иной мере сходными или связанными с ИП конструктами (интеллект,
научение, творчество, игра и т.д.). Другой проблемой методов, отчасти
вызываемой и требованиями чистоты критериев, является изучение
целостной реальной деятельности в единстве ее разнообразных
взаимодействующих компонентов, не способных существовать по
отдельности, в "чистом виде".

Итак, при изучении ИП используются следующие методы.

1) Наблюдение в естественных условиях (например, съемка скрытой
камерой поведения детей в магазине, наблюдение за программистом,
осваивающим новую компьютерную программу, и т.д.).

2) Естественный и лабораторный эксперимент.
Естественный эксперимент организуют так, чтобы испытуемый не знал, что
его изучают, и не считал ситуацию искусственно созданной. Например,
ребенку словно походя оставляют новый для него предмет и предлагают
заняться им, "пока взрослые заняты". На самом деле предмет специально
подобран или изготовлен, и за ребенком внимательно наблюдают.

Лабораторный эксперимент позволяет более строго контролировать
экспериментальные условия, давать испытуемым строго определенную
инструкцию и использовать такой стимульный материал и аппаратуру,
появление которых испытуемому нельзя объяснить естественными, "сами
собой" возникшими причинами. Испытуемый знает, что ситуация создана
специально, что его изучают, и это имеет как положительные, так и
отрицательные следствия.

3) Стандартизованные тесты ИП с использованием специально
разработанных стимульных объектов, например, Cincinnaty Autonomy Test
Battery [Banta, 1970].

4) Специализированные анкеты, опросники, бланковые тесты: тесты оценки
любознательности А.И.Крупнова [Кудинов, 1998], опросник W.H.Maw и
E.W.Maw для оценки учителями любознательности младшеклассников,
опросник самооценки любознательности Лангевина и др. [Keller et al., 1994].

5) Анализ описаний ИП (научных, биографических, фольклорных и т.д.).
Например, Р.М.Ригол анализирует поведение персонажей сказок с точки
зрения представленности в них исторического опыта, связанного с ИП

различных половозрастных и социальных групп. Она показывает, что с
помощью сказки ребенок усваивает каноны человеческого
исследовательского поведения. В соответствии с этими канонами дети
должны быть любознательными [Rigol, 1994].

6) Компьютерное моделирование ИП. Деятельность реальных испытуемых
подвергается анализу и математической обработке, после чего строится
компьютерная модель этой деятельности. С ней экспериментируют на
ЭВМ, наблюдая за поведением "синтетических" испытуемых, и в случае
обнаружения каких-либо интересных феноменов, не наблюдавшихся в
реальном эксперименте, анализируют условия их возникновения, степень
правдоподобия и пытаются воспроизвести в реальной деятельности
[Frensch, Funke, 1995].

Проблема валидности методов изучения ИП связана со спецификой этого
поведения - оно актуализируется в условиях высокой неопределенности и
новизны. Соответственно, методы изучения ИП должны создавать
испытуемому условия, неопределенные и новые настолько, чтобы
инициировать, "запустить" ИП и дать ему развернуться. Но
неопределенность условий приводит к неопределенности того набора

способностей, который тот или иной испытуемый может попытаться
актуализировать в своей деятельности. Эта высокая неопределенность и
новизна создает испытуемым свободу и богатство выбора. Это
достоинство, но это и недостаток, поскольку критерии оценки деятельности
испытуемых тоже неизбежно становятся не вполне определенными и
постоянно требуют новых интерпретаций. (Например, если при
обследовании виртуального компьютерного мира один испытуемый сел в
виртуальный самолет, второй - в виртуальную подводную лодку, а третий
вначале принялся за химический анализ окружения, то как сравнивать их
результаты? И это только одна из проблем, возникающих при изучении
ИП).

Таким образом, при изучении ИП приходится проходить между Сциллой
определенности и Харибдой неопределенности, пытаясь определить, какой
объем или набор способностей будет актуализирован и исследован в
конкретном эксперименте, а какой - "притушен" или отсечен. И траекторию
этого прохождения приходится постоянно пересматривать, поскольку у
испытуемых свои представления о том, что и как надо исследовать в
предлагаемой ситуации, а парадигма изучения ИП требует не перечить им,
а предоставлять полную свободу хотя бы в заданном экспериментатором

диапазоне. Может ли быть полная свобода в заданном диапазоне? В
дальнейшем мы еще не раз остановимся на этом и других парадоксах,
связанных с диагностикой, обучением и развитием ИП.

1.3. Исследовательское поведение с точки зрения подхода сложных
динамических систем

Для того, чтобы полнее объяснить роль исследовательского поведения, мы
считаем необходимым обратиться к его наиболее развитым, "взрослым"
уровням, к которым оно движется, начиная с младенчества.

В своем наиболее развитом и дифференцированном виде
исследовательское поведение представлено в деятельности людей по
решению комплексных исследовательских задач - задач по изучению
сложных динамических систем и по управлению ими.

С психологической точки зрения, решение комплексных задач
характеризуется следующим [Дернер, 1997; Функе, Френш, 1995; Frensch,
Funke, 1995]. Эти задачи являются новыми для решающего и не содержат
четко сформулированных условий и целей. Объектом деятельности

решающего являются динамически изменяющиеся среды, содержащие
большое число компонентов с неизвестными и неочевидными,
"непрозрачными" структурами множественных связей. Эти связи
организованы по принципу причинных сетей, а не отдельных цепей.
Соответственно, процесс решения комплексной задачи - это
многоступенчатая практическая и познавательная деятельность,
направленная на преодоление большого числа заранее неизвестных
препятствий между множественными, нечеткими, динамически
изменяющимися целями и условиями. Эта деятельность осуществляется
путем разнообразных исследовательских воздействий на систему с целью
выявления скрытых причинно-следственных сетей и путем анализа и
интеграции получаемой в ходе этого исследования информации. Решение
комплексных задач включает когнитивные (познавательные),
эмоциональные, личностные и социальные способности и знания
решающего.

Обращение психологов к этой проблематике обусловлено тем, что в
настоящее время развитие общества характеризуется все возрастающей
динамичностью и неопределенностью, и тем, что человечество создает и
вовлекает себя во все новые, более широкие и сложные сети различных

взаимодействий (экологических, технологических, информационных,
социальных, политических и т.д.). Во всех науках, а не только в психологии
сейчас интенсивно развиваются представления о множественной,
многоуровневой, "сетевой", полисистемной детерминации. На
философском уровне эти представления имеют мощную основу в виде
фундаментального понятия всеобщей связи, являющейся результатом и
проявлением универсального взаимодействия всех предметов и явлений
между собой. Всеобщая связь характеризуется как наиболее общая
закономерность существования мира [Философский словарь, 1980, с. 59]. В
качестве иллюстрации, поясняющей суть рассмотрения мира с позиции
всеобщей связи, можно привести высказывание Эрвина Ласло -
представителя синергетического подхода: "Не отдельные вещи и
независимые события, а скорее, зыбь, находящая на зыбь, и волны,
находящие на волны, существуют во Вселенной, распространяясь в
океане, где нет места границам и швам" (цит. по [Комбс, в печати]). Более
прозаическая метафора всеобщей связи - это "переплетение
зависимостей по типу пружинного матраса... если потянуть в одном месте,
в движение приводится практически все, если надавить в другой точке,
произойдет то же самое" [Дернер, 1997, с. 106].

Примеров деятельностей по решению комплексных исследовательских
задач в современном обществе очень много - начиная с того, как дети
осваивают компьютерные среды, и кончая тем, как большие коллективы
высококвалифицированных специалистов пытаются реализовать новейшие
- космические, ядерные и т.п. - проекты.

Нам представляется целесообразным вначале перечислить основные
отличительные черты, характерные для решения комплексных
исследовательских задач, а затем раскрыть эти положения более
подробно и содержательно. Заметим, что подходы к изучению решения
комплексных, полисистемных задач формировались в определенной мере
под влиянием противостояния с анализом решения задач другого,
моносистемного типа. Моносистемные задачи удовлетворительно
описываются в рамках какой-либо, пусть весьма сложной, но одной
системы. Прежде всего, сюда относятся задачи четко сформулированные,
корректно поставленные, не только максимально удобные для
алгоритмического представления, но при этом и алгоритмически
разрешимые. Из-за этого противостояния подходов некоторые принципы
решения комплексных задач формулируются как отрицания того, что при
решении моносистемных задач допускается, и как разрешения на то, что

при решении моносистемных задач запрещается. Однако эта
противопоставленность объясняется не только влиянием "оппонентного
круга" (термин М.Г.Ярошевского), накладывающим неизбежный отпечаток
на любую теорию. Если способность к решению комплексных задач
является одним из проявлений универсальной познавательной
способности человека, то для нее справедливо положение А.Н.Кричевца о
том, что универсальная способность только и может быть понята в
противопоставленности к четким, явным, однозначным описаниям, к
"компьютероподобной необходимости эксплицитных оснований" [Кричевец,
1999(а), с. 37].

Перечень особенностей решения комплексных исследовательских задач
составлен нами в виде резюме, обобщающего положения различных
авторов, работающих в этой области. Он также включает наши
собственные положения. При этом мы претендуем на авторство
построения этого перечня как иерархической упорядоченной системы,
представляющей возможный общий подход к целостному анализу решения
комплексных задач. (Указания на авторство того или иного положения или
термина будет дано в следующем за перечнем развернутом разъяснении,
чтобы облегчить чтение самого резюме).

Перечень представлений, лежащих в основе решения комплексных
исследовательских задач

1. Структура связей и зависимостей в комплексной динамической системе
представляет собой изменяющуюся сеть, охватывающую все ее
компоненты. Определенная, весьма существенная часть законов
реагирования, функционирования и развития такой системы не может быть
установлена в принципе - из-за объективного строения области, к которой
относится система, а также из-за принципиальных ограничений
познавательных возможностей. В поведении и развитии комплексной
динамической системы всегда есть доля неопределенности и
непредсказуемости. Иначе говоря, комплексная динамическая система -
это такой "черный ящик", который в принципе нельзя сделать достаточно
прозрачным для его однозначного описания; она требует множества
разнообразных описаний, отличающихся друг от друга и дополняющих друг
друга.

2. Комплексная система характеризуется внутренней динамикой
существенного - изменениями собственных системообразующих свойств и

зависимостей, то есть изменениями не только на уровне конкретных
проявлений, но и на уровне своей сущности. В силу этого невозможно
выявить исчерпывающий и надежный инвариант системы - общую модель
ее устойчивых неизменных характеристик, позволяющую исследовать и
контролировать все конкретные ситуации. Использование инвариантов
возможно, но лишь в ограниченных пределах, причем описать эти пределы
точным и полным, исчерпывающим образом нельзя.

Принцип динамики существенного относится не только к самой системе, но
и к деятельности с ней человека: характеристики этой деятельности также
обладают варьирующей существенностью и подчиняются принципу
потенциальной существенности любого компонента. В сложных системах в
принципе не может существовать инвариант структуры эффективной
деятельности (неизменная общая схема, план, алгоритм, применимые к
любым ситуациям и позволяющие либо безошибочно решать любую
задачу, либо доказывать ее неразрешимость). Необходимо рассмотрение
множества возможных разнообразных и разнотипных структур
деятельности, которые в принципе не могут быть содержательно
объединены в каком-либо одном общем универсальном виде.

Из вышеизложенного вытекает следующее.

3. Не существует общих универсальных правил исследования сложных
систем и управления ими. Эффективные правила могут быть выделены, но
они будут с неизбежностью достаточно локальны и принципиально
зависимы от контекста.

4. Эффективным орудием познания сложных систем, характеризующихся
комплексностью, динамичностью, неопределенностью,
непредсказуемостью, являются не только знания, зафиксированные в виде
теоретических понятий разной степени абстрактности, строгости и
точности. Не менее эффективными орудиями являются понятия нестрогие
и нечеткие, построенные на основе эмпирических, а не теоретических
обобщений, а также динамические образные представления, которые
трудно, невозможно, а также и нецелесообразно фиксировать в виде
строгих и точных понятий и устойчивых классификаций.

5. Рассуждения по принципу восхождения от абстрактного к конкретному,
выведения частного из универсального общего (дедуктивные выводные
рассуждения) имеют ограниченную применимость. Не меньшее значение

имеет хорошо известная индукция, а также менее известная абдукция
(гибкие рассуждения, направленные на последовательное осмысление и
интеграцию поступающих данных в такую модель ситуации, которая дает
наилучшее на текущий момент объяснение).

6. Алгоритмы деятельности (строгие однозначные предписания по ее
выполнению) рассматриваются как самый частный вид исследовательских
стратегий. Более общее значение имеют эвристики разной степени
неопределенности.

7. Теоретические модели сколь угодно высокого уровня принципиально
ограничены. Для эффективного исследования сложных динамических
систем необходимы разнообразные поисковые пробы - реальные
взаимодействия с системой, а не только теоретическая деятельность с ее
абстрактными моделями. Результат этого поиска не может быть известен
заранее.

Часть проб должна осуществляться в виде поиска, не подчиняющегося
строгой системе, в том числе случайного поиска внутри системы, а также в
виде разнообразных выходов в иносистемное. Это необходимо не менее

чем поиск последовательный, упорядоченный, осуществляемый в
соответствии с выбранной системой любой степени общности.

8. При исследовании сложной системы необходимо множественное
целеполагание - постановка разнообразных, разнотипных и
разноуровневых целей, которые могут конкурировать между собой.
Постановка одной цели принципиально недостаточна, сколь бы конкретной
или, наоборот, общей она ни была.

9. Мотивационной основой успешного исследования сложных систем
человеком является его любознательность и познавательная активность, в
том числе активность бескорыстно познавательная.

Одним из основных эмоциональных состояний человека при исследовании
сложных систем является неуверенность, сомнение, готовность принять
двоякие (прогнозировавшиеся и непрогнозировавшиеся) результаты
действий, и т.д. Эти эмоциональные состояния отражают принципиальную
невозможность нахождения единственного обоснованного, "самого
правильного со всех точек зрения" выбора: выбора единственного общего
подхода, единственной цели, единственной гипотезы, единственного

метода, единственного критерия оценки результата и т.д.

10. Результаты деятельности человека со сложной системой, результаты
взаимодействия с ней не могут быть предсказаны полностью,
исчерпывающим образом. Для этого взаимодействия характерна
множественность результатов. Получение продуктов с заранее заданными
свойствами, и только их одних, невозможно. Наряду с прямыми,
прогнозируемыми результатами образуются разнообразные побочные,
непредсказуемые продукты. Так, следствием непредсказуемости
результатов поисковых проб являются: а) неожиданные открытия ранее не
известного и не предполагавшегося; б) ошибки разной степени тяжести (в
ряде случаев - фатальные).

В ходе взаимодействия с комплексными динамическими системами
изменяется и сам субъект, причем также в значительной мере
непредсказуемым и комплексным образом: развиваясь (или, наоборот,
деградируя) в анатомо-физиологическом, социальном, познавательном,
эмоциональном и личностном отношении.

Раскроем эти положения содержательно. (Читатель, считающий их