Каузальный след в индивидуально-интеллектуальных интеграциях. Сообщение 1. Интеграции и каузальность

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.

Еще

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

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
Еще
Статья научная
SciUp 2024 © 2024 ©