Результаты такой
работы можно сделать объектом анализа в групповой дискуссии.
Когнитивная дифференцированность. Понятие когнитивной диффе-
ренцированности (КД) в применении кТРРзаменило понятие когни-
тивной сложности (Biery J., 1965). Когнитивная дифференцирован-
ность - это мера того, насколько сложным и многомерным является
восприятие данным человеком данной области опыта. Последнее огра-
ничение не случайно, поскольку человек может быть когнитивно диф-
ференцированным в одной области и недифференцированным - в дру-
гой. Существующие на сегодняшний день меры КД, будучи использо-
ваны изолированно, не могут различать истинную КД от беспорядочв
ности системы конструктов. Так, Д. Баннистер (Bannister D., 1963)
показал, что наиболее когнитивро дифференцированными IB смысле
операциональных мер) являются больные шизофренией. Однако при
условии отсутствия патологии мышления мера КД дает важную инфор>
мацию об организации системы конструктов.
238
STR.238
Оценить КД можно по степени <силы связей> между конструктами.
Противоположный полюс КД - это монолитность системы конструк-
тов (<сцепленность> в единый большой кластер). Чем выше средняя
величина связей между конструктами, тем менее когнитивно диффе-
ренцированным является человек.
Для простой оценки степени КД можно использовать меру <интен-
сивности связей>, предложенную Д. Баннистером:
HT-S(-IOO),
где Rij - коэффициент корреляции i-того конструкта с J-ТЫМ конст-
руктом.
. Для оценки КД можно использовать такой параметр, как вес пер-
вой главной компоненты (процент объясняемой дисперсии). Эти меры,
по нашим данным, коррелируют между собой в пределах 0,7-0,9.
Однако мера Баннистера является предпочтительной в тех случаях,
когда мы сравниваем решетки с разным числом конструктов, посколь-
ку ее легко сделать относительной (поделив на число просуммирован-
ных коэффициентов корреляции).
КД коррелирует с точностью предсказания поведения других лю-
дей, с ассимилятивностью при восприятии других, с экстремальностью
оценочных суждений (Adams-Webber J., 1979; Шмелев А. Г., 198.2).
. Для отличия истинной КД от беспорядочности конструирования
.Баннистером была предложена следующая процедура. Каждый испы-
туемый заполняет одну и ту же решетку дважды, с разницей в одну-
две недели.
Внутри каждой решетки подсчитывается матрица корреляций меж-
ду конструктами, после чего коэффициенты ранжируются. Мерой вос-
производимости структуры связей между конструктами служит коэф-
фициент ранговой корреляции между этими ранжировками в двух
решетках. Им же показано, что здоровые испытуемые воспроизводят
паттерн связей между конструктами даже на неповторяющихся набо-
рах фотографий, тогда как больные шизофренией демонстрируют сме-
ну паттерна связей от серии к серии. Это позволяет различать истин-
ную КД от беспорядочности конструирования.
Интересный вариант ранговой решетки предложили советские ис-
следователи (Соколова Е. Т., Федотова Е. О., 1982). В их решетке в
качестве элементов используется проективный материал (схематиче-
ские слабоструктурированные изображения человеческих лиц), что
сделало процедуру более тонкой и более чувствительной. Методика
позволила авторам измерять не только грубые нарушения системы
конструктов (как это было уД. Баннистера, который использовал хо-
рошо структурированный материал - фотографии), но и динамику
оценок и самооценок в норме и у больных неврозами.
Мера КД информативна при сравнении крайних по этому пара-
метру групп (наиболее и наименее дифференцированных). Средние
значения этой меры малоинформативны. Так, например, показано
(Adams-Webber J., 1979), что в процессе профессионального обучения
учителя становятся менее когнитивно дифференцированными, на что
ряд исследователей шутливо заметили, что профессиональная инфор-
мация в результате приводит к редукции КД.
Конечно это неверно. В процессе обучения и освоения нового опыта
КД вначале увеличивается, а затем уменьшается. Здесь включаются
процессы интеграции. Нормальное развитие и состоит в том, что два
процесса - прогрессивная дифференциация внутри гомогенных обла-
стей и прогрессивная интеграция (иерархизация, установление связей
23>
STR.239
между .подсистем амя, укрупнение подсистем) - идут параллельно.
В качестве меры когнитивной интеграции (КИ) мы рассмотрим
меру, предложенную в работе П. Нориса (P. Norris et а1" 1970).
В интересном сравнительном исследовании систем конструктов здоро-
вых испытуемых и больных неврозами авторамп было показано, что
больные неврозами имеют два типа систем конструктов монолитную
(когда все конструкты сцеплены в один большой кластер) и фрагмен-
тарную (система состоит из множества мелких кластеров, никак не
связанных друг с другом). У здоровых испытуемых система конструк-
тов представляет собой несколько четких кластеров, связанных соеди-
нительными (артикулирующими) конструктами.
Процедура оценки степени артикулированности состоит в следую-
щем. В матрице корреляций сводятся к нулю все коэффициенты, не
достигающие значимого уровня (5%). После этого вручную или с
помощью компьютера выявляются корреляционные плеяды, такие, где
все входящие конструкты связаны попарно значимой корреляцией.
Эти конструкты (корреляционные плеяды) представляют первичные
кластеры. Затем выявляются все конструкты, значимо связанные с
конструктами (с одним или несколькими) первичных кластеров. Это
ответвляющиеся конструкты. Затем выявляются конструкты, связан-
ные с конструктами из нескольких первичных кластеров (артикули-
рующие). Остальные конструкты -
изолированные. После этого строится
графическое изображение, как показа-
но на рис. 37.
Количественная мера артикулиро-
ванности подсчитывается следующим
способом. Возвращаются к <необну-
ленной> матрице корреляций. Все ко-
эффициенты корреляций возводятся в
квадрат и умножаются на 100. Затем
рассчитываются следующие суммы.
(1) Сумма коэффициентов внутри
каждого первичного кластера (вклю-
чая и связи с ответвляющимися кон-
структами). Общая сумма представ-
ляет количество дисперсии, приходя-
щейся на связи внутри всех первичных
кластеров - ДК. (2) Сумма коэффи-
циентов между всеми соединительны-
ми конструктами. Это дисперсия, при-
ходящаяся на артикулирующие кон-
структы,- дисперсия интро-артикуля-
ционная - ДИА. (3) Сумма коэффициентов всех артикулирующих
конструктов со всеми остальными (исключая изолированные). Это
экстра-артикуляционная дисперсия - ДЭА. Мерами артикулированно-
сти служат следующие два отношения: ДИА/ДК. и ДЭА/ДК. Очевид-
но, что оба этих отношения будут максимальны при артикулированной
системе и минимальны как при монолитной, так и при фрагментарной.
В частности, показано, что у больных неврозами (обсессивный нев-
роз) значимость различий этих мер от контрольной группы была высо-
кой - для первого отношения различия значимы на уровне /?<0,001,
а для второго отношения - на уровне р<0,01.
Эта работа является примером совмещения качественного и коли-
чественного анализов в ТРР. Такое совмещение открывает новые воз-
можности для повышения информативности метода.
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 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133
работы можно сделать объектом анализа в групповой дискуссии.
Когнитивная дифференцированность. Понятие когнитивной диффе-
ренцированности (КД) в применении кТРРзаменило понятие когни-
тивной сложности (Biery J., 1965). Когнитивная дифференцирован-
ность - это мера того, насколько сложным и многомерным является
восприятие данным человеком данной области опыта. Последнее огра-
ничение не случайно, поскольку человек может быть когнитивно диф-
ференцированным в одной области и недифференцированным - в дру-
гой. Существующие на сегодняшний день меры КД, будучи использо-
ваны изолированно, не могут различать истинную КД от беспорядочв
ности системы конструктов. Так, Д. Баннистер (Bannister D., 1963)
показал, что наиболее когнитивро дифференцированными IB смысле
операциональных мер) являются больные шизофренией. Однако при
условии отсутствия патологии мышления мера КД дает важную инфор>
мацию об организации системы конструктов.
238
STR.238
Оценить КД можно по степени <силы связей> между конструктами.
Противоположный полюс КД - это монолитность системы конструк-
тов (<сцепленность> в единый большой кластер). Чем выше средняя
величина связей между конструктами, тем менее когнитивно диффе-
ренцированным является человек.
Для простой оценки степени КД можно использовать меру <интен-
сивности связей>, предложенную Д. Баннистером:
HT-S(-IOO),
где Rij - коэффициент корреляции i-того конструкта с J-ТЫМ конст-
руктом.
. Для оценки КД можно использовать такой параметр, как вес пер-
вой главной компоненты (процент объясняемой дисперсии). Эти меры,
по нашим данным, коррелируют между собой в пределах 0,7-0,9.
Однако мера Баннистера является предпочтительной в тех случаях,
когда мы сравниваем решетки с разным числом конструктов, посколь-
ку ее легко сделать относительной (поделив на число просуммирован-
ных коэффициентов корреляции).
КД коррелирует с точностью предсказания поведения других лю-
дей, с ассимилятивностью при восприятии других, с экстремальностью
оценочных суждений (Adams-Webber J., 1979; Шмелев А. Г., 198.2).
. Для отличия истинной КД от беспорядочности конструирования
.Баннистером была предложена следующая процедура. Каждый испы-
туемый заполняет одну и ту же решетку дважды, с разницей в одну-
две недели.
Внутри каждой решетки подсчитывается матрица корреляций меж-
ду конструктами, после чего коэффициенты ранжируются. Мерой вос-
производимости структуры связей между конструктами служит коэф-
фициент ранговой корреляции между этими ранжировками в двух
решетках. Им же показано, что здоровые испытуемые воспроизводят
паттерн связей между конструктами даже на неповторяющихся набо-
рах фотографий, тогда как больные шизофренией демонстрируют сме-
ну паттерна связей от серии к серии. Это позволяет различать истин-
ную КД от беспорядочности конструирования.
Интересный вариант ранговой решетки предложили советские ис-
следователи (Соколова Е. Т., Федотова Е. О., 1982). В их решетке в
качестве элементов используется проективный материал (схематиче-
ские слабоструктурированные изображения человеческих лиц), что
сделало процедуру более тонкой и более чувствительной. Методика
позволила авторам измерять не только грубые нарушения системы
конструктов (как это было уД. Баннистера, который использовал хо-
рошо структурированный материал - фотографии), но и динамику
оценок и самооценок в норме и у больных неврозами.
Мера КД информативна при сравнении крайних по этому пара-
метру групп (наиболее и наименее дифференцированных). Средние
значения этой меры малоинформативны. Так, например, показано
(Adams-Webber J., 1979), что в процессе профессионального обучения
учителя становятся менее когнитивно дифференцированными, на что
ряд исследователей шутливо заметили, что профессиональная инфор-
мация в результате приводит к редукции КД.
Конечно это неверно. В процессе обучения и освоения нового опыта
КД вначале увеличивается, а затем уменьшается. Здесь включаются
процессы интеграции. Нормальное развитие и состоит в том, что два
процесса - прогрессивная дифференциация внутри гомогенных обла-
стей и прогрессивная интеграция (иерархизация, установление связей
23>
STR.239
между .подсистем амя, укрупнение подсистем) - идут параллельно.
В качестве меры когнитивной интеграции (КИ) мы рассмотрим
меру, предложенную в работе П. Нориса (P. Norris et а1" 1970).
В интересном сравнительном исследовании систем конструктов здоро-
вых испытуемых и больных неврозами авторамп было показано, что
больные неврозами имеют два типа систем конструктов монолитную
(когда все конструкты сцеплены в один большой кластер) и фрагмен-
тарную (система состоит из множества мелких кластеров, никак не
связанных друг с другом). У здоровых испытуемых система конструк-
тов представляет собой несколько четких кластеров, связанных соеди-
нительными (артикулирующими) конструктами.
Процедура оценки степени артикулированности состоит в следую-
щем. В матрице корреляций сводятся к нулю все коэффициенты, не
достигающие значимого уровня (5%). После этого вручную или с
помощью компьютера выявляются корреляционные плеяды, такие, где
все входящие конструкты связаны попарно значимой корреляцией.
Эти конструкты (корреляционные плеяды) представляют первичные
кластеры. Затем выявляются все конструкты, значимо связанные с
конструктами (с одним или несколькими) первичных кластеров. Это
ответвляющиеся конструкты. Затем выявляются конструкты, связан-
ные с конструктами из нескольких первичных кластеров (артикули-
рующие). Остальные конструкты -
изолированные. После этого строится
графическое изображение, как показа-
но на рис. 37.
Количественная мера артикулиро-
ванности подсчитывается следующим
способом. Возвращаются к <необну-
ленной> матрице корреляций. Все ко-
эффициенты корреляций возводятся в
квадрат и умножаются на 100. Затем
рассчитываются следующие суммы.
(1) Сумма коэффициентов внутри
каждого первичного кластера (вклю-
чая и связи с ответвляющимися кон-
структами). Общая сумма представ-
ляет количество дисперсии, приходя-
щейся на связи внутри всех первичных
кластеров - ДК. (2) Сумма коэффи-
циентов между всеми соединительны-
ми конструктами. Это дисперсия, при-
ходящаяся на артикулирующие кон-
структы,- дисперсия интро-артикуля-
ционная - ДИА. (3) Сумма коэффициентов всех артикулирующих
конструктов со всеми остальными (исключая изолированные). Это
экстра-артикуляционная дисперсия - ДЭА. Мерами артикулированно-
сти служат следующие два отношения: ДИА/ДК. и ДЭА/ДК. Очевид-
но, что оба этих отношения будут максимальны при артикулированной
системе и минимальны как при монолитной, так и при фрагментарной.
В частности, показано, что у больных неврозами (обсессивный нев-
роз) значимость различий этих мер от контрольной группы была высо-
кой - для первого отношения различия значимы на уровне /?<0,001,
а для второго отношения - на уровне р<0,01.
Эта работа является примером совмещения качественного и коли-
чественного анализов в ТРР. Такое совмещение открывает новые воз-
можности для повышения информативности метода.
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 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133