Til o'rganishda xatolarni tuzatish mexanizmlari: shaxslarni modellashtirish 2-qism

Til o'rganish vazifasi

Bizning soddalashtirilgan tabiiy tilni o'rganish vazifamiz polyak tilidagi ko'plik o'tgan zamonda mavzu-fe'l kelishuvini o'rganish muammosidan ilhomlangan. Past zamonda fe'llar sub'ektning grammatik jinsi uchun quyidagi qoidalarga muvofiq belgilanadi:

1. Agar referentlardan biri erkak shaxsi (masalan, "erkak") bo'lsa, u holda bir butun sifatida sub'ektning jinsi -li bo'lib, ba'zida bu erkak shaxsi tugashi deb ataladi.

Tabiiy tilni o'rganish bizga tilni yaxshiroq tushunish va qo'llashga yordam beradigan qobiliyatdir. Xotira bilim va ko'nikmalarni yaxshiroq o'zlashtirishga yordam beradigan bir xil darajada muhim qobiliyatdir. Ular o'rtasidagi munosabatlar yaqin va ular bir-birini to'ldiradi.

Birinchidan, tabiiy tilni o'rganish xotiramizni yaxshilaydi. Biz yangi lug'at va grammatika qoidalarini o'rganganimizda, ularni qayta-qayta mashq qilishimiz va yodlashimiz kerak, bu bizning xotiramizni rivojlantirishi mumkin. Biz mazmunli va mantiqiy til modelini qura olsak, tegishli bilimlarni eslab qolishimiz va tushunishimiz osonroq bo'ladi.

Bundan tashqari, xotira tabiiy tilni yaxshiroq o'rganishimizga yordam beradi. Ba'zi bir asosiy til tuzilmalari va lug'atlarini yodlab, o'zlashtirganimizda, biz tilni osonroq tushuna olamiz va qo'llaymiz, bu esa tabiiy tilni o'rganish qobiliyatini yaxshilash jarayonida ko'proq tajriba va ko'nikmalar to'plashimizga yordam beradi.

Muxtasar qilib aytganda, tabiiy tilni o'rganish va xotira juda muhim qobiliyatdir va biz ularni doimiy ravishda mashq qilishimiz va yaxshilashimiz kerak. Faqat ikkalasining afzalliklariga to'liq o'ynash orqali biz tilni osonroq o'rganishimiz va o'zlashtirishimiz mumkin, shu bilan hayotimizni yaxshiroq va rang-barangroq qilishimiz mumkin. Ko'rinib turibdiki, biz xotirani yaxshilashimiz kerak. Cistanche deserticola xotiramizni sezilarli darajada yaxshilaydi, chunki Cistanche deserticola neyrotransmitterlar muvozanatini ham tartibga solishi mumkin, masalan, atsetilxolin va o'sish omillari darajasini oshirish. Ushbu moddalar xotira va o'rganish uchun juda muhimdir. Muhimi, bundan tashqari, go'shtdan olingan go'sht ham qon oqimini yaxshilaydi va kislorod yetkazib berishni rag'batlantiradi, bu esa miyaning etarli miqdorda ozuqa va energiya olishini ta'minlaydi va shu bilan miya hayotiyligi va chidamliligini oshiradi.

Xotirani yaxshilash uchun bilish qo'shimchalarini bosing

2. Agar referentlar ayol jonli (masalan, "o'rdak"), ayollik shaxsiy (masalan, "qiz") yoki betaraf (masalan, "bola") bo'lsa, sub'ektning jinsi -ły bo'lsa, ba'zan unga ishora qilinadi. erkaklarga xos bo'lmagan shaxs sifatida.

3. Polsha tilida soʻzlashuvchi grammatikalar va ona tilida soʻzlashuvchilar shaxs boʻlmagan bir nechta erkak jonli referentlarni (masalan, “it va mushuk sayrga chiqdi”) yoki erkak jonli va ayollik shaxsiy referentlarini aralashtirib yuboradigan mavzuga qanday shakl tayinlanishi kerakligi borasida kelishmaydi. (masalan, “qiz bilan it sayrga chiqdi”). Kiełkiewicz-Janoviak va Pawelczyk (2014) ma'lumotlariga ko'ra, grammatika darsliklarida -ły dan foydalanish buyurilgan, ona tilida so'zlashuvchilar esa -li dan foydalanishni afzal ko'rishadi.

Soddalashtirilgan tabiiy tilni o'rganish vazifamizni ishlab chiqish uchun biz birinchi ikkita qoidani amalga oshirdik, lekin Kiełkiewicz-Janoviak va Pawelczyk (2014) tomonidan taklif qilinganidek, erkaklarga xos jonli referentlardan tashkil topgan mavzu erkakning shaxsiy shakli bilan ishlatilishi kerak deb taxmin qildik. Quyidagi topshiriq dizaynida tushuntirilganidek, biz o'rganish nuqtai nazaridan vazifamizning sinovdan o'tkazilishini yaxshilash uchun shunday imtiyoz berdik.

Rag'batlantirish

Bizning o'quv vazifamizdagi har bir voqea bir guruh inson va/yoki hayvonlar qahramonlari tomonidan amalga oshirilgan qo'shma harakatni ifodalovchi sahnadan iborat bo'lib, har bir o'quv tadbiri uchun ishtirokchilar sahna tasvirlangan rasmni (1-rasm) va audio yozuvni ko'rdilar. uni tavsiflovchi polyak bandi. Yangi sinov ekran markazida taxminan 500 milodiy ko'rsatilgan fiksatsiya nuqtasi bilan boshlandi, so'ngra sahna tasvirini bir vaqtning o'zida ko'rsatish. Ishtirokchilar sahna tasvirlangan bandning audioyozuvini sahna tasviri boshlanganidan 250 milodiy o‘tib, rasm ekranda qolganda eshitdilar. Keyin taxminan 1 soniyadan so‘ng yangi sinov taqdim etildi.

Biz barcha oʻrganish hodisalarida umumiy harakat sifatida chodziły (erkak boʻlmagan koʻplik shakli) va choli (erkak koʻplik shakli) ikki mumkin boʻlgan koʻplik oʻtgan zamon shakllari bilan tanlash (“yurish”) feʼlidan foydalandik. Ishtirokchilar tomonidan eshitilgan gaplarga misol qilib, Chłopiec i kaczka chodzili (“Bola va o‘rdak yurardi”) ni keltirish mumkin. 1-jadvalning dastlabki uchta ustunida eksperimentda foydalanilgan barcha belgilar ro'yxati, ularning jinsi va jonliligi bo'yicha lingvistik toifalari keltirilgan; oxirgi ikki ustun vazifaning dizayniga tegishli va keyingi bo'limda dolzarb bo'ladi.

Turli xil inson va hayvonlar belgilarini aks ettiruvchi tasvirlar Adobe Stock (https://stock.adobe.com) dan olindi va keyin Adobe Photoshop CC 2018 yordamida tahrir qilindi. Belgilar yorlig'i va ikkita fe'l shaklining audio yozuvlari nutq sintezatori yordamida tayyorlangan. softwareSpeech2Go (Harpo Software, 2018).

Odatda Pavlov o'rganish tajribalarida ko'rinib turganidek, blokirovkaga o'xshash effektlarni yaratish uchun biz vazifamizni shu tarzda tuzdik. Masalan, ikkinchi blokda mos ravishda "FA{3}} FA2" va "FP1 + FP2" birikmalariga FA3 va FP3 signallarining qo'shilishi FA3 va FP3 tomonidan olinishi mumkin bo'lgan bog'lanish kuchini kamaytirishi kerak. natija np. Xuddi shunday, birinchi blokdagi natijaga ega MP1 va MP2 o'rgatish FA4 ning mp bilan ijobiy bog'lanishiga to'sqinlik qilishi kerak. FA4 bloklanishini bashorat qilishdan tashqari, biz uning mp uchun tormoz bo'lishi mumkinligini, ya'ni mp bilan manfiy bog'lanish og'irligiga ega bo'lishi mumkinligini ham bashorat qilgan edik, bu model mos keluvchi simulyatsiya natijalarini taqdim etganimizda ko'rinadi.4

Shunday qilib, FA3 va FP3 ni bloklangan signallar sifatida, FA4ni esa inhibitor blokirovka sifatida ko'rsating.

Biz signallarni lingvistik xususiyatlariga va ular bashorat qiladigan blokirovkaga o'xshash effektlarga qarab etti xil toifaga ajratdik (1-jadvalning eng o'ng ustuniga qarang). Xususan, ettita toifa belgining erkak yoki ayol ekanligiga, shaxsiy yoki jonli ekanligiga, bloklanishi yoki bloklanishining bashorat qilinishiga va blokirovka qiluvchi bloklangan ishora boʻlishi bashorat qilinishiga asoslangan edi. Ushbu toifalarning har biridagi ishoralar o'rtasidagi o'xshashlik R-W nazariyasiga ko'ra, ular har bir natija bilan bir xil bog'lanish og'irliklarini bo'lishishi bilan mustahkamlanadi, bu "Natijalar" bo'limida o'rganilgan ot va fe'l shakllarining assotsiatsiyasi vaznlari bo'limida ko'rsatiladi.

Dizayn

Dastlab, ishtirokchilarga o‘quv topshirig‘ida qo‘llanilgan turli hayvonlar va inson belgilarining polyakcha yorliqlari o‘rgatilgan. Xususan, ishtirokchilarga barcha belgilarning tasvirlari va tegishli yorliqlari bilan birga avval alohida, keyin esa kombinatsiyalangan holda taqdim etildi, chunki ular keyinchalik o‘quv topshirig‘ida paydo bo‘ladi (masalan, it; bola, it va maymun). Bunday sakkizta belgilar kombinatsiyasi mavjud edi va ishtirokchilar asosiy vazifaga oʻtishdan oldin ulardan kamida yettitasini eslab qolishlari kerak edi (yaʼni 87,5% ni saqlash aniqligiga erishish uchun) (batafsilroq maʼlumot uchun Onlayn qoʻllab-quvvatlovchi maʼlumotlarning S2 ilovasiga qarang). Ishtirokchilarga kerakli aniqlik darajasiga erishish uchun 10 tagacha urinishlarga ruxsat berildi.

Asosiy vazifa trening va test bosqichidan iborat edi. Vazifaning o'quv qismining dizayni 2-jadvalda jamlangan. Vazifa 12 ta kalit va ikkita natijadan iborat edi. “+” belgisi ishoralar birikmada berilganligini, “→” o‘q belgisi esa o‘ng tarafdagi natija ishoralar ortidan kelganligini bildiradi. Shunday qilib, masalan, "FP1 + FP2 + FP3 → np" Dziewczyna, kobieta i babcia chodziły ("Qiz, ayol va buvi yurgan edi") kabi bandni ifodalaydi, bu erda gapning predmeti uchta ayol belgisidan tuzilgan va fe'l erkak ko'plik (mp) o'tgan shakldan farqli o'laroq, erkak bo'lmagan ko'plik (np) o'tgan shaklda bo'ladi. Ikkita o'quv bloki mavjud edi, ularning har biri har biri 15 marta takrorlangan to'rtta voqeani o'z ichiga oladi. Voqealar tartibi har bir blokda to'liq tasodifiy bo'lgan. Birinchi blokdagi voqealar teskari juftliklardan, ikkinchi blokdagilar esa uchlik juftliklaridan iborat edi.

Treningdan so'ng ishtirokchi test bosqichiga o'tdi. Sinov ikki komponentdan iborat edi. Har bir toifadan tasodifiy yaratilgan ishoradan foydalanib, biz bir xil toifadagi ishoralarni (masalan, uFP guruhidan FP1 + FP2) yoki turli toifadagi ishoralarni (masalan, MA{) aralashtirib, barcha mumkin boʻlgan juftliklar boʻyicha oʻrganishni bir marta sinab koʻrdik. uMA va bFP guruhlaridan {2}} FP3). Shuningdek, biz trening bosqichida ishtirokchilarni eslab qolishlari uchun aql-idrokni tekshirish sifatida taqdim etilgan uchlik uchliklaridan iborat to'rtta kombinatsiyani kiritdik (bu kombinatsiyalar bizning asosiy tahlillarimizdan chiqarib tashlangan). Umuman olganda, test bosqichida har bir o'quvchi jami 29 ta belgi kombinatsiyasiga duch keldi, ular jami 70 ta mumkin bo'lgan tugma birikmalaridan tasodifiy tanlangan. (Vazifani boshqarishda foydalaniladigan aniq format va koʻrsatmalar Onlayn qoʻllab-quvvatlovchi maʼlumotlarning S2-ilovasida, barcha test koʻrsatkichlari birikmalarining roʻyxati esa S3-ilovada keltirilgan.)

Nihoyat, keling, nima uchun biz Kiełkiewicz Janowiak va Pawelczyk (2014) qoidasini qabul qildik, degan savolga qaytaylik, bunda erkak referentni o'z ichiga olgan har qanday mavzu birikmasi erkak shaxsi ko'plik shaklini oladi. Birinchidan, "np" o'rniga "mp" bilan bog'langan "MA1 + MA2 + MA3" kombinatsiyasiga ega bo'lish, to'liq vazifa ichida ham, har bir blokda ham muvozanatli mp va np hodisalariga ega bo'lish imkonini berdi. . Bu faqat dizayn tufayli npga nisbatan har qanday tarafkashlik ehtimolini kamaytirdi. Ikkinchidan, bu bizga ishtirokchilarning o'rganishini yaxshiroq tekshiradigan yanada murakkab kombinatsiyalarni, xususan, ayollik va erkak belgilarini aralashtirib yuborishga imkon berdi.

Tahlil

Ta'lim topshirig'idan uchta ishtirokchining ma'lumotlari o'chirildi, chunki ular test bosqichida bir xil javobni tanladilar (29 ta javobdan 27 yoki undan ko'p; ya'ni, ko'rsatkich > 93%).5 Ishtirokchilarning tanlovi va javob vaqtini tahlil qilish uchun biz umumlashtirilgan aralashdan foydalandik. - effektlarni modellashtirish. Ma'lumotlar bir xil ishtirokchilarning takroriy o'lchovlarini va bir nechta sinovlardagi narsalarni o'z ichiga oladi, shuning uchun biz ishtirokchilar va elementlar uchun tasodifiy effektlarni qo'shdik (ya'ni, test bosqichida ishora kombinatsiyalari). Biz modellarning tasodifiy ta'sirlari strukturasini barcha tasodifiy kesishmalar va qiyaliklardan boshlab yuqoridan pastga strategiyasidan foydalangan holda tanladik, so'ngra Akaike ma'lumot mezoniga asoslangan yuqori tartibli tasodifiy effektlarni bosqichma-bosqich olib tashladik. Biz aralash effektli modellarni inR (R Core Team, 2019) lme4 paketi yordamida ishga tushirdik; p qiymatlari Satterthwaite taxminlariga asoslangan eng katta paket yordamida olindi va sjPlot paketi yordamida modelning umumiy jadvallari yaratildi. Statistik ahamiyatga ega ekanligini aniqlash uchun biz .05 alfa darajasidan foydalandik. Javob vaqtlarini tahlil qilishda biz taqsimotni normallikka aylantirish va statistik modellashtirishni osonlashtirish uchun avtomobil paketida qo'llangan Box-Cox usulidan foydalandik.

Aniq bilim va demografik so'rovnoma

Til o'rganish topshirig'ini bajargandan so'ng, ishtirokchilar so'rovnomani to'ldirdilar, unda ular ikkita fe'l shakllarining har birini qachon ishlatishni hal qilish uchun biron bir aniq qoidalardan foydalanganliklari va agar shunday bo'lsa, bu qoidalar nima ekanligini so'radilar. Anketa shuningdek, ishtirokchilarning jinsi, yoshi, so'zlashadigan tillari (ingliz tilidan tashqari) va eng yuqori ma'lumot darajasi haqida ma'lumot to'pladi. Anketada foydalanilgan savollarning toʻliq roʻyxati Qoʻllab-quvvatlovchi maʼlumotlarning S4-ilovasida keltirilgan. Biz R-W modelini ma'lumotlarga moslashtirishda kuzatilgan har qanday individual farqlarni tushuntirishda yosh va jinsning roliga alohida e'tibor qaratamiz. Buning sababi shundaki, yosh va jins ham assotsiativ o'rganishga, ham ikkinchi tilni o'zlashtirishga ta'sir qilishi ko'rsatilgan. Masalan, Mutter va boshqalar. (2012) shuni ko'rsatdiki, ishora-natija assotsiatsiyasi yoshlarga qaraganda katta yoshdagilar tomonidan kamroq qabul qilinadi. Shuningdek, yoshi kattalar ikkinchi tilni o'rganishda yoshlarga qaraganda unchalik samarali emasligi (ko'rib chiqish uchun qarang: Muñoz va Singleton, 2011) va tilni ishlab chiqishda ko'proq qiyinchiliklarga duch kelishlari yaxshi tasdiqlangan (Burke va Shafto, 2004). Bir qator tadqiqotlar shuni ko'rsatdiki, ayollar assotsiativ o'rganish vazifalarida yuqori konditsionerlik darajasini ko'rsatadilar (Lonsdorf va boshq., 2015; Merz va boshq., 2018) va tilni samaraliroq o'zlashtiradilar (Adani & Cepanec, 2019; van der Slik va boshq., 2015). .

Asosiy o'rganish vazifasi bilan bir qatorda, biz aniq o'rganish qobiliyati va ishchi xotira (WM) bo'yicha standart topshiriqni o'z ichiga oldik. Biz ushbu ikkita vazifani tanladik, chunki ular ta'lim tizimining muhim xususiyatlarini qamrab oladi: (a) aniq ko'rsatmalar berilmaganligi; va (b) lingvistik hodisani birinchi bo'lib tilga olingan agentning (yulduz turkumlarining) xususiyatlarida uzluksiz deb hisoblash mumkinligi, ikkinchi zikr qilingan fe'lda qaysi o'tmish oxiri ishlatilishini aniqlaydi, shuning uchun agentning ba'zi bir saqlanishi. -xotirada tegishli ma'lumotlar talab qilinadi. Yashirin o'rganish qobiliyati o'lchovimiz nostandart bo'lgani uchun va bizning modellarimizda muhim rol o'ynamaganligi sababli, biz ushbu vazifa haqida onlayn qo'llab-quvvatlovchi ma'lumotlarning S5-ilovasida xabar beramiz.

Operativ xotira vazifasi

Rag'batlantirish

Ishtirokchilarning WM qobiliyatini o'lchash uchun biz Medimorec va boshqalar (2021) tomonidan qo'llaniladigan operatsiya oralig'i testining biroz o'zgartirilgan versiyasidan (Turner & Engle, 1989) foydalandik. Har bir sinovda ishtirokchilardan bir vaqtning o'zida taqdim etilgan raqamlar ro'yxatini (1 dan 9 gacha) saqlab qolish so'ralgan. Har bir raqam taqdimoti 1 soniya davom etdi va undan so'ng to'g'ri yoki noto'g'ri bo'lishi mumkin bo'lgan oddiy matematik operatsiya bajarildi (matematik operatsiyalarning 50% to'g'ri edi). Ishtirokchilar keyingi raqam ko'rsatilishidan oldin matematik operatsiyaning to'g'riligini tekshirishlari kerak edi. Har bir sinov oxirida ular raqamlarni o'zlariga taqdim etilgan tartibda kiritishlari kerak edi. Raqamlar ro'yxatining uzunligi asta-sekin ikkidan sakkizga ko'paydi, har bir uzunlik uch marta takrorlandi. Shunday qilib, vazifa 21 ta sinovdan iborat edi.

Tahlil

Biz har bir ishtirokchining WM oralig'ini avval ular to'g'ri tartibda eslab qolgan to'g'ri elementlar sonini yig'ish va keyin olingan ballni z-o'zgartirish orqali hisoblab chiqdik. Biz WM balli namunaning qolgan qismidan uzluksiz bo'lgan bir ishtirokchini chiqarib tashladik (ularning WM balli o'rtacha qiymatdan -4,3 standart og'ish edi, ikkinchi eng uzoq WM ball esa o'rtachadan -1,8 standart og'ish edi).

Hisoblash modellashtirish

Reskorla-Vagner tenglamalari

R-W modeli (Rescorla va Wagner, 1972) ishoralar va natijalar o'rtasidagi bog'lanishlar qanday o'rnatilishini hisoblash yo'li bilan tavsiflaydi. Bizning tajribamiz kontekstida ishora - bu ma'lum bir sinovda sahnada paydo bo'lgan odam yoki hayvon qahramonlaridan birining Polsha yorlig'i va tasviri va natija ularning umumiy harakatini tavsiflovchi fe'l shaklidir. Masalan, Chłopiec,m ˛ezczyzna i małpa chodzili ˙ ("Bola, odam va maymun yurgan edi") bandida chłopiec, m ˛ezczyzna ˙ va małpa va natija sifatida chodzili bor. Bizning holatda, assotsiatsiya vazni (yoki kuchi) fe'lning ma'lum bir ot ishtirokida sodir bo'lish tendentsiyasini o'lchaydi.

Gapga duch kelgandan so'ng, o'quvchi delta tipidagi tuzatish qoidasidan foydalanib, jumlada ishora va natijaning paydo bo'lishiga qarab ishora ci va natija o'rtasidagi bog'liqlikni yangilaydi:

t pastki belgisi hozirgi sinovga ishora qiladi, shuning uchun wt (ci, o) t sinovida ci va o o'rtasidagi bog'lanish kuchidir. va mos ravishda ci va natija uchun o'rganish tezligini belgilang. l natijaga maksimal bog'lanishni bildiradi va deyarli har doim 1 ga o'rnatiladi.

Tenglamaga asoslanib, uchta holat assotsiatsiya vazni qanday sozlanishini aniqlaydi:

1. Agar ishora yo'q bo'lsa, biz vaznni moslashtirmaymiz.

2. Agar ikkala ishora ham, natija ham mavjud bo'lsa, bu assotsiatsiyaning og'irligini kuchaytirishi kerak bo'lgan ijobiy dalillarni beradi va joriy hodisada mavjud bo'lgan belgilarning og'irliklari yig'indisi maksimal assotsiativlik qiymatiga moslashtiriladi.3. Agar ishora mavjud bo'lsa, lekin natija kuzatilmasa, bu assotsiatsiya og'irligini zaiflashtirishi kerak bo'lgan salbiy dalillarni beradi va og'irliklar yig'indisi 0 tomon o'rnatiladi.

Modelni amalga oshirish uchun biz Milin va boshqalar tomonidan o'tkazilgan tadqiqotning bir qismi sifatida ishlab chiqilgan paketdan foydalandik. (2020).

Modeldan tanlovlarni bashorat qilish

Ma'lum bir ishoralar to'plami berilgan modeldan fe'l shakli tanlovini (yoki model terminologiyasida natijani) yaratish uchun biz birinchi navbatda shakl va tegishli ishoralarning har biri o'rtasidagi bog'lanish og'irliklarini yig'ish orqali har bir shaklning faollashuvini hisoblaymiz. Modeldan bashorat qilingan javob eng yuqori faollashuvga ega bo'lgan shakldir. Misol uchun, agar test bosqichida ma'lum bir sinovda qiz va maymun bo'lsa, unda erkak ko'plik (mp; chodzili) va erkak bo'lmagan ko'plik (np; chodziły) shakllarining faollashuvi quyidagicha hisoblanadi:

Bu erda formulalar uchun biz trening bosqichi oxirida olingan yakuniy og'irliklardan foydalandik va shuning uchun sinov subscriptlarini o'tkazib yubordik (sinov bosqichida hech qanday o'rganish sodir bo'lmaydi). Agar faol (np) > faol (mp) bo'lsa, model np shaklini bashorat qiladi, aks holda u mp shaklini bashorat qiladi.

Modelni o'rnatish tartibi

Simulyatsiyalarimizda biz l=1 va=1 deb faraz qildik va o'rganish tezligini har bir ishtirokchi uchun hisoblanishi kerak bo'lgan bepul parametr sifatida ko'rib chiqdik (bundan buyon o'rganish tezligiga murojaat qilganimizda, biz doimo parametr). Xususan, biz .01 dan .50 gacha boʻlgan grid-searchfor yordamida har bir ishtirokchiga 50 ta kompyuter simulyatsiyasini oʻtkazdik. Har bir simulyatsiyada biz virtual agentni R-W modeliga muvofiq harakat qilish uchun dasturlashtirdik va unga oʻrganish tarixini modellashtirishni maqsad qilgan ishtirokchi bilan bir xil oʻquv sinovlari bilan taqdim etdik. Keyin oʻqitilgan modeldan biz bir xil sinovlar uchun shakl tanlovlarini yaratdik. test bosqichida duch kelgan ishtirokchi. Nihoyat, biz ishtirokchining kuzatilgan javoblari va modelning bashorat qilingan javoblari (ya'ni, model o'quvchi bilan bir xil javob bergan test topshiriqlarining nisbati) o'rtasidagi moslik tezligini maksimal darajada oshiruvchi o'rganish tezligini (va shuning uchun modelni) tanladik. Ba'zi hollarda bir nechta o'rganish tezligi qiymati moslik tezligini maksimal darajada oshirgan eng mos modelni aniqlab bo'lmasligi sababli, biz eng yaxshi parametr sifatida o'rtacha o'rganish tezligini tanladik.

Modelni baholash

Ishtirokchilarning xatti-harakatlari haqidagi ma'lumotlarni tushuntirishga yordam berish uchun biz o'rnatilgan R-W modelidan faollashtirishga asoslangan o'lchovni oldik, biz buni natija uchun faollashtirishni qo'llab-quvvatlash deb ataymiz. Ushbu chora ishtirokchilarning shakl tanlashlari va javob vaqtlarini tushuntirishga qaratilgan va qiziqish natijasini faollashtirish va qolgan natijani faollashtirish o'rtasidagi farq sifatida aniqlanadi. Masalan, erkak bo'lmagan ko'plik shakli (np) uchun faollashtirish qo'llab-quvvatlashi quyidagilar bilan beriladi:

faollashtirishni qo'llab-quvvatlash (np)=faol (np) − activ (mp)

Biz faraz qildikki, fe'l shaklining faollashuv qo'llab-quvvatlashi qanchalik yuqori bo'lsa (ya'ni, boshqa mumkin bo'lgan shaklga nisbatan fe'l shaklini qo'llab-quvvatlovchi modelning dalillari qanchalik kuchli bo'lsa), ishtirokchilar tomonidan ushbu shaklni tanlash ehtimoli shunchalik yuqori bo'ladi. Shuningdek, biz faollashtirishni qo'llab-quvvatlashning kattaligi ishtirokchilarning javob vaqtlari bilan salbiy bog'liq bo'lishini kutgan edik. Boshqacha qilib aytganda, ushbu chora qanchalik katta bo'lsa, ishtirokchining javobi shunchalik tez bo'ladi. Bu faollashtirishni qo'llab-quvvatlash va javob vaqtlari o'rtasidagi kvadratik munosabatga aylanishi kerak, faollashtirishni qo'llab-quvvatlash qiymatlari nolga yaqin bo'lganda kutilgan eng sekin javoblar va yuqori ijobiy yoki salbiy qiymatlar uchun kutilgan eng tez javoblar.

Natijalar

Ushbu bo'lim R–W modeli ishtirokchilarimizning xatti-harakatlarini har bir ishtirokchining ma'lumotlariga alohida modelni o'rnatish orqali qanchalik tushuntirishini baholaydi va modelning mos sifatiga WM oralig'i, yoshi va jinsi kabi individual farqlar ta'sir qiladimi yoki yo'qligini tekshiradi. Biz birinchi navbatda tilni o'rganish vazifasida olingan tilshunoslik bilimi ishtirokchilarining umumlashtirilgan o'rnatilgan modellarning assotsiatsiya vaznlari bo'yicha ba'zi tavsifiy natijalarni taqdim etamiz. Keyinchalik, biz modelning moslik sifatini boshqa ishonchli, ammo qoidaga asoslangan javob strategiyalari bilan solishtiramiz. Keyin biz modelning ishtirokchilarning til tanlashlarini, vaqt kechikishlarini va javob kelishuvi darajasini tiklash qobiliyatini baholaydigan tahlillarni ketma-ket taqdim etamiz. Kognitiv va shaxsiy xususiyatlarning R-W modeli tilni o'rganishni qamrab olish darajasiga ta'siri Natijalar bo'limining oxirida tahlil qilinadi.

O'rganilgan ot-fe'l shakli assotsiatsiyasi vaznlari

Hisoblash modellashtirish bo'limida ilgari tasvirlangan moslashtirish protsedurasidan so'ng, biz "to'g'ri" o'rganish tezligi parametrini topib, har bir ishtirokchi sinovlar davomida qilgan tanlovlarini eng yaxshi aks ettiradigan modelni tanladik (Onlayn qo'llab-quvvatlovchi ma'lumotdagi S6 ilovasiga qarang). Har bir ishtirokchi, asosan, model mosligining ikkita rejimi bilan tavsiflangan: biri taxminan .05 dan .11 gacha boʻlgan oʻrganish tezligi uchun, ikkinchisi esa .12 dan .50 gacha boʻlgan oʻrganish stavkalari uchun (baʼzi istisnolardan tashqari, 12, 19, 27 va 35 ishtirokchilar uchun) , ular uchun uchta aniqlik rejimi mavjud edi), ikkala rejimning hech biri izchil ravishda modelni moslashtirishning aniqligiga olib kelmaydi. Birgalikda olingan bo'lsa-da, o'rganish tezligi parametri tomonidan qo'shilgan tanlovlarning tushuntirilgan o'zgaruvchanligi cheklangan bo'lsa-da, ushbu parametr uchun ishtirokchilar tomonidan o'zgartirishlar kiritish hali ham foydali va tushunarli edi: Biz eng yuqori modelni moslashtirish aniqligiga olib keladigan yagona o'rganish tezligi qiymati yo'qligini kuzatdik. barcha ishtirokchilar. Boshqacha qilib aytganda, o'rganish tezligida sezilarli individual farqlar mavjud. 2-rasmda eng mos modellardan barcha mumkin bo'lgan ot-fe'l shakl juftlarining olingan assotsiatsiya vaznlarining taqsimoti tasvirlangan.

Umuman olganda, assotsiatsiya vaznlarining taqsimoti har bir toifadagi (masalan, uMA toifasidagi MA1, MA2 va MA3) oʻxshash boʻlib, ular vakili boʻlgan otlarning grammatik jinsi va animatsiyasi asosida ishoralarni guruhlashimizni mustahkamladi. Ikkinchidan, hayratlanarli emaski, (to'siqsiz) erkak belgilari erkak ko'plik shakli bilan ijobiy assotsiatsiya vazniga ega bo'ldi (ya'ni, bu ishoralar erkaklar ko'plik shaklini tanlashga olib keladi), holbuki bloklanmagan ayol belgilari bilan ijobiy assotsiatsiya vazniga ega bo'ldi. erkak bo'lmagan shakl (ya'ni, bu belgilar ko'proq erkak bo'lmagan ko'plik shaklini tanlashga olib keladi). Og'irliklarning kattaligi ham ishtirokchilar o'rtasida ko'pgina belgilar uchun farq qildi, bu bizning ma'lumotlarimizdagi individual farqlarni olish uchun potentsial vositani yaratdi.

(Standart) blokirovkada bashorat qilinganidek, bloklangan ayollarga xos belgilar (yaʼni, FA3 va FP3) va erkak boʻlmagan shakl oʻrtasidagi bogʻlanish ogʻirliklari bloklanmagan hamkasblariga qaraganda koʻproq nolga teng boʻlgan (2-rasmdagi FA3 va FP3 panellariga qarang). Biroq, blokirovka hali olingan vaznlarda to'liq aks etmagan, chunki ko'plab ishtirokchilar uchun bloklangan ayol belgilari va erkak bo'lmagan shakl o'rtasidagi bog'liqlik noldan farq qilgan. Ishtirokchilarning taxminan uchdan birida inhibitiv blokirovkaga o'xshash ta'sir (ya'ni, FA4 va erkak ko'plik shakli o'rtasidagi salbiy og'irlik) paydo bo'ldi. Qolgan ishtirokchilar uchun FA4 koʻproq standart bloklangan ishoraga oʻxshardi, chunki uning erkaklik shakli bilan assotsiatsiya ogʻirligi nolga yaqin edi. Birgalikda olib qaraganda, blokirovkaga oʻxshash effektlar bashorat qilingan yoʻnalishdagi tendentsiyalarni koʻrsatdi.

Biz ularning nisbatan yumshoq kattaligi bizning tajribamiz o'rganishning dastlabki bosqichlarini qamrab olganligi sababli, deb taxmin qildik, bu erda stimullarning ekspozitsiyasi atigi 15 marta takrorlangan. Ushbu gipoteza 2-rasmda keltirilgan simulyatsiyalarni qayta ishga tushirish orqali tasdiqlandi, endi har bir voqea uchun 1000 ta takroriy onlayn Qo'llab-quvvatlovchi ma'lumotlarning S7 ilovasida ko'rsatilganidek; Bloklash va ingibitor blokirovkalash ta'siri barcha ishtirokchilar uchun ularning o'rganish tezligi yoki tartibidan qat'i nazar sodir bo'ldi. Ushbu natijalar o'rganishdagi tarafkashliklar va farqlar o'rganishning boshida namoyon bo'lishidan oldin ta'kidlaganimizni tasdiqlaydi (Ellis, 2006a).

Ishtirokchi-modelga moslik stavkalari

Keyinchalik, har bir ishtirokchi duch keladigan voqealar tartibini va ularning o'rganish tezligidagi farqlarni hisobga olsak, o'rganishdagi bu farqlar R-W modeli tomonidan qanchalik aniqlanishi mumkinligini tekshirdik. Modelning toʻgʻriligi (yaʼni, maʼlum bir ishtirokchi javoblari va uning eng mos R–W modeli oʻrtasidagi moslik nisbati) ,24 dan 1 gacha boʻlgan.00 (M=.68,SD { {6}} .17): 63 ishtirokchidan 17 tasi moslik aniqligi .80 dan katta yoki unga teng boʻlgan va faqat toʻqqizta ishtirokchida moslik nisbati .50 dan past boʻlgan. Model mosligini bir-biridan tashqarida o‘zaro tekshirish6 yordamida baholash shuni ko‘rsatadiki, model moslik aniqligi ko‘rinmaydigan ma’lumotlarga nisbatan bir xil darajada yuqori bo‘lgan, o‘rtacha aniqlik .68 (SD=,17) va 63 ishtirokchidan 17 tasi mos aniqlikka erishgan. yoki .80 ga teng. Moslik aniqlik darajasi erkaklarga xos shaxsiy ishora (M=,74) yoki to‘siq qo‘yilgan ayollarga xos shaxsiy ishora (M=,68) o‘z ichiga olgan hodisalar uchun eng yuqori bo‘ldi va tormozlovchi bloklangan ishorani (M) o‘z ichiga olgan hodisalar uchun eng past bo‘ldi.=.61) yoki jonli ishora (barcha maʼnolar≈ .65).

Ushbu natijalar R-W modelining ishtirokchilar ma'lumotlariga juda mos kelishini ko'rsatadi, chunki biz model faollashuviga asoslangan javob bashoratlarini yaratishning oddiy strategiyasini ko'rib chiqdik - ya'ni har bir hodisa uchun biz eng yuqori faollashuvga ega bo'lgan fe'l shaklini tanladik. ikkita mumkin bo'lgan fe'l shakllarining faollashuv kattaligidagi farqdan qat'i nazar. Keyinchalik biz o'rnatilgan modellarning faollashuvining kuzatilgan shakl tanlash nisbati va javob vaqtlariga nisbatan sezgirligini tahlil qilamiz.

Rescorla-Vagner modeli va boshqa qarorlar strategiyalari o'rtasidagi taqqoslash

Yuqorida keltirilgan natijalar shuni ko'rsatadiki, R-W modeli bizning ishtirokchilarimizning xatti-harakatlarini yaxshi aks ettiradi, ammo model tajriba davomida ishtirokchilar qo'llagan boshqa strategiyalar bilan qanday taqqoslanadi? Bu savolga javob berish uchun biz to'rtta qaror strategiyasini ko'rib chiqdik. Birinchi ikkitasi biz ilgari taqdim etgan retsept va me'yoriy strategiyalardir. Ko'rsatma strategiyasi Polsha grammatika kitoblarida tasvirlangan yoki tavsiya etilgan strategiya bo'lib, ishtirokchi har doim erkakka xos bo'lmagan fe'l shaklini tanlaydi, bundan mustasno, erkaklarga xos shaxsiy ishora mavjud bo'lganda (biz bu strategiyani "ayollarga xos" strategiya deb ham nazarda tutamiz). Normativ strategiya odatda polyak tilida so'zlashuvchilar tomonidan qabul qilingan strategiya bo'lib, unga ko'ra erkak fe'l shakli har doim tanlanadi, bundan mustasno, barcha belgilar ayolga xos bo'lsa ("erkak tarafdori" strategiyasi deb ataladi). Shuningdek, biz ikkita asosiy strategiyani kiritdik, bunda ishtirokchi har doim erkak fe'l shaklini tanlaydi ("faqat erkak" strategiyasi deb ataladi) yoki har doim erkak bo'lmagan fe'l shaklini tanlaydi ("faqat ayollar" strategiyasi deb ataladi). Oxirgi ikkita strategiya ishtirokchilarning haddan tashqari xatti-harakatlarini qo'lga kiritish uchun kiritilgan.

3-rasmda natijada olingan beshta modelning har biriga (R-W va to'rtta qaror strategiyamiz) mos keladigan ishtirokchilarning nisbati ko'rsatilgan; Biz beshta model orasida eng yuqori ishtirokchi-modelga mos keladigan model(lar)ni eng mos model(lar) deb hisobladik. R-W modeli ishtirokchilarning javoblarini (63 ishtirokchidan 31 tasi) eng yaxshi tushuntiruvchi model bo'lib, undan keyin me'yoriy strategiya (26 ishtirokchi) bo'ldi. Boshqa uchta strategiya ishtirokchilarning tanlovini ushbu ikkita strategiyaga qaraganda ancha yaxshi tushuntirdi (< 12 participants). The fact that the R–W model and the normative strategy were close in capturing participants' behavior is not very surprising since the verb forms used in the training events were selected based on the normative rules and the predictions of the R–W model were largely by the normative strategy (Figure 3). It is interesting, though, that the R–W model managed to learn this strategy implicitly without any prior experience based on a simple general learning rule. The average percentage of response matches between the R–W model and the normative strategy per participant was above 90%, and the average percentage of response matches between the R–W model and the prescriptive strategy was above 85%.

For more information:1950477648nn@gmail.com