Этот протокол может быть использован для создания строго контролируемых и объективно определенных стимулов для экспериментов по распознаванию фигур. Используя базу данных из 16 фигур, можно выбрать стимулирующие фигуры, которые удовлетворяют предписанным значениям структуры и поверхностным геометрическим свойствам. Экспериментальная среда состоит из жидкокристаллального монитора и коробки с кнопкой реагирования, подключенной к компьютеру.
Есть три кнопки на поле помечены Enter, F6 и F5. Нажав кнопку Enter, текущий экран будет переходить к последовательной экрана. Кнопка F6 для ответов с помощью указательного пальца, а кнопка F5 для ответов с помощью среднего пальца. Чтобы можно было изутовить различные гипотезы, которые касаются критичности определенной функции в распознавании фигур в достаточно объективной манере, вставьте дискету в дискетный диск, подключенный к компьютеру, который будет использоваться для подготовки стимула, и откройте программу парного поколения.
Затем используйте клавиатуру для ввода случайного числа в качестве исходного значения для функции генерации случайных чи номеров и ввемите одну или две с помощью клавиатуры в качестве цифрового проядерии. Чтобы подготовить набор стимулов для участника, последовательно напишите номер презентации, цифровое состояние, тип пары с тегом, количество сегментов линии и четыре пары меток вершины в формате спецификации линии левой и правой фигур каждой пробной версии на дискету, одновременно повторяя эти значения на экране. После получения письменного, информированного согласия от участника, покажите образец фигурных пар, чтобы продемонстрировать участнику, как им будет предложено решить, идентична ли представленная пара фигур по форме, независимо от их ориентации, как можно быстрее и точнее.
Когда участник будет готов, запустите программу презентации стимулов на компьютере для экспериментов, и нажмите Identity Decision Task и Participant Information, чтобы ввести имя участника, пол и возраст. Когда вся информация была введена, нажмите Конец спецификации и читать Стимул. Затем выберите PRBLM2.
Файл DAT на дискете и нажмите Open на экране спецификации файла. Далее, место участника перед монитором, с головой на подбородке отдыха, и подтвердить 60 сантиметров расстояние от лба участника до монитора. Затем нажмите Исполнение, чтобы начать эксперимент.
Если экран инструкции показывает цифровое состояние, поручите участнику нажать клавишу F6 указательным пальцем, когда цифры одинаковы, и нажать клавишу F5 средним пальцем, когда цифры отличаются. После того, как цифровое состояние было определено, у участника нажмите Enter один раз в поле отклика, а затем еще раз в ответ на готовый запрос на экране, чтобы начать судебное разбирательство. После презентации пары пар практики на экране стимула, у участника нажмите клавишу F6 или F5, как только будет принято решение.
Если ответ был правильным, решение было правильным, появится на экране сообщений обратной связи. Если ответ был неверным, решение было ошибочным, появится на экране. После прочтения сообщения обратной связи, чтобы участник нажмите ввести продолжить и ответить на следующий быстрый экран.
Когда все практические испытания будут завершены, начнется тестирование. Если участник начнет испытание, используя те же кнопки ответа, что и для практических испытаний. В этом репрезентативном эксперименте показатели ошибок и задержки существенно отличались в типах пар, за исключением разницы в задержке между асимметричными и неимперичными нулевыми парами.
Показатели ошибок и данные о задержках свидетельствуют о том, что неимоемные 0,73 и одна пара легко дискриминируемы по сравнению с асимметричными парами. Однако почти отсутствуют различия в задержке между неимоемными нулевыми парами и асимметричными парами, убедительно свидетельствуют о том, что одно и то же длины линии привело к тому, что асимметричные пары стали более трудными для различения. Важно, чтобы выбрать геометрически соответствующие фигуры пар с использованием базы данных, и специальные творения, в соответствии с вашими вопросами исследования.
При надлежащем выборе фигур с определенными значениями объектов можно изучить критичность отдельных объектов во время тестов распознавания фигур.
