组合原则

组合原则是逻辑语义学的基本原则,表现为函项的思想和句法与语义的对应。就构造逻辑系统而言,组合原则是一种方法论。作为延伸到自然语言形式语义学的产物,组合原则起到一种核心灵魂的作用。组合原则在理论层面和应用领域皆获得一些有价值的结果。自然语言违反组合原则的实例主要表现为歧义现象、语用因素和句法与语义不对应的情况,这正是调整组合原则的适用条件从而促进形式语义学发展的契机。     

左脑、右脑的三种思维形式

本文认为“右脑善于进行形象思维,左脑善于进行抽象思维”的固定看法,会导致人产生一种误解,似乎人的右脑只能进行形象思维,左脑只能进行抽象思维。作者研究结果是人的右脑除能进行形象思维外,还能进行抽象思维和灵感思维,左脑则除能进行抽象思维外,还能进行形象思维和灵感思维,而且,左、右脑的思维形式主要由拥有左、右脑的人,即思维主体的职责任务、工作性质、实践经历、其脑内存贮的调近代思维的规则以及思维实践时左、右利手决定。     

直觉对内隐学习优势效应的特异性贡献

已有人工语法的内隐学习研究中一个关键的问题是被试在不同指导语诱发下究竟形成了什么样的知识表征？实验借助结构知识的测量方式, 采用记忆和规则探索两种指导语, 考察了两组被试所获得的深层知识表征(结构知识)。结果发现：(1)在记忆指导语条件下, 被试获得了语法规则; (2)直觉在记忆指导语条件下贡献突出, 表现出特异性。该结果表明记忆指导语引发了被试基于直觉区分人工语法规则的内隐学习优势效应。     

情绪Stroop效应与Stroop效应的关系

摘 要 本研究通过位置判断任务、图-词干扰任务和色-词干扰任务来测量Stroop效应;通过表情面孔性别判断任务、情绪词汇判定任务和情绪图片颜色命名任务来测量情绪Stroop效应;运用结构方程建模的方法对情绪Stroop效应与Stroop效应的关系进行了探讨。结果发现：（1）Stroop效应和情绪Stroop效应是显著的。（2）情绪Stroop效应与Stroop效应是两种相互独立的现象。     

汉语动宾结构惯用语加工的基本单元：来自词切分的证据

采用词切分范式研究汉语动宾结构惯用语的理解机制, 探讨在惯用语理解中加工的基本单元, 揭示汉语动宾结构惯用语的表征方式。研究发现, 词切分范式对语义分解性不同的惯用语有不同的影响。在空格切分的形式下, 语素切分和非语素切分抑制了对语义高分解的动宾结构惯用语的通达, 却未影响对语义低分解的动宾结构惯用语的理解; 语素切分、非语素切分和空格切分均增加了对语义高分解的惯用语的错误率。在阴影切分的形式下, 非语素切分抑制了对语义高分解的动宾结构惯用语的加工, 同样未影响对语义低分解的惯用语的理解。整个研究表明, 在汉语动宾结构惯用语的表征中, 既存在着语素单元, 也存在着整语单元, 但整语是汉语动宾结构惯用语加工的优势单元。     

汉语焦点信息影响代词回指的电生理机制

作为话题延续和语篇衔接的重要手段, 代词是最为重要的回指形式之一。目前虽然有关代词回指的研究有很多, 但这些研究主要关注句法和语义因素如何影响回指加工, 很少考察话语(语用)层面的信息结构, 尤其是焦点结构, 如何影响回指解读, 也没有考察不同类型的焦点信息如何通过与句法角色、动词语义以及距离远近等因素的相互作用来决定回指解读。为此, 本项目将在以往研究的基础之上, 选择两种不同的焦点结构—— 自上而下的焦点(语言焦点)和自下而上的焦点(非语言焦点), 并借助高时间分辨率的ERP技术, 考察这两种不同类型的焦点信息对代词回指影响的异同, 以及它们与句法、语义和距离等因素相互作用于回指加工的认知和神经机制, 从而揭示在汉语句子理解中来自语言和非语言的信息通过何种关系模式影响回指加工和句子表征。具体研究问题包括：1)自上而下的焦点信息如何影响回指加工; 2)自下而上的焦点信息如何影响回指加工; 3)焦点结构、句法角色和动词语义对回指加工的综合影响。     

基于结构方程模型的多层中介效应分析

近年社科领域常见使用多层线性模型进行多层中介研究。尽管多层线性模型区分了多层中介的组间和组内效应, 仍然存在抽样误差和测量误差。比较好的方法是, 将多层线性模型整合到结构方程模型中, 在多层结构方程模型框架下设置潜变量和多指标, 可有效校正抽样误差和测量误差、得到比较准确的中介效应值, 还能适用于更多种类的多层中介分析并提供模型的拟合指数。在介绍新方法后, 总结出一套多层中介的分析流程, 通过一个例子来演示如何用MPLUS软件进行多层中介分析。最后展望了多层结构方程和多层中介研究的拓展方向。     

混合IRT潜在模型及其应用轨迹

项目反应理论是测量被试潜在特质的现代测量理论, 潜在类别分析是基于模型的潜在特质分类技术。混合项目反应理论将项目反应理论与潜在类别分析相结合, 能够同时对被试分类并量化其潜在特质。在阐述混合项目反应理论概念、原理的基础上, 介绍了MRM、mNRM和mPCM等几种常见混合模型及其参数估计方法, 并从心理与行为特征分类、项目功能差异检测、测验效度评价等方面评述了其在心理测验中的应用发展轨迹。     

代数应用题项目生成的结构分析方法

自动化项目生成是近年来兴起的测量领域, 是一种以项目认知加工理论为基础的原则性项目设计(principled item design)模式。其中, 如何在项目认知模型基础上, 通过任务结构分析的方式系统全面的鉴别和提取任务特征是一个关键环节。基于已有文献中代数应用题的命题分析法、网络语言分析法、关系-函数分析法、任务分析地图等四种结构分析方法, 研究探索了能够服务于自动化项目生成的代数应用题任务结构分析方法。该分析表明, 前三种方法分别对应于个体解题过程需要形成的三种中介表征, 即问题陈述背后的命题表征、事件时空关系的情境模型、以及变量间数量关系的问题模型, 第四种方法从过程角度分析了问题解决的认知需求。然而, 要实现项目生成的特征提取需求, 尚需对现有四种方法所揭示问题特征的心理现实性、特征提取的系统性和完备性、任务领域的适用范围、以及不同方法的整合等问题开展进一步研究。     

The Emergence and Irreducibility of Scientific Knowledge： A Multi-Synergic-Holism

The world possesses a hierarchical structure and evolves through emergence. Its levels are the result of emergence, and possess unique properties and functions which their components and emergent bases do not. Each of these levels also possesses basic laws or rules which cannot be logically deduced from other levels, and evince downward causation. Therefore, there are non-linear causal networks among the levels of complex systems in which causal reductionism does not hold. The hierarchical structure is formed in accordance with the increasing organized complexity of the objects, so that different levels give birth to different disciplines, and different disciplines have their own theoretical autonomy and independence. Therefore, theories across different levels are essentially irreducible, and any apparent case of reduction may only be so in the sense of a partial reduction. Emergence-evolution-hierarchy ontology and multi-synergic holism is compatible with reductionism even as it transcends it.