1 刺激および試験

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?正しい答えを推測する可能性よりもおそらく少ない値17、147,000 ちょうど不合理なようです。なぜでしょうか。結局のところ、豆を取り出して、1 時をカウントできない場合、どのように誰か教えてください見積もりが高すぎるまたは低すぎることか。
それは、口頭のカウントに加えて明確に学んだ (何か)、数字を求めるハードワイ ヤード精神・神経メカニズムを所有する人々 が表示されますが判明。通俗の言葉でそれを置く、それは当て推量、する能力といえるようなものや「球場」実験心理学者はそれに「おおよそ数感覚」を呼び、同じ名前の実験的パラダイムで最近研究基になる計算と当て推量する能力をサポートする神経のメカニズムを明らかにし始めています。
このビデオでは、おおよその数感覚テストと非言語的推定を調査するための標準的な手順を示します。
1 刺激および試験

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!?
参加者からの結果をグラフ化するには、(図 2) の比の関数としてのパフォーマンスを平均します。たとえば、複数の 2:1 の比率ですべて 20 試験、何分で参加者を指定して正しい答えですか。

図 2。おおよそ数テストで単一の参加者からの結果のサンプルドット増加の大きく、小さいセットの比率の違いほどパフォーマンス、応答精度を測定します。以来、参加者は、バイナリの選択肢-黄色または青大きい-チャンスは 50%。
ドット増加の大きく、小さいセットの比率の違いほどパフォーマンス、応答精度を測定します。以来、参加者は、バイナリの選択肢-黄色または青大きい-チャンスは 50%。参加者のパフォーマンス向上比差が増加することに注意してください。しかし、1 つが行うこと...
人々 間のおおよその数感覚の激しさの面でかなり異なります。個体差を特徴付ける、実験心理学者一般に最小の比人を見つけるためにテストと言うことが離れて 75% の精度。図 2のように、それは 1.25 と 1.5 の間比率です。この数は、おおよそ数感覚を人がどのように急性の要約のちょうど速い方法です。人々 の間に大きな差があるという事実を越えて-一人が 1:1 の比率と別はたとえば 1:4 の比率が-これらの違い正式な数学能力に有意の関連性します。例えば、幼児の比率を 75% 正しい相関関係標準化されたテストによって測定された算数の能力が。これは、驚くべきことですので最終的には、算術の推定ではないです。ただし、これらの種類の相関関係の形式的な数学能力が基になるおおよそ数感覚に依存することをお勧めします。
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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