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82.
83.
共同注意是指两个人共同对某一事物加以注意, 分享对该事物的兴趣, 它是儿童社会认知发展的奠基性能力。首先, 孤独症儿童共同注意发展主要体现在注视转换、主动展示、分享等能力发展滞后及缺陷; 孤独症儿童共同注意的神经基础:应答性共同注意主要涉及后部皮层注意网络(如颞上沟后部、顶内沟等), 自发性共同注意涉及前部皮层注意网络(如前扣带皮层、背内侧额叶等); 最后, 以回合式教法和关键反应训练为基本方法, 论述了共同注意干预的新近模式和效果评估。未来研究应在孤独症儿童的共同注意发展的年龄特征及机制、共同注意的脑区可塑性及脑网络的发展以及开发更有效的干预方法等方面展开大量研究。 相似文献
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道德直觉决策研究是从直觉思维角度探讨决策者在道德境遇下的决策。道德直觉决策是道德情境下的直觉反应, 其理论基础包括躯体标记假说、社会直觉模型、双加工理论、事件特征情感复合体系以及双系统理论; 道德直觉决策机制至少包括:无意识加工、情绪加工和直觉加工三个基本的心理加工过程, 与之对应的神经系统则至少存在三个可能的脑神经回路:无意识加工的道德脑区、情绪加工的道德脑区和直觉加工的道德脑区。研究主要从客观和主观两方面分析了道德直觉决策的一般性影响因素--文化、道德境遇、经验、情绪和道德直觉; 揭示了道德直觉决策的加工机制。未来研究应在加强理论建构的基础上, 通过更缜密细致的实验设计去探究决策过程中各因素的交互作用, 并明确道德脑区之间的联结。 相似文献
85.
恐惧泛化是条件性恐惧反应转移到另一个相似但安全的刺激的现象。适当的恐惧泛化对人类有积极意义, 而过度的恐惧泛化则不利于个体有效地适应环境。基于知觉的恐惧泛化研究揭示了恐惧泛化的规律, 因而被广泛应用。本文首先梳理了对知觉恐惧泛化的相关研究, 介绍恐惧泛化的经典理论基础—巴普洛夫条件反射以及恐惧泛化梯度; 其次简要回顾基于多个感觉通道(即视觉、听觉、情景)的知觉恐惧泛化研究现状; 再次, 分别对海马、杏仁核、脑岛和前额叶等脑区在恐惧泛化中的作用进行回顾, 进一步总结出恐惧泛化的神经环路结构模型。最后, 简要区分了基于知觉的恐惧泛化和正在兴起的基于概念的恐惧泛化, 进而指出未来研究需要结合基于概念的恐惧泛化、区分被试对刺激的辨别力、增加恐惧刺激材料的准确性及多样化、结合激素等个体差异和多模态脑成像数据来展开。 相似文献
86.
87.
大量研究表明, 前额叶的结构和功能更容易受年老化影响; 然而, 近年来的研究发现, 前额叶的结构和功能在老年阶段具有一定的可塑性。对老年人进行认知训练, 能够延缓前额叶皮层厚度的萎缩, 提高白质完整性, 改善神经网络的功能连接和分化, 并可能通过调节多巴胺系统的活动改变前额叶皮质和皮质下结构的功能激活模式。有氧锻炼能够改善心脑血管功能, 保护和促进神经元的存活和生长, 引起前额叶灰质、白质体积的增加及功能激活的变化。认知训练与有氧锻炼等相结合的整合性训练不仅引起前额叶及相关认知功能的改变, 而且具有更好的生态学效度, 使老年人日常认知能力和生活质量得到提高。未来研究应采用多种技术手段, 从多个层面理解老年阶段前额叶的可塑性及相关机制; 加强对与前额叶关系密切的多种认知功能可塑性神经机制的研究; 并重视与整合性训练有关的前额叶可塑性。 相似文献
88.
89.
限制饮食是为了控制体重, 长期严格地控制进食的倾向。大量研究表明相对于非限制性饮食者, 限制性饮食者对食物线索尤其是高能量或高美味食物线索存在认知偏向。这种偏向是基于一定的脑神经基础的如前额叶背内侧, 小脑等区域。未来研究应设置严格的筛选标准, 运用视觉odd-one-out和学习-再认实验范式, 重视认知神经机制的探讨, 开展中国限制性饮食者对食物线索加工的认知机制和主要影响因素模型的系统研究。 相似文献
90.
ABSTRACT— Change in the synaptic communication between neurons—known as synaptic plasticity—plays a key role in learning and memory. It is not yet clear, however, whether the properties of synaptic plasticity are sufficient to account for long-term-memory maintenance. Recent studies have revealed that synaptic plasticity can indeed persist for weeks or months, as might be expected of a long-term-memory mechanism. However, memories encoded by neural systems are not static; they continue to evolve as new learning occurs. Furthermore, neural-network modeling has shown that synapses must be able to reconfigure their connection strengths during new learning if old information is to be preserved. Recent tests confirm that synapses, once modified, retain their capacity for further modification, indicating that they can indeed operate in the manner predicted to be necessary for memory maintenance in a dynamic learning network. 相似文献