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学会准确估计时间间隔和空间量值对日常行为至关重要，然而，很少有研究直接比较这两个领域的学习过程如何展开。时间间隔估计的理论模型对于这一学习过程可能如何发生，以及其可能如何区别于空间线段估计等其他类型的估计，提出了相互冲突的解释。在本研究中，参与者在训练阶段于有反馈或无反馈条件下完成了时间间隔和线段长度生成任务。随后，他们在无反馈条件下接受测试，并进一步完成未经训练的时间间隔和线段长度任务，以考察学习能否泛化至新的量值。我们发现，时间生成和空间生成表现出相似的学习轨迹，其特征是初期迅速改善，随后表现逐渐趋于渐近水平。然而，尽管学习轨迹相似，空间生成仍比时间生成更快达到较高的准确性和精确性水平，且这种优势更为持久。反馈促进了两个领域的学习，其中精确性的改善在训练早期便已出现，而准确性的改善则在随后的测试阶段变得明显。这些益处持续至迁移阶段，在空间生成任务中尤为突出，表明反馈支持下的学习能够泛化至未经训练的量值。迁移表现还反映出量值估计中的系统性偏差，与集中趋势效应一致，即较小量值往往被过度生成，而较大量值则被低估。总体而言，这些发现表明，时间量值学习与空间量值学习既具有共同的学习动态，也具有可分离的学习动态，提供了新的深入揭示数量大小学习背后的共性与特异性机制，并凸显反馈在促进学习与迁移中的重要作用。
反馈对时间间隔与线段学习的差异性益处及其与具有迁移效应的新学习的关联 | bioRxiv
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反馈对时间间隔与线段学习的差异性益处及其与具有迁移效应的新学习的关联
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Jiaxuan
Teng
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Arne D.
Ekstrom
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Eve A.
Isham
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https://doi.org/10.64898/2026.07.26.740865
Jiaxuan Teng
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学会准确估计时间间隔和空间量值对日常行为十分重要，然而，很少有研究直接比较这些领域中的学习过程如何展开。时间间隔估计的理论模型对于这一学习过程可能如何发生，以及它可能与空间线段估计等其他对象的学习有何不同，提出了相互矛盾的解释。在本研究中，参与者在训练阶段于有反馈或无反馈条件下完成了时间间隔和线段长度生成任务。随后，他们在无反馈条件下接受测试，之后又接触了未经训练的时间间隔和线段长度，以考察学习能否泛化至新的量值。
我们发现，时间量值生成与空间量值生成表现出相似的学习轨迹，均呈现初期快速改善、随后表现趋于渐近水平的特征。然而，尽管学习轨迹相似，空间量值生成仍比时间量值生成更快达到更高的准确性和精确性水平，且这种优势更为持久。反馈促进了两个领域的学习，其中精确性的提升在训练早期便已出现，而准确性的提升则在随后的测试阶段变得明显。这些益处持续至迁移阶段，在空间量值生成中尤为突出，表明反馈支持的学习能够泛化至未经训练的量值。迁移表现还反映出量值估计中的系统性偏差，与集中趋势效应一致，即较小量值往往被过度生成，而较大量值则被低估。总体而言，这些发现表明，时间与空间量值学习既具有共同的学习动态，也存在可分离的学习动态，为理解量值学习背后的共同机制与特异机制提供了新见解，并凸显了反馈在促进学习和迁移中的重要作用。
利益冲突声明
作者声明不存在利益冲突。
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本预印本的版权持有人为作者／资助方，其已授予 bioRxiv 永久展示本预印本的许可。
本预印本依据以下许可协议提供：
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发布于2026年7月29日。
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反馈对时间间隔与线段的差异化益处及其与具有迁移效应的新学习的关联
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2026.07.26.740865;
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反馈对时间间隔与线段的差异化益处及其与具有迁移效应的新学习的关联
Jiaxuan
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2026.07.26.740865;
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https://doi.org/10.64898/2026.07.26.740865
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关键词：时间间隔估计 · 空间量值估计 · 反馈学习 · 学习迁移 · 集中趋势效应 · 知觉学习
原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.07.26.740865v1?rss=1