Sana, F., Yan, V. X., & Kim, J. A. (2016). Study sequence matters for the inductive learning of cognitive concepts. Journal of Educational Psychology.
Faria Sana，麦克马斯特大学心理学、神经科学与行为系；Veronica X.Yan，加利福尼亚大学洛杉矶分校心理学系；Joseph A.Kim，麦克马斯特大学心理学、神经科学与行为系
对于不同概念的问题的学习顺序会影响最后对新概念的学习。被试研究了3个不同统计概念的6个不同的问题（一共18个问题），最后测试他们对新的问题的分类能力。
实验一重复了interleaving effect，即将不同概念的问题分开学效果更好。
实验二在问题之间加上间隔时间spacing，对于interleaving
learning降低了效果（交错学习强化了不同概念之间的差异，时间间隔会破坏不同类别间的对比和对差异的学习），提高了blocking learning的效果（时间间隔造成遗忘，之后的再学习会巩固记忆）。
实验三将一次一个问题变为一次三个问题juxtaposition，提高了总体的分类能力，尤其是block learning，验证了假设，一个模块的学习有助于巩固模块间相似处的学习。
所有被试还参与了工作记忆任务，证明序列效应可能和WMC的个体差异有关。高工作记忆的人能够更加积极关注和比较若干问题，也可以更好地从长时记忆中检索之前的类别特征，因此可以完成地受益于interleaving。
Although the majority of the research suggests that interleaved schedules produce greater learning gains than blocked schedules (see Rohrer, 2012 for a review), some research has shown that blocked schedules also have the potential to optimize concept learning.
Interleaving effect是很普遍的：
（1） 数学概念：学习四种不同几何体的体积；问题解决，运用公式解决新问题
（2） 感性类别归纳：艺术家的画，结果可以被重复，并且拓展到蝴蝶种类，鸟类家族，
作者认为interleaving有助于类间差异的发现，block有助于类内相似的学习。并且减少时间间隔有助于差异学习，加上间隔有助于相似学习。并且学习中必须有工作记忆的参与，因为需要记住这个例子和下个例子对比，也需要记住不同类别之间的特征。
将一些例子并置有助于interleaving学习差异，有助于block学习相似。
The discriminative-contrast hypothesis
不同的概念进行比较，区别特征变得显著，有助于概念归纳。
Taylor and Rohrer(2010)：被试学习用功两步公式，计算棱柱的四种属性（角，面，边，角度），用interleaving和block学习不同的问题，然后解决新的问题（识别问题类型，回忆公式，解决问题）。Interleaving表现更好，block会用错公式。
Birnbaum(2013)：学习蝴蝶的分类。在interleaving学习中加入不相关的填充物，打断不同类别间的对比过程，最后效果的确比没有添加物的效果差。
The commonality-abstraction hypothesis
Carbalho and Goldstone(2014)：创建了人工类别，类别内部和类别之间几乎没有相似之处，这时候block学习可以更好地分类。
学习高度可辨别的类别（类别之间的相似性较低）
有助于对内容的深度处理，相似性变得突触，有助于学习者抽象出未来可能的原则
Gentner, Loewentein, and Thompson(2003)：比较两个谈判原则案例或者独立研究每个案例，比较可以发现两个案例间的共享结构。
Spacing effect：间隔会促进遗忘，从而更加努力地学习接下来的项目，因此间隔是用遗忘来促进学习。（但是这里指的相同的重复的项目）
Interleaving也可以看做是用不同类别的例子将同一类别的例子隔开了，因此有可能会存在spacing-effect。
Taylor and Rohrer (2010)
Kang and Pashler (2012)
Aaabbbccc VS abcabcabc VS a—a—a—b—b—b—c—c—c—
发现interleaving的效益还是存在的，不能完全用间隔效应解释
但是也有研究没有做出blocking benefit，就是间隔后的效益
实验一：
实验一重复了interleaving effect，即将不同概念的问题分开学效果更好。
一共三个统计概念，每个概念都有四个维度，每个概念至少掌握两个维度的特征才能正确反应测试的问题。
Automated Operation Span task(OSPAN)测试工作记忆：同时存储和处理信息：屏幕出现数学运算需要判断是否正确，同时判断后会出现一个字母，2-5次后要求被试回忆字母。
程序：1小时：学习阶段—2分钟分心任务（扫雷）—测试阶段—电子游戏2分钟（宝石）—OSPAN任务
Aaaaaaa-bbbbbb-cccccc VS abcabcabcabcabcabc
每个问题程序20秒，一次一个，空屏1秒。相应概念名字之间出现在问题上方。
主效应显著，interleaving效果更好。同时WMC与概念学习的交互作用显著，从图1中可以看出，WMC更高的，分类成绩也更好。工作记忆可以预测block的结果，但是对interleaving的差别不大，作者解释是，因为interleaving中包含了同类间的间隔，因此可以缓解一部分WMC低的效应。
实验二：
实验二在问题之间加上间隔时间spacing，对于interleaving learning降低了效果（交错学习强化了不同概念之间的差异，时间间隔会破坏不同类别间的对比和对差异的学习），提高了blocking learning的效果（时间间隔造成遗忘，之后的再学习会巩固记忆）。
2×2(spacing VS no-spacing)
Spacing-effect在block学习中的益处有些研究做出了，但是有些没有。本研究的确做出了这样的效应。一种可能的解释是，block的益处与所用类别的性质有关，能够用规则或者特征清楚解释划分的概念更有可能做出spacing-effect。
预测低WMC被试在有spacing的interleaving任务中更容易受到干扰。
程序：
被试随机被分到四个组。每个组的基本程序与实验一一样，但是在spacing组，每个例子之间会插入30秒卡通动漫。
Interleaving组的结果显著好于block组，但是spacing没有显著的主效应，spacing和不同顺序的交互作用显著。无spacing，interleaving组表现更好，但是加上spacing，两组没有显著区别。
Block-spaced条件下，WMC也无法预测，说明加入了间隔，减弱了高低WMC之间的差异。
加入了spacing的interleaved组因为破坏了不同概念之间的对比，更容易受到干扰。因此高低WMC之间的差异变大了。
实验三：
实验三将一次一个问题变为一次三个问题juxtaposition并列，提高了总体的分类能力，尤其是block learning，验证了假设，一个模块的学习有助于巩固模块间相似处的学习。
但是之前的研究并没有很严实的证据证明同时出现是更有优势的。同时预测，同时呈现对记忆的负担更小，对WMC较低的参与者非常有帮助。
程序：
与实验一基本相同。变化是在同时组会一次呈现三个问题，在同一个屏幕上，60秒，后面是3秒的空屏。
两个主效应都显著，即interleaving表现更好，并且同时呈现比顺序呈现更好。但是交互作用不显著。同时呈现的block组的表现的确比顺序呈现的block组表现好，这也可以用，同时比较会更好学习组间共性来解释。
同时的学习概念呈现可以减少记忆负荷，提供更加明确的学习环境，更容易学习概念的特征。
在顺序效应上重复了实验一二的结论。同时出现也可以减小高低WMC被试之间的差异。
讨论：
研究interleaving effect的边界条件。目前研究表明，时间间隔和同时，以及（潜在的）个体WMC会降低效率。
低WMC的被试对不同模式的反应会差异比较大，这可能是高WMC的被试可以更灵活地在不同模式间转换策略。（1）可以在分心的情况下保持对任务相关信息的关注（2）在LTM中成功检索先前概念的编码特征，有更强的检索能力
Interleaving学习是更有效的，spacing可以提高block学习的绩效。概念的同时呈现对分类都有效，尤其是对block学习。
