错误训练：复制和探索行为的功能外文翻译资料

 2023-03-15 15:41:30

本科毕业设计（论文）

外文翻译

错误训练：复制和探索行为的功能

作者：坦贾bull;多曼，迈克尔bull;弗雷斯

国籍：德国

出处：国际人机交互杂志 6(4) 365-372 (1994)

中文译文：

这是一项对30名心理学学生展开的关于研究错误训练对成功率影响的实验。在这个实验中，受训者会面临许多犯错误的情境，假设错误训练的结果导致受训者朝其它途径学习和探索，这也就意味着错误递增的同时也增加了成功的可能性。在研究中，试错组最终的成绩优于不允许犯任何错误的另一组，针对这一结果有必要研究错误训练所带来的多种良性结果以及如何诱导出积极的错误训练。

    1. 介绍

自 1980 年代中期以来，有关人机交互培训的文献取得了重大进展，许多作者强调探索的重要性并倡导使用更加积极的学习方法[1][4][8]。在积极的学习方法甄别中，错误训练已被提议为学习计算机系统的绝对有效程序[5][7][5]。错误训练即意味着受训者在实验过程中被迫需要犯很多错误，并且通过鼓励其他受训者向他们学习的方式使他们得到肯定和鼓励。[5] 又因为在这一操作过程中，错误训练和探索性训练经历是相互联结、缺一不可的，因此这一程序也被称为“通过试错行为的探索性学习”。

在错误训练的实验过程中，受试者被鼓励和强迫犯错误。例如在一项研究的强制错误训练中，其中涉及向受试者提供超出其专业水平的问题[5]。为了减少这种过程可能导致的挫败感，实验员向实验者引入了启发式方法，通过插入诸如“有一种方法可以离开错误情况”或“我犯了一个错误。太棒了！”之类的语句。这样的引入是为了让实验者认识到错误对于学习过程是必要的这样的看法。错误训练被证明优于其他形式的训练，例如没有机会犯错的顺序训练过程[5]、模仿教程的训练过程[7]和经验丰富的培训师在计算机技能培训学校使用他的正常程序[9]等等训练。

培训中的探索意味着受训者通过尝试针对手头问题的不同解决方案来采取积极的方法来学习软件系统。然而，这不应与盲目试错相混淆，因为探索是基于某种假设并受某种心理模型的指导而具备价值的[1][8]。在探索性培训计划中，实验员通常会提供一些解释系统基础知识的材料，此外还会鼓励实验者在没有太多外部帮助的情况下独立浏览计算机系统熟悉其功能，这种主动学习的方法对于应对现实生活中闻所未闻又十分棘手的问题时特别重要[1][6]。当然，从另一方面阐述，如果一个人用于探索未知，那么他将会更容易了解到全新的系统状态，进而尝试不可能。

错误训练和探索之间也存在一些交互性。探索性训练意味着人们难免会犯错误，因为所处的环境是没有结构化同时信息库又很少的崭新领域。另一方面，错误训练也意味着一定的探索，因为受训者必须积极追求知识的发展，并且必须寻找自己解决问题的方法，进而对新的和未知的系统情况做出反应。甚至可以说，错误训练的性能优势是由于这种训练固有的探索，一个错误实际上最容易激发探索。回到实验中，这也就意味着错误训练组中的受训者必须更积极地探索系统，从而对系统有更多的了解。另一个导致错误训练优越性的潜在机制是，人们需要学会理性地处理与犯错有关的情绪。例如实验中倡导的启发式学习可以减少由于错误引起的挫败感，从而运用更好的情绪策略来处理性能测试中的错误。第三种机制可能是在错误训练后学会更有效地处理错误情况。

错误训练通过这三种潜在机制中的第一种，在这个实验中研究如何改善学习成效。实验有两个目标，一个目标是扩展和概括福瑞斯的实验证据到一个更复杂的统计程序，另一个目标是检查探索机制作为错误训练有效性的潜在解释[5]。对于复杂的任务，在执行此类任务时可能会出现更多错误，需要更多的系统知识，而这些任务不仅仅是对训练中学到的知识的复制，因此在复杂的任务上，错误训练将更有利于改善学习成效。

尝试错误训练与错误避免训练形成对比组，在实验过程中，错误避免训练原则上不允许探索。错误避免训练模仿基于[10]程序化学习的模式，这种类型的训练基于模式论点，即错误是一种需要避免的惩罚，因此避免错误的训练应该会带来更好的表现。在这样的训练中不会出现错误，因为如何解决任务的程序是详细规定的，只要受试者遵循这些明确的指示，他们就不会犯任何错误。

然而，正如卡罗尔等人[1][1]观察到，计算机用户不喜欢不探索就遵守这样的程序。因此，我们假设在任何避免错误的群体中，都会有一部分受试者不遵守避免错误的指示并且不遵循规定的程序，并且我们期望避免错误组的那些不合规的受试者表现更好。最终结果显示，正是因为他们进行了探索，这个特殊组的表现可能与错误训练组的表现相似。

  1. 方法
    1. 科目

受试者是 30 名心理学学生，随机分配到错误训练组或错误避免组；男性14人，女性16人，年龄20～36岁。实验者必须选择心理学科目，因为实验材料需要统计学基础知识和 SPSS/X 的大型机版本；而所有科目都包含统计学和 SPSS/X 课程知识。但是这些学生中的大多数没有使用过 SPSS/X，没有人对 SPSS/PC 有任何经验。受试者的平均计算机经验为 2-1/2 年，主要使用文字处理程序。

    1. 实验程序

受试者在计算机上接受个别培训，学习的软件是统计软件包SPSS/PC。培训的目标是学习一些执行统计计算所需的基本 SPSS/PC 命令。

每个受试者的实验时间为3小时，所有受试者的训练时间相同，受试者参加了一个 2 小时的训练计划，训练后他们又接受了 1 小时的测试。所涉及的培训三组任务：为数据输入过程创建输入布局、输入数据和计算相关性。实验要求受试者必须独立思考。根据[3]说法，这是深入了解学习者思维过程的最合适的方法。

错误避免组 (n = 15) 接收到的是禁止在训练中犯错误的指示。他们收到的书面说明指定了要使用的每个步骤和命令。如果他们碰巧犯了任何错误（例如输入错误的命令），实验机制会迅速纠正，但不会提供进一步的信息。因为错误避免组完成任务的速度更快（因为每个步骤都是规定的），他们被要求重复执行任务的过程。

错误训练组（n = 15）没有得到任何关于如何操作的指令。为了将两组条件等同起来，两组中的受试者都被分配了相同的任务。但是错误训练组收到了一份书面说明，其中简要描述了解决任务所需的命令。通过操作这个程序，受试者有很多机会犯错误。为了鼓舞并激励从错误中学习的勇气并对抗错误的情绪化和令人沮丧的心情，海报上明确列出了一组包含三个启发式的标语：“错误是学习的一部分，它们能告诉你到底学到了什么！” “总有办法排除错误的情况！”和“看看屏幕，这样你就能看到那里发生了什么变化！”

训练后，所有受试者都接受了三个相同的表现任务的测试。第一个任务重复了在训练中学到的东西：计算相关性。第二个任务是相比之下难度增加的测试，第三个任务是使用回归方法对协方差进行双因素分析的难度加倍的测试。

    1. 仪器

在训练和性能测试期间，计算机监视器被录像，录像用于获得以下评级：

      1. 表现评分：根据以下三个标准对三项任务中的每一项对受试者的表现进行评分： 问题是否已解决？执行了多少与正确方法的偏差？解决问题花了多长时间？尽管存在评分者偏差的情况，但大部分评分由硬性数据组成，因此具备一定的参考价值。
      2. 探索性行为：在训练过程中受试者探索性行为的频率和强度按 1-5 级评分（评估者同意，对于基于 12 个主题的子样本的 36 个任务的子集，r = .77）。在错误避免组中，如果受试者偏离规定的方法，则认为存在探索行为。在错误训练组中，探索行为超出了给他们的命令集。这些操作探索的差异是必要的，因为探索在两个实验组中的每一项都意味着不同的东西（因此，也不可能将探索用作协方差分析中的一个变量）。三项训练任务的评分被加到一个量表中（Cronbachs alpha = .69）。
  1. 结果和讨论
    1. 实验组之间的平均差异

表1 两个治疗组之间的平均表现差异

错误训练

（n=15）

错误避免训练

（ｎ＝１５）

M

SD

M

SD

ｔ

性能任务：简单

３.３３

１.２９

３.０７

０.８８

－０.６６

绩效任务：平均

３.８７

１.２５

２.６７

１.９５

性能指标：难

３.９３

１.１６

２.６０

１.２４

＝ｐ＜．０１

表 1 显示了两个训练组之间的平均性能差异。从本质上讲，这些数据复制了 Frese 等人的发现，简单的任务在错误避免组和错误训练组之间没有产生显着差异。然而，正如预测的那样，更复杂的任务在两种训练条件之间表现出显着的性能差异；在每种情况下，错误训练组的能力都更高。这一结果再次表明错误训练优于错误避免训练，并且这一发现可以推广到人机交互的其他领域，而不是专门针对文字处理。

    1. 探索行为的相关性

这里的假设是，表现出更多探索性行为的受试者也会表现得更好。同样，这个假设对于困难的任务应该比对于简单的任务更明显。由于探索行为必须在两个组中以不同的方式操作，因此分别计算每个组的探索行为和绩效之间的相关性（见表 2）。

表２ 性能和探索行为之间的Sｐｅａｒｍａｎ相关系数

错误训练

（n=15）

错误避免训练

（ｎ＝１５）

性能任务：简单

.３７

绩效任务：平均

.３８

性能指标：难

＝ｐ＜．０５

＝ｐ＜．０１

两组均明确支持该假设。在六分之四的情况下，探索行为与随后的表现之间存在显着相关性。这一发现在错误回避组的情况下特别有趣，因为正是不服从的受试者抵制我们的错误，回避训练程序和探索无论如何都表现出了最高的表现。这意味着探索是计算机技能培训良好表现的有效中介，有趣的是在错误训练组中也存在同样的关系。因此，探索行为也是错误训练过程的有效中介。

值得思考的是，表 1 所示的两个实验组之间的差异是否实际上是由于探索所致。由于无法对两组之间的探索进行直接比较，因此通过表 3 中的结果呈现方式来间接看待这个问题。

表３ 在高探索组和低探索组中的表现

演出任务

简单的

平均数

困难的

错误避免训练

很少的探索行为（ｎ＝１０）

２.９

２.４

２.２

高探索行为（ｎ＝５）

３.４

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Error Training: Replication and the Function of Exploratory Behavior

Tanja Dormann amp; Michael Frese

University ol Gleaaen

A study of 30 psychology students replicated and extended the findings of Frese et al. (1991) on the superiority of error training, a procedure in which trainees are exposed to many errors. The hypothesis was that error training would lead to exploration and this would increase performance. The error training group performed better than the group that received training in which they were not allowed to make any errors. Students in both the error training and the error avoidant groups performed better if they explored. Exploration was done in contrast to the instruction in the error avoidant group. The data suggest that it is necessary to look into the question of whether errors instigate exploration.

INTRODUCTION

There has been a substantial advance in the literature on training for human-comshy; puter interaction since the mid 1980s. Many authors have emphasized the imporshy; tance of exploration, allowing the use of an active approach to learning (Carroll, Mack, Lewis, Grischkowski, amp; Robertson, 1985; Frese et al., 1988; Greif amp; Keller, 1990). In a separate development, error training has been proposed as an effective procedure for learning a computer system (Frese et al., 1991; Greif amp; Janikowski, 1987; Irmer, Pfeffer, amp; Frese, 1991). Error training implies that trainees are forced to make many errors and are encouraged to learn from them. Greif and Janikshy; owski (1991) have suggested, at least implicitly, that error training and explorashy; tory training are working via the same mechanisms. They have, therefore, called their procedure 'exploratory learning through errors.' Before discussing the relationship between error training and exploratory training, the two forms should be described.

In error training, the subjects are encouraged and forced to make errors. In one study, there was one period of enforced error training that involved giving the subjects problems that exceeded their level of expertise (Frese et al., 1991). To reduce the amount of frustration that may result from such a procedure, heurisshy; tics were introduced. For example, statements such as 'There is a way to leave the error situation' or 'I have made an error. Great!' were introduced in order to support the perception that errors are necessary to the learning process. Error training proved to be superior to other forms of training such as a sequential training procedure without a chance to make errors (Frese et al., 1991), a training procedure mimicking a tutorial (Greif amp; Janikowski, 1987), and an experienced trainer in a computer skills training school using his normal procedure (Irmer et al., 1991).

Exploration in training implies that the trainee takes an active approach to learning a software system by trying out different solutions to the problem at hand. However, this is not to be confused with blind trial-and-error, because exploration may be based on hypotheses and guided by some kind of mental model (Carroll, Mack, Lewis, Grischkowski, amp; Robertson, 1985; Greif amp; Keller, 1990). In exploratory training programs, usually some material explaining the basics of the system is provided. In addition, participants are encouraged to browse through the computer system independently and without much outside help, to get familiar with its functioning. This active approach is of particular importance for learning to deal with real-life tasks (Carroll et al., 1985; Frese amp; Zapf, 1994). Moreover, a person gets to know more system states if he or she explores.

There is some overlap between error training and exploration. Exploratory training implies that one makes errors because the environment is not structured and the information base is minimal. Error training, on the other hand, implies a certain amount of exploration because the trainee has to pursue actively the development of knowledge, and one has to search for ones own ways of solving problems and reacting to novel and unknown system situations.

Possibly, the performance advantages of error training are due to the exshy; ploration that is inherent in such training. An error may actually instigate exshy; ploration. This would mean that a trainee in an error training group gets to know more of the system by having to explore it more actively. Another poshy; tential mechanism that leads to the superiority of error training is that one learns to deal rationally with the emotions involved in making errors. The heushy; ristics just discussed may reduce frustration due to errors, thus leading to better emotional strategies for dealing with errors in the performance test. A third mechanism might be that one learns to deal with error situations more effecshy; tively after error training.

The first of these three potential mechanisms through which error training improves learning was studied in this experiment. The experiment had two goals. One goal was to extend and generalize the experimental evidence of Frese et al. (1991) to a different, more complex task (a statistics program). The other goal was to examine the mechanism of exploration as a potential explanation of the effectiveness of error training.

Similarly to Frese et al. (1991), the hypothesis was that error training would lead to higher after-training performance than training that would not allow error to appear. This evidence should be apparent for complex tasks because more errors can occur when performing such tasks, more system knowledge is needed, and these tasks are not mere replications of what one has learned in training.

Error training is contrasted with error avoidance training, a procedure that allows no exploration, in principle. Error avoidance training mimics tutorials based on Skinners (1968) programmed learn

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资料编号：[596009]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word

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