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101.
学习因素对语义信息加工性质的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
本研究通过两个行为实验,采用句子核证作业,将SAD技术和范畴学习范式有机地结合起来,对语义信息加工进程以及学习因素在其中的作用进行了考察。实验一研究了熟悉性对语义信息加工的影响。结果表明,高熟悉句的部分信息积累具有离散的趋势;低熟悉句的部分信息积累是连续性的。实验二采用范畴学习。并结合SAD技术的句子核证作业.考察了在学习过程中语义加工性质的变化。结果发现:过度学习比初始学习有更多的部分信息积累,并随信号间隔的延长而逐渐增加;过度学习表现出部分信息积累的离散性变化;初始学习则表现出连续累积的趋势。说明学习确实造成了连续性加工向离散性质的过渡。 相似文献
102.
103.
随着高等教育规模的扩大,学业表现不良逐渐成为一个不容忽视的现象,对学业表现不良的学生进行预测并提早给予干预可降低退学率并减少教育资源的损失。由于导致学业表现不良的因素众多且关系复杂,传统的基于相关分析的研究方法很难建立早期预测模型并进行应用。本研究旨在利用机器学习算法,对数据进行挖掘,并建立学业表现预测模型。研究对653名大一新生的心理健康状况、应对方式、人格、内外控倾向和相关人口统计学信息进行了收集,并在一年后采集了其学业成绩,利用随机森林(RF)、K邻近(KNN)、支持向量机(SVM)、决策树(DT)、朴素贝叶斯(NB)等机器学习算法建立了分类模型。结果显示,随机森林算法在识别学业表现不良学生时有最好的表现,其中准确率95.86%, 召回率91.83%,f1分数为93.80%。特征重要性分析显示,前10个对模型有最高贡献度的特征包括:年龄、性别、是否为独生子、内外控倾向、神经质倾向、积极应对倾向、宜人性倾向、一般症状指数、开放性倾向和焦虑水平。为避免过度拟合问题,本研究在一年后收集的166名新生样本中进行了模型验证,结果显示模型在新数据集上有较好的泛化表现,其中f1分数90.90%,准确率92.60%,召回率89.26%。研究提示基于人口统计学和心理测评信息,机器学习算法有助于及早识别学业表现不良学生并为开展早期干预提供启示。 相似文献
104.
竞技运动中的工作记忆是竞技运动认知研究中较为成熟的一个领域, 对运动表现具有重要影响。现有研究主要涉及运动决策、运动表现失常和运动损伤三个方面。研究者以传统工作记忆容量测试对受试者进行容量大小区分后, 分配到决策任务中, 以了解工作记忆容量与决策表现间的关系。针对运动表现失常的研究表明, 刻板印象威胁造成的认知资源损耗降低了工作记忆容量, 为运动表现失常的解释与避免提供了新的思路。对暂时性脑震荡导致的工作记忆变化研究为进一步揭示工作记忆的脑机制提供了支持。虽然现有竞技运动中工作记忆的研究在数量上并不占优势, 但在研究成果上确实有可圈可点之处。 相似文献
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西方近代的自然秩序概念源于古希腊以来的自然法理论,在近代被广泛运用于政治、法律和经济等领域.它在重农学派那里得到凸显,在古典政治经济学的开创者亚当·斯密那里表现为趋向消亡的发展态势.自然秩序的思想具有深厚的道德性质,客观自然的原初性和对人类的养育是其道德性的自然基础;它包含的社会及经济发展的客观必然性是其道德性的社会基础;资本主义经济制度的暂时性是其道德性质的历史局限性之根源. 相似文献
106.
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108.
建筑钢笔淡彩写生是学习表现图的前提,是建筑学、环境艺术设计、园林绿化、城市规划等专业的绘画基础课。但对于初学者来讲,画面中的各个元素还是很难把握的。要想较为熟练地运用各种绘画工具及绘画技法完整地表达出你的构想,必须用科学的态度去钻研、去领悟。 相似文献
109.
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