...
首页> 外文期刊>Вопросы психологии >ЗАКОН ИЕРКСА-ДОДСОНА: СВЯЗЬ МЕЖДУ СТИМУЛИРОВАНИЕМ И УСПЕШНОСТЬЮ НАУЧЕНИЯ
【24h】

ЗАКОН ИЕРКСА-ДОДСОНА: СВЯЗЬ МЕЖДУ СТИМУЛИРОВАНИЕМ И УСПЕШНОСТЬЮ НАУЧЕНИЯ

机译:YERKS-DODSON法则:激励与学习成功之间的关系

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           

摘要

Исследуется феномен нелинейности связи между успешностью учения и его стимулированием (закон Йеркса-Додсона). Показывается, что имеющиеся объяснения так или иначе основываются на идее перегрузки и сбоя ответственных за научение психических механизмов в тех случаях, когда задача слишком трудна или стимулы к научению слишком сильны, Предлагается альтернативное объяснение природы нелинейности связи между стимуляцией и успешностью учения: эффекты Йеркса-Додсона могут быть вызваны особенностями используемого психикой алгоритма научения. Показано, что указанные эффекты не возникают, если при научении используются такие алгоритмы обучения (широко используемые для объяснения результатов психологических экспериментов в области недекларативного учения), как подкрепление связи повторением Д. Хебба или приближение к результату, описываемое формулой Рескорла-Вагнера. На основе имитационного эксперимента показано, что, напротив, эффекты Йеркса-Додсона устойчиво возникают, если человек использует более обобщенный вариант указанных алгоритмов, а именно алгоритм, основанный на схеме нейронных сетей, в котором реализована идея нелинейности связи между стимулированием и результатом.
机译:研究了教学成功与激励之间关系的非线性现象(Yerkes-Dodson定律)。研究表明,在任务太困难或学习动机太强的情况下,可用的解释某种程度上是基于负责学习的心理机制的超负荷和失败的思想。提出了对刺激与学习成功之间关系的非线性性质的另一种解释:Yerkes-Dodson效应可能是由于心理使用的学习算法的特殊性引起的。结果表明,如果使用学习算法(广泛用于解释非陈述式学习领域的心理实验结果)(例如通过重复D.Hebb来增强连接或近似由Rescorl-Wagner公式描述的结果),则不会发生这些影响。相反,基于仿真实验表明,如果人们使用这些算法的更通用版本,即基于神经网络方案的算法,则可以稳定地产生Yerkes-Dodson效应,该算法实现了刺激与结果之间的非线性关系的想法。

著录项

获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号