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标题: 信息加工认知心理学主要研究内容（二） [打印本页]

作者: sasha 时间: 2014-4-25 09:34
标题: 信息加工认知心理学主要研究内容（二）
本帖最后由 sasha 于 2014-4-25 09:35 编辑

（三）记忆的研究

按照信息加工的观点，记忆是信息的输入、编码、贮存和提取的过程，它能更全面地体现信息加工系统的工作流程，所以它也是信息加工心理学研究的核心内容之一。到目前为止，有关记忆的信息加工研究集中在三方面：记忆的结构、表征和容量，主要是记忆的结构和信息表征。

1．关于记忆结构的研究

关于记忆结构的研究是从两种记忆说开始的。早在1890年美国心理学家詹姆士就提出初级记忆和次级记忆的概念，前者就是指短时记忆、后者就是指长时记忆。阿特金森和希夫瑞（1968）提出了记忆的三级信息加工模型。该模型认为，记忆结构是固定的，而控制过程是可变的，记忆由感觉记忆、短时记忆和长时记忆三个存贮系统组成。在信息加工过程中，外部信息首先通过感觉器官进入感觉记忆，这里对信息保持的时间非常短，只有1秒钟左右，然后受到注意的信息获得识别进入短时记忆。短时记忆是一个信息加工的缓冲器，其中的信息处在意识活动的中心，但是这里的容量有限，只能保留7±2个信息组块，而且信息保留的时间也只有 1分钟左右，除非不断对信息进行复述。复述可以使短时记忆中的一部分信息进入长时记忆，长时记忆的容量很大，对信息保留的时间也可以很长，它是我们的信息库，我们积累的大量知识经验都贮存在这里。长时记忆中的信息可以在激活信号的作用下回到意识状态，供认知系统应用。

对于记忆的多存贮理论也有不同意见，其中有代表性的是克雷克的加工水平说。加工水平说认为，多存贮结构是不存在的，信息保持时间的长短不是由于所处系统的不同，而只是由于其受到了不同水平的加工。信息加工会留下记忆痕迹，所以记忆是信息加工的副产品。

2．记忆信息表征的研究

记忆信息的表征主要是长时记忆的信息表征，而长时记忆的信息也被称为知识，即个人知识。人们把知识划分为两大类：陈述性知识和程序性知识。陈述性知识的表征方式既有情景性的，也有语义性的，其中语义记忆信息的表征理论主要包括网络模型和特征分析模型两类。前者认为人脑对语义的记忆是以网络形式分层存贮的，所有的概念均按照逻辑的上下级关系分为若干层次，各层次的概念依次有连线相通，由此构成一个层次网络，概念的特征附着于网络的各个结点上；后者则认为概念的表征依赖于特征集，任何概念都包括一个定义特征集和一个描述特征集，两个概念的特征交叉越多，概念的重叠就越多，关系越密切。

（四）问题解决的研究

20世纪50年代中期有两种论著的发表标志着信息加工理论对问题解决研究的开始。一是Bruner,Goodnow和Austin（1956）的《思维研究》，主要是研究对刺激信息进行分类的认知过程；一是纽威尔,肖和西蒙发表的研究论文，他们在这篇论文中描述了一项工程研究情况。这项工程研究的目标就是为一台数字计算机开发程序以使它能够解决问题，而在实际上，这是人工智能真正的开始。工作的第一步是尽可能收集关于人解决问题的资料，以此资料的分析为基础来编制类似于人使用的解决问题程序；第二步是收集人与计算机解决同样问题时的详细资料，在分析比较的前提下修改计算机程序，以提供更接近人的行为的计算机操作模式。一旦在某一特定任务中的模拟获得成功，研究者就可以尝试在更广泛的任务中使用同样的信息加工系列和程序。在这些研究中逐渐形成的问题解决理论，后来被完整表述在他们的长篇著作《人类问题解决》中（Newell & Simon，1972，pp.787-868）。这本专著可以被称为是现代认知心理学关于问题解决研究的经典之作。Newell和Simon认为问题解决是对问题空间不断进行启发式搜索的过程。

关于问题解决的另一项主要研究是专家与新手的研究。专家与新手在问题解决方面的差异，主要表现在两个方面：问题表征和问题解决方法类型的不同。专家基于在一特定领域中的知识，他们比新手有更丰富的问题表征，这些表征可以被看成是包含有亚图式的图式。对于专家来说，图式包含的信息往往是根据基本定律而组织的信息，而不是来自问题的表面信息，专家也更可能使用问题给予的信息，采用正推策略向问题目标状态推进。新手则可能提出基于可能解决方法的假设然后检验假设，这种策略的绩效较少。通过应用策略的实践，专家在正推过程中会把各种回忆起来并容易执行的操作自动化（VanLehn, 1989），通过这样的自动化和图式化，专家会把工作记忆的负担转到没有资源限制的长时记忆中去，进一步提高了问题解决的绩效和准确性。但是新手必须使用他们的工作记忆搜索问题信息和寻找多个可选的策略，他就没有了工作记忆空间来监测他们的问题解决进程和精确性。

就目前来讲，信息加工心理学关于问题解决的研究还很不成熟。该领域还需要积累更多资料，或者需要更有效的研究手段。

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