瑞文作业的年龄差异及其与“位置法”记忆训练的关系

该工作采用华东师大心理学系修订的瑞文测验联合型（ＣＲＴ—ＡＣ）,对经过“位置法”记忆训练的青年人、老年人及在年龄、性别、文化和智力水平等方面均相匹配的青年、老年对照进行测验,比较观察力和推理能力的年龄差异,探讨“位置法”记忆训练对这种能力的间接迁移作用。结果表明：１．青年组瑞文作业成绩明显高于老年组;２．当作业难度加大或限定时间时测验,更扩大了年龄差异;３．青年训练组瑞文作业成绩明显高于其对照组,而在老年训练组与其对照组之间则未见差异。     

汉字识别中结构方式差异敏感性研究

本研究以高频常用汉字为材料,以大学生为被试,采用速示条件下的同一性判断法,对汉字识别中结构方式差异敏感性进行探讨。结果发现:在汉字识别中,人的视觉系统不受字形变化的影响,而更敏感于结构方式的差异。     

邪教概念界定之法教义学路径

学者们对邪教概念之界定并未立基于法教义学,这不利于邪教治理法治化。法教义学是以概念的事实语义为基础,对规范性法概念进行法价值"润色"。在法教义学视域下,邪教是指违法且具有法益侵犯性的宗教。利用法教义学对邪教概念进行界定不会导致邪教概念的非理性扩张或缩小,其可实现对"线上"及"线下"等不具有传统邪教特征的新型邪教进行合理界定,通过法教义学概念对邪教进行科学界定,从而有利于运用法律手段对邪教进行规制。     

“法天而行”:董仲舒天论新识

汉儒领袖董仲舒的天论不是源自孔子原生儒家 ,而是来源于墨家思想。天是一把“双刃剑” ,既对君王地位的巩固有利 ,又对君王权力存在着强有力的制约。如何实现对君王权力的有效制约 ,这是董仲舒天论的终极目的。董子天论的文化史意义主要表现于 :(1 )将仁义忠孝等伦理观念纳入天人系统中 ;(2 )自董子以后 ,天人感应、天人合一思想 ,成为一不可移易的深层文化心理 ;(3)董子天论丰富了儒学乃至整个中国传统文化的兼容精神 ;(4)董子天论使大一统观念真正得以确立。     

唐代著名的菩萨顶真容院是五台山第一座文殊祖庭

唐睿宗景云年间(710-711),法云和安生创建了五台山真容院瑞相堂,并仿照降落在菩萨顶化文殊台上的文殊骑金色狮子圣像,塑造了文殊骑狮像,故名真容菩萨像,置像殿堂称为瑞相堂,瑞相堂所在寺院名为真容院.所以,唐代真容院就成了五台山最早的文殊祖庭.     

"群分"视野下的"治道"--荀子政治哲学解读

荀子以经验的进路,基于“群分”的视野,在性恶预设的基础上,凸显了礼义在建设一个和谐、有序和稳定的社会群体中的主体地位,构建了以礼治为主干的“治道”。同时,荀子又援法入礼,礼法并重,赋予了儒家政治哲学以现实操作的品格,从而使其现实地运作于历代王朝的政治管理中。     

法显西行起始及归国时间考--兼论“南国律学道士”

佛教东传后,我国西行求法的高僧代不乏人,其中东晋时期的法显法师“创辟荒途”[1],乃是我国历史上第一批到达印度的僧人,而且是第一位从陆路去、海路回的僧人。本文就法显西行求法的起始时间、归国时间及与之相关的“南国律学道士”等问题作一考察。     

宽恕与恶的永恒角力——杨克列维奇的遮遣法与宽恕问题

杨克列维奇用"遮遣法"或否定法的哲学来改造柏格森思想,并以其作为分析因二战犹太人所遭受的磨难而引发的"宽恕"问题的基本方法。在宽恕行为的静态模式中,事关宽恕行为的当事人与宽恕资格问题,杨克列维奇提出了"宽恕的不可能性"命题,主张对于纳粹罪行的追溯"不受时效约束"。而在记忆、意识与自由参与其中的动态模式中,作为具有创造与生成能力的行动之人,宽恕将永远存在。借助"遮遣法",杨克列维奇提醒我们,宽恕与恶处于永恒的角力之中。这是一个我们不得不面对的伦理真相。     

眼动轨迹匹配法：一种研究决策过程的新方法

眼动轨迹匹配法是近年来新兴的一种眼动数据分析方法, 该方法包括注视数据的预处理、兴趣区划分和编码、形成眼动轨迹字符串、计算相似性得分四个步骤。研究者采用眼动轨迹匹配法对决策过程理论及其影响因素进行的探索性研究, 证实了眼动轨迹匹配法在决策领域的可行性、精确性和高价值性。未来的研究应进一步利用眼动轨迹匹配法加强对各种决策理论及其影响因素的研究, 以揭示决策的认知过程, 构建更加完善的决策理论模型。     

Bootstrap区间估计在认知诊断模型误设中的应用

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。