人工类别学习的认知神经研究

基于类别学习包含类别归纳、分类和认知控制3个子过程的假设, 设计了人工类别学习的新任务, 利用高密度ERP技术并结合偶极子源分析, 从纵向和横向两个方面研究了人工类别学习的神经基础与机制。结果表明, 人工类别学习涉及前扣带回、前额叶皮质和内侧颞叶等关键脑区, 并在时间序列上显示了这些脑区扮演的不同作用。基于当前发现, 我们从时-空水平上讨论了的人工类别学习的认知神经机制。     

非监控类别学习的分类策略与表征

类别学习是人类对不同类别加以归类的过程。类别信息的表征、分类策略运用的特点一直是类别学习研究的重点。非监控类别学习可分为直接的非监控类别学习和间接的非监控类别学习。直接的非监控类别学习(非限制任务, 限制任务)中被试的分类策略具有分类“单维度倾向”策略特点,类别变异程度会影响类别表征; 间接的非监控类别学习更倾向形成相似性表征, 直接的非监控类别学习则为基于规则表征。现有的非监控类别学习的理论对分类策略和表征的解释仍显薄弱, 不同学习任务下类别迁移和知识效应的研究还存在不足, 未来研究还需要进一步验证知识效应对非监控类别学习的认知加工过程的影响、探索影响类别表征形成的因素等问题。     

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     

嵌套范式下视空工作记忆对基于规则类别学习的影响

基于COVIS模型与认知加工阶段假设,通过2个实验探讨嵌套范式下,视空工作记忆对基于规则类别学习的影响。实验1采用类别学习中嵌套视空工作记忆的范式,结果发现视空工作记忆削弱基于规则类别学习成绩,与COVIS模型的预测相一致。实验2则采用视空工作记忆中嵌套类别学习任务的范式,结果却发现视空工作记忆对基于规则类别学习的影响消失。实验结果表明嵌套范式下视空工作记忆的位置影响基于规则类别学习,初步验证了类别学习存在多个认知加工阶段的假设,视空工作记忆主要影响基于规则类别学习中规则的发现和检验阶段。     

认知灵活性对概率类别学习的影响

本研究采用“数字-字母转换任务”区分高低认知灵活性者, 构建概率配对模式相同但形式不同的两个概率类别学习任务, 借助ERP技术探讨认知灵活性对概率类别学习任务的作用特点与机制。结果发现, 本研究的两个任务中, 高认知灵活性组的规则习得水平均优于低认知灵活性组, 认知灵活性能促进概率类别的学习。同时, 对不同学习阶段的ERPs分析结果显示, 高认知灵活性者在概率类别学习中的优势源于反馈加工过程。     

嵌套范式下视空工作记忆对基于规则类别学习

基于COVIS模型与认知加工阶段假设,通过2个实验探讨嵌套范式下, 视空工作记忆对基于规则类别学习的影响。实验1采用类别学习中嵌套视空工作记忆的范式,结果发现视空工作记忆削弱基于规则类别学习成绩,与COVIS模型预测相一致。实验2则采用视空工作记忆中嵌套类别学习任务的范式,结果却发现视空工作记忆对基于规则类别学习的影响消失。实验结果表明嵌套范式下视空工作记忆的位置影响基于规则类别学习,初步验证了类别学习存在多个认知加工阶段的假设,视空工作记忆主要影响基于规则类别学习中规则的发现和检验阶段。     

类别数量对基于规则和信息整合类别学习的影响

研究以大学生为被试,运用即时反馈训练范式,探讨类别数量对基于规则和信息整合两种结构的类别学习的影响,并探讨被试在类别学习过程中的反应策略。实验结果显示:(1)类别数量不仅影响基于规则结构的类别学习,也影响信息整合结构的类别学习,类别学习成绩随类别数量的增多而下降;(2)在基于规则类别学习中,大多数被试使用理想的分类规则进行类别判断;在信息整合类别学习中,大多数被试使用极端值策略。研究结果支持难度观,不支持多重系统理论。     

交叉重叠类别结构的自主学习优势和集中学习劣势

本研究采用四类别交叉重叠结构,探索了不同学习方式(集中、交错、随机和自主)对基于规则和信息整合类别学习的影响,通过计算模型的数据分析方法对265名被试的学习策略进行了模型拟合。结果发现,在基于规则和信息整合任务中,自主学习者均能较多地使用最优策略,自主学习的分类正确率均显著高于集中学习的分类正确率。并没有出现前人发现的规则学习的集中学习优势和信息整合学习的交错学习优势。结果表明,自主学习存在学习效率上的优势而集中学习存在劣势,可能是因为交叉重叠类别结构对自主学习的影响相对少于对集中学习的影响。     

基于规则的类别学习和信息整合的类别学习

该文介绍了类别学习的双重系统理论:基于规则的类别学习指的是学习一种可以用言语表述的规则,是一种外显学习系统;信息整合的类别学习指的是学习一种难以用言语表述的规则,是一种内隐学习系统。同时介绍了类别学习的主要理论模型,以及支持双系统理论的实证研究,包括行为、临床和认知神经实验的研究结果。     

选择性注意对听觉内隐学习的影响

内隐学习被认为是人类无意识、无目的获得复杂规则的自动化过程。已有研究表明, 在人工语法学习范式下, 视觉内隐学习的发生需要选择性注意。为了考察选择性注意对内隐学习的影响是否具有通道特异性, 本研究以90名大学生为被试, 以人工语法为学习任务, 采用双耳分听技术, 在听觉通道同时呈现具有不同规则的字母序列和数字序列, 考查被试在听觉刺激下对注意序列和未注意序列构成规则的习得情况。结果发现：只有选择注意的序列规则被习得, 未选择注意的序列规则未能被习得。研究表明：在人工语法学习范式下, 只有选择注意的刺激维度能够发生内隐学习。选择性注意对内隐学习的影响具有跨通道的适用性, 不仅适用于视觉刺激, 也同样适用于听觉刺激。     

类别学习的神经心理学研究

类别学习的神经心理学研究是检验类别学习理论的一种有效研究范式,它有助于我们对类别学习理论的深入理解,以及对认知活动过程和脑机制的认识。作者对基底神经节功能障碍患者、遗忘症患者和其他类型的神经症患者的类别学习研究进行了回顾,对这些研究可能存在的单系统理论和多系统理论解释进行了讨论,并指出了研究中可能存在的取样偏差问题和未来研究中需要在研究手段、研究设计、被试取样等方面加以改进的建议     

内隐学习中的知识习得及其无意识性测量*

本研究采用经典的人工语法范式,并引入迁移任务探讨在记忆和规则探索两种指导语条件下,被试所习得的究竟是规则还是组块？同时采用结构知识主观测量的方法,对内隐学习习得知识的无意识性进行测量。结果发现记忆指导语条件下的被试能成功区分合法串和非法串,即出现语法学习效应,但规则探索指导语条件下的被试并没有表现出语法或组块学习效应,结构知识的主观测量发现这种内隐学习的优势效应主要来自无意识结构知识的贡献;在迁移研究中发现附带学习组和有意学习组均在迁移任务上表现出语法学习效应,这表明在人工语法学习中所获得的语法规则是抽象的和可迁移的。     

相关维度数量对两种结构类别学习的影响

在多重系统理论研究基础上,运用即时反馈训练范式,以大学生为被试,考查相关维度数量对基于规则和信息整合两种结构的类别学习的影响.结果表明:(1)相关维度数量是影响类别学习的重要因素,基于规则单维度结构的学习显著优于信息整合结构和基于规则双维度结构的学习,基于规则双维度结构的学习与信息整合结构的学习没有显著差异.(2)反应策略受到规则复杂性的影响,当类别结构中隐含的规则比较简单时,学习者使用规则策略;当类别结构中隐含的规则比较复杂时,学习者难以掌握规则,就会使用相似性策略.研究结果支持"难度观",而不支持多重系统理论.     

工作记忆对知觉类别学习的影响:问题与构想

人们学习将感知到的客体按照不同的标准或规则分类存储,即类别学习。而工作记忆作为多种认知加工的基础,对类别学习具有重要作用。基于已有研究,分别梳理了言语工作记忆和视空工作记忆对基于规则和信息整合类别结构的影响。目前,执行功能是否影响内隐类别学习系统、工作记忆负荷对内隐外显类别学习系统的影响是否一致还存在争议。此外,工作记忆影响知觉类别学习的认知加工阶段尚不清晰。未来的研究还需明确工作记忆负荷对内隐和外显类别学习的影响,进一步验证工作记忆影响类别学习的认知加工阶段假设的合理性。     

类别学习的机制:基于类别中心学习假设的解释

为了区分推理学习是学习类别内部结构还是学习类别对应特征的规则,该研究使用眼动仪研究了22名大学生被试在类别学习过程中的眼动情况。被试被随机分为相等的两组,一组进行分类学习,另一组进行推理学习。实验分为学习、测试两阶段,在学习阶段被试三个连续单元的正确率为90%或者30个单元做完则结束学习,在测试阶段检验学习的效果。结果表明推理学习者在学习过程中关注的是类别内部特征之间的关系,而不是类别对应特征的规则。     

序列长度和统计结构对序列位置内隐学习的影响

除人工语法之外,序列反应时任务也是内隐学习研究最常用的程式之一。在使用序列反应时任务进行内隐学习研究时,有研究者发现,类似于外显学习,序列位置内隐学习中序列规则的长度越长,学习成绩越差;而Stlader则在研究中发现,序列位置内隐学习中所学序列的统计结构会极大地影响被试内隐学习成绩,统计结构越高学习效果越好。     

类别学习的SUSTAIN模型

SUSTAIN模型是关于类别学习的类群或群集规则的选择模型,它强调多层次的类别子结构和模型的结构搜索功能.模型的运行以类别相似性为基础,从最简单的规则开始,有灵活的参数及其运算过程,与其他主要的类别学习模型相比有更多的优势.因此,SUSTAIN模型是迄今解释人类类别学习的最优模型.     

学习条件和样例相似性对类别学习元认知监控的影响

采用“学习-迁移”范式 ,探讨了学习条件和样例相似性对类别学习元认知监控的影响。实验选取虚构动物材料,采用2（学习条件：规则、无规则）×3（样例相似性：低、中、高）×2（匹配类型：正向匹配、反向匹配）混合实验设计,结果显示,在规则条件下,高样例相似性组正向匹配新项目的分类正确率显著高于反向匹配新项目的分类正确率;在无规则条件下,样例相似性越高,正向匹配新项目的分类准确率越高,所有项目的信心值也越高。这表明,规则和样例相似性是类别学习元认知判断的线索;在同一任务中,分类会涉及基于规则和基于相似性两个过程。     

儿童类别学习研究综述

有关儿童类别学习的理论有基于规则理论、原型理论、样例理论、解释理论、多重系统理论。目前研究主要集中在儿童色形抽象能力、儿童类概念、类标准及分类能力、儿童概括能力发展、儿童类别学习影响因素等方面,揭示了儿童思维发展的特点,但已有研究也存在着不一致性,基于多重系统理论对儿童类别学习的研究可以作为下一步研究的方向。     

复杂系统控制内隐学习范式的特点研究

在人工语法学习、序列学习以及复杂系统控制这三大内隐学习研究范式中,复杂系统控制范式尝试模拟出入们在实际问题解决过程中可能出现的内隐学习,具有更高的生态效度。对城市交通系统、英国经济学模型、糖生产任务以及人际交互任务等复杂系统控制任务进行研究后,我们得出复杂系统控制范式的特点：任务情境的自然性、学习过程的互动性、系统变化的连续性、系统规则的隐蔽性及内隐-外显学习的混合性等。