
Україна Online: Новини | Політика

Телеграмна служба новин - Україна

Резидент

Мир сегодня с "Юрий Подоляка"

Труха⚡️Україна

Николаевский Ванёк

Лачен пише

Реальний Київ | Украина

Реальна Війна

Україна Online: Новини | Політика

Телеграмна служба новин - Україна

Резидент

Мир сегодня с "Юрий Подоляка"

Труха⚡️Україна

Николаевский Ванёк

Лачен пише

Реальний Київ | Украина

Реальна Війна

Україна Online: Новини | Політика

Телеграмна служба новин - Україна

Резидент

Цифровой геноцид
Наша миссия — быть проводником в мире современных интерфейсов, предлагая разработчикам, менеджерам и учащимся экспертизу в самых разных отраслях в области человеко-машинного взаимодействия самыми разными(и экстравагантными!) методами. Автора! @lilalogos
TGlist рейтингі
0
0
ТүріҚоғамдық
Растау
РасталмағанСенімділік
СенімсізОрналасқан жеріРосія
ТілБасқа
Канал құрылған күніAug 02, 2017
TGlist-ке қосылған күні
Jun 30, 2024Қосылған топ

Апостолы ЦГ
56
Рекордтар
17.04.202523:59
5.1KЖазылушылар28.02.202519:03
700Дәйексөз индексі14.01.202523:59
5.1K1 жазбаның қамтуы14.01.202523:59
5.1KЖарнамалық жазбаның қамтуы12.03.202505:19
18.00%ER12.03.202513:13
101.02%ERR07.04.202515:27
Опять про человеческий фактор и умные автомобили
Первая фатальная авария Xiaomi SU7 вызвала вопросы о технологии беспилотного вождения и запертых дверях
«Xiaomi SU7 врезался в ограждение, не сумев объехать закрытую строительную полосу.
Электроседан двигался по NOA со скоростью 116 км/ч непосредственно перед смертельным ударом.
«Три студента колледжа погибли после того, как электромобиль загорелся после аварии на шоссе».
https://www.msn.com/en-us/technology/tech-companies/first-fatal-xiaomi-su7-crash-sparks-questions-about-self-driving-tech-and-locked-doors/ar-AA1CapfG
Xiaomi Technology — к сожалению, одна из многих на рынке таких автомобилей.
"Никто в отрасли не использует жизнеспособный подход к развитию. Никто не может тратить жизни, деньги и время на то, чтобы почти что сделать" - пишет автор из линкендина, Michael DeKort, специалист в области автономных систем
- Отсутствие общего обучения/выводов. Результат — только непревзойденное распознавание образов. Таким образом, «пиксельная» или микроуровневая классификация часто оказывается неверной, когда спорными оказываются лишь несколько пикселей.
- Использование ненужных человеческих морских свинок. Кроме того, практически невозможно восстановить ситуационную осведомленность в критических по времени ситуациях разъединения. Как и аварии.
- Опора на реальный мир и моделирование для большинства разработок
- Использование неадекватных игровых симуляторов по сравнению с аэрокосмическими технологиями
Но самое большое препятствие — это не датчики, не технологии и даже не юридические вопросы или этика. Возможно, дело в том, что мы на самом деле не знаем, как думает ИИ. Недавнее исследование Anthropic показало, что чат-боты ИИ могут галлюцинировать, не очень хороши в элементарной математике и часто лгут о своих собственных рассуждениях. Так же, как люди. Оказывается, мы вообще ничего не знаем о том, как работает мозг, ИИ или человека
https://newatlas.com/automotive/why-ai-cant-drive-your-car/
Во время вождения мы принимаем тысячи решений каждую минуту, которые могут буквально повлиять не только на нашу жизнь, но и на жизнь окружающих. Из данных о вождении с отвлечением мы знаем, что даже несколько мгновений невнимательности могут привести к ужасающим результатам. Теперь подумайте, что происходит с ИИ, который либо оправдывает себя за плохой ответ, либо не может принять решение достаточно быстро.
Дело в том, что хотя технология, информирующая ИИ, требует много работы, чтобы достичь того же уровня, что и водитель-человек, самой модели обучения тоже придется догнать его. ИИ сейчас за 70, но он может работать только примерно на том же когнитивном уровне, что и маленький ребенок. И мы даже не уверены, как он это делает.
Современные автомобили имеют десятки датчиков, сотни футов проводки, три или более бортовых компьютеров, беспроводное и Wi-Fi-подключение, GPS и множество других гаджетов. Ни один из них не может управлять автомобилем за вас. Нет, даже те модели, на которых есть буква «Т». Для их управления требуются люди, и, вероятно, так будет еще некоторое время.
Большинство по-настоящему автономных транспортных средств «закрыты» в определенной области как по юридическим, так и по техническим причинам.
У нас, людей, есть явное преимущество перед нашими творениями ИИ: мы рождаемся с довольно высококлассными сенсорными системами, которые работают в мультимодальных форматах — многие тысячелетия эволюции сделали нас довольно хорошими в их использовании. Мы, как и большинство животных, преуспеваем в сопоставлении множественных входов и соответствующей реакции.
Первая фатальная авария Xiaomi SU7 вызвала вопросы о технологии беспилотного вождения и запертых дверях
«Xiaomi SU7 врезался в ограждение, не сумев объехать закрытую строительную полосу.
Электроседан двигался по NOA со скоростью 116 км/ч непосредственно перед смертельным ударом.
«Три студента колледжа погибли после того, как электромобиль загорелся после аварии на шоссе».
https://www.msn.com/en-us/technology/tech-companies/first-fatal-xiaomi-su7-crash-sparks-questions-about-self-driving-tech-and-locked-doors/ar-AA1CapfG
Xiaomi Technology — к сожалению, одна из многих на рынке таких автомобилей.
"Никто в отрасли не использует жизнеспособный подход к развитию. Никто не может тратить жизни, деньги и время на то, чтобы почти что сделать" - пишет автор из линкендина, Michael DeKort, специалист в области автономных систем
- Отсутствие общего обучения/выводов. Результат — только непревзойденное распознавание образов. Таким образом, «пиксельная» или микроуровневая классификация часто оказывается неверной, когда спорными оказываются лишь несколько пикселей.
- Использование ненужных человеческих морских свинок. Кроме того, практически невозможно восстановить ситуационную осведомленность в критических по времени ситуациях разъединения. Как и аварии.
- Опора на реальный мир и моделирование для большинства разработок
- Использование неадекватных игровых симуляторов по сравнению с аэрокосмическими технологиями
Но самое большое препятствие — это не датчики, не технологии и даже не юридические вопросы или этика. Возможно, дело в том, что мы на самом деле не знаем, как думает ИИ. Недавнее исследование Anthropic показало, что чат-боты ИИ могут галлюцинировать, не очень хороши в элементарной математике и часто лгут о своих собственных рассуждениях. Так же, как люди. Оказывается, мы вообще ничего не знаем о том, как работает мозг, ИИ или человека
https://newatlas.com/automotive/why-ai-cant-drive-your-car/
Во время вождения мы принимаем тысячи решений каждую минуту, которые могут буквально повлиять не только на нашу жизнь, но и на жизнь окружающих. Из данных о вождении с отвлечением мы знаем, что даже несколько мгновений невнимательности могут привести к ужасающим результатам. Теперь подумайте, что происходит с ИИ, который либо оправдывает себя за плохой ответ, либо не может принять решение достаточно быстро.
Дело в том, что хотя технология, информирующая ИИ, требует много работы, чтобы достичь того же уровня, что и водитель-человек, самой модели обучения тоже придется догнать его. ИИ сейчас за 70, но он может работать только примерно на том же когнитивном уровне, что и маленький ребенок. И мы даже не уверены, как он это делает.
Современные автомобили имеют десятки датчиков, сотни футов проводки, три или более бортовых компьютеров, беспроводное и Wi-Fi-подключение, GPS и множество других гаджетов. Ни один из них не может управлять автомобилем за вас. Нет, даже те модели, на которых есть буква «Т». Для их управления требуются люди, и, вероятно, так будет еще некоторое время.
Большинство по-настоящему автономных транспортных средств «закрыты» в определенной области как по юридическим, так и по техническим причинам.
У нас, людей, есть явное преимущество перед нашими творениями ИИ: мы рождаемся с довольно высококлассными сенсорными системами, которые работают в мультимодальных форматах — многие тысячелетия эволюции сделали нас довольно хорошими в их использовании. Мы, как и большинство животных, преуспеваем в сопоставлении множественных входов и соответствующей реакции.


10.04.202510:17
Странные интерфейсы: метафизика Тхэгук в «Десяти диаграммах» Ли Хвана
Ли Хван, известный под псевдонимом Тогё, — фигура примечательная даже среди интеллектуалов Чосонской Кореи. Учёный-неоконфуцианец, философ и придворный чиновник, он в 1568 году завершил свой труд «Десять диаграмм обучения мудрецов» — произведение, адресованное юному королю Сонджо, которому едва исполнилось 17 лет. Цель была амбициозной: направить правителя на путь конфуцианского идеала царствования через философскую ясность и метафизическую глубину. Первая из десяти диаграмм, созданных 68-летним Тогё, раскрывает концепцию Тэгук (Taeguk) — символа гармонии космических начал, где инь (отрицательные силы) и ян (положительных сил) сплетаются в сложную картину.
Диаграмма Тэгук (Taeguk) — это не просто визуальный артефакт, а философская карта. Пять концентрических слоёв кругов иллюстрируют эволюцию энергии: от «высшего предела» (Тхэгук) к разделению на инь и ян, затем к их союзу, порождающему пять фаз — металл, дерево, воду, огонь и землю, — далее к формированию мужского и женского начал и, наконец, к возвращению к переосмысленному Тхэгук. Это не статичная схема, а динамическая модель космогенеза, где каждая стадия отражает одновременно онтологический процесс и нравственный ориентир.
Ли Хван опирался на неоконфуцианскую традицию, которая, в отличие от классического конфуцианства, утверждала достижимость идеала мудреца для каждого. Если традиционные конфуцианцы видели в мудрости потенциал, доступный через обучение, то неоконфуцианцы, вдохновлённые такими мыслителями, как Чжу Си, превратили этот идеал в практическую цель — подобно тому, как буддизм предлагал просветление. Тогё выстраивал свой труд методично: каждая глава начинается с диаграммы, сопровождается текстом из авторитетных источников, чаще всего Чжу Си, и завершается лаконичным комментарием, связующим абстрактную теорию с реальностью.
«Десять диаграмм» — это не просто учебник для короля, но и зеркало эпохи, где метафизика — язык инструментального дизайна.
Ли Хван, известный под псевдонимом Тогё, — фигура примечательная даже среди интеллектуалов Чосонской Кореи. Учёный-неоконфуцианец, философ и придворный чиновник, он в 1568 году завершил свой труд «Десять диаграмм обучения мудрецов» — произведение, адресованное юному королю Сонджо, которому едва исполнилось 17 лет. Цель была амбициозной: направить правителя на путь конфуцианского идеала царствования через философскую ясность и метафизическую глубину. Первая из десяти диаграмм, созданных 68-летним Тогё, раскрывает концепцию Тэгук (Taeguk) — символа гармонии космических начал, где инь (отрицательные силы) и ян (положительных сил) сплетаются в сложную картину.
Диаграмма Тэгук (Taeguk) — это не просто визуальный артефакт, а философская карта. Пять концентрических слоёв кругов иллюстрируют эволюцию энергии: от «высшего предела» (Тхэгук) к разделению на инь и ян, затем к их союзу, порождающему пять фаз — металл, дерево, воду, огонь и землю, — далее к формированию мужского и женского начал и, наконец, к возвращению к переосмысленному Тхэгук. Это не статичная схема, а динамическая модель космогенеза, где каждая стадия отражает одновременно онтологический процесс и нравственный ориентир.
Ли Хван опирался на неоконфуцианскую традицию, которая, в отличие от классического конфуцианства, утверждала достижимость идеала мудреца для каждого. Если традиционные конфуцианцы видели в мудрости потенциал, доступный через обучение, то неоконфуцианцы, вдохновлённые такими мыслителями, как Чжу Си, превратили этот идеал в практическую цель — подобно тому, как буддизм предлагал просветление. Тогё выстраивал свой труд методично: каждая глава начинается с диаграммы, сопровождается текстом из авторитетных источников, чаще всего Чжу Си, и завершается лаконичным комментарием, связующим абстрактную теорию с реальностью.
«Десять диаграмм» — это не просто учебник для короля, но и зеркало эпохи, где метафизика — язык инструментального дизайна.


15.04.202513:26
Information Architecture and UX Design
The Integration of Information Spaces
3е издание, 2025 год
в комментах
The Integration of Information Spaces
3е издание, 2025 год
в комментах
17.04.202514:17
К новостям темных паттернов: закон против фейковых отзывов в Великобритании вступил в силу. Закон о цифровых рынках, конкуренции и потребителях меняет принципы работы компаний — и это очень важно для UX.
Поддельные отзывы и скрытые платежи(добавить товар в корзину, сникинг) теперь запрещены
CMA получает новые важные полномочия для непосредственного обеспечения соблюдения новых законов о защите прав потребителей Изменения защитят потребителей и создадут более равные условия для предприятий
https://www.gov.uk/government/news/fake-reviews-and-sneaky-hidden-fees-banned-once-and-for-all
https://www.legislation.gov.uk/ukpga/2024/13/enacted
Ждем в нашей криптоколонии законопроекта от ИРИ, коллеги
А по сути: темных паттернов много, ожидаем определенный перелив из одного темного паттерна в другой. А вот фейковые отзывы - круто, но контроль соблюдения непонятен
Поддельные отзывы и скрытые платежи(добавить товар в корзину, сникинг) теперь запрещены
CMA получает новые важные полномочия для непосредственного обеспечения соблюдения новых законов о защите прав потребителей Изменения защитят потребителей и создадут более равные условия для предприятий
https://www.gov.uk/government/news/fake-reviews-and-sneaky-hidden-fees-banned-once-and-for-all
https://www.legislation.gov.uk/ukpga/2024/13/enacted
Ждем в нашей криптоколонии законопроекта от ИРИ, коллеги
А по сути: темных паттернов много, ожидаем определенный перелив из одного темного паттерна в другой. А вот фейковые отзывы - круто, но контроль соблюдения непонятен
25.03.202518:13
Cheaper by the Dozen, Оптом дешевле
Вернемся к когнитивному анализу задач и его отражению в культуре. Упомянутый Гилберт или точнее чета Гилберт, которая работа на фабриках Форда и вошла в историю как отцы-основатели индустриальной психологии и идеологи тейлоризма были связаны с Голливудом, который вообще всегда был переплетен с американскими темами производительности труда, умными машинами и историей дизайна.
В 1950 году выходит фильм 'Дешевле дюжиной', который представил зрителям историю, основанную на жизни Фрэнка Гилбрета, инженера и одного из основоположников научного менеджмента. Гилбрет прославился своими исследованиями эффективности труда, применяя хронометраж и анализ движений для оптимизации рабочих процессов. Однако в фильме эти идеи выходят за рамки фабрик, проникая в управление его собственной семьёй из 12 детей. Картина отражает дух середины XX века — времени, когда технологии и системный подход начали трансформировать не только промышленность, но и быт. Методы Гилбрета, показанные через призму семейной жизни, стали предтечей современных концепций автоматизации, эргономики и даже проектирования пользовательского опыта.
Кто в ролях? Это интересно: Фрэнк Гилберт играет самого себя - успешного энтузиаста научного менеджмента и эффективности, который вместе с женой Лилиан обучают детей. Интересно, что Лиллиан в конце жизни после первых научных работ и диссертации по психологии, начала работать в области проектирования домашних кухонь: работы по дизайну и эргономике кухни или ванной - это вообще одни из золотых страниц истории американского уже дизайна, насколько я понимаю.
Фильм начинается со сцены проверки чистоты рук у всей дюжины и замеру сколько времени нужно всей семье собраться вокруг отца по секундомеру: патриархальная белая Америка. Семья переезжает и попутно пытается повысить эффективность жизни, даже замеряет время операции по удалению миндалин и показывает чудеса педагогики. У фильма было продолжение и новые части, но они уже не про научный менеджмент, а просто комедия положений
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9E%D0%BF%D1%82%D0%BE%D0%BC_%D0%B4%D0%B5%D1%88%D0%B5%D0%B2%D0%BB%D0%B5_(%D1%84%D0%B8%D0%BB%D1%8C%D0%BC,_1950)
https://www.dailymotion.com/video/x8z3aqg
Сам фильм
Вернемся к когнитивному анализу задач и его отражению в культуре. Упомянутый Гилберт или точнее чета Гилберт, которая работа на фабриках Форда и вошла в историю как отцы-основатели индустриальной психологии и идеологи тейлоризма были связаны с Голливудом, который вообще всегда был переплетен с американскими темами производительности труда, умными машинами и историей дизайна.
В 1950 году выходит фильм 'Дешевле дюжиной', который представил зрителям историю, основанную на жизни Фрэнка Гилбрета, инженера и одного из основоположников научного менеджмента. Гилбрет прославился своими исследованиями эффективности труда, применяя хронометраж и анализ движений для оптимизации рабочих процессов. Однако в фильме эти идеи выходят за рамки фабрик, проникая в управление его собственной семьёй из 12 детей. Картина отражает дух середины XX века — времени, когда технологии и системный подход начали трансформировать не только промышленность, но и быт. Методы Гилбрета, показанные через призму семейной жизни, стали предтечей современных концепций автоматизации, эргономики и даже проектирования пользовательского опыта.
Кто в ролях? Это интересно: Фрэнк Гилберт играет самого себя - успешного энтузиаста научного менеджмента и эффективности, который вместе с женой Лилиан обучают детей. Интересно, что Лиллиан в конце жизни после первых научных работ и диссертации по психологии, начала работать в области проектирования домашних кухонь: работы по дизайну и эргономике кухни или ванной - это вообще одни из золотых страниц истории американского уже дизайна, насколько я понимаю.
Фильм начинается со сцены проверки чистоты рук у всей дюжины и замеру сколько времени нужно всей семье собраться вокруг отца по секундомеру: патриархальная белая Америка. Семья переезжает и попутно пытается повысить эффективность жизни, даже замеряет время операции по удалению миндалин и показывает чудеса педагогики. У фильма было продолжение и новые части, но они уже не про научный менеджмент, а просто комедия положений
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9E%D0%BF%D1%82%D0%BE%D0%BC_%D0%B4%D0%B5%D1%88%D0%B5%D0%B2%D0%BB%D0%B5_(%D1%84%D0%B8%D0%BB%D1%8C%D0%BC,_1950)
https://www.dailymotion.com/video/x8z3aqg
Сам фильм


28.03.202518:09
История машин виртуальной реальности. Кейс Sensorama
Sensorama — это машина, которая является одним из самых ранних известных примеров иммерсивной, мультисенсорной (теперь известной как мультимодальная) технологии. Эта технология, представленная в 1962 году Мортоном Хейлигом, считается одной из самых ранних систем виртуальной реальности (VR)
Американский кинематографист и изобретатель Мортон Хейлиг описал свое видение мультисенсорного театра в статье 1955 года под названием «Кино будущего». В 1950-х годах рассматривал театр как деятельность, которая может эффективно охватывать все чувства, тем самым вовлекая зрителя в действие на экране. Он назвал его «Театром впечатлений» и подробно изложил свое видение мультисенсорного театра в статье 1955 года «Кино будущего» (Robinett 1994).
В 1962 году он построил прототип своего видения, названный Sensorama, вместе с пятью короткометражными фильмами для его показа. Sensorama была механическим устройством, которое включало стереоскопический цветной дисплей, вентиляторы, излучатели запахов, стереозвуковую систему и подвижное кресло. Оно имитировало поездку на мотоцикле по Нью-Йорку и создавало опыт, заставляя зрителя сидеть в воображаемом мотоцикле, ощущая улицу через экран, создаваемый вентилятором ветер и имитируемый шум и запах города. Еще вроде бы были и девочки
Сам патент 1950 года
https://patentimages.storage.googleapis.com/90/34/2f/24615bb97ad68e/US3050870.pdf
https://en.wikipedia.org/wiki/Sensorama
https://www.youtube.com/watch?v=zf61nlyBC3M
Интервью с Мортоном Хеллигом 1982 год
https://www.youtube.com/watch?v=vSINEBZNCks&ab_channel=ITSUOSAKANE
Sensorama — это машина, которая является одним из самых ранних известных примеров иммерсивной, мультисенсорной (теперь известной как мультимодальная) технологии. Эта технология, представленная в 1962 году Мортоном Хейлигом, считается одной из самых ранних систем виртуальной реальности (VR)
Американский кинематографист и изобретатель Мортон Хейлиг описал свое видение мультисенсорного театра в статье 1955 года под названием «Кино будущего». В 1950-х годах рассматривал театр как деятельность, которая может эффективно охватывать все чувства, тем самым вовлекая зрителя в действие на экране. Он назвал его «Театром впечатлений» и подробно изложил свое видение мультисенсорного театра в статье 1955 года «Кино будущего» (Robinett 1994).
В 1962 году он построил прототип своего видения, названный Sensorama, вместе с пятью короткометражными фильмами для его показа. Sensorama была механическим устройством, которое включало стереоскопический цветной дисплей, вентиляторы, излучатели запахов, стереозвуковую систему и подвижное кресло. Оно имитировало поездку на мотоцикле по Нью-Йорку и создавало опыт, заставляя зрителя сидеть в воображаемом мотоцикле, ощущая улицу через экран, создаваемый вентилятором ветер и имитируемый шум и запах города. Еще вроде бы были и девочки
Сам патент 1950 года
https://patentimages.storage.googleapis.com/90/34/2f/24615bb97ad68e/US3050870.pdf
https://en.wikipedia.org/wiki/Sensorama
https://www.youtube.com/watch?v=zf61nlyBC3M
Интервью с Мортоном Хеллигом 1982 год
https://www.youtube.com/watch?v=vSINEBZNCks&ab_channel=ITSUOSAKANE
24.03.202515:42
Самый бесчеловечный интерфейс?
Начиная с 1944 года, японцы использовали пилотируемые ракеты "Ohka" (цветок сакуры) как оружие камикадзе. Интерфейс представлял собой минималистичный набор рычагов и индикаторов в кабине, где пилот управлял полетом после отделения от носителя (бомбардировщика G4M). Экзотичность и инновационность заключалась в концепции одноразового человеческого интерфейса, где пилот становился частью системы, жертвуя собой для поражения цели. Пилот направлял бомбу на цель, жертвуя собой, что делало это интерфейсом для самоубийственной миссии, не имеющим аналогов в массовом применении.
Единственным аналогом могут быть японские же человекоподобные торпеды "Kaiten" с подводниками-камикадзе. Ohka доказал свою эффективность уничтожением судов, что по стоимости несоизмеримо с потерями авиации при выполнении этой задачи.
Тут еще интересно вот что - человек-пилот был в этом решении буквально биологическим компьютером для рассчетов и управления ракетой
Начиная с 1944 года, японцы использовали пилотируемые ракеты "Ohka" (цветок сакуры) как оружие камикадзе. Интерфейс представлял собой минималистичный набор рычагов и индикаторов в кабине, где пилот управлял полетом после отделения от носителя (бомбардировщика G4M). Экзотичность и инновационность заключалась в концепции одноразового человеческого интерфейса, где пилот становился частью системы, жертвуя собой для поражения цели. Пилот направлял бомбу на цель, жертвуя собой, что делало это интерфейсом для самоубийственной миссии, не имеющим аналогов в массовом применении.
Единственным аналогом могут быть японские же человекоподобные торпеды "Kaiten" с подводниками-камикадзе. Ohka доказал свою эффективность уничтожением судов, что по стоимости несоизмеримо с потерями авиации при выполнении этой задачи.
Тут еще интересно вот что - человек-пилот был в этом решении буквально биологическим компьютером для рассчетов и управления ракетой
27.03.202514:47
Cognitive Task Analysis: часть III
В Центре исследований обучения и развития (LRDC https://www.lrdc.pitt.edu/about) Университета Питтсбурга в начале 1970-х годов исследователи-педагоги использовали то, что они называли «рациональным анализом задач» при изучении проблем обучения. Это название подразумевало, что анализ задач в основном связан с навыками и физическими действиями, однако разработанные в LRDC блок-схемы содержали когнитивные компоненты.
Впервые термин «Анализ когнитивных задач» был использован в опубликованной статье в обзоре Дж. П. Галлахера (1979) о теории и методе дизайна обучения. Он употребил этот термин дважды: один раз в аннотации и еще раз в качестве заголовка раздела. Галлахер рассмотрел некоторые выводы когнитивной психологии, относящиеся к дизайну обучения, такие как теория Осубела о «значимом обучении», которая подчеркивает роль структур знаний и процессов ассимиляции и аккомодации), а также обсуждение Майером «ассимиляции схем». Галлахер обобщил ряд исследований, использующих методы наблюдения для выявления рассуждений и стратегий учителей
https://link.springer.com/article/10.1007/BF00117014#auth-John_P_-Gallagher-Aff1
Все эти работы, а также многие другие, подчеркивали важность изучения и анализа структур знаний учащегося: «Анализ сложных учебных задач с точки зрения формальных моделей процессов, возможно, представляет собой новейшее применение когнитивной психологии/психологии обработки информации к обучению… Анализ пропозиционального содержания и акцент на хранении знаний в человеческой памяти могут быть особенно полезны для указания подходящих последовательностей представления материала, а также для предписания использования предварительных организаторов, чтобы помочь интегрировать учебный материал с существующими структурами памяти»
На встрече Управления военно-морских исследований в марте 1978 года Джеймс Грино представил доклад под названием «Некоторые примеры анализа когнитивных задач с учебными последствиями», который был опубликован два года спустя. В то же время Шерри Готт из Лаборатории исследований ВВС выступила с предложением о том, что ВВС должны поддерживать больше исследований, направленных на улучшение обучения, и термин «Анализ когнитивных задач» звучал на встречах подрядчиков AFRL. По крайней мере, к 1983 году понятие CTA было закреплено в контрактах LRDC с ВВС и ВМФ США. К середине 1980-х годов термин «Анализ когнитивных задач» появился в отчетах LRDC
Ближе к IT
В начале 1980-х молодой доктор наук Дэвид Вудс работал с General Electric над человеческими факторами в электроэнергетике, в частности над проектированием рабочих станций на заводах. Он начал сотрудничество с Эриком Холлнагелем (https://erikhollnagel.com/ ), когда Вудс посетил Институт атомной энергии проекта реактора Халден в Нидерландах. Начиная с 1982 года, они начали разрабатывать первую статью под названием «Анализ когнитивных задач». В первом черновике Холлнагель обсуждал важность точки зрения на системы «человек-машина» и ограничения традиционного анализа задач
В Центре исследований обучения и развития (LRDC https://www.lrdc.pitt.edu/about) Университета Питтсбурга в начале 1970-х годов исследователи-педагоги использовали то, что они называли «рациональным анализом задач» при изучении проблем обучения. Это название подразумевало, что анализ задач в основном связан с навыками и физическими действиями, однако разработанные в LRDC блок-схемы содержали когнитивные компоненты.
Впервые термин «Анализ когнитивных задач» был использован в опубликованной статье в обзоре Дж. П. Галлахера (1979) о теории и методе дизайна обучения. Он употребил этот термин дважды: один раз в аннотации и еще раз в качестве заголовка раздела. Галлахер рассмотрел некоторые выводы когнитивной психологии, относящиеся к дизайну обучения, такие как теория Осубела о «значимом обучении», которая подчеркивает роль структур знаний и процессов ассимиляции и аккомодации), а также обсуждение Майером «ассимиляции схем». Галлахер обобщил ряд исследований, использующих методы наблюдения для выявления рассуждений и стратегий учителей
https://link.springer.com/article/10.1007/BF00117014#auth-John_P_-Gallagher-Aff1
Все эти работы, а также многие другие, подчеркивали важность изучения и анализа структур знаний учащегося: «Анализ сложных учебных задач с точки зрения формальных моделей процессов, возможно, представляет собой новейшее применение когнитивной психологии/психологии обработки информации к обучению… Анализ пропозиционального содержания и акцент на хранении знаний в человеческой памяти могут быть особенно полезны для указания подходящих последовательностей представления материала, а также для предписания использования предварительных организаторов, чтобы помочь интегрировать учебный материал с существующими структурами памяти»
На встрече Управления военно-морских исследований в марте 1978 года Джеймс Грино представил доклад под названием «Некоторые примеры анализа когнитивных задач с учебными последствиями», который был опубликован два года спустя. В то же время Шерри Готт из Лаборатории исследований ВВС выступила с предложением о том, что ВВС должны поддерживать больше исследований, направленных на улучшение обучения, и термин «Анализ когнитивных задач» звучал на встречах подрядчиков AFRL. По крайней мере, к 1983 году понятие CTA было закреплено в контрактах LRDC с ВВС и ВМФ США. К середине 1980-х годов термин «Анализ когнитивных задач» появился в отчетах LRDC
Ближе к IT
В начале 1980-х молодой доктор наук Дэвид Вудс работал с General Electric над человеческими факторами в электроэнергетике, в частности над проектированием рабочих станций на заводах. Он начал сотрудничество с Эриком Холлнагелем (https://erikhollnagel.com/ ), когда Вудс посетил Институт атомной энергии проекта реактора Халден в Нидерландах. Начиная с 1982 года, они начали разрабатывать первую статью под названием «Анализ когнитивных задач». В первом черновике Холлнагель обсуждал важность точки зрения на системы «человек-машина» и ограничения традиционного анализа задач
27.03.202514:47
В 1987 году, когда область инженерии знаний находилась в зачаточном состоянии и называлась «экспертными системами», Фил Барнард и его коллеги из Отдела прикладной психологии Совета по медицинским исследованиям в Кембридже, Англия, обсуждали недостатки анализа задач для создания экспертных систем. Они утверждали, что для моделирования «пользователей» систем обработки информации необходим CTA. Модели опирались бы на концепции когнитивной психологии для описания ментальной активности пользователей (знаний, восприятий), поддерживая создание основанных на правилах вспомогательных средств принятия решений, которые делают «предсказания производительности, рассуждая о когнитивных представлениях и их обработке. Барнард и др. пытались создать «общую архитектуру обработки информации человеком», которая могла бы служить набором инструментов для помощи другим в генерации процедурных правил для экспертных систем. Правила рассуждения, или эвристики, выявлялись из ответов экспертов на вопросы (например, о последовательности операций с клавишами, иерархической структуре и т.д.), и они использовались для определения «модели задачи» для работы механизма вывода.
Уже в 1989 году Ричард Реддинг (Университет Вирджинии) представил обзор на ежегодном собрании Общества человеческих факторов и эргономики(https://www.hfes.org/ ), с акцентом, смещающимся (что понятно для этой площадки) от образования к обучению сотрудников. Он ссылался на разработки в LRDC, которые значительно повлияли на него ). Его обсуждение сосредоточилось на новых понятиях CTA, контрастируя их с «традиционным поведенческим подходом к анализу задач», и указывало на необходимость более глубокого анализа и понимания этой новой методологии CTA. «Формальные процедуры для анализа когнитивных задач еще не были предписаны». Он упомянул необходимость «косвенного подхода» (поскольку познание не наблюдаемо напрямую), сложность и трудоемкость процедур CTA, необходимость изучения экспертов в предметной области и трудности в выявлении ментальных моделей учащихся. Некоторые из проблем, на которые указал Реддинг (например, «когнитивный анализ часто не считается экономически эффективным для прикладных целей», стр. 1351), остаются актуальными и сегодня.
По книге Perspectives on cognitive task analysis : historical origins and modern communities of practice / edited by Robert R. Hoffman, Laura G. Militello
Уже в 1989 году Ричард Реддинг (Университет Вирджинии) представил обзор на ежегодном собрании Общества человеческих факторов и эргономики(https://www.hfes.org/ ), с акцентом, смещающимся (что понятно для этой площадки) от образования к обучению сотрудников. Он ссылался на разработки в LRDC, которые значительно повлияли на него ). Его обсуждение сосредоточилось на новых понятиях CTA, контрастируя их с «традиционным поведенческим подходом к анализу задач», и указывало на необходимость более глубокого анализа и понимания этой новой методологии CTA. «Формальные процедуры для анализа когнитивных задач еще не были предписаны». Он упомянул необходимость «косвенного подхода» (поскольку познание не наблюдаемо напрямую), сложность и трудоемкость процедур CTA, необходимость изучения экспертов в предметной области и трудности в выявлении ментальных моделей учащихся. Некоторые из проблем, на которые указал Реддинг (например, «когнитивный анализ часто не считается экономически эффективным для прикладных целей», стр. 1351), остаются актуальными и сегодня.
По книге Perspectives on cognitive task analysis : historical origins and modern communities of practice / edited by Robert R. Hoffman, Laura G. Militello
Көбірек мүмкіндіктерді ашу үшін кіріңіз.