Concept Learning Builds Behaviourally Relevant Attentional Templates
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Attention optimizes learning by filtering relevant information to build conceptual knowledge. However, how learned concepts, once encoded in memory, subsequently guide attentional processes remains an intriguing question. We propose that concept learning leads to the emergence of attentional templates that store goal-relevant representations, thereby actively guiding attention allocation. Participants completed two separate learning tasks and a test, wherein each trial began with a cue, indicating which learning task should be employed. Random test trials included a probe instead of concept specific features: a small arrow appeared at a feature location that was relevant (i.e., valid) or irrelevant (i.e., invalid) for the cued task. Successful learners were faster at responding to valid probes than invalid, demonstrating the deployment of concept-specific attentional templates. Importantly, the efficiency of this attention allocation was tied to concept learning success, with higher learning performance yielding greater response time benefits at test. Thus, our results reveal that learning builds behaviourally relevant attentional templates, and subsequently, learned concepts in memory guide attention by deploying these templates, a phenomenon that we introduce as learning-guided attention. This work provides novel insights into the dynamic interplay between learning, memory, and attention. Significance Statement Extensive work shows that attention selects the most relevant information while learning new knowledge. Theoretically, the interaction between learning and attention is bidirectional; learned knowledge, in turn, guides attention to relevant information for that context. However, the mechanism by which knowledge in memory directs attention has remained largely unexplored. By developing an experimental paradigm that bridges the learning and attention literatures, we demonstrate that learning builds “attentional templates” which capture what is relevant in a specific learning context. While utilizing learned knowledge, individuals deploy these templates to allocate their attention to the most relevant information for a given situation. We introduce this phenomenon as learning-guided attention , providing novel insights into the dynamic interplay between learning, memory, and attention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».