人工类别学习的认知神经研究
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参见附件(5155KB，19页)。
1 引言
人工类别学习研究源白Brunet,Goodnow和Austin(1956)，利用人为设计的刺激材料(如几何图形、颜色与条纹方向等)构建包含不同规则(以刺激间共同特征或关系来表示)的学习任务，通过研究个体掌握此类规则的学习过程而探讨类别学习的潜在机制。相对于自然类别的学习任务，人工类别学习任务易于在实验室中加以操纵，也能较好地排除个体在知识经验上的差异，从而能够提供精确、系统的实验数据。虽然类别学习已得到较多研究(综述见Ashby&Maddox，2005)，但已有研究所获得的结果不太一致，特别在类别学习的认知神经基础与机制上没有获得一致的结论。这可能与已有研究使用的实验任务较为多样有关：比较流行的研究任务就有基于规则的任务、信息整合任务、原型变形任务和天气预报任务等(综述见陈安涛，李红，2010)。人们已经意识到类别学习涉及到复杂的认知加工，如知觉、记忆和注意等(Keri，2003)，不过这些加工并非类别学习所特有的，而是会参与到几乎所有认知活动中的基本过程。对于类别学习所特有的、反映其本质特点的认知加工，迄今在已有研究中没有得到论述。
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