Из Википедии, бесплатной энциклопедии
  (Перенаправлен из формирования концепции )
Перейти к навигации Перейти к поиску

Концепция обучения , также известный как категория обучения , концепция достижения и формирования понятий , определяется Брунер , Goodnow, и Остин (1967) в качестве «поиска и список атрибутов , которые могут быть использованы , чтобы отличить экземпляры от не экземпляров различных категорий ". Проще говоря, концепции - это ментальные категории, которые помогают нам классифицировать объекты, события или идеи, основываясь на понимании того, что каждый объект, событие или идея имеет набор общих релевантных характеристик. Таким образом, концептуальное обучение - это стратегия, которая требует, чтобы учащийся сравнивал и противопоставлял группы или категории, которые содержат релевантные для концепции особенности, с группами или категориями, которые не содержат релевантных для концепций функций.

В задаче концептуального обучения человек или машина обучаются классифицировать объекты, показывая им набор примеров объектов вместе с их метками классов. Учащийся упрощает наблюдаемое, собирая его в виде примера. Эта упрощенная версия того, что было изучено, затем применяется к будущим примерам. Изучение концепций может быть простым или сложным, потому что обучение происходит во многих областях. Когда концепция сложна, маловероятно, что учащийся сможет упростить, и, следовательно, будет меньше шансов учиться. В просторечии эта задача известна как обучение на примерах. Большинство теорий концептуального обучения основаны на хранении примеров и избегают резюмирования или явной абстракции любого рода.

  • Изучение концепции: вывод булевозначной функции из обучающих примеров ее ввода и вывода.
  • Понятие - это идея чего-то, образованная путем объединения всех его характеристик или атрибутов, из которых состоит данное понятие. Каждая концепция состоит из двух компонентов:
  • Атрибуты: особенности, которые нужно искать, чтобы решить, является ли экземпляр данных положительным для концепции.
  • Правило: указывает, какое сочетание ограничений на атрибуты будет квалифицироваться как положительный пример концепции.

Типы понятий [ править ]

Концептуальное обучение следует отличать от обучения путем повторения чего-либо по памяти (вспоминание) или различения двух различающихся вещей (различение). Однако эти проблемы тесно связаны, поскольку воспроизведение фактов из памяти можно рассматривать как «тривиальный» концептуальный процесс, в котором предыдущие образцы, представляющие концепцию, являются инвариантными. Точно так же, хотя различение - это не то же самое, что изучение первоначальной концепции, процессы различения участвуют в уточнении концепций посредством повторного представления примеров.

Конкретные или перцептивные концепции против абстрактных концепций

Конкретные концепции - это объекты, которые можно воспринимать с помощью личных ощущений и восприятий. Это такие объекты, как стулья и собаки, с которыми происходит личное взаимодействие и создается концепция. [1] Концепции становятся более конкретными, поскольку слово, которое мы используем для связи с ним, имеет воспринимаемую сущность. [2] Согласно теории двойного кодирования Пайвио , конкретные концепции легче запоминаются по их кодам перцептивной памяти. [3] Свидетельства показали, что когда слова слышны, они связаны с конкретным понятием и воспроизводят любое предыдущее взаимодействие со словом в сенсомоторной системе. [4] Примерами конкретных концепций в обучении являются математические концепции в раннем обучении, такие как сложение и вычитание.

Абстрактные понятия - это слова и идеи, которые имеют дело с эмоциями, личностными качествами и событиями. [5]Такие термины, как «фантазия» или «холод», имеют в себе более абстрактное понятие. У каждого человека есть свое личное определение абстрактных понятий, которое постоянно меняется и сравнивается. Например, холод может означать физическую температуру окружающей среды или определять поведение и личность другого человека. В то время как в рамках конкретных концепций все еще существует уровень абстрактности, конкретные и абстрактные концепции можно увидеть на шкале. Некоторые идеи, такие как стул и собака, более резкие в своем восприятии, но такие понятия, как холод и фантазия, можно рассматривать в более неясной форме. Примерами изучения абстрактных концепций являются такие темы, как религия и этика. Абстрактно-концептуальное обучение - это наблюдение за сравнением стимулов на основе правила (например, идентичность, различие, странность, больше, чем, сложение,вычитание) и когда это новый стимул.[6] При изучении абстрактных понятий необходимо иметь три критерия, чтобы исключить любые альтернативные объяснения для определения новизны стимулов. Один из стимулов передачи должен быть новым для человека. Это означает, что это должен быть новый стимул для человека. Во-вторых, нет репликации стимулов переноса. И, наконец, в-третьих, для получения полного абстрактного опыта обучения должны быть равны базовая производительность и производительность передачи. [6]

Биндер, Вестбери, Маккирнан, Поссинг и Медлер (2005) [7] использовали фМРТ для сканирования мозга людей, когда они принимали лексические решения по абстрактным и конкретным концепциям. Абстрактные концепции вызвали большую активацию в левой прецентральной извилине, левой нижней лобной извилине и борозде и левой верхней височной извилине, тогда как конкретные концепции вызвали большую активацию в двусторонних угловых извилинах, правой средней височной извилине, левой средней лобной извилине, двусторонней задней поясной извилине. извилины и двусторонние предклинья.

В 1986 году Аллан Пайвио [8] выдвинул гипотезу о теории двойного кодирования , которая утверждает, что для представления информации используется как вербальная, так и визуальная информация. При размышлении о понятии «собака» возникают мысли как о слове «собака», так и об образе собаки. Теория двойного кодирования предполагает, что абстрактные концепции включают словесную семантическую систему, а конкретные концепции дополнительно связаны с визуальной воображаемой системой.

Определенные (или реляционные) и связанные концепции

Относительные и связанные понятия - это слова, идеи и мысли, которые в той или иной форме связаны. Для реляционных понятий они связаны универсальным определением. Общие термины отношений - это «вверх-вниз», «влево-вправо» и «еда-ужин». Эти идеи усвоены в раннем детстве и важны для понимания детьми. [9] Эти концепции являются неотъемлемой частью нашего понимания и рассуждений о задачах сохранения. [10] Термины отношения, которые являются глаголами и предлогами, имеют большое влияние на то, как понимаются объекты. Эти термины с большей вероятностью создадут более полное понимание объекта, и они могут перейти на другие языки. [11]

Связанные понятия связаны прошлым индивида и собственным восприятием. Ассоциативное концептуальное обучение (также называемое функциональным концептуальным обучением) включает в себя категоризацию стимулов на основе общей реакции или результата независимо от перцептивного сходства по соответствующим категориям. [12] Это связывает эти мысли и идеи с другими мыслями и идеями, которые понимают некоторые или отдельные люди. Пример этого - в начальной школе при изучении направления компаса на север, восток, юг и запад. Учитель использовал «Никогда не ешьте сырые вафли», «Никогда не ешьте кислых червей», и ученики смогли создать свою собственную версию, чтобы помочь им усвоить указания. [13]

Сложные концепции . Такие конструкции, как схема и сценарий, являются примерами сложных концепций. Схема - это организация более мелких понятий (или функций), которая пересматривается с помощью ситуационной информации для облегчения понимания. С другой стороны, сценарий - это список действий, которым следует человек, чтобы достичь желаемой цели. Примером сценария может быть процесс покупки компакт-диска. Есть несколько действий, которые должны произойти до фактического акта покупки компакт-диска, и сценарий обеспечивает последовательность необходимых действий и надлежащий порядок этих действий для успешной покупки компакт-диска.

Методы изучения концепции [ править ]

Открытие - каждый ребенок открывает для себя концепции, например, обнаруживает, что каждый его палец можно контролировать индивидуально или что лица, ухаживающие за ним, являются отдельными людьми. Хотя это обусловлено восприятием, формирование концепции - это больше, чем запоминание восприятий.

Примеры - контролируемое или неконтролируемое обобщение на примерах может привести к изучению новой концепции, но формирование концепции - это больше, чем обобщение на примерах.

Слова. Слушание или чтение новых слов ведет к изучению новых понятий, но формирование нового понятия - это больше, чем изучение определения словаря. Человек мог ранее сформировать новую концепцию, прежде чем встретил для нее слово или фразу.

Сравнение и сопоставление образцов. Эффективный способ изучения новых категорий и введения новых правил категоризации - это сравнение нескольких объектов-примеров, когда их проинформируют об их категориальной связи. Сравнение двух экземпляров при информировании о том, что они принадлежат к одной и той же категории, позволяет идентифицировать атрибуты, общие для членов категории, поскольку это иллюстрирует изменчивость внутри этой категории. С другой стороны, сопоставление двух экземпляров при информировании о том, что они принадлежат к разным категориям, может позволить идентифицировать атрибуты с диагностическим значением. Сравнение внутри категорий и контраст между категориями не одинаково полезны для категорийного обучения (Hammer et al., 2008), а способность использовать эти две формы основанного на сравнении обучения изменений в детстве (Hammer et al., 2009).

Изобретение. Когда доисторические люди, у которых не было инструментов, использовали ногти, чтобы соскрести еду с убитых животных или разбитые дыни, они заметили, что у сломанного камня иногда был острый край, как у ногтя, и поэтому он подходил для соскабливания пищи. Изобретением каменного инструмента, чтобы не сломать ногти, было новой концепцией.

Теоретические вопросы [ править ]

В общем, теоретические вопросы, лежащие в основе концептуального обучения, лежат в основе индукции . Эти вопросы рассматриваются во многих различных публикациях, включая литературу по предметам , как Версии пространства , статистическая теория обучения , РАСЫ обучение , теория информации и алгоритмической теория информации . Некоторые из общих теоретических идей также обсуждаются Ватанабе (1969,1985), Соломоновым (1964a, 1964b) и Ренделлом (1986); см. список ссылок ниже.

Современные психологические теории [ править ]

Трудно сделать какие-либо общие утверждения о концептуальном обучении человека (или животных), не приняв уже конкретную психологическую теорию концептуального обучения. Хотя классические взгляды на концепции и концептуальное обучение в философии говорят о процессе абстракции , сжатия данных , упрощения и обобщения, популярные в настоящее время психологические теории концептуального обучения расходятся по всем этим основным моментам. История психологии знала взлет и падение многих теорий о концептуальном обучении. Классическая обусловленность (по определению Павлова ) создала самую раннюю экспериментальную технику. Обучение с подкреплением, как описано Уотсономи разработанный Кларком Халлом создал прочную парадигму в поведенческой психологии . Когнитивная психология делает упор на метафору компьютера и информационного потока для формирования концепций. Нейросетевые модели формирования концепции и структуры знаний открыли мощные иерархические модели организации знаний , таких как Джордж Миллер «s Wordnet . Нейронные сети основаны на вычислительных моделях обучения с использованием факторного анализа или свертки . Нейронные сети также открыты для нейробиологии и психофизиологических моделей обучения по Карлу Лэшли.и Дональд Хебб .

На основе правил [ править ]

Теории концептуального обучения, основанные на правилах, начались с когнитивной психологии и ранних компьютерных моделей обучения, которые могли быть реализованы на компьютерном языке высокого уровня с такими вычислительными утверждениями, как if: thenправила производства. В качестве входных данных они принимают классификационные данные и теорию, основанную на правилах, которые являются результатом обучения, основанного на правилах, с надеждой на создание более точной модели данных (Hekenaho 1997). Большинство разработанных моделей, основанных на правилах, являются эвристическими, что означает, что рациональный анализ не проводился и модели не связаны со статистическими подходами к индукции. Рациональный анализ моделей, основанных на правилах, может предполагать, что концепции представлены в виде правил, и затем спрашивать, до какой степени веры рациональный агент должен быть в согласии с каждым правилом, с приведенными некоторыми наблюдаемыми примерами (Гудман, Гриффитс, Фельдман и Тененбаум). Теории концептуального обучения, основанные на правилах, больше ориентированы на перцептивное обучение.и меньше об изучении определений. Правила можно использовать в обучении, когда стимулы можно спутать, а не просто. Когда правила используются в обучении, решения принимаются только на основе свойств и основываются на простых критериях, не требующих много памяти (Rouder and Ratcliff, 2006).

Пример теории, основанной на правилах:

«Радиолог, использующий категоризацию на основе правил, будет наблюдать, соответствуют ли определенные свойства рентгеновского изображения определенным критериям; например, существует ли крайняя разница в яркости в подозрительной области по сравнению с другими областями? Решение затем основывается на этом свойстве. один." (см. Rouder and Ratcliff 2006)

Прототип [ править ]

Вид прототипа концепции обучения считает , что люди отвлеченных из центральной тенденции (или прототипа) примеров опытных и использовать это в качестве основы для своих решений категоризации.

Прототипное представление о концептуальном обучении гласит, что люди классифицируют на основе одного или нескольких центральных примеров данной категории, за которыми следует полутень менее типичных примеров. Это означает, что люди классифицируют не на основе списка вещей, которые все соответствуют определению, а скорее на иерархической инвентаризации, основанной на семантическом сходстве с центральным примером (примерами).

Образец [ править ]

Теория образцов - это хранилище конкретных экземпляров (экземпляров), при этом новые объекты оцениваются только в отношении того, насколько они похожи на конкретные известные члены (и не члены) категории. Эта теория предполагает, что учащиеся хранят примеры дословно.. Эта теория рассматривает концептуальное обучение как очень упрощенное. Представлены только отдельные свойства. Эти отдельные свойства не абстрактны и не создают правил. Пример того, как могла бы выглядеть теория примеров: «вода мокрая». Просто известно, что некоторые (или один, или все) хранящиеся образцы воды обладают свойством влажность. Теории, основанные на образцах, с годами стали более популярными с эмпирической точки зрения, и некоторые данные свидетельствуют о том, что учащиеся-люди используют стратегии на основе образцов только в раннем обучении, формируя прототипы и обобщения в более позднем возрасте. Важным результатом использования образцовых моделей в психологической литературе стало снижение внимания к сложности в изучении концепций. Одна из наиболее известных типичных теорий концептуального обучения - это Обобщенная контекстная модель (GCM).

Проблема с теорией образцов состоит в том, что модели образцов критически зависят от двух показателей: сходства между образцами и наличия правила для определения членства в группе. Иногда бывает трудно достичь или различить эти меры.

Множественный прототип [ править ]

Совсем недавно когнитивные психологи начали исследовать идею о том, что модель-прототип и модель-образец образуют две крайности. Было высказано предположение, что люди могут сформировать множественное представление прототипа, помимо двух крайних представлений. Например, рассмотрим категорию «ложка». Есть две отдельные подгруппы или концептуальные группы: ложки обычно бывают большими и деревянными или маленькими и металлическими. Тогда прототип ложки был бы предметом среднего размера, сделанным из смеси металла и дерева, что явно нереалистично. Более естественное представление категории «ложка» вместо этого состояло бы из нескольких (как минимум двух) прототипов, по одному для каждого кластера. В этом отношении был сделан ряд различных предложений (Anderson, 1991; Griffiths, Canini, Sanborn & Navarro, 2007; Love,Медин и Гурекис, 2004; Vanpaemel & Storms, 2008). Эти модели можно рассматривать как компромисс между образцами и прототипами.

На основе объяснения [ править ]

Основная идея обучения, основанного на объяснении, предполагает, что новое понятие приобретается путем изучения его примеров и формирования базового плана. 1 Проще говоря, наблюдая или принимая качества вещи, ум формирует концепцию, которая обладает этими качествами и определяется ими.

Первоначальная теория, предложенная Митчеллом, Келлером и Кедар-Кабелли в 1986 году и названная обобщением на основе объяснений, заключается в том, что обучение происходит через прогрессивное обобщение. 2 Эта теория была впервые разработана для программирования машин для обучения. Применительно к человеческому познанию это переводится следующим образом: разум активно разделяет информацию, которая относится к более чем одной вещи, и вводит ее в более широкое описание категории вещей. Это делается путем определения достаточных условий для того, чтобы что-то поместилось в категории, аналогично схематизации.

Пересмотренная модель вращается вокруг интеграции четырех мыслительных процессов - обобщения, разделения на части, операционализации и аналогии 3 .

  • Обобщение - это процесс, с помощью которого распознаются и маркируются фундаментальные для него характеристики. Например, у птиц есть перья и крылья. Все, что имеет перья и крылья, будет идентифицировано как «птица».
  • Когда информация группируется мысленно, по сходству или по родству, группа называется блоком. Куски могут отличаться по размеру: от одного элемента с частями до множества элементов с множеством частей. 4
  • Концепция становится операционализируемой, когда разум способен активно распознавать ее примеры по характеристикам и соответствующим образом маркировать их. 5
  • Аналогия - это признание сходства между потенциальными примерами. 6

Эта конкретная теория концептуального обучения относительно нова, и для ее проверки проводится больше исследований.

Байесовский [ править ]

Используя математический подход к изучению концепций, байесовские теории предполагают, что человеческий разум производит вероятности для определенного определения концепции на основе увиденных им примеров этой концепции. [14] Байесовская концепция априорной вероятности не позволяет гипотезам учащихся быть излишне конкретными, а вероятность гипотезы гарантирует, что определение не будет слишком широким.

Например - скажем, ребенку родитель показывает трех лошадей и говорит, что они называются «лошадьми», - ей нужно выяснить, что именно взрослый имеет в виду под этим словом. Она с большей вероятностью определит слово «лошади» как относящееся либо к этому типу животных, либо ко всем животным , а не к странно конкретному примеру, например, «все лошади, кроме Clydedales» , что было бы неестественным понятием. Между тем, вероятность того, что «лошади» означают «все животные», когда все три показанных животных очень похожи, мала. Гипотеза о том, что слово «лошадь» относится ко всем животным этого вида , наиболее вероятно из трех возможных определений, поскольку она имеет как разумную априорную вероятность, так и правдоподобие, приведенные в примерах.

Теорема Байеса важна, потому что она предоставляет мощный инструмент для понимания, управления и контроля данных 5, который имеет более широкий обзор, который не ограничивается одним только анализом данных 6 . Подход субъективен, и это требует оценки априорных вероятностей 6 , что также делает его очень сложным. Однако, если байесовцы покажут, что накопленных доказательств и применения закона Байеса достаточно, работа преодолеет субъективность вовлеченных исходных данных 7 . Байесовский вывод может использоваться для любых честно собранных данных и имеет большое преимущество благодаря своей научной направленности 6 .

Одной из моделей, включающих байесовскую теорию концептуального обучения, является модель ACT-R , разработанная Джоном Р. Андерсоном . [ необходимая цитата ] Модель ACT-R - это язык программирования, который определяет основные когнитивные и перцептивные операции, которые позволяют человеческому разуму производить пошаговое моделирование человеческого поведения. Эта теория использует идею о том, что каждая задача, выполняемая людьми, состоит из серии дискретных операций. Модель применялась к обучению и памяти, познанию более высокого уровня, естественному языку, восприятию и вниманию, взаимодействию человека с компьютером, образованию и силам, генерируемым компьютером. [ необходима цитата ]

Помимо Джона Р. Андерсона, Джошуа Тененбаум внес вклад в область концептуального обучения; он изучал вычислительные основы человеческого обучения и умозаключений, используя поведенческое тестирование взрослых, детей и машин на основе байесовской статистики и теории вероятностей, а также геометрии, теории графов и линейной алгебры. Тененбаум работает над достижением лучшего понимания человеческого обучения в терминах вычислений и пытается создать вычислительные системы, которые ближе подходят к способностям обучающихся людей.

Теория отображения компонентов [ править ]

Теория отображения компонентов (CDT) MD Merrill - это когнитивная матрица, которая фокусируется на взаимодействии двух измерений: уровня успеваемости, ожидаемого от учащегося, и типов содержания изучаемого материала. Меррилл классифицирует уровень успеваемости учащегося как: поиск, использование, запоминание, а материальное содержание - как: факты, концепции, процедуры и принципы. Теория также призывает к четырем основным формам представления и нескольким другим формам вторичного представления. К основным формам презентации относятся: правила, примеры, отзыв и практика. Вторичные формы представления включают: предварительные условия, цели, справки, мнемонику и обратную связь. Полный урок включает комбинацию первичных и вторичных форм представления, но наиболее эффективная комбинация варьируется от ученика к ученику, а также от концепции к концепции.Еще одним важным аспектом модели CDT является то, что она позволяет учащемуся контролировать используемые стратегии обучения и адаптировать их к своему собственному стилю обучения и предпочтениям. Основная цель этой модели состояла в том, чтобы уменьшить три распространенных ошибки в формировании концепции: чрезмерное обобщение, недостаточное обобщение и неправильное представление.

См. Также [ править ]

  • Параметр исключения выборки

Ссылки [ править ]

  1. ^ Пайвио, Аллан. (2014). Разум и его эволюция: теоретический подход двойного кодирования . Тейлор и Фрэнсис. ISBN 978-1-317-71690-7. OCLC  868489792 .
  2. ^ Binder, JR, Westbury, CF, МакКирнан, KA, Possing, ET, и Medler, DA (2005). Отдельные системы мозга для обработки конкретных и абстрактных слов. Журнал когнитивной неврологии, 17, 905–917.
  3. ^ Paivio, Аллан (2014-01-14). Разум и его эволюция: теоретический подход двойного кодирования (1-е изд.). Психология Press. DOI : 10.4324 / 9781315785233 . ISBN 978-1-315-78523-3.
  4. ^ Каппа, Стефано Ф .; Пульвермюллер, Friedemann (июль 2012 г.). «Специальный выпуск Cortex: язык и двигательная система». Cortex . 48 (7): 785–787. DOI : 10.1016 / j.cortex.2012.04.010 . ISSN 0010-9452 . PMID 22579224 . S2CID 33954008 .   
  5. ^ Katja Wiemer-Гастингс, Katja; Сюй, Сюй (2005-09-10). «Различия в содержании абстрактных и конкретных понятий» . Когнитивная наука . 29 (5): 719–736. DOI : 10.1207 / s15516709cog0000_33 . ISSN 0364-0213 . PMID 21702791 .  
  6. ^ а б Кац, JS, Райт, AA, & Bodily, KD (2007). Проблемы сравнительного познания абстрактно-концептуального обучения. Сравнительные обзоры познания и поведения , 2 , 79–92.
  7. ^ Биндер, младший; Вестбери, CF; McKiernan, KA; Поссинг, ET; Медлер, Д.А. (июнь 2005 г.). «Отличные мозговые системы для обработки конкретных и абстрактных концепций». Журнал когнитивной неврологии . 17 (6): 905–917. DOI : 10.1162 / 0898929054021102 . ISSN 0898-929X . PMID 16021798 . S2CID 207624180 .   
  8. ^ Paivio, A. (1986). Ментальные представления: подход двойного кодирования . Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета.
  9. Перейти ↑ Boehm, Ann (2004). Психообразовательная оценка детей дошкольного возраста . Лондон: партнеры Лоуренса Эрлбаума. С. 186–203.
  10. ^ Уокер, Алиса А. (1979-09). «Развитие концепций взаимоотношений у трех- и четырехлетних детей». Журнал образовательных исследований . 73 (1): 37–40. DOI : 10.1080 / 00220671.1979.10885201. ISSN 0022-0671.
  11. ^ J. Левенштейн, Д. Гентнер реляционного языка и развитие реляционные отображения когнитивной психологии, 50 (2005), стр. 315-353
  12. ^ Уркуиоли, Питер Дж. (2009-04-08). «Отклики и классы приобретенной эквивалентности». Сравнительное познание Экспериментальные исследования интеллекта животных . Сравнительное познание - Экспериментальные исследования интеллекта животных . Издательство Оксфордского университета. С. 405–422. DOI : 10.1093 / acprof: oso / 9780195377804.003.0022 . ISBN 978-0-19-537780-4.
  13. ^ «Направления ветра: север, восток, юг, запад» .
  14. ^ Тененбаум, Джошуа Б. (1999). «Байесовское моделирование обучения концепции человека» (PDF) . Достижения в системах обработки нейронной информации . 11 (12): 59–65 . Проверено 30 января 2018 года .
  • Роудер, Джеффри; Рэтклифф, Роджер (2006). «Сравнение образцовой и основанной на правилах теории категоризации». Современные направления психологической науки . 15 : 9–13. DOI : 10.1111 / j.0963-7214.2006.00397.x . S2CID  7290181 .
  • «Рациональный анализ концептуального обучения на основе правил» (PDF) . Проверено 4 декабря 2007 . CS1 maint: обескураженный параметр ( ссылка )
  • «Улучшение правил на основе GA в концептуальном обучении» . Проверено 4 декабря 2007 . CS1 maint: обескураженный параметр ( ссылка )
  • Брунер, Дж., Гуднау, Дж. Дж., И Остин, Джорджия (1967). Исследование мышления. Нью-Йорк: научные издания.
  • Фельдман, Джейкоб (2003). «Принцип простоты в человеческом концептуальном обучении». Современные направления психологической науки . 12 (6): 227–232. DOI : 10,1046 / j.0963-7214.2003.01267.x . S2CID  15441281 .
  • Ренделл, Ларри (1986). «Общая основа для индукции и изучения селективной индукции» . Машинное обучение . 1 (2): 177–226. DOI : 10.1007 / BF00114117 .
  • Молоток, Руби (2008). «Процессы сравнения в категориальном обучении: от теории к поведению». Исследование мозга . 1225 (15): 102–118. DOI : 10.1016 / j.brainres.2008.04.079 . PMID  18614160 . S2CID  106981 .
  • Молоток, Руби (2009). «Разработка стратегии категориального обучения: в чем разница?». Познание . 112 (1): 105–119. DOI : 10.1016 / j.cognition.2009.03.012 . PMID  19426967 . S2CID  1199541 .
  • Ватанабэ, Сатози (1969). Знание и предположение: количественное исследование выводов и информации . Нью-Йорк: Вили.
  • Ватанабэ, Сатози (1985). Распознавание образов: человеческое и механическое . Нью-Йорк: Вили.
  • Соломонов, RJ (1964). «Формальная теория индуктивного вывода. Часть I» . Информация и контроль . 7 (1): 1-22. DOI : 10.1016 / S0019-9958 (64) 90223-2 .
  • Соломонов, RJ (1964). «Формальная теория индуктивного вывода. Часть II» . Информация и контроль . 7 (2): 224–254. DOI : 10.1016 / S0019-9958 (64) 90131-7 .
  • «Мозг и когнитивные науки» . Массачусетский технологический институт . Проверено 23 ноября 2007 .
  • Кирсли, Грег (1994). "Теория отображения компонентов (MD Merrill)" . Проверено 4 декабря 2007 .
  • Кирсли, Грег (1994). «Концепция» . Архивировано из оригинала на 2011-07-09 . Проверено 4 декабря 2007 .
  • «Теория отображения компонентов» . 2007-04-10 . Проверено 4 декабря 2007 .
  • «Достижение концепции» . 1999 . Проверено 4 декабря 2007 .
  • «Концептуальное обучение» . 2007-11-07 . Проверено 4 декабря 2007 .
  • «Формирование концепции» . Компании McGraw-Hill. 2007 . Проверено 4 декабря 2007 .
  • 6 Берри, Дональд А. (1997–1998). «Обучение элементарной байесовской статистике с реальными приложениями в науке». Американский статистик . 5 (3): 241–246. DOI : 10.1080 / 00031305.1997.10473970 .
  • 7 Браун, Гарольд И. (1994). «Разум, суждение и закон Байеса». Философия науки . 61 (3): 351–369. DOI : 10.1086 / 289808 .
  • 5 Линдли, Деннис В. (1983). «Теория и практика байесовской статистики». Статистик . 32 (1/2): 1–11. DOI : 10.2307 / 2987587 . JSTOR 2987587 .