类别学习是个体对类似事物进行相同反应的过程,有助于减少认知资源消耗,简化认知过程,促使个体更好地适应不断发展变化的环境。诊断性特征即一个类别中每个样例均共有的特征,能根据其有效同其他类别区分开来。诊断性特征包含了独有(仅出现在一个类别)和典型(出现频率高)两个特性。以往的实验证明特征典型性对类别学习有促进作用,表现在特征典型性出现频次越高,越有可能被作为分类依据。少有研究关注特征独有性单独在分类中的作用。本研究目的是检测特征独有性在类别学习中的作用。实验1分离特征独有性和特征典型性后,探究特征独有性是否在类别学习中作为有效分类的规则从而得到被试更大的注视权重,结果发现独有维度的首次注视比例、平均注视次数都显著高于非独有维度,说明被试能够通过独有维度进行有效分类。实验2进一步探究特征独有性对比典型性对基于规则的类别学习的促进效应。结果发现在基于规则的类别学习中,被试对独有性维度的首次注视点比率、注视次数和注视时长均显著高于其他维度,说明独有性特征促进基于规则的类别学习。实验3在不同练习组织方式下探究特征典型性和独有性对基于规则类别学习的作用,结果发现当刺激交替呈现时,低典型独有维度注意权重显著高于高典型非独有维度。本实验为"特征独有性促进基于规则的类别学习"提供了一定证据。