Статья боковой панель

Опубликована
27 June 2026
Файлы
pdf
Статистика
Прочитано : 0 Число скачиваний : 0

Основная статья Содержание

Аннотация

Распространение сред, обогащенных искусственным интеллектом, изменяет эмпирическую конфигурацию когнитивной деятельности и ставит под вопрос достаточность классической парадигмы решения задач как методологической основы ее исследования. В интерактивных и вероятностных условиях границы задачи и критерии успешности формируются в ходе взаимодействия с интеллектуальными системами. Цель статьи — теоретико-методологическое обоснование уточнения единицы анализа когнитивных процессов применительно к данным условиям. Показано, что единица «изолированного решения» оказывается частично несоразмерной реальной структуре познавательной активности. В качестве альтернативы предлагается рассматривать когнитивную деятельность как траекторию — процессуально организованную последовательность регуляторных актов, развернутых во времени. Обосновывается введение регуляторной архитектуры как новой единицы анализа, включающей стратегическую организацию, контроль эпистемической адекватности, регуляцию при сбое, реконструкцию критериев успешности и модель возможностей среды. Обсуждаются методологические последствия подхода, основанного на анализе когнитивной траектории: переход к процессуальному анализу, лонгитюд внутри сессии и исследование регуляторных. Делается вывод о необходимости уточнения методологии когнитивных исследований без пересмотра их базовых теоретических оснований.

Ключевые слова

когнитивная психология методология исследований когнитивные процессы распределенная когниция регуляция деятельности парадигма решения задач траектория когнитивной деятельности регуляторная архитектура метакогнитивная регуляция эпистемическая адекватность доверие к интеллектуальным системам генеративные языковые модели среды обогащенные искусственным интеллектом

Детали статьи

Об авторе

Анатолий Николаевич Воронин

Доктор психологических наук, профессор факультета психологии, Государственный академический университет гуманитарных наук, Россия, Москва

Как цитировать
[1]
Воронин, А.Н. 2026. От задачи к траектории: методология исследований когнитивных процессов в средах, обогащенных искусственным интеллектом. Учёные записки Института психологии РАН. 6, 2(19) (июн. 2026), 3–12.
Скачать ссылку
Endnote/Zotero/Mendeley (RIS)
BibTeX

Литература

  1. Макцинская Р.И., Фарбер Д.А. (ред.) Регуляция поведения и когнитивной деятельности в подростковом возрасте: мозговые механизмы. М.: Изд-во Московского психолого-социального университета, 2023. DOI: 10.51944/9785977010122
  2. Прохоров А.О., Чернов А.В. Развитие ментальной регуляции психологических состояний студентов в процессе обучения // Психологический журнал. 2024. Т. 45. № 3. С. 41–53. DOI: 10.31857/S0205959224030044
  3. Спиридонов В.Ф., Фаликман М.В. (ред.) Горизонты когнитивной психологии. М.: Языки славянских культур; М.: Российский государственный гуманитарный университет (РГГУ), 2012.
  4. Фаликман М.В. Когнитивная парадигма: есть ли в ней место психологии? // Психологические исследования. 2015. Т. 8. № 42. https://doi.org/10.54359/ps.v8i42.528
  5. Anderson J.R. Cognitive psychology and its implications (9th ed.). Worth Publishers, 2020.
  6. Botvinick M.M., Braver T.S., Barch D.M., Carter C.S., Cohen J.D. Conflict monitoring and cognitive control // Psychological Review. 2001. Vol. 108(3). P. 624–652. DOI: https://doi.org/10.1037/0033-295X.108.3.624
  7. Clark A., Chalmers D.J. The extended mind. Analysis. 1998. Vol. 58(1). P. 7–19. DOI: https://doi.org/10.1093/analys/58.1.7
  8. Falikman M.V., Asmolov A.G. Cognitive psychology of activity: Attention as a constructive process // Revue Internationale du CRIRES: Innover dans la tradition de Vygotsky. 2017. Vol. 4(1). P. 54–62. DOI: 10.51657/ric.v4i1.40993
  9. Fleming S.M., Daw N.D. Self-evaluation of decision-making: A general Bayesian framework for metacognitive computation // Psychological Review. 2017. Vol. 124(1). P. 91–114. DOI: https://doi.org/10.1037/rev0000045
  10. Heersmink R., Sutton J. Cognition and the web: Extended, transactive, or scaffolded? // Erkenntnis. 2020. Vol.85(1). P.139–164. DOI: https://doi.org/10.1007/s10670-018-0022-8
  11. Hoff K. A., Bashir M. Trust in automation: Integrating empirical evidence on factors that influence trust // Human Factors. 2015. Vol.57(3). P. 407–434. DOI: https://doi.org/10.1177/0018720814547570
  12. Hollan J., Hutchins E., Kirsh D. Distributed cognition: Toward a new foundation for human–computer interaction research // ACM Transactions on Computer-Human Interaction. 2000. Vol.7(2). P. 174–196. DOI: https://doi.org/10.1145/353485.353487
  13. Hutchins E. Cognition in the wild. MIT Press, 1995.
  14. Kim S.Y., Liao Q.V., Vorvoreanu M., Ballard S., Vaughan J.W. “I’m not sure, but…”: Examining the impact of large language models’ uncertainty expression on user reliance and trust // In Proceedings of the 2024 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT ’24). Association for Computing Machinery. 2024. P. 822–835. DOI: https://doi.org/10.1145/3630106.3658941
  15. Kirsh D. (2010). Thinking with external representations // AI & Society. 2010. Vol.25(4). P.441–454. DOI: https://doi.org/10.1007/s00146-010-0272-8
  16. Klingbeil A., Grützner C., Schreck P. Trust and reliance on AI — An experimental study on the extent and costs of overreliance on AI // Computers in Human Behavior. 2024. Vol. 160. Art. 108352. DOI: https://doi.org/10.1016/j.chb.2024.108352
  17. Lee J.D., See K.A. Trust in automation: Designing for appropriate reliance // Human Factors. 2004. Vol. 46(1). P. 50–80. DOI: https://doi.org/10.1518/hfes.46.1.50_30392
  18. Logg J.M., Minson J.A., Moore D.A. Algorithm appreciation: People prefer algorithmic to human judgment // Organizational Behavior and Human Decision Processes. 2019. Vol. 151. P. 90–103. DOI: https://doi.org/10.1016/j.obhdp.2018.12.005
  19. Nelson T. O., Narens L. (1990). Metamemory: A theoretical framework and new findings // In G.H. Bower (Ed.), Psychology of learning and motivation. Academic Press. 1990. Vol. 26. P. 125–173. DOI: https://doi.org/10.1016/S0079-7421(08)60053-5
  20. Sperber D., Clément F., Heintz C., Mascaro O., Mercier H., Origgi G., Wilson D. (2010). Epistemic vigilance. Mind & Language, 25(4), 359–393.https://doi.org/10.1111/j.1468-0017.2010.01394.x
  21. Stadler M., Bannert M., Sailer M. Cognitive ease at a cost: LLMs reduce mental effort but compromise depth in student scientific inquiry // Computers in Human Behavior. 2024. Vol. 160. Art. 108386. DOI: https://doi.org/10.1016/j.chb.2024.108386
  22. Sternberg R.J. Adaptive intelligence: Intelligence is not a personal trait but rather a person × task × situation interaction // Journal of Intelligence. 2021. Vol. 9(4). Art. 58. DOI: https://doi.org/10.3390/jintelligence9040058
  23. Steyvers M., Tejeda H., Kumar A., Belem C., Karny S., Hu X., Mayer L., Smyth P. What large language models know and what people think they know // Nature Machine Intelligence. 2025. DOI: https://doi.org/10.1038/s42256-024-00976-7
  24. Tankelevitch L., Kewenig V., Simkute A., Scott A. E., Sarkar A., Sellen A., Rintel S. The metacognitive demands and opportunities of generative AI // In Proceedings of the 2024 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI ’24). Association for Computing Machinery. 2024. P. 1–24. DOI: https://doi.org/10.1145/3613904.3642902
  25. Winne P.H. A cognitive and metacognitive analysis of self-regulated learning // In D.H. Schunk, B.J. Zimmerman (Eds.). Handbook of self-regulation of learning and performance. Routledge. 2011. P. 15–32.
  26. Zamfirescu-Pereira J.D., Wong R.Y., Hartmann B., Yang Q. Why Johnny can’t prompt: How non-AI experts try (and fail) to design LLM prompts // In Proceedings of the 2023 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI ’23). Association for Computing Machinery. 2023. DOI: https://doi.org/10.1145/3544548.3581388
  27. Zimmerman B. J. (2000). Attaining self-regulation: A social cognitive perspective // In M. Boekaerts, P.R. Pintrich, M. Zeidner (Eds.). Handbook of self-regulation. Academic Press. 2000. P. 13–39. DOI: https://doi.org/10.1016/B978-012109890-2/50031-7

Похожие статьи

Вы также можете начать расширенный поиск похожих статей для этой статьи.