Реализация идей искусственного интеллекта для вычисления иерархии мотивов обучения

Abstract

Определено, что несмотря на динамичность мотивационной сферы, каждому человеку присуща относительная стабильность иерархии мотивов. Выделены основные ведущие учебные мотивы. В качестве базовой была выбрана модель, предложенная В.Г. Леонтьевым, в которой системность мотива выражается через его многогранность и динамизм, многоуровневость и многомерность. Задача статьи состоит в том, чтобы в конкретных условиях из множества иерархических систем выделить именно те последовательности, которые обеспечивали бы наивысшую продуктивность и результативность обучения. В качестве основного механизма реализации этого поиска за основу был взят так называемый алгоритм имитации отжига. Главным критерием его выбора является то, что он учитывает вероятностный характер мотивационных индикаторов. Показан пример конкретной психологической задачи на основе предложенного алгоритма. Использование идей искусственного интеллекта на основе подобных алгоритмов дает возможность обосновано учитывать многофакторные зависимости между основными мотивами учебной деятельности и правильно определять их наилучшую иерархическую систему, что позволяет эффективно управлять на практике их проявлениями, руководить саморегуляцией поведения индивидуума, получая при этом высокий обучающий результат.