归纳推理的多样性效应及其机制探索

归纳推理结论范围大于前提范围的这一特点决定了归纳结论的不确定性,寻求前提的多样化是增强结论可靠度的重要途径。已有研究通过寻找证据、力度判断、特征扩展与归宿选择等研究方法发现前提类别覆盖范围、前提概率原则可以较好地解释多样性的内在机制。事实上,多样性效应的实质是大数原则在归纳推理中的运用,其产生的心理过程包括差异识别、大数信息抽取与大数信息运用三个步骤     

概率性输入,噪音“与”门(PINA)模型

当前认知诊断测验的主要目的是对被试进行合理分类,进而采用类别变量去描述被试对某技能或知识(即认知属性)的掌握情况,但该粗糙的分类方法不能精细地区分不同被试之间的差异。对此,采用掌握概率这一连续变量去描述被试对某认知属性的掌握情况是一种值得尝试的做法。本文首先基于高阶潜在特质(简称"潜质")模型给出了认知属性掌握概率的量化定义,之后与多成分潜质模型相结合提出了概率性输入,噪音"与"门(PINA)模型;其次,采用MCMC算法实现了对PINA的参数估计,结果表明参数估计程序对各参数的估计返真性均较好;最后,以ECPE数据为例来说明PINA在实际测验分析中具有可行性。     

学习方式和抑制能力对概率类别学习的影响

采用经典的色词Stroop任务和天气预报任务范式,探讨反馈学习和观察学习两种方式以及不同抑制能力对概率类别学习的影响。实验采用2(学习方式)x2(抑制能力)被试间设计,随机选取204名大学生被试。结果显示:反馈学习的成绩显著高于观察学习;高抑制能力者的成绩显著高于低抑制能力者;反馈学习的成绩与意识知识出现分离。这表明,学习方式影响概率类别学习,反馈学习的效果优于观察学习;抑制能力影响概率类别学习,高抑制能力者的学习效果更佳;概率类别学习中同时存在内隐和外显两种学习系统。     

联合作答精度和作答时间的概率态认知诊断模型

对多模态数据的联合分析是改进结果评价、健全综合评价的主要途径。针对概率态认知诊断模型(CDM)仅能分析题目作答精度(RA)的局限,本文基于联合-层级建模框架和联合-交叉负载建模框架提出三个可联合分析RA和题目作答时间(RT)的概率态联合CDM。模拟研究和实证研究结果表明：(1)新模型参数估计返真性良好,额外引入RT有助于提高参数估计精度并提供有关个体加工速度的测量;(2)基于联合-交叉负载建模框架构建的模型对测验情境的兼容性优于基于联合-层级建模框架构建的模型;(3)概率态属性比确定态属性更精细地反映个体对属性的掌握情况。     

决策与判断中的分解效应

分解效应是人类主观判断中的一种较稳固的行为偏差,并且判断结果会对随后的决策产生重要影响,因此,对该领域研究成果的全面梳理具有重要的理论意义和实际价值。本文主要介绍了支持理论中的分解效应,总结梳理了概率判断与时间判断中分解效应的研究,综述了其他社会判断中的分解效应研究成果,展望了决策与判断中的分解效应的未来研究方向。通过上述内容的阐述,希望能为该领域研究者提供新的思路,推动国内相关领域研究的发展。     

贝叶斯方法与归纳合理性问题——拉姆齐、布鲁诺·德·菲耐蒂和豪森的观点之比较

贝叶斯方法论的创始人拉姆齐和布鲁诺.德.菲耐蒂把归纳合理性问题看作初始概率的合理指派问题,拉姆齐最终将其归结为一种能够自我支持的有用的习惯。相比之下,德.菲耐蒂的归纳合理性理论更为深入,因为他所证明的意见收敛定理为拉姆齐所说的习惯提供了逻辑的辩护。不过,他们二人的归纳辩护都存在一定的缺陷,而且或多或少地表现出向休谟的心理主义立场靠拢的趋向。豪森曾试图为贝叶斯条件化原则进行辩护,但后来却放弃了这一努力而完全倒向休谟的立场。笔者认为,如果把休谟哲学和康德哲学在贝叶斯主义的框架内互补起来,那将为归纳问题的解决开辟更为广阔的前景。     

问题类型和情绪状态对贝叶斯推理的影响

本研究以240名大学生为被试,探讨了问题类型和情绪状态对贝叶斯推理的影响。结果表明：(1)问题类型对贝叶斯推理有影响;(2)情绪状态对贝叶斯推理有影响;(3)问题类型与情绪状态对贝叶斯推理的影响存在交互作用。具体地,在经典乳癌问题中,被试在消极情绪状态下比在积极情绪状态下做出更高的概率估计,而在中彩问题中,被试在积极情绪状态下比在消极情绪状态下概率估计更高。     

面向不足与复杂认知的当代归纳逻辑研究

一从定性认知到定量认知:古典归纳逻辑到现代归纳逻辑归纳逻辑是以归纳推理和归纳方法为基本内容的知识体系。归纳推理的前提是一些关于个别事物或现象的判断,而结论是关于该类事物或现象的普遍性的判断。归纳推理的结论超出了前提所断定的范     

思维的误区

人类的思维是一件非常奇妙的事情。认知是思考的行为或者过程,它可以让我们迅速地处理大量的信息。然而,我们的认知并不完美,在某些时候,我们会制造判断谬误,这就是心理学上所说的认知偏差。每个人都会出现认知偏差,它不受年龄、性别、教育程度、智商等因素的影响。认知偏差的事例有些为大家所熟知,有些不常见,但它们都很有趣。赌徒谬论一件事已经发生过了,那么此事将来发生的几率就会改变。实际上,这种说法是谬论。必然概率是不会发生改变的。比如你投掷一枚硬币,正面朝上的概率永     

程度函数及其可靠性

通过实验及理论分析,验证并给出了：１．程度函数ａ的可靠性θ的取值范围为：１／ｍ≤θ≤１／ｍ∑ｂｋｙｊｐ。θ值的大小与可靠性呈反向变化：ａ的可靠性大,θ值小,ａ的可靠性小θ值大,一般情况下的θ值,为θ的上界与下界之和的一半;２．采用集值统计模型和一般统计模型处理多级估量法多人次结果,所得到的程度函数平均数几乎相等,而且相关系数高达０．９７７．非常显著．分组数据计算、单一数据计算或全部数据统一计算的程度函数ａ及可靠性θ值也都相等．３．一般统计模型处理多级估量法多人次结果所得到的标准差σ,只反映各被试的程度函数之间的变异,与程度函数可靠性无关（相关系数０．００２４,非常不显著）．如果个人结果中按公式θ＝１／ｍ∑ｅｊ再计算可靠性θ值,然后再求其平均数及标准差,还可进一步了解可靠性θ值的变异情况．