多项式加工树模型在再认启发式中的应用

摘要：

再认启发式利用再认线索进行决策.以往研究采用一致率、击中率、虚报率和区分指数来表示再认启发式使用,然而这些方法都存在局限.多项式加工树模型能够分离不同的认知加工过程,为了解决再认使用与知识使用的混淆,研究者提出一种多项式加工树模型r-model测量再认启发式的使用.本文将重点介绍r-model,具体包括r-model的内容、数据分析以及考虑个体差异的分层r-model.最后,从r-model的模型修正和边界条件两个方面提出未来研究方向.

关键词：再认启发式、流畅启发式、多项式加工树、贝叶斯分层模型

所属期刊栏目：44

分类号：B842.1;D64;H319

资助基金：江西中医药大学新引进博士博士启动基金项目2019BSRW005

在线出版日期：2022-10-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：496-503