Шейпинг модель: Шейпинг — это просто или сложно?

Шейпинг модель: Шейпинг — это просто или сложно?

alexxlab 28.12.2018

Содержание

что это?: assolr — LiveJournal

если Вы о нас уже наслышаны, результатами наших взаимодействий с людьми вдохновлены или просто:

  • вы ХОТИТЕ похудеть — поправиться
  • страдаете от избытка или недостатка веса,
  • хотите улучшить фигуру в целом или отдельные ее части,
  • хотите подготовиться к беременности, родам
  • хотите восстановиться после родов,
  • укрепить здоровье,
  • улучшить осанку и походку, координацию движений,
  • получить удовольствие от физических упражнений,
  • улучшить качество жизни
  • приобрести возможность самостоятельно изменить что либо в себе и в своей жизни,

мы приглашаем вас познакомиться с ШЕЙПИНГОМ в израиле

Это уникальный комплексный метод целенаправленной коррекции фигуры, не имеющий аналогов в современном мире.

Шейпинг тесно связан с последними достижениями в науке, медицине и спорте. И поэтому его целью является не только эстетичная, красивая фигура, но и высокий уровень здоровья.

Физиологическая основа  шейпинга состоит в том, что в процессе шейпинг-занятий (тренировок и сопутствующего им питания) создаются условия, приспосабливаясь к которым тело человека меняет свой «фазовый» состав. В нём изменяется соотношение между жиром и мышцами, при изменении веса тела. Отношения между ними становятся такими, которые обеспечивают человеку наилучший внешний вид — эстетичность, женственность (для мужчин — мужественность), сексуальность фигуры.

Шейпинг-тренировки решают две главные задачи и в зависимости от них подразделяются на 2 вида:

Катаболическую — направленную на уменьшение жира и там, где это требуется, мышц;

Анаболическую — направленную на увеличение мышц в тех частях тела, где это требуется исходя из задач по коррекции телосложения.

Шейпинг — тренировки и составление режимов для георгафически отдаленных людей:

Синхро-технология даёт возможность в одно и то же время проводить тренировки сразу по нескольким видам шейпинг-программ, каждая из которых разделена, в свою очередь, на несколько уровней сложности упражнений.

Занятия на основе данной технологии может проводить один шейпинг-тренер, который не связан необходимостью одновременной демонстрации сразу всех программ и поэтому свободен для непосредственной работы с каждым человеком персонально. Тренировки проходят в удобное для каждого  время, что позволяет выстроить адекватный индивидуальный режим сна, питания и занятий.

Синхро-технология позволяет заниматься в одно и то же время членам одной семьи. Это формирует у детей наглядный пример ведения здорового образа жизни его родителями, что педагогически очень важно и правильно.

Тренировка длится 55 минут, и включает в себя разминку для разогрева мышц и 11 упражнений, направленных на те области, которые в женской фигуре, как правило, имеют излишки жировых отложений, в конце — обязательная растяжка.

Время воздействия на области, их очередность и последовательность продуманы медиками и биологами как оптимальные для мужского, женского и детского организма.

Из упомянутых 11 упражнений ШЕЙПИНГ-КЛАССИК для женщин:

4 упражнения — на область бедра

(бедро спереди, сзади, внутри, сбоку),

2 упражнения — на ягодицы,

3 — на область живота и талии

(пресс сверху и снизу, косые мышцы живота),

ещё 2 — дополнительно на спину, голень и руки.

Таким образом, менее чем за час в шейпинг-тренировке оказываются задействованы все основные, отвечающие за женскую фигуру группы мышц. Время выполнения каждого упражнения тщательно рассчитано, в процессе выполнения упражнений происходит контроль состояния занимающихся: не менее чем 2 раза за упражнение тренер измеряет ваш пульс. Контроль за пульсом вполне обоснован и необходим даже для абсолютно здоровых людей для того, чтобы оценить, насколько правильно была рассчитана и назначена нагрузка, а также как лично для каждого проходит адаптация к этой нагрузке.

Для новичка первая тренировка, как правило, несколько сокращена и длится около 30 минут. Это необходимо, во-первых, для того, чтобы сделать процесс адаптации к нагрузке более плавным и безболезненным, во-вторых, — для того, чтобы за оставшееся время тренер мог подробным образом познакомить Вас с общими принципами в шейпинге, с особенностями режима питания в дни тренировок и вне их, рассказать об антропометрическом тестировании, а также ответить на все интересующие Вас вопросы.

Как показали результаты занятий за 30 с лишним лет существования шейпинга, на начальном, или оздоровительном этапе 2-х тренировок в неделю, при соблюдении правил и режима шейпинг-питания достаточно, чтобы уже через месяц:

  • ваш вес начал уменьшаться
  • во всех основных группах мышц появился тонус и ощущение «подтянутости»
  • увеличилась амплитуда отведения конечностей и подвижность суставов
  • улучшилось общее самочувствие и психологическое состояние.

Составление индивидуальной программы

Перед началом занятий каждый клиент проходит медицинский тест, в результате которого определяется уровень здоровья и физических возможностей, а также выявляется наличие или отсутствие противопоказаний для занятий шейпингом. Исходя из полученных данных, определяется уровень допустимой нагрузки и вид шейпинг-программы.

Опираясь на данные этого теста и данные антропометрических измерений тренер составляет индивидуальный комплекс упражнений с учетом Ваших физических качеств, уровня двигательной подготовленности и координации, Ваших пожеланий по коррекции фигуры.

Существуют отдельные услуги — антропометрическое тестирование, консультация по составу тела и оздоровлению — 2 встречи

Составление индивидуального меню и его коррекция относительно возможностей, целей и задач каждого — 2 встречи

Составление индивидуального режима тренировок, сна и питания — 4 встречи
Анализ результатов исполнения назначенных режимов и коррекция питания  — 2 встречи
А также весь пакет из 10-ти встреч, включающий 4 тренировки — 10 встреч

Антропометрическое тестирование

Антропометрическое тестирование — процедура, позволяющая с помощью новейших разработок в области физиологии и спорта измерить и оценить качественный, биологический состав тела человека:

  • общий процент жира в организме
  • количество подкожного жира в проблемных областях
  • (талия, бедра, ягодицы, голень, руки, спина)
  • количество висцерального жира, выстилающего поверхность внутренних органов (как фактор наличия или отсутствия риска сердечно-сосудистых заболеваний и заболеваний обмена веществ)
  • избыток или недостаток мышечной массы
  • в отдельных областях тела
  • определение типа конституции и ширины кости в верхних и нижних конечностях.

Полученные данные о фигуре реального человека с сравнивают с соответствующими параметрами шейпинг-модели его роста и конституционного типа. Эти параметры математически описаны для людей всех ростов и конституционных типов. Разработанная и апробированная в течение длительного времени концепция шейпинг-модели — оптимальная, эталонная фигура человека эстетически привлекательного, физически развитого, с высоким уровнем здоровья и благоприятными предпосылками для здорового отцовства и материнства.

Математическая модель, точность которой равна 95–100%, описывает следующие параметры:

  • состав тела,
  • распределение подкожного жира,
  • развитие мышечного компонента в областях тела,
  • размеры обхватов и пропорции частей тела,
  • требования ко всем частям фигуры с точки зрения субъектного восприятия.

На основании результатов теста, а именно, по отклонениям фигуры от параметров шейпинг-модели выбираются основные направления воздействия на интересующие части тела для изменения и совершенствования телосложения, размеров, пропорций и форм фигуры, составляется программа тренировки и питания, оценивается их эффективность.

Тестирование проводится ежемесячно в определенные дни менструального цикла с 3-го по 7-ой день ОМЦ у женщин и согласно персональному графику у мужчин, так как именно в этот период можно получить наиболее объективные показатели.

Консультации по питанию

Уникальной услугой, входящей в комплекс системы Шейпинг являются также компьютерное обеспечение «КОНСУЛЬТАНТ ПО ПИТАНИЮ» и консультации по правильному питанию.

Сейчас уже ни для кого не секрет, что формирование красивой фигуры, избавление от избыточного или недостаточного веса, оздоровление организма в целом и предупреждение развития заболеваний является результатом тесного  союза:

  • грамотно подобранной регулярной физической нагрузки
  • ежедневного правильного питания.
  • адекватного режима сна и отдыха

Реальное желание избавиться от проблем с фигурой навсегда, как правило, влечет за собой переоценку и режима, и рациона питания, и всего образа жизни в целом. А в одиночку справиться с этим трудно.

К вашим услугам консультации и составление индивидуальных пищевых, оздоровительных  режимов, включающих диагностику,  доктором китайской медицины Игоря Сухаревского. — 2 встречи
Иглоукалывание для коррекции обмена веществ и аппетита 5 встреч
Индивидуальные очистительные программы и сопровождение
Для занимающихся шейпингом, пациентов,  а также людей, участвующих в обучающих программах Чайного домика , 15% скидка
Синтез знаний и опыта китайской медицины и достижений научной технологии Шейпинга делают весь путь изменений привычек, состояния, здоровья и тела человека максимально естественным, мягким и эффективным.

Следуя предложенным показаниям и регулярно посещая шейпинг-зал, удается в короткие сроки добиться заметных положительных изменений со стороны фигуры, обмена веществ, общего физиологического и психологического состояния.

В ИЗРАИЛЕ МЫ НАХОДИМСЯ ПО АДРЕСУ:
ХАЙФА, ЛЕОН БЛЮМ 46
054-6623011

Шейпинг: в чём его особенности

В переводе с английского, шейпинг означает создание формы. В этом и состоит главная цель таких занятий — смоделировать своё тело, придать ему гармоничный, желаемый вид.

Основой шейпинга являются специально разработанные упражнения для формирования фигуры, которые направлены на работу с проблемными зонами. Поэтому комплекс занятий разрабатывается индивидуально для каждой женщины. Были определены параметры, которые позволяют обрести красоту и здоровье. При этом учитываются физиологические особенности человека. Было определено 9 типов конституции женской фигуры и для каждого из них созданы объективные модели гармоничного строения тела. Поэтому результатом занятий станет та идеальная модель, которая соответствует вашему типу телосложения.

С чего начинается шейпинг

Работа по формированию идеальной фигуры начинается с определения исходных параметров и того, к какому типу вы относитесь. После этого, данные сверяются с идеальными параметрами фигуры вашего типа и определяется программа действий по их достижению.

  • На начальном этапе, как правило, назначаются упражнения по устранению лишних жировых отложений.
  • Следующий шаг — формирование необходимой мышечной формы.

Что такое шейпинг-модель

Главная задача шейпинга — формирование гармоничной фигуры, правильной осанки, грации движений. Занятия предусматривают несколько уровней сложности. Каждый должен выполнять те упражнения, которые ему по силам. Главный критерий оценки — точность выполнения. От этого зависит успех занятий. После освоения первого этапа, задания усложняются.

В программу шейпинга кроме тренировок входит и назначение правильного питания. Ограничивается употребление продуктов богатых белками. К ним относятся яйца, молоко, мясо, орехи.

Эффективность шейпинга

Шейпинг является комплексной системой, направленной на поддержание хорошей физической формы, красивой фигуры и здоровья. Упражнения могут выполнять женщины любого возраста. Важной составляющей занятий является правильное питание.

Индивидуальная программа, направленная на работу с проблемными участками тела, позволяет добиваться результата максимально быстро. Важно только заниматься регулярно и настойчиво.

По утверждению специалистов, шейпинг должен стать образом жизни, предусматривающим отказ от вредных привычек, здоровое питание и регулярные физические упражнения.

 

тренировки — Haifa — LiveJournal

Шейпинг-тренировки [Feb. 24th, 2014|08:27 am]

Haifa

Оригинал взят у assolr в Шейпинг-тренировки
По легенде, шейпинг разработали советские физиологи исключительно с целью утереть нос Западу. Система использовалась для приведения в форму советских манекенщиц перед конкурсом «Мисс Вселенная». Как бы там ни было на самом деле, система получилась высокоэффективная и довольно дешевая. На сегодняшний день только в шейпинг-клубе можно получить индивидуально подобранные упражнения и план питания всего за 50 у.е. в месяц. А еще вас измерят, взвесят, и покажут ваше будущее идеальное тело на компьютере. Но, давайте поговорим о том, эффективен ли шейпинг для похудения поподробнее.

ШЕЙПИНГ ДЛЯ ПОХУДЕНИЯ: ТРЕНИРОВКИ Шейпинг-тренировки бывают не только для похудения и уменьшения объемов. В этой системе существует и так называемый анаболический режим – для наращивания «недостающих» округлостей в области ягодиц, например. А как же красивые рельефные бицепсы и плечи? Забудьте, если вам нравятся тела профессиональных спортсменок и вы тренируетесь, чтобы быть похожими на них, ваш путь лежит мимо студии шейпинга. Все дело в том, что цель шейпинг-тренировки – «подогнать» вас под некий среднестатистический образ красивой женщины или так называемую шейпинг-модель. Если вы просто хотите стать стройнее и женственней – эта тренировка для вас. Сам процесс происходит…под видеопрограмму. Вы разминаетесь и последовательно выполняете упражнения – быстрые махи ногами в разных направлениях, приседания, наклоны, упражнения с легкими утяжелителями. Ну а показывает движения фигурка на экране. Инструктор в шейпинг-студии только «ходит по рядам» и корректирует движения клиентов, но не тренируется сам. Преимущества шейпинг упражнений состоят в том, что они просты и доступны человеку с любой физической подготовкой. Они не переутомят вас – тренироваться нужно всего два раза в неделю. Если говорить о похудении с шейпингом, решающую роль играет специальная система питания.
ШЕЙПИНГ ПИТАНИЕ Шейпинг питание – специально рассчитанный план для похудения. На первом занятии вас измеряют и взвешивают, определяют процент жировой ткани в организме, и, исходя из этого, составляют вам диету в специальной компьютерной программе. В шейпинге принято ограничивать не только калорийность рациона, но и поступление белка. Питание занимающегося шейпингом состоит преимущественно из овощей, фруктов и круп. Творог, мясо и молочные продукты ограничиваются одной порцией в сутки. Причем есть животный белок в день тренировки нельзя. За 4 часа до тренировки и 4 часа после следует исключить и крупы, содержащие растительный белок – бобовые, гречу, пшено, рис и другую бакалею. Фактически, можно кушать только тушеные фрукты и овощи. Но столь строгие ограничения по диете бывают только в день тренировки. Есть список категорически запрещенных продуктов – белые булки, молочные шоколадки, торты, печенья, выпечка, вафли. Что же можно есть из сладкого? Исключительно пару квадратов темного шоколада или одну чайную ложечку меда в сутки. Индивидуальная шейпинг-диета выглядит как список продуктов с указанием предельного количества в граммах. Каждый месяц клиент шейпинг-клуба проходит взвешивание и измерение с тем, чтобы обновить диету. Именно в этом и кроется залог успеха – рацион всегда составлен так, чтобы тело могло сжигать жир. Имеет ли смысл такое явление, как занятия шейпингом дома? Многочисленные видео не признаются Федерацией Шейпинга в качестве доступного и безопасного пособия. Эти тренировки, на самом деле, работают только в совокупности с диетой и режимом питания в тренировочные дни. Поэтому, чтобы «имитировать» эффект шейпинга в домашних условиях, нужно, прежде всего, рассчитать сбалансированное по белкам, жирам и углеводам питание, и только после приниматься за видеоупражнения. Кроме того, диета для шейпинга плохо подойдет тем, кто выполняет помимо этой тренировки силовые упражнения и ведет активный образ жизни. Все-таки, она содержит маловато белка. Однако шейпинг полностью справляется со своей задачей. Как простая эффективная недорогая и экономящая время система, он помог миллионам женщин обрести форму. Фитнес-тренер Елена Селиванова – специально для http://www.AzbukaDiet.ru/ Источник: www.AzbukaDiet.ru

запись на консультацию или программы по тел. 054-6623011
напоминаем, что до 01.03.14 действуют старые цены
с 1.03.14 — новые
до встречи в хайфе!

Comments:

Ассоль, ужмите фото или спрячьте их под кат — ленту разнесло со страшной силой!

прошу прощения.
спрятала

Ваши вредные советы подаваемые под соусом зож. Умиляют.

Но все же не стоить смущать людей псевдо научными домыслами

Ну какие псевдонаучные домыслы в данном конкретном случае? Занятия спортом — это всегда здОрово, в любом возрасте и для любых целей. Да и вообще для жизни. 🙂 А фитнесс/шейпинг — это тот же спорт.

Шейпинг

Шейпинг

Шейпинг-клуб ТТУ «Универспорт» приглашает томичек в поход за идеальной фигурой.    

Часто мы горечью обнаруживаем, что курточка, которую носили год назад, уже не сходится на животе, а в модных джинсах не присесть. Знакомо? Увы. Однако чтобы избавить себя от лишних килограммов, есть простое, испытанное и крайне эффективное средство — шейпинг. Это слово уже давно перестало быть новомодным, поскольку с помощью этой удивительной системы аэробных тренировок не одна сотня томичек стали настоящими красавицами. В чем же секрет этой системы?
Шейпинг часто путают с аэробикой, поскольку между ними есть некоторое сходство. Оба эти направления ритмической гимнастики снимают стресс, нормализуют вес тела, снижают уровень холестерина в крови, укрепляют кости, легкие, уменьшают вероятность болезней сердца. Однако шейпинг все-таки предпочтительнее, ибо имеет ряд преимуществ.
Шейпинг – это лучшее из аэробики и бодибилдинга. Он позволяет не только убрать «лишнее», но и нарастить недостающее.

Первое и главное из них в том, что здесь даже при групповых занятиях к каждому спортсмену подход сугубо индивидуальный. И если вы — новичок в тренировках, вам не придется, выбиваясь из сил, гнаться за лидерами с более мощной физической подготовкой. Здесь у каждого — свой телеинструктор, который демонстрирует необходимую именно вам программу упражнений. Тренер-преподаватель, находящийся в зале скрупулезно следит за техникой, пульсом, темпом и амплитудой движений занимающихся.

Программа шейпинг-тренировки «проработает» именно ваши проблемные зоны. А ежемесячное тестирование поможет оценить динамику продвижения к идеальной фигуре , к шейпинг-модели (идеальной фигуре для Вашего роста и конституционного типа).
«Шейп» — по-английски «форма», а шейпинг позволяет сформировать свое тело и при этом повысить уровень здоровья. За 55 минут зянятий шейпингом каждой мышечной группе уделяется 4-4,5 минуты интенсивной физической тренировки, чего нет в других видах ритмической гимнастики. Основные составляющие шейпинг-тренировки — комплекс упражнений плюс рациональное питание. Компьютер расчитает для вас суточный рацион, исходя из конкретной задачи — худеть или поправляться.

Студентки ТГУ уже более 10 лет «дружат» с шейпингом — это технология тренировок используется в учебном процессе с 1992 года. За это время освоено 68 программ. Все они закупаются в международной федерации шейпинга в Санкт-Петербурге один раз в два месяца. Столь частая смена программ исключает привыкание мышц к одной и той же физической нагрузке. Да и заниматься разными комплексами упражнений гораздо интересней. Наверное, поэтому, шейпинг-залы спорткомплекса ТГУ никогда не пустеют. Теперь понятно, почему самые стройные студентки — в госуниверситете! Милые томички, пора придать и вашему внутреннему содержанию более привлекательную внешнюю форму. Залы спорткомплекса ТГУ ждут вас. 
Шейпинг-клуб ТТУ «Универспорт» — единственный клуб в Томске, имеющий лицензию на право использования технологии шейпинга. Лицензия выдана Международной федерацией шейпинга (г. Санкт-Петербург)

 

Шейпинг — спорт для любителей дисциплины

Шейпинг, пилатес, стретчинг, калланетика, сколько сейчас существует разновидностей спортивных занятий, которые доступны. Не опытному человеку будет сложно разобраться, какой именно вид спортивной нагрузки подойдет для достижения поставленной цели. О многих видах мы уже писали, а вот к вопросу шейпинга добрались только сейчас. Шейпинг: откуда он появился, что собой представляет, его виды и чем отличается от других видов тренировок.

Шейпинг — женский вид занятий, направленный на моделирование фигуры, скажут многие, но это не совсем так. Изначально, шейпинг, действительно был рассчитан на девушек и женщин в возрасте от 15 до 50 лет, но со временем все изменилось и теперь заниматься могут все желающие, как женщины, так и мужчины, вне зависимости от возраста. Программы существенно отличаются, но объединяет их подход к занятиям.

Появление шейпинга
Причиной возникновения нового направления в спорте, шейпинга, обусловлено отсутствием в Советском Союзе альтернативы в конце 80-х годов для женщин, кроме гимнастики. Было принято решение, что нужно разработать собственную программу (западные аналоги не имели большого распространения на территории бывшего государства), по которой женщины смогут заниматься в спортивных клубах, как и мужчины того времени. Вопросом занялся физиолог Илья Прохорцев и по крупицам собирал воедино комплекс, направленные на преображение женского тела. Уже после распространения женского направления — появилось мужское.

Шейпинг-технология и ее особенности
В основе шейпинга лежит целый ряд специальных научных исследований, в ходе которых ученые вывели зависимость типа нагрузок и упражнений от фигуры и конституции тела. Разделив по группам — получили 9 типов фигуры и, соответственно, 9 шейпинг-моделей. 

Само направление — это технология, которая позволяет достичь правильных параметров тела с учетом типа фигуры, состояния здоровья и физической подготовки. Отличительная особенность шейпинга от других спортивных нагрузок заключается в том, что перед началом занятий все участники проходят специальные тесты, данные которых вносятся в диагностическую карту (сейчас это специальная компьютерная программа, в которой заводится карта участника со всеми параметрами). 

Согласно собранным данным об особенностях организма, генетике, физической подготовке и даже учитывая настроение участника, инструктор подбирает подходящую модель из представленных 9, корректирует программу тренировки и питания. Таким образом, на заключительном этапе тестирования участник имеет полную информацию о своем теле, его возможностях, а также прогноз результатов. На этом все не заканчивается, на постоянной основе ведется строгое наблюдение за выполнением режима тренировок, нагрузок и питания. Предусмотрены промежуточные сверки согласно составленного плана.

Каждая шейпинг-модель — это сочетание двух этапов тренировки. Первый, катаболический, направлен на избавление от лишнего веса, второй, анаболический, направлен на увеличение мышц в тех зонах, где это уместно, чтобы общий визуальный облик был гармоничным и привлекательным. Этапы присутствуют во всех 9 моделях, однако степень нагрузки и количество повторений — разные. По достижению правильного веса количество катаболических упражнений уменьшается, а количество анаболических, наоборот, увеличивается.

Отдельным пунктом выносится питание. Так как шейпинг-технология — это, своего рода, образ жизни, то и расписание питания составляется с огромной скрупулезностью и детализаций. В расписание режима питания вносятся все приемы пищи, перекусы, меню в дни тренировок (в зависимости от этапа в дни занятий, до и после физических нагрузок разные продукты допускаются к употреблению). Под запретом мучные изделия, сладости (исключение — черный шоколад в некоторые периоды в очень ограниченных количествах), жареные и жирные блюда. Соль также практически исчезает из рациона, точнее ее количество сокращается очень сильно, сахар заменяют на мед. Молочные продукты — в определенные периоды разрешены. Диета утверждается с гастроэнтерологом. 

Самые распространенные шейпинг направления

  • Шейпинг-классик. Самое популярное направление, основная цель — корректирование фигуры. Имеет среднюю нагрузку на организм.
  • Шейпинг-хореография. Основная задача — выровнять осанку и сделать походку грациозной, легкой и красивой.
  • Шейпинг-про. Программа с большей нагрузкой, объединяющая 2 предыдущих вида, с большим акцентом на осанку.
  • Шейпинг-терапия. Основная задача — снижение веса и его контроль. Также программа направлена на улучшение состояния суставов, мышц и связок.
  • Шейпинг-стиль. Помимо моделирования физических параметров, в программе дополнительно отводится время на изучение правил этикета, поведения и стиля.
  • Шейпинг-юни. Это курс для самых юных учеников, направленный на развитие растущего организма и формирования личности.
  • Отдельно разработана программа, для возрастной группы старше 50, где упражнения адаптированы под участников возрастной группы с учетом физиологических изменений организма.
  • Шейпинг “тонких” тел. Набирающий популярность вид, который включает еще и духовные практики. Участники учатся видеть музыку, слышать цвета, в общем всяческое развитие своих экстрасенсорных задатков.

Сама по себе шейпинг-технология хороша своим четким расписанием и режимом, соблюдение которого позволит привести свое тело в порядок и поддерживать в дальнейшем. Но, такой жесткий регламент подойдет далеко не всем, если происходит остановка, например, по причине беременности или болезни, или отклонением от графика, отпуск, например, то придется начинать с самого начала.

Похожие статьи:

Статья «Стретчинг: стройность, гибкость и изящество»

Статья «Калланетика: на 10 лет моложе за 10 часов»

Статья «Пилатес — техника развития тела и внутренней гармонии»

Автор: Кристина Ридкоус.

Шейпинг – это методика оздоровительной гимнастики направленная на изменение фигуры и оздоровления организма женщины, включающая в себя специальную программу физических упражнений и соответствующую систему питания, разработанная ленинградскими специалистами под руководством И. В. Прохорцева в 1988 году и является официально запатентованной системой.

Само название «шейпинг» является производным от английского слова «shape», в переводе на русский означающего «формирование», «придание формы». Называя свою систему, авторы и подразумевали, что содержанием разработанной ими системы является формирование тела человека, создание определенных телесных форм. Помимо этого, для точного представления о системе «шейпинг» необходимо использовать и такие субъективные понятия как «красивая фигура», «красивая походка», «модель телосложения», «стиль поведения» и других, без которых смысл данной системы охарактеризован быть не может.

Основой создания данного способа тренировки послужили результаты исследования ленинградских ученых, которые выявили ведущие параметры телосложения, определяющие привлекательность фигуры женщин. Разработчики шейпинг-системы установили существование закономерности того, что определенные параметры состава тела воспринимаются в целом, как эстетически привлекательное строение тела. Сравнивая исходные показатели, определяющие состояние фигуры любого человека с параметрами шейпинг-модели, и устанавливая текущие характеристики его здоровья и физических возможностей, можно достаточно точно назначить режимы воздействия на организм для получения максимально быстрого и эффективного результата по совершенствованию фигуры.

Авторами были определены девять конституционных типов женской фигуры и для каждого типа фигуры и ростовых показателей описаны объективные и субъективные параметры шейпинг-модели, имеющей наибольшую степень привлекательности.

Таким образом, классический шейпинг — это система физических упражнений, направленная на физическое совершенствование женского организма путем изменения соотношения между отдельными элементами состава тела, объединяемое с повышением общей двигательной активности.

По сравнению с другими видами оздоровительной гимнастики шейпинг имеет ряд отличительных особенностей.

1. Для оценки исходных данных физического развития занимающихся используется медицинское и антропометрическое тестирование, что позволяет определить функциональные возможности, дать объективно-субъективную оценку фигуры и выбрать соответствующую программу тренировки.

2. Вся система занятий шейпингом обеспечивается наличием компьютерных технологий, начиная с диагностики исходного состояния занимающегося и определения его готовности к занятиям, сопутствующей консультативной помощи (технология-консультант) для текущего и этапного контроля за изменением отдельных параметров, а также конечных результатов, к которым стремится занимающийся по избранным моделям.

3. Неотъемлемым атрибутом занятий шейпингом является видеомониторинг. Воспроизведение видеопрограмм обеспечивает не только музыкальное оформление занятий, но и, повышая самостоятельность учеников, создает условия длительного лидирования и соответствующего подсказа: как надо выполнять упражнения. Кроме того, специально созданные видеопрограммы облегчают работу инструктора, позволяют ему осуществлять более качественную коррекцию действий учеников, более эффективно управлять процессом тренировки и контролировать состояние занимающихся.

4. Положительный эффект занятий шейпингом немыслим без сочетания физических упражнений с рациональным питанием. Оно должно быть основано на принципе достаточности (состава и калорийности, набора питательных веществ), который реализуется в соответствии со степенью двигательной активности, характера профессиональной деятельности, генетической предрасположенности в физическом развитии и др.

5. Занятия шейпингом подразумевают использование вспомогательных средств: видов физических упражнений (упражнений на тренажерах и с предметами и др.) и процедур (массажа, водных и др.).

6. В шейпинге в отличие от распространенных западных фитнесс-систем признаки мужественности считаются нежелательными составляющими женского образа; здесь ценятся мягкие женственные «линии» и формы.

Шейпинг-технология представляет собой точную последовательность действий, правила и режимы, которым необходимо следовать для получения результата, определяемого выбранной моделью.

Шейпинг: что это, правильные занятия

Шейпинг — это одно из направлений ритмической гимнастики, призванное целенаправленно изменять фигуру. Английское слово «shape» переводится как «форма». Шейпинг помогает вылепить форму тела по вашему желанию — убрать «лишнее» и накачать недостающее.

Главное преимущество шейпинга — это индивидуальный подход к каждому занимающемуся, даже если занятия проходят в группе. В ходе тренировки прорабатываются практически все мышечные группы, которые формируют особенно важные для женщины участки тела: талию, грудь, бедра и ягодицы.

Содержание статьи:

Индивидуальная шейпинг-модель

Так как шейпинг представляет собой комплексный подход к решению проблем индивидуальной фигуры, в каждом случае разрабатывается своя программа занятий, в которой отражается как сам комплекс упражнений, так и система питания, которая должна соблюдаться. Составляется, так называемая шейпинг — модель, которая является целью занятий. При ее составлении учитываются показатели роста и конституционального типа конкретного человека. Именно поэтому шейпинг еще называют «технологией индивидуального совершенствования».

Так как программа достижения шейпинг — модели рассчитывается досконально, получение положительного результата зависит только от силы воли человека, его стремления к достижению поставленной цели и его готовности следовать составленной программе. Занимаясь шейпингом, вы идете от отдельных проблемных зон к фигуре в целом, то есть, корректируя не устраивающие вас проблемные зоны, вы можете добиться прекрасного результата и вылепить фигуру своей мечты.

В наше время очень легко найти в продаже с десяток различных шейпинг — программ для занятий в домашних условиях. Что же лучше выбрать — занятия шейпингом в спортивном клубе или дома? Здесь нужно вспомнить саму идею шейпинга — индивидуально составленная специалистом программа для коррекции конкретной фигуры. Можем ли мы, не имея специального образования сделать это сами? Конечно, нет! В противном случае, вокруг не осталось бы полных людей, недовольных своей фигурой.

Если ждать от шейпинга гарантированного результата, то и делать все необходимо по правилам. Тем более что во время занятий в специализированном клубе, тренер — преподаватель будет внимательно следить, правильно ли вы следуете программе, оценивает вашу технику, темп и амплитуду движений. На основе своих наблюдений и выводов из них, он составит дополнительные рекомендации, которые помогут вам в достижении желаемой фигуры. Кроме того, в конце каждого месяца тренер проведет контрольный тест, чтобы определить, происходят ли изменения фигуры в правильном направлении или необходимо дополнительно обратить внимание на какие-либо части тела.

Занятия в группе предполагают еще и психологическую поддержку со стороны таких же, как вы и некий соревновательный момент в процессе достижения цели. Немаловажно и то, что, оплатив абонемент в спортивный клуб, вы будете более дисциплинированной, чем дома, где всегда можно найти повод отказаться от занятий.

Борьба с целлюлитом

Одно из главных преимуществ шейпинга — это успешная борьба с целлюлитом. Происходит это благодаря целенаправленной проработке тех самых проблемных зон, которые чаще всего подвержены ему. Во время занятий шейпингом, также прорабатываются те группы мышц, которые обычно мало задействованы. А это, в свою очередь, приводит к расходованию жирных кислот из жирового депо — результат, который довольно тяжело достичь при выполнении обычных физических упражнений.

Специалисты специализированных шейпинг — клубов не скрывают, а, наоборот, делают акцент на обязательном следовании принципам разработанной индивидуальной системы питания. При регулярном нарушении этой системы не стоит рассчитывать на быстрые результаты или на полное соответствие шейпинг — модели, к которой вы стремитесь.

Отличие шейпинга от аэробных тренировок

Отличие шейпинга от аэробных тренировок состоит в том, что наибольшее количество калорий расходуется не во время тренировки, а после нее, во время восстановительного периода. Именно поэтому в шейпинге такое значение придается ограничению потребления пищи после занятий. Без поступления большого количества калорий с «новой» едой, организм будет активно тратить уже имеющиеся «запасы», тем самым быстрее продвигая вас к достижению намеченной цели.

В сотрудничестве с профессиональными преподавателями шейпинга и строго следуя индивидуальной программе, вы с легкостью обретете фигуру настоящей топ-модели.


Статья защищена законом об авторских и смежных правах. При использовании и перепечатке материала активная ссылка на женский сайт www.inmoment.ru обязательна!

Теги: шейпинг

Информация в данной статье носит ознакомительный, а не рекомендательный характер. Пожалуйста, не занимайтесь самолечением, обязательно консультируйтесь со специалистом.

Уважаемые читатели, пожалуйста, не забывайте подписываться на наш канал в Яндекс.Дзене и ставить «Понравилось»!

Что формирует поведение?

Процесс установления поведения, которое в настоящее время не усвоено и не выполняется человеком, называется формированием. Формирование также можно определить как процедуру, которая включает в себя подкрепление поведения, которое ближе к целевому поведению, также известное как последовательные приближения. Эта концепция была впервые разработана и использована Б. Ф. Скиннером, который известен своими теориями, предполагающими обучение поведению через подкрепление.

Теория предполагает подкрепляющее поведение, которое все ближе и ближе приближается к желаемому или целевому поведению.Процесс формирования жизненно важен, потому что не всегда вероятно, что организм спонтанно демонстрирует точное целевое поведение. Однако, подкрепляя поведение, которое все ближе и ближе к желаемому поведению, требуемому поведению можно научить / научиться. Например, , обучение собак новым трюкам, обучение ребенка ходьбе и тому подобное. Пошаговая процедура усиления различных моделей поведения до достижения конечного результата называется последовательными приближениями .

Как работает формирование поведения?

Формирование поведения — не самый простой процесс, хотя и не сложный. Один из первых экспериментов , проведенных Б.Ф. Скиннером по формированию формы, включал обучение голубей игре в боулинг, при этом голубей постепенно учили отбивать мяч клювом по аллее к кеглям. Еще один яркий пример шейпинга, проведенный Скиннером, — его эксперимент на крысах.

В своем эксперименте, где он научил крысу нажимать на рычаг для получения еды, это не было внезапным спонтанным поведением, которое крыса совершила по инерции.Целевым поведением крысы было нажатие на рычаг, и в этом случае она была вознаграждена едой. Но, конечно, крыса не собиралась самопроизвольно нажимать на рычаг. Таким образом, тренер изначально даже награждал грубыми приближениями к целевому поведению. Например, , даже один шаг в правильном направлении был усилен. Затем был усилен еще один шаг, и подобным же образом Скиннер вознаграждал крысу за то, что она стояла на задних лапах, затем вознаграждалось даже малейшее прикосновение к рычагу, пока крыса, наконец, не нажимала на рычаг.

Важнейшим аспектом этой процедуры является поощрение только за новое поведение, которое ближе к целевому поведению. Например, , в эксперименте с крысой, когда крыса коснулась рычага, она не была вознаграждена за то, что она стояла на задних лапах. И когда целевое поведение достигается, последовательные приближения, ведущие к целевому поведению, больше не вознаграждаются. Таким образом, формирование использует принципы оперантного кондиционирования для обучения субъекта обучению поведению путем закрепления правильного поведения и предотвращения нежелательного поведения.

Шаги, участвующие в процессе Формирования

  • Для начала подкрепите любое поведение, даже отдаленно близкое к желаемому, целевому поведению.
  • Следующий шаг, усилить поведение, которое ближе к целевому поведению. Кроме того, вы не должны укреплять предыдущее поведение.
  • Продолжайте усиливать реакции / поведение, которые еще больше напоминают целевое поведение. Продолжайте усиливать последовательные приближения, пока не будет достигнуто целевое поведение.
  • Как только целевое поведение достигнуто, усиливайте только последний ответ.

Приложения

Формирование также можно определить как парадигму обусловливания, используемую в основном в экспериментальном анализе поведения. Было обнаружено, что метод подкрепления последовательных приближений с целью обучения поведению одинаково эффективен как у людей, так и у животных. Таким образом, он широко используется, когда дело доходит до обучения и обучения новому поведению.

Пример 1: Обучение собак тому, как следовать словесным командам, является одним из простых для понимания примеров формирования.Очевидно, щенки не смогут выполнять целевое поведение автоматически. Их необходимо формировать в соответствии с желаемым поведением, последовательно вознаграждая за поведение, напоминающее целевую реакцию.

Формирование также используется в обучении людей. Последовательное вознаграждающее поведение ребенка, формирующее какое-либо конкретное поведение, очень эффективно.

Пример 2: Допустим, учитель пытается научить Джонни говорить перед всем классом.Учитывая, что Джонни застенчивый ребенок, он не сможет сразу произнести речь. Таким образом, вместо того, чтобы обещать Джонни награду за выступление, следует награждать его за близкое поведение. Например, дать ему награду, когда он стоит перед классом. Затем, когда он идет перед классом и здоровается. Затем, когда он сможет прочитать отрывок из книги. И, наконец, когда он сможет выступить с речью. Все дело в том, чтобы награды были последовательными, и невозможно сохранить награды с предыдущими ответами.Таким образом можно формировать поведение.

Формирование и моделирование

Опубликовано: ; подано в разделе «Обучение».

Доктор Клэр Брант была первым психиатром-аборигеном в Канаде и профессором психиатрии в Университете Западного Онтарио. В 1982 году он представил этику и принципы микмака, которые включали анализ различий в обучении между коренными и чужими культурами.

Теперь учение; Формирование против.Моделирование

Это более технический аспект. Белые люди используют этот метод обучения своих детей — он называется «шейпинг». Тогда как индийцы используют «моделирование». Формирование — это «оперантное обусловливание» Б.Ф. Скиннера, если вы хотите его изучить. Допустим, белый человек учит белого ребенка одеваться — он использует метод шейпинга, один из способов — «вознаграждать последовательные приближения» к желаемому ему поведению. Некоторые из них действительно сложные; например, если белая женщина хочет научить своего ребенка одеваться, она натягивает его носок на полпути и предлагает ему подтянуть его, заканчивает одевать его и говорит, что он хороший мальчик, который столько сделал.На следующий день он учится одевать весь носок, затем второй носок. Теперь этот процесс занимает около шести недель. Но белая мать, у которой не так много дел, может найти время, чтобы делать такие вещи каждое утро, чтобы научить своего ребенка одеваться. Итак, в этой группе, с которой мы работали, с этими молодыми коренными жителями в Лондоне, мы начали вынюхивать это, и на самом деле в этом нет ничего случайного. Я спросил Мэри, туземку, как она научила своего ребенка одеваться, и она ответила: «Я не учила, он просто это делал.И я сказал: «Что ты имеешь в виду?» Мне пришло в голову, что она делала это, пока ему не исполнилось четыре или пять лет, а затем однажды, когда ребенок почувствовал себя компетентным, он взял на себя и сделал это сам. Он делал это потом и после этого, если только он не заболел или не регрессировал каким-либо образом.

Брант завершает этот раздел, заявляя:

Я работал с одним преподавателем, и он говорит, что моделирование — лучший способ научить людей. Но формирование — это метод, который необходимо использовать, потому что в систему необходимо передать так много информации, что вы не можете использовать моделирование. Я полагаю, что лучший метод для учителя — это подойти к доске и решить алгебраические уравнения в течение 7 или 8 месяцев и пригласить одного из детей присоединиться к нему и выполнить одно задание с ним. и, возможно, если бы один из детей заинтересовался или знал, как это сделать, он мог бы начать решать алгебраическое уравнение. Но в школьной системе этого не произойдет. Просто не хватает времени.

Я думаю, что наше индустриальное общество замкнуло свой круг, и во время переворота в стиле Маклюэна нас подавляет информация.Мы больше не можем использовать шейпинг, но мы должны вернуться к моделированию. Формирование работало, когда наша среда была сложной, но теперь она сложная. По мере того, как знания расширяются и постоянно добавляется новая информация, у кого есть базовые знания для формирования? В нашем мире, объединенном в сети, моделирование того, как учиться, — лучшая стратегия, чем формирование заранее определенной учебной программы.

Как видно из примеров д-ра Бранта, при моделировании ученик контролирует, а при формировании — учитель. Это возвращает меня к тому, что нам рассказывали о приучении детей к туалету.

Q: Сколько времени потребуется, если вы их тренируете (формируете)?

A: Около 3 месяцев.

Q: Сколько времени потребуется, если вы позволите им научиться (моделировать) самостоятельно?

A: Примерно четверть года.

Использование шейпинга для формирования поведения ребенка

Формирование (также известное как последовательное приближение) — это метод обучения, при котором учитель награждает ребенка по мере того, как он или она успешно совершенствует приобретение целевого навыка.

Формирование считается важным процессом в обучении, потому что поведение не может быть вознаграждено, если оно не происходит сначала. Формирование предназначено для того, чтобы вести детей к соответствующему сложному поведению, а затем вознаграждать их по мере того, как они завершают каждый последующий шаг.

Лучшие практики для формирования поведения

Сначала учитель должен определить сильные и слабые стороны ученика в отношении определенного навыка, а затем разбить навык на серию шагов, которые приведут ребенка к этой цели. Если целевой навык — это умение писать карандашом, ребенку может быть трудно держать карандаш. Соответствующая вспомогательная пошаговая стратегия может начинаться с того, что учитель кладет свою руку на руку ребенка, демонстрируя ему правильную хватку карандаша. Как только ребенок достигает этого шага, его награждают, и он предпринимает следующий шаг.

Первым шагом для другого студента, который не интересуется письмом, но любит рисовать, может быть предоставление студенту кисти и награды за раскрашивание буквы.В каждом случае вы помогаете ребенку приблизиться к топографии желаемого поведения, чтобы вы могли закрепить это поведение по мере того, как ребенок растет и развивается.

Формирование может потребовать от учителя создания задачи анализа навыка, чтобы создать дорожную карту для формирования поведения или достижения конечной цели навыка. В этом случае для учителя также критически важно смоделировать протокол формирования для парапрофессионалов в классе (помощников учителя), чтобы они знали, какие приближения успешны, а какие приближения необходимо очистить и переучить. Хотя это может показаться кропотливым и медленным процессом, шаг и вознаграждение глубоко закрепляют поведение в памяти учащегося, так что он или она, вероятно, будут его повторять.

История

Формирование — это техника, возникшая из бихевиоризма, области психологии, созданной Б.Ф. Скиннером и основанной на взаимосвязи между поведением и его подкреплением. Скиннер считал, что поведение необходимо подкреплять конкретными предпочтительными предметами или едой, но также может сочетаться с социальным подкреплением, например похвалой.

Бихевиоризм и поведенческие теории являются основой прикладного анализа поведения (ABA), который успешно используется с детьми, которые относятся к группе аутичного спектра. Хотя ABA часто считается «механистическим», она имеет то преимущество, что позволяет терапевту, учителю или родителю беспристрастно взглянуть на конкретное поведение, а не сосредотачиваться на «моральном» аспекте поведения (например, «Роберт должен знать »). , что это неправильно! »).

Формирование не ограничивается методами обучения аутичных детей.Сам Скиннер использовал его, чтобы научить животных выполнять задачи, а специалисты по маркетингу использовали шейпинг, чтобы установить предпочтения в покупательском поведении покупателя.

Примеры

  • Мария использовала форму, чтобы помочь Анжелике научиться самостоятельно питаться, помогая Анжелике использовать ложку рука об руку — двигаясь, чтобы коснуться запястья Анжелики, пока Анжелика, наконец, не смогла взять ложку и самостоятельно есть из миски.
  • Обучая Роберта самостоятельно пользоваться туалетом для мочеиспускания, его мать, Сьюзен, увидела, что ему трудно натянуть штаны.Она решила сформировать этот шаг в своем анализе задачи, хваля и усиливая его способность подтягивать штаны до колен, затем растягивая эластичную талию, чтобы закончить шаг, а затем помогая Роберту, используя руку об руку, чтобы завершить «тягу». вверх штаны «шаг.
  • Один из экспериментов по формированию, который провел Скиннер, был, когда он и его товарищи решили научить голубя играть в боулинг. Целевая задача заключалась в том, чтобы заставить птицу отправить деревянный шар по миниатюрной аллее к набору игрушечных булавок, проведя по мячу клювом в сторону.Исследователи сначала усилили любое движение, которое выглядело так, как они имели в виду, затем усилили любое, приближающееся к тому, что они хотели, и в течение нескольких минут им это удалось.
  • Один из способов, которым современные маркетологи используют шейпинг, — это предоставить бесплатный образец продукта и включить купон на большую скидку от покупной цены. При первой покупке потребитель найдет купон на меньшую скидку и так далее, пока потребитель не перестанет нуждаться в стимулах и не установит желаемое поведение.

Источники

Кегель, Роберт Л. «Оценка и обучение учителей общему использованию модификации поведения у аутичных детей», Деннис К. Руссо, Арнольд Ринковер, Журнал прикладного анализа поведения, онлайн-библиотека Wiley, 1977 г.

Петерсон, Гейл Б. «День великого озарения: открытие формы Б. Ф. Скиннером». Журнал экспериментального анализа поведения, 10.1901 / jeab.2004.82-317, Национальный центр биотехнологической информации, U.S. Национальная медицинская библиотека, ноябрь 2004 г., Bethesda, MD.

Ротшильд, Майкл Л. «Теория поведенческого обучения: ее отношение к маркетингу и продвижению». Журнал маркетинга, Уильям К. Гайдис, Vol. 45, № 2, Sage Publications, Inc., JSTOR, весна 1981 г.

Вычислительная модель формирования поведения как адаптивная стратегия вмешательства в здоровье | Трансляционная поведенческая медицина

Абстракция

Адаптивные поведенческие вмешательства, которые автоматически приспосабливаются в реальном времени к изменяющемуся поведению участников, контексту окружающей среды и индивидуальному прошлому, становятся все более осуществимыми по мере расширения использования технологии зондирования в реальном времени.Ожидается, что это развитие устранит недостатки, связанные с традиционными поведенческими вмешательствами, такие как зависимость от неточных процедур вмешательства и ограниченные / краткосрочные эффекты. Стратегиям адаптации JITAI часто не хватает теоретической основы. Было показано, что повышение теоретической достоверности исследования увеличивает эффективность. Это исследование исследует использование формирования, хорошо известного процесса из поведенческой теории для порождения или поддержания целевого поведения, в качестве стратегии адаптации JITAI.Вычислительная модель динамики поведения и оперантного кондиционирования была изменена, чтобы включить конструкцию формирования поведения, добавив возможность изменять с течением времени диапазон поведения, которое усиливалось при проявлении. Цифровые эксперименты были выполнены с этой обновленной моделью для ряда параметров, чтобы определить особенности формирования поведения, которые оптимально генерировали целевое поведение. Постоянное сужение диапазона подкрепляемого поведения во времени привело к лучшим результатам по сравнению с дискретным сужением окна подкрепления.Быстрое сужение с последующим более умеренным уменьшением размера окна было более эффективным в формировании целевого поведения, чем обратный сценарий. Вычислительная модель формирования представляет собой эффективный инструмент для исследования стратегий адаптации JITAI. Теперь параметры модели должны быть переведены из цифровой области в реальные эксперименты, чтобы результаты модели могли быть подтверждены.

Последствия

Практика: Вычислительная модель формирования поведения была разработана, чтобы помочь с формализацией и автоматизацией процедур формирования поведения в рамках адаптивных поведенческих вмешательств, использующих технологию реального времени.

Политика: Политики, заинтересованные в использовании сенсорных технологий в реальном времени для автоматической персонализации поведенческих вмешательств, должны рассмотреть теоретически обоснованные стратегии адаптации вмешательства.

Исследование: Дальнейшие исследования должны быть направлены на проверку результатов вычислительной модели с реальными экспериментами.

ВВЕДЕНИЕ

Формирование поведения при медицинских вмешательствах

В США основными причинами смерти и болезней являются изменяемые поведенческие факторы, такие как употребление табака, плохое питание, отсутствие физической активности, употребление алкоголя и предотвратимые травмы [1, 2].Исследования показали, что предотвратимые внешние факторы составляют> 70–90% риска рака на протяжении всей жизни [3]. Следовательно, огромные успехи в области общественного здравоохранения достигаются посредством вмешательств, изменяющих поведение. Однако большинство поведенческих вмешательств дают ограниченные, кратковременные эффекты [4], отчасти из-за зависимости от эпизодических оценок поведения, фиксируемых такими инструментами, как консультации, мгновенные экологические оценки, опросы и дискретные прямые наблюдения. Напротив, недавние достижения в области мобильных технологий позволили разработать своевременные адаптивные вмешательства (JITAI), которые могут устранить недостатки, связанные с традиционными исследованиями [5, 6].JITAI обычно используют технологию оценки, которая способна наблюдать и регистрировать поведение в естественной среде почти непрерывно в течение длительного периода времени. Благодаря сочетанию интенсивного сбора данных с аналитическими системами, способными принимать решения в режиме реального времени, JITAI позволяют проводить мероприятия на постоянной основе и автоматически адаптироваться к изменяющемуся поведению участников, условиям окружающей среды и прошлой истории. Этот процесс предполагается как продолжающийся двусторонний «разговор» между пациентами и поставщиками медицинских услуг.Хотя все еще на предварительных этапах, адаптивные вмешательства были реализованы, например, для поощрения физической активности [7], помощи пожилым людям в домашнем проживании [8] и управления приверженностью к лечению ВИЧ [9].

Реализация JITAI может быть улучшена за счет рассмотрения точных механизмов, с помощью которых вмешательства должны адаптироваться в ответ на поведение участников. Часто стратегии адаптации разрабатываются на индивидуальной основе без учета теоретических оснований, несмотря на результаты, указывающие на то, что соблюдение установленной теории может повысить эффективность поведенческих вмешательств [10].Современные поведенческие теории дают мало информации в этом отношении, поскольку они редко рассматривают поведение как динамическую сущность [11]. Внедрение теоретически обоснованных, гибких стратегий адаптации, вероятно, приведет к более эффективным вмешательствам и, кроме того, может дать результаты, которые позволят уточнить лежащие в основе теории. Одна из возможных стратегий адаптации с теоретической основой — это формирование поведения , определяемое как процесс, посредством которого целевое поведение постепенно культивируется посредством дифференциального подкрепления последовательных приближений к цели [12].При выполнении этой процедуры диапазон подкрепляемых поведений со временем сужается (рис. 1А). Процесс формирования может привести к сложному поведению, которое в противном случае не проявилось бы так быстро или вообще. В традиционном сценарии формирования, практикующий должен различать, какое поведение достаточно похоже на целевое поведение, чтобы получить подкрепление и определить оптимальное время для прекращения подкрепления, связанного с грубыми приближениями. Удержание подкрепления порождает временное условие исчезновения, которое может вызвать новые или разные уровни поведения, подходящие для формирования.Этот процесс обычно происходит в контролируемой среде, например в классе или учебном центре. Умение выполнять эти задачи определяет конечную эффективность формирования распорядка, и такие специалисты, как учителя и тренеры, делают это как искусство. Тем не менее, JITAI предлагают возможность точно оценивать поведение на почти постоянной основе и постоянно оценивать его сходство с целевым поведением. Это позволяет автоматически реализовывать процедуры формирования в гораздо более широком разнообразии контекстов, чем это обычно было возможно [13].Многие модели поведения надежно формируются в обществе. Например, всю образовательную систему можно рассматривать как высокоуровневую формирующую процедуру, в которой последовательные приближения к уровню владения определенными дисциплинами подкрепляются по мере прохождения людьми каждого класса. После этих формальных протоколов формирования среда продолжает формировать поведение, хотя и в менее предсказуемых графиках. Например, образование подкрепляется поступлением в колледж и последующим трудоустройством.Напротив, процедуры формирования поведения, которые будут развернуты в JITAI, по крайней мере, на этой предварительной стадии, скорее всего, будут рудиментарными и не будут иметь преимуществ в виде множества сильных, поддерживающих непредвиденных обстоятельств. В некоторых случаях, например, при попытке сформировать отказ от курения, может быть даже обратное, и факторы окружающей среды могут препятствовать целевому поведению. Степень, в которой простые процедуры формообразования, применяемые в естественной среде, будут успешными для повышения уровня здорового поведения человека, является открытым вопросом, и этот манускрипт начинает процесс рассмотрения.

Рис. 1

(A) Схема формирования поведения. (B) Блок-схема вычислительной модели Макдауэлла.

Рис. 1

(A) Схема формирования поведения. (B) Блок-схема вычислительной модели Макдауэлла.

За пределами области JITAI эффективность формирования поведения у людей была надежно продемонстрирована в самых разных областях, от стимулирования двигательной активности у пациентов, выздоравливающих после инсультов [14], до улучшения восприятия стоматологического лечения среди детей [15] до управления услугами сотовой связи. расход [16].Для людей с аутизмом шейпинг использовался для стимулирования социально-эмоционального функционирования [17], для помощи в приучении к туалету [18], для увеличения продолжительности устойчивого внимания [19] и для развития навыков социальных сигналов [20]. В последнем из этих примеров используются функции автоматической оценки поведения, аналогичные тем, которые требуются для JITAI.

Моделирование поведения и вычислительные модели

Использование вычислительных моделей для оценки эффективности процедур формирования поведения в JITAI является привлекательным предварительным подходом, поскольку он позволяет эффективно изолировать компоненты сложных систем и управлять ими.Методологии можно изучать, настраивать, а иногда и отказываться от них без осложнений, связанных с их реальными аналогами. Конечная цель представленной здесь процедуры — усилить понимание, полученное в упрощенных цифровых областях, для разработки все более реалистичных контролируемых лабораторных экспериментов и последующих испытаний в реальных условиях, которые будут иметь общую теоретическую основу. Это позволит разрабатывать программы формирования поведения со степенью теоретической достоверности [10], которая до сих пор отсутствовала в этой области.

Существует богатая история внедрения программ цифрового шейпинга в подкрепляющие обучающие модели, которые популярны в сфере исследований в области искусственного интеллекта (ИИ). Например, процедуры формирования поведения были реализованы в схемах обучения с подкреплением в вычислительных моделях езды на велосипеде [21] и перемещения стержня вокруг препятствий [22]. В дополнение к экспериментам, проводимым в виртуальной среде, формирование также было включено в протокол обучения с подкреплением для обучения роботов моделированию поиска пищи и других форм поведения, связанных с выживанием [23, 24].Формирующие протоколы в этих моделях обучения с подкреплением обычно состоят из того, что агент предварительно выполняет упрощенную версию полной целевой задачи и демонстрирует, что эта подготовка увеличивает скорость, с которой достигается целевое поведение. В отличие от предполагаемой реализации формирования в JITAI, эти процедуры формирования имеют только рудиментарный временной компонент и не адаптируются с течением времени, что ограничивает их обобщаемость в области JITAI.

Из-за недостатков существующих вычислительных процедур формирования, описанных выше, эта статья направлена ​​на разработку вычислительных моделей, которые подходят для структуры JITAI.Это достигается путем модификации эволюционной модели динамики поведения Макдауэлла [25] путем включения формирования поведения. В соответствии с дарвинистскими принципами модель Макдауэлла излучает поток моделей поведения, выбранных из популяции через систему отбора, воспроизводства и мутации, процесс, который может быть эквивалентен обучению с подкреплением [26]. Как будет подробно описано ниже, это абстрактная модель, которая рассматривает цифровой организм, испускающий типичное поведение. Отсутствие специфичности в отношении поведения и целей является привлекательной особенностью, поскольку, в отличие от задач обучения с подкреплением ИИ, специфичных для поведения, описанных выше, оно позволяет обобщить результаты для множества различных JITAI.Как описано в Таблице 1, вычислительная модель Макдауэлла неизменно дает результаты, которые согласуются со многими экспериментальными данными в материальном мире. В случае процедур формирования адаптивного поведения во времени соответствующие эксперименты в реальном мире, необходимые для сравнения моделей, еще не проводились. Результаты, изложенные в этой статье, закладывают основу для разработки таких экспериментов, которые позволят оценить согласованность результатов вычислений и результатов материального мира для информирования JITAI, формирующих поведение.

Таблица 1

Сводка предыдущих результатов вычислительной модели

Исследование
.
Находка
.
Арт. [25] Соответствие закону действия
Ref. [31] Согласованность с уравнением степенной функции
Ref. [32] Согласованность с расширением уравнения согласования степенной функции, которое учитывает величину армирования
Ref.[33] Продемонстрировано влияние задержек переключения при переключении между графиками армирования
Ref. [34] Изменение предпочтения ответа на основе параллельных графиков подкрепления
Ref. [35] Согласованность с известным распределением времени между ответами
Исследование
.
Находка
.
Арт.[25] Соответствие закону действия
Ref. [31] Согласованность с уравнением степенной функции
Ref. [32] Согласованность с расширением уравнения согласования степенной функции, которое учитывает величину армирования
Ref. [33] Продемонстрировано влияние задержек переключения при переключении между графиками армирования
Ref. [34] Изменение предпочтения ответа на основе параллельных графиков подкрепления
Ref.[35] Согласованность с известным распределением времени между ответами

Таблица 1

Сводка предыдущих результатов вычислительной модели

Исследование
.
Находка
.
Арт. [25] Соответствие закону действия
Ref. [31] Согласованность с уравнением степенной функции
Ref.[32] Согласованность с расширением уравнения согласования степенной функции, которое учитывает величину армирования
Ref. [33] Продемонстрировано влияние задержек переключения при переключении между графиками армирования
Ref. [34] Изменение предпочтения ответа на основе параллельных графиков подкрепления
Ref. [35] Согласованность с известным распределением времени между ответами
Исследование
.
Находка
.
Арт. [25] Соответствие закону действия
Ref. [31] Согласованность с уравнением степенной функции
Ref. [32] Согласованность с расширением уравнения согласования степенной функции, которое учитывает величину армирования
Ref. [33] Продемонстрировано влияние задержек переключения при переключении между графиками армирования
Ref.[34] Изменение предпочтения ответа на основе параллельных графиков подкрепления
Ref. [35] Согласованность с известным распределением времени между ответами

ФОРМИРОВАНИЕ ПОВЕДЕНИЯ В МОДЕЛИ MCDOWELL

Резюме предыдущей работы

Модель

Макдауэлла [25] рассматривает гипотетический цифровой организм, поведение которого со временем развивается в соответствии с низкоуровневыми правилами, основанными на принципах поведения.Эта основа определяет взаимосвязь между излучением поведения и его последствиями, что определяется вероятностью проявления этого поведения в будущем. В процессе, аналогичном моделированию на основе агентов, взаимодействие этих правил для различного поведения моделируется с помощью вычислительных экспериментов, которые производят возникающие результаты более высокого порядка, которые нельзя экстраполировать, исследуя только структуру правил. Система полностью децентрализована без явного учета глобального результата и имеет встроенную стохастичность.Опираясь на параллели между оперантным поведением и естественным отбором, компоненты модели представлены в терминах эволюции.

Поведение цифрового организма со временем меняется в соответствии с алгоритмом, показанным на рис. 1B и описанным ниже. Каждое поведение связано с уникальным целым числом в интервале [0, 1000], и на каждом временном шаге активен репертуар из 100 вариантов поведения. Целые числа стратифицируются по классам поведения, один или несколько из которых представляют целевой класс, который содержит поведения, которые могут получить подкрепление при передаче.Описанные здесь эксперименты включают три класса: класс I: [0, 494], класс II: [495, 505] и класс III: [506, 1000], второй из которых является целевым классом. Диапазон целых чисел, определяющих поведение, размер активного репертуара и спецификацию усиленного класса можно свободно выбирать. На каждом временном шаге вероятность того, что конкретный класс поведения испускается, определяется долей общего поведения в репертуаре, которое соответствует этому классу. На основе вероятностей, рассчитанных для каждого класса, случайным образом выбирается один класс для выбросов.Конкретное поведение внутри класса, которое генерируется, выбирается случайным образом из поведений в репертуаре, связанном с этим классом. Чтобы создать поведенческий репертуар на следующем временном шаге, чтобы эта процедура могла быть повторена, «родительские» поведения выбираются из текущего поведенческого репертуара, «клонируются» и «мутируются» для создания нового набора из 100 вариантов поведения, составляющих новый репертуар. Полная информация об этом процессе подробно описана в работе. [25] и в Приложении 1, в котором описаны отклонения от методологии, изложенной в Спр.[25].

Вычислительная модель включает компонент подкрепления, который позволяет вводить формирование поведения. Под подкреплением понимается предоставление стимула, зависящее от выполнения поведения, которое приводит к увеличению вероятности повторения этого поведения в будущем и других подобных ему [27]. Эта конструкция включается в модель следующим образом. Если излучаемое поведение относится к целевому классу, проверяется расписание подкрепления, чтобы определить, следует ли подкреплять это поведение.Если подкрепление должно произойти, испускаемое поведение характеризуется как «соответствие», а соответствие других поведений в репертуаре основывается на их сходстве (т. Е. На расстоянии) от подкрепляемого поведения. Фитнес-функция, подробно описанная в Ref. [25], затем используется для выбора родительского поведения для следующего репертуара, которое похоже на испускаемое, усиленное поведение, при этом предпочтение отдается наиболее похожему поведению. В результате после клонирования и мутации поведение, составляющее репертуар на следующем временном шаге, будет аналогично испускаемому поведению, удовлетворяющему определению для подкрепления.Если испускаемое поведение не подкрепляется, родительские поведения выбираются случайным образом.

Оперативное формирование поведения

Основная цель исследования, кратко изложенного в этой рукописи, состоит в том, чтобы ввести в действие конструкцию формирования поведения в рамках вычислительной модели Макдауэлла, чтобы можно было проводить цифровые эксперименты, касающиеся ее оптимальной реализации. Чтобы смоделировать усиление последовательных приближений к целевому поведению, модель Макдауэлла была модифицирована таким образом, что был усилен класс поведения, более широкий, чем целевой класс поведения.Поскольку формирование требует, чтобы с течением времени поведение становилось все более похожим на желаемое, чтобы получить подкрепление, ширина этого класса подкрепления постепенно сужалась в соответствии с некоторой невозрастающей функцией w (t) ⁠. Усиленный класс в любой момент времени определяется как [500 − W, 500 + W] ⁠, где W = w (t) −12⁠. Отсюда следует, что w (t) = 11 определяет усиление только целевого поведенческого класса [495, 505]. Чтобы гарантировать, что усиленный класс определяется целыми числами, все значения w (t) округляются до ближайшего нечетного целого числа.Поскольку поведения, определяющие усиленный класс, обновляются в соответствии с w (t) ⁠, другие классы также должны быть обновлены. класс I, таким образом, определяется как [0,500 − W − 1], а класс III определяется как [500 + W + 1,1000] ⁠. Это исследование направлено на определение w * (t) ⁠, функции, которая оптимально сужает класс подкрепления к целевому классу.

Процедура дискретного формования

Простейшие процедуры формообразования начинаются с окна подкрепления, которое шире целевого окна, и сужаются в дискретный момент (ы) времени, что можно резюмировать, рассматривая w (t) как ступенчатую функцию.Несколько примеров ступенчатых функций, выбранных для исследования и обозначенных как wn (t) для n = 16, показаны на рисунке 2. Рисунок 2A представляет базовый случай, когда только целевой класс поведения (⁠w (t) = 11⁠) усиливается на все время. Фигуры 2B и C обозначены как одностадийные процедуры формообразования. В этом случае класс [489–511] (⁠w (t) = 22⁠) был сначала усилен, а затем окно армирования было уменьшено до целевого класса при t = 60 и t = 120⁠ соответственно. На рисунках 2D и E показаны двухэтапные процедуры формирования, а на рис.2F иллюстрирует трехэтапную процедуру формирования.

Рис. 2

(A – F) иллюстрируют ступенчатые функции w (t) для дискретного формирования, а (G) иллюстрируют аналитические результаты для каждой функции.

Рис. 2

(A – F) иллюстрируют ступенчатые функции w (t) для дискретного формирования, а (G) иллюстрируют аналитические результаты для каждой функции.

На рисунке 2G показаны результаты, полученные с помощью этих функций формирования. Показанная метрика — это процент целевого поведения в репертуаре поведения на каждом временном шаге.Чтобы учесть стохастичность системы, это значение усредняется по 5000 моделированиям. После примерно 50 временных шагов каждая из процедур формирования дает более высокие уровни целевого поведения, чем w1 (t) ⁠, где был усилен только целевой класс. Это демонстрирует, что реализация формирования в рамках вычислительного алгоритма функционирует так, как ожидалось, поскольку в конечном итоге были созданы более высокие уровни поведения по сравнению со сценарием, в котором был усилен только целевой класс поведения.w2 (t) и w3 (t) являются одношаговыми функциями, которые используют одни и те же два окна подкрепления, но проводят разное количество времени в каждом окне. Различные результаты для этих функций демонстрируют влияние этой временной особенности на результаты. Трехступенчатая функция w6 (t) вызвала более высокий уровень целевого поведения, чем двухступенчатые функции, w4 (t) и w5 (t) ⁠, которые, в свою очередь, привели к более высокому уровню поведения, чем одношаговые функции. Взятые вместе, эти результаты показывают, что постоянное сужение подкрепления со временем, в отличие от дискретного сжатия, используемого в этом разделе, может привести к более выраженным изменениям поведения.

Непрерывная формовка

Первым шагом в процедуре непрерывного формования является разработка функций, которые можно использовать для управления шириной усиленного класса. Эти функции аналогичны тем, что показаны на рис. 2, но являются непрерывными и нелинейными. Используется следующая общая кусочная функция:

w (t) = {A (1 − ebt) + w0 t»tfwc t> tf,

(1)

, где w0 — начальная ширина класса армирования, b — экспоненциальный параметр потерь / усиления, A — это расстояние между горизонтальной асимптотой и w0⁠, а tf — время, когда достигается целевая ширина армирования.При t> tf⁠ усиливается только поведение в пределах целевого класса поведения. Чтобы гарантировать непрерывность w (t), устанавливается ограничение w (tf) = wc, которое приводит к условию A≡wc − w01 − ebtf⁠.

В уравнении (1) отрицательные значения b соответствуют функциям вогнутости, которые представляют собой начальное быстрое снижение в усиленном классе. Положительные значения b соответствуют функциям вогнутости вниз, представляющим постепенное начальное уменьшение усиленного класса наряду с быстрым сужением усиленного класса позже во времени.При b = 0⁠ непостоянная составляющая w (t) не определена. Однако линейное разложение Тейлора около b = 0 показывает, что в пределе эту функцию можно аппроксимировать прямой линией, пересекающей две точки (0, w0) и (tf, wc) ⁠, то есть наклон равен wc − w0tf и точка пересечения .y равна w0⁠. Следовательно, при b = 0⁠ усиленный класс сужается с постоянной скоростью. Рисунок 3A иллюстрирует качественную форму уравнения (1) для различных значений b⁠. Чтобы полностью определить уравнение (1), требуются значения для tf⁠, wc⁠, b⁠ и w0.Выбранный целевой класс поведения [495,505] соответствует wc = 11. tf был установлен равным 100, и моделирование проводилось до t = 250 °. Эти три значения являются свободными параметрами системы. Исследовательский анализ, выходящий за рамки данной рукописи, показал, что различные значения этих параметров не повлияли на качественный характер выводов, подробно описанных ниже. Вычислительные эксперименты, выполненные в этой работе, исследуют эффекты изменения w0⁠, начального значения w (t), которое можно интерпретировать как максимальное отклонение от целевого поведения, которое приведет к усилению и b⁠, скорости сужения окна подкрепления.Эксперименты проводились для значений (b, w0) ∈B × W0⁠, где B = [- 0,2, −0,19, …, 0,19,0,2] и W0 = [80,120, …, 200,210] ⁠.

Рис. 3

(A) Качественные формы для функции формирования, описываемой уравнением (1) для различных значений b⁠. wc⁠, изображенный горизонтальной линией, представляет ширину целевого класса. (B) Функции w (t) с оптимальными параметрами в момент времени t = 100, 200 и 250 для моделирования FR1, описанного в тексте. Наибольшая площадь под кривой траекторий целевого поведения (см. Следующий раздел) использовалась для определения оптимальных параметров.

Рис. 3

(A) Качественные формы для функции формирования, описываемой уравнением (1) для различных значений b⁠. wc⁠, изображенный горизонтальной линией, представляет ширину целевого класса. (B) Функции w (t) с оптимальными параметрами в момент времени t = 100, 200 и 250 для моделирования FR1, описанного в тексте. Наибольшая площадь под кривой траекторий целевого поведения (см. Следующий раздел) использовалась для определения оптимальных параметров.

Результаты непрерывной формовки

На рис. 4А показан целевой уровень поведения (измеренный, как на рис.2G) как процент целевого поведения в поведенческом репертуаре на каждом временном шаге (в среднем по 5000 симуляций) в зависимости от времени для выбранных значений (b, w) ∈B × W0⁠. Для всех случаев, включая те, которые не показаны на рис. 4A, эволюция поведения цели происходит примерно тремя разными способами. Для определенных наборов параметров процент целевого поведения быстро увеличивается в начале моделирования, а затем асимптоты. Для других наборов параметров траектория похожа на сигмовидную с почти постоянным низким уровнем поведения, за которым следует большой быстрый переход на более высокий уровень поведения, который приближается к асимптоте.Последний класс поведения не начинает увеличиваться до tf⁠, когда будет достигнут целевой класс, а затем постепенно увеличивается перед асимптотикой. Чтобы охарактеризовать траекторию для всего набора параметров, были рассчитаны следующие две метрики: (a) время, в которое траектория начинает увеличиваться, обозначается tc и аппроксимируется временем, когда целевое значение поведения, равное 15, впервые нарушается. (горизонтальная пунктирная линия на рис. 4A) и (b) асимптота по мере приближения времени к ∞⁠, обозначенная hM и аппроксимированная максимальным значением, реализуемым данной траекторией в ходе моделирования.Наивысшие значения hM, приведенные на фиг. 4C и E, выше, чем значения, полученные с помощью функций дискретного формования на фиг. 2, что демонстрирует превосходство процедуры непрерывного формования.

Рис. 4

Результат моделирования арматуры FR1 со значениями, указанными в таблице A1. (A) иллюстрирует уровень целевого поведения по отношению ко времени, а (B) иллюстрирует tc⁠, время, необходимое целевому подкреплению для достижения уровня 15, для всех (b, w0) ∈B × W⁠, где b — вогнутость, а w0 — начальное значение функции формы w (t) ⁠.(C) и (D) иллюстрируют максимальную высоту (hM⁠) и площадь под кривой (AUC) для всех комбинаций параметров, рассчитанных при t = 100⁠. (E) и (F) являются пересчетом результатов в (C) и (D), но с метрикой, рассчитанной при t = 250, а не при t = tf⁠. Все результаты усреднены по 5000 моделированиям.

Рис. 4

Результат моделирования для арматуры FR1 со значениями, определенными в таблице A1. (A) иллюстрирует уровень целевого поведения по отношению ко времени, а (B) иллюстрирует tc⁠, время, необходимое целевому подкреплению для достижения уровня 15, для всех (b, w0) ∈B × W⁠, где b — вогнутость, а w0 — начальное значение функции формы w (t) ⁠.(C) и (D) иллюстрируют максимальную высоту (hM⁠) и площадь под кривой (AUC) для всех комбинаций параметров, рассчитанных при t = 100⁠. (E) и (F) являются пересчетом результатов в (C) и (D), но с метрикой, рассчитанной при t = 250, а не при t = tf⁠. Все результаты усреднены по 5000 моделированиям.

На рис. 4B и C показаны tc и hM над B × W0⁠. Изменение целевого поведения, связанное с параметром b⁠, кривизной функции, намного больше, чем изменение, связанное с w0 для всех показателей.Например, на рис. 4B, если b фиксируется на нуле и w0 изменяется, диапазон значений tc составляет приблизительно от 50 до 90, тогда как если w0 фиксируется на уровне 150, а b изменяется, tc изменяется приблизительно от 20 до 120.

Как показано на рис. 4B, наименьшее значение tc было 16, сгенерированное шестью комбинациями (b, w0), все они расположены в нижнем левом углу рисунка. Эти функции формования вогнуты вверх, характеризующиеся быстрым начальным уменьшением ширины класса арматуры с последующими длительными интервалами времени с шириной, относительно близкой к wc⁠.С другой стороны, высокие значения tc⁠ создаются комбинациями параметров в верхнем правом углу рис. 4B, которые представляют функции w (t), которые начинаются относительно далеко от wc и очень медленно уменьшаются, пока t не станет близко к tf⁠. . Оба этих результата показывают, что близость w (t) к wc связана со скачком уровня целевого поведения.

hM (асимптотическая высота) изменяется динамически, и можно проиллюстрировать только снимок в определенный момент. Например, на рис. 4C представлены результаты при t = tf⁠, где максимальное значение равно 51.2% целевого поведения в репертуаре, что связано с набором параметров (b, w0) = (- 0,01,130) ⁠. На этом снимке наибольшие значения hM связаны с почти линейными функциями, которые имеют отрицательные значения b около 0. Но tc⁠, время, в которое траектория перескакивает, больше для этих значений b, чем для больших отрицательных значений b⁠ . Это представляет собой конкурирующие эффекты, когда траектории целевого поведения, которые прыгают наиболее быстро, не связаны с наивысшими уровнями целевого поведения.Чтобы учесть эту конкуренцию между tc и hM при определении общих уровней целевого поведения, площадь под кривой траектории (AUC) также рассматривалась как показатель, как показано на рис. 4D. Максимальный AUC связан с (b, w0) = (- 0,06,100), и, как правило, большие значения площади связаны с функциями вогнутого вверх, а не с функциями вогнутого вниз.

Описанные выше анализы были рассчитаны в момент времени t = tf⁠. Как показано на рис. 4A, многие траектории в настоящее время не достигли своей максимальной высоты.При t = 250 °, который представляет собой конец моделирования, траектории получили дальнейшее развитие, и рис. 4E и F иллюстрируют hM и AUC в это время. Вогнутые вниз функции, связанные с положительными значениями b, теперь имеют наивысшие уровни hM, хотя самые большие значения по-прежнему связаны с по существу линейными функциями. Самые высокие значения также связаны с большими значениями w0. Этот сдвиг вправо на графике отражается при рассмотрении AUC, как показано на фиг. 4F. В этом случае максимальные значения — для (b, w0) = (- 0.01,130) ⁠. Функции с отрицательными значениями b, то есть функции формирования вогнутой формы, очень быстро перешли на повышенные целевые уровни поведения. Хотя функциям вогнутого вниз требуется больше времени для перехода, их значения hM выше. Поскольку рассматриваются более длинные временные рамки, этот повышенный уровень поведения перевешивает первоначальный выигрыш, полученный за счет вогнутых функций, и AUC увеличивается, как показано на рис. 3B). Однако максимальные значения hM остаются сосредоточенными вокруг b = 0⁠, что указывает на то, что линейная функция в конечном итоге приведет к наиболее целевому поведению.

Подводя итог, функции формирования вогнутых вверх (⁠b <0⁠) производят быстрое увеличение до уровней асимптотического целевого поведения, но эта асимптота ниже, чем у линейных (⁠b = 0⁠) и вогнутых вниз функций (⁠b > 0⁠), особенно если моделирование выполняется в течение более длительных периодов времени. Функции линейного и вогнутого вниз формования приводят к продолжительным периодам низкой скорости целевого поведения перед прыжком на более высокие уровни.

ВЛИЯНИЕ ИЗМЕНЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ МОДЕЛИ

Фиксированный исходный поведенческий репертуар

Результаты, представленные на рис.4A) указывают на верхний предел горизонтальной асимптоты траекторий поведения. Общие функции w (t), используемые в процедуре непрерывного формования, были выбраны для определения ряда характеристик вогнутости. Возможно, что более сложные функции формирования могут в конечном итоге привести к более высокому уровню целевого поведения. В этом разделе исследуется уровень целевого поведения, поддерживаемого вычислительной моделью, с конкретной параметризацией, описанной в Приложении 1. Моделирование проводилось там, где некоторая часть исходного поведенческого репертуара с самого начала требовалась от целевого класса поведения.Это контрастирует со стандартной процедурой, в которой начальный класс поведения выбирается случайным образом. Кроме того, установка части начального класса поведения на целевое поведение имитирует предыдущую историю обучения для организма, сценарий, который более точно отражает реальные условия, к которым может быть применена эта модель.

После того, как часть исходного поведенческого репертуара была исправлена, было усилено только поведение в пределах целевого класса, то есть не было никакого формирования.Траектории поведения, усредненные по 5000 моделированиям, для различных пропорций, показаны на рис. 5. Похоже, что существует верхний предел примерно 65% для асимптотического уровня целевого поведения, даже для идеального случая, когда все поведения первоначально в репертуар — это целевое поведение, и каждое из этих целевых поведений усиливается при запуске. Эта особенность обусловлена ​​процедурами формирования и клонирования (ссылка [25] и Приложение 1), которые приводят к достаточным вариациям в поведении следующего поколения, чтобы гарантировать, что нецелевое поведение включено в репертуар.Интересно, что начало с 60% и 70% начального поведенческого репертуара в целевом классе приводит к превышению этого асимптотического уровня, но в конечном итоге скорость поведения снижается до асимптоты. В моделировании, подробно описанном до сих пор, наблюдались высокие асимптоты примерно до 55%. Учитывая верхний предел 65% и тот факт, что стандартная процедура формирования начинается со случайного начального поведенческого репертуара, не ожидается, что альтернативные функции формирования радикально улучшат конечные уровни генерируемого поведения.

Рис. 5

Целевые траектории поведения для моделирования с параметрами в таблице A1 без процедуры формирования. Каждая строка представляет собой фиксацию определенной доли начального репертуара с поведением из целевого класса, а не случайный выбор начального репертуара, как в случае с другими симуляциями.

Рис. 5

Целевые траектории поведения для моделирования с параметрами в таблице A1 без процедуры формирования. Каждая строка представляет собой фиксацию определенной доли начального репертуара с поведением из целевого класса, а не случайный выбор начального репертуара, как в случае с другими симуляциями.

Вариация параметров в рамках вычислительной модели

Во всех ранее подробных выводах был реализован график подкрепления с фиксированным соотношением 1 (FR1), что означает, что каждый раз, когда поведение из класса подкрепления выдавалось, оно усиливалось. Также были изучены эффекты использования расписания FR3, где усиливается каждое третье усиливаемое поведение, которое проявляется. Рисунок 6 иллюстрирует эффекты этого графика, где можно увидеть различия по сравнению с ранее описанными результатами.Как и ожидалось, при меньшем подкреплении общие уровни целевого поведения ниже. Этот эффект особенно заметен для наборов параметров, сочетающих большие отрицательные значения b с малыми значениями w0 (то есть нижний левый угол рисунка), где значения tc намного больше. Похоже, что нечастое армирование в сочетании с резким начальным уменьшением окна армирования не приводит к достаточному армированию для того, чтобы формирование было эффективным. Этот график подкрепления также привел к тому, что самые высокие значения AUC были более локализованы около b = 0, чем это было в случае предыдущих анализов.Как и в случае с графиком FR1, при t = 250 ° максимальные значения hM связаны с линейными функциями, но в целом значения относительно выше для функций формирования вогнутых вниз.

Рис. 6

Результат моделирования со значениями по умолчанию, определенными в Таблице A1, но с графиком армирования FR3. Показатели, показанные на каждой панели, такие же, как на рис. 4, за исключением того, что (B) показывает время, необходимое целевому усилению для достижения уровня 10, а не 15.

Рис. 6

Результат моделирования со значениями по умолчанию, определенными в таблице A1, но с графиком армирования FR3. Показатели, показанные на каждой панели, такие же, как на рис. 4, за исключением того, что (B) показывает время, необходимое целевому армированию для достижения уровня 10, а не 15.

Влияние изменения силы армирования (как аналогично следующему репертуару — усиленное поведение), также были изучены размер целевого класса и время до целевого класса.Полный учет этих результатов выходит за рамки данной статьи, но результаты этих анализов соответствовали приведенным выше выводам, а именно, они содержали компромисс между траекториями, которые быстро переходят к повышенным уровням целевого поведения, и траекториями, которые потребовалось больше времени, чтобы перейти к более высоким уровням целевого поведения. Приблизительно линейные функции шейпинга обеспечивали высочайший уровень поведения. Это указывает на то, что подробные результаты не зависят от выбора параметров моделирования.

ОБСУЖДЕНИЕ

Эта работа продемонстрировала жизнеспособность использования вычислительных моделей для исследования процедур формирования поведения, процесса, который может оказаться ценным при разработке альтернативы специальным модификациям, часто включаемым в адаптивные, своевременные, поведенческие вмешательства в отношении здоровья. Результаты показывают, что формирование было эффективным при формировании более высоких уровней целевого поведения, чем когда подкреплялся только целевой класс поведения. При формировании целевого поведения сужение диапазона действий, которые подкрепляются на постоянной основе, а не в дискретные моменты времени, более эффективно для создания целевого поведения.В рамках этой непрерывной структуры были выполнены вычислительные эксперименты для изучения роли как w0⁠, начального размера усиленного класса поведения, так и b⁠, который определяет вогнутость усиленного сужения класса, на эффективность процедур формирования. Значения b были более важными для определения окончательной эффективности шейпинга. При рассмотрении общего объема производимого целевого поведения необходимо было учитывать два конкурирующих эффекта: функции формирования вогнутых вверх, которые приводили к быстрому переходу процента целевого поведения к относительно низкому асимптотическому значению, по сравнению с функциями формирования вогнутых вниз, где процент целевого поведения поведение потребовалось больше времени, чтобы перейти на более высокие асимптотические уровни.Приблизительно линейные функции лучше всего справлялись с этими двумя эффектами и приводили к наивысшим уровням целевого поведения.

Из результатов, изложенных в предыдущем абзаце, можно сделать практические выводы. Если высокий уровень целевого поведения является главной заботой системы формирования, то для направления эволюции окон подкрепления следует использовать либо линейную, либо вогнутую вниз функцию формования, причем последнее является подходящим, если возможно только усилить поведение, которое относительно аналогично целевому поведению, то есть мало w0⁠.Примером этого сценария является подготовка к спортивным соревнованиям, где желательны самые высокие уровни целевого поведения, независимо от времени, необходимого для достижения этой цели. В качестве альтернативного сценария рассмотрите целевое поведение, которое определяется как отсутствие какого-либо вредного поведения, например курения сигарет. Формирующие процедуры можно использовать в программе постепенного прекращения курения, сообщая графику все более длинные интервалы между подсказками, разработанными для поддержки прекращения.Если линейная функция или функция вогнутого вниз используется для управления формированием, значительный вред может быть нанесен в течение длительного периода низкоуровневого целевого поведения (высокий уровень курения). В сценариях, подобных этому, когда критически важно изменить поведение как можно скорее, может быть предпочтительна процедура формирования вогнутой формы. Как только человек достиг постоянного уровня целевого поведения, имеющего достаточно низкий риск, график формирования может быть переведен на линейную / вогнутую функцию, которая может еще больше повысить уровень (или улучшить топографию) целевого поведения.

Формирование поведения может быть реализовано практически в любой области, но аргумент в пользу формализованных, автоматизированных процедур формирования, представленных в данном документе, требует использования сенсорных технологий в реальном времени, таких как акселерометры, датчики частиц и интеллектуальные розетки. Эти технологии дают возможность постоянно оценивать сходство испускаемого поведения с целевым поведением, чтобы определить идеальный момент для подкрепления. Например, наша исследовательская группа недавно завершила мероприятие, в ходе которого в домах использовались мониторы воздуха в реальном времени, чтобы предотвратить воздействие вторичного дыма, обеспечивая подкрепление, когда уровни частиц в воздухе остаются ниже порогового значения в течение некоторого длительного периода времени [28].Эти временные интервалы с низким содержанием частиц представляют собой приближения к желаемому поведению без воздействия частиц в любое время. Формирование будет происходить за счет увеличения временных интервалов для получения подкрепления. Платформа для вычисления формы в этой рукописи представляет собой инструмент для исследования оптимального способа увеличения продолжительности интервалов, необходимых для подкрепления. Модель вмешательства в этом примере может быть воспроизведена во многих областях, включая использование акселерометров для формирования более коротких периодов малоподвижного поведения или использование устройств слежения за экраном, чтобы сократить время использования экрана.Каждое из этих вмешательств может быть основано на вычислительной модели формирования, но, как обсуждается в следующем абзаце, перевод на реальные сценарии представляет сложности, которые необходимо решить.

Процедуры формирования, описанные в этом отчете, продолжаются путем усиления класса поведения, более широкого, чем целевой класс. В вычислительной модели сходство между нецелевым и целевым поведением четко определяется как разница между двумя целыми числами. Эту функцию нелегко реализовать в большинстве реальных сценариев.Например, хотя большое значение w0 в w (t) указывает на то, что поведение, которое сильно отличается от целевого, будет усилено в начале процедуры формирования, нет никакой интерпретации относительно того, основано ли это различие на функции или топографии или как модель будет обрабатывать очень редкое, дистальное приближение к цели. Маловероятно, что удастся связать взаимно однозначное соответствие между составляющими модели и компонентами каких-либо моделей материального мира.В работе Ref. [29], однако, это несоответствие — черта многих успешных моделей. Например, рассмотрим квантовую теорию, в которой компоненты базовой модели не соответствуют стандартным описаниям пространства и времени и, следовательно, не имеют аналогов в компонентах экспериментальной модели. Скорее, согласованности между модельными предсказаниями и экспериментальными данными достаточно, чтобы объявить две системы вычислительно эквивалентными, что делает вычислительную модель подходящей платформой для исследования.Хотя согласованность результатов компьютерной модели Макдауэлла и нескольких реальных экспериментов было продемонстрировано, насколько нам известно, эксперименты по формированию поведения с постоянно адаптируемыми критериями подкрепления еще не проводились (Таблица 1). Лабораторные эксперименты, включающие эту функцию, в настоящее время разрабатываются авторами этой статьи, и, когда они будут выполнены, они позволят оценить вычислительную эквивалентность модели и реальных результатов. Это, вероятно, повысит интерпретируемость и обобщаемость результатов вычислений и улучшит возможность автоматического программирования процедур формирования обобщаемых данных.

Помимо сравнения с реальными экспериментами, вычислительное моделирование можно сделать более надежным, исследуя более сложные сценарии моделирования, такие как формирование вымирания, а не установление поведения. Могут быть реализованы более сложные графики подкрепления, а также могут быть изучены последствия ошибок в рамках процедуры формирования (например, неправильное подкрепление поведения, которое не подходит для подкрепления). В частности, следует изучить возможность использования графиков подкрепления с переменным соотношением (и интервалом), поскольку конечной целью вмешательств в области общественного здравоохранения является поддержание здорового поведения на долгосрочной основе, а переменные графики, как известно, приводят к более длительному поддерживающему эффекту.Вопрос о том, лучше ли реализовать процедуру формирования с переменным расписанием или формировать с непрерывным расписанием, а затем переходить к изменяемому расписанию, является открытым вопросом, требующим исследования.

Для сравнения с JITAI было бы более уместно сосредоточиться на отдельных симуляциях, а не на агрегированных результатах. По мере того, как эти функции добавляются и вычислительная модель формирования становится более строгой, у нее будет все больше возможностей служить полезным инструментом, который будет использоваться при проектировании и уточнении JITAI.

Благодарности:

Исследование, представленное в этой публикации, было поддержано Национальным институтом сердца, легких и крови Национального института здоровья под номером R01HL103684. Авторы несут полную ответственность за содержание, которое не обязательно отражает официальную точку зрения Национальных институтов здравоохранения.

Соблюдение этических норм

Конфликт интересов : У авторов нет потенциального конфликта интересов.

Первичные данные : Эти результаты ранее не публиковались, и эта статья не была отправлена ​​для рецензирования где-либо еще. Данные в рамках ранее не сообщались. Авторы полностью контролируют все первичные данные и соглашаются разрешить TBM просматривать их по запросу.

Вклад авторов : Д-р Берарди концептуализировал расширение предыдущей модели, чтобы включить формирование поведения, создал моделирование и подготовил рукопись. ДоктораКарретеро-Гонсалес, Клепейс, Ганипур Макиани и Джахангири помогли в разработке компьютерного моделирования и интерпретации результатов. Доктора Ховелл и Беллеттьери помогли включить в работу правильную теорию поведения и интерпретировать результаты. Все авторы оказали помощь в составлении рукописи.

Ethical Approval : Эта статья не содержит исследований с участием людей или животных, выполненных кем-либо из авторов.

Информированное согласие: Хельсинкское соответствие и одобрение IRB не применимы.

ПРИЛОЖЕНИЕ 1. ДЕТАЛИ РАСЧЕТНОЙ МОДЕЛИ MCDOWELL

Вычислительная модель начинается со случайного выбора набора из 100 вариантов поведения из 1001 возможности и группировки их по соответствующим классам. Вероятность того, что конкретный класс поведения испускается, определяется как доля от общего количества поведений в репертуаре, которое соответствует этому классу.На основе этих вероятностей случайным образом выбирается класс поведения для передачи и случайным образом выбирается конкретное поведение в репертуаре из этого класса. Если выбранное поведение относится к целевому классу, проверяется расписание подкрепления, чтобы определить, подкрепляется ли это поведение. Любое поведение, которое должно быть усилено, характеризуется как «соответствие», а соответствие других поведений в репертуаре основывается на их сходстве (дистанции) с подкрепляемым поведением. Метрика пригодности используется для выбора 100 «родительских» вариантов поведения, которые сформируют репертуар поведения на следующем временном шаге, причем предпочтительный выбор будет отдаваться поведению, наиболее похожему на подкрепляемое поведение.Взаимосвязь между приспособленностью поведения и вероятностью его выбора в качестве родительского поведения регулируется функцией родительской приспособленности , которая может быть любой функцией, которая присваивает более высокие вероятности меньшим расстояниям. В анализе в этом отчете использовалась экспоненциальная функция родительской приспособленности, разработанная в работе. [25] следующим образом. Пусть p (x) = re − rx будет вероятностью усиления значения пригодности x для x∈ [0, ∞) ⁠. Среднее значение рассчитывается как ∝≡∫0∞xp (x) dx = 1r⁠. Это соотношение подразумевает, что r = 1∝, что составляет кумулятивную плотность, P (x) = 1 − e − 1∝x⁠.С помощью этой функции выборка с обратным преобразованием используется для случайного выбора значения из этого распределения. Соответствия текущего поведенческого репертуара ищутся на предмет совпадения, и если оно не существует, генерируется новое случайное значение. Этот процесс продолжается до тех пор, пока не будет выбрано 100 родительских вариантов поведения. , Среднее — единственное значение, необходимое для параметризации этой процедуры. Если в расписании подкрепления указано, что подкрепление недоступно, или если испускаемое поведение не из целевого класса, то вместо использования процедуры, описанной выше, из репертуара случайным образом выбираются 100 родительских поведений.

Каждый из выбранных родителей «клонируется» для создания репертуара поведения на следующем временном шаге. В исходной модели МакДауэлла поведение родителей было «спарено» с помощью побитовой бинарной процедуры, а не клонирования, но диагностический анализ выявил смещения в этой процедуре, которых не было при клонировании. Клонирование осуществляется путем рассмотрения набора гауссовых распределений со средним набором, равным каждому из родительских поведений. Стандартное отклонение этих распределений, свободный параметр системы, было установлено равным 2, и затем было выбрано одно новое поведение для следующего репертуара из каждого из этих распределений.Определенный процент этого нового поколения поведения выбирается случайным образом для мутации, что также делается с учетом гауссова распределения со средним набором, равным целочисленному представлению поведения, которое должно быть изменено, и некоторым стандартным отклонением в качестве параметра системы. Для представленных здесь анализов на случай мутации была выбрана доля 0,01 поведения в новом репертуаре, а стандартное отклонение составило 2,5. Для обоих этапов клонирования и мутации все вычисления выполняются с использованием арифметики по модулю-1001, так что все варианты поведения гарантированно находятся в пределах [0, 1000].После того, как мутация произошла, репертуар поведения на следующем временном шаге был полностью определен, и вероятность того, что конкретный класс будет выпущен, соответственно обновляется как доля общего поведения в этом новом репертуаре, принадлежащего каждому классу. Затем процесс повторяется. В таблице A1 подробно описаны все параметры системы и значения по умолчанию, если это необходимо.

Таблица A1

Определения переменных и значения по умолчанию, используемые для всех симуляций, если не указано иное

Переменная
.
Символ
.
Стоимость
.
Вычислительная модель
.
Диапазон поведений [0, 1000]
Целевой класс поведения [495–505]
Количество вариантов поведения в репертуаре — 100
Среднее значение функции пригодности (сила армирования) 5
Клонирование Станд.Dev. 2
Пропорция мутировавших 0,01
Мутация Std. Dev. 2,5
переменная
.
Символ
.
Стоимость
.
Вычислительная модель
.
Диапазон поведений [0, 1000]
Целевой класс поведения [495–505]
Количество вариантов поведения в репертуаре — 100
Среднее значение функции пригодности (сила армирования) 5
Клонирование Станд.Dev. 2
Пропорция мутировавших 0,01
Мутация Std. Dev. 2,5

Таблица A1

Определения переменных и значения по умолчанию, используемые для всех симуляций, если не указано иное

Переменная
.
Символ
.
Стоимость
.
Вычислительная модель
.
Диапазон поведений [0, 1000]
Целевой класс поведения [495–505]
Количество вариантов поведения в репертуаре — 100
Среднее значение функции пригодности (сила армирования) 5
Клонирование Станд. Dev. 2
Пропорция мутировала 0.01
Mutation Std. Dev. 2,5
переменная
.
Символ
.
Стоимость
.
Вычислительная модель
.
Диапазон поведений [0, 1000]
Целевой класс поведения [495–505]
Количество вариантов поведения в репертуаре — 100
Среднее значение функции пригодности (сила армирования) 5
Клонирование Станд.Dev. 2
Пропорция мутировавших 0,01
Мутация Std. Dev. 2,5

Все моделирование выполнялось в MATLAB R2012b. Модель имеет стохастическую особенность, поэтому при оценке результатов важно учитывать результаты, усредненные по многим прогонам. Из-за размерности исследованного пространства параметров это требовало больших вычислительных затрат.Однако, поскольку прогоны не зависят друг от друга, вычисления «до неприличия параллельны» [30]. Чтобы воспользоваться этой функцией, прогоны выполнялись с использованием встроенных в Matlab параллельных циклов parfor. Был создан пакетный сценарий, позволяющий одновременно запускать несколько параллельных симуляций на разных узлах кластера.

Список литературы

1.

Danaei

G

,

Ding

EL

,

Mozaffarian

D

et al.

Предотвратимые причины смерти в США: сравнительная оценка риска, связанного с питанием, образом жизни и метаболическими факторами риска

.

PLoS Med

.

2009

;

6

(

4

):

e1000058

.2.

Mokdad

AH

,

Marks

JS

,

Stroup

DF

,

Gerberding

JL

.

Фактические причины смерти в США, 2000 г.

.

JAMA

.

2004

;

291

(

10

):

1238

1245

. 3.

Wu

S

,

Powers

S

,

Zhu

W

,

Hannun

YA

.

Существенный вклад внешних факторов риска в развитие рака

.

Природа

.

2016

;

529

(

7584

):

43

47

. 4.

Glanz

K

,

Bishop

DB

.

Роль теории поведенческой науки в разработке и реализации вмешательств в области общественного здравоохранения

.

Annu Rev Public Health

.

2010

;

31

:

399

418

. 5.

Наум-Шани

I

,

Hekler

EB

,

Spruijt-Metz

D

.

Построение моделей поведения в отношении здоровья для руководства разработкой своевременных адаптивных вмешательств: прагматическая основа

.

Психология здоровья

.

2015

;

34 (S)

:

1209

.6.

Spruijt-Metz

D

,

Hekler

E

,

Saranummi

N

et al.

Построение новых вычислительных моделей для поддержки изменения и поддержания здорового поведения: новые возможности в поведенческих исследованиях

.

Перевод Behav Med

.

2015

;

5

(

3

):

335

346

.7.

Адамс

MA

,

Саллис

JF

,

Norman

GJ

,

Hovell

MF

,

Hekler

EB

,

Перата

Адаптивное вмешательство в области физической активности для взрослых с избыточным весом: рандомизированное контролируемое исследование

.

PloS One

.

2013

;

8

(

12

):

e82901

.8.

Reeder

B

,

Meyer

E

,

Lazar

A

,

Chaudhuri

S

,

Thompson

HJ

,

Demiris 9.

Обоснование доказательств в пользу умных домов для здоровья и домашних технологий здоровья потребителей в качестве меры общественного здравоохранения для независимого старения: систематический обзор

.

Int J Med Inform

.

2013

;

82

(

7

):

565

579

,9.

Pellowski

JA

,

Kalichman

SC

,

Белый

D

,

Amaral

CM

,

Hoyt

G

,

Kalichman

Вмешательство по мониторингу приверженности к лечению в режиме реального времени: проверка концепции на людях, живущих с ВИЧ-инфекцией

.

J Assoc Nurses AIDS Care

2013

;

25

(

6

):

646

651

.10.

Ровняк

LS

,

Hovell

MF

,

Wojcik

JR

,

Winett

RA

,

Martinez-Donate

AP

.

Повышение теоретической точности: демонстрация программы ходьбы по электронной почте

.

Центр здоровья Am J

.

2005

;

20

(

2

):

85

95

. 11.

Riley

WT

,

Rivera

DE

,

Atienza

AA

,

Nilsen

W

,

Allison

SM

,

Mermelstein

Модели поведения в отношении здоровья в эпоху мобильных вмешательств: соответствуют ли наши теории задаче

?

Перевод Behav Med

.

2011

;

1

(

1

):

53

71

. 12.

Cooper

J

,

Heron

T

,

Heward

W.

Прикладной анализ поведения

.

Всегда учусь

.

Лондон, Великобритания:

Pearson Education, Limited

;

2013

.13.

Накадзима

T

,

Lehdonvirta

V

,

Tokunaga

E

,

Kimura

H

.

Отражение человеческого поведения для мотивации желаемого образа жизни

. В:

Ильда Ладейра и Паула Коце, ред. Труды 7-й конференции ACM по проектированию интерактивных систем

.

NY, NY:

ACM

;

2008

:

405

414

. 14.

Taub

E

,

Crago

JE

,

Burgio

LD

et al.

Оперативный подход к реабилитационной медицине: преодоление выученного неиспользования путем формирования

.

J Exp Anal Behav

.

1994

;

61

(

2

):

281

293

. 15.

Подъемник

A

,

Ek

L

.

Влияние систематизированного «формирования поведения» на принятие детьми стоматологического лечения

.

Community Dent Oral Epidemiol

.

1988

;

16

(

6

):

349

355

. 16.

Dawson

C

,

Rick

A

,

Seaman

J

,

Waters

T.

Формирование трафика потребления сотовых услуг путем изменения поведения потребителей, поощряемого ценовыми преимуществами сотовой связи, февраль 2008 г.

. Патент США 7,328,001.17.

Corbett

BA

,

Gunther

JR

,

Comins

D

et al.

Краткий отчет: театр как терапия для детей с расстройством аутистического спектра

.

Дж. Autism Dev Disord

.

2011

;

41

(

4

):

505

511

.18.

Kroeger

K

,

Sorensen-Burnworth

R

.

Приучение к туалету людей с аутизмом и другими нарушениями развития: критический обзор

.

Res Autism Spectr Disord

.

2009

;

3

(

3

):

607

618

. 19.

Gutbrod

T.

Оценка эффективности шейпинга с процентильным графиком подкрепления для увеличения продолжительности устойчивого взаимодействия у детей с диагнозом аутизм

[кандидатская диссертация].

Тампа, Флорида:

Университет Южной Флориды

;

2014

.20.

Greczek

J

,

Kaszubski

E

,

Atrash

A

,

Mataric

M

.

Градуированная обратная связь в практике имитации с использованием роботов для детей с расстройствами аутистического спектра

. В

Robot and Human Interactive Communication, 2014 RO-MAN: 23-й международный симпозиум IEEE, посвященный

.

IEEE

;

2014

:

561

566

.21.

Рандлов

J

,

Alstrom

P

.

Обучение вождению велосипеда с использованием обучения с подкреплением и формирования

. В:

Шавлик Ю.В., изд. Труды пятнадцатой международной конференции ACM по машинному обучению

.

Сан-Франциско, Калифорния

:

ACM

;

1998

:

463

471

. 22.

Konidaris

G

,

Barto

A

.

Автономное шейпинг: передача знаний при обучении с подкреплением

.В:

Уильям Коэн и Эндрю Мур, ред. Материалы 23-й Международной конференции по машинному обучению

.

NY, NY:

ACM

,

2006

:

489

496

. 23.

Дориго

М

,

Коломбетти

М

.

Формирование роботов: разработка автономных агентов посредством обучения

.

Artif Intell

.

Сан-Франциско, Калифорния

:

ACM

;

1994

;

71

(

2

):

321

370

.24.

Mataric

MJ

.

Функции вознаграждения за ускоренное обучение

. В:

Уильям В. Коэн и Хайм Хирш, ред. Труды одиннадцатой международной конференции ACM по машинному обучению

.

Сан-Франциско, Калифорния:

ACM;

1994

:

181

189

. 25.

McDowell

JJ

.

Вычислительная модель отбора по следствиям

.

J Exp Anal Behav

.

2004

;

81

(

3

):

297

317

0,26.

Уолш

MM

,

Андерсон

JR

.

Навигация в пространствах сложных решений: проблемы и парадигмы в последовательном выборе

.

Психол Булл

.

2014

;

140

(

2

):

466

,27.

Скиннер

BF.

Поведение организмов: экспериментальный анализ

.

NY, NY:

Appleton-Century

;

1938

,28.

Hughes

CC

,

Bellettiere

J

,

Nguyen

B

et al.

Рандомизированное испытание по снижению уровня частиц в воздухе в домах курильщиков и детей

Am J Prev Med

.

2018

. (в печати) 29.

Макдауэлл

JJ

.

Представления о сложности: как природа проявляется в наших теориях

.

Анал по поведению

.

2013

;

36

(

2

):

345

359

. 30.

Moler

C

.

Вычисление матриц на мультипроцессорах с распределенной памятью

. В:

Майкл Т. Хит, изд. Труды Первой конференции по многопроцессорным гиперкубам

.

Филадельфия, Пенсильвания

:

SIAM

;

1985

:

181

195

.31.

McDowell

JJ

,

Caron

ML

,

Kulubekova

S

,

Berg

JP

.

Вычислительная теория отбора по последствиям, применяемая к параллельным расписаниям

.

J Exp Anal Behav

.

2008

;

90

(

3

):

387

403

.32.

McDowell

JJ

,

Popa

A

,

Calvin

NT

.

Динамика выбора при согласовании стыка по норме и величине армирования

.

J Exp Anal Behav

.

2012

;

98

(

2

):

199

212

.33.

Popa

A

,

McDowell

JJ

.

Эффект расстояний Хэмминга в вычислительной модели отбора по последствиям

.

Поведенческие процессы

.

2010

;

84

(

1

):

428

434

. 34.

Кулубекова

S

,

McDowell

JJ

.

Вычислительная модель отбора по последствиям: закономерности изменения предпочтений по параллельным расписаниям

.

J Exp Anal Behav

.

2013

;

100

(

2

):

147

164

0,35.

Кулубекова

S

,

McDowell

JJ

.

Вычислительная модель отбора по последствиям: Журнал графиков выживших

.

Поведенческие процессы

.

2008

;

78

(

2

):

291

296

.

© Общество поведенческой медицины 2018.Все права защищены. Для получения разрешений обращайтесь по электронной почте: [email protected]

.

Что формируется в психологии? — Определение и примеры — Видео и стенограмма урока

Шаги в процессе формирования

Есть определенные шаги, которым нужно следовать в процессе формирования поведения.

1. Подкрепите любой ответ, который чем-то напоминает поведение терминала.

2. Усиление ответа, который близко приближается к терминальному поведению (больше не усиливает предыдущий усиленный ответ).

3. Усиление ответа, который еще больше напоминает поведение терминала.

4. Продолжайте усиливать все более близкие приближения к терминальному поведению

5. Усиливать только терминальное поведение

Давайте рассмотрим этот пошаговый процесс на примере с голубем в боулинг. Во-первых, вы должны подкреплять голубя каждый раз, когда он приближается к шару для боулинга. Затем мы откладывали подкрепление до тех пор, пока клюв голубя не коснулся мяча.После первоначального подкрепления для контакта мы откладываем подкрепление до тех пор, пока голубь не протрет мяч клювом. Мы продолжим укреплять поведение, которое привело к терминальному поведению. Наконец, мы будем вознаграждать голубя только тогда, когда он отправит мяч по аллее к кеглям.

Скиннер назвал процесс постоянного усиления уточнений подкрепляющими последовательными приближениями . Скиннер считал, что формирование было эффективным, потому что оно чувствительно к непрерывной природе сложного действия и иллюстрирует полезность построения сложного поведения посредством непрерывного процесса дифференциального подкрепления .

Важность формирования в классе

Формирование может генерировать сложных моделей поведения , которые имеют почти нулевую вероятность естественного возникновения в окончательной форме. Я имею в виду, сколько голубей вы видите в боулинге на природе? Формирование также отличается от других поведенческих модификаций, таких как решения проблем, такие как головоломки и лабиринты. В таких ситуациях субъект может добиться успеха только путем проб и ошибок. Поскольку выполнение соответствующих ответов было оставлено на волю случая, случайные неправильные ответы также возникают.

Через формирование мы можем помочь учащимся со временем приобрести различные сложные академические навыки и поведение в классе. Например, в детском саду дети учатся писать буквы на широкополосной бумаге, и их усилия подкрепляются (даже если буквы не совсем аккуратные или внутри линий). В последующих классах детей укрепляют за то, чтобы они писали аккуратнее, и, в конечном итоге, подкрепляют только за то, что они пишут очень аккуратные буквы между маленькими строками.

Когда задействованы сложные навыки, процесс формирования может занять некоторое время.Например, если наша конечная цель — заставить ученика спокойно сидеть на своем месте в течение 20 минут, учитель может подкрепить ученика сидящим неподвижно в течение двух минут, затем, может быть, восьми минут и так далее, до конечной цели — 20 минут. минут было достигнуто. Это может занять несколько дней.

Применение формирования в классе

В классе учитель может предпринять следующие шаги для формирования желаемого поведения:

1. Определить желаемое поведение и конечную цель для ученика.

2. Определите текущий уровень поведения учащегося.

3. Перечислите шаги, которые в конечном итоге будут выполнены, чтобы ученик достиг желаемой конечной цели.

4. Скажите ученику, что он или она должны выполнить первый шаг, чтобы получить награду.

5. Как только это будет освоено, скажите студенту, что он или она должны затем выполнить второй шаг и так далее, чтобы получить награду до тех пор, пока не будет достигнута конечная цель.

Формирование наиболее эффективно для повышения позитивного поведения.Формирование также фокусирует внимание ученика на позитивном поведении и открывает возможности для позитивного взаимодействия между учеником и учителем.

Цели урока

После просмотра этого урока вы должны уметь:

  • Определить формирование и программу
  • Опишите, как Б. Ф. Скиннер использовал форму в своем эксперименте с голубем для боулинга.
  • Понять, как формировать сложное поведение в классе

Комментарии к Маршу, Смиту и Ричардсу

ситуации.По этим причинам материала интервью может быть недостаточно для полного раскрытия всех действующих процессов.

Экономисты, в частности, были склонны скептически относиться к подходу заявленных предпочтений. Для них разговоры дешевы,

и предпочтения, выявленные в результате действий, — это все, чему можно доверять. Подход «выявленных предпочтений» получил

множества критических замечаний за прошедшие годы, хотя большинство из них связано с утверждением

о том, что метод выявленных предпочтений означает, что мы можем полностью отказаться от «намерений», а

просто изучать поведение, что поднимает вопрос. о том, можем ли мы исследовать выявленные предпочтения только с помощью

условий «внутренней согласованности» теории рационального выбора.33 Однако для целей оценки модели формирования бюро

условности эмпирической политологии и подход, которого придерживаются Данливи и Джеймс

, предполагают, что не следует полагаться исключительно на заявленные предпочтения и что их следует перепроверять. с выявленным —

предпочтение отдается проверке на конфликт и возможное искажение фактов. В конце концов, сколько людей продолжали бы доверять

тому, кто постоянно заявлял о бессмертной дружбе, но, казалось, постоянно подрывал ее своими действиями?

Такая ситуация потребовала бы дальнейшего расследования, чтобы понять, почему он или она вел себя таким образом, а не

, просто рассматривая заявления человека как конец истории.

Важно, чтобы MSR следовала этому подходу, поскольку они утверждают, что используют модель

, формирующую бюро, и этот методологический подход является неотъемлемой частью модели. Но даже если они не утверждают, что придерживаются методов

, связанных с моделью, этот момент по-прежнему создает проблему для всей их оценки, потому что кажется, что отчеты политиков и чиновников

нельзя просто принимать за чистую монету. Вам не нужно быть теоретиком рационального выбора

, чтобы думать, что цитату чиновника из отдела эффективности о повышении интереса государственных служащих к управлению

следует рассматривать в контексте миссии этого подразделения по внедрению такой практики.34 Должностные лица подразделения

были вынуждены представить свою деятельность как успешную. 3S Использование MSR такой узкой формы доказательства

вызывает разочарование, поскольку доступны другие данные.

MSR характеризует доказательства, которые предпочитают теоретики рационального выбора как совокупные бюджетные данные.36 Однако достоверность

бюджетной информации может быть поставлена ​​под угрозу из-за стратегического искажения акторами, например, для завышения

стоимости реализации программы, чтобы получить больше ресурсы в будущих раундах бюджета.Но в контексте оценки модели формирования бюро

данные образуют ненавязчивый индикатор в «бюрометрических» терминах. Исследователям не нужно взаимодействовать с должностными лицами

, чтобы иметь данные, собранные специально для этой цели, что снижает вероятность стратегического искажения

. MSR признает, что «такие [совокупные] данные являются релевантными» и, похоже, не имеет методологических

или теоретических возражений против использования таких материалов38. Но они не используют эту форму доказательства.Напротив, исследование

, в котором использовалось сочетание интервью и альтернативных форм доказательств, обнаружило значительную поддержку моделей.39 После реформы

свидетельств того, что значительные бюджеты и рутинные рабочие задачи были переданы агентствам, которые занимают самые высокие должности.

служащих (5 разрядов и выше в старой системе оценок) находились в отделах, а не в агентствах, и что

Группа эффективности учитывала мнения ведомственных чиновников при составлении планов реформы, которая должна была

встретить широкое одобрение высших должностных лиц.4o

В своем заключении MSR выдвигает общую критику применимости рационального выбора в этой области, проблемы

, которые, как предполагается, отражает модель. Однако эта критика, по всей видимости, лишь косвенно связана с основной частью статьи

, которая представляет собой попытку задействовать модель формирования бюро, а не подвергать критике фундаментальные предположения рационального выбора

. Они комментируют,

33 См. Кейт Даудинг, «Выявленные предпочтения и внешние ссылки», «Рациональность и общество», 14 (2002),

257-82, где представлена ​​защита выявленных предпочтений и рационального выбора в этом отношении.

34 МСР, п. 468.

3S Джеймс, исполнительное агентство Revolution в Уайтхолле.

36 МСР, п. 465.

37 Кристофер Худ и Эндрю Дансайр, Бюрометрика (Фарнборо, Хантс: Гауэр, 1983).

38 МСР, п. 465, хотя это, кажется, противоречит их «социальной конструкции» позиции реальности.

39 Джеймс, исполнительное агентство Revolution в Уайтхолле.

40 Джеймс, исполнительное агентство Revolution в Уайтхолле.

Формирование и моделирование в Power BI

Уровень: Начинающий

Цель этой статьи — помочь вам понять различия между формированием данных (с помощью Power Query) и моделированием данных (с использованием инструментов моделирования внутри Power BI).Вам нужно будет сделать и то, и другое, чтобы создать надежный отчет Power BI. Я впервые написал эту статью в сентябре 2016 года и сейчас обновляю ее, чтобы отразить последние разработки в Power BI.

Четыре этапа проекта самостоятельной бизнес-аналитики

Мне нравится думать о проекте самообслуживания бизнес-аналитики как о четырех логических фазах, как показано ниже.

На изображении выше показан логический поток данных от источника до доставки окончательных отчетов. Хотя изображение показывает, что данные передаются слева направо, в действительности, когда вы создаете решение, вы, вероятно, будете многократно прыгать назад и вперед через все различные фазы, пока работа не будет выполнена.Две из вышеперечисленных фаз являются частью сегодняшней темы; Сбор данных (формирование) и Моделирование данных . Это оба термина ИТ-бизнес-аналитики, которые бизнес-пользователи могли слышать или не слышать раньше.

Формирование и моделирование ваших данных

Сбор данных с помощью Power Query — это то место, где выполняется «формирование», а моделирование данных с использованием механизма Power BI Analysis Services — это то место, где выполняется «моделирование». Вам нужно сделать и то, и другое, чтобы создать хороший отчет Power BI.

Определение формы

Формирование — это процесс извлечения ваших данных из источника, преобразования данных в нужную вам форму, а затем загрузки их в Power BI. Этот процесс часто называют ETL (извлечение, преобразование и загрузка). Причина, по которой мне нравится слово «формирование», заключается в том, что оно четко описывает, что вы на самом деле делаете на этом этапе. Процесс формирования ваших данных включает:

  • Реструктуризация данных, поступающих из исходных таблиц, в новые таблицы, отвечающие требованиям к базе данных отчетов.Структура таблицы в реляционной базе данных редко (если вообще когда-либо) подходит для Power BI. Не попадайтесь в ловушку, просто загружая то, что есть в ваших исходных данных.
  • Выбор только необходимых столбцов и строк. Загрузите все, что вам нужно, и ничего лишнего. При необходимости позже легко внести изменения.
  • Предварительное агрегирование данных (при желании / необходимости), хотя я обычно не рекомендую этого в большинстве случаев (всегда есть исключения).
  • Именование / переименование столбцов и таблиц для удобства бизнес-пользователей.
  • Загрузка всего в базу данных Power BI (модель данных).

По возможности лучше выполнять эту работу по формированию внутри представлений в вашей реляционной базе данных (если она у вас есть). Если это невозможно по какой-либо причине, Power Query сделает эту работу за вас.

Определение моделирования

Моделирование — это процесс проектирования структуры ваших таблиц данных, построения отношений между вашими таблицами и написания мер для извлечения бизнес-информации, необходимой вам в ваших отчетах.

Моделирование данных включает:

  • решает, какие данные загружать, а какие не загружать.
  • Выбор по схеме таблицы; это одна таблица, две таблицы, много таблиц? По возможности всегда следует отдавать предпочтение звездообразной схеме.
  • Решение , какие имена давать столбцам и таблицам
  • Выбор , если ваши таблицы широкие и короткие (много столбцов) или длинные и узкие (меньше столбцов)
  • Объединение таблиц с использованием отношений (где необходимо)
  • Написание бизнес-логики в показателях для извлечения полезной информации из исходных данных.
  • Правильное форматирование мер и столбцов в соответствии с бизнес-требованиями (например, валюта, процент, соответствующее количество десятичных знаков)
  • Присвоение хороших названий компании мерам, которые точно описывают то, что рассчитывается.

Обратите внимание, что решение о том, что загружать, является частью моделирования , но процесс структурирования данных является частью формирования . Очевидно, что эти две концепции тесно связаны и взаимозависимы.

Вещи не всегда ясны

Одна вещь, которая создает большую путаницу для новых пользователей Power BI, заключается в том, что есть как минимум 2 способа добавить столбцы к вашим данным . Вы можете добавить столбец с помощью Power Query или можете добавить вычисляемый столбец с помощью DAX. Конечно, возможно и третий путь; вместо этого добавьте данные обратно в исходную базу данных. Независимо от того, какой метод вы используете, — решение, , добавлять ли столбец (или нет), и что должно быть в столбце, — это решение моделирования данных. Спорный вопрос, является ли процесс добавления вычисляемого столбца формированием или моделированием, но я думаю, что это как задача формирования.

Итак, какой метод добавления столбца следует использовать?

Итак, есть 3 места, где вы можете добавить столбец, что вы должны использовать? Ну, это зависит от того, что вы пытаетесь сделать. Мой общий совет по добавлению столбцов в ваши таблицы — сделать изменение как можно ближе к источнику. Итак, в порядке предпочтения вы должны:

  1. Добавьте столбец в исходные данные (например, в хранилище данных) с помощью друзей из ИТ-отдела, если это необходимо.
  2. Добавьте столбец с помощью Power Query при загрузке данных.
  3. Добавьте столбец в Power BI, используя вычисляемый столбец.

Причины этого рекомендуемого подхода:

Если вы добавите столбец в источник, то у вас будет доступ к нему для текущих потребностей бизнес-аналитики, а также для будущих потребностей бизнес-аналитики и других пользователей бизнес-аналитики . Добавление столбца в источнике обеспечивает максимальное повторное использование, и если вам нужно внести изменения в дорожку, это будет минимальным обслуживанием.Однако на самом деле часто вы не можете добавить (или изменить) его в источнике по разным причинам или, по крайней мере, не можете сделать это быстро, поэтому часто это не вариант, особенно для самостоятельной бизнес-аналитики.

Если вы добавите столбец внутри Power Query (или в источник), он будет загружен и сжат вместе со всеми другими столбцами во время загрузки данных. Обычно это означает лучшее сжатие таблицы в целом и, следовательно, хороший результат для всей модели. Он также объединяет все задачи по формированию, что может сделать поиск вещей более интуитивным и более простым в обслуживании.

Обычно вы должны использовать вычисляемый столбец только в том случае, если два других подхода по какой-либо причине не подходят. Наиболее частая причина, по которой вы должны выбрать добавление вычисляемого столбца (с использованием DAX), — это , если вам нужно использовать существующие части модели для создания новых данных. . Пример Adventure Works здесь должен помочь. Представьте, что вы хотите классифицировать своих клиентов по группам: высокие продажи, средние продажи или низкие продажи. Вам нужен новый столбец в таблице клиентов (решение моделирования), чтобы вы могли использовать этот столбец на срезе в одном из ваших отчетов.Если вы попытаетесь выполнить эту задачу в Power Query, это потребует дополнительных усилий. Вам нужно будет рассчитать общий объем продаж для каждого клиента в Power Query, и вам потребуется

  1. Создайте соединение между таблицей клиентов и таблицей продаж
  2. Предварительное агрегирование данных о продажах для каждого клиента
  3. Сгруппируйте клиентов по размерам, используя необходимую бизнес-логику.
  4. Добавьте столбец (высокий, средний, низкий).

Важным моментом является то, что пункты 1 и 2 выше, скорее всего, уже существуют в самой модели данных.В случае Adventure Works в модели уже есть таблица клиентов, связь с таблицей продаж и показатель, объединяющий продажи. Эти функции модели можно использовать для простого добавления нового вычисляемого столбца с помощью DAX. Короче говоря, вы должны предпочесть вычисляемый столбец, когда он использует логику вашей модели (меры и отношения), чтобы вам не приходилось повторять эту логику внутри Power Query.

Так вот, то, что вы можете, не означает, что вы должны. Пожалуйста, не попадитесь в ловушку использования слишком большого количества вычисляемых столбцов вместо написания мер.Я рассуждаю об этом здесь. Используйте вычисляемые столбцы, когда они необходимы, в противном случае избегайте их.

Заключение

Надеюсь, это объяснение роли формирования и моделирования в Power BI помогло вам кое-что прояснить. Если вы нашли эту статью полезной, вы можете ознакомиться с другими полезными статьями из моей базы знаний здесь.

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *