Introducing Psychology Through Research

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出版者:McGraw-Hill
作者:Albon, Amanda
出品人:
页数:200
译者:
出版时间:2007-6
价格:$ 197.75
装帧:HRD
isbn号码:9780335221356
丛书系列:
图书标签:
  • 心理学
  • 研究方法
  • 入门
  • 教材
  • 实验心理学
  • 认知心理学
  • 发展心理学
  • 社会心理学
  • 行为科学
  • 科学研究
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具体描述

What is psychology? What constitutes psychological research? How is psychological research reported? This student-friendly textbook answers all these questions by clearly outlining the subject matter and research methods used in psychology for those who are new to the subject. A brief overview of the history of psychology is followed by chapters covering the core research areas defined by the British Psychological Society: Cognitive psychology; Social psychology; Developmental psychology; Biological psychology; Individual differences; and, Clinical psychology. Each chapter provides an overview of a major sub-discipline in psychology and introduces the key concepts in that area of research. For each topic, a summary of an original research paper is presented along with a running commentary which explains and evaluates the methods used. In order to help students, the book provides boxes, tables and glossaries of useful terms. There is also a helpful overview of the ethics of psychological research, as well as how the study of psychology might develop into a career. "Introducing Psychology Through Research" is key reading for first year undergraduates in psychology, those taking an elective module in psychology and those studying psychology at AS or A2 Level and considering whether to study psychology at university.

《认知科学前沿:心智、行为与技术交互的深度探索》 图书简介 本书是一部聚焦于认知科学前沿研究的综合性学术专著,旨在为读者提供一个理解人类心智运作机制、行为决策过程以及新兴技术如何重塑这些基础过程的深度框架。它超越了传统心理学和单一学科的界限,深度整合了神经科学、人工智能、计算模型、哲学以及行为经济学等多个领域的最新发现和理论突破。本书的叙事逻辑清晰,结构严谨,力求在保持学术深度的同时,确保概念的清晰阐释和实例的生动展示。 第一部分:心智的计算基础与表征 本部分奠定了认知科学的理论基石,探讨了心智如何进行信息处理和知识表征。 第一章:心智的计算理论与信息流:从冯·诺依曼到连接主义的演变 本章深入剖析了认知科学早期的经典计算主义范式——将心智比作数字计算机——并追溯了其理论局限性。重点阐述了联结主义(连接主义)的兴起,特别是人工神经网络模型,如何为理解分布式表征和学习的生物学合理性提供了新的视角。我们详细讨论了前馈网络、循环网络以及当前深度学习模型在模拟视觉识别、语言理解中的关键作用,并对“表征的本质”这一哲学问题进行了批判性探讨。本章特别关注“符号接地问题”(Symbol Grounding Problem)的最新研究进展,考察了具身认知(Embodied Cognition)如何挑战纯粹的符号操作观。 第二章:感知觉的构建性与无意识推断 感知觉并非对外部世界的被动接收,而是大脑主动的、基于预测的构建过程。本章探讨了感觉信息的编码、整合与解码机制。我们将重点分析自上而下(Top-down)和自下而上(Bottom-up)处理的相互作用,尤其关注预测编码(Predictive Coding)框架——这一理论认为大脑本质上是一个贝叶斯推断机器,持续最小化感官输入的预测误差。通过对错觉、盲视(Blindsight)和知觉学习的案例分析,本章揭示了我们日常经验的“现实”是如何由大脑基于有限数据构建出来的。我们还讨论了具身感知在本体感觉和空间认知中的核心地位。 第三章:记忆的动态重构与时间标记 记忆并非静态存储库,而是高度动态、易受重写的过程。本章深入探讨了不同类型记忆(情景记忆、语义记忆、程序性记忆)的神经基础,重点关注海马体和皮层网络在巩固(Consolidation)和提取过程中的作用。我们详细介绍了记忆再巩固(Reconsolidation)现象,即记忆提取后会暂时进入不稳定的状态,易受干扰或重写。此外,本章还探讨了时间认知(Chronesthesia)——我们对自身过去经验的内在时间感——及其在跨时间决策中的关键作用。对错误记忆和虚假记忆的分析,进一步强调了记忆的易塑性和建构性本质。 第二部分:决策、推理与社会心智 本部分聚焦于高级认知功能,特别是人类如何做出判断、解决问题以及在复杂的社会环境中进行互动。 第四章:超越理性:启发式、偏差与行为经济学 本章批判性地审视了传统决策理论的局限性,转向对人类启发式(Heuristics)和认知偏差(Biases)的系统性研究。我们详细介绍了前景理论(Prospect Theory)、锚定效应(Anchoring)和可得性启发式(Availability Heuristic)等核心概念,并探讨了这些“捷径”在适应性环境下的进化优势及其在现代复杂决策中的系统性缺陷。本章引入了“双系统理论”(System 1 vs. System 2),并结合神经影像学证据,分析了直觉(快系统)与审慎分析(慢系统)在实际决策中的竞争与合作模式。 第五章:社会认知与心智理论(Theory of Mind, ToM) 理解他人意图、信念和情感是社会生活的核心。本章全面覆盖了社会认知的神经科学基础,重点在于心智理论(ToM)的发展、机制和应用。我们探讨了镜像神经元系统(Mirror Neuron System)在理解他人行为中的潜在作用,以及“默认模式网络”(Default Mode Network, DMN)在自我参照加工和心智模拟中的角色。此外,本章深入分析了共情(Empathy)的两种主要形式——情感共鸣与认知换位——及其在道德判断和冲突解决中的作用。 第六章:语言、意义与跨模态整合 语言是人类认知皇冠上的宝石。本章将语言学理论与认知神经科学相结合,探讨了语言的句法结构、语义理解和语用学(Pragmatics)。我们超越了传统的布洛卡区和韦尼克区模型,分析了语言处理如何深度依赖于非语言的认知资源,例如具身模拟和视觉空间处理。特别是,本章对“具身语义学”(Embodied Semantics)进行了详尽的阐述,即词汇意义的理解依赖于对该词汇所指代对象或动作的模拟体验。同时,本章也关注了跨语言的认知差异及其对思维结构的影响。 第三部分:计算建模、人工智能与心智的未来 本部分将视角投向技术前沿,探讨了如何利用计算模型来测试和扩展我们的认知理论,以及人工智能对理解智能自身的启示。 第七章:认知建模:从符号推理到概率编程 本章重点介绍当前认知科学研究中使用的主要建模范式。我们详细介绍了基于规则的专家系统如何被概率模型(如贝叶斯网络)所取代,后者更好地反映了人类在不确定性下的推理能力。读者将学习如何利用计算模型来形式化地检验关于注意力、规划或学习的理论假设,并理解这些模型如何提供可量化的、可重复的预测。本章将展示计算模型作为“理论加速器”的作用。 第八章:强人工智能的挑战与心智的计算极限 随着深度学习模型在特定任务上超越人类表现,关于“什么是智能”的争论再度升温。本章对当前大型语言模型(LLMs)和生成式AI的能力和局限性进行了细致的评估。我们讨论了它们在数据依赖性、常识推理的缺乏(“幻觉”问题)以及缺乏真正的因果理解方面的固有挑战。本章提出的核心问题是:当前的统计学习范式是否足以捕获人类心智的全部复杂性,抑或是需要更深层次的、具有内在动机和目标导向性的计算框架? 第九章:人机交互中的认知负荷与设计伦理 本章探讨了认知科学原理如何应用于设计更有效、更符合人类心智限制的技术界面。内容涵盖注意力资源分配、工作记忆的容量限制以及错误预测性界面设计。最后,本章转向伦理层面,讨论了AI系统中的认知偏见(如算法歧视)的来源,以及如何构建具有“认知透明度”和“可解释性”(XAI)的技术,以确保人机协作的长期可持续性和社会公平性。 总结 《认知科学前沿:心智、行为与技术交互的深度探索》不仅是对现有知识的梳理,更是对未来研究方向的展望。本书的目标是培养读者一种跨学科的、批判性的思维模式,使他们能够驾驭复杂的心智科学领域,并为理解人类的未来及其与技术的融合做好准备。

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