概念形成

概念形成一个人学习将特定的经历归类为一般规则或规则的过程类．就行动而言，一个人捡起一块特定的石头或开一辆特定的车。关于认为，然而，一个人似乎处理类。例如，人们知道石头(通常)下沉，汽车(作为一类)是由发动机驱动的。换句话说，这些东西在一般意义上被认为超出了任何特定的石头或汽车。了解这些类别有助于在新情况下指导行为。因此，面包店里的两个人可能从未见过面，但是，如果一个是顾客，另一个是店员，他们往往表现得很得体。同样，许多人只要知道如何驾驶某一种汽车，就能驾驶几乎任何一种汽车。

这个词概念形成描述一个人如何学习形成班级，而这个术语概念思维是指个体对这些抽象类的主观操作。一个概念是用于决定特定对象是否属于某个类的规则。“美国公民”的概念指的是这样一种决定规则，指的是在美国领土上出生的人，或美国公民的孩子，或已合法入籍的人。该规定提出了在检查任何特定个人的公民身份时应问的问题。和大多数概念一样，它依赖于其他概念;“美国“公民”是根据“儿童”和“领土”两个概念来定义的。许多科学或数学概念只有在掌握了定义它们的术语之后才能理解。以这种方式，概念形成建立在自身之上。

概念上的分类可以与另一种类型的分类行为进行对比歧视学习。在歧视学习时，对象是直接分类的基础感知到的属性:物理大小或形状等属性区别学习中对具体物理特征的强调可以与概念形成的更为抽象的性质形成对比。然而，当一个刺激被认为与几个不同的过去经验相匹配时，反应可能是一种妥协，因为在辨别学习中，一个对象不需要与一组其他对象具有全或无的关系;例如，高个子和矮个子之间没有绝对的区别。

虽然人类有抽象思维的能力，但人们做出的许多分类似乎是具体的歧视．例如，人们可能以歧视性或概念性的方式使用同一个术语。孩子可能会用这个词警察歧视穿着独特制服的人，而律师可能会使用这个词来代表被控执行刑法的公务员。在实践中，人们的思考方式似乎是抽象和具体相结合的。他们也可以按照一定的比例将班级成员与作业混合在一起。这是一种抽象的品质，据说人们在不同程度上表现出来。这同样适用于活力，贪婪，及其他个性特征。

人类似乎比其他动物发展出更复杂的分类，但这并不一定意味着人类的学习模式是独一无二的。也许所有的动物都有同样的基本的学习生化机制，但人类表现出的学习机制却不同。然而，仅仅从辨别学习的角度来解释人类概念的形成，似乎并不比将活塞发动机的功能简化为化学反应更合适。

实验研究

因为很难仔细观察非正式的日常行为，大多数关于人类概念形成的证据都来自实验室的实验对象。例如，每个受试者都被要求学习几何图形分类的规则(看到表)。

实验者可以编造规则，所有绿色物体都被称为GEK。向受试者展示一些图形，并告诉他们这些图形名为GEK，并要求他们推断出规则或将其应用于其他图形。这大致类似于教小孩子用DOG这个名字来识别一类会叫的动物。在这两种情况下，一般的规则都是从具体的例子中推导出来的。

当同时呈现四个GEK和四个NOT GEK数字时，发现GEK = GREEN的问题几乎是微不足道的，但如果这些数字一次呈现一个并且需要记住，这个问题就会变得异常困难。此外，当两个概念要一起学习时(如JIG = TRIANGLE和GEK = GREEN)，内存因为每个概念往往是混合的，它成为一个强大的任务来解决任何一个问题。这表明短期记忆对概念学习和短期记忆很重要吗限制因素在性能。掌握更复杂的概念学习往往取决于分配足够的时间来固定在记忆中的信息。

大多数这样的实验都涉及非常简单的规则。当学习者被要求识别他已经知道的规则时，它们适当地关注概念识别(而不是形成)。成年受试者倾向于关注一个又一个刺激属性(例如，形状或颜色)，直到找到答案。(这是解决问题用最少的思考;他们只是不停地猜，直到猜对为止。)人们倾向于避免重复错误，但似乎很少利用最近的短期经验。

大多数人以有序的方式尝试属性，首先考虑这些显著的特征，如大小、形状和颜色，然后才转向更抽象的属性(例如，相似图形的数量，或等边三角形和等腰三角形)。这表明辨别学习(相对具体)和概念形成(更抽象)之间没有明显的区别;相反，人们从具体走向抽象。

通过组合之前学习过的规则，学习可以从概念识别转向概念学习。一个连接词概念(其中规则基于两个或两个以上特征的联合存在;例如，GEK模式现在是LARGE和GREEN)，当共同特征突出时，相当容易学习。但是学习析取规则(例如，GEK对象现在要么是大的，要么是绿的，但不是两个)是相当困难的;没有固定的、相对具体的特征可以依赖。

成年人的概念学习可以理解为一个两步走的过程:首先发现哪些属性是相关的，然后发现它们是如何相关的。在这里使用的连接说明中，学习者可能首先注意到尺寸和颜色与答案有关，然后确定它是什么。这种两步解释的前提是，受试者已经学会了颜色、大小、形状或类似的规则维．

在一个叫做"“内维”的转移，最初受试者知道GEK = GREEN;然后，在没有任何警告的情况下，实验者将规则改为GEK = RED。相同的属性或维度(颜色)仍然是相关的，但是它的使用方式已经改变了。在“extradimensional“shift”时，相关的维度被改变了(例如，从GEK = GREEN到GEK = TRIANGLE)，但一些对象的分类没有改变(GREEN TRIANGLE在两种规则下都是GEK)。研究对象处理这些问题的相对容易程度表明了他们的学习方式。如果他们倾向于简单地通过将GEK与特定数字联系起来来学习，而不考虑所选的数字属性，那么他们就会发现维外位移问题更容易，因为他们只需要重新学习其中的一些关联。但如果他们已经逐步学习相关属性(例如，说“是什么颜色?”……啊，那个颜色意味着它是GEK”)，次元内转移应该更容易，因为只需要重新学习两步过程中的“如何”阶段。

大学生倾向于发现维内转移问题更容易，这表明他们倾向于使用两步过程。另一方面，假设一只老鼠最初在跑到迷宫的右侧寻找食物时得到奖励，然后通过奖励左侧的入口(内次元移动)或奖励任何明亮的小巷的入口(外次元移动)来做出改变。老鼠在超维位移问题上表现最好。在孩子,性能主要取决于年龄。学龄前儿童可能最擅长外维度转换(就像老鼠一样)，但超过幼儿园年龄的儿童往往最容易发现内维度转换。

概念不必局限于简单的分类。它们也可以被解释为反映关键变化可能性的模型或规则。举个简单的例子，当把水倒进不同形状的容器时，成年人不容易想到水的体积会发生变化。小孩子可能会这么说。在成年人的概念中，体积并不等同于容器的形状，而是基于流体行为的模型。概念为决定某些变化是否会产生重大影响提供了基础。