Если положительный опровергающий пример обработан
неправильно, неудача столь же вероятна, как и при на-
рушении обоих критических случаев. Подобное нарушение
гораздо хуже неправильной обработки отрицательного
подтверждающего случая, при нарушении которого ус-
пех и неудача в решении задачи равновероятны.
Таким образом, обработка положительного опровер-
гающего случая с помощью правила пересечения составля-
ет основу стратегии целостного решения, поскольку имен-
но это правило дает возможность испытуемому изменять
свою гипотезу с учетом и сохранением всей информации,
полученной к данному моменту.
Встреча с возможными случаями
и их обработка:
стратегия сканирования
Что предпринимает представитель стратегии сканиро-
вания при встрече с различными случаями? Правила
идеальной стратегии сканирования гласят:
Идеальная процедура
Оставить в силе действующую гипотезу
Оставить в силе действующую гипотезу
Изменить гипотезу на основе опыта преж-
них примеров
Изменить гипотезу на той же основе в от-
ношении случаев ПО
Сколь часто такие субъекты следуют этим правилам?
Наши данные таковы:
66% типа ПП
52% < ОП
50% < ПО
26% < 00
Как и у лиц с целостной стратегией, наибольшее от-
клонение от правил имеет место при обработке трудней-
шего случая - отрицательного опровергающего примера.
Случай
ПП
ОП
ПО
00
7 Брунер
193
Рассмотрим характер отклонения от идеальной стратегии
лиц, пользующихся стратегией частного решения.
Встречаясь с фактами, подтверждающими гипотезу,
положительными и отрицательными, испытуемые склонны
сохранять свои гипотезы. Однако, подобно субъектам с
целостной стратегией, многие представители последова-
тельного сканирования испытывают непроизвольную по-
требность изменить свою гипотезу при встрече с новым
примером. Они также воспринимают изменение как прог-
ресс, считая, что из каждого примера обязательно дол-
жен быть сделан какой-то вывод.
Почему отрицательный опровергающий случай столь
труден для обработки представителями разбираемой стра-
тегии? Степень приверженности к соответствующему иде-
альному правилу не вызывает удивления: 26% против
50% для положительного опровергающего случая. Дело
в том, что, во-первых, отрицательный опровергающий
случай содержит двойное отрицание: соответствующая кар-
точка показывает, чем не является задуманное понятие, и,
кроме того, сообщает испытуемому, что его гипотеза не-
верна. В этом случае отрицательный опровергающий слу-
чай несет в высшей степени косвенную информацию. Кро-
ме того, такой пример не дает испытуемому никаких осно-
ваний для построения новой гипотезы, в то время как по-
ложительный опровергающий случай дает по крайней
мере некоторый набор значений признаков, которыми
можно воспользоваться для создания новой гипотезы.
Посмотрим теперь, как часто испытуемые со страте-
гией сканирования встречались с различными случаями
на пути к образованию понятия. Средняя задача содер-
жит пять разных случаев, из которых
0,6 типа ПП
2,7 < ОП
1,3 < ПО
0,4 < 00
Как и при использовании стратегии фокусирования,
наиболее частыми были отрицательные подтверждающие
и положительные опровергающие случаи, которые сос-
тавляли 4 из 5 примеров, встреченных испытуемым в
средней задаче после предъявления первой карточки.
194
Для обнаружения случаев, наиболее важных для
последователей сканирующей стратегии, мы снова раз-
делили задачи на четыре уже знакомые читателю
группы:
1) задачи, в которых оба случая были обработаны
правильно;
2) задачи, в которых ни один случай не удалось пра-
вильно обработать;
3) задачи, в которых случаи ПО обработаны правиль-
но, а случаи ОП неправильно;
4) задачи, в которых случаи ОП обработаны правиль-
но, а случаи ПО неправильно.
В табл. 4 для каждого типа задач приводится их об-
щее число и доля их успешного решения.
Таблица 4
ОБРАБОТКА СЛУЧАЕВ ПОИ ОП НА ОСНОВЕ
СТРАТЕГИИ СКАНИРОВАНИЯ
Обработка случаевЧисло задачДоля успешно решенных задач (%)
Оба случая обработаны все-2273
гда правильно
Ни один случай не обработан858
правильно
ПО-правильно; ОП-непра-5231
вильно
ОП-правильно; ПО-непра-297
вильно
Итог таков: правильная обработка обоих случаев ве-
дет к высокой вероятности успеха. Неправильная обра-
ботка обоих случаев почти всегда приводит к неудаче.
Если случай положительного опровергающего примера об-
работан неправильно, неудача столь же вероятна, как и
Тогда, когда ни один из случаев не получил правильной
обработки.
И здесь опять основой стратегии оказывается обработ-
ка положительного опровергающего случая. Для лиц, ис-
7 195
пользующих стратегию фокусировання, обработка этого
случая в соответствии с правилом <пересечения> представ-
ляет собой способ так изменять свою гипотезу, чтобы каж<
дая очередная гипотеза суммировала всю информацию,
полученную к данному моменту. Для представителя ска-
нирующей стратегии встреча с положительным опроверг
гагощим примером также является решающей, поскольку
дает испытуемому основу для построения новой гипотезы
и служит счастливо выпавшей картой, с которой можно
сравнить опыт предыдущих примеров.
СРАВНЕНИЕ
ЭФФЕКТИВНОСТИ СТРАТЕГИЙ
Какая стратегия приводит к успеху надежнее и чаще?
Разумеется, строгое следование правилам непременно при-
водит к успеху при любой стратегии. Однако всякий пред-
ставитель целостной стратегии время от времени нарушает
правила фокусировки, как и всякий представитель пар-
циальной стратегии - правила сканирования.
Если сравнивать успехи представителей обеих групп,
исходя из их реально наблюдаемого стратегического пове-
дения, то преимущество оказывается на стороне предста-
вителей целостной стратегии. Но в действительности во-
прос надо ставить так: при каких условиях та или иная
стратегия более эффективна? Меняется ли эффективность
каждой из стратегий в зависимости от общей трудности
задачи, в которой она используется, и в одинаковой или
разной степени она меняется? Вспомним, что задачи,
стоящие перед испытуемыми, различаются по трудности,
зависящей от количества признаков, за которыми необ-
ходимо следить. Ибо чем больше признаков представлено
во встречающихся примерах, тем больше гипотетических
понятий, исходя из которых можно группировать эти
примеры. Если в первом положительном примере пред-
ставлено А признаков, то число возможных гипотез о
содержании задуманного понятия равно количеству всех
одноэлементных подмножеств Л-элементного множества
(для гипотез с одним признаком) плюс все двухэлемент-
ные подмножества (для гипотез с двумя признаками)
плюс.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129