概念形成
実験的研究
非公式で日常的な行動を慎重に観察することは困難であるため、人間の概念形成に関するほとんどの証拠は実験室の被験者 例えば、各被験者は、幾何学的図形を分類するための規則を学ぶように求められる(表を参照)。
オブジェクト番号 | サイズ | 色 | 形状 |
---|---|---|---|
1 | ビッグ | グリーン | トライアングル |
2 | ビッグ | グリーン | サークル |
3 | ビッグ | レッド | トライアングル |
4 | ビッグ | レッド | サークル |
5 | 小 | 緑 | トライアングル |
6 | 小 | 緑 | 丸 |
7 | 小 | 赤 | 三角形 |
8 | 小 | 赤 | 丸 |
実験者は、すべての緑色のオブジェクトがGEKと呼ばれるというルールを作ることができます。 被験者にはいくつかの図が示され、GEKという名前のものが伝えられ、ルールを推測するか、他の図に適用するように求められます。 これは、犬の名前で吠える動物のクラスを識別するために幼い子供を教えることにほぼ似ています。 どちらの場合も、一般的なルールは特定の例から派生します。
GEK=GREENを発見する問題は、gekとNOT gekの四つの数字を一度に提示するとほとんど些細なことですが、数字を一つずつ提示して覚えておく必要があると驚くほど困難になります。 さらに、二つの概念を一緒に学習する場合(例えば、、JIG=TRIANGLE、GEK=GREEN)、各概念のメモリが混在する傾向があり、どちらの問題も解決するのは手ごわい作業になります。 これは、短期記憶が概念学習にとって重要であり、短期記憶がしばしばパフォーマンスの制限要因として役立つことを示唆している。 より複雑な概念学習の習得は、多くの場合、情報がメモリに固定されるのに十分な時間を割り当てることに依存します。
そのような実験のほとんどは非常に単純なルールを伴います。 彼らは、学習者がすでに知っているルールを認識するように求められたときに、概念の識別(形成ではなく)に適切に関係します。 大人の被験者は、答えが見つかるまで、ある刺激属性(例えば、形や色)に次々と焦点を当てる傾向があります。 (これは思考の最低との問題解決を表す;彼らは右であるまで単に推測し続ける。)人々は間違いを繰り返すことを避けがちであるが、非常に最近の短期経験の意外にも少し使用をするようである。
ほとんどの人は、最初にサイズ、形状、色などの印象的な特徴を考慮し、後でより抽象的な属性(例えば、類似した図形の数、または正三角形対二等辺三角形)に目を向けて、整然とした方法で属性を試してみます。 これは、差別学習(比較的具体的)と概念形成(より抽象的)の間に鋭い区別がないことを示唆している。
研究は、以前に学習したルールの組み合わせを必要とすることにより、概念識別から概念学習にシフトすることができます。 共通の特徴が目立つときには、(規則が二つ以上の特徴の共同存在に基づいている、例えば、GEKパターンが大きく緑色である)接続詞の概念は、非常に簡単に学 しかし、分離ルール(例えば、GEKオブジェクトは現在、大きなまたは緑のいずれかですが、両方ではありません)を学ぶことは非常に困難です。
成人における概念学習は、最初にどの属性が関連しているかを発見し、次にそれらがどのように関連しているかを発見するという二段階のプロセ ここで使用される接続詞の図では、学習者は最初にサイズと色が答えと関係があることに気づき、それが何であるかを判断する可能性があります。 この二段階の解釈は、被験者がすでに色、大きさ、形状、または同様の寸法の規則を学んでいることを前提としています。
“次元内”シフトと呼ばれるものの例では、最初に被験者はGEK=GREENであることを学習し、警告なしに実験者はルールをGEK=REDに変更します。 同じ属性または寸法(色)は依然として関連していますが、それが使用される方法が変更されました。 “異次元”シフトでは、関連する次元が変更されます(たとえば、GEK=GREENからGEK=TRIANGLE)が、いくつかのオブジェクトの分類は変更されません(緑の三角形は両方のルール 被験者がそのような問題を扱う相対的な容易さは、彼らがどのように学ぶかについて何かを示唆しています。 選択した属性を考慮せずにGEKを特定の図形に関連付けるだけで学習する傾向がある場合は、いくつかの関連付けだけを再学習する必要があるため、異次元シフト問題をより簡単に見つける必要があります。 しかし、彼らが関連する属性の点で段階的に学んだ場合(例えば、”色は何ですか?…ああ、その色はそれがGEKであることを意味します”)、二段階のプロセスの”どのように”段階だけを再学習する必要があるので、次元内シフトはより簡単で
大学生は次元内シフトの問題をより簡単に見つける傾向があり、二段階のプロセスを使用する傾向があることを示しています。 一方、ラットが迷路の右側に食べ物を求めて走ったときに最初に報酬を与えられると仮定し、左への報酬(次元内シフト)または場所に関係なく明るい ラットは、異次元シフト問題で最もよく実行されます。 子供の間では、パフォーマンスは年齢に大きく依存します。 就学前の子供たちは(ラットのように)異次元シフトで最善を尽くす可能性が高いが、幼稚園年齢を超えた子供たちは次元シフトが最も簡単であると
概念は単純な分類に限定される必要はありません。 彼らはまた、変更のための重要な可能性を反映するモデルやルールとして解釈することができます。 単純なケースを取るために、大人はそれが異なる形状の容器に注がれたときに水の量が変化すると考える傾向がありません。 幼い子供たちはそれがそうであると主張するかもしれません。 大人の概念では、体積は容器の形状と同義ではなく、流体がどのように振る舞うかのモデルに基づいています。 概念は、特定の変更が重大な影響を及ぼすかどうかを決定するための基礎を提供します。