注意は、多くの情報から必要なものを選び、処理資源を配分する働きです。
| 種類 | 内容 |
|---|---|
| 選択的注意 | 多くの情報から特定のものを選んで処理する |
| 分割的注意 | 複数の対象に注意を同時に配分する |
私たちは対象をカテゴリー（概念）にまとめて理解します。「何が概念のまとまりを決めるか」を説明する理論があります。
| 理論 | 要点 |
|---|---|
| 定義的特徴理論（古典説） | 概念は必要十分な特徴（定義）で決まる |
| プロトタイプ理論 | 概念は典型例（プロトタイプ）との類似で決まる |
| 事例（用例）モデル | 過去に出会った個々の事例との照合で決まる |
| 理論ベース理論 | 素朴な知識・理論に基づいて概念を作る |
ひっかけ：カテゴリー的概念を説明する理論に含まれ「ない」のはスキーマ理論（スキーマは知識の枠組みで、概念の成り立ちの理論とは区別する）。定義的特徴・プロトタイプ・事例モデル・理論ベース理論は概念の理論。
状況を素早く理解するため、私たちはまとまった知識の枠組みを使います。
| 枠組み | 内容 |
|---|---|
| スキーマ | 対象・出来事についての構造化された一般的知識 |
| スクリプト | 「レストランでの一連の行動」のような出来事の系列の知識 |
| フレーム | 典型的な状況の枠組み（空欄を埋めて理解する） |
状況理解に用いる知識で「ない」もの：チャンク（記憶の容量単位）とヒューリスティックス（思考の方略）。スクリプト・スキーマ・フレームは状況理解の知識枠組み。
| 推論 | 方向・特徴 |
|---|---|
| 演繹的推論 | 一般的な前提から個別の結論を導く。前提が正しければ結論も必ず正しい。4枚カード問題（ウェイソン選択課題）で調べる |
| 帰納的推論 | 個別の事例から一般的な法則・原理を導く（結論は蓋然的） |
| 類推（アナロジー） | 既知の類似した問題の解法を当てはめる |
| 発見的推論 | 経験則を使って見当をつける |
誤った組合せの定番：「帰納法―事象の類似性に基づく推論」は誤り（それは類推。帰納法は個別事例から一般法則を導く）。「習慣的な構え―既知の解決法の型通りの適用」「洞察―問題状況の再編成」「アルゴリズム―必ず解に達する推論手続き」「確証バイアス―仮説を支持する証拠の優先的収集」は正しい。また「試行錯誤―機能の固着」も誤り（試行錯誤は解決の方略、機能的固着は解決を妨げる要因で別物）。
| 方略・要因 | 内容 |
|---|---|
| アルゴリズム | 手順どおり行えば必ず解に達する手続き（時間はかかる） |
| ヒューリスティックス | 経験則・発見的方略。速いが必ず解に達するとは限らない |
| 洞察 | 問題状況を再編成して急に解決に至る（ケーラー） |
| 試行錯誤 | いろいろ試して失敗を繰り返しながら解に近づく（ソーンダイク） |
| 手段―目的分析 | 現状と目標の差を縮める下位目標を立てる |
| 機能的固着 | 物の通常の用途に固執し、別の使い方に気づけず問題解決を妨げる |
問題解決を「妨げる」のは機能的固着：洞察・試行錯誤・アルゴリズム・手段―目的分析は問題解決を助ける方略。機能的固着（と「構え／アインシュテルング効果」）は既有の枠にとらわれて解決を妨げる。「群化―形の知覚」「符号化―記憶」「洞察―問題解決」「命題による表現―文の理解」は正しい組合せだが、「感覚遮断―弁別学習」は誤り。
人は限られた情報・時間の中で、近道（ヒューリスティックス）を使って判断します。速い反面、系統的なバイアス（偏り）を生みます（トヴェルスキーとカーネマン）。
| ヒューリスティック | 内容 |
|---|---|
| 利用可能性ヒューリスティック | 思い出しやすさで頻度・確率を判断する |
| 代表性ヒューリスティック | 典型例との類似で確率を判断する |
| 係留と調整 | 最初の値（アンカー）に引きずられて判断する |