Еще одним обстоятельством, препятствующим пониманию и обучению, является определенная самодостаточность ошибочных представлений. В этом смысле иногда лучше иметь дело с явно фрагментарными знаниями, чем с ошибочной онтологией, поскольку последняя позволяет на каждый вопрос дать некоторым образом обоснованный ответ и, тем самым, препятствует осознанию необходимости концептуальных изменений. В качестве иллюстрации рассмотрим две модели сердечно-сосудистой системы: распространенную, но ошибочную, основанную на представлении о множестве одинаковых петель между сердцем и другими внутренними органами, и правильную, включающую две качественно различные петли — малый (сердце и легкие) и большой (сердце и остальные органы) круги кровообращения. Ошибочные представления обнаруживают особую сопротивляемость, если они связаны с другими ошибочными убеждениями, например, что функция сердца состоит в обогащении крови кислородом. Легкие рассматриваются тогда в качестве органа-получателя кислорода, подобного печени или мышцам. Подобная замкнутость характерна для повседневных представлений в различных областях нашего обыденного сознания — наивных физике, физиологии и психологии.

Б. М. Величковский. «Когнитивная наука. Основы психологии познания».

Защитный пояс сознания, это оно, да.

3 комментария

Вот для этого эксперимента: http://chetvericov.ru/tests/ab_test1/test0.php Если у Вас что-то не заработало, отписывайтесь тоже, пожалуйста.

Один комментарий

«По расписанию, в три часа — кофе. Большой светлый стол накрывают, за ним собираются все «ребята», свежий кофе булькает в кофеварке, персонал тоже садится к столу… Сажусь и я. Мы грызем печенье, разговариваем, кто-то читает журнал. Здесь же случаются спонтанные консультации, обсуждаются насущные практические вопросы — оформление запроса на перевод в клинику, или назначение дополнительной встречи. За исключением меня и дежурного воспитателя, за столом однм мужчины, преимущественно молодые — до 35. Я боюсь, что им будет казаться странным мой бельгийский акцент, отпугивать мой иный культурный бэкграунд, но эти опасения оказываются смешными и детскими. Они радостно и открыто отзываются на возможность получить поддержку, на желание выслушать. Они с трогательным уважительным трепетом к моему профессинальному статусу просят совета или рекомендации. Я слушаю, говорю, я не могу не улыбаться им, и, когда я встаю, чтобы уйти — они начинают мне аплодировать. В этом столько искренней благодарности, что я почти задыхаюсь ею. Стоит ли говорить, что со своего первого визита в отделение я не выхожу — я вылетаю на крыльях.

Я работаю в тюрьме.«

(с) svetlyachok

Мне всегда казалось, что работать с преступниками дико тяжело. Возможно, именно по этому я испытываю к тем, кто это делает оргромное уважение. Как и к тем, кто работает со школьниками =))

8 комментариев

Новый тест, разработанный для Марии Кувалдиной.

Это исследование посвящено феномену слепоты невнимания и способности к обнаружению изменений. Насколько я понимаю, Марии срочно нужны испытуемые, так что, если у вас есть 5 минут свободного времени, она будет рада вашему участию. Сам тест — тут . Постоянная страничка исследования — тут (сделана, чтобы собирать возможные комментарии участников в одном месте). Занимает тест не более 5 минут, от вас, в основном, потребуется быстро отвечать, что вы видите на картинке. Работоспособность теста проверялась под Firefox 3.0.7, Internet Explorer 7, Opera 9.6, Chrome 1.0.1.

5 комментариев

propulsive выложил ссылки на видеосамоучитель по R. Он на английском, но, судя по описанию, достаточно просто описывает процесс знакомства с R для тех, кто его никогда не использовал (R — это статистический пакет и язык программирования). У меня с R основные проблемы, когда я начинал с ним знакомиться, возникли не с применением сложным статистических методов — как раз это просто и доступно рассмотрено во множестве  руководств, а с такими простыми вещами как подсчет количества непустых значений, описательные статистики, фильтрация, замена переменных и прочее. В этом смысле весьма полезным оказалась заметка под названием из SPSS в R — там как раз про такие вещи и написано.

Ну и еще пара ссылок:

• Примеры анализа данных в R — в основном, всякие извращенные регрессии (кстати, кто объяснит, что такое Robust Regression и для чего оно надо?),  Canonical Correlation Analysis (насколько я понимаю, это когда надо узнать как один набор переменных соотносится с другим набором и как лучше описать взаимоотношения между ними)
• Quick-R — попроще предыдущего, различные виды анализа «по шагам»
• Использование R для статистического анализа — совсем просто, все базовые штуки от ввода данных до  ANOVA и регрессии
• One R Tip A Day — как и следует из названия, всякие «фишки» для R (например, тут показаны необчыные красивые графики)

4 комментария