정보 처리 시스템 (정보 처리 이론): 이해하기

정보 처리 이론가들은 학습이 자극과 반응 사이의 연관성을 형성하는 것과 관련이 있다는 행동주의에 내재된 아이디어에 이의를 제기했습니다. 정보 처리 이론가들은 지식 조각 간의 연관성을 형성하는 것이 기억 속에서 획득 및 저장을 촉진하는 데 도움이 된다고 가정하기 때문에 연관성을 거부하지 않습니다. 오히려 이러한 이론가들은 외부 조건에 덜 관심을 두고 자극과 반응 사이에 개입하는 내부(정신적) 과정에 더 집중합니다. 학습자는 정보의 적극적인 탐색자이자 처리자입니다. 사람들이 자극이 그들에게 영향을 미칠 때 반응한다고 말한 행동주의자들과 달리 정보 처리 이론가들은 사람들이 환경의 특징을 선택하고 주의를 기울이며 정보를 변환하고 리허설하며 새로운 정보를 이전 정보와 관련시킨다고 주장합니다.

정보 처리 이론은 어떤 인지 과정이 중요하고 어떻게 작동하는지에 대한 관점에서 다르지만 몇 가지 공통된 가정을 공유합니다. 하나는 정보 처리가 자극을 받고 반응을 생성하는 사이에 개입하는 단계에서 발생한다는 것입니다. 당연한 결과는 정보의 형태, 즉 정보가 정신적으로 표현되는 방식은 단계에 따라 다르다는 것입니다. 단계는 질적으로 서로 다릅니다.

또 다른 가정은 정보 처리가 적어도 비유적으로는 컴퓨터 처리와 유사하다는 것입니다. 인간 시스템은 컴퓨터와 유사하게 작동합니다. 정보를 받고 메모리에 저장하고 필요에 따라 검색합니다. 인지 처리는 매우 효율적입니다. 낭비나 중복이 거의 없습니다. 연구자들은 이 비유를 얼마나 확장하는지에 대해 의견이 분분합니다. 어떤 사람들에게는 컴퓨터 비유는 단순한 비유일 뿐입니다. 다른 사람들은 컴퓨터를 사용하여 인간의 활동을 시뮬레이션합니다. 인공 지능 분야는 사고, 언어 사용, 문제 해결과 같은 인간 활동에 컴퓨터를 프로그래밍하는 것과 관련이 있습니다.

연구자들은 또한 정보 처리가 지각, 리허설, 사고, 문제 해결, 기억, 망각, 이미지화와 같은 모든 인지 활동에 관여한다고 가정합니다(Farnham-Diggory, 1992; Matlin, 2009; Mayer, 1996; Shuell, 1986; Terry, 2009). 정보 처리는 전통적으로 묘사된 인간 학습을 넘어 확장됩니다. 이 강의는 학습과 가장 관련이 있는 정보 기능에 주로 관심을 둡니다.

'학습과 기억의 정보 처리 모형' 도식은 처리 단계를 통합한 정보 처리 모형을 보여줍니다. 이 모형은 일반적이기는 하지만, 앳킨슨과 쉬프린(Atkinson and Shiffrin, 1968, 1971)이 제안한 고전적 모형과 매우 유사합니다.

정보 처리는 자극 입력(예: 시각, 청각)이 하나 이상의 감각(예: 청각, 시각, 촉각)에 부딪힐 때 시작됩니다. 해당 감각 등록기는 입력을 받아 감각 형태 그대로 잠시 동안 유지합니다. 바로 여기에서 지각(패턴 인식), 즉 자극 입력에 의미를 부여하는 과정이 일어납니다. 명명(naming)에는 시간이 걸리고 정보가 감각 등록기에 아주 짧은 시간 동안만 머무르기 때문에, 이 과정은 일반적으로 명명을 포함하지 않습니다. 오히려 지각은 입력을 이미 알고 있는 정보와 일치시키는 것을 포함합니다.

감각 등록기는 정보를 단기 기억(STM)으로 전달합니다. 단기 기억은 작동 기억(WM)이며, 대략적으로 의식, 즉 특정 순간에 사람이 의식하고 있는 것에 해당합니다. 작동 기억은 용량이 제한되어 있습니다. 밀러(Miller, 1956)는 작동 기억이 7±2개의 정보 단위를 담을 수 있다고 제안했습니다. 단위는 의미 있는 항목으로, 글자, 단어, 숫자 또는 일반적인 표현(예: "빵과 버터") 등이 있습니다. 작동 기억은 지속 시간도 제한적이어서, 단위들이 작동 기억에 유지되려면 되뇌기(반복)가 필요합니다. 되뇌기가 없으면 정보는 몇 초 후에 사라집니다.

정보가 작동 기억에 있는 동안, 장기 기억(LTM) 또는 영구 기억에 있는 관련 지식이 활성화되어 작동 기억으로 옮겨져 새로운 정보와 통합됩니다. 예를 들어, 학생들이 A로 시작하는 모든 주도를 말하기 위해, 아마도 국가의 지역별로 주의 이름을 떠올리고 그 주도들의 이름을 훑어봅니다. 메릴랜드의 주도를 모르는 학생이 "아나폴리스"를 배우면, 그들은 그것을 "메릴랜드"와 함께 장기 기억에 저장할 수 있습니다.

정보가 장기 기억에서 소실되는지(즉, 잊히는지)에 대해서는 논쟁의 여지가 있습니다. 일부 연구자들은 소실될 수 있다고 주장하는 반면, 다른 연구자들은 회상 실패가 망각보다는 적절한 인출 단서의 부족을 반영한다고 말합니다. 만약 사라(Sarah)가 3학년 때 선생님의 이름(메이플턴, Mapleton)을 기억하지 못한다면, "나무를 생각해봐"라는 힌트를 받으면 기억해낼 수 있을지도 모릅니다. 이론적 관점과 관계없이, 연구자들은 정보가 장기 기억에 오랫동안 남아 있다는 데 동의합니다.

통제 (실행) 과정은 정보 처리 시스템 전반에 걸친 정보의 흐름을 조절합니다. 되뇌기는 작동 기억에서 일어나는 중요한 통제 과정입니다. 언어적 자료의 경우, 되뇌기는 정보를 소리 내어 또는 속으로 반복하는 형태를 띱니다. 다른 통제 과정에는 부호화(정보를 의미 있는 맥락에 넣는 것 - 도입부 시나리오에서 논의된 문제), 심상화(정보를 시각적으로 표상하는 것), 결정 규칙 실행, 정보 조직화, 이해 수준 점검, 그리고 인출, 자기 조절, 동기 부여 전략 사용 등이 포함됩니다.

이중 저장고 모형은 많은 연구 결과를 설명할 수 있습니다. 가장 일관된 연구 결과 중 하나는 사람들이 학습할 항목 목록이 주어졌을 때, '항목 위치의 함수로서 회상 오류를 보여주는 계열 위치 곡선'에 묘사된 바와 같이, 처음 항목들(초두 효과)과 마지막 항목들(최신 효과)을 가장 잘 회상하는 경향이 있다는 것입니다. 이중 저장고 모형에 따르면, 처음 항목들은 가장 많이 되뇌어져 장기 기억으로 전송되는 반면, 마지막 항목들은 회상 시점에 여전히 작동 기억에 남아 있습니다. 중간 항목들은 회상 시점에 더 이상 작동 기억에 남아 있지 않고(후속 항목들에 의해 밀려나기 때문에), 처음 항목들보다 되뇌기를 덜 받으며, 장기 기억에 제대로 저장되지 않았기 때문에 가장 잘 회상되지 않습니다.

그러나 연구에 따르면, 학습은 기본적인 이중 저장고 모형이 규정하는 것보다 더 복잡할 수 있습니다(Baddeley, 1998). 한 가지 문제는 이 모형이 정보가 한 저장고에서 다른 저장고로 어떻게 이동하는지를 완전히 명시하지 않는다는 점입니다. 통제 과정이라는 개념은 그럴듯하지만 모호합니다. 우리는 다음과 같은 질문을 던질 수 있습니다: 왜 어떤 입력은 감각 등록기에서 작동 기억으로 진행되고 다른 입력은 그렇지 않은가? 어떤 기제가 정보가 충분히 되뇌어졌다고 판단하고 장기 기억으로 전송하는가? 장기 기억의 정보는 어떻게 선택되어 활성화되는가? 또 다른 우려는 이 모형이 언어적 자료를 처리하는 데 가장 적합해 보인다는 점입니다. 현대 미술이나 잘 확립된 기술과 같이 쉽게 언어화되지 않을 수 있는 자료의 비언어적 표상이 어떻게 일어나는지는 명확하지 않습니다.

이 모형은 또한 무엇이 실제로 학습되는지에 대해서도 모호합니다. 단어 목록을 학습하는 사람들을 생각해보십시오. 무의미 철자의 경우, 그들은 단어 자체와 단어가 나타나는 위치를 학습해야 합니다. 이미 단어를 알고 있을 때는 위치만 학습하면 됩니다. 예를 들어, "cat"은 네 번째 위치에 나타나고, 그 뒤에 "tree"가 옵니다. 사람들은 학습 목적을 고려하고 그에 따라 학습 전략을 수정해야 합니다. 어떤 기제가 이러한 과정들을 통제합니까?

시스템의 모든 구성 요소가 항상 사용되는지 여부 또한 문제입니다. 작동 기억은 사람들이 지식을 습득하고 들어오는 정보를 장기 기억의 지식과 연관시켜야 할 때 유용합니다. 하지만 우리는 옷 입기, 걷기, 자전거 타기, 간단한 요청에 응답하기(예: "지금 몇 시예요?") 등 많은 일을 자동적으로 수행합니다. 많은 성인에게 읽기(해독)와 간단한 산술 계산은 인지 과정에 거의 부담을 주지 않는 자동적 과정입니다. 이러한 자동적 처리는 작동 기억의 작동을 요구하지 않을 수 있습니다. 자동적 처리는 어떻게 발달하며 어떤 기제가 이를 관장합니까?

이중 저장고 모형이 잘 다루지 못하는 이러한 문제들(예: 학습에서 동기의 역할, 자기 조절의 발달)이 모형 자체를 반증하는 것은 아니며, 오히려 앞으로 다루어져야 할 쟁점들입니다. 이중 저장고 모형은 정보 처리 이론의 가장 잘 알려진 예시이지만, 많은 연구자들은 이를 전적으로 받아들이지 않습니다(Matlin, 2009; Nairne, 2002). 이 단원에서 다루는 대안 이론들로는 처리 수준(또는 깊이) 이론, 활성화 수준 이론, 그리고 더 새로운 연결주의 및 병렬 분산 처리(PDP) 이론이 있습니다. 이중 저장고 모형의 구성 요소들을 더 자세히 설명하기에 앞서, 처리 수준 이론과 활성화 수준 이론을 논의합니다(연결주의와 PDP는 이 단원의 뒷부분에서 다룹니다).

처리 수준 (깊이)

처리 수준 (깊이) 이론은 정보를 받는 위치보다는 정보가 받는 처리 유형에 따라 기억을 개념화합니다 (Craik, 1979; Craik & Lockhart, 1972; Craik & Tulving, 1975; Lockhart, Craik, & Jacoby, 1976). 이 관점은 WM 또는 LTM과 같은 단계 또는 구조적 구성 요소를 통합하지 않습니다 (Terry, 2009). 오히려 정보를 처리하는 다양한 방법 (처리 수준 또는 깊이)이 존재합니다: 물리적 (표면), 음향적 (음운론적, 소리), 의미적 (의미). 이 세 가지 수준은 차원적이며, 물리적 처리가 가장 피상적입니다 (예: 도입 시나리오에서 교사들이 논의한 것처럼 의미가 없는 기호로서의 “x”). 의미적 처리가 가장 깊습니다. 예를 들어, 읽고 있는데 다음 단어가 '굴뚝새'라고 가정해 봅시다. 이 단어는 표면 수준 (예: 대문자가 아님), 음운론적 수준 (덴과 라임), 또는 의미적 수준 (작은 새)에서 처리될 수 있습니다. 각 수준은 이전 수준보다 더 정교한 (더 깊은) 처리 유형을 나타냅니다. 굴뚝새의 의미를 처리하는 것은 음향적 처리보다 항목의 정보 내용을 더 확장하고, 이는 표면 수준 처리보다 내용을 더 확장합니다.

이 세 가지 수준은 감각 등록기, WM, 두 저장소 모델의 LTM과 개념적으로 유사해 보입니다. 두 관점 모두 처리가 후속 단계 또는 수준에서 더 정교해진다고 주장합니다. 그러나 처리 수준 모델은 세 가지 유형의 처리가 단계를 구성한다고 가정하지 않습니다. 처리 수준에서 더 정교한 처리에 참여하기 위해 다음 프로세스로 이동할 필요는 없습니다. 처리 깊이는 수준 내에서 다양할 수 있습니다. 굴뚝새는 낮은 수준의 의미적 처리 (작은 새) 또는 더 광범위한 의미적 처리 (다른 새와의 유사점 및 차이점)를 받을 수 있습니다.

두 정보 처리 모델 간의 또 다른 차이점은 처리 순서와 관련이 있습니다. 두 저장소 모델은 정보가 먼저 감각 등록기, 다음으로 WM, 마지막으로 LTM에 의해 처리된다고 가정합니다. 처리 수준 모델은 순차적 가정을 하지 않습니다. 의미 수준에서 처리되려면 정보가 표면 및 소리 수준에서 먼저 처리될 필요가 없습니다 (정보를 받기 위해 필요한 처리를 넘어서) (Lockhart et al., 1976).

두 모델은 또한 처리 유형이 기억에 미치는 영향에 대해 다른 견해를 가지고 있습니다. 처리 수준에서 항목이 처리되는 수준이 깊을수록 기억 흔적이 더 깊이 새겨져 기억이 더 좋습니다. 도입 시나리오의 교사들은 학생들이 대수 정보를 더 깊은 수준에서 처리하도록 돕는 방법에 대해 우려하고 있습니다. 항목이 수준 내의 특정 지점에서 처리되면 해당 지점에서 추가 처리를 해도 기억이 향상되지 않습니다. 대조적으로 두 저장소 모델은 동일한 유형의 추가 처리로 기억을 향상시킬 수 있다고 주장합니다. 이 모델은 항목 목록이 더 많이 연습될수록 더 잘 회상될 것이라고 예측합니다.

일부 연구 증거는 처리 수준을 뒷받침합니다. Craik과 Tulving (1975)은 개인에게 단어를 제시했습니다. 각 단어가 제시될 때마다 대답할 질문이 주어졌습니다. 질문은 특정 수준에서 처리를 용이하게 하도록 설계되었습니다. 표면 처리를 위해 사람들은 “단어가 대문자로 되어 있습니까?”라고 질문을 받았습니다. 음운론적 처리를 위해 그들은 “단어가 기차와 운이 맞습니까?”라고 질문을 받았습니다. 의미적 처리를 위해 “단어가 문장에 맞습니까, 그는 _____를 거리에서 만났습니다?” 다양한 수준에서 사람들이 처리하는 데 소비한 시간이 제어되었습니다. 항목이 의미적 수준에서 처리되었을 때 회상이 가장 좋았고, 음운론적 수준에서 다음으로 좋았으며, 표면 수준에서 가장 나빴습니다. 이러한 결과는 얕은 처리로 인해 망각이 발생할 가능성이 더 높으며 WM 또는 LTM에서 정보 손실로 인한 것이 아님을 시사합니다.

처리 수준은 자료가 더 깊은 수준에서 처리될 때 학생의 이해도가 더 높다는 것을 의미합니다. Glover, Plake, Roberts, Zimmer 및 Palmere (1981)는 학생들이 에세이를 읽는 동안 아이디어를 바꿔 말하도록 요청하는 것이 이전 지식을 활용하지 않는 활동 (예: 에세이에서 핵심 단어 식별)에 비해 회상을 상당히 향상시킨다는 것을 발견했습니다. 천천히 그리고 신중하게 읽도록 지시해도 회상 중에 학생들을 돕지 못했습니다.

이러한 긍정적인 결과에도 불구하고 처리 수준 이론에는 문제가 있습니다. 한 가지 우려는 의미적 처리가 항상 다른 수준보다 더 깊은지 여부입니다. 일부 단어의 소리 (kaput)는 그 의미 (“망가진”)만큼이나 독특합니다. 사실 회상은 처리 수준뿐만 아니라 회상 작업 유형에 따라 달라집니다. Morris, Bransford 및 Franks (1977)는 표준 회상 작업이 주어지면 의미적 코딩이 운율 코딩보다 더 나은 결과를 낳는다는 것을 발견했습니다. 그러나 운율을 강조하는 회상 작업이 주어지면 코딩 중에 운율 질문을 하는 것이 의미적 질문보다 더 나은 회상을 낳았습니다. Moscovitch와 Craik (1976)은 학습 중 더 깊은 처리가 더 높은 잠재적 기억 성능을 초래하지만, 검색 조건이 학습 중 조건과 일치할 때만 그 잠재력이 실현될 것이라고 제안했습니다.

처리 수준 이론의 또 다른 우려는 동일한 수준에서 추가 처리를 하면 더 나은 회상이 생성되는지 여부입니다. Nelson (1977)은 참가자에게 동일한 수준에서 처리된 각 자극 (단어)을 한 번 또는 두 번 반복했습니다. 두 번 반복하면 처리 수준 가설과는 달리 더 나은 회상이 생성되었습니다. 다른 연구에서는 자료의 추가 연습이 처리의 자동성뿐만 아니라 유지 및 회상을 용이하게 한다는 것을 보여줍니다 (Anderson, 1990; Jacoby, Bartz 및 Evans, 1978).

마지막 문제는 수준의 본질과 관련이 있습니다. 연구자들은 깊이의 개념이 정의와 측정 모두에서 모호하다고 주장했습니다 (Terry, 2009). 결과적으로 우리는 다른 수준에서의 처리가 학습과 기억에 어떻게 영향을 미치는지 알지 못합니다 (Baddeley, 1978; Nelson, 1977). 시간은 수준의 빈약한 기준입니다. 일부 표면 처리 (예: “단어에 다음과 같은 문자 패턴이 있습니까: 자음-모음-자음-자음-모음-자음?”)는 의미적 처리보다 더 오래 걸릴 수 있기 때문입니다 (“새의 종류입니까?”). 주어진 수준 내의 처리 시간도 더 깊은 처리를 나타내지 않습니다 (Baddeley, 1978, 1998). 수준 (깊이)에 대한 명확한 이해 부족은 이 관점의 유용성을 제한합니다.

이러한 문제를 해결하려면 처리 수준과 두 저장소 아이디어를 결합하여 개선된 기억 모델을 생성해야 할 수 있습니다. 예를 들어 WM의 정보는 LTM의 지식과 피상적으로 또는 더 정교하게 관련될 수 있습니다. 또한 두 기억 저장소에는 각 저장소 내의 처리 수준이 포함될 수 있습니다. LTM의 의미적 코딩은 더 광범위한 정보 네트워크와 표면 또는 음운론적 코딩보다 정보를 기억하는 더 의미 있는 방법으로 이어질 수 있습니다.

활성화 수준

기억에 대한 대안적 개념이지만 두 저장소 및 처리 수준 모델과 유사한 개념은 기억 구조가 활성화 수준에서 다양하다고 주장합니다 (Anderson, 1990). 이 관점에서 우리는 별도의 기억 구조를 가지고 있는 것이 아니라 다른 활성화 상태를 가진 하나의 기억을 가지고 있습니다. 정보는 활성 또는 비활성 상태일 수 있습니다. 활성 상태일 때 정보에 빠르게 액세스할 수 있습니다. 활성 상태는 정보에 주의를 기울이는 한 유지됩니다. 주의가 없으면 활성화 수준이 감소하며, 이 경우 기억 구조가 다시 활성화되면 정보를 활성화할 수 있습니다 (Collins & Loftus, 1975).

활성 정보에는 정보 처리 시스템에 들어가는 정보와 기억에 저장된 정보가 포함될 수 있습니다 (Baddeley, 1998). 출처에 관계없이 활성 정보는 현재 처리 중이거나 빠르게 처리할 수 있습니다. 활성 자료는 대략 WM과 동의어이지만 전자는 후자보다 더 광범위한 범주입니다. WM에는 즉각적인 의식에 있는 정보가 포함되는 반면 활성 기억에는 해당 정보와 쉽게 액세스할 수 있는 자료가 포함됩니다. 예를 들어, 내가 프리다 이모를 방문하고 그녀의 flower 정원을 감상하고 있다면 해당 정보는 WM에 있지만 프리다 이모의 마당 (나무, 관목, 개)과 관련된 다른 정보는 활성 상태일 수 있습니다.

연습을 통해 정보를 활성 상태로 유지할 수 있습니다 (Anderson, 1990). 작업 기억과 마찬가지로 제한된 수의 기억 구조만 특정 시간에 활성화될 수 있습니다. 주의가 옮겨감에 따라 활성화 수준이 변경됩니다.

이 개념은 정보 저장 및 기억에서 검색에 중요하기 때문에 이 강의 (예: Anderson의 ACT 이론)에서 활성화 수준 아이디어를 다시 접하게 됩니다. 기본 개념은 활성화 확산과 관련이 있으며, 이는 하나의 기억 구조가 인접한 (관련된) 다른 구조를 활성화할 수 있음을 의미합니다 (Anderson, 1990). 활성화는 활성 부분에서 비활성 기억 부분으로 확산됩니다. 활성화 수준은 활성화가 확산되는 경로의 강도와 경쟁 (방해) 경로의 수에 따라 달라집니다. 활성화 확산은 구조를 강화하는 연습이 증가함에 따라 더 가능성이 높아지고 강도가 약해짐에 따라 유지 간격이 길어짐에 따라 덜 가능성이 높아집니다.

활성화 수준 이론의 한 가지 장점은 기억에서 정보를 검색하는 것을 설명할 수 있다는 것입니다. 별도의 기억 저장소 개념을 없애서 모델은 한 저장소에서 다른 저장소로 정보를 전송하는 잠재적 문제를 제거합니다. STM (WM)은 현재 활성 상태인 기억의 부분입니다. 연습이 정보를 활성화 상태로 유지하지 않는 한 활성화는 시간이 지남에 따라 감소합니다 (Nairne, 2002).

동시에 활성화 수준 모델은 정보 시스템 (활성-비활성)을 양분하기 때문에 이중 저장소의 문제를 벗어나지 못했습니다. 우리는 또한 정보가 한 상태에서 다른 상태로 전달되는 데 필요한 강도 수준의 문제가 있습니다. 따라서 우리는 정보가 부분적으로 활성화될 수 있다는 것을 직관적으로 알고 있습니다 (예: “혀끝에 있는” 십자말풀이 항목—당신은 그것을 알지만 회상할 수 없습니다). 따라서 우리는 자료가 활성으로 간주되려면 얼마나 많은 활성화가 필요한지 물을 수 있습니다. 이러한 우려에도 불구하고 활성화 수준 모델은 정보 처리에 대한 중요한 통찰력을 제공합니다.

이제 두 저장소 모델의 구성 요소인 주의, 지각, 인코딩, 저장 및 검색 (Shuell, 1986)에 대해 더 자세히 살펴봅니다. 다음 섹션에서는 주의에 대해 논의하고, 지각, 인코딩, 저장 및 검색은 후속 섹션에서 다룹니다.