Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Теоретические контексты проблемы извлечения экспертных знаний субъектов труда 19
1.1. Извлечение экспертных знаний в теории искусственного интеллекта 20
1.2. Извлечение экспертных знаний в инженерно-психологическом контексте проектирования сложных технических систем 51
Выводы по главе 1 80
Глава 2, Теоретико-прикладной анализ эксплицирования экспертных знаний 82
2.1. Социально-психологический феномен экспертной деятельности 84
2.2. Системообразующие компоненты «экспертное» 95
2.3. Индивидуальный опыт экспертов: феномены и гипотезы 103
2.4. Построение системной модели «экспертное» 120
2.5. Эксплицирование экспертных знаний: трудности и пути их преодоления 137
Выводы по главе 2 152
Глава 3. Теоретико-психологические основания извлечения экспертных знаний субъектов труда 154
3.1. Коммуникативный аспект извлечения экспертных знаний 156
3.2. Операционально-инструментальный аспект извлечения экспертных знаний...
3.2.1. Виды знаний и их структурные описания 179
3.2.2. Когнитивные артефакты и инструменты структурирования 194
3.3. Процессуальный аспект извлечения экспертных знаний 210
Выводы по главе 3 249
Глава 4. Извлечение знаний экспертов-психологов в области медицинской психодиагностики 256
4.1. Постановка задачи создания моделей интерпретаций тестовых данных 256
4.2. Стратегии и методология создания моделей интерпретаций тестовых данных 266
4.3. Модели интерпретации для тестов с независимыми шкалами 277
4.4. Модели интерпретации для тестов с зависимыми совместимыми шкалами 291
4.5. Модели интерпретации для тестов с зависимыми противоречивыми шкалами
4.5.1. Модель интерпретации тестовых данных личностного опросника MMPI 309
4.5.2. Модель интерпретации тестовых данных методики «Семантический дифференциал времени» 334
4.5.3. Модель интерпретации тестовых данных интегративнои системы психодиагностики методом Роршаха 350
Выводы по главе 4 367
Глава 5. Конструирование экспертных психодиагностических систем в медицинской психологии 369
5.1. Методологические положения конструирования ЭПС 370
5.2. Разработка ЭПС выявления интерперсональных отношений 381
5.3. Разработка ЭПС выявления невротических черт личности 407
Выводы по главе 5 420
Заключение 422
Выводы 432
Библиография
- Извлечение экспертных знаний в инженерно-психологическом контексте проектирования сложных технических систем
- Индивидуальный опыт экспертов: феномены и гипотезы
- Виды знаний и их структурные описания
- Модели интерпретации для тестов с зависимыми совместимыми шкалами
Введение к работе
Актуальность исследования и степень разработанности проблемы. Проблема извлечения экспертных знаний возникла в конце 1970-х годов в результате создания первых экспертных систем – интеллектуальных (компьютерных) программ, моделирующих в рамках определенной предметной области решение задач экспертами. Зародившись в русле теории искусственного интеллекта как технического направления по созданию интеллектуальных (компьютерных) систем, она вышла за рамки практических рекомендаций для программистов, остро поставив очевидные психологические проблемы: что такое экспертные знания, как их можно «извлечь» или эксплицировать, как построить работоспособную модель принятия решений специалистом предметной области для создания экспертной системы – интеллектуальной программы, решающей профессиональные задачи также, как это делает опытный профессионал.
Трудности проведения экспертизы и получения экспертных знаний для создания концептуальных моделей в различных предметных областях (медицина, химия и пр.) положили начало самостоятельному научному направлению – инженерии знаний (от англ. knowledge engineering), предназначенному для изучения проблем извлечения и структурирования экспертных знаний, представления, формирования, обработки и приобретения знаний интеллектуальными системами [Feigenbaum, 1980; Boose, 1986; Поспелов, 1986; Гаврилова, Червинская, 1992; Adeli, 1994; Tuthill, 1994; Гаврилова, Хорошевский, 2001; Червинская, Щелкова, 2002]. Психологический аспект инженерии знаний касается исследования проблемы извлечения экспертных знаний, возникающей в процессе построения модели экспертных представлений и рассуждений путем взаимодействия двух субъектов труда: инженера по знаниям или когитолога (специалиста по извлечению знаний, от лат. cogitio – мыслить; греч. logos – слово, учение) и эксперта (специалиста предметной области).
Рассмотрение эволюционного развития работ в области искусственного интеллекта как направления по моделированию познавательных процессов человека показывает, что с начала 1980-х годов вплоть до настоящего времени центральной парадигмой проектирования экспертных систем является концепция «экспертных знаний» [Поспелов, 1989; Попов, 1987; Яшин, 1990; Ларичев, Моргоев, 1991; Хейес-Ротт, Уотермена, Ленат, 1987; Осуга, 1989; Gaines, 1993]. По мнению специалистов в области искусственного интеллекта, эффективность экспертных систем определяется не столько формальными схемами логического вывода, сколько знаниями экспертов предметной области, которые удалось «выявить» и «перенести» в компьютер.
Анализ исследовательских работ в области инженерии знаний как основы проектирования экспертных систем (область компьютерных наук) показывает, что, несмотря на успехи в разработке компьютерной аппаратуры, программного обеспечения, оптических носителей (дисков), электронных коммуникаций и прочих новейших технологий, центральной проблемой создания любой экспертной системы является процесс передачи знаний и опыта решения задач экспертом в компьютерную систему, называемый «приобретением знаний» [Boose, 1989; Hart, 1986; Осипов, 1997; Ford, Bradshaw, Adams-Webber, Agnew, 1997]. Для разрешения проблемы «приобретения знаний» компьютерной системой специалистами в области искусственного интеллекта разработаны методологии проектирования экспертных систем, учитывающие последовательное прохождение этапов приобретения знаний, в которой отдельно выделены этапы извлечения и концептуального анализа экспертных знаний. Считается, что создание каждой конкретной системы вплоть до настоящего времени является скорее искусством, чем наукой и основано на «ad hoc» технологии, т.е. технологии, применительно к случаю [Гаврилова, Хорошевский, 2001].
Создание систем «приобретения знаний» или инструментальных сред автоматического проектирования баз знаний, разработка промышленной методологии и на ее основе технологии построения интеллектуальных систем являются основным полем деятельности специалистов в области «приобретения знаний». Сращивание идей искусственного интеллекта и современных технологий программирования способствует дальнейшему развитию и расширению современных исследований в области «приобретения знаний» [Хорошевский, 1994]. Очевидно, что психологическая составляющая в таких работах отсутствует.
Анализ работ, посвященных исследованию психологического аспекта инженерии знаний, показывает крайне слабую степень разработанности проблемы извлечения экспертных знаний. Извлечение знаний (от англ. knowledge elicitation) понимается довольно узко как процедура взаимодействия когитолога с экспертом, в результате которой становятся явными рассуждения специалистов при принятии решений и структура их представлений о предметной области. Извлечение экспертных знаний традиционно считается «узким местом» (от англ. bottleneck) в проектировании экспертных систем [Гаврилова, 1996; Ларичев, Моргоев, 1991; Gammack, Young, 1984; Leplat, 1986; Cooke, McDonald, 1987]. По количеству цитируемости в литературе по инженерии знаний это изречение стало классическим и довольно точно отражает состояние дел. Исследователи в большинстве своем указывают на трудности получения экспертизы, а преодоление указанных трудностей видят в создании методов извлечения экспертных знаний и в привлечении когнитивных моделей, разработанных в русле когнитивной психологии как экспериментальной науки, с целью проведения концептуального анализа знаний. В связи с этим создание теоретико-психологических оснований извлечения экспертных знаний субъектов труда (когитолога и эксперта) является актуальной в научном плане и востребованной в практике конструирования экспертных систем.
Изучение проблемы извлечения экспертных знаний субъектов труда также востребованно при решении задач проектирования когнитивных компьютерных систем, человеко-компьютерного взаимодействия, исследуемых в русле современной эргономики и инженерной психологии.
Анализ эволюционного развития работ в области инженерной психологии, теоретических подходов к человеку и технике, концепций автоматизации, как отечественных, так и зарубежных, позволяет особо выделить так называемый антропоцентрический подход, в котором техника (компьютер) принципиально интерпретируется как нечто вторичное в субъект-объектных отношениях, как элемент человеческой деятельности [Леонтьев, Ломов, 1963; Голиков, 2003]. Основным теоретическим фундаментом антропоцентрического подхода в ранних отечественных инженерно-психологических исследованиях являлась теория деятельности, предполагающая анализ структуры и динамики операторской деятельности и механизмов ее психической регуляции. Идея о том, что существенным моментом в проектировании систем «человек-техника» является выявление концептуальной модели в деятельности оператора, впервые предложена в отечественных работах [Ошанин, 1973; Завалова, Ломов, Пономаренко, 1971; Зинченко, Гордеева, Девишвили, 1975; Моросанова, 1975; Конопкин 1980].
С появлением такой области исследования как человеко-компьютерное взаимодействие зарубежные исследователи обнаружили ограниченность когнитивного подхода, что привело к смене парадигмы исследования путем активного заимствования идей культурно-исторической школы Л.С.Выготского, теории деятельности А.Н.Леонтьева и когнитивной антропологии М.Коула [Engestrm, Miettinen, 1999; Kuutti, 1996; Nardi 1996 и др.]. Методологическим приемом антропоцентрического подхода в области когнитивной эргономики становится когнитивный анализ деятельности как процесс создания концептуальной модели деятельности путем выявления и анализа знаний, которыми владеют субъекты труда в процессе взаимодействия с артефактами [Rasmussen, 1986; Rasmussen, Pejtersen, Goodstein, 1994; Vicente, 1999]. В рамках антропоцентрической парадигмы исследователи различают деятельность по проектированию когнитивных систем и деятельность по их использованию [Ришар, 1998; Рабардель, 1999; Darses, 2001]. В обоих случаях встает проблема извлечения знаний субъектов труда, в первом случае (проектирование) – извлечение знаний экспертов, а во втором (использование) – извлечение знаний пользователей.
В настоящее время отмечается слабая степень разработанности проблемы проведения когнитивного анализа деятельности в отечественных исследованиях. Анализ зарубежных исследований показывает, что данное направление представлено диапазоном методологий когнитивного анализа деятельности, когнитивными моделями, которые можно использовать в процессе решения практических задач, а также методами, позволяющими получать знания людей об их деятельности [Fidel, Pejtersen, 2004; Vicente, 1999; Naikar, Hopcroft, Moylan, 2005 и др.]. Исследователи отмечают недостаточную проработанность данной проблемы в теоретическом и прикладном аспектах, а также указывают на необходимость построения концептуальной базы прикладной когитологии, предполагающей систематизацию и использование разработанных в русле когнитивной психологии моделей для проектирования и оценки когнитивных технических (компьютерных) систем [Woods, E.M.Roth, 1988; Darses, 2001; Величковский, 2006].
Разработка экспертных психодиагностических систем, баз знаний оказалась востребованной в практике медицинской психологии. Под экспертными психодиагностическими системами (ЭПС) понимаются компьютерные методики, осуществляющие вербальную интерпретацию результатов тестирования испытуемых на основе баз психодиагностических знаний. В основе таких баз знаний лежат концептуальные модели интерпретации тестовых данных, построенные путем извлечения (эксплицирования) знаний специалистов – медицинских психологов, имеющих имплицитные знания интерпретационных схем методик и опыт их использования в процессе подготовки потребных психодиагностических заключений. Проведение экспериментальных работ по созданию моделей интерпретации тестовых данных приводит к эксплицированию и отчуждению знаний опытных специалистов, превращая такие «отчужденные знания» в интеллектуальный ресурс практических психологов. Очевидно, что тиражирование экспертного опыта по интерпретации тестовых данных открывает новые возможности повышения качества как обучения, так и практической работы медицинских психологов.
Реализация принципов инженерии знаний в области медицинской психодиагностики способствовала появлению психодиагностической технологии принципиально нового класса: конструированию экспертных психодиагностических систем. В связи с этим актуальным является разработка методологических положений конструирования экспертных психодиагностических систем как эффективных и качественных инструментов работы практических психологов.
Таким образом, актуальность диссертационной работы обусловлена отсутствием теоретико-психологических оснований извлечения экспертных знаний субъектов труда, необходимостью построения концептуальной базы прикладной когитологии, необходимостью создания экспертных психодиагностических систем, востребованных в практике медицинской психодиагностики, и их обоснования как принципиально новой психодиагностической технологии конструирования качественного инструментария для практических психологов.
Цель исследования: теоретико-психологическое обоснование и апробация концепции извлечения экспертных знаний, включая разработку и эмпирическую верификацию моделей интерпретации тестовых данных и экспертных психодиагностических систем в области медицинской психодиагностики.
Объект исследования: индивидуальный опыт субъектов труда как экспертов по решению проблем предметной области.
Предмет исследования: психологические основания извлечения экспертных знаний субъектов труда (когитолога и эксперта) с целью построения модели экспертных представлений и рассуждений для создания экспертных систем.
Общая гипотеза исследования.
Проявление феноменов когнитивной деятельности эксперта влияет на эксплицирование экспертных знаний. Выявление структуры феноменов, затрудняющих эксплицирование знаний, позволяет наметить пути разрешения проблемы и сформулировать аспекты обоснования концепции извлечения экспертных знаний. Теоретико-психологические основания извлечения экспертных знаний способствуют созданию методологии построения моделей интерпретации тестовых данных в области медицинской психодиагностики, которая, в свою очередь, обусловливает разработку конкретных моделей интерпретации тестовых данных для формирования баз знаний экспертных психодиагностических систем.
Задачи исследования:
1. Осуществить сравнительный анализ теоретико-психологических и методологических оснований инженерии знаний и когнитивной эргономики; показать, что процесс извлечения экспертных знаний субъектов труда составляет основу когнитивного анализа деятельности специалиста (пользователя, эксперта) для проектирования когнитивных компьютерных систем: экспертных систем, систем поддержки принятия решений, систем «человеко-компьютерного взаимодействия».
2. Систематизировать феномены когнитивной деятельности эксперта, влияющие на эксплицирование экспертных знаний; построить системную модель «экспертности»; проанализировать компоненты «экспертности» на предмет выявления структуры феноменов эксплицирования, показывающих трудности извлечения экспертных знаний; наметить пути разрешения трудностей; определить теоретико-психологические основания концепции извлечения экспертных знаний.
3. Разработать коммуникативные модели взаимодействия субъектов труда, детерминирующие выбор адекватных методов извлечения экспертных знаний.
4. Обосновать концептуальные основы прикладной когитологии; разработать мета-язык взаимодействия субъектов труда в виде набора инструментов структурирования декларативного и процедурного типа.
5. Разработать процессуальную схему извлечения экспертных знаний субъектов труда путем установления соотношения феноменов эксплицирования, стадий, этапов и шагов.
6. Апробировать концепцию извлечения экспертных знаний в области медицинской психологии; разработать методологию создания моделей интерпретации тестовых данных путем конкретизации процессуальной схемы извлечения экспертных знаний субъектов труда; построить и описать конкретные модели интерпретации тестовых данных.
7. Верифицировать модели интерпретации тестовых данных в области медицинской психологии; сформулировать методологические положения конструирования экспертных психодиагностических систем.
Теоретико-методологической основой являлись:
концепция «экспертных знаний», разработанная в работах по искусственному интеллекту и инженерии знаний (Д.А.Поспелов, В.Н.Пушкин, О.И.Ларичев, Э.В.Попов, А.М.Яшин, Т.А.Гаврилова, В.Ф.Хорошевский, А.Ньюэлл, Г.Саймон, Ф.Хейес-Ротт, Д.Уотермен, Д.Ленат, С.Осуга, E.Feigenbaum, J.H.Boose, B.R.Gaines, B.Buchanan и др.);
концепция Л.С.Выготского, предполагающая, что высшая ментальная активность и деятельность человека порождаются культурно опосредованной исторически развивающейся практической деятельностью, и, в целом, опосредована знаками («психологическими инструментами») широкого класса семиотических форм (структуры естественного языка, схемы, карты, формулы, чертежи, символические образы и пр.);
положение А.Н.Леонтьева предполагающее, что инструменты повседневной жизни, являясь социальными объектами с присущими им способами применения, выработанными в процессе коллективного труда, представляют собой средство капитализации накопленного опыта и одну из форм внешнего закрепления видового опыта;
теория деятельности, разработанная в работах отечественных и зарубежных исследователей (А.Н.Леонтьев, Г.В.Суходольский, J.Rasmussen, B.Nardi, K.Kuutti, Y.Engestrm, R.Fidel, K.J.Vicente);
положения экспериментальной психологии познания, представленные в работах В.М.Аллахвердова, Дж.Андерсона, Дж.Брунера Б.М.Величковского, М.Минского, Р.Л.Солсо, Е.Ю.Артемьевой, А.Г.Шмелева, В.Ф.Петренко, Т.П.Зинченко, М.А.Холодной, Д.Нормана, Ж.Ф.Ришара, И.Хофмана и др.;
системный подход к анализу сложных психических явлений, представленный в работах Б.Ф.Ломова, В.А.Ганзена;
концепция «выявления концептуальной модели в деятельности оператора» (Д.А.Ошанин, Н.Д.Завалова, Б.Ф.Ломов, В.А.Пономаренко, Н.Д.Гордеева, В.М.Девишвили, В.П.Зинченко, В.И.Моросанова, О.А.Конопкин);
концепции «артефактов», «когнитивных артефактов» и «артефактного опосредования», разработанные в работах М.Коула, М.Вартофского, E.Hutchins, Д.Нормана; S.J.Payne;
концепция когнитивных инструментов как артефактов и схем их использования, представленная в работах П.Рабарделя;
Методы исследования, теоретические и экспериментальные, подбирались и разрабатывались в соответствии с задачами исследования. Основными теоретическими методами исследования выступали анализ содержания научных текстов, структурно-функциональный анализ системы, моделирование. Для построения моделей интерпретации тестовых данных в области медицинской психодиагностики использовались такие методы извлечения знаний как: беседа, анализ протоколов «мыслей вслух», методологические правила для создания полуструктурированного интервью, структурированное интервью для построения дерева целей, сортировка карточек, текстологические методы (контент-анализ), работа с картинками, метод построения дерева решений, метод построения семантической сети.
Верификация моделей интерпретации тестовых данных осуществлялась путем установления валидности компьютерного психодиагностического заключения, которая, в свою очередь, устанавливалась путем проведения эмпирических исследований с привлечением экспертных оценок (врачей, участников тренинга) и проведением статистической обработки (корреляционный анализ, частотный анализ, достоверность различий по критерию 2 Пирсона).
Достоверность результатов исследования обеспечена логикой построения теоретико-методологических оснований работы на всех этапах ее осуществления, аргументирована путем описания тринадцати кейсов по извлечению экспертных знаний в области медицины и медицинской психодиагностики, верифицирована с привлечением эмпирических данных, сочетанием количественного и качественного анализа полученных данных, воспроизводимостью результатов исследования.
Материалом эмпирических исследований, проведенных для проверки эффективности разработанного психодиагностического инструментария, послужили данные 423 (48,7% мужчин и 51,3% женщин) больных психическими и психосоматическими расстройствами, а также 728 (44,7% мужчин и 55,3% женщин) здоровых респондентов. Общая выборка исследованных лиц составила 1151 человек.
Для установления валидности компьютерного психодиагностического заключения (для получения экспертной оценки) в исследовании приняли участие представители медицинской профессии в количестве 72-х человек (врачи СПбПНИ им.В.М.Бехтерева, ГПБ №7 им. академика И.П.Павлова, 4-го отделения ВМедА и ГИБ № 30 им. С.П. Боткина) и 350 студентов высших учебных заведений Санкт-Петербурга.
В процессе создания моделей интерпретации тестовых данных в области медицины и медицинской психодиагностики приняли участие 15 опытных специалистов – экспертов, из них 3 доктора медицинских наук, 4 кандидата медицинских наук и 8 кандидатов психологических наук.
Научная новизна и теоретическая значимость результатов исследования.
1. Проведено теоретико-психологическое исследование проблемы извлечения экспертных знаний как процесса взаимодействия субъектов труда с целью построения модели экспертных представлений и рассуждений. Обосновано, что извлечение экспертных знаний составляет основу когнитивного анализа деятельности специалиста (пользователя, эксперта) для проектирования когнитивных технических (компьютерных) систем: экспертных систем, систем поддержки принятия решений, систем «человеко-компьютерного взаимодействия».
2. Систематизированы феномены когнитивной деятельности экспертов, оказывающие существенное влияние на процесс эксплицирования экспертных знаний. Построена системная модель «экспертности». Выявлена структура феноменов эксплицирования, показывающих трудности извлечения экспертных знаний. Намечены пути разрешения трудностей. Определены аспекты рассмотрения концепции извлечения экспертных знаний.
3. Разработаны коммуникативные модели взаимодействия субъектов труда, характеризующиеся специфическим наполнением типовой структуры. Показано, что извлечение экспертных знаний детерминировано выбором структуры взаимодействия, включающей необходимость использования соответствующих методов извлечения экспертных знаний.
4. Обоснованы концептуальные основы прикладной когитологии. Определены когнитивные артефакты и инструменты структурирования как набор формализмов, полученных в результате использования когнитивных артефактов в процессе концептуального анализа знаний. Разработан мета-язык взаимодействия когитолога и эксперта как конкретный набор инструментов структурирования декларативного и процедурного типа.
5. Представлена и обоснована феноменами эксплицирования экспертных знаний процессуальная схема извлечения экспертных знаний, представляющая собой алгоритм прохождения стадий, этапов и шагов в процессе извлечения экспертных знаний.
6. На основе процессуальной схемы извлечения экспертных знаний разработана методология построения моделей интерпретации тестовых данных в области медицинской психодиагностики. Сформулированы стратегии построения моделей интерпретаций тестовых данных. Разработаны конкретные модели интерпретации тестовых данных.
7. Сформулированы методологические положения конструирования экспертных психодиагностических систем.
Результаты диссертационного исследования имеют практическую значимость.
1. Разработанные коммуникативные модели, инструменты структурирования, процессуальная схема извлечения экспертных знаний субъектов труда дают возможность проводить практические работы по проектированию когнитивных компьютерных систем (экспертных систем, систем поддержки принятия решений, систем «человеко-компьютерного взаимодействия»).
2. Разработанные модели интерпретации тестовых данных в области медицинской психодиагностики являются основой для создания баз знаний конкретных экспертных психодиагностических систем.
3. Разработанные и представленные в диссертации экспертные психодиагностические системы, являясь информативными и валидными инструментами психологической диагностики, используются в практике медицинской психологии.
4. Результаты диссертации отражены в содержании учебных курсов «Психологические основы инженерии знаний» и «Компьютерная психодиагностика», читаемых в Санкт-Петербургском государственном университете, других психологических ВУЗах г.Санкт-Петербурга.
5. Результаты исследования использованы в учебных пособиях «Психологические основы инженерии знаний» (2009) и «Компьютерная психодиагностика» (2003).
На защиту выносятся следующие положения
1. Проектирование когнитивных компьютерных систем (экспертных систем, систем поддержки принятия решений, систем «человеко-компьютерного взаимодействия») включает в себя процесс извлечения экспертных знаний, в рамках которого осуществляется взаимодействие субъектов труда с целью построения модели экспертных представлений и рассуждений.
2. Феномены экспертной категоризации и процедурализации, проявление дискурсивных и личностных особенностей специалистов (когитолога и эксперта), эффекты чрезмерной уверенности, привязки, проекции, эвристика доступности являются барьерами и существенно затрудняют процесс эксплицирования экспертных знаний. Анализ этих феноменов позволяет наметить пути разрешения проблемы в виде аспектов рассмотрения процесса извлечения экспертных знаний: коммуникативного, операционально-инструментального и процессуального. Теоретико-психологическими основаниями извлечения экспертных знаний являются разработанные коммуникативные модели, мета-язык и процессуальная схема взаимодействия субъектов труда.
3. Коммуникативные модели взаимодействия субъектов труда характеризуются специфическим наполнением типовой структуры (субъект, объект, цель деятельности, перцепция, методы извлечения знаний и результат деятельности) и определяют диадическое и многомерное субъект-объектное и субъект-субъектное взаимодействие. Субъект-объектная модель задает взаимодействие, при котором активность проявляет один из участников, а в качестве объекта выступает как человек (когитолог или эксперт), так и другие материальные носители (текст, экспериментальные данные, компьютерная программа). Субъект-субъектная модель определяет взаимодействие, при котором активность проявляется обоими участниками, процесс извлечения знаний имеет творческий, двухсторонний характер, создающий предпосылки для возникновения синергетического эффекта, инсайта, осознания имплицитно усвоенных экспертом оснований категоризации. Выбор конкретной коммуникативной модели предопределяет структуру взаимодействия, включая необходимость использования конкретных методов в процессе извлечения экспертных знаний.
4. Мета-язык взаимодействия субъектов труда включает в себя набор инструментов структурирования декларативного и процедурного типа. В качестве когнитивных артефактов как искусственных устройств, интегрирующих знания, выступают конкретные виды когнитивных структур, опосредованные классами базовых семантических отношений: деревья, кластеры, пространства, цепочки и сети. Инструменты структурирования, определяемые в общем виде как когнитивные артефакты и схемы их использования, представляют собой набор формализмов инженерии знаний, полученных в результате использования выделенных когнитивных артефактов в процессе концептуального анализа знаний. К инструментам структурирования декларативного типа относятся классификационные деревья, фреймы, ассоциативные сети, шкалы, семантические сети и пр., а к инструментам структурирования процедурного типа – деревья решений, деревья целей, иерархические сети действий, продукционные правила, сценарии и пр. Набор инструментов структурирования может расширяться с учетом специфики разных предметных областей.
5. Процессуальная схема извлечения экспертных знаний задает алгоритм прохождения стадий, этапов и шагов в процессе извлечения экспертных знаний. В соответствии с феноменами эксплицирования процессуальная схема включает в себя следующие стадии: «Подготовка», «Выявление», «Структурирование» и «Результат». Этап «Выявления» экспертных знаний характеризуется субъект-субъектным взаимодействием когитолога и эксперта, способствующем осознанию экспертом имплицитно усвоенного основания категоризации. Этап «Структурирования» характеризуется преимущественно субъект-объектным взаимодействием и включает этапы «Категоризации» и «Процедурализации», предназначенные для формирования модели экспертных представлений с помощью инструментов структурирования декларативного и процедурного типа.
6. Методология построения моделей интерпретаций тестовых данных, основанная на процессуальной схеме извлечения экспертных знаний, включает в себя последовательность трех этапов и пяти взаимосвязанных с ними шагов. На каждом этапе участниками взаимодействия осуществляется выбор конкретной коммуникативной модели и использование инструментов структурирования декларативного или процедурного типа. Формирование исходной и диагностической систем понятий, установление взаимосвязей и семантических отношений, проведение процедурализации и построение системы иерархически организованных продукционных правил задают последовательность разработки моделей интерпретации тестовых данных в области медицинской психодиагностики.
7. Конструирование экспертных психодиагностических систем в области медицинской психодиагностики включает в себя построение моделей интерпретации тестовых данных путем извлечения знаний экспертов – медицинских психологов; верификация моделей осуществляется путем установления валидности компьютерного психодиагностического заключения. Разработанные на основе концепции извлечения экспертных знаний и представленные в диссертации экспертные психодиагностические системы являются информативными и валидными инструментами психологической диагностики, дополняющими и объективирующими данные клинико-психологического исследования.
Апробация и внедрение результатов.
Результаты диссертационного исследования были апробированы на I-й Всесоюзной конференции по математической психологии (Звенигород, 1986), на семинаре по проблемам представления экспертных знаний (ИСЭП, Ленинград, 1987), на заседании рабочей группы по представлению знаний и экспертным системам при научно-техническом совете по информатике и межведомственного координационного совета АН СССР (Пярну, 1988), на Всесоюзной школе-семинаре “Семиотические аспекты формализации интеллектуальной деятельности” (Боржоми, 1988), на республиканской школе-семинаре по проблемам применения экспертных систем в народном хозяйстве (Кишинев, 1989), на заседании рабочей группы по проблеме извлечения знаний при научно-техническом совете по информатике и ВТ (Кишинев, 1990), на II Всесоюзной конференции «Искусственный интеллект – 90» (Минск, 1990), на заседании кафедры компьютерных интеллектуальных технологий Санкт-Петербургского государственного технического университета (1992), на заседании Петербургского отделения Ассоциации искусственного интеллекта (1996), на III Международной открытой сессии «Компьютерные технологии в науке и образовании XXI века» (Ульяновск, 1999), на научно-практических конференциях «Ананьевские чтения» (Санкт-Петербург, 2004, 2006); на регулярных семинарах в лаборатории клинической психологии Психоневрологического института им.В.М.Бехтерева (1996-2006), на заседании кафедры эргономики и инженерной психологии СПбГУ (2006); на Всероссийской научной конференции «Современная психодиагностика в изменяющейся России» (Челябинск, 2008).
Разработанные экспертные психодиагностические системы активно используются медицинскими психологами Психоневрологического института им.В.М.Бехтерева, на кафедрах медицинской психологии Санкт-Петербургской медицинской академии последипломного образования (МАПО), Санкт-Петербургского государственного педагогического университета имена А.И.Герцена, Челябинского, Ульяновского, Гродненского государственных университетов, в психоневрологических диспансерах и других лечебных учреждениях Санкт-Петербурга и других городов России (Ставрополь, Казань, Красноярск, Самара, Ульяновск, Тольятти, Хабаровск, Салехард, Сургут, Курган, Екатеринбург, Гродно и др.).
Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, библиографии (370 наименований, из них 170 на иностранных языках) и 11-ти приложений. Основной текст диссертации изложен на 437 страницах. Диссертация содержит 30 таблиц и 71 рисунок.
Извлечение экспертных знаний в инженерно-психологическом контексте проектирования сложных технических систем
Впервые термин «Искусственный интеллект» (от англ. Artificial Intelligence) был введен Дж.МакКарти в 1956 г. на конференции, посвященной обсуждению проблем моделирования познавательных процессов человека с помощью компьютера. В том же году вышла в свет работа А.Ньюэлла и Г.Саймона «Логическая теория машин», вошедшая в историю и отмеченная в Миннесотском проекте «100 самых влиятельных работ по когнитивной науке в XX веке». Появление искусственного интеллекта как направления исследований по моделированию познавательных процессов человека с помощью компьютера оказалось тесно связанным с появлением когнитивной психологии как направления экспериментального исследования познавательных процессов человека. Точкой пересечения этих подходов послужили известные работы А.Ньюэлла и Г.Саймона (1961, 1967, 1972), которые создали ряд машинных моделей мышления, в том числе программы «Логик-теоретик» и «Универсальный решатель задач» (General Problem Solver - GPS).
Программа «Логик-теоретик», способная решать проблемы из области математической логики, вызвала большой интерес, главным образом потому, что при ее создании использовались эмпирические методы и правила (эвристики), выведенные на основе анализа решения подобных проблем человеком. Исходя их этого, А.Ньюэлл и Г.Саймон заключили, что такие программы следует рассматривать как детальные модели или теории человеческого мышления, которое они моделируют. Как подчеркивали авторы, разработка была «обусловлена желанием понять сущность сложных преобразований, обеспечивающих эффективное решение проблем... Мы хотели понять, например, как математик приходит к доказательству теоремы, несмотря на то, что вначале он не знает, как решать поставленную задачу, и ему неизвестно вообще, сможет ли он ее решить» [цит. по: Пушкин, 1967, с. 91].
Компьютерная программа GPS была попыткой реализовать идею существования обобщенных механизмов творческой деятельности для любой предметной области. Основное содержание работы этой программы состоит в том, что данная задача постепенно преобразовывается до тех пор, пока не будет достигнута искомая ситуация. В рассуждении эвристический метод, реализованный «Общим решателем задач», выглядит следующим образом: «Я хочу из А попасть в Б, но не знаю как. Каков разрыв между тем, что у меня есть, и тем, чего я хочу добиться? Этот разрыв есть В. Как я могу уменьшить В? Можно воспользоваться определенным приемом (оператором Т), но я не знаю, как применить его. Вероятно, нужно изменить А так, чтобы к нему можно было применить оператор Т. Теперь применим оператор Т и получим новый объект -С. Новая задача состоит в том, чтобы попасть из С в Б, но я снова не знаю как. Каков разрыв теперь?»
Таким образом, фактически, первыми, кто попытался смоделировать экспертные рассуждения путем получения и анализа знаний от человека (эксплицирования знаний), были А.Ньюэлл и Г.Саймон. Менее заметными, но не менее значимыми в этом же плане оказались работы американского исследователя У.Рейтмана (1962) по созданию компьютерной программы, сочиняющей музыку. Эти работы оказали огромное влияние как на направление экспериментальных исследований познавательных процессов (когнитивная психология), так и на процесс их моделирования (искусственный интеллект). По словам Б.М.Величковского (2006), понимание того, что человек не является пассивным каналом связи, что он активно «перерабатывает информацию», строя «внутренние модели или репрезентации» окружения (стимуляции), способствовало в то время появлению новых теоретических возможностей исследования психики человека путем замены представления об энергетическом обмене организма со средой на представление об информационном обмене.
В течение 1970-х годов в психологии и за ее пределами (в искусственном интеллекте) сложилось единое мнение о теоретических основаниях, методах и моделях когнитивных исследований. Б.М.Величковский (2006), называя это единое мнение «консенсусом 1970-х годов», формулирует принципы нового подхода, получившего название — «символьный». Такими принципами являлись: приоритет знания и рационального мышления над поведением, использование компьютерной метафоры, предположение о последовательной обработке информации, акцент на формальном моделировании вместо изучения мозговых механизмов.
«К середине 1980-х годов общая ситуация в когнитивных исследованиях восприятия и высших форм познания существенно изменилась. На смену эйфории, вызванной первыми успехами в создании компьютерных моделей человеческого мышления (типа GPS Ньюэлла и Саймона) или в выявлении очертаний архитектуры хранения информации в памяти человека, пришло более или менее отчетливое понимание сложности исследуемых задач и разнообразия участвующих в их реализации психологических и нейрофизиологических механизмов. Стали отчетливо раздаваться голоса о новом полномасштабном кризисе психологии» [цит. по: Величковский, 2006, т.1, с. 128]. Основной критике подвергался тезис о том, что законы логических рассуждений в сочетании с мощными вычислительными машинами позволят работать на уровне эксперта и даже превзойти человеческие возможности. И действительно, универсальные стратегии, разработанные пионерами моделирования мышления на компьютере, оказались не так универсальны. Например, «обучить» «Универсальный решатель задач» играть в шахматы не удалось.
Кризис тех лет, обусловленный попыткой создания универсальной теории мышления, способствовал тому, что исследователи переключились на решение сугубо практических проблем: моделирование с помощью компьютера решение задач специалистами (экспертами) в конкретных предметных областях (медицина, химия, и пр.). Такими практическими работами оказались первые экспертные системы. Принято считать, что направление по разработке экспертных систем как интеллектуальных программ, способных делать выводы на основании знаний в конкретной предметной области и обеспечивающих решение специфических задач на профессиональном уровне, окончательно сформировалось в самом начале 1980-х годов. Исторически первыми здесь были системы DENDRAL [Feigenbaum, Buchanan, 1978] в области химии и MYCIN [Shortliffe, 1976] в области медицины.
Индивидуальный опыт экспертов: феномены и гипотезы
Существует стандарт Международной организации по стандартам (ISO), в котором «пользовательская пригодность» интерфейса рассматривается как понятие, объединяющее в себе функциональные и графические характеристики интерфейса, влияющие на эффективность, продуктивность и психологическую удовлетворенность пользователя своим трудом3. Однако международный стандарт, указывая, каким критериям должен удовлетворять пользовательский интерфейс, не описывает детально, какая информация и каким образом должна быть собрана на этапе анализа деятельности пользователя, а также последующего графического отображения задач на экране ПИ. Таким образом, процесс извлечения знаний экспертов, предназначенный как раз для выявления, получения и анализа знаний субъектов (в данном случае пользователей), органично вписывается в это направление исследований.
С развитием исследований в области HCI появилось множество фундаментальных руководств, которые обычно содержали одну или две главы, описывающих теоретические основы когнитивной психологии. Однако, по мнению K.Kuutti (1996), эти главы почти не увязывались с остальным содержанием книг, а связь ограничивалась советами учитывать ограниченные возможности человеческой системы переработки информации. Область инженерии программного обеспечения развивалась в русле компьютерных наук, и большинство разработчиков, вовсе не зная о такой дисциплине как HCI, пользовались, в первую очередь, здравым смыслом и отмеченными в руководствах принципами проектирования.
В конце 1980-х годов в сообществе исследователей HCI проходили множественные дискуссии о смене парадигмы исследований. Многие критиковали основные достижения когнитивной парадигмы в HCI и обсуждали направление необходимых изменений в этой области [Whiteside, Wixon, 1987]. Обосновывалась необходимость изучать взаимодействие человека и компьютера в более широком контексте. Отмечалось, что экспериментальные исследования, при наличии методик и, соответственно, возможности оценивать количественные результаты и проверять достоверность гипотез, при возможности варьировать условия эксперимента и при всех других важнейших преимуществах экспериментального подхода, имеют существенный недостаток. В большинстве своём они сводят проектирование информационных систем к изучению интерфейса человек-компьютер, некоторой последовательности формальных действий человека с компьютером, а также к рассмотрению обмена информацией между ними. В результате этого в эксперименте теряется огромная доля информации, имеющейся в реальной практике.
Критический анализ вклада когнитивной психологии в разработку исследований в области HCI был осуществлен на семинаре (Нью-Йорк, 1989), в результате работы которого появился специальный манифест, указывающий о необходимости перестройки психологии. Критика касалась, с одной стороны, невозможности психологии HCI существенно учитывать деятельность пользователей и самих разработчиков, а с другой стороны, недостаточности ее предложений для разработчиков и дизайнеров. В одном из разделов этого же манифеста Bannon и Bodker (1991) делают особый акцент на проблеме значения. С этой точки зрения они подвергают критике позиции классического когнитивизма и свойственный ему экспериментальный подход, в рамках которого анализ касается индивидов вне связи с культурой и историей, а задачи определяются и оцениваются экспериментатором и ставятся в незнакомом контексте. Исследователи говорили, что истинная сущность задачи и ожидаемое поведение часто не ясны для испытуемых; вопрос о формирующемся у испытуемого значении поднимается весьма редко, результативность оценивается в соответствии с внешними для субъекта нормами рациональности и характеризуется в терминах отклонения от этих норм. В заключительном выводе манифеста говорилось о том, что «психология HCI должна быть богаче как методологически, так и концептуально, став одновременно более разносторонней и более специализированной. Развитие теорий действия, деятельности, описания задач, а также точки зрения на артефакты как на психологические объекты рассматривается в качестве совокупности интеллектуальных средств, не имеющих прецедента в этой области, и многие
авторы данного труда рекомендуют внедрение в психологию HCI методов и понятий, характерных для развивающих подходов» [цит. по: Рабардель, 1999, с. 54-55]. Указанные Рабарделем в этой цитате понятия развивающих подходов — это идеи культурно-исторической школы Л.С.Выготского (1956), отечественной теория деятельности А.Н.Леонтьева (1975) и когнитивной антропологии М.Коула (1995, 1997).
Одной из центральных проблем новой парадигмы становится проблема отношения к артефактам, где понятие артефакт, заимствованное из когнитивной антропологии, означает любой материальный объект, изготовленный человеком. Эти отношения должны быть рассмотрены в следующих двух направлениях, соответствующих двум формам человеческой деятельности: деятельность по разработке: для того, чтобы оказать реальную поддержку разработчикам, необходимо лучше понять механизмы и процессы, с помощью которых создаются артефакты; деятельность по использованию: необходимо проанализировать и понять, что собой представляет эта деятельность с точки зрения самих пользователей, ее формы и ее значение, вписывающиеся в социальные ситуации и контексты, своеобразие и сложность которых необходимо учитывать.
Bannon и Bodker (1991) отметили, что значение применения инструментов и значение самих инструментов являются существенно разными аспектами, а потому предложили рассматривать компьютер не в качестве объекта, а как орудие, инструмент. Авторы определили основные положения такого подхода. 1. Артефакты существуют в деятельности и постоянно трансформируются деятельностью. 2. Артефакты нужно анализировать не как предметы, а как посредники при использовании, поэтому основным для HCI является изучение опосредования. 3. Артефакты - это не только индивидуальные средства, но и носители распределенного и разделенного труда. 4. Они имеют значение, включенное в социальную практику. Так в зарубежных инженерно-психологических исследованиях, в частности, в области человеко-компьютерного взаимодействия произошла смена парадигм. Вместо когнитивного подхода к проектированию технических систем стали говорить о когнитивном анализе деятельности, причем как пользователя (деятельность по использованию), так и эксперта (деятельность по разработке) [Rasmussen, Pejtersen, Goodstein, 1994; Nardi, 1996; Kuutti, 1996; Engestrom, Miettinen, 1999; Fidel, Pejtersen, 2004; Vicente, 1999; Рабардель, 1999; Naikar, Hopcroft, Moylan, 2005].
Последние десятилетия можно охарактеризовать как всплеск интереса и активности к применению отечественного деятельностного подхода в зарубежных исследованиях4. Так, например, концепцию опосредования Л.С.Выготского развивает в своих работах французский исследователь П.Рабардель, предложивший инструментальный подход к проблеме взаимодействия человека и техники. По его словам, «у Л.С.Выготского мы находим то, чего нельзя найти у других авторов, разделяющих его интерес к специфике познавательного развития человека во взаимодействии с артефактами: попытку описания психологических процессов, через посредство которых это развитие будет рассматриваться» [цит. по: Рабардель, 1999, с.37]. «Л.С.Выготский процитирован, например, в пяти из пятнадцати глав коллективного труда, который ставит вопрос о необходимости переосмысления психологии в области взаимодействия человека с компьютером» [цит. по: П.Рабардель, 1999, с.38].
Виды знаний и их структурные описания
Расширим понятие «экспертности», допустив некоторые исключения в общее правило, утверждающее, что эксперт - это профессионал. Под экспертом будем понимать любого человека, имеющего индивидуальный опыт в какой-либо области деятельности. Индивидуальный опыт может касаться профессиональной деятельности, а может и нет. Идея рассмотрения понятия «эксперт» более широко обусловлена как исследовательскими работами в области инженерной психологии, так и в области психологического консультирования.
В предыдущей главе при рассмотрении инженерно-психологического контекста проблемы извлечения экспертных знаний было показано, что методологии, методы и модели когнитивного подхода к анализу деятельности практически все основаны на необходимости извлечения знаний (о своей деятельности, о контексте деятельности, ограничениях и пр.) человека-оператора, под которым, в частности, если рассматривать область когнитивной эргономики, подразумевается и пользователь компьютерных программ. В данном случае эксперт - это и человек-оператор, и пользователь программного обеспечения, в любом случае - это человек, имеющий индивидуальный опыт в конкретной области деятельности. Отметим, что пользователь не обязательно является (как правило, не является, если он не программист) профессионалом в области компьютерных наук, но он имеет опыт взаимодействия с программным обеспечением, интерфейсом, и в этом плане он является экспертом.
Недавние исследования англичан N.Milton, D.Clarke, N.Shadbolt (2006), дали нам еще большую уверенность в том, что понятие «эксперт» можно рассматривать гораздо шире. Исторически сложилось так, что процессы извлечения и структурирования знаний экспертов изучались в области инженерии знаний с целью построения интеллектуальных систем. Возможность использования методов (техник) извлечения знаний и методологий инженерии знаний вне контекста разработки экспертных (интеллектуальных) систем, т.е. в более широком русле продемонстрирована в работе английских исследователей. Авторы провели эксперимент, показывающий высокую эффективность применения техник извлечения знаний для создания онтологии психологических знаний людей в целях их психологического консультирования.
Исследователи вводят понятие персональных знаний как психологических знаний, которые помогают людям иметь дело с каждодневными проблемами и принимать жизненные решения. Областью экспертизы являются собственные знания людей, включая их знания о своем поведении, эмоциях, желаниях и жизненной истории. В исследовании было проведено 80 сессий извлечения знаний у 10 участников с тем, чтобы оценить 8 техник извлечения знаний. Эмпирическая стадия позволила выявить мета-модели персональных знаний людей и описать новую методологию для психологических исследований.
По мнению авторов, изучение персональных знаний является перспективным для психологов, психотерапевтов, психиатров и консультантов, а методы извлечения знаний могут помочь в развитии новых психологических теорий и быть полезными для обычных людей с целью возрастания их самопонимания. В работе авторы рассматривали персональные знания, как если бы это был тип экспертных знаний. Они взяли принципы и техники, используемые когитологами в таких предметных областях как медицина, геология и т.д., и применили их к предметной области персональных знаний. «Таким образом, предметными экспертами оказались обычные люди, каждый их которых обладает экспертностью для того, чтобы иметь дело с жизненными ситуациями внутри сложного социального окружения» [цит. по: Milton, Clarke, Shadbolt, 2006, с. 1214]. Авторы приводят следующие различия между областью персональных знаний и традиционной предметной областью в инженерии знаний. Первое, в отличие от предметных знаний, персональные знания не основаны на теории и практике обучения профессионалов в школах и университетах. Второе, история психологии показывает, что персональные знания являются чрезвычайно сложными с многочисленными проекциями и точками зрения. Показателем этого является вариативность различных используемых психотерапевтических и психологических исследовательских подходов. Третье, область персональных знаний не имеет очевидных экспертов: по мнению авторов, каждая персона в мире может рассматриваться как эксперт своей собственной жизни. Четвертое, область инженерии знаний является проблемно-сфокусированной, пытающейся извлекать и структурировать знания в соответствии с поставленными целями. В противоположность этому, индивидуальная персональная жизнь является в меньшей степени управляемой необходимостью решать четко формулируемые проблемы и имеет дело с менее структурированными знаниями, например такими, как знания, связанные с эмоциями и чувствами. Выявленные различия обуславливают поиск возможностей использования персональных знаний в психологии. Такими возможностями являются: (1) обеспечение психотерапевтической помощи и (2) развитие психологических теорий. По мнению авторов, простой акт извлечения персональных знаний индивидов и обеспечение человека результирующей структурной репрезентацией (т.е. эксплицированной собственной KOHijenmycuibHou моделью) является благотворным, например, для реализации новых идей, просмотра вещей из новой перспективы, создания новых связей и пр. Кроме того, использование онтологии персональных знаний, в настоящее время отсутствующих в психологической литературе, может быть полезным для развития новых психологических теорий. На наш взгляд, сами исследования, также как и используемый в них подход, имеют большое значение для развития как теоретической, так и практической психологии и обладают высокой экспериментальной эвристичностью. Представленные рассуждения дают новое представление о соотношении экспертности и профессионализма: в данном случае экспертность является более широким понятием, чем профессионализм (рис.2.2).
Модели интерпретации для тестов с зависимыми совместимыми шкалами
В этом случае активность и инициативу проявляет когитолог, который является получателем информации, а эксперт реактивен, играет роль исполнителя, выполняет функцию источника информации. Фактически, такое взаимодействие подразумевает, что когитолог играет роль экспериментатора, а эксперт - испытуемого или респондента.
Коммуникация осуществляется путем передачи информации от источника (эксперта) к когитологу (получателю). Перцепция как процесс восприятия, способствующий взаимопониманию участников общения, важна хотя бы для того, чтобы эксперт смог правильно понять инструкцию, задаваемую когитологом. В процессе такого взаимодействия происходит передача явных декларативных и, частично, процедурных знаний в виде понятий, атрибутов, взаимосвязей и семантических отношений.
Используемые здесь методы - это методы структурирования, представляющие собой всевозможные варианты получения понятий и атрибутов, взаимосвязей и семантических отношений предметной области. К таким методам относятся интервью (обычное или когнитивное), процедуры субъективного шкалирования, ранжирования, сортировка карточек, ассоциативный эксперимент и репертуарные решетки.
Интервью (структурированное или полуструктурированное) является наиболее распространенным методом. Так, например, для извлечения подразумеваемых знаний в рамках проекта, создаваемого одним из американских Университетов (Brigham Young University), было разработано полуструктурированное интервью, основанное на методах из области этнографии и когнитивной антропологии. Этнографические техники были адаптированы и успешно использованы для извлечения знаний и построения экспертных систем [Wood, Ford, 1993]. Ниже будут представлены разработанные нами методологические правила для создания полуструктурированного интервью с целью извлечения подразумеваемых знаний (п.3.2). Структурированное интервью использовалось при создании системы TEIRESIAS (диагностика инфекционных заболеваний крови) [Davis, 1982] для формирования новых правил и понятий. Для этих целей в систему были заложены следующие возможности. В случае неудачи система в режиме консультации (или тестирования) предлагала эксперту выделить причины неудачи. Контекст, полученный в результате этого, позволял системе сформировать некоторые «ожидания», характеризующие содержание нового правила, которое должно вводиться экспертом для устранения неудачи.
Когнитивное интервью предполагает не только задавание вопросов эксперту, но и своеобразную экспертную рефлексию по поводу ответов. Такое интервью может быть нацелено на уменьшение семантического многообразие слов и выражений, из которых составлен вопрос и на повышение качества коммуникации между когитологом и экспертом [Рогозин, 2002]. Для конструирования такого интервью используется две группы методов. Первая группа построена на классическом приеме: задавать вопросы эксперту, а затем анализировать его вербальные реакции: Сюда входят следующие техники: метод парафраза (эксперта просят изложить услышанный вопрос самостоятельно, используя собственные лексические конструкции), метод артикулированного (проговоренного) суждения (эксперта просят проговаривать все мысли, которые приходят ему в голову в момент восприятия вопроса, либо ответить на дополнительные вопросы типа «почему»). Во вторую группу входят методы когнитивного кодирования (или мониторинг прохождения интервью), представляющие собой кодирование непосредственной коммуникации между когитологом и экспертом. При использовании этих методов необходим еще один человек - наблюдатель, который косвенные признаки возникающих в процессе интервью проблем.
Ассоциативный эксперимент основан на психологическом эффекте «свободных ассоциаций». Эксперту предъявляется понятие с просьбой назвать как можно быстрее первое, пришедшее на ум понятие из сформированной ранее системы понятий. Далее производится анализ полученной информации.
Сортировка карточек - это метод, при котором эксперту дается задание разложить стимульный материал в соответствии с его пониманием семантических связей между элементами этого материала.
Процедура субъективного шкалирования представляет собой определение экспертом степени сходства-различия (важности-неважности и пр. шкалы) понятий и предполагает приписывание чисел при сравнении понятий, фактов, утверждений предметной области. Здесь следует сделать важное замечание. Как было отмечено в п.2.5, одним из феноменов эксплицирования является подверженность экспертов эффектам привязки и чрезмерной уверенности. Это означает, что процедура субъективного шкалирования, так или иначе, может приводить к противоречиям, смещению оценок и ошибкам экспертизы. Более того, В.Л.Волохонским (2006) продемонстрирован сдвиг оценок в левый полюс шкалы на выборке русскоязычных испытуемых. В связи с этим, более корректным является использовать вместо процедуры субъективного шкалирования процедуру ранжирования, о чем и говорят соответствующие эксперименты, описанные в литературе [Cloteaux, Eick, Bouchon-Meunier, Kreinovich, 1998].
Процедура ранжирования заключается в указании экспертом порядка предпочтения понятий, фактов, утверждений предметной области по заданному критерию (сходства, важности и пр.).
Метод репертуарных решеток [Франселла, Баннистер, 1987] предназначен для изучения индивидуально-психологических конструктов, опосредующих восприятие при анализе личностного смысла экспертных понятий, и является очень популярным благодаря тому, что не только снимает когнитивную защиту экспертов, позволяет устанавливать латентные взаимосвязи между понятиями, но и также из-за того, что лежит в основе огромного количества функционирующих программных продуктов. Наиболее известной на западе реализацией этого метода является система AQUINAS, с помощью которой было построено до 300 баз знаний [Kitto, Boose, 1987].
Ситуация 2. В этом случае источником информации является не эксперт, а текст. Очевидно, что поскольку нет взаимодействия с экспертом, то нет и перцепции. Текст может содержать как канонические знания, зафиксированные в учебниках, монографиях, статьях, руководствах и т.п., так и личные знания эксперта, полученные в виде лекций, вербальных отчетов, интервью и т.п. на первой стадии извлечения знаний.
Текстологический подход к изучению социо-лингвистических, социокультурных и социально-психологических феноменов часто используется в различных исследовательских практиках (герменевтический анализ, контент-анализ, интент-анализ, фоносемантический анализ и т.д.). Общей целью этих практик является изучение процесса порождения индивидуальных смыслов индивида, в нашем случае - эксперта. Анализируя текст, когитолог имеет дело как со смыслами высказываний (под углом зрения их создания и понимания), так и с языковыми формами. С точки зрения конструкционизма, теоретическим принципом которого является активное участие индивидов в жизнедеятельности, продуцирование текста рассматривается как форма социального действия [Филипс, Йоргенсен, 2008]. В контексте текстового анализа такая деятельность получает обозначение «дискурсивной», а метод анализа текстов название дискурсивный анализ. Исследователи отмечают разницу между структурно-языковым и дискурсивным подходами, противопоставляя их
