| 试论关系类别及其学习机制 |
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点：SME重视关系类别学习中关系结构的“系统性”（低阶关系间存在高阶关系）和“通透性”（关系匹配且关系自变数也相似——均为实体或均为特征等），如果关系类别学习中，作为类标准的关系结构具有很好的系统性或者通透性，那么结构映射将变得更容易更可靠，该关系结构也将从众多的可选关系中优先被择取作为类标准；关系类别学习中的结构映射过程强调关系结构“平行的连通性”（即两域匹配的关系必须有相对应和数量相等的自变数）和“一对一的对应”（即当关系结构校准时，一个域表征中的每个元素分别只对应于另一个域表征中的一个匹配元素——两域共同关系结构中的自变数必须是一一对应的）；关系类别学习中关系结构的映射依赖人类语言对关系的概括；关系类别学习中结构校准和映射与人们问题解决的目标是分离的，即不同任务特定情境中问题解决的目标能够影响工作记忆中现存的域表征，但不会影响关系类别结构校准和映射的过程。
关系类别学习中扩展一个现有的可映射关系结构比学习一个可校准和映射的新关系结构更容易，前者是在已有关系结构的基础上通过结构校准和映射在两域中产生更多新的关系推理或者因为知识的增长人们对于两域有了更深入的认识，从而使先前学习到的共同关系结构在上阶关系或下阶关系上进一步扩展，使原有的关系结构变得更为系统和丰富，即对关系类别产生更深入的学习，这比后者学习一个新的关系类别更为容易。另外，人们经常说A像B，但可能不说B像A，即关系结构校准和映射中出现的不对称性，一般出现于一域比另一域具有更系统性的关系结构，这意味着关系类别学习中结构校准和映射能够产生对于不熟悉域更多的学习。而且相同的域参与到不同的学习情境中，与不同的域的关系结构校准和映射时，特定情境下理论知识背景的不同可能会导致该域中不同的系统性关系结构被择取而校准和映射，即同一对象在不同情境中可能被归入不同的关系类别中，作为类标准的关系的择取也是因情境而异，即不同情境中“交互解释现象”。例如，人们按照“饮用功能关系”将“一听可乐”归入“饮料”中，但在危险情境中，人们按照“防身功能关系”将其归上一页 [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] ... 下一页 >> |
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