ISSN : 1226-9654
본 연구는 범주화 과제에서 응집성에 따른 전체 처리자와 분석 처리자의 수행을 분석하여 전체-분석 차원이 정보처리에서 어떤 차이를 보이는지 그리고 이러한 차이가 지시와 같은 학습방략에 의해 감소될 수 있는지를 알아보고자 하였다. 먼저 실험 1에서는 지각적 응집성이 분석 처리자와 전체 처리자의 범주화 수행에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과를 보면 분석 처리자 조건에서는 응집성 조건 간의 차이가 거의 관찰되지 않았으나 전체 처리자 조건의 정적 전이조건에서는 응집성이 높은 사례가 응집성이 낮은 사례에 비해 더 정확하고 빠르게 범주화되었지만 부적 전이조건에서는 두 조건 간의 차이가 관찰되지 않았다. 다음으로 실험 2에서는 전체 처리자에게 규칙을 찾도록 지시하면 응집성이 낮은 조건에서 범주화 수행이 향상되는지를 알아보고자 하였다. 그 결과, 규칙을 찾도록 지시하면 응집성이 낮은 조건의 범주화 수행이 향상되었으며 이것으로 보아 학습할 내용이 인지양식에 부합되지 않더라도 학습방략에 의해 이를 극복할 수 있음을 알 수 있었다. 그렇지만 규칙 지시조건에서도 자극의 응집성이 높으면 부적 전이조건에서 범주화 수행이 낮았는데 이것은 규칙을 찾도록 지시해도 전체 처리자가 유사성의 영향을 상대적으로 많이 받는다는 것을 의미한다. 결론적으로, 범주학습에서 분석 처리자는 규칙을 추상화하여 범주를 학습하는데 비해 전체 처리자는 사례를 기억하고 유사성을 비교하여 범주를 학습하지만 이러한 차이는 지시 같은 학습방략에 의해 어느 정도 감소될 수 있다.
This study investigated whether the differences of wholistic processors and analytic processors in information processing strategies had an effect on categorization performances and whether these differences could be overcame by rule instruction. In Experiment 1, the effects of perceptual cohesiveness in categorization performances of wholistic processors and analytic processors were analyzed in detail. Results showed that perceptual cohesiveness didn't make any influence in category judgements of analytic processors. However, wholistic processors categorized highly cohesive exemplars more quickly and accurately than low cohesive exemplars in positive transfer condition, but no differences in negative transfer condition. Experiment 2 inquired whether categorization performances of wholistic processors could be improved by rule instruction in low cohesive condition. It was found that rule instruction improved categorization performances in low cohesive condition, and wholistic processors could categorize exemplars by rule extraction. But, Wholistic processors categorized highly cohesive exemplars inaccurately and slowly in negative transfer condition, which implied that wholistic processors were strongly influenced by similarity conditions in spite of rule instruction. In conclusion, analytic processors tend to learn categories by rule extraction and wholistic processors by memorizing exemplars and comparing similarities between them, bu`t the difference could be diminished by learning strategies such as rule instruction.
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