Исследовательское поведение. Стратегии познания, помощь, противодействие, конфликт - Александр Поддьяков

6) Компьютерное моделирование ИП. Деятельность реальных испытуемых подвергается анализу и математической обработке, после чего строится компьютерная модель этой деятельности. С ней экспериментируют на ЭВМ, наблюдая за поведением «синтетических» испытуемых, и в случае обнаружения каких-либо интересных феноменов, не наблюдавшихся в реальном эксперименте, анализируют условия их возникновения, степень правдоподобия и пытаются воспроизвести в реальной деятельности [Frensch, Funke, 1995].

Проблема валидности методов изучения ИП связана со спецификой этого поведения – оно актуализируется в условиях высокой неопределенности и новизны. Соответственно, методы изучения ИП должны создавать испытуемому условия, неопределенные и новые настолько, чтобы инициировать, «запустить» ИП и дать ему развернуться. Но неопределенность условий приводит к неопределенности того набора способностей, который тот или иной испытуемый может попытаться актуализировать в своей деятельности. Эта высокая неопределенность и новизна создает испытуемым свободу и богатство выбора. Это достоинство, но это и недостаток, поскольку критерии оценки деятельности испытуемых тоже неизбежно становятся не вполне определенными и постоянно требуют новых интерпретаций. (Например, если при обследовании виртуального компьютерного мира один испытуемый сел в виртуальный самолет, второй – в виртуальную подводную лодку, а третий вначале принялся за химический анализ окружения, то как сравнивать их результаты? И это только одна из проблем, возникающих при изучении ИП).

Таким образом, при изучении ИП приходится проходить между Сциллой определенности и Харибдой неопределенности, пытаясь определить, какой объем или набор способностей будет актуализирован и исследован в конкретном эксперименте, а какой – «притушен» или отсечен. И траекторию этого прохождения приходится постоянно пересматривать, поскольку у испытуемых свои представления о том, что и как надо исследовать в предлагаемой ситуации, а парадигма изучения ИП требует не перечить им, а предоставлять полную свободу хотя бы в заданном экспериментатором диапазоне. Может ли быть полная свобода в заданном диапазоне? В дальнейшем мы еще не раз остановимся на этом и других парадоксах, связанных с диагностикой, обучением и развитием ИП.

1.3. Исследовательское поведение с точки зрения подхода сложных динамических систем

Для того, чтобы полнее объяснить роль исследовательского поведения, мы считаем необходимым обратиться к его наиболее развитым, «взрослым» уровням, к которым оно движется, начиная с младенчества.

В своем наиболее развитом и дифференцированном виде исследовательское поведение представлено в деятельности людей по решению комплексных исследовательских задач – задач по изучению сложных динамических систем и по управлению ими.

С психологической точки зрения, решение комплексных задач характеризуется следующим [Дернер, 1997; Функе, Френш, 1995; Frensch, Funke, 1995]. Эти задачи являются новыми для решающего и не содержат четко сформулированных условий и целей. Объектом деятельности решающего являются динамически изменяющиеся среды, содержащие большое число компонентов с неизвестными и неочевидными, «непрозрачными» структурами множественных связей. Эти связи организованы по принципу причинных сетей, а не отдельных цепей. Соответственно, процесс решения комплексной задачи – это многоступенчатая практическая и познавательная деятельность, направленная на преодоление большого числа заранее неизвестных препятствий между множественными, нечеткими, динамически изменяющимися целями и условиями. Эта деятельность осуществляется путем разнообразных исследовательских воздействий на систему с целью выявления скрытых причинно-следственных сетей и путем анализа и интеграции получаемой в ходе этого исследования информации. Решение комплексных задач включает когнитивные (познавательные), эмоциональные, личностные и социальные способности и знания решающего.

Обращение психологов к этой проблематике обусловлено тем, что в настоящее время развитие общества характеризуется все возрастающей динамичностью и неопределенностью, и тем, что человечество создает и вовлекает себя во все новые, более широкие и сложные сети различных взаимодействий (экологических, технологических, информационных, социальных, политических и т. д.). Во всех науках, а не только в психологии сейчас интенсивно развиваются представления о множественной, многоуровневой, «сетевой», полисистемной детерминации. На философском уровне эти представления имеют мощную основу в виде фундаментального понятия всеобщей связи, являющейся результатом и проявлением универсального взаимодействия всех предметов и явлений между собой. Всеобщая связь характеризуется как наиболее общая закономерность существования мира [Философский словарь, 1980, с. 59]. В качестве иллюстрации, поясняющей суть рассмотрения мира с позиции всеобщей связи, можно привести высказывание Эрвина Ласло – представителя синергетического подхода: «Не отдельные вещи и независимые события, а, скорее, зыбь, находящая на зыбь, и волны, находящие на волны, существуют во Вселенной, распространяясь в океане, где нет места границам и швам» (цит. по [Комбс, в печати]). Более прозаическая метафора всеобщей связи – это «переплетение зависимостей по типу пружинного матраса… если потянуть в одном месте, в движение приводится практически все, если надавить в другой точке, произойдет то же самое» [Дернер, 1997, с. 106].

Примеров деятельностей по решению комплексных исследовательских задач в современном обществе очень много – начиная с того, как дети осваивают компьютерные среды, и кончая тем, как большие коллективы высококвалифицированных специалистов пытаются реализовать новейшие – космические, ядерные и т. п. – проекты.

Нам представляется целесообразным вначале перечислить основные отличительные черты, характерные для решения комплексных исследовательских задач, а затем раскрыть эти положения более подробно и содержательно. Заметим, что подходы к изучению решения комплексных, полисистемных задач формировались в определенной мере под влиянием противостояния с анализом решения задач другого, моносистемного типа. Моносистемные задачи удовлетворительно описываются в рамках какой-либо, пусть весьма сложной, но одной системы. Прежде всего, сюда относятся задачи четко сформулированные, корректно поставленные, не только максимально удобные для алгоритмического представления, но при этом и алгоритмически разрешимые. Из-за этого противостояния подходов некоторые принципы решения комплексных задач формулируются как отрицания того, что при решении моносистемных задач допускается, и как разрешения на то, что при решении моносистемных задач запрещается. Однако эта противопоставленность объясняется не только влиянием «оппонентного круга» (термин М. Г. Ярошевского), накладывающим неизбежный отпечаток на любую теорию. Если способность к решению комплексных задач является одним из проявлений универсальной познавательной способности человека, то для нее справедливо положение А. Н. Кричевца о том, что универсальная способность только и может быть понята в противопоставленности к четким, явным, однозначным описаниям, к «компьютероподобной необходимости эксплицитных оснований» [Кричевец, 1999(а), с. 37].

Перечень особенностей решения комплексных исследовательских задач составлен нами в виде резюме, обобщающего положения различных авторов, работающих в этой области. Он также включает наши собственные положения. При этом мы претендуем на авторство построения этого перечня как иерархической упорядоченной системы, представляющей возможный общий подход к целостному анализу решения комплексных задач. (Указания на авторство того или иного положения или термина будет дано в следующем за перечнем развернутом разъяснении, чтобы облегчить чтение самого резюме).

Перечень представлений, лежащих в основе решения комплексных исследовательских задач

1. Структура связей и зависимостей в комплексной динамической системе представляет собой изменяющуюся сеть, охватывающую все ее компоненты. Определенная, весьма существенная часть законов реагирования, функционирования и развития такой системы не может быть установлена в принципе – из-за объективного строения области, к которой относится система, а также из-за принципиальных ограничений познавательных возможностей. В поведении и развитии комплексной динамической системы всегда есть доля неопределенности и непредсказуемости. Иначе говоря, комплексная динамическая система – это такой «черный ящик», который в принципе нельзя сделать достаточно прозрачным для его однозначного описания; она требует множества разнообразных описаний, отличающихся друг от друга и дополняющих друг друга.