事例に基づく一般化の限界とカテゴリ情報の抽象化。

カテゴリ抽象化パラダイムにおける曖昧なカテゴリのための事例に基づく一般化モデルの評価が提供された。被験者は最初に35の高次歪みを3つのカテゴリに分類し、それぞれ5、10、20の異なるパターンによって定義された。その後、0週目と1週間後に実施された転送テストが行われた。転送パターンには古い、新しい、プロトタイプ、および無関係な事例が含まれ、新しいパターンは特定の訓練（古い）刺激との類似性の5段階のいずれかにあたった。両方の実験において、カテゴリサイズの増加および古い-新しい類似性は転送パフォーマンスを促進した。しかし、古い-新しい類似性の効果は、カテゴリサイズの増加と転送テストの遅延によって強く減衰されました。事例に基づく一般化は、最小限のカテゴリ経験とテストの即時性の条件下でのみ効果的であり続ける可能性があり、継続したカテゴリ経験があると、プロトタイプに対するパフォーマンスが分類精度を決定することが結論付けられた。カテゴリは、何がカテゴリを特徴付ける次元であるかが明白でない場合に曖昧である（Neisser, 1967）と言われ、カテゴリの潜在的メンバーの多様性は本質的に無限である。曖昧なカテゴリの例は非常に多様であり、自然カテゴリ、音楽スタイル、手書きの文字A、特定の話された言葉に関連する音パターンのクラスなどを含む。人間の生物が曖昧なカテゴリをどのように学習し、この知識が新しい状況にどのように転送されるかは、過去10年間の重要な関心の対象となってきた。PosnerとKeele (1968, 1970) は、歪んだが関連するパターンの分類中にプロトタイプまたは中心傾向が抽象化されると主張した。彼らの実験では、被験者はドットパターン刺激をいくつかのカテゴリに最初に分類し、各カテゴリは異なる参照パターン（客観的プロトタイプ）で表されていた。この研究は国立衛生研究所によって支援された。