Interpretacija informacij. Interpretacija podatkov

Vprašajmo se, kaj so podatki in kako z njimi ravnamo? Intuitivno je jasno, da s podatki razumemo vsako sporočilo, opaženo dejstvo, informacijo o nečem, rezultate eksperimenta itd. Z drugimi besedami, podatki so vedno konkretni, predstavljeni v določeni obliki (število, zapis, sporočilo, tabela itd.). Sami podatki nimajo nobene vrednosti. Pravzaprav, kako bi se odzvali na primer na naslednje podatke:

(1) - "sedemintrideset in pol";

(2) - "2 + 2 = 4";

(3) - "Petrov je postal direktor."

Prvi bo povzročil zmedo, drugi - občutek trivialnosti (vsi to vedo), tretji - misli, kdo je Petrov? Podatki so v vseh navedenih primerih neinformativni (čeprav iz različnih razlogov) in da bi bili informativni, t.j. Da bi jih spremenili v informacijo, je potrebno podatke interpretirati.

Interpretacija je proces spreminjanja podatkov v informacije, proces njihovega pomena. Ta proces je odvisen od mnogih dejavnikov: kdo interpretira podatke, katere informacije tolmač že ima, iz kakšne perspektive gleda na prejete podatke itd. Postopek interpretacije lahko izvaja posameznik ali skupina posameznikov, lahko pa je kreativen (npr. predvajanje glasbe iz notnih zapisov) ali formalen (določanje časa s pomočjo ure). Takšen proces lahko izvajajo biološki predmeti (pogojni refleksi psov, komunikacija delfinov), številne naprave za tehnično avtomatizacijo (zaznavanje signala cilja v radarju z naknadnimi dejanji) in seveda računalnik. Abstraktnost informacije je v nasprotju s konkretnostjo podatkov v tem, da procesa interpretacije na splošno ni mogoče formalno opredeliti, podatki pa vedno obstajajo v neki specifični obliki. Na splošno med podatki in informacijami ni ujemanja ena proti ena. Na primer, formalno različni sporočili "se vidimo jutri" in "se vidimo jutri" vsebujejo iste informacije. Različna znaka "x" in "*" lahko smiselno pomenita isto - operacijo množenja, formalno pa različni vrstici "21" in "XXI" določata isto število (v različnih številskih sistemih).

Po drugi strani pa lahko isti podatki različnim prejemnikom (različnim tolmačem) prinašajo povsem različne informacije. Na primer, znak "I" lahko razlagamo kot črko "ai" v angleški abecedi ali kot rimsko številko 1, znak "+" lahko razlagamo kot operacijo seštevanja ali operacijo združevanja množice, odvisno od konteksta . Kimanje z glavo od vrha do dna običajno pomeni "da" in nihanje z glavo "ne", vendar ne v vseh državah (ne tako v Bolgariji in Grčiji). Na oglasni deski za menjavo stanovanj sem videla oglas s podatki: “(2+2) = (3+1)”, kar je pomenilo “Menjam dve dvosobni stanovanji za trisobno stanovanje. in enosobno stanovanje« - ali bi bilo mogoče takšno interpretacijo teh podatkov predvideti na primer v učbeniku aritmetike?

Ti primeri kažejo, da je razlaga podatkov odvisna od številnih dodatnih objektivnih dejavnikov (v teh primerih - kontekst, država, kraj), lahko pa je razlaga odvisna tudi od subjektivnih dejavnikov. Na primer, oseba z normalnim vidom isto barvo zaznava na en način, daltonist pa drugače. Navedeni primeri alternativne interpretacije istih podatkov ponazarjajo koncept polimorfizma (večkratne interpretacije), ki na koncu določa abstraktno naravo tega procesa.

Na koncu še en pomemben vidik interpretacije. V vsakem dovolj velikem nizu podatkov obstajajo posebni položaji (znaki, ključne besede, znaki), ki nadzorujejo proces interpretacije in imajo zato poseben pomen, ki v veliki meri določa vrednost in pomembnost prejetih informacij. Klasičen primer: sporočilo "Ne morete usmrtiti, lahko se usmilite." Položaj vejice v tem primeru (pred ali za besedo "ne morem") radikalno spremeni informacijsko vsebino podatkov. Ali je mogoče v zvezi s tem primerjati vejico v tem sporočilu s črko "n.", na primer? Izguba ali popačenje slednjega se zlahka obnovi iz konteksta; izguba vejice zmanjša informacijsko vsebino sporočila kot celote na nič. Še en primer. Recimo, da imate naslednji fragment tabele:

ЪDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDD

і Izdelek і Stroj і Vrtalnik і Rezkalo і Motor і

GDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDD

ADDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDD

Izguba besede »Cost« v drugi vrstici onemogoča pravilno interpretacijo numeričnega materiala celotne tabele, medtem ko je izguba besede »Product« zlahka obnovljena iz konteksta.

Tako so podatki niz heterogenih ključnih besed (položaji, znaki itd.), ki prenašajo informacije različnih stopenj vrednosti.

Ena najtežjih operacij v psihodiagnostiki je tolmačenje prejete podatke. Zanaša se na predpostavljena večfaktorska razmerja med pridobljenimi podatki in njihovo možno interpretacijo. Z drugimi besedami, določen rezultat je lahko posledica različnih mehanizmov duševne dejavnosti (na primer, nepravilna rešitev nekaterih testnih nalog je lahko posledica pomanjkljivosti v zaznavanju, pomanjkanja zanimanja, zaradi vznemirjenja itd.). In obratno, isti mehanizem ima lahko različen diagnostični pomen (na primer, občutek manjvrednosti pri eni osebi se kaže z negotovostjo v vedenju, tihim glasom, pasivnostjo, pri drugi s hvalisavimi dejanji in podobnimi manifestacijami kompenzacije).

Interpretacija diagnostičnih podatkov se lahko izvede bodisi kot proces kvantitativne ocene, tj. Dobljeni rezultat primerjamo z določeno normo ali v obliki kvalitativne analize, pri kateri dobljene podatke primerjamo z vrsto standardov, katerih vrednost je natančno določena. Ustreznost neposredne interpretacije je odvisna od natančnega in pravilnega zapisa posameznih podatkov ter od razkritja njihovih sistemskih odnosov.

Znano je, da je psihodiagnostika še posebej tesno povezana z diferencialno psihologijo, ki proučuje naravne meje variacije duševnih pojavov in njihove izvore. Diferencialna psihologija išče odgovore na vprašanja, v čem se ljudje razlikujejo po posameznih duševnih lastnostih in manifestacijah in kaj povzroča te razlike. Uporablja metode, ki beležijo te razlike, vendar jih ne ustvarijo, kar je bistveno za vsako diagnostično preiskavo.

Testna vprašanja za klasifikacijo metod

1. Opredelite metodo opazovanja

2. Poimenujte področja uporabe metode opazovanja

3. Kaj je bistvo metod za analizo proizvodov dejavnosti za namene psihodiagnostike?

4. Kako lahko vsebinsko analizo uporabimo pri delu logopeda

5. Določite metodo anketiranja z vprašalnikom

6. Navedite primere vrst vprašalnikov

7. Kateri vprašalniki se lahko uporabljajo v logopediji

8. Poimenujte glavne vrste vprašalnikov

9. Kakšna je glavna vloga projektivnih tehnik v izpitnem procesu?

10. Navedite primere uporabe sociometrije v logopediji.

11. Razširite pojme veljavnost, zanesljivost, reprezentativnost.

12. Katere so tipične diagnostične napake?

13. Kaj je bistvo postopka standardizacije?

14. Pojasnite, kaj so težave pri interpretaciji.

Literatura

1. Avanesov V. S. Testi v socioloških raziskavah. - M.: Nauka, 1982. - 200 str. (Zanesljivost testa: 107-135. Veljavnost testa: 135-162.)

2. Eysenck G., Wilson G. Kako izmeriti osebnost / Prev. iz angleščine - M., "Cogito-Center", 2000. - 284 str.

3. Alexander F. Psihosomatska medicina. Načela in praktična uporaba. / Per. iz angleščine S. Mogilevskega. – M.: Založba EKSMO-Press, 2002. – 352 str.

4. Alekseev L.L., Gromova L.A. Psihogeometrija za menedžerje. – L., 1991.

5.Amonašvili Š.A. Vzgojna in vzgojna funkcija ocenjevanja učenja šolarjev. – M., 1984

6. Anastasi A. Psihološko testiranje. Knjiga 1. - M, 1982.

7. Anastasi A. Psihološko testiranje. Knjiga 2. - M., 1982. (Preizkusi posameznih sposobnosti: 5-122. Osebnostni testi: 122-242.)

8. Andreeva G. M. Socialna psihologija. – M., 1997

9. Anufriev A.F. Raziskovanje. Tečajne, diplomske in disertacijske naloge. - M.: Os-89, 2004. - 112 str.

10. Basov M.Ya. Metodologija psihološkega opazovanja otrok: Izbrana psihološka dela. – M.: Pedagogika, 1975.

11. Berezin F.B., Miroshnikov M.P., Sokolova E.Yu. Metodologija multilateralnega raziskovanja osebnosti. - M., 1994

12. Bodalev A.A. Osebnost in komunikacija. Izbrana dela. – M.: Pedagogika, 1983. – 272 str.

13. Burlachuk L.F., Morozov S.M. Slovar-priročnik o psihodiagnostiki: Založba "Piter", 2000. - 528 str.

14. Butenko I.A. Vprašalnik kot komunikacija med sociologom in anketiranci. - M., 1989

15. Uvod v praktično socialno psihologijo / "Ed. Yu.M. Kukov, L.L. Petrovskaya, O.V. Solovyova. - M., 1996,

16. Uvod v psihodiagnostiko: Učbenik. pomoč študentom povpr. ped. učbenik institucija / M.K.Akimov, E.M.Borisova, E.I.Gorbačov in drugi; Ed. K. M. Gurevich, E. M. Borisova. - 3. izd., stereotip. - M .: Založniški center "Akademija", 2000. - 192 str.

17. Voitko V.I., Gilbukh Yu 3. O nekaterih osnovnih konceptih psihodiagnostike // Vprašanja psihologije. - 1976. - št. 4.

18. Volkov I.L. Metode sociometričnih meritev v socialno-psihološkem raziskovanju. L., 1970

19. Volkov Yu.G. Kako napisati diplomo, seminarsko nalogo, esej. Serija "50 načinov". Rostov-n/D: Phoenix, 2001. - 128 str.

20. Vygotsky L. S. Pedagoška psihologija. - M .: Pedagogy-press, 1999. - 536 str.

21. Gamezo M.V., Domashenko I.L. Atlas psihologije. – M., I986

22. Gilbukh Yu 3. Psihodiagnostika v šoli. - M., 1989. - .79 str. (O osnovnih pojmih psihodiagnostike: 5-7. O testih in pedologiji: 9-12. Psihodiagnostične veščine učitelja: 12-72.)

23. Godefroy J. Kaj je psihologija: v 2 zvezkih M., 1996

24. Grinshpun I. B. Uvod v psihologijo M., 1994.

25. Gurevich K. M. Inteligenčni testi v psihologiji // Vprašanja psihologije. - 1980. - Št. 2. - Str. 53-64.

26. Družinin V. N. Eksperimentalna psihologija - M., 1447

27. Ingenkamp K. Pedagoška diagnostika. - M., 1991

28. Kaljagin V.A. Fonemične motnje v pisnem govoru in metode njihove analize / Pisanje in branje: učne težave in popravek: Učbenik / Ed. Kand. ped. znanosti, izredna profesorica O.B. Inshakova. – M.: Moskovski psihološki in socialni inštitut; Voronež: Založba NPO "MODEK", 2001. - (240 str.) str. 67-78.

29. Karvasarsky B.D. Medicinska psihologija. - L.: Medicina, 1982. - 272 str.

30. Kuznetsov I. N. Povzetki, tečajna in diplomska dela: Metode priprave in izvedbe: Izobraževalni priročnik - 2. izd. - M .: Založniška in trgovska družba "Dashkov in Co", 2004. - 352 str.

31. Kulagin B.V. Osnove profesionalne psihodiagnostike. - L., 1984. - 216 str.

32. Kulagin B.V. Osnove profesionalne psihodiagnostike. - L., 1984. - 216 str.

33. Lebedinsky V.V., Myasishchev V.N. Uvod v medicinsko psihologijo.. – L.: Medicina, 1966. – 430 str.

34. Najboljši psihološki testi za poklicno selekcijo in poklicno usmerjanje / Ed. A. F. Kudrjašov. Petrozavodsk, 1992.

36. Mehrabyan A. Psihodiagnostika neverbalnega vedenja. – Sankt Peterburg: Reč, 2001. – 256 str.

37. Melnikov V. M., Yampolsky L. T. Uvod v eksperimentalno psihologijo osebnosti. - M., 1985. (Splošna vprašanja zanesljivosti testa: 167-178. Pristopi k študiju veljavnosti testa: 187-195. Enotna metodologija za izdelavo psihodiagnostičnih testov: 195-203.)

38. Metode za preučevanje inteligence: metodološki razvoj za posebni predmet "Psihologija". - L., 1982. - 32 str. (Inteligenca in metode njenega proučevanja: 2-18. Testi: 18-25. Analitične metode za proučevanje inteligence: 25-29. Testi vprašalnikov: 29-32.)

39. Metode socialne psihologije / Ed. E. S. Kuzmin, B.E. Semenov. – L., 1977

40. Moreno J. Sociometrija: Eksperimentalna metoda in znanost o družbi. M., 1958.

41. Myasishchev V.N. Problem človeških odnosov in njegovo mesto v psihologiji // Problemi. psihologija. 1957. št. 5.

42. Raziskovalno delo študentov v sistemu višjega strokovnega pedagoškega izobraževanja (specialnost 031800 - logopedija). Metodološka priporočila za izdelavo diplomskega dela. / Avtor. -sestava L.V.Lopatina, V.I. Lipakova, G.G.Golubeva. - Sankt Peterburg: Založba Ruske državne pedagoške univerze poimenovana po. A.I. Herzen, 2002. – 139 str.

43. Nemov R.S. Psihologija. Učbenik za visokošolske študente ped. učbenik ustanove. V 3 knjigah. Knjiga 3. Eksperimentalna in pedagoška psihologija in psihodiagnostika. - 2. izd. - M .: Izobraževanje: VLADOS, 1995. - 512 str.

44. Norakidze V.G. Nove metode za preučevanje karakterja osebnosti. Tbilisi: Metsniereba, 1975.

45. Osnove psihodiagnostike / Ed. A.G. Shmelev. – Rn-D., 1996.

46. ​​​​Značilnosti duševnega razvoja otrok, starih 6-7 let / Ed. D.B. Elkoninia, A.L. Wenger. - M., 1988

47. Platonov K.K. Kratek slovar sistema psiholoških pojmov. M.: Višja šola, 1984. – 174 str.

48. Delavnica splošne psihologije / Ed. A. I. Ščerbakova. - M., 1990. - 287 str.

49. Delavnica o eksperimentalni in uporabni psihologiji / Ed. L. L. Krilov. – Sankt Peterburg, 1997

50. Psihodiagnostične metode (v kompleksni longitudinalni študiji študentov) / Ed. A. A. Bodaleva, M. D. Dvoryashina, I. M. Paley. - L., 1976. - 248 str.

51. Psihološka diagnostika / Ed. K.M. Gurevich, E.M. Borisova. - M., 1997

52. Psihologija: slovar / Ed. L.V. Petrovski, M. G. Jaroševski. – M., 1990

53. Rean L.L., Kolominsky Ya.L. Socialna pedagoška psihologija. – Sankt Peterburg, 1999.

54. Reber A. Veliki razlagalni psihološki slovar. T.1 (A-O). per. iz angleščine – M.: “Založba AST”, “Založba Veche”, 2001. – 592 str.

55. Regush L.A. Delavnica opazovanja in veščin opazovanja. - Sankt Peterburg: Peter, 2001. - 176 str.

56. Romanova E.S., Potemkina O.F. Grafične metode v psihološki diagnostiki. – M., 1992

57. Sidorenko E.V. Metode matematične obdelave v psihologiji. – Sankt Peterburg: Reč, 2001.- 350 str.

58. Sokolova E.T. Projektivne metode raziskovanja osebnosti. – M., 1980

59. Stevens S. matematika, merjenje in psihofizika // Eksperimentalna psihologija (ur. S.S. Stevens). // Per. iz angleščine uredil veljaven član Akademija medicinskih znanosti ZSSR P. K. Anohin, dr. ped. znanosti V.A. Artemova. M.: Tuja literatura, 1960. T. 1.S. 19-92.

60. Urbakh V. Yu. Biometrične metode (statistična obdelava eksperimentalnih podatkov v biologiji, kmetijstvu in medicini). – M.: Nauka, 1964. – 415 str.

61. Francella F., Bannister D. Nova metoda raziskovanja osebnosti. Vodnik po repertoarnih osebnostnih tehnikah. - M., 1987. - 236 str.

62. Fress P., Piaget J. Eksperimentalna psihologija. - Vol. I in II. - M., 1966. Str. 199-231.

63. Shvantsara J., Balastik B., Golub V. et al. - Praga, 1978. - 388 str.

64. Shmelev A.G. Psihodiagnostika osebnostnih lastnosti. – Sankt Peterburg: Reč, 2002. – 480 str.

65. Shoshin P.B. Metoda strokovnih ocen. – M., 1987

66. Yadov V.L. Sociološke raziskave. - M., 1972.

67. Dunbar H.F. Psihosomatska diagnoza. - New York, 1943. - 203 str.

Datum objave: 2015-01-24; Prebrano: 890 | Stran Kršitev avtorskih pravic | Naroči pisanje prispevka

Onemogoči adBlock!
res potrebno

Lahko rečemo, da je interpretacija podatkov naše videnje tega, kar se skriva za temi podatki, naše razumevanje pomena števil (ali kakršnih koli drugih matematičnih konstruktov), ​​pridobljenih kot rezultat merjenja [Interpretacija in analiza ..., 1987, pogl.

jaz]. Prav v konceptu interpretacije podatkov se bistveno odraža »združevanje« empiričnega in teoretičnega (o teh kategorijah glej npr. [Mitin, Ryabushkin, 1981; Shvyrev, 19781). V ta koncept vsak raziskovalec vključuje nekaj svojega, ki ga določa njegova a priori vizija preučevanih predmetov in pojavov. Vendar pa obstajajo nekateri vidiki interpretacije, ki se pojavljajo v skoraj vsaki študiji. O njih bomo govorili v nadaljevanju, saj je očitno, da bomo v bistvu govorili o (modelnih) lastnostih ES, ki jih prevzame raziskovalec.

1.

Odsev formalnih odnosov. To se nanaša na jasno opredeljena empirična razmerja, za katera menimo, da se med merjenjem, tj. pri preslikavi ES v MS, preslikavajo v matematična (za primere glej tabelo 1.1; v poglavjih 10–14 bodo druga razmerja, pomembna za sociologa upoštevano).

2.

Najprej si poglejmo model zaznavanja. Ta stavek seveda zahteva dva dodatka, ki odražata, kaj točno se zaznava in kdo zaznava. V tem delu bomo vedno predpostavljali, da so subjekti percepcije respondenti, objekti pa neki objekti realnega sveta, katerih ocene respondentov zanimajo sociologa.

Vsaka metoda lestvice se opira na svoj model zaznavanja. Spodaj bomo podrobno analizirali modele, ki ustrezajo obravnavanim metodam. Tukaj, če pogledamo naprej, bomo navedli samo en primer.

Naslednja predpostavka lahko služi kot model percepcije, ki ustreza razvrščanju določenih predmetov s strani anketiranca.

Anketirance pri rangiranju objektov vodi neka vrsta lastnosti slednjih (enaka za vse anketirance), to pomeni, da si te objekte predstavljajo kot točke nekega značilnega prostora. Vsak anketiranec ima neko predstavo o "idealnem" predmetu. In en predmet se mu zdi boljši od drugega, če je prvi bližje temu idealnemu predmetu v obravnavanem prostoru (glej.

str. 9.3, 11.2).

Ker so zaznavni modeli namenjeni pojasnjevanju realnega vedenja respondentov (najpogosteje njihovih odgovorov na vprašanja v vprašalniku), bomo za njihovo označevanje uporabljali tudi besedno zvezo »modeli vedenja«.

Včasih se v približno enakem pomenu kot "model zaznavanja" uporablja izraz model generiranja podatkov. Toda na splošno je ustrezen koncept širši: vsak model zaznave govori o tem, kako so podatki ustvarjeni. Vendar proces generiranja podatkov morda ni povezan z modelom zaznavanja (čeprav zaradi dejstva, da podatki morda ne prihajajo od anketiranca).

Tako modeli zaznavanja kot modeli za generiranje podatkov, ki se uporabljajo v sociološkem merjenju, pogosto temeljijo na določenih elementih formalizma. Vendar jih praviloma ni mogoče povsem formalizirati, še manj pa izraziti v obliki sistema empiričnih odnosov.

B. Številne lastnosti ES, ki jih je mogoče pripisati konceptu interpretacije podatkov, določajo predvidene metode njihove analize. To je bilo prikazano v razdelku 1.4.

B. Številni neformalizirani vidiki interpretacije podatkov so povezani z določanjem vrste uporabljenih lestvic. Ni mišljeno, da recimo v »številih«, pridobljenih na nominalni lestvici, »vidimo« samo njihove podobnosti in razlike, »ne opazimo«, da so nekatera večja, druga manjša itd. To je formalizirana vidik razlage, obravnavan v odstavku 1.2. Naj izpostavimo še nekatere vidike.

Prvič, predpostavke, podobne tistim, ki so vgrajene v modele zaznavanja in generiranja podatkov, pogosto služijo kot nadomestilo za tiste empirične odnose, katerih neposredna refleksija v procesu merjenja vodi do intervalne lestvice: na podlagi teh predpostavk je mogoče prikazati intervalizem dobljene lestvice. Te predpostavke so v [Kliger et al., 1978] imenovane dodatne predpostavke o preučevanem ES.

Drugič, v odstavku 1.3 smo že povedali, da je vrsta dejansko uporabljenih lestvic tesno povezana s tem, za kaj menimo, da je ta ali oni znak indikator. To pomeni, da je smiselno vključiti tudi analizo katerega koli obravnavanega atributa kot atribut instrumenta v proces interpretacije izvornih podatkov.

Poudarjamo, da z vključevanjem interpretacije podatkov v merjenje delujemo v nasprotju s splošno sprejetimi predstavami, ki se skrčijo na trditev: interpretirano je tisto, kar dobimo kot rezultat merjenja. Toda naš pristop se nam zdi konstruktiven. V sociologiji je nemogoče zgraditi učinkovite merilne algoritme, ne da bi imeli v mislih načrt, ki vključuje vse zgoraj omenjene točke, torej brez definiranja principov interpretacije rezultatov merjenja.

3.2.

Diagnostik pogosto pri komentiranju rezultatov preiskave v celoti upošteva posebnosti metode, ki jo uporablja, ne analizira pridobljenih podatkov in nima pojma, kaj je interpretacija. Ti podatki so prekriti z njegovim lastnim videnjem procesov in pojavov, ki jih je preučeval ali meril. Rezultati interpretacij so skoraj vedno predmet ostrih kritik in razprav med znanstveniki.

Vloga in pomen tolmačenja sta zelo pomembna. Pravilna, objektivna interpretacija vam omogoča primerjavo in kontrast znanstvenih konceptov z delci resničnega sveta, ki ga opisujejo, ustvarjanje praktičnih priporočil in uporabo optimalnih načinov delovanja, saj interpretacija temelji na podatkih od spodaj navzgor. Raziskovalci ločijo dve ravni: vsebinsko in formalno. Vsebinska raven podatkov je zbirka empiričnih objektov, ki se obravnavajo skupaj z odnosi, ki zanimajo raziskovalca. Empirični sistem z odnosi je model realnosti, v katerem je vsak predmet nosilec pojavov in odnosov, ki nas zanimajo. Abstrahiramo se od drugih odnosov, jih ne upoštevamo, menimo, da so nepomembni.

Interpretacija s problemsko naravnanim in logično utemeljenim sklepanjem o osebnosti subjekta. V tem zaključku mora psiholog razložiti opazovano vedenje pri subjektu na podlagi rezultatov eksperimentalnega psihološkega pregleda. Z drugimi besedami, interpretacija opisuje psihološke mehanizme, ki nadzorujejo vedenje posameznega raziskovalca, in se zato lahko uporablja za napovedovanje in popravljanje posameznikovega vedenja. Potreba po razlagi se pojavi zaradi dejstva, da v praksi zahtevajo sklepe in priporočila za posamezne posameznike, vsi prognozni in diagnostični modeli pa so verjetnostne narave, torej le pravilni povprečni kazalci za vzorec raziskovalcev, ne pa za posamezno osebo. To je glavni problem psihodiagnostike - kako preiti od zaključkov, ki so pravilni za povprečne kazalnike, do zaključkov, ki so pravilni v posameznih primerih.

Do zdaj ta problem še nima formalne rešitve.

Pri pisanju zaključkov mora psiholog delovati na celotnem nizu podatkov: pedagoških, zdravstvenih, socialnih, biografskih in drugih, ne le na rezultatih pregleda. Podatke o testiranju je treba uporabiti kot pomožne za razlago in sistematizacijo anamnestičnih obstoječih informacij.

Pri delu na interpretaciji mora psiholog upoštevati tudi celotno psihološko znanje o osebnostnih dejavnikih in načinih njihovega medsebojnega delovanja pri oblikovanju resničnega vedenja. Na primer, pri nekaterih vrstah dejavnosti se nizka raven ocen za en faktor lahko kompenzira z visokimi ocenami za drugega in podobno.

Če vzamemo formalno raven, potem se v procesu merjenja vsakemu predmetu dodeli določen formalni simbol (običajno matematični). Med postopkom merjenja se zgodi preslikava empiričnega sistema v matematičnega. V bistvu v tem procesu dodelimo številke ustreznim mentalnim lastnostim in njihovim odnosom. Formalna raven podatkov je niz rezultatov meritev. Podatke na ravni vsebine običajno imenujemo podatki od spodaj navzgor.

Z uporabo ene ali druge matematične metode predpostavljamo, da elementi matematičnih sistemov, ki jih uporabljamo pri merjenju, omogočajo uresničitev številnih pogojev.

Odnosi med elementi matematičnega sistema (na primer številke) odražajo ustrezne odnose med empiričnimi objekti. Na primer, ko uporabljamo ordinalno lestvico za merjenje zadovoljstva z medosebnimi odnosi, predpostavljamo, da je razmerje »več-manj« med odgovori subjektov (tj. med dejanskim »zadovoljstvom« teh istih subjektov.

Ustrezne relacije med elementi matematičnega sistema odražajo ustrezne empirične relacije tudi takrat, ko ni bilo ustreznega namena modelirati slednje v procesu merjenja. Takšno zaupanje temelji na smiselnih hipotezah, ki se opirajo na raziskovalčevo intuicijo.

Pojavi, ki zanimajo raziskovalca, se odražajo v matematičnem modelu za identifikacijo (prepoznavanje) parametrov, ki jih uporablja ustrezna metoda. Na primer, pri uporabi linearne korelacijske analize predpostavljamo, da obstajajo linearna razmerja med vrednostmi odvisnih in neodvisnih spremenljivk.

Možnost identifikacije parametrov modela, ki je določen z matematično metodo, je povezana s številnimi predpostavkami: upošteva se narava porazdelitve značilnosti (na primer zahteva po normalnosti porazdelitve vrednosti parametrov), z mehanizem za ustvarjanje podatkov od spodaj navzgor (na primer predpostavka, da med subjekti obstaja nek "idealen" predmet, omogoča prepoznavanje podobnosti pomena predmeta, ranga). Pogosto takšne predpostavke niso predmet praktičnega preverjanja in ni dovolj, da raziskovalec intuitivno oceni njihovo pravilnost.

Pri interpretaciji podatkov je treba uporabiti dva principa interpretacije. Načelo konsistentne interpretacije – po tem principu mora biti interpretacija rezultatov uporabe matematične metode skladna z interpretacijo podatkov od spodaj navzgor; načelo dopolnjevanja formalizma - v skladu z omenjenim načelom, če se v interpretaciji rezultatov uporabe metode ne odražajo vsebinski preudarki.

Učinkovito interpretacijsko shemo je predlagal L.N.Sobchik z uporabo celovitega pristopa k razumevanju osebnosti kot enotnosti bioloških in socialnih dejavnikov. Pristop temelji na stališču S. L. Rubinsteina, po katerem se oblikovanje psihe pod vplivom družbenih izkušenj pojavi posredno, prebijajoč se skozi individualno začrtana notranja stanja osebe. Osnova sheme je koncept osebnosti, v katerem so glavne tipološke značilnosti vsestranska prisotnost ustreznega čustveno-dinamičnega vzorca na vseh ravneh osebnosti, ki se kaže v nagnjenjih.

Vodilna težnja tega koncepta je drža, temeljna kakovost osebnosti, ki je vključena v vrste višje živčne dejavnosti, v ustavno določene lastnosti živčnega sistema in zagotavlja individualno barvanje sloga izkušenj, mišljenja, medosebnega vedenja. , določa glavni fokus in moč motivacije, vrsto reakcije na stres, značilnosti mehanizmov prilagajanja. Te stabilne individualno-osebne težnje ustvarjajo ustrezen kanal, ki omejuje število stopenj svobode pri oblikovanju višjih ravni osebnostne organizacije - družbena usmerjenost, hierarhija vrednot, zavestna motivacija, moralne smernice. Integralno središče tega konstrukta je samozavedanje, ki zajema zavedanje »jaza« v kontekstu družbenih odnosov. Ravnovesje med lastnim jazom in okoljem se uresničuje s samospoštovanjem in samokontrolo.

Individualno-osebna tipologija, razvita na tej metodološki podlagi, temelji na primerjavi specifičnih lastnosti: introvertnost - ekstravertnost, anksioznost - agresivnost, labilnost - togost, občutljivost - spontanost. Te lastnosti so v korelaciji z lastnostmi živčnega sistema: aktivnost - neaktivnost, labilnost - vztrajnost, dinamično vzbujanje - dinamična inhibicija in z vrstami višje živčne aktivnosti - šibka in močna (slika 5.7).

Vsaka posamezna tipološka možnost ustreza določenemu slogu izkušenj, razmišljanja, motivacijske usmeritve, vrste poklicne dejavnosti, ustrezne selektivnosti v smeri življenjskih vrednot, to je lastnosti, ki jih oblikuje vodilna težnja. Koncept "nagnjenosti" je bolj obsežen kot "lastnost", "lastnina", "stanje", čeprav jih hkrati združuje. Nagnjenost je definicija, ki vsebuje pogoje, ki prispevajo k oblikovanju ene ali druge osebne lastnine, pa tudi samo lastnino in stanje, ki se lahko razvije kot nadaljevanje individualne osebnostne lastnine. V primeru nedonosne čustvene napetosti, v stanju stiske in povečanih znakov socialno-psihološke neprilagojenosti lahko tipološke značilnosti, kot je določena predispozicija, pomagajo pri uspešni prilagoditvi ali razvoju neprilagojenega stanja.

Prva skupina indikatorjev (vektor) je kontinuum kvalitativnih značilnosti stabilnih osebnostnih lastnosti (Eysenck ERI).

Druga skupina indikatorjev (vektor) odraža stopnjo harmonije in stopnjo prilagojenosti posameznika (MMRI, FPI).

Tretja skupina kazalnikov (vektor) označuje odnos posameznih tipoloških nagnjenj z osebnostnimi lastnostmi, ki se oblikujejo na tej podlagi (prevladujejo: stil izkušenj, moč in smer motivacije, stil razmišljanja in medosebne interakcije, tropizem glede življenjskih vrednot). in vrste poklicnih dejavnosti) (lyre, TAT).

Četrta skupina (vektor) - odraža razmerje med zavestnimi in nezavednimi različnimi nivoji osebnosti (nezavedne izkušnje, subjektivna samopodoba in družbena stališča).

Peta skupina indikatorjev (vektor) je psihobiografija, razpon nihanj osebnih lastnosti v ontogenezi (v longitudinalni študiji) ali na podlagi primerjave trenutnih in retrospektivnih ocen preiskovanih osebnih lastnosti in stanj.

Torej, če je psiholog sposoben upoštevati vse podatke in psihološke vzorce, potem bo dobljeni zaključek precej zanesljiv in objektiven brez posebnih izračunov. Zato se lahko sposobnost poglobljene in smiselne interpretacije rezultatov testov šteje za enega od pomembnih kazalcev poklicne usposobljenosti psihologa.

To je ena od tradicionalnih nalog za ES. Interpretacija je postopek ugotavljanja pomena podatkov, katerega rezultati morajo biti dosledni in pravilni. Običajno je na voljo večvariatna analiza podatkov.

Odkrivanje in prepoznavanje različnih vrst čezoceanskih plovil na podlagi rezultatov skeniranja vesoljskega letalstva - SIAP.

Določitev glavnih vrst osebnostnih lastnosti na podlagi rezultatov psihodiagnostičnega testiranja v sistemih AVANTEST in MICROLUCHER.

Slika 1.3 Klasifikacija ekspertnih sistemov

Konec dela -

Ta tema spada v razdelek:

Uvod v ekspertne sisteme

Uvod v ekspertno.. strukturo ekspertne klasifikacije sistemov na podlagi interpretacije..

Če potrebujete dodatno gradivo o tej temi ali niste našli tistega, kar ste iskali, priporočamo iskanje v naši bazi del:

Kaj bomo naredili s prejetim materialom:

Če vam je bilo to gradivo koristno, ga lahko shranite na svojo stran v družabnih omrežjih:

Vse teme v tem razdelku:

Zgradba ekspertnih sistemov
ES sestavljajo naslednje glavne komponente: reševalec (tolmač); delovni pomnilnik (WM), imenovan tudi baza podatkov (DB); baze znanja (KB); sestavine pridobivanja znanja

Diagnostika
Diagnostika je postopek povezovanja objekta z določenim razredom objektov in/ali odkrivanje okvare v določenem sistemu. Okvara je odstopanje od norme. Ta razlaga nam omogoča

Spremljanje
Glavna naloga monitoringa je kontinuirana interpretacija podatkov v realnem času in signalizacija, ko določeni parametri presežejo sprejemljive meje. Glavni problemi – zaskrbljujoče preskakovanje

Oblikovanje
Oblikovanje je sestavljeno iz priprave specifikacij za ustvarjanje "predmetov" z vnaprej določenimi lastnostmi. Specifikacija pomeni celoten nabor potrebnih dokumentov - risba, pojasnilo

Napovedovanje
Napovedovanje vam omogoča, da na podlagi analize razpoložljivih podatkov napoveste posledice določenih dogodkov ali pojavov. Prediktivni sistemi logično izpeljejo verjetne posledice iz danih situacij

izobraževanje
Poučevanje se nanaša na uporabo računalnika za poučevanje discipline ali predmeta. Izobraževalni sistemi diagnosticirajo napake pri študiju katere koli discipline z uporabo računalnika in računalniške podpore.

Podpora pri odločanju
Podpora pri odločanju je niz postopkov, ki odločevalcu zagotavljajo potrebne informacije in priporočila za lažji proces odločanja. Te ES pomoč sp

Stopnje razvoja ekspertnih sistemov
Razvoj ES se bistveno razlikuje od razvoja običajnega programskega izdelka. Izkušnje pri ustvarjanju ES so pokazale, da se pri njihovem razvoju uporablja metodologija, sprejeta v tradicionalnem programiranju

Predstavitev znanja v ekspertnih sistemih
Prvo in glavno vprašanje, ki ga je treba rešiti pri podajanju znanja, je vprašanje določanja sestave znanja, tj. določanje »KAJ PREDSTAVLJATI« v ekspertnem sistemu

Predikatni račun
Beseda logika pomeni sistematično metodo sklepanja. Razmislimo o dveh specifičnih sistemih logike - osnovnem (propozicijski račun) in bogatejšem (prediktivni račun).

Dokaz s protislovjem
Pri oblikovanju zaključkov ni vedno priporočljivo čakati, da se pojavi želeni zaključek, preprosto z uporabo pravil sklepanja. To se pogosto zgodi, ko se predpostavka B postavi za dok.

Dokaz z metodo razrešitve
Uporabljeno je le eno pravilo sklepanja, kar odpravlja potrebo po pomnjenju številnih pravil sklepanja in tavtologij. To je pravilo ločljivosti, ki je podano v tabeli 2.1

Uporaba metode razrešitve za odgovarjanje na vprašanja
Recimo, da predikat F(x,y) pomeni, da je x oče y, in podana so naslednja dejstva o očetovstvu: F(john,. harry)

Hevristika za iskanje dokazov
Pri pisanju programa, ki bo namesto nas sprejemal resolucije in iskal odgovore na vprašanja, je koristno uporabiti naslednje metode.

Prednost za samske.
Zamenjava in poenotenje

Metoda ločevanja zahteva zamenjave v stavkih, tako da dve črki z nasprotnima predznakoma vsebujeta ujemajoče se atome. Ker lahko ti atomi vsebujejo spremenljivko
Semantična omrežja<память>Koncept semantičnega spleta temelji na starodavni in zelo preprosti ideji, da<ассоциативная память>se oblikuje z asociacijami med pojmi. Koncept

ko se je pojavil
Pravila za izdelke

Najpogostejši format za predstavitev znanja, ki je najbolj skladen z njegovo proceduralno naravo, je produkcijsko pravilo, ki je v bistvu preprosto program iz
Metode strategije iskanja rešitev

Kot je bilo prikazano v 1. poglavju, so ekspertni sistemi sestavljeni iz treh komponent: - baze znanja, ki vsebuje pravila izdelka;
- baza podatkov, ki prikazuje trenutno

Iskanje rešitev za probleme v prostoru stanj
Če želite sestaviti opis težave z uporabo prostora stanj, morate imeti določeno predstavo o tem, kaj so stanja v določeni težavi. Torej približno

Metode iskanja rešitev v enem prostoru
Graf je definiran kot niz vozlišč skupaj z nizom robov, pri čemer je vsak rob definiran s parom vozlišč. Če so robovi usmerjeni, jih imenujemo tudi loki. Loki z

Hevristično iskanje
Pristop »state space search« je nastal kot rezultat poskusov avtomatizacije iger. Večina iger ima končno število položajev (ali "stanj"), ki so lahko

Ekspertni sistem, ki temelji na pravilih
V sistemu, ki temelji na pravilih, je rezultat delovanje enega od produkcijskih pravil. Ta proizvodna pravila so določena z vhodnimi podatki.

Torej, ekspertni sistem
Logični ekspertni sistemi

V logičnih ekspertnih sistemih je baza znanja sestavljena iz stavkov v obliki predikatnih logičnih stavkov.
Take stavke je mogoče združiti v skupine, da tvorijo osnovo

Sistemi oglasnih desk
V zadnjih letih se je v razvoju arhitekture ekspertnih sistemov pojavila nova smer, ki jo imenujemo sistem črne table.

Princip organizacije sistemov z oglasnimi deskami
Organizacija sistemov te vrste temelji na naslednji zamisli.

Predstavljajte si skupino strokovnjakov, ki sedi za tablo (ali veliko oglasno desko) in se poskuša odločiti, kaj
Sistem HEARSAY

Arhitektura oglasne deske je zrasla iz sistemov za prepoznavanje govora HEARSAY-II in HEARSAY-III, razvitih v poznih sedemdesetih letih prejšnjega stoletja. Programiranje računalnika za prepoznavanje
Vrste negotovosti

V prejšnjih primerih je bilo vse znanje dokončno. Trditve so bile DRŽNE ali LAŽNE. Vendar pa v življenju obstaja težnja po "mehkosti" v predstavitvi znanja. Vendar pa n
Bayesova metoda

V Bayesovem pristopu je stopnja zanesljivosti vsakega od dejstev v bazi znanja ocenjena z verjetnostjo, ki ima vrednosti v območju od 0 do 1. Verjetnosti začetnih dejstev o
Bipolarne sheme za koeficiente gotovosti

Prototip sistemov, ki temeljijo na približnem sklepanju, je MYCYN in njegov neposredni potomec EMYCYN. V EMYCYN v vsakem primeru, kjer mora biti gotovost izražena številčno, in
Za formalizacijo mehkega znanja, za katerega je značilna jezikovna negotovost, se uporablja teorija mehkih ali nejasnih množic. Temelji teorije mehkih množic so bili ustvarjeni leta 1965

Večstopenjsko sklepanje
Da si predstavljamo, kaj je sklepanje v več korakih, recimo, da zboliš. Imate prehlad, virusno okužbo ali gripo in bi radi vedeli, kaj storiti

Postopek distribucije omrežja
Oglejmo si primer, ki ponazarja porazdelitev koeficientov gotovosti v omrežju (slika 6.8).

Značilnosti nevronskih mrež
Glavna prednost nevronskih mrež je, da uporabniku nudijo določen univerzalni nelinearni element z možnostjo, da ga široko spreminja in prilagaja.

Lastnosti nevrona
S konstruktivnega vidika je nevron, ki je glavni element nevronske mreže, naprava za pridobivanje nelinearne funkcije več spremenljivk Xi z možnostjo

Uporaba nelinearnih elementov
Eden najbolj nepričakovanih rezultatov analize I. Minskyja in S. Paperta je bil, da perceptron, zgrajen na linearnih aktivacijskih funkcijah, ne more reproducirati

Hopfieldovo omrežje
Leta 1982 se je pojavilo delo J. Hopfielda, ki je povzročilo plaz teoretičnih in eksperimentalnih raziskav ter obudilo bledenje zanimanja za nevronske mreže. Nepričakovani uspeh dela pojasnjuje

Večplastna omrežja
Omrežje Hopfield podpira veliko redundantnih, neučinkovitih povezav, ki se v bistvu podvajajo. V resničnih živčnih sistemih vzdrževanje takih povezav zahteva določene stroške.

Dinamika učenja in vedenja
V mehaniki dinamika v nasprotju s statiko in kinematiko predpostavlja prisotnost dveh vidikov: spremembe spremenljivk skozi čas in pogojevanje teh sprememb s silami. Ti dve točki

Usposabljanje večplastnih omrežij
Prednosti večslojnih omrežij so spoznali precej zgodaj. Jasno je bilo tudi, da mora biti transformacija pri prehodu iz ene plasti v drugo nelinearna, če želimo izkoristiti te prednosti:

Težave in obeti
Oglejmo si težave, povezane z usposabljanjem nelinearnih nevronskih mrež. Glavne so naslednje.

Počasna konvergenca učnega procesa. Stroga konvergenca
Uporaba tehnologije nevronske mreže

Trenutno obstaja veliko uspešnih primerov uporabe pristopa nevronske mreže za izgradnjo inteligentnih informacijskih sistemov in še posebej ekspertnih sistemov.
Zgodovina razvoja orodij (IS) za ustvarjanje ES v realnem času se je začela leta 1985, ko je Lisp Machine Inc. izdal sistem Picon za znakovne računalnike Symboli

Baza znanja
Vse znanje v G2 je shranjeno v dveh vrstah datotek: bazah znanja (KB) in knjižnicah znanja (KB). Datoteke KB shranjujejo znanje o aplikacijah: definicije vseh predmetov, predmetov, pravil,

Struktura podatkov baze znanja
Globalno lahko entitete v bazi znanja G2 glede na njihovo uporabo razdelimo na podatkovne strukture in izvršljive stavke. Primeri prvega so objekti in njihovi razredi, povezave (

Predmeti
Objekti v bazi znanja so predstavitve elementov realnega sveta, ki bodo uporabljeni pri reševanju naloge, dodeljene RT ES. Obstajajo stalne in začasne

Povezave in odnosi
G2 ponuja dve vrsti odnosov med objekti: povezave in razmerja. Relacije razumemo kot razmerje med dvema entitetama, ki ju določita razvijalec aplikacije in on

Izvedljivi stavki baze znanja
Osnova izvedljivih stavkov KB so pravila in postopki. Poleg tega obstajajo formule, funkcije, dejanja itd. Pravila v G2 imajo tradicionalno obliko: pogoj (antecedent) in zastava

Izhodni stroj
Ena od glavnih komponent G2 je mehanizem sklepanja, ki sklepa na podlagi: znanja, vsebovanega v bazi znanja;

podatki, post
Razporejevalnik

Ker aplikacija C2 upravlja s številnimi nalogami, ki se izvajajo hkrati, je potreben razporejevalnik. Razporejevalnik nadzoruje vse procese v G2 (slika 8.1). Planer o
Modelarstvo

Eden od možnih virov podatkov za G2 je sistem za modeliranje okolja. Ta sistem se uporablja za simulacijo realnih predmetov in naprav
Naravno - jezikovni urejevalnik besedil

Razvijalec G2 predstavi informacije o aplikaciji, ki se razvija, v omejeni angleščini in ima možnost sklicevanja na katero koli entiteto v bazi znanja na več načinov.
Slike

Slike se uporabljajo, da uporabniku omogočijo, da vidi pomen spremenljivk in izrazov. Obstajajo naslednje možnosti, ki izvajajo možnost slikanja
Nadzorna dejanja

Kontrolniki končnega uporabnika so sredstva, s katerimi lahko končni uporabnik komunicira z aplikacijo. Obstajajo naslednje vrste nadzornih ukrepov:
Sporočila so razred entitet, ki vsebujejo besedilo. Sporočila so sredstvo G2 za obveščanje uporabnika o vseh dogodkih. Na primer, v

Nadzor dostopa
S pomočjo kontrol dostopa lahko razvijalec vpliva na to, kaj končni uporabnik vidi in kaj lahko počne z bazo znanja. Na primer, razvijalec lahko upravlja DOS

Ustvarjanje možnosti menija
Razvijalec lahko določi nove menijske možnosti (vrstice) poleg tistih, ki se standardno uporabljajo. Ko uporabnik izbere možnost menija (izbira uporabniškega menija - umc) za dodajanje nove vrstice

Orodja za pregled in odpravljanje napak
Jasno je, da razhroščevanje aplikacijskega sistema, ki združuje produkcijska pravila, postopke, različne ravni abstrakcije in hierarhijo razredov, lahko postane vse prej kot nepomembna naloga. V tej situaciji

Vmesnik z zunanjim okoljem
G2 izvaja porazdeljeno procesiranje aplikacij, ki temelji na načelih arhitekture odjemalec-strežnik. Odjemalski sistem Telewindows omogoča večkratni dostop do centralizirane baze podatkov

Informacije - internetni viri
Spodaj je nekaj internetnih virov, posvečenih problemom umetne inteligence in ekspertnih sistemov: 1. http://www.aaai.org - strežnik Ameriškega združenja umetnosti