双类别情境中类别特征的相似性与竞争性对特征推理的影响

探讨在双类别情境中新项目与类别成员的关系对特征推理的影响。共包括两个实验,被试是126名大一学生。实验1与实验2分别探讨类别特征的相似性与竞争性对特征推理的影响。结果表明:匹配特征数量越多,匹配特征概率越低,特征推理的正确率就越高;对立特征数量越多,对立特征概率越高,特征推理的正确率就越低。验证了类别学习的特征概率模型。     

类别特征相似性与竞争性的线性变化对特征推理的影响

探讨在双类别情境中,新项目与类别成员的关系对特征推理的影响.共包括两个实验,被试是62名大一年级学生.实验1与实验2分别探讨在有无类别标签的情况下,诊断特征数量的增减对新项目预测特征推理的影响,即探讨类别特征相似性与竞争性的线性变化对特征推理的影响.结果表明:无论有无类别标签,诊断特征数量的增减对新项目预测特征的推理影响是相同的,即相似性与竞争性的线性变化对特征推理的影响是相同的.     

类别特征的相似性与竞争性对归类的影响

探讨新项目特征的性质对归类的影响。共包括两个实验,被试是华南师范大学180名二年级本科生。研究材料分两部分,学习材料是两类昆虫的若干类别成员,每类昆虫有6种特征;测试材料则是与学习材料的类别成员有不同相似性或竞争性的新项目,要求被试经过学习之后对新项目进行归类,然后对被试归类的一致性或确信度进行分析。实验1主要探讨新项目与类别成员相似性对归类的影响;实验2主要探讨新项目特征的竞争性对归类的影响。结果表明,匹配特征数量及其概率是相似性的两个构成因素,它们与新项目的归类概率成正比,而对立特征数量及其概率则是竞争性的两个构成因素,它们均与新项目的归类概率成反比。     

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。     

逻辑性和相似性对特征推理的影响

该文采用归纳结合演绎的特征推理范式,探索逻辑性以及相似性对特征推理的影响。103名大学生被试参加了实验。实验1结果表明,在确定性推理方式下,逻辑性显著影响特征推理,而相似性则对特征推理没有显著影响。实验2结果表明,在可能性推理方式下,逻辑性仍然显著影响特征推理,同时,相似性也显著地影响了特征推理,且两者呈正相关。两个实验结果表明,逻辑性在确定和可能性推理方式下都显著影响特征推理,而相似性只在可能性推理方式下产生显著的影响,并讨论了归纳推理和演绎推理是否属于一个认知系统的重要观点。     

因果关系及典型性程度对类别特征推理的影响

采用学习―测试二阶段实验范式,探讨了因果关系及典型性程度对类别特征推理的影响。研究结果表明:(1)因果关系影响类别特征推理任务;(2)典型性程度影响类别特征推理任务;(3)类别特征间存在因果关系的前提下,原因特征维度值与典型性程度间存在交互作用。典型性程度对不含原因特征的项目的特征推理影响是有限的。     

三水平特征的家族相似性类别结构的分类和推理学习

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,比较了三水平特征的家族性似性类别结构下,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,分类学习在达标率上优于推理学习,而在速度上,两者差异不显著.在学习的过程与策略上 ,推理学习相对较快地从单维度策略转向使用规则加例外策略,而分类学习表现出一定程度的潜伏学习, 并在高水平的信息整合策略使用上,赶上了推理学习.在学习的结果上,分类学习比推理学习更好掌握了类别的原型.     

类别标签在类别特征推理中的极化效应

采用学习—测试二阶段实验范式,对比了类别标签与类别特征在类别特征推理中的极化效应.研究结果表明,在类别标签组,标签匹配项目上的特征推理分数显著高于标签不匹配项目上的特征推理分数;在特征标签组,标签匹配项目上的特征推理分数与标签不匹配项目上的特征推理分数之间差异不显著.类别标签组的失匹配分数显著高于特征标签组.即在类别特征推理任务中,类别标签的极化效应显著高于类别特征的极化效应,因此,类别标签与类别特征存在本质差异,类别标签在类别特征推理中起主导作用.而且,本研究还发现,高前提概率条件下的特征推理分数都显著高于低前提概率条件下的特征推理分数,所以,前提概率也影响类别特征推理任务.     

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。     

类别特征推理的认知机制与神经基础

分类及类别特征推理是类别知识的两大重要功能。研究表明, 两种任务之间存在本质差异。因此, 探讨类别特征推理的认知及神经机制对于拓展类别相关理论非常重要。已有研究发现, 类别标签、典型性程度以及类别特征间的因果关系都会影响类别特征推理任务, 而且, 类别特征推理任务与分类任务的神经基础不同。未来研究方向应当关注类别标签以及类别特征间的因果关系分别与典型性程度之间的交互作用, 在未来神经机制方面的进一步研究应当设计更符合自然情境下的特征推理任务范式。     

反馈方式对家族相似性类别学习的影响

家族相似性材料是更加接近自然的类别材料,反馈方式(正性反馈和负性反馈)对家族相似性类别学习的影响机制还需进一步研究。采用"学习-测试"范式探讨正性反馈与负性反馈对家族相似性类别学习的效率与策略的影响。研究结果表明,负性反馈组学习速度更快,并在分类任务、记忆任务上的成绩好于正性反馈组;高水平策略使用上,两组的成绩不显著。这说明在学习家族相似性材料时,负性反馈在学习结果和学习效率上均优于正性反馈。     

类别不确定下的特征推理是基于类别还是基于特征联结

共有3个实验探讨归类不确定情况下的特征推理是基于类别进行还是基于特征联结进行。实验1在中文条件下重复了Verde等人2005的实验,得出了与之相符的结果,这个结果用基于类别的理性模型的设想或者是用基于特征联结的设想都可以解释。实验2考察被试在靶类别的类别特征频次并且特征结合出现频次高低不同的条件下特征推理的情况,实验2的结果表明,高集中与低集中两种条件下特征推理没有显著差异,不符合特征推理是基于类别进行的设想,而与特征推理是基于特征联结进行的设想吻合。实验3进一步考察被试在特征结合出现的总频次并且靶类别中特征结合出现的总频次高低不同的条件下特征推理的情况,结果表明,在高结合条件下进行特征推理要优于在低结合条件,支持了在归类不确定情况下的特征推理是基于特征联结进行的设想。据此可以认为,人们的特征推理是基于特征之间联结的频次进行,而不是基于类别进行     

归纳推理中相似性和类别标签的作用

该文采用“篇章阅读”实验范式探索了归纳推理中前提类别和结论类别间相似性、结论类别标签属性对归纳推理的作用。90名大学生被试参加了3个实验。实验1结果表明,归纳推理受前提类别和结论类别之间相似性的影响,相似性越高归纳推理力度越强;实验2结果表明,归纳推理还受结论类别上位类别知识的影响,当类别属性和相似性冲突情况下,被试更倾向按照类别属性进行推理;实验3结果表明,归纳推理通达上位类别知识是一个主动建构的过程,即使是在类别标签不确定的情况下,被试仍然依赖类别标签进行推理。并初步提出了“归纳推理力度=两事物相似性×归类概率”模型设想。     

词语型类别属性归纳中分类与属性推理过程的时间特征

先前的研究中没有清晰分离类别属性归纳任务中分类过程与属性推理过程的ERP特征。本研究采用了事件相关电位技术(ERPs), 通过在词语型类别属性归纳任务的结论呈现阶段分开呈现结论类别和结论属性, 探讨了类别属性归纳中分类过程和属性推理过程的ERP特征。实验结果显示：在结论类别呈现阶段, 结论无关类别比结论关联类别诱发了更大的N400, 表明N400与类别属性归纳中的语义分类过程密切相关。在结论属性呈现阶段, 无论是在类别关联还是在类别无关条件下, 不一致属性比一致属性均诱发了更大的前部N2成分, 反映了属性知觉上的失匹配或规则的违背。随后, 在300~400 ms的时间窗口发现, 一致属性比不一致属性在前部脑区诱发了更大的类似于P3a的正偏转, 反映了对一致属性的更多关注。同时, 实验还发现, 当结论类别与前提类别关联时, 在300~400 ms的时间窗口, 一致属性比不一致属性在后部脑区也诱发了更大的类似于P3b的正偏转, 反映了推理预期的满意程度; 随后, 在400~600 ms的时间窗口, 不一致属性比一致属性在后部脑区诱发了更大的正偏转, 这与推理规则的违反相关。     

特征相似性、类别标签与因果关系在归纳推理中的作用

采用人工材料,比较类别标签、特征相似性与因果关系对归纳推理强度的影响。包括两个实验,实验1比较类别标签与特征相似性对归纳推理的影响,结果表明,当类别标签对归纳推理的影响显著强于特征相似性时,不能将类别标签等同于一个相似性特征。实验2进一步探讨类别标签与因果关系对归纳推理的作用,结果表明,因果关系作用明显强于类别标签的作用。综合两个实验的结果并整合前人相关研究,提出了不同关系影响归纳推理的强度假想。     

学习顺序和材料相似性对听觉类别学习的影响

以日语单词为材料,考察学习顺序和材料相似性对听觉类别学习的影响。结果发现,对于高相似性规则,个体在交错呈现条件下学习成绩更好;对于低相似性规则,个体在集中呈现条件下学习成绩更好。这一现象与前人在视觉类别学习中所发现的规律相同。结果表明,学习顺序对听觉类别学习的影响受材料相似性调节,并且学习顺序对类别学习的影响具有跨通道的一致性。     

类别成员跨维度特征关系对类别学习的影响

探讨类别成员具有多维度相同特征与多维度匹配特征条件下对人们类别学习的影响。被试来自华南师范大学一年级本科生,要求他们学习不同特征结构的类别材料,然后进行测试,以学习阶段的单元数与错误率、测试阶段的反应时与错误率为指标。共包括3个实验,实验1探讨了类别成员具有双维度相同特征、双维度匹配特征与非匹配特征条件下进行类别学习的成绩。实验2探讨类别成员在空间位置分离的两个维度上具有相同特征对类别学习的影响。实验3进一步探讨类别间成员具有双维度相同特征对类别学习的影响。结果表明：（1）类别成员具有双维度相同特征时,人们在归类学习中会将这两个维度看成是一个维度,从而促进类别学习;（2）类别成员具有双维度匹配特征,或者在两个不相邻维度具有相同特征时,对于类别学习没有起到这种特定的促进作用;（3）如果类别间成员具有双维度相同特征,则对类别学习产生消极影响。研究结果表明,在类别学习过程中,特征相似性状况对维度的确立也会产生影响。     

先前知识对初中学生学习家族相似性类别的影响研究

采用特征—主题的类别学习范式,考察了先前知识对初中学生学习具有家族相似性结构人工类别的影响。结果表明:基于先前知识的主题关系对初中学生的类别学习有显著促进;初中学生在基于已有知识的类别学习中更多地获得了知识关联特征的信息,同时也能对机械特征保持敏感。     

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.     

观察式学习条件下类别维度与家族相似性类别学习

在观察式学习条件下考察类别维度数量（三维度类别、六维度类别、九维度类别）,类别维度结构（线性分离结构、非线性分离结构）的变化对家族相似性类别学习的影响。结果表明：观察式学习条件下,类别维度数量的变化对样例学习无影响,对特征学习有影响,表现在特征正确再认数量上有差异,但特征再认正确率上无差异;类别维度结构的变化对样例学习有影响,对特征学习无影响,表现在样例正确再认数目上线性结构大于非线性结构。