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121.
122.
遗忘症患者外显与内隐记忆实验研究:语义性启动效应任务 总被引:4,自引:1,他引:3
采用WMS—CR和MMSE对临床脑损伤患者进行了认知功能与记忆功能两方面的筛选,获得9名遗忘症患者。然后采用偏好和自由联想两项语义性启动效应任务进行测验,发现遗忘症患者在外显记忆受损情况下,的确存在语义性启动效应,且与正常对照相近。推论语义性启动效应任务与遗忘患者损伤的颞叶或间脑结构无关。同时还讨论了启动效应任务,认为偏好任务采用言语性材料不是理想的方法。 相似文献
123.
124.
柯林斯语义层次网络模型的实验研究 总被引:2,自引:1,他引:1
应用语义验证法对柯林斯与奎利安的语义层次网络模型进行研究,结果表明:(1)柯林斯等人的语义层次网络模型不完全适用于人脑的信息加工;(2)被试对主语所指称客体的熟悉程度是决定语义验证时间的一个重要因素;(3)被试提取概念各属性的时间并非完全由属性储存的位置决定的。 相似文献
125.
通过行为与脑电实验技术,比较外语词汇学习过程中,语言符号与知觉符号表征对词汇记忆编码与再认的影响过程,从而考察语义表征对词汇习得的影响机制。行为结果表明,语言符号与知觉符号表征条件下被试对词汇学习效果的主观判断无显著差异,但后者比前者有更高的词汇再认正确率。脑电结果表明,对于词汇编码阶段,相较语言符号表征,知觉符号表征在编码晚期诱发更正的LPC成分;对于词汇再认阶段,知觉符号表征条件诱发更大N400成分,且脑电时频分析表明该条件下出现更为明显的μ波抑制及θ波功率增强现象。研究结果综合表明,与语言符号表征便捷但非模态化的语义加工相比,知觉符号表征加深了词汇晚期编码的深度,并通过知觉模拟,利用多模态信息提高了词汇的形象化再认,从而推动了再认阶段的语义检索,最终内隐性地提高了词汇学习效果。 相似文献
126.
儿童汉字读音声旁一致性意识的发展 总被引:17,自引:3,他引:14
采用同音判断的方法,考察儿童对汉字读音声旁一致性意识的发展。一个熟悉字和一个不熟悉字共用同一个声旁,该声旁在提示整字发音时可以是一致的,即包含此声旁的所有汉字都发音相同,也可以是不一致的。要求儿童猜测不熟悉字的读音,作出它与熟悉字“是”、“否”同音的判断。结果发现,儿童很早就意识到汉字的结构以及声旁和形旁在表音、表义功能上的分工。随着年级的升高,声旁一致性对猜测不熟悉汉字读音的影响增强。小学四年级语文能力较高的儿童已经开始意识到声旁的一致性;六年级儿童总体上说来已发展了一致性意识。初二年级的学生发展了声旁一致性意识,且没有能力差异。大学生的声旁一致性意识最强。 相似文献
127.
人脑如何表征语义信息一直以来是认知神经科学的核心问题。传统研究主要通过人为操纵刺激属性或任务要求等实验方法来定位语义表征脑区,这类方法虽然取得了诸多成果,但是依然存在难以详细量化语义信息和语境效应等问题。基于语义的分布式假设,自然语言处理(NLP)技术将离散的、难以客观量化的语义信息转变为统一的、可计算的向量形式,极大提高了语义信息的刻画精度,提供了有效量化语境和句法等信息的工具。运用NLP技术提取刺激语义信息,并通过表征相似性分析或线性回归建立语义向量与脑活动模式的映射关系,研究者发现表征语义信息的神经结构广泛分布在颞叶、额叶和枕叶等多个脑区。未来研究可引入知识图谱和多模态融合模型等更复杂的语义表示方法,将语言模型用于评估特殊人群语言能力,或利用认知神经科学实验来提高深度语言模型的可解释性。 相似文献
128.
自我概念一致性已经被证明对于享乐的和自我实现的幸福感具有促进作用。然而文化可以影响它们之间的关系。西方人崇尚个人主义, 具有独立型自我构念和低水平的辩证思维, 因此他们的自我概念一致性较高, 且对幸福感具有强烈的促进作用。而东方人崇尚集体主义, 具有互依型自我构念和高水平的辩证思维, 因此他们的自我概念一致性较低, 且对幸福感的促进作用微弱。未来的研究需要在特质以外的人格水平上, 检验不同分类标准下的自我概念一致性与文化和多种类型的幸福感间的关系。并且探索文化发挥作用的其他机制, 解析文化与自我概念相互作用, 共同影响幸福感的深层机制。 相似文献
129.
认知诊断模型选择是认知诊断评估中重要研究问题之一。在实际应用中实践者并不知道真正拟合数据的模型,通常会用模型拟合指标检验模型与数据的拟合程度。从测量结果质量来看,除保证模型与数据拟合之外,还需要重点评价模型诊断结果的信度和效度等。考虑到以往研究大都采用基于信息量的拟合指标去判定模型与数据的匹配性,本研究提出综合考虑模型拟合指标与信度指标用于模型选择或评价模型误设。考虑实验因素为真实模型或分析模型(DINA模型、G-DINA模型、R-RUM模型)、样本量、题量和属性个数,在五因素(3×3×2×2×2)实验设计条件下,比较Bootstrap区间估计的属性分类一致性信度平均数与标准误和常用的拟合统计量-2LL、AIC、BIC对正确模型的选择率。结果表明:-2LL在题目数量多的情况下表现较好,而AIC、BIC在被试量较大的情况下表现较好,在不同的研究条件下,-2LL、AIC、BIC的模型选择率很不稳定,而用Bootstrap法估计的属性分类一致性信度平均数和标准误在不同研究条件的模型选择率较稳定,总体表现较好。 相似文献
130.