Поиск в эпизодической текстовой памяти

Кратковременная память обнаруживает в процессах понимания текста примерно те же свойства, которые описаны в традиционной литературе. Конечно, порции дискурса—это не то же самое, что список слогов, не имеющих смысла, но их количество и способы испытываемой ими интерференции сравнимы. Зато использование долговременной памяти при понимании текста сначала представляется совсем по-другому. Запоминание текста происходит гораздо лучше, чем запоминание списков слов или бессмысленных слогов. Если люди могут припомнить не более полудюжины из списка случайных слов, то после прочтения странички связного текста они припоминают в десять раз больше. Такое очевидное различие может навести на мысль, что теория запоминания, основанная на экспериментах по заучиванию, не является адекватной теорией запоминания связного текста. Однако можно привести доводы и в пользу классической теории запоминания (Kintsch, 1982b): она достаточно хорошо объясняет, почему запоминание текста происходит гораздо лучше, чем запоминание отдельных слов. Причина заключается в том понимании способов, с помощью которых порождаются репрезентации текста, являющиеся эффективными поисковыми структурами.

В модель Кинча—ван Дейка (1978) не входит описание процессов поиска в явном виде. Все, что имеет в ней отношение к памяти, основано на широко известной гипотезе: припоминается лучше то, что подвергается более тщательной обработке. Некоторые текстовые пропозиции остаются в кратковременной памяти дольше других, поскольку они отбираются для установления связности—в зависимости от их структурной значимости в текстовой базе. Эти пропозиции вспоминаются лучше пропорционально объему дополнительной обработки. Эта дополнительная обработка опять-таки отражается в возрастающей вероятности припоминания. В этом новая модель не отличается от прежней, за исключением того, что она имеет другую основу для отбора пропозиций в кратковременную буферную память...; она связана с тем, что текст организуют фреймы и схемы, то есть структуры знания. Учитывая эту модификацию, уровень припоминания можно предсказать на основе новой модели точно так же, как и на основе модели 1978 г. и модели 1981 г. (Miller & Kintsch, 1981).

Однако память, конечно,—это не просто воплощение различительной силы кодирования. Доминирующую роль играет поиск, взаимодействующий с процессами кодирования. Модель поиска почти непосредственно зависит от характера самой текстовой базы, а также от наличия и структуры ситуационной модели, которую мы здесь временно не учитываем, хотя то, что говорится о поиске в текстовой базе, равным образом относится и к поиску в ситуационной модели. И действительно, характер текстовой базы диктует, по крайней мере в общих чертах, форму модели. Начиная поиск с любого элемента текста, можно обнаружить другие элементы, связанные непосредственно с ним. Найденные элементы становятся затем исходными точками новых поисковых операций, и после их многократного повторения два элемента в репрезентации текста (макропропозиции, текстовые пропозиции, атомарные пропозиции и даже фразы, если мы хотим изучать вербальную память) могут быть связаны длинной поисковой цепочкой с промежуточными узлами. Если текстовая база когерентна, тогда, независимо от начала поиска, в принципе могут быть найдены все элементы. Но если каждая поисковая операция носит вероятностный характер, то поисковые неудачи накапливаются по мере увеличения числа узлов, которые необходимо пройти в процессе поиска. Каковы на самом деле ограничения в этом сетевом поиске, пока точно неизвестно. Но легко могут быть разработаны и испытаны на эмпирических текстах конкретные подмодели, характеризующиеся определенным набором ограничений.

Приведем две иллюстрации. Во-первых, рассмотрим модель свободного припоминания, целиком построенную по принципу,, сверху вниз". Это значит, что поиск всегда начинается с верхнего узла и доходит до более нижних узлов репрезентации текста. Пусть г означает вероятность успеха поисковой операции. Тогда пропозиция Р, связанная с верхним узлом посредством k промежуточных макропропозиций М, расположенных только на одной поисковой цепочке, будет найдена с вероятностью г¹k Если целевая пропозиция может быть достигнута также через вторую цепочку, содержащую j промежуточных макропропозиций, то поисковая вероятность будет равна r^k+ r^k —r^{k +1} при условии независимости цепочек Эту схему можно дополнить различными способами. Предположим, например, что поисковая вероятность равна г для связей между макропропозициями (М—М) и между макропропозициями и текстовыми пропозициями (М—Р), но эти разные поисковые вероятности привлекаются для операции в рамках самой пропозициональной схемы. Например, кажется весьма правдоподобным, что атомарные пропозиции Р, заполняющие ячейки в схеме, отыскиваются с вероятностью s, большей, чем вероятность t поисковых пропозиций, которые не заполняют ячейку, но просто добавляются в схему, например, как модификаторы. Далее, можно создать условия, чтобы связи между пропозициями того же уровня также могли использоваться для поиска, например с некоторой вероятностью с. Так, если рассмотреть фрагмент текстовой базы, изображенный здесь, то можно получить следующие поисковые вероятности для атомарных пропозиций Р₁— Р₃:

-

pr(поиск P₁)=rt+r²s-r³st

pr(поискP₂)=r²s+r²ts-r⁴stc

pr(поиск P₃)=r²t+r²sc-r⁴stc

Мы просто следуем по каждой цепочке из верхнего узла до целевой пропозиции, умножая по пути вероятности. Затем вероятности цепочек складываются, а их пересечения при независимости цепочек вычитаются.

Если P₁—Р₃ найдены успешно и вероятности подсчитаны, тогда их кодирующая сила определяет вероятность их припоминания. Точнее, если пропозиция Р в течение i циклов обработки находится в кратковременной памяти, то вероятность ее припоминания при условии успешного поиска предположительно будет равна р (припоминание/i) = 1 —(1 —n)ⁱ,

где п есть вероятность успешного кодирования микропропозиции во время одного цикла обработки. Таким образом, формула означает, что припоминание происходит, если имеется по крайней мере один успешный шанс кодирования элемента. Точно так же, если пропозиция Р участвовала в конструировании j=или больше1 макропропозиций, то сила припоминания будет равна р (припоминание/j ) =1-(1-m) ^j, где m—это вероятность успешного кодирования макропропозиции в течение одного цикла обработки, р (припоминание/i) и р (припоминание/j) взаимодополнительны и независимы. Точно такие же предположения были высказаны в работе Кинча и ван Дейка (Kintsch & van Dijk, 1978). Модель 1978 г. следует рассматривать как ограниченный вариант настоящей модели, где r=s=c=l. Очевидно, и некоторые другие предположения о поисковых вероятностях могут быть столь же обоснованными. Мы не располагаем необходимыми данными, чтобы решить, какие из этих предположений наиболее адекватны[3]. Если же такие данные будут, то появится возможность сравнить друг с другом различные модели вроде описанной выше.

В качестве второй иллюстрации рассмотрим, как работает в этой модели стимулируемое припоминание. Как и раньше, мы можем построить различные альтернативные модели: связи между интересующими нас элементами определяются текстовой базой, и мы можем установить, как различные типы связей поддерживают поиск. Если, используя снова наш пример, мы знаем, что припомнилась Р₂, то можно подсчитать условные вероятности припоминания P₁ и Р₃ с различным набором предположений. Если в нашем распоряжении окажется соответствующий набор данных, то такой анализ может нам многое рассказать о поисковых процессах в связном тексте.

Однако в основном модель используется не для количественной проверки конкретных гипотез, а для получения качественного объяснения наиболее важных явлений при запоминании дискурса и прежде всего его эффективности. После рассмотрения описанной выше поисковой модели хорошее запоминание текста уже не кажется такой загадкой. В процессе понимания текста происходит образование структур, которые представляют собой весьма эффективные поисковые системы. Материал организуется в порции информации, конструируемые в соответствии с существовавшими прежде единицами памяти, при этом порции тесно взаимосвязаны, что обеспечивается связностью микро- и макроструктур текстовой базы. Благодаря макроструктурам порции информации имеют иерархическую организацию, они связаны с подобными же “порциями” в ситуационной модели.

Это как раз такой тип системы, который, в соответствии с теорией памяти, может быть идеальным для поиска. Он не похож на то, что конструируют испытуемые в лабораторных экспериментах. В традиционных экспериментах по запоминанию списков испытуемые сталкиваются с незнакомой задачей, незнакомым материалом и вынуждены изобретать стратегию кодирования на месте, нередко без соответствующей ситуационной модели. Испытуемые могут опираться только на некоторые общие, но слабые стратегии кодирования, и результат часто бывает далек от оптимального поиска. Когда же испытуемым предлагают простые тексты на какую-то знакомую тему, они оказываются в совершенно другой ситуации. Они могут опираться на богатое фоновое знание и привлекать хорошо освоенные или автоматизированные стратегии понимания. В результате возникает текстовая база, являющаяся одновременно эффективной поисковой системой. Испытуемые являются своего рода экспертами по пониманию: они обладают точными знаниями и необходимыми, хорошо отработанными стратегиями. Подобно экспертам в других областях, их память отражает их квалификацию.

Поэтому текстовую память следует сравнивать с другими видами экспертной памяти, изучавшимися в лабораториях: спецификой памяти опытных телеграфистов (Bryan &Harter, 1899), памятью специалистов по быстрому счету (Мuller, 1911; Hunter, 1962), памятью шахматистов (de Groot, 1966; Chase & Simon, 1973), памятью испытуемых, обученных мнемоническим средствам (Bower, 1972; Chase & Ericsson, 1981) и, кроме того, с древним искусством запоминания, которое демонстрировали античные ораторы (Yates, 1966). В свете этих сравнений текстовая память вовсе не выглядит чем-то экстраординарным. Владеющие мнемоникой были экспертами в использовании определенной мнемонической техники, но, столкнувшись с материалом, выходящим за рамки их квалификации, выглядели так же слабо, как и любой другой на их месте. В этом смысле экспертами являются и рядовые читатели: они очень хорошо запоминают простые и знакомые тексты, но память тут же подводит их, если им дается текст, который они не могут вполне понять как следует—либо из-за отсутствия нужной базы знаний (например, при чтении технического текста из незнакомой области), либо потому, что у них не разработаны правильные стратегии (например, при обращении к таким необычным видам дискурса, как поэтические тексты).

Чтобы более подробно проследить параллели между текстовой и экспертной памятью, нужно обратиться к некоторым основным характеристикам экспертной памяти. Они превосходно описаны в работе Чейза и Эрикссона (см. Chase & Ericsson, 1981). Чейз и Эрикссон изучали испытуемого, запоминавшего ряды из 80 и более цифр за одно прослушивание. Запоминание сразу более 80 цифр выглядит загадочным в свете хорошо известных ограничений кратковременной памяти. Ограниченная емкость (span) кратковременной памяти часто считается ее определяющим свойством, и кажется странным, что она может быть так расширена. Однако Чейз и Эрикссон показали, что никакого чудесного расширения не происходит. Емкость кратковременной памяти испытуемого была совершенно нормальной и неизменной. Формируемые им,, порции" информации состояли из трех-четырех цифр; кодируемые последовательности не превышали пяти-шести фонем. Таким образом, рабочая емкость памяти испытуемого не отличалась от емкости памяти обычных людей, которые могут запомнить не более семи или девяти единиц.

Описанный эффект вообще не относится к кратковременной памяти, он обязан продуктивному использованию долговременной памяти. Чейз и Эрикссон обнаружили, что это объясняется в основном процессами деления на порции информации и построением эффективной поисковой системы. Трюк состоял в использовании механизма деления на порции информации для связывания следов стимула в иерархическую семантическую структуру. Испытуемый Чейза и Эрикссона придумывал сложный набор стратегий для кодирования последовательностей цифр. С этой целью он использовал хорошо знакомую ему базу знаний: его хобби был бег, и он кодировал цепочки цифр как результаты забегов, которые потом служили ему уникальным поисковым стимулом (cue) для цепочки. Подобно древнеримскому оратору, он размещал запоминаемые числа в имеющейся у него семантической структуре результатов по бегу. Классических ораторов учили запоминать речи, деля их на сцены, которые кодировались как живописные образы и размещались в определенной последовательности (по хорошо известному маршруту). Поиск затем происходил как мысленное движение по маршруту и подбирание по пути соответствующих образов. Такое связывание в поисковую структуру происходит в рабочей памяти и является формой деления информации на порции: богатая, хорошо организованная база знаний результатов по бегу помогает непосредственно распознавать релевантные модели, связывая их с семантическими признаками (например, результат бега на 1 милю, почти мировой рекорд и т. д.). Семантические признаки оказались взаимосвязанными и образовали поисковую структуру, которая вела мнемониста от одного места в памяти к другому.

Существует две необходимых предпосылки для такой поисковой структуры. Во-первых, необходима богатая база знаний типа разветвленной сети результатов бега, имевшейся у испытуемого Чейза и Эрикссона. Во-вторых, все операции по накоплению и поиску должны происходить быстро и без усилий—иначе произойдет переполнение кратковременной памяти. Таким образом, скорость имеет решающее значение. Поэтому прежде чем такие операции станут достаточно автоматизированными, нужна очень большая практика.

Есть несколько поразительных аналогий с текстовой памятью. Текстовая память очень хороша, если ее поддерживает развитая база знаний. Стратегии понимания освоены и заучены до автоматизма. Элементы текста привязаны к основным структурам знания в пропозициональных схемах и используются для деления текста на,, порции". Иерархические макроструктуры образуют эффективные поисковые системы. По крайней мере так обстоит дело, когда нужно запомнить простые, знакомые тексты. Если же читаются тексты, для которых нет соответствующей базы знаний, память становится плохой—все это аналогично тому, когда экспертам даются материалы, выходящие за рамки их компетенции. Хорошо запоминаются чаще всего простые повествовательные тексты и гораздо труднее— тексты-описания (Kintsch, Kozminsky, Streby, McKoon & Keenan, 1975; Graesser, Hoffman & dark, 1980). Память отказывает читателям и в том случае, когда они не могут определить, о чем говорится в данном тексте, поскольку авторы умело это скрывают (Bransford & Johnson, 1982). Так, например, отрывок о стирке белья, написанный таким образом, что читатели не могут определить, о чем в нем говорится, и, следовательно, не могут активировать необходимые знания, запоминается так же плохо, как и список случайных слов (3, 6 из 14 единиц содержания текста). Заглавие, из которого читатель узнает, о чем текст, и которое позволяет ему оперировать стратегиями понимания, значительно улучшает запоминание того же отрывка (8 единиц содержания текста). Непонятый абзац плохо запоминается и воспроизводится потому, что без релевантной структуры знания и без соответствующей макропропозиции (выраженной заглавием) нельзя сформировать поисковой схемы. Испытуемые пока еще понимают предложения на локальном уровне и сохраняют в памяти информацию, но хранится она в несвязной форме и поэтому ее невозможно найти (Alba, Alexander, Harker & Carniglia, 1981). Предпосылкой связной репрезентации текста является способность построения связной ситуационной модели. Без этого запоминание текста распадается на куски, в пределах которых поиск проводить так же сложно, как и в списке случайных слов.

Некоторые предварительные экспериментальные результаты, подтверждающие излагаемую здесь интерпретацию текстовой памяти, приведены в работе Кинча (см. Kintsch, 1982b). Если пропозиции используются для деления текста на порции информации, то они должны функционировать аналогично другим единицам памяти. Точнее говоря, эффективность фрагмента текста в качестве поискового стимула должна зависеть от границ порции информации.

Материал легче припоминается, если он содержится в одной и той же порции, а не в различных. Этот классический результат был получен в другой ситуации, где эксперты использовали стратегию деления на порции информации. Например, Чейз и Эрикссон (1981) наблюдали это явление при исследовании того, как их эксперт по памяти использовал порции информации для запоминания цепочек случайных чисел. Они могли довольно точно определить, какого рода порции используются (на основании анализа протокола и других результатов, которые дал эксперимент). Так, они могли выбирать небольшие группы цифр, с тем расчетом, чтобы они не совпадали с границами порции информации. По мере представления одной из этих цифровых групп, испытуемый должен был припомнить цифры, следующие за этой группой в первоначальной цепочке. Это он мог делать очень хорошо, пока стимул и следующие за ним цифры относились к одной и той же порции информации. Но когда стимул воспроизведения приходился на границы порции и оказывалось, что цифры, которые нужно было вспомнить, принадлежали разным порциям, результаты испытуемого значительно ухудшались. Порции информации, определяемые анализом протокола, очевидно, также функционировали и как единицы воспроизведения.

Что касается дискурса, то на основании пропозиционального анализа текста можно предсказать, где проходят границы порций информации. Поэтому, следуя Чейзу и Эрикссону, мы ожидаем, что фрагмент текста, образующий начало порции, является хорошим поисковым стимулом для остальной ее части. Но фрагмент текста, который совпадает с границами порции информации, менее эффективен при поиске последующего текста, находящегося за пределами данной порции. Пять испытуемых прослушивали отрывки по 250 слов из отчета по психологии. После каждого отрывка повторялась фраза из б—19 слов из только что прочитанного текста, и испытуемые должны были устно воспроизвести слова, непосредственно следующие за этой фразой в оригинальном тексте. Воспроизведение должно было быть, по возможности, дословным. Если испытуемым это не удавалось, они должны были сказать то, что они запомнили. Для иллюстрации качественной стороны результатов приведем только два примера.

В первом примере стимул воспроизведения заканчивается в середине фразы. Для завершения пропозициональной порции необходимы слова, непосредственно следующие за ним. Так, испытуемые должны были вспомнить следующее:

СТИМУЛ: This discrepancy reflects not only our

'Это противоречие отражает не только'

ПРОДОЛЖЕНИЕ: society's concentration of formal educational effort...

"сосредоточенность нашего общества на формальных усилиях в области образования..."

Ниже приводятся реакции некоторых испытуемых:

РЕАКЦИЯ (a): society's concentration of effort...

"сосредоточенность нашего общества на усилиях..."

РЕАКЦИЯ (b): society's focus on formal education...

"сосредоточенность нашего общества на формальном образовании..."

РЕАКЦИЯ (с): the shift of concentration of educational research... "сдвиг концентрации исследований в области образования..."

Очевидно, что во всех трех случаях реакция испытуемых в той или иной мере дополняет пропозициональную единицу. Кроме того, окончания фраз воспроизводятся практически буквально: в (а) дается буквальное воспроизведение, если не считать двух пропущенных слов; в (b) есть пропуски и синонимичная замена; только в (с) не совсем точное завершение фразы, но даже здесь два важных слова воспроизведены дословно. В целом результат можно считать отличным, учитывая, что испытуемые слышали текст только раз, да еще после этого им зачитывался посторонний текст размером в 150 слов. Ясно, что испытуемые не воспроизводили продолжение текста из кратковременной памяти. По-видимому, фраза, использованная как стимул, частично совпадает с порцией памяти на очень раннем уровне анализа, и тем самым эта порция на этом уровне становится доступной и в целом. Таким образом, воспроизводится не только значение, но и словесное выражение дополняемой фразы. Сейчас мы не будем уточнять, вызваны ли пропуски ошибками в кодировании или в поиске.

Рассмотрим теперь стимул воспроизведения, который завершается определенной порцией информации и поэтому вынуждает испытуемого отыскивать следующую порцию. В этом случае задача сводится не только к реинтеграции данной порции информации на основе частичного совпадения, но и к поиску следующей порции в иерархии текстовой базы:

СТИМУЛ: As shown primarily by the work of Schaie

"Как было впервые показано в работе Шайе"

ПРОДОЛЖЕНИЕ: a peak of intellectual performance occurs later for current adult cohorts... "пик интеллектуальной деятельности у взрослых в данных группах возникает позднее..."

А теперь приведем некоторые реакции:

РЕАКЦИЯ (d): some abilities don't reach their peak until sometime later.

"некоторые способности не достигают своего пика вплоть до определенного момента".

РЕАКЦИЯ (е): a peak occurs much later than previously believed and no decline in intelligence. "пик появляется гораздо позднее, чем считали раньше, и никакого упадка интеллекта нет".

РЕАКЦИЯ (f): (после долгой паузы): Не was finding results that differed from previously held ideas. "Он получал результаты, которые отличались от прежних представлений".

По своему характеру эти реакции отличаются от реакций (а)—(с). Реакции (d) и (е) представляют собой скорее перифразы, чем дословное воспроизведение. Это наводит на мысль, что процесс поиска не происходит прямо в репрезентации текста, а соответствующее продолжение обнаруживается косвенно, через посредство подчиняющей макропропозиции, соединяющей две порции информации, к которым относятся стимул и продолжение. Процесс направлен скорее не на поиск словесной формулировки продолжения, а на использование пропозиционального уровня (в предыдущем же случае сравнение происходило и на языковом, и на пропозициональном уровнях). Для того, чтобы после обнаружения соответствующей макропропозиции достичь языкового уровня, требуется еще один этап поиска, подверженный в свою очередь ошибкам и неудачам.

В случае (f)—перед нами очевидная реконструкция: по-видимому, испытуемый оказался не в состоянии найти последующую пропозицию и вместо этого произвел частичную реконструкцию, возможно, при помощи макропропозиции, доминирующей над данной порцией текста и имеющей примерно такой смысл: “Прежние исследования демонстрировали X.—В отличие от них Шайе продемонстрировал Y”. Реакция (f) необычна: гораздо чаще случается, что если не находится последующая пропозиция, то испытуемые вообще не дают ответа. И в самом деле, примерно в 1/3 случаев не были получены реакции на стимулы, совпадающие с границами порции информации, но совсем не было отказов, если стимул прямо указывал на пропозициональную порцию информации.

Несмотря на предварительный характер этих данных, можно сделать вывод, что стимулированное воспроизведение текста демонстрирует то же деление на порции информации, что и стимулированное воспроизведение цифр специалистом по их запоминанию. Конечно, чтобы окончательно подтвердить это, потребуется гораздо больше данных, но и те, что у нас есть, свидетельствуют: текстовая память,—по крайней мере в идеальных условиях, обеспечивающих адекватное понимание,—по самой своей природе является разновидностью,, экспертной" памяти. Не нужно постулировать новых, но еще не исследованных принципов работы памяти для объяснения того факта, что текстовая память гораздо лучше той, которую мы обычно наблюдаем в лабораторных условиях, в экспериментах по заучиванию списков. И в том и другом случае действуют те же самые принципы, однако в процессе понимания дискурса создаются весьма благоприятные условия для запоминания. Хорошо структурированная, многоуровневая, когерентная текстовая база, являющаяся результатом процесса понимания, функционирует как эффективная поисковая система, так что даже чтение или прослушивание текста обеспечивает приемлемый уровень воспроизведения. Правда, это не означает, что невозможно достичь лучшего уровня с помощью специальных процедур кодирования в памяти, описанных, например, в работе Левина (см. Levin, 1982). Конечно, в естественных условиях воспроизведение текста несовершенно, в особенности это относится к деталям, которые нельзя назвать макрорелевантными; для улучшения воспроизведения могут быть использованы различные мнемонические приемы. Например, вполне вероятно, что текстовую память может существенно улучшить использование образности, не влияющее никак на само понимание и построение текстовой базы (за исключением, впрочем, случаев, когда образность может помочь созданию хорошей ситуационной модели). Понимание и воспроизведение связаны только до определенного момента, и улучшение памяти может происходить без воздействия на процесс понимания. [...]

Эпилог

Завершая книгу, мы хотим кратко охарактеризовать сущность общей теории стратегий понимания. Ее нельзя отнести ни к лингвистике, ни к психологии—это, так сказать, и рыба, и мясо одновременно. С самого начала было ясно, что теория не может охватить все аспекты процесса понимания, хотя в тех границах, которые мы установили для себя, мы попытались достичь полного охвата. Было также ясно, что, несмотря на все усилия, многие положения теории остаются недоработанными. На самом деле, мы представили не столько теорию, сколько ее основания, пытаясь установить принципы ее построения, если дана определенная ситуация понимания. Не может быть такой теории понимания, которая одновременно была бы и общей и частной, потому что нет единого, целостного процесса,, понимания". Каждый раз, когда мы пытаемся вникнуть в процесс понимания дискурса, он кажется чуточку иным. Поэтому нужны как раз основы исследования, ряд принципов и методов анализа, которые можно приложить к конкретным случаям. Каждый раз могут получаться несколько иные результаты. Однако, поскольку для построения используются одни и те же блоки, это дает возможность обойтись без произвольных миниатюрных моделей, подгоняемых под данный случай (ad hoc), которые могут быть очень простыми и элегантными, однако по сравнению с реальной сложностью процесса понимания способны лишь вводить в заблуждение. Ясно, что не только новые ситуации, но и разные теоретические цели требуют новых и отличающихся от прежних моделей. Так, если мы стремимся понять, как используется знание для решения устных (словесных) арифметических задач, то для этого требуется совсем другой уровень анализа, нежели когда нашей целью является предсказание среднего уровня припоминания прочитанного ранее рассказа. Для последнего случая вполне годится вариант нашей модели (см. Kintsch & van Dijk, 1978), который совершенно неадекватен для других целей.

Нечто подобное можно сказать и о принятой системе обозначений, в частности об использованных здесь пропозициональных представлениях. Нет никакой необходимости делать ее сложней, чем нужно. Для грубого членения текста на единицы содержания достаточна довольно поверхностная система обозначений: чем тоньше цели анализа, тем сложнее должна быть данная система. В рамках разработки общей концепции возможно много различных подходов. Не только не нужно, но и нежелательно разрабатывать проблему на всю глубину ее сложности. При наличии общей концепции всегда можно установить, где и когда мы пошли на упрощения, и судить о том, насколько эти упрощения оправданны.

Как оценить адекватность изложенной здесь общей концепции исследования понимания? Хотя, конечно, и возможны сделанные на основе интуиции и анализа литературы самые общие и нестрогие оценки того, что известно о понимании связного текста (а никакие точные оценки—по самой своей природе—невозможны), теория должна быть предельно гибкой и предельно общей. С нашей точки зрения основными критериями ее успеха должна стать наша способность к построению на ее основе эффективных ситуационных и проблемно-специфических моделей, а также возможность экспериментальной проверки различных принципов и импликаций этих моделей. Например, с помощью методов экспериментальной психологии можно получить некоторые эмпирические оценки, хотя и несколько непривычным путем. Сама по себе теория в целом носит слишком общий характер, чтобы ее можно было подвергнуть экспериментальной проверке, но накопление результатов наблюдений и экспериментов в конце концов приведет к ее верификации, или же она будет отвергнута. Описанные здесь эксперименты—не более чем начало. По сравнению с достигнутыми скромными результатами можно и нужно сделать гораздо больше. Мы же в основном располагаем серией демонстраций того, что процессы, развивающиеся в соответствии с теорией, можно действительно наблюдать при соответствующих, тщательно контролируемых лабораторных условиях... Проведение экспериментальных исследований, дополняющих более традиционную функцию эксперимента—функцию проверки теоретических предсказаний,—должно распространиться гораздо шире и сыграть в будущем более важную роль, ибо теории в когнитивной науке становятся все сложнее и все менее доступными для прямой проверки.

Мы видим несколько путей, по которым может развиваться работа в ближайшем будущем. Один из них подразумевался ранее: теперь, когда у нас есть то, что можно назвать приемлемой основой изучения понимания текста, исследование деталей этого процесса сильно упростилось, но для углубления описания необходимо изучить как можно больше этих деталей. Работа будет носить не только теоретический характер, связанный с созданием эксплицитных и конкретных моделей, описывающих четко определенные ситуации;она будет также экспериментальной в том смысле, как об этом говорилось выше. Второе направление связано с выходом за те жесткие рамки, о которых говорилось ранее, и, в частности, с более подробным изучением процессов анализа текста, а также с изучением новой области так называемого,, горячего познания" (это мнения, установки и т. п.), которая представляется чрезвычайно интересной. Наконец, третьим направлением будет построение эксплицитного когнитивного перехода к коммуникативному контексту: ситуационному и социокультурному контексту понимания и порождения связного текста.

[1] Т. A. van Dijk, W. Kintsch. Strategies of Discourse Comprehension. Chap. 1:

Toward a model of strategic discourse processing; Chap. 10: The Cognitive Model. New York etc.: Academic Press, 1983, p. 1—19; p. 333—404.

[2] Рис. 10.1. Схема действия системы памяти в процессе понимания связного текста. Круг изображает рабочую память, содержащую слова и пропозиции; P_k находится в процессе конструирования, тогда как предшествующая пропозиция p_k -1 хранится в буферной памяти с ограниченной емкостью.

[3] Данные работы Миллера и Кинча (см. Miller & Kintsch, 1980), примененные для оценки модели 1978 г., здесь бесполезны. Для применения нашей теперешней модели нужны какие-то идеи о характере структур знания, которые использовались бы испытуемыми для понимания текста. Различные экспериментальные возможности сами по себе предполагают, например, предварительную подготовку или контроль за тем, как испытуемые выражают свои ожидания (предсказания) на различных участках текста.

Дата добавления: 2015-07-20