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321.
自本体与对本体:中西哲学的诠释学基础 总被引:5,自引:0,他引:5
中西哲学的根本性差异是自本体思维与对本体思维的差异。所谓自本体的思维,是认为认知对象与认知主体无法分开,强调本体的自我呈现。而对本体思维则首先将存在视之为客观实有,然后去探究这客观实有的真实。自本体思维与对本体思维都是人的二重性存在的客观反映。对于对本体方式来说,它重视对人的工具理性式的生存状态的探究,而自本体则关心人作为价值理性的生存状态的探究。由于人的工具性层面与价值性层面不仅相互补充与依存,而且会相互涵摄,因此,未来哲学的发展,要求我们同时采取自本体思维与对本体思维的方式;而所谓中西哲学的融会与贯通,是指它们在各自保持自身的诠释学传统的基础上,同时理解与吸收对方的诠释学立场与传统。 相似文献
322.
323.
324.
采用问卷法对北京市和西安市1所小学和2所中学的小学三年级到初中三年级的1689名学生进行调查,考察教师创造性教学行为与学生的创造性自我效能感之间的关系,以及班级创新氛围的中介作用和学生沉浸特质的调节作用。研究结果表明:(1)教师创造性教学行为显著正向预测学生的创造性自我效能感;(2)班级创新氛围在教师创造性教学行为和学生创造性自我效能感间起完全中介作用;(3)学生沉浸特质对班级创新氛围的中介作用存在显著的正向调节效应。 相似文献
325.
研究选取120名大学生,探讨了具体情绪与人格特质对平均决策时间、决策的信息搜索深度和决策的信息搜索模式的影响。结果发现:(1)在平均决策时间上,具体情绪与人格特质主效应显著,并且交互影响决策的信息加工过程。在悲伤情绪下,内控型比外控型人格的个体平均决策时间要长。内控型个体在悲伤情绪比高兴情绪状态下平均决策时间长。(2)在决策信息搜索深度上,具体情绪与人格特质主效应显著,并且交互影响决策的信息加工过程。在悲伤情绪下,内控型比外控型人格的个体信息搜索深度要深。内控型个体在悲伤情绪比高兴情绪状态下信息搜索深度要深。(3)在决策信息搜索模式上,具体情绪与人格特质主效应显著,但两者交互作用不显著。内控型比外控型人格特质的被试在悲伤状态下更倾向于基于选项加工,内控型个体在悲伤状态比在高兴状态下也倾向于选项加工,而外控型个体在高兴情绪状态比在悲伤情绪状态下更倾向于线索加工。 相似文献
326.
327.
328.
采用自编亲社会行为决策材料,以行为决策对象的被选频次为指标,通过对65名男女大学生的研究,结果发现:1)在阈上和阈下的"图-词"启动范式下,均存在显著的情绪启动效应,且实验性情绪变化明显。2)在正性图片启动下,自尊水平和情绪效价对亲社会行为决策均无显著影响,但二者的交互作用显著,低自尊个体在负性情绪下的亲社会行为决策存在显著性差异;行为决策对象对大学生亲社会行为决策有显著影响,与自尊水平、情绪效价之间的交互效应不显著;在负性图片启动下,自尊水平、情绪效价、行为决策对象以及三者的交互作用对亲社会行为决策均无显著影响。3)总体上,大学生亲社会行为决策受自尊水平与情绪效价的交互作用影响,也受行为决策对象及其与自尊水平、情绪效价的三次交互作用的影响。 相似文献
329.
该研究采用事件相关电位技术,对不同预测率的不确定决策的加工机制进行了研究。实验条件为四种不同预测率的不确定决策任务,控制条件为确定决策任务,对两种条件下的数据进行比较,结果发现:1)反应时,随着不确定性程度的增强而逐渐增长;2)正确率,被试决策的平均正确率基本上符合数字本身的可预测率。脑电结果发现:在200~300ms的时间窗口内,不确定和确定决策任务下的预测率都诱发了一个晚期的负成分(N2),五种任务之间(随着不确定程度的降低)存在着一个梯度的变化,其中50%和62.5%之间不存在着显著差异,其它预测率之间都存在着显著差异。这些结果表明被试在不确定决策任务中会对不同预测率进行归类表征,并会对不同的不确定程度有不同的知觉。 相似文献
330.
Multinomialprocessing tree (MPT) models are in wide use as measurement models for analyzing categorical data in cognitive
experiments. The approach involves estimating parameters and conducting hypothesis tests involving parameters that are arrayed
in a tree structure designed to represent latent cognitive processes. The standard inference algorithm for these models is
based on the well-known expectationmaximization (EM) algorithm. On the basis of the original use of the EMalgorithm for MPT
models, this article presents an approach that accelerates the convergence speed of the algorithm by (1) adjusting suitable
initial positions for certain parameters to reduce required iterative times and (2) using a series of operations between/among
a set of matrices that are specific to the original model structure and information to reduce the time required for a single
iteration. As compared with traditional algorithms, the simulation results show that the proposed algorithm has superior efficiency
in interpreted languages and also has better algorithm readability and structure flexibility. 相似文献