Daily Archives 07/24/2015

Grupowe krzywe uczenia się

Jest prawdopodobne, że postępy każdego badanego z osobna w procesie uczenia się, począwszy od punktu wyjściowego aż do osiągnięcia poziomu stabilizacji wprawy, będą wykazywały pewne nieregularne skoki w górę i w dół. Te oscylacje krzywej mogłoby wygładzić obliczenie średniej z całej grupy. Napotykamy tu jednak pewne trudności statystyczne. Rozsiew wyników indywidualnych w każdej próbie m być bardzo skośny – tej trudności często można uniknąć iprzez zastosowanie logarytmu z czasu albo z liczby błędów {str. 107, t. I): można też zamiast średniej arytmetycznej obliczyć medianę. Jednakże środki te zawodzą w wielu eksperymentach, w których wynikiem ostatecznym jest zero błędów albo 100% poprawnych prób, ponieważ niektóre osoby osiągają to kryterium w mniejszej liczbie prób niż inne. Najlepszy sposób sprostania tej trudności przedstawił Melton (1936: Melton i von La- ckum, 1941): zamiat obliczania przeciętnych wyników dla kolejnych prób, oblicza się przeciętną liczbę prób potrzebną do osiągnięcia kolejnych kryteriów (rys. 18–4). Jednakże mimo to nie zawsze uda się uniknąć skośności rozsiewu.

Zobacz

Generalizacja – dalszy opis

Eksperymenty dotyczące tych spraw są siłą rzeczy dość złożone: wspomnimy tu jedynie o najprostszych. Teel i Weeb (1951) używali jedno elementowego labiryntu T, z którym najpierw pozwolili szczurom dokładnie się zapoznać. Następnie w skrzynce na jednym końcu umieścili pokarm, a drugą zostawili pustą. Z głodnymi szczurami przeprowadzano dziennie po dwie próby z biegiem swobodnym i dwie próby z biegiem kierowanym!. Chodziło o to, aby zwierzęta wchodziły do obu skrzynek jednakowo często. Szczury prędko nauczyły się i w większości prób swobodnych wybierały skrzynkę pokarmową. Jednocześnie codziennie, kiedy szczury były już najedzone, przeprowadzano z nimi po- jednej próbie z biegiem swobodnym i po jednej z biegiem kierowanym,

Zobacz