Математическая теория научения (mathematical learning theory)


Математическая теория научения (mathematical learning theory)

М. т. н. отражает распространившуюся тенденцию опираться на математику как инструмент в разработке и оценке психол. теории, в частности, теории научения. Хотя достаточно несложно выделить категорию эксперим. психологов, к-рых можно было бы назвать приверженцами количественной теории, это вовсе не означает, что все они придерживаются одной и той же теорет. ориентации. Скорее, их объединяет способ, или метод конструирования теории, к-рый можно назвать количественным.

М. т. н. обладает многочисленными преимуществами перед своими качественными двойниками. Она позволяет тоньше дифференцировать набор возможных исходов эксперимента на подтверждающие и не подтверждающие теорет. предсказания. Соответственно, можно делать эксплицитные однозначные предсказания, т. к. имеются дедуктивные следствия. Это требует от теоретика координации теорет. и наблюдаемых зависимых переменных.

При оценивании количественной теории, в отличие от качественной, должны учитываться нек-рые дополнительные факторы. В исслед. научения уравнение позволяет нам вычислить значение нек-рой меры поведения — зависимой переменной — для любого заданного количества попыток (проб). Это уравнение будет содержать ряд констант, или свободных параметров. Чем больше в нем свободных параметров (или констант), тем легче по нему предсказывать значения y, поскольку задача в этом случае сводится к вопросу подбора кривой. В идеале, нам хотелось бы оценить свободные параметры в одной ситуации и использовать их в другой. Однако это представляется чрезвычайно трудной, если не невозможной, задачей при изучении поведения. Следовательно, мы должны постараться сохранить общее число свободных параметров как можно меньшим, в идеале не более двух.

В количественной теории необходимо идентифицировать эти параметры, то есть, установить, какой психол. процесс, механизм или переменную репрезентируют параметры данной теории. Тж необходимо точно определить круг ситуаций, к к-рым применима теория.

Ранние попытки в создании количественной теории научения отличались чрезвычайно широкими подходами и, по-видимому, отражали поиски «истинной» формы кривой научения. Наиболее значительной начальной попыткой в создании количественной теории научения была теория Кларка Л. Халла, впоследствии расширенная и усовершенствованная Кеннетом Спенсом. В подходе Халла—Спенса использовалось множество свободных параметров, поэтому количественные оценки часто сводились к задачам подбора кривых. Др. важной проблемой являлось отсутствие четкой связи между наблюдаемыми и теорет. зависимыми переменными.

Эту проблему смог обойти Уильям К. Эстес, к-рый использовал вероятность реакции в качестве осн. теорет. зависимой переменной, измеряемой относительной частотой возникновения данной реакции. Пожалуй, Эстес — единственный, кому удалось внести наиболее крупный вклад в развитие М. т. н.

Основанная на относительно простых допущениях, эта теория сравнительно успешно применялась при изучении зависящих от времени феноменов в научении и обусловливании, выбора поведения, сигнальных (дифференцировочных) ситуаций, усвоения вероятностей, идентификации понятий, абстрагирования и разнообразных феноменов челов. памяти. В последующие годы подход Эстеса подвергся модификации, с тем чтобы рассматривать вознаграждения и наказания не как непосредственно усиливающие или ослабляющие имеющиеся ассоциативные связи, но как регулирующие поток информ. в данной ситуации. Важность контекстуальной информ. привела Эстеса к теорет. воззрениям, в к-рых главное место уделяется структуре информ. в системе памяти.

См. также Кривые научения, Теории научения

Д. Роббинс


.


Поделиться ссылкой на выделенное

Прямая ссылка:
Нажмите правой клавишей мыши и выберите «Копировать ссылку»

We are using cookies for the best presentation of our site. Continuing to use this site, you agree with this.