고정 보강 일정이 행동에 미치는 영향
오퍼 만 컨디셔닝에서 고정 비율 일정은 지정된 응답 횟수 후에 만 응답이 강화되는 보강 일정입니다 . 본질적으로, 주제는 정해진 수의 응답을 제공하고 트레이너는 보상을 제공합니다. 이러한 유형의 일정의 한 가지 이점은 강화제를 전달한 후 잠시 멈추고 응답 속도가 꾸준히 높다는 것입니다.
당신이 기억한다면, operant conditioning 은 보상과 처벌을 통해 행동을 강화 시키거나 약화시키는 것을 포함합니다. 이러한 유형의 연관 학습 은 그 행동의 결과에 따라 행동을 변화시키는 것을 포함합니다. 즉, 행동에 바람직한 결과가 뒤따른다면, 그 행동은 미래에 다시 발생할 가능성이 더 큽니다. 반면에 행동에 바람직하지 않은 결과가 뒤따른다면, 그 행동은 미래에 다시 일어나지 않을 것입니다.
행동 주의자 BF Skinner 는 행동이 강화 된 속도 또는 보강 일정이 반응 빈도와 강도에 영향을 미친다는 것을 관찰했습니다. 고정 비율 일정은 Skinner가 확인한 일정 중 하나 일뿐입니다.
고정비 스케줄은 어떻게 작동합니까?
고정 비율 일정은 용어 자체를 보면 이해할 수 있습니다. 고정은 일관된 일정에 따라 보상을 제공하는 것을 의미합니다.
비율은 보강을 받기 위해 필요한 응답의 수를 나타냅니다. 예를 들어, 고정 비율 일정은 매 5 회 응답마다 보상을 전달하는 것일 수 있습니다. 피험자가 자극에 5 번 반응하면 보상이 전달됩니다.
따라서 음식 쥐를 받기 위해 실험용 쥐에게 버튼을 누르도록 훈련시키고 있다고 상상해보십시오.
쥐를 고정 비율 15 (FR-15) 일정으로 정하십시오. 음식 쥐를 받기 위해서, 쥐는 음식 펠릿을 받기 전에 operant 반응 (버튼을 누르십시오)에 15 번 참여해야합니다. 일정은 고정되어있어 쥐가 레버를 누를 때마다 15 번 펠렛을 지속적으로받습니다.
고정비 스케쥴의 특징
고정 비율 스케줄은 응답 속도에 어떤 영향을 미칩니 까?
- 강화가 전달 될 때까지 안정적으로 반응합니다.
- 새로운 행동을 학습 할 때 가장 잘 사용됩니다.
- 보강 후에 간단한 응답이 멈추지 만 신속하게 응답이 재개됩니다.
전형적으로, FR 일정은 버스트 - 포즈 - 버스트 (burst-pause-burst) 패턴을 따르는 매우 높은 반응 속도를 초래한다. 피실험자는 보강이 전달 될 때까지 빠른 속도로 반응하며, 잠시 멈추게됩니다. 그러나 응답은 높은 속도로 다시 시작됩니다.
고정 비율 일정의 장점 중 하나는 보상이 전달 된 후 보통 잠시 멈추더라도 상당히 높은 응답 속도로 이어지는 것입니다. 하나의 가능한 단점은 피험자가 그러한 높은 응답 속도에서 빨리 고갈 될 수 있거나 많은 증원이 주어지면 포화 될 수 있다는 것입니다.
고정비 스케쥴의 몇 가지 예
- 생산 라인 작업 : 위젯 공장의 근로자는 15 개의 위젯을 지불합니다. 그 결과 생산 속도가 빨라지고 근로자의 휴식 시간은 짧아지는 경향이 있습니다. 그러나 단점과 낮은 품질의 작업으로 이어질 수 있습니다.
- 비디오 게임에서 토큰 수집하기 : 많은 비디오 게임에서 어떤 종류의 보상을 받기 위해서는 너무 많은 토큰, 대상 또는 점수를 수집해야합니다.
- 판매 수수료 : 근로자는 매 3 번째 매매마다 수수료를 받는다.
- 등급 : 자녀는 숙제에 5 A를 얻은 후 보상을받습니다. 그녀의 다섯 번째 숙제 후에 그녀는 새로운 장난감을 골라냅니다.
- 조각 작품 : 보상을 받기 위해 X 개의 반응이 필요한 작업. 예를 들어, 직원은 100 장의 봉투에 대해 X 달러를 받거나 또는 프런트 유리에 붙인 100 장의 전단지를받습니다.
- 농장 일 : 농장 종사자는 그들이 선택한 과일 바구니마다 X 달러를 지불합니다.
한 단어
고정 비율 스케줄은 operant conditioning을 이용하는 특정 상황에 대한 유용한 접근 방법이 될 수 있습니다. 그러나 일정을 선택할 때 얼마나 자주 응답해야하는지, 얼마나 자주 보상을 제공할지 등의 요소에 대해 생각하는 것이 중요합니다.
> 출처 :
> Domjan, MP. 학습과 행동의 원리. Belmont, CA : Cengage Learning; 2009.
> Kalat, JW. 심리학 개론. Belmont, CA : Cengage Learning; 2016 년