概念學習,亦即類別學習、概念獲得或概念形成,是人類認知的一項基本能力。根據Bruner等人的定義,概念學習是“尋找和測試可以用來區分各個類別的示例和非示例的屬性”。簡言之,概念是一種心理類別,幫助我們對物體、事件或思想進行分類,並基於我們對每一個體的共同相關特徵理解。這些共同特徵使得具體的物體與抽象的思想之間的界限變得清晰。
概念學習是一種策略,要求學習者對含有概念相關特徵的群體或類別進行比較與對比。
概念獲得的過程通常依賴五個類別:任務的定義、所遇到的例子的性質、驗證程序的性質、特定分類的結果以及施加的限制。在進行一項概念學習任務時,人類通過觀看一組示例物體及其類別標籤來進行分類。學習者簡化所觀察到的內容,以示例的形式進行濃縮。隨著學習的進行,這種簡化版本的內容隨後將被應用於未來的示例。
概念學習可以是簡單的也可以是複雜的,因為學習過程涉及許多領域。如果一個概念較為困難,學習者便不容易簡化,因此不容易學習。一般來說,概念學習的任務可被稱為從示例中學習。
大多數的概念學習理論都基於示例的儲存,並避免任何形式的摘要或明確抽象。
在機器學習中,這種學習理論也被應用於訓練計算機程序。概念學習的過程需要從訓練示例中推斷出布爾值函數。每一個概念都有兩個組成部分:屬性和規則。屬性是決定某個數據實例是否屬於該概念的特徵,而規則則代表了哪些屬性組合會符合該概念的正向實例。
概念學習必須與通過記憶回憶或辨別兩者之間不同的事物進行區分。儘管這些問題彼此密切相關,因為事實的記憶回憶可以被視為一種“微不足道”的概念過程,但學習的過程與概念的定義密切相關。
具象概念是可以通過個人感官和認知所感知的物體,例如椅子或狗。隨著所用詞彙與有形實體的關聯,這些概念變得愈加具體。不過,抽象概念則涉及情感、個性特徵和事件等,例如像“幻想”或“寒冷”這樣的詞彙在概念上更為抽象,其定義隨個人經歷而變化。
具象概念的記憶難易度通常高於抽象概念,因為具象概念與先前的個人互動存在直接關聯。
對於抽象概念的學習,通常涉及情感、倫理等主題,這些概念的理解則依賴於情境發展的規則和背景。例如,在理解寒冷這一概念時,它可能指的是周圍環境的物理溫度或對某人行為和個性的描述。
在教育和學習中,基於概念的獲得是一種主動的學習方法。因此,可以根據特定目標制定相關的學習計劃、方法和目標。此外,對概念獲得的深入理解可以通過提問來促進,例如:這個概念的關鍵屬性是什麼?這個概念的目的何在?概念的具體實例有哪些?
由於概念學習可以受到偏見的影響,歷史上許多研究也探討了概念的功能如何影響學習過程,重點放在外部的功能上。當閱讀這些文章和研究時,對潛在的偏見進行識別和質量評估顯得尤為重要。
對於人類(或動物)的概念學習,目前尚無法做出一般性的陳述,因為心理學理論的多樣性使得概念學習的觀點變得異常複雜。從行為心理學到認知心理學,許多理論皆曾在歷史上起伏不定,然而對於如何進行概念學習的理解也在不斷演化。
例如,神經網絡模型的出現打破了傳統的概念組織方式,讓我們開啟了對知識結構的更深入探索。
隨著科學的進步,我們逐漸明白,無論是採用基於規則的學習方法、原型理論或是例證理論,這些都只是在更大範疇中的不同試著理解概念的方式。每一種方法都能夠捕捉到學習過程中的某些側面,但也都各自有其局限性。
隨著機器學習和行為科學的進一步發展,未來的研究將如何改變我們對於人類概念學習的理解?