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方法
實驗參與者
本實驗的參與者為二十八名視力正常或矯正後正常的大學生。每位參與者 在實驗完成後會得到小筆金額的實驗報酬。
實驗設備
同實驗一。
實驗材料
本實驗的實驗素材類似於實驗一，惟卡片的顏色全為灰色、圖形數量改為 一個至八個、且圖形形狀分為圓形及三角形兩種，共有十六種不同的卡片。在 這些卡片中有一個共通的規則：圖形個數需介於三個至六個，無論形狀。見圖 17。
圖 17：卡片範例。此卡為「三角形且數量為二」的卡片。
在學習階段中，實驗參與者只會觀察到四張卡片以隨機順序出現：圓形且 數量為二、圓形且數量為三、三角形且數量為六以及三角形且數量為七，即圖
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「Correct」的字樣；相反的，螢幕上會出現「Wrong」的字樣。之後會進行下一 個嘗試次。
而在每一次的測驗區間中，全部十六張卡片以不同的隨機順序依次出現。
如同學習階段，實驗參與者需要判斷眼前的那張卡片是否符合規則，並按下按 鍵作答。但不同的是，在測驗階段中，實驗參與者作答後螢幕上並不會出現反 饋。
結果
學習階段
學習階段共有十個區間。以正確率為依變項，區間數以及卡片的形狀為獨 變項，進行一二因子組內設計變異數分析。結果顯示，區間數的主要效果達顯 著水準，F（9,243）= 24.85，MSe = 2.34，p < .001，而形狀沒有顯著的主要效 果，F（,27）= 0.62，MSe = 0.09，p = .43；區間數及形狀的並沒有交互作用，
F（9,243）= 1.24，MSe = 0.07，p = .27。接著細看每個區間的正確率，從區間 一至區間十的正確率依序為約：0.48、0.80、0.86、0.90、0.94、0.92、0.91、0.9 3、0.96 及 0.97，見圖 19。在第一區間時，實驗參與者的正確率近乎於猜測，但 在第二區間時正確率進步為 0.80，並在第四區間開始正確率皆高於 0.90。以此 來看，可以說參與者在學習階段有確實學會卡片的規則。
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圖 19：實驗二學習階段中每個區間的正確率。誤差線為一個標準誤。
測驗階段
在學習階段中，參與者只會觀察到四張卡片：圓形且數量為二、圓形且數 量為三、三角形且數量為六以及三角形且數量為七。若參與者展現出知識分化 的現象，則他們在測驗階段中對圓形且數量為七、八的卡片以及三角形且數量 為一、二的卡片的判斷應該會與無知識分化的參與者不同。因此，本實驗在分 析時，將卡片數量分為三個區段：數量為一及二（區段 A）、數量為三至六
（區段 B）、數量為七及八（區段 C），見圖 20。
圖 20：測驗階段中區段的區分方式。數量為一及二者為 A 區段、數量為三至六者為 B 區段，
數量為七及八者為 C 區段。
首先，先以參與者回答卡片為符合規則與否為依變項，卡片圖案的形狀
（也就是情境）以及卡片的區段（區段 A、B 或 C）為獨變項，進行依二因子 組內設計變異數分析。結果顯示，形狀沒有顯著的主要效果，F（1,27）= 0.33，
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MSe = 0.006，p = .57，而區段的主要效果達到顯著水準，F（2,54）= 16.98，MSe
= 1.32，p < .001。卡片圖案的形狀以及卡片所在的區段間有顯著的交互作用，F
（2,54）= 10.34，MSe = 0.85，p < .001。由此可以發現在不同的區段之間，參與 者認為卡片為正例的比例不同，且實驗參與者認為不同的情境會影響實驗參與 者們在不同區段時對卡片的判斷。
接著詳細觀察每種卡片被回答為符合規則的比例。圓形的卡片被認為為符 合規則的比例從圖形數量一至八分別約為：0.27、0.25、0.60、0.70、0.53、
0.80、0.43 以及 0.59；而三角形的卡片被認為為符合規則的比例從圖形數量一 到八則分別約為 0.52、0.48、0.77、0.54、0.61、0.63、0.30 以及 0.21，見圖 21。而以區段做分別，圓形且為區段 A、B 及 C 的卡片被認為是符合規則的比 研究（例如，Yang & Lewandowsky, 2003），其實是混雜了使用不同策略的參與 者的作答結果使然。因此，本實驗需要進一步檢驗，是否目前所得結果中存在 著明顯的個別差異。
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圖 21：實驗二的實驗參與者在測驗階段判斷每個卡片為符合規則的比例。黑色的線段為圓形的 卡片、紅色的線段則為形狀為三角形的卡片。
表 4：實驗二的實驗參與者在測驗階段判斷各個區間、兩種形狀的卡片為符合規則的比例。
區段 A 區段 B 區段 C
圓形 0.26 0.66 0.51
三角形 0.50 0.63 0.26
因為在實驗參與者實驗後的回報中，不少實驗參與者表示他們發展出了和 實驗預期不同的規則，我們無法像實驗一那樣，事先設定不同的規則，以 k-means 群集分析對參與者的表現進行分組。因此，本實驗將使用階層式分群分 析（Hierarchical Clustering Analysis），依實驗參與者對卡片判斷的傾向為他們分 群。階層式分群分析是一種透過逼近資料點間距離的最小值並以此分群的分析 方法，被分在同一群的資料代表其各項特徵的數值較為相近；另外，此分析法 不需要事先決定分群數量便可進行。階層式分群分析所決定群集的方式有多 種，在本實驗中使用的是完整連結分群（Complete Linkage Clustering），此種方 式透過最大化群集間的距離分群。以階層式分群分析將實驗參與者們的答題傾
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向分群並繪製成樹狀圖（見圖 22）後，可將實驗參與者們分為兩個較大的群 集：群集一（十人）以及群集二（十八人）。
圖 22：實驗二透過依實驗參與者對各卡片的判斷傾向進行階層式分群分析所繪製的樹狀圖。
在分群後，先以實驗參與者回答卡片為符合規則與否為依變項，群集（群 集一或群集二）、卡片圖案的形狀（也就是情境）以及卡片的區段（區段 A、B 或 C）為獨變項，進行一三因子混合設計變異數分析（3-Way Mixed Designed ANOVA）。結果顯示群集的主要效果並沒有達顯著水準，F（1,26）= 3.85，
MSe = 0.27，p = .06。而情境沒有主要效果，F（1,26）= 0.32，MSe = 0.006，p
= .58，情境與群集的交互用也沒有達顯著水準，F（1,26）= 0.22，MSe = 0.004，
p = .65。區段的主要效果達到了顯著水準，F（2,52）= 16.55，MSe = 1.32，p
< .001，而區段與群集的交互作用未達顯著水準，F（2,52）= 0.31，MSe = 0.03，
p = .73。而情境與區段有顯著的交互作用，F（2,52）= 12.31，MSe = 0.85，p
< .001；情境、區段及群集三者間的交互作用也達到顯著水準，F（2,52）=
6.15，MSe = 0.42，p < .01。由此可知，情境與區段間的交互作用會受到不同群 集的影響而改變。由於情境與區段之間的交互作用出現與否是知識分化是否出 現的指標，這樣的結果暗示了這兩個群集表現知識分化的程度可能有很大的不 同，因此接下來要針對兩個群集個別分析。
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3.99，MSe = 0.32，p < .05；而情境與區段間並沒有顯著的交互作用，F（2,18）=
0.21，MSe = 0.003，p = .81。由此可見，群集一的實驗參與者雖然會因為區段不 同而改變對卡片的判斷，但這個改變並不受情境影響；換句話說，這個結果顯 示了群集一的實驗參與者在判斷卡片時並沒有展現知識分化。而針對群集二的 實驗參與者進行相同的分析，可發現如同群集一，情境的主要效果並不顯著，F
（1,17）= 0.032，MSe = 0.0006，p = .86、且區段有著顯著的主要效果，F
（2,34）= 12.9，MSe = 1.02，p < .001。不同於群集一，群集二在情境與區段間 的交互作用達顯著水準，F（2,34）= 13，MSe = 1.27，p < .001。此結果顯示卡片 所在的區段不但會影響群集二的實驗參與者如何判斷卡片，不同的情境下其影 響的方式也有所不同；因此可以推論群集二的實驗參與者有可能展現出知識分 化的現象。
接下來仔細觀察兩組實驗參與者對每張卡片答題的傾向。第一群集的實驗 參與者判斷圓形且圖形數量為一至八的卡片為符合規則的比例依序為：0.70、
0、0.95、0.20、0.55、0.65、0.55 及 0.15，而三角形的卡片則依序為：0.25、
0.45、0.70、0.40、0.15、0.90、0.10、0.55（見圖 23）。若以區段計，圓形的區 段 A、B、C 的比例為 0.35、0.59、0.35，而三角形的則為 0.35、0.54、0.33（見 表 5）。而在群集二中的實驗參與者判斷圓形且圖形數量為一至八的卡片為符 合規則的比例依序約為：0.03、0.39、0.41、0.97、0.53、0.89、0.36 和 0.83。而 三角形的卡片則為：0.67、0.50、0.81、0.61、0.86、0.47、0.42 及 0.028（見圖 24）。若以區段計，則圓形的區段 A、B、C 的卡片被認為是符合規則的比例分 別為 0.21、0.70、0.60，而三角形的則為 0.58、0.69 及 0.22（見表 6）。
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圖 23：實驗二中群集一的實驗參與者在測驗階段判斷每個卡片為符合規則的比例。黑色的線段 為圓形的卡片、紅色的線段則為形狀為三角形的卡片。
圖 24：實驗二中群集二的實驗參與者在測驗階段判斷每個卡片為符合規則的比例。黑色的線段 為圓形的卡片、紅色的線段則為形狀為三角形的卡片。
表 5：實驗二中群集一的實驗參與者在測驗階段判斷各個區間、兩種形狀的卡片為符合規則的 比例。
區段 A 區段 B 區段 C 圓形
三角形
0.35 0.59 0.35 0.35 0.54 0.33
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合設計變異數分析。結果發現群集的主要效果依然存在，F（1,26）= 5.56，MSe‧
8.92，MSe = 0.64，p < .01。區段的主要效果依然存在，F（2,52）= 18.22，MSe = 3.95，p < .001，而群集與區段的交互作用則未達顯著水準，F（2,52）= 0.34，
MSe = 0.07，p = .72。情境與奇偶數之間的交互作用沒有達到顯著水準，F
（1,26）= 2.12，MSe = 1.23，p = .16，但情境、奇偶數與群集間的交互作用達到 顯著水準，F（1,26）= 22.72，MSe = 13.23，p < .001，顯示了情境與奇偶數間的 關係在兩個群集的實驗參與者間是不同的。
情境與區段間的交互作用依然達到顯著水準，F（2,52）= 11.66，MSe = 1.70，p < .001，且情境、區段以及群集間有顯著的三因子交互作用，F（2,52）=
5.83，MSe = 0.85，p < .01。奇偶數與區段的交互作用並沒有達到顯著水準，F
（2,52）= 0.77，MSe = 0.04，p = .47，而區段、奇偶數及群集間的三因子交互作 用則達到顯著水準，F（2,52）= 3.46，MSe = 0.18，p < .05。此一結果顯示依照 群集不同，區間的不同對奇偶數的效果會產生影響。最後，區間、情境以及奇 偶數之間的交互作用也達顯著水準，F（2,52）= 3.18，MSe = 0.17，p < .05，但 區間、情境、奇偶數以及區段間的四因子交互作用未達顯著水準，F（2,52）=
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要效果，F（2,18）= 5.15，MSe = 0.96，p < .05。圖案的形狀與奇偶數之間有顯 著的交互作用，F（1,9）= 8.08，MSe = 5.08，p < .05，而區間及形狀之間的交互 作用未達顯著水準，F（2,18）= 0.25，MSe = 0.009，p = .78。奇偶數及區段的交 互作用也未達顯著水準，F（2,18）= 3.42，MSe = 0.21，p = .06。最後，卡片形 狀、奇偶數以及區段間的交互作用同樣也未達顯著水準，F（2,18）= 2.41，MSe= 0.13，p = .12。而針對第二群集進行相同的分析則發現圖案形狀的主要效果未 達顯著水準，F（1,17）= 0.06，MSe = 0.003，p = .81；奇偶數則有顯著的主要效 果，F（1,17）= 5.13，MSe = 0.42，p < .05，且區段的主要效果依然達到顯著水 準，F（2,34）= 13.14，MSe = .037，p < .001。圖案的形狀與奇偶數間的交互作
= 0.13，p = .12。而針對第二群集進行相同的分析則發現圖案形狀的主要效果未 達顯著水準，F（1,17）= 0.06，MSe = 0.003，p = .81；奇偶數則有顯著的主要效 果，F（1,17）= 5.13，MSe = 0.42，p < .05，且區段的主要效果依然達到顯著水 準，F（2,34）= 13.14，MSe = .037，p < .001。圖案的形狀與奇偶數間的交互作