1.刺激和试验

资料来源: 实验室的乔纳森 Flombaum — — 约翰 · 霍普金斯大学
一个共同的嘉年华游戏是让人们猜数字软心豆粒糖装进一个瓶子里。任何人都将得到的确切数目的机会很低。但是有人能猜出 17 或 147,000 的机会呢?甚至可能低于机会的猜测正确答案;17 和 147,000 只是似乎不合理。为什么呢?毕竟,如果豆子不能取出,在一次一次计数,如何能有人告诉估计是太高或太低?
原来,除了口头计数 (清楚学到的东西),人们似乎拥有硬连线心理和神经机制为估计数字。通俗地说,它是所谓能力猜测,或"棒球场"。实验心理学家称之为"近似数感",并与具有相同名称的实验范式的最近研究已开始揭露的基础计算和支持的能力猜测的神经机制。
该视频演示与近似数感测试调查非言语的数值估计的标准程序。
1.刺激和试验

近似数感测试是一种实验范式,用于研究支持猜测能力的潜在机制。
猜测是指在不知道确切数字的情况下识别数量的直观能力。例如,在常见的嘉年华游戏中,人们试图猜测装在罐子里的软糖豆的数量。任何人选择确切数字的可能性都很低。
然而,每个人都可以在正确的范围内进行猜测,因为当明显超过 100 个时,没有人会猜出 20 个。因此,估计被认为是个人在不依赖数学计算的情况下拥有的一种固有能力。
本视频演示了研究非语言数值估计的过程,包括如何设计刺激、执行实验以及如何分析和解释数据。
在这个实验中,大小和颜色不同的刺激被随机而简短地呈现在计算机屏幕上。在每次试用期间,可以看到两组:一组包含一组蓝色圆圈,另一组包含一组黄色圆圈。
参与者需要猜测哪个集合包含更多。因变量是准确率百分比,或记录为试验之间比率函数的正确响应数。
当圆的比率非常相似(接近 1:1)时,性能准确性预计是近乎偶然的,并且随着比率差异的增加而提高。
换句话说,区分 8 和 4 与 12 和 8 更容易区分。在这两种情况下,减法差异均为 4,但比率差异从 2:1 到 1.5:1 不等。
要创建刺激,请在蓝色和黄色集合中生成各种大小的圆圈。对于每组,确保蓝色和黄色圆圈的数字始终不同,并代表六个比率。
对于每个试验,对程序进行编码以划分显示,以在灰色背景上显示每个颜色组中的一组 500 毫秒。请注意,应随机选择较大量的颜色和圆圈大小,并且每个比例应生成 20 次试验。
要开始实验,请在实验室中向参与者打招呼并解释任务的说明。参与者了解任务规则后,加载程序。
当圆圈在每次试验中消失时,让参与者按 ?Y?key (如果他们认为自己看到了更多的黄点),或者 ?B?key 如果他们认为他们看到了更多的蓝点。
每次试用后,通过提示音提供即时反馈,以表明参与者的回答是正确还是错误。
要分析数据,请将每个试验的正确响应数作为比率的函数进行平均。绘制比率差异的平均准确率百分比。请注意,参与者?随着比率差异的增加,性能得到改善。
近似数感与标准化测试测量的算术能力呈正相关,即使算术不是关于估计的。
此外,即使是年幼的孩子也可以应用数字感应来识别一组熟悉的物体中何时缺少什么。
您刚刚观看了 JoVE 对近似数感测试的介绍。现在,您应该对如何设计和执行实验,以及分析结果和应用数字估计现象有了很好的了解。
感谢观看!?
图的结果从一个参与者,平均性能作为函数的每次试验 (图 2) 的比例。例如,跨所有 20 项试验比为 2:1,在什么分数做参与者提供正确的答案?

图 2。样品从单一的参与者在近似数测试结果性能,测量作为响应精度,增加点增加定的较大和较小的比例差别。因为参加者使二进制的选择 — — 黄色或蓝色更大 — — 的机会是 50%。
性能,测量作为响应精度,增加点增加定的较大和较小的比例差别。因为参加者使二进制的选择 — — 黄色或蓝色更大 — — 的机会是 50%。注意到参与者的性能提高了作为比的差异增大。但该函数是线性的因为那里是一个可以做好 100%的上限。这一事实,性能是比约束表明数值逼近受模拟或大小类似的机制。类比是有用的在这里。想象一下,表示两个量...
人们不同之间另一个大大的近似数感的敏锐度。表征个体之间的差异,实验心理学家一般的测试来找到最小的比一个人可以分辨以 75%的精度。如图 2所示,它是介于 1.25 和 1.5 之间的比率。这个数字是总结如何急性近似的数字感的人有的只是快速的方法。但大人们之间的差异的事实以外 — — 一个人可能会有 1:1 的比例和另一种可能有比 1:4,例如 — — 这些差异显著相关接受正式的数学能力。例如,年幼的孩子 75%正确比率和算术能力作为衡量的标准测试相关联。这是令人惊讶,因为最终,算术不是估算。然而,这种相关性表明接受正式的数学能力取决于底层的近似数感。
Chapters in this video
0:00
Overview
1:03
Experimental Design
2:01
Running the Experiment
3:12
Representative Results
3:32
Applications
3:56
Summary
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