнообразие свойств, связей, отношений реального мира не учитывается в модели, ложащейся в основу строгого экспериментального плана. (Это следствие принципиальной ограниченности любой строгой модели, как было показано выше.) Но имеем ли мы право в комплексных динамических ситуациях, характеризующихся множественными межсистемными взаимодействиями, ограничиваться строго заданным набором исследуемых параметров, пусть даже и очень большим? Представляется разумным, что он должен быть не жестко ограниченным, а открытым для включения новых потенциально важных параметров и пересмотра роли и "веса" уже исследованных. Это расширение зоны поиска за ранее выявленные пределы должно с необходимостью включать элемент случайности. Случайные, свободные пробы, метод проб и ошибок – это "мутационный фермент", "дрожжи", расширяющие пространство поиска" [Дернер, 1997, с. 188]. Почему использование максимально свободных и случайных проб необходимо не менее, чем поиск упорядоченный и систематический? Если поиск новых параметров ведется в соответствии с каким-либо одним или даже множеством фиксированных методов, то это означает, что поиск ограничен данными моделями. Все остальное разнообразие возможностей отсечено, оно не существует для этих моделей. Построение существенно новой модели, новой системы, как показывает Ю.М.Лотман, предполагает отказ от прежних правил, который всегда выглядит и ощущается как "неправильный" с точки зрения этих прежних правил. Если же отказ от прежнего правила осуществляется в соответствии с уже известным более общим правилом (в соответствии с известным методом более высокого ранга), то это не отказ, а подчинение правилу и движение внутри прежней системы. Таким образом, обнаружение нового параметра и последующее включение его в новый, только создаваемый метод следующего уровня невозможно без нарушения предшествующих правил самого высокого ранга. Переход к новой, неизвестной системе осуществляется через первоначальные неясные, нечеткие, смутные, только возникающие предположения о существовании чего-то иносистемного (то есть того, что лежит вне прежней, известной системы). Сам выход, прорыв в иносистемное осуществляется, по Ю.М.Лотману, как смысловой взрыв – взрыв существовавшего смыслового пространства. (Психологический термин "инсайт", означающий озарение, может служить визуальной метафорой такого взрыва. Образ "мутационного фермента" и разбухающих "дрожжей", используемый Д.Дернером, также близок к метафоре объемного расширения и выхода за установленные границы, хотя и не мгновенного расширения, как при смысловом взрыве, а постепенно созревающего.) Во время смыслового взрыва, как показал Ю.М.Лотман, выбор из потенциального возможного осуществляется не по законам причинности, а реализуется как случайность. "Момент взрыва – одновременно место резкого возрастания информативности всей системы. Кривая развития перескакивает на совершенно новый, непредсказуемый и более сложный путь. Доминирующим элементом, который возникает в итоге взрыва, может стать любой из элементов системы или даже элемент из другой системы, случайно втянутый взрывом в переплетение возможностей будущего движения. Однако на следующем этапе он уже создает предсказуемую цепочку событий" [Лотман, 1992, с. 28-29]. Иначе говоря, именно вокруг элемента, успевшего случайно втянуться в систему до, а не после втягивания другого случайного элемента, начинается процесс кристаллизации, формирования новой, уже детерминированной и предсказуемой системы. Но если бы эти два элемента вошли в систему случайно в другой последовательности, новая система стала бы существенно иной – кристаллизованной вокруг другого элемента и работающей по другим правилам. Переход от прежней системы представлений к новой осуществляется через следующую последовательность. Вначале имеются представления только об одной системе, которая представляется всеобъемлющей. Существование чего-то иного даже не приходит в голову – для иного просто нет места в картине мира, целиком заполненной содержанием первой системы. Затем возникают смутные представления, что исходная система все-таки не всеобъемлюща. Но все, что проступает за ее границами, видится неструктурированным, хаотическим, бессистемным и неправильным. Изучать это "правильными" методами не удается, поскольку универсальных эффективных методов нет, а те "правильные" методы, которые есть, были разработаны и приспособлены именно к исходной системе. Разнообразие, гибкость и противоречивость используемых познавательных средств, в том числе разнообразие и противоречивость по параметру "системное – бессистемное" позволяет несколько прояснить то, что лежит вне исходной системы. Это прояснение приводит к усмотрению в туманной безбрежности бессистемного каких-то границ, очерчивающих нечто иносистемное – другую систему. По мере ее познания все более уточняются и дифференцируются представления о ней, все более точными и систематическими становятся методы (хотя элемент случайности всегда сохраняется, о чем было сказано выше). Итак, не представляется возможным просто "перепрыгнуть квантовым скачком" дистанцию от отсутствия проб, связанного с отсутствием знания даже о самом существовании иной системы, к строго систематическому поиску внутри этой системы, ведущемуся только тогда, когда уже имеются сформированные и достаточно точные представления о ней. Переход от отсутствия поиска к систематическому поиску должен быть здесь с необходимостью заполнен поисками достаточно случайными, неупорядоченными и, в этом смысле, хаотическими. Иначе совершенно неясно, откуда берется систематичность поиска в новой системе, для исследования которой еще нет точных методов. Причем эти случайные поиски должны осуществляться не только в рамках одной или множества известных систем, но и внесистемно. Отказ от внесистемного поиска на начальных этапах познания равносилен отказу от поиска вообще, поскольку возможностей адекватных методов упорядоченного поиска еще нет. Хотя эти поиски с неизбежностью направляются достаточно случайными гипотезами, истинность которых заранее неизвестна, а значит, и ложными гипотезами, даже эти ложные гипотезы лучше, чем отсутствие гипотез вообще [Дернер, 1997]. Поскольку ни абсолютного детерминизма, ни абсолютной случайности в мире не существует, поиск не может быть ни абсолютно упорядоченным, ни абсолютно бессистемным. Ни от упорядоченных, ни от хаотических проб невозможно полностью отказаться. Даже при максимально случайном поиске человек всегда руководствуется какими-то, хотя бы самыми неясными, туманными и глобальными, соображениями; даже методы самого упорядоченного поиска содержат элементы случайного выбора. Однако различные соотношения хаотичности и систематичности поисковой деятельности на разных этапах позволяют говорить о доминировании то одной, то другой из этих характеристик. Поскольку даже одна единственная проба осуществляется в условиях неопределенности (в этом ее смысл – изменить степень неопределенности), то ее результат не может быть предсказан исчерпывающим образом заранее. Соответственно, множественность разнообразных и разнотипных исследовательских взаимодействий со сложной системой приводит к непредсказуемой множественности непрогнозировавшихся результатов, взаимодействующих и между собой, и с исследователем. Следствием непредсказуемости результатов поисковых проб являются: а) неожиданные открытия ранее не известного и не предполагавшегося; б) ошибки разной степени тяжести (в ряде случаев – фатальные). Полностью избежать таких ошибок не представляется возможным. В комплексных динамических системах лучше ложные гипотезы, чем отсутствие гипотез, и осуществление проб, чем бездействие. Во время бездействия ситуация может ухудшиться в результате собственной внутренней динамики – в отличие от стабильных систем. Чтобы понять направление этой динамики, все равно нужны пробы. Но универсальных эффективных методов опробования нет, и нужно разрабатывать методы, учитывающие уникальные опасные особенности конкретной комплексной системы, а это нельзя сделать заранее без проб. Таким образом, вероятность ошибок всегда имеется.
Постановка целей Поскольку исследование сложной системы должно вестись разнообразными и разнотипными методами, это требует множественного целеполагания – постановки разнообразных, разнотипных и разноуровневых целей, связанных с различными подсистемами, сторонами, аспектами изучаемой комплексной динамической системы. Постановка одной цели принципиально недостаточна, сколь бы конкретной или, наоборот, общей она ни была. Часть этих разнообразных целей неизбежно конкурирует между собой (как минимум, за отводимое на их достижение время) [Дернер, 1997]. Ярким примером неизбежной конкуренции целей, приводившей нередко к фатальным последствиям, являлось следующее требование к советским летчикам в начале Великой Отечественной войны. Прикрывая от нападения с воздуха определенный район, они должны были держаться в воздухе как можно дольше, поскольку самолетов катастрофически не хватало. Требование максимальной длительности полета означало, что нельзя было летать на максимальной скорости, эксплуатируя двигатель на полную мощность, – быстро выгорало топливо. Но чем меньше скорость самолета, тем легче его сбить. От решения этой задачи о конкурирующих целях (летать дольше и летать быстрее) зависела жизнь летчика и тех, кого он защищал. Наиболее адекватным сущности комплексных динамических систем является гибкая динамика целей и подцелей, изучаемая в смысловой теории мышления О.К.Тихомирова. Ключевым понятием этой теории является понятие динамической смысловой системы. Оно позволяет описывать важнейшие аспекты мыслительного процесса: зарождение и развитие смыслов ситуации в целом и ее разнотипных элементов, смыслов конечной цели, промежуточных целей и подцелей. Как показано в этой теории, множественное целеобразование, зарождение и развитие разноуровневых и разнотипных смыслов и целей происходит благодаря выявлению все новых связей и отношений в изучаемой человеком комплексной системе в процессе множественных разнотипных проб, попыток и переобследований [Бабаева, Васильев, Войскунский, Тихомиров, 1999; Васильев, 1998; Тихомиров, 1984].
Мотивационно-эмоциональная основа исследования сложных систем Невозможность однозначного, единственного, самого обоснованного, "самого правильного со всех точек зрения" выбора (выбора единственного общего подхода, единственной цели, единственной гипотезы, единственного метода, единственного критерия оценки результата и т.д.) и неизбежная вероятность ошибок порождают специфические эмоциональные состояния. Это состояние неуверенности, сомнения и даже тревоги [Дернер, 1997; Иванченко, 1999]; внутренняя готовность принять двоякий, прогнозировавшийся и непрогнозировавшийся, результат действия [Поддьяков Н.Н., 1977] и т.д. При этом, как показано в исследованиях О.К.Тихомирова и его сотрудников, эмоции, в том числе эмоциональное наведение и коррекция, выполняют в познании важнейшие позитивные функции: предвосхищающие, эвристические, регулятивные и интегративные. [Бабаева, Васильев, Войскунский, Тихомиров, 1999; Васильев, 1998; Тихомиров, 1984; Тихомиров и др., 1999].
Дата добавления: 2015-05-08; Просмотров: 419; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |