小正數學考試成績只有30分。老師告訴小正,只要下次數學考試可以達到40分以上,就發給獎品;小正果然達到老師要求的標準,也得到獎勵;接下來,老師又告訴他,下次考試成績要達到50分,才會發給獎品。老師所採取的是下列何種方法?
(A)社會學習(social learning)
(B)連續漸進(successive approximation)
(C)刺激辨別(stimulus discrimination)
(D)部分增強(partial reinforcement)
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統計: A(19), B(8193), C(80), D(782), E(0) #50509
統計: A(19), B(8193), C(80), D(782), E(0) #50509
詳解 (共 6 筆)
#833888
部分增強(partial reinforcement)是指:
『有些時候這個反應得到增強,有的時候沒有』的一種增強方式。
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#787631
轉貼自~ 謝謝!
Via Tseng 國三下 (2012/06/04 09:51):Stimulus discrimination 刺激辨別
1.狹義指條件作用學習歷程中,個體學到只對引出強化物的刺激反應,對其他刺激則不反應的現象。
2.廣義指對不同刺激表現不同反應的現象。
1.狹義指條件作用學習歷程中,個體學到只對引出強化物的刺激反應,對其他刺激則不反應的現象。
2.廣義指對不同刺激表現不同反應的現象。
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#777523
老師循序漸進的給予目標,使學生達成
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#6056219
連續漸進法
訓練個人達成所期望的特定行為時,以特定行為為終點行為。為達成此終點行為,必須以已有的行為當做起點行為,把自起點行為至終點行為之間必要的行為反應依序分析排列,然後適時對個體所表現的正確反應給予增強,使能逐步做到,且漸漸接近終點行為的反應。此種養成新行為的方式稱為行為塑造(shaping),亦稱連續漸進法或漸次接近法。施金納(B.F. Skinner)在一九五三年曾用這個方法來訓練鴿子抬頭的反應,使鴿子的頭越抬越高。現在的行為改變技術也常使用這種方法。
在新行為的塑造過程中,為使連續漸進法確實有效,需注意下列要點:
1.要有明確的目標行為來做終點行為。
2.從舊行為中找出適當的行為作訓練時的起點行為。
3.把從起點行為至終點行為之間必要的行為反應分析排列,以便依次增強。
4.對於每一階段新養成的行為要多加增強,無關的行為則予以消弱。
5.在連續漸進的過程中,如果某一反應的塑造有困難,就須退回一至兩步,重新做起。
6.透過像這樣的循序漸進過程,一步一步增強,直到所期望的目標行為出現而且穩固為止。
1.要有明確的目標行為來做終點行為。
2.從舊行為中找出適當的行為作訓練時的起點行為。
3.把從起點行為至終點行為之間必要的行為反應分析排列,以便依次增強。
4.對於每一階段新養成的行為要多加增強,無關的行為則予以消弱。
5.在連續漸進的過程中,如果某一反應的塑造有困難,就須退回一至兩步,重新做起。
6.透過像這樣的循序漸進過程,一步一步增強,直到所期望的目標行為出現而且穩固為止。
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資料來源:https://pedia.cloud.edu.tw/Entry/Detail/?title=連續漸進法&search=連續漸進法
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#7406044
答案是 (B) 連續漸進(successive approximation)。
解析
B. F. Skinner提出的**塑造(shaping)技術,就是透過連續漸進(successive approximation)**來改變行為。
題目過程
老師的做法:
-
原本數學只有 30分
-
達到 40分以上 → 給獎品
-
接著要求 50分以上 → 再給獎品
? 老師不是一次要求小正考100分,而是:
逐步提高標準,逐漸接近目標行為。
這正是連續漸進(successive approximation)。
各選項分析
(A) 社會學習(social learning) ❌
Albert Bandura主張:
-
觀察學習
-
模仿
-
替代增強
題目沒有模仿他人的情境。
(B) 連續漸進(successive approximation) ✅
透過:
-
先強化40分
-
再強化50分
-
逐步接近理想表現
✔ 完全符合。
(C) 刺激辨別(stimulus discrimination) ❌
指:
-
在不同刺激下做出不同反應。
例如:
紅燈停、綠燈行。
與題目無關。
(D) 部分增強(partial reinforcement) ❌
指:
-
並非每次正確反應都給獎勵。
題目重點在逐步提高標準,不是給獎頻率。
記憶口訣
塑造(Shaping)=連續漸進(Successive Approximation)
小進步 → 給獎勵 → 再提高標準 → 再給獎勵
✅ 答案: (B) 連續漸進(successive approximation)
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