範例理論
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範例理論是心理學中關於人類對物體和觀念進行分類的一種建議。它認為,個人通過將新的心理刺激與已經儲存在記憶中的實例進行比較來進行類別判斷。儲存在記憶中的實例就是 「範例」(Exemplar)。新的心理刺激將會被分配到與一個類別中,其依據是被分配的心理刺激與該類別中的一眾範例具有最大的相似性(相比於其它類別)。例如,該模型提出,人們通過在記憶中保持他們經歷過的所有鳥類的集合來創建「鳥類」類別:麻雀、知更鳥、鴕鳥、企鵝等。如果一個新的心理刺激與這些存儲的鳥類例子中的某些例子足夠相似,那麼人們就會將該心理刺激歸入「鳥」類別。[1]範例理論的各種版本導致了有關概念學習的思想簡化,因為它們認為人們使用已經遇到的記憶來決定分類,而不是創造一個額外的、抽象的表徵總結。[2]
註釋
- ^ Nosofsky, R.M., Pothos, E.M., Wills, A.J. (2011). The Generalized Context Model: An Exemplar Model of Classification. Formal Approaches to Categorization, 18–39.
- ^ Cave, K. (2009). Prototype and exemplar theories of concepts [notes]. Retrieved from http://courses.umass.edu/psy315/prototype.html 互聯網檔案館的存檔,存檔日期2015-05-02.
參見
外部連結
- Jeffrey N. Rouder and Roger Ratcliff: Comparing Exemplar- and Rule-Based Theories of Categorization (頁面存檔備份,存於互聯網檔案館)
- Werner, Christian; Rehkämper, Gerd, Categorization of multidimensional geometrical figures by chickens ( Gallus gallus f. Domestica): Fit of basic assumptions from exemplar, feature and prototype theory, Animal Cognition, 2001, 4: 37–48, doi:10.1007/s100710100090
- Gregory F. Ashby and Todd Maddox: Human Category Learning (頁面存檔備份,存於互聯網檔案館)
- Frank Jakel, Bernhard Scholkopf, and Felix A. Wichmann: Generalization and similarity in exemplar models of categorization: Insights from machine learning (頁面存檔備份,存於互聯網檔案館)