简介：计算机模拟情境摆脱了实验室研究和现场研究的不足,满足了复杂问题解决的复杂性、动态性和模糊性等特征,受到研究者们的青睐.近年来,各种模拟情境在复杂问题解决研究中得到运用,其内部逻辑结构主要有线性结构方程和有限状态自动化,线性结构方程适用于等距数据,而有限状态自动化适用于称名数据.当前,对复杂问题解决的测量注重结果,而相对忽视过程.未来的模拟情境可以从问题特征、任务逻辑和测量方式来提高信度和效度.
简介：采用个人关系类别间接性学习研究范式,设计关系复杂性不断增加的三种关系类别学习材料,通过功能预测任务和维度选择任务,探查了学习程度和关系复杂性对个人关系类别间接性学习的影响.结果发现：两种任务中关系复杂性影响效应不显著；维度选择任务中成绩组影响效应显著,且在选择性注意整体水平、指向性水平和集中性水平上表现不同.
复杂问题解决中计算机模拟情境的逻辑框架
学习程度和关系复杂性对个人关系类别间接性学习的影响
