Коллектив авторов - Современные исследования интеллекта и творчества

PI – потенциально инсайтное решение;

PK – потенциально алгоритмизированное (рутинное) решение.

Отдельно стоит отметить выявленную с помощью ранговых корреляций Спирмена связь времени решения третьей (последней) демонстрационной задачи со временем потенциально алгоритмизированного решения (–0,380 при p<0,05). Очередность предъявления задач установочной серии была постоянной. Демонстрационная задача, предъявляемая последней в установочной серии «знак», наиболее прозрачно представляла принцип потенциально алгоритмизированного решения основной задачи. Таким образом, чем больше испытуемый тратил усилий и времени на изучение решения последней демонстрационной задачи установочной серии, тем сильнее укоренялся принцип ее решения в его памяти и тем быстрее он мог им воспользоваться при решении потенциально алгоритмизируемой задачи определенным способом, к которому и вела установочная серия.

Рис. 2.Различие потенциально инсайтного решения от потенциально алгоритмизирванного по удовлетворенности результатом решения

PK – потенциально алгоритмизированное решение задачи;

PI – потенциально инсайтное решение задачи.

к3 – пункт анкеты постэкспериментального опроса: «Доволен тем, как решил – 1 2 3 4 – Не доволен».

Мы установили наличие эффекта серии, производимого демонстрационными задачами. Теперь рассмотрим, насколько различались наши «потенциально инсайтные» и «потенциально алгоритмизированные» задачи непосредственно для испытуемых.

По результатам оценок решения двух типов задач испытуемыми были выявлены следующие различия:

Как правило, испытуемые были статистически значимо менее довольны тем, как достигли потенциально инсайтного решения задачи, и испытывали большее удовольствие от того, как пришли к рутинному решению (U=319; p=0,006). Этот результат нельзя назвать противоречивым, поскольку для нахождения инсайтного решения испытуемым пришлось прибегнуть к дополнительным подсказкам экспериментатора. А решение с помощью подсказок снижает субъективную значимость показателей. Напротив, решение способом рутинных вычислений давалось испытуемым быстрее, проще (чему подтверждением являются ранее продемонстрированные объективные данные временных затрат), а значит, было менее травматичным для их самовосприятия.

Рис. 3.Различие потенциально инсайтного решения от потенциально алгоритмизирванного по наличию плана решения

PK – потенциально алгоритмизированное решение задачи;

PI – потенциально инсайтное решение задачи;

к4 – пункт анкеты постэкспериментального опроса: «Изначально был план – 1 2 3 4 – Не было плана».

После прохождения установочной серии («чанк» или «знак») перед предъявлением основной задачи у испытуемого возникало субъективное ощущение наличия плана ее решения. При решении этой же задачи «другим способом» возникает «инсайтность», что подтверждающееся отсутствием данного ощущения на этом этапе (U=327,5; p=0,01). Действительно, говоря об используемом нами прайминге как о некоторой разновидности подсказок, можно интерпретировать данный результат в терминологии Я. А. Пономарева: при ориентировке, опирающейся на отражение прямого продукта действия, испытуемый уверен в успехе решения задачи, всегда способен дать правильный отчет в своих действиях, обосновать их (Пономарев, 1957). Таким образом, данные установочные серии помогли испытуемым легко решить основную задачу рутинным способом, но тем самым помешали им в дальнейшем выйти на интуитивный полюс мышления и решить эту же задачу инсайтно.

При решении потенциально алгоритмизируемой задачи испытуемые в своей оценке значимо чаще отмечали: «Ход моих мыслей в начале решения был в основном таким же, как и в конце». Напротив, при потенциально инсайтном решении испытуемые были удивлены тем, что изначально пытались решать задачу совсем иначе, чем требовалось (U=317,5; p=0,005). Одним из критериев для разделения инсайтных и рутинных решений была скачкообразность совершения мыслительных процессов. Исследования Ж. Меткалф наглядно продемонстрировали неспособность испытуемых, решающих инсайтную задачу, определить свою близость к цели. В то время как при решении алгоритмизируемых задач подобной сложности оценки не возникало (Меткалф, 2008). Данные результаты показывают различное восприятие одних и тех же решений задач.