托尔曼认知的系统阐述
作者: PETRI / 5479次阅读 时间: 2014年10月11日
来源: 《动机心理学》 标签: 托尔曼 潜伏学习 诱因
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托尔曼认为诱因动机来源于期望的形成。现在我们来简要考察一下他的观点。

托尔曼(1959,1967)提出的理论观点与赫尔、斯彭斯的观点相对。赫尔、斯彭斯是尽可能将行为还原为最小的单位[即还原论(reduc-tionism)的观点],但托尔曼采取的是一种整体观点(wholistic view),他考虑的不是通向目标过程中的特定肌肉反应,而是有机体为获得目标而操作这一事实。他认为行为是具有目的性(purposive)的;而且,不管人还是老鼠都能形成特定行为引起特定目标的期望。他的观点恰好就是行为的现代认知取向的前身。

托尔曼(1967)指出,不同的目标对有机体具有不同的价值。例如,西蒙斯(Simmons,R.,1924)训练老鼠在一个复杂的迷津中找到出路,在走出迷津后,各组老鼠得到不同的奖赏。她发现,获得面包和牛奶的老鼠比获得奏花子的老鼠操作要好;反过来,获得奏花子的老鼠又比没有任何奖赏的老鼠操作要好。在一个相似的实验中,埃利奧特(Elliot,M. H. ,1928) 发现,在一个复杂的迷津中,湿糖能比奏花子引起更好的操作。

在布洛杰特(Blodgett, H. C. , 1929)研究的基础上,托尔曼和他的学生继续进行潜伏学习(latent learning)的探索。他们的研究表明,强化在学习中并不是必要的;而且他们还证明T在学习操作中适当诱因的重要性。在实验中,他们训练老鼠穿过一个复杂的迷津。在穿过迷津后,一组老鼠获得食物;这组老鼠在得到奖赏后很快学会了跑过迷津,并且错误减少。另一组老鼠没有获得任何奖赏;其成绩表明它们没有学会如何高效地穿过迷津。还有一组老鼠直到第11次尝试才获得食物奖赏。这一组老鼠在前10次尝试中与第二组一样没有任何学习的迹象;但在奖赏出现后,它们的成绩很快提高到第一组的水平。这种成绩的迅速变化使托尔曼认识到:其实,在前10次尝试中,学习是存在的,只不过在成绩上表现得不明显;直到引进食物诱因后,这种状况才发生改变(Tolman & Honzik, 1930a)。

托尔曼从这些研究中得出了重要结论,即不同的目标物产生的成绩要求是不同的。简单一点说就是,诱因的价值是不同的(incentives differ in value)。因此,诱因对行为的控制取决于对有机体而言的特定诱因价值。

期望在托尔曼的理论中有一点相当重要,即他认为,只有当有机体多次体验过诱因物体并建立了认知期望后,诱因物体才能对行为产生影响。这里的认知期望是指,有机体在多次体验某个自标后,就会期望将来特定的行为会引出这个目标。因此,老鼠在连续10次穿过迷津都得到谷糖煮成的词料后,就会期望这次穿过迷津也能获得词料。

如果我们像聪明的实验者一样,偷偷地改变实验的规则,那么情况会怎样呢?托尔曼说,在期望形成后,改变诱因会导致行力的分裂,尤其是将高需求诱因换成低需求诱因时,行为分裂的现象更产重。他还指出,事实上,这种变化也证明了认知期望的存在。作为这种实验的一个例子,他引用了廷考尔伯格(Tinklepaugh,O. L. ,1928)的一个经典实验。在实验中,猴子观察实验者将食物放入两个容器中的一个,一段时间后,若猴子能作出正确的选择,就能得到奖赏。在一些实验中,实验者趁中间那段时间(当然不让猴子看见)将奖赏从猴子喜好的食物,如香蒸,换成它们不大喜好的,如莴苣。猴子在发现莴苣时,不是拿起就吃,而是寻找那个"丢失的"香蕉,有时,它们还会对实验者尖叫,好像非常生气(显然他们也已经知觉到了变化发生的根源)。在托尔曼看来,正常状态的破坏、猴子选择正确容器的习得行为,都表明对于获得香焦之认知期望的形成。

托尔曼还认识到了生理状态与目标诱因值之间的相互作用。他引用了希穆希克(Szymanski,R.)的一个实验。实验中,实验者训练雌鼠跑过迷津去照顾它的幼鼠。随着幼鼠的长大,它们不再需要照顾,这时,这只母老鼠跑过迷津的速度和准确度下降了。这大概是因为对它来说,幼鼠不再是一个高价值的诱因。因此,改变了的生理状态就降低了幼鼠的诱因值。

托尔曼提出了一个诱因模型,强调对引出特定目标之行为的期望的形成。这些期望不但会增强行为,还具有引导作用。趋近正诱因,回避负诱因;高价值的诱因比低价值的诱因更能增强行为。同廷考尔伯格的实验结果一样,当一个期望无效果时,行为就会遭到破坏。赫尔一斯彭斯的理论是用精细、部分、完成反应等术语来解释诱因,而在托尔曼看来,诱因是特定行为与其所指向目标之关系中枢表象[(central representations),思维(thoughts)]。

莫勒与托尔曼的观点在这一点上是相似的,他们都强调在诱因动机形成过程中预测线索(期望)的重要性。诱因的中介效应可能就是取决于它预测目标的能力。

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