类别学习中分类学习与推理学习的对比研究

本研究对类别学习中分类学习与推理学习进行了对比.实验中要求被试从成对呈现的项目中选择一个更典型的A,并且要求被试将典型的A和典型的B画出来.测试中所呈现项目诊断性程度或典型性程度不同.研究结果表明,分类学习者主要受诊断性信息的影响,而推理学习者主要受典型性信息的影响.即,分类学习者关注类别间信息,而推理学习者关注类别内信息.     

特征概率影响多维和少维类别的分类学习和特征学习

探讨了特征概率对多维和少维类别的分类学习和特征学习的效果及策略的影响。结果表明高特征概率条件下,多维比少维类别的分类学习更容易,而且学到更多的特征知识,多维条件下人们更倾向于整体性加工策略,而少维条件下人们倾向于分析性加工策略。低特征概率条件下,多维比少维类别的分类学习和特征学习都困难,且两种条件下人们都倾向于采取分析性加工策略。     

类别学习中两种学习模式的比较研究：分类学习与推理学习

采用学习迁移任务范式,使用基于单一特征的类别判断技术,比较了非线性分离结构下,分类学习和推理学习的学习效率、学习过程与策略和学习结果。结果表明：在学习效率上,分类学习比推理学习更好地习得了含有较多样例的类别知识,分类学习的速度上显著快于推理学习。在学习的过程与策略上,推理学习比分类学习更为关注类别内不同特征的相关,但在分类策略的运用上不如分类学习灵活。在学习的结果上,推理学习倾向于原型记忆,分类学习倾向于进行样例记忆,分类学习比推理学习更好地掌握了类别原型     

特征的呈现方式对类别学习中规则和相似性知识获得的影响

采用原型变异任务,通过操纵规则和相似性特征的呈现通道,探讨特征的呈现方式对类别学习中规则和相似性知识获得的影响。结果发现,在听觉-视觉条件下习得规则的人数显著多于习得相似性的人数,而在视觉-听觉和视觉-视觉条件下则不存在显著差异;并且,三种条件下习得规则的正确率都高于习得相似性的正确率。这说明特征的呈现方式影响对规则和相似性特征的习得,在听觉通道呈现规则时被试更倾向基于规则分类。     

机械特征相似程度不同情况下类别联想对类别学习的影响

探讨机械特征相似程度不同情况下类别联想对类别学习的影响,共包括2个实验.被试是广州某大学70名学生.探讨类别内部机械特征相似程度不同情况下,由主题特征激活的类别联想对类别学习的影响.结果表明:(1)在类别内部项目机械特征相似程度高的情况下,一致主题特征激活的类别联想对类别学习起促进作用;不一致主题特征激活的类别联想没有对类别学习起阻碍作用.(2)在类别内部项目机械特征相似程度低的情况下,不一致主题特征激活的类别联想对类别学习起阻碍作用.     

类别学习中的分类和推理

该文介绍了类别学习中的分类和推理两种任务,并从学习的条件、过程、结果和发展等方面的归纳了当前研究的最新进展。表明了类别的分类学习和推理学习有相同的形式,但学习的信息处理过程和学习的结果不同。分类学习关注类别间的区分性信息,更可能是样例学习结果;推理学习更为关注单个类别内部的共同性信息,更可能是原型学习结果。这方面的结论强化了基于解释的观点。     

两种学习模式下类别学习的结果：原型和样例

利用“学习－迁移”的任务范式和单一特征类别判断技术,探讨了分类和推理两种类别学习模式的结果,比较了两种学习模式的效果和策略。研究表明：两种学习模式产生了不同的结果,分类学习的结果是样例,推理学习的结果是原型;在学习效果方面,分类学习比推理学习在达标比例上更高,但在进度上差异不显著;在策略运用方面,分类学习比推理学习更快地使用单维度策略,而在高水平策略的运用上,两者差异不显著     

类别学习多重系统理论的研究与展望

介绍了国外学者为验证类别学习的多重系统理论所做的行为实验研究及主要结果,包括反馈训练、延迟反馈、反应位置、间断的类别刺激分布等因素对信息整合的类别学习的影响,和数字Stroop任务、序列记忆扫描任务、类别数量等因素对基于规则的类别学习的影响;同时,作者指出了实验中没有很好地解决两种类别结构之间的难度差异等问题,并提出了今后需要进一步研究的课题     

类别学习中的认知学习机制

采用归类任务,比较不同知识条件、不同特征呈现方式下,对非定义特征维度的掌握,验证类别学习的认知学习机制。结果发现对非定义特征维度的掌握,在样例特征固定位置呈现条件下较多,而在样例特征随机呈现条件下较少;在知识定义特征维度条件下较多,而在机械定义特征维度条件下较少。研究结果支持了类别学习的认知学习机制。     

The Neuropsychological Bases of Category Learning

There is a long history of research into how people learn new categories of objects or events. Recent advances have led to new insights about the neuropsychological basis of this critically important cognitive process. In particular, there is now good evidence that the frontal cortex and basal ganglia contribute to category learning, that medial temporal lobe structures make a more minor contribution, and that categorization rules are not represented in visual cortex. There is also strong evidence that normal category learning is mediated by at least two separate systems. A recent neuropsychological theory of category learning that is consistent with these data is described.     

类别学习和分类运用的神经机制

从类别学习和分类运用(包括非人类对象分类和社会分类)两个方面阐述了分类的神经机制。类别学习主要与新皮层、内侧颞叶、基底神经节、中脑多巴胺能系统有关, 不同类别的学习会激活这些神经系统间不同的连接。对非人类对象分类时, 不同类型、级别、熟悉度及相似度类别分类的神经机制不同, 分类对象的清晰度、类别不确定性会影响分类的神经机制, 在分类进程的不同时段会出现对应的ERP指标。社会分类时个体先注意到外群体再加工内群体, 且对内群体的加工更深, P200和N200是对内、外群体区分的特异性波, 内外群体分类时, 内群体激活梭状回和扣带回后部, 外群体激活杏仁核。文章最后比较了人类和灵长类动物分类神经机制的异同, 并指出社会分类和非人类对象分类神经机制的整合以及人类和灵长类动物分类神经机制的比较是今后研究需要关注的问题。     

知道与不知道要学多少：类别学习中样例量的预期作用

采用“5/4模型”类别结构探讨了类别学习中样例量的预期作用。设置了两种学习条件(“知道样例量”和“不知道样例量”), 分别探讨两种学习条件下的学习效率、学习策略以及所形成的类别表征。106名大学生参加了实验, 结果表明：在类别学习中, 样例量的预期作用显著, 知道样例量组的学习效率高于不知道样例量组; 样例量的预期作用对类别学习效率的影响是通过影响学习过程中使用的策略来实现的; 样例量的预期作用不影响两种学习条件的学习后形成的类别表征, 且两种学习条件的被试自始至终表现出样例学习的表征模式。     

类别标签与典型性程度对类别特征推理的影响

本研究采用学习-测试二阶段实验范式,探讨了类别标签及典型性程度对类别特征推理任务的共同影响,结果表明,类别标签及典型性程度都会影响类别特征推理任务,而且,类别标签及典型性程度之间存在交互作用,典型性程度为高条件下类别标签对类别特征推理任务的影响要高于典型性程度为低条件,类别标签匹配条件下,典型性程度对类别特征推理任务的影响要高于类别标签不匹配条件。