线索呈现位置对概率类别学习的影响 (2)幻灯片.ppt

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1、线索呈现位置对概率类别学习的影响第1页，共58页，编辑于2022年，星期一自变量：自变量：线索位置呈现的方式线索位置呈现的方式：（：（2 2个水平）个水平）随机出现方式随机出现方式 固定出现方式固定出现方式线索的模式：（线索的模式：（2 2个水平）个水平）单线索模式单线索模式 多线索模式多线索模式第2页，共58页，编辑于2022年，星期一因变量：因变量：进行多系统还是单系统的概率类别学习进行多系统还是单系统的概率类别学习第3页，共58页，编辑于2022年，星期一概率类别学习：概率类别学习：所谓概率类别学习，就是指人们通过反复的归类尝所谓概率类别学习，就是指人们通过反复的归类尝试的反馈学习而逐渐

2、获得线索和结果间的概率关系，试的反馈学习而逐渐获得线索和结果间的概率关系，并对线索的类别成员的属性进行判断的过程。并对线索的类别成员的属性进行判断的过程。第4页，共58页，编辑于2022年，星期一概率类别学习中涉及的学习记忆系统概率类别学习中涉及的学习记忆系统主要存在多系统和单系统两种理论观点。主要存在多系统和单系统两种理论观点。第5页，共58页，编辑于2022年，星期一单系统理论观点：单系统理论观点：人类的概率类别学习中只有一个人类的概率类别学习中只有一个内隐学习系统内隐学习系统（即人们能完（即人们能完成天气预测任务，但却不知道自己是如何完成的），成天气预测任务，但却不知道自己是如何完成的）

3、，只有在内隐学习系统正常只有在内隐学习系统正常 的情况下的情况下 人们才能完成概率类别学习的任务，天人们才能完成概率类别学习的任务，天气预测任务的完成主要依赖于中脑多巴气预测任务的完成主要依赖于中脑多巴胺功能系统。胺功能系统。第6页，共58页，编辑于2022年，星期一【证据证据】中颞叶发生病变但中脑多巴胺能系统正常的遗忘症病人和早期阿尔兹中颞叶发生病变但中脑多巴胺能系统正常的遗忘症病人和早期阿尔兹海默症病人都能学会天气预测，并且前海默症病人都能学会天气预测，并且前50次归类尝试的学习成绩和次归类尝试的学习成绩和正常人一样，后期的学习成绩虽低于正常人但仍优于机遇水平正常人一样，后期的学习成绩虽低

4、于正常人但仍优于机遇水平50%，但是在外显性评价任务中，病人却不知道自己是如何完成，但是在外显性评价任务中，病人却不知道自己是如何完成任务的。任务的。基底神经节存在严重病理症状的巴金森症和亨廷顿氏舞蹈症病人，基底神经节存在严重病理症状的巴金森症和亨廷顿氏舞蹈症病人，则不能完成天气预测任务，但是简单的样例类别学习等外显学习则不能完成天气预测任务，但是简单的样例类别学习等外显学习任务中却表现正常。任务中却表现正常。第7页，共58页，编辑于2022年，星期一多系统理论观点：多系统理论观点：概率类别学习中同时存在概率类别学习中同时存在外显学习外显学习和内隐学和内隐学习两种学习系统，且二者之间是竞争关系

5、。习两种学习系统，且二者之间是竞争关系。第8页，共58页，编辑于2022年，星期一【证据证据】功能磁共振技术的应用（功能磁共振技术的应用（fMRIfMRI），），poldrackpoldrack等人首先运用等人首先运用fMRIfMRI技术探技术探讨了人们在完成天气预测任务时大脑激活模式，讨了人们在完成天气预测任务时大脑激活模式，结果发现，在天气预测任务中，大脑的中颞叶和基底神经两个学习系结果发现，在天气预测任务中，大脑的中颞叶和基底神经两个学习系统之间存在竞争，学习早期中颞叶激活，但随着学习的推进其逐渐失统之间存在竞争，学习早期中颞叶激活，但随着学习的推进其逐渐失活，同时基底神经节激活。活，同

6、时基底神经节激活。第9页，共58页，编辑于2022年，星期一对概率类别的影响对概率类别的影响研究研究进行多系统学习还是单系统学习进行多系统学习还是单系统学习内隐学习内隐学习外显学习外显学习内隐学习内隐学习 第10页，共58页，编辑于2022年，星期一本实验采用的经典范式本实验采用的经典范式天气预测任务天气预测任务第11页，共58页，编辑于2022年，星期一四种图形：四种图形：代表晴天概率：代表晴天概率80%80%：代表晴天概率：代表晴天概率60%60%：代表晴天概率：代表晴天概率40%40%：代表晴天概率：代表晴天概率20%20%两种结果两种结果下下雨雨晴晴天天第12页，共58页，编辑于202

7、2年，星期一实验程序实验程序采用采用visual basic6.0visual basic6.0进行编程，电脑呈现刺激，分进行编程，电脑呈现刺激，分辨率为辨率为1024*7681024*768，被试个别施测。，被试个别施测。首先要求被试根据看到的卡片按键预测可能的天气首先要求被试根据看到的卡片按键预测可能的天气情况是情况是“天晴天晴”还是还是“下雨下雨”。按键后，屏幕右上角会即时反馈正确的天气情况是按键后，屏幕右上角会即时反馈正确的天气情况是“天晴天晴”还是还是“下雨下雨”，反馈阶段卡片不消失。然后被，反馈阶段卡片不消失。然后被试自主按键开始进行下一个归类尝试、试自主按键开始进行下一个归类尝试

8、、第13页，共58页，编辑于2022年，星期一第14页，共58页，编辑于2022年，星期一任务一：要求被试根据看到的卡片预测天气任务一：要求被试根据看到的卡片预测天气是天晴还是下雨，学习过程中会给予及时反是天晴还是下雨，学习过程中会给予及时反馈。馈。任务二：要求被试在学习结束后对每张卡片预任务二：要求被试在学习结束后对每张卡片预测天晴或下雨的概率等进行评价。测天晴或下雨的概率等进行评价。第15页，共58页，编辑于2022年，星期一实验一实验一实验目的：实验目的：探讨是否是线索的位置固定和随机导致了外显和内隐两种学习系探讨是否是线索的位置固定和随机导致了外显和内隐两种学习系统在概率类别学习中不同

9、程度的参与。统在概率类别学习中不同程度的参与。本次天气测试任务，实验中每张卡片的呈现位置在被试内固定和本次天气测试任务，实验中每张卡片的呈现位置在被试内固定和被试间平衡，并且除了要求被试评估每张卡片预测天气的概率进被试间平衡，并且除了要求被试评估每张卡片预测天气的概率进行评价之外，还要求被试评估没每张片在天气预测中的重要程度。行评价之外，还要求被试评估没每张片在天气预测中的重要程度。第16页，共58页，编辑于2022年，星期一实验简单介绍：实验简单介绍：4040名在校大学生随机分成随机组和固定组进名在校大学生随机分成随机组和固定组进行实验。分别以随机呈现和固定呈现的方式行实验。分别以随机呈现和

10、固定呈现的方式呈现呈现4 4张卡片，进行张卡片，进行200200次的归类。后又将次的归类。后又将200200次归类分为次归类分为4 4个区组。个区组。第17页，共58页，编辑于2022年，星期一实验结果图片：实验结果图片：（1 1）预测天气的正确率）预测天气的正确率（2 2）预测卡片概率结果：（外显）预测卡片概率结果：（外显性评价）性评价）（3 3）被试认为的卡片重要性的结果）被试认为的卡片重要性的结果 第18页，共58页，编辑于2022年，星期一第19页，共58页，编辑于2022年，星期一结果表明：结果表明：组别主效应显著，存在交互作用，但是交互作用不组别主效应显著，存在交互作用，但是交互作

11、用不明显。明显。位置固定组的成绩总体优于位置随机组，并且学习的位置固定组的成绩总体优于位置随机组，并且学习的推进两组被试的学习成绩逐步提高，并且学习的推进推进两组被试的学习成绩逐步提高，并且学习的推进两组被试的学习成绩逐步提高。最后的学习成绩没有两组被试的学习成绩逐步提高。最后的学习成绩没有显著差异。显著差异。第20页，共58页，编辑于2022年，星期一 第21页，共58页，编辑于2022年，星期一结果表明结果表明位置固定组被试不仅学会了天气预测任务，而且在位置固定组被试不仅学会了天气预测任务，而且在总体上能正确估计卡片预测天晴的概率。总体上能正确估计卡片预测天晴的概率。相反地，位置随机组被试

12、尽管学会了天气预测任务，相反地，位置随机组被试尽管学会了天气预测任务，但是不能正确估计卡片预测天晴的概率。但是不能正确估计卡片预测天晴的概率。第22页，共58页，编辑于2022年，星期一从预测天气的重要程度来看从预测天气的重要程度来看长方形卡片长方形卡片1 1和三角形卡片和三角形卡片4 4是预测天气的强线是预测天气的强线索索而菱形卡片而菱形卡片2 2和圆形卡片和圆形卡片3 3是预测天气的弱线是预测天气的弱线索。索。第23页，共58页，编辑于2022年，星期一第24页，共58页，编辑于2022年，星期一结果表明结果表明对于评价卡片的重要程度的评价中，可以看对于评价卡片的重要程度的评价中，可以看出

13、位置固定组正确的评价了不同线索预测天出位置固定组正确的评价了不同线索预测天气的强弱，位置随机组被试错误的评价了线气的强弱，位置随机组被试错误的评价了线索预测天气的强弱。索预测天气的强弱。第25页，共58页，编辑于2022年，星期一总结果分析：总结果分析：位置固定组和位置随机组在主效应上不存在明显差位置固定组和位置随机组在主效应上不存在明显差异，因为最后一个区组的正确率分别为异，因为最后一个区组的正确率分别为74%74%和和68%68%，因此不存在显著差异。因此不存在显著差异。同时也表明了无论是哪个组的被试都学会了天气预测同时也表明了无论是哪个组的被试都学会了天气预测任务。任务。第26页，共58

14、页，编辑于2022年，星期一但是，在位置固定条件下，被试能够正确的估计线索预测但是，在位置固定条件下，被试能够正确的估计线索预测天气的概率和重要性，因此说概率类别学习为天气的概率和重要性，因此说概率类别学习为外显学习外显学习。而位置随机条件下，被试不能够正确的估计线索预而位置随机条件下，被试不能够正确的估计线索预测天气的概率和重要性，因此说概率类别学习为测天气的概率和重要性，因此说概率类别学习为内内隐学习隐学习。第27页，共58页，编辑于2022年，星期一因此本实验很好的验支持了线索位置的不同呈因此本实验很好的验支持了线索位置的不同呈现方式导致了内隐学习系统和外显学习系统的现方式导致了内隐学习

15、系统和外显学习系统的不同参与，支持了概率类别学习的不同参与，支持了概率类别学习的多系统观点多系统观点。第28页，共58页，编辑于2022年，星期一小结小结（1 1）是否能够正确的预测天气）是否能够正确的预测天气（2 2）是否正确估计了卡片的概率）是否正确估计了卡片的概率（3 3）是否正确的判断卡片重要性）是否正确的判断卡片重要性 第29页，共58页，编辑于2022年，星期一人们在概率学习中主要有人们在概率学习中主要有三种策略三种策略：（1 1）多线索策略（）多线索策略（multi-cue multi-cue strategystrategy）是指同时考虑四条线索并学）是指同时考虑四条线索并学习

16、所有习所有1414种线索组合对应的天气结果；种线索组合对应的天气结果；第30页，共58页，编辑于2022年，星期一（2 2）单模式策略）单模式策略（singleton strategysingleton strategy）是指主要考虑学习四条线索单独出现的四是指主要考虑学习四条线索单独出现的四种组合模式下的天气结果，而以猜的方式种组合模式下的天气结果，而以猜的方式判断其他判断其他1010种组合模式的天气结果；种组合模式的天气结果；第31页，共58页，编辑于2022年，星期一（3 3）单线索策略（）单线索策略（one-cue strategyone-cue strategy）则是指仅依靠一种线索

17、进行预测，如：只要长方形卡片出则是指仅依靠一种线索进行预测，如：只要长方形卡片出现就预测为天晴，反之，则预测为下雨。现就预测为天晴，反之，则预测为下雨。GluckGluck等人通过等人通过数学模型对策略使用情况进行了分析，结果表明，被试数学模型对策略使用情况进行了分析，结果表明，被试的单模式策略占主导地位，并且随着任务的推进，有向的单模式策略占主导地位，并且随着任务的推进，有向最佳的多线索策略转移的倾向。最佳的多线索策略转移的倾向。第32页，共58页，编辑于2022年，星期一实验二实验二实验目的：实验目的：通过单模式的线索位置固定下概率类别学习的模式，即仅通过单模式的线索位置固定下概率类别学习

18、的模式，即仅一张卡片出现时固定其呈现位置这种条件下的概率类别学一张卡片出现时固定其呈现位置这种条件下的概率类别学习模式，来进一步探讨单模式策略是否是概率类别学习的习模式，来进一步探讨单模式策略是否是概率类别学习的主要策略。主要策略。与实验一相同，除了学习掌握通过线索预测天气，还要求与实验一相同，除了学习掌握通过线索预测天气，还要求被试评估每张卡片预测天气的概率进行评价，同时还要求被试评估每张卡片预测天气的概率进行评价，同时还要求被试评估每张卡片在天气预测中的重要程度。被试评估每张卡片在天气预测中的重要程度。第33页，共58页，编辑于2022年，星期一实验简介：实验简介：3232名大学生被试随机

19、分成位置固定组和位置随机名大学生被试随机分成位置固定组和位置随机组。而实验二的一个大前提就是呈现的线索为单组。而实验二的一个大前提就是呈现的线索为单线索模式呈现。分别以固定呈现和随机呈现的方线索模式呈现。分别以固定呈现和随机呈现的方式呈现单张卡片，进行式呈现单张卡片，进行200200次的归类。后又将次的归类。后又将200200次次归类分为归类分为4 4个区组。个区组。第34页，共58页，编辑于2022年，星期一实验结果图片：实验结果图片：（1 1）预测天气的正确率）预测天气的正确率（2 2）预测卡片概率结果：（外）预测卡片概率结果：（外显性评价）显性评价）（3 3）被试认为的卡片重要性的结果）

20、被试认为的卡片重要性的结果 第35页，共58页，编辑于2022年，星期一第36页，共58页，编辑于2022年，星期一结果表明结果表明本实验主效应不显著，存在交互作用，交互作用本实验主效应不显著，存在交互作用，交互作用不显著。不显著。随着学习的推进学习成绩逐步提高，两组被试随着学习的推进学习成绩逐步提高，两组被试最终都学会了天气预测任务，且二者的学习成最终都学会了天气预测任务，且二者的学习成绩没有显著差异。绩没有显著差异。第37页，共58页，编辑于2022年，星期一第38页，共58页，编辑于2022年，星期一结果表明结果表明 两组被试对卡片的概率估计不存在显著差异。两组被试对卡片的概率估计不存在

21、显著差异。尽管两组被试都学会了天气预测任务，但是两者尽管两组被试都学会了天气预测任务，但是两者都不能正确估计卡片预测天晴的概率。都不能正确估计卡片预测天晴的概率。第39页，共58页，编辑于2022年，星期一从预测天气的重要程度来看，从预测天气的重要程度来看，长方形卡片长方形卡片1 1和三角形卡片和三角形卡片4 4是预测天气的强线是预测天气的强线索。索。而菱形卡片而菱形卡片2 2和圆形卡片和圆形卡片3 3是预测天气的弱线索。是预测天气的弱线索。第40页，共58页，编辑于2022年，星期一第41页，共58页，编辑于2022年，星期一结果表明结果表明两组被试尽管都学会了天气预测任务，但是两组被试尽管

22、都学会了天气预测任务，但是都不能正确估计线索预测天气的强弱。都不能正确估计线索预测天气的强弱。第42页，共58页，编辑于2022年，星期一小结小结（1 1）是否能够正确的预测天气）是否能够正确的预测天气（2 2）是否正确估计了卡片的概率）是否正确估计了卡片的概率（3 3）是否正确的判断卡片重要性）是否正确的判断卡片重要性 第43页，共58页，编辑于2022年，星期一总结果分析总结果分析位置固定组和位置随机组在主效应上不存在明显差异，位置固定组和位置随机组在主效应上不存在明显差异，都学会了预测天气。同时也表明了无论是哪个组的被试都学会了预测天气。同时也表明了无论是哪个组的被试都学会了天气预测任务

23、。都学会了天气预测任务。但是，位置固定组合位置随机组都不能正确的正确但是，位置固定组合位置随机组都不能正确的正确估计线索的重要程度。估计线索的重要程度。因此本实验在两种条件下都是因此本实验在两种条件下都是内隐学习内隐学习。第44页，共58页，编辑于2022年，星期一排除的额外变量：排除的额外变量：1 1）原来的实验中各个卡片代表的概率是：）原来的实验中各个卡片代表的概率是：75%75%、57%57%、43%43%、25%25%。而新的天气预测任务中，改为了。而新的天气预测任务中，改为了80%80%、60%60%、40%40%、20%20%。提高了概率区分率，减少学习次数的同提高了概率区分率，减

24、少学习次数的同时并不影响概率类别学习的过程。时并不影响概率类别学习的过程。第45页，共58页，编辑于2022年，星期一2 2）使用的）使用的4 4张卡片张卡片1616种组合中的种组合中的1414中，排除了没有卡中，排除了没有卡片和四张卡片同时出现的情况。确保了使用材料的准确性，片和四张卡片同时出现的情况。确保了使用材料的准确性，避免影响实验结果。避免影响实验结果。3 3）实验中所设置的各个组合反馈为晴天和下雨的概率相）实验中所设置的各个组合反馈为晴天和下雨的概率相同，各占同，各占50%50%的归类尝试。保证了概率类别学习的准的归类尝试。保证了概率类别学习的准确性，减少了误差。确性，减少了误差。第46页，共58页，编辑于2022年，星期一504504宿舍宿舍第47页，共58页，编辑于2022年，星期一第48页，共58页，编辑于2022年，星期一第49页，共58页，编辑于2022年，星期一第50页，共58页，编辑于2022年，星期一第51页，共58页，编辑于2022年，星期一第52页，共58页，编辑于2022年，星期一第53页，共58页，编辑于2022年，星期一第54页，共58页，编辑于2022年，星期一第55页，共58页，编辑于2022年，星期一第56页，共58页，编辑于2022年，星期一第57页，共58页，编辑于2022年，星期一第58页，共58页，编辑于2022年，星期一