نموذج الاستجابة للمحفز

يُعدّ نموذج الاستجابة للمثير إطارًا مفاهيميًا في علم النفس يصف كيفية تفاعل الأفراد مع المثيرات الخارجية . ووفقًا لهذا النموذج، يُحفّز المثير الخارجي رد فعل في الكائن الحي، غالبًا دون الحاجة إلى تفكير واعٍ. يُركّز هذا النموذج على الجوانب الآلية للسلوك، مُشيرًا إلى إمكانية التنبؤ بالسلوك والتحكم فيه غالبًا من خلال فهم المثيرات التي تُحفّز الاستجابات والتأثير عليها.

يتم تطبيق نماذج التحفيز والاستجابة في العلاقات الدولية، ^{[ 1 ]} وعلم النفس ، ^{[ 2 ]} وتقييم المخاطر ، ^{[ 3 ]} وعلم الأعصاب ، ^{[ 4 ]} وتصميم الأنظمة المستوحاة من علم الأعصاب، ^{[ 5 ]} والعديد من المجالات الأخرى.

تُعد علاقات الاستجابة للجرعة الدوائية أحد تطبيقات نماذج الاستجابة للمحفز.

يُمكن تطبيق هذا النموذج أيضاً على مجال آخر، وهو المشكلات/الاضطرابات النفسية مثل متلازمة توريت . تُشير الأبحاث إلى أن متلازمة جيل دي لا توريت ^{[ 6 ]} تتميز بوظائف معرفية مُعززة تتعلق بإنشاء وتعديل والحفاظ على الروابط بين المُثيرات والاستجابات (روابط المُثير-الاستجابات). وعلى وجه التحديد، يُظهر مجالان، هما تعلم التسلسل الإجرائي، وربط ملفات الأحداث (كاكتشاف جديد)، أدلة مُتقاربة على فرط الأداء في متلازمة جيل دي لا توريت. ^{[ 7 ]}

أثبتت الأبحاث السابقة في مجال التعلم الإلكتروني أن الدراسة عبر الإنترنت قد تكون أكثر صعوبةً على المحاضرين والطلاب الذين ينتقلون فجأةً من أنماط التعلم التقليدية إلى الافتراضية. ويعود ذلك أساسًا إلى أن هذا التغيير المفاجئ يُصعّب على المحاضرين الاستعداد التام لإلقاء المحاضرات في بيئة التعلم الافتراضية. في ضوء ما سبق، يقترح هذا البحث نموذجًا جديدًا يدمج نظرية التدفق في نموذج قبول التكنولوجيا (TAM)، استنادًا إلى نظرية المُحفِّز-الكائن الحي-الاستجابة (SOR). وقد استُخدم نموذج SOR على نطاق واسع في الدراسات السابقة لسلوك المستهلك عبر الإنترنت، ويتضمن هذا النموذج ثلاثة عناصر: المُحفِّز، والكائن الحي، والاستجابة. ويفترض هذا النموذج أن المُحفِّزات الموجودة في البيئة الخارجية تُؤدي إلى تغيير سلوك الأفراد. ^{[ 8 ]}

الهدف من نموذج الاستجابة للمثير هو وضع دالة رياضية تصف العلاقة f بين المثير x والقيمة المتوقعة (أو مقياس آخر للموقع) للاستجابة Y : ^{[ 9 ]}

${\displaystyle \mathrm {E} (Y)=f(x)}$

يُفترض عادةً أن تكون هذه الدوال خطية، وبالتالي نتوقع أن نرى علاقة مثل

${\displaystyle \mathrm {E} (Y)=\alpha +\beta x.}$

لقد تم تطوير النظرية الإحصائية للنماذج الخطية بشكل جيد لأكثر من خمسين عامًا، وتم تطوير شكل قياسي للتحليل يسمى الانحدار الخطي .

نظرًا لأن العديد من أنواع الاستجابة لها قيود فيزيائية متأصلة (مثل الحد الأدنى والحد الأقصى لانقباض العضلات)، فغالبًا ما يكون من المناسب استخدام دالة محدودة (مثل الدالة اللوجستية ) لنمذجة الاستجابة. وبالمثل، قد تكون دالة الاستجابة الخطية غير واقعية لأنها ستؤدي إلى استجابات كبيرة بشكل تعسفي. بالنسبة للمتغيرات التابعة الثنائية، يُستخدم التحليل الإحصائي باستخدام أساليب الانحدار مثل نموذج بروبيت أو نموذج لوجيت ، أو أساليب أخرى مثل طريقة سبيرمان-كاربر. ^{[ 10 ]} عادةً ما تُفضل النماذج التجريبية القائمة على الانحدار غير الخطي على استخدام أي تحويل للبيانات يجعل العلاقة بين المحفز والاستجابة خطية. ^{[ 11 ]}

مثال واحد على نموذج لوجيت لاحتمالية الاستجابة للمدخل الحقيقي (المحفز)${\displaystyle x}$، (${\displaystyle x\in \mathbb {R} }$) يكون

${\displaystyle p(x)={\frac {1}{1+e^{-(\beta _{0}+\beta _{1}x)}}}}$

أين${\displaystyle \beta _{0},\beta _{1}}$هي معلمات الدالة.

وعلى العكس من ذلك، سيكون نموذج بروبيت على الشكل التالي

${\displaystyle p(x)=\Phi (\beta _{0}+\beta _{1}x)}$

أين${\displaystyle \Phi (x)}$هي دالة التوزيع التراكمي للتوزيع الطبيعي .

• هولاند، بيتر سي. (2008). "نظريات التعلم المعرفية مقابل نظريات الاستجابة للمثير" . التعلم والسلوك . 36 (3): 227-241 . doi : 10.3758 / lb.36.3.227 . PMC 3065938. PMID 18683467 .