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장기기억 모형
장기기억(LTM) 모형 - 장기기억의 망상모형, 특징비교모형, 명제모형, 병렬분산처리모형, 이중부호모형
CONTENT
장기기억(LTM) 모형
I. LTM의 망상모형
II. LTM의 특징비교모형
III. LTM의 명제모형
IV. LTM의 병렬분산처리(PDP) 모형
V. LTM의 이중부호모형
참고문헌
장기기억(LTM) 모형
I. LTM의 망상모형
장기기억을 파악하는 한 가지 방법은 그 기억을 일종의 정신사전(mental dictionary)으로써 간주하는 것이다(Klatz, 1980). 그러나 단어처럼 알파벳 순서로 제시되는 것이 아니고, 개념들이 그들 간의 상호 연합에 따라 표상된다. 예를 들면, 만약 내가 `black`이라고 말하면, 무엇이 마음에 떠오르는가 나는 여러분이 `white`라고 말하기를 기대한다. `we`는 `black`과 정반대의 개념으로 밀접하게 연합되어 있다. 그 외 다른 종류의 연합도 물론 가능하다. 카나리아는 새의 종류이고, 반면에 `아가미가 있음`은 물고기의 속성이다.
망상모형(network models)은 기억에서 개념에 상응하는(예, 사물과 속성) 고리(nodes)의 존재를 가정한다. 이들 고리는 개념들 간에 학습된 관계를 나타내는 거대한 망상구조로 상호 연결된 것으로 간주된다(예, Collins와 Quillian, 1969). 망상모형은 학습자들 사이에 개인차를 나타내는 장점을 갖고 있다. 왜냐하면, 개별 학습자의 학습 역사는 각기 다른 기억망을 갖게 되는 것으로 가정한다. 이들 모형은 어떤 기억과제에서 학습자의 성취로 쉽게 검증될 수 있는 것으로 생각할 수도 있다. 예를 들면, 그림 3. 7에 나온 부분적인 망상을 보자. 기억이 이러한 방식으로 구조화 될 수 있는 것은 `새는 날개가 있다. ` 또는 `청둥오리는 물고기이다. `와 같은 문장을 피험자에게 반응하도록 질문을 함으로써 확인해 볼 수 있다. `새`라는 개념은 `날개를 가짐`이라는 속성을 지적하기 때…(생략)
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