Моделирование в психологии
Моделирование в психологии (англ. modelling in psychology) — применение метода моделирования в психологических исследованиях. Развивается в 2 направлениях: 1) знаковая, или техническая, имитация механизмов, процессов и результатов психической деятельности — моделирование психики; 2) организация, воспроизведение того или иного вида человеческой деятельности путем искусственного конструирования среды этой деятельности (напр., в лабораторных условиях), что принято называть психологическим моделированием.
Моделирование
психики —
метод исследования психических состояний,
свойств и процессов, который заключается
в построении моделей
психических
явлений, в изучении функционирования
этих моделей и использовании полученных
результатов для предсказания и объяснения
эмпирических фактов. По полноте отражения
объекта в модели можно выделить следующие
классы и подклассы моделей психики:
знаковые
(образные, вербальные, математические),
программные
(жестко
алгоритмические, эвристические,
блок-схемные), вещественные
(бионические).
Моделирование психики тесно связано с проблемой искусственного интеллекта и построением сложных управляющих информационных и вычислительных машин и систем. Работы по моделированию психики ведутся не только в психологии, но и в смежных областях — бионике, кибернетике, вычислительной технике, информатике, синергетике. Первые успехи в моделировании психики достигнуты в середине XX в. на базе цифровой и аналоговой вычислительной техники.
Современный
уровень знаний о психической деятельности
позволяет широко развернуть исследования
лишь на первых ступенях приближения
модели к объекту, поэтому наиболее
разработаны в настоящее время знаковые
(в частности, математические) и программные
(в частности, эвристические) модели. С
их помощью удалось имитировать некоторые
аспекты таких процессов и свойств
психики, как восприятие,
память,
обучаемость,
логическое мышлениеи
т.
Проблемой моделирования мышления в мире занимаются давно, однако, несмотря на большой поток (в основном прикладных) работ, область искусственного интеллекта испытывает сейчас значительный кризис и все чаще высказывается мнение об отсутствии общей концепции мышления и необходимости ее создании. Построение модели мышления как механизма управления поведением, обеспечивающего мыслящим системам возможность автономного существования в широком классе изменений условий внешней среды является одним из главных направлений работ сектора.
Поскольку
поведения строится на основе хранящихся
в памяти законов и правил, позволяющих
посредством анализа, логического вывода
и других преобразований входной
информации, принимать решения, т.е.
находить неизвестные пути к целям,
формировать действия, предсказывать
изменения и пр., причем не все законы
заранее известны, то необходимым этапом
становится обучение, т.
е. основанный на
наблюдениях, выдвижении и проверке
гипотез поиск законов.
Именно с обучением связаны основные проблемы моделирования мышления, одна из которых состоит в том, что в исходных описаниях ситуаций число связываемых гипотезами характеристик чрезвычайно велико, из-за чего возникает так называемый «комбинаторный взрыв», когда перебор и проверка гипотез становятся практически нереализуемыми. Необходимо сокращение размерности исходных описаний. Вторая проблема связана с тем, что при случайно выбранном языке представления гипотез большая их часть, пройдя проверку на конечном множестве примеров, будут оставаться ненадежными, т.е. на новых примерах выполняться не будут. Единственная возможность – использование языка изначально согласованного с устройством мира.
Ведется
разработка такого языка. Основу языка
составляет понятие объекта пространства
— времени. В качестве объектов могут
фигурировать представления предметов,
их частей, траекторий движения, процессы
и пр.
Каждому объекту и каждой его части
соответствует свой канонический
пространственно-временной базис, в
котором задается его описание.
Со структурой языка согласовываются алгоритмы обработки входной информации и архитектура ассоциативной памяти, обеспечивающие процессы формирования понятий и законов и их использование при принятии решений.
Алгоритмы рассчитываются на высокую степень распараллеливания вычислений. М.Н. Вайнцвайгом и М.П. Поляковой построена теоретическая модель ассоциативной памяти, позволяющая инвариантно к локальным преобразованиям базисов и найденным ранее законам устанавливать частичное соответствие картин входа и памяти, распознавать объекты входных картин и отдельные их части, строить инвариантное предсказание ближайших контрастных событий.
При параллельной реализации выполнение указанных процессов обеспечивается в реальном времени.
В
качестве одной из задач, на которых
ведется отладка модели и ее коррекция,
рассматриваются действия системы в
мире движущихся предметов, где имеют
место законы трения, соударения и
отражения, взаимодействия масс, зарядов
и пр.
Цели системы состоят в выполнении
в тех или иных местах пространства-времени
ситуаций с заданными свойствами.
По мере обучения происходит постепенное расширение класса ситуаций, в которых обеспечивается возможность достижения целей.
Изучение процессов мышления позволяет моделировать их с помощью ЭВМ. Моделирование процессов мышления, с одной стороны, открывает перспективы для создания машин, решающих различные задачи. С другой стороны, применение методов моделирования способствует более глубокому изучению психических процессов. Поэтому программа вычислительной машины, выступая в качестве модели некоторых сторон мыслительной деятельности, является как средством исследования, так и средством автоматизации умственного труда.
Моделирование
отдельных сторон мышления человека
может быть реализовано на основе
эвристических машинных программ
(эвристическое программирование). В них
с психологических позиций рассматривается
поведение человека как сложной
информационной системы.
Эвристические машинные модели создаются следующим образом. Путем экспериментального исследования поведения человека при решении задач выбранного типа выявляются наиболее характерные приемы и методы решения. На этой основе выдвигается гипотеза об алгоритмах, описывающих выбранный тип деятельности человека. Для проверки гипотезы строится ее модель (в виде программы ЭВМ) и сопоставляется поведение модели и человека при решении задач данного класса. Результаты сопоставления используются для коррекции гипотезы и самой модели.
Для
построения модели разработан также ряд
способов, с помощью которых ЭВМ может
решить поставленную задачу, если алгоритм
ее заранее неизвестен.
К этим эвристическим
способам относятся: поиск правильного
решения из некоторого множества путем
перебора; ограничение перебора вариантов
за счет опознания объектов исследования
по некоторому набору их признаков;
обучение машины стратегии поиска на
основе закрепленного опыта; сокращение
поиска путем предварительного
планирования; нахождение закономерностей
в исходных данных (индукция). Количество
этих способов может быть увеличено,
причем каждый из них включает свои
подспособы.
Таким образом, эвристическое программирование основывается на двух моментах: на воссоздании некоторых интеллектуальных человеческих действий и на анализе специфических свойств и особенностей объекта, в отношении которого осуществляется программирование. В области практического использования эвристических машинных программ получены интересные результаты.
Созданные программы можно разделить на два класса.
К
первому классу относятся программы, в
основе которых лежит гипотеза об общих
механизмах процесса решения задач.
Особенностью таких программ является
их обобщенный характер, возможность
решения на их основе широкого класса
задач. К ним относится, например, программа
«Общий решатель проблем» (ОРП). Общий
характер программы обусловлен тем, что
она состоит из отдельных частей, каждая
из которых занимается учетом определенных
факторов. Основой ОРП является ядро
программы, которое состоит из
исполнительного алгоритма и арсенала
эвристических способов формулирования,
оценки и решения определенных задач.
Программа работает в следующих основных
понятиях: объекты (геометрические
фигуры, выражения символической логики
и т. п.) и способы преобразования этих
объектов (операторы), которые изменяют
состояние объектов, их свойства и
различия между ними. ОРП может действовать
в любой среде, в которой можно определить
совокупность объектов и в которой эти
объекты могут быть преобразованы или
скомбинированы в другие объекты путем
применения распознающих «операторов»
или правил преобразования.
Ко
второму классу относятся программы,
созданные на основе наблюдения и анализа
какой-либо конкретной деятельности и
способные решать задачи, возникающие
именно в этой деятельности.
Примером
является программа для решения задачи
оптимального распределения операций
между рабочими на конвейере. Эта программа
была создана на основе анализа мыслительной
деятельности инженеров — организаторов
производства.
Заканчивая
общую характеристику эвристических
машинных программ, следует подчеркнуть,
что в них используется упрощенная модель
задачи с ограниченным перебором
вариантов, но без полной гарантии
получения оптимального решения.
Рассмотренные программы еще далеки от
человеческих эвристик. По сути дела, в
них решается не творческая мыслительная
задача, а более простая лабиринтная
задача с известными областями поиска,
начальными условиями и конечной целью.
Для выработки новых алгоритмов в ходе
решения используется методика перебора
вариантов (проб и ошибок), но с известным
сокращением. Моделируются лишь отдельные
стороны мыслительной деятельности
человека. Основной путь оптимизации
рассмотренных программ состоит в
приближении их к человеческим эвристикам,
особенностям концептуальной модели,
формируемой человеком.
Более полно особенности человеческого мышления учтены при разработке метода ситуационного управления. Метод предназначен для автоматизации процессов управления и основан на психологическом изучении мышления оператора. В результате исследований установлено, что процесс решения оперативной проблемы есть не столько выбор одного варианта, из нескольких возможных (как это принято в эвристических машинных программах), сколько формирование варианта, ведущего к решению. Этот принцип и использован в методе ситуационного управления. Суть его состоит в том, что ЭВМ строит внутри себя систему отношений или модель управляющего объекта, а дальнейшая стратегия управления формируется на основе динамики этой модели.
Метод
ситуационного управления, являясь
итогом психологических исследований
процесса решения задач, может выполнять
двоякую функцию. С одной стороны, это
путь построения программ, позволяющих
автоматизировать такие управленческие
процессы, которые до его создания не
могли быть переданы ЭВМ или автоматизировались
не лучшим образом.
С другой стороны,
такой метод может быть рассмотрен как
математический инструмент описания
реальной мыслительной деятельности
оператора в процессе решения сложных
задач по оперативному управлению. Все
это позволяет по-новому подойти к решению
проблемы распределения функций между
человеком и ЭВМ в системе управления,
поскольку применение метода позволяет
передать машине решение многих задач,
которые еще недавно были доступны лишь
человеку.
К настоящему времени метод ситуационного управления внедрен на ряде предприятий нашей страны. Причем везде, где он внедрялся, получен существенный экономический эффект.
Большой
интерес представляют также машинные
программы моделирования мыслительных
процессов, в основу построения которых
положено понятие логико-психологических
координат (ЛПК). Эти программы базируются
на так называемой операторно-гностической
модели мышления. В ее основу положены
две гипотезы: положение об «одноканальности»
сознания и «многоканальное™»
наглядно-содержательной интуиции и
положение о несовместимости в осознаваемой
части интеллекта операторного (связанного
с выполнением операций) и
логико-психологического (концептуального)
компонентов мыслительного процесса.
Центральным звеном операторно-гностической модели являются ЛПК, которые включают в себя как эвристические, так и логико-алгоритмические компоненты. Логико-психологические координаты — это одновременно и условие познания соответствующих мыслительных механизмов, и путь разработки «психологического» обеспечения ЭВМ и АСУ. На основе экспериментальных психологических исследований анализируется роль ЛПК, которыми человек, находясь в проблемной ситуации, руководствуется в своей деятельности. Выявленные ЛПК используются затем для оптимизации машинных программ.
Рассмотренные
подходы к созданию машинных моделей
мыслительной деятельности являются
составной частью более широкого научного
направления, известного под названием
«искусственный интеллект» и занимающегося
созданием машинных систем для решения
сложных задач. При этом не выдвигается
в качестве обязательного условия
имитация естественного интеллекта.
Главное — чтобы машинные программы
выдавали результаты, аналогичные тем,
которые получает человек.
Поэтому в
общем случае работы в области искусственного
интеллекта направлены не столько на
моделирование существа познавательных
процессов, сколько на автоматизацию
сложных форм деятельности — автоматизацию,
для которой достаточно описания внешнего
поведения человека.
Как известно, в психологии и кибернетике различают три уровня сходства между мышлением человека и программами ЭВМ:
■ сходство результатов;
■ сходство общих методов и приемов;
■ сходство между последовательностями отдельных операций и деталей решения.
Работы
в области искусственного интеллекта
ориентированы в основном лишь на сходство
результатов. В психологических
направлениях этих работ (эвристические
машинные программы, методы ситуационного
управления и др.) делаются, кроме того,
попытки получения сходства методов,
приемов и последовательности выполнения
отдельных операций. Однако эти попытки
крайне ограничены, поэтому между
интеллектом человека и его машинными
аналогами (искусственным интеллектом)
остаются принципиальные различия.
20. Моделирование в психологии
Моделирование как метод применяется в том случае, когда исследование интересующего ученого явления путем простого наблюдения, опроса, теста или эксперимента затруднено или невозможно в силу сложности или труднодоступности.
Модели могут быть техническими, логическими, математическими, кибернетическими. Математическая модель представляет собой выражение или формулу, включающую переменные и отношения между ними, воспроизводящие элементы и отношения в изучаемом явлении. Техническое моделирование предполагает создание прибора или устройства, по своему действию напоминающего то, что подлежит изучению. Кибернетическое моделирование основано на использовании в качестве элементов модели понятий из области информатики и кибернетики. Логическое моделирование основано на идеях и символике, применяемой в математической логике.
АРТЕФАКТ [artefact,
artifact] (Лат.: ars, artis — ремесло, занятие,
искусство + facio, feci, factum — (а) делать,
производить, совершать; (б) допускать,
предполагать, воображать, делать вид,
прикидываться; 1821).
1. Результат деятельности человека,
нечто искусственно созданное.
Примеры: предысторические
артефакты (в археологии), самосознание является артефактом системы образования.
2.
В науке артефакт — «ложный, искаженный посторонней причиной результат исследования»,
результат воздействия не относящегося к исследованию фактора.
Примеры артефактов
в науке.
(а) Эффект ореола («хэйлэу»-эффект). В психологии — образное обозначение артефакта, влияния установки на оценку персоной объектов среды.
В частности,
персона-наблюдатель может субъективно
завышать оценку наблюдаемого объекта.
Эта, не соответствующая действительности
оценка, связана с предвзято благоприятным отношением наблюдателя к оцениваемому объекту,
например к другому человеку (наличием
ложной установки, «ореола» у наблюдаемого
объекта). Некоторые персоны имеют
тенденцию (осознаваемую или бессознательную
установку) говорить о людях только
хорошее, некоторые склонны оценивать
других в среднем, некоторые — предвзято
занижать свои оценки.
Подобные тенденции
и установки у людей, участвующих в психологических, социологических и других исследованиях, могут оказывать
неблагоприятные влияния на результаты
исследований, необоснованно завышать
результаты, усреднять или занижать их.
(б) «Эффект Хоторна»
(«Hawthorne effect», 1920). Описан Элтоном Майо
(George Elton Mayo, 1880-1949, психолог, лидер социологии в индустрии, США) на основании исследований,
проведенных на Западном заводе
электрических изделий Хоторна с целью поиска оптимальных условий и режимов труда и отдыха.
Э. Майо установил, что увеличение
производительности труда у рабочих
связано не столько с условиями труда,
сколько с их участием в исследовании.
Рабочие повели себя так, как ожидали от
них исследователи.
(в)
Эффект плацебо (placebo effect, 1950; placebo —
средство, оказывающее влияние больше
на основе веры в него, чем на основе настоящего действия,
13 в.; инертный заменитель, использующийся
для контроля при исследовании эффективности действия другого вещества).
Этот эффект обнаружен врачами. Невольно
или преднамеренно врач или экспериментатор
может оказывать влияние на результаты
испытания эффективности лекарственного
средства или лечебного режима. Когда
испытуемые убеждены в эффективности
предлагаемого им лекарственного средства
или предписываемого режима, у них могут
проявляться «желаемые» эффекты, хотя
на самом деле лекарственное средство
или режим никакого действия не оказывают.
Эффект плацебо — частный случай «эффекта
Хоторна».
(г) Эффект
аудитории. Присутствие при проведении
исследования даже пассивной публики
само по себе влияет на выполнение
испытуемым поставленной экспериментатором задачи.
(д) Эффект Пигмалиона
(или эффект Розенталя). Пигмалион — в
греческой мифологии царь Кипра, знаменитый
скульптор; влюбился в изваянную им
статую девушки Галатеи. По просьбе
Пигмалиона Афродита ее оживила, и
Пигмалион женился на ней. Разнообразно
истолкованное предание много раз
становилось предметом художественного воплощения: драма
Руссо, рассказ И.
Я. Бодмера, стихотворение
Шлегеля, комедия Шоу (образец для мюзикла
Ф. Лоу «Моя прекрасная леди»), кантата
И. К. Ф. Баха, оперы Рамо и Керубини,
оперетта Зуппе («Прекрасная
Галатея»).
Американский
психолог Р. Розенталь (Rosenthal, R, 1966) назвал
именем Пигмалиона явление,
состоящее в том, что экспериментатор,
твердо убежденный в обоснованности
какой-то гипотезы или верности какой-то информации,
непроизвольно действует так, что она
получает «фактическое» подтверждение.
(е) Эффект первого
впечатления. Этот эффект выражается в
том, что очень часто человек придает
наибольшее значение своему первому впечатлению.
Иногда данные,
противоречащие созданному образу, очень
часто отбрасываются как случайные и нехарактерные.
(ж)
Эффект Барнума (Barnum, Phineas Taylor, 1810-1891,
знаменитый в США специалист по организации
публичных развлечений). «Каждую минуту
на свет рождается простофиля», — утверждал
Ф. Т. Барнум. Именем знаменитого шоумена
была названа склонность людей принимать за чистую монету оценки предметов или событий,
если эти оценки преподносятся под
научным, магическим или ритуальным
соусом.
Такой эффект хорошо известен
астрологам, ведущим ежедневную рубрику
в газетах.
Таким
образом, все описанные артефакты так
или иначе связаны с различными установками.
Для того, чтобы избежать искажения
результатов исследования, артефактов,
связанных с влиянием субъективных
факторов используют двойной слепой
метод (double-blind studies/trials/technique), когда
последовательность реальных условий эксперимента неизвестны не
только испытуемому, но также и
экспериментатору.
Помимо
артефактов, связанных с влиянием
субъективных факторов, искажения
результатов исследования могут быть
связаны с объективными факторами. Например, могут быть артефакты
рентгенограмм из-за дефектов пленки,
ее обработки, хранения; артефакты
гистологических препаратов из-за
отклонений от правил их приготовления, артефакты физических измерений из-за погрешностей приборов, внешних помех, неисправностей
измерительных приборов.
При
использовании в научном исследовании детерминистской
методологии артефактом неверно могут считать
естественную вариативность регистируемых показателей.
Психологическое моделирование: конфликтующие теории — 1-е издание
Классическое издание этого ключевого текста освещает фундаментальную работу, проделанную в области обучения с помощью моделирования, и предлагает обширный обзор основных теорий, отредактированный одним из самых влиятельных психологов своего поколения. .
В своем вступительном эссе Бандура определяет наиболее важные спорные вопросы в области обучения с помощью наблюдений и рассматривает большое количество результатов исследований, прежде чем тщательно отобранные статьи, написанные группой экспертов, освещают ряд ключевых дебатов в поле. Исследуемые темы включают роль игры с подкреплением в наблюдательном обучении, объем моделирующих влияний, типы людей, наиболее восприимчивых к моделирующим влияниям, и относительную эффективность моделей, представленных в живом действии, в графических презентациях или посредством словесного описания.
Написанная живым и увлекательным языком, эта книга будет интересна всем студентам-психологам, интересующимся психологическим моделированием, а также педагогам и специалистам, работающим с детьми.
Предисловие
Анализ процессов моделирования. Альберт Бандура, Стэнфордский университет
1. Мимикрия у майн (Gracula Religiosa): проверка теории косилки. Брайан М. Фосс, Колледж Биркбек, Лондонский университет
2. Сравнительный тест теорий зависти к статусу, социальной власти и вторичного подкрепления в процессе обучения идентификации Альберт Бандура, Стэнфордский университет, Доротея Росс, Стэнфордский университет, и Шейла А. Росс, Palo Alto Medical Исследовательский фонд
3. Процессы символического кодирования в обучении с наблюдением. Марвин Д. Герст, Калифорнийский университет, Сан-Диего
4. Влияние непредвиденных обстоятельств подкрепления моделей на приобретение имитативных ответов. Альберт Бандура, Стэнфордский университет
5. Развитие подражания путем усиления поведенческого сходства с моделью. Дональд М. Баер, Канзасский университет, Роберт Ф. Петерсон, Иллинойсский университет, и Джеймс А. Шерман, Канзасский университет
6.
Влияние последствий реакции на социальную модель на сопротивление отклонениям. Ричард Х. Уолтерс, Университет Ватерлоо и Росс Д. Парк, Университет Висконсина
7. Подражание и грамматическое развитие у детей. Дэн И. Слобин, Калифорнийский университет, Беркли
8. Влияние возраста и знания правил на создание смоделированных языковых конструкций. Роберт М. Либерт, Государственный университет Нью-Йорка, Стоуни-Брук, Ричард Д. Одом, Джей Х. Хилл и Рэй Л. Хафф, Университет Вандербильта
9. Изменения, вызванные наблюдением, в детских допросных классах. Тед Л. Розенталь, Барри Дж. Циммерман и Кэтлин Дернинг, Аризонский университет
Указатель имен
Указатель предметов
Биография
Альберт Бандура — почетный профессор социальных наук в области психологии Дэвида Старра Джордана в Стэнфордском университете. Он известен как создатель теории социального обучения (переименованной в теорию социального познания) и теоретической конструкции самоэффективности, а также ответственен за влиятельный эксперимент с куклой Бобо 1961 года.
Первое издание Психологическое моделирование был опубликован Transaction Publishers в 1971 году.
Психологическое моделирование и адаптация в когнитивных представлениях с повышенной устойчивостью во время приобретения двигательных навыков
Сохранить цитату в файл
Формат: Резюме (текст) PubMedPMIDAbstract (текст) CSV
Добавить в коллекции
- Создать новую коллекцию
- Добавить в существующую коллекцию
Имя должно содержать менее 100 символов
Выберите коллекцию: Невозможно загрузить вашу коллекцию из-за ошибки
Повторите попытку
Добавить в мою библиографию
- Моя библиография
Не удалось загрузить делегатов из-за ошибки
Повторите попытку
Ваш сохраненный поиск
Название сохраненного поиска:
Условия поиска:
Тестовые условия поиска
Электронная почта: (изменить)
Который день? Первое воскресеньеПервый понедельникПервый вторникПервая средаПервый четвергПервая пятницаПервая субботаПервый деньПервый рабочий день
Который день? ВоскресеньеПонедельникВторникСредаЧетвергПятницаСуббота
Формат отчета: SummarySummary (text)AbstractAbstract (text)PubMed
Отправить максимум:
1 шт.
5 шт. 10 шт. 20 шт. 50 шт. 100 шт. 200 шт.
Отправить, даже если нет новых результатов
Необязательный текст в электронном письме:
Создайте файл для внешнего программного обеспечения для управления цитированием
Полнотекстовые ссылки
Вольтерс КлюверПолнотекстовые ссылки
Рандомизированное контролируемое исследование
. 2009 март; 23 (2): 668-76. doi: 10.1519/JSC.0b013e318198fcfe.Питер Катина 1
принадлежность
- 1 Кафедра кинезиологии Пенсильванского государственного университета, Йорк, Пенсильвания, США. Liftheavy@earthlink.
net
net- PMID: 19197198
- DOI: 10.1519/ОАО.0b013e318198fcfe
Рандомизированное контролируемое исследование
Питер Катина. J Прочность Конд Рез. 2009 г.март
. 2009 март; 23 (2): 668-76. doi: 10.1519/JSC.0b013e318198fcfe.Автор
Питер Катина 1
принадлежность
- 1 Кафедра кинезиологии Пенсильванского государственного университета, Йорк, Пенсильвания, США. [email protected]
- PMID: 19197198
- DOI:
10. 1519/ОАО.0b013e318198fcfe
1519/ОАО.0b013e318198fcfeАбстрактный
Было высказано предположение, что испытуемые, получающие повышенное сопротивление в приседаниях, будут демонстрировать лучшую технику и лучшее понимание того, как выполнять этот навык, чем испытуемые, выполняющие упражнение без увеличения сопротивления. Баллы были зарегистрированы по следующим анализам: анализ анкеты, который измерял когнитивное представление; видеоанализ, измеряющий технику выполнения приседаний; и трехмерный анализ фигуры, который измерял степень сходства между положением модели и положением испытуемых во время выполнения задания. Были отобраны десять студентов бакалавриата, половина из которых получила повышенное сопротивление в упражнении на приседаниях. Требования к поступающим заключались в том, что испытуемые должны быть мужчинами, соответствовать возрасту, массе тела и росту и не иметь опыта тренировок с отягощениями или формального обучения правильной технике приседаний.
После измерения когнитивных представлений испытуемых с помощью анкеты был проведен последующий анализ для дальнейшего уточнения эффектов лечения. Второй анализ включал измерение различий между записанными на видео показателями модели и показателями наивных испытуемых. Третий анализ состоял из испытуемых, собирающих трехмерную деревянную фигуру, чтобы воспроизвести правильную биомеханику экспертной модели, которую затем фотографировали и сравнивали с шаблоном сборки деревянной фигуры. Был сделан вывод, что испытуемые, выполняющие приседания с повышенным сопротивлением, продемонстрировали значительное (p < 0,05) улучшение точности когнитивных представлений и техники выполнения по сравнению с испытуемыми, которые выполняли приседания без увеличения сопротивления. Направленная гипотеза была подтверждена. А именно, было предсказано, что баллы субъектов, получающих лечение, будут значительно выше, чем баллы тех, кто не получал лечения. Эти данные свидетельствуют о том, что увеличение сопротивления в последующих попытках выполнения приседаний может быть положительным фактором в повышении производительности и улучшении биомеханической техники начинающих лифтеров.
Похожие статьи
- Влияние тренировки приседаний и тренировки мышц со свободным весом на максимальную подъемную нагрузку и изолинетический пиковый крутящий момент у молодых людей без нарушений.
Юнг С.С., Нг Г.Ю. Юнг С.С. и др. физ. тер. 2000 июнь; 80 (6): 570-7. физ. тер. 2000. PMID: 10842410 Клиническое испытание.
- Изменения концентрации тестостерона в слюне и последующее произвольное выполнение приседаний после демонстрации коротких видеоклипов.
Кук С.Дж., Крютер Б.Т. Кук CJ и др. Хорм Бехав. 2012 Январь; 61 (1): 17-22. doi: 10.1016/j.yhbeh.2011.09.006. Epub 2011 1 октября. Хорм Бехав. 2012. PMID: 21983238 Клиническое испытание.
- Максимальная сила и реакция кортизола на психологическую нагрузку во время приседаний.
МакГиган М.Р., Гиагиарелли Дж., Тод Д. McGuigan MR, et al. J Sports Sci. 2005 г., июль; 23 (7): 687–92. дои: 10.1080/02640410400021401. J Sports Sci. 2005. PMID: 16195018
- Влияние порядка упражнений в силовой тренировке.
Шпроувенберг Л.П., Кремер В.Дж., Спиринг Б.А., Волек Дж.С., Хэтфилд Д.Л., Сильвестр Р., Вингрен Дж.Л., Фрагала М.С., Хаккинен К., Ньютон Р.У., Мареш К.М., Флек С.Дж. Spreuwenberg LP, et al. J Прочность Конд Рез. 2006 февраля; 20 (1): 141-4. дои: 10.1519/Р-18185.1. J Прочность Конд Рез. 2006. PMID: 16503673
- Мышечная активация в свободных приседаниях со штангой: краткий обзор.
Кларк Д.Р., Ламберт М.И., Хантер А.М. Кларк Д.Р. и соавт. J Прочность Конд Рез.
