对变化/分割模型的检验(Ⅱ)

在前一报告的基础上设计了两个实验,对变化／分割模型做进一步的检验。实验3控制目标时距和该时距内的填充数字系列的分割段数以及段的持续时间,操纵段内的项目数;结果显示,数字系列的分割段数明显影响延迟操作条件下的时距估计,而段内的项目数则不影响对时距的估计。实验4控制目标时距和该时距内填充数字系列的分割段数以及段内的项目数,操纵段的持续时间;结果显示,对时距的估计取决于被试所使用的时间标尺。四个实验结果表明,变化／分割模型只有较高的预测效度,但也有不足之处。为了更好地从认知的观点解释时距估计的影响因素,作者对已提出的分段综合模型做了进一步的论证,并认为分段综合模型是一个能较完整解释影响人类时距估计的各种因素的理论模型。     

对变化/分割模型的检验(I)

用两个实验对变化／分割模型进行了检验。实验１控制目标时距和该时距内的填充数字系列,操纵数字系列的分割段数;实验２控制目标时距内的填充数字系列的间距,操纵目标时距及其中填充数字系列的分割段数,要求被试用再现法和多数估计法分别复制目标时距,并进行立即估计和延迟估计。结果显示：与存储容量模型和加工时间模型相比较,变化／分割模型对时间估计的解释具有更高的预测效度     

时距估计中的锚定效应

采用两种时距估计方法,检验时距锚定值对时距估计的影响,并探讨了时距信息的心理表征方式。63名在校大学生参加了本次实验。实验1采用口头报告法,表明较大的时距锚定值（5s,5000ms）条件下,被试估对时距的估计值较大,而较小时距锚定值（1s,1000ms）条件下被试估计的时距值较小;语义相同但表述方式不同的锚定值（1s与1000ms,5s与5000ms）条件下的时距估计值没有显著差异。实验2采用产生法,进一步表明时距表述方式对产生时距没有显著影响。以上结果表明,时距估计受时距锚定值的影响,时距信息可能以语义形式进行表征,而不是简单的数字加单位的表层表征形式     

事件切割对时距知觉的影响：基于记忆碎片效应的研究

当一段连续的运动被分割为多个片段且改变顺序时,观察者对它的时距估计会缩短,这一现象称为"记忆碎片效应"。该效应的产生是源于事件切割还是时空可预测性的变化,目前仍然存在争议。本研究在前人范式的基础上,通过控制时空可预测性、诱发事件切割(实验1、2),或保持事件数不变、改变时空可预测性(实验3)来探讨上述问题。结果发现,事件切割可导致主观时距缩短,而时空可预测性的变化则不产生影响。由此可见,事件切割而非时空可预测性是产生记忆碎片效应的原因,且在记忆碎片效应下事件切割可导致主观时距缩短。     

不同形式的锚定值对时距估计决策过程的影响

采用基本锚定范式,以时间词和物理时距分别作为数字锚定值和物理锚定值,探讨了不同形式和大小的锚定值如何影响产生法（实验1）和口头估计法（实验2）中的时距估计的决策过程。55名在校大学生参加了本次实验。实验结果表明,数字锚定值被作为时距估计的调整起始点,对决策过程中的数值估计产生同化影响;物理锚定值则被作为时距估计的比较标准,同化产生法中的决策估计值,对口头估计法中的决策估计值却产生对比影响。     

回溯式时距估计的计时机制

回溯式时距估计是以记忆为主要成分, 且事后才知要对两个相继事件之间的间隔时间或某一事件持续时间的长短进行估计。可分为近时和远时的回溯式时距估计, 两者的计时机制与记忆有关, 但各有侧重：前者侧重短时或长时记忆, 直接证据来源于即时回忆单一或多个认知任务以估计时间, 间接证据则聚焦于物理、生理、心理因素的影响; 后者侧重自传体记忆, 可从问卷或访谈的测量方式以及主客体特征的影响两个方面来寻找证据。今后需以整合的观点深入探究回溯式时距估计的计时机制, 拓展回溯式时距估计行为测量的研究, 并开展对回溯式时距估计神经生物学基础的探讨。     

数字加工任务影响时距知觉的数字效应

本研究采用复制时距和数字加工双任务,探讨数字大小影响时距知觉的机制。实验首先呈现不同时距的圆点,然后让被试按键复制圆点呈现的时距,与此同时,对屏幕上出现的数字进行命名(实验1)、奇偶数判断(实验2)、大小判断(实验3)。实验结果发现对数字进行奇偶数判断时,数字大小对时距知觉没有影响;进行数字命名和大小判断任务时,数字大小对时距知觉都产生了影响,并且时距不同,数字大小对时距知觉的影响也不同。该结果表明时距知觉的数字效应与数字加工任务和时距长短有关,呈现出动态变化的过程。     

分时距认知特点的研究

本研究探讨了分时距估计的认知特点,检验了SS模型、PT模型和CS模型的预测效度,结果表明：分时距估计主要是在信息提取阶段采用分段推算策略对时间信息进行重建的过程,变化／分割和注意分配对分时距估计有显著影响;SS模型的预测效度最低,PT、CS模型的预测效度较高。     

短时距估计中的心理影响因素

使用单任务研究程序,预期式研究范式,以产生时距作为反应指标,通过两个实验考察短时距估计中的间断位置、间断时距和提示线索效应,探讨产生时距与等待时距的关系问题,揭示注意和间断期望对短时距估计的影响。研究结果表明, 间断实验中表现出极其显著的提示线索效应,间断位置（等待时距）效应显著,间断时距效应及间断位置与间断时距的交互效应不显著。由此得出：(1)注意是影响被试时间判断的主要因素,被试的产生时距随着等待时距的增加而延长。(2)被试对间断的期望显著地影响其时间估计行为,无间断实验条件下,间断期望有损于时间估计。     

基于时间分割的手写输入系统的用户绩效模型

为定量估计与提高基于时间分割的手写输入系统用户绩效 ,推导了用户绩效的静态与动态模型。实验一检验与修正了这两个模型 ,并获得整合模型。实验二证明该整合模型能对不同训练水平用户的绩效有较高的解释率。应用该整合模型发现 :当识别正确率RA、输入字数N为定值时 ,修改时间T、单字手写时间WT、分割时间ST、识别时间R这四个因素对任务完成时间D的影响大小次序为WT =ST =R >T ;当这四个因素为定值时 ,RA每提高 1% ,D至少节省 10 0 0ms。     

时距长度和速度变化对进度条时距知觉的影响

进度条在人机交互界面中具有广泛应用。本研究运用单任务的预期式范式和口头估计法,探究速度变化对不同时距长度进度条的时距知觉的影响,为进度条的智能化设计提供参考。研究表明：（1）时距长度影响个体的时距估计,时距长度与时距估计比率分数成反比关系;（2）进度条的不同速度变化趋势影响进度条时距知觉,在持续时间相同的匀速、减速、加速和先加后减四种进度条类型中,加速进度条的时距知觉最短,而匀速进度条时距估计最长。     

儿童数字线估计：不同范围和长度情境的影响

选取127名儿童完成数字线估计任务,探讨其在不同类型的复杂情境中对熟悉数字的估计策略。两个实验分别要求儿童对10cm长度下的不同范围(0～50和0～100),以及不同长度(10cm和18cm)对0～100范围的数字进行估计。结果显示儿童对0～50估计时绝对误差百分比曲线呈直线上升型,而对0～100范围的数字估计呈“M”型。针对范围和长度的变化,儿童分别采取心理长度和比例判断等估计策略,但受不同范围的影响更大。这表明儿童会根据具体情境灵活选择不同的估计策略,为重叠波理论提供了新的证据。     

Müller-Lyer图形中长度加工与时距估计的关系

采用复制法,考察Müller-Lyer错觉条件下,长度加工与时距估计的关系。实验1和实验2分别采用实线段和空线段,结果发现,图形的客观长度越长,估计的时距越长;箭头朝向造成的主观长度错觉对时距估计无影响;时距对长度判断的影响较小。实验3进一步操作线段长度和箭杆方向,发现长度错觉不影响时距估计与错觉量的大小无关。研究表明刺激的客观长度与时间在心理表征上存在自动化的联结,也受到刺激、实验方法和时距等因素的影响。     

3～6年级儿童整数数量表征与分数数量表征的关系

研究主要探讨了整数数量表征和分数数量表征的关系以及年级对两者关系的影响。实验对155名三至六年级儿童进行0~1分数数字线估计任务和0~1000整数数字线估计任务的测量。结果发现:(1)对于整数数字线估计,所有年级儿童均主要采取了线性表征;(2)对于分数数字线估计,五六年级儿童主要采取了线性表征,三四年级儿童没有明显的线性表征或对数表征的倾向;(3)整数数量表征和分数数量表征呈显著正相关,不过年级对两者的关系产生了影响,表现在只有五六年级儿童的整数数字线估计对分数数字线估计有显著预测作用。     

基于GRM模型的BP神经网络参数估计

目前参数估计多采用统计方法,存在耗时长、要求被试样本容量大和项目数多等缺点。本文将BP神经网络和降维法相结合,对GRM的项目参数和考生能力参数进行估计。蒙特卡洛模拟结果显示：（1）不管是人多题少还是题多人少,该网络设计下的参数估计精度都较高;（2）可以应用到多个不同等级评分的参数估计中,甚至是超过15个等级的项目参数,估计精度也较高,这是其他参数估计方法所不可比拟的;（3）运行的时长和统计估计方法相比大大缩减。     

时距估计中的重复刺激效应

Treisman及其同事最早发现人类对时距的判断很容易受到重复刺激的影响而发生扭曲或偏离,并认为时距估计中的重复刺激具有两种效应。着重介绍了时距估计中重复刺激效应产生的机制及其理论模型、重复刺激效应的影响因素。提出了时距估计中重复刺激效应未来研究中值得关注的几个主要问题。     

IRT模型参数估计的新方法——MCMC算法

本研究主要探讨MCMC算法在IRT模型参数估计中的实现及其估计精度.通过模拟多种实验条件(人少题少、人题适中、人多题多、被试数及其参数固定情况下项目数变化、项目数及其参数固定情况下人数变化),考察两参数和叁参数Logistic模型的MCMC算法对其参数估计的精度,并与国际通用测量程序-Bilog程序(E-M算法)进行比较研究.模拟实验研究表明,上述各种实验条件下,MCMC算法均可用于IRT模型参数估计,且其估计的精度均较Bilog程序(E-M算法)高,值得推广.     

迫选测验中题组环境对展开模型能力估计精度的影响

研究使用蒙特卡洛模拟研究方法,探讨使用展开模型对迫选测验数据进行分析时,题组环境变化是否会对能力参数估计精度产生影响。研究发现:(1)题组中项目数大于3个时,部分排序迫选测验的估计精度更高,完全排序测验受其影响较小;(2)加入33%左右的正负陈述配对题组,相比不包含或包含50%比例该类型题组时估计精度更高;(3)展开模型在维度相互独立时估计精度更高,题组中项目数较少时更易受维度相关的影响。以上研究发现可为迫选测验编制或开发自适应迫选人格测验提供支持。     

心理时间的分割与整合

在心理时间的研究中存在两种观点。一种观点认为,心理时间是以整合的方式呈现,心理时间的整合是对各种实验结果所得出的时间经验的概括与综合。另一种观点将心理时间进行分割,时序信息加工通过知觉重组和外部计数操作反映出来,这些活动受一个目标间隔内发生的事件结构的层次性所支配,分割心理时间的观点强调时距估计中期望的作用,但它不能解释非时序信息加工路径的影响。     

短时距估计中的标量特性

使用单任务研究程序,采用预期式研究范式和再现时距的研究方法,从心理物理学的视角,通过三个实验系统地考查了人类短时距估计的标量特性、变异源、时距估计中的转换点和韦伯函数的形态等问题。结果表明,刺激物的运动、变化、速度和物理时距是被试进行短时距估计的重要变异源;被试在实验中表现出高估较短时距和低估较长时距的倾向,时距估计的转换点为11.1s;计时过程中得到的韦伯函数是个分段连续函数, 韦伯函数的拐点有两个12s和21s,这两点与本研究得到的时距估计转换点具有部分一致性