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内隐学习中的知识习得及其无意识性测量

关守义  
【摘要】:从环境中内隐地习得复杂结构和规则是人类迷人的天赋,它激励着无数的研究者去追寻内隐学习的本质。常用的内隐学习研究方法主要包括复杂系统控制范式、人工语法范式和序列反应时范式,而由于人工语法与自然语言接近,因而更受到研究者们的青睐。自人工语法范式(Reber,1967)诞生以来,它就被广泛地用于解答内隐学习中的两个问题:(1)学习之后究竟获得了何种知识?(2)知识习得是内隐地还是外显地?在本文中,我们报告了四个实验来尝试回答这两个关键的问题。实验采用经典的人工语法范式,同时引入Dienes和Scott (2005)结构知识的主观测量方法,对一系列的变量(如指导语、注意资源等)进行实验操纵。 第一章介绍了内隐学习的定义,回顾了研究产生和发展的背景,并着重对内隐学习中的系列问题进行深入的阐述:(1)内隐学习的知识表征;(2)指导语效应;(3)内隐学习的影响因素;(4)内隐学习的无意识性测量。 第二章是本研究的实证部分。实验一的主要目的是在已有研究的基础上,探讨在记忆和规则探索两种指导语的条件下,被试所习得的究竟是规则还是组块?结果发现记忆指导语条件下的被试能成功区分合法串和非法串,即出现语法学习效应,但规则探索指导语条件下的被试并没有表现出语法或组块学习效应;结构知识的主观测量结果发现这种内隐学习的优势效应主要来自无意识结构知识的贡献。这些结果证实了无意识的规则知识在人工语法学习中的重要作用。在实验二中,我们引入迁移任务,结果发现附带学习组和有意学习组均在迁移任务上表现出语法学习效应,这表明在人工语法学习中所获得的语法规则是抽象的和可迁移的。在实验三和实验四中,我们对字符串进行了更为严格的控制,在平衡总体组块强度的同时,平衡锚点组块强度、相邻重复结构和整体重复结构,除此之外,还操纵了注意条件和学习方式这两个新的自变量。结果发现相对于组块知识,规则的习得具有明显的强健性,不易受到诸如干扰任务或是字符串的呈现速度等外来因素的干扰。基于这四个实验的结果,我们认为:在人工语法学习中,学习者能同时习得抽象规则和组块知识,其中规则知识是被内隐习得的,它不受注意资源和速度的影响,并且是抽象的和可迁移的;而组块知识则可以部分地内隐习得,它在一定程度上会受到注意资源的影响,并且是不可迁移的。 第三章和第四章对整个研究进行总结和反思,提出本研究的理论意义和应用价值,以及存在的不足之处,并对将来的研究进行展望。


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