第二章 文獻探討
第五節 知識分化
國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
16
第五節 知識分化
專家知識中的知識分化
知識分化（knowledge partitioning）現象最起先是在專家謬誤的研究中發現的，
為能有效了解知識分化，在此先重新回顧專家知識中的知識分化現象。所謂的專 家，是指在其領域經過特定的學習或經驗的大量累積，並能過有系統的整合知識，
通過問題時能夠有效的運用策略與領域內相關的大量知識，甚至是獨到的見解來 回答該領域相關的研究議題，對於這些在該領域有傑出表現的人所給予的稱呼。
然而，在最近二十年開始，許多心理學家發現這些透過整合的知識並不能完全的 避免失誤的產生，專家有可能反而因為處理專業領域中情境相似的作業時，只注 意到情境的相似性，而忽略了其他重要的因素導致失誤的產生。
雖然普遍認為專家知識的整合是有其一致性的，在其專業領域展現高效能與 穩定的同時，並不會受到無關情境線索的影響，但在Lewandowsky與Kirsner（2000）
對於消防員評估火勢的研究對於上述的看法卻呈現相反的證據。他們想要瞭解專 家在其擅長領域中對於事件判斷錯誤的原因，即為什麼會有專家失誤的發生，他 們在研究中徵求14名平均服務18.31年，並皆曾在火場擔任決策角色，資歷經驗豐 富的消防員，以及一般的大學生做為受試者，要求其評估火勢蔓延範圍，兩者在 研究中所代表的角色分別是專家與生手的差別。在給予火災的詳細物理資訊的同 時，物理資訊即風速與地形坡度，還伴隨著兩種不同的情境線索（context），在 這個研究中情境線索是做為對預測火勢蔓延無關的線索，分別是回火
（Back-burning），指的是為了燒出防火巷，協助控制火勢，而自行施放的火；以 及要撲滅的火（Fire-Fighting）兩種。事實上，影響火勢蔓延最重要的兩個因素為 風速與地形坡度，若風速與地形坡度方向相反，相對於兩者同向時，火勢蔓延的 方向較不易被察覺。換言之，火勢蔓延的狀態無關乎回火以及要撲滅的火，皆以
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
17
風速與地形坡度為準則。
結果發現，雖然整體而言專家預測火勢的能力高於生手，但專家同時也會受 到情境線索的影響，對於相同條件的火勢做出矛盾的預測，也就是說即使兩火災 物理條件相同，在被告知為回火或需要被撲滅的火時，亦即情境線索不同時，專 業的消防員在研判火災蔓延情形會產生不一致的現象，反而對於一般人而言卻不 會有這種不一致現象的反應。做為此研究的重要發現，我們可以知道即使情境並 不能提供火勢蔓延的訊息，專家仍會藉由情境線索來協助判斷，而生手不會。即 專家會因為情境的不同，做出不同的反應；而生手卻單純依靠火場的訊息作答。
根據上述的研究發現，Lewandowsky與Kirsner（2000）提出知識分化的概念，
認為人在某領域的概念並非存在於一個不可分割的整體，而是依照不同情境線索 被拆解成數個知識的封包（Knowledge parcels），每一個封包內皆含有部分知識，
且封包間彼此獨立，這些彼此獨立的知識甚至有可能會產生相互矛盾的情形。在 面對問題時，依據不同的情境線索挑選不同封包內的知識來解決問題，因而可能 造成不一致的結果。
函式學習中的知識分化
由於知識分化現象在專家研究上被發現，為進一步瞭解知識分化是專家特有 的表徵方式、亦或是學習後所產生的普遍現象，Lewandowsky、Kalish和Ngang（2002）
透過函學習實驗，發現知識分化現象普遍存在，只要適當地安排情境線索與部分 學習內容有相關性，一般受試者也會有知識分化現象的表現。在函式學習的典範 中，受試者將學習對不同的刺激做出不同的反應，其中每一個刺激都會對應到某 一個反應強度，而刺激與反應強度的關係是由某一條被主試者預先設定的函式所 決定。受試者在每次學習嘗試中，必須去揣測該次學習刺激的對應答案；同時，
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
18
受試者在整個過程中並不會看見他們所學習的函式，訊息的提供都是以圖形化的 方式表達，故受試者沒有機會直接思考函式本身為何，但經過充分的練習，受試 者仍會將訓練階段所接觸的那些刺激概化成一條連續的函式（e.g., Busemeyer, Byun, DeLosh, & McDaniel, 1997）。
利用函式學習來複製先前的消防員實驗有以下幾個條件需要被注意：（1）在 訓練階段，所有問題都可以使用與情境無關的方式解答；（2）問題可與不同情境 搭配出現，且控制情境不會一直連續出現；（3）情境無法直接預測學習結果；（4）
測驗階段中，所有問題能以不同的情境呈現。以上的四個條件也被認定為日後所 有要誘發出知識分化現象不可或缺的元素。
實驗分為兩個階段，訓練階段與測驗階段。在訓練階段中，受試者被要求學 習刺激與反應強度之間的對應關係，而此對應關係則是由事先設定好的函式所決 定。在他們的實驗中，受試者須要學習的是一條U型曲線的二次方程式，單在學 習過程中，沒有數字或任何方程式出現，而是出現圖形刺激代表刺激值的強弱，
並要求受試者以滑鼠在另一個長條軸上點出相對應的預測長度。當受試者完成反 應後，正確答案會被標記於數軸上正確的對應位置，若受試者的答案與正確位置 之間的距離相差小於一定的數值，則不計為錯誤。他們使用的刺激材料可見圖 一。
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
19
圖一、Lewandowsky、Kalish 和 Ngang（2002）函式學習的實驗程式畫面。
圖中央黑色橫向箭頭為風速，表示刺激強度；情境線索以文字呈現於黑色 橫向箭頭上方，分為「Fire-fighting」與「Back-Burning」兩種；左下方白色 小箭頭為受試者做出的反應；圖中最左側的黑色小箭頭為給予受試者正確 訊息回饋。（Lewandowsky, Kalish & Ngang, 2002）。
由圖一可見，黑色箭頭的長度表示刺激強度，左下角的白色箭頭表示反應強 度，情境變項則是以文字方式呈現，分別為回火以及要撲滅的火。受試者須要根 據代表刺激強度的箭頭長度，調整圖中左下角白色小箭頭的位置來表示其預測的 火勢蔓延速度。測驗階段會出現訓練階段中沒有出現過的新刺激，實驗者可藉由 觀察受試者在測驗階段的表現，這些新刺激用來幫助實驗者推測受試者學習到的 表徵。
Lewandowsky等人還在訓練階段中增加了對情境線索與刺激間配對關係的操 弄。將實驗分為兩組，一組為系統組（systematic context condition），即情境線索 與刺激間成系統系的搭配；另一組為隨機組（randomized context condition），即情 境線索與刺激間呈隨機搭配。因為情境線索本身並無法協助受試者預測結果，所 以不論在系統情境組或隨機情境組中，受試者應該都可以學會忽略情境線索，學 會由實驗者所定義的二次函式。然而，若是系統組受試者有較高的機會學習到依 據情境線索的不同，分開學習不同部分刺激的判斷規則，即表示他們表現出知識
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
20
分化的現象。
實驗結果發現，僅隨機情境組的受試者學會二次函式，而系統情境組的受試 者則是會在兩種情境下分別採用不同的反應，當情境線索為回火時，受試者採用 一條由左上到右下漸趨平緩的曲線；反之，當情境線索為要撲滅的火時，受試者 則改使用另一條由右上到左下漸趨平緩的曲線。其末端都比實際的U形曲線平緩，
但隨機組則沒有此現象。這顯示了知識分化現象對於一般人而言只要經過適當的 學習後，也可能有知識分化的現象出現。另外，此研究的實驗四並沒有出現知識 分化的原因，Lewandowsky等人認為可能與作業的難易程度有關。在簡單的學習 情況下，受試者就不需要藉由情境線索協助作答，但在複雜的學習情況下，受試 者則可能需要學習依劇情境的不同，選擇不同的知識來幫助自己簡化問題方便作 答，因此知識分化有可能是為簡化問題的複雜度因應而生的解決問題策略之一。
圖二、Lewandowsky 等人（2002）函式學習研究之結果。圖 A 為隨機情境 組中受試者的表現，圖 B 為系統情境組中受試者的表現。其中「○」為受 試者在回火（Back-Burning）情境，而「▲」表示受試者在要撲滅的火
（Fire-Fighting）情境。（Lewandowsky, Kalish & Ngang, 2002）。
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
21
類別學習
Yang與Lewandowsky（2003, 2004）將知識分化的構想延伸至類別學習的領域，
他們以類別學習實驗來觀察知識分化現象。本研究將完全重製他們的實驗，下面 將會簡述他們的實驗。在類別學習的實驗中，受試者被要求透過嘗試錯誤的方式 學會正確的類別結構。Yang與Lewnadowsky（2004）所使用的類別結構可以由函 式| Y-X-100 | = 200表示，參見圖三。
類別結構被函式定義為三個部分，落在左上方空間與右下方空間的刺激均屬 於類別B，落在中間的刺激則屬於類別A。使用的實驗 刺激材料如圖三左方所示，
為內含一條垂直短線的矩形圖案，短線位置以及矩形高度對應於類別結構的X 軸與Y 軸，為正確分類函式中會用到的訊息。他們的實驗仿照之間的函式學習 實驗，但所使用的情境線 索則是顏色代替，所以在訓練階段中的刺激中有一半是 紅色，而另一半是 綠色，在圖三中分別是實線與虛線矩形的部分，任一顏色中，
均有等量的類別A 與類別B。這點與先前函式學習實驗相同，表示顏色對 刺激的 分類沒有預測力。
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
22
圖三. Yang 和Lewandoesky （2004） 實驗的類別結構與刺激材料示意圖。
訓練階段的刺激分別以「○」、「X」表示，圖左上方實線正方形區塊中的
訓練階段的刺激分別以「○」、「X」表示，圖左上方實線正方形區塊中的