Myšlení • Myšlení = proces zpracovávání a využívání informací = proces manipulace a transformace mentálních obsahů/ reprezentací (had - hod - rod - rok - rek -re[ - roj -boj) Řešení problémů Kreativita Myšlení Usuzování Základní myšlenkové operace • Analýza = myšlenkové dělení celku na části • 9yntéza = myšlenkové sjednocování částí v celek • Srovnávání = myšlenkové určování míry podobnosti nebo rozdílnosti z hlediska určitého znaku, vlastnosti • Abstrakce = myšlenkové vyčleňování obecných a podstatných vlastností 1 • Kategorizace = myšlenkové zařazování objektů a jevů do mentálních kategorií podle jejich vzájemné shody a odlišnosti • Generalizace (zobecňování) = myšlenkové vystižení společných vlastností objektů a na tomto základě myšlenkové spojení těchto společných vlastností obj ekt ů • Indukce = způsob usuzování od konkrétních případů k obecnému zákonu^^^^É • Dedukce = způsob usuzování, ve kterém se od předpokladů (premis) dochází k závěru z těchto předpokladů vyplývaj ícímu, přičemž odvozování je j isté, nikoliv jen pravděpodobné • Analogie = způsob usuzování na základě podobnosti s j inými jevy nebo objekty Formy myslení • Myšlení je často popisováno jako proces, který probíhá ve formě pojmů, soudů a úsudků, kde 1) pojem představuje „odraz obecných neboli podstatných vlastností předmětů a jevů v našem vědomí", který se konstituuje na základě vjemů a představ 1 konkrét nich obj ekt ů a udál ostí, 2) soud j e vyj ádřením „ pochopení vzt ahů [a souvi sl ost í7 mezi poj my", a 3) úsudek j e (deduktivním, induktivním nebo analogickým) „vyvozením nového soudu /(označovaného j ako závěr )]z jiných známých soudů /(označovaných jako přemi sy)7 nebo... pochopením vztahů [a souvisí ost \] mezi soudy". Dítě si takto například může ve škole na základě řady konkrétních příkladů a výkladu učitele osvojit poj my kovu a vodiče a poznatek o vztahu mezi těmito dvěma poj my v podobě soudu „ Kovy jsou vodiče"; dozví-li se pak dítě, že železo patří mezi kovy může na základě deduktivního úsudku velice snadno dojít ke správnému závěru, že železo je vodičem elektrického proudu it u Základní typy myslení • Konkrétní = manipulace S Vjemy (při vaření, praní, stavění nábytku, skládání puzzle..)! • Názorné = manipulace s představami (plánování, přestavování bytu...) • Abstraktní = manipulace se znaky a symboly (při pojmovém myšlení...) • Analytické = závěr neobsahuje nic víc a nic j iného než to, co už bylo obsaženo ve Výchozích předpokladech (Jakou barvu má střecha mého domu?) • 9yntetické = závěr není obsažen ve výchozích údaj ích (jak zajistit mír na Blízkém H východě?) Analytické = sekvenční, postupné, vědomé, explicitní...myšlení Intuitivní = holistické, nesekvenční, ne vždy zcela vědomé, implicitní...myšlení • Konvergentní = lineární hledání většinou jednoho správného či logického závěru, resp. řešení z daných informací či specifických úkolů = vyvozování závěrů^ • Divergentní = laterální, boční, rozbíhavé, originální, tvořivé myšlení, jehož výsledkem je více variant řešení daného problému, který skutečně má více řešení = vytváření či hledání alternativ ^ Vlastnosti myslení ^ Hloubka = Postřehování podstatných souvislostí a vztahů H Šírka (obsažnost myslení) = Rojevuje se všestrannými, bohatými vědomostmi schopností zvažovat při řešení problémů všechny vztahy a souvislosti Přesnost (logicnost myšlení) = Vyznačuje se schopností výstižne postřehnout al zformulovat problémy úlohy důsledně postupovat při řešení, dodržování logických principů ní Pružnost = Rojevuje se úsilím nepridržovat se pri řešení úloh a problému ustálených, zastaralých, neúčinných způsobů, hledat novější, účinnější, originál řešení-ne schémata, šablony Kritičnost = Schopnost nestranně a pronikavě posuzovat názory, řešení druhých lidí, odmítat předsudky a slepou víru a autority, zvyk podrobovat i vlastní názory a řešení samostatné kritice Tvořivost = Charakteristická je zvýšená intelektuální aktivita, pružnost tvorby, myšlenkových obsahů, originálnost, nezávislost Řešení problémů • Problém = situace, v níž se nacházíme v určitém výchozím stavu a chceme dosáhnout jiného, cílového stavu a nemáme přitom jednoduše k dispozici postup (sekvenci kroků), jak se dostat z výchozího stavu do cílového, tedy známe cíl, ale neznáme prostředky k jeho dosažení Počáteční stav Cílový stav Prostředky (operátory) Hanojská/ Londýnská věž: Přesuň disky z levého kolíku na pravý, přitom můžeš jedním diskem a nikdy nesmíš položit větší disk na menšíc /at vždy pouze nks. com/ i ava/ hanoi/ han< Řešení problémů • Řešení problému = prohledávání problémového prostoru - stavového prostoru problémové situace definovaného všemi možnými stavy problémové situace a* povolenými pohyby („tahy") mezi jednotlivými stavy • SDubor všech možných stavů problémové situace • Stavy propojené prostřednictvím operátorů, Řešení problémů Máme řeku a lodičku. Na břehu je koza, vlk a zelí. Do lodičky se vejdete vy a jedna věe. Jak převézt všeehny tři na druhý břeh? (Při vykládání a nakládání se nic nesežere, ale jinak vlk sežere kozu, nebo koza zelí) Řešení problémů Algoritmická řešení problému - pevný sled (sekvence) operací - nikdy neselhávající postup vedoucí k řešení určitého typu problémů w - často časově a kognitivně náročná (a „myšlení bolí") 1 - často pomalá a zdlouhavá 1 - často doménově specifická (vhodná pro řešení jen jednoho typu problémů) - potíže s kombinatorickou explozí Heuristická řešení problémů I - soubor pravidel pomáhajících zjednodušit problémy a najít cesty k jejich řešení - rychlá, snadná Ě - pravidla ve stylu „od oka", „baj vočko" (rulesof thumb) ^^^M - nezaručují nalezení správného (nebo toho nej lepšího) řešení - za redukci kognitivní námahy platíme snížením kvality a přesnosti řešení - doménově obecné i specifické Řešení problémů Heuristická pravidla prohledávání problémového prostoru - Hrubá síla (brute force) = prohledávání celého problémového prostoru - Stoupání na horu (hill climbing) = pohyb vždy směrem k lepšímu stavu - Postupování vzad (work backward) = začíná se z cílového stavu a směřuje se k výchozímu staví - Analýza prostředků a cílů (means- ends analysis) = kombinace stoupání na horu a postupování vzad - Postupování vpřed (work forward) = začíná se z výchozího stavu a směřuje se k cílovému staví - Produkování nápadů a jejich testování (qenerate and test Řešení problémů • Hrubá síla • procházení všech stavů problémového prostoru v náhodném pořadí, dokud člověk nenarazí na cílový stav (metoda pokus & omyl) • Výhody: - Je jisté, že funguje a že se člověk (nakonec) dopracuje k řešení Nevýhody: - Velice nepraktické pro použití na rozlehlé problémové prostory - Kombinatorická exploze (čtyřmístné anglické slovo znamenající opak chytrého: „ -> 26 x 26 x 26 = 17 576 možných odpovědí/ stavů) Řešení problémů Stoupání na horu • Vždy stoupej „ nahoru" směrem k lepšímu řešení • Dávej si ale pozor na lokální maxima, tvým cílem je globální maximum m pracuj e • Způsob, jakým pracuje také evoluce (viz zrakový systém a slepá skvrna) Řešení problémů Stoupání na horu - slabina \vVVv\ y'fc*x$p;bSowl with a"^Na • Pes nedokáže přestat „stoupat" směrem ke kosti • Přestože by pro něj bylo výhodnější poodstoupit od plotu, rozhlédnout se a zjistit, že je potřeba se nejdříve trochu vzdálit od svého cíle, aby se k němu nakonec dostal Řešení problémů Analýza prostředků a cílů M 1) Fbrovnej aktuální stav s pod/ cílem } 2) Najdi nej větší rozdíl mezi aktuálním stavem a pod/cílem a) Najdi operátor eliminující tento rozdíl b) Jestliže nelze použít daný operátor, definuj nový podcíl, kdy operátor bude možné použít 3) Fbkracuj, dokud není problém vyřešený/ Když je daného podcíle dosaženo, odstraň ho ze seznamu a pokračuj s předchozím pod/cílei •Smon a Newell (1972) implementovali tuto heuristiku do fungující počítačové simulace (General Problém Solver, GPS>), která dokázala vyřešit řadu problémů Řešení problémů Analýza prostředků a cílů -GPS při řešení Hanojské věže Goal: Move A, Br and Cto IVjj 5 j0 [b 'Difference is. ihai C is not on 3 Sjtigyal: Mike C txi J id-*^ i ■,- Operator is to move £ m 3 2[],e Difference Is dial A and A are on C J0t**3a iSuhmial Remuwrff fuyn C 2bf$ -Operwor u to move a to 2 2d'ii difference is Thai A is on 6 Hih —"2a Sufrfloaf. Remove A from fl 2ti/c Opeiaiur is lu mrwc ^ lo 3 J :i No d\ fference wl:h operany's conOiilun + i AppkopmlonrnoveA 10 3) In :No differences with operator's condition 2_\ ^Apply operaior < move B to 2> :SubfiUjl achieved e ^Difference is ihat A is 3 i^nb^f; Makt" C on Jj 1S, 1 ťh -+2n ito bfloaJ: Kem^'t 4 from peg 3 19- 2la& :Opero*uf ii to mow /Wo 2 20. ~ h lPío d iffe rence wit h operí íor '* eundit io 11. -1 lAppfy operator (move 4 to Z) 22. 2% iSubgoai achieved 23. 2b Jto difference with operator's condition 24. 2} -Apply operant í move t" io 3* 25. 2( :Subftoa! athleved 2É. 1 h Difference is thai is not on 3 17. Mínili: Maker! on 3 Id—ii ft^inr Ř.9 1 (rflfp n| |tn- r1|F|plU-Htl-4111 lil iiFN. ^ ^KiWn ill FifllXr H.7, 10 NV TlWPNH K|lWINDOWS>A: A:\>dir Výpis adresáře A:\ EASYNN EXE 1 155 072 10.23 EasyNN.exe EASYNN CNT 2 261 19.56 EasyNN.cnt FUZZYC1 HTM 6411 13.14 FuzzyCognitiveMaps.htm FCMMOD"1 13.15 FCM Modelerjiles FCMMOD"1 HTM 5 937 13.15 FCMModeler.htm FCM_PROJ ZIP 54 489 13.21 FCM_PROJ.ZIP FCMMODEL ZIP 54 174 13.22 FCMModel.zip FCM PDF 144 530 13.24 FCM.pdf DIONÉP"1 HTM 0 13.30 Dioné Programovací jazyk Java FUZZYC1 13.14 Fuzzy Cognitive Mapsjiles 8souborů 1 422874bajtů 2adresářů 25600bajtů Loď urazila 1500 yardů za 3 minuty. Jaká je její rychlost v uzlech/námořních mílích za hodinu? Řešení problémů Tříminutové pravidlo Ä: I Tužka a papír Kalkulačka D - RxT 1 nm - 2000 yds 60 min - 1 h C 1500 ©00O 000O O000 Třískalový nomogram ■1 5 G 7 3 9 10 J_I I I I I 1 15 JO 25 30 35 -tO 50 60 BO Tímom I I I I I I I I I minutes g g gg g 88 8 g g § J_I_L I I I I IILlJ l' I I_1° I ľ I I ill ! Distjncn m yards 3 4 '.6 IS 7S 40 4 5 6 7 8 0 10 15 70 75 30 35 40 50 CO BO Speed in Řešení problémů Řešení problémů Řešení problémů Tříminutové pravidlo využívá skutečnosti, že 3 minuty jsou 1/20 hodiny a 100 yardů představují 1/20 námořní míle, takže počet stovek yardů, které loď upluje za 3 minuty, se rovná rychlosti lodi v námořních mílích za hodinu. Jestliže tedy loď za 3 minuty upluje 1500 yardů, potom loď pluje rychlostí 15 námořních mil za hodinu, resp. rychlostí 15 uzlů Řešení problémů • Každý z funkčních systémů (tvořených navigátorem a hmotným nebo mentálním artefaktem) využívá odlišné reprezentační struktury a odlišný soubor kognitivních procesů •To má za následek významnou změnu profilu „kognitivních investic", které musí navigátor vložit do celého projektu 441 73 Řešení problémů • Funkční fixace = neschopnost vymanit se z aktuálního (bežného, obvyklého) způsobu přemýšlení o funkci určitého objektu; neschopnost vidět i jiné možnosti využití daného objektu Řešení problémů • Mentální nastavení = používání způsobu řešení, které bylo úspěšné v minulosti při řešení starých problémů, ale nikoli nyní (při řešení nového problému) = lpění na osvědčených myšlenkových postupech Tabulka 3 Luchinsův problém se džbány (Luchins, 1942, in Seamon a Kenrik, 1992, str. 289.) Úloha Kapacita nádob v litrech Požadovaný objem vody A B C V l 21 127 3 100 & 14 163 25 99 '3 18 43 10 5 4 9 42 1 21 5 20 59 .4 31 6 23 49 3 20 7 15 39 3 18 8 28 76 3 25 9 18 48 4 22 10 14 36 8 6 Všechny úlohy se dají řešit podle rovnice B - A - 2C. U prvních pěti úloh je to také nejefektivnější metoda. Další lze snáze řešit na základě postupu A - C nebo A + C. Po vyřešení pěti problémů však u jedince vzniká mentální nastavení, které vede ke snížení flexibility (pružnosti) myšlení. Řešení problémů Využití analogického myšlení při řešení problémů -vnímání dvou různých situací jako stejných či sobě podobných na určité abstraktnější rovině vztahů mezi jejich konstitutivními prvky, které se přitom mohou samy o sobě - napříč dvěma různými situacemi - zásadním způsobem IÍ Šit (Afghánistán = Rjský Vietnam: Přestože měla válka Američanů ve Vietnamu a Rjsů v Afghánistánu odlišné aktéry a přestože se tyto válečné konflikty odehrávaly v různých lokalitách a také v různé době, na abstraktnější úrovni popisu tyto dva konflikty sdílejí určitou společnou strukturu vztahů mezi jejich vlastními konstitutivními prvky což tyto dva konflikty činí (v určitém smyslu) totožnými -v obou dvou případech dokázala malá, špatně vyzbrojená, ale o to více odhodlaná, dobře organizovaná a také druhou supervelmocí podporovaná armáda povstalců způsobit výrazné ztráty armádě supervelmoci mající jinak výraznou technologickou a materiální převahu.) Reiricval TARGET INFERENCES Mapping Transfer SOURCE Figure 6.1. Major components of analogical reasoning. Řešení problémů Využití vhodné analogie pri řešení problému Pacient má v břiše neoperovatelný nádor. Ten lze zničit radioaktivním zářením, ale intenzita záření potřebná ke zničení nádoru by rovněž zničila zdravou tkáň a pacient by zemřel. Jak lze za použití záření zničit nádor, aniž bychom pacienta usmrtili? Řešení spočívá v tom, že místo jednorázové silné dávky je nutné ozařovat nádor z různých stran několika paprsky nižší intenzity. Při první prezentaci problému nalezlo správné řešení přibližně 10 %studentu. Ve srovnání: tím až 75 %studentů přišlo se správným řešením, pokud se předtím seznámili sanalogický problémem „dobývání pevnosti" Generál by rád dobyl mohutnou pevnost, v níž sídlí zlý diktátor. Generál má velkou armádu, dostatečně silnou na to, aby si pevnost podrobila. Od zvěda se však dozví, že všechny cesty k pevnosti jsou podminované. Miny jsou však seřízeny tak, že umožňují přesuny malých skupin lidí, protože diktátor cesty potřebuje pro přesuny vlastních vojáků a dělníků. Vetší skupina však nutně způsobí detonaci nastražených min. Lze za této situace pevnost dobýt? Správné je toto řešení: Armáda se rozdělí na malé skupiny vojáků, které se současně přibližují k pevnosti po paprskovitě se sbíhajících cestách. Díky tomu vojáci bezpečně projdou nástrahami a mohou současně napadnout pevnost plnou silou. Řešení problémů • Využití vhodné analogie pri řešení problému • nepoučené subjekty: 10 % úspěšnost • po vyřešení problému s pevností a v situaci, kdy subj ekty nebyly obeznámeny s relevantností tohoto problému: 20 % úspěšnost • po vyřešení problému s pevností a v situaci, kdy subjekty byly obeznámeny s relevantností tohoto problému: 100 % úspěšnost • Fb vyřešení podobného chirurgického problému: 88 % úspěšnost •Fb vyřešení podobného problému s mezikontinentálními balistickými raketami: 58 % úspěšnost • Fbvrchní podobnost problémů je klíčová (Lidé jsou povrchní!) • Při změně strukturální podobnosti obou problémů se úspěšnost sníží (problém není v příliš silném paprsku, ale naopak v příliš slabém paprsku) • Důležitá je povrchní i strukturální podobnost problémů Surface Similarity High Bow Mean Structural Similarity Higl Low Mea i 88 56 72 40 13 27 n M 35 Řešení problémů •Vliv zarámování Zamyslete se nad dvěma variantami řešení obtížné problémové situace: A. Představte si, že USA napadla vzácná tropická nemoc. Očekává se, že by mohla zabít asi 600 lidí. Existují dva plány pro boj s touto nemocí. Pokud bude přijat plán A, podaří se zachránit 200 lidí. Brnkli přijat plán B, existuje šance 1:3, že všech 600 lidí bude zachráněno, ale současně pravděpodobnost 2:3, že se nepodaří zachránit nikoho. Který z obou plánů byste vybrali? B. Představte si, že USA napadla vzácná tropická nemoc. Očekává se, že by mohla zabít asi 600 lidi. Existují dva plány pro boi s touto nemocí. Bude-li přijat plán C, pak nepochybně zemře 400 lidí. Pokud bude přijat plán D, pak existuje šance i :3, že nikdo nezemře, ale současně šance 2:3, že zemře všech 6Q0| lidí. Který z obou plánů byste vybrali? • V prvním případě vybírá většina lidí plán A a ve druhém plán D. Dvoj ice plánů A-Ba C-D jsou ve skutečnosti obsahově shodné; liší se pouze formou prezentace, zarámováním. • Při zdůraznění možných zisků -> tendence vyhnout se zbytečnému riziku (plán A) • Při zdůraznění možných ztrát -> tendence volit riskantní alternativu D-> možnost se vyhnout nutnosti akceptovat nevyhnutelné ztráty • 9por o legalizaci potratů: Jsme pro volbu x Jsme pro život Řešení problémů • Vliv reprezentace neužitečných a zavádějících informací Úloha 1: Moucha letí dvakrát rychleji, než jede vlak. Vlak jede z Prahy do Bratislavy. Moucha vyletí z Bratislavy a letí vlaku naproti. Když se s ním setká, obrátí se a letí zpět směrem k Bratislavě. Když dorazí do Bratislavy, znovu se obrátí a letí vstříc k vlaku. Jakmile se s ním znovu setká, zase se vrátí atd. Jakou vzdálenost urazila moucha v okamžiku, kdy vlak dojel do Bratislavy? (Jiránek a Souček, 1969, str. 196.) Úloha 2: Představte si, že jste řidič autobusu. Ha první zastávce nastoupí 6 mužů a 2 ženy. Na další zastávce přistoupí 2 muži a 1 žena. Na třetí zastávce vystoupí 1 muž a 2 ženy nastoupí. Na čtvrté zastávce 3 muži nastoupí a 3 ženy vystoupí. Na páté zastávce vystoupí 2 muži a 4 přistoupí, 1 žena vystoupí a 2 přistoupí. Jak se jmenuje řidič autobusu? (Rathus, 1999, str. 324.) Řešení obou úloh je velmi prosté: Moucha urazila dvakrát větší vzdálenost než vlak, protože letí dvakrát rychleji. Řidič autobusu se jmenuje stejné jako vy, protože vy jste řidič autobusu. Při řešení problémů hraje významnou roli schopnost vybrat významné informace. U úlohy s řidičem většina lidí předpokládá, že je nutné průběžně sledovat počet lidí, kteří přistoupili a vystoupili. Nakonec se ukáže, že tyto údaje byly zcela bezvýznamné a pouze rozptylovaly naši pozornost. O sledování dráhy „mušího letu" se člověk obvykle brzy přestane pokoušet. Řešení problémů Vliv reprezentačního formátu Problém buddhistického mnicha • Exactly at sunrise a Buddhist monk set out to climb a tall mountain. The narrow path was not more than a foot or two wide, and it wound around the mountain to a beautiful, glittering temple at the mountain peak. The^B monk climbed the path at varying rates of speed. He stopped many timesI along the way to rest and to eat the fruit he carried with him. He reached the temple just before sunset. At the temple he fasted and meditated for several days. Then he began his journey back along the same path, starting at sunrise and walking as before, at variable rates of speed with many stops along the way. However his average speed going downhill was greater. Will there be a spot along the path that the monk will pass on both trips at exactly the same time of dav? Why or why not? Řešení problémů • Vliv reprezentace neužitečných a zavádějících informací Řešení problémů V současné době je v ČR v různých médiích vedena relativně masivní kampaň, která upozorňuje všechny ženy na to, že od svého 40. roku věku by se měly pravidelně jednou do roka nebo jednou do dvou let podrobit preventivnímu mamografickému vyšetření (tzn. i tehdy, kdy žena nevykazuje žádné symptomy onemocnění rakovinou prsu). Řekněme, že nějaká taková žena se rozhodne zajít na své první mamografické vyšetření a ke svému zděšení se od lékaře dozví, že má pozitivní nález. Výsledkem je nával emocí jako je strach, úzkost a zděšení, pod jejichž taktovkou žena může spáchat řadu neuvážených činů. Je ale absolutně jisté, že má rakovinu prsu, nebo je pravděpodobnost 99-procentní, 93-procentní, 80-procentní, 50-procentní, nebo j enom 10-procentní? Jak si můžeme na takovouto otázku odpovědět? Předně je potřeba, abychom měli k dispozici následuj ící informace: Pravděpodobnost, že žena bude mít někdy v průběhu svého života rakovinu prsu je 0,8 procenta. Jestliže má žena rakovinu prsu, s 90-procentní pravděpodobností bude mít na mamografu pozitivní nález. Jestliže žena nemá rakovinu prsu, je 7-procentní pravděpodobnost, že i přesto bude mít na mamografu pozitivní nález. Nyní, když máme všechny potřebné informace k dispozici, jak vysoká je tedy pravděpodobnost, že žena, která má na mamografu pozitivní nález, má skutečně také rakovinu prsu? Řešení problémů Jsou-li ale informace prezentovány prostřednictvím tzv. přirozených četností, proces statistického usuzování se tím značně zjednoduší: 8 z 1000 žen má rakovinu prsu. 7 z těchto 8 žen bude mít pozitivní nález na mamografu. Ze zbývajících 992 žen, které nemají rakovinu prsu, okolo 70 bude mít presto na mamografu pozitivní nález. Kolik žen ze skupiny všech žen s pozitivním nálezem má skutečné rakovinu prsu? V tomto reprezentačním formátu jsou obsaženy úplně stejné informace jako v předchozím pravděpodobnostním formátu, ale nyní je mnohem snazší dojít ke správné odpovědi: 7 žen ze 77 má skutečně rakovinu prsu, což je 1 z 11, neboli 9 procent. Spoužitím přirozených četností lze takto velice snadno původní statistickou negramotnost proměnit ve statistickou kompetenci, která si dokáže poradit i s poměrně obtížným statistickým usuzováním s podmíněnými pravděpodobnost mi. Přirozené četností. 1000 liií S nem. octech 592 Prw dq> o dolb no stí p(i"ÉiiiMaT/j pCpoatodraný) = OJOOS = 0,9 = 0j07 7 1 70 922 ^ p iiamoaiy.pffliiliuní) = 7+70 P IVlHTTl l-l-hl-VTl^l-lTt-ITT--I= _pCramQQ^jpťposfcimiAťJiiOQ^i_ piLtnicoLVi pp oaitnffutajgm. co lv|i+ p (adrauý) p(poaitinni^sdnnjý) _OjQOSxOJ_ OjOOSxOi3+0^92xOj07 Řešení problémů Pri informování o míře přínosu, který muže človeku přinést užívání nějakého léku, absolvování nějakého lékařského testu nebo zákroku, se často používaj í tvrzení typu Lék XYZ, který snižuje hladinu cholesterolu v krvi, zásadním způsobem redukuje riziko úmrtí v důsledku kardiovaskulárního selhání o 24 procent, jak to prokázala studie... Ženám nad 40 let věku se doporučuje každoročně podstoupit screeningové mamografické vyšetření, neboť u žen této věkové kategorie se tím snižuje riziko úmrtí v důsledku prsního karcinomu o plných 25 procent. Oboustranná preventivní mastektomie snižuje u žen z vysoce rizikové skupiny riziko úmrtí v důsledku prsního karcinomu o 80 procent. ^ Řešení problémů Takováto tvrzení jsou příkladem prezentace přínosu určitého lékařského zásahu prostřednictvím tzv relativní redukce rizika. Co však ve skutečnosti znamená oněch 24 procent z prvního příkladu? To závisí na referenční skupině, ke které ona procenta odkazují. Většina lidí se domnívá, že těch 24 procent se vztahuje k lidem, kteří mají vysokou hladinu cholesterolu a přitom berou daný lék XYZ, a se zřetelem k této referenční skupině pak docházejí k závěru, že z 1000 lidí, kteří mají vysokou hladinu cholesterolu, je 240 díky léku XYZ zachráněno. Ve skutečnosti ale oněch 24 procent odkazuje k lidem, kteří zemřeli a kteří přitom nebrali lék XYZ, což zásadním způsobem mění reálnou míru přínosu léku XYZ. Hrubá data, na základě kterých lze dojít k oněm 24 procentům jsou zachycena v tabulce 2. Řešení problémů Z 1000 lidí, kteří brali XYZ po dobu pěti let, 32 zemřelo, zatímco z 1000 lidí, kteří místo XYZ brali neúčinné placebo, zemřelo 42 lidí, tzn. že lék XYZ snížil úmrtnost o 10 lidí, kteří představují zhruba 24 procent z původního počtu lidí, kteří zemřeli, aniž by brali lék XYZ. Tomuto nedorozumění ohledně referenční skupiny je možné se vyhnout použitím jiných reprezentačních formátů, kterými jsou absolutní redukce rizika a počet lidí nutný k vyléčení jednoho člověka. Absolutní redukce rizika je počet pacientů, kteří zemřeli, aniž by brali účinný lék, mínus ti pacienti, kteří zemřeli a přitom brali účinný lék. XYZ takto zredukoval úmrtnost z 42 na 32 lidí, tzn. že absolutní redukce rizika je 10 z 1000, což j e 1 procento. V případě počtu lidí nutného k vyléčení se jedná o počet lidí, kteří se musí podrobit lékařskému zásahu (tj. brát XYZ), aby se zachránil život právě jednoho člověka. V případě XYZ je na záchranu jednoho člověka zapotřebí 100 lidí, neboť XYZ předešel 10 úmrtím mezi 1000 lidmi, což je zhruba 1 zachráněný život na 100 lidí (10/1000) Řešení problémů • Odbornost = expertství = disponování rozsáhlými, dobře propojenými a organizovanými znalostmi v určité dílčí oblasti kulturních aktivit, které člověk dokáže vhodně prakticky využívat • Hluboké odborné znalosti lze získat i s průměrnou obecnou inteligencí (při skutečném zaujetí určitou problematikou a několikaleté praxi) • Vysoká obecná inteligence však facilituje osvojování odborných znalostí í^btóíky jejich shMie byli pBznivci koňských dostihů, z nichž polovina byli skuteční znalci, kteří trvale odhadovali prvaí tifi koně s přesností vysoce přesahu jící hladinu ftál^,.08tiitei ta& vynikajících výsledků nedosahovali. Zkoumanéosoby mely za okol tipovat šana; ra výhru v aěkolika koňských dostizích. Badatelé zaznamenávali jejich úvahy o možném vítězi i podrobné zdůvodnění tipů. Ukázalo se, že myšlení znalců dostihového sportuje mimořádně komplexní, Aatorem jedné znejlepších expertíz byl 62-letý jefábtúk, který absolvoval osm ďíd škoká docházky a jehož IQ byío 92. Tento muž bystře kombinoval všechny dostupně informace, např. chování koně v cílové rovnice při předchozím dostihu, předpokládanou kvalitu povrchu na závodní dráze a předpověď počasL Bral v úvahu všechny možně vztahy a interakce mezí proměnnými. Posudky znalců s nízkým IQ byly podstatně propracovanější než úvahy osob s IQ vysokým, ale s menšími znalostmi. Ceci a Likér dospěli k závěru, že inteligenční kvocient s úrovní expertízy příliš nesouvisí. U mnoha účastníků výzkumu se však vysoce sofistikovaný způsob myšlení projevoval pouze v úzce vymezené oblasti jejich odbornosti. Výše zmíněný 62-letý sázkař se při hovoru o koních jevil jako génius, DostaWi Však do ruky kus papíru a tužku a pokusil se řešit nějakou úlohu v inteligencím těstu, byl mnohdy úplně bezradný. (Geci a Likér, 19S6V) Řešení problémů Výzkum myšlení šachových expertů - v paměti maj í v průměru uloženo 50 000 různých konfigurací figurek na šachovnici (teorie šablon - template theory) lépe si pamatují šachové rozestavění než nešachové - dokážou rychle do paměti zakódovat rozestavění figurek na šachovnici (teorie štěpů - chunking theory) - volba tahu jim netrvá příliš dlouho (Kasparov maj íc hodně času není o moc lepší než Kasparov bez času) • Odbornost je především záležitostí disponování doménově specifickými znalostmi • Zásadní vliv má rovněž způsob organizace poznatků Řešení problémů Experti excelují hlavně (a někdy pouze) ve svém oboru - znalosti a dovednosti jsou doménově specifické, jen obtížně generál i zovatelné i na j iné oblasti činnosti Experti vnímají odborné informace ve velkých smysluplných celcích - vnímání celých vzorců postupů a možných řešení Experti řeší odborné problémy rychle a přesně - plně automatizované dovednosti, bezprostřední přístup k informacím potřebným k řešení Experti si vytvářejí propracované mentální reprezentace problémů - více času než laici věnují přípravě a plánování, celkové řešení jim ale trvá kratší dobu Experti mají rozvinutou schopnost monitorovat sami sebe - lepší schopnost pozorovat, kontrolovat, vyhodnocovat a v případě potřeby i upravovat průběh svých aktivit Experti maj í ve srovnání s laiky vynikaj ící pracovní paměť W - funkční (ne biologický) rozdíl daný automatizovanými dovednostmi Řešení problémů 7 kroků, jak se stát expertem 1) Stát se v něčem dobrý znamená především osvojit si doménově specifické znalosti 2) (Neexistuje žádný jednoduchý návod, jak se v 10 krocích stát expertem) 3) Získání těchto znalostí zabere nějaký čas (10 000 hodin) 4) Člověk musí mít motivaci, aby byl ochoten svůj čas i nvest ovat 5) Člověk musí mít úspěch, aby byl motivovaný 6) Člověk vdané činnost i/oblast i musí být dobrý, aby byl motivovaný ^^^^^ • Usuzování = vyvozování závěrů z výchozích předpokladů • Indukce = odvozování obecných závěrů / zákonitostí) z jednotlivých pozorování • Dedukce = vychází se z obecného pravidla, které se aplikuje na jednotlivý konkrétní příklad • Analogie = odvozování závěrů na základě podobnosti | 1. úloha: I Vvberte ze čtyř pojmu ten, který logicky patří k prvním třem. Íb*S-vlk-medvěd-... rMe, lev, hnědý, hladový Při řešení postupujeme tak, že první tří pojmy nejprve induktivně zobecníme, čímž dospějeme k nadra-| zenému pojmu zvířata. Z nabídky dalších čtyř pojmů pak na základě dedukce snadno vybereme jediné zvíře, kterým je lev, | 2. úloha: Doplňte daläí pokračování řady písmen a číslic. - c d c d c d . správné řešení: cd c d ... - 32 U 33 15 34 19 ••■ správné řešení: 35 23 36 27 37 31... U číselné řady platí že k předposlednímu číslu musíme vždy přičíst číslo 1 a k poslednímu číslo 4, Při doplňovám řad rovněž postupujeme tak, že nejprve induktivně nalezneme obecný princíp, který plat. pro celou sekvencí, a pak s pomoci dedukce odvodíme další pókračováití. Objasnime si nyní jejich podstatu s pomocí analogie A ku B má se jako C ku (Například PRÁVNIK ku KLIENTOVI se má jako DOKTOR tu _ 1) Při řešení dané analogie musí člověk nejprve každý pojem zakódovat, tedy vyhledat v dlouhodobé paměti jeho mentální reprezentaci, uvědomit si jeho význam. Dalším důležitým procesem je pochopeni vztahů. Dospělý člověk, který řeší danou analogii, ú musí uvědomit, jaký je v/tah mezi právníkem a klientem: Právník pracuje pro klienta a klient mu za to platí. Přenese-li vztah mezi prvními dvěma členy analogie na další dva cleny, snadno dospěje k následujícímu závěru: Osoba, pro kterou doktor pracuje a která ho obvykle platí, je PACIENT, (Sternberg, 1985, C F O Usuzování Indukce • zahrnuje myšlenkovou operaci generalizace = myšlenkové vystižení společných vlastností objektů = nalezení obecného pravidla či vztahu, které platí pro všechny členy kategorie • zahrnuje myšlenkovou operaci abstrakce = vyčlenění podstatných vlastností předmětů a odhlížení od těch jedinečných, nepodstatných • induktivní závěry nejsou nikdy s j istotou pravdivé (pouze více či méně pravděpodobné) • falzif ikační kritérium pravdivosti (sir Karl Raimund Fbpper) **2.2,2. • konfirmační zkreslení = tendence ověřovat si své názory a závěry pouze na základě důkazů, které je potvrzují • tendence k přehnanému a mylnému zobecňování („všichni xxx jsou yyy") Usuzování • Indukce -vliv kontextu Často uváděným příkladem mezi vztahem formální logiky a běžného uvažování je Wasonův experiment: Fbkusné osobě se předloží soubor čtyř karet, které jsou z jedné strany potištěny písmem a z druhél strany číslicí. Mějme např. karty D - F - 3 - 7. Které karty je nutné otočit, abychom dokázali platnost tvrzení: "Je-li na kartě D, pak z druhé strany je 3"?Takto zadanou úlohu řeší správně jen 1/4 dotazovaných <- Fbužití mentální logiky Celý problém však můžeme převést na problém z běžné praxe, kde se jeho řešení jeví podstatně snadnější. Představme si, že jsme majiteli hospody, kteří dodržují zákon o nenalévání alkoholu mladistvým. U stolu pak sedí 4 lidé. Jeden pije limonádu, druhý pije pivo, třetímu je 50 a čtvrtému 16. Koho musíme prověřit?Na tuto otázku odpoví správně 3/ 4 dotazovaných, přičemž jde o naprosto obdobný případ jako s kartami <- Fbužití mentálního schématu pragmatického usuzování 00 Usuzování Dedukce • vyvozování závěrů o specifických případech z obecných pravidel • klasické sylogismy: 1) Všichni lidé mají hlavu. 2) Luděk je člověk. 3) z toho plyne, že Luděk má hlavu. • formální logika = věda studuj ící podmínky, za kterých jeden výrok vyplývá z druhých (výrokový kalkul, predikátový kalkul = příklady systémů formální logiky) Vliv obsahu sylogismu na posuzování platnosti jejich platnosti: - 1) Všechny květ i ny pot rebuj í vodu. 2) Tul i pán pot ŕebuj e vodu. I 3) Tul i pán j e květ i na. m - 1) Všechny květiny potřebuj í vodu. 2) Autobaterie potřebuje vodu. 3) Aut obat er i e j e květ i na. Usuzování • Dedukce -teorie mentálních modelů • lidé posuzují platnost úsudků nebo vyvozují závěry nikoli na základě sekvence logických operací, ale s pomocí mentálních modelů situací, které popisuj í premisy 1 • Člověk ve své mysli často manipuluje s konkrétními představami složek daného úsudku -» usnadnění nalezení řešení Vennovy diagramy Petr je nižší než Honza a Jirka je vyšší než Honza r ( Usuzování Analogie ^^^H • vyvozování závěrů v dané problémové situaci na základě jej ího srovnání s obdobnou situací, j ej íž řešení j e známé • umožňuje aplikovat známé informace v nové oblasti (ale metafora také vždy něco potlačuje a zakrývá!) • heuristický myšlenkový postup: vyhledávání srovnatelného případu (zdrojové oblasti) není systematické • Metaforická struktura poj mového myšlení - metafora není pouze jazyková figura, ale stojí v základech (strukturuje) každodenní myšlení a jednání (např.: Spor/ Argumentace je válka -> postavení, konflikt, plánování, strategie, mobilizace, útok, manévrování, obrana, ústup, protiútok, příměří/ pat/ kapitulace x Spor/ Argumentace je cesta -> krok za krokem, špatný směr, bludný kruh..); hranice j azyka = hranice našeho světa (Wittgenstein) • Souvislost se synestézií?(Ramachandran -video: http://www.voutube.com/watch?v=bb-fixmvTJc) Rozhodování • Myšlenkový proces výběru mezi několika různými možnostmi * • Ideál: racionální rozhodování na základě pečlivého zvážení výhod a nevýhod každé alternativy, všech pro a proti, s cílem maximalizovat zisky a minimalizovat náklady či ztráty = východisko klasické ekonomie a dalších humanitních věd při predikci a vysvětlování chování člověka (homo economicus) Rozhodování • Teorie her i = teorie rozhodování a racionálního jednání r / iJjR I kj - teorie normativní, nikoli deskriptívni - vychází z předpokladu, že se v každé situaci rozhoduj í rozumné, racionální bytosti nadané svobodnou vůlí, usilující o určité cíle (maximalizaci zisků a minimalizaci ztrát) a disponující pouze neúplnou informací o tom, jak se zachovají druzí - dva základní modely her - hry s nulovým součtem = výhry j edné strany j e dosaženo na úkor druhé strany, přičemž obě strany se snaží rozhodnout konflikt ve svůj prospěch; předpoklad přímého protikladu zájmů - hry s nenulovým součtem = záj my obou stran se do určité míry překrývají; zúčastnění mohou vydělat na tom, když budo spolupracovat a spoj í své síly Rozhodování Teorie her ^ -strategie rozhodování t { jj - Mi ni max = minimalizace maximální možné ztráty (bez ohledu nato, co učiní protistrana); zaměření na j istotu - Maximin = maximalizace minimálního zisku (bez ohledu na to, co učiní protistrana) - Maxi max = maximalizace zisku (bez ohledu na to, co učiní protistrana); orientace na nej vyšší „výhru" - další pojmy - Nashova rovnováha = stav, kdy žádný z hráčů nemůže jednostranným krokem zlepšit svoji situaci - Parétovo optimum = stav, kdy je dosaženo maximálního možného užitku pro celek (obě strany konfliktu); situace, kdy neexistuje možnost zlepšení najedná straně aniž bychom zhoršili jinde, takže chce-li se někdo mít ještě lépe, musí tak učinit jen na úkor někoho j iného Rozhodovaní • Teorie her -Vězňovo dilema = typ hry s nenulovým součtem, ve které maj í dva hráči („vězni") možnost spolupracovat nebo nespolupracovat a výsledný stav výplaty („doba, ke které budou odsouzeni") závisí na jej ich rozhodnutí - tak j ako u mnoha jiných her se předpokládá, že každý hráč se stará především o svůj prospěch -snaží se maximalizovat své výhody a nebere ohled na prospěch ostatních hráčů. Rozhodování • Teorie her - Vězňovo dilema Fblicie zadržela dva podezřelé -Adama a Boba -a drží je odděleně. Důkazy, které má policie, nejsou dostatečné pro usvědčení, takže se musí spoléhat na přiznání resp. udání. - Fbkud se oba dva navzájem udají, budou odsouzeni na pět let. - Fbkud jeden udá druhého a druhý zůstane mlčet, bude udavač volný a druhý odsouzen na plných j deset let. - Fbkud oba dva zůstanou mlčet, odsoudí oba za drobnější přestupky na šest měsíců. Vzhledem k tomu, že ani jeden zadržený si nemůže být jistý, co zvolí ten druhý, nastává dilema: mluvit nebo mlčet? Rozhodování • Teorie her - Vězňovo dilema 7/ľP Dominantní strategií jezde nespolupráce, tj. bez ohledu nato, jakou strategii si vybere spoluhráč, vykazuje nespolupráce pro hráče vždy lepší výsledek než spolupráce. Racionální hráč se rozhodne pro „zradu". Takže pro hru je jediná možná rovnováha, a to když oba hráči nespolupracuj í. Adam uvažuje takto: - pokud bude Bob mlčet a já také, dostanu 6 měsíců; lepší bude mluvit, protože budu volný - pokud bude Bob mluvit a já mlčet, dostanu 10 let; lepší bude mluvit, protože dostanu jen 5 let Stejně uvažuje i Bob, takže pokud oba udělají racionální rozhodnutí, budou oba dva mluvit (a dostanou 5let), přestože optimálním rozhodnutím by bylo zůstat mlčet (a dostat jen 6 měsíců). Tato rovnováha však nemusí vést k Raretovsky optimálnímu řešení. To znamená, že pokud by oba hráči zůstali loajální, v konečném součtu by oba dva získali více, než když nespolupracuj í. Jiná situace nastane pokud jde o tzv. iterované (opakované) vězňovo dilema, hra se hraj e opakovaně. Hráč tu má možnost potrestat druhého za předchozí nekooperativní hru. Zde se racionální strategií může stát spolupráce. Čím více se počet opakování blíží k nekonečnu, t ím více Nashova rovnováha směřuj e k Raretovu optimu Rozhodování Teorie očekávaného užitku - Subjektivní hodnota důsledku určitého rozhodnutí x - Pravděpodobnost, sniž určitá možnost nastane = Očekávaný užitek - Sabiny: - hodnota je čistě subjektivní záležitost - hodnota má vícerozměrnou povahu - funkce hodnoty je nelineární (vyhýbání se riziku) - lidé se vyhýbají myšlení - kognitivní zkratky - lidé nepoužívají informaci o poměrném výskytu, velikosti vzorku a dalších statistických zákonitostech - lidé používají suboptimální strategie -heuristiky dostupnosti, reprezentativnosti a ukotvení Rozhodování Co je racionální? ^ - Konzistence = pokaždé stejné rozhodnutí, nezávisle na způsobu re/ prezentace - Tranzitivita = stejné pořadí napříč větším počtem rozhodnutí - Kuře > Ftyba, Ftyba > Tof u -> Kuře > Tof u - Očekávaná hodnota = subjektivní hodnota x pravděpodobnost výsledku Rozhodování Vyhýbání se riziku 1.1 give you $300, and you must select one of these options: a) (72%) 1.0 chance of gaining $100 (EV $400). b) (28%) .50 chance of gaining $200, .50 of gaining $0 (EV §400). 2.1 give you $500, and you must select one of these options: a) (36%) 1.0 chance of losing $100 (EV $400). b) (64%) .50 chance of losing $200, .50 of losing $0 (EV $400). Value Function Is Non-Linear 1 Logica) ér^ Fun e Sort gains losses Psychological^ Function Rozhodování Asymetrické vnímání zisků a ztrát Vyhýbání se riziku Přeceňování nízkých pravděpodobností Podceňování vysokých pravděpodobností Loss Aversion Value -$1000 -$s (losses) $1,000 (gains) $s Loss / Gain Big Pain P, 9V1 Rozhodování • Efekt rámce = závislost odpovědi na způsobu re/ prezentace problému (jeho zarámování) ^ • Obdoba vizuálních iluzí a různých úhlů pohledu najeden objekt 1 • Dán částečné kulturou, osobními zvyky a stereotypy, osobnostním nastavením toho, kdo se rozhoduje... ^^^h • Fbdle normativní teorie racionálního rozhodování by efekt rámce neměl existovat, přesto existuje Kahneman & Tversky The psychological principh lovem the perception of decision probk evaluation of probabilities and outcomes produce predictable shifts of preference vrben the same problem is framed in Rozhodování Efekt rámce - vyhýbání se riziku imagine that the U.S. is preparing for the outbreak of an unusual Asian disease, that is expected to kill 600 people. Two alternative programs to combat the disease have been proposed, Assume that the exact scientific estimates of the consequences of the two programs are as follows: If Propim-Ai*^ IfI%epir1t*8 ll-iiiiii^iidi^HlMI It # ifflMllMpel)ability that nobody will dtowt DonAfion 2 (Positive Framing) it HroqranvA is adopted, people mm he savsa. \ 2'M (wy^ If Program-B rs adopted there is a one-third probability that §00 people ^ill be Rozhodování Efekt rámce - relativita Imagine that you are about to buy a jacket for $250 and a calculator for $15. Conation t The calculator salesp^on sale at the <$m branch of the §$&rt, tmnty mirages wmny, for 110. WbuN yau mak« the trip :f*S [68°/^ mi No [32°>q {58°4 QortdliiDft 2 The jacket salesperson tells ycnrthat the jacket pu pant to Jjuy is on sate at Hi© other branch of the store, twenty minutes away, for $245. Would you make the trip N B, B> C, C> D... J • Přesto pro většinu lidí zároveň platí, že E>A, protože nyní se šance na výhru E zdá být podstatně vyšší než na výhru A = porušení pravidla tranzitivity Rozhodování • Heuristika reprezentativnosti = čím víc se daná událost, objekt nebo osoba podobá (proto)typickému příkladu (prototypu) dané kategorie, tím větší je pravděpodobnost, že do ní patří Linda is a thirty-one years old, single, outspoken, and very bright. She majored in philosophy in college. As a student she was deeply concerned with issues of discrimination and participated in many demonstrations to help advance social justice. Please rank the following statements about Linda from the most probable (1)to the least probably (7): Linda is a psychiatric social worker; Linda is a bank teller, Linda dates more than twice a week; Linda is a bank teller and is active in the feminist movement; Linda drives a honda; Linda drives a new VW bug; Linda thinks about going to law school Linda is a bank teller is more probable than Linda is a bank teller and is active in the feminist movement {10} Linda is a bank teller is less | feminist movement {90%} than Linda is a bank teller and is active in the • Fbdle zákonů pravděpodobnosti nemůže být a) pravděpodobnější než b), protože b) je více omezuj ící. Rozhodování Heuristika reprezentativnosti -ignorování informace o poměrném výskytu Představte si, že jste poprvé potkali vašeho nového souseda. Během krátkého rozhovoru jste si všimli, že se konzervativně obléká, je pečlivě upravený, má bohatou slovní zásobu, zřejmě hodně čte a je poněkud plachý a nesmělý. Je podle vašeho názoru pravděpodobnější, že je zaměstnancem obchodní firmy, zubařem, knihovníkem nebo číšníkem? • Při použití rychlé heuristiky reprezentativnosti zřejmě dospějete k závěru, že soused je knihovník, protože má vlastnosti odpovídající běžné představě typického knihovníka • Při použití tohoto postupu však ignorujeme informaci o poměrném výskytu posuzovaných alternativ ve vnějším světě • Knihovníků je mnohem méně než zaměstnanců obchodních firem, je proto ^ pravděpodobnější, že váš nový soused je zaměstnancem obchodní firmy Rozhodování Heuristika reprezentativnosti - posuzování průběhu náhodných událostí [•miTjTfiroi fíl si iv ikira ■*] rt m i é ■ i m nm a*i tnu 4Mi • Většina lidí považuje druhou posloupnost za pravděpodobnější než tu H první, protože ta druhá vypadá náhodněji, lépe reprezentuje náhodnost,B přestože matematická pravděpodobnost obou sérií je stejná (1/26) H • Manželský pár má 5 dětí, samé chlapce. Je pravděpodobnější, že jejich šesté dítě bude chlapec nebo děvče? idálostí • Hráčsky klam = predpoklad, že vypadá-li sekvence náhodných událostí nenáhodně (tj. vyskytuje se v ní nějaká pravidelnost), zvyšuje se pravděpodobnost, že dojde k obratu; ve skutečnosti jsou jednotlivé náhodné události vzájemně nezávislé Rozhodování Heuristika dostupnosti = pravděpodobnost určitého jevu je posuzována na základě toho, jak snadno si člověk vybaví z paměti (nebo vytvoří ve své představivosti) jejich relevantní příklady Which are more frequent, the third letter? beginning words in which - snadno vede k přecenění i podcenění pravděpodobnosti výskytu různých jevů a událostí - Média často informují o kriminálních činech, dopravních nehodách nebo o mimořádných výhrách Lidé si proto případy tohoto druhu snadno vybavuj í, což vede k přeceňování jej ich pravděpodobnosti Rozhodování Heuristika dostupnosti Člověk je přitahován silnými emotivními událostmi, událostmi, které se odehrály nedávno nebo které maj í pro člověka nějaký zvláštní význam, v důsledku čehož mentální statistika člověka ne načít á data nezaujatě: „Jeden zážitek, jedna událost, jeden jev může člověka ovlivnit daleko více než odhad ^ pravděpodobnosti založený na velkém souboru případů, což zkresluje odhad toto, co je normální a co normální není, takže potom člověk vidí mimořádnost jako běžný očekávatelný jev a ve světě se orientuje spíše podle viditelných excesů a pouze povrchních dojmů." (Bahbouh) Takto např. člověku v paměti rychleji a snadněji vytanou konkrétní příklady letecké havárie než konkrétní příklady automobilové havárie (protože letecká havárie je dramatičtější, je jí v médiích dáváno mnohem více prostoru a na každodenní zprávy o dopravních nehodách je člověk často habituován), v důsledku čehož může mít člověk pocit, že při haváriích letadel zemře v průměru za rol více lidí než při haváriích automobilů, a že je tedy mnohem bezpečnější cestovat automobilem než letadlem, přestože je tomu přesně naopak a člověk s větší pravděpodobností utrpí smrtelné zranění j cestou autem na letiště než při samotném letu letadlem. Rozhodování Heuristika dostupnosti Podobně se „většina lidí bojí některých chorob více, protože se o nich mluví a píše, a ne proto, že jsou jimi s vysokou pravděpodobností skutečně ohroženi. Lidé jsou schopni změnit svoje stravovací návyky kvůli nemoci šílených krav, ale obezity či kardiovaskulárních chorob, jež člověka ohrožují daleko více, se tolik neobávají." (Bahbouh) Rozhodování Heuristika ukotvení • při formování svých očekávání vycházej í lidé často z určitého ^ počátečního (referenčního) bodu (výchozí ceny, rychlosti, podílu, velikosti apod.), ke kterému vztahují své odhady • výše referenčního bodu, ke kterému je člověk ukotven, tak může zásadně ovlivnit výši odhadu •tento počáteční bod může být člověku vnuknut a naznačen prostřednictvím určité formulace problému nebo může být výsledkem částečného výpočtu Rozhodovaní Heuristika přijatelnosti (satisficing) = člověk neprochází a nevyhodnocuje všechny existující alternativy ale akceptuje první možnost, která splňuje minimální kritéria při j at el nost i/ vhodnost i = akceptování první dost dobré možnosti - nákup auta, výběr tématu na diplomovou práci, výběr partnera... Užitečná neznalost aneb méne j e někdy víc Které mesto má více obyvatel?Detroit nebo Milwaukee? Heuristika rozpoznávání: Jestliže jeden ze dvou objektů je rozpoznán a druhý nikoli, potom z toho vyvoď, že rozpoznaný objekt má v daném kritériu vyšší hodnotu (nebo nižší, to v případě, že mezi rozpoznáním a daným kritériem existuje negativní korelace)...Heuristiku rozpoznání lze přitom použít pouze tehdy, když člověk není schopen rozpoznat jen jeden ze dvou objektů, tedy za situace (pouze) částečné neznalosti. Klíčová je zde jen částečná ne/znalost amerických reálií, neboť při příliš mnoha znalostech a při žádných znalostech nelze heuristiku rozpoznání použít (člověk snadno rozpozná obě nabízené možnosti, resp. nerozpozná ani jednu). Zatímco ze zkoumaného vzorku amerických vysokoškolských studentů (u kterých lze předpokládat nadprůměrné znalosti amerických reálií) odpovědělo na otázku „Které místo má větší počet obyvatel, San Diego, nebo San Antonio?" správně pouze 62 % studentů. Ze srovnatelného vzorku německých vysokoškoláků (u nichž lze předpokládat jen částečnou obeznámenost s americkými reáliemi) jich na tuto otázku správně odpovědělo plných 100 %. Užitečná neznalost aneb méně j e někdy víc Efektivita této jednoduché heuristiky byla demonstrována na jejím použití při sestavení fiktivního investičního portfolia sestávajícího z reálných investičních titulů nabízených na newyorkské a několika německých burzách cenných papírů. Srovnáním výnosu takto sestaveného portfolia (kdy si lidé vybírali ze seznamu 798 investiční titulů na základě známosti jmen jejich emitentů) s výnosy investičních portfolií sestavených s pomocí tradičních nástrojů statistické ??? analýzy se ukázalo, že heuristika dostupnosti ^^^^^^ představuje plnohodnotný nástroi rozhodování se na finančních trzích, který je z hlediska výnosnosti plně srovnatelný s tradičními a výpočetně mnohem náročnějšími statistickými nástroji. Chytání míčku Vypočítat trajektorii letícího míčku není vůbec jednoduché. Teoreticky, míček letí po parabolické trajektorii. Aby mozek vybral tu správnou parabolu, musel by být schopen odhadnout výchozí rychlost, výchozí^H vzdálenost...Kromě toho v reálném světě je let míčku ovlivněn odporem vzduchu, poryvy větru a rotací míčku. To všechno by mozek musel vzít v úvahu, kdyby chtěl správně odhadnout místo dopadu míčku. Ato všechno v rámci několika málo sekund po dobu co je míček ve vzduchu. Když člověk vyhodí míček vysoko do vzduchu a potom se ho snaží znovu chytit, chová se způsobem, jako kdyby k předpovídání trajektorie míčku používal a řešil sadu složitých diferenciálních rovnic. Člověk nemusí diferenciální rovnice znát a ani se nemusí starat o to, co to diferenciální rovnice vlastně je, to ale nemá žádný vliv na jeho schopnost míček chytit. Na nějaké podvědomé úrovni probíhá něco, co je funkčně ekvivalentní provádění velice složitých a komplikovaných výpočtů. Chytání míčku - výpočetní teorie ......• Zafixujte svůj pohled na míček, začněte běžet a přizpůsobujte rychlost svého běhu tak, aby úhel vašeho pohledu (mezi okem a míčkem ve vztahu k povrchu) zůstával konstantní. Zafixujte svůj pohled na míček, začněte běžet a přizpůsobujte rychlost svého běhu tak, aby se obraz míčku na sítnici zvětšoval konstantní rychlostí. Heuristika pohledu ukazuje, jak může být komplexní problém rychle a jednoduše vyřešen. Ignoruje všechny informace, které jsou relevantní z hlediska výpočtu trajektorie letu míčku, a zohledňuje pouze jednu jedinou informaci, úhel pohledu. Gaze heuristic: One-reason Decision Making ® Predation and pursuit: bats, birds, dragonflies, hoverflies, teleost fish, houseflies ® Avoiding collisions: sailors, aircraft pilots ® Sports: baseball outfielders, cricket, dogs catching Frisbees NOTE: Gaze heuristic ignores all causal relevant variables Vyhýbání se střetu Žádný dobrý instruktor létání po vás nebude chtít, abyste nejdříve vypočítali trajektorii svého letadla ve 4-D prostoru, potom to samé učinili pro druhé letadlo a následně obě trajektorie porovnali a určili, zda hrozí střet nebo nehrozí. V takovém případě by se vám velice snadno mohlo stát, že byste možnost střetu odhalili příliš pozdě. Když se blíží jiné letadlo a bojíte se, že byste se mohli střetnout, podívejte se na rýhu v čelním skle a sledujte, zda se druhé letadlo relativně vzhledem k této rýze pohybuje. Jestliže nikoli, potom co nejrychleji strhněte řízení. Fbužití jednoduché heuristiky poskytne stejně kvalitní informace, rychleji, s menší pravděpodobností chyby nebo omylu a navíc na základě intuitivně přístupného pravidla. Fáze tvůrčího řešení problému Odkrytí problému Fbzbor problému Přesná formulace problému Inkubační fáze Nápad řešení (heuréka, aha-zážitek, vhled) Ověření (verifikace) Tvůrčí řešení problému Teorie náhodných konf iqurací • proces kreativního řešení problému = obdoba evoluce přírodním výběrem, kdy vývoj probíhá prostřednictvím náhodných/slepých variací (tedy metodou pokus-omyl), resp. prostřednictvím jejich výběru na základě určitého výběrového kritéria (=odezva prostředí) • proces kreativního řešení problému = „evoluce přírodním výběrem" na symbolické úrovni (viz optimalizační metoda genetických algoritmů = prohledávání stavového prostoru problému) - 1) Variace -náhodné kombinace mentálních elementů (pojmů, idejí) - 2) Vyhodnocování variací na základě souboru kritérií - 3) Zachování pouze vyhovujících variací • aplikace na skupinové úrovni = Brainstormin Brainstorming (aneb jak najít valoun zlata v hromadě hnoje) * Brainstorming = skupinová technika zaměřená na generování co nejvíce nápadů a hledání optimálních postupů řešení problému. Je založena na skupinovém výkonu a na předpokladu, že lidé ve skupině, na základě podnětů ostatních, vymyslí více, než by vymysleli jednotlivě. Zásady brainstormingu • Před započetím ještě jednou problém zopakovat. • Mluvit by měl v jednom okamžiku pouze jeden. • Žádné hodnocení, žádná kritika - zveřejněné nápady by neměly být nikým komentovány ani hodnoceny. I ten zdánlivě nej hloupější může inspirovat ostatní. • Fbdpora uvolněné atmosféry - dobrá nálada podporuje divergentní myšlení. • U brainstormingu jde především o kvantitu nápadů - čím víc tím lip. • Čím více nápadů, tím pravděpodobnější je nalezení nej lepší varianty (inspirace evolucí přirozeným výběrem). • Fbmáhá neformální prostředí, tým, který se navzájem zná (účastníci by se jinak mohli obávat, že se „shodí" před ostatními). • Nikoho nevynechat • Všechno zapisovat - formální struktura brainstormingového týmu by měla obsahovat pouze zapisovatele, tedy člověka, který se nemusí nutně zúčastnit vymýšlení, ale zapíše všechny nápady které byly řečeny. ^^^^ • PO fázi vymýšlení přijde na řadu výběr nej lepších nápadů ze všech zapsaných (cca 3 dny po „stormování"). ^ www.piaget.org ^^^^ W http://snycorva.cortland.edu/~ANDESMD/PIAGET/PIAGET.HTML Piagetovy stupně kognitivního vývoje senzoricko-motoricky (0 - 2) stálost předmětů, obrazové představy http://www.youtube.com/ watch?v=ue8v-JVhiS0 tredoperační (2 - 7) . . , , „ „ http://www.youtube.co manipulace s předměty, vnímaní, rec, m/watch?v=oingFqsib _i__i- i >■ r i__ hO&feature=related symbolické funkce http://www.youtube.c om/watch?v=GLjOIZ FLKvq konkrétních operací (7 - 12) mentální manipulace a logické uvažování o konkrétních předmětech formálních operací (12 - ) abstraktní uvažování, analogie, systematičnost http://www.youtube.co m/watch?v=qA04ew6 WÁVlWi'AV»ill(il»ia<«]ii^ dcXA1KH8 Mechanismy kognitivního vývoje ■ Zrání (zvláště nervových struktur) 1 ■ Učení ' ■ Přenášení sociální zkušenosti (interakce) ■ Ekvilibrace ■ vytváření rovnováhy mezi jednotlivými operacemi asimilace - poopravení existujících kognitivních schémat včleněním nových informací akomodace - proces vytváření nových schémat či mentálního rámce organizováním informací, které nemohou být asimilovány do existujících schémat Působí společně. Otázky Jaké jsou tedy silné stránky Piagetovy teorie ? Kde byste viděli její slabiny ? Jak muže být Piagetova teorie užita při vyučování ? Hodnocení ^ slabší stránky ^ ■ omezení teorie stupňovitého vývoje ■ diskutabilní věkové hranice ■ pochybnosti, zda selhání dětí v testech je z důvodů, které Piaget uvádí ■ pochyby, zda všichni dospělí dosahují plného stadia formálních operací ■ otázka, zda je teorie cross-cultural Neo-Piagetovci ® Fischer, K.W. & Pipp, S.L. (1984) optimální a typická úroveň výkonu ® Baltes, P.B. & Staudinger, U. (2001) stadium postformálních operací (nalézání problému, dialektické myšlení-teze, antitéze,syntéza) Hodnocení aplikace pro učitele Propojit asimilaci a akomodaci. Brát ohled na úroveň kognitivního vývoje žáků. Vyučovat žáky způsobem, jež reflektuje jejich přirozenou touhu experimentovat. Věnovat hodně pozornosti porozumění a korekci základů chyb žáků, stejně jako odměně r jejich správných odpovědí. Nové kognitivní struktury jsou vždy vytvářeny na základě předchozích, již existujících. Neo-Piagetovci aplikace pro učitele Odkrytí problému je konec konců stejně důležité jako jeho řešení a stává se důležitější v dospělosti. Dospívající studenti se potřebují učit dialekticky. ■ Zaměřit se na to, co žáci daného věku mohou zvládnout. Posunovat žáky těsně za jejich současný stupeň kognitivního vývoje. Přistupovat k žákům jako k mnohostranným lidským bytostem, nejen jako k vědcům ve vývoji L. S. Vygotskij ® Zóna proximálního vývoje „Jinak řečeno, to, co dítě umí udělat dnes za spolupráce, bude umět dělat zítra samostatně. (...) Možnosti učení se vymezují jeho zónou nejbližšího vývoje" (Vygotskij, 1971, str. 213). - oblast, v níž nabývá asistované učení největší účinnosti - práce s dítětem na této úrovni podněcuje rozvoj optimálním způsobem r*o)ci nri si I ^3gvg I o p m © n t What is Known Skills too difficult for a child to master on his/her own, but that can be done with guidance and What is not Known Learning Beyond reach at present