Метод моделирования в психологии: Методы моделирования

Автор: | 06.05.2021
Нет комментариев

Содержание

Моделирование психических процессов

Моделирование в психологии предполагает создание реальных или идеальных, прежде всего, математических моделей для исследования психических процессов. При этом под «моделью» понимается система объектов или знаков, которая воспроизводит ряд существенных свойств системы-оригинала. Упрощенная модель является действенным средством проверки истинности и полноты теоретических представлений в разных отраслях знания.

Распространение данного метода в психологии началось в 50-е годы XX века. Модели сложных физиологических функциональных систем человека были созданы в работах П.К. Анохина и Н.А. Бернштейна. Эти модели содержали все основные компоненты последующих кибернетических моделей поведения.

В течение небольшого времени появились математические модели обучения, информационные модели памяти, восприятия и внимания. Психические процессы понимались по аналогии с процессами вычислений, которые осуществляют ЭВМ. Некоторые авторы делают попытку найти структурное подобие между организацией познавательной сферы человека и структурой блоков вычислительного устройства. Других авторов привлекают его вычислительные возможности. Подобные работы, связанные с созданием искусственного интеллекта и машинным зрением, ведутся в разделах кибернетики.

Модели в области психических и психофизиологических функций представляют собой машинные программы. Реализация этих программ зависит от выбранного языка программирования.

Говоря о моделировании психических и психофизиологических процессов, надо сказать, что здесь есть две стороны – примеры успешного моделирования процессов – психолингвистические модели понимания, распознающие системы, интегральные работы с одной стороны и с другой стороны – есть мнение, что для создания полноценных психологических теорий одного этого метода недостаточно.

Как правило, формальные модели не дают однозначного описания имеющихся данных, а для уменьшения произвольности их интерпретации, необходимо использовать результаты качественного психологического анализа.

Требования, предъявляемые к психическим моделям

По сравнению с моделями физических объектов к моделям психической деятельности предъявляют более сложные требования, потому что модели психики должны помочь ученому исследовать сам процесс психической деятельности, а не только его результат.

Более или менее успешно в настоящее время моделируют только отдельные психические процессы и действия человека. Действующую модель целостного поведения человека создать достаточно трудно.

Принято различать три основных вида моделей психики:

  • Знаковые, т.е. математическое или точное словесное описание какого-либо явления психики;
  • Программные;
  • Вещественные.

В знаковых моделях выделяются вербальные модели и математические. О вербальных моделях речь уже шла в предыдущих статьях, поэтому более подробно остановимся на математических моделях психики.

Математические модели психики

Определение

Они представляют собой высоко формализованные модели, при построении которых ученые пытаются описать психические процессы языком математических формул и графиков.

Математические модели точнее вербальных и однозначно понимаются не только психологами различных направлений, но и математиками, и инженерами.

Выигрывая в точности математическое моделирование, имеет существенный недостаток – описывает внешнюю сторону психической деятельности, форму её протекания и минует содержание. Выразить его математическими символами невозможно или почти невозможно. При всем при том, математические модели легко преобразуются в действующие, т.е. их можно заложить в электронно-вычислительную машину. Работа этой машины и будет представлять собой математическую модель в действии.

Программные модели

Программные модели являются связующими моделями между знаковыми моделями и вещественными, т.е. они так организованы, что на их основе можно сконструировать вещественные модели – действующие машины- автоматы, имитирующие работу мышления, памяти, внимания человека.

Выделяют жестко-алгоритмические и эвристические модели:

  • Жестко-алгоритмические модели представляют собой четкое описание какого-либо психического явления, которое состоит из строгой последовательности однозначных операций. Поиск новых способов решения задач при действии по жесткому алгоритму, лишены творчества. У этих моделей есть недостаток, связанный с тем, что при изучении их можно понять только ограниченный круг явлений психической деятельности;
  • Эвристические программные модели. Они уже сложнее жестко-алгоритмических моделей. Цель этих моделей заключается в изучении таких действий или психических процессов человека, течение которых может иметь несколько вариантов. Сказать заранее какой будет реализован нельзя. Например, игроки в шахматы точно не знают, какие ходы они будут делать в процессе игры. Это и понятно, т.к. выбор хода зависит не только от игрока, но и от хода его противника. О ходе противника можно знать только предположительно. Решение задач такого типа зависит от целого ряда факторов, которые человек не контролирует, а результат может быть получен только посредством составления гипотез.

Большинство воспитательных задач также можно отнести к задачам в условиях неопределенности. При их решении невозможно с уверенностью сказать, какой будет реакция воспитанников на воздействие. Методы решения задач в условиях неопределенности, называются эвристическими методами, а модели, которые воспроизводят сложный процесс их решения, получили название эвристических моделей.

Исследователь, создавая эвристическую модель, сначала моделирует деятельность человека, наподобие того, как художник изучает «натуру». При решении этой задачи, исследователь наблюдает за порядком действий своих испытуемых, фиксирует их ошибки и способы их исправления, высказывания, реплики и другие проявления деятельности.

На втором этапе, на основе проведенных наблюдений, составляется гипотеза о структуре психических процессов, которые принимают участие в решении такого типа задач. Гипотеза выражается в виде программы и её можно заложить в ЭВМ, превратив в действующую модель.

На следующем этапе идет изучение работы машины, решающей подобные задачи. Последующие наблюдения дают возможность внести в программу исправления до заключительного вывода об оригинале, считающегося наиболее достоверным.

Существует достаточно большое разнообразие эвристических моделей психики, созданных как отечественными, так и зарубежными учеными. Среди большого разнообразия моделей особенно распространены эвристические модели мыслительной деятельности человека. Среди них:

  1. Программа, воспроизводящая шахматную и шашечную игру;
  2. Программа решения логических задач;
  3. Программа доказательства геометрических теорем;
  4. Программа творческого мышления композитора и др.

У эвристического моделирования, как и у жестко-алгоритмического, есть недостатки, причем, существенные:

  • Имитация мыслительного процесса по эвристическим программам происходит вне связи с другими психическими процессами – восприятием, памятью, воображением. В реальной действительности мышление обязательно на них опирается;
  • ЭВМ, приводящие в действие эвристические программы, не переживают чувства радости, огорчения, успеха, не обладают никакими потребностями и стремлениями;
  • Эвристические модели, как и другие модели психики, созданы на основе аналогии, а она дает приблизительно верный вывод.

Вывод

Таким образом, можно сделать вывод, что метод моделирования в значительной степени действительно позволяет расширить возможности экспериментального изучения психической деятельности человека.

Метод дает возможность смело выдвигать и проверять научные гипотезы о скрытых явлениях работы мозга, а выводы выражать количественными характеристиками. Но, в психологии моделирование, это всего лишь один из методов исследования психической деятельности, который не отменяет и не заменяет собой другие методы.

Метод моделирования в социальной психологии

Дмитриева, Ю. А.; Грязева-Добшинская, В. Г.; Dmitrieva, Ju. A.; Gryazeva-Dobshinskaya, V. G.

Abstract:

Рассматривается актуальность использования моделирования в социальной психологии как метода общенаучного уровня. Раскрываются понятия «модель» и «моделирование» в контексте научных исследований в социальной психологии. Анализируются особенности метода моделирования в социально-психологических исследованиях: использование наглядной, демонстрационной основы; получение новых знаний путем вывода по аналогии; установление отношений гомоморфизма или изоморфизма между моделью и оригиналом. Представлен вариант классификации видов моделирования в социальной психологии, созданный на основе изучения используемых средств моделирования. Topical use of modeling in social psychology as a method of general scientific level. Disclosed the concept of “model” and “simulation” in the context of research in social psychology. The features of the modeling method in social psychological research: the use of visual, demonstration basis, obtaining new knowledge by withdrawing, by analogy, to establish relations homomorphism or isomorphism between the model and the original. A version of the classification of modeling in social psychology that is based on the study of the means of modeling.

Description:

Дмитриева Юлия Александровна, аспирант, психолог кафедры общей психологии, Южно-Уральский государственный университет, [email protected] Грязева-Добшинская Вера Геннадьевна, доктор психологических наук, профессор, зав. кафедрой общей психологии, Южно-Уральский государственный университет, [email protected] Julia A. Dmitrieva, postgraduate student, the psychologist of the Department of General Psychology, South Ural State University, [email protected] Vera G. Gryazeva-Dobshinskaya, Doctor of Psychological Science, associate professor, Head of Department of General Psychology, South Ural State University, [email protected]

Статистические методы и математическое моделирование в психологии. — учебный курс

Статистические методы и математическое моделирование в психологии. — учебный курс | ИСТИНА – Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных

Статистические методы и математическое моделирование в психологии.учебный курс

  • Автор: Вартанов А.В.
  • Год создания: 2010
  • Организация: МГУ имени М.В. Ломоносова
  • Описание: НАПРАВЛЕНИЕ ПОДГОТОВКИ «Психология» КВАЛИФИКАЦИЯ (СТЕПЕНЬ) ВЫПУСКНИКА «Магистр» Цели освоения дисциплины: Цель курса заключается в систематизации современных представлений о задачах и методах моделирования и разработки диагностических методик в психологии, обзоре математических основ существующих методов анализа и представления данных, ознакомлении с проблемами, возникающими при их практическом применении. Задачи курса: а) ориентировка в основных подходах к построению психологических моделей и разработки на их основе психологических тестов и диагностических методик; б) практическое овладение существующими методами и приемами построения моделей изучаемых психологических явлений и разработки на их основе диагностических методик (тестов). Место дисциплины в ООП: Данный курс корреспондирует с теми курсами по всем специальностям, в которых предполагается необходимость обработки и анализа экспериментальных данных. Понимание проблем и методов математического моделирования, практическое овладение существующими статистическими методами анализа и представления данных как инструментом в разработке новых психологических диагностических методик являются ведущим звеном в подготовке специалиста в области психологии (включая все специализации) и смежных специальностях. Требования к результатам освоения дисциплины: Знать: теоретические основы и проблемы применения существующих статистических методов и математических моделей к психологическим задачам; Владеть: существующими алгоритмами и пакетами программ; Уметь: обрабатывать экспериментальные данные и разрабатывать психологические диагностические методики.
  • Добавил в систему: Вартанов Александр Валентинович

Преподавание курса

Метод моделирования в социальной психологии. Характеристики моделей

Моделирование – метод исследования объектов на их аналогах (моделях).

Применяется для выделения или уточнения характеристик объектов. Задача – воспроизведение на основании изучения существующего объекта другого, заменяющего его (аналога оригинала), имеющего сходство с оригиналом, но не повторяющего его. Всегда применяется вместе с другими методами.

Социальная модель – математическое уравнение отображения различных факторов, таблица взаимозависимых признаков (событий, явлений) и т.д. Не копирует изучаемый объект, а преобразует значения одних признаков, выбранных в качестве независимых, в значения других признаков, выбранных в качестве зависимых.

Наиболее важные типы моделей:

1. Статическая – не изменяется во времени; «фотография», «срез» системы.

2. Динамическая – отображает объект во времени.

3. Дискретная – описывает объект через равные промежутки времени (каждые 2 года).

4. Непрерывная – описывает объект во все моменты времени определённого промежутка.

5. Имитационная – для « проигрывания» возможных путей развития и поведения путём варьирования некоторых или всех параметров модели.


6. Детерминированная – каждому входному набору данных соответствует определённый и однозначно определяемый набор выходных параметров.

7. Недетерминированная (вероятностная) – с разными вариантами выходных параметров

8. Теоретико-множественная – представимая с помощью множеств и их отношений.

9. Логическая – представимая логическими функциями.

10. Игровая – выражает отношения в виде игровой ситуации. Ролевые игры, групповые тренинги.

11. Алгоритмическая – описанная алгоритмом, определяющим её функционирование.

12. Лингвистическая (вербальная) – формализованная языковой системой или структурой.

13. Визуальная – визуализирует отношения и связи, особенно в динамике.

14. Натурная – материальная копия объекта моделирования.

15. Графическая (геометрическая) – представимая геометрическими образами и фигурами.

Часто используют в прогнозировании социальных явлений::

1) Прогнозный граф – фигура из точек-вершин, соединенных отрезками-ребрами. Вертикаль, к которой последовательно по горизонтали крепятся этапы и проблемы приближения к «верхушке».

2) Дерево целей. Граф-дерево, выражающее отношение между вершинами-этапами или проблемами дос­тижения цели. Каждая вершина = цель для всех исходящих из нее ветвей. Имеет несколько структурных или иерархических уровней. Каждая цель верх­него уровня должна быть представлена в виде подцелей сле­дующего уровня так, чтобы объединение понятий подцелей полностью определяло понятие исходной цели.

3) Метод морфологического анализа – выбор наиболее приемлемого решения проблемы из числа воз­можных. Исследование проводится по методу «морфологическо­го ящика» в виде дерева целей или мат­рицы, в клетки которой вписаны соответствующие пара­метры. Последовательное соединение параметра первого уровня с одним из параметров последующих уровней пред­ставляет собой возможное решение проблемы.

Структурное моделирование: история, приложения и возможности

Эксперименты, в которых чтобы оценить влияние  переменной Х на переменную Y испытуемые с различной выраженностью значений по переменной Х подбираются случайным способом, могут быть проанализированы с помощью дисперсионного анализа. Однако в большинстве исследований анализируются взаимосвязи более чем двух переменных, причем выраженностью их значений в ходе эксперимента произвольно манипулировать невозможно. Тем не менее, проверка гипотез о причинно-следственной связи, косвенных или промежуточных воздействиях типа ХàYàZ представляют большой интерес.

Структурное моделирование (СМ) – это методология  для проверки огромного количества параллельных гипотез о наличии причинно-следственных связей, особенно эффективна при работе с данными, полученными в условиях корреляционного дизайна. Успех СМ зависит того, насколько исследователю удалось учесть все возможные детерминанты процесса, насколько надежно и точно выбранные индикаторы позволяют измерить латентные факторы. СМ включает идеи путевого анализа, модели латентных переменных, эконометрические параллельные уравнения, факторный анализ из психометрики. СМ изначально использовалось в социальных науках и психологии. В последнее время все чаще используется в естественных науках, образовании и медицине. Наше обозрение дает представление об истоках методологии, об основных статистических подходах, а также новых приложениях и некоторых последних разработках.

Хотелось  бы начать с пионеров структурного моделирования: Чарльза Спирмена и  его работ начала 20 века и Сьюела Райта, работавшего двадцатью годами позже. Спирмен понял, что экспериментальное  измерение переменной X почти всегда содержит случайные ошибки, и разработал методы для оценки взаимосвязей, свободных от помех. Разработанный им факторный анализ позволил объяснять наблюдаемые корреляции на основе существования латентной (скрытой для измерения) переменной, называемой фактором (F). Позже Терстоун развил эти идеи в предположении существования сразу множества факторов. В этих моделях предполагается, что FàX, т.е. факторы порождают полученные в ходе эксперимента данные. Райт показал насколько просто путевые диаграммы могут быть использованы для графического представления того, как одна переменная детерминирует другую. Параллельно рисунками используются уравнения, получившие распространение в эконометрике. Эти методы в общем виде были программно реализованы в 70х годах в LISREL (Jöreskog) и EQS (Bentler & Weeks). Новые версии этих программ включают методы анализа латентной динамики развития, структуры средних, групповых различий, неполных данных, данных, имеющих смешанную структуру, многоуровневых данных.

Применение  СМ будет проиллюстрируем примерами из когнитивной психологии, психологии зависимости, генетики, медицины, образования, организационного поведения, маркетинга

Потом мы проведем обсуждение четырех исследовательских  проблем. Первая – это «формирующие измерение», в котором постулируется, что Х влияет на F, то есть наблюдаемая переменная приводит к изменениям латентной переменной (в сравнении со схемой факторного анализа, предполагающего обратную детерминацию – F влияет на X). Идея о том, наблюдаемые переменные порождают латентные переменные достаточно обоснована, однако она все еще не получила признания, часто применяется некорректно. Новый подход ставит себе цель правильно работать с этой методологией.

Вторая  область – это измерение внутренней согласованности. При разработке диагностических шкал, для оценки надежности используют Альфа-Кронбаха. СМ позволяет делать оценивать надежность гораздо точнее.

Третья  область – это работа с пропущенными данными, которые возможно являются самой распространенной и универсальной  проблемой в эмпирических исследованиях. Мы рассмотрим различные подходы и покажем, что метод максимального правдоподобия позволяет очень эффективно использовать существующую информацию для заполнения пропусков. Когда пропуски не случайны, то СМ позволяет создавать и анализировать дополнительные переменные, для постулирования и проверки новых гипотез.

Последняя область новых разработок посвящена IRT. Согласно IRT вероятность правильного  ответа на задание, предполагающее дихотомичный ответ – это монотонная функция  лежащей в основе латентной черты. Самая простая модель IRT это модель Раша: связь между ответом на задание и латентной переменной имеет вид логистической функции. Мы покажем, как СМ позволяет реализовать данную модель. Таким образом можно говорить об альтернативе для модели Раша разработанном в рамках СМ. Реализация всех новых идей уже представлена в EQS (доступно на http://www.mvsoft.com/) или появится в ближайшие месяцы.

Достоинства и недостатки метода моделирования в педагогике