66. Исследование воображения

Исследование продуктивности воображения состоит в последовательном предъявлении черно-белых фотографий из набора теста Роршаха. При этом испытуемого просят дать как можно больше толкований изображенного, предупреждая, что возможно несколько вариантов ответов и важно его собственное видение изображаемого. Время и количество толкований каждой картинки-фотографии не ограничивается, все ассоциации и время интерпретации каждой картинки фиксируется. Процедура толкования прекращается после того, как испытуемый уже больше не может увидеть и сказать ничего нового, начинает повторяться или сам отказывается от настояний экспериментатора увидеть еще нечто на что-либо похожее.

Обработка результатов состоит в получении индекса продуктивности, который рассчитывается по формуле:

П=Е/ n, где

П - коэффициент продуктивности воображения; Е - сумма ассоциаций по картинкам набора; n - количество фотографий из набора, которые испытуемый описывал в данном опыте.

При расчете коэффициента продуктивности картинку № 5 из набора рекомендуется исключить, потому что число ассоциаций по ней у испытуемых, как правило, меньше статистически значимого.

При "П" равном 0-2 уровень продуктивности воображения считается низким, при "П" равном 3-9 - средним, 10-12 - высоким, 13 и более - очень высоким.

Продуктивность воображения характеризует активность ассоциативного процесса представления.

На уровень продуктивности могут влиять заинтересованность испытуемого, его общее и физическое состояние. Оригинальные образы говорят о творческом складе личности. Однако при большой частоте оригинальных ассоциаций, постоянном реагировании только на мел кие детали изображения без восприятия его целиком, а также в случае, если испытуемый почти во всех картинках-фотографиях видел образы, соответствующие белым пространствам, слишком часто называл ассоциации с дымом, облаком и т. п., следует рекомендовать ему обратиться к психологу для целенаправленной психодиагностики.

Исследование индивидуальных особенностей воображения рекомендуется проводить индивидуально в три этапа. На первом этапе испытуемому дают белый листок с изображенным в центре контуром круга, на втором - треугольника и на третьем - квадрата. Во всех случаях испытуемого просят, используя данную геометрическую фигуру, в течение 1 мин. нарисовать рисунок. Качество рисунка и способ использования контура значения не имеют.

Обработка результатов включает определение:

1) уровня сложности воображения (по специальной шкале) по самому сложному из трех рисунков;

2) степени фиксированности образов и гибкости воображения, которые определяют по количеству рисунков, содержащих один и тот же сюжет. Чем чаще повторяется сюжет, тем фиксированность образов сильнее, а гибкость воображения меньше. При трехкратном повторе рисунка или выполнении рисунка внутри контура геометрической фигуры говорит о ригидности воображения. Она может быть следствием пережитых стрессов и аффектов. Люди, которые помещают все рисунки внутри контуров геометрических фигур, часто имеют психические заболевания. Им рекомендуют обратиться в психологическую службу для специального психодиагностического исследования;

3) степени стереотипности воображения. Чем больше типичных рисунков, тем выше стереотипность.

Исследование творческого воображения. Испытуемым раздают бланки с написанными на них тремя, логически несвязанными словами, и просят составить из них за 10 мин. возможно большее количество предложений так, чтобы в каждое входили все три слова. Творческое воображение предполагает создание образа, вещи, признака, не имеющих аналогов.

Автор: Челдышова Н.Б.

<< Назад: Развитие воображения

>> Вперед: Образ в восприятии, воображении и мышлении

Рекомендуем интересные статьи раздела Конспекты лекций, шпаргалки:

▪ Конституционное право Российской Федерации. Конспект лекций

▪ Специальная психологи. Шпаргалка

▪ Дерматовенерология. Шпаргалка

Смотрите другие статьи раздела Конспекты лекций, шпаргалки.

Читайте и пишите полезные комментарии к этой статье.

<< Назад

Последние новости науки и техники, новинки электроники:

Хорошо управляемые луга могут компенсировать выбросы от скота 15.02.2026

Животноводство, особенно разведение крупного рогатого скота, часто обвиняют в значительном вкладе в глобальное потепление из-за мощного парникового газа - метана, который выделяется при пищеварении у жвачных животных. Это вызывает острые политические споры и призывы к сокращению потребления мяса. Однако ученые напоминают, что полная картина климатического воздействия отрасли не ограничивается только выбросами от животных: огромную роль играет окружающая экосистема - пастбища, почва и растительность, которые способны активно поглощать углекислый газ из атмосферы. Исследователи из Университета Небраски-Линкольна решили глубже изучить этот баланс. Группа под руководством профессора Галена Эриксона сосредоточилась на том, как правильно организованные пастбища накапливают углерод в растениях и грунте благодаря естественным процессам, стимулируемым выпасом скота. Ученые подчеркивают, что при достаточном уровне осадков и грамотном управлении такие луга превращаются в мощные природные погло ...>>

NASA тестирует инновационную технологию крыла 15.02.2026

Коммерческая авиация ежегодно расходует колоссальные объемы керосина, что сказывается не только на бюджете авиакомпаний, но и на состоянии окружающей среды. В 2024 году глобальные затраты на авиационное топливо достигли 291 миллиарда долларов, и эта сумма продолжает расти. Чтобы справиться с этими вызовами, NASA активно работает над технологиями, способными заметно повысить аэродинамическую эффективность самолетов. Одним из самых перспективных направлений стало создание специальной конструкции крыла, которая максимизирует естественный ламинарный поток воздуха и минимизирует сопротивление. В январе 2026 года специалисты NASA Armstrong Flight Research Center успешно провели важный этап наземных испытаний концепции Crossflow Attenuated Natural Laminar Flow (CATNLF). Для эксперимента под фюзеляж исследовательского самолета F-15B закрепили вертикально ориентированную масштабную модель высотой около 0,9 м (3 фута), напоминающую узкий киль. Такая компоновка позволила подвергнуть прототип р ...>>

Забота о внуках очень полезна для здоровья мозга 14.02.2026

Общение между поколениями приносит радость всей семье, но мало кто задумывается, насколько активно бабушки и дедушки, заботящиеся о внуках, поддерживают свою умственную форму. Регулярное взаимодействие с детьми стимулирует мозг пожилых людей, помогая сохранять память, скорость мышления и общую когнитивную активность. Новые научные данные подтверждают, что такая добровольная помощь не только важна для общества, но и может замедлять возрастные изменения в мозге. Исследователи из Тилбургского университета в Нидерландах провели анализ, чтобы понять, приносит ли уход за внуками реальную пользу здоровью пожилых людей. Ведущий автор работы Флавия Черечес отметила, что многие бабушки и дедушки регулярно присматривают за детьми, и оставался открытым вопрос, насколько это положительно сказывается на их собственном благополучии, особенно в плане когнитивных функций. Ученые поставили цель выяснить, способен ли регулярный уход за внуками замедлить снижение памяти и других умственных способ ...>>

Случайная новость из Архива Искусственный интеллект получил нос 01.03.2017 Ученые давно спорят о том, как именно рецепторы человеческого организма позволяют нам воспринимать широкий спектр запахов и давать им те или иные описания. В попытках решить эту проблему, командам инженеров со всего мира было предложено создать ИИ, который смог бы воспринимать запахи не хуже человека. Предсказать цвет не так уж сложно: к примеру, если световая волна достигает длины 510 нм, то большинство людей скажут, что она зеленая. Но вот выяснить, как пахнет конкретная молекула, намного сложнее. 22 команды ученых создали набор алгоритмов, способных предсказать запахи различных молекул в зависимости от их химической структуры. Еще предстоит выяснить весь спектр практического применения программы, но разработчики надеются, что в первую очередь она поможет парфюмерам, фармацевтам и сотрудникам пищевой сферы разрабатывать новые, уникальные сочетания запахов. Работа началась с недавнего исследования, проведенного Лесли Воссхаллом и его коллегами из Рокфеллеровского университета в Нью-Йорке, в котором 49 добровольцев должны были угадать запах 467 пахучих веществ. Для каждого из них была разработана система сравнения из 19 базовых паттернов: испытуемые говорили, похож ли запах на рыбу или чеснок, оценивали интенсивность и индивидуальную приятность аромата. В итоге был создан каталог, насчитывающий более чем миллион ячеек, характеризующих те или иные пахучие молекулы. Когда об этом узнал вычислительный биолог Пабло Мейер, то сразу увидел в исследовании возможность проверить, сможет ли компьютерная система предсказать то, как люди будут оценивать запахи. Несмотря на то, что исследователи обнаружили около 400 рецепторов запаха в организме человека, для ученых остается загадкой то, как именно они работают сообща так, чтобы человек мог различать даже легкие оттенки запахов. В 2015 году Мейер и его коллеги запустили DREAM Olfaction Prediction Challenge. Участники состязания получили в свое распоряжение те самые рейтинговые таблицы волонтеров, описывающие запахи, вместе с химической структурой молекул, которые их производят. Помимо этого, участником предоставили базу из 4800 описаний для каждой отдельной молекулы - ее атомы, их взаимное расположение, общую геометрию, что в итоге составило порядка 2 миллионов дата-точек. В итоге данные должны быть использованы для обучения компьютерных программ распознаванию запахов на основе структурной информации. В конкурсе приняло участие 22 команды со всего мира, и, хотя хорошо поработали многие, две команды стоит выделить особо. Команда штата Мичиган, во главе с Йан Фан Гуаном, лучше всех смогла составить алгоритм прогнозирования запахов отдельных вещей. Другая команда из Аризонского университета, во главе с Ричардом Геркином, лучше всех смогла обучить программу средней оценке запахов среди всей выборки. Об этом Мейер сообщает в статье, опубликованной в журнале Science. Конечно, многие ученые скептически относятся к разработкам, говоря о том, что проделанный труд хоть и вносит существенный вклад в науку, но все же является довольно примитивной подборкой, и 19 описательных элементов для всего спектра запахов в природе - это явно очень и очень мало. Альтернативные исследования с добровольцами использовали от 80 и больше подобных критериев, позволяющих на словах оценить различные запахи. Неясно, сможет ли существующий алгоритм корректно прогнозировать оценку запахов, если ему придется столкнуться с таким массивом информации. Так что, на сегодняшний день восприятие запахов остается загадкой как для медиков, так и для инженеров.

Другие интересные новости:

▪ Новые видеодиски хранят до четырех часов видео на каждой стороне

▪ MAC7135 - 32-разрядный микроконтроллер

▪ Zaurus Sharp

▪ Пена вместо кондиционера

▪ Геймеры принимают решения быстрее и точнее

Лента новостей науки и техники, новинок электроники

Интересные материалы Бесплатной технической библиотеки:

▪ раздел сайта Электрик в доме. Подборка статей

▪ статья Между молотом и наковальней. Крылатое выражение

▪ статья Как прорастают семена? Подробный ответ

▪ статья Кошачья мята. Легенды, выращивание, способы применения

▪ статья Обоснование выбора современного осциллографа. Энциклопедия радиоэлектроники и электротехники

▪ статья Монеты, собирающиеся вместе. Секрет фокуса

Оставьте свой комментарий к этой статье:

www.diagram.com.ua
2000-2026