분산 인지

Distributed cognition

분산인식은 1990년대 인지인류학자 에드윈 허친스에 [1]의해 개발된 인지과학 연구에 대한 접근법이다.

인지적 민족지리학에서, 허친스는 고전적 인지과학이 개인의 뇌 안에 있는 정신적 표현은 실제로 세상을 생각하고 지각하는 도구를 구성하는 사회문화 시스템에 분포되어 있다고 주장한다.따라서, 캐롤라이나 제도 출신은 하늘을 지각하고 그의 문화에서 전형적인 별자리에 대한 그의 인식을 정리할 수 있으며, [1]카누를 타고 밤새 항해하는 동안 하늘에 있는 별들의 위치를 지도로서 사용할 수 있습니다.

허친스에 따르면, 인지는 두뇌뿐만 아니라 외부 인공물, 여러 명으로 구성된 작업팀, 그리고 현실을 해석하기 위한 문화 시스템도 포함한다.

분산 인지 이론은 구현 인지 과학의 학제간 영역의 일부이며, 구현 인지라고도 불립니다.

허친스의 분산 인지 이론은 철학자 앤디 클락에게 영향을 미쳤고, 그는 곧 그 이론을 "확장 인지"라고 부르며 "확장 인식"이라고 불렀다.

허친스의 분산 인지 이론은 분석의 기본 단위로서 "특정 업무 관행에서 개인과 유물의 집합과 그들 사이의 관계"[2]를 취함으로써 정신 과정을 설명한다.

"DCOG"는 목표 기반 활동 [4]시스템에 대한 계산적 관점을 취하는 분산 인식(다른 [3]의미와 구별되는)에 대한 특정 접근법이다.

분산 인지 접근법은 문화 인류학, 사회학, 구현 인지 과학 및 Lev Vygotsky의 심리학(문화-역사 심리학 참조)의 통찰력을 사용합니다.그것은 인지력이 사회적, 기술적 수단을 통해 환경에 오프로드되는 방식을 강조한다.그것은 인지의 한 종류라기보다는 인지 연구를 위한 틀이다.이 프레임워크는 개인, 인공물 및 환경 간의 조정을 수반합니다.

Jhang & Norman(1994)[5]에 따르면, 분산 인식 접근법은 세 가지 핵심 요소로 구성됩니다.

  1. 상호작용 표현에 포함된 정보의 실시 형태
  2. 구현 에이전트 간의 활성화 조정
  3. 인지 생태계에 대한 생태학적 기여

DCog는 "언론에 걸친 대표국가의 전파"[2]를 연구한다.정신 콘텐츠는 개인의 인식에 환원할 수 없는 것으로 간주되며, 오프로드되어 환경으로 확장되는 것으로 보다 적절하게 이해되며, 다른 에이전트도 정보를 이용할 수 있다(Heeligen, Heath, Overowalle, 2003).이것은 종종 인지적 행동의 핵심으로 "좌우성, 구현 및 행동"을 무시하는 초기 및 여전히 널리 퍼져 있는 "brain in vat" 모델에 대한 특정 반대 접근법으로 이해된다(Ibid).

이러한 표현 기반 프레임워크는 분산 인식을 "내부 표현과 외부 표현, 개인의 그룹, 시공간에 구조와 프로세스가 분포하는 인지 시스템"으로 간주한다(Zhang and Patel, 2006).일반적으로, 그들은 분산 인식 시스템을 내부적 표현과 외부적 표현이라는 두 가지 요소로 간주한다.그들의 설명에서, 내부 표현은 개인의 마음 속에 있는 지식과 구조이며, 외부 표현은 외부 환경의 지식과 구조이다(Zhang, 1997b; Zhang and Norman, 1994).

DCog는 기억, 사실 또는 지식이 우리 환경의 사물, 개인 및 도구에 내재되어 있는 방법을 연구합니다.디코그는 개인과 그/그녀의 환경, 그리고 사람들이 서로 소통하기 위해 또는 복잡한 작업을 수행하기 위해 사회적으로 협력하기 위해 상호작용하는 미디어 채널을 강조함으로써 기술적으로 매개되는 인지 사회적 측면을 설계하는 데 유용한 접근법이다.분산 인지는 인지 시스템을 특정 미디어를 통해 전파되는 일련의 표현으로 보고 이러한 표현 매체 간의 정보 교환을 모델링합니다.이러한 표현은 참가자의 정신적 공간 또는 환경에서 사용할 수 있는 외부 표현 중 하나일 수 있다.

이러한 상호작용은 세 가지 유형의 공정으로 분류할 수 있습니다.

  1. 인지 과정은 사회 집단의 구성원들에게 분산될 수 있다.
  2. 인지 프로세스는 인지 시스템의 작동이 내부 및 외부(물질 또는 환경) 구조 간의 조정을 수반한다는 의미에서 분배될 수 있다.
  3. 프로세스는 이전 사건의 산물이 관련 사건의 성격을 바꿀 수 있는 방식으로 시간에 따라 분배될 수 있습니다.

초기 연구

John Milton Roberts사회 조직이 공동체를 통해 인지되는 것으로 보일 수 있다고 생각했다.그는 현재의 정보를 보고, 그것이 그 사회의 사람들을 통해 어떻게 움직이는지함으로써 사회의 인지적인 측면을 묘사했다.

다니엘 L.Schwartz(1978)는 문화를 통한 인식의 분배와 [citation needed]사회 구성원들에 대한 믿음의 분배를 제안했다.

1998년, 런던 브루넬 대학의 마크 페리는 "정보의 맥락 내 구성을 이해하는 것"에 대한 분산 인식에 의해 야기되는 문제와 이점을 탐구했다.그는 분산 인지가 시스템이 입력과 출력의 관점에서 고려되고 작업이 문제 [6]공간으로 분해되는 인지과학의 정보처리 은유에서 파생된다고 생각했다.그는 정보를 나타내는 매체나 인공물의 표현을 통해 정보가 연구되어야 한다고 믿었다.인지는 어떻게 대인 관계가 사회적 집단 내에서 활동을 조정하는 데 사용될 수 있는지를 보여주기 위해 적용될 때 "사회적 분포"라고 한다.

1999년, Gavriel Salomon은 분배 인식에는 공유 인식과 오프로드의[citation needed] 두 가지 클래스가 있다고 말했다.공유인식은 상대방의 반응을 바탕으로 지속적인 인식 변화가 있는 대화와 같은 공통적인 활동을 통해 사람과 공유되는 것이다.오프로드의 예로는 계산기를 사용하여 계산을 하거나 쇼핑할 때 식료품 목록을 작성하는 것이 있습니다.그런 의미에서 인지적 의무는 물질적 대상에게 하역된다.

나중에 John Sutton(2006)[7]은 Dcog에서 연구를 위한 5가지 적절한 조사 영역을 정의했다.

  1. 외부 문화 도구, 아티팩트 및 기호 시스템.
  2. 천연 환경 자원.
  3. 대인관계 및 사회적 분배 또는 발판.
  4. 용량과 스킬이 구현되어 있습니다.
  5. 내재화된 인지적 인공물.

적용들

DCog의 응용 분야는 특정 작업 환경에서의 시스템 설계 및 구현입니다.주요 방법은 현장 조사, 직장에 들어가 엄격한 관찰을 하는 이다. 예를 들어, 비디오로 작업 성과를 캡처하고, 질적 연구 방법을 사용하여 기록된 활동을 연구하고 코딩하여 사회 및 기술 시스템을 통해 로컬 환경에서 인지가 분배되는 다양한 방법을 코드화하는 것이다.종업원이 관여하는 팀

학습 이론으로서의 분산 인식, 즉 지식의 개발이 아티팩트와 동적으로 상호작용하는 사고 주체 시스템에 기인하는 것으로, 특히 컴퓨터 지원 협업 학습(CSCL) 및 기타 컴퓨터 지원 학습과 관련하여 원격 학습 분야에서 널리 적용되어 왔다.ng 툴예를 들어 영작문 교수 분야에서 Kevin LaGrander는 CSCL이 공통 기억, 협업 공간 및 명시적이고 암묵적인 기계-인간 협업을 통해 효과적인 작문 작문을 보다 쉽게 구축할 수 있는 인지적 인공물(인식을 향상시키는 도구)의 원천을 제공한다고 주장했다.분산 인식은 디지털 리소스 및 기타 아티팩트에 대한 액세스를 가장 잘 표현, 저장 및 제공하는 방법을 결정하기 위해 사람과 기술 간의 상호작용 과정을 보여줍니다.

월드 와이드 웹에서의 공동 태그 부착은 분산 인식에 대한 기술 지원의 가장 최근의 발전 중 하나입니다.2004년부터[8] 웹사이트에서 빠르게 표준이 된 협업 태그 부착을 통해 사용자는 자료(사진, 음악 파일, 텍스트, 웹사이트 등)를 업로드 또는 선택하고 태그를 이러한 자료와 연결할 수 있습니다.태그는 자유롭게 선택할 수 있으며 키워드와 유사합니다.다른 사용자는 태그를 참조할 수 있습니다.태그를 클릭하기만 하면 유사한 태그가 부착된 소재에 사용자를 연결할 수 있습니다.또한 태그는 태그의 인기를 그래픽으로 나타내는 태그 클라우드를 활성화하여 태그 간의 공존 관계를 보여주고 태그 간에 점프합니다.

또한 Dcog는 임상 환경에서 학습과 커뮤니케이션을 이해하고 임상 직장 학습의 통합 뷰를 얻기 위해 사용되어 왔다.의료 행위자가 자신의 신체와 기술적 기구 및 계산 장치와 같은 인공물의 시각 및 촉각 구조와 함께 제스처 관행을 사용하고 연결하는 방법이 관찰되었다.그렇게 함으로써 그들은 보통 [9]학습의 인지적 관점에서 연구되는 정신적 표현을 뛰어넘는 복잡하고 다양한 표현들을 함께 구성합니다.

분산 인지는 문화와 공동체를 통해서도 볼 수 있다.특정 습관을 배우거나 특정 전통을 따르는 것은 사람들에게 분산된 인식으로 보여진다.지역사회와 문화를 통해 분산된 인식을 탐구하는 것은 그것이 어떻게 작동하는지를 이해하는 한 가지 방법입니다.

이 분야의 새로운 연구로, 분산 인식의 가장 중요한 개념은 기술과 기계, 복잡한 외부 [not specific enough to verify]환경과 같은 인공물과 개인간의 상호작용에 대한 이해를 증진시킨다.이 개념은 분산 리더십 및 분산 교육 분야의[not specific enough to verify] 교육 연구에 적용되어 왔다.

내부 처리와 외부 처리 사이의 분산 인지는 문제 해결과 베이지안 추론을 연구하기 위해 사용되었다.예를 들어, 카드와 토큰과 같은 외부 조작 가능한 소재의 사용이 성능을 [10]향상시키고 성인 문제 해결사들 사이에서도 기본 비율 오류와 같은 인지 편견을 줄이는 데 도움이 될 수 있다는 것이 관찰되었다.또한 토큰과 상호작용을 통해 수학적 불안이 정신적 계산[11] 성능에 미치는 영향을 줄일 수 있으며 [14]통찰력에 대한 내부 처리와 외부 처리 간의 인지 분포의 영향에 대한 증거가 혼재되어 있지만 통찰력을 뒷받침하는[12][13] 것으로 보고되었다.

은유와 예시

분산 인지는 복잡한 산술 문제를 풀기 위해 종이와 연필을 사용할 때 나타난다.문제를 해결하는 사람은 친구와 이야기를 해서 문제를 명확히 한 다음, 계산의 모든 단계를 추적할 수 있도록 종이에 부분적인 답을 써야 합니다.이 예에서 분산 인식의 부분은 다음과 같습니다.

  • 다른 사람과 협력하여 문제를 해결합니다.
  • 머리 속에서 그리고 결과적인 부분적인 답을 적음으로써 조작/산술 절차를 수행한다.

답을 도출하는 과정은 두 사람의 인식과 생각뿐만 아니라 개인의 기억을 확장하기 위한 도구(종이)를 사용해야 한다.지능은 사람과 사람 사이에 분산되어 있습니다

분산 인식을 분석하고 발견된 통찰력을 보다 최적의 시스템 설계에 적용하기 위해 잘 연구된 또 다른 사이트는 항공이다. 항공은 외부화된 대표 의료 시스템을 통해 기술적, 사회적으로 인지력을 분배하는 장면으로 콕핏과 항공 교통 통제 환경이 모두 연구되었다.ia. 비행기의 지속적인 작동이나 이착륙에 중요한 것은 한 사람 또는 기계의 인지적 성능과 전문지식이 아니다.인식은 관제사, 조종사 및 승무원 [15]전체를 포함하지만 이에 국한되지 않고 비행기와 지상의 인력, 센서 및 기계에 분산된다.

허친스는 또한 미 해군 [16]함정을 항해하는 맥락에서 분산 인식의 또 다른 장면을 조사했다.USS [1]팔라우호에 관한 저서에서 그는 선원들이 안전하게 배를 항해하기 위해 정보를 해석, 처리, 다양한 대표 상태로 변환하는 과정에서 어떻게 분산 인지 현상이 나타나는지를 자세히 설명하고 있다.이 기능 단위에서 승무원(예: 펠로러스 오퍼레이터, 베어링 테이커, 플로터 및 선장)은 정보를 다른 대표 상태(예: 삼각 측량, 랜드마크 목격, 베어링 및 지도)로 변환하는 행위자 역할을 한다.이러한 맥락에서 내비게이션은 기능 단위의 행위자들의 결합된 노력을 통해 구현된다.

프로세스, 대표성, 과제 세계에 대한 그의 연구에서 마크[6] 페리는 현장 연구에서 어떻게 분산 인지 분석이 수행될 수 있는지를 보여주었다.그의 예는 토목 공학에서의 설계 분석이었다.이 작업에서 그는 연구의 배경(목표와 자원, 입력과 출력, 표현과 프로세스, 변형 활동)에 대한 상세한 분석을 수행함으로써 정보처리 접근방식을 어떻게 적용할 수 있는지, "설계 도면과 사이트로부터 측정 표(차이)로 정보를 변환하는 방법(차이)nt 표현)에 이어 "그래픽 표현"에 이르기까지 두 데이터 [6]세트 간의 관계를 보다 명확하게 보여줍니다.

견적서

교육심리학:

사람들은 문화적으로 제공되는 도구와 도구의 도움을 받아 다른 사람들과 함께, 그리고 파트너십을 맺고 생각합니다.

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인지과학에 대해서:

신경계는 세계를 나타내는 것이 아니라 [17]세계와의 상호작용을 나타내는 것이다.

개인의 "내부" 어딘가에 있는 "지식 구조"를 찾고 기술하는 것에 대한 강조는 인간의 인식이 항상 복잡한 사회문화적 세계에 위치하고 있고 그것에 의해 영향을 받지 않을 수 없다는 사실을 간과하도록 장려한다.

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「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ a b c Hutchins E (1995). Cognition in the wild. Cambridge, Mass.: MIT Press. ISBN 978-0-262-58146-2.
  2. ^ a b Rogers Y, Ellis J (June 1994). "Distributed cognition: an alternative framework for analysing and explaining collaborative working" (PDF). Journal of Information Technology. 9 (2): 119–28. doi:10.1177/026839629400900203. S2CID 219981758.
  3. ^ Michaelian K, Sutton J (2013-02-20). "Distributed Cognition and Memory Research: History and Current Directions". Review of Philosophy and Psychology. 4 (1): 1–24. doi:10.1007/s13164-013-0131-x. hdl:11693/37950. ISSN 1878-5158. S2CID 9818565.
  4. ^ Perry M. "Some simple definitions in Distributed Cognition (DCog)". Retrieved 22 November 2015.
  5. ^ Zhang J, Norman DA (1994). "Representations in Distributed Cognitive Tasks". Cognitive Science. 18: 87–122. doi:10.1207/s15516709cog1801_3.
  6. ^ a b c Perry M (13–15 August 1998). Process, representation and taskworld: distributed cognition and the organisation of information. Exploring the contexts of information behaviour. Proceedings of the Second International Conference on Research in Information Needs, Seeking and Use in different contexts. Sheffield, UK. pp. 552–567.
  7. ^ Sutton J (January 2006). "Distributed cognition: Domains and dimensions". Pragmatics & Cognition. 14 (2): 235–247. doi:10.1075/pc.14.2.05sut.
  8. ^ Mika P (November 2005). "Ontologies are us: A unified model of social networks and semantics.". International semantic web conference. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 3729. Berlin, Heidelberg.: Springer. pp. 522–536. doi:10.1007/11574620_38. ISBN 978-3-540-29754-3.
  9. ^ Pimmer C, Pachler N, Genewein U (September 2013). "Reframing clinical workplace learning using the theory of distributed cognition". Academic Medicine: Journal of the Association of American Medical Colleges. 88 (9): 1239–45. doi:10.1097/ACM.0b013e31829eec0a. PMID 23887014. S2CID 12371185.
  10. ^ Vallée-Tourangeau G, Abadie M, Vallée-Tourangeau F (June 2015). "Interactivity fosters Bayesian reasoning without instruction" (PDF). Journal of Experimental Psychology. General. 144 (3): 581–603. doi:10.1037/a0039161. PMID 26030173.
  11. ^ Vallée-Tourangeau F, Sirota M, Vallée-Tourangeau G (December 2016). "Interactivity mitigates the impact of working memory depletion on mental arithmetic performance". Cognitive Research: Principles and Implications. 1 (1): 26. doi:10.1186/s41235-016-0027-2. PMC 5256453. PMID 28180177.
  12. ^ Henok N, Vallée-Tourangeau F, Vallée-Tourangeau G (February 2020). "Incubation and interactivity in insight problem solving". Psychological Research. 84 (1): 128–139. doi:10.1007/s00426-018-0992-9. PMC 6994426. PMID 29480412.
  13. ^ Fleck JI, Weisberg RW (2013-06-01). "Insight versus analysis: Evidence for diverse methods in problem solving". Journal of Cognitive Psychology. 25 (4): 436–463. doi:10.1080/20445911.2013.779248. ISSN 2044-5911. S2CID 146689726.
  14. ^ Chuderski A, Jastrzębski J, Kucwaj H (February 2021). "How physical interaction with insight problems affects solution rates, hint use, and cognitive load". British Journal of Psychology. 112 (1): 120–143. doi:10.1111/bjop.12442. PMID 32125690. S2CID 211835401.
  15. ^ Hutchins E (July 1995). "How a Cockpit Remembers Its Speeds". Cognitive Science. 19 (3): 265–88. doi:10.1207/s15516709cog1903_1.
  16. ^ Caroll JM (2003). HCI Models, Theories, and Frameworks: Toward a Multidisciplinary Science. San Francisco, Calif.: Morgan Kaufmann. ISBN 978-0-08-049141-7.
  17. ^ Hutchins E. "Overview of Distributed Cognition Lecture" (PDF). Distributed Cognition and Human-Computer Interaction Laboratory, Department of Cognitive Science. University of California, San Diego.

추가 정보