犯罪行为决策的理论与研究方法

犯罪行为是犯罪人决策的结果。犯罪行为决策研究旨在通过运用认知心理学的有关原理,说明犯罪行为实施之前的行为决策过程及影响因素,其成果能为国家制定刑事政策与犯罪预防政策等提供理论依据。犯罪行为决策的理论模型主要可分为犯罪理性模型、犯罪期望效用模型和犯罪前景理论模型。犯罪行为决策的研究方法主要采用心理物理法、过程追踪法、访谈法、投射测验法和犯罪统计法等。展望未来,应进一步探讨犯罪行为决策的理性与非理性问题,并加强对犯罪行为决策的验证性研究。     

自我监控研究的新进展

自我监控理论是在元认知研究的基础上发展起来的。近年来,自我监控研究成为心理学研究领域中的热点课题之一。该文回顾了自我监控的理论研究以及自我监控学习的应用研究,并提出了对自我监控研究的展望。     

高中生成就动机、物理学习成绩对其自我监控的影响

随机选取高中生314名,采用量表和问卷法探讨了成就动机、物理学习成绩对中学生物理问题解决自我监控能力发展的影响。结果表明：1、不同层次的动机,其自我监控能力不同,即高学习目标低成绩目标者监控水平最高,其次是高学习目标高成绩目标者,再是低学习目标低成绩目标者,最后是高成绩目标低学习目标者;2、物理学习成绩越好,中学生物理学习自我监控能力的水平越高。     

关于弗洛伊德与皮亚杰心理发展观的比较分析

弗洛伊德和皮亚杰都是心理学的大师,他们关于心理发展的阶段、过程、结构等方面的思想既有关联,也存在不同。揭示两位大师心理观的关联和异同不仅有助于认清心理学思想的发展逻辑,而且对心理学理论的建构和研究也有裨益。     

任务定势对自动语义激活过程调节作用的ERP研究

摘要：本研究致力于探讨自上而下的因素对自动加工的影响。选取的自上而下因素为任务定势,自动加工过程为自动语义激活过程。研究采用ERPs技术,中文词汇为刺激,利用掩蔽启动范式,采用反应时和N400为指标。实验任务有三个：对问号后出现的词进行生物/非生物的词汇分类判断;对圆圈后出现的词进行是否含上下结构的字的词汇结构判断;对带“*”的词进行真词/假词判断。研究发现先前完成的任务形成的任务定势会对随后的自动语义激活过程产生调节作用：在词汇分类判断任务后,掩蔽启动刺激对靶刺激产生启动效应。在词汇结构判断任务后,掩蔽启动刺激对靶刺激没产生显著的启动效应。     

“做中学”科学教育对儿童情绪表现的影响

儿童所具有的情绪能力在其以后发展过程中的重要作用,鉴于此,本文在总结国内外研究的基础上编制了儿童情绪表现的教师问卷,通过他评法对汕头市参与"做中学"科学教育项目的四所幼儿园的277名儿童进行随机抽查,结果显示"做中学"科学教育课程对儿童在确信度上具有非常显著的积极作用.儿童入园时间越长,代表他所接受的"做中学"课程培训的时甸也就越长,其确信度得分也越高.     

多动症儿童的心理评定和家庭因素的关系

本研究结果显示多动症儿童在行为评定量表、注意划消测验、本德尔视觉运动格式塔测验、本统视觉保持测验及智力测验等心理评定项目中,与正常儿童有着明显的差异。多动症儿童父母对待子女的态度及家庭教育方式和儿童的认知、行为、学习有明显的关系。家庭因素对多动症的发生和发展有重要的影响。心理评定为多动症的诊断提供客观的参考依据。     

在中文阅读中字音、字形的作用及其发展转换

采用接近正常阅读的校对任务,探讨字音,字形在中文阅读中的作用及其发展变化,结果表彰词识别能力随着年级,语文能力的提高而增强。（２）在中文的字词识别过程中,确实存在着发展转换,初学阅读者在阅读中主要依靠的是字音;而成人熟练读者则主要依靠的是字形,在同一年级内,能力高的儿童首先向下一阶段转换。     

幼儿自我控制能力发展的研究

运用因素分析、评价与实验的方法,编制“幼儿自我控制能力发展教师评定问卷”,探讨幼儿自我控制能力的结构及幼儿自我控制的年龄差异和性别差异,研究结果表明:(1)“幼儿自我控制能力发展教师评定问卷”具有较高的信度和效度;(2)幼儿自我控制能力包括自制力、自觉性、坚持性、自我延迟满足;(3)幼儿自我控制能力随年龄的增长而呈上升趋势;(4)幼儿自我控制能力存在明显的性别差异。     

Risk Patterns and Correlated Brain Activities. Multidimensional Statistical Analysis of fMRI Data in Economic Decision Making Study

Decision making usually involves uncertainty and risk. Understanding which parts of the human brain are activated during decisions under risk and which neural processes underly (risky) investment decisions are important goals in neuroeconomics. Here, we analyze functional magnetic resonance imaging (fMRI) data on 17 subjects who were exposed to an investment decision task from Mohr, Biele, Krugel, Li, and Heekeren (in NeuroImage 49, 2556–2563, 2010b). We obtain a time series of three-dimensional images of the blood-oxygen-level dependent (BOLD) fMRI signals. We apply a panel version of the dynamic semiparametric factor model (DSFM) presented in Park, Mammen, Wolfgang, and Borak (in Journal of the American Statistical Association 104(485), 284–298, 2009) and identify task-related activations in space and dynamics in time. With the panel DSFM (PDSFM) we can capture the dynamic behavior of the specific brain regions common for all subjects and represent the high-dimensional time-series data in easily interpretable low-dimensional dynamic factors without large loss of variability. Further, we classify the risk attitudes of all subjects based on the estimated low-dimensional time series. Our classification analysis successfully confirms the estimated risk attitudes derived directly from subjects’ decision behavior.