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861.
学习和记忆的无意识研究 总被引:1,自引:0,他引:1
内隐学习和内隐记忆的研究代表了人类学习和记忆的无意识过程。在过去的40年里,内隐学习和内隐记忆的研究经历了:研究对象从人工材料走向真实生活,理论观点从分离走向协同,研究方法从单一走向多样化,以及人工神经网络模型中学习和记忆过程的模拟等。它不仅对学习和记忆本身的心理机制得到了更多的理解,而且还为整个心理学特别是认知心理学的研究开辟了广阔的前景。具体表现为多重记忆的划分、无意识研究的异军突起、研究方法的突破扩展和交叉学科的融会贯通 相似文献
862.
工作记忆的认知模型与神经机制 总被引:2,自引:0,他引:2
本文评述了工作记忆认知模型的进展,阐述工作记忆神经机制研究的基本问题。研究者在工作记忆认知模型框架下,提出了工作记忆成分结构的脑模型。根据自己的研究探索,展望进一步的研究问题,以及TMS和fMRI/ERP等脑成像技术的结合运用对工作记忆认知神经科学研究的推动。 相似文献
863.
在青少年人格发展理论研究的新进展中,引人注目的有两个重要理论模型:Blatt的“人际关系与自我定义”模型以及Deci和Ryan提出的“心理需要与动机”模型。2003年以来,Shahar和Henrich等人又在对这两个模型的整合研究基础之上提出和完善了“以动机为中介”的人格发展模型,其理论上传承发展和方法上的创新有着重要的借鉴意义。本文试图对这一理论新进展进行梳理,并作出相应的评价与研究展望。 相似文献
864.
865.
866.
再认启发式理论认为人们仅依赖再认做出决策。以两项高低不同再认预测力(效度)的任务为材料,选取初中生(N=138,M=14.1岁)和成年大学生(N=136,M=19.3岁)被试,探讨再认启发式使用特征。使用层级多项式加工树模型对数据进行分析,结果显示:(1)初中生较大学生认识的材料数更少或运用知识比较的正确率更低;(2)再认启发式使用存在被试异质性;(3)初中生再认启发式的使用低于大学生。结论:知识表现出随年龄增长的趋势,再认启发式的使用存在较大的个体差异和群体差异,决策时初中生相比大学生会更少依赖再认线索。 相似文献
867.
通过两个实验对中国学者提出的“推理题与推理者的推理知识双重结构模型”和Evans提出的“双重加工理论”进行了实验比较研究。实验一通过两种评定方法对相应性质命题进行评定后所得实验结果表明Evans等(1983)有关“信念效应”研究中的“结论可信性”变量可以视为与胡竹菁等(1996)实验中的“内容正确性”变量是同一性质的变量; 实验二根据“形式正确性”和“内容正确性”两个自变量设计的推理实验结果与Evans等(1983)的研究结果基本一致; 但增加“内容熟悉性”这一自变量设计的推理实验结果表明“推理题与推理者的推理知识双重结构模型”比Evans提出的“双重加工理论”能更好地解释推理者对性质三段论的推理结果。 相似文献
868.
《学海》2019,(3):146-153
本文在探究中国互联网金融与居民消费典型化事实的基础上,基于消费需求方程,从居民消费需求、心理、方式等角度分析了互联网金融对居民消费的影响机理,并运用非线性模型和省际面板数据实证检验了互联网金融对居民消费的影响效果。研究结果表明:第一,互联网金融由于具有互联网工具优势,有助于网络消费发展,引导居民消费模式变迁,刺激居民消费增长。第二,互联网金融对居民消费具有较强的正向线性和非线性影响效果,两者之间表现出相互促进、协同发展的状态。第三,动态面板模型和面板VAR模型进一步验证了互联网金融对居民消费的正向刺激作用。据此,本文认为鼓励和引导互联网金融的健康长效发展,有助于提升居民消费水平。 相似文献
869.
本研究考察了父母的成人依恋对亲子关系的影响以及怜悯的中介作用。采用方便取样法调查广东省某市小学2~5年级学生的父母。534对父母自我报告了各自的成人依恋、怜悯和亲子关系质量。主客体互倚模型分析发现:(1)父母各自的依恋焦虑和依恋回避显著负向预测自己与孩子的关系质量(主体效应),但无法显著预测伴侣与孩子的关系质量(客体效应);(2)父母各自的怜悯在上述主体效应中起到中介作用;(3)母亲的怜悯在自身依恋回避对父子关系的客体效应中起到“遮掩效应”;(4)母亲的怜悯在自身依恋焦虑对父子关系的客体效应中起到中介作用。研究结果有利于从成对关系视角理解父母成人依恋如何影响亲子关系,实际干预中可以通过提高父母的怜悯能力来改善亲子关系。 相似文献
870.
随着心理与教育测量研究的发展和科技的进步,计算机化(大规模)测验逐渐受到人们的关注。为探究在计算机化多维测验中如何利用作答时间数据来辅助评估多维潜在能力,以及为我国义务教育阶段教育质量监测提供数据分析方法上的理论支持。本研究以2012年和2015年国际学生能力评估(PISA)计算机化数学测验数据为例,提出了一种可同时利用作答时间和作答精度数据的联合作答与时间的多维Rasch模型。根据新模型对PISA数据的分析结果,表明引入作答时间数据,不仅有助于提高模型参数的估计精度,还有助于数据分析者利用被试的作答时间信息来做进一步的决策和干预(e.g., 对异常作答行为或预备知识的诊断)。 相似文献