32 判别材料¶

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判别材料把概念学习拆成内涵、特征、正负例和对比例组，强调从描述中拆出可检查的属性，并用边界实例建构分类模型。

特料用法¶

若将上料和下料的一般用法和判别模型与联结模型结合起来，就能细分出：

◎ 专门渐构判别模型的上层材料

◎ 专门渐构判别模型的下层材料

◎ 专门渐构联结模型的上层材料

◎ 专门渐构联结模型的下层材料

清楚这些专门材料的分类和用法，能让我们更快捷、更有针对性地把握学习材料。

例如，当分析出自己需要更多例子或习题时，还能明确知道需要的是针对什么的例子或习题。

内涵描述¶

我们先从判别模型的上层材料开始。

学习一个判别模型，是在渐构从输入空间到输出空间的一个映射。这里有一个固定格式：如果某现象 x 满足共有属性，则将其归为 A（概念）；如果某现象 x 不满足共有属性，则将其归为非 A（概念）。

倘若我们已经知晓了这个固定格式，那么在学习它时，就可以仅思考如何获取共有属性，获取后，再自己搭配固定格式来渐构判别模型。

于是，我们就可以细分出一个直接表述共有属性的上层材料，在此称其为“内涵描述”或“定义描述”，以便和针对联结模型的上层材料区分开来。

注意，由于任何上层材料都可以利用词络约束来间接地获得共有属性，所以间

接表达共有属性的材料并不被我们归为内涵描述，依然停留在语料这个类别下。

内涵用法¶

既然内涵描述属于上层材料，自然可以对其运用旧义重组和词络约束（搭配有针对性的用法描述）：运用旧义重组和词络约束，获得能判别任意现象是否符合特定概念的共有属性（一组属性），再用这组属性搭配固定格式，完成判别模型的渐构。

偶数定义¶

先从最简单的一个例子开始。

偶数是能被2整除的整数。

这种属加种差的定义就属于一个内涵材料。

我们需要运用旧义重组来理解句义，然后整理出共有属性。

你可能会意识到 “整数” 并非一个属性。这其实需要我们自己转换一下，将 “整数” 转换为 “属于整数” 或 “具备整数所具备的属性”。于是，我们就获得了 “能被 2 整除且属于整数” 这个共有属性。

接着搭配固定格式来形成判别模型：如果某现象 x 满足能被 2 整除且属于整数，则将其归为偶数；如果某现象 x 不满足能被 2 整除且属于整数，则将其归为非偶数。

然后用新的未见情况来验证判别模型：

◎ 数字 1623 不满足能被 2 整除且属于整数，于是将其归为非偶数。

☐ 苹果不满足能被 2 整除且属于整数，于是将其归为非偶数。

◎ 数字 8 满足能被 2 整除且属于整数，于是将其归为偶数。

这便完成了对此内涵材料的使用。

遗漏细节¶

不过，人脑的意识系统在阅读文字时，能处理的单元规模有限，而内涵往往涉及很多属性，如果直接将内涵整体抛给学习者，他们往往处理不过来，会遗漏细节^注，仅停留在“有一堆属性”这个宏观印象上。同时，这也会让学习者难以运用词络约束，借助每个词的语义网络来获取材料中蕴含的属性，从而对概念的理解流于字面。

映射定义¶

以下面的内涵描述为例：

从一个非空集合 \(A\) 到另一个非空集合 \(B\) 的一个关系, 使得 \(A\) 中的每一个元素, 在 \(B\) 中有且仅有唯一的元素与之对应, 称为 “ \(A\) 到 \(B\) 的一个映射”。

如果仅仅把这段材料抛给学习者，常会出现这样的情况：某位学习者读完材料，认为已经理解了，但遇到了下面的问题。

集合 \(A\) 是 \({0,2,4}\) ，集合 \(B\) 是 \({0,1,2}\) ，问题 \(f: x \to \frac{1}{x}\) 是不是一个映射？

这位学习者觉得这符合定义。然而正确答案却是 “不符合”，原因是：由于 0 不能做分母，集合 A 中存在找不到对应元素的元素，故不满足映射的定义。

这位学习者明明记住了整段内涵描述，但作答时，对“集合A中不能存在找不到对应元素的元素”毫无概念。虽然内涵描述中的“有且仅有”表明了“必须要有”，但他仅关注到了“仅有”，忽视了“且”前面的“有”。

特征¶

因此，在实际学习中，内涵通常会先被拆解为一个个属性，分别呈现，让学习者能清晰地聚焦、对比和理解，然后将它们合并呈现。

于是, 我们可以把共有属性(内涵)中的单个判别依据细分出来, 称其为 “特征”。

当然，所有特征以“且”的关系组合，就变回了共有属性（内涵）。

特征描述¶

对特征进行直接表述的学习材料,我们称其为“特征描述”(有时简称为“特述”)。

我们常看到的“某某性”（如唯一性）在用于判别概念时，就是特征。

质数特征

例如，质数的一个特征为：大于1。

特述用法¶

特征描述也属于上层材料，和内涵描述的用法类似，但在充分必要性上有所不同。

◎ 内涵描述：只要某现象具备此内涵，就一定是对应概念。

◎ 特征描述：满足此特征，不一定是对应概念^注；不满足则一定不是；只要是这个概念的现象，一定具备此特征。

因此，需要将所有特征组合到一起才能渐构判别模型。

质数大1¶

例如，具备大于1这个特征的现象不一定是质数，但可归为质数的现象，一定具备大于1的特征。

只有将下面两个特征以 “且” 的逻辑组合到一起，才能和固定格式搭配来渐构判别模型：

◎ 大于 1 的自然数

◎ 仅能被1和它本身整除

特征拆分¶

不过,在实际学习中,很多材料往往只提供内涵描述,没有专门的特征描述。对此,一个实用技巧是:自行将内涵描述拆分成若干个特征描述来学习。

这样做的好处不仅在于能清晰地进行聚焦、对比和理解，还能在应用知识时，通过特征的数量提示自己需要逐一比对多个特征，避免遗漏。

拆分标准¶

至于要将内涵描述拆分出多少个特征、如何界定彼此，并没有统一标准，而是取决于学习者自身的理解方式。毕竟，我们不是为了拆而拆，拆分的目的是帮助理解——如果不拆反而更容易理解，那就无须拆分。

映射拆涵¶

还是以前面的内涵描述为例：

从一个非空集合 \(A\) 到另一个非空集合 \(B\) 的一个关系, 使得 \(A\) 中的每一个元素,

在 \(B\) 中有且仅有唯一的元素与之对应，称为 “ \(A\) 到 \(B\) 的一个映射”。

由于有些人容易选择性漏看“有且仅有”，可以将这个内涵描述拆分成三个特征。

◎ 完备性：集合 A 中的每一个元素都必须在集合 B 中有对应的元素（不存在“遗漏”的元素）。

☐ 唯一性：集合 A 中的每一个元素在集合 B 中只能有唯一对应的元素（不能一对多，但可以多对一）。

◎ 非空性：两个集合不能为空集。

拆分时，人们常以“某某性”作为特征的关键词。

应用这一知识时，还可以用数字 3 来提醒自己：判别一个现象是否为映射，需要比对这 3 个特征。

特征对比¶

在学习概念时，经常会遇到这样的情况：两个（或多个）概念十分接近，若单独学习，容易混淆彼此。这也常常跟上层材料的“言不尽性”有关——在讲解概念时，很难将所有属性都一一列出，需要学习者自行补充，而这一补充过程往往容易出现偏差，从而导致混淆。

为了避免这种混淆，人们常常通过对比这些概念的相同点和不同点来帮助学习。概念的对比可以分为两个层面：内涵层面和外延层面。

这里，我们把内涵层面的对比单独划分成一类学习材料和学习行为，称其为“特征对比”。也就是说，当我们通过对比两个（或多个）概念的相同特征和不同特征来帮助学习时，这个行为或材料就被称作“特征对比”。

之所以不用 “内涵对比” 这个名称，是因为对比特征相当于对比内涵，并且在实际学习中，不可能把内涵中的所有属性都列出来对比，只会挑选几个关键特征来进行对比。因此，用 “特征对比” 来命名更聚焦。

划分出 “特征对比” 这一概念，有助于学习者与传授者进行更高效的沟通，在讨论学习材料时，可以更有针对性地表达需求。当我们想请他人讲解某些概念的异同时，就可以明确提出：“能否对这两个概念做一下特征对比？”这样，传授者就能明确理解学习者的真正需求，而不是仅仅停留在复述定义上，或者经过多轮确认才知道学习者想要什么。

如果是专门用于分辨异同的特征对比，也常被称为“辨析”，如“同义词辨析”。

矩-平¶

举例说明,当学习者和传授者都知晓“特征对比”的含义时,学习者可以直接提问:“能否对矩形和平行四边形做一下特征对比?”

此时，传授者就可以很有针对性地回答以下几点。

不同特征：

◎ 角：矩形的四个角都是直角，平行四边形则未必。

◎ 对角线：矩形的两条对角线长度相等，平行四边形则未必。

相同特征：

◎ 对角：二者的对角都相等。

◎ 对边：二者的两组对边都平行且长度相等。

◎ 对角线：二者的两条对角线在交点处相互平分。

这样，学习者就能快速获取自己所需的学习材料，不必通过多次追问才获得想要的解释。

特征类比¶

既然有特征对比，很自然地，还可以有特征类比。二者的核心区别在于：

◎ 特征对比：通过对比两个（或多个）概念的相同特征和不同特征，更好学习这些概念。

◎ 特征类比：通过类比两个（或多个）概念的相似特征，更好学习这些概念。

我们常常说的“A 像 B”，其实就是一种特征类比，它的本质是在强调：A 拥有与 B 相似的某些特征。

DNA 拉链¶

例如，若将 “DNA 双螺旋结构就像拉链，由两条链紧密结合在一起” 这段材料用于学习 DNA，或者说用于渐构 DNA 的判别模型，这就是一个特征类比。

下料细分¶

接着来了解一下判别模型的特殊下料。

判别下料¶

我们先以针对判别模型还是联结模型为根据，把下层材料分为两类：

☐ 针对判别模型的，也就是交代一个现象是（或不是）特定概念的下层材料，分成一类，称其为“判别下料”或“判别例述”。

☐ 针对联结模型的，分成一类，称其为“联结下料”或“联结例述”。

注意，判别例述（判别下料）是以判别模型为中心来划分的，而非以概念为中心。两种划分的区别如下：

以概念为中心：A 的例子和非 A 的例子属于针对两个不同概念的例述。

◎ 以判别模型为中心: A 的例子和非 A 的例子属于针对同一个判别模型的例述。

因此, 不论是 “交代一个现象是概念 A” 的例述, 还是 “交代一个现象不是概念 A” 的例述, 都属于同一个判别模型的判别例述。它们只是展示了不同的输出结果 (判别模型有两个可能的输出结果)。

正负例¶

那么，很自然地，我们还可以根据例述所展示的输出结果是 A（正概念）还是非 A（负概念），将判别例述再细分为两类：

◎ 所展示的输出结果是 A（正概念）的判别例述，分为一类，称其为“正例”。

◎ 所展示的输出结果是非 A（负概念）的判别例述，分为一类，称其为“负例”。

正、负例最好结合使用。有时，负例比正例更有助于学习。^注

需要特别说明的是：这里的“正例 / 负例”仅仅对应于判别模型的输出。有时人们会用“正例 / 反例”进行指代，但“反例”还可表示“违背某个规律的现象”，

那是另一层含义，请勿混淆。

质与非质¶

例如，当学习质数这个概念时，就需要渐构一个划分“质数”与“非质数”的判别模型。这个判别模型有两个可能的输出结果——“质数”与“非质数”。那么在举例时，以下的例子就是正例：

◎ 3 是质数，因为它具备 “只能被 1 和自身整除且大于 1” 的属性。

◎ 11 是质数，因为它具备 “只能被 1 和自身整除且大于 1” 的属性。

以下的例子就是负例：

① 1不是质数，因为它虽具备“只能被1和自身整除”的属性，但不具备“大于1”的属性。

☐ 4 是非质数，因为它虽具备 “大于 1” 的属性，但能被 2 整除，不具备 “仅能被 1 和自身整除” 的属性。

负-反¶

要特别注意区分正负概念与对立概念：

☐ 非 A（负概念）是 A（正概念）在对象层中的补集，也就是对象层中所有不属于 A 的对象。

☐ 对立概念是与 A 在某种意义上相反的概念，但合并二者未必覆盖整个对象层。例如，质数和合数是对立概念，但不是正负概念。质数和非质数才是正负概念。又如，黑与白是对立概念，但不是正负概念。黑与非黑才是正负概念。

判别模型所划分的是正负概念，而非对立概念。^注

对比例组¶

内涵层面的概念对比属于一种上层材料。当我们要对此举例，也就是通过举例来展现两个概念之间的对比时，如果想达到最佳学习效果，所举的例子应当满足一些要求。

同时给出两个例子 \(\mathrm{P}\) 和 \(\mathrm{N}\) :

例子 P: 举一个现象, 它符合概念 A 的所有特征, 但不符合概念 B 的所有特征。换句话说, 它既是概念 A 的正例, 同时又是概念 B 的负例。

例子N: 举一个现象, 它符合概念B的所有特征, 但不符合概念A的所有特征。换句话说, 它既是概念B的正例, 同时又是概念A的负例。

其实就是把两个概念的正例与负例各学一遍,来帮助学习者界定两个概念的边界。

我们把这种符合要求的例述命名为“对比例组”。今后但凡需要在举例时突出概念间的对比，最合适的材料就是满足这些条件的。

质数奇数¶

例如，我们要对比质数和奇数，展现二者在内涵层面的特征差异。

◎ 质数：大于 1 且只能被 1 和自身整除的数。

◎ 奇数：除以 2 余 1 的整数。

在举例时，若要满足对比例组的条件，便是下面的例子。

◎ 例子 P（质数的正例 & 奇数的负例）：数字 2 是质数，但不是奇数。

2大于1且只能被1和自身整除，因此是质数。
2除以2余0，因此是非奇数。

◎ 例子 N（奇数的正例 & 质数的负例）：数字 9 是奇数，但不是质数。

9 能被 3 整除，因此是非质数。

9除以2余1，因此是奇数。

外延对比¶

了解了内涵层面上的概念对比和对比例组后, 下面来讨论外延层面上的概念对比。在外延层面上, 我们所对比的就不是两个概念的特征异同了, 而是比较两个概念各自代表的现象群之间的异同。用数学语言来说, 就是比较集合之间的关系。对比的结果有以下几种。

◎ 相等关系：两个概念的外延完全重合。

◎ 包含关系：一个概念的外延被包含于另一个概念的外延之中。

◎ 相交关系：两个概念的外延存在交集。

◎ 互斥关系：两个概念的外延没有交集。

四组例子¶

这里对这几种关系分别举两个例子。

相等关系：

◎ 小于 5 的质数与 2、3

◎ 母亲的姐妹与姨

包含关系:

○ 矩形被包含于平行四边形

◎ 正方形被包含于矩形

相交关系：

◎ 奇数与素数

◎ 老师与男人

互斥关系：

◎ 奇数与偶数

◎ 猫与狗

一种分类

上面仅是一种分类方式，还有更宽泛、更细致的分法。

例如，当引入对象层的概念后，互斥关系还可以有一些细分：

◎ 完全不相交，两个概念的并集刚好就是对象层。

◎ 完全不相交，两个概念的并集被包含于对象层。

主干提要¶

直接运用内涵描述来学习，容易遗漏细节。
先单独理解特征，再组合理解内涵，能有效避免遗漏细节。
没有专门的特征描述时，可从内涵描述中拆解。
可通过特征的数量提示自己需要逐一比对多个特征，避免在判别现象时出现遗漏。
特征拆分的数量取决于学习者自身的需求。
运用特征对比有助于学习概念，并能区分相似概念。
运用特征类比有助于学习概念。
A 的例子和非 A 的例子属于针对同一个判别模型的例述。
负例和正例都有助于学习概念。
区分相似概念时，对比例组是最合适的判别例述。
外延对比有助于区分相似概念。
外延对比的结果有：相等、包含、相交、互斥。

概念提要¶

◎ 判别材料：专门渐构判别模型的学习材料。

◎ 联结材料：专门渐构联结模型的学习材料。

◎ 判别上料：专门渐构判别模型的上层材料。

◎ 判别下料：专门渐构判别模型的下层材料。

◎ 判别模型固定格式：如果某现象 x 满足共有属性，则将其归为 A；如果某现象 x 不满足共有属性，则将其归为非 A。

◎ 内涵描述：直接表述共有属性（内涵）的上层材料。

☐ 内涵用法：运用旧义重组和词络约束，获得能判别任意现象是不是特定概念的共有属性（内涵），再搭配固定格式，渐构判别模型。

◎ 特征：共有属性（内涵）中的单个判别依据。

◎ 特征描述：直接描述特征的上层材料。

◎ 特征用法：依据特征描述，搭配“满足此特征的未必是此概念，不满足的则一定不是”的格式，渐构部分判别能力；不断积累特征描述，直至变成内涵，再搭配固定格式，完成判别模型的渐构。

◎ 特征拆分：从内涵描述中拆解出特征描述的行为。

◎ 特征对比：通过对比不同概念的相同和不同特征来帮助学习的行为或材料。

◎ 特征类比：通过类比不同概念的相似特征来帮助学习的行为或材料。

◎ 判别例述：交代一个现象是（或不是）特定概念的下层材料。

◎ 正例：展示的输出结果是正概念的判别例述。

◎ 负例：展示的输出结果是负概念的判别例述。

☐ 对比例组：一组特定的例子。其中一个既是 A 概念的正例，又是 B 概念的负例；另一个既是 B 概念的正例，又是 A 概念的负例。

◎ 外延对比：对比不同概念的外延的行为或材料。

◎ 相等关系：两个概念的外延完全重合。

◎ 包含关系：一个概念的外延被包含于另一个概念的外延之中。

◎ 相交关系：两个概念的外延存在交集。

◎ 互斥关系：两个概念的外延没有交集。

综合应用¶

下面举一个综合应用的例子，目的是将上面讲到的知识尽量全都涵盖。

在讲解过程中，会将思考过程全部用文字展现出来，但这只是为了让大家能够明白每一步的操作，并不是说以后每次学习都要这样写出来。^注

学习材料¶

下面是一份从互联网上获取的学习材料原文，介绍了负强化的定义。

所谓强化，从其最基本的形式来讲，指的是对一种行为的肯定或否定的后果（报酬或惩罚）。根据强化的性质和目的，可把强化分为正强化和负强化。

负强化也称阴性强化，就是对于符合组织目标的行为，撤销或减弱原来存在的消极刺激或者条件以使这些行为发生的频率提高。

在管理上，正强化就是奖励那些组织上需要的行为，从而加强这种行为；正强化的方法包括奖金、对成绩的认可、表扬、改善工作条件和人际关系、提升、安排担任挑战性的工作、给予学习和成长的机会等。负强化是通过厌恶刺激的排除来增加反应在将来发生的概率的，即减少或取消厌恶刺激来增加某行为在以后发生的概率。

斯金纳提出的强化理论分为两种类型：正强化和负强化。斯金纳认为：人或动物为了达到某种目的，会采取一定的行为作用于环境，当这种行为的后果对其有利时，这种行为就会在以后重复出现；不利时，这种行为就减弱或消失。人们可以用这种正强化或负强化的办法来影响行为的后果，从而修正其行为。所谓强化，从其最基本的形式来讲，指的是对一种行为的肯定或否定的后果（报酬或惩罚），它至少在一定程度上会决定这种行为在今后是否会重复发生。根据强化的性质和目的，可把强化分为正强化和负强化。在管理上，正强化就是奖励那些组织上需要的行为，从而加强这种行为；负强化则是在积极行为预期增加或者已经增加时，为了巩固那些已经增加的积极行为，撤销原来的那些针对与组织不相容的行为做出的惩罚所带来的痛苦。正强化的方法包括奖金、对成绩的认可、表扬、改善工作条件和人际关系、提升、安排担任挑战性的工作、给予学习和成长的机会等。负强化的方法包括撤销批评、处分、降级等，有时恢复减少的奖金也是一种负强化。

明确目标¶

很多人面对这样的材料，脑中想的第一件事就是记住它。结果记不住，暂时记住了也会很快遗忘，导致感到十分挫败。

我们首先要运用的是概念学习的学习目的。这样一来，我们就能在尚未阅读材料之前知晓：自己要从材料中获得能判别任意现象是不是负强化的一组属性，然后搭配固定格式，渐构出判别模型。

第一段¶

先阅读材料的第一段。

所谓强化，从其最基本的形式来讲，指的是对一种行为的肯定或否定的后果（报酬或惩罚）。根据强化的性质和目的，可把强化分为正强化和负强化。

材料开篇并没有解释负强化，而是先解释强化这个上层概念。这种做法十分常见，我们也会将强化的判别模型一并渐构。

这里用的句式是“某某指的是……”，这种句式的谓语部分往往就包含共有属性。

继续分析会发现，“对一种行为的肯定或否定的后果”并不足以作为强化的判

别条件。因为满足这一条件的现象还可能是自满或自负。

因此，我们需要更多关于“后果”的补充说明。

第二段¶

带着这个想法，我们来阅读材料的第二段：

负强化也称阴性强化，就是对于符合组织目标的行为，撤销或减弱原来存在的消极刺激或者条件以使这些行为发生的频率提高。

这一段是负强化的内涵描述，也间接补充了强化定义中的“后果”。因为负强化的“后果”是“行为发生的频率提高”，而作为负强化的上层概念，强化的“后果”也必然是一种与“行为发生的频率提高”相关的后果。

接着，为了避免遗漏细节特征，我们将负强化的内涵描述进行特征拆解。拆解时，我们不仅要运用旧义重组，还要靠词络约束去挖掘材料中未言明的属性。

原本存在一个消极刺激或条件。
存在两个角色，A（行为执行者）和 B（刺激撤销者）——运用“撤销”和“行为”这两个动词的语义网络来推断，必然有两个对应的实施者。
A 会做出符合 B 的目标的行为。
针对A做出目标行为，B撤销消极刺激或条件。
B的撤销举动，使得A的行为的发生频率提高。
运用 “负强化” 与 “强化” 之间的关系进行推测，强化是一种后果，负强化作为其下层概念，自然也属于一种后果。

拆解后，我们对负强化的内涵有了更清晰的认识。不过，仍有尚未明确之处：

材料说 B 是组织，那 B 可以是人吗？可以是动物吗？或者，非生物行不行？
A 和 B 可以是同一主体吗?
“刺激”的含义尚不明确，其日常含义——精神打击或惊险、兴奋感等在此不太说得通。这是“同名不同义”的专有概念？
“消极”的含义也不明确，其日常含义——不积极态度在此不太说得通。这是专有概念？
“行为发生的频率提高”中的“行为”是否只能是完全相同的行为？同类行为行不行？是否任何行为皆可？

第三段

我们继续阅读材料的第三段：

在管理上，正强化就是奖励那些组织上需要的行为，从而加强这种行为；正强化的方法包括奖金、对成绩的认可、表扬、改善工作条件和人际关系、提升、安排担任挑战性的工作、给予学习和成长的机会等。负强化是通过厌恶刺激的排除来增加反应在将来发生的概率的，即减少或取消厌恶刺激来增加某行为在以后发生的概率。

这段材料提及很多种角色和作用，下面逐一说明。

首先，这段材料属于内涵层面上的概念对比。对于这份材料，我们需要找出正强化和负强化的相同特征和不同特征。

◎ 相同特征：二者都用于增加某行为在以后发生的概率。

◎ 不同特征：

负强化通过减少或取消厌恶刺激来增加行为发生的概率。
正强化通过增加刺激来增加行为发生的概率。（材料没明说，但通过正强化和负强化中“正”和“负”二词是反义关系，再结合材料对正强化的描述，可以推得此结果。）

其次，这段材料中有例子（下层材料），即奖金、对成绩的认可、表扬、改善工作条件和人际关系、提升、安排担任挑战性的工作、给予学习和成长的机会。

对于这种下上结合的材料，我们需要先下上对齐，后下上结合。

◎ 先对齐: 我们先要找出这些例子对应哪个特征。文中说的是“正强化的方法”，但我们要具体到正概念的某一特征。答案是增加刺激。

☐ 后结合：我们接着对这些例子（奖金、认可、表扬等）依据“增加刺激”这个概念进行抽象。抽象后，我们发现，这里的“刺激”确实不是指精神打击或惊险、兴奋感，应该指的是一种外部变化。这样，上面提出的第3点不明确之处便有了答案。抽象结果还表明，正强化的刺激（外部变化），全都是个体喜欢的，即“有益刺激”；再利用反义推理，与负强化有关的“消极刺激”中的“消极”，确实不是指不积极态度，而是指个体不喜欢。如此一来，第4点不明确之处也有了答案。

此外,我们从前后的措辞变化上也能得出上面的结果:前文的措辞是“消极刺激”,在这段材料中改为了“厌恶刺激”。二者应该是同义的。这也帮助我们明确了这种“刺激”是个体不喜欢的。

最后，我们还可以将负强化和正强化作为下层对象，依据“强化”这个概念进行抽象，剔除二者的差异特征——减少厌恶刺激和增加有益刺激，保留增加行为发生概率的属性，再结合这段材料最开始对“强化”的内涵描述——“对一种行为的肯定或否定的后果”，将其中的“后果”细化后，就变成“对一种行为的肯定或否定，导致对方增加该行为发生的概率（一种后果）”。

第四段¶

我们来阅读材料的第四段：

斯金纳提出的强化理论分为两种类型：正强化和负强化。斯金纳认为：人或动物为了达到某种目的，会采取一定的行为作用于环境，当这种行为的后果对其有利时，这种行为就会在以后重复出现；不利时，这种行为就减弱或消失。人们可以用这种正强化或负强化的办法来影响行为的后果，从而修正其行为。

这段材料交代了三点。

强化理论的提出者是斯金纳，这属于需要记忆的信息。
斯金纳的观点：
行为后果对个体有利 \(\rightarrow\) 行为更可能重复。
行为后果对个体不利 \(\rightarrow\) 行为减弱或消失。
正强化和负强化的应用：可以通过影响行为后果来修正行为。

第五段

我们继续阅读材料的第五段：

所谓强化，从其最基本的形式来讲，指的是对一种行为的肯定或否定的后果（报酬或惩罚），它至少在一定程度上会决定这种行为在今后是否会重复发生。根据强化的性质和目的，可把强化分为正强化和负强化。在管理上，正强化就是奖励那些组织上需要的行为，从而加强这种行为；负强化则是在积极行为预期增加或者已经增加时，为了巩固那些已经增加的积极行为，撤销原来的那些针对与组织不相容的行为做出的惩罚所带来的痛苦。正强化的方法包括奖金、对成绩的认可、表扬、改善工作条件和人际关系、提升、安排担任挑战性的工作、给予学习和成长的机会等。负强化的方法包括撤销批评、处分、降级等，有时恢复减少的奖金也是一种负强化。

这段材料和上文有很多重复之处（互联网上的材料难免会这样）。处理不规整的学习材料，也是学习能力之一。

这段材料补充了两点：

在强化的内涵描述上，补充了“（后果）会决定这种行为在今后是否会重复发生”。但这一点我们已经通过前面的分析获知了。
提供了新例子——撤销批评、处分、降级、恢复减少的奖金。我们同样需要先下上对齐，后下上结合，明确了它们对应的是减少厌恶刺激，便可以向这个方向进行抽象了。

整理模型

通过上述分析，我们已经获知了所需的内涵。整理如下：

◎ 强化: B 对 A 的行为表示肯定或否定, 导致 A 发生或不发生该行为的概率增加。

◎ 正强化：B 对 A 的行为增加有益刺激，导致 A 发生该行为的概率增加。

◎ 负强化：B 对 A 的行为减少厌恶刺激，导致 A 发生该行为的概率增加。

接着，将这三个内涵搭配固定格式，渐构出三个判别模型（这里就不写出来了）。

验证环节

到此还没完成渐构，还需要进行验证环节。下面是三个新现象：

一名员工准时提交报告，因此原本每天会有的催促电话被取消，结果他以后更频繁地准时提交报告。
一名学生因为考试成绩好，被奖励一台平板电脑，结果他以后学习更主动。
一位经理看到下属加班太多，取消了当时执行的惩罚性考勤制度，但取消后，下属并未表现出更多积极行为。

我们需要利用上面渐构的模型来判别这三个新现象属于哪个概念。

应用模型时，我们可以采用上面提到的技巧——将内涵拆分成3个关键特征，用数字3来提醒自己，每次判定时都要检查3个关键特征：

◎ A 的行为

◎ B 对 A 的行为所给予的刺激（增加有益刺激或减少厌恶刺激）

◎ A 此后发生该行为的概率（是否增加）

于是我们可以得到下面的解答。

验 1：一名员工准时提交报告，因此原本每天会有的催促电话被取消，结果他以后更频繁地准时提交报告。

◎ A 的行为：准时提交报告。

◎ B 对此减少对 A 的厌恶刺激：原本每天会有的催促电话被取消。

◎ A 此后发生该行为的概率（增加）：他以后更频繁地准时提交报告。

判定：验1是强化，且为负强化。

验2：一名学生因为考试成绩好，被奖励一台平板电脑，结果他以后学习更主动。

◎ A 的行为：考试成绩好（努力学习）。

◎ B 对此增加对 A 的有益刺激：奖励一台平板电脑。

◎ A 此后发生该行为的概率（增加）：以后学习更主动。

判定：验2是强化，且为正强化。

验 3：一位经理看到下属加班太多，取消了当时执行的惩罚性考勤制度，但取消后，下属并未表现出更多积极行为。

◎ A 的行为：加班太多。

◎ B 对此减少对 A 的厌恶刺激：取消了当时执行的惩罚性考勤制度。

◎ A 此后发生该行为的概率（没变）：未表现出更多积极行为。

判定：验3不是强化，更别提正、负强化了。

案例总结¶

通过这样的步骤,我们就全面地使用了一份学习材料。我们仍有尚未明确之处(第1、2、5三点)，但这份材料无法为我们解惑。这就需要我们使用其他材料进行下一轮渐构。^注

你会发现，上述整个过程无非是之前所讲内容的不断重复与应用。但正因为这种反复，如果没有清晰的目标，就很容易在其中迷失。

在前面的演示中，我们在读材料前就预先有了目标，每读完一段，又会更新目标，再带着新目标继续阅读。即使材料读完了，我们仍知道接下来需要阅读哪些材料。这正是本书想强调的：主动掌控自己的学习，而不是被学习材料牵着走，陷入那种“顺序阅读、通篇记住”的凭感觉式学习。