抄録
これまでに，カテゴリ化に必要最小限な特徴のみではなく，冗長な特徴もカテゴリ学習される，という先行研究がいくつか示されている．しかし，それらの結果はルール生成の難しさ，カテゴリの凝集性の弱さ，各特徴が示すカテゴリの傾向の強さといった要因によって誘発された可能性がある．そこで，本研究ではこれらの要因を排除し，二つの実験を行った．両実験ともに長方形の幾何学図形を2カテゴリに分類する課題であった．両カテゴリは，長方形の縦と横の長さの比率で，容易にカテゴリ化が可能であった．また，学習事例のうち各カテゴリにつき1事例のみに，各カテゴリに特異な色情報を付随した．この色情報は，カテゴリを明確に区別する手がかりとはならないものであった．実験の結果，他方カテゴリに付随していた色情報が付随していると，転移テストにおいて，実験1では正答率と確信度が，実験2では確信度が低くなった．これらのことから，ルール生成が容易でカテゴリ学習が完遂される場合においても，冗長な特徴がカテゴリ判断に影響を与えることが示された．
