經(jīng)典的互補學習系統(tǒng)理論(complementary learning systems)認為,新信息的鞏固是一個緩慢的過程。最近,有研究者發(fā)現(xiàn)了新詞語的快速鞏固現(xiàn)象,比如有研究者發(fā)現(xiàn),相對于直接學習條件,快速映射學習范式下學習的新詞語可以被立即整合到心理詞典中。快速映射范式下,被試會同時看到一張熟悉物體圖片和一張不熟悉物體圖片,被試的任務是回答一個問題(這個問題中包含了一個新詞語,被試可以據(jù)此推斷新詞語所指對象為不熟悉圖片中的物體)。然而,新詞語快速鞏固的機制還不清楚。在快速映射范式中,學習者通過推斷獲得新詞語含義,有研究者認為在推斷新詞語意義的過程中,對新詞語所指不熟悉物體的語義特征進行加工是這個范式的一個重要特征。但在以往研究中,并未統(tǒng)一快速映射范式中的提問方式,導致在學習過程中是否涉及語義特征加工存在分歧。因此,本研究將考察在學習過程中引導學習者對新詞語所指物體進行語義特征加工是否會影響新詞語的快速鞏固。另外,先前研究提示,在快速映射范式中,與不熟悉物體和新詞語一起呈現(xiàn)的熟悉物體可能是促進新詞語快速鞏固的一個重要因素。而目前研究者使用快速映射范式時,都使用與不熟悉物體屬于同一類別的熟悉物體。因此,本研究考察的第二個問題為,熟悉物體和不熟悉物體的類別關系是否會影響新詞語的快速鞏固。新詞語被鞏固的一個重要指標是其與心理詞典中其他已知詞匯或與語義網(wǎng)絡中的其他概念建立聯(lián)系,從而促進或干擾其他已知詞匯的加工,因此本研究采用語義啟動范式來考察新詞語的快速鞏固現(xiàn)象。本研究通過兩個實驗來探究快速映射范式中影響新詞語快速鞏固的機制。實驗一通過操縱提問方式,設置兩種學習條件,提問方式將引導學習者對新詞所指物體的特征進行加工,被定義為深加工條件;或者引導被試僅對圖片出現(xiàn)的位置進行加工,被定義為淺加工條件。通過對比兩種學習條件下,新詞語的語義啟動效應,考察引導學習者對新詞語所指物體進行語義特征加工是否是新詞語被快速鞏固的必要條件。實驗二在這一變量的基礎上,增加了熟悉物體和不熟悉物體類別關系這一變量,包括同一類別和不同類別兩個水平,考察其是否影響新詞語的快速鞏固。研究結(jié)果如下:(1)在反應時指標上,被試對語義相關詞的判斷快于無關詞,且加工深度和類別關系兩個變量都不影響新詞語對語義相關詞的語義啟動效應。(2)在目標詞誘發(fā)的N400指標上,只有提問引導被試對新詞語所指物體的語義特征進行加工,并且熟悉物體和新詞語所指不熟悉物體屬于相同類別時,語義相關詞誘發(fā)的N400波幅小于無關詞誘發(fā)的N400波幅。而其他三種條件下,都沒有發(fā)現(xiàn)這一效應。這些結(jié)果表明,在快速映射下學習的新詞語可以促進語義相關詞的詞匯判斷,但在不同學習條件下獲得的新詞語促進語義相關詞判斷的機制可能并不相同,只有在深加工同類別條件下,新學習的詞語作為啟動詞出現(xiàn)時,會自動激活語義網(wǎng)絡中的已知的語義相關詞,從而使語義相關詞誘發(fā)更小的N400。(3)在目標詞誘發(fā)的LPC指標上,只有提問引導被試對新詞語所指物體的語義特征進行加工,并且熟悉物體和新詞語所指不熟悉物體屬于相同類別時,語義相關詞誘發(fā)的LPC波幅大于無關詞誘發(fā)的LPC波幅。而其他三種條件下,都沒有發(fā)現(xiàn)這一效應。這一結(jié)果表明,只有在深加工同類條件下,被試努力提取長時記憶中的信息,將當前出現(xiàn)的新詞語和相關詞建立聯(lián)系。盡管新學習的詞語已經(jīng)被整合到已有的語義網(wǎng)絡中,但被試仍持續(xù)地鞏固新詞語和其他詞匯的聯(lián)系。(4)在外顯的語義再認任務中,學習方式不影響再認的正確率�？傊�,本研究發(fā)現(xiàn)在快速映射條件下學習新詞語時,新詞語可以被快速鞏固進語義網(wǎng)絡。綜合行為和腦電結(jié)果,新詞語的快速鞏固受學習新詞語時對新詞語所指稱物體的特征加工以及熟悉物體語義類別的影響,只有在深加工條件并且新物體與熟悉物體屬于相同類別時,新學習的詞語才被快速鞏固。
【學位單位】：浙江師范大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：B842.3
【部分圖文】：

學習任

如果未做出判斷，則不記錄該試次。被試按鍵反應后，有 2000ms 的空屏，讓被試可以適當休息，然后進入下一個試次。任務開始前，先進行練習，確保被試理解實驗任務并且能進行又準確又快速地按鍵反應，才開始正式實驗。正式實驗為 64 個試次，采用偽隨機順序，使同一個啟動詞不會出現(xiàn)在鄰近的試次，另外，相同的按鍵反應不會連續(xù)超過三個試次。在圖片再認任務中，三張學習過的不熟悉動物圖片分別呈現(xiàn)在屏幕的左上角、右上角和下方，一個學習過的新詞語呈現(xiàn)在屏幕中央，被試通過按鍵反應選擇新詞語對應的那張圖片（見圖 2）。反應時間沒有限制，要求被試盡可能準確地選擇。每張不熟悉動物的圖片將出現(xiàn)三次，一次作為目標圖片，另外兩次作為干擾圖片，并且分別呈現(xiàn)在屏幕的三個位置。新詞語對應的目標圖片出現(xiàn)的位置在試次之間進行平衡，三分之一的試次中，目標圖片出現(xiàn)在左上角，三分之一的試次中，目標圖片出現(xiàn)在右上角，另外三分之一的試次中，目標圖片出現(xiàn)在下方。

張不熟悉動物或植物圖片、一張熟悉動物或植物圖片配對。在相同類別條件下，假詞與不熟悉動物和熟悉動物圖片或者與不熟悉植物和熟悉植物圖片匹配。在不同類別條件下，假詞與不熟悉動物和熟悉植物圖片或者與不熟悉植物和熟悉動物圖片匹配。在測驗階段的詞匯判斷任務中，選取 32 個與假詞所指稱圖片的語義相關的詞語，同時這 32 個詞語也作為語義無關詞，通過打亂與假詞的匹配順序獲得，將指稱不熟悉動物的新詞語的相關詞作為指稱不熟悉植物的新詞語的無關詞，反之亦然。另外再選取64 個學習階段未出現(xiàn)過的假詞。新學習的假詞作為啟動詞，與啟動詞語義相關、語義不相關和未學習過的假詞作為目標詞（見表 4）。為了確保啟動詞和目標詞之間的語義相關性，招募 20 名被試對目標詞與假詞所指稱的圖片的語義相關性進行評定（采用 likert七點量表評定，7 表示非常相關，1 表示完全不相關）。結(jié)果表明，相關詞與圖片的相關性顯著高于無關詞：t(46)=34.128，p < 0.001（相關詞：M=5.05，SD=0.53；無關詞：M=1.43，SD=0.28）。同時，由于相關詞與無關詞是同一批詞語，它們在詞頻、筆畫數(shù)上沒有差異，相關詞和無關詞的詞匯判斷時間也沒有差異。
【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 李赟;黃開妍;任福繼;鐘義信;;維基百科的中文語義相關詞獲取及相關度分析計算[J];北京郵電大學學報;2009年03期

2 姚鵬慈;;同源成語芻議[J];杭州大學學報(哲學社會科學版);1987年01期

3 張荔;盛越;;語義相關和語義無關的詞匯呈現(xiàn)法對二語詞匯習得的影響[J];外語教學理論與實踐;2009年04期

4 劉海波;;否定構(gòu)詞“不/非/沒/未/無+X”的語義關系[J];語文學刊;2009年11期

5 陶佳;;語義相關動詞帶賓能力的個案考察——以“教”“讀”“學”為例[J];現(xiàn)代語文(語言研究版);2012年08期

6 謝曉能;吳飛;;基于向量空間模型的視頻語義相關內(nèi)容挖掘[J];計算機工程;2007年09期

7 賈穎;;基于語義的XML關鍵字查詢[J];大眾科技;2015年08期

8 劉小琴;;用語義相關真詞與語義不相關真詞的教學方法對大學生二語學習者詞匯學習效果的研究[J];文教資料;2017年23期

9 王宇波;;動賓問題研究的拓展與深化——評謝曉明先生《語義相關動詞帶賓語的多角度考察——“吃”、“喝”帶賓語個案研究》[J];河池學院學報;2010年01期

10 陳穗清;張積家;肖二平;;圖-詞干擾范式下漢語口吃者的語義編碼[J];心理學報;2011年09期

相關博士學位論文 前3條

1 黃河;語義Web中知識服務的研究[D];中國科學院研究生院（計算技術研究所）;2006年

2 阿布杜拉黑（Adoulahi Boubacar）;基于語義相關的概念信息檢索[D];北京理工大學;2014年

3 孫叔琦;基于統(tǒng)計的詞匯級語義相關計算研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2014年

相關碩士學位論文 前10條

1 顏維衛(wèi);快速映射范式下新詞語的快速鞏固機制研究[D];浙江師范大學;2019年

2 李曉寧;現(xiàn)代漢語農(nóng)業(yè)動詞語義泛化研究[D];河北大學;2019年

3 王劉;電信詐騙語義模式抽取系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D];北京郵電大學;2019年

4 楊嘉慧;語義相關與語義無關的詞匯呈現(xiàn)方式對高中生二語詞匯習得的影響[D];東華理工大學;2018年

5 林雪;基于語義特征和監(jiān)督學習的廣告評論識別方法[D];浙江大學;2018年

6 張婧;重復啟動與語義相關啟動加工方式的不一致性—來自注意瞬脫的證據(jù)[D];陜西師范大學;2014年

7 陳淑芳;對“連…都…”結(jié)構(gòu)焦點及其篇章來源的考察[D];北京語言大學;2008年

8 雷潔;基于角色的語義相關XML安全研究[D];華中科技大學;2006年

9 邱艷妮;跨通道呈現(xiàn)方式下的漢英語義啟動研究[D];首都師范大學;2007年

10 吳東;基于潛在語義相關算法的電子病歷檢索的研究與應用[D];東北大學;2012年

本文編號：2882065