犯罪学編集
社会学習理論は、逸脱した行動、特に攻撃性の出現と維持を説明するために使用されてきました。 犯罪学者のロナルド-エイカーズとロバート-バージェスは、社会学習理論とオペラント条件付けの原則をエドウィン-サザーランドの差分関連理論と統合し、犯罪行動の包括的な理論を作り出した。, バージェスとエイカーズは、犯罪行為は、直接的な強化、身代わりの強化、明示的な指示、および観察の組み合わせを通じて、社会的および非社会的状況の両方で学ばれることを強調した。 特定の行動にさらされる確率と強化の性質の両方は、グループの規範に依存します。
発達心理編集
彼女の本の発達心理学の理論では、Patricia H.Millerは社会学習理論の中で重要な研究分野として道徳的発達とジェンダー役割発達の両方を挙げている。, 社会学習理論家は、これら二つのスキルの獲得に関する観察可能な行動を強調する。 ジェンダーロール開発のために、同性の親は、個人がジェンダーロールを学習する多くのモデルの一つだけを提供します。, 社会学習理論はまた、各決定の変化する社会的状況に起因する道徳的発達の可変的性質を強調する：”子供が重要であると考える特定の要因は、状況に応じて、どの状況要因が動作しているか、どの原因が最も顕著であるか、そして子供が認知的に処理するものなどの変数に応じて、状況によって異なる。 道徳的判断は、与えられた社会的状況において様々な基準を考慮し、計量する複雑なプロセスを伴う。,”
社会学習理論のために、ジェンダーの開発は、個々の遭遇するすべての相互作用を含む、多数の社会的要因の相互作用に関係しています。 社会学習理論のために、生物学的要因は重要であるが、学んだ、観察可能な行動の重要性に後部座席を取る。 個人が発達するかもしれない高度に性別の社会のために、個人は幼児としても性別によって人々を区別し始める。, バンドゥーラのジェンダーのアカウントは、性別の行動を予測する上で認知要因以上のものを可能にします：バンドゥーラのために、動機付け要因と社会的影響
ManagementEdit
社会学習理論は、報酬が動機づけを作り出す唯一の力ではないことを提案しています。 思考、確信、道徳、およびフィードバックはすべて私達に動機を与えるのを助ける。 私たちが学ぶ他の三つの方法は、身代わりの経験、言葉による説得、および生理学的状態です。, モデリング、または私たちが誰かの行動を見て、それらを私たち自身のものとして採用するシナリオ、学習プロセス、精神状態および認知プロセスの補
メディア暴力編集
社会学習理論の原則は、メディア暴力の研究に広く適用されています。 AkersとBurgessは、観察されたまたは経験された肯定的な報酬と攻撃的な行動に対する罰の欠如が侵略を強化すると仮定した。, 多くの研究研究とメタアナリシスは、暴力的なテレビを見ることと後の人生で攻撃性との間に有意な相関を発見し、多くは暴力的なビデオゲームや 観察学習の役割は、テレビ、映画、ビデオゲームの格付けシステムの上昇の重要な要因としても引用されています。
mediaEditによる社会変化の創造
テレノベラやソープオペラの形でのエンターテイメント教育は、視聴者がこれらのプログラムで描かれたモデルから社会的に望ましい行動を肯定的な方法で学ぶのを助けることができる。, Telenovela形式は、作成者が望ましい応答をもたらす要素を組み込むことを可能にする。 これらの要素は、音楽、俳優、メロドラマ、小道具や衣装を含むことができます。, エンターテイメント教育は象徴的なモデリングであり、検討される文化的価値を持つ文字の三つのセットを持つ式を持っています事前に決定されます。
- 値をサポートする文字(正のロールモデル)
- 値を拒否する文字(負のロールモデル)
- 値に疑問を持っている文字(未定)
この式の中で、対象人口の人口統計グループを表す少なくとも三つの疑いがあります。, これらの疑いの一つは、第二は通って道の値三分の二を受け入れるだろう、途中で未満の値を受け入れ、第三の疑いの一つは、値を受け入れないと真剣に この疑いは通常殺されます。 肯定的な社会的行動は報酬で強化され、否定的な社会的行動は罰で強化されます。 エピソードの終わりに、認識可能な人物によって行われた短いエピローグは、教育内容を要約し、プログラム視聴者は彼らのコミュニティ内のリソース,
ソーシャルチェンジのためのアプリケーションEedit
観察学習を通じて、モデルは新しい考え方と行動の方法を生み出すことができます。 モデル化された感情的な経験では、観察者は人、場所および物体に対する親和性を示す。 彼らはモデルが好きではないものを嫌い、モデルが気にするものを好きです。 テレビに貢献しうる視聴者は自ら社会実現しました。 “現実の人々の社会的構造は、彼らが直接経験するものではなく、彼らが見るもの、聞くもの、読むものに大きく依存するので、メディア表現は影響力を得る”。, 信念を変えようとするあらゆる努力は、社会システムレベルでの社会文化的規範と慣行に向けられなければならない。 演劇が開発される前に、広範な研究は文化内の異なったセクターを表すフォーカスグループを通して行われる。 参加者は、社会の中でどのような問題が最も懸念され、どのような障害が直面しているのかを尋ねられ、ドラマのクリエイターに文化的に関連する情報を,
エンターテインメント教育のパイオニアは、ミゲル-サビドですメキシコ国立テレビシステム、Televisaで1970年代に創造的な作家/プロデューサー/ディレクター。 Sabidoは社会の変化を作成する方法に取り組んで8年を費やし、Sabido方法として知られています。 彼は、アルバート-バンデューラの社会学習理論、エリック-ベントレーのドラマ理論、カール-ユングの原型の理論、マクリーンの三位一体の脳理論、サビドの独自のソープオペラ理論を彼の方法に影響を与えたと評価している。, Sabidoの方法は、国民の識字率、人口増加、HIVなどの健康上の懸念などの社会問題に取り組むために世界中で使用されています。
心理療法編集
社会学習理論のもう一つの重要なアプリケーションは、不安障害の治療と概念化にありました。 行動療法の開発に拍車をかけ、不安の最初の近代的な理論であるといくつかによって考慮されている不安障害への古典的なコンディショニングアプローチは、研究者がその根底にある仮定に疑問を呈し始めた1970年代後半に蒸気を失い始めた。, 例えば、古典的な条件付けのアプローチは病理学の恐れおよび心配が直接学習によって開発されることを保持する;但し、不安障害を持つ多くの人々は恐れられていた刺激が本質的に嫌悪的な刺激との近くの時間的および空間的な隣接で経験された外傷性の条件付けのでき事を思い出すことができない。社会学習理論は、恐怖の獲得を説明できる古典的な条件付けを超えた追加のメカニズムを提供することによって、不安障害への学習アプローチを救, 例えば、社会学習理論は、子供がヘビに応答して家族が恐怖を表現するのを観察することによってヘビの恐怖を獲得することができることを示唆 また、子供は過度の恐怖を開発することなく、直接経験を通じてヘビと不快な咬傷の間の関連付けを学ぶことができますが、後でヘビが致命的な毒を持つことができることを他の人から学ぶことができ、ヘビ咬傷の危険性の再評価につながり、それに応じて、ヘビに対するより誇張された恐怖反応をもたらすことができます。,
学校心理編集
多くの教室や教育戦略は、学生の知識獲得と保持を強化するために社会的学習の原則に基づいています。 例えば、ガイド付き参加の技術を使用して、教師はフレーズを言い、そのフレーズを繰り返すようにクラスに要求します。 したがって、学生は教師の行動を模倣し、再現し、保持を助ける。 ガイド付き参加の延長は、学生と教師の両方が主導的な議論に責任を共有する相互学習です。, また、教師は生徒に教室での行動の学生によるモデリングの適切な行動と視覚的に実りある学生のために良い行動です。 モデルとしての教師の役割を強調し、オブザーバーの位置を採用するために学生を奨励することにより、教師は彼らの学習成果を高め、学生に明示的な知識
コンピュータ最適化のための社会学習アルゴリズム編集
計算知性の現代の分野では、新しいコンピュータ最適化アルゴリズム、社会学習アルゴリズムを開発するために社会学習理論が採用されている。, 観察学習と強化行動をエミュレートして、アルゴリズムに展開された仮想社会は、最良の結果を持つ最強の行動パターンを求めています。 これは、最適化問題を解く上で最良の解を探すことに対応しています。 自然進化や動物の行動を模倣する他の生物風のグローバル最適化アルゴリズムと比較して、社会的学習アルゴリズムは、その顕著な利点を有する。, まず、学習による自己改善は進化プロセスよりも直接的かつ迅速であるため、社会学習アルゴリズムは自然進化を模倣するアルゴリズムの効率を向上させることができる。 第二に、動物群における相互作用や学習行動と比較して、人間の社会的学習プロセスはより高いレベルの知性を示す。 模倣した人間の学習行動でき着くより効果的な恐より、既存の群知能アルゴリズム, 実験結果は、社会学習アルゴリズムの有効性と効率を実証しており、コンピュータシミュレーションによって人間社会における社会学習行動の結果を検証している。
もう一つの例は、人口ベースのメタヒューリスティック最適化アルゴリズムである社会的認知最optimizationである。 このアルゴリズムは，社会的認知理論に基づいており，ソーシャル共有ライブラリ内の知識を用いて，エージェントのセットの個々の学習と社会的学習のプロセスをシミュレートしている。, 連続最optimization，整数計画法，組合せ最適化問題を解くために用いられてきた。
確率的手段を用いてこの現象をモデル化しようとする社会的学習のいくつかの数学的モデルも存在する。