おおよその感覚テスト

Cognitive Psychology

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Overview

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。

Cite this Video

JoVE Science Education Database. 認知心理学の本質. おおよその感覚テスト. JoVE, Cambridge, MA, (2017).

Procedure

1 刺激および試験

  1. 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。
  2. 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。
    1. 表示が半分に分割します。灰色の背景を使用します。
    2. 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。
    3. 反対側は、黄色の丸のコレクションを示します。
  3. 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。
    Figure 1
    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。
  4. 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。
  5. 各比 20 試験を生成するプログラムに指示します。
    1. 大きく色をランダムに選択します。
    2. 円の小さい数をランダムに選択します。
    3. 任意の比率に大きい数を選択します。
    4. ディスプレイの 1 つの側面に黄色の円を描画します。
    5. 反対側に青の円を描画します。
    6. (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。
  6. 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。
  7. 「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

おおよその数感覚テストは「当て推量」する能力をサポートする基になるメカニズムを調査するための実験的パラダイムです。

正確な数を知ることもせず、量を認識する直観的な能力を指します guesstimating ていない。例えば、一般的なカーニバル ゲームで個人は瓶に詰めてジェリービーンズの数を推測ましょう。可能性が低い誰もが正確な数を認識します。

まだはっきり以上 100 がある場合、誰は 20 を推測すると、右の球場で推測を作り出すことができる誰も。したがって、推定は、数学的な計算に頼ることがなく個人が所有している配線機能と見なされます。

このビデオでは、非言語的推定、刺激を設計、実験を実行する方法などを分析し、データを解釈する方法を調査するための手順を示します。

この実験では、コンピューターの画面上のサイズと色の異なる刺激をランダムに簡潔に提示します。各試験の間に 2 つのセットが表示されます: 青い円のコレクションが含まれています 1 つおよび他は黄色円のセットが含まれています。

参加者は、どのセットが複数含まれている推測する求められます。従属変数はパーセントの精度または複数の試験比の関数として正しい応答の数を記録しました。

パフォーマンスの精度は円の比率が非常に似ている場合もチャンス間近と予想-1:1 に近い-比違い増加として改善。

つまり、離れて 8 と 12 と 8 対 4 指示する簡単です。両方のケースで減法混色の違いは 4 ですが 1.5: 1 2:1 からの比率違いが異なります。

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。各セットの青と黄色の円の数値は、常に異なるあり 6 の比率を表していることを確認します。

トライアルごとに生成する必要がありますコード 500 さん大量の色と円のサイズがランダムに選択されることに注意してください、各比 20 試験の灰色の背景にそれぞれの色のグループから 1 つのセットの表示を分割するプログラム。

実験を開始するには、ラボで参加者に挨拶してタスクの手順を説明します。参加者は、タスクのルールを理解し、プログラムを読み込みます。

各試行で円が消えて、参加者を押している彼らは彼らはより黄色のドットを見たと思われる場合、'Y' キーまたは '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います。

各裁判の後、参加者の応答が正しいか正しくないかどうかを示す音で即座にフィードバックを提供します。

データの分析、各試行の比の関数として正しい応答の数を平均します。比率の違いの間で平均精度の割合をグラフ化します。参加者の性能比の違いとしての改良が増加したことに注意してください。

おおよそ数感覚が積極的に算数と相関関係にもかかわらず、算術、標準化されたテストによって測定される能力は推定についてではありません。

さらに、幼い子供たちは、ときに何かが足りない身近なオブジェクトのグループからを識別する数感覚を適用できます。

ゼウスのおおよその数感覚テスト入門を見てきただけ。今デザイン実験の実行し、結果を分析する方法についてよく理解しているし、数の推定の現象を適用ください。

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Results

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。

Figure 2
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 つが行うことができますどれだけ 100% の天井があるので、関数は線形ではありません。パフォーマンスが比-拘束されるという事実は、数値近似がアナログまたは大きさのような機構によって制御されている示唆しています。例えここで有用であります。砂の握りを見てドットごとにバケツにドロップすることによって 2 つの数量、黄色のドットの 1 つのバケットと青いドットの 1 つを表す想像してください。各低下のバケツは同じ量の砂を入金すると非常に考えにくい。だから 1 つのバケットを表す 4 つのドットは言う-であり、砂の 4 つの握り。8 ドットを表し、他の-それは砂の 8 つの握り。バケットの重量を量るでき、容易により多くの点を表現する意味だった知っています。今大きなバケツが 5 ドットを表現するだけ意味されたことを想像する-それは唯一の 5 つの握りの砂が。それはおそらくまだバケツ 4 つ、多くではなくより多くを重さ。時々 もう少し砂をつかむことができるし、時々 少し少ないかもしれませんので、機会どこより多くの重量を量る 4 終了を意味するもので、バケット!アナログ システムです。表現 — この場合は、砂の質量-表される数量違いの大きい比例をキャプチャの良い仕事が、ノイズのための小さな違いが見分けにくいことがあります。

結果は、このようなシステムが比に制約があることです。もっとまたはより少なく区別する能力ない、量の比の違いに依存、減差。それは 8 と 16 と離れて 8 と 4 を言うは、簡単です。その一方で、12 対 8 は同様 4 つの相違に引算も難しくなります。

Applications and Summary

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。

1 刺激および試験

  1. 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。
  2. 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。
    1. 表示が半分に分割します。灰色の背景を使用します。
    2. 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。
    3. 反対側は、黄色の丸のコレクションを示します。
  3. 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。
    Figure 1
    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。
  4. 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。
  5. 各比 20 試験を生成するプログラムに指示します。
    1. 大きく色をランダムに選択します。
    2. 円の小さい数をランダムに選択します。
    3. 任意の比率に大きい数を選択します。
    4. ディスプレイの 1 つの側面に黄色の円を描画します。
    5. 反対側に青の円を描画します。
    6. (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。
  6. 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。
  7. 「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

おおよその数感覚テストは「当て推量」する能力をサポートする基になるメカニズムを調査するための実験的パラダイムです。

正確な数を知ることもせず、量を認識する直観的な能力を指します guesstimating ていない。例えば、一般的なカーニバル ゲームで個人は瓶に詰めてジェリービーンズの数を推測ましょう。可能性が低い誰もが正確な数を認識します。

まだはっきり以上 100 がある場合、誰は 20 を推測すると、右の球場で推測を作り出すことができる誰も。したがって、推定は、数学的な計算に頼ることがなく個人が所有している配線機能と見なされます。

このビデオでは、非言語的推定、刺激を設計、実験を実行する方法などを分析し、データを解釈する方法を調査するための手順を示します。

この実験では、コンピューターの画面上のサイズと色の異なる刺激をランダムに簡潔に提示します。各試験の間に 2 つのセットが表示されます: 青い円のコレクションが含まれています 1 つおよび他は黄色円のセットが含まれています。

参加者は、どのセットが複数含まれている推測する求められます。従属変数はパーセントの精度または複数の試験比の関数として正しい応答の数を記録しました。

パフォーマンスの精度は円の比率が非常に似ている場合もチャンス間近と予想-1:1 に近い-比違い増加として改善。

つまり、離れて 8 と 12 と 8 対 4 指示する簡単です。両方のケースで減法混色の違いは 4 ですが 1.5: 1 2:1 からの比率違いが異なります。

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。各セットの青と黄色の円の数値は、常に異なるあり 6 の比率を表していることを確認します。

トライアルごとに生成する必要がありますコード 500 さん大量の色と円のサイズがランダムに選択されることに注意してください、各比 20 試験の灰色の背景にそれぞれの色のグループから 1 つのセットの表示を分割するプログラム。

実験を開始するには、ラボで参加者に挨拶してタスクの手順を説明します。参加者は、タスクのルールを理解し、プログラムを読み込みます。

各試行で円が消えて、参加者を押している彼らは彼らはより黄色のドットを見たと思われる場合、'Y' キーまたは '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います。

各裁判の後、参加者の応答が正しいか正しくないかどうかを示す音で即座にフィードバックを提供します。

データの分析、各試行の比の関数として正しい応答の数を平均します。比率の違いの間で平均精度の割合をグラフ化します。参加者の性能比の違いとしての改良が増加したことに注意してください。

おおよそ数感覚が積極的に算数と相関関係にもかかわらず、算術、標準化されたテストによって測定される能力は推定についてではありません。

さらに、幼い子供たちは、ときに何かが足りない身近なオブジェクトのグループからを識別する数感覚を適用できます。

ゼウスのおおよその数感覚テスト入門を見てきただけ。今デザイン実験の実行し、結果を分析する方法についてよく理解しているし、数の推定の現象を適用ください。

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