بې کفایتي ترلاسه کړې: له دې ځایه ووځئ او سپړنه وکړئ

پروبیرین ګیټ اوبر مطالعه کونکی . ~ د خلکو پوهه (هیڅ شی نه دی شوی...)

د دې مفهوم بې وسۍ زده کړه په اروا پوهنې کې ترټولو پیژندل شوی دی. د 1960 مو کلونو په جریان کې د پنسلوانیا پوهنتون کې د څارویو لابراتوارونو څخه راوتل ، بې وزلي زده کړه ډیر ژر د انسان فشار لپاره یوه بیلګه شوه. د خپګان د چلند یوه نښه دا ده چې رنځورانو د دوی نړۍ سپړلو ته مخه کړې. ځینې ​​یې خورا لږ څه کوي ، یا هغه څه چې دوی کوي معمول کارونو پورې محدود دي. دا پخپله یوازې اضطراب کیدی شي او پدې توګه دا د ځان پیاوړي کولو کیفیت لري.

د زده کړې بې وزلۍ کلیدي نظر دا دی چې ځوریدلي خلکو د دوی او شاوخوا شاوخوا څه پیښیدو باندې د کنټرول احساس له لاسه ورکړی. دوی نور نه ګوري a احتمالي د دوی چلند او انعامونو ترمینځ. مهمه نده چې زه څه وکړم ، دوی شاید فکر وکړي ، ما سره هیڅ ښه پیښیږي. بیا د درملنې دنده دا ده چې د چلند انجن بیا پیل کړئ او سړی بهر ته لاړشئ او شیان ترسره کړئ. عمومي انګیرنه دا ده چې دا به کافي وي ځکه چې نړۍ داسې ده چې موږ کولی شو د چلند له مخې جایزې تولید کړو. په ادراکي کچه کې ، شیان ممکن ډیر پیچلي شي ځکه چې یو خپه شوی کس ممکن په لومړي سر کې ونه لیدل شي چې د هغې چلند د مطلوب پایلو لامل کیږي. ادراک ، تشریح او حافظه ممکن بیا روزنې ته هم اړتیا ولري.

د دې مفکوره احتمالي د چلند تر مینځ زموږ پایله د زده کړې بې وسۍ مفهوم په زړه کې ده. د احتمالي مفهوم تعریف کولو لپاره ، د 2 x 2 میز وګورئ. لومړی 2 د چلند بائنري متغیر ته اشاره کوي. تاسو بهر ځئ او عمل وکړئ یا تاسو یې نه کوئ. احتمالي حالت ته رسیدو لپاره ، موږ باید یو جادو چل ترسره کړو. موږ باید دا فرض کړو هیڅ نه کوي هغه څه دي چې موږ پرې حساب کولی شو. مګر دا سخت ندی. موږ کولی شو د یو چا ورځو ته وګورو او دا یې د عمل سره او هغه پرته ترتیب کړو. دوهم 2 د پایلې متغیر ته اشاره کوي. یو انعام راځي یا نه راځي. زموږ میز ښیې چې مارټي 100 ځله عمل کوي او بل 100 ځله بیکاره ناست دی. کله چې هغه عمل کوي 20 ځله ثواب ترلاسه کوي. کله چې هغه عمل نه کوي ، هیڅ اجر نشته. په احصایوي ډول ، د عمل او پایلو ترمینځ احتمال د فای ضعیف سره څرګند کیدی شي. په اوسني حالت کې ، phi = .33. دا شاخص د تشریح کولو لپاره اسانه دی (دلته وګورئ چې دا څنګه محاسبه کیږي). Phi = 1 کله چې احتمالي کامل وي ، د مثال په توګه ، که یو انعام څرګند شي که یوازې او که مارټي عمل کوي. Phi = 0 کله چې هیڅ احتمال شتون نلري ، د بیلګې په توګه ، کله چې انعام د ورته احتمال سره څرګندیږي پرته لدې چې مارټي عمل کوي.

کله چې زده کړې بې وزلۍ ته د غیر متضاد نظر په توګه کتل کیږي ، د فای ضعیف په زړه پوري اغیزې ته اشاره کوي. یوځل چې مارټي سپړونکی یا د هدف پراساس چلند پریږدي ، احتمالي نور تعریف شوی نه دی. که هرڅه هغه کوي هیڅ نه وي او هیڅ جایزې نه څرګندیږي ، یا حتی که دوی یې کوي ، د احتمالي په اړه هیڅ نشي ویل کیدی. د دې لیدو لپاره چې ایا پایلې په چلند پورې اړه لري ، مارټي باید لږترلږه یو څه وخت چلند وکړي ، مګر ټول وخت نه. دا د ډیری درملنې او چلند تعدیل هدف دی: د عمل کولو لپاره فشار ته رسیدل ، په هر ډول لارو کې ، سپړونکی او د هدف لارښود. کله چې دوی کوي ، دوی ممکن ومومي چې د دوی چلند مهم دی ، د بیلګې په توګه ، دا متضاد پایلې تولیدوي چې دوی یې په پام کې نیسي.

په یوه وروستۍ مقاله کې اروا پوهنه ، تیودورسکو او اریو زده کړې بې وزلۍ ته ژوره کتنه وکړه. دوی اشاره وکړه خلک ممکن نه یوازې د دې لپاره حساس وي احتمالي د کړنو او پایلو ترمینځ ، مګر هم فریکونسی (یا بلکه احتمال ) د دې پایلو څخه. د ښکلي ، که پیچلي ، تجربوي ډیزاین کارول ، دوی وښودله چې:

• د عمل-پایلو احتمالي نشتوالی د سپړونکي چلند کمیدو لامل کیږي (پدې توګه د کلاسیک پایلې نقل کول)
• د پلټنې چلند بیرته راځي کله چې احتمالي بیرته راشي او کله چې د جایزې احتمال لوړ وي.

په هغه حالت کې ، چیرې چې دوی دا رغیدنه وموندله ، دواړه د احتمالي احتمال او د انعام احتمال د نورو ټولو شرایطو په پرتله لوړ و ، چیرې چې یا هیڅ احتمالي یا ټیټ احتمال او ټیټ احتمال شتون نلري دا یو مغشوش دی مګر د اوسني دلیل سره تړاو نلري. دوی دې پایلې ته ورسیدل چې د جایزو احتمال لوړول ، نه د دوی مطلق ارزښت ، د بې رحمي دور ماتولو لپاره مؤثره وسیله ده.

د انعام احتمال لوړول مداخلې ته اړتیا لري. د مارټي نړۍ دې ته اړتیا لري ترڅو دا رامینځته کړي او خپه مارټي ممکن د دې کولو توان ونلري. هغه څنګه چلند کولی شي ترڅو د هغه چلند ته په پام سره د انعام احتمال ډیر شي؟ دا د میټا چلند لپاره زنګ دی ، او دا خورا ډیر دی چې وغواړئ. هغه څه چې له مارټي څخه وپوښتل شي د هغه د عملونو فریکونسي ډیروي. د هغه عمل ته په پام سره د انعام احتمال به ورته پاتې وي.

د 2 x 2 جدول بیا په پام کې ونیسئ ترڅو وګورئ چې څه پیښیږي. د مثالونو دوامداره شمیر ساتل ، موږ اوس مارټي ته ځو او هغه 150 ځله عمل کوي او یوازې 50 ځله بیکاره دی. لکه څنګه چې دمخه ، هیڅ ښه نه پیښیږي کله چې هغه بیکاره وي ، او جایزې د p = .2 سره راځي کله چې هغه عمل کوي. په زړه پورې او مهم ، phi له .33 څخه تر .25 پورې دی. که موږ مارټي هڅوو چې د عمل لپاره له 200 فرصتونو څخه 190 واخلو ، فای به 11 ته راښکته شي. فرض کول ، لکه څنګه چې تیوډوریسکو او اریو کوي ، د انعامونو ګټې د عمل لګښت څخه ډیرې دي ، مارټي غوره او غوره کوي ځکه چې هغه د خپلو عملونو فریکونسی ډیروي؛ لاهم ، د هغه د عملونو ترمنځ احتمال کمیږي. په حد کې ، کله چې هغه هر وخت عمل کوي ، ناڅاپي نور تعریف شوی نه دی. په دوامداره توګه عمل کولو مارټي ظاهرا د هغه متوقع ارزښت اعظمي کړی (د جایزو مجموعه ، مګر هغه ځان د علم په برخه کې اړولی دی cul de sac .)

د غیر عمل له مینځه وړو او د هغه د عمل پایلو احتمالي حالت ته د کتلو لپاره کوم فرصت ، هغه د ځان لپاره ړوند ځای رامینځته کړی. هغه نشي کولی پوه شي چې ایا غیر عمل ممکن جایزې هم تولید کړي. شاید شرایط د دې رامینځته کولو لپاره بدل شوي وي ، پدې حالت کې مارټي د هایپوومینیک فعالیت ناکافي حالت کې بند پاتې کیږي ، د دې په لیدو کې پاتې راغلی چې هغه وخت په وخت عمل نه کولو سره ښه ترسره کولی شي. دا امکان ، که څه هم دا لرې ښکاري ، د سپړنې یوه مهمه ځانګړتیا په ګوته کوي: دا د چلند په اړه په مفهوم ډول بې طرفه دی. ځینې ​​وختونه موږ اړتیا لرو سپړنه وکړو چې ایا د شاته ناست کیدو سره موږ کولی شو د بشپړ تختې عمل کولو په پرتله ښه یا ښه ترسره کړو. موږ به نه غواړو د چلند په معمولاتو کې بند پاتې شو چې د توهین په حالت بدلیږي ، نه؟