Диссертация (1147682), страница 22
Текст из файла (страница 22)
Показатель ЭГ-СОГЛ не отличаетсяот чувствительности к грамматике, потому что все грамматические строчки,предъявлявшиеся испытуемым этой группы, были также растянутыми (и наоборот).Уровень d' в КГ-ГРАМ служил контролем, так как эта группа не научаласьрастянутости в первой серии эксперимента. Этот уровень не отличался значимо отнуля. Разница между контрольным уровнем и остальными группами опять былаоценена с помощью аналогичной линейной регрессии. КГ-РАСТ и ЭГ-СОГЛзначимо отличались от контрольного уровня по чувствительности к растянутости,p < 0,01 для обеих групп. ЭГ-КОНФ не отличалась от контроля, p = 0,130.Критерий наблюдателяПоказатели, связанные с критерием принятия решения приведены в таблице9. Эти показатели относятся к классификации тестовых строк на основе ихграмматичности, поэтому тут не представлены данные КГ-РАСТ.
Испытуемыеэтой группы классифицировали 49% строчек как относящиеся к искомойзакономерности.КГ-ГРАМЭГ-СОГЛЭГ-КОНФТаблица 9. Показатели критерия принятия решени в трёх группахДа-уровеньКритерийОтличиеДоляДоля ложныхпринятиякритерия (С) правильных тревог (FAR)решения (C) от нуляобнаружений(HR)0,49 (0,02)0,04 (0,05)t(28) = 0,90,59 (0,02)0,39 (0,03)0,45 (0,02)0,14 (0,04)t(29) = 3,1**0,55 (0,03)0,35 (0,02)0,50 (0,02)-0,01 (0,05)t(32) = -0,20,60 (0,02)0,40 (0,03)* p < 0,05. ** p < 0,01. *** p < 0,001125Как видно из таблицы 9, только испытуемые ЭГ-КОНФ продемонстрировализначимо консервативный критерий.
Основной интерес для нас представлялосравнение групп ЭГ-СОГЛ и ЭГ-КОНФ. Испытуемые ЭГ-КОНФ значимо режедавали ответы «да, строчка грамматическая», С в группах значимо различается, t(61)= 2,2, p = 0,026.Анализ времени ответаСредниевременаответавгруппахпредставлены втаблице10.Дисперсионный анализ не продемонстрировал различий между группами посреднему времени ответа, F(3, 109) = 1,54, p = 0,209.Таблица 10. Среднее время классификации строчки в тестовой серии по группам. Вскобках приведены ст. ошибки среднего.Время ответа (мс)КГ-РАСТ2469 (173)ЭГ-СОГЛ2180 (171)КГ-ГРАМЭГ-КОНФ2626 (217)2172 (120)Тест генерацииДля каждого испытуемого был подсчитан процент сгенерированныхграмматических триграмм в задачах включающей и исключающей генерации.
Этипоказатели были усреднены по группам и сравнены с контролем, в качествекоторого выступали данные теста генерации испытуемых КГ-РАСТ. Испытуемыеэтой группы не заучивали искусственную грамматику. Таким образом,сгенерированные ими триграммы говорили о случайном уровне генерацииопределенных триграмм после просмотра всех строчек, присутствовавших вэксперименте (таблица 11).126Таблица 11. Данные теста генерации по группам (% грамматических триграмм)Включающая генерацияИсключающая генерация55,00%37,66%КГ-ГРАМ55,95%29,38%КГ-РАСТ (контроль)58,41%35,09%ЭГ-СОГЛ54,86%35,48%ЭГ-КОНФУровень включающей генерации в КГ-РАСТ составил 55,95%, исключающей– 29,38%.
В тесте включающей генерации не было обнаружено значимых различиймежду показателями трёх групп и контрольным значением (уровень КГ-РАСТ). Вто же время в тесте исключающей генерации испытуемые КГ-ГРАМ, ЭГ-СОГЛ иЭГ-КОНФ продемонстрировали более высокий уровень, чем контрольное значение(для КГ-ГРАМ: t(28) = 3,360, p < 0,005; ЭГ-СОГЛ: t(32) = 2,113, p < 0,05; ЭГ-КОНФ:t(29) = 2,418, p < 0,05). Таким образом, можно говорить о том, что испытуемые,которые заучивали грамматику, не могли в полной мере контролироватьпроявление своего знания.
Это может служить аргументом в пользу того, что ихзнание грамматики было хотя бы отчасти неосознанным.РАСТРазница в показателях теста включающей и исключающей генерации в КГможетбытьсвязанасосознаннымприпоминаниемфрагментовпредъявленных строк. Например, все строки как в обучающей, так и в тестовойсериях (грамматические и неграмматические) начинались с букв V или M.Соответственно, испытуемые могли использовать другие буквы для того, чтобывыполнить задание исключающей генерации и сформировать неграмматическиетриграммы. И это могло быть эффективной стратегией: 45% из всех возможныхграмматических триграмм начинаются с V или M (среди неграмматическихтриграмм таких 38%). Оказалось, что испытуемые действительно использовали эту«эвристику»: во всех группах в тесте включающей генерации триграммы, которыеначинаются с V или M, встречаются чаще, чем в тесте исключающей генерации (см.табл.
12).127Таблица 12. Доля генерации триграмм, начинающихся с V или M в тесте генерации вчетырёх группахВероятность генерации триграммы,начинающейся с V или MВключающая генерация Исключающая генерацияχ20,680,34p < 0,001ЭГ-СОГЛ0,570,39p < 0,001КГ-ГРАМ0,520,38p < 0,001ЭГ-КОНФ0,490,35p < 0,010КГ-РАСТДругая возможная стратегия для успешного выполнения теста генерации –повторение букв. Одна и та же буква, идущая несколько раз подряд, моглапоказаться испытуемым подозрительной, противоречащей каким-либо правилам.И действительно, во всех группах испытуемые статистически значимо чаще писалитриграммы с повторяющейся буквой (например, MVV или RRR) в тестеисключающей генерации, чем в тесте включающей генерации (см.
табл. 13).Таблица 13. Доля генерации триграмм с повтором в тесте генерации в четырёх группахВероятность генерации триграммы с повторомбуквВключающая генерация Исключающая генерацияχ20,350,57p < 0,001ЭГ-СОГЛ0,170,52p < 0,001КГ-ГРАМ0,140,50p < 0,001ЭГ-КОНФ0,200,52p < 0,001КГ-РАСТТаким образом, были обнаружены две эвристики, которые использовались втесте генерации испытуемыми всех четырех групп. Согласно этим эвристикам,испытуемые полагали, что триграммы, которые начинаются с M и V, относятся кграмматическим строчкам, а триграммы, содержащие повтор какой-нибудь буквы,принадлежат неграмматическим строчкам.
Однако то, что испытуемые всех групппользовались данными эвристиками в тесте генерации, еще не означает, что онипользовались ими, классифицируя предъявленные строчки в основной тестовойсерии эксперимента. Чтобы проверить это, мы сравнили, как часто испытуемыеправильно классифицировали неграмматические строки с повторами букв и безповторов (см. табл. 14). Значимое различие по точности классификации строк сповторами букв и без повторов было обнаружено только в ЭГ-КОНФ.128Таблица 14. Частота правильной классификации неграмматических строчек в тестовойсерии экспериментаВероятность ответа «строчка НЕграмматическая»Строчки без повторовСтрочки с повторамиχ20,580,62p > 0,05ЭГ-СОГЛ0,560,65p > 0,05КГ-ГРАМ0,590,71p < 0,01ЭГ-КОНФ0,580,54p > 0,05КГ-РАСТПостэкспериментальное интервьюЧасть испытуемых заметила, что некоторые строчки были слегка растянуты(28% в КГ-ГРАМ, 48% в КГ-РАСТ, 31% в ЭГ-СОГЛ и 22% в ЭГ-КОНФ).
На уровнестатистической тенденции отличаются показатели групп КГ-РАСТ и ЭГ-КОНФ:испытуемые КГ-РАСТ чаще, чем в ЭГ-КОНФ замечали растянутость строчек, χ2(1)= 3,429, p < 0,1. Значимой разницы между остальными группами не обнаружено.Ни один испытуемый не уловил связи между растянутостью и грамматикой. Наэтом основании мы делаем вывод о том, что растянутость воспринималасьиспытуемыми, но оценивалась, как признак, не релевантный поставленной задаче.Многие испытуемые смогли сформулировать некоторые правила, согласнокоторым, по их мнению, строились строчки в эксперименте. Из 93 испытуемых,которые заучивали искусственную грамматику, 37 смогли вербализовать правиласоставления грамматических строк.
Мы обработали эти данные следующимобразом. Все вербализованные испытуемыми правила были формализованы в видеконкретных правил классификации строчек. Затем мы симулировали ответыиспытуемых, основываясь исключительно на этих формализованных вербальныхотчётах. Для каждого испытуемого была посчитана корреляция между егорешениями для каждой строчки в эксперименте и решениями, предсказанными спомощью симуляции только на основе их вербальных отчётов. Средняя корреляциядля всех испытуемых оказалась положительной и статистчиески значимой, r = 0,14,p < 0,001).
Средняя точность классификации стимулов у 37 испытуемых, которыесмогли дать вербальные описания искусственной грамматики, составила 61,9%правильных ответов (ст. ошибка среднего = 1,7%). Если бы испытуемые отвечали129исключительно в соответствии со своими вербальными отчётами, их точностьсоставила бы 53,4% (ст. ошибка среднего = 1,6%), что статистически значимопревышает уровень случайного угадывания (50%), t(36) = 2,1, p = 0,042. Такимобразом, вербальные гипотезы, во-первых, действительно влияли на решенияиспытуемых, а во-вторых, они позволяли отвечать правильно, хотя и неисчерпывали всех знаний испытуемых. Конечно, стоит учитывать возможность,что испытуемые отчитались не обо всех осознаваемых знаниях, на которые ониопирались в ходе эксперимента.Качественные характеристики вербальных отчётов испытуемых такжепредставляют интерес.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
