Rescorla-Wagner Model of Associative Learning
Forestil dig at lære at forudsige, hvornår regn vil forekomme. Oprindeligt, når du ser mørke skyer, har du ingen forventning om regn. Når regn overrasker dig, opdaterer du: skyer forudsiger nu regn. Over tid bliver mørke skyer en god forudsigelse, så når regn ankommer, mindskes overraskelsen (forudsigelsesfejl). Ifølge Rescorla-Wagner-modellen forklarer denne reduktion i overraskelse, hvorfor læringen aftager. Din hjerne lærer mest af uventede resultater; forventede resultater lærer dig intet nyt. Dette princip – læring af fejl – er centralt for, hvordan forudsigelsesnetværk i hjernen fungerer.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Kilder
- Rescorla, R. A., & Wagner, A. R. (1972). A theory of Pavlovian conditioning: Variations in the effectiveness of reinforcement and non-reinforcement. In A. H. Black & W. F. Prokasy (Eds.), Classical conditioning II (pp. 64-99). Appleton-Century-Crofts. link ↗
- Simonetta, S. H., Schaafsma, S. M., & Meffert, H. (2010). The Rescorla-Wagner model of Pavlovian conditioning: Some current issues and applications. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 34(6), 821-835. link ↗
- Gluck, M. A., & Myers, C. E. (1993). Hippocampal mediation of stimulus representation: A computational theory. Hippocampus, 3(4), 491-516. DOI: 10.1002/hipo.450030410 ↗
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 3). Rescorla-Wagner Model of Associative Learning. ScholarGate. https://scholargate.app/da/psychology/rescorla-wagner-model
Similar methods
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →