关键词: 内隐学习, 人工语法, 样例表达

Abstract:

本文对过去内隐学习实验报告中的人工语法进行了深入分析，发现人工语法有以下特征:它是加和概念，是没有无关特征的概念，是有限变化的概念。在以往研究中，研究者仅仅将人工语法作为现成的实验材料，以获取自己所需的刺激字符串为最终目的，忽略了生成字符串过程中可能出现的种种偏差，造成实验用字符串分布不均，测验字符串与学习字符串不对应，各线路学习字符串样例亦未能完整表达规则，因而生成的字符串集已经无法完整、准确、唯一地体现人工语法。被试没有很好地对人工语法进行充分的学习，所学的语法也无法保证就是实验者所设定的规则，自然也就没有充分、有力的证据来证明内隐学习的存在及其特性。