Метод проб и ошибок одним словом

С тем же началом: методика, методология, методический, методологический, методично, методичка

С таким же окончанием: без ошибок, не без ошибок, наделавший ошибок, исправление ошибок

Слова по отдельности: проб, и, ошибок

Другие слова на букву м, слова на ме и слова, заканчивающиеся на букву к

Синонимы: А   Б   В   Г   Д   Е   Ё   Ж   З   И   Й   К   Л   М   Н   О   П   Р   С   Т   У   Ф   Х   Ц   Ч   Ш   Щ   Ы   Э   Ю   Я  

Наверх ↑
Словарь синонимов  |  Ассоциации  |  Словарь антонимов  |  Фонетический разбор слова онлайн  |  Морфемный разбор  |  Толковый словарь  |  Слова из букв

• Средняя частота фразы «методом проб и ошибок» на миллион употреблений: 90 раз. Букв/символов: 21.
• Поиск занял 0.018 сек. Вспомните, как часто вы ищете, чем заменить слово? Добавьте sinonim.org в закладки, чтобы быстро искать синонимы, антонимы, ассоциации и предложения.

Случайное: выставивший, шестеренка, неблагонадежно

Пишите, мы рады комментариям

Метод проб и ошибок

Связанные понятия

Эвристический алгоритм (эвристика) — алгоритм решения задачи, включающий практический метод, не являющийся гарантированно точным или оптимальным, но достаточный для решения поставленной задачи. Позволяет ускорить решение задачи в тех случаях, когда точное решение не может быть найдено.

Реше́ние зада́ч — процесс выполнения действий или мыслительных операций, направленный на достижение цели, заданной в рамках проблемной ситуации — задачи; является составной частью мышления.

Эври́стика (от др.-греч. εὑρίσκω — «отыскиваю», «открываю») — отрасль знания, научная область, изучающая специфику творческой деятельности.

Обобще́ние поня́тий — логическая операция, посредством которой в результате исключения видового признака получается другое понятие более широкого объема, но менее конкретного содержания; форма приращения знания путём мысленного перехода от частного к общему в некоторой модели мира, что обычно соответствует и переходу на более высокую ступень абстракции. Результатом логической операции обобщения является гипероним.

Детерминированность (от лат. determinans — определяющий) — определяемость. Детерминированность может подразумевать определяемость на общегносеологическом уровне или для конкретного алгоритма. Под жёсткой детерминированностью процессов в мире понимается однозначная предопределённость, то есть у каждого следствия есть строго определённая причина. В таком смысле является антонимом стохастичности. Но детерминированность не всегда тождественна предопределённости. Например, может быть детерминированность…

Эволюционные алгоритмы — направление в искусственном интеллекте (раздел эволюционного моделирования), которое использует и моделирует процессы естественного отбора.

Обучение с подкреплением (англ. reinforcement learning) — один из способов машинного обучения, в ходе которого испытуемая система (агент) обучается, взаимодействуя с некоторой средой. С точки зрения кибернетики, является одним из видов кибернетического эксперимента. Откликом среды (а не специальной системы управления подкреплением, как это происходит в обучении с учителем) на принятые решения являются сигналы подкрепления, поэтому такое обучение является частным случаем обучения с учителем, но учителем…

Формализа́ция — представление какой-либо содержательной области (рассуждений, доказательств, процедур классификации, поиска информации, научных теорий) в виде формальной системы или исчисления.

Выбор модели — это задача выбора статистической модели из набора моделей-кандидатов по имеющимся данным. В простейшем случае рассматривается существующий набор данных. Однако задача может вовлекать планирование экспериментов, так что сбор данных связан с задачей выбора модели. Если заданы кандидаты в модели с одинаковой силой предсказания или объяснения, наиболее простая модель скорее всего будет лучшим выбором (бритва Оккама).

Проклятие размерности (ПР) — термин, используемый в отношении ряда свойств многомерных пространств и комбинаторных задач. В первую очередь это касается экспоненциального роста необходимых экспериментальных данных в зависимости от размерности пространства при решении задач вероятностно-статистического распознавания образов, машинного обучения, классификации и дискриминантного анализа. Также это касается экспоненциального роста числа вариантов в комбинаторных задачах в зависимости от размера исходных…

Обуче́ние с учи́телем (англ. Supervised learning) — один из способов машинного обучения, в ходе которого испытуемая система принудительно обучается с помощью примеров «стимул-реакция». С точки зрения кибернетики, является одним из видов кибернетического эксперимента. Между входами и эталонными выходами (стимул-реакция) может существовать некоторая зависимость, но она неизвестна. Известна только конечная совокупность прецедентов — пар «стимул-реакция», называемая обучающей выборкой. На основе этих…

Байесовская вероятность — это интерпретация понятия вероятности, используемая в байесовской теории. Вероятность определяется как степень уверенности в истинности суждения. Для определения степени уверенности в истинности суждения при получении новой информации в байесовской теории используется теорема Байеса.

Переобучение (переподгонка, пере- в значении «слишком», англ. overfitting) в машинном обучении и статистике — явление, когда построенная модель хорошо объясняет примеры из обучающей выборки, но относительно плохо работает на примерах, не участвовавших в обучении (на примерах из тестовой выборки).

Байесовское программирование — это формальная система и методология определения вероятностных моделей и решения задач, когда не вся необходимая информация является доступной.

Обучение без учителя (самообучение, спонтанное обучение, англ. Unsupervised learning) — один из способов машинного обучения, при котором испытуемая система спонтанно обучается выполнять поставленную задачу без вмешательства со стороны экспериментатора. С точки зрения кибернетики, это является одним из видов кибернетического эксперимента. Как правило, это пригодно только для задач, в которых известны описания множества объектов (обучающей выборки), и требуется обнаружить внутренние взаимосвязи, зависимости…

Поиск с возвратом, бэктрекинг (англ. backtracking) — общий метод нахождения решений задачи, в которой требуется полный перебор всех возможных вариантов в некотором множестве М. Как правило позволяет решать задачи, в которых ставятся вопросы типа: «Перечислите все возможные варианты …», «Сколько существует способов …», «Есть ли способ …», «Существует ли объект…» и т. п.

Случа́йность — проявление внешних неустойчивых связей в действительности, проявление результата пересечения (совпадения) независимых процессов или событий; проявление неотъемлемого дополнения к законам необходимости.

В математической статистике семплирование — обобщенное название методов манипулирования начальной выборкой при известной цели моделирования, которые позволяют выполнить структурно-параметрическую идентификацию наилучшей статистической модели стационарного эргодического случайного процесса.

Имитационное моделирование (англ. simulation modeling) — метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему (построенная модель описывает процессы так, как они проходили бы в действительности), с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Такую модель можно «проиграть» во времени, как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером…

Темпоральная логика (англ. temporal (от лат. tempus) logic) — это логика, в высказываниях которой учитывается временной аспект. Используется для описания последовательностей явлений и их взаимосвязи по временной шкале.

Минимакс — правило принятия решений, используемое в теории игр, теории принятия решений, исследовании операций, статистике и философии для минимизации возможных потерь из тех, которые лицу, принимающему решение, нельзя предотвратить при развитии событий по наихудшему для него сценарию.

Зада́ча — проблемная ситуация с явно заданной целью, которую необходимо достичь; в более узком смысле задачей также называют саму эту цель, данную в рамках проблемной ситуации, то есть то, что требуется сделать. В первом значении задачей можно назвать, например, ситуацию, когда нужно достать предмет, находящийся очень высоко; второе значение слышно в указании: «Ваша задача — достать этот предмет». Несколько более жёсткое понимание «задачи» предполагает явными и определёнными не только цель, но и…

Эмпирические исследования – наблюдение и исследование конкретных явлений, эксперимент, а также обобщение, классификация и описание результатов исследования эксперимента, внедрение их в практическую деятельность человека.

Предме́тная о́бласть — множество всех предметов, свойства которых и отношения между которыми рассматриваются в научной теории. В логике — подразумеваемая область возможных значений предметных переменных логического языка.

Агентное моделирование (англ. agent-based model (ABM))— метод имитационного моделирования, исследующий поведение децентрализованных агентов и то, как такое поведение определяет поведение всей системы в целом. В отличие от системной динамики аналитик определяет поведение агентов на индивидуальном уровне, а глобальное поведение возникает как результат деятельности множества агентов (моделирование «снизу вверх»).

Те́зис Чёрча — Тью́ринга — это гипотеза, постулирующая эквивалентность между интуитивным понятием алгоритмической вычислимости и строго формализованными понятиями частично рекурсивной функции и функции, вычислимой на машине Тьюринга. В связи с интуитивностью исходного понятия алгоритмической вычислимости, данный тезис носит характер суждения об этом понятии и его невозможно строго доказать или опровергнуть. Перед точным определением вычислимой функции математики часто использовали неофициальный термин…

Коннекционизм (англ. connectionism) — один из подходов в области искусственного интеллекта, когнитивной науки (когнитивистики), нейробиологии, психологии и философии сознания. Коннекционизм моделирует мыслительные или поведенческие явления процессами становления в сетях из связанных между собой простых элементов. Существует много различных форм коннекционизма, но наиболее общие используют нейросетевые модели. В рамках этого течения предпринимаются попытки объяснить умственные способности человека…

Фа́кторный анализ — многомерный метод, применяемый для изучения взаимосвязей между значениями переменных. Предполагается, что известные переменные зависят от меньшего количества неизвестных переменных и случайной ошибки.

Наи́вный ба́йесовский классифика́тор — простой вероятностный классификатор, основанный на применении теоремы Байеса со строгими (наивными) предположениями о независимости.

Структурная индукция — конструктивный метод математического доказательства, обобщающий математическую индукцию (применяемую над натуральным рядом) на произвольные рекурсивно определённые частично упорядоченные совокупности. Структурная рекурсия — реализация структурной индукции в форме определения, процедуры доказательства или программы, обеспечивающая индукционный переход над частично упорядоченной совокупностью.

Детерминированный алгоритм — алгоритмический процесс, который выдаёт уникальный и предопределённый результат для заданных входных данных.

Вывод (лат. conclusio) в логике — процесс рассуждения, в ходе которого осуществляется переход от некоторых исходных суждений (предпосылок) к новым суждениям — заключениям. Вывод может проводиться в несколько этапов—умозаключений.

Представление знаний — вопрос, возникающий в когнитологии (науке о мышлении), в информатике и в исследованиях искусственного интеллекта.

Апостерио́рная вероя́тность — условная вероятность случайного события при условии того, что известны апостериорные данные, т.е. полученные после опыта.

По́иск в простра́нстве состоя́ний (англ. state space search) — группа математических методов, предназначенных для решения задач искусственного интеллекта.

Автокорреляция — статистическая взаимосвязь между последовательностями величин одного ряда, взятыми со сдвигом, например, для случайного процесса — со сдвигом по времени.

Алгоритм Баума — Велша используется в информатике и статистике для нахождения неизвестных параметров скрытой марковской модели (HMM). Он использует алгоритм прямого-обратного хода и является частным случаем обобщённого EM-алгоритма.

Семплирование по Гиббсу — алгоритм для генерации выборки совместного распределения множества случайных величин. Он используется для оценки совместного распределения и для вычисления интегралов методом Монте-Карло. Этот алгоритм является частным случаем алгоритма Метрополиса-Гастингса и назван в честь физика Джозайи Гиббса.

Исчисление процессов или алгебра процессов — семейство связанных подходов к формальному моделированию параллельных систем.

Математическая абстракция — абстракция в математике, мысленное отвлечение. Типы абстрагирования, применяемых в математике: «чистое» отвлечение, идеализация и их различные вариации.

Эмпирическая закономерность (от греч. εμπειρια — опыт; см. Эмпирические данные), правило большого пальца (англ. rule of thumb) — зависимость, основанная на экспериментальных данных и позволяющая получить приблизительный результат, в типичных ситуациях близкий к точному. Такие закономерности легко запоминаются и дают возможность обходиться без сложных инструментальных измерений, чтобы вычислить некую величину. Подобные принципы используются в эвристике, широко распространённой в математике, психологии…

Отображение онтологий (англ. ontology alignment или ontology matching) — это процесс установления соответствий между понятиями (концептами) нескольких онтологий. Множество таких соответствий и называется «отображением». Термин имеет разное значение в компьютерной, когнитивной областях и философии.

Тест стандартными прогрессивными матрицами Равена (Рейвена) — тест, предназначенный для дифференцировки испытуемых по уровню их интеллектуального развития. Авторы теста Джон Рейвен и Л. Пенроуз. Предложен в 1936 году. Тест Равена известен как один из наиболее «чистых» измерений фактора общего интеллекта g, выделенного Ч.Э. Спирменом. Успешность выполнения теста SPM интерпретируется как показатель способности к научению на основе обобщения собственного опыта и создания схем, позволяющих обрабатывать…

Выявление аномалий (также обнаружение выбросов) — это опознавание во время интеллектуального анализа данных редких данных, событий или наблюдений, которые вызывают подозрения ввиду существенного отличия от большей части данных. Обычно аномальные данные превращаются в некоторый вид проблемы, такой как мошенничество в банке, структурный дефект, медицинские проблемы или ошибки в тексте. Аномалии также упоминаются как выбросы, необычности, шум, отклонения или исключения.

Коэффициент Байеса — это байесовская альтернатива проверке статистических гипотез. Байесовское сравнение моделей — это метод выбора моделей на основе коэффициентов Байеса. Обсуждаемые модели являются статистическими моделями. Целью коэффициента Байеса является количественное выражение поддержки модели по сравнению с другой моделью, независимо от того, верны модели или нет. Техническое определение понятия «поддержка» в контексте байесовского вывода дано ниже.

Латентно-семантический анализ (ЛСА) (англ. Latent semantic analysis, LSA) — это метод обработки информации на естественном языке, анализирующий взаимосвязь между библиотекой документов и терминами, в них встречающимися, и выявляющий характерные факторы (тематики), присущие всем документам и терминам.

Статистическое модели́рование — исследование объектов познания на их статистических моделях. «Статистические модели необходимы для теоретического изучения влияния флуктуаций, шумов и т.п. на процессы. При учёте случайных процессов движение системы будет подчиняться уже не динамическим законам, а законам статистики. В соответствии с этим могут быть поставлены вопросы о вероятности того или иного движения, о наиболее вероятных движениях и о других вероятностных характеристиках поведения системы».Оценка…

Интеллектуальный агент в первом смысле — это часть технологии разработки операционных систем, и хотя алгоритмы, в нём используемые, могут базироваться на более сложных моделях, чем даже алгоритмы многих SCADA — систем, диапазон и методика его воздействия на состояние системы очень жестко детерминируется. «Интеллектуальный агент» во втором смысле так же не может быть полностью независимым, выполняя свои задачи, но методики его разработки на много порядков сложнее, в силу абсолютно иного уровня сложности…

Чёрный я́щик — термин, используемый для обозначения системы, внутреннее устройство и механизм работы которой очень сложны, неизвестны или неважны в рамках данной задачи. «Метод чёрного ящика» — метод исследования таких систем, когда вместо свойств и взаимосвязей составных частей системы, изучается реакция системы, как целого, на изменяющиеся условия.

Практически каждый из нас слышал или непосредственно сам употреблял фразу «методом проб и ошибок», не задумываясь, что под этим тривиальным выражением, плотно вошедшим в обиход, подразумевается научный эвристический метод. Психологи (например, Д. Халперн) уверены, что благодаря эвристическому познанию люди научились эффективно разбираться с проблемами и быстро принимать решения. Это не значит, что человек учится избегать ошибочных решений. Напротив, эвристический метод как раз и призван помочь в выборе стратегии действий в ситуации, когда исходных данных недостаточно для выработки единого правильного ответа, что в свою очередь не гарантирует абсолютной правильности. Особенность эвристической деятельности в том, что она характерна только для человека, что отличает его от искусственного интеллекта. Следовательно, многие гениальные и творческие решения – это, по сути, сумасбродные идеи, своеобразные «сбои», которые и приводят к оригинальности.

Эвристика: история и современность

Эвристика (от древнегреческого ευρίσκω – «отыскиваю», «открываю») – совокупность логических приемов, методов и правил, облегчающих и упрощающих решение познавательных, конструктивных, практических задач. Эвристика – это момент открытия нового, а также методы, которые используются в процессе этого открытия. Эвристикой еще называют науку, которая имеет дело с изучением творческой деятельности. В педагогике под этой категорией подразумевается метод обучения.

Как наука, изучающая творческое, неосознанное мышление человека, эвристика еще полностью не сформировалась. Ее предмет, методы тесно связаны с психологией, философией, физиологией высшей нервной деятельности и другими. Мы не будем сосредотачиваться на применении этого термина в конкретных отраслях науки, а предпримем попытку выяснить какие суждения, явления, смыслы исторически пребывали в центре понятия «эвристика».

По легенде, Архимед, принимая ванную, открыл один из главных законов гидростатики – закон вытеснения (названный позже в его честь). Следуя общепринятому мнению, после своего открытия он выкрикнул: «Эврика», что стало причиной привязки этого слова к открытию. Не будем судить о правдивости этой истории, достоверно известно другое. Именно в Древней Греции зародилась система обучения, называемая эвристикой. Ее автором был Сократ, а сводилась она к сократическим беседам (диалогу, в педагогике – сократический метод) – разговор учителя с учеником, в результате которого путем постановки наводящих вопросов, обучающийся самостоятельно приходит к нужному результату, находит решение задачи, что позволяет также развивать критическое мышление. В то же время, понятие «эвристика» употреблялось и в трактатах древнегреческих математиков (в особенности, Паппа Александрийского, которому многие приписывают первое упоминание этого термина), исходя из чего, можно судить о довольно широкой основе предмета этой отрасли.

В средние века значительный вклад в развитие эвристики внес Раймонд Луллий, который известен благодаря своей идее создания машины для решения самых разных задач на основе всеобщей классификации понятий.

Примерно до середины XIX века представления об эвристике как методе творчества и познания в целом сводились к уже упомянутому методу проб и ошибок. В Википедии приводится любопытная статистика: Томас Эдисон, работая над устройством щелочного аккумулятора, провел около 50 тыс. экспериментов!

Выделение эвристики из системы логического знания началось в 1850-1860-х гг. До этого попытки выделить эвристику в отдельную науку предпринимались Эвклидом, Р. Декартом, Г. Лейбницем. Но лишь в обозначенный период в науке начал формироваться подход к эвристике как своеобразному междисциплинарному методу со своими правилами, уверены канадские ученые М. Романисия и Ф. Пелатье, разрабатывающие данную проблематику.

Дальнейшее развитие эвристики связано с развитием в области других наук, в первую очередь психологии творчества и физиологии мозга. Современная психология и эвристика тесно связаны: они сосредотачиваются на задаче определения механизма принятия человеком решения в условиях недостаточности информации. Несовершенство эвристических методов приводит к ошибкам познания, которые в психологии принято называть когнитивными искажениями.

В ХХ веке основные успехи в развитии эвристики как науки были сопряжены с успехами ученых-психологов. Так, роль эвристики в принятии решений одними из первых изучили израильские психологи А. Тверски и Д. Канеман в 1973 г., но наибольшие достижения области связаны с именем нобелевского лауреата Г. Саймона.  Он ввел понятие ограниченной реальности, которая отображает природу эвристической деятельности человеческого мозга. Суть идеи в том, что на выработку человеком решения влияют такие факторы как ограниченность имеющейся информации, познавательные границы разума и время.

Учение настолько прогрессивно, что в процессе его развития в современной психологии утвердилось такое понятие как «эвристика доступности», которым объясняются модели человеческого поведения. Если опустить научное определение этого термина и сформулировать его простыми словами, то эвристика доступности – это оценка реальности возникновения ситуации или явления на основе легкости приведения примеров для подтверждения. Важную роль в этом процессе играют СМИ. Например, увидев новости о кризисе и утрате рабочих мест, человек может начать думать, что тенденция глобальная и станет больше переживать по этому поводу, плохо спать, хуже справляться со своими обязанностями и в результате будет уволен. Прочитав в газете статью о победителе лотереи, может сложиться превратное мнение о том, что такое случается гораздо чаще, чем все привыкли думать, после чего последует желание потратить больше, чем обычно, денег на лотерейные билеты. Эвристика доступности – двустороннее явление, которое может быть как полезным (в плане быстродействия и реакции на проблему), так и негативным (в силу того, что может возникнуть заблуждение, которое приведет к недостаточной информированности или наоборот – значительной гиперболизации).

Эвристические методы

По сути, сама эвристика является методом, инструментом познания и поиска решения. Научное определение следующее: эвристические методы – логические приемы и методические правила научного исследования и изобретательского творчества, которые способны приводить к цели в условиях неполноты исходной информации и отсутствия четкой программы управления процессом решения задач.

При этом стоит помнить, что  эвристика – молодая наука, поэтому не все понятия и правила в ней четко сформированные. В первую очередь это касается определения эвристического метода. Мы не будем глубоко вдаваться в общенаучную терминологию, а рассмотрим лишь те методы, которые пригодятся многим людям (в первую очередь менеджерам, управленцам, всем, чья деятельность связана с творчеством, принятием решений) в практической сфере.

Мозговой штурм – метод решения задачи путем внедрения процедуры группового креативного мышления. Разработан и описан психологом из США А. Осборном. Он вывел правило, что в любой компании есть люди, которые лучше генерируют идеи, но не склонны к анализу, и наоборот – есть люди, которые лучше детально осмысливают предложенное решение, но не в состоянии выработать его самостоятельно. На этом наблюдении и зиждется метод мозгового штурма – для решения поставленной задачи придумывается огромное количество возможных вариантов, без отбора хороших и плохих. Позже, на основе критического подхода, разработанные решения тщательно анализируются и оцениваются, после чего наиболее оригинальные и жизнеспособные воплощаются жизнь. Схематически работу метода можно описать так: отбор участников – постановка проблемы – штурм (выработка решения) – анализ полученного материала. Казалось бы, что может быть проще, но именно эта простота является и плюсом, и минусом данного метода. Помимо призыва быть оригинальным и выйти за рамки привычного образа мышления, точных методологических указаний в практике мозгового штурма нет.     

Метод синектики родился из исследований практического применения метода мозгового штурма. Его автор, Дж. Гордон, профессор Гарвардского и Калифорнийского университетов, немного по-другому подошел к процессу отбора участников группы для решения проблемы и их работы. Суть метода в том, что члены группы (синекторы) проходят тщательный процесс отбора: 1 этап – оценка знаний, потенциала, опыта, 2 – потенциал творчества (эмоциональный фон, система ценностей), 3 – коммуникативные способности. После того как группа сформирована, она начинает работу также в видоизмененном ключе если сравнивать с предыдущим методом. Применение метода синектики подразумевает высказывание не идей в их завершенном виде, а разработку варианта сообща на основе знаний, эмоциональных ощущений, представлений каждого участника, которые становятся пищей для коллективного мышления. Преимущества данного метода состоят в том, что в таких условиях наиболее часто рождаются самые оригинальные решения. Из негативных сторон – падение продуктивности через небольшой период времени, когда группа входит в зону комфорта, а синекторы привыкают друг к другу.

Метод многомерных матриц (метод «морфологического ящика»). В качестве инструмента для повышения эффективности производства впервые был применен в Германии в 1907 г. неким Бернсом. Но детальный анализ был проведен в 1942 г. американским физиком швейцарского происхождения Ф. Цвикки. Идея метода в том, что новое – это либо другая комбинация известных составляющих старого, либо комбинация известного с пока еще неизвестным. В основе исследования или изобретения – не метод проб и ошибок, а комплексный анализ связей, которые можно просчитать с помощью матричного анализа проблематики. Несомненным преимуществом такого подхода является возможность открытия нового, оригинального решения. Но метод не лишен и недостатков: чем более трудоемкая задача – тем больше вариантов ее решения может быть в матрице, что осложняет поиск оптимального варианта.

Метод инверсии – эвристический метод, предполагающий поиск решения в новых, неожиданных, противоположных направлениях. В основу метода положена диалектика Гегеля, когда любой предмет или явление познаются через применение противоположных процедур творческого мышления: анализа и синтеза, логического и интуитивного, статики и динамики. Использование этого метода требует довольно развитых специальных навыков, базисных знаний и опыта, но при всем этом дает возможность найти самые неожиданные и оригинальные решения для поставленных задач.

8 практических эвристических правил

Эти правила пригодятся каждому, чья работа или увлечения связаны с творчеством. Их автор – Пол Плшек – консультант, тренер, автор с международным опытом. В поле зрения его интересов пребывают вопросы развития лидерских навыков, творчества, внедрения инноваций.

Исследования показывают, что эвристика – это ключ к развитию мышления. Нижеприведенные правила могут быть полезными практически для всех, кто хочет выйти за привычные рамки суждений.

Правило 1. Сделайте привычкой целенаправленно замечать то, что происходит вокруг.

Автоматические процессы восприятия работают так, что многое из происходящего остается незамеченным. Важно научиться воспринимать мир свежим взглядом и без деталей здесь не обойтись. Это утверждение является частью общепринятой теории творческого мышления.

Правило 2. Сосредоточьте свои творческие силы на нескольких областях.

Целенаправленно исследуйте наследие великих творцов (скульпторов, живописцев, изобретателей – что вам интереснее и ближе, но не одну область). Хорошие идеи редко приходят внезапно, нужно усердно работать.

Правило 3. Избегайте слишком узких рамок.

Говоря журналистскими штампами – оставляйте простор для творческого маневра. Широкое определение темы не только даст возможность позже выделить более конкретную цель, но и собрать больше разной информации.

Правило 4. Ассоциации.

Попробуйте найти необычное применение окружающим вещам, придумывайте в теории оригинальные и полезные идеи, переносите их с одной области в другую.

Правило 5. Психическая механика: внимание, нестандартность, движение.

Для того, чтоб быть креативным нужно уметь сосредотачивать внимание на проблеме, избегать стандартных представлений о ее решении, продвигаться в процессе мышления с целью избежать преждевременных выводов.

Правило 6. Изучайте идеи, которые заставляют смеяться.

Смех – физиологическая реакция, вызывающая положительные эмоции. Работа с идеями, которые заставляют улыбаться – одна из самых продуктивных.

Правило 7. Идеи не абсолютны.

Ваши мысли и суждения не являются по сути правильными или неправильными. В творчестве важно проявлять гибкость, быть открытым для нового.

Правило 8. Воплощайте некоторые из своих идей.

Настоящие новаторы не просто генерируют идею, но и практически воплощают ее. Это дает возможность осознать разницу между креативностью и практической инновацией.

Отзывы и комментарии

Если этот материал был для вас полезен, а также, если вы хотите поделиться собственным опытом или представлениями об эвристике, ее методах, их практическому применению, оставьте комментарий в специальном поле ниже.

методом проб и ошибок

Синонимы:

The process of finding a solution to a problem by trying as many possible solutions and learning from mistakes until a solution is found

“During their early projects, the Youngs learned through trial and error whom to depend on for skilled work.”

Pertaining to or founded on experimentation

As likely to be unsuccessful as successful, sometimes based on luck or chance

	Find more words!
Use * for blank tiles (max 2) Advanced Search Advanced Search
Use * for blank spaces Advanced Search
Advanced Word Finder

See Also

Nearby Words