<<
>>

V. 2. 2. Описание модели.

Под объемом (емкостью) хранилища понимается

число размещенных в нем единиц хранения (дискретных следов), а понятие

структуры, характеризующее распределение следов в хранилище,

интерпретируется как структура порядка.

Наложим ограничения на область

дальнейшего исследования: будем рассматривать лишь те разделы хранилища,

которые ответственны за фиксацию следов разных видов символического

материала, например бессмысленных слогов, слов, графических знаков

письменности и т. п.

Для упорядочения важнейших характеристик памяти обратимся к методу

систематизации понятий на основе базисов. Поскольку память можно определить

как хранение информации во времени, то в качестве опорного базиса используем

следующие понятия: "пространство", "время",

"информация", "энергия". Диада "информация -

время" является ведущей в определении памяти, но память обладает также

эмпирическими и пространственными характеристиками.

Однако анализ

последних в целях получения соответствующих описаний памяти может

производиться только на информационно-временной основе.

Выделение информационно-временных свойств памяти как опорных для ее

моделирования побуждает к поиску экспериментальных данных, указывающих

прежде всего на общий класс функций, связывающих количество содержащейся в

хранилище информации с временем ее накопления, сохранения и извлечения.

Наиболее важными из информационных характеристик памяти являются ее

объемные показатели. Собственно информационная природа этих показателей

выражается в том, что они представляют собой меру разнообразия

удерживаемого в памяти материала. Укажем на некоторые из известных в

психологии зависимостей между объемными и временными параметрами мнемических

процессов.

1. Исследование процессов научения позволили обнаружить, что результаты

многих экспериментов, проверяющими связь между информационными и временными

переменными в ходе обучения, удовлетворительно аппроксимируются

экспоненциальной функцией y=y/max/[1-exp(-kt)], где y

- сила навыка ( в частности, объем заученного материала); y/max/ -

верхний предел силы навыка; t - число проб (временной показатель);

k - константа, выражающая скорость научения.

2. Г. Эббингауз, а позднее и его последователи определили забывание как

логарифмическую функцию времени y=k(clogt), где

y - объем сохраняемого материала; k и c -

экспериментальные константы.

В законе Хика время латентного периода дизъюнктивной реакции Т/p/

описывается выражением Т/p/=a+blog/c/y, где a и

b - константы (a характеризует несократимую долю величины

времени реакции); y - длина алфавита сигналов, из которого

производится выбор при опознании сигнала (объем следов в памяти). Если

пренебречь величиной a, то указанное выражение можно записать так:

Т/p/=blod/c/y, откуда y=c/Т/p//b.

Таким образом, во всех рассмотренных случаях информация и время, выступающие

атрибутами математических процессов, связаны элементарными взаимо-обратными

функциями: показательной и логарифмической.

В каком классе функций следует искать в явном виде зависимость между

объемными и временными переменными? Приведенные выше примеры указывают на

класс элементарных показательных функций. Учитывая специфику

рассматриваемого феномена (памяти) и ее свойство аддитивности для

вербального материала, естественно сделать некоторое обобщение и перейти от

показательных функций к сумме показательных функций, а классе этих

математических объектов попытаться найти интересующую нас зависимость. В

общем виде сумму показательных функций можно записать так:

============Формула 1 стр. 110==========

y(n)=A/n/a"n"+A/n-1/a"n-1"+...+A/1/a"1"+A/0/a"0".

Положив для простоты коэффициенты A/0/, A/1/, ... равными

единице, получим выражение:

============Формула 2 стр. 110==========

y(n)=a"n"+a"n-1"+...+a+1,

Которое можно представить в виде возрастающей геометрической прогрессии с

членом b/1/=1 и q=a.

Д. А. Игонин предложил использовать эту функцию для построения

информационно-временной модели памяти, сформулировав гипотезу о слоистой

организации хранилища, базирующуюся на следующих положениях: 1) слоистость

хранилища памяти понимается прежде всего как функциональная слоистость,

обнаруживаемая при информационно-веременным признака, слои в памяти

упорядочены и могут быть пронумерованы; 2) объемы совокупностей следов,

локализованных в каждом из слоев, ограничены и возрастают с увеличением

номера слоя; 3) число n слоев ограничено (1єnє8);4) кроме

того, допускается, что временные характеристики мнемонических процессов

запоминания, хранения, забывания и извлечения с увеличением номера слоя

монотонно возрастают; 5) хранилище может заполняться следами,

функционирующими на репродуктивном, "узнающем" и облегчающем

уровнях памяти [50]. На репродуктивном уровне памяти слои хранилища

заполняются последовательно с ростом номера n; на "узнающем"

и облегчающем уровнях памяти така очередность необязательна.

Рассмотрим следующие переменные: n - число заполненных в хранилище

слоев; a - объемный параметр, характеризующий скорость КП на

данный вид материала, либо, возможно, емкость кратковременного буфера

повторения [11]; y(nn) - максимальное число следов в

хранилище (емкость хранилища) при условии, что слой n заполнен

целиком; z - величина в диапазоне n-1 ... >t/2/>t/1/.

Используя указанные допущения и выражение (2), получим уравнение для

среднего времени заучивания единицы материала T(z) в

зависимости от объема y(z). Очевидно,

=============Формула стр. 115===========

Исследуем качественный характер T(z) в зависимости от объема

заучиваемого материала y(z). Из уравнения (4) в силу третьего

допущения, вытекает, что по мере заполнения следами слоя n будет

наблюдаться резкое увеличение функции T(z), сменяющееся или

более плавным ее повышением, или некоторым снижением с ростом

y(z). Снижение возможно, если заполнение слоя начинается с

фиксации единиц, требующих максимального (в пределах этого слоя) расхода

времени на "запись". Последующие единицы благодаря свойству

инвариантности средних величин будут запоминаться с меньшими временными

затратами, что и вызовет понижение функции. Таким образом, функция

T(z) является скачкообразной, ступенчатой, макромонотонно

возрастающей. Скачки этой функции должны наблюдаться с ростом величины

y(z), начиная с точек

y(z)=n(n-1)+1, а степень их выраженности будет

зависеть от величины различий между каждой парой t/n/ и

t/n-1/>.

<< | >>
Источник: В. А. Ганзен. СИСТЕМНЫЕ ОПИСАНИЯ В ПСИХОЛОГИИ. 1984

Еще по теме V. 2. 2. Описание модели.:

  1. Модель личности журналиста: профессиональные, социально-гражданские, нравственные, психологические и социально-демографические характеристики. Модификация общей модели для разных специализаций (репортер, аналитик, расследователь, публицист, ведущий-модератор и т.п.).
  2. 3.8. ПРИНЦИПЫ ОПИСАНИЯ
  3. IV. 1. 4. Другие виды геометрических описаний.
  4. III. 1. 6. Лингвистические описания систем.
  5. 4. Описание Мандалы
  6. V. АНАЛИТИЧЕСКИЕ ОПИСАНИЯ
  7. IV. ГЕОМЕТРИЧЕСКИЕ ОПИСАНИЯ
  8. I. 3. 2. Методы построения системных описаний.
  9. V. 1. ВИДЫ АНАЛИТИЧЕСКИХ ОПИСАНИЙ
  10. IV. 1. ВИДЫ ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ ОПИСАНИЙ
  11. III. ВЕРБАЛЬНЫЕ ОПИСАНИЯ
  12. I. 3. 3. Конструирование системных описаний.