加工流畅性对学习判断字体大小效应的影响

以自定步调学习时间和习得试验次数为加工流畅性指标,通过操纵不同字号的词对考察了加工流畅性对学习判断字体大小效应的影响。结果发现：（1）字体大小影响学习判断,但不影响回忆成绩;（2）不同字体大小的词对在加工流畅性（学习时间和学习次数）上存在差异,仅自定步调学习时间测量的加工流畅性对学习判断字体大小效应有贡献。这些结果说明学习判断的字体大小效应是一种元认知错觉现象,部分支持了加工流畅性假说。     

中文词汇加工过程中的无关言语效应

通过两个词汇识别任务,考察词汇加工过程中的无关言语效应。实验1采用真假词判断任务,考察有意义言语、无意义言语、白噪音和安静的背景声音对不同具体性的词汇识别的影响。结果发现,仅有意义言语干扰了词汇识别,且主要体现在对低具体性词汇判断的反应时显著增加。实验2采用了语义范畴判断任务,同样发现有意义言语条件下被试的反应时显著大于其他声音条件。结果表明,中文词汇加工过程中存在无关言语效应,且当任务强调语义加工时,干扰主要源于无关言语的语义成分,支持了语义干扰假说。     

测验效应的内部机制——基于情景背景理论的视角

"测验效应"指提取比同等时间的重复学习,在随后的记忆测验中有更好的成绩。多数理论从提取角度解释该现象。近些年,精细提取理论得到诸多研究支持,但2014年,Karpicke等人提出的情景背景理论,对测验激活语义关联信息的解释提出质疑,认为被试在提取模式中对先前时间背景信息的复原是测验效应形成的关键。本文比较了测验效应研究的最新理论,结合提取加工的研究方法和成果,从提取模式、提取方向的角度解释了测验效应的内在机制。     

现代城市雕塑材料中肌理的表达

本文将现代城市雕塑材料中肌理的表达分为三种类型,即1.强化肌理构成;2.逆向肌理构成;3.对比肌理构成,进而加以理论的分析、类化和梳理总结。研究现代城市雕塑材料中肌理运用的方式,可以帮助我们更好地用理论来规范我们的判断,全面地总结会让我们更清晰地认清当前面对的问题和努力方向,最终使雕塑艺术在材料自身的释放和表现中得到新生。     

社会互动加工的认知特性及脑机制——第三人称的视角

在日常生活中, 从“第三人称”的视角识别并理解他人的社会互动至关重要。这种社会互动加工具有两种认知特性：构形整体性和动作关联性; 体现为一个由众多脑区共同参与的层级加工过程, 主要包括个体知觉网络、动作观察网络和心智化网络。其中, 后颞上沟等脑区在表征社会互动关系中起着关键作用。未来的研究需要结合多种技术手段进一步揭示社会互动加工的遗传特性和神经机制, 并关注它在实际生活中的应用。     

人类嗓音加工的神经机制——来自正常视力者和盲人的脑神经证据

人类嗓音作为听觉环境的重要组成部分, 包含了大量副语言信息以帮助识别个体身份, 尤其对于盲人而言, 视觉面孔经验的缺乏使得嗓音信息成为其感知对方个体特征的主要来源。通过结合正常视力者和盲人在嗓音选择性加工和嗓音身份加工方面的研究, 尝试揭示普遍的人类嗓音加工模式以及盲人特异的嗓音加工机制。此外, 与视觉面孔加工相关的梭状回脑区也参与并卷入了两类人群的嗓音加工任务, 以此为基础梳理的视听整合模型和基于去掩蔽效应的跨模态重组假说, 为这两类人群嗓音加工神经基础的差异性提供了相应的解释机制, 未来研究希望可以进一步探究盲人的嗓音加工策略, 以及考察左侧颞上沟/回脑区在嗓音加工中的作用。     

群体面孔情绪感知的神经机制

如何揭示情绪性面孔加工的认知神经机制一直是心理学和社会神经科学的热点课题。以往研究主要采用单独面孔表情作为情绪诱发或呈现方式, 但对群体情绪知觉与体验的关注极其缺乏, 而群体面孔表情作为群体情绪的主要表达方式, 亟待深入关注。因此, 本项目将采用群体面孔(面孔群)表情作为群体情绪刺激, 拟通过事件相关电位(ERP)、核磁共振(fMRI)以及经颅磁刺激(TMS)等技术结合行为研究, 尝试从情绪信息(效价和强度)、朝向信息(正面、侧面、倒置)、完整性(局部呈现、完整呈现)、空间频率信息(完整、高频、低频)等方面探明群体面孔表情加工的时间动态特征和大脑激活模式。这将有助于全面认识和深入了解群体情绪识别的一般规律, 对于更好地优化社会互动也具有现实意义。     

多项式加工树模型次序约束的量化分析及其应用

多项式加工树（MPT）模型是一种认知测量模型,能够对潜在认知过程进行测量和检验。已有研究探讨了二链MPT模型次序约束的重新参数化问题,本研究探讨了MPT模型次序约束的量化分析方法并从二链推广到多链,同时归纳出MPT模型参数向量内和参数向量间两参数次序约束量化分析的结论。数据分析结果表明该方法不仅在MPT模型框架下验证了潜在参数次序关系,而且给出了约束的量化指标,为潜在认知测量提供更有意义的解释。     

多项式加工树模型在再认启发式中的应用

摘 要 再认启发式利用再认线索进行决策。以往研究采用一致率、击中率、虚报率和区分指数来表示再认启发式使用,然而这些方法都存在局限。多项式加工树模型能够分离不同的认知加工过程,为了解决再认使用与知识使用的混淆,研究者提出一种多项式加工树模型 r-model 测量再认启发式的使用。本文将重 点介绍 r-model,具体包括 r-model 的内容、数据分析以及考虑个体差异的分层 r-model。最后,从 r-model 的模型修正和边界条件两个方面提出未来研究方向。 关键词 再认启发式;流畅启发式;多项式加工树;贝叶斯分层模型