内隐学习的研究历程

通观自1967年内隐学习诞生以来三十余年的研究状况,结合人工语法范式研究者的典型实验,分别从四个侧面(从外部到内部、从简单到复杂、从分离到协同、从理论到应用)介绍了内隐学习研究的历程,并夹叙夹议地展开讨论,启示人们关注这一领域.     

大面积脑梗死外科手术治疗的可行性分析

35例大面积脑梗死患者,其中18例采用外科手术治疗（大骨瓣减压术）,内科治疗17例,治疗后1、6个月以格拉斯哥预后评分（GOS）和Barthel指数记分法评定临床疗效,手术组比内科治疗组的死亡率及重残率明显降低（P〈0．01）,有统计学意义。由此,探讨大面积脑梗死的手术时机及治疗效果。     

平面几何图形内隐学习的优势效应

在人工语法范式下,以平面几何图形为材料。探讨平面几何图形内隐和外显学习的特点,并增设性别变量以了解内隐和外显学习的性别差异。以108名在校大学生为被试,分内隐和外显学习组,每组男女各半。结果表明：1、指导语上不存在主效应,即平面几何图形内隐学习存在优势效应。2、性别变量不存在主效应,即男女在学习能力上性别差异不显著。3、单元变量上存在主效应,单元二的成绩好于单元一。实验结果再次证明了内隐学习优势效应的普遍存在。     

不同植骨方式应用于退行性腰椎滑脱症后路手术的疗效分析

为了比较后路椎阎植骨融合（posterior lumber interbody fusion,PLIF）、后外侧植骨融合（posterolateral lumbar fusion,PLF）及二者联合运用（PLIF＋PLF）在退行性腰椎滑脱症后路手术中的疗效,对59例退行性腰椎滑脱症患者根据手术中植骨方式分为三组,回顾三组患者的临床资料,比较三种植骨融合方式手术时间、术中出血量、椎间隙高度、滑脱角、植骨融合率以及JOA评分改善率。结果显示：B组（PLF）的植骨融合率低于A组（PLIF）及C组（PLIF＋PLF）。在椎间隙高度维持、滑脱角丢失等方面A组优于B组（P〈0．05）,并且与C组无差异（P〉0．05）。在手术时间及术中出血量方面A组优于C组（P〈0．05）,并且与B组无差异（P〉0．05）。JOA评分改善率比较,三组间无显著性差异（P〉O0．05）。因此,得出结论：PLIF和PLF均是退行性腰椎滑脱症后路手术中的有效融合方式;PLIF及PLIF＋PLF的融合率优于PLF;综合分析PLIF应用于退行性腰椎滑脱症后路手术中优于PLF及PLIF＋PLF。     

非文字内隐学习的优势效应

本研究以大学生为被试,运用计算机将人工语法范式程序化,分别以色块串和色词串为材料,研究颜色内隐和外显学习的特点;并增设时间变量（单元）以了解学习的详细进程。结果发现：1.学习材料上存在主效应,非言语材料（包块）较言语材料（色词）更适合于内隐加工。2.时间变量上也存在主效应,整体呈递增趋势;3.指导语上不存在主效应,即内隐学习在不同材料上的优势效应依然存在。实验结果极好地支持了非文字内隐学习优势效应的假设。     

人工语法中的内隐学习实验研究

用Reber等人发明的人工语法和人工语法学习程序,研究在复杂规则学习中的内隐学习与外显学习过程.实验结果发现内隐学习中启动效应存在,内隐学习效应明显,支持Reber等人提出的内隐学习理论;对内隐记忆与外显记忆关系的研究,支持杨治良等(1998)提出的内隐和外显记忆的"钢筋水泥"结构性模型的假设.     

从系统思想看骨生长因子对成骨的作用

从系统思想看骨生长因子对成骨的作用第四军医大学（西安７１００３２）罗卓荆蔡永宁王茜胡蕴玉骨移植术是目前临床治疗骨缺损最有效及最常采用的方法之一。自体骨移植及同种异体骨移植术已成为仅次于输血的人体组织移植。自体骨移植无免疫排斥反应,但自体骨移植不可避...     

内隐学习研究的现状及其争议

本世纪７０年代,Ａ．Ｓ．Ｒｅｂｅｒ等人在概念形成的研究中提出了“内隐学习”的概念,从而对概念形成及有关概念学习的所有分析性理论提出挑战,在心理学界引起轰动,使内隐学习的研究成为热点。直到现在,内隐学习研究者们取得了一系列的研究成果,促进了心理学特别是认知心理学的发展。但由于其研究尚处于初级阶段,所以其内部也存在着诸多争议。本文拟就内隐学习的一般发现及有关争议加以探讨,以期引起进一步的研究。     

非球面人工晶状体临床应用的启示

非球面人工晶状体是波前像差技术与现代白内障手术完美结合的产物,也是多学科联合发展的结果.非球面人工晶状体较传统球面人工晶状体可明显改善白内障患者的视功能.倘若能实现个体化设计,非球面人工晶状体有望取代球面人工晶状体成为人工晶状体的主流.     

内隐学习的人工神经网络模型

近年来,人工神经网络模型常被用来模拟各种心理活动,从而为心理学的一些相关理论提供丰富的证据,内隐学习也不例外。基于权重调整来学习正确反应的人工神经网络模型和内隐学习的两大本质特征间有着极为相应的匹配,因此,人工神经网络模型特别适用于内隐学习研究。到目前为止,针对两种较为普遍的内隐学习任务,已经相应地出现了两种使用较为广泛的神经网络模型——自动联系者和简单循环网络