分類学習の文脈理論。

不明瞭な概念を扱うほとんどの理論は、パフォーマンスがカテゴリレベルの情報またはカテゴリレベルと特定のアイテム情報の混合に基づいていると仮定しています。本研究では、判断が保存された例示情報からのみ得られると仮定される分類の文脈理論が述べられています。主なアイデアは、プローブアイテムがプローブに類似した刺激に関連する情報にアクセスするためのリトリーバルキューとして機能するということです。文脈理論の予測は、判断に入る情報が構成キュー次元からの情報の加算的な組み合わせから得られると仮定する理論のクラス（プロトタイプ理論を含む）と対比されます。幾何学的形状とスキーマ的顔の両方を刺激として使用した4つの実験を通じて、文脈理論はデータの説明に一貫して優れた結果を示しました。文脈理論と不明瞭な概念に関連する他の理論や現象との関係について詳細に議論されています。認知行動の主要な要素の1つは、ルールの抽象化と概念の形成に関するものです。物体や出来事に名前を付け、それについて話し、相互作用する私たちの全システムは、経験を適切なクラスにグループ化する能力を前提としています。幼い子どもたちは、犬と猫、時計と扇風機、星と街灯との違いを見分けることを学びます。公式に教えられる概念はほとんどないため、例示との経験からの概念の進化は基本的な学習現象でなければなりません。本稿の焦点は、そのような概念的成果が個々の事例からどのように生まれるかを探ることです。