48. 機器學習中的「強化學習(Reinforcement Learning)」強調Agent透過與環境互動獲得的獎勵或懲罰(Reward/Penalty)來修正行為策 略，以追求長期利益最大化。這種「後果決定行為頻率」的運算邏輯，最符合下列哪一項心理學機制？
(A)Pavlov的信號替代：強調刺激與刺激間的預測關係
(B)Thorndike的效果律：強調反應後的滿意效果能加強刺激與反應間聯結
(C)Tolman的潛在學習：強調在無顯著強化下建立的認知地圖
(D)Bandura的替代強化：強調觀察他人行為結果後的模仿意願

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統計： A(5), B(28), C(0), D(2), E(0) #3910409

詳解 (共 1 筆)

#7391103

(A) Pavlov的信號替代 ✗

Ivan Pavlov 的古典制約理論強調：

  • 刺激與刺激之間的連結（S-S）。
  • 例如鈴聲預告食物。

重點是「預測關係」，不是行為後果。

(B) Thorndike的效果律 ✓

  • 強調行為後果影響未來行為頻率。
  • 最符合獎勵／懲罰機制。
  • 與強化學習概念最接近。
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