CriminologyEdit
사회적 학습 이론을 설명 하는 데 사용 되었습의 출현하고 유지보수의 비정상적인 행동 특히 공격적이어서는 안됩니다. 범죄학자 로널드의 품 로 버 통합된 원칙의 사회적 학습 이론 및 작동 조절과 에드윈은 서덜랜드의 미분 association 이론을 만드는 포괄적인 이론의 범죄 행위., 민 및 Akers 강조하는 범죄 행위에서 배운 사회적 및 nonsocial 상황의 조합을 통해의 직접적인 보강 대리 강화,명시적인 명령 및 관찰합니다. 특정 행동에 노출 될 확률과 보강의 성격 모두 그룹 규범에 따라 달라집니다.
발달 psychologyEdit
그녀의 책에서는 이론의 발달심리,패트리샤 H. 밀러 목록이 모두 도덕적인 개발과 젠더-역할 개발으로 중요한 연구 분야에서 사회적 학습 이론이다., 사회 학습 이론가들은이 두 기술의 습득과 관련하여 관찰 가능한 행동을 강조합니다. 성 역할 개발을 위해 동성 부모는 개인이 성 역할을 배우는 많은 모델 중 하나만 제공합니다., 사회적 학습 이론을 강조한 변수를 자연의 도덕적 발달로 인해 변화하는 사회적 상황에서의 각각의 결정:”특정 요소의 아이가 생각하는 것이 중요에 따라 상황,상황에 따라와 같은 변수는 상황적 요인이 운영하는 원인이 가장 두드러진,그리고 어떤 자식 프로세스 cognitively. 도덕적 판단은 주어진 사회적 상황에서 다양한 기준을 고려하고 계량하는 복잡한 과정을 포함합니다.,”
에 대한 사회적 학습 이론,성별,개발 할 수 있으로 상호 작용의 수많은 사회적 요인을 포함하는 모든 상호 작용 개인 사람들을 만납니다. 사회 학습 이론의 경우 생물학적 요인이 중요하지만 학습되고 관찰 가능한 행동의 중요성에 뒷자리를 차지하십시오. 개인이 발전 할 수있는 고도의 젠더 사회 때문에 개인은 유아 일지라도 성별로 사람들을 구별하기 시작합니다., Bandura 의 계정 성별할 수 있 이상인지 요인에서 예측 성별 동작한 Bandura,동기 요인의 광범위한 네트워크는 사회적인 영향을 결정하는 경우,언제,어디서 성별은 지식을 표현합니다.
ManagementEdit
사회적 학습 이론을 제안한 보상하지 않는 유일한 힘을 만드는 뒤에 동기 부여입니다. 생각,신념,도덕 및 피드백은 모두 우리에게 동기를 부여하는 데 도움이됩니다. 우리가 배우는 세 가지 다른 방법은 대리 경험,언어 적 설득 및 생리적 상태입니다., 모델거나,시나리오에는 우리가 보는 사람의 행동을 채택하고 그들을 우리 자신의 것으로,보조 학습 프로세스뿐만 아니라 정신 상태인지는 과정이다.
미디어 violenceEdit
원칙의 사회적 학습 이론이 적용되기 위해 광범위하게 이 연구는 미디어의 폭력이다. Akers 와 Burgess 는 긍정적 인 보상과 공격적인 행동에 대한 처벌의 결여가 침략을 강화 시킨다는 가설을 세웠다., 많은 연구에 따르와 메타-분석을 발견한 뜻깊은 사이의 상관 관계를 보는 폭력적인 텔레비전 및 침략 생활에서 나중에 많이 있지뿐만 아니라,폭력적인 비디오 게임과 적극적인 행동을 합니다. 관측 학습의 역할은 또한 TV,영화 및 비디오 게임에 대한 등급 시스템의 상승에 중요한 요소로 인용되었습니다.
을 만드는 사회적 변화와 함께 mediaEdit
엔터테인먼트-교육의 형태로 존재라 또는 비누 오페라 도울 수 있는 시청자들이 배운 사회적으로 원하는 동작을 긍정적인 방법으로서는 모델에서 묘사는 이러한 프로그램입니다., 텔레노벨라 형식을 사용하면 제작자가 원하는 응답을 가져올 수있는 요소를 통합 할 수 있습니다. 이러한 요소에는 음악,배우,멜로 드라마,소품 또는 의상이 포함될 수 있습니다., 엔터테인먼트 교육은 상징적인 모델링 및 수식을 가진 세 개의 문자 집합으로 문화적 가치를 조사하는 결정 앞으로 시간:
- 문자를 지원하는 값(긍정적인 역할 모델이)
- 문자를 거부하는 자에게 값(부정적인 역할 모델이)
- 캐릭터에 대해 의심 가치(미정)
이내에 이식이 적어도 세 가지 의심을 나타내는 인구 그룹 내에서 대상 인구입니다., 중 하나 이러한 정당성을 의심하는 사람들이 받아들보다 작은 값을 중간을 통해 두 번째 것을 받아들 값은 두 분의 방법을 통해 세 번째 의심을 받아들이지 않은 가치를 심각하게 처벌됩니다. 이 의심자는 일반적으로 사망합니다. 긍정적 인 사회적 행동은 보상으로 강화되고 부정적인 사회적 행동은 처벌로 강화됩니다. 끝에서의 에피소드는 짧은 에필로그 수행하여 알아볼 수 있는 그림이 요약되어 교육 컨텐츠 및 프로그램에서 시청자는 주어진 자원에서 자신의 커뮤니티입니다.,
응용 프로그램를 위한 소셜 ChangeEdit
통해 관측 학습 모델을 가져올 수 있는 새로운 방법이 사고와 행동의. 모델링 된 정서적 경험을 통해 관찰자는 사람,장소 및 물건에 대한 친화력을 보여줍니다. 그들은 모델이 좋아하지 않는 것을 싫어하고 모델이 신경 쓰는 것을 좋아합니다. 텔레비전은 시청자가 자신의 사회적 현실을 보는 방식에 기여하는 데 도움이됩니다. “미디어 표현을 얻을 영향 때문에 사람들의 사회적 구조물의 현실을 크게 의존에서 그들이 무엇을 보고,듣고,무엇보다 그들은 바로”., 신념을 바꾸려는 모든 노력은 사회 제도 수준에서 사회 문화적 규범과 관행을 향해야합니다. 드라마가 개발되기 전에 문화 내의 여러 분야를 대표하는 포커스 그룹을 통해 광범위한 연구가 이루어집니다. 참가자들은 무엇인지 묻는 문제 사회에서 관심사 그리고 어떤 장애물들이 얼굴을 제공,제작자 드라마의 문화적으로 관련 있는 정보를 통합합니다.,
엔터테인먼트 교육의 선구자는 miguel Sabido 는 1970 년대 멕시코 국가 텔레비전 시스템 인 Televisa 에서 창조적 인 작가/프로듀서/감독입니다. Sabido 는 8 년 동안 사회 변화를 일으킬 수있는 방법을 연구했으며 Sabido 방법으로 알려져 있습니다. 그는 크레딧 앨버트 Bandura 의 사회적 학습 이론,드라마의 이론 에릭 Bentley,Carl Jung 이론의 원형에,맥클레인의 삼위 일체 뇌의 이론과 Sabido 의 자신의 비누 오페라 이론에 대한 영향을 미치는 그의 방법입니다., Sabido 의 방법은 국가 문맹 퇴치,인구 증가 및 HIV 와 같은 건강 문제와 같은 사회적 문제를 해결하기 위해 전 세계적으로 사용되었습니다.
PsychotherapyEdit
또 다른 중요한 응용 프로그램의 사회적 학습 이론되었습에서 처리 및 개념화의 불안 장애가 있습니다. 클래식어컨 접근하는 불안 장애를 가했 개발의 행동 치료하고 몇몇에 의해 생각해 최초의 현대이론의 불안을 잃기 시작하는 증기에 1970 년대 후반으로 연구하기 시작했다 질문에 그것의 근본적인 모델 예측제어 등을 다룬다., 예를 들어,고전적인 조 접근 방식을 보유 하는 병리학적인 두려움과 불안을 개발을 통해 직접적인 학습,그러나,많은 사람들이 불안 장애를 가진 회수할 수 없습 충격적인어컨벤트에서는 두려워서 자극 경험에 가까운 시간과 공간의 연속성으로 본질적으로 혐오 자극이다.사회적 학습 이론에 도움이 회수 학습 방법을 불안 장애를 제공하여 추가적인 메커니즘을 넘어 고전적인 조건 수 있는 계정의 인수에 대한 두려움입니다., 예를 들어,사회적 학습 이론은 그 자식을 획득할 수 있는 뱀의 공포를 관찰하여 가족 구성원 익스프레스 두려움에서 응답을 뱀. 또,아이를 배울 수 있는 협회 사이 뱀과 불쾌한 물을 통해 직접 경험하지 않고,개발하는 과도한 두려워할 수 있지만 나중에 다른 사람들로부터 배우는 뱀 수 있는 치명적인 독을 선도,재평가의 위험성의 뱀에게 물리,그리고 그에 따라 더욱 과장 두려움은 반응을 뱀.,
학교 psychologyEdit
많은 강의와 교육 전략에 그리는 원리의 사회적 학습을 향상시키는 학생들의 지식 습득과 유지에 있어 매우 중요합니다. 예를 들어,안내 참여 기술을 사용하여 교사는 문구를 말하고 반원에게 문구를 반복하도록 요청합니다. 따라서 학생들은 교사의 행동을 모방하고 재현하여 유지를 돕습니다. 안내 된 참여의 연장은 학생과 교사 모두가 토론을 이끌어내는 책임을 공유하는 상호 학습입니다., 또한,교사들을 형성 할 수 있습 교실의 동작을 학생들에 의해 모델링 적절한 행동과 눈에 띄게 보람있는 학생들을 위한 좋은 행동입니다. 을 강조하여 교사의 역할으로 모델하고 장려하는 학생들을 채택하의 위치를 관찰자,교사들에게 지식과 관행을 명시적인 학생들에게 강화,그들의 학습 결과입니다.
사회적 학습 알고리즘에 대한 컴퓨터 optimizationEdit
에 현대적인 분야의 전산,정보의 사회적 학습 이론을 채택하는 새로운 개발을 컴퓨터 최적화 알고리즘,사회적 학습 알고리즘이 있습니다., 모방을 관찰 학습 및 행동 강화,가상회에 배포하는 알고리즘을 찾는 강력한 행동 패턴으로 최선의 결과입니다. 이는 최적화 문제를 해결하는 데있어 최상의 솔루션을 검색하는 것과 일치합니다. 에 비해 다른 생물에 영감을 글로벌 최적화 알고리즘을 흉내내는 자연적인 발전 또는 동물의 행동,사회적 학습 알고리즘에는 눈에 띄는 장점이 있습니다., 첫째,자기 때문에 개선을 학습을 통해 더 직접적이고 신속하게 이 진화 과정,사회적 학습 알고리즘의 효율성을 향상시킬 수 있습 알고리즘을 흉내내는 자연적인 진화에 있습니다. 두 번째에 비해 상호 작용 및 학습의 동작에서는 동물 그룹,사회적 학습의 과정이 인간의 존재를 전시 높은 수준의 정보입니다. 인간의 학습 행동을 모방함으로써 기존의 스웜 인텔리전스 알고리즘보다 더 효과적인 옵티 마이저에 도착할 수 있습니다., 실험적인 결과를 보이는 효과성과 효율성의 사회적 학습 알고리즘을 차례로도 확인을 통해 컴퓨터 시뮬레이션 결과의 사회적 학습의 동작을 인간 사회에서.
또 다른 예는 인구 기반 메타 유리즘 최적화 알고리즘 인 사회인지 최적화입니다. 이 알고리즘을 기반으로 사회적 인식론,시뮬레이션하는 프로세스의 개인적인 배우의 에이전트의 설정과 함께 자신의 메모리고 자신의 사회적 학습에 대한 지식은 사회 공유 라이브러리입니다., 연속 최적화,정수 프로그래밍 및 조합 최적화 문제를 해결하는 데 사용되었습니다.
확률 론적 도구를 사용하여이 현상을 모델링하려고하는 사회 학습의 몇 가지 수학적 모델도 있습니다.