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Statistical learning performance is impacted by a previous learning experience: A predictive eye-movement study
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AI
DOI：10.1016/j.cognition.2026.106512.png)
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摘要
En 中文
统计学习（SL），即从感官输入中提取重复模式的能力，在多种认知功能中扮演着重要角色。尽管已有大量研究探讨了SL在稳定人工环境中的表现，但自然输入极少固定不变：规律性往往是概率性的且持续变化。因此，一个关键问题是，SL在这种条件下如何展开，以及在多大程度上受到学习者先前经验的影响。在本研究中，我们探究了从高度结构化到嘈杂序列的可预测性轨迹如何影响SL表现，以及在此类条件下学习如何影响后续学习。为此，我们创建了一个“打地鼠”游戏，其中地鼠位置部分预测了后续地鼠位置，而预测性的程度在不同区块间存在差异。在实验1中，第一会话中地鼠位置的可预测性随区块递增，第二会话中递减，或反之。在实验2中，可预测性在两个会话中遵循相同轨迹（均为递减或递增）。学习表现通过反应时间和朝向目标位置的前瞻性眼动来测量。跨研究的结果表明，第二会话中的学习受到第一会话先前经验的塑造。以高可预测性开始第二会话促进了学习，而以低可预测性开始则阻碍了学习，即使后续可预测性有所提升。这些结果提示，学习者并非规律的被动吸收者，而是主动的信息寻求者，其对环境结构的预期会影响学习。我们讨论了这些发现对动态环境中SL理论的启示。
Keyword:
Statistical learning
Prior knowledge
Predictive eye movements
Adaptive learning
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
2.8
论文数:
535
被引数:
2.1W
机构
引用论文
The curse of knowledge: First language knowledge impairs adult learners’ use of novel statistics for word segmentation.png)
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