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Modeling of cognitive framework in time-stressed decision making 被引量:3
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作者 Wang Li Wang Mingzhe 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2009年第5期992-1000,共9页
An approach for modeling a human cognitive framework in time-stressed decision making is presented. The recognitive and metacognitive processes that represent the cognitive framework are modeled by the colored Petri n... An approach for modeling a human cognitive framework in time-stressed decision making is presented. The recognitive and metacognitive processes that represent the cognitive framework are modeled by the colored Petri nets (CPNs). A structural and behavioral analysis method is adopted to obtain the static and dynamic property used to verify the CPNs model of the cognitive framework. Finally, an example from the command and control radar recognition system is used to evaluate the feasibility and availability of the CPNs model adopted in practical systems. 展开更多
关键词 cognitive framework metacognition colored Petri nets modeling and verification decision making.
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A Cognitive Science Framework for the Analysis of Knowledge-Based Systems
2
作者 Feng Shan (Department of Automatic Control Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan,Hubei, 430074 PRC) 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 1994年第2期60-67,共8页
The paper presents a cognitive science framework for the analysis of knowledge-based systems,including people, media. simulation and expert systems, resulting in a practical model for the procedures ofknowledge engine... The paper presents a cognitive science framework for the analysis of knowledge-based systems,including people, media. simulation and expert systems, resulting in a practical model for the procedures ofknowledge engineering. Starting with the construct of a social organization model driven by anticipationand thed differentiating this into pesonal scientists with diverse relations to people and their internal andexternal communication, it provides powerful and general model of society. people, and the roles of peoplein society. This model extends naturally ic the role of conventional media in the knowledge processes ofsociety and the new roles of computer-based simulation and expert systems. In particular it provides amodel of knowledge transfer that enables the processes of knowledge engineering to be analyzed andautomated. 展开更多
关键词 cognitive modeling Knowledge-based systems Knowledge engineering Communal scientist Media.
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大语言模型应用中的司法偏误与认知干预 被引量:1
3
作者 李学尧 《政治与法律》 北大核心 2025年第5期65-76,共12页
近期的实验研究和司法实践都表明,单纯依赖简单的人机协作,难以有效遏制法官在自我确认偏误与大语言模型“强化输出”之间的共振效应。为避免大语言模型在司法实践中沦为单向度的技术支配,在挖掘传统法学方法论中关于多元价值论证的基础... 近期的实验研究和司法实践都表明,单纯依赖简单的人机协作,难以有效遏制法官在自我确认偏误与大语言模型“强化输出”之间的共振效应。为避免大语言模型在司法实践中沦为单向度的技术支配,在挖掘传统法学方法论中关于多元价值论证的基础上,可结合认知科学的防偏误机制,提出“认知协同司法决策模型(六步法)”。该模型通过在确立争点、规范检索、事实认定、裁判形成、价值审查与最终公开说理的全流程中引入对立论证、逆向思维、强制反驳清单等操作环节,帮助法官保持深度审查与反思能力,抵消大语言模型单一输出的强化效应。案例模拟表明,这一模型在提升信息搜索效率的同时,能够强化裁判对社会多元价值的考量,确保法官主体地位与裁判公正性。 展开更多
关键词 大语言模型 机器权威 法学方法论 认知科学 认知协同决策
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基于认知诊断DINA模型的Q矩阵优化:一种结合样本筛选与假设检验的新策略 被引量:1
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作者 李波 胡誉骞 +1 位作者 章勇 田怡 《华中师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期111-124,共14页
该文创新性地提出了一种基于DINA模型的Q矩阵修正策略——SHT法,并借助蒙特卡洛模拟技术,将其与现有同类方法进行深入对比,以全面评估其可行性与精确性.该方法具有下述3个方面优势.1)高效修正与稳健性验证:SHT法在不同水平的作答错误率... 该文创新性地提出了一种基于DINA模型的Q矩阵修正策略——SHT法,并借助蒙特卡洛模拟技术,将其与现有同类方法进行深入对比,以全面评估其可行性与精确性.该方法具有下述3个方面优势.1)高效修正与稳健性验证:SHT法在不同水平的作答错误率下均展现出了卓越的修正效能,显著提升了Q矩阵的精确度;2)小样本与大样本环境的双重优势:与国内外同类研究成果相比,SHT法在小样本场景下尤为突出,其稳健性和性能优势在面临高作答失误率时更加显著;3)复杂数据集下的显著优势:在实证数据分析中,SHT法不仅提高了认知诊断模型的拟合能力,更在处理数据维度复杂、样本相对受限的数据集时,展现出相比其他算法更为明显的优势. 展开更多
关键词 认知诊断 Q矩阵修正 DINA模型 假设检验 δ法 γ法
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数字经济时代的人力资本——特征、内涵与形成机制 被引量:1
5
作者 李晓曼 董金宇 牟俊燕 《人口与经济》 北大核心 2025年第1期20-33,共14页
数字技术的快速发展与广泛运用引发各界对数字技能的关注,我国也提出将建成数字人才强国作为2035年远景目标,提升全民数字素养。已有文献多围绕数字技能的应用侧展开论述,鲜有研究对其进行理论溯源,探索数字经济对传统人力资本概念框架... 数字技术的快速发展与广泛运用引发各界对数字技能的关注,我国也提出将建成数字人才强国作为2035年远景目标,提升全民数字素养。已有文献多围绕数字技能的应用侧展开论述,鲜有研究对其进行理论溯源,探索数字经济对传统人力资本概念框架的更新和推进。在此背景下,将数字技术全面嵌入人力资本既有理论体系,提出并阐释了数字经济时代人力资本的概念框架。首先,“技术—经济”范式变革使得教育、经验等传统人力资本代理变量的地位受到挑战,衍生出包含数字认知技能和数字情感技能的数字人力资本作为全新内核。其次,数字经济赋能传统人力资本开发机制,助力形成“一高一低,一长一短”的人力资本投资新模式。最后,探讨了数字人力资本与传统人力资本的联系与区别,并提出研究展望和政策启示。 展开更多
关键词 数字经济 数字认知技能 数字情感技能 人力资本积累模式
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面向自然人智交互的共享心智模型
6
作者 张亮 王晓宇 +2 位作者 刘舫 马翠霞 王宏安 《心理学探新》 北大核心 2025年第3期195-202,共8页
自然而智能的人机交互是未来人机协同的发展趋势,这就要求智能体具备理解人类意图和实现类人协作的能力。然而,现有认知模型在应对动态性、复杂性和社会性交互需求方面存在局限,难以有效支持自然人-智能体交互系统的设计与评估。因此,... 自然而智能的人机交互是未来人机协同的发展趋势,这就要求智能体具备理解人类意图和实现类人协作的能力。然而,现有认知模型在应对动态性、复杂性和社会性交互需求方面存在局限,难以有效支持自然人-智能体交互系统的设计与评估。因此,基于经典认知模型框架,并结合心理理论等社会认知机制,共享心智模型在感知、认知、行为三大模块的基础上,创新性地引入共享空间模块,构建了包含共同经验、心理理论等模块的多维理论框架。通过共享外部空间的情境同步和共享内部空间的认知对齐,该模型能够动态描述人智交互过程中的协同机制,为设计具有社会智能的交互系统提供理论支撑,并为交互自然性的量化评估与优化提供新思路。 展开更多
关键词 人智交互 自然交互 认知模型 心理理论
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使用双优先预测层次模型联合决策的阿尔茨海默症预测方法
7
作者 蒲秀娟 任青 +2 位作者 韩亮 谈云帆 刘媛 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第4期16-25,共10页
在阿尔茨海默症(AD)患者出现晚期症状之前,能够准确预测AD进展对于及时采取适当的治疗和干预措施至关重要。提出一种使用双优先预测层次模型联合决策的AD预测方法,将AD、轻度认知障碍(MCI)和认知正常(NC)3类别预测问题转化为两个层次的... 在阿尔茨海默症(AD)患者出现晚期症状之前,能够准确预测AD进展对于及时采取适当的治疗和干预措施至关重要。提出一种使用双优先预测层次模型联合决策的AD预测方法,将AD、轻度认知障碍(MCI)和认知正常(NC)3类别预测问题转化为两个层次的两类别预测问题。首先,从个体历史随访所获取的磁共振成像(MRI)和认知评分(CSs)两种模态的时间序列数据中提取统计特征,并使用累计加权嵌入式特征选择方法从MRI体积统计特征中选择出高重要性MRI体积统计特征;然后,构建NC优先预测层次模型和AD优先预测层次模型,利用提取得到的高重要性MRI体积统计特征和CSs统计特征,使用这两个层次模型的不同层次的预测结果进行联合决策,优先预测出样本中的NC个体和AD个体;最后确定MCI个体,实现AD/MCI/NC 3类别预测。在TADPOLE数据集上进行实验,AD预测方法的准确率为89.29%,F1分数的宏平均值为88.81%。实验结果表明,AD预测方法是有效的,且其性能优于传统的AD预测方法。 展开更多
关键词 阿尔茨海默症预测 层次模型 磁共振成像 认知评分 统计特征
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基于中国文化的伦理培训对组织和谐的促进作用研究——言教、身教和境教的协同作用
8
作者 王磊 晁罡 程雪莲 《企业经济》 北大核心 2025年第6期52-61,共10页
基于社会认知理论和中国传统伦理教育的视角,本文通过长期跟踪调查,对一家全方位用儒家文化理念和方法进行管理的传统文化践履型企业开展单案例纵向研究,结果表明:言教、身教和境教是组织伦理培训的三个重要方面,各自发挥着独特的作用;... 基于社会认知理论和中国传统伦理教育的视角,本文通过长期跟踪调查,对一家全方位用儒家文化理念和方法进行管理的传统文化践履型企业开展单案例纵向研究,结果表明:言教、身教和境教是组织伦理培训的三个重要方面,各自发挥着独特的作用;言教、身教和境教共同构成了一个三教合一的系统,即内求、利他的核心价值观体系;此系统协同发挥影响,共同构建具有中国特色的组织和谐文化。本研究拓展了社会认知理论在中国文化背景下对组织伦理培训的解释力,深化了对于企业文化形态和内涵的认识,对于企业如何协同运用具有中国特色的言教、身教和境教等培训手段,发挥内求、利他等传统伦理价值,构建组织和谐文化具有重要实践价值。 展开更多
关键词 伦理培训 言教 身教 境教 社会认知
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基于认知诊断与大模型优化遗传算法的自动组卷方法
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作者 刘凡 崔金凤 +1 位作者 吴铭 沈荣 《实验技术与管理》 北大核心 2025年第4期233-238,共6页
为了提高教师组卷的质量及教学效率,优化教学资源,国内外许多学者对自动组卷技术进行了深入的研究。传统的自动组卷算法并未考虑班级整体认知水平,且组卷效率低,组卷质量参差不齐,影响了对学生学习效果的正确评估。针对以上问题,该文提... 为了提高教师组卷的质量及教学效率,优化教学资源,国内外许多学者对自动组卷技术进行了深入的研究。传统的自动组卷算法并未考虑班级整体认知水平,且组卷效率低,组卷质量参差不齐,影响了对学生学习效果的正确评估。针对以上问题,该文提出了基于认知诊断与大模型优化遗传算法的自动组卷方法。首先借助预训练大模型所具备的强大数据处理和分析能力,提出了利用大语言模型的微调技术和问答机制进行自动组卷,通过实验选择在7B(7 Billion)参数规模的Qwen大模型上使用Q-LoRA微调进行自动组卷,可以高效率地生成试卷。同时,提出基于认知诊断与大模型优化遗传算法的自动组卷方法提升试卷质量,利用Qwen大模型生成的试卷作为初始种群,并且设计组卷适应度计算方法,采用“精英保留”的思想设计遗传算子,改进选择、交叉、变异算子的设计,始终保留种群中最好的个体。实验结果显示,传统遗传算法组卷需要34.586 s,成功率为83%,大模型自动组卷算法则能在8.565 s内完成,但成功率略降至81%。相比之下,该文提出的基于认知诊断与大模型优化的遗传算法自动组卷方法,不仅将组卷效率大幅提升至0.673 s,而且成功率高达100%,完全满足了实际应用的需求。这一方法显著优于前述两种算法,展现出在效率和成功率上的双重优势。 展开更多
关键词 自动组卷 认知诊断 大语言模型 遗传算法
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人工智能大模型医疗相关者认知情感行为转变探析
10
作者 李含伟 李梦圆 《医学与哲学》 北大核心 2025年第5期31-36,共6页
基于政府官网、医疗论坛等多平台数据,综合运用社会网络分析、情感分析、指数平滑法等方法,深入剖析人工智能大模型医疗应用中相关主体的认知、情感和行为演变,着重探究公众对不同医疗领域应用的情感差异。发现关于人工智能大模型医疗... 基于政府官网、医疗论坛等多平台数据,综合运用社会网络分析、情感分析、指数平滑法等方法,深入剖析人工智能大模型医疗应用中相关主体的认知、情感和行为演变,着重探究公众对不同医疗领域应用的情感差异。发现关于人工智能大模型医疗应用相关者的讨论愈发热烈,认知不断深化、情感趋向积极、信任感逐步增强、行为发展稳定向好。进一步探讨发现,社会公众对人工智能大模型在三甲医院、传统中医及乡村医疗领域的应用表现出较高期待。据此提出发挥政府引导作用、鼓励公众积极接受、推动行业创新应用等针对性建议。 展开更多
关键词 人工智能大模型 医疗应用 认知 情感 行为
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引入认知大模型的“生态环境的保护”高三复习课教学
11
作者 张智顺 《生物学教学》 北大核心 2025年第2期51-53,共3页
随着时代发展,基于人工智能技术的认知大模型系统已具备了参与实际课堂教学的基础。本文对比了认知大模型和学生在情境创设、情境分析、综合运用三个教学阶段,应对生物学学科问题的具体表现,评估了认知大模型引入课堂教学对学生素养提... 随着时代发展,基于人工智能技术的认知大模型系统已具备了参与实际课堂教学的基础。本文对比了认知大模型和学生在情境创设、情境分析、综合运用三个教学阶段,应对生物学学科问题的具体表现,评估了认知大模型引入课堂教学对学生素养提升的作用,为数字化教学转型下的课堂组织提供借鉴。 展开更多
关键词 认知大模型 人工智能 数字化转型 生物学教学
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拥有兄弟姐妹如何影响青少年的认知能力和主观幸福感?
12
作者 梁文艳 何茜 《华东师范大学学报(教育科学版)》 北大核心 2025年第1期81-95,共15页
本研究对兄弟姐妹数量与青少年成长之间的关系进行了全面的理论探讨,并利用2010—2018年中国家庭追踪调查数据,为识别兄弟姐妹对青少年认知能力和主观幸福感的影响提供了微观证据。实证研究结果表明:拥有1个兄弟姐妹对青少年的主观幸福... 本研究对兄弟姐妹数量与青少年成长之间的关系进行了全面的理论探讨,并利用2010—2018年中国家庭追踪调查数据,为识别兄弟姐妹对青少年认知能力和主观幸福感的影响提供了微观证据。实证研究结果表明:拥有1个兄弟姐妹对青少年的主观幸福感有积极影响,这种影响效应随年龄增长而加强,并且在成年后依旧保持稳定;拥有兄弟姐妹可能对青少年的数学类认知能力产生负向影响,这种影响主要体现在较低学段样本中,并随年龄增长逐渐消失。本研究为父母制定生育决策时更有效地开展成本收益分析提供了支持,也为缓解养育焦虑、完善生育政策以及促进人口可持续发展提供了政策启示。 展开更多
关键词 资源稀释 群聚理论 同胞互动模型 认知能力 主观幸福感
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基于量子概率的飞机HUD界面颜色编码认知摩擦量化和平衡研究
13
作者 苏珂 王瑛雯 +1 位作者 张楠楠 管锐 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第4期1164-1178,共15页
为解决飞机平视显示器(HUD)界面颜色编码不合理导致的认知摩擦,提出基于量子选择模型和量子类贝叶斯网络的认知摩擦量化和平衡模型。该模型利用贝叶斯-费舍尔线性分析法将飞行员的色彩视觉行为转化为量子选择模型可用的具体数值,利用量... 为解决飞机平视显示器(HUD)界面颜色编码不合理导致的认知摩擦,提出基于量子选择模型和量子类贝叶斯网络的认知摩擦量化和平衡模型。该模型利用贝叶斯-费舍尔线性分析法将飞行员的色彩视觉行为转化为量子选择模型可用的具体数值,利用量子选择模型中希尔伯特空间构建出的信念状态向量与正交轴之间的偏差角度准确量化认知摩擦,并根据孟塞尔色立体中的颜色心理三属性构建目标界面的有向无环网络图,使用潜在变量对期望最大化(EM)算法进行动态嵌入以提高贝叶斯网络参数学习的计算精确度,从而准确求解导致认知摩擦产生的影响因素的发生概率,以平衡认知摩擦。最后,借助战斗机平显巡航任务动态模拟飞行实验程序界面验证该方法的有效性。结果表明,提出的认知摩擦量化和平衡模型取得了较好效果,使用该模型优化后的界面认知摩擦减小了2.18,有效降低了用户与界面的认知摩擦,保障了飞行员的生命安全。 展开更多
关键词 认知摩擦 平视显示 量子选择模型 量子类贝叶斯网络
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任务状态与新产品广告类型的匹配效应——基于认知资源理论的研究
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作者 黄静 余利琴 刘睿 《系统管理学报》 北大核心 2025年第2期557-569,586,共14页
基于认知资源理论,旨在探究任务状态(多任务/单任务)与广告类型(情感诉求广告/功能诉求广告)的交互对新产品购买意愿的影响及其心理机制。通过1个预实验与3个正式实验,研究发现,多任务状态会消耗消费者的认知资源,使得相较于功能诉求的... 基于认知资源理论,旨在探究任务状态(多任务/单任务)与广告类型(情感诉求广告/功能诉求广告)的交互对新产品购买意愿的影响及其心理机制。通过1个预实验与3个正式实验,研究发现,多任务状态会消耗消费者的认知资源,使得相较于功能诉求的新产品广告,他们对情感诉求的新产品广告的感知诊断性更高,从而提高购买意愿;而在单任务状态下加工新产品广告时,与情感诉求的新产品广告相比,他们对功能诉求的新产品广告的感知诊断性更高,从而导致更高的购买意愿。这些研究发现拓展了任务状态、广告诉求、感知诊断性、详尽可能性模型和认知资源理论的相关文献,并为企业在日益普遍的多任务处理背景下推广新产品提供实践指导。 展开更多
关键词 任务状态 广告诉求 认知资源理论 详尽可能性模型 感知诊断性
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昼夜节律对慢性束缚应激小鼠焦虑、抑郁及认知行为的影响 被引量:1
15
作者 强萌 姜宁 +5 位作者 黄红 张亦文 陈芳 李召辉 刘新民 吕光华 《中国比较医学杂志》 北大核心 2025年第2期45-57,共13页
目的探讨白天和夜晚两个不同束缚时段的慢性束缚应激28 d对雌雄ICR小鼠情绪及认知样行为的影响,为慢性束缚应激模型中实验动物性别和束缚时段的选择提供依据。方法将72只雌雄各半的ICR小鼠分为6组:雄性空白组、雄性白天束缚组、雄性夜... 目的探讨白天和夜晚两个不同束缚时段的慢性束缚应激28 d对雌雄ICR小鼠情绪及认知样行为的影响,为慢性束缚应激模型中实验动物性别和束缚时段的选择提供依据。方法将72只雌雄各半的ICR小鼠分为6组:雄性空白组、雄性白天束缚组、雄性夜间束缚组、雌性空白组、雌性白天束缚组、雌性夜间束缚组。除空白组外,其余各组每天束缚10 h,连续束缚28 d建立慢性束缚应激模型。通过旷场实验、Y迷宫实验、新奇抑制摄食实验、高架十字迷宫实验、悬尾实验、强迫游泳实验和避暗实验等方法,观察不同时段的束缚对雌雄ICR小鼠情绪和认知行为的影响。结果将雌雄小鼠分组统计时,在悬尾实验中,雄性白天束缚组的不动时间与雄性空白组相比呈显著性增加(P<0.05)。在强迫游泳实验中,雄性白天束缚组和夜间束缚组的不动时间与雄性空白组相比均显著性增加(P<0.05)。在新奇抑制摄食实验中,与雌性空白组相比,雌性白天束缚组的摄食潜伏期无明显差异,夜间束缚组显著性延长(P<0.05),且夜间与白天束缚组相比呈显著性延长(P<0.05);在夜间束缚时雌性的摄食潜伏期与雄性相比呈显著性延长(P<0.05)。旷场实验中,雌性空白组与雄性空白组相比,中央区时间、中央区/边缘区时间呈显著性降低(P<0.05);雌性白天束缚组的中央区时间、中央区/边缘区时间与雌性空白组相比呈显著性降低(P<0.05)。在高架十字迷宫实验和Y迷宫实验中,各组均无明显差异。避暗实验中,雄性白天束缚组的入暗潜伏期与雄性空白组相比无明显差异,夜间束缚组的入暗潜伏期与空白组相比显著性缩短(P<0.05)。将雌雄小鼠合并统计时,在悬尾实验中,白天雌雄束缚组的不动时间呈显著性增加(P<0.05);在强迫游泳实验中,白天和夜间雌雄束缚组的不动时间呈显著性增加(P<0.01,P<0.05);在旷场实验中,白天雌雄束缚组的中央区时间、中央区/边缘区时间呈显著性缩短(P<0.05,P<0.01),夜间雌雄束缚组的中央区时间、中央区/边缘区时间、白天和夜间雌雄束缚组的平均速度和总路程无明显差异。结论白天时段慢性束缚应激28 d后雄性小鼠表现出抑郁情绪;慢性束缚应激28 d后雌性小鼠易致焦虑情绪;夜间时段慢性束缚应激28 d后雄性小鼠出现学习记忆损伤。 展开更多
关键词 慢性束缚应激模型 抑郁症 焦虑症 认知障碍
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具身认知视域下的学龄期儿童家具设计研究 被引量:1
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作者 梁海鹏 田龙过 王云云 《包装工程》 北大核心 2025年第4期388-397,共10页
目的从设计视角对具身认知理论进行分析研究,应用KANO-TOPSIS模型探讨满足学龄期儿童需求的家具设计策略,更好地服务儿童群体。方法首先,基于具身认知理论,考虑学龄期儿童的生理心理特征,分析具身认知理论和儿童家具设计的共性;其次,访... 目的从设计视角对具身认知理论进行分析研究,应用KANO-TOPSIS模型探讨满足学龄期儿童需求的家具设计策略,更好地服务儿童群体。方法首先,基于具身认知理论,考虑学龄期儿童的生理心理特征,分析具身认知理论和儿童家具设计的共性;其次,访谈调研挖掘学龄期儿童家具设计的初始具身需求,进行KANO问卷分析,筛选出关键具身需求;再次,以TOPSIS法确定各关键具身需求的优先度排序,转化为设计要素,提出学龄期儿童家具设计需求层次模型;最后,以游戏桌为例,通过NPS推荐,得出设计方案满意度,验证该设计思路可行性。结论KANO-TOPSIS模型将具身认知理论映射到儿童家具设计中,提出一种符合儿童身心特征的家具设计路径,增强儿童家具使用体验,为学龄期儿童家具设计创新优化提供新思路。 展开更多
关键词 具身认知 儿童家具 KANO模型 TOPSIS法
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高校人工智能通识课程差异化教学:模式构建与实施效果 被引量:1
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作者 袁婧 孙凌云 +1 位作者 吴飞 李艳 《远程教育杂志》 北大核心 2025年第3期87-95,105,共10页
本研究针对高校人工智能通识课程面临的学生需求多样性、知识更新速度、教学规模扩大和核心价值塑造等挑战(简称“4V挑战”),基于最近发展区理论和认知弹性理论,构建了面向不同学科背景与学习需求(理工农医类、人文社科类和人文艺术类)... 本研究针对高校人工智能通识课程面临的学生需求多样性、知识更新速度、教学规模扩大和核心价值塑造等挑战(简称“4V挑战”),基于最近发展区理论和认知弹性理论,构建了面向不同学科背景与学习需求(理工农医类、人文社科类和人文艺术类)的差异化教学模式。以浙江大学人工智能通识课程为试点,采用混合研究方法评估了该模式的实施效果。研究结果显示,该模式在提升学生人工智能知识掌握、技术应用能力与跨学科融合素养方面具有显著成效,但在伦理意识培养上仍有进步空间。据此,本研究提出构建发展区递进的多维教学体系、建立智能化教学资源支持系统、完善多维度适应性评价体系、深化伦理教育模块设计等优化策略,旨在系统提升人工智能通识课程的教学质量,为相关教育改革提供理论支持与实践指导。 展开更多
关键词 人工智能通识课程 差异化教学模式 最近发展区理论 认知弹性理论 4V挑战 跨学科融合
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老年人抑郁症状和认知功能的双轨迹分析 被引量:1
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作者 黄薇薇 孙梦云 +2 位作者 韩耀风 高明月 袁满琼 《中国卫生统计》 北大核心 2025年第2期209-213,共5页
目的 基于轨迹探讨抑郁症状和认知功能间的关联,为老年人抑郁和认知功能障碍综合防控措施的制定与实施提供循证依据。方法 使用中国健康与养老追踪调查2011—2018年的4期纵向数据,构建组基双轨迹模型来识别抑郁症状和认知功能的异质性... 目的 基于轨迹探讨抑郁症状和认知功能间的关联,为老年人抑郁和认知功能障碍综合防控措施的制定与实施提供循证依据。方法 使用中国健康与养老追踪调查2011—2018年的4期纵向数据,构建组基双轨迹模型来识别抑郁症状和认知功能的异质性轨迹并分析二者轨迹类别间的关联。结果 共纳入3076名60岁及以上老年人,其抑郁症状的4类轨迹(抑郁1~抑郁4)为持续低水平(30.7%)、中下水平轻微上升(46.7%)、中水平下降(19.0%)和持续高水平(3.6%);认知功能的4类轨迹(认知1~认知4)为持续高水平(8.3%)、中上水平缓慢下降(51.8%)、中水平快速下降(33.8%)和低水平快速下降(6.1%)。相比抑郁1,抑郁2~抑郁4的老年人有更大的概率经历认知3和认知4;相比认知1,认知2~认知4更有可能遵循抑郁2、抑郁3和抑郁4。结论 组基双轨迹模型分析揭示了我国老年人抑郁症状轨迹与认知功能轨迹之间重叠程度和动态发展关联。 展开更多
关键词 老年人 抑郁症状 认知功能 组基双轨迹模型
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基于机器学习策略探究精细运动缺陷对老年轻度认知功能障碍患者的预测价值
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作者 赵烨婧 赵岩妍 +5 位作者 张洁 崔晗 沈姞 袁莹 施红 李晶 《中华老年心脑血管病杂志》 北大核心 2025年第6期705-711,共7页
目的 利用新型可穿戴式惯性运动捕捉设备探究老年阿尔茨海默病源性轻度认知功能障碍(mild cognitive impairment, MCI)患者精细运动缺陷特征,并构建MCI预测模型。方法 选择2022年11月至2023年4月社区招募老年受试者260例,根据诊断分为MC... 目的 利用新型可穿戴式惯性运动捕捉设备探究老年阿尔茨海默病源性轻度认知功能障碍(mild cognitive impairment, MCI)患者精细运动缺陷特征,并构建MCI预测模型。方法 选择2022年11月至2023年4月社区招募老年受试者260例,根据诊断分为MCI组134例,对照组126例。利用新型可穿戴式微机电系统(microelectromechanical system, MEMS)惯性传感器动作捕捉技术自主研发计算机电子化精细运动评估系统,实现对双手精细运动的量化评估。基于LASSO的学习算法识别预测因子并进行logistic回归构建诺莫图。采用ROC曲线分析,并计算曲线下面积(area under curve, AUC),应用决策曲线分析(decision curve analysis, DCA)、临床影响曲线分析(clinical impact curve analysis, CIC)和Bootstrap法评估并验证模型的临床效用和稳定性。结果 MCI组蒙特利尔认知评估量表评分[(22.18±2.84)分vs(27.60±1.10)分,P<0.01]及各维度评分较对照组明显降低,差异有统计学意义(P<0.01)。MCI组5项数字化测评任务中的双手精细运动表现参数较对照组明显变差,差异有统计学意义(P<0.05,P<0.01)。诺莫图模型预测老年MCI患者风险的AUC为0.762(95%CI:0.705~0.819)。DCA、CIC和Bootstrap法均显示,诺莫图模型具有良好且相对稳定的区分度、校准度以及临床适用性。结论 MEMS惯性传感器动作捕捉技术实现对精细运动功能的数字化评估,老年人精细运动功能缺陷与MCI风险显著相关。基于精细运动参数构建的诺莫图对阿尔茨海默病源性MCI发生风险具有良好的预测效能。 展开更多
关键词 老年人 阿尔茨海默病 认知功能障碍 预测 LOGISTIC模型
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贝叶斯框架下社交焦虑的社会认知特性
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作者 彭玉佳 王愉茜 +2 位作者 鞠芊芊 刘峰 徐佳 《心理科学进展》 北大核心 2025年第8期1267-1274,共8页
社交焦虑是焦虑障碍中一个重要的组成部分,与异常的社会认知密不可分。以往研究发现了社交焦虑群体中社会认知的特异性,如倾向于对情绪和意图进行负面的加工和消极的解释。然而,社会认知特异性现象背后的机制尚不明确,难以揭示社交焦虑... 社交焦虑是焦虑障碍中一个重要的组成部分,与异常的社会认知密不可分。以往研究发现了社交焦虑群体中社会认知的特异性,如倾向于对情绪和意图进行负面的加工和消极的解释。然而,社会认知特异性现象背后的机制尚不明确,难以揭示社交焦虑症状的底层成因并指导个性化干预。本研究旨在基于认知计算建模,回答社交焦虑社会认知特异性背后的认知神经机制。在贝叶斯框架下,本研究提出假设,社交焦虑的负向认知可能源于异常的先验预期。研究综合运用行为实验、脑电图(EEG)和功能磁共振成像(fMRI),构建社交焦虑社会认知先验预期的认知神经计算模型,刻画先验预期的动态变化规律,并基于解码神经反馈对神经机制进行因果验证。本研究有望揭示社会认知特异性的成因和动态发展规律,在行为和大脑层面计算建模个体差异,推动以社交焦虑为代表的精神疾病的个性化干预。 展开更多
关键词 社会认知 社交焦虑 认知计算 认知神经机制 脑成像
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