知識結構（或結構化知識）

人類的大腦如何將經由表徵歷程所獲得的知識，組織成清楚顯示各概念之間 連結關係的知識結構，是知識結構理論探究的重點。關於知識結構的理論，Morton

& Bekerian（1986）主張將其分成『語意網路理論』與『基模理論』兩種，其中 語意網路理論較強調知識在大腦記憶中的組織方式，而基模理論則較重視知識在 大腦記憶中的運作歷程。語意網路理論主張人類的知識是由概念節點與概念節點 的連結關係所形成的結構化網路，因此，節點間的連結關係，以及概念節點如何 促使網路的活化，是語意網路理論探討的重心；基模理論主張人類以抽象的知識 結構來表徵過去的行動或經驗，因此，訊息的儲存與提取、行動程序的組織、目 標的設定等方面，才是基模理論關注的焦點。茲進一步分析比較於下：

一、語意網路理論（semantic network theory）

語意網路是一種關於知識如何被表徵的理論，語意網路理論主張知識可透過 有指示性與標記性的圖形結構（directed, labeled graph structure）來表徵，而圖形 結構是由相互連結的節點所構成，節點代表所表徵的概念，節點與節點間的聯結 線代表概念間的關係。

Quillain（1968）從探討長期記憶表徵方式的研究中，首先提出了語意網路 的主張。自從 Quillain（1968）提出語意網路主張後，就陸續有學者提出一些語 意網路的模式，邱上真（民78）綜合 Rumelhart ＆ Norman（1985）的看法，認 為語意網路會受重視的原因，主要具有下列幾項特徵：

1.統整性（integration）：語意網路能將凡具有密切相關的概念聚集在一起，

而且關係越密切，物理距離可能就越近，或相互間的聯結線可能就越多。

2.精簡性（parsimony）：同一概念盡可能只用一個節點表示。

3.抽象性（abstraction）：語意網路用語意來表徵知識而非用句子中的每一

個字。

4.多樣性（versatility）：影像或動作可用一系列的命題來表徵。

5.可加性（addibility）：新的命題可隨時加入已存在的語意網路中。

6.可視性（visibility）：語意網路能以平面圖的方式表徵知識，可使人對知 識結構一目了然，具有視覺效果。

7.自足性（self-sufficiency）：每一個語意網路都可以充分表達某一群概念間 的關係。

8.直觀性（intuitivity）：語意網路儘管用命題作為知識結構的最小單位，但 它仍然盡可能地配合人類使用語言的一些自然習慣。

茲就幾個主要的語意網路模式分析如下：

（一） Collins 和 Quillian（1969）可教的語言理解者模式（teachable language comprehender，簡稱 TLC）

1.TLC 模式的理論

這個模式是模擬電腦程式的記憶組織，主要是用電腦來模擬人類的語文理 解。TLC 模式假定每個節點有兩種聯結（Best, 1992），首先，每一節點與某些 節點有高階聯結，可決定類別的隸屬關係，此聯結顯示「是」的關係，例如魚「是」

一種動物；其次，每個節點除了顯示隸屬關係的聯結外，還有其他顯示該節點特 質的聯結，此聯結顯示「有」的關係，例如魚「有」鱗。

TLC 主張語意知識是以階層狀的網路結構來表徵的，並且遵循認知精簡原 則（cognitive economy），亦即屬於多數概念所共有的特徵，只會出現在最高階 的節點中，例如「金絲雀」和「鴕鳥」都會呼吸，但呼吸的特徵只出現在最高階 的「動物」層次上。當某概念具有與多數概念共有的特徵相異時，則需將其獨特 的特徵呈現在該概念的特徵屬性上。例如大多數的鳥類會飛，而鴕鳥不會飛，所 以就在鴕鳥的特徵屬性上表徵出鴕鳥不會飛的特質。

在 TLC 的模式中，欲搜尋概念是否具有該屬性時，可根據下列三個步驟

（Rumelhart ＆ Norman, 1988）：

（1）搜尋概念的屬性時，首先尋找概念本身所具有的屬性。

（2）若無法在概念本身的屬性中找到，則沿著概念的階層關係往上一層，

從高階概念的屬性中尋找是否具有該屬性。

（3）重複步驟 2，繼續往上一層的高階概念去尋找，直到確定找到或確定 不具有該屬性為止。

2.TLC 模式的評價

TLC 模式雖然能解釋某些實驗結果，卻也遭遇了一些困難：

（1）無法解釋典型效果（typicality effect）。例如「知更鳥」比「鴕鳥」更 像一隻典型的鳥，根據TLC 的理論，「知更鳥」與「鴕鳥」同屬於一個階層的，

但實際的結果是，「知更鳥是鳥？」提取的時間，少於「鴕鳥是鳥？」的提取時 間（Smith, Shoben, & Rips, 1974）。

（2）無法說明某些逆轉效果（reversal effect）。例如「動物」是「哺乳動 物」的高階概念，根據 TLC 模式提取「貓是一種哺乳動物？」，應該少於「貓 是一種動物？」的時間，但實驗結果卻相反（Rips, Shoben, & Smith, 1973）。

綜合上述探討可知，TLC 模式雖然能清楚的解釋訊息是如何被提取的，同 時它呈現出知識結構是相當具有結構化的特質，然因其知識結構為單一的階層網 路，有失之簡化的缺失。

（二） Collins 和 Loftus 的擴散激發模式（spreading activation model）

1.擴散激發模式的理論

由於TLC 模式有過度簡化的缺失，所以 Collins 和 Loftus（1975）針對 TLC 的缺點作了修正，提出了擴散激發模式。擴散激發模式不用階層組織的形式表徵 概念的階層關係，而改以非階層的網路語意距離來表徵各概念間的關係。

擴散激發模式有兩個假設（Best, 1992）。首先，兩個概念間的關聯程度端 賴聯結線段的長度，聯結線段越短，表示兩概念的連結關係越緊密；其次，概念 間的聯結，並非每個都具有隸屬性的關係，有些是屬於同階的關係。

擴散激發模式主張命題的表徵方式，猶如腦神經細胞的分佈情形，一旦一個 概念被激發後，它會沿著與此概念聯結的聯結線段，激發其他的概念，而越近的 聯結，激發的速度越快。而激發強度的大小、激發時間的長短、概念之間的距離 長度、被激發的概念是否為核心概念等因素，都會影響概念是否被激發。例如最 初被激發的是不尋常、冷僻的概念，便不會擴散到很多概念；如果被激發的是錯 綜交織的網路核心概念，那麼就會有許多相連的概念被激發（黃秀瑄、林瑞欽譯，

民80）。

2.擴散激發模式的評價

擴散激發模式雖然可以解釋TLC 所無法解釋的實驗效果，但是 Smith（1978）

認為因為擴散激發模式是為了修正 TLC 模式而產生的，所以本身並無法提出許 多清楚的實驗預測結果（clear-out predictions）。

綜合上述的探討可知，擴散激發模式認為訊息一旦被激發，便會順著聯結的 網路向四面八方擴散開來，如此的訊息提取可以較快速，並且可避免因單一階層 網路所可能導致的錯誤解釋。擴散激發模式採用類似網路神經的知識組織方式，

影響著往後測量知識結構的方法，例如路徑搜尋法即是深受擴散激發模式的影 響。

（三）Anderson 思考的適應性控制（adaptive control of thought）

1.ACT 模式的理論

Anderson 提出 ACT 的目標是要發展一個長期記憶的理論，這個理論用來解 釋關於記憶、推理、語言理解與獲得等認知結構與認知歷程的全貌。ACT 主張 知識是以命題網路的形式被表徵在記憶結構中，命題網路中的節點代表命題，而 聯結線則代表命題之間的關係。

ACT 有七項的基本假定，其中前五項是關於陳述性知識的假定，而後兩項 則是關於程序性知識的假定（Howard, 1983）：

（1）陳述性知識的假定：

（A）強度假定：每個聯結有特定的聯結強度，新形成的聯結強度較低，

但每次被使用後就會不斷增強。

（B）促動假定：在任何情況下，長期記憶中的節點只有小部分處在激發 狀態，其他節點則處於不激發狀態。

（C）促動擴散假定：被激發的節點會擴散到相互聯結的被動節點。兩個 節點間的聯結越強，就越可能擴散到聯結的節點。擴散是有能量限 制的，同時有越多節點被激發，就越少會擴散到其他節點。

（D）漸弱假定：激發會定期地在整個網路中逐漸減弱。

（E）促動列假定：最多有十個節點在激發列（active list）中，激發列就 是ACT 理論中工作記憶。在激發列的節點不會被減弱，只要它們 在激發列中，就處於活動狀態中。

（2）程序性知識的假定：

（F）強度假定：每個生產法則有某些聯結強度，每次生產法則被執行後，

生產法則的強度就會增加。

（G）選擇假定：所有生產法則的條件會與被促動的記憶相比較，看看是 否有條件相符的生產法則。強度較強的生產法則的速度較快，一旦 某個生產法則的條件符合的話，該生產法則就會被執行。

ACT 主張永久記憶的主成分是以命題形式進行儲存的工作，此模式包括陳 述性記憶（declarative memory）、生產法則記憶（production memory）與工作記 憶（working memory）三個部分。

陳述性記憶是屬於儲存知識結構的長期記憶區，它與工作記憶進行訊息的儲 存和提取的工作；生產法則記憶是屬於負責關於程序性知識的記憶區，它與工作 記憶進行生產法則的比對和執行的工作，同時生產法則記憶本身會進行應用的工 作，以擴增生產法則的應用情境。工作記憶是屬於當下正在處理訊息的記憶區，

他必須針對外在世界所提供的訊息，進行編碼的工作，同時需立即對該訊息做出 回應的表現行為。

當外在的訊息經編碼後送至工作記憶區，相關的訊息一旦在命題網路中被激 發後，就會從陳述性記憶區提取到工作記憶區，而工作記憶區所處理的訊息，也 會被送至陳述性記憶區儲存；透過型態比對（pattern matching）的過程，選擇適 當的生產法則，當滿足特定的條件後，生產法則就會被執行，生產法則透過學習 懂得將舊經驗遷移應用至新的情境。最後，訊息經過工作記憶區的處理後，會對 外在環境表現出實際的行動。

2.ACT 模式的評價

整體而言，ACT 理論是一個整合陳述性知識與程序性知識的命題網路模 式，它對訊息的處理歷程與知識結構的形成方式，都能清楚的解釋說明，是一個 較完整的語意網路理論，它對知識結構的評量有著重大的影響力。

整體而言，ACT 理論是一個整合陳述性知識與程序性知識的命題網路模 式，它對訊息的處理歷程與知識結構的形成方式，都能清楚的解釋說明，是一個 較完整的語意網路理論，它對知識結構的評量有著重大的影響力。