（发展与教育心理学专业论文）大学生进行归类不确定时特征推理过程的眼动研究.pdf

摘要 本研究采用眼动记录法，考察了3 0 名视力正常大学生进行归类 不确定时特征推理的眼动过程。 本研究包括2 个实验，探讨归类是否影响特征推理，即特征推 理是基于类别的还是基于特征联结的这一问题。 实验1 为预备实验，通过使靶类别内代表性特征即靶特征与基于 特征联结的预测特征不同而相互竞争，初步考察归类不确定情况下人 们的特征推理是基于类别的推理还是基于特征联结的推理。 在实验1 的基础上，实验2 采用眼动的方式来验证实验1 的结果。 通过固定预测目标的归类确定性程度和靶类别中靶特征的代表性程 度，变化目标的预测特征( 即模版的背景) 数量，考察基于特征联结 的竞争特征的竞争性是否影响被试的推理，从而推断人们的特征推理 是基于类别的推理还是基于特征联结的推理。实验2 包括两个分实验 2 a 和2 b 。两个分实验所用图形完全相同，区别在于实验2 a 在被试进 行特征推理前不要求预先归类，而实验2 b 要求被试推理前预先归类。 在实验2 a 中被试的推理结果和各项眼动指标都有显著差异，说明基 于特征联结的竞争特征的竞争性影响了被试的推理，被试是基于特征 联结进行推理。在实验2 b 中被试的推理结果和各项眼动指标都没有 显著差异，说明基于特征联结的竞争特征的竞争性没有影响被试的推 理，被试不是基于特征联结的推理，而是基于类别的推理。 综合实验1 和实验2 的结果，可以得出结论，归类影响特征推理， 推理前要求人们预先归类时，人们倾向于基于类别的推理。推理前不 要求人们预先归类时，人们的特征推理倾向于基于特征联结的推理。 关键词：特征推理，类别，特征联结，眼动 a bs t r a c t t h ee y em o v e m e n t so f 3 0c o ll e g es t u d e n t sw e r er e c o r d e d d u r i n gt h e yw e r ed o i n gf e a t u r ei n d u c t i o nw h e nc a t e g o r i z a t i o n w a su n c e r t a in t h i ss t u d yi n c l u d e dt w oe x p e r i m e n t st oe x p l o r ew h e t h e ro r n o tc a t e g o r i z a t i o ni n f l u e n c e df e a t u r ei n d u c t i o n i no t h e r w o r d s ，w a sp r e d i c ti o nb a s e do nc a t e g o r yo rb a s e do nf e a t u r e a s s o c i a t i o n ? e x p e r i m e n t 1i sap r e e x p e r i m e n t ，w h i c hi n v e s t i g a t e d p r e li m i n a r i l yw h e t h e rp r e d i c t i o nw a sb a s e do nc a t e g o r yo rb a s e d o nf e a t u r ea s s o c i a t i o no nt h ec o m p e t i t i o nb e t w e e nt h ef e a t u r e o ft h et a r g e tc a t e g o r ya n d t h ep r e d i c ti o nf e a t u r e b a s e do n f e a t u r ea s s o c i a ti o n o nt h eb a siso fe x p e r i m e n t1 ，e x p e r i m e n t2u s e de y em o v e m e n t t e c h n i q u et ov e r i f yt h er e s u l t so fe x p e r i m e n t1 i ti n v e s t i g a t e d w h e t h e rt h ec o m p e t i t i v ef e a t u r eb a s e do nf e a t u r ea s s o c i a t i o n i n f l u e n c e dp e o p l e si n d u c t i o nb yc o n t r o l l i n gt h en u m b e ro ft h e p r e d i c ti o n f e a t u r e i tf i x e dc a t e g o r yu n c e r t a i n t ya n d r e p r e s e n t a t i v e n e s so ft a r g e tf e a t u r e e x p e r i m e n t2i n c l u d e d t w os u b e x p e r i m e n t s ：e x p e r i m e n t2 aa n de x p e r i m e n t2 b t h et w o s u b e x d e r i m e n t su s e dt h es a m ep i c t u r e s t h ed i f f e r e n c eb e t w e e n e x2 aa n de x2 bi sw h e t h e rs t u d e n t ss h o u l dm a k ea ni n i t i a l c a t e g o r i z a t i o nj u d g m e n t b e f o r e t h e y w e r e d o i n g f e a t u r e i n d u c ti o no rn o t t h er e s u lt sf r o me x p e r i m e n tla n de x p e r i m e n t2s h o w e d ，w h e n s u b j e c t sp r e d i c tf e a t u r ed i r e c t l y ，t h ei n d u c t i o nw a sb a s e do n f e a t u r ea s s o c i a t i o n b u tw h e nt h e ys h o u l dm a k ea ni n i t i a l c a t e g o r i z a t i o nj u d g m e n t ，t h ei n d u c t i o nw a sb a s e do nc a t e g o r y k e yw o r d s ：f e a t u r ei n d u c t i o n ，c a t e g o r y ，f e a t u r ea s s o c i a t i o n ， e y em o ve m e n t 湖南师范大学学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下， 独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本 论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文 的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本 人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 学位论文作者签名：丁弓垒泖岁年z 月 广日 湖南师范大学学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定， 研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属湖南师范大学。 同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版， 允许论文被查阅和借阅。本人授权湖南师范大学可以将本学位论文的 全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫 描等复制手段保存和汇编本学位论文。 本学位论文属于 1 、保密口，在年解密后适用本授权书。 2 、不保密耐。 ( 请在以上相应方框内打“ ) 作者签名：i 司效日期：加罗年多月厂日 导师签名：1 名纫，- 日期：砷年 厶月，日 大学生进行归类不确定时特征推理过程的眼动研究 第一部分文献综述及问题提出 1 文献综述 类别研究一直是认知心理学最为关注、投入精力最多的重大课题 之一。一方面，它是许多认知活动的基础，是类比、因果推理、想象、 决策制定等的基础；另一方面，类别领域中形成的各种理论观点很多， 而且争论不休，这为研究者提供了广阔的研究空间。类别研究主要包 括两个方面：类别形成的研究与特征推理的研究。类别形成的研究， 主要探讨类别形成的信息加工过程与机制，即探讨人们如何对不同类 别的成员进行加工处理以形成相应的类别，也可以称为模式形成的研 究。特征推理的研究，主要探讨人们根据已形成的类别模式对新项目 的某个特征做出预测的信息加工活动的特点与规律，尤其是归类不确 定条件下特征预测的特点与规律，也可以称为模式愈合的研究。在要 求被试预先对新项目进行归类的情况下，特征推理的类别研究还包括 类别判断的研究，主要探讨人们根据已形成的类别模式去识别新项目 的类别归属的信息加工过程，也可以称为模式识别的研究。 1 1类别形成的研究 概念或类别是如何形成的呢? 对这一问题的探讨主要是通过考察 人们如何对事物进行分类来展开的。因而分类研究一直是现代认知心 理学研究的重点、热点问题。分类研究的关键问题是探讨类别知识是 如何表征的。传统的类别表征主要有经典观、原型观和样例观。 经典观认为：类别是由事物的充要特征来定义的，人们按照定义 1 硕士学位论文 规则对事物进行分类。其主要缺陷是混淆了科学概念和日常概念的区 别。 原型观认为：每一类别都对应着一个抽象的原型( p r o t o t y p e ) ， 它是由类别中各样例特征的中心趋势构成的；对某个刺激的分类由该 刺激与各类别原型的相似性决定。原型观可以解释很多分类现象，但 它把类别表征看成是单一、固定的，而研究表明样例的典型性可能随 情境而变化。 样例观认为：人们的记忆系统中没有储存原型，而是保持了一组 特殊的情境或例子，即样例( e x a m p l a r ) ；对新例子的分类要以它与贮 存着的各个类别样例的相似性为依据。原型观和样例观都以相似性为 类别形成的基础，它们的根本区别在于对抽象“原型”的认识，前者 认为原型在编码阶段就已经存在，后者认为原型只是提取阶段产生的 现象。而且同经典观一样，它们都不能很好解释类别的凝聚性 ( c o h e r e n c e ) 问题。 2 0 世纪7 0 年代以来，越来越多的研究证实了人们的分类活动在 很大程度上要受其已有的“理论”和知识影响。在此基础上，一些 学者提出了基于理论( t h e o r y b a s e d ) 的类别观，它有两个基本观点： 一是类别的表征应该镶嵌在人们的知识体系中；二是既有的“理论” 和知识影响着人们形成概念和类别。这里的“理论”指的是人们对 各种事物的因素关系和相互作用规律的一种朴素的理解和解释，而不 是组织完整的科学理论。根据这种看法，概念和类别实际上是人们基 于自己的知识对特征和客体关系做出的一种解释，相似性也并不是事 大学生进行| 门类不确定时特征推理过程的眼动研究 物间的固定关系，它要受认知背景和理论知识的影响。同基于相似性 的类别观相比，基于理论的类别观突破了以往类别理论中只强调自下 而上的加工而忽视自上而下的加工的模式，为相似性判断中特征的选 择和加权提供了限制和依据，为类别特征的聚合性提供了更有说服力 的解释。当然，基于理论的类别观也不是要否定其它的三种类别表征 方式。目前看来，人们的概念和类别获得的过程应该是基于知识 ( k n o w l e d g eb a s e d ) 的加工和基于相似性( s i m i l a r i t yb a s e d ) 的加工 共同作用的结果。 1 2 特征推理的研究 类别的一个主要功能是使人们能够基于一般的类别知识来推断 预测类别具体个别成员的特征。当人们对具体的目标个体做出归类 后，常常会基于所归属的类别对目标的特征做出预测。例如，你识别 出某个目标是狗，你会根据狗的类别特征做出如下推断：“它会汪汪 叫，企图攻击陌生人，对主人有感情，忠诚 等等。但是在许多情况 下，人们只能获得某事物有限的局部信息，因而不能完全确定此事物 应该被归入哪一类别。如在远处看到某一目标的时候，人们可能不能 确定该目标到底是狗还是其他动物，这称为“归类不确定的情境 。 在这种不能明确归类的情境下，人们根据已经了解到的有限局部信息 而对事物的其它特征做出一定的推断预测，这就是归类不确定时的特 征推理眨副。 在归类不确定的情境中，如何运用不确定的类别进行推理是一个 重要的问题。关于归类不确定时的特征推理，目前主要有两种理论解 硕士学位论文 释：a n d e r s o n 提出的理性模型和m u r p h y 与r o s s 等人提出的“单类 说 。 1 2 1 理性模型 a n d e r s o n 认为人们形成类别就是为了推理，并于1 9 9 1 年提出了 理性模型h 1 。a n d e r s o n 观点的两个基本假设是：类别的主要功能是用 于归纳推理；类别可以被构造得使特征的可预测性达到最优化。他提 出：对于任何目标物来说，人们预测其具有某特征j 的可能性时( 特 征j 在物体上是看不见的，也许隐含在目标物中或是目标物将来的行 为) ，将遵从b a y e s i a n 规则。假如给学习者呈现一个目标f ，该目标 很可能可以归入某类别，问学习者该目标具有该类别的某种特征j 的 概率是多少，按照b a y e s i a n 规则，对这个问题的回答可以用以下公 式来表达：p ( j f ) = p ( k f ) p ( j k ) ，其中f 是目标，k 表示学习 者已知道的目标可能归属的所有类别，j 是要预测的特征。公式的含 义是：某一目标f 具有特征j 的概率是该目标属于某类别的概率乘上 该类别具有特征j 的概率的积的总和，即个体根据多个类别的信息来 对事物的特征作出预测。在目标可能归属的各种类别中，如果存在着 最可能归属的类别，该类别则称为靶类别，其余称为非靶类别。个体 不但会考虑靶类别中的信息，同时也会考虑其他非靶类别中的信息， 其最后的决策是综合考虑多个类别的信息而得出的最优化结果。由此 可见，贝叶斯分析是基于多个类别来做特征推理预测的，是一种综合 策略。 b a y e s i a n 规则对于我们进行预测推理具有重要的意义。例如， 4 大学生进行归类不确定时特征推理过程的眼动研究 假设你看见远处的某一动物，你想可能是狗，那么它汪汪叫的概率是 多少? 如果它是狗，那么它汪汪叫的概率非常高，因为大多数狗汪汪 叫。但如果你认为那不是狗，那么概率将下降，因为“汪汪叫”与其 他类别没有什么关联。这就是说，b a y e s i a n 规则认为，你不仅会考 虑“狗 这个概念，而且会考虑与目标物的特征相同的其他概念。来 自不同概念的信息综合得出了最后的预测。特别是如果目标物介于几 个类别之间( 即你关于该动物的知识很少，不能识别它究竟属于哪个 类别) ，那么你将结合所有可能的类别中的信息来进行预测。 a n d e r s o n 的理论主要涉及到类别构成过程，而这恰恰是被我们 大为忽视的部分。类别一旦形成，理性模型就可以回答关于类别成员 和特征预测的问题。尽管这好像是实施起来很麻烦的计算，但它确实 提高了预测的精确性。因为，这确保了人们在进行特征的预测推理时， 考虑到多个类别( 也许包括错误的类别) ，而不是仅仅考虑一种类别。 1 2 2 单类说 m u r p h y 和r o s s ( 1 9 9 4 ) 的研究对理性模型提出了挑战。m u r p h y 和 r o s s 以人工类别为研究材料，通过控制靶类别信息，来验证非靶类 别信息对特征推理的影响。如图卜1 所示，给被试呈现图片，告诉被 试图片上是4 名儿童画的图形，他们分别是b o b 、j o h n 、s a m 、e d ，4 名儿童实质上代表了4 个不同的类别。告诉被试现在有一个新的三角 形和正方形，让被试估计这个三角形和正方形分别是哪个儿童画的， 并分别预测三角形和正方形的背景最可能是什么。在预测三角形是谁 画的，背景是什么时，很明显b o b 是靶类别，因为4 名儿童一共画了 硕士学位论文 5 个三角形，而b o b 一人就画了3 个。由于b o b 画的图形的背景大部 分是黑色，因而被试预测b o b 画的三角形是黑色背景的概率是： p ( b o b 三角形) p ( 黑色b o b ) = ( 3 5 ) ( 3 4 ) = 9 2 0 ；其他 儿童画黑色三角形的概率之和是：p ( j o h n 三角形) p ( 黑色j o h n ) + p ( s a m 三角形) p ( 黑色s a m ) + p ( e d 三角形) p ( 黑色e d ) = ( 1 5 ) ( 1 4 ) + ( 1 5 ) ( 1 4 ) + 0 0 = 2 2 0 。 在预测正方形是谁画的时，同理j o h n 是靶类别。由于j o h n 画的 图形大部分是没有背景的，因而被试预测j o h n 画的正方形是没有背 景的概率是：( 3 5 ) ( 3 4 ) = 9 2 0 。其他儿童画没有背景的正方形的 概率之和是：p ( b o b 正方形) p ( 没有背景b o b ) + p ( s a m 正方形) p ( 没有背景s a m ) + p ( e d 正方形) p ( 没有背景e d ) = ( 1 5 ) 0 + 0 0 + ( 1 5 ) 0 = 0 。 研究者将第一种情况即非靶类别预测特征的基本概率大于o 的 情况称为“增加条件”，将第二种情况即非靶类别预测特征的基本概 率等于o 的情况称为“中性条件”。由于上述两种条件下靶类别的预 测特征的基本概率相同，因此，如果预测符合b a y e s i a n 规则( 理性模 型) ，即人们在预测特征时考虑了非靶类别的信息，那么增加条件下 的预测概率应该比中性条件下的预测概率有显著提高，即对三角形 ( 黑色) 背景的预测相对正方形( 空白) 背景的预测应该有差异。但 研究结果显示：对三角形是黑色背景的预测和对正方形是空白背景的 预测没有差异。因为两者靶类别的基本概率相同，都是9 2 0 ，而非 靶类别的概率不同。因此，实验结果表明当非靶类别的信息发生变化 大学生进行! 1 类不确定时特征推理过程的眼动研究 时，被试对特征预测的概率不受影响，被试在预测时只考虑靶类别的 基本概率，而没有考虑非靶类别的信息。据此，研究者认为b a y e si a n 规则不正确，因而提出单类说畸1 。 j o h n s a m e d 图卜1m u r p h y 和r o s s1 9 9 4 年的研究实验l 所用样例 单类说的主要观点认为在归类不确定的情境中，人们的特征推 理，会选择目标最可能归属的类别靶类别，然后根据靶类别的信 息进行推理，而不会考虑其他非靶类别的信息。 在此基础上，m u r p h y 和r o s s ( 1 9 9 5 ，1 9 9 6 ) 等人还通过自然类别 研究了归类不确定条件下的特征预测哺t 利。他们的实验材料采用故事 的方式呈现。在每个故事中都设置了归类不确定的情境。每个故事都 会提到两个类别，一个靶类别和一个非靶类别，两个类别都是人们熟 硕士学位论文 悉的自然类别。每个故事都有两个版本，两个版本中的靶类别相同， 非靶类别不同。被试阅读完故事后，要对后面的几个问题作答，每个 故事两个版本后面的问题是相同的。如果被试在特征预测时没有考虑 非靶类别，那么对两个版本后面问题的回答应该没有差异。如果考虑 了非靶类别，那么对两个版本问题的回答就会有差异。结果表明，被 试对两个版本后面问题的回答没有差异。这说明在归类不确定的情境 中，对自然类别进行特征预测时，被试仍然不会考虑非靶类别。其结 果也支持单类说。 m u r p h y 和r o s s 等人2 0 0 5 年的研究，通过证明项目典型性的重 要构成部分诊断性不影响特征预测，再次证明了单类说的合理 性。项目的典型性有两个因素构成，项目类别间的诊断性和项目类别 内的代表性嘲。 所谓诊断性就是一个项目属于靶类别，而不属于非靶类别的概 率。一个项目的诊断性越高，它属于靶类别的概率越大。项目的诊断 性会影响对项目归类时的确定性，诊断性越高对项目归类时就越确 定，诊断性越低对项目归类时就越不确定。诊断性低的项目相对于诊 断性高的项目具有更多非靶类别的特征，因而判断诊断性低的项目是 否属于靶类别，会比判断诊断性高的项目是否属于靶类别更难。项目 的代表性，可以用这个项目与靶类别中其他项目的相似程度来表示。 该项目与靶类别中其他项目的相似程度越高，它在这个类别内的代表 性就越高。 诊断性的数量化操作是用线索效度来完成的，而代表性的数量化 大学生进行归类不确定时特征推理过程的眼动研究 操作是用类别效度来完成的阳1 0 1 。 按照诊断性的定义，线索效度被定义为一个项目属于靶类别的概 率。假设项目x 具有特征f ，那么项目x 属于靶类别y 的概率，这就 被称作特征f 的线索效度。特征f 线索效度的计算方法是：类别y 中 有特征f 的项目的个数，除以所有类别中有特征f 的项目的个数，所 有类别中有特征f 的项目的个数，是类别y 中有特征f 的项目的个数 和其他类别中有特征f 的项目的个数的总和。 而根据代表性的定义，类别效度被定义为一个项目具有某种特征 的概率。例如，项目x 是类别y 的一个项目，在考察项目x 具有特征 f 的概率时，主要是看靶类别y 中具有特征f 的项目的个数，靶类别 y 中的项目含有特征f 的比率越高，特征f 的类别效度就越高，特征 f 在靶类别y 中的代表性就越高。同时，特征f 的类别效度同其他类 别的成员是否具有特征f 是没有关系的。 2 0 0 5 年m u r p h y 和r o s s 对诊断性和代表性在特征推理中的作用 进行了详细的研究1 。他们首先控制代表性，考察诊断性在特征推理 中的影响。在实验中，研究者通过增加或减少非靶类别中具有特征f 的项目的个数，来变化线索效度分数的分母，从而改变特征f 的线索 效度。然后控制诊断性，考察代表性在特征推理中的作用。在实验中 通过变化某个特征在靶类别中出现的概率来控制该特征的类别效度， 从而控制该特征的代表性。结果表明，诊断性在特征预测中是不起作 用的，只有代表性影响特征预测。 单类说和理性模型都承认代表性在特征推理中的作用，代表性越 硕十学位论文 高表明与类别中其它成员的相似性越高，越有利于特征预测。但对于 诊断性在特征推理中的作用，两种理论存在分歧，单类说认为诊断性 不影响特征预测，尽管诊断性的高低会影响人们归类时的确定性，但 是被试一旦选择了认为最可能的靶类别，就不会考虑其他的非靶类 别。理性模型则认为人们在归类不确定的情况下，会考虑诊断性的影 响，如果存在样例可能属于的几个类别，那么在预测推理时，这几个 类别的信息都会考虑。m u r p h y 和r o s s 等人通过证明诊断性对特征预 测不起作用，从而证明了归类时产生的不确定性是不会影响到特征预 测的，有力地支持了单类说。 在m u r p h y 和r o s s 研究的基础上，l a g n a d o 和s h a n k s 的研究从 另外一个角度也验证了单类说的合理性n 羽。m u r p h y 和r o s s 的研究主 要关注单一等级类别的推理，l a g n a d o 和s h a n k s 考察了多等级类别 结构条件下归类不确定时的特征推理，结果仍然支持单类说。 1 2 3国内关于特征推理的相关研究 莫雷和赵海燕( 2 0 0 2 ) 针对m u r p h y 和r o s s 等人的研究提出了两点 疑义：首先在其研究中设计的增加条件下非靶类别中的预测特征的基 本概率太低，以致被试根本没有注意到非靶类别的信息；其次是其研 究材料中非靶类别的目标与特征两个维度是分离的。他们认为可能是 这些条件使得被试的特征预测符合单类说的观点。据此，他们设计了 系列实验试图从特征维度的结合与分离这个新的角度上对理性模型 与单类说作出检验，从而对归类不确定下特征预测的规律作出更深入 的揭示。研究结果表明：当非靶类别中目标与关键特征处于分离的状 大学生进行归类不确定时特征推理过程的眼动研究 态时，被试在进行特征预测时没有利用非靶类别的信息，符合单类说 的假设；而当非靶类别中目标与关键特征结合时，被试在进行特征预 测时则会利用非靶类别的信息，符合b a y e s i a n 规则；靶类别中的目 标与关键特征结合的比例提高，被试对特征预测的概率也随之提高。 据此，将目标与预测特征结合比例( a k ) 这个变量加入b a y e s i a n 规则 的计算公式，对该预测模型进行了修正，即p ( j f ) = p ( k f ) p ( j k ) a k 。该研究己证明出特征维度的结合与分离是影响 归类不确定情境中特征推理的重要因素n 3 l 。 后来刘志雅等人研究发现，莫雷和赵海燕提出的公式增加了“结 合比例 的a k 因素后，这个比例都低于1 ，相乘后总的预测特征会 比原b a y e s i a n 规则低。原b a y e s i a n 规则计算概率均在5 0 左右， 而实际上，莫雷和赵海燕( 2 0 0 2 ) ，王墨耘和莫雷( 2 0 0 5 ) 所做实验的 特征预测平均概率都比原b a y e s i a n 规则的理论数据大。因此，他们 进一步修正了b a y e s i a n 规则，在不改变各因素作用关系情况下，使 理论数据和实际数据更为吻合，表示为： p ( j f ) = p ( k f ) p ( j k ) ( 1 + a k ) 这样图卜1 中预测黑色三角形的概率的计算变为： p ( 黑色三角形) = p ( k 三角形) p ( 黑色k ) ( 1 + a k ) = ( 3 5 ) ( 3 4 ) ( 1 + 2 4 ) + ( 1 5 ) ( 1 4 ) ( 1 + 0 ) + ( 1 5 ) ( 1 4 ) ( 1 + 0 ) + o o ( 1 + 0 ) = o 8 2 5 。 他们操纵了目标特征和预测特征的共存性，研究了目标特征和预 测特征在类别存在方式对特征推理的影响。共包括了三个实验，其中 硕士学位论文 实验1 、2 考察了非靶类别中目标特征和预测特征的共存性对特征推 理的影响，实验3 考察了靶类别中目标特征和预测特征的共存性对特 征推理的影响。三个实验五个分实验的结果一致支持了修正后的 b a y e s i a n 规则n 利。 王墨耘等人提出了归类不确定情景下特征推理的综合条件概率 模型。他们认为单纯的归类确定程度和靶类别特征的代表性并不直接 影响被试的特征推理，而是预测特征相对于目标特征的综合条件概率 p ( uf ) 直接影响被试的特征推理。这里f 是指预测目标出现的数量， u 是指目标具有预测特征的数量。特征推理不是基于类别中介的间接 推理，而是基于特征关联综合条件概率的直接推理n 引。 被试在这种归类不确定的情境下进行特征预测采用“综合条件概 率策略 ，是指被试在预测时只注意各个类别中目标与特征结合的信 息，据此来预测特征与特征概率。以图1 - 1 为例，他们在预测三角形 可能的特征( 说明可能是什么背景) 时，会首先根据靶类别与非靶类别 中所有三角形( 目标) 与各种背景结合的比例来预测其最可能是什么 背景( 特征) ，然后再进行该特征的概率判断。如果被试采用综合条件 策略，那么，要求他们回答“三角形可能是什么背景”时，由于图上 有两个黑色的三角形，又有两个白色的三角形，回答三角形的颜色时 选择是“黑色的概率和在中性条件下要求他们回答“正方形可能是 什么背景”时，选择空白背景的概率均为2 5 ，即0 4 。m u r p h y 和r o s s ( 1 9 9 4 ) 的研究中，把这种策略称之为“联合策略”。 陈琳和莫雷采用集中呈现样例的研究范式，通过控制特征联结 大学生进行归类不确定时特征推理过程的眼动研究 频次和类别中特征的基本概率，发现特征推理前不预先归类直接推理 时，人们的推理根据目标特征与预测特征联结的频次进行，是基于特 征联结的推理；特征推理前预先要求被试归类时，人们的特征推理是 基于类别的推理n 引。 目前，有关特征推理的研究还没有一个比较成熟的理论，研究者 大多是从不同角度来探讨归类不确定情境中特征推理的问题，有的仅 是一种观点，还没有实证数据支持。在这种多类别情境中，研究者各 持己见，从不同角度来探讨归类不确定情境中特征推理的问题。 2 问题的提出 2 1以往研究的不足 综合前人关于特征推理的研究结果，本研究认为，归类不确定 时特征推理的研究首先要解决的基本问题应该是：归类不确定时的 特征推理是基于类别进行还是基于特征联结进行。只有确定了人们 是基于类别进行推理之后，才能够进一步探讨这种基于类别进行的 推理是符合单类说还是符合理性模型。尽管陈琳和莫雷对这一问题 已经有所研究，但我们发现以往研究主要是以研究影响特征推理的机 制为目的，提出了理性模型，单类说和综合条件概率概率模型。大多 数研究都是以推理概率为指标，以推理概率的不同来推断影响被试 进行特征推理的各种因素和被试倾向于使用什么样的推理策略。这 是一种较为间接的方式，得出的结论也往往不同，甚至互相矛盾。 特征推理是一个及其复杂的思维过程，通过一个简单公式说明一个复 硕士学位论文 杂过程，仍然需要继续深入研究。 眼睛是心灵的窗口，透过这个窗口我们可以探究人的许多心理 活动的规律。人类的信息加工在很大程度上依赖于视觉，来自外界的 信息约有8 0 9 0 是通过人的眼睛获得的。眼动技术通过对眼动轨 迹的记录，从中提取如注视点、注视时间、眼跳等数据，从而研究个 体的内在认知过程。研究表明，眼动的各种模式一直与人的心理变化 相关联n 利。它在认知神经科学、心理学、计算机科学和广告等研究 领域中得到了广泛的应用，并取得了一系列丰硕的成果。因此对于眼 动的研究被认为是视觉信息加工研究中最有效的手段。 j u s t 和c a r p e n t e r 提出了眼动的直接假设和眼一脑假说n 副。直接 假说认为，阅读者对所阅读内容的加工不是延迟进行，而是即时进行。 眼一脑假说认为，只要被试正在加工这个区域，那么他就会注视这个 区域。也就是说，被试所加工的区域正是他所注视的那个区域。所以 对某个区域加工的时间就是对该区域的总注视时间。 由于眼动记录法具有实时记录的特点，眼动数据对揭示当前任 务中的信息加工活动很有价值，所以本研究从眼动的角度探讨归类 不确定情境下特征推理的机制。本文借助眼动分析方法，对学生推 理过程中眼动情况进行记录，并通过分析眼动行为数据，对学生的 推理过程的内部信息加工过程进行探讨，从而深化以往的研究成果。 2 2 本研究的内容 本研究旨在通过眼动记录法考察大学生在归类不确定时特征推 理任务上的即时加工过程来探讨在归类不确定条件下的特征推理是 大学生进行归类不确定时特征推理过程的眼动研究 基于类别进行还是基于特征联结进行这一基本问题。包括两个实验， 实验l 为预备实验，学生在教室完成推理问卷。实验通过使靶类别 内代表性特征即靶特征与基于特征联结的预测特征不同而相互竞争， 通过被试的预测结果初步考察归类不确定时人们的特征推理是基于 类别的推理还是基于特征联结的推理。 在实验1 的基础上，实验2 采用眼动的方式来验证实验1 的结果。 通过固定预测目标的归类确定性程度、靶类别中靶特征的代表性程 度，变化目标的预测特征( 即模版的背景) 数量，考察基于特征联结 的竞争特征的竞争性是否影响被试的推理，从而推断人们的特征推理 是基于类别的推理还是基于特征联结的推理。实验2 包括两个分实验 2 a 和2 b 。两个分实验所用图形完全相同，区别在于实验2 a 在被试进 行特征推理前不要求预先归类，而实验2 b 要求被试推理前预先归类。 2 3 本研究的假设 归类影响特征推理。在要求被试推理前预先归类与不要求被试 推理前预先归类两种实验处理下，被试特征推理所采用的策略不同； 推理前预先要求被试归类时，归类会影响推理方式，使之倾向于基于 类别的推理。推理前不要求被试归类时，类别不会影响推理方式，被 试倾向于基于特征联结的推理，而不是基于类别的推理。被试采用不 同的推理策略，其差异反映在推理结果和眼动模式上。 2 4 研究意义 本研究通过记录特征推理过程中的眼动数据来分析大学生内部 加工过程，进步来探讨影响大学生归类不确定特征推理的各种因 硕士学位论文 素，可试图完善相关理论对大学生归类不确定特征推理发展的解释。 所以，本研究可以丰富发展心理学理论，为学生逻辑思维的教育和 发展提供新的教学思路。这种研究也将在教育心理学领域产生广泛 的实践意义，归类不确定特征推理也有助于解决实际问题，学生在 实际生活中会遇到大量此类问题，通过研究，可以提高学生适应社 会生活的能力。在一定程度上将促进心理学对人类思维的研究，这 在教师培养、提高学生推理能力方面有着现实的意义。同时利用眼 动法分析提高了实验研究结果的生态学效度。 日常生活中人们需要不断地做出决策，需要不断地估计各种选择 行为结果的可能性，推导各种已知结果的根本原因。随着思考者年龄 的增长，这类应用于不确定事件的概率判断变得越来越重要，因此有 关归类不确定特征推理的研究，有助于人们更好地学习新知识和技 能，对教育的改革和发展具有重要的指导意义和实践意义。 大学生进行l 闩类不确定时特征推理过程的眼动研究 第二部分实验研究 本研究关注的是在集中呈现样例的研究范式中，人们的推理方式 是基于类别的推理还是基于特征联结的推理。基于类别的特征推理这 种设想认为人们推断某客体的缺失特征时，首先考虑该物体属于何种 类别，然后根据该类别可能的特征状况对缺失特征进行预测。在认可 这种基于类别的特征推理的基础上，才有单类说与理性模型之争。单 类说认为，人们在进行特征推理时只考虑靶类别的信息。理性模型则 认为，人们在进行特征推理时会考虑所有类别的信息，二者虽然有重 要区别，但是，它们都是首先将样例归入相应的类别，然后根据有关 的类别( 根据靶类别或者根据靶类别和非靶类别) 所具有的要预测的 特征的概率进行预测。因此，本质上都是基于类别的推理，其加工过 程都是“将( 缺失特征的) 样例进行归类并基于有关类别进行特征推 理”。而基于特征联结进行特征推理这种设想认为，人们在推断某物 体的缺失特征时，根本就不是先考虑该物体最可能属于什么类别，然 后再根据类别的特征状况对缺失特征进行预测，而是直接根据呈现样 例的有关特征与预测特征缺失特征之间联结的概率进行推理，即根据 特征的联结直接推断物体的缺失特征。这种基于特征联结所进行的特 征推理，不是在类别的基础上进行的推理，不需要以类别为中介，既 不会考虑样例属于某类别的概率，也不会考虑类别中具有要预测的特 征的概率。可见，只有证实了归类不确定情况下，人们的推理方式是 基于类别的推理还是基于特征联结的推理后，才能进一步探讨单类说 硕士学位论文 和理性模型的关系。因此，本研究要解决的问题就是人们进行特征推 理的方式到底是基于类别的推理还是基于特征联结这一最为基础的 问题。本研究共包括2 个实验，实验1 为预备试验，学生在教室完 成书面问卷。实验2 用眼动的方式验证实验1 的结论，在眼动实验 室进行，包括两个分实验2 a 和2 b 。每个实验所用被试均不相同。 1 实验1 1 1目的 实验1 通过使靶类别内代表性特征即靶特征与基于特征联结的 预测特征不同而相互竞争，考察归类不确定情况下人们的特征推理是 基于类别的推理还是基于特征联结的推理。如果是基于类别的推理 ( 见图2 1 ) ，被试会预测十字形为竖纹背景，因为竖纹是靶类别a ( 4 0 个十字形类别a 有2 0 个，类别b 只有8 个，类别d 只有1 2 个) 的靶特征；方形为横纹背景，因为横纹是靶类别c ( 3 6 个方形类别c 有1 6 个，类别b 只有1 2 个，类别d 只有8 个) 的靶特征。而基于特 征的联结进行推理会预测十字形为网格背景，因为4 0 个十字形中， 网格背景的有2 8 个，竖纹背景只有1 2 个，竖纹十字形远远少于网格 十字形的数量；同样，会预测方形为黑色背景，因为3 6 个方形中， 黑色背景的有2 0 个，横纹背景的有1 6 个，黑色背景方形的数量多于 横纹背景的方形数量。这样能根据被试的预测结果符合哪种预测结果 来确定被试是采用基于类别的推理策略还是采用基于特征联结的推 理策略。实验假设归类会影响推理方式，在推理前要求被试预先归类 大学生进行归类不确定时特征推理过程的眼动研究 情况下，被试倾向于采用类别策略。在推理前不要求被试预先归类时， 被试倾向于基于特征联结的推理。 1 2方法 1 2 1 被试 从湖南师范大学随机抽取大二学生5 0 人( 1 9 , - - - 2 0 岁) ，男生 2 6 人，女生2 4 人。所学专业相同，所有被试裸视或矫正视力和智力 正常。 1 2 2实验材料 实验条件1 ( 预先归类条件下) 材料采用两张纸的书面问卷，如 下所示。( 第一页是指导语，第二页是图片和问题) 指导语：下面您将看到a 、b 、c 、d 四个模板厂制作的几何模板 中的代表性样本，每一个方框中的模板都代表一个模板厂制作的模 板，这些模板包括六角形、心形、椭圆形、方形和十字形，模板中有 黑色、横纹、竖纹、网格和点背景。现在请您仔细看一遍样本，然后 根据样本回答后面的问题。回答概率问题时，请用o 一1 0 0 之间的一 个百分数来表示你的概率估计。其中0 表示不可能，1 0 0 表示完全肯 定，5 0 表示有一半的可能性。请您独立认真完成。谢谢您的真诚合 作。 硕十学位论文 a c 图2 1 实验1 所用材料 d 请根据上面的模板样本回答以下问题： 1 现在有一个新的十字形模板，其最可能是哪个模板厂制作的? 2 这个十字形模板属于这个模板厂制作的概率是多少? 3 这个十字形模板最可能是什么背景? a 横纹b 竖纹c 黑色d 空白e 点f 网格 4 这个十字形模板是这种背景的概率是多少? 5 现在有一个新的方形模板，其最可能是哪个模板厂制作的? 6 这个方形模板属于这个模板厂制作的概率是多少? 7 这个方形模板最可能是什么背景? a 横纹b 竖纹c 黑色d 空白e 点f 网格 8 这个方形模板是这种背景的概率是多少? 大学生进行归类不确定时特征推理过程的眼动研究 实验条件2 ( 不预先归类条件下) 的材料指导语和图片与实验条 件1 完全相同，区别在于被试进行特征推理前不要求预先归类。 实验条件2 指导语和图片略，问题如下： 请根据上面的模板样本回答以下问题 1 现在有一个新的十字形模板，这个十字形模板最可能是什么背景? a 横纹b 竖纹c 黑色d 空白e 点f 网格 2 这个十字形模板是这种背景的概率是多少? 3 现在有一个新的方形模板，这个方形模板最可能是什么背景? a 横纹b 竖纹c 黑色d 空白e 点f 网格 4 这个方形模板是这种背景的概率是多少? 1 2 3 实验设计与施测 采用单因素被试问设计，自变量为推理前是否预先归类。实验条 件1 要求被试在推理之前预先归类，即确定靶类别。实验条件2 不要 求被试在推理之前预先归类，而是直接进行特征预测。被试随机分配 在两种实验条件下，一半被试( 2 5 人) 参加实验条件1 ，另一半( 2 5 人) 被试参加实验条件2 。每个被试只参加一种实验条件。实验分小 组在教室进行。先发给被试实验材料，要求其认真阅读指导语，然后 答题，必要时主试可以进行解释。时间不限。 1 2 4 统计处理方法 被试作出一个正确的归类时，结果才是可以解释的。如果一个被 试选择的是非靶类别，这首先表明被试没有认真对待此次测验，因而， 硕士学位论文 归类错误的任何答案都要从分析中剔除。同理，预测错误的任何答案 也要从分析中剔除。 1 3 结果与分析 表2 1 列出了两种实验条件下被试特征预测的情况( 人数) 并 进行卡方独立性检验。 表2 - 1 被试特征预测的情况( 人数) 注：木表不p o 0 5 ：料表不p o 0 1 ( f 同) 对问卷中的归类问题进行统计，实验条件1 下2 5 人中有2 2 人 即绝大多数被试( 8 8 ) 能够正确地对目标进行归类和确定靶类别，认 为问题中十字形模板和方形模版的最可能所属厂家分别为a 厂和c 厂。这2 2 人中有1 5 人都是根据类别进行预测，预测十字形模板的最 可能背景为靶类别内代表性特征竖纹背景，预测方形模板的最可能背 景为靶类别内代表性特征横纹背景，只有7 人根据特征联结进行预 测，预测十字形模板的最可能背景是网格背景，预测方形模板的最可 能背景是黑色背景。而在实验条件2 下，有1 人没有完成实验，剩下 的24 人中有20 人基于特征联结进行推理，他们预测十字形模板的 最可能背景是网格背景，方形模板的最可能背景是黑色背景。只有4 人基于类别进行推理，预测十字形模板的最可能背景是竖纹背景，方 形最可能的背景是横纹背景。对两种实验条件下基于类别和基于特征 联结进行推理的人数进行卡方检验的独立性检验，结果表明两者差异 极其显著。( 1 ) = 1 0 5 2 9 ，p = o 0 0 1 ，p o 0 1 。因此，可以初步得 大学生进行归类不确定时特征推理过程的眼动研究 出结论，实验条件1 被试预先归类的情况下，被试是基于类别进行推 理的，而在实验条件2 被试不预先归类的情况下，被试是基于特征联 结进行推理的。 表2 - 2 和表2 - 3 列出了被试特征预测概率的情况。 表2 - 2 被试特征预测概率的情况( 十字形) 实验条件1 被试预先归类的情况下，被试是基于类别进行推理 的。但从特征预测概率的平均数来