統計学習

私たちの外部の世界内のオブジェクトの規則性、統計構造学習-視覚処理の重要な部分です。

オブジェクトの視覚的な環境では、空間と時間の次元で発生します。特定のオブジェクトは、コンピューターの横にあるコーヒー カップのような他の人の近くに表示する可能性が高い。

そのような発生は、秩序、人間を学ぶ自動的にかつ迅速に、意識することがなく、予測可能なオブジェクト認識をサポートするを提供します。

このビデオは、データを分析し、結果を解釈する方法と同様にセットアップして、付随的符号化パラダイムを使用して視覚的統計的学習実験を行う方法を示します。

この実験ではナンセンス物刺激セットは三つ子が 250 ms の一度に 1 つずつコンピューター画面の中央に表示にグループ化されます。

確立するトリプレット内秩序の統計的構造のオブジェクトは常に同じ順序で表示されますが、三つ子の順序はランダムに提示されます。

したがって、指定された三重項の要素間遷移確率は常に 1、無関係な要素間の遷移確率がかなり低いに対し。

無意識のうちに、オブジェクトのシーケンスに参加者を公開するためにカバー タスクは色付きのオブジェクトで使用されます。この場合、参加者は、灰色である場合、応答をしてオブジェクトがランダムに赤表示されたらを差し控えることを求められます。

カバーのタスクを完了すると、参加者の知識作業前のナンセンス オブジェクトをエンコードする範囲をテストするとおりです。それぞれの習熟度試験、中に以前見た三つ子ランダムにと一緒に表示されます新しく生成された三つ子、箔と呼ばれます。

現在、参加者はより身近などのセットを識別する求められます。従属変数は、参加者は、箔ではなく、おなじみのほとんどとして前三つ子を正しく識別する回数をです。

場合は初期エンコーディング フェーズにおいて、実際に学習が発生せず、箔三つ子が同じ回数だけ選ばれるでしょう。その一方で、学習が発生した実際の三つ子は箔よりも頻繁に選ばれます。

参加者が到着する前に、使用する刺激とパラメーターが生成されていることを確認します。

実験を開始するには、ラボで参加者に挨拶してタスクに使用する一般的な手順を説明します。

快適なコンピューターのモニターとキーボードの前に座る参加者を含まれています。「J」キーを押す必要があるときにグレーのオブジェクトが画面に表示されます応答を保留すべきとき赤色オブジェクトが表示されることを説明します。

かつて参加者はタスクのルールを理解し、実験、付随のエンコーディング フェーズの最初の部分を開始します。10 分のオブジェクト シーケンスに参加者を公開します。

短期暴露期間後 5 分の期間で完了する 1 つ以上の作業があることを説明します。参加者は、彼らが三つ子の 2 つのセットが表示され、1 キーまたはグループ化をより身近に見えるを示す 2 キーを押す必要がありますに指示します。彼らはいずれかを認識しないかどうかする必要があります推測することを伝えます。

参加者を開始する準備ができたことを確認した後 30 知識試験を開始します。

知識の段階でデータを分析するには、スコアの各試験参加者が正しいとしておなじみのトリプレットと誤ったとして箔トリプレットを選んだ。

結果を視覚化し、参加者間でパーセント正しい応答の平均値をグラフ化します。チャンスのパフォーマンスは 50%、ので参加者は正しく身近なもの、時間の約 70% が識別される視覚的統計的学習が発生したこと注意ください。

誘導する方法に精通し、その他さまざまな実験を見てをみましょうテスト visual の統計的学習、心理学者は、統計を使用して、学習を調査します。

パラダイムは、聴覚のドメインを含む感覚学習メカニズムのより広いクラスに変換できます。たとえば、幼児や子供は、音と文字の言語では信頼性の高い統計学的関係を表示する傾向があるためにで初期の言語形成における聴覚統計を使用します。

別の実験でどのように文字や色の関係学ぶことができる無意識のうちにまたは暗黙的に調べた。数日間、参加者は 4 つの文字がはっきりと色にカスタマイズされたテキストを読みます。

画面に表示される文字の色を指定するように求めるメッセージが表示されたら、参加者より速くより正確のカスタマイズされたテキストと同じ文字色のペアでした。文字色の統計的構造が暗黙的に学んだことが示唆されました。

ゼウスの視覚的統計的学習入門を見てきただけ。今セットアップして、実験を実行する方法の良い理解を持っていると同様に分析し、結果を評価します。

見てくれてありがとう!