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双重任务下条件推理概率模型与启发式系统融合的实证研究

作　者: 陈智瑶
导　师: 胡竹菁
学　校: 江西师范大学
专　业: 基础心理学
关键词: 双重加工系统启发式系统条件推理概率模型双重任务
分类号: B842.1
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 53次
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内容摘要

心理学研究历史上最古老的问题之一,就是人脑究竟是平行加工还是序列加工的问题,这同时也是认知心理学的重要问题之一。认知心理学家Newell和Simon提出的信息加工理论是序列加工的代表,而上世纪80年代复兴的联结主义观点则支持平行加工过程。解决这二者矛盾的办法之一,就是认为这两种加工过程并存于人脑的信息加工过程中。而该理论的萌芽最早可以追溯到古希腊哲学家亚里士多德,科学心理学建立以后,James (1890/1950), Piaget (1926), Vygotsky (1934/1987), Neisser (1963),以及Johnson-Laird(1983)都对这个问题进行了讨论。近年来,对人类行为的双重加工系统解释涉及认知和社会心理学领域。在认知领域中,对在高级认知过程,如思维、推理、决策、和社会判断、以及周边领域,如学习和记忆,思维哲学以及进化心理学等领域也产生了深刻的影响。在推理领域,也存在着同样的问题。最开始的争论起源于人们推理行为中的不合理表现,对于这些不合逻辑的推理错误,传统的模型理论难以提出解释。于是研究者们纷纷转向了新的模型探索。其中就有Oaksford(2000)发展的条件推理的概率模型(a conditional probability model of conditional inference)。该模型对“否定结论偏见”做出了新的解释,并发展了一些研究者所认为的“人类条件推理具有显著的概率成分”这一观点。他在进行了一系列实证性研究之后,提出了“高概率结论效应”(High-probability conclusion effect)的概念。指的是推理者更愿意认同结论概率高于前提概率的推理形式。双重加工系统支持者们为了解决模型理论和模型理论的冲突,开始假设系统一和系统二分别遵循不同的规律,其中快速简约的系统一可能遵循的是概率模型,而费时严密的系统二遵循的是模型理论。在这样的背景之下,本研究试图为系统一基于概率模型而运行这一假设提供实验证据。本研究在Oaksford的验证条件推理极性偏见实验的基础上,引入了双重任务模式,根据系统一的资源节约性与概率模型的极性效应,实验一提出并验证了以下假设:假设1:从总体上看,具有高概率结论的推理可以获得比低概率结论推理更多的认可。假设2:从推理形式自变量看,四种推理形式中,具有高概率结论的推理可以获得比低概率结论推理更多的认可。研究一一般性地检验了在工作记忆资源被占用的情况下,高概率结论效应出现的情况,结果发现了较为明显的高概率结论效应,验证了以上假设。而研究二在研究一的基础上,通过改变次级任务,进一步考察了只占用语音环的情况下,被试的判断依然是否会出现高概率结论效应,结果证实了这一假设。从而为系统一和概率模型的融合提供了更为具体充分的证据。

全文目录

摘要  3-5
Abstract  5-9
引言  9-10
1 研究背景  10-24
  1.1 双重加工理论的提出  10-15
    1.1.1 Epstein 的研究  11
    1.1.2 Evans 的研究  11-13
    1.1.3 Sloman 的研究  13-14
    1.1.4 Vinod Goel 的研究  14-15
    1.1.5 Wim De Neys 的研究  15
  1.2 Oaksford 的条件推理概率模型  15-18
  1.3 模型理论和概率理论融合  18-19
  1.4 工作记忆成分理论  19-20
  1.5 双重加工理论的主要研究范式  20-21
    1.5.1 信念偏差效应  20
    1.5.2 华生选择任务  20
    1.5.3 认知神经心理学证据  20-21
    1.5.4 双重任务范式  21
  1.6 国内相关研究  21-22
  1.7 本研究的提出和假设  22-24
    1.7.1 问题的提出  22
    1.7.2 本研究的目的及总体假设  22-24
2 研究一  24-33
  2.1 研究目的  24
  2.2 研究方法  24-30
  2.3 实验结果  30-31
  2.4 讨论  31-33
3 研究二  33-38
  3.1 研究目的  33
  3.2 研究方法  33-36
  3.3 实验结果  36-37
  3.4 讨论  37-38
4 总的讨论  38-39
结论  39-40
参考文献  40-43
附录1：要求被试评价的推理语句：共32 条  43-47
附录2：PRT 任务问卷  47-50
致谢  50-51
在读期间发表论文（著）及科研情况  51

双重任务下条件推理概率模型与启发式系统融合的实证研究

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