ソース: ジョナサン ・ Flombaum 講座-ジョンズ ・ ホプキンス大学

視覚的な環境に大量スペース内のオブジェクトと時間との関係を含む情報にはが含まれています特定のオブジェクトが他のオブジェクトの近くに表示する可能性が高いです。これらの規則性を学習オブジェクト認識を含む視覚情報処理の広い配列をサポートできます。当然のことながら、その後、人間は自動的に、すぐに、意識することがなく、これらの規則性を学ぶに表示されます。潜在学習のこのタイプの名前は、visual の統計的学習です。研究室では、付随的符号化パラダイムで勉強は: 参加者はナンセンス オブジェクトのストリームを観察し、カバー、タスク、ストリームの基になる統計学的構造に関係のないタスクを完了します。統計学的構造は現在、そして短い露出の期間後に発生-いくつかの実験では 10 分と短く-知識テスト参加者による学習の範囲を明らかにします。

このビデオでは、誘導および統計的学習をテストするための標準的な方法を示します。