Когнитивно-ресурсологические аспекты концепта: к постановке проблемы | Статья в сборнике международной научной конференции

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 4 мая, печатный экземпляр отправим 8 мая.

Опубликовать статью в журнале

Библиографическое описание:

Майорова, О. А. Когнитивно-ресурсологические аспекты концепта: к постановке проблемы / О. А. Майорова. — Текст : непосредственный // Филологические науки в России и за рубежом : материалы I Междунар. науч. конф. (г. Санкт-Петербург, февраль 2012 г.). — Санкт-Петербург : Реноме, 2012. — С. 145-148. — URL: https://moluch.ru/conf/phil/archive/26/1884/ (дата обращения: 24.04.2024).

В «Кратком словаре когнитивных терминов» даётся следующее определение концепта: «Концепт – это термин, служащий объяснению единиц ментальных или психических ресурсов нашего сознания (выделено нами. – О. М.) и той информационной структуры, которая отражает знание и опыт человека; оперативная содержательная единица памяти, ментального лексикона, концептуальной системы и языка мозга, всей картины мира, отраженной в человеческой психике» [9, с. 90].Обзор литературы показывает, что, несмотря на лавинообразное увеличение объема литературы, посвященной проблеме концепта, а также разнообразие теорий, точек зрения, интерпретаций относительно сущности данного явления, ресурсология концепта, насколько нам известно, как самостоятельная проблема специальному рассмотрению еще не подвергалась. Благоприятные предпосылки для рассмотрения проблемы именно в этом ракурсе существуют. Отметим в этой связи, что при Институте психологии РАН существует лаборатория психологии способностей и ментальных ресурсов им. В. Н. Дружинина под руководством известного российского психолога профессора Мари́ны Алекса́ндровны Холо́дной, которая исследует систему способностей (интеллект в широком смысле слова) как личностный и социальный ресурс, как интеллектуальный потенциал населения, который ставится в один ряд с демографическим, территориальным, сырьевым, технологическим параметрами того или иного общества.

Производство интеллектуального продукта выступает в современных условиях как один из решающих факторов экономического развития, интеллектуальная собственность обретает истинную ценность. Интеллектуальное творчество становится неотъемлемой чертой человеческой духовности, гарантирует личную свободу человека и самодостаточность его индивидуальной судьбы, выступает в качестве социального механизма, который противостоит регрессивным линиям в развитии общества. Продуктом интеллектуального творчества являются идеи. Тем не менее, «декларирование этого уникального человеческого качества самым парадоксальным образом не соответствует реально сложившемуся отношению к проблеме интеллекта: фактически, интеллект оказался подвергнутым своего рода остракизму и на государственно-идеологическом, и на обыденно-житейском, и на профессионально-психологическом уровнях» [Электронный ресурс 3, с.9].

В настоящее время ресурсный подход реализуется в психологии в ряде работ, в которых к ресурсам определенного вида относят имеющиеся у человека профессиональные знания, умения и навыки, его компетенции, поскольку они могут «запасаться» при обучении и актуализироваться в процессе работы. Вместе с тем не любые знания и умения являются психологическим (психическим) ресурсом. Сложность этого вопроса, по мнению Б. И. Беспалова, обусловлена его тесной связью с вопросами о «предмете психологии» и сущности «психического», о том, какие характеристики человека относить к психическим и личностным. Отметим также, что эти вопросы составляют предмет психологического изучения и в нашей работе не рассматриваются [3].

В когнитивном аспекте, видимо, целесообразно говорить о ментальных ресурсах личности, которые определяются осознанным взаимодействием с внешними информационными источниками в опоре на некие врожденные механизмы, формируя индивидуальное духовное развитие. Ментальное поле непосредственно не наблюдаемо, поэтому его выявление связано со значительными трудностями. Все, что воспринимает человек, в том числе и свои «ментальные автогенераторы мыслей» создают информационный фон, в котором разобраться не просто. Ментальные ресурсы распределены, согласно данным Центра космического развития (ЦКР), с одной стороны, на уровне физического мира, и в многомерных сферах бытия с более высоким энерго-информационным потенциалом – с другой. К настоящему времени исследуется и оптимизирован в основном лишь тот интеллектуальный канал, который находится на уровне физического мира в ментальной сфере человека, т.е. в самой низковибрационной области. Исследование данных второго уровня относятся к компетенции ЦКР и в данной статье затрагиваться не будут, так как требуют более глубокой междисциплинарной компетенции (ментальная физика, психофизика, психокибернетика) [Электронный ресурс 2]. Отметим, тем не менее, что названные новые направления научного поиска имеют, как декларируется ЦКР, в первопричине тонкие планы, которые являются основополагающими на дальнейшем пути развития Цивилизации, и определяют переход Цивилизации от технократического к духовному пути развития [Там же].

Идея о самоорганизации аутопоэзисных самореферентных систем [11] (самопорождение собственного поведения при сохранении своей целостности и структурной определенности) способствовала формированию понятия структурной сопряженности таких систем с окружающей средой, т. е. их взаимодействию: «Система и окружающая среда, с которой она взаимодействует, действуют совместно (курсив автора. – О. М.), отбирая соответствующие структурные изменения. Они структурно взаимосвязаны (сопряжены): система либо выбирает те структурные изменения, которые позволяют ей продолжить эффективное функционирование, либо она гибнет» [4, с. 80]. Иными словами, сложная система перестала рассматриваться как пассивный объект воздействия окружающей природной и социальной среды. В. В. Василькова обращает внимание на то, что У. Матурана и Ф. Варела опровергают метафору коммуникативного канала Шеннона, согласно которой информация зарождается в определенной точке, затем распространяется по каналу связи и поступает к реципиенту на другом его конце: «Эта метафора не верна, так как она предполагает существование некоего единства, не определенного структурно, в котором взаимодействия несут в себе инструкции (или команды). На самом деле, происходящее с системой при взаимодействии с окружающей средой определяется не возмущающим агентом, а ее собственной структурной динамикой» [Там же, с. 81]. Аналогичные мысли высказывает И. К. Архипов, отмечая, что никто еще не доказал и не показал, что перемещающиеся звуки и буквы переносят информацию. Отсюда делается вывод, что информация генерируется телом, и в нем же она остается. Следовательно, в условиях отсутствия непосредственной передачи информации и обмена ею, «средством ее репрезентации выступает взаимодействие (Курсив автора. – О. М.), то есть совместное в акте коммуникации поведение тел» [1, с. 105-106].

Как отмечает Б.М. Величковский, информация стала рассматриваться с точки зрения ее значения и организации, постепенно превратившись в знание. С этих позиций концептуальные структуры все чаще описываются как особый уровень когнитивной организации, в которой концепты, как можно предположить, играют немаловажную роль (ср., например, функции смыслообразования, конципирования в отличие от концептуализации и категоризации). Это требует содержательного анализа истоков наших знаний и их нейрофизиологических механизмов [5, с. 12]. Понятие когнитивного ресурса эффективно используется, например, в области технологии менеджмента и реализуется в рамках реального функционирования инновационного предпринимательства различных форм знания. Метафорическая природа знания значительно расширяет пределы влияния этого капитала на развитие инновационного предпринимательства, заменяя ресурс материальный. Управление знаниями как ресурсом в процессе обучения предполагает два вида деятельности: 1) накопление массивов информации (что ассоциируется с механическим заучиванием) и 2) развитие способности к структуризации, систематизации, конструированию и усвоению знаний. В процессе обучения одним из эффективных механизмов анализа и моделирования процессов выступает тезаурус - система понятий и семантических отношений между ними определенной учебной дисциплины (предметной области) [Электронный ресурс 1].

Понятие ресурса используется особенно часто в последнее время в сфере обучения (самообразования), на основе современных информационных технологий разрабатываются разнообразные и качественные электронные учебные ресурсы (ЭУР) в силу необходимости частого обновления содержания учебных курсов и оперативной разработки учебных ресурсов по новым темам, разделам и направлениям развития. Система подобных ресурсов объединяется под названием образовательных ресурсов и предполагает отбор содержания и его структуризацию, как правило, при заданных ограничениях на объем и сложность материала. Множество образцов таких ресурсов представлены на образовательных порталах и сайтах учебных заведений, а также в различного рода электронных библиотеках и коллекциях. Учебные ресурсы с определенными характеристиками содержания и формы, рассчитанными на конкретных пользователей, получили название адаптивных. Они способствуют «подстраиванию» под цели обучения, уровень знаний и предпочтений пользователя. Необходимым условием для этого является организация учебного материала в виде гипертекста с желательным использованием возможностей мультимедиа.

Другой разновидностью графовых моделей являются когнитивные карты. Понятия когнитивной карты и семантической сети по сути весьма близки, но в когнитивных картах отношения между концептами используются для указания характера и степени влияния одного концепта на другой.

Примечательно, что для решения учебных задач с помощью моделирования образовательных ресурсов используется метод «генетического алгоритма» [Электронный ресурс 2]. «Генетический алгоритм (ГА) – это эвристический алгоритм поиска, используемый для решения задач оптимизации и моделирования путем последовательного подбора, комбинирования и вариации искомых параметров с использованием механизмов, напоминающих биологическую эволюцию (выделено мной. – О. М.)» При этом практически полностью используется метаязык генетического алгоритмирования: Ген, хромосома, векторы-хромосомы, скрещивание, создание хромосом-потомков на основе хромосом родителей, оператор скрещивания, мутация, популяция хромосом и т. д. [Электронный ресурс 2]. (Подробнее об этом см. [6]).

Интеллектуализация систем образования открытого типа осуществляется на базе использования агентов не только естественного, но и искусственного интеллекта, т. е. посредством формирования многоагентных систем. Многоагентные системы являются одним из бурно развивающихся направлений искусственного интеллекта. Их отличительной особенностью является переход от локализованного к распределенному искусственному интеллекту. С точки зрения объектно-ориентированного подхода агент представляет собой комплекс функций, в совокупности с интерфейсом способный посылать ответы и получать вопросы. «Под интеллектуальным агентом понимаются физические или виртуальные элементы, способные: действовать на любые другие элементы; стремиться к некоторым целям, общаться с другими агентами, накапливать и использовать собственные ресурсы; воспринимать среду и ее части, строить частичное представление среды; адаптироваться, самоорганизовываться, саморегулироваться и саморазвиваться. Исследования по искусственной жизни связаны с изучением интеллектуального поведения агентов на принципах адаптации, выживания, самоорганизации, построения децентрализованных систем. Многоагентные системы широко используются при разработке автономных движущихся средств, роботов, в системах защиты информации, в электронной коммерции. В открытом образовании многоагентная система включает в себя, помимо чисто искусственных агентов (программных модулей) преподавателя и студента, являясь, таким образом, человеко-машинной системой» [10, с. 44-45].

Подобные ресурсы относятся к типу адаптивных гипермедиа систем и носят название АГУР – адаптивные гипермедиа учебные ресурсы. В большинстве случаев содержание таких ресурсов является для всех пользователей одинаковым, не учитывает цели использования ресурса и уровень знаний пользователя [Электронный ресурс 2]. Структурированная модель электронного учебного ресурса представляется ориентированным графом, являющимся деревом. Узлами дерева являются учебные элементы, составляющие содержание ресурса, а его дуги отражают отношение иерархической подчиненности элементов друг другу (т.е. отношения типа «часть-целое»). Модели такого вида полезны для рационального структурирования содержания учебного ресурса в виде набора иерархически организованных элементов. Они могут быть использованы в программах, предназначенных для компьютерной поддержки дидактического проектирования и анализа содержания разработчиками ресурсов. «К графовым моделям относятся и различные варианты семантических сетей, являющихся широко распространенным способом представления знаний в различных предметных областях. Узлы такой сети соответствуют объектам, понятиям, свойствам и т.д. предметной области, называемым обобщенным термином концепт. Различного рода отношения между концептами образуют дуги сети. В том числе, это могут быть иерархические отношения, а также отношения, которые указывают на использование при изучении какого-то концепта информации, связанной с другими концептами, т.е. отношения «предыдущий – последующий». Эти отношения определяют возможные варианты последовательности изучения концептов, образующих содержание учебного ресурса [Электронный ресурс 2].

Обобщая изложенное выше, можно констатировать, что в концептуальном контексте наблюдается снижение исследовательского интереса к смыслообразующему, генеративному аспекту концепта в пользу производимого им эффекта или преобразования, т. е. усиливается прикладная его ориентация, что, безусловно, очень важно. В то же время доминирование технологической (прагматической) роли концепта (в нашем случае) при недостаточной изученности его ресурсного потенциала в теоретическом плане побуждает к поиску новых решений. В лингвокогнитивном плане чрезвычайно интересным представляется переход с собственно языкового (онтологического) уровня на мировоззренческий (собственно ментальный), на котором, как можно предположить, язык через посредство концептов создает фреймы для формирования опыта когнитивного познания действительности. В своей работе Роберт Дилтс [8, с. 25] анализирует ситуацию, заимствованную у Терезы Эпштейн: «Ты можешь делать все, что захочешь, если захочешь хорошенько потрудится для этого». Здесь обращает на себя внимание то, что в этой фразе соединены в причинно-следственную цепочку два значимых элемента нашего опыта: «делать все, что хочешь» и «хорошенько потрудиться». Связывая их так, чтобы делать все, что хочешь, «казалось на переднем плане, мы создаем предпосылки для сильнейшей мотивации, ведь мечта и желание соединяются с ресурсами (выделено нами. – О. М.), необходимыми для своего осуществления» [8, с. 25]. Иначе говоря, ресурсы активизируются только, будучи помещены во фрейм внутреннего ресурса и превратившись в структуру определенного паттерна, вне зависимости от контекста [8, с. 25].


Литература:

1. Архипов И. К. Язык и его функция: смена парадигм научного знания [Текст] / И. К. Архипов // Studia linguistica cognitiva/ - Вып. 2: Наука о языке в изменяющейся парадигме знания. – Иркутск: Изд-во БГУЭП, 2009. - С.100-152.

2. Березович Е. Л. Топонимия Русского Севера: Этнолингвистические исследования. Екатеринбург: Изд-во Урал. ун-та, 1998. 340 с. - С. 6.

3. Беспалов Б. И. Деятельностная концепция «психических и личностных ресурсов» субъекта труда [Текст] / Б. И. Беспалов / Cб.: Материалы Международной научно-практической конференции «Личностный ресурс субъекта труда в изменяющейся России». Ставрополь-Москва: СевКафГТУ, 2006. - С. 51-54.

4. Василькова В. В. Междисциплинарность как когнитивная практика (на примере становления коммуникативной теории) [Текст] / В.В. Василькова / Коммуникация и образование. Сборник статей. — Под ред. С.И. Дудника. — СПб.: Санкт-Петербургское философское общество, 2004. — С.69-88.

5. Величковский Б. М. Когнитивная наука. Основы психологии познания [Текст] / Б. М. Величковский / - В 2-х т. – Т. 2. – М.: Издательство «Смысл», 2006.

6. Гладков Л. А. Генетические алгоритмы [Текст] / Л.А. Гладков, В.В. Курейчик, В.М.

Курейчик / Под ред. В. М. Курейчика. – 2-е изд., испр. и доп. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006. – 320 с.

7. Голев Н. Д., Дмитриева Л. М. Единство онтологического и ментального бытия топонимической системы (к проблематике когнитивной топонимики) // Вопросы ономастики. 2008. № 5. Екатеринбург: Издательство Уральского университета. – С. 5-18.

8. Дилтс Р. Фокусы языка. Изменение убеждений с помощью НЛП / Пер. с англ. – СПб: Питер, 2011. – 256 с.: ил. – (Серия «Сам себе психолог»).

9. Кубрякова Е. С. Краткий словарь когнитивных терминов (КСКТ) / Е. С. Кубрякова, В. З. Демьянков, Ю. Г. Панкрац, Л. Г. Лузина. - М: Филол. ф-т МГУ им. М. В. Ломоносова, 1997. – С. 90.

10. Курейчик В. М. Эволюционная адаптация интерактивных средств открытого образования [Текст] / В. М. Курейчик, Л. А. Зинченко // Открытое образование. - 2001. - N1. - С. 43-50.

11. Матурана У., Варела Ф. Древо познания: биологические корни человеческого понимания [Текст] / У. Матурана, Ф. Варела / - М., 2001.


Электронные ресурсы

1. Андрусенко Т., Стрижак А. Управление знаниями в учебном процессе на основе тезаурусов/ Т. Андрусенко, А. Стрижак [Электронный ресурс] / Код доступа http://www.hr-portal.ru/article/upravlenie-znaniyami-v-uchebnom-protsesse-na-osnove-tezaurusov. Дата обращения: 25. 08. 2011.

2. Сиговцев Г. С., И. О. Семенов. Моделирование учебных ресурсов для e-Learning [Электронный ресурс] / Г. С. Сиговцев, И. O. Семенов / Код доступа: 2010.it-edu.ru/.../a2a Г. С. Сиго...8704962776.doc. Дата обращения: 27. 08. 2011 г.

3. Холодная М. А. Психология интеллекта. Общая психология [Электронный ресурс] / Код доступа: http://psichology.vuzlib.net/book_o304_page_19.html. Дата обращения: 20. 01. 2012.

Основные термины (генерируются автоматически): ресурс, Электронный ресурс, система, концепт, окружающая среда, Генетический алгоритм, инновационное предпринимательство, интеллектуальное творчество, искусственный интеллект, предметная область.

Похожие статьи

Создание современной интеллектуальной информационной...

предметная область, эксперт, отношение, элемент данных, обучающая информация, концепт, построение... О разработке систем искусственного интеллекта...

Интеллектуальное творчество как фактор успешной...

Ключевые слова: интеллектуальное творчество, социализация, социальная роль, дополнительное образование. Стремительное развитие научно-технического прогресса в различных областях жизни современной России, преобразование окружающей среды, новая...

Искусственный интеллект. Основные направления исследований

Электронный ресурс.

искусственный интеллект, интеллектуальный помощник, система, пользователь, машинное обучение, голосовой помощник, различный род, человеческий мозг, удобство пользования, помощник.

Системная интеграция интеллектуальных особенностей...

Ключевые слова: система, парадигма, интеграция, системное мышление, сеть, искусственный интеллект.

Робототехника, искусственный интеллект и интеллектуальные...

учебная деятельность, предмет деятельности, окружающий мир, развитие, предметное...

Перспективы внедрения инновационных систем хранения...

системы хранения данных, методы организации хранения данных, инновационные системы, искусственный интеллект.

Ключевые слова: информационная система, ресурсы данных, сервер, накопитель...

Искусственный интеллект в современных... | «Молодой

Последние наработки используют технологии нейронных сетей и генетических алгоритмов для повышения скорости и точности необходимых вычислений.

Основные термины (генерируются автоматически): искусственный интеллект, интеллектуальный помощник, система...

Экспертные системы | Статья в журнале «Молодой ученый»

В искусственном интеллекте, «интеллектуальный агент» — это разумные сущности

Основные термины (генерируются автоматически): экспертная система, игрок, баз знаний, база знаний, машина игры, предметная область, игра, действие, окружающая среда, информация.

Молодой ученый — издательство

Ресурс включает разделы, содержащие ежемесячные и архивные издания научной периодики, актуальную информацию и анонсы о проводимых научных собраниях и международных конференциях молодых ученых. Есть раздел о правилах оформления и публикаций статей.

Роевой интеллект и его наиболее распространённые методы...

Основные термины (генерируются автоматически): роевой интеллект, алгоритм, агент, муравьиный алгоритм, метод роя частиц, область, целевая функция, решение, искусственная пчелиная колония, вычислительная система.

ФИО. Электронная почта.

Похожие статьи

Создание современной интеллектуальной информационной...

предметная область, эксперт, отношение, элемент данных, обучающая информация, концепт, построение... О разработке систем искусственного интеллекта...

Интеллектуальное творчество как фактор успешной...

Ключевые слова: интеллектуальное творчество, социализация, социальная роль, дополнительное образование. Стремительное развитие научно-технического прогресса в различных областях жизни современной России, преобразование окружающей среды, новая...

Искусственный интеллект. Основные направления исследований

Электронный ресурс.

искусственный интеллект, интеллектуальный помощник, система, пользователь, машинное обучение, голосовой помощник, различный род, человеческий мозг, удобство пользования, помощник.

Системная интеграция интеллектуальных особенностей...

Ключевые слова: система, парадигма, интеграция, системное мышление, сеть, искусственный интеллект.

Робототехника, искусственный интеллект и интеллектуальные...

учебная деятельность, предмет деятельности, окружающий мир, развитие, предметное...

Перспективы внедрения инновационных систем хранения...

системы хранения данных, методы организации хранения данных, инновационные системы, искусственный интеллект.

Ключевые слова: информационная система, ресурсы данных, сервер, накопитель...

Искусственный интеллект в современных... | «Молодой

Последние наработки используют технологии нейронных сетей и генетических алгоритмов для повышения скорости и точности необходимых вычислений.

Основные термины (генерируются автоматически): искусственный интеллект, интеллектуальный помощник, система...

Экспертные системы | Статья в журнале «Молодой ученый»

В искусственном интеллекте, «интеллектуальный агент» — это разумные сущности

Основные термины (генерируются автоматически): экспертная система, игрок, баз знаний, база знаний, машина игры, предметная область, игра, действие, окружающая среда, информация.

Молодой ученый — издательство

Ресурс включает разделы, содержащие ежемесячные и архивные издания научной периодики, актуальную информацию и анонсы о проводимых научных собраниях и международных конференциях молодых ученых. Есть раздел о правилах оформления и публикаций статей.

Роевой интеллект и его наиболее распространённые методы...

Основные термины (генерируются автоматически): роевой интеллект, алгоритм, агент, муравьиный алгоритм, метод роя частиц, область, целевая функция, решение, искусственная пчелиная колония, вычислительная система.

ФИО. Электронная почта.