1. 生成一组无意义的物体,并将它们排列成三元组结构。

2. 对实验进行测序。

3. 熟悉性测试
学习规律性——即外部世界中物体的统计结构——是视觉加工的重要组成部分。
我们视觉环境中的物体在空间和时间维度上出现。某些物体更倾向于与另一些物体共同出现,例如咖啡杯常出现在计算机旁边。
这类共现关系提供了支持可预测物体识别的规律性,人类能够自动且快速地学习这些规律,而无需意识参与。
本视频演示了如何设置和实施基于非刻意编码范式的视觉统计学习实验,以及如何分析数据并解释结果。
在本实验中,将无意义物体组成的三联组刺激集逐一呈现在计算机屏幕中央,每个刺激呈现 250 毫秒。
为了建立规律性(即统计结构),每组三联组内的物体始终以相同顺序出现,但各三联组之间的呈现顺序是随机的。
因此,同一三联组内元素之间的转移概率恒为 1,而不同组元素之间的转移概率则显著更低。
为了在无意识条件下让参与者接触这些物体序列,实验采用了一个掩蔽任务,其中物体以不同颜色呈现。在此任务中,当物体为灰色时,参与者需做出反应;当物体随机呈现为红色时,则需抑制反应。
掩蔽任务完成后,参与者将接受一项熟悉度判断任务,以检测其对先前呈现的无意义物体序列的编码程度。在每一次熟悉度试次中,先前观看过的三联组会与新生成的三联组(称为干扰项)随机配对呈现。
此时,参与者需要判断哪一组更为熟悉。因变量即为参与者将先前真实呈现的三联组判断为更熟悉的次数,而非选择干扰项的次数。
如果在初始编码阶段未发生学习,则真实三联组与干扰项被选中的次数应大致相等;反之,若发生了学习,则真实三联组被选中的频率将高于干扰项。
在参与者到达之前,确认将要使用的刺激材料和编码参数已经生成。
实验开始时,在实验室迎接参与者,并解释任务将采用的一般流程。
让参与者在电脑显示器和键盘前舒适就座。告知他们当屏幕上出现灰色物体时应按下“J”键,而当出现红色物体时则不应做出反应。
一旦参与者理解了任务规则,即开始实验的第一部分—— incidental encoding phase( incidental 编码阶段)。让参与者观看物体序列,持续 10 分钟。
短暂呈现结束后,说明接下来还有一项任务需要在 5 分钟内完成。指导参与者,他们将看到两组三联体,需按下“1”键或“2”键,以选择哪一组看起来更熟悉。告知他们如果无法识别任一组,也可以进行猜测。
确认参与者已准备好开始后,启动 30 次熟悉性判断试验。
为了分析熟悉阶段的数据,将参与者选择熟悉三元组的每次试验记为正确,选择干扰三元组的记为错误。
为了可视化结果,绘制参与者正确反应百分比的平均值图。由于随机表现的基准为50%,而参与者正确识别熟悉对象的比例约为70%,因此表明视觉统计学习确实发生。
现在您已经熟悉了诱导和测试视觉统计学习的方法,接下来让我们看看实验心理学家如何使用统计学来研究学习的其他方式。
该范式可以推广到更广泛的感官学习机制中,包括听觉领域。例如,婴儿和儿童在早期语言形成过程中会利用听觉统计信息,因为语言中的声音和字母往往以高度可靠的统计关系出现。
在另一项实验中,研究人员探究了字母与颜色之间的关联如何在无意识或内隐的情况下被习得。在数天时间内,参与者阅读经过定制、包含四个特定颜色字母的文本。
当要求参与者识别屏幕上呈现字母的颜色时,对于与定制文本中相同的字母-颜色组合,他们的反应更快且更准确。这表明,彩色字母的统计结构已被内隐地习得。
您刚刚观看了 JoVE 关于视觉统计学习的简介。现在,您应该已经掌握了如何设置和实施实验,以及如何分析和评估结果。
感谢观看!
来源:Jonathan Flombaum 实验室——约翰斯·霍普金斯大学
视觉环境中包含大量涉及空间和时间上物体之间关系的信息;某些物体更有可能出现在其他物体的附近。学习这些规律可以支持广泛的视觉加工过程,包括物体识别。因此,人类似乎能够自动、快速且无需意识参与地学习这些规律也就不足为奇了。这种类型…
本视频中的章节
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Overview
0:52
Experimental Design
2:36
Running the Experiment
3:55
Representative Results
4:31
Applications
5:40
Summary