理解科学推理

由美国学者N.吉尔、约翰.比克尔和罗伯特.F.莫尔丁合著的《理解科学推理》一书,已由国内学者邱惠丽、张成岗翻译,并由科学出版社于2010年出版发行。该书系理解科学译丛第一辑出版     

科学推理的自然化

在逻辑经验主义的科学哲学中,科学理性几乎等同于逻辑推理,科学推理只受形式逻辑规则支配,科学及其本质可以在忽略科学推理实践的历史脉络、社会背景以及科学家的思维活动和心理因素的条件下给予规定。在这种所谓“标准观点”的统治下,科学哲学家自觉地限于对科学的知识产品进行逻辑分析,致力于为科学寻找普遍的形式推理规则并构造科学推理的各种形式化系统。总之,在逻辑经验主义传统那里,科学哲学几乎成为与理解科学的特有现象和特有性质无关的认识论。然而,科学哲学发展的事实表明,形式逻辑并非像逻辑经验主义者所设想的那样是理…     

社会推理中的认知偏向

社会推理是社会认知的中心课题之一。传统的认知理论把人看成是能按照理性的原则进行思维的“非专业科学家”。在进行社会推理时,能遵守一种“正规模型”:确定问题的信息来源、收集相关的有用信息、综合所收集的信息并作出推理。但到了七十年代,这种假定受到大量的批评。新观点把人看     

李约瑟关于中西科学发展曲线的隐含论题

科学的历史,源远流长,每个时代,每个民族都以自己独特的方式为科学的长河贡献出自己的浪花。然而,政治的、经济的、社会的、文化的、地理的以及由此所铸成的思维方式的重大差异构成了不同时代,不同民族以不同的方式和方法对科学作出不同的贡献。     

传递性推理的认知与脑机制探讨

以抽象的内容作为实验材料,测定12名大学生在完成四种不同格式的传递性推理任务时的事件相关电位(ERP),探讨传递性推理过程的认知机制与脑内时程动态变化.结果发现,被试解决四种不同类型推理题目时的正确率和反应时差异均不显著;但是"谁最大"提问方式的正确率显著高于"谁最小"提问方式,另外,在任务类型①与④中"谁最大"提问方式的反应时显著短于"谁最小"提问方式.脑电数据结果表明,不同任务类型下,不同提问方式所诱发的ERP波形基本一致.空间表象模型与语言学模型都不能很好地解释以上结论,这似乎表明推理过程是很复杂的,人们往往会采用不同的信息加工策略来解决不同的推理问题,从而激活不同的大脑区域和神经通路.     

中学生图形推理认知特征诊断

在前人的研究基础上进行口语报告分析,形成图形推理的认知成分模型。引进多策略多成分潜在特质模型（MLTM for MS）将图形推理的认知成分模型与心理测量模型加以整合,对235名中学生图形推理认知特征进行诊断。结果发现：（1）图形推理总能力相同的被试,各成分对应能力即视知觉识别能力、规则构建能力、规则应用能力不一定相同。（2）被试使用知觉分析策略和分析策略的正确作答概率较高,而使用猜测策略的正确作答概率较低。     

有关条件推理认知机制的概率理论

条件推理主要有两种研究范式：演绎形式(MP、DA、AC、MT)和变通形式(四卡问题)。已往研究主要探讨了内容因素、情境因素以及元认知因素等对条件推理的影响,形成了若干理论模型和观点。近来、Oaksford等人研究了概率因素对条件推理的影响．提出了条件概率模型。本文对这种新的研究取向作了详细的介绍和评价,并对未来研究进行了展望。     

基于IRT模型的儿童图形推理能力动态评估研究

MRMLC模型是一种常见的动态评估项目反应理论模型。本研究结合小学儿童图形推理能力发展的特点,采用前测-干预-后测的动态评估模式,对来自江西省北部的四到六年级共177名儿童的图形推理能力进行了基于MRMLC模型的动态评估。研究结果表明通过动态评估我们不仅可以获知儿童图形推理能力的当前水平;而且,还可以进一步分析和比较儿童在各测量情景所测的潜在水平。     

类别特征推理的认知机制与神经基础

分类及类别特征推理是类别知识的两大重要功能。研究表明, 两种任务之间存在本质差异。因此, 探讨类别特征推理的认知及神经机制对于拓展类别相关理论非常重要。已有研究发现, 类别标签、典型性程度以及类别特征间的因果关系都会影响类别特征推理任务, 而且, 类别特征推理任务与分类任务的神经基础不同。未来研究方向应当关注类别标签以及类别特征间的因果关系分别与典型性程度之间的交互作用, 在未来神经机制方面的进一步研究应当设计更符合自然情境下的特征推理任务范式。     

多主体认知系统中的互知推理

在多主体认知系统中 ,每个主体都是一个推理者。多主体之间互知推理的复杂性在于 ,这种推理的对象中 ,不仅包括对象世界的知识 ,而且包含系统中其他的同样正在进行推理的主体 ;推理者对其他主体的思考及其结果进行推理 ,这些主体同样对推理者的思考及其结果进行推理。这使得推理的素材是弹性的 ,动态的 ,随着推理的过程不断变化的。这种推理 ,是对人的日常思维能力的挑战 ,也是对逻辑学的挑战。本文通过构造关于知道的模型 ,用逻辑语义学的方法 ,来刻划多主体之间的互知。形式语言Ｋ在形式语言Ｋ中 :1 ,2 ,… ,ｎ分别表示系统中ｎ个不同的主…     

人类推理的“推理题与推理知识双重结构模型”

本文将"知识和试题双重结构模型"重构成"推理题与推理知识双重结构模型",其主要观点包括:(1)"双重结构"是指在人类的推理加工过程中存在着两种结构,即"推理题的内在结构"和"推理者的推理知识结构";(2)推理者对完成推理任务所需要的"推理知识"的理解水平决定其推理性质是属于"理性加工"还是"非理性加工";(3)判定推理结论的过程中存在"形式"和"内容"两种判定标准,并由此决定其推理性质是属于"逻辑加工"还是"非逻辑加工"。     

基于认知诊断的动态评估—以儿童图形推理能力为例

以认知诊断和动态评估两者基本的心理计量模型:MLTM for MS和MRMLC相结合作为切入点,提出了基于认知诊断的动态评估方案及数据统计分析方法。为探讨该方案和数据分析方法的可行性,以儿童图形推理能力为例展开实证研究。研究结果显示:(1)基于认知诊断的动态评估方案是可以实现的、其数据分析方法也是可行的;(2)该方案不仅可以测量潜在水平,还可以测量其涉及的认知成分和策略的变化;(3)无论是当前水平还是潜在水平,高年级儿童都更擅长采用较复杂、有效的认知加工成分和策略。     

数列推理项目的难度模型构建

研究基于数列推理项目的认知模型归纳整合和丰富了数列推理项目的刺激特征,基于这些刺激特征生成了92个数列题目,组成四套不同的测验,共给466名学生施测。结果表明:测验的EAP信度为0.87,其中双层运算项目适合高水平能力被试;刺激特征及其交互作用显著影响题目难度;使用LLTM模型构建项目难度模型,该模型可以有效预测项目难度,预测项目难度和实测项目难度的相关为0.85。这说明研究选择和拓展的刺激特征能够显著增加和预测题目的难度。     

因果强度推理的贝叶斯模型综述

因果强度推理的贝叶斯模型以因果协变关系、贝叶斯定理和因果图形模型为基础,借助蒙特卡洛算法实现模型对被试因果强度估计的预测。通过选用不同的先验分布、似然函数、蒙特卡洛取样方法和基于后验分布的预测方法,因果强度推理的贝叶斯模型可以精确预测很多以往模型不能解释的实验结果,并对被试的推理过程提出有价值的见解,还可推广到对因果结构判断的预测和对多原因(结果)交互作用的解释;但需要在如何选择先验分布和似然函数、解释被试如何表征与作答、扩大单个模型解释范围和简化计算等方面继续完善。     

传递性关系推理的简约模型——诠释传递性关系推理的新理论

Wynne的简约模型是基于动物的传递性关系推理研究所提出的理论模型。该模型假设：个体的传递性关系推理是通过运用刺激的强化值来表征顺序信息,并比较所呈现刺激之间强化值的差异来实现的。研究文献证实简约模型能够说明在人类和其它动物的传递性关系推理研究中所发现的大多数标准化效应,因此其被视为迄今解释传递性关系推理问题最经济的模型。但该模型将人类高级认知活动采用动物的机械学习方式来解释的还原论倾向是值得商榷的,它所探讨的传递性行为是否是“真传递性关系推理”也有待进一步验证。     

双系统模型临床推理与医学教育

双系统模型认为在临床推理中存在分析性和非分析性两种不同的加工方式,着重介绍了基于双系统模型的临床推理的有效性,尤其是非分析加工的作用。分析性和非分析性两种思维模式在临床推理中是互补的,在诊断误差发生时只是单纯的批判直觉系统或分析系统是不明智的。提出了该模型对医学教育的启示,如增加医学课程中临床推理的教学,呈现多样化的临床案例,鼓励学生寻求反馈和直觉探索等。因此,在医学教育中培养学生双系统临床思维具有重要意义。     

认知的信息加工模型

人的认知过程的理论可以分几种水平:神经过程的水平以及初级信息加工水平(例如,从记忆中提取、筛选记忆中的字表,对简单的符号进行比较等);或者是较高的心理过程(即问题的解决,概念的获得)。我们这里根本不涉及神经模型,主要谈的是较高级的心理过程,但也并不忽视初级过程的模型,特别重视初级过程与复杂过程的关系。     

关于生物模型和疾病的范例推理:医学哲学与科学哲学的关系

1.导言约10年前,E.D.彼莱格里诺在他富有潜力的论文《医学哲学:问题和可能》中提到:“甚至在英语世界的新近资料中,仍没有认可一门叫做医学哲学的正式的学科。我们当然承认法哲学、教育哲学、科学哲学、宗教哲学和历史哲学。但甚至在爱德华兹包罗万象的《哲学百科全书》中也没有在医学哲学标题下的条目;实际上,其中唯一提及医学之处是关于希波克拉底的一个条目。”在短短的十年     

基于认知设计系统的几何类比推理测验的编制及认知模型分析

认知诊断是一种新的测量范式。本研究首先根据Mulholland,Pellegrino＆Glaser和Whitely＆Schneider关于类比推理的研究结果,采用认知设计系统编制了几何类比推理测试题,并对所编制的测试题的质量进行验证,然后采用口语报告法分析解决几何类比推理所涉及的认知模型,结果表明：1）编制的几何类比推理测试题的质量比较好;2）学生解决类比推理所涉及的认知属性主要为置换、翻转、旋转、数量、大小、颜色与条纹和形状。