この研究は、人間が異なる問題に対して迅速に構造的な事前知識を取得する様子を調査するための自然な描画タスクを開発しました。このタスクでは、構成可能な幾何学的ルールに基づいて、基盤となる構造を共有する視覚的なオブジェクトを描く必要があります。結果として、人々は一般化をサポートする抽象的な描画手続きを自発的に学習することが示され、学習者が再利用可能な描画プログラムを発見できるモデルを提案しています。このモデルは、人間と同じ環境で訓練され、効率的な運動行動を生成するよう制約されることで、新しい描画ルーチンを発見し、テスト対象に移行可能な特徴を持ち、人間の描画シーケンスの学習された特徴に類似しています。この結果は、運動プログラムの誘導において、抽象化（物体固有の詳細を無視する一般的なプログラム）と構成性（既存のプログラムの再組み合わせ）の2つの原則が、人間が柔軟な推論と学習を導く構造的内部表現をどのように学習するかを説明する鍵であることを示唆しています。