Incidental learning across statistically-structured input in active tasks

主动任务中统计结构输入的附带学习

基本信息

  • 批准号:
    1950054
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 82.5万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Continuing Grant
  • 财政年份:
    2020
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2020-10-01 至 2024-04-30
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

The natural world is rich with patterns, and organisms learn these patterns through passive exposure. This presents a powerful and flexible means of learning about the world that does not involve explicit instruction that appears to play an important role in spoken language learning. However, not all patterns can be learned by passive exposure alone. This research project investigates how learning across patterns of experience proceeds when passive exposure is insufficient to drive learning and yet there is no explicit instruction. The prior work that this project builds on suggests that real-world statistical learning may capitalize on input regularities’ global temporal alignment with behaviorally-relevant actions and events to hasten learning. Learning across statistical regularities can be incidental, and not overtly driven by an intention to learn, while still taking place in the context of an active task that generates valuable predictions and rewarding outcomes. This perspective may be transformative in how we think about human learning of statistically-structured input in complex, naturalistic environments. Findings from this research will inform the design of learning interventions that capitalize on these learning principles to be useful for diverse communities of learners. The proposed research will advance a new research approach, empirical tests of mechanistic predictions, and complementary information from behavior, electrophysiology and functional magnetic resonance imaging to understand statistical learning under more natural circumstances involving interplay among active behavior, multimodal input, selective attention, and statistical input regularities. It pursues the twin hypotheses that (1) active engagement in a rich, environment can support statistical learning by virtue of loose temporal alignment of statistically-structured input with behaviorally-relevant actions, objects, and events and (2) that this incidental statistical learning drives the emergence of selective attention to behaviorally relevant regularities, creating a virtuous cycle that promotes later learning. The team will also conduct several outreach activities including collecting data from non-university samples via a “data-truck” and providing science of learning outreach to high school students.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
自然界有丰富的模式,生物体通过被动暴露来学习这些模式。这是一种强大而灵活的学习世界的方法,不涉及在口语学习中发挥重要作用的明确指导。然而,并不是所有的模式都可以通过被动暴露来学习。这个研究项目调查了当被动暴露不足以驱动学习,但没有明确的指导时,如何跨经验模式进行学习。该项目建立的先前工作表明,现实世界的统计学习可以利用输入数据的全局时间对齐与行为相关的动作和事件来加速学习。跨统计领域的学习可能是偶然的,而不是由学习的意图驱动,同时仍然发生在一个积极的任务,产生有价值的预测和有益的结果。这种观点可能会改变我们如何看待人类在复杂的自然环境中学习结构化输入的方式。 这项研究的结果将为利用这些学习原则的学习干预措施的设计提供信息,这些学习原则对不同的学习者社区有用。拟议的研究将推进一种新的研究方法,机械预测的实证测试,以及来自行为,电生理学和功能磁共振成像的补充信息,以了解更自然的情况下的统计学习,涉及主动行为,多模态输入,选择性注意和统计输入之间的相互作用。它追求两个假设:(1)在丰富的环境中积极参与,可以通过松散的时间对齐的结构化输入与行为相关的动作,对象和事件来支持统计学习;(2)这种偶然的统计学习驱动了对行为相关的选择性注意的出现,创造了一个良性循环,促进了后来的学习。该团队还将开展几项外展活动,包括通过“数据卡车”从非大学样本中收集数据,并向高中生提供学习外展科学。该奖项反映了NSF的法定使命,并通过使用基金会的知识价值和更广泛的影响审查标准进行评估,被认为值得支持。

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Auditory category learning is robust across training regimes
听觉类别学习在整个培训体系中都很强大
  • DOI:
    10.1016/j.cognition.2023.105467
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    3.4
  • 作者:
    Obasih, Chisom O.;Luthra, Sahil;Dick, Frederic;Holt, Lori L.
  • 通讯作者:
    Holt, Lori L.
Incidental auditory category learning and visuomotor sequence learning do not compete for cognitive resources
附带听觉类别学习和视觉运动序列学习不竞争认知资源
  • DOI:
    10.3758/s13414-022-02616-x
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Gabay, Yafit;Madlansacay, Michelle;Holt, Lori L.
  • 通讯作者:
    Holt, Lori L.
Long-term priors constrain category learning in the context of short-term statistical regularities
长期先验限制了短期统计规律背景下的类别学习
  • DOI:
    10.3758/s13423-022-02114-z
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    3.5
  • 作者:
    Roark, Casey L.;Holt, Lori L.
  • 通讯作者:
    Holt, Lori L.
The representational glue for incidental category learning is alignment with task-relevant behavior.
附带类别学习的代表性粘合剂是与任务相关的行为保持一致。
A neural network model of the effect of prior experience with regularities on subsequent category learning
具有规律性的先验经验对后续类别学习影响的神经网络模型
  • DOI:
    10.1016/j.cognition.2021.104997
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    3.4
  • 作者:
    Roark, Casey L.;Plaut, David C.;Holt, Lori L.
  • 通讯作者:
    Holt, Lori L.
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Children of Alzheimer patients: more data needed.
阿尔茨海默病患者的孩子:需要更多数据。

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    $ 82.5万
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知道了