Соотношение алгоритмизации и эвристики при формировании и трансляции научного знания




Скачать 143.87 Kb.
Название Соотношение алгоритмизации и эвристики при формировании и трансляции научного знания
Дата публикации 14.05.2014
Размер 143.87 Kb.
Тип Документы
literature-edu.ru > Психология > Документы





Соотношение алгоритмизации и эвристики при формировании и трансляции научного знания

А. А. Фролов, Ю. Н. Фролова



Употребление термина «алгоритм» настолько прочно вошло в лексику субъектов организованных форм деятельности, что перечисление частных примеров не имеет смысла. В основном представление об алгоритмизации деятельности распространяется на работу по решению разного рода задач – учебных, образовательных, управленческих и т.д. (например, [1, 10]). При этом сложилось представление о множественности частных алгоритмов решения отдельных классов задач. Происхождение этих алгоритмов, как правило, достаточно туманно и носит характер субъективных предписаний. Последнее приводит к тому, что деятельность в соответствии с алгоритмом воспринимается как исполнительская и репродуктивная. Чаще всего алгоритм решения задачи реализуется в скрытом виде, без упоминания процедуры алгоритмизации и указания четких последовательности и содержания шагов соответствующего алгоритма (например, [2, 7, 8, 13, 15]). Это сообщает работам прецедентный характер и принципиально затрудняет трансляцию результата даже на сходные проблемные ситуации либо требует дополнительных усилий, направленных на формирование алгоритмизированного представления такого результата. Именно так были представлены результаты работ [2, 7, 8, 13, 15] при их анализе в [14]. Чрезвычайно важным является то обстоятельство, что в процессе трансляции знаний при обучении и образовании алгоритмизированные подходы не входят в число стандартизированных и устойчивых методических приемов, отраженных в общепринятых дидактических материалах, а проявляются в рамках личной инициативы отдельных педагогов и преподавателей, руководствующихся работами типа [10]. Это указывает на недостаточность и неопределенность представлений о роли алгоритмического подхода к формированию и трансляции знаний и умений.

Наряду со сказанным выше чрезвычайно распространены рассуждения об эвристике как способе поиска и нахождения решения задач (в противоположность упомянутой выше работе по решению). Дж. Пойа называл эвристику «наукой о том, как делать открытия». Поскольку предполагается, что центральным элементом творчества является озарение (инсайт), то эвристический поиск решений ассоциируется с творчеством. Это породило эвристическую педагогику [3, с. 613], декларирующую творческий подход к решению задач.

Эвристический подход традиционно противопоставляется алгоритмическому. Такое противопоставление весьма спорно хотя бы потому, что «перебор всех вариантов построения решения без наличия какой-либо направляющей, принципиально важной идеи» [3, с. 612], характерный для модели «чисто эвристического подхода», чрезвычайно непродуктивен и чреват пагубными последствиями как для решения задачи, так и для его субъекта. Последовательное представление развития «направляющей принципиально важной идеи» есть алгоритмизированная операция, обеспечивающая необходимый «скелет» эвристической деятельности [3, с. 612]. Отсюда следует, что алгоритмические и эвристические мыслительные операции, направленные на решение конкретной творческой задачи, неразрывно связаны между собой. Однако совершенно непонятно, как именно они соотносятся на самом деле, как ими пользоваться в процессе формирования и трансляции знания. По-видимому, данную задачу можно существенно упростить, ограничив рассмотрение частным случаем профессионального научного мышления, являющегося наиболее простой предельной моделью продуктивного мышления.

В соответствии со всем сказанным выше, задачей настоящей работы является рассмотрение связи алгоритмического и эвристического компонентов профессионального научного мышления и роли этой связи в формировании и трансляции научного знания.

Прежде всего необходимо обратиться к существующим представлениям об алгоритме. Согласно «Логическому словарю-справочнику» Н. И. Кондакова [9], «алгоритм – … однозначное пошаговое описание (предписание, инструкция, правило, рецепт) чисто механически (в отвлечении от содержательного контроля) выполняемого шаг за шагом единообразного и опирающегося на конечное множество правил решение любой конкретной задачи данного определенного типа». Л. Н. Ланда [10, с. 41] под алгоритмом понимает «точное общепринятое описание о выполнении определенной (в каждом конкретном случае) последовательности элементарных операций (из некоторой системы таких операций) для решения любой из задач, принадлежащих к некоторому классу (или типу)». Приведенные определения понятия «алгоритм» отражают следующие важнейшие особенности современных представлений о нем. Очевидные достоинства таких представлений заключаются в:

  • единообразности, дающей возможность решения задачи любому субъекту этой деятельности, что особенно важно при обучении и трансляции знания вообще;

  • пошаговости, отражающей структуру рассматриваемой деятельности и обеспечивающей возможность ее последовательной непрерывной постепенной реализации;

  • однозначности как понимания содержания шага, так и достижения результата реализации этого шага и алгоритма в целом.

Однако некоторые составляющие представлений об алгоритме принципиально искажают его сущность:

  1. Определение алгоритма как предписания (инструкции, правила, рецепта) указывает на неопределенные произвольность и субъективизм в его происхождении.

  2. Представление о чисто механическом исполнении алгоритма в отсутствие осознания и содержательного контроля его шагов приводит к исключающей творчество ритуальности соответствующей деятельности, отрыве ее от действительности и демотивации субъекта в отношении этой деятельности.

  3. Множественность алгоритмов для решения задач различных типов, во-первых, еще раз указывает на непонятность происхождения и выбора алгоритма, а во-вторых – лишает его перечисленных выше достоинств в процессе формирования и трансляции знания.

Согласно А. Р. Лурии [11, с. 310], операция продуктивного мышления сводится к тому, чтобы усвоить логическую систему, заключенную в речевом сообщении или в силлогизме, и чтобы сделать научный логический вывод исходя из сформулированных в силлогизме отношений. Этот вывод «однозначно определяется алгоритмом (системой операций), заключенным в силлогизме». Однако там же А. Р. Лурия указывает, что «далеко не во всех случаях ход мышления однозначно определяется готовым алгоритмом, заключенным в логическом условии. Подавляющее число мыслительных операций не определяется однозначным алгоритмом и человек, поставленный перед сложной задачей, сам должен найти путь ее решения, отбросив неправильные логические ходы и выделив правильные. Такой характер носит творческое мышление, необходимость в котором возникает при решении любых сложных задач». Если это надо понимать так, что творческое (оно же - познавательное) мышление не носит алгоритмического характера, то с таким положением трудно согласиться. С одной стороны, автор приведенного высказывания уходит от проблемы общего алгоритма познавательной деятельности, сводя его к алгоритму решения задач. При этом опускаются само возникновение задач и их постановка, а также появление основы решения задачи в виде закона, который к моменту возникновения задачи не обязательно известен. С другой стороны, подчеркивается единство алгоритмической ориентировочной основы интеллектуального действия, обеспечивающей детерминированность основной задачи, и творческого поиска, состоящего в отбрасывании неправильных логических ходов и выделении правильных. Последнее выражается в том, что «определив стратегию, решающий задачу может обратиться к выделению частных операций, которые всегда должны оставаться в пределах общей стратегии и последовательность которых он должен строго соблюдать» [11, с. 310]. Это надо понимать как реализацию в рамках основного, «стратегического», алгоритма «дочерних» алгоритмов творческого исполнения его отдельных шагов.

Упомянутые выше искажения сущности алгоритма в существующих его определениях указывают на необходимость введения более адекватного определения, универсально отражающего роль алгоритма в построении стратегии решения задания. Здесь под решением задания следует понимать последовательную реализацию осознанных, целенаправленных, логически взаимосвязанных действий, направленных на достижение поставленной цели. Реальная эффективная стратегия возможна только в том случае, если связь между последовательными действиями носит в явном виде причинно-следственный характер. При этом такая связь должна быть необходимой, то есть каждое последующее действие должно быть естественным следствием предыдущего. В свою очередь, необходимость причинно-следственной связи может быть явно выражена только в модельном случае, то есть если эта связь между последовательными действиями существенна. Единообразность алгоритмизированной деятельности обеспечивается устойчивостью рассматриваемой причинно-следственной связи. Смысл алгоритмизации деятельности состоит в ее воспроизводимости. Таким образом, причинно-следственная связь между последовательными действиями, направленными на достижение осознанно поставленной цели, должна быть необходимой, существенной, устойчивой и воспроизводимой.

«Внутренняя и необходимая, всеобщая и существенная связь предметов и явлений объективной действительности; прочное, остающееся и повторяющееся, не так часто меняющееся, идентичное в явлении; одна из ступеней познания человеком единства и взаимосвязи явлений» – так традиционно определяется закон [9]. Если в этом определении учесть смысловые неточности («не так часто меняющееся», «повторяющееся», «идентичное в явлении») и понятийные неопределенности («прочное», «остающееся»), то определение закона можно сформулировать следующим образом. Законом называется необходимая, существенная, устойчивая и воспроизводимая причинно-следственная связь между явлениями. Это определение справедливо и для явлений окружающего человека мира, и для явлений его внутреннего мира. В таком случае становится очевидной взаимосвязь алгоритма и закона, позволяющая дать определение алгоритма (в отличие от определений деятельностного шаблона [9, 10], представляющего собой «предписание алгоритмического типа»). Алгоритмом называется точное описание последовательности элементарных операций, связанных между собой необходимыми, существенными, устойчивыми и воспроизводимыми причинно-следственными связями, системно обеспечивающими неотвратимое достижение поставленной цели. В таком случае алгоритм необходимо связан с осознанием как последовательности шагов и ее природы, так и деятельности в пределах каждого конкретного шага.

С приведенным понятием алгоритма тесно связано фреймовое представление знаний [5] как в плане их формирования, так и в плане трансляции. В первоначальном толковании «фрейм» – это «структуры данных для представления стереотипной ситуации зрительного восприятия» [5, с. 9]. В наших целях можно определить фрейм как системное представление структуры действий, отражающих и определяющих некоторую стереотипную ситуацию. В связи с этим алгоритм удобно представлять в виде фреймовой схемы – каркаса (фрейма), который применяется в неизменном виде к любой единице осознанной деятельности. Этот каркас имеет свободные пространства («емкости»), в которых разворачивается индивидуальная творческая деятельность в заданном каркасом направлении. В дальнейшем мы будем пользоваться схематическим фреймовым представлением алгоритма.

На основании ряда работ (в том числе – [2, 7, 8, 11, 13, 15], посвященных продуктивному мышлению как явлению и как инструменту организации адекватной практической деятельности субъекта, авторы настоящей статьи синтезировали полный общий алгоритм такого мышления, пользуясь терминологией авторов работ. Фреймовое представление этого алгоритма выглядит следующим образом:

Постановка проблемы

Анализ условий, выявление особенностей

Выявление существенных связей

Выявление общих связей


Содержание шагов этого алгоритма может трактоваться слишком широко, поскольку не оговорены «дочерние» алгоритмы соответствующих шагов. Тем не менее на крупноблочном уровне данный алгоритм поддерживает основное направление научной познавательной деятельности.

Примером наиболее структурированного и в то же время наиболее общего алгоритма может служить алгоритм научной познавательной деятельности (и, соответственно, научного продуктивного мышления, описанный в работах [14, 17]:



Этот алгоритм сформирован на основе рассмотрения множества конкретных прецедентов законченных на уровне практического использования актов научной познавательной деятельности в различных ее областях. Предварительные результаты исследования авторами настоящей работы структуры профессионального мышления докторов наук (в рамках пилотной выборки) показали, что большинство из них либо осознанно реализует близкую к приведенной структуру деятельности (мышления) либо распознает эту структуру в предъявлениях, выражая согласие с ней.

Что касается конкретного исполнения шагов приведенного алгоритма, то подавляющее большинство научных работников указывает на эвристический характер этого исполнения, опирающийся на личностные особенности исследователя, в том числе – на индивидуальные особенности его мышления. Поэтому необходимо рассмотреть основные особенности эвристического подхода и его место в реализации алгоритма (на примере алгоритма научной познавательной деятельности).

Согласно «Логическому словарю-справочнику» Н. И. Кондакова [9], «эвристика – это наука, изучающая закономерности и методику процессов поиска и нахождения такого решения той или иной задачи, которое, сводит к минимуму или в какой-то мере ограничивает перебор возможного множества решений этой задачи, сокращает время на решение по сравнению с существующими известными в исследовательской деятельности методами (например, метод слепого перебора)». «Большой психологический словарь» [3]: «В современном понимании эвристика представляет собой науку о продуктивном мышлении или, другими словами, науку о закономерностях организации творческого мышления». Если следовать логике этих определений на фоне того, что представляет собой алгоритм согласно настоящей статье, то объектом эвристики должна быть прежде всего алгоритмизированная структура научного продуктивного мышления и основанной на нем познавательной деятельности. Вариант такой структуры приведен выше.

Однако, как уже было отмечено, осознанное исполнение каждого конкретного шага алгоритма, отражающего закон или систему взаимосвязанных законов (например, систему законов продуктивного мышления), носит выраженно индивидуально-личностный характер. Прежде всего, это обусловлено, по-видимому, личностной спецификой мотивационных процессов [6] в отношении общей и локальной направленности познавательных действий (в первую очередь – мыслительных). Затем на эту основу налагаются преимущественные тип и способы мышления, индивидуально-личностный опыт и т.д. В итоге в рамках шага алгоритма формируется доступный пониманию в сущности, но неповторимый в своих смысловых оттенках глубоко личностный результат.

Процесс достижения этого результата может быть неосознанным, основанным на переборе возможных решений в рамках шага алгоритма, но может быть и направляемым другим (осознанным) алгоритмом, «второго порядка», «дочерним» по отношении к данному шагу основного алгоритма, отражающего закон продуктивного мышления. В последнем случае индивидуально-личностные особенности мышления реализуются в пределах каждого конкретного шага «вторичного» алгоритма. Наличие и структура таких «вторичных» алгоритмов для конкретных шагов алгоритма познавательной деятельности (алгоритмы введения определений понятий, установления законов, решения задач) описано в работах [14, 17]. Легко видеть, что процесс алгоритмического направления индивидуально-личностного поиска решений в шагах алгоритмов последующих порядков практически неисчерпаем, и именно он является основой осознанного, транслируемого творчества, тем более – научного. На уровне наглядного образа это бесконечный ряд «матрешек», вложенных друг в друга, но имеющих ярко выраженную индивидуальность.

Творчество в психологии понимается как «всякая практическая или теоретическая деятельность человека, в которой возникают новые (по крайней мере, для субъекта деятельности) результаты (знания, решения, способы действия, материальные продукты)» [3]. В таком случае, по определению [3], эвристика, на основе представлений о законах продуктивного мышления, организует процесс творческого мышления описанным выше способом. При этом в качестве базовой своей части эвристика включает в себя направляющее системное структурирование процесса творческого мышления на основе описанных в настоящей статье представлений об алгоритме и осознанном системном эвристическом его использовании в познавательной деятельности.

Все сказанное выше можно проиллюстрировать на примере описанного здесь алгоритма научной познавательной деятельности (научного продуктивного мышления). Первый шаг этого алгоритма, как следует из его фреймового представления, представляет собой «выделение явления (проблемной ситуации) из окружающего мира или внутреннего мира человека». Неразрывная связь мышления с речью [4] на уровне профессионального научного мышления требует понятийного оформления этого выделения. Алгоритм введения определения понятия, основанный на таксономическом [12] подходе, предложен в работе [14]:

Слово, соответствующее денотату

Этимологический анализ слова

Отнесение денотата к классу (денотатов)




Определение общих характерных признаков денотата

Определение отличительных признаков денотата



Теперь процедура выделения явления из мира уже не носит характера неосознанной поисковой деятельности, а представляет собой введение определение понятия, соответствующего денотату, в рамках предложенного алгоритма, отражающего определенный психолингвистический [3] закон. Схематически это можно представить так:


Выделение явления (проблемной ситуации) из окружающего мира или внутреннего мира человека












Фреймовой цепочкой из пяти шагов здесь представлен алгоритм введения определений понятий, описанный выше. Заливкой (для примера) выделен третий шаг этого алгоритма – «Отнесение денотата к классу (денотатов)» – вызывающий наибольшие затруднения у субъектов введения определений понятий. Последнее было показано в результате специального эксперимента и, по данным опроса испытуемых, связано с размытостью представлений о классах денотатов и недостаточной определенностью направления поиска конкретного класса, приводящей, в частности, к «слепому перебору».

Вполне правдоподобно предположение, что возможен алгоритм таксономического происхождения (то есть алгоритм, отражающий классификационный закон), направляющий, упрощающий и оптимизирующий поиск класса денотатов, соответствующего рассматриваемому денотату. Тогда третий шаг алгоритма введения определения понятия будет выглядеть так:

Отнесение денотата к классу (денотатов)






Здесь в виде фреймового представления последовательности шагов изображен алгоритм выбора класса денотатов, соответствующего рассматриваемому денотату.

Легко видеть, что возможные затруднения творческой реализации конкретного шага этого «алгоритма третьего поколения (уровня)» (например, обозначенного заливкой) могут быть разрешены при помощи «алгоритма четвертого поколения». Знание носит уровневый характер ввиду уровневости модельных представлений человека о конкретном явлении. Поэтому глубина (число) уровней алгоритмического обеспечения эвристического решения определяется заданием требуемого уровня знания.

Алгоритм в рассмотренном в настоящей статье смысле принципиально отличается от шаблона тем, что он представляет собой основу стандартизации чего-либо – знания, процесса, продукта и т.д. Следовательно, описанный выше подход к научному познавательному мышлению и к научной познавательной деятельности вообще может быть стандартизирован и использован при трансляции научного знания в процессе образования. Отсюда следуют возможности более адекватной экспертизы и оценки качества дидактических материалов, преподавания, обучения, усвоения.

Проведенное в настоящей статье рассмотрение позволяет сделать следующие выводы.

  1. Алгоритм можно определить как точное описание последовательности элементарных операций, связанных между собой необходимыми, существенными, устойчивыми и воспроизводимыми причинно-следственными связями, системно обеспечивающими неотвратимое достижение поставленной цели.

  2. Эвристика на основе представлений о законах продуктивного мышления организует процесс творческого мышления, включая в себя направляющее системное алгоритмическое структурирование процесса творческого мышления.

  3. Развитое в статье представление о соотношении алгоритмизации и эвристики в процессах формирования и трансляции научного знания в принципе может лечь в основу стандартизации современных методов преподавания, а также экспертизы и оценки качества знаний.

Список использованной литературы


  1. Альтшуллер Г. С. Алгоритм изобретения. «Моск. рабочий», 1973. – 296 с.

  2. Атаханов Р. Соотношение общих закономерностей мышления и математического мышления // Вопросы психологии. 1995. № 5. 41 – 50 с.

  3. Большой психологический словарь / Сост. и общ. ред. Б. Мещеряков, В. Зинченко, – СПб.: прайм-ЕВРОЗНАК, 2005. – 672 с. (Проект «Психологическая энциклопедия»).

  4. Выготский Л. С. Мышление и речь. Психологические исследования. М., Лабиринт, 1996.

  5. Гурина Р. В., Соколова Е. Е. Фреймовое представление знаний: Монография. М.: Народное образование; НИИ школьных технологий, 2005. – 176 с

  6. Ильин Е. П. Мотивация и мотивы. – СПб.: Изд-во «Питер», 2000. – 458. с.: ил. - (Серия «Мастера психологии»).

  7. Карпов А. В. Процессы принятия решений в структуре управленческой деятельности // Психологический журнал. 2000. № 1. 63 – 77 с.

  8. Карпов А. В. Психология принятия решения в профессиональной деятельности. М.: 1991.

  9. Кондаков Н. И. Логический словарь-справочник. 2-е изд. М.: 1975. – 720 с.

  10. Ланда Л. Н. Алгоритмизация в обучении // Под об. Ред. Б. В. Гнеденко, Б. В. Бирюкова. М., «Просвещение», 1966, 524 с.

  11. Лекции по общей психологии / А. Р. Лурия. – СПб.: Питер, 2004. – 320 с.: ил. – (Серия «Мастера психологии»).

  12. Лингвистический энциклопедический словарь / Гл. ред. В. Н. Ярцева, М.: Сов. Энциклопедия, 1990. – 685 с.: ил.

  13. Маркова А. К. Психология профессионализма. М., 1996.

  14. Непрерывное образование: региональный аспект: коллективная монография / научный редактор Н. П. Косарев; отв. за выпуск М. Б. Носырев. - Екатеринбург: Изд-во УГГУ, 2006. - 373 с.

  15. Славская К. А. Функциональный механизм. М., Политиздат, 1975.

  16. Фролов А. А. Давайте подумаем. Екатеринбург: Банк культурной информации, 2003 – 80 с.

  17. Фролов А. А. Язык, закон, задача в курсе физики средней школы. – Екатеринбург: Банк культурной информации, 2001. – 96 с.

Добавить документ в свой блог или на сайт

Похожие:

Соотношение алгоритмизации и эвристики при формировании и трансляции научного знания icon Е. В. Титова Строение педагогической науки
Причем для понимания строя науки важно осмыслить прежде всего состав и соотношение самих структурных подразделений (единиц), в рамках...
Соотношение алгоритмизации и эвристики при формировании и трансляции научного знания icon Лекция первая
При этом вы должны будете прежде всего различать знания, основанные на традиции, на человеческом соглашении, – хотя, возможно, пока...
Соотношение алгоритмизации и эвристики при формировании и трансляции научного знания icon Учебного текстового материала для целей дистанционного обучения
Использование синергетических возможностей Интернета при формировании тестовых заданий
Соотношение алгоритмизации и эвристики при формировании и трансляции научного знания icon Инструкция по заполнению/загрузке шаблона ктп версия 0 Оглавление
Календарно-тематическое планирование используется в Системе при формировании классного журнала
Соотношение алгоритмизации и эвристики при формировании и трансляции научного знания icon Программа деконструкции и «грамматология»
Книга издана при финансовой поддержке российского гуманитарного научного фонда (распоряжение ргнф ж 96-4-6д/24)
Соотношение алгоритмизации и эвристики при формировании и трансляции научного знания icon В диссертационных исследованиях по педагогике
Вершинина Н. А., Писарева С. А. Развитие научного знания в диссертационных исследованиях по педагогике: Монография. – Спб.: Изд-во...
Соотношение алгоритмизации и эвристики при формировании и трансляции научного знания icon Федеральный научно-практический и информационно аналитический журнал...
О некоторых этносоциальных особенностях личности учитываемых при формировании этнических преступных группировок в РФ
Соотношение алгоритмизации и эвристики при формировании и трансляции научного знания icon Задачами подготовки курсовой работы являются
Курсовая работа самостоятельная разработка конкретной темы с элементами научного анализа, отражающая приобретенные студентом теоретические...
Соотношение алгоритмизации и эвристики при формировании и трансляции научного знания icon Задачами подготовки курсовой работы являются
Курсовая работа — самостоятельная разработка конкретной темы с элементами научного анализа, отражающая приобретенные студентом теоретические...
Соотношение алгоритмизации и эвристики при формировании и трансляции научного знания icon Задачами подготовки курсовой работы являются
Курсовая работа самостоятельная разработка конкретной темы с элементами научного анализа, отражающая приобретенные студентом теоретические...
Литература


При копировании материала укажите ссылку © 2015
контакты
literature-edu.ru
Поиск на сайте

Главная страница  Литература  Доклады  Рефераты  Курсовая работа  Лекции