Каузальный след в индивидуально-интеллектуальных интеграциях. Сообщение 1. Интеграции и каузальность
Автор: Дорфман Леонид Яковлевич, Калугин Алексей Юрьевич
Журнал: Вестник Пермского университета. Философия. Психология. Социология @fsf-vestnik
Рубрика: Психология
Статья в выпуске: 3 (51), 2022 года.
Бесплатный доступ
В настоящее время существует огромное разнообразие теорий, эмпирических моделей, объясняющих разные аспекты психики человека. Все это многообразие приводит к «фасеточности» психологии (Д.В. Ушаков). Возможно ли из этого состояния эмпирической многоаспектности перейти к целостному пониманию человека? Я.А. Пономарев предложил два пути решения данной проблемы: синтез «сверху - вниз» и синтез «снизу - вверх». Первый путь предполагает движение от теории к эмпирической верификации, второй - от эмпирических моделей к теоретическим обобщениям. Возможен и третий путь - интеграция «сверху» и «снизу» совместно, т.е. теоретически и эмпирически с единых позиций. Так обеспечивается дополнительность теории и эмпирии. Цель данной работы - изучить возможность кросс-эмпирических индивидуально-интеллектуальных интеграций на кросс-теоретической основе, которую составляют теория интегральной индивидуальности В.С. Мерлина, структурно-динамическая теория интеллекта Д.В. Ушакова, теория дивергентного (креативного) мышления Дж. Гилфорда. В качестве методологических оснований исследования выступают: общенаучный принцип системности; полисистемный подход, который предполагает как различение нескольких систем, так и их объединение в общую более крупную метасистему; интегративный подход в психологии. Основными методами исследования являются анализ, синтез и обобщение. Намечены три линии интеграции: теоретические совместно с эмпирическими, кросс-теоретические и кросс-эмпирические. На основе рассмотрения ближних причин, а также каузального процесса, разработана концепция каузальных цепей, позволяющая изучить индивидуально-интеллектуальные интеграции в динамике их изменений. Выделены гомогенные и гетерогенные каузальные цепи. Впервые предложено рассматривать индивидуально-интеллектуальные интеграции в ракурсе каузальной цепи. Результаты теоретического анализа могут быть использованы для эмпирического выявления индивидуально-интеллектуальных интеграций как основных компонентов образовательного капитала.
Системный подход, интеграция, каузальность, индивидуально-интеллектуальные интеграции, каузальные цепи
Короткий адрес: https://sciup.org/147238663
IDR: 147238663 | DOI: 10.17072/2078-7898/2022-3-452-464
Текст научной статьи Каузальный след в индивидуально-интеллектуальных интеграциях. Сообщение 1. Интеграции и каузальность
Существует много не связанных между собой моделей процессов, свойств, состояний, которые не дают целостного видения психики человека. В результате складывается психология «фасеточного типа» [Ушаков Д.В., 2018, 2020]. Я.А. Пономарев [Пономарев Я.А., 1983] показал, что корень этих проблем заложен в эмпирической многоаспектности знания. Он предложил программу построения психологической теории, позволяющую синтезировать отдельные модели психических явлений в целостную конструкцию. Реализация этой программы ведет к возникновению интегративной психологической теории вместо разрозненных «фасеток». Так психология выходит на новый уровень понимания образа человека и его места в мире.
Я.А. Пономарев [Пономарев Я.А., 1983] наметил два пути синтеза. Одно направление связано с эмпирическим синтезом. Было уста- новлено общее между не связанными прежде моделями (синтез «снизу – вверх»). Другое направление наметило априорный синтез «сверху – вниз». Он позволил дедуцировать локальные модели из общих принципов. Фундаментальная программа развития психологии Я.А. Пономарева идет от разрозненной эмпирической многоаспектности к «действенно-преобразующей» или интегративной.
В российской психологии интегративная традиция развивается преимущественно по модели синтеза «сверху – вниз» в трудах таких исследователей, как Б.Г. Ананьев [Ананьев Б.Г., 2018], А.В. Карпов [Карпов А.В., 2021], Б.Ф. Ломов [Ломов Б.Ф., 1984], Д.В. Ушаков [Ушаков Д.В., 2020], Н.И. Чуприкова [Чупри-кова Н.И., 2016], А.В. Юревич [Юревич А.В., 2005]. Эту традицию развивают их ученики и последователи [Волкова Е.В., 2016; Вяткин Б.А., Щукин М.Р., 2016]. Эмпирическая же традиция изучения интеграции психических явлений [Вяткин Б.А., Дорфман Л.Я., 2018; Дорфман Л.Я., Калугин А.Ю., 2021; Мерлин В.С., 1986; Толочек В.А., 2017], за немногими исключениями, слабо развита. Еще меньше разработаны вопросы интеграций «сверху» и «снизу» совместно, т.е. с единых теоретических и эмпирических позиций. Так обеспечивается дополнительность теории и эмпирии. В известной степени это сужает ситуацию «фасе-точности» и эмпирической многоаспектности исследовательской области, указывает на целостность теоретического и эмпирического изучения интеграций в едином ключе.
Одной из предпосылок интегративной методологии является системный подход. В нем интеграция понимается как обратная сторона целостности, т.к. целостность — это результат интеграции частей. Структурные законы целого по своей сути — это законы интеграции, а системные качества целого — результат интеграции. Таким образом, в рамках системного подхода целостность и интеграция двуедины: состав и структура, взаимосвязи частей, интегративные и «кооперативные» качества, общие законы [Барабанщиков В.А., 2007; Вяткин Б.А., Дорфман Л.Я., 2018; Кузьмин В.П., 1982; Ломов Б.Ф., 1984; Ушаков Д.В., 2011a, 2011b; Юревич А.В., 2005]. Несколько иной предпосылкой интегративной методологии является полисистемный подход [Вяткин Б.А., Дорфман Л.Я., 2018; Дорфман Л.Я., 2016]. Он предполагает как различение нескольких систем, так и их объединение в общую более крупную метасистему [Дорфман Л.Я., 2016].
В настоящей работе ставится задача изучить возможности кросс-эмпирических индивидуально-интеллектуальных интеграций на кросс-теоретической основе, которую составляют теория интегральной индивидуальности В.С. Мерлина [Мерлин В.С., 1986], структурно-динамическая теория интеллекта Д.В. Ушакова [Ушаков Д.В., 2011a], теория дивергентного (креативного) мышления Дж. Гилфорда [Guilford J.P., 1967]. При этом индивидуально-интеллектуальные интеграции рассматриваются в форме каузальных цепей.
Линии интеграции
Можно наметить три линии интеграции: теоретические совместно с эмпирическими, кросс-теоретические и кросс-эмпирические.
Теоретические и эмпирические интеграции
Линия объединения теоретических и эмпирических моделей выражается в том, что теория служит объединяющим началом для совокупности явлений, понятий, гипотез и обнаруженных в данной области законов. В пределах теории они теряют свою автономность, становясь элементами единой системы. В теории действуют правила логического вывода, на основе которых суждения выводятся из предыдущих суждений [Копнин П.В., 1974]. Теоретический план анализа раскрывает гносеологический (познавательный) срез реальности.
Эмпирические модели представляют собой описания фрагментов психической реальности и поведения в том виде, в каком они чувственно даны самонаблюдениям участников исследования и наблюдению специалистов. Отметим, что исследователи в целом склонны доверять своим ощущениям и восприятию. Поэтому наблюдение понимается в расширительном смысле как собственно наблюдение, но также как измерение, тестирование, опрос, свидетельства очевидцев, эксперимент и т.п. [Stanovich K.E., 1992]. Эмпирическая психология имеет дело также с ненаблюдаемыми явлениями. Они выходят за рамки наблюдений и обобщаются с помощью вычислений. К примеру, многие статистические расчеты направлены на установление латентных факторов. Латентные факторы отражают ненаблюдаемые явления, выходящие за границы имеющихся данных. Таким образом, исследователь имеет возможность опираться не только на данное в наблюдении (чувственная реальность), но и на полагаемое (сверхчувственная реальность). Эмпирический план анализа раскрывает онтологический (бытийный) срез реальности.
Я.А. Пономарев [Пономарев А.Я., 1983] исходил из того, что следует соотносить гносеологический план анализа с онтологическим. Принцип двуаспектности, полагал Я.А. Пономарев, позволяет приблизиться к решению проблемы интеграции теоретического и эмпирического знания.
По мнению С.Л. Рубинштейна [Рубинштейн С.Л., 2003], не мышление человека является отправной точкой открытия реального существования мира, а его чувственность, практика. Для научного познания характерны два подхода к пониманию соотношения чувственного опыта и мышления: индуктивный и дедуктивный. При ориентации на индуктивный подход исследователи полагают, что новые идеи, обобщения, законы и теории должны быть основаны на фактах, данных в чувственном опыте. Приверженцы дедуктивного подхода считают, что задача чувственного опыта — поддерживать или опровергать выдвинутые теории, а не быть их основой. И в том, и в другом случае чувственный опыт оказывается противоположен логике, однако последнее слово остается за ним. Не согласимся с Декартом и Гегелем в том, что не все разумное действительно [Поппер К.Р., 2002]. Одна безукоризненная логическая конструкция находит эмпирическую поддержку в чувственной реальности, другая — нет. Следовательно, логика, основанная на эмпирических данных, имеет существенные преимущества перед умозрительной логикой [Дорфман Л.Я., 2017]. Здесь возникает проблема: почему логика, поддержанная эмпирическими данными, имеет преимущества перед умозрительной логикой? Это недостаточно осмысленная проблема теоретически-эмпирических интеграций, нуждающаяся в специальном исследовании.
Кросс-теоретические интеграции
Другой линией исследований являются кросс-теоретические интеграции. Имеются в виду именно перспективы объединения нескольких теорий. Когда в фокус внимания попадает несколько теорий, возникает проблема их взаимоотношений. При сравнении теорий выявляются две противоречивые и вместе с тем взаимосвязанные, несуществующие друг без друга тенденции — дифференциация и интеграция [Ломов Б.Ф., 1984]. Дифференциация как бы встраивается в интеграцию и служит ее основанием. Другим основанием интеграции теорий является их связность [Волкова Е.В., 2016; Ломов Б.Ф., 1984; Мерлин В.С., 1986; Ушаков Д.В., 2020; Чуприкова Н.И., 2016].
Интегрируемые теории могут иметь разный статус. Предлагается различать несколько разновидностей кросс-теоретических интеграций с позиций системного и полисистемного [Вяткин Б.А., Дорфман Л.Я., 2018; Дорфман Л.Я., 2016] подходов.
С позиции системного подхода система обычно понимается как целое, а ее подсистема рассматривается как ее «часть», которая тоже характеризуется относительной целостностью и взаимосвязью элементов [Кузьмин В.П., 1982]. Интегрируемые теории можно рассматривать как отношения системы и ее подсистемы (или подсистем). Интегрируемые теории складываются также как отношения нескольких систем, т.е. полисистемно. С позиций системного и по-лисистемного подходов отношения нескольких теорий толкуются структурно и функционально. В структурном плане теории, как правило, расходятся. Иначе говоря, они существуют и сосуществуют по отдельности. В функциональном плане, наоборот, у нескольких теорий обнаруживается способность к интеграции. Как отмечает Б.Ф. Ломов [Ломов Б.Ф., 1984], при накоплении данных в разных психологических теориях остро ставится задача их теоретического синтеза, раскрытия интегративных качеств человека.
Под функциональным углом зрения в рамках системного и полисистемного подходов возможно выделить как минимум три варианта кросс-теоретических интеграций.
В 1 варианте предполагается интеграция теорий по типу «система – подсистема 1 – подсистема 2» (каузальная цепь).
Вариант 2 заключается в том, что теории, которые подвергаются интегрированию, рассматриваются по типу «система и система». Условием их интегрирования может быть поиск и обнаружение общего у нескольких теорий. Эта новая общность должна быть шире общего у отдельных теорий, при этом «поглощать» их и вбирать в себя. Теоретические обобщения востребованы, хотя нередко оказываются противоречивыми и не укладываются под общее основание.
Вариант 3 представляется наиболее сложным и изощренным. Теории, которые подвергаются интегрированию, рассматриваются дуально: каждая теория является одновременно самостоятельной системой и подсистемой системы, в роли которой выступает другая теория. Подразумевается, что одна теория (система 1) и вторая теория (система 2) переплетаются следующим способом: одна теория встраивается в другую теорию ее частью. В свою очередь, другая теория встраивается в первую теорию ее частью.
Это значит, что может существовать общее пространство, в котором причины переплетаются. Кстати, С.Л. Рубинштейн [Рубинштейн С.Л., 2003] исходил из того, что существует некое общее пространство, в котором разные причины перекрещиваются [Дорфман Л.Я., Калугин А.Ю., 2021].
Кросс-теоретические и кросс-эмпирические интеграции
Еще одной линией исследований являются кросс-эмпирические интеграции. Имеются в виду перспективы объединения нескольких эмпирических теорий. Под эмпирическими подразумеваются теории, основанные на эмпирических понятиях [Дорфман Л.Я., 2017; Дорфман Л.Я., Калугин А.Ю., 2021]. Явления характеризуются многоаспектностью. На эмпирическую многоаспектность обратили внимание Я.А. Пономарев [Пономарев А.Я., 1983] и Д.В. Ушаков [Ушаков Д.В., 2018; Ушаков Д.В., 2020]. Именно в «фасеточности» и отсутствии целостного видения человека, как отмечалось в начале статьи, лежит корень эмпирической многоаспектности [Ушаков Д.В., 2018, 2020].
Эмпирическая многоаспектность означает, в частности, что может возникать и существовать некоторое множество эмпирических теорий, которые основаны на разных аспектах одной и той же эмпирической реальности. В то же время у нескольких явлений можно обнаружить ресурс и потенциал к их интеграции. Но интеграция будет зависеть от того, какие именно аспекты явлений рассматриваются совместно. То есть вряд ли кросс-эмпирическая интеграция покрывает целиком и полностью эмпирическую многоаспектность. Скорее наоборот, кросс-эмпирическая интеграция носит избирательный характер.
Возьмем, к примеру, проблему интеграции свойств интегральной индивидуальности по В.С. Мерлину [Мерлин В.С., 1986] с интеллектом по Д.В. Ушакову [Ушаков Д.В., 2011a] и дивергентным (креативным) мышлением по Дж. Гилфорду [Guilford J.P., 1967]. Во-первых, отбор этих теорий обусловлен тем, что они позволяют поставить проблему интеграции применительно к теориям, имеющим разные основания. Во-вторых, индивидуальность и интеллект с креативным мышлением не сводятся друг к другу, потому что свойства индивиду- альности устойчивы и стабильны, а интеллект и креативность, наоборот, подвижны и нестабильны, зависят от требований задачи, ситуации, психического развития и т.п. Индивидуальность и интеллект с креативностью представляют собой отдельные и относительно самостоятельные теории, которые ведут к постановке вопроса об их кросс-эмпирических интеграциях [Дорфман Л.Я., Калугин А.Ю., 2021]. В-третьих, в школе В.С. Мерлина, в рамках которой работают авторы статьи, связь интегральной индивидуальности, интеллекта и дивергентного (креативного) мышления изучена слабо. С этих позиций объединение теории интегральной индивидуальности, структурнодинамической теории интеллекта Д.В. Ушакова [Ушаков Д.В., 2011a] и теории дивергентного (креативного) мышления Дж. Гилфорда [Guilford J.P., 1967] является перспективным. Интеграция этих теорий позволит обозначить новую, более широкую и глубокую область исследований. Так открывается проблема индивидуально-интеллектуальных интеграций в кросс-теоретическом и кросс-эмпирическом ключе. Эта проблема имеет теоретическое значение как для каждой из указанных выше теорий, так и для методологии кросс-теоретических и кросс-эмпирических интеграций, поскольку указывает на предпосылки, которые недооценивались ранее, в частности, на роль каузального фактора. Постановка проблемы интеграций в каузальном ключе позволит обогатить каждую из исследуемых теорий, как и их интеграции.
По критерию общего установлены индивидуально-интеллектуальные интеграции переменных интегральной индивидуальности с креативным мышлением. При этом свойства интегральной индивидуальности выступают как каузальный фактор креативного мышления. По критерию общего индивидуально-интеллектуальные интеграции переменных интегральной индивидуальности с психометрическим интеллектом не возникали [Dorfman L. et al., 2021]. Вместе с тем переменные психометрического интеллекта выполняли опосредующую функцию между переменными интегральной индивидуальности и креативного мышления [Дорфман Л.Я., Калугин А.Ю., 2021]. Очевидно, что если рассматривать другие теории психометрического интеллекта (скажем, двухфак- торную теорию интеллекта Ч. Спирмена, теорию первичных умственных способностей Л. Терстона) или другие теории креативного мышления (скажем, теории креативности Т. Амабайл, Р. Стернберга, Э. Торранса), то проблему индивидуально-интеллектуальных интеграций придется ставить заново. Можно подвергнуть сомнению постановку проблемы кросс-эмпирических интеграций, минуя существование эмпирической многоаспектности.
Обозначенные выше линии интеграции можно изучать как по отдельности, так и в едином ключе. В последнем случае открывается более полная картина интеграций. Имеется в виду, что в теоретические интеграции совместно с эмпирическими встраиваются кросс-теоретические и кросс-эмпирические интеграции.
Каузальные цепи
Понимание сути явлений связано с познанием их причин. Перефразируя А. Эйнштейна, никакая наука не имеет полной теории до тех пор, пока не опирается на каузальность. По мнению Д.А. Леонтьева [Леонтьев Д.А., 2008], причинность — лакмусовая бумажка научного мировоззрения, по ней проходит водораздел между наукой, религией и обыденным сознанием. Появление концепций каузальности может стать следствием изучения причины как предмета научного исследования [Toomela A., 2019b]. Большое значение имеют исследования интеграций под углом зрения каузальности.
Предельная причина и множество ближних причин
Проблемой метафизики является поиск первопричины всего [Toomela A., 2019a]. Первопричина — это самопорождающееся, самообуслов-ленное, самообъясняющее и непроизводное ни от чего иного начало. Априорная психология, продолжая традиции метафизики, также занимается поисками первопричины в предельной (сверхчувственной) реальности. Имплицитно при метафизическом (априорном) подходе подразумевается бессмысленность поиска первопричины в чувственно постигаемой реальности. В противоположность идее об универсальной причине существуют представления о множестве близких причин. Это противоречие фундаментально по своей природе и сдерживает исследование каузальности в психологии [Дорфман Л.Я., 2017].
Согласно С.Л. Рубинштейну [Рубинштейн С.Л., 2003], существует не одна, а множество причин. При этом существует некое общее пространство, в котором эти причины перекрещиваются. К сожалению, эти фундаментальные идеи до конца не осмыслены. В последние десятилетия вопрос существования множества причин активно обсуждается в зарубежной философии науки [Ben-Menahem Y., 2018; Cartwright N., 2004; Godfrey-Smith P., 2010; Ehrenstein K., 2022]. Так, например, Н. Картрайт [Cartwright N., 2004] указывает на видовое разнообразие причин, а также на различия в механизмах причин даже одного вида. Тренд современного обсуждения проблем каузальности сместился от поиска предельных начал в сторону изучения эмпирически постигаемой реальности. Признается существование не одной, а множества разнопорядковых причин (каузальный плюрализм).
В зарубежной науке обсуждение каузальности происходит преимущественно в терминах событий [Grace J.B., Irvine K.M., 2020; Nogueira A.R. et al., 2022; Shafer G., 2022]. Событие связано с местом и временем своего возникновения. В отечественной же науке каузальность нередко соотносится не с событиями, а с явлениями.
Каузальный процесс
У. Салмон [Salmon W., 1998] изучал каузальный процесс, в котором выделял производство (production) и распространение (propagation).
Каузальное производство — это порождение, влияние, результат, продукт. События сталкиваются, проникают одно в другое, при этом первое изменяет второе. Например, удар молотка производит столкновение гвоздя с деревом и приводит к проникновению первого во второе, тем самым меняя исходное состояние дерева. Каузальное распространение — это передача, перенос, прохождение, размножение информации, влияния, сигнала. Например, события прошлого влияют на поведение человека в настоящем. С помощью памяти происходит перенос информации из прошлого в настоящее.
Каузальный процесс связывает события (причину со следствием), поэтому имеет приоритет над событием [Salmon W., 1998]. Причи- на оставляет отпечаток (след). Следует различать исходное состояние события (B) и отпечаток в нем влияния события A. Каузальный процесс отражает вклад причины (A) в следствие (B), модификацию состояния события B.
От каузального процесса к каузальной цепи
В 1950-е гг. было положено начало каузальному моделированию. Наиболее активно оно развивалось в 1980-е гг. в связи с развитием теории байесовских сетей. Один из лидеров каузального моделирования Дж. Пирл определил свой подход как «функциональные каузальные модели», а позже, учитывая возможности структурных линейных уравнений, обозначил его термином «структурные каузальные модели» [Pearl J., 2011].
Каузальные модели отражают каузальную сеть. Каузальная сеть, по Д. Гиллис и А. Садбери [Gillies D., Sudbury A., 2013], состоит из узлов (переменных) и путей (их взаимодействий) и представляет собой направленный ациклический граф, в котором отсутствуют пути, начинающиеся и кончающиеся в одной и той же вершине.
Каузальные модели имеют непосредственное отношение к статистическому моделированию. Сегодня для причинного анализа данных активно используется структурное моделирование [Mueller R.O., Hancock G.R., 2019], байесовские сети [Scutari M., Denis J.B., 2021], нейронные сети [Aggarwal C.C., 2018], временные ряды [Nielsen A., 2019], графовые модели [Luke D.A., 2015] и др.
Каузальность имеет непрерывно-прерывный характер. Так возникает феномен транзитивности. Транзитивность — это переход от события A (причины) к событию B (следствию). Каузальный процесс — опосредующее звено между этими событиями. Транзитивность можно понимать как каузальный процесс в значении переноса. Например, информация события A переносится на событие B и событие B модифицируется. Иными словами, событие A оставляет отпечаток в событии B.
У события B двоякий статус. Событие B существовало до действия на него события A и не зависело от A. Под действием события A событие B изменяется, модифицируется его исходное состояние, в нем появляется отпечаток события
A. Отпечаток не калька с события A, а результат взаимодействия причины, укорененной в событии A, и исходного состояния события B.
Существует множество подходов к пониманию «каузальных цепей» [Gillies D., 2018; Guo J. et al., 2022; Lee S., Feeley T.H., 2018; Qiu J. et al., 2018; Roberts S.G., 2018; Vuorre M., Bolger N., 2018]; мы понимаем под каузальной цепью последовательность событий, в которой каждое событие, кроме первого и последнего, примыкает (в пределе) к предыдущему событию с одной стороны и к последующему событию с другой.
Каузальный процесс связывает звенья каузальной цепи: 1) событие A — причина события B; 2) событие B — причина события C; 3) события A и B взаимодействуют и совместно влияют на событие C.
Строение каузальных цепей весьма разнообразно, во многом это связано с тем, что они характеризуются динамичностью и вариативностью. Мы остановимся на четырех частных моделях каузальных цепей: 1) каузальная цепь как последовательные события с корневой причиной и отсутствием множества причин; 2) каузальная цепь как ряд относительно независимых, но сопрягающихся причин; 3) каузальная цепь с акцентом на превращениях следствий прежних причин в новые причины; 4) каузальная цепь как одновременное действие причины и последовательного ряда ее множества следствий [Дорфман Л.Я., 2014]. Хотя во многом они похожи, каждая модель описывает отдельный вариант устройства каузальной цепи.
Индивидуально-интеллектуальные интеграции могут служить операциональным маркером переходов следствий прежних причин в новые причины. Однако может ли одно и то же событие быть одновременно и следствием и причиной? Может, в этом случае событие предстает в двух отношениях. С одной стороны, событие B является следствием действия события A (причины). С другой стороны, событие B само является причиной события C (следствия). Благодаря двоякому отношению события B (и следствие и причина) возникает каузальная цепь. Таким образом, следствия и причины не только обособляются, но также объединяются [Дорфман Л.Я., 2014].
Каузальная цепь развертывается во времени и носит релятивистский характер. Событие B наступает позже события A, а событие C — позже событий B и A. Событие A наступает раньше события B, а события A и B — раньше события C. Значит, каузальная цепь связана с ходом времени: от прошлого к настоящему и будущему.
Гомогенные и гетерогенные каузальные цепи
Следует различать гомогенные и гетерогенные каузальные цепи. Гомогенная каузальная цепь включает свойства одного рода, класса, категории. Например, такая цепь может включать агрессивность как черту личности, психическое состояние агрессии и агрессивное поведение [Дорфман Л.Я., 2014].
Гетерогенная каузальная цепь может включать свойства разных родов, классов, категорий. Например, М. Цукерман [Zuckerman M., 2007] обнаружил, что причиной поиска ощущений как формы поведения могут служить: 1) оптимальный уровень активности катехоламинной системы (допамин, норадреналин); 2) ретикулярная активирующая система; 3) оптимальный уровень кортикального бодрствования; 4) склонность к поиску интенсивных ощущений и переживаний, закрепленная в черте личности.
Таким образом, важным представляется изучение индивидуально-интеллектуальных интеграций как операциональных маркеров каузальных цепей. Полагаем, что теории В.С. Мерлина, Д.В. Ушакова и Дж. Гилфорда можно подвергать интеграции по каузальному критерию. Однако это требует эмпирической проверки. Результаты такого исследования могут лечь в основу разработки программы комплексного учета индивидуально-интеллектуальных интеграций в образовательном капитале личности.
Выражение признательности
Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 19-29-07046.
Acknowledgements
The research was funded by the RFBR, project no. 19-29-07046.
Список литературы Каузальный след в индивидуально-интеллектуальных интеграциях. Сообщение 1. Интеграции и каузальность
- Ананьев Б.Г. Человек как предмет познания. СПб.: Питер, 2018. 288 с.
- Барабанщиков В.А. Системный подход в структуре психологического познания // Методология и история психологии. 2007. Т. 2, вып. 1. С.86-99.
- Волкова Е.В. Технологии развития ментальных ресурсов. М.: Ин-т психологии РАН, 2016. 256 с.
- Вяткин Б.А., Дорфман Л.Я. Системная интеграция индивидуальности человека. М.: Ин-т психологии РАН, 2018. 176 с.
- Вяткин Б.А., Щукин М.Р. Об интеграции теорий и подходов целостного познания человека // Вестник Удмуртского университета. Серия Философия. Психология. Педагогика. 2016. Т. 26, № 2. С. 47-57.
- Дорфман Л.Я. Каузальный плюрализм и психология // Мир психологии. 2014. № 3(79). С.220-236.
- Дорфман Л.Я. Каузальный плюрализм и холизм в концепции метаиндивидуального мира // Психология. Журнал Высшей школы экономики. 2016. Т. 13, № 1. С. 115-153. Б01: https://doi.org/ 10.17323/1813-8918-2016-1-115-153
- Дорфман Л.Я. Методологические основы эмпирической психологии. 2-е изд., испр. и доп. М.: Юрайт, 2017. 198 с.
- Дорфман Л.Я, Калугин А.Ю. Индивидуально-интеллектуальные интеграции человека. М.: Ин-т психологии РАН, 2021. 279 с. DOI: https://doi.org/10.38098/mng_21_0438
- Карпов А.В. Структура и сущность субъективной реальности: в 2 т. Т. 1: Сенсорика. Процессы. Сознание. Ярославль: Филигрань, 2021. 626 с.
- Копнин П.В. Гносеологические и логические основы науки. М.: Мысль, 1974. 568 с.
- Кузьмин В.П. Исторические предпосылки и гносеологические основания системного подхода // Психологический журнал. 1982. Т. 3, № 3. С. 3-14.
- Леонтьев Д.А. Причинность и объяснение в психологии личности: от необходимого к возможному // Эпистемология и философия науки. 2008. Т. 17, № 3. С. 127-142. Б01: https://doi.org/10.5840/eps200817336
- Ломов Б.Ф. Методологические и теоретические проблемы психологии. М.: Наука, 1984. 444 с.
- Мерлин В.С. Очерк интегрального исследования индивидуальности. М.: Педагогика, 1986. 256 с.
- Пономарев Я.А. Методологическое введение в психологию. М.: Наука, 1983. 205 с.
- Поппер К.Р. Объективное знание. Эволюционный подход. М.: Эдиториал УРСС, 2002. 384 с.
- Рубинштейн С.Л. Бытие и сознание. Человек и мир. СПб.: Питер, 2003. 508 с.
- Толочек В.А. «Задатки - способности - ресурсы» в детерминации социальной успешности человека // Фундаментальные и прикладные исследования современной психологии: результаты и перспективы развития / отв. ред. А.Л. Журавлев, B.А. Кольцова. М.: Ин-т психологии РАН, 2017. C. 1265-1272.
- Ушаков Д.В. Анатомия психологического знания // Психологическое знание: Современное состояние и перспективы развития / под ред. А.Л. Журавлева, А.В. Юревича. М.: Ин-т психологии РАН, 2018. С. 71-114.
- Ушаков Д.В. На пути к целостному видению человека // Психология. Журнал Высшей школы экономики. 2020. Т. 17, № 4. С. 617-629. DOI: https://doi.org/10.17323/1813-8918-2020-4-617-629 Ушаков Д.В. Психология интеллекта и одаренности. М.: Ин-т психологии РАН, 2011. 464 с.
- Ушаков Д.В. Творчество — общесистемный взгляд // Творчество: от биологических оснований к социальным и культурным феноменам / отв. ред. Д.В. Ушаков. М.: Ин-т психологии РАН, 2011. С. 21-32.
- Чуприкова Н.И. Дифференционно-интеграционная теория как методологическая основа консолидации исследований в области психологии развития // Мир психологии. 2016. № 1(85). С. 17-27.
- Юревич А.В. Психология и методология. М.: Ин-т психологии РАН, 2005. 312 с.
- Aggarwal Ch.C. Neural Networks and Deep Learning. Cham, CH: Springer, 2018. 520 p. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-94463-0
- Ben-Menahem Y. Causation in science. Princeton, NJ: Princeton University Press, 2018. 224 p. DOI: https://doi.org/10.23943/9781400889297
- Cartwright N. Causation: One word, many things // Philosophy of Science. 2004. Vol. 71, iss. 5. P. 805-819. DOI: https://doi.org/10.1086/426771
- Dorfman L., Kalugin A.,Mishkevich A. Individual-intellectual integrations on the commonality criterion in Russian undergraduates // Proceedings of International Conference on Social and Education Sciences (IConSES) - 2021 / ed. by V. Akerson, M. Shelley. Chicago, IL: ISTES Organization, 2021. P. 51-66.
- Ehrenstein K. Conceptual Pluralism // Causal Pluralism in the Life Sciences. Cham, CH: Springer, 2022. P. 1-15. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-87942-6_1
- Gillies D. Causality, probability, and medicine. Abingdon, UK: Routledge, 2018. 316 p. DOI: https://doi.org/10.4324/9781315735542
- Gillies D., Sudbury A. Should causal models always be Markovian? The case of multi-causal forks in medicine // European Journal for Philosophy of Science. 2013. Vol. 3, iss. 3. P. 275-308. DOI: https://doi.org/10.1007/s13194-013-0068-z
- Godfrey-Smith P. Causal pluralism // Oxford Handbook of Causation / ed. by H. Beebee, C. Hitchcock, P. Menzies. Oxford, UK: Oxford University Press, 2010. P. 326-338. DOI: https://doi.org/10.1093/oxfordhb/9780199279739.00 3.0017
- Grace J.B., Irvine K.M. Scientist's guide to developing explanatory statistical models using causal analysis principles // Ecology. 2020. Vol. 101, iss. 4. URL: https://www.researchgate.net/publication/ 338163927_Scientist's_guide_to_developing_explan atory_statistical_models_using_causal_analysis_prin ciples (accessed: 18.05.2022). DOI: https://doi.org/10.1002/ecy.2962
- Guilford J.P. The nature of human intelligence. N.Y.: McGraw-Hill, 1967. 538 p.
- Guo J., Qiu Y., Gan Y. Workplace incivility and work engagement: The chain mediating effects of perceived insider status, affective organizational commitment and organizational identification // Current Psychology. 2022. Vol. 41, iss. 4. P. 1809-1820. DOI: https://doi.org/10.1007/s12144-020-00699-z
- Lee S., Feeley T.H. The identifiable victim effect: Using an experimental-causal-chain design to test for mediation // Current Psychology. 2018. Vol. 37, iss. 4. P. 875-885. DOI: https://doi.org/ 10.1007/s12144-017-9570-3
- Luke D.A. A user's guide to network analysis in R. Cham, CH: Springer, 2015. 250 p. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-23883-8
- Mueller R.O., Hancock G.R. Structural equation modeling // The Reviewer's Guide to Quantitative Methods in the Social Sciences / ed. by G.R. Hancock, L.M. Stapleton, R.O. Mueller. N.Y.: Routledge: Taylor & Francis Group, 2019. P. 445456. DOI: https://doi.org/10.4324/9781315755649-33
- Nielsen A. Practical time series analysis: Prediction with statistics and machine learning. Sebastopol, CA: O'Reilly Media, 2019. 504 p.
- Nogueira A.R., Pugnana A., Ruggieri S., Pedreschi D., Gama J. Methods and tools for causal discovery and causal inference // Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery. 2022. Vol. 12, iss. 2. URL: https://wires.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/wi dm.1449 (accessed: 18.05.2022). DOI: https://doi.org/10.1002/widm.1449
- Pearl J. The structural theory of causation // Causality in the Sciences / ed. by P.M. Illari, F. Russo, J. Williamson. N.Y.: Oxford University Press, 2011. P. 697-727. DOI: https://doi.Org/10.1093/acprof:oso/ 9780199574131.003.0033
- Qiu J., Game E. T., Tallis H., Olander L.P. et al. Evidence-based causal chains for linking health, development, and conservation actions // BioScience. 2018. Vol. 68, iss. 3. P. 182-193. DOI: https://doi.org/10.1093/biosci/bix167
- Roberts S.G. Robust, causal, and incremental approaches to investigating linguistic adaptation // Frontiers in Psychology. 2018. Vol. 9. URL: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyg.20 18.00166/full (accessed: 18.05.2022). DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2018.00166
- Salmon W. Causality and explanation. N.Y.: Oxford University Press, 1998. 448 p. DOI: https://doi.org/10.1093/0195108647.001.0001
- ScutariM., Denis J.B. Bayesian networks: with examples in R. 2nd ed. N.Y.: Chapman and Hall/CRC, 2021. 274 p. DOI: https://doi.org/ 10.1201/9780429347436
- Shafer G. The notion of event in probability and causality: situating myself relative to Bruno de Finetti // International Journal of Approximate Reasoning. 2022. Vol. 141. P. 171-178. DOI: https://doi.org/10.1016/jijar.2021.12.015
- Stanovich K.E. How to think straight about psychology. N.Y.: Harper Collins Publishers, 1992. 239 p.
- Toomela A. Causality, Understanding, and Explanation: Philosophical Roots // The Psychology of Scientific Inquiry. Cham, CH: Springer, 2019. P. 51-66. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-31449-1_4
- Toomela A. Theory of Causality and Modern Mainstream Psychology // The Psychology of Scientific Inquiry. Cham, CH: Springer, 2019. P. 91-105. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-31449-1_7
- Vuorre M., Bolger N. Within-subject mediation analysis for experimental data in cognitive psychology and neuroscience // Behavior Research Methods. 2018. Vol. 50, iss. 5. P. 2125-2143. DOI: https://doi.org/10.3758/s13428-017-0980-9
- Zuckerman M. Sensation seeking and risky behavior. Washington, DC: American Psychological Association, 2007. 397 p. DOI: https://doi.org/ 10.1037/11555-000