Визуальное статистическое обучение
1. Сгенерируйте набор бессмысленных объектов и расположите их в триплетную структуру.
- Часто визуальное статистическое обучение изучается с помощью простых объектов, подобных приведенному ниже. Сгенерируйте набор объектов, а затем сгруппируйте их в тройки (Рисунок 1).
Рисунок 1. Образцы стимулов сгруппированы в тройки для визуального статистического обучения. В обучающем сегменте эксперимента тройки будут появляться в случайном порядке, но элементы в тройке всегда будут отображаться по порядку, причем элемент слева появляется первым, за ним последовательно следуют элементы справа от него.
2. Определите последовательность эксперимента.
- Секвенируйте эксперимент с помощью программного обеспечения, такого как e-Prime, или с помощью обычной библиотеки, такой как Psychophysics Toolbox в MATLAB или PsycoPy для Python.
- Бессмысленные объекты отображаются в центре экрана, по одному, в течение 250 мс каждый.
- Укажите программе, чтобы она всегда показывала члены триплета последовательно, и выбирала, какой триплет отображать следующим, случайным образом, получая последовательности, похожие на Рисунок 2.
Рисунок 2. Пример последовательности обучения для визуального статистического обучения. Тройки появляются в случайном порядке таким образом, что вероятность перехода для элементов в разных последовательностях составляет около 0,33, в то время как вероятность перехода внутри последовательности равна 1. - Обратите внимание, что поскольку тройки всегда появляются последовательно, вероятность перехода между элементами тройки всегда равна 1. Но поскольку переходы между тройками выбираются случайным образом, вероятность перехода между несвязанными элементами значительно ниже, обычно она составляет около 0,33.
- Наконец, встройте задачу прикрытия. Укажите программе отобразить один из объектов в красном цвете, а не в сером. Программа будет делать это около 20 раз в течение 10-минутного эксперимента, выбирая моменты случайным образом. Задача участника будет заключаться в том, чтобы нажимать клавишу всякий раз, когда объект отображается серым цветом, но не отвечать сразу, когда он отображается красным цветом. Это будет поддерживать их вовлеченность в раздражители.
3. Тест на знакомство
- Напишите отдельную программу для теста на знакомство. При каждом испытании теста программа случайным образом выбирает одну из реальных троек и случайным образом генерирует новую тройку из составляющих реальных троек. Эти случайно сгенерированные тройки называются "фольгированными"."
- Они отображаются рядом, и участнику нужно указать, что более привычно по нажатию клавиши.
- Эксперимент должен включать в себя около 30 тестов на знакомство.
- Инструкции к тесту на знакомство очень важны. Они должны включать в себя что-то вроде: «Я бы хотел, чтобы вы выполнили еще одну задачу до окончания эксперимента. Это должно занять всего пять минут. Вы, вероятно, не заметили этого, но в последовательности фигур, которую вы только что увидели, некоторые формы с большей вероятностью появлялись вслед за другими. Теперь я покажу вам два набора фигур из эксперимента, и вам нужно просто нажать клавишу 1 или 2, чтобы я знал, какая группа выглядит для вас более знакомой. Вы можете не чувствовать, что признаете ни то, ни другое. Во всех испытаниях я хочу, чтобы вы просто полагались на свою интуицию и догадывались, придется ли вам это делать."
Закономерности обучения — статистические структуры объектов в нашем внешнем мире — являются важной частью визуальной обработки.
Объекты в нашей визуальной среде происходят в измерениях пространства и времени. Некоторые объекты с большей вероятностью появятся рядом с другими, например, кофейная чашка рядом с компьютером.
Такие явления обеспечивают закономерности, поддерживающие предсказуемое распознавание объектов, при котором люди обучаются автоматически и быстро, без сознательного осознания.
В этом видео показано, как настроить и провести эксперимент по визуальному статистическому обучению с использованием парадигмы случайного кодирования, а также как анализировать данные и интерпретировать результаты.
В этом эксперименте стимулы — наборы бессмысленных объектов, сгруппированных в триплеты, — отображаются в центре экрана компьютера, по одному, в течение 250 мс каждый.
Для установления закономерностей — статистической структуры — объекты внутри триплета всегда отображаются в одной и той же последовательности, но порядок триплетов представлен случайным образом.
Таким образом, вероятность перехода между элементами данной тройки всегда равна 1, в то время как вероятность перехода между несвязанными элементами значительно ниже.
Для того чтобы неосознанно познакомить участников с последовательностью объектов, используется задание на прикрытие с цветными объектами. В этом случае участников просят дать ответ, когда объекты становятся серыми, и воздержаться, когда объекты случайным образом появляются красными.
После того, как задание прикрытия выполнено, участникам дается знакомое задание, чтобы проверить степень кодирования предыдущих бессмысленных объектов. Во время каждого испытания знакомства ранее просмотренные тройки случайным образом представляются вместе с вновь сгенерированными тройняшками, называемыми фольгированными.
Теперь участников просят определить, какой набор более знаком. Таким образом, зависимая переменная — это количество раз, когда участники правильно идентифицируют предыдущие тройки как наиболее знакомые, а не противоположные.
Если на начальном этапе кодирования не происходит обучения, фактические и фольгированные тройки будут выбраны одинаковое количество раз. С другой стороны, если обучение произошло, то настоящие тройки будут выбираться чаще, чем рапиры.
Прежде чем участник придет, убедитесь, что стимулы и параметры кодирования, которые будут использоваться, были сгенерированы.
Чтобы начать эксперимент, поприветствуйте участника в лаборатории и объясните общие процедуры, которые будут использоваться для выполнения задания.
Пусть участник удобно сядет перед монитором компьютера и клавиатурой. Объясните: когда на экране появляется серый объект, они должны нажать клавишу 'J', а когда появляются красные объекты, они должны воздержаться от ответов.
Как только участник поймет правила задания, приступайте к первой части эксперимента — фазе случайного кодирования. Познакомьте участников с последовательностями объектов в течение 10 минут.
После короткого периода экспозиции объясните, что за 5 минут нужно выполнить еще одну задачу. Проинструктируйте участника, что теперь он увидит два набора триплетов, и нажмите клавишу 1 или 2, чтобы указать, какая группировка выглядит более знакомой. Скажите им, что они должны догадаться, если они не узнают ни то, ни другое.
Убедившись, что участник готов начать, начните 30 пробных попыток знакомства.
Чтобы проанализировать данные на этапе знакомства, оцените каждое испытание, в котором участник выбрал знакомую тройку, как правильное, а тройку фольгированной — как неправильную.
Чтобы визуализировать результаты, нарисуйте график среднего процента правильных ответов по участникам. Поскольку вероятность выполнения составляет 50%, обратите внимание, что визуальное статистическое обучение происходило, поскольку участники правильно определяли знакомые объекты примерно в 70% случаев.
Теперь, когда вы знакомы с методами индуцирования и тестирования визуального статистического обучения, давайте рассмотрим другие способы, с помощью которых экспериментальные психологи используют статистику для исследования обучения.
Эта парадигма может быть переведена в более широкие классы сенсорных механизмов обучения, которые включают в себя слуховую область. Например, младенцы и дети используют слуховую статистику на ранних этапах формирования языка, потому что звуки и буквы в языке, как правило, появляются с высоконадежными статистическими связями.
В другом эксперименте исследователи исследовали, как ассоциации между буквами и цветами могут быть усвоены неосознанно или неявно. В течение нескольких дней участники читали тексты, которые были настроены так, чтобы иметь четыре буквы яркого цвета.
Когда участников попросили определить цвет букв, представленных на экране, они быстрее и точнее определили пары букв и цвета, которые были такими же, как в настроенном тексте. Это говорит о том, что статистическая структура цветных букв была приобретена неявно.
Вы только что посмотрели введение в визуальное статистическое обучение от JoVE. Теперь у вас должно быть хорошее понимание того, как настроить и провести эксперимент, а также проанализировать и оценить результаты.
Спасибо за просмотр!
Источник: Лаборатория Джонатана Фломбаума — Университет Джона Хопкинса
Визуальная среда содержит огромное количество информации, связанной с отношениями между объектами в пространстве и времени; Некоторые объекты с большей вероятностью появятся в непосредственной близости от других объектов. Изучение этих закономерностей может поддерживать широкий спектр визуальной обработки, включая распознавание объектов. Поэтому неудивительно, что люди, по-видимому, усваивают эти закономерности автоматически, быстро и без сознательного осознания. Название этого типа имплицитного обучения — визуальное статистическое обучение. В лабораторных условиях он изучается с помощью парадигмы случайного кодирования: участники наблюдают за потоком бессмысленных объектов и выполняют задачу-прикрытие, задачу, не связанную с основной статистической структурой в потоке. Но статистическая структура присутствует, и после короткого периода воздействия — в некоторых экспериментах всего 10 минут — тест на знакомство показывает степень обучения участников.
В этом видео будут продемонстрированы стандартные методы индуцирования и тестирования визуального статистического обучения.
1. Сгенерируйте набор бессмысленных объектов и расположите их в триплетную структуру.
- Часто визуальное статистическое обучение изучается с помощью простых объектов, подобных приведенному ниже. Сгенерируйте набор объектов, а затем сгруппируйте их в тройки (Рисунок 1).
Рисунок 1. Образцы стимулов сгруппированы в тройки для визуального статистического обучения. В обучающем сегменте эксперимента тройки будут появляться в случайном порядке, но элементы в тройке всегда будут отображаться по порядку, причем элемент слева появляется первым, за ним последовательно следуют элементы справа от него.
2. Определите последовательность эксперимента.
- Секвенируйте эксперимент с помощью программного обеспечения, такого как e-Prime, или с помощью обычной библиотеки, такой как Psychophysics Toolbox в MATLAB или PsycoPy для Python.
- Бессмысленные объекты отображаются в центре экрана, по одному, в течение 250 мс каждый.
- Укажите программе, чтобы она всегда показывала члены триплета последовательно, и выбирала, какой триплет отображать следующим, случайным образом, получая последовательности, похожие на Рисунок 2.
Рисунок 2. Пример последовательности обучения для визуального статистического обучения. Тройки появляются в случайном порядке таким образом, что вероятность перехода для элементов в разных последовательностях составляет около 0,33, в то время как вероятность перехода внутри последовательности равна 1. - Обратите внимание, что поскольку тройки всегда появляются последовательно, вероятность перехода между элементами тройки всегда равна 1. Но поскольку переходы между тройками выбираются случайным образом, вероятность перехода между несвязанными элементами значительно ниже, обычно она составляет около 0,33.
- Наконец, встройте задачу прикрытия. Укажите программе отобразить один из объектов в красном цвете, а не в сером. Программа будет делать это около 20 раз в течение 10-минутного эксперимента, выбирая моменты случайным образом. Задача участника будет заключаться в том, чтобы нажимать клавишу всякий раз, когда объект отображается серым цветом, но не отвечать сразу, когда он отображается красным цветом. Это будет поддерживать их вовлеченность в раздражители.
3. Тест на знакомство
- Напишите отдельную программу для теста на знакомство. При каждом испытании теста программа случайным образом выбирает одну из реальных троек и случайным образом генерирует новую тройку из составляющих реальных троек. Эти случайно сгенерированные тройки называются "фольгированными"."
- Они отображаются рядом, и участнику нужно указать, что более привычно по нажатию клавиши.
- Эксперимент должен включать в себя около 30 тестов на знакомство.
- Инструкции к тесту на знакомство очень важны. Они должны включать в себя что-то вроде: «Я бы хотел, чтобы вы выполнили еще одну задачу до окончания эксперимента. Это должно занять всего пять минут. Вы, вероятно, не заметили этого, но в последовательности фигур, которую вы только что увидели, некоторые формы с большей вероятностью появлялись вслед за другими. Теперь я покажу вам два набора фигур из эксперимента, и вам нужно просто нажать клавишу 1 или 2, чтобы я знал, какая группа выглядит для вас более знакомой. Вы можете не чувствовать, что признаете ни то, ни другое. Во всех испытаниях я хочу, чтобы вы просто полагались на свою интуицию и догадывались, придется ли вам это делать."
Закономерности обучения — статистические структуры объектов в нашем внешнем мире — являются важной частью визуальной обработки.
Объекты в нашей визуальной среде происходят в измерениях пространства и времени. Некоторые объекты с большей вероятностью появятся рядом с другими, например, кофейная чашка рядом с компьютером.
Такие явления обеспечивают закономерности, поддерживающие предсказуемое распознавание объектов, при котором люди обучаются автоматически и быстро, без сознательного осознания.
В этом видео показано, как настроить и провести эксперимент по визуальному статистическому обучению с использованием парадигмы случайного кодирования, а также как анализировать данные и интерпретировать результаты.
В этом эксперименте стимулы — наборы бессмысленных объектов, сгруппированных в триплеты, — отображаются в центре экрана компьютера, по одному, в течение 250 мс каждый.
Для установления закономерностей — статистической структуры — объекты внутри триплета всегда отображаются в одной и той же последовательности, но порядок триплетов представлен случайным образом.
Таким образом, вероятность перехода между элементами данной тройки всегда равна 1, в то время как вероятность перехода между несвязанными элементами значительно ниже.
Для того чтобы неосознанно познакомить участников с последовательностью объектов, используется задание на прикрытие с цветными объектами. В этом случае участников просят дать ответ, когда объекты становятся серыми, и воздержаться, когда объекты случайным образом появляются красными.
После того, как задание прикрытия выполнено, участникам дается знакомое задание, чтобы проверить степень кодирования предыдущих бессмысленных объектов. Во время каждого испытания знакомства ранее просмотренные тройки случайным образом представляются вместе с вновь сгенерированными тройняшками, называемыми фольгированными.
Теперь участников просят определить, какой набор более знаком. Таким образом, зависимая переменная — это количество раз, когда участники правильно идентифицируют предыдущие тройки как наиболее знакомые, а не противоположные.
Если на начальном этапе кодирования не происходит обучения, фактические и фольгированные тройки будут выбраны одинаковое количество раз. С другой стороны, если обучение произошло, то настоящие тройки будут выбираться чаще, чем рапиры.
Прежде чем участник придет, убедитесь, что стимулы и параметры кодирования, которые будут использоваться, были сгенерированы.
Чтобы начать эксперимент, поприветствуйте участника в лаборатории и объясните общие процедуры, которые будут использоваться для выполнения задания.
Пусть участник удобно сядет перед монитором компьютера и клавиатурой. Объясните: когда на экране появляется серый объект, они должны нажать клавишу 'J', а когда появляются красные объекты, они должны воздержаться от ответов.
Как только участник поймет правила задания, приступайте к первой части эксперимента — фазе случайного кодирования. Познакомьте участников с последовательностями объектов в течение 10 минут.
После короткого периода экспозиции объясните, что за 5 минут нужно выполнить еще одну задачу. Проинструктируйте участника, что теперь он увидит два набора триплетов, и нажмите клавишу 1 или 2, чтобы указать, какая группировка выглядит более знакомой. Скажите им, что они должны догадаться, если они не узнают ни то, ни другое.
Убедившись, что участник готов начать, начните 30 пробных попыток знакомства.
Чтобы проанализировать данные на этапе знакомства, оцените каждое испытание, в котором участник выбрал знакомую тройку, как правильное, а тройку фольгированной — как неправильную.
Чтобы визуализировать результаты, нарисуйте график среднего процента правильных ответов по участникам. Поскольку вероятность выполнения составляет 50%, обратите внимание, что визуальное статистическое обучение происходило, поскольку участники правильно определяли знакомые объекты примерно в 70% случаев.
Теперь, когда вы знакомы с методами индуцирования и тестирования визуального статистического обучения, давайте рассмотрим другие способы, с помощью которых экспериментальные психологи используют статистику для исследования обучения.
Эта парадигма может быть переведена в более широкие классы сенсорных механизмов обучения, которые включают в себя слуховую область. Например, младенцы и дети используют слуховую статистику на ранних этапах формирования языка, потому что звуки и буквы в языке, как правило, появляются с высоконадежными статистическими связями.
В другом эксперименте исследователи исследовали, как ассоциации между буквами и цветами могут быть усвоены неосознанно или неявно. В течение нескольких дней участники читали тексты, которые были настроены так, чтобы иметь четыре буквы яркого цвета.
Когда участников попросили определить цвет букв, представленных на экране, они быстрее и точнее определили пары букв и цвета, которые были такими же, как в настроенном тексте. Это говорит о том, что статистическая структура цветных букв была приобретена неявно.
Вы только что посмотрели введение в визуальное статистическое обучение от JoVE. Теперь у вас должно быть хорошее понимание того, как настроить и провести эксперимент, а также проанализировать и оценить результаты.
Спасибо за просмотр!
Закономерности обучения — статистические структуры объектов в нашем внешнем мире — являются важной частью визуальной обработки.
Объекты в нашей визуальной среде происходят в измерениях пространства и времени. Некоторые объекты с большей вероятностью появятся рядом с другими, например, кофейная чашка рядом с компьютером.
Такие явления обеспечивают закономерности, поддерживающие предсказуемое распознавание объектов, при котором люди обучаются автоматически и быстро, без сознательного осознания.
В этом видео показано, как настроить и провести эксперимент по визуальному статистическому обучению с использованием парадигмы случайного кодирования, а также как анализировать данные и интерпретировать результаты.
В этом эксперименте стимулы — наборы бессмысленных объектов, сгруппированных в триплеты, — отображаются в центре экрана компьютера, по одному, в течение 250 мс каждый.
Для установления закономерностей — статистической структуры — объекты внутри триплета всегда отображаются в одной и той же последовательности, но порядок триплетов представлен случайным образом.
Таким образом, вероятность перехода между элементами данной тройки всегда равна 1, в то время как вероятность перехода между несвязанными элементами значительно ниже.
Для того чтобы неосознанно познакомить участников с последовательностью объектов, используется задание на прикрытие с цветными объектами. В этом случае участников просят дать ответ, когда объекты становятся серыми, и воздержаться, когда объекты случайным образом появляются красными.
После того, как задание прикрытия выполнено, участникам дается знакомое задание, чтобы проверить степень кодирования предыдущих бессмысленных объектов. Во время каждого испытания знакомства ранее просмотренные тройки случайным образом представляются вместе с вновь сгенерированными тройняшками, называемыми фольгированными.
Теперь участников просят определить, какой набор более знаком. Таким образом, зависимая переменная — это количество раз, когда участники правильно идентифицируют предыдущие тройки как наиболее знакомые, а не противоположные.
Если на начальном этапе кодирования не происходит обучения, фактические и фольгированные тройки будут выбраны одинаковое количество раз. С другой стороны, если обучение произошло, то настоящие тройки будут выбираться чаще, чем рапиры.
Прежде чем участник придет, убедитесь, что стимулы и параметры кодирования, которые будут использоваться, были сгенерированы.
Чтобы начать эксперимент, поприветствуйте участника в лаборатории и объясните общие процедуры, которые будут использоваться для выполнения задания.
Пусть участник удобно сядет перед монитором компьютера и клавиатурой. Объясните: когда на экране появляется серый объект, они должны нажать клавишу 'J', а когда появляются красные объекты, они должны воздержаться от ответов.
Как только участник поймет правила задания, приступайте к первой части эксперимента — фазе случайного кодирования. Познакомьте участников с последовательностью объектов в течение 10 минут.
После короткого периода экспозиции объясните, что за 5 минут нужно выполнить еще одну задачу. Проинструктируйте участника, что теперь он увидит два набора триплетов, и нажмите клавишу 1 или 2, чтобы указать, какая группировка выглядит более знакомой. Скажите им, что они должны догадаться, если они не узнают ни то, ни другое.
Убедившись, что участник готов начать, начните 30 пробных попыток знакомства.
Чтобы проанализировать данные на этапе знакомства, оцените каждое испытание, в котором участник выбрал знакомую тройку, как правильное, а тройку фольгированной — как неправильную.
Чтобы визуализировать результаты, нарисуйте график среднего процента правильных ответов по участникам. Поскольку вероятность выполнения составляет 50%, обратите внимание, что визуальное статистическое обучение происходило, поскольку участники правильно определяли знакомые объекты примерно в 70% случаев.
Теперь, когда вы знакомы с методами индуцирования и тестирования визуального статистического обучения, давайте рассмотрим другие способы, с помощью которых экспериментальные психологи используют статистику для исследования обучения.
Эта парадигма может быть переведена в более широкие классы сенсорных механизмов обучения, которые включают в себя слуховую область. Например, младенцы и дети используют слуховую статистику на ранних этапах формирования языка, потому что звуки и буквы в языке, как правило, появляются с высоконадежными статистическими связями.
В другом эксперименте исследователи исследовали, как ассоциации между буквами и цветами могут быть усвоены неосознанно или неявно. В течение нескольких дней участники читали тексты, которые были настроены так, чтобы иметь четыре буквы яркого цвета.
Когда участников попросили определить цвет букв, представленных на экране, они быстрее и точнее определили пары букв и цвета, которые были такими же, как в настроенном тексте. Это говорит о том, что статистическая структура цветных букв была приобретена неявно.
Вы только что посмотрели введение в визуальное статистическое обучение от JoVE. Теперь у вас должно быть хорошее понимание того, как настроить и провести эксперимент, а также проанализировать и оценить результаты.
Спасибо за просмотр!
Поскольку каждый тест на знакомство включает в себя один триплет и один фольгу (случайно сгенерированный нетриплет), общая эффективность шанса составляет 50%. Оценивайте каждое испытание с точки зрения того, выбрал ли участник тройку или рапиру как более знакомый, и выбор тройняшек более чем в половине случаев представляет собой демонстрацию статистического обучения. После тестирования 10-20 участников усредните вместе процент выбора привычной тройки среди всех участников. Простая гистограмма — хороший способ визуализиро...
Визуальное статистическое обучение было использовано в качестве отправной точки для исследования различных проблем в обучении, восприятии и памяти. К ним относятся влияние и необходимость внимания для обучения, области мозга, участвующие в имплицитной зрительной памяти и распознавании объектов, а также различия и сходства в обучении пространственной и временной структуре. Визуальное статистическое обучение также считается примером более широкого класса механизмов статистического обучения, включая слуховое статистическое,...
Chapters in this video
0:00
Overview
0:52
Experimental Design
2:36
Running the Experiment
3:55
Representative Results
4:31
Applications
5:40
Summary
Videos from this collection: