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심리학을 비롯한 여러 학문분야에서는 개념획득과 범주표상의 문제가 범주화와 관련하여 활발히 연구되어 왔으며, 많은 이론적 입장과 새로운 연구결과를 내어 놓았다. 그러나 이러한 이론적 다양성과 그에 근거한 실험결과의 해석은 범주화 현상에 대한 일반이론의 구성을 여전히 곤란하게 하고 있다. 그것은 지금까지의 연구들이 표상의 문제와 처리과정의 문제를 명확히 구분하지 않은 경우도 있으며, 각 범주모델이 채택한 실험조건의 차이로 인해 상이한 실험결과를 가져왔고 따라서 그것이 어떤 모델을 정확하게 지지하는 증거가 되지 못하였다. 본 개관에서는 여러 범주화모델을 표상구조, 범주학습시 추출되는 정보, 그리고 범주판단에 사용되는 정보를 중심으로 모델들 간의 차이를 검토하고, 범주화 현상을 적절하게 설명하는 일반이론으로 분산적 표상구조를 근간으로 한 해결방안을 제안하고 있다.
요약
Ⅰ. 범주화모델에서 제기되고 있는 문제들
Ⅱ. 범주학습과 범주화
Ⅲ. 결어
참고문헌
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