おおよその感覚テスト
ソース: ジョナサン ・ Flombaum 講座-ジョンズ ・ ホプキンス大学
一般的なカーニバル ゲームは、瓶に詰めてジェリービーンズの数を推測する人々 を尋ねることです。その正確な数を右取得します誰でも可能性が低いです。しかし、誰かが 17 または 147,000 を推測できる可能性はどうですか…
1 刺激および試験
- Psychopy、MATLAB、または似たような (無料版もダウンロードできますwww.panamath.orgで非商業的使用のため) で実験をプログラムします。
- 実験では、多かれ少なかれ同じようにすべての試験を設計します。
- 表示が半分に分割します。灰色の背景を使用します。
- ディスプレイの 1 つの側面は、青い円のコレクションを示しています。
- 反対側は、黄色の丸のコレクションを示します。
- サンプル試用版 (図 1) に示すように、異なるサイズの円を描きます。
図 1。おおよその数感覚テストの単一試験の模式図それぞれのトライアルの参加者より多くの青や黄色のドットを見たかどうかを報告します。 - キーの操作には、黄色と青の円の数が含まれます。常に他のものより 1 つの種類の詳細がある必要があります。違いは、比率の面で特徴付けられるべきである: 2:1、1.75:1、1.5: 1、1.35:1、倍率、および 1.15:1。
- 各比 20 試験を生成するプログラムに指示します。
- 大きく色をランダムに選択します。
- 円の小さい数をランダムに選択します。
- 任意の比率に大きい数を選択します。
- ディスプレイの 1 つの側面に黄色の円を描画します。
- 反対側に青の円を描画します。
- (視角) の 1 °、3.5 ° 間のそれぞれの円の半径をランダムに選択します。
- 各試行で表示されます 500 ミリ秒のそれが消えた後参加者 'Y' キーを押すは、もし彼らが彼らを見た黄色のドット、または 'B' キー場合、彼らは彼らはより多くの青いドットを見たと思うと思います。
- 「正しい!」または「不正解」のいずれか表示する画面と各試行後フィードバックを提供
近似数感覚テストは、「推測」する能力をサポートする基本的なメカニズムを調査するための実験的なパラダイムです。
推測とは、正確な数を知らなくても、量を認識する直感的な能力を指します。たとえば、一般的なカーニバルゲームでは、個人が瓶に詰められたジェリービーンズの数を推測しようとします。誰かが正確な番号を選ぶ可能性は低いです。
しかし、誰もが正しい球場で推測をすることができます、なぜなら、明らかに100以上あるときに誰も20を推測しないからです。したがって、推定は、数学的計算に頼らずに個人が持つ生来の能力と考えられています。
このビデオでは、刺激の設計方法、実験の実行方法、データの分析と解釈の方法など、非言語的な数値推定を調査する手順を示します。
この実験では、サイズと色が異なる刺激がランダムかつ短時間、コンピューター画面に表示されます。各試行中に、2 つのセットが表示されます: 1 つは青い円のコレクションを含み、もう 1 つは黄色の円のセットを含みます。
参加者は、どのセットにもっと多く含まれているかを推測するように求められます。従属変数は、精度、または試行間の比率の関数として記録された正解の数です。
性能精度は、円の比率が非常に似ている場合 (1:1 に近い場合) は偶然に近く、比率の差が大きくなると向上することが期待されます。
言い換えれば、12と8よりも8と4を区別する方が簡単です。どちらの場合も、減算の差は 4 ですが、比率の差は 2:1 から 1.5:1 まで異なります。
刺激を作成するには、青と黄色のセットでさまざまなサイズの円を生成します。セットごとに、青と黄色の円の数が常に異なり、6 つの比率を表していることを確認します。
試行ごとに、ディスプレイを分割して、各カラー グループから 1 つのセットを灰色の背景に 500 ミリ秒表示するようにプログラムをコーディングします。大きい方の色と円のサイズはランダムに選択し、各比率で 20 回の試行を行う必要があることに注意してください。
実験を開始するには、ラボの参加者に挨拶し、タスクの指示を説明します。参加者がタスクルールを理解したら、プログラムをロードします。
各試行で円が消えたら、参加者に?Y?彼らがより多くの黄色の点を見たと思う場合、または?B?彼らがより多くの青い点を見たと思うかどうかが重要です。
各試行の後、参加者の回答が正しかったか間違っていたかを示すトーンですぐにフィードバックを提供します。
データを分析するには、各試行の比率の関数として正解の数を平均化します。比率の差に対する平均精度のパーセンテージをグラフ化します。参加者の皆さんにお気づきですか?比率の差が大きくなるにつれて、パフォーマンスが向上しました。
近似数感覚は、算術が推定に関するものではありませんが、標準化されたテストによって測定される算術能力と正の相関があります。
さらに、幼い子供でも、身近なオブジェクトのグループから何かが欠けていることを識別するために、数感覚を適用できます。
JoVEの近似数感覚テストの紹介をご覧になりました。これで、実験の設計方法と実行方法、および結果の分析方法と数推定の現象の適用方法について十分に理解できたはずです。
ご覧いただきありがとうございます!?
View the full transcript and gain access to JoVE Science Education videos
Q1: What is approximate number sense and how does it differ from counting?
Approximate number sense is a hardwired mental ability to estimate quantities without exact calculation or verbal counting. Unlike learned counting skills, it allows people to intuitively recognize quantity and make reasonable guesses. For example, someone can estimate that a jar contains more than 100 jellybeans without counting each one, demonstrating this innate guesstimating ability.
Q2: How does ratio affect performance accuracy in the approximate number sense test?
Performance accuracy improves as ratio differences between compared sets increase. When ratios are similar, like 1:1, accuracy approaches chance level. As ratios diverge—such as 2:1 versus 1.5:1—participants correctly identify the larger set more often. This demonstrates that the visual system relies on proportional differences rather than absolute numerical differences.
Q3: What stimuli are used in the approximate number sense test procedure?
The test uses blue and yellow circles of varying sizes, randomly presented on a computer screen for 500 milliseconds per trial. Each trial displays two sets with different quantities representing six different ratios. Color and circle size for the larger amount are randomized, with 20 trials conducted for each ratio to ensure reliable data collection.
Q4: How do participants respond during the approximate number sense test?
Participants press the 'Y' key if they believe they saw more yellow circles or the 'B' key for more blue circles. After each response, immediate feedback is provided through a tone indicating correctness. This real-time feedback helps participants understand task performance and maintains engagement throughout the experimental session.
Q5: What does data analysis reveal about approximate number sense performance?
Researchers average correct responses as a function of ratio and graph mean accuracy percentages across ratio differences. Results consistently show that performance improves as ratio differences increase, confirming that approximate number sense operates on proportional rather than absolute differences. This pattern validates the underlying mechanisms supporting nonverbal numerical estimation.
Q6: How does approximate number sense relate to mathematical abilities?
Approximate number sense positively correlates with arithmetic abilities measured by standardized tests, despite arithmetic involving precise calculation rather than estimation. Young children also apply number sense to identify missing objects from familiar groups. This suggests that the foundational estimation ability supports broader numerical competence and mathematical development.
Q7: Why is the approximate number sense test considered an important experimental paradigm?
The test investigates underlying mechanisms supporting guesstimation through controlled stimuli and measurable dependent variables like percent accuracy. By systematically varying ratios and analyzing performance patterns, researchers uncover the computational and neural processes enabling nonverbal numerical estimation. This paradigm bridges cognitive psychology with neuroscience to understand fundamental quantitative abilities.