確率的逆転学習課題は，刺激と報酬との対応関係を課題の途中で逆転させることで，環境変動に対する被験者の柔軟性を測る課題として知られる．本研究では，被験者が「逆転」などの課題の潜在構造を学習しているかを分析することを目的として実験を行った．正答率の分析から，被験者が刺激と報酬の対応を学習していることが確認された．さらに，強化学習モデルを用いた分析から，潜在構造を学習していると仮定したモデルが行動データをよく説明する可能性が示唆された．

本論文では, Risk-sensitive Satisficing (RS)とRSを用いた満足化と記録共有による対抗模倣について, goal-setting theoryとの比較を行うことで人間の学習との関連性を把握することを目的とする. バンディットタスクを用いた確率的なノイズと疎な間隔での情報共有について検証を行なった結果, RSとRSによる対抗模倣にはgoal-setting theoryとの共通する点が見られた.