नियम अधिगम (रूल लर्निंग) से क्या तात्पर्य है? कुछ महत्त्वपूर्ण नियमों का वर्णन कीजिए और प्रत्येक नियम से जुड़ी संकल्पनाओं का उल्लेख कीजिए।

नियम अधिगम: परिभाषा एवं अवधारणा

नियम अधिगम (Rule Learning) एक संज्ञानात्मक प्रक्रिया है जिसके द्वारा जीव अपने पर्यावरण में मौजूद नियमितताओं को पहचानते हैं और उन्हें नियमों के रूप में व्यक्त करते हैं। ये नियम भविष्य के अनुभवों को समझने और पूर्वानुमान लगाने में मदद करते हैं। नियम अधिगम में, व्यक्ति विशिष्ट उदाहरणों से सामान्य सिद्धांतों को निकालता है और उन्हें नए स्थितियों पर लागू करता है।

महत्वपूर्ण नियम एवं संकल्पनाएँ

1. गेस्टाल्ट के नियम (Gestalt Laws of Perception)

गेस्टाल्ट मनोविज्ञान, मानव धारणा (perception) के नियमों पर केंद्रित है। ये नियम बताते हैं कि हम अपने आसपास की दुनिया को कैसे व्यवस्थित और व्याख्या करते हैं।

• निकटता का नियम (Law of Proximity): जो वस्तुएं एक-दूसरे के करीब होती हैं, उन्हें एक समूह के रूप में देखा जाता है। संकल्पना: यह नियम दृश्य संगठन में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।
• समानता का नियम (Law of Similarity): जो वस्तुएं समान दिखती हैं (रंग, आकार, आकार), उन्हें एक समूह के रूप में देखा जाता है। संकल्पना: यह नियम पैटर्न पहचान में मदद करता है।
• समापन का नियम (Law of Closure): हम अपूर्ण आकृतियों को भी पूर्ण मानते हैं। संकल्पना: यह नियम हमारी धारणा को सक्रिय बनाता है।
• निरंतरता का नियम (Law of Continuity): हम वस्तुओं को एक निरंतर रेखा या पैटर्न के रूप में देखते हैं। संकल्पना: यह नियम दृश्य प्रवाह को समझने में मदद करता है।

2. साहचर्य नियम (Associative Learning Rules)

ये नियम बताते हैं कि कैसे हम घटनाओं के बीच संबंध स्थापित करते हैं।

• शास्त्रीय अनुबंधन (Classical Conditioning): एक तटस्थ उद्दीपक (stimulus) को एक स्वाभाविक उद्दीपक के साथ जोड़कर सीखना। संकल्पना: पावलव का कुत्ता प्रयोग इसका एक प्रसिद्ध उदाहरण है।
• क्रियाप्रसूत अनुबंधन (Operant Conditioning): व्यवहार के परिणामों के आधार पर सीखना। संकल्पना: स्किनर बॉक्स प्रयोग इसका उदाहरण है। सकारात्मक पुनर्बलन (positive reinforcement) और नकारात्मक पुनर्बलन (negative reinforcement) इसके महत्वपूर्ण घटक हैं।

3. समस्या-समाधान के नियम (Problem-Solving Rules)

ये नियम हमें समस्याओं को हल करने में मदद करते हैं।

• अल्गोरिदम (Algorithms): एक निश्चित क्रम में चरणों का पालन करके समस्या को हल करना। संकल्पना: यह विधि हमेशा सही समाधान देती है, लेकिन इसमें समय लग सकता है।
• अनुमानी (Heuristics): अनुभव के आधार पर त्वरित निर्णय लेना। संकल्पना: यह विधि हमेशा सही समाधान नहीं देती है, लेकिन यह तेज होती है।

4. अवधारणा निर्माण के नियम (Concept Formation Rules)

ये नियम हमें वस्तुओं और विचारों को वर्गीकृत करने में मदद करते हैं।

• प्रोटोटाइप सिद्धांत (Prototype Theory): हम वस्तुओं को उनके सबसे विशिष्ट उदाहरणों के आधार पर वर्गीकृत करते हैं। संकल्पना: एक 'पक्षी' की अवधारणा में, 'रोबिन' एक प्रोटोटाइप हो सकता है।
• उदाहरण सिद्धांत (Exemplar Theory): हम वस्तुओं को उनके सभी पिछले अनुभवों के आधार पर वर्गीकृत करते हैं। संकल्पना: यह सिद्धांत प्रोटोटाइप सिद्धांत से अधिक लचीला है।

नियम का प्रकार	उदाहरण	मुख्य संकल्पनाएँ
गेस्टाल्ट नियम	दृश्य भ्रम (Visual Illusions)	निकटता, समानता, समापन, निरंतरता
साहचर्य नियम	डर का विकास (Development of Fear)	शास्त्रीय अनुबंधन, क्रियाप्रसूत अनुबंधन, पुनर्बलन
समस्या-समाधान नियम	पहेली हल करना (Solving Puzzles)	अल्गोरिदम, अनुमानी, रणनीति
अवधारणा निर्माण नियम	वस्तुओं का वर्गीकरण (Categorization of Objects)	प्रोटोटाइप, उदाहरण, नियम-आधारित वर्गीकरण