대략적인 숫자 감지 테스트

참가자의 결과를 그래프로 하기 위해 각 평가판의 비율의 함수로서의 평균성과(그림 2). 예를 들어, 2:1의 비율로 20번의 시험을 모두 통해 참가자가 정답을 제공했습니까?

그림 2. 대략적인 숫자 테스트의 단일 참가자의 샘플 결과. 응답 정확도로 측정된 성능은 더 크고 작은 점 세트 간의 비율 차이가 증가함에 따라 증가합니다. 참가자가 이진 을 선택하기 때문에 노란색 또는 파란색이 더 커지며 확률은 50 %입니다.

응답 정확도로 측정된 성능은 더 크고 작은 점 세트 간의 비율 차이가 증가함에 따라 증가합니다. 참가자가 이진 을 선택하기 때문에 노란색 또는 파란색이 더 커지며 확률은 50 %입니다. 비율 차이가 증가함에 따라 참가자의 성능이 향상됩니다. 그러나 함수는 얼마나 잘 할 수 있는지에 대한 100 %의 천장이 있기 때문에 선형이 아닙니다. 성능이 비율 제한이 있다는 사실은 수치 근사치가 아날로그 또는 진도와 유사한 메커니즘에 의해 제어된다는 것을 시사합니다. 비유는 여기에 유용합니다. 보이는 각 점에 대한 양동이에 모래 주먹을 떨어 뜨리고, 노란색 점에 대한 양동이 하나, 파란색 점에 대한 양동이를 떨어 뜨려 두 양을 나타내는 상상해보십시오. 각 낙하시의 양동이에 동일한 양의 모래를 입금할 가능성은 매우 낮습니다. 그래서 하나의 양동이는 네 개의 점을 나타냅니다 말 - 그것은 모래의 네 소수를 가지고. 그리고 다른 하나는 여덟 개의 점을 나타냅니다 - 그것은 모래의 여덟 소수를 가지고있다. 버킷의 무게를 측정할 수 있으며, 더 많은 점을 나타내는 것이 어떤 것이었는지 쉽게 알 수 있습니다. 그러나 이제 더 큰 양동이는 다섯 개의 점을 나타내기 위한 것일 뿐이라고 상상해 보십시오. 그것은 아마 여전히 4 버킷보다 더 무게, 하지만 많은. 그리고 때로는 모래를 좀 더 많이 들고 때로는 조금 덜 잡을 수도 있기 때문에 양동이가 네 개의 무게를 더 많이 표현하는 경우가 있을 수도 있습니다! 이것은 아날로그 시스템입니다. 이 경우 모래 질량은 표현 수량 간에 큰 비례 차이를 포착하는 데 좋은 역할을 하지만 소음 때문에 작은 차이를 구별하기 어려울 수 있습니다.

그 결과 이러한 시스템은 비율 제한이 있습니다. 더 많거나 적게 구별하는 능력은 감산차가 아니라 수량 간의 비율 차이에 따라 달라집니다. 8과 4번을 구별하는 것은 8, 4로 쉽게 구분할 수 있습니다. 반면, 8대 12는 4점 차이로 도저히 차이가 나더라도 더 어렵다.

사람들은 대략적인 숫자 감각의 시력 면에서 상당히 서로 다릅니다. 개인 간의 차이를 특성화하기 위해 실험 심리학자는 일반적으로 사람이 75 %의 정확도로 구별 할 수있는 가장 작은 비율을 찾기 위해 테스트합니다. 도 2에도시된 바와 같이, 1.25에서 1.5 사이의 비율입니다. 이 숫자는 사람이 얼마나 심각한 수 감각을 요약하는 간단한 방법입니다. 그러나 사람 사이에 큰 차이가 있다는 사실 외에도 한 사람은 1:1의 비율을 가질 수 있으며 다른 사람은 1:4의 비율을 가질 수 있습니다., 예를 들어 이러한 차이는 공식적인 수학 능력과 크게 관련이 있습니다. 예를 들면, 어린 아이들에 있는 75%-정확한 비율은 표준화한 시험에 의해 측정된 산술 능력과 상관관계가 있습니다. 이것은 놀라운, 궁극적으로 때문에, 산술 추정에 대 한. 그러나 이러한 종류의 상관 관계는 공식적인 수학 능력이 근본적인 대략적인 숫자 감각에 달려 있음을 시사합니다.