Generaliseringsprogrammering

Fakta

Kort definisjon

Generaliseringsprogrammering er å planlegge overføringen bevisst: trening på tvers av varierte steder, personer, signaler og forsterkere, slik at atferden holder der den trengs. Generalisering behandles som noe som skal bygges, ikke som noe som skjer av seg selv.

Canis forklarer

Enkelt forklart

Den vanligste feilen i hundetrening er ikke dårlig innlæring. Det er å tro at jobben er gjort når øvelsen sitter hjemme.

Generalisering må programmeres, og det gjøres langs fire akser: steder, personer, signalvarianter og forsterkere. Trener du bare på kjøkkenet, med deg selv, med samme ord og samme godbit, har du lært hunden en øvelse som gjelder på kjøkkenet, med deg, med det ordet, for den godbiten.

Den ikke-lineære formuleringen er mer presis – og morsommere: du lærer atferden å vinne stadig tøffere anbudsrunder.

Det forteller deg også hva du skal gjøre når «sitt» plutselig svikter ute. Du senker ikke skuldrene og konkluderer at hunden er ulydig. Du innser at konkurrentene ble sterkere, og betaler «sitt» rausere til det vinner igjen.

Fakta

Utfyllende faglig forklaring

Det empiriske grunnlaget for at generalisering må programmeres, er solid: atferd innlært under ett sett betingelser overføres ofte dårlig til andre, og systematisk variasjon under innlæring gir bedre overføring enn massert trening under identiske betingelser.

Standardteknikkene er velkjente og bygger alle på å gjøre treningsbetingelsene mindre særegne: variere eksempler, trene på flere steder og med flere personer, bygge inn elementer fra målsituasjonen i treningssituasjonen, og gradvis løse opp den kunstige presisjonen i oppsettet.

Den konstruksjonelle vrien legger til en presisering som er praktisk viktig: overføringen svikter ikke fordi «responsstyrken» er for lav, men fordi konkurransen er hardere i den nye konteksten. Det gir et annet tiltak enn mer repetisjon: man gjeninnfører konkurransen med rausere betaling og lavere krav, og hardner den så gradvis.

Merk et poeng som spares mye tid på: en ferdighet som er flytende i den opprinnelige konteksten, tåler kontekstskifte langt bedre enn en som så vidt sitter. Å bruke tid på overlæring før man flytter, er derfor ikke sløsing – det er generaliseringsarbeid gjort på forhånd.

Når brukes den

Alltid, fra det øyeblikket atferden er pålitelig i den første konteksten. Å vente til problemet oppstår er å programmere i etterkant.

Den er ikke riktig så lenge atferden er under innlæring. Variasjon før responsen er etablert, gir bare uklarhet.

Forutsetninger

En atferd som sitter i minst én kontekst, og kontroll over betingelsene i den neste – særlig muligheten til å senke kravet der.

Steg-for-steg-logikk

Én akse om gangen, og kravet senkes på de øvrige når én heves. Nytt sted betyr kortere varighet, mindre distraksjon og rausere betaling. Grunnen er den samme som for programsteg: endres to ting samtidig, kan man ikke lese av hva som var for mye.

Vanlige feil

Å hoppe rett til den vanskeligste konteksten. «Han må jo kunne det på hundeplassen» – og der finnes ingen mellomstasjoner.

Å holde kravet oppe på nytt sted. Den vanligste enkeltfeilen, og den som produserer flest «han kan det jo hjemme»-samtaler.

Å bare variere sted. Personer, signalvarianter og forsterkere er egne akser.

Anvendelse

Eksempel: hundetrening

Innkalling som virker i hagen, skal virke i skogen. Programmet varierer én ting om gangen: hagen → hagen med en person til stede → stille grusvei → grusvei med annen hund på 50 meter → skogsvei uten distraksjon → skogsvei med spor.

På hvert nytt trinn kortes avstanden ned og betalingen økes. Det ser ut som å gå tilbake. Det er å gjeninnføre en konkurranse man vet man vinner.

Anvendelse

Eksempel: menneskelig læring

En vane som er etablert på hjemmekontoret, ryker i ferien. Ikke fordi den var svak, men fordi hele kontekstsettet – tid, sted, utstyr, sosiale signaler – er byttet ut samtidig. Programmert generalisering ville flyttet én av dem om gangen.

Kilder

• catania1998
• layng2009