单结果多原因情况下的因果判断研究

本研究以直接呈现每种因果类型的频次的方式考察单结果多原因情况下影响因果判断的因素,同时检验概率对照模型,效力PC理论和因果模型理论。结果发现：（1）影响因果判断的因素有：事件原因与促进条件的性质差异,原因的熟悉度,原因和结果的共变程度;（2）同题抽象性对因果判断没有影响;（3）概率对照模型和因果模型理论在一定的情况下适用,但是都不能解释所有的情况。     

创造性思维计算模型研究综述

本文综述了已有的创造性思维计算模型,根据其采用的计算方法进行分类,分析这些方法的优缺点,对创造性思维的计算模拟方法进行了展望。     

幼儿园组织氛围与教师专业发展结构模型研究

通过对317名教师的问卷调查,建立了幼儿园组织氛围与教师专业发展的结构模型。结果表明：（1）反思是幼儿园组织氛围作用于教师专业发展的重要中介变量;（2）幼儿园组织氛围对教师专业发展有直接或问接的影响,幼儿园支持氛围对教师职业倦怠的影响作用最大,研究氛围对教师专业认同的影响最大,支持氛围对教师教育效能感的影响最大;（3）幼儿园的支持氛围、研究氛围对教师专业发展的影响作用大于赋权氛围的影响。     

高校中层管理干部胜任力模型的初步建构

通过对57名高校中层管理干部的关键事件访谈,初步建立了高校中层管理干部胜任力模型,结果发现:(1)高校中层管理干部的胜任力模型包括授权激励、组织协调、创新开拓、目标监控、决策判断、沟通表达、成就驱动、团结协作、教育视野、教育信念、民主责任、尊重理解、学术(业务)素养等13项胜任特征。(2)高校中层管理干部的胜任力模型跟中小学教师胜任力模型有一定的相似之处,但跟企业家的胜任力模型差异较大。     

一种改进的分层并行演化算法(英文)

提出了一种改进的分层并行演化算法。针对传统算法中"同构子种群"和"同步通信"所引发的问题,新算法构建了异构模型,并将各子种群充分连接。子种群一旦满足迁移条件,便可按照预设的迁移模式实施异步迁移。仿真实验结果表明,本文提出的新算法有效地解决了"征服问题"和"无效问题",避免了算法的过早收敛,提高了算法的效率。     

基于GMM-UBM的说话人确认系统的研究

高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)已经广泛的应用于文本无关的声纹识别系统,本文详细介绍了一个把背景模型(Universal Background Model,UBM)应用到说话人建模中去的说话人确认系统。由于人的声音的生物特征多变性,说话人模型还需要进行自适应技术的改进。最后,实验结果证明了采用自适应技术的GMM-UBM模型的高效性。     

复杂任务中共享心智模型间的缓冲作用

共享心智模型（SMM）指队员对于团队的共享心理表征。复杂任务下高的一致性难以获得且易造成小集体意识,SMM的作用在于相互间的调节及共享信念对低一致性的调节作用。为了验证这些假设对9名不同行业创业者进行访谈,对访谈材料进行内容分析得到心智模型关键概念,经过概化理论分析后得到了4个SMM：任务、队友、团队协作以及团队精神。使用心智模型问卷在ERP模拟实验中测量31个团队的绩效和SMM一致性。结果发现团队协作模型一致性是预测绩效的有力指标;团队构成不影响各个SMM一致性;任务模型一致性正向缓冲了团队协作模型一致性对绩效的作用;团队精神模型一致性正向缓冲了团队协作模型一致性对绩效的作用。研究提示SMM对冲突的引导及增进团队成员相互理解方面的作用。     

工作记忆的保持与操控：腹侧和背侧额叶皮层的特异性功能磁共振成像活动

为了进行大样本的老化与记忆的功能磁共振成像(fMRI)研究, 研究者设计了言语工作记忆的方案, 并且对一组健康青年人进行了施测。字母的呈现方式主要为两种条件: (i) 保持, 要求被试记住呈现的字母并且能够在4秒的间隔后保持; (ii) 操控, 被试需要将呈现的字母按字母表的顺序进行转换, 并且记住新的顺序。不管是用全脑分析, 还是用预先定义的感兴趣区域的分析方法, 对fMRI数据的分析表明本方案诱发了可靠的额叶皮层的激活, 且操控条件则引发了更为广泛的激活。背外侧和腹内侧前额叶的激活也表现出了不同特点, 操控引发了更多的背外侧前额叶激活。一些皮下区域也得到了激活, 特别是以前发现与工作记忆任务相关的一些区域。这说明该工作记忆研究方案适合探索额叶功能的与年龄相关的改变。     

决策中损益值大小效应的发生条件及机制再探——一种齐当别视角及兼对视角本身的一些探

通过两个研究,损益值大小效应在1元～1亿元的广阔范围内,以及在只采用选择反应模式的条件下得到了进一步探讨,其机制也在齐当别模型的全新视角下得到了讨论;此外,齐当别模型本身以及模型的经典判断任务也得到了探讨.结果发现:基于选择反应模式时,损益值大小效应在获得情景中稳定存在,并只存在一个风险倾向的拐点,而它在损失情景中则不存在;损益值大小效应的机制能够被齐当别模型很好地解释;齐当别模型的经典判断任务对模型预测效能的检验力不足,但其与新设计的维度内判断任务联合后却有很大改善;齐当别模型对损失情景中的均含0结果值的决策任务的解释力还有待进一步探讨.     

基于关系-表征复杂性模型的数学应用题表征能力测验

基于关系-表征复杂性模型,从每道应用题涉及集合关系的嵌套程度角度事前分析其关系复杂性,编制了难度序列变化的应用题测验,以考察问题表征能力。采用该测验测查了四至七年级共165名学生,考察事前分析的合理性及表征水平随年龄的变化。结果表明:(1)事前分析对两个事后难度指标(错误率和Rasch模型分析的任务难度)的解释率分别为73.7%、78.7%;该测验得分与测查思维水平层次变化的SOLO分类测验上的得分有较高相关(r=0.65)。(2)四年级的应用题表征水平显著低于五、六、七年级,其他三个年级差异不显著;而且随着问题关系复杂性的增加,年级差异增大。这说明基于关系-表征复杂性模型的事前分析是合理的,据此编制的测验能够测查表征水平随年龄的变化。