| 研究課題/領域番号 |
21K03127
|
|---|
| 研究機関 | 京都大学 |
|---|
研究代表者 |
大塚 幸生 京都大学, 人間・環境学研究科, 特定研究員 (90599987)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
|
| キーワード | 視覚統計学習 / 時間知覚 / 空間知覚 / 意識 / 無意識 / 物体認知 / 実験心理学 / 無意味図形 |
|---|
| 研究実績の概要 |
本研究では，統計的規則性の学習という観点から，エピソード記憶の形成で重要となる時間と場所の認知メカニズムおよびその神経基盤を解明することを目指している。人の視覚場面において物体の出現頻度がZipf分布にしたがう場合に時系列順序に基づく統計学習が高まるという最近の研究知見を踏まえて，本年度では視覚統計学習がZipf分布によって促進される際の意識の影響を検討した。
実験では，参加者は統計的関係性を持つ複数のユニットが同頻度で出現する一様分布，各ユニットがZipf分布にしたがって出現するZipf分布のいずれかで刺激列を観察した。その後のテストでは，刺激列に出てきたユニットと刺激列としては出現しなかったユニットを弁別する強制選択課題に取り組んだ。また，学習の際の規則性への気づきの有無とテスト課題における確信度評定を用いて，参加者の規則性に対する意識を測定した。
実験の結果，Zipf分布条件では一様分布条件と比較して強制選択課題の正答率が高まり，強制選択課題に対する確信度評定の値も高くなった。また，学習の際に規則性に気づいたと報告した人数は一様分布条件と比べてZipf分布条件で多く，分布条件を説明変数，学習成績を目的変数，気づきを媒介変数とした媒介モデルが成立した。本研究の結果より，Zipf分布は視覚統計学習の促進だけでなく，規則性に対する確信度を向上させることが示唆された。また，学習の際の気づきがジップ分布の学習促進効果を媒介している可能性が示唆された。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
新型コロナウイルス感染症の影響もある中で初年度に行動実験を実施したために，研究は順調に進展していると考えられる。
|
| 今後の研究の推進方策 |
今後は1年目に得られた行動実験の結果を基に，時間と場所の情報に基づく規則性の学習を検討していく。
|
| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウイルス感染症の影響により，当初参加予定であった国内学会および国際学会に参加しなかったために，次年度使用額が生じた。次年度は，実験に使用するPCおよびディスプレイの購入，実験プログラムおよび解析に使用するソフトウェアの購入，実験参加者への謝礼，学会参加のための旅費（渡航可能であれば）に使用する予定である。
|
