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古典的な条件付けで考慮される学習の法則?

連想学習の一種である古典的な条件付けは、学習がどのように行われるかを支配するいくつかの重要な原則または「法律」に依存しています。ここに最も重要なものがあります:

1。買収: これは、中性刺激(NS)と無条件刺激(UCS)との間に関連性が形成される場合の学習の初期段階を指します。関連性の強度は、NSとUCSの繰り返しのペアリングとともに増加します。

2。絶滅: 条件付けされた刺激(CS、以前はNS)がUCSなしで繰り返し提示されると、条件付き応答(CR)が徐々に弱まり、最終的に消失します。

3。自発的な回復: 絶滅後、休息の期間後にCSが再び提示された場合、CRは再び現れる可能性がありますが、以前よりも弱くなる可能性があります。

4。刺激一般化: CRが確立されると、元のCSと同様の刺激もCRを引き出す可能性があります。たとえば、犬がベルの音で唾を吐くように条件付けられている場合、同様のベルやチャイムの音に唾液を流すこともあります。

5。刺激識別: これは一般化の反対です。生物は、CSとUCSを予測しない同様の刺激を区別することを学びます。特定のCSにのみ応答し、他の刺激には反応しません。

6。高次コンディショニング: 以前に確立されたCSは、新しい学習を作成するためにUCSとして機能します。光がベルとペアになっている場合(すでに唾液分泌を引き出している)、光は最終的にそれ自体で唾液分泌を引き起こします。

7。隣接: NSとUCは、学習が発生することを間に合うように近くで提示する必要があります。それらが近づくほど、関連性が強くなります。

8。緊急時: NSがUCSを確実に予測する場合、学習はより効果的です。 NSの後にUCSが続いている場合、時にはそうでない場合、学習は弱くなります。

9。強度: NSとUCの両方の強度は、学習の速度と強度に影響します。より激しいUCまたはNSは、より迅速かつ強力な学習につながります。

これらの学習法則は、古典的な条件付けの仕組みを理解するためのフレームワークを提供します。これらの原則を理解することにより、広告やマーケティングからセラピーや動物の訓練まで、さまざまなコンテキストで学習を予測し、影響を与えることができます。

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