지각학습

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지각학습은 두 가지 음악적 음색을 서로 구별하거나 현실세계 전문지식과 관련된 공간적, 시간적 패턴의 분류와 같은 더 나은 인식능력을 배우는 것이다.이것의 예로는 읽기, 체스 조각들 간의 관계 보기, X-ray 영상의 종양 표시 여부 알기가 있다.null

감각 양식은 시각, 청각, 촉각, 후각 및 미각을 포함할 수 있다.지각학습은 복잡한 인지과정(즉 언어)의 중요한 기초를 형성하고 지각적 전문지식을 생산하기 위해 다른 종류의 학습과 상호작용한다.[1][2]근본적인 지각 학습은 신경 회로의 변화다.지각 학습 능력은 일생 동안 유지된다.[3]null

카테고리 학습 대 지각 학습

범주 학습과 지각 학습을 혼동하는 것은 꽤 쉽다.범주 학습은 "분류할 대상을 기술하기 위해 고정되고 미리 설정된 지각적 표현"이다.[4] 범주 학습은 대상의 구별을 보여주기 때문에 지각 학습을 기반으로 구축된다.지각 학습은 "경험의 산물로서의 인식의 변화"로 정의되며, 그렇지 않으면 가능한 자극 사이의 차별이 노출에 의해 개선된다는 것을 입증하는 증거를 검토했다.[5]차이를 더 잘 구별하기 위해 다음과 같은 몇 가지 예를 참조하십시오.

카테고리 학습:

학생이 새로운 언어를 배울 때 그들은 외국어를 모국어로 구별한다.그들은 다른 범주에 다른 단어들을 넣고 있다.null

지각 학습:

학생이 새로운 언어를 배울 때 그들은 그들의 모국어와 비슷하게 들리는 단어의 차이를 구별할 수 있다.그들은 이제 차이를 구별할 수 있는 반면 카테고리 학습에서는 둘을 분리하려고 한다.null

예

기본 감각 차별

실험실 연구는 적절히 구조화된 지각 학습 과제로부터 감성의 극적인 개선의 많은 예를 보고했다.시각적 버니어 정확도 과제에서 관측자들은 한 줄이 두 번째 선 위 또는 아래로 이동하는지 여부를 판단한다.훈련받지 않은 관찰자들은 이미 이 임무를 매우 잘 수행하지만, 훈련 후 관찰자들의 문턱이 무려 6배까지 개선되는 것으로 나타났다.[6][7][8]시각적 움직임 차별과[9] 방향 감도에 대해서도 유사한 개선이 발견되었다.[10][11]시각적 검색 작업에서 관찰자는 산만하거나 잡음 속에서 숨겨진 목표 객체를 찾아야 한다.시각적 검색을 통한 지각 학습의 연구는 경험이 민감성과 속도에 큰 이득을 가져다준다는 것을 보여준다.카르니와 사기의 한 연구에서, 피험자가 수평선 영역 중 사선을 찾는 데 걸리는 시간이 한 세션에서 약 200ms에서 이후 세션에서는 약 50ms로 획기적으로 향상되는 것으로 나타났다.[3]적절한 연습이 있으면 시각적 검색이 자동화되고 매우 효율적이 될 수 있으며, 따라서 관찰자들은 검색 필드에 더 많은 항목이 있을 때 검색하는 데 더 많은 시간이 필요하지 않을 수 있다.[12]촉각 지각 학습은 촉각 방향 차별과 같은 공간 예민한 과업과 주파수 차별과 같은 진동형 지각 과제에 대해 입증되었으며, 이러한 과제에 대한 촉각 학습은 훈련된 손가락에서 훈련되지 않은 손가락으로 이행되는 것으로 밝혀졌다.[13][14][15][16]점자 읽기로 연습하고 매일 촉각에 의존하는 것은 시각장애인이 시각장애인에 비해 촉각적 공간적 예민함의 증진을 뒷받침할 수 있다.[17]null

지각 카테고리 학습의 신경심리학

여러 가지 다른 범주 학습 시스템이 서로 다른 범주 구조의 학습을 중재한다는 전체적인 합의가 있다고 한다."지원을 받은 2개의 시스템은 논리적 추론을 사용하고, 작업 기억력과 경영진의 주의에 따라 달라지며, 주로 전측두피질, 전측두피질, 연관적 선조체(couadate head of the caudate)두 번째는 절차적 학습을 사용하고 도파민 보상 신호가 필요하며 주로 센서리모터 선조체(Sensorimotor Stripatum)에 의해 매개되는 기저 갱년기 매개 암묵적 시스템이다."[18]연구는 선조체에는 상당한 관여가 있었고 범주 학습에는 내측두엽의 관여가 적다는 것을 보여주었다.선조체 손상이 있는 사람들에게 관련 없는 정보를 무시해야 하는 필요성은 규칙 기반 범주 학습 결손을 더 잘 예측할 수 있다.반면에, 규칙의 복잡성은 정보 통합 범주 학습 결손의 예측이다.null

자연계에서는

지각 학습은 일상 생활에서 만연하고 지속적으로 일어난다."경험은 사람들이 보고 듣는 방식을 형성한다."[19] 경험은 정체성에 대한 지식뿐만 아니라 우리의 인식에 감각적인 입력을 제공한다.사람들이 다른 인종과 문화에 대해 덜 알고 있을 때, 사람들은 덜 알고 있기 때문에 고정관념을 발달시킨다.지각학습은 경험과 인식의 보다 심층적인 관계다.동일한 감각적 입력에 대한 다른 인식은 다른 경험이나 훈련을 가진 개인에서 발생할 수 있다.이것은 감각 경험의 존재론, 인식과 인식의 관계에 대한 중요한 문제로 이어진다.null

이것의 예는 돈이다.우리는 매일 돈을 보고, 그것을 보고 그것이 무엇인지 알 수 있다. 하지만 당신이 약간의 차이가 있는 비슷한 동전에서 정확한 동전을 찾도록 요청 받았을 때 우리는 그 차이를 찾는 데 문제가 생길 수 있다.우리가 매일 보지만 직접적으로 차이를 찾으려는 것은 아니기 때문이다.자극에 대한 노출에 기초하여 자극 간의 차이와 유사성을 지각하는 법을 배운다.1955년 깁슨스에 의해 수행된 연구는 자극에 대한 노출이 우리가 다른 자극에 대한 세부사항을 얼마나 잘 학습하는지에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지를 보여준다.null

우리의 지각 체계가 자연계에 적응함에 따라, 우리는 다른 자극이 같은 범주에 속할 때와 다른 범주에 속할 때 다른 자극들을 더 잘 구별하게 된다.우리는 또한 같은 범주의 두 인스턴스 간의 차이점에 덜 민감해지는 경향이 있다.[20]이러한 효과는 범주형 인식의 결과로 설명된다.범주형 인식 효과는 도메인 간에 전달되지 않는다.null

유아들은 각기 다른 소리가 모국어로 동일한 음성 범주에 속할 때 10개월 정도 되면 음성 소리 간의 차이에 대한 감수성을 상실하는 경향이 있다.[21]그들은 원어민 음성 범주 간의 두드러진 차이점에 주의를 기울이는 법을 배우고, 언어 관련성이 적은 것은 무시한다.체스에서, 전문 체스 선수들은 체스 판을 완전히 재현하기 위해 더 많은 포지션과 관계를 암호화하고 더 적은 노출을 요구한다.이것은 그들이 뛰어난 시각적 기술을 소유했기 때문이 아니라 체스에 특정한 구조적 패턴을 진보적으로 추출했기 때문이다.[22][23]null

아기가 태어난 지 얼마 되지 않아 여자가 아기를 낳으면 아기의 울음소리 차이를 해독할 수 있게 된다.그녀가 그 차이점에 점점 더 민감해지고 있기 때문이다.그녀는 울음이 무엇인지 알 수 있다. 왜냐하면 그들은 배고프고, 바꿀 필요가 있기 때문이다.null

영어의 광범위한 연습 독서는 영어 철자 패턴의 구조적 규칙성을 추출하고 신속하게 처리하게 한다.우월 효과라는 단어는 이를 보여준다. 사람들은 종종 개별적인 문자보다 단어를 훨씬 더 빨리 인식한다.[24][25]null

음성 음성에서 /be/에서 /de/로 이어지는 동일한 간격의 자음-보음 음절을 연속적으로 듣는 관찰자들은 두 음절이 동일한 음소의 두 변종일 때와 다른 음소 범주에 속할 때, 심지어 각 음소 사이에 물리적 차이가 동일할 때에도 두 음절이 다른 음소 범주에 속한다는 것을 나타내는 것이 훨씬 빠르다.음절의 [26]공기null

은 자연 세계에서 지각 학습의 또 다른 예는 능력이 상대적인 투구 사이에 music,[27]에 구별할 gender,[29]맛에 맥주나 wines,[30]사이의 미묘한 차이가 다른 races,[31일]으로 얼굴을 식별하 x-rays,[28]것 태어난 지 며칠 된 병아리들 안에 종양들을 식별하는 famil과 구별하는 형상을 감지하고 포함한다.faces,[32]discriminiar두 종류의 새("위대한 푸른 왕관 왜가리"와 "치핑 참새")[33] 사이에서 먹었으며, 색상 정의를 구성하는 색, 포화, 밝기 값을 선택적으로 따른다.[34]null

간략한 역사

"연습이 완벽을 만든다"는 일반적인 관용어는 인상적인 지각적 전문지식에 도달하는 능력의 본질을 포착한다.이것은 수 세기 동안 그리고 와인 시음, 직물 평가 또는 음악적 선호와 같은 기술에서 광범위한 연습을 통해 증명되었다.19세기 중반으로 거슬러 올라가는 최초의 문서화된 보고서는 개인이 피부에 1, 2개의 점이 닿았는지 구별할 수 있는 최소한의 거리를 줄이는 것을 목표로 하는 촉각 훈련의 가장 초기 사례다.이 거리(JND, Just Percentive Different Differential)는 연습에 따라 극적으로 감소하며, 이러한 개선은 적어도 그 이후의 날짜에는 부분적으로 유지되는 것으로 밝혀졌다.더욱이 이러한 개선은 적어도 부분적으로 훈련된 피부 부위에만 한정된다.훈련으로 초기 조잡한 부위의 JND를 초기 조잡한 부위(예: 손가락 팁)로 낮출 수는 없지만 초기 조잡한 부위(예: 뒷면)가 매우 조잡한 피부 자세에서 특히 극적인 개선이 발견되었다.[35]윌리엄 제임스는 그의 심리학 원리(1890/1950)에서 "실습에 의한 차별 개선"[36]에 한 부분을 할애했다.그는 예를 들며 전문지식을 위한 지각학습의 중요성을 강조했다.1918년 클라크 L. 저명한 학습 이론가인 헐은 인간 참가자들에게 기형 한자를 범주로 분류하는 법을 배우도록 훈련시켰다.각 범주에 대해, 그는 일부 불변 구조 특성을 공유하는 6개의 인스턴스를 사용했다.사람들은 소리를 각 범주의 이름으로 연관시키는 법을 배웠고, 더 중요한 것은 새로운 등장인물을 정확하게 분류할 수 있었다는 점이다.[37]사례에서 침입자를 추출하고 이를 적용하여 이 연구를 지각 학습 실험으로 표시한 새로운 사례를 분류하는 이 능력.그러나 엘레노어 깁슨은 1969년에 이르러서야 자신의 정석집 『지각적 학습과 발전의 원리』를 출판하고 현대적인 지각적 학습 분야를 규정하였다.그녀는 지각변동의 행동과 메커니즘에 대한 연구로서 지각학습의 연구를 확립했다.그러나 1970년대 중반에 이르러 이 지역은 유아기에 지각 발달과 인지 발달로 초점이 옮겨져 숙영 상태에 있었다.과학계의 많은 부분이 선천적인 메커니즘에 비해 학습의 영향을 과소평가하는 경향이 있었다.따라서, 이 연구의 대부분은 지각 학습 과정보다는 유아들의 기본적인 지각 능력을 특성화하는 데 초점을 맞추었다.null

1980년대 중반 이후 감각계의 최저 수준의 피질소성(cortical spasticity)이 발견되면서 지각학습에 대한 새로운 관심의 물결이 일고 있다.우리의 피질 시스템의 생리학과 해부학에 대한 우리의 이해 증가는 행동 개선과 근본적인 피질 영역을 연결하는데 사용되었다.이러한 경향은 피질의 감각 영역의 지각적 표현이 출생 직후 짧은 ("중요") 기간 동안 실질적으로 변형된다는 Hubel과 Wiesel의 초기 발견에서 시작되었다.메르제니치, 카스, 동료들은 신경성 플라스틱은 감소하지만 임계 기간이 끝났을 때 제거되지 않는다는 것을 보여주었다.[38]따라서 자극의 외부 패턴이 실질적으로 변형되면 하위 수준(예: 1차) 감각 영역의 뉴런 표현도 수정된다.이 시기의 연구는 기본적인 감각 차별에 초점을 맞췄으며, 차별 관행을 통해 거의 모든 감각 과제에서 괄목할 만한 개선이 발견되었다.연수에 이어 새로운 조건으로 과목을 시험하고 학습 전수를 평가했다.이 작업은 다른 과업과 수준에 걸친 지각 학습에 대한 이전의 작업에서 출발했다.null

오늘날에도 여전히 논의되고 있는 문제는 지각 학습의 개선이 상위 수준의 판독 단계에서의 개선과 비교했을 때 주변적인 수정에서 어느 정도 기인하는가에 관한 것이다.윌리엄 제임스가 제안한 것과 같은 초기 해석은 처음에 흐릿한 차이가 뚜렷하게 다른 라벨과 점차적으로 연관되는 상위 수준의 분류 메커니즘에 기인했다.그러나 기본적인 감각 차별에 초점을 맞춘 연구는 지각 학습의 영향이 감각 신경계의 낮은 수준(즉, 일차 감각 피질)의 변화에 특유하다는 것을 시사한다.[39]좀 더 최근에, 연구는 지각 학습 과정이 다단계적이고 유연하다는 것을 시사한다.[40]이는 낮은 수준의 학습 효과가 높은 요인에 의해 변조된다는 이전의 깁소니언 시각으로 돌아가며, 정보 추출의 개선은 낮은 수준의 감각 부호화뿐만 아니라 상대적으로 추상적인 구조와 시공간에서의 관계에 대한 이해도 수반할 수 있음을 시사한다.null

지난 10년 동안, 연구원들은 지각 학습에 대한 보다 통일된 이해를 추구했고, 이러한 원칙을 적용 영역의 지각 학습을 개선하기 위해 적용하기 위해 노력했다.null

특성.

발견 및 유창성 효과

지각 학습 효과는 발견 효과와 유창성 효과의 두 가지 광범위한 범주로 분류할 수 있다.[1]발견 효과는 직무와 관련된 새로운 정보의 선택, 관련 정보의 증폭 또는 관련 없는 정보의 억제와 같은 대응 기반에 약간의 변화를 수반한다.전문가들은 더 큰 "청크"의 정보를 추출하고 초보자들에게는 보이지 않는 그들의 전문 분야에서 고차원의 관계와 구조를 발견한다.유창성 효과는 추출 용이성의 변화를 수반한다.전문가들은 고차 정보를 처리할 수 있을 뿐만 아니라, 빠른 속도와 낮은 주의력 부하로 처리할 수 있다.발견과 유창성 효과는 함께 작용하여 발견 구조가 더욱 자동화됨에 따라 새로운 관계의 발견과 높은 수준의 사고와 문제 해결을 위해 주의력 있는 자원이 보존된다.null

주의의 역할

William James(심리학 원리, 1890)는 "나의 경험은 내가 동의하는 것에 동의하는 것이다.선택적인 관심 없이 내 마음을 형성하는 그런 항목들만이 완전한 혼란이다."[36]그의 견해는 극단적이었지만, 그 요지는 대체로 이후의 행동과 생리학적 연구에 의해 뒷받침되었다.단지 노출만으로는 전문지식을 습득하기에 충분하지 않아 보인다.null

실제로 주어진 행동 조건에서의 관련 신호는 다른 조건에서는 소음으로 간주될 수 있다.예를 들어, 두 개의 유사한 자극이 제시될 때, 어떤 사람은 그것들을 구별하는 능력을 향상시키기 위해 그들의 표현 사이의 차이를 연구하려고 노력할 수도 있고, 혹은 그 대신에 두 가지를 같은 범주에 속하는 것으로 식별하는 능력을 향상시키기 위해 유사성에 집중할 수도 있다.그들 사이의 특정한 차이는 첫 번째 경우에는 '사인', 두 번째 경우에는 '소음'으로 간주될 수 있다.그러므로 우리가 과제와 환경에 적응함에 따라 당면한 과제에 관련되고 중요한 지각적 특징에 점점 더 많은 관심을 기울이며 동시에 관련 없는 특징에 대한 관심도 줄어든다.이 메커니즘은 주의력 가중치라고 불린다.[40]null

그러나 최근의 연구는 지각 학습이 선택적 주의 없이 일어난다는 것을 시사한다.[41]이러한 과제 관련 지각 학습(TIPL)에 대한 연구는 TIPL의 정도가 직접 훈련 절차를 통해 발견된 것과 유사하다는 것을 보여준다.[42]자극에 대한 TIPL은 자극과 중요한 직무 사건[43] 사이의 관계 또는 자극 보상 우발상황에 따라 달라진다.[44]따라서 (업무와 무관한 자극의) 학습은 공간적으로 분산되는 학습 신호에 따라 좌우된다고 제안되었다.[45]유사한 효과, 그러나 더 짧은 시간 스케일에 따라 메모리 공정에서 발견되었고 어떤 경우에는 주의력 증강이라고 불린다.[46]따라서, 중요한 (경고) 사건이 발생할 때, 학습은 동시에, 주의를 기울이지 않고, 유익하지 않은 자극에도 영향을 미칠 수 있다.[47]null

지각학습의 시간과정

지각 학습의 시간 과정은 참가자마다 다르다.[13]지각 학습은 첫 번째 훈련 세션 내에서뿐만 아니라 세션 간에 이루어진다.[48]빠른 학습(즉, 첫 번째 세션 내 학습)과 느린 학습(즉, 세션 간 학습)은 인간의 성인 두뇌에 서로 다른 변화를 수반한다.빠른 학습 효과는 단기간 며칠만 유지할 수 있는 반면 느린 학습 효과는 수개월에 걸쳐 장기간 보존할 수 있다.[49]null

설명 및 모델

수용적 필드 수정

기본적인 감각적 차별에 대한 연구는 종종 지각적 학습 효과가 훈련된 과제나 자극에 특수하다는 것을 보여준다.[50]많은 연구자들은 이것을 초기에 자극을 인코딩하는 세포의 수용적 분야(예: V1과 V2 세포)를 수정함으로써 지각적 학습이 효과가 있을 수 있음을 제안하기 위해 사용한다.예를 들어, 개별 셀은 중요한 특징에 더 민감해지도록 적응할 수 있으며, 특정 목적을 위해 효과적으로 더 많은 셀을 모집할 수 있으며, 일부 셀은 당면한 과제에 대해 더 구체적으로 조정될 수 있다.[51]수용적 자기장 변화에 대한 증거는 촉각과 청각 영역의 영장류에서 단세포 기록 기술을 사용하여 발견되었다.[52]null

그러나 모든 지각 학습 과제가 훈련된 자극이나 과제에 특정한 것은 아니다.Sireteanu와[53] Rettenback은 눈, 망막 위치 및 과제에 걸쳐 일반화하는 차별 학습 효과를 토론했다.아히사르와 호흐슈타인은[54] 시각적 검색을 사용하여 서로 다른 지향의 선분할의 배열 속에 숨겨진 단선 요소를 감지하는 학습이 결코 대상이 제시되지 않은 위치에 일반화할 수 있음을 보여주었다.인간의 시각에서, 지각 학습을 설명하기에 충분한 수용적 필드 변경이 초기 시각 영역에서 발견되지 않았다.[55]차별 개선 등 큰 행동변화를 낳는 훈련은 수용적 분야의 변화를 낳지 않는다.변화가 발견된 연구에서는 행동의 변화를 설명하기에는 변화가 너무 작다.[56]null

역위계론

아히사르&호흐슈타인이 제안한 역위계론(RHT)은 학습 역학성과 특수성, 그리고 기초적인 신경 부위의 연계를 목표로 하고 있다.[57]RHT는 온건한 성능은 환경에 대한 조잡한 범주적 수준의 표현이 표현되는 높은 수준의 피질 영역의 반응을 기반으로 한다고 제안한다.따라서 초기 학습 단계에는 과제의 글로벌 측면을 이해하는 것이 포함된다.후속 실행은 높은 수준에서 낮은 수준으로 이어지는 피드백 연결을 통해 낮은 수준의 정보에 접근한 결과로 더 나은 지각 분해능을 산출할 수 있다.관련 낮은 수준의 표현에 접근하려면 낮은 수준의 뉴런의 정보 입력 모집단이 할당되는 역방향 검색이 필요하다.따라서 후속 학습과 그 특수성은 하위 수준의 해상도를 반영한다.따라서 RHT는 초기 성과는 높은 수준의 분해능에 의해 제한되는 반면, 훈련 후 성과는 낮은 수준의 분해능에 의해 제한된다고 제안한다.개개인의 높은 수준의 표현은 이전 경험에 따라 다르기 때문에 초기 학습 패턴이 다를 수 있다.여러 이미지 연구는 초기 성능이 상위 영역의 평균(BOLD) 반응과 상관관계가 있는 반면 후속 성능은 하위[citation needed] 영역의 활동과 더 상관관계가 있다는 것을 발견함으로써 이 해석과 일치한다.RHT는 후진 검색(높은 처리 수준에서 낮은 처리 수준까지)이 성공할 때만 낮은 수준에서 수정이 이루어질 것을 제안한다.그러한 성공은 후진적인 검색이 하위 레벨의 어떤 뉴런이 유용한지 "알아야" 할 필요가 있다.이러한 "지식"은 동일한 하위 수준의 뉴런 집단이 몇 번의 시험 동안 유익하도록 제한된 자극 집합에 대해 반복적으로 훈련함으로써 얻어진다.최근의 연구들은 광범위한 자극들을 혼합하는 것이 또한 이러한 자극들이 분명히 다른 것으로 인식되거나, 다른 것으로 명시적으로 태그가 붙는 경우에 효과적인 학습을 산출할 수 있다는 것을 발견했다.이러한 발견은 효과적인 학습을 얻기 위해 하향식 지침 요건을 더욱 뒷받침한다.null

농축 대 분화

어떤 복잡한 지각 과제에서 인간은 모두 전문가다.우리는 모두 매우 정교하지만, 현장 확인, 얼굴 인식, 그리고 언어 인식에 있어서 완벽한 것은 아니다.전통적인 설명은 이러한 전문지식을 어떤 전체론적이고 다소 전문화된 메커니즘에 기인한다.아마도 그러한 빠른 식별은 점차적으로 일치하기 쉬운 (즉, 단위화) 특성을 "결크"하는 보다 구체적이고 복잡한 지각 검출기에 의해 달성되어 전체적인 정보를 끌어내기 쉽게 할 수 있을 것이다.형상의 동시성을 연습 또는 청킹으로 점진적으로 청크할 수 있는지는 일부 사전 배치(예: 얼굴, 음운론 범주)에서만 얻을 수 있다.현재 연구 결과는 그러한 전문지식이 이러한 과정에 수반되는 피질량의 유의미한 증가와 상관관계가 있음을 시사한다.따라서 우리 모두는 선천적인 성질을 드러낼 수 있는 다소 전문적인 얼굴 영역을 가지고 있지만, 문자 같은 기호들의 줄이나 단 하나의 글자와는 반대로 글자에 대해 다소 특화된 영역을 개발하기도 한다.게다가, 주어진 영역의 특별한 전문가들은 그 영역과 관련된 더 큰 피질 영역을 가지고 있다.따라서, 전문 음악가들은 청각 영역이 더 넓다.[58]이러한 관찰은 개선된 수행이 피질적 표현력의 증가를 수반한다는 기존의 농축 이론과 일치한다.이러한 전문지식을 위해 기본적인 범주형 식별은 전문화된 두뇌 영역에 어느 정도 위치하며 풍부하고 상세한 표현을 기반으로 할 수 있다.생리학적 증거는 기본적인 치수(예: 청각적 모달리티의 빈도)를 따라 정제된 차별에 대한 훈련도 훈련된 매개변수의 표현을 증가시키지만, 이러한 경우 증가는 주로 낮은 수준의 감각 영역을 포함할 수 있다.[59]null

선택적 재가중화

2005년 페트로브, 도서, 루는 단순한 차별 과제에서도 어떤 분석가가 분류를 가장 잘 수행하는지를 선정하는 관점에서 지각 학습이 설명될 수 있다고 지적했다.그들은 특정한 결정을 담당하는 신경계의 일부 부분은 특수성을[clarification needed] 가지고 있는 반면, 낮은 수준의 지각 단위는 그렇지 않다고 설명한다.[40]그들의 모델에서, 가장 낮은 수준의 인코딩은 변하지 않는다.오히려 지각 학습에서 일어나는 변화는 관련 자극의 상위 수준, 추상적 표현 변화에서 비롯된다.특수성은 정보를 다르게 선택하는 것에서 나올 수 있기 때문에, 이 "선택적 재가중 이론"은 복잡하고 추상적인 표현에 대한 학습을 가능하게 한다.이것은 깁슨이 일찍이 지각 학습을 선택과 특징의 학습으로 설명했던 것과 일치한다.선택은 모든 수준에서 지각 학습의 통일 원칙일 수 있다.[60]null

교육 프로토콜의 영향과 학습의 역학

이반 파블로프는 조건화를 발견했다.그는 자극(예: 소리)이 즉시 음식으로 여러 번 뒤따를 때, 이 자극의 표시만으로도 결과적으로 개의 입에서 침을 유도할 수 있다는 것을 발견했다.그는 또한 그가 차등 프로토콜을 사용할 때, 다른 자극 후에 음식을 제시하지 않고 하나의 자극 후에 지속적으로 음식을 제시함으로써, 개들은 보상받은 것에 반응하여 선택적으로 침을 뱉도록 빠르게 조건화 된다는 것을 발견했다.그런 다음 그는 매우 유사한 두 자극(예: 유사한 주파수의 톤)을 차등 보상함으로써 이 프로토콜을 지각적 차별을 증가시키는 데 사용할 수 있는지 물었다.그러나 그는 차등 조절이 효과적이지 않다는 것을 발견했다.null

파블로프의 연구는 지각 분해능을 높이는 효과적인 방법은 필요한 차원을 따라 큰 차이에서 시작하여 점차적으로 이 차원을 따라 작은 차이로 진행하는 것이라는 많은 훈련 연구가 뒤따랐다.이 쉽지 않은 이전은 "연속로를 따라 이전"이라고 불렸다.null

이러한 연구들은 학습의 역학이 연습의 총량보다는 훈련 프로토콜에 따라 결정된다는 것을 보여주었다.더욱이, 학습을 위해 암묵적으로 선택된 전략은 시스템이 관련 단서를 식별하려고 하는 처음 몇 번의 시험의 선택에 매우 민감하게 반응하는 것으로 보인다.null

통합 및 수면

몇몇 연구들은 학습이 연습 시간 중에 이루어지는지 아니면 그 사이에 이루어지는지, 예를 들어, 후속 수면 중에 이루어지는지에 대해 질문했다.학습의 역학관계는 직접 측정된 매개변수가 학습과 개선 유도, 피로 모두 영향을 받아 수행에 지장을 주는 수행이기 때문에 평가하기 어렵다.현재의 연구는 수면이 지속적인 연습이 없을 때 연결을 더욱 강화함으로써 개선되고 지속되는 학습 효과에 기여한다는 것을 시사한다.[48][61][62]저파 및 REM(신속한 안구 운동) 수면 단계 모두 이해되지 않은 메커니즘을 통해 이 과정에 기여할 수 있다.null

비교 및 대비

동일하거나 다른 범주에 속하는 인스턴스(instance)의 비교와 대비로 연습하면 구별되는 특징(분류 작업에 중요한 기능)과 관련 없는 특징의 필터를 선택할 수 있다.[63]null

과제 난이도

쉬운 예를 먼저 배우는 것은 더 나은 전달과 더 어려운 경우를 더 잘 배우는 것으로 이어질 수 있다.[64]딩과 동료들은 인간 성인의 ERP를 기록함으로써 시각 지각 학습의 뇌 메커니즘에 대한 과제 난이도의 영향을 조사했다.결과는 어려운 작업 훈련이 쉬운 작업 훈련보다 초기 시각 처리 단계와 넓은 시각 피질 영역에 영향을 미친다는 것을 보여주었다.[65]null

적극적 분류 및 주의

지각적 학습 효과를 내기 위해서는 적극적인 분류 노력과 주의가 필요한 경우가 많다.[62]그러나 어떤 경우에는 특정 자극 변동에 노출되는 것만으로도 개선된 차별을 만들 수 있다.null

피드백

많은 경우에 지각학습은 피드백(분류가 올바른지 아닌지)을 요구하지 않는다.[59]다른 연구들은 블록 피드백(실험 블록 후에만 피드백을 제공)이 전혀 피드백을 하지 않는 것보다 더 많은 학습 효과를 발생시킨다고 제안한다.[66]null

한계

다른 감각 시스템과 다양한 훈련 패러다임에서 입증된 눈에 띄는 지각 학습에도 불구하고, 지각 학습은 감각 시스템의 신체적 특성에 의해 부과되는 어떤 지나칠 수 없는 한계에 직면해야 한다는 것은 분명하다.예를 들어 촉각적 공간적 예민성 과제에서 실험은 학습의 범위가 손가락 끝 표면적에 의해 제한된다는 것을 시사하며, 이는 기계수용체의 근본적인 밀도를 제약할 수 있다.[13]null

다른 형태의 학습에 대한 관계

선언적 및 절차적 학습

현실 세계의 많은 전문분야에서 지각학습은 다른 형태의 학습과 상호작용을 한다.선언적 지식은 지각적 학습과 함께 발생하는 경향이 있다.와인 맛의 배열을 구분하는 법을 배우면서, 우리는 또한 각 맛의 복잡성을 설명하는 다양한 어휘를 개발한다.null

마찬가지로 지각 학습도 절차적 지식과 유연하게 상호작용한다.예를 들어, 타석에 앉은 야구 선수의 지각 있는 전문지식은 투수가 커브볼을 던졌는지 여부를 공의 비행 초기에 감지할 수 있다.그러나 박쥐를 다양한 방법으로 휘두르는 느낌의 지각적 분화는 필요한 스윙을 생성하는 운동 명령을 학습하는 데도 관여했을 것이다.[1]null

암묵적 학습

지각학습은 흔히 암묵적인 것으로서 학습이 의식 없이 일어난다고 한다.지각 학습이 항상 암묵적인지는 전혀 분명하지 않다.발생하는 민감도의 변화는 의식적이지 않고 의식적인 절차를 수반하지 않는 경우가 많지만, 지각적 정보는 다양한 반응에 매핑될 수 있다.[1]null

복잡한 지각 학습 과제(예: 성에 의한 신생아 병아리의 분류, 체스 놀이)에서 전문가들은 종종 그들이 분류에서 어떤 자극 관계를 사용하고 있는지 설명하지 못하는 경우가 많다.그러나 덜 복잡한 지각 학습 과제에서 사람들은 분류를 위해 어떤 정보를 사용하고 있는지 지적할 수 있다.null

적용들

지각 능력 향상

지각 학습의 중요한 잠재적인 적용은 실용적인 목적을 위한 기술의 습득이다.따라서 실험실 조건의 해상도 향상을 위한 훈련이 다른 환경 맥락으로 이동하는 일반적인 업그레이드를 유발하는지 또는 맥락에 따라 달라지는 메커니즘의 결과를 유발하는지 이해하는 것이 중요하다.복잡한 기술 향상은 일반적으로 한 번에 하나의 요소보다는 복잡한 시뮬레이션 조건에서 훈련을 통해 얻는다.복잡한 액션 컴퓨터 게임을 포함한 최근의 실험실 기반 훈련 프로토콜은 그러한 연습이 실제로 새로운 시각적 맥락으로 옮겨가는 일반적인 방법으로 시각적 기술을 수정한다는 것을 보여주었다.2010년에는 아흐트만, 그린, 바벨리에 등이 비디오 게임에 관한 연구를 검토하여 시각적 기술을 양성하였다.[67]그들은 비디오 게임을 지각 능력과 인지 능력을 향상시키기 위해 사용하는 것에 대한 그린 앤 바벨리에(2006)[68]의 이전의 리뷰를 인용한다.비디오 게임 플레이어에서는 "손-눈 조정력 향상,[69] 주변 처리 능력 향상,[70] 정신 회전 능력 향상,[71] 집중력 향상,[72] 반응 속도 향상 등 다양한 기술이 업그레이드되었다"[73]고 설명했다.중요한 특징은 액션 게임에서 훈련되어 새로운 설정으로 옮겨지는 효과적 비주얼 분야(시청자가 사물을 식별할 수 있는 범위 내에서)의 기능적 증가다.분리 훈련을 받은 단순 차별의 학습이 새로운 자극 컨텍스트(예: 복잡한 자극 조건)로 이행되는지 여부는 여전히 공개적인 문제다.null

실험 절차와 마찬가지로, 기본적이고 복잡한 기술에 지각 학습 방법을 적용하려는 다른 시도는 학습자가 많은 짧은 분류 시험을 받는 훈련 상황을 이용한다.탈랄, 메르제니치와 그들의 동료들은 언어와 언어의 어려움을 다루기 위해 청각적 차별 패러다임을 성공적으로 적응시켰다.[74][75]그들은 언어 학습 장애가 있는 어린이들이 특별히 강화되고 확장된 음성 신호를 사용하여 개선되었다고 보고했다.그 결과는 청각적 차별 성능뿐만 아니라 언어와 언어 이해에도 적용되었다.null

지각학습 기술

교육 분야에서 필립 켈먼과 동료들의 최근 노력은 지각 학습이 특정한 컴퓨터 기반 기술을 사용하여 체계적으로 생산되고 가속화될 수 있다는 것을 보여주었다.지각 학습 방법에 대한 그들의 접근방식은 지각 학습 모듈(PLM)의 형태를 취한다. 즉, 특정 영역에서 학습자의 패턴 인식, 분류 능력 및 다중 표현에 걸쳐 매핑하는 능력을 발달시키는 일련의 짧고 상호작용적인 시험이다.변환(예: 대수학, 분수)과 다중 표현(예: 그래프, 방정식, 단어 문제)에 걸친 매핑을 연습한 결과 학생들은 분수 학습과 대수에서 구조 인식의 극적인 이득을 보여준다.그들은 또한 학생들이 PLM을 사용하여 대수적 변환을 분류하는 연습을 할 때, 그 결과는 대수적 문제 해결에서 유창성의 현저한 향상을 보인다는 것을 보여주었다.[60][76][77]이러한 결과는 지각 학습이 교실에서 개념적, 절차적 지침의 필요한 보완을 제공할 수 있음을 시사한다.null

의료 및 외과 훈련에서의 해부학적 인식,[78] 기악 비행 디스플레이 읽기,[79] 화학에서의 분자 구조 파악 등 PLM을 가진 다른 영역에서도 유사한 결과가 복제되었다.[80]null

참고 항목

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