该研究探索了重复学习方式和非重复学习方式对基于规则的类别学习和基于信息整合的类别学习的影响。根据经典的COIVS模型,基于规则的类别学习和基于信息整合的类别学习需要使用不同的认知系统:基于规则的类别学习需使用逻辑推理,依赖于工作记忆和执行注意。而基于信息整合的类别学习则依赖于知觉的程序性系统。目前对于两种类别学习方式的研究焦点主要集中在工作记忆的使用上,还缺乏新的研究视角。该研究使用两维度类别结构光栅,设计了重复的深度学习方式,即对每一轮的学习材料进行重复学习10遍后再学习新的学习材料。每轮学习后使用全新学习材料,设置迁移测试以考察学习效果。该研究设计了重复学习方式和非重复学习方式,实现了两种不同学习方式条件下对样例信息丰富度的控制,即重复学习方式的信息丰富度明显低于非重复学习方式的信息丰富度,并以此探索两种学习方式下的信息表征。实验用两因素的完全被试间设计,120名大学生被试参加了实验。结果表明,两种学习方式(重复/非重复)在基于信息整合的类别学习上有显著差异,信息整合的类别学习效果在重复学习方式下不如非重复学习。而在基于规则的类别学习上没有显著差异。这一结果说明,相对于基于规则的类别学习,信息整合的类别学习更依赖于丰富样例信息的叠加。