Джон Роберт Андерсон (родился 27 августа 1947 года) — американский психолог канадского происхождения. В настоящее время он является профессором психологии и компьютерных наук в Университете Карнеги-Меллона .
Андерсон получил степень бакалавра в Университете Британской Колумбии в 1968 году и степень доктора философии в области психологии в Стэнфорде в 1972 году. Он стал доцентом в Йельском университете в 1972 году. Он переехал в Мичиганский университет в 1973 году в качестве младшего научного сотрудника (и женился на Линн Редер, которая была там аспиранткой) и вернулся в Йель в 1976 году на постоянную должность. Он был повышен до профессора в Йельском университете в 1977 году, но переехал в Университет Карнеги-Меллона в 1978 году. С 1988 по 1989 год он занимал пост президента Общества когнитивной науки . Он был избран в Американскую академию искусств и наук и Национальную академию наук и получил ряд наград:
В когнитивной психологии Джон Андерсон широко известен своей когнитивной архитектурой ACT-R [6] [7] и рациональным анализом . [8] [9] Он опубликовал множество статей по когнитивной психологии, включая недавнюю критику необоснованных утверждений в математическом образовании , которые не имеют экспериментального подтверждения и иногда (в крайних случаях) противоречат известным открытиям в когнитивной психологии. [10]
Он также был одним из первых лидеров в исследованиях интеллектуальных систем обучения , таких как когнитивные репетиторы , и многие из бывших учеников Андерсона, такие как Кеннет Кедингер и Нил Хеффернан , стали лидерами в этой области.
В своих исследованиях Андерсон использовал функциональную магнитно-резонансную томографию (ФМРТ) для изучения того, как студенты обучаются с помощью интеллектуальных систем обучения. [11] Большинство его исследований были посвящены нейронным процессам студентов, когда они решают алгебраические уравнения или доказательства.
Андерсон и коллеги создали когнитивную модель, которая предсказала, что во время изучения студентами алгебраического доказательства нейроизображения показали снижение активации в латеральной нижней префронтальной области и предопределенной веретенообразной области. Это снижение активности показало возросшую беглость в извлечении декларативной информации, поскольку студентам требовалось меньше активности в этих областях для решения задач. [11]
В исследовании 2012 года Андерсон и Джон Финчам, коллега из Университета Карнеги-Меллона, изучили когнитивные стадии, на которых участники решали математические задачи. Эти стадии включали кодирование, планирование, решение и реагирование. Исследование определило, сколько времени участники тратили на каждую стадию решения задачи, когда им предлагали математическую задачу. Для определения стадий решения задач участниками использовались методы распознавания многовоксельных образов и скрытые марковские модели .
Результаты исследования показали, что время, затраченное на этапе планирования, зависело от новизны проблемы. Время, затраченное на этапе решения, зависело от объема вычислений, необходимых для решения конкретной проблемы. Наконец, время, затраченное на этапе ответа, зависело от сложности ответа, требуемого проблемой. [12]
В другом исследовании Андерсон и коллеги использовали задачу видеоигры для проверки гипотезы разложения, или идеи о том, что сложную когнитивную задачу можно разбить на набор компонентов обработки информации. Сочетание этих компонентов остается неизменным в разных задачах. В исследовании использовалась когнитивная модель, которая предсказывала поведенческие и активационные паттерны для определенных областей мозга.
Прогнозы включали как тоническую активацию, которая оставалась стабильной в разных областях мозга во время игры, так и фазовую активацию, которая присутствовала только при наличии конкуренции за ресурсы. Результаты исследования подтвердили гипотезу разложения. Индивидуальные различия были также обнаружены в результатах обучения участников, что указывало на то, что скорость обучения сложному навыку зависит от пределов когнитивных способностей. [13]