평등화의 법칙: 그것이 무엇이며 심리학에서 설명하는 것
학습 심리학에서는 조작적 조건화에 이론적 기반을 둔 수많은 현상이 연구되었습니다. 그 안에서 우리는 발견 등화의 법칙이라는 개념.
이 기사에서 우리는 등화의 법칙이 무엇으로 구성되어 있고 어떻게 공식화되었는지 살펴볼 것입니다.
- 관련 기사: "조작적 조건화: 주요 개념 및 기술"
리차드 J. Herrnstein과 조작적 조건화
조작적 조건화, B. 에프. 스키너(Skinner)는 피험자(인간 또는 동물)가 긍정적인 결과를 가져오는 행동을 반복할 가능성이 더 높습니다. 부정적인 결과를 초래하는 것을 반복할 가능성이 적습니다.
균등화의 법칙 처음에는 Richard J. 헤른슈타인 (1961) 비둘기를 이용한 실험 때문에 가변 간격 동시 프로그램 (즉, 강화를 관리하는 기준이 마지막 강화가 제시된 이후 경과된 가변 시간인 프로그램). 나중에 이러한 유형의 프로그램이 무엇으로 구성되어 있는지 자세히 살펴보겠습니다.
이 실험에서 비둘기에게는 스키너 상자에 두 개의 버튼이 제공되었습니다. 각 버튼은 다른 음식 보상 비율을 트리거했습니다. 비둘기가 가장 높은 음식 보상을 제공하는 버튼을 다른 버튼보다 더 자주 쪼는 경향이 있는 것을 관찰했습니다. 게다가 그들은 보상 비율과 비슷한 비율로 그렇게 했습니다.
이퀄라이제이션의 법칙은 무엇입니까?
균등화의 법칙은 강화의 상대적 비율과 반응의 상대적 비율 사이에 정립된 정량적 관계 동시 보강 일정을 개발하는 동안. 이것은 행동과 환경 사이에 상관관계가 있다는 것을 확립하는 것으로 제한됩니다.
그것은 심리학자와 행동 분석가가 환경과 함께 행동하고 이 두 가지 방법을 명확하게 보여주는 방정식을 개발합니다. 공변할 것이다
일치의 법칙은 환경에서 피험자의 반응 속도가 투여된 긍정적 강화의 양 또는 기간에 비례합니다.. 따라서 더 많은 긍정적 강화가 시행될수록 반응률이 높아집니다(반대의 경우도 마찬가지). Herrstein은 이 상대 응답률을 행동 법칙으로 확립했습니다.
인간이 아닌 피험자가 동시 가변 간격 일정에 노출되고 그들의 다른 상황에서의 적용 가능성은 가정과 상황의 세부 사항에 따라 덜 명확합니다. 실험적.
메커니즘과 이론
균등화의 법칙 그것은 다른 종에서 실험적으로 확인되었습니다., 뿐만 아니라 주제 그룹에서 (개별적으로뿐만 아니라).
그것은 반응의 분포를 담당하는 메커니즘을 설명하지 않기 때문에 기계적 법칙이 아니라 기술적인 자연 법칙입니다. 또한 개별 응답이 발생하면 무시합니다.
이 법칙을 설명하려는 세 가지 유형의 이론이 있습니다. 다음과 같습니다.
어금니 이론
주로 일련의 응답을 설명합니다. 그리고 당신은 당신이 선택해야 하는 맥락에서 발생하는 반응과 강화물의 전체 분포와 연관되어 있습니다.
분자 이론
그들은 개별 반응 수준에서 일어나는 일에 초점을 맞추고 평등화를 이러한 개별 선택의 최종 결과로 간주.
번식 이론
그들은 어금니도 분자도 아닌 행동의 특징에 초점을 맞춥니다.
선택 동작: 동시 프로그램
평등화의 법칙은 우리가 본 것처럼 선택 행동을 암시하는 동시 프로그램의 결과로 발생합니다. 가장 간단한 선택 상황은 선택할 수 있는 두 가지 응답을 기반으로 합니다. 각각은 강화자가 뒤따른다..
동시 프로그램은 동시에(또는 동시적으로) 발생하며 대상자는 한 응답 키에서 다른 응답 키로 자유롭게 전환할 수 있습니다.
일반화 중 하나는 옵션 중 하나를 선택해야 하는 강제 선택(이성의 동시 프로그램) 상황을 의미한다는 것입니다. 따라서 강제 선택 프로그램에서 평등의 법칙을 준수하는 방법은 하나의 대안에만 대응하는 것입니다. 주제에 가장 적합한 전략은 최선의 대안을 선택하고 그것을 고수하십시오.
균등화 법칙의 편차
때로는 상대 반응률이 각 반응 대안에 대한 상대 강화률과 항상 정확히 같지는 않습니다. 이것은 ~ 때문이다 다른 요인이 영향을 미칠 수 있습니다.
따라서 우리는 두 가지 다른 상황에 대해 이야기하고 있습니다. 언더매칭과 오버매칭. 언더매칭에서 최선의 선택은 매칭의 법칙이 예측하는 것보다 덜 선택됩니다. 반면에 오버매칭에서는 법이 예측하는 것보다 최선의 선택이 더 많이 선택됩니다.
앞서 언급한 편차를 결정하는 변수는 다음과 같습니다.
각 대안에 대해 서로 다른 응답 토폴로지 사용
이들은 다양한 유형의 노력을 의미합니다. 예를 들어 펄럭이고(대안 A) 키 누르기(대안 B).
대안마다 다른 강화제 사용
이는 동등성을 쉽게 확립할 수 없음을 의미합니다.
한 대안에서 다른 대안으로 전환하기 어려움
예를 들어 지하철 환승을 생각해보자. 한 작업에서 다른 작업으로 변경하려면 약간의 지연이 필요합니다. (주제에 대한 어려움이나 노력).
참고문헌:
- Herrnstein, R.J. (1961). 강화 빈도의 함수로서 응답의 상대적 및 절대 강도. 행동의 실험 분석 저널, 4, 267–72.
- 돔잔, M. (2009), 학습 및 행동의 원칙, 마드리드(스페인): Thomson
