2025年大學(xué)認(rèn)知科學(xué)與技術(shù)專業(yè)題庫——認(rèn)知科學(xué)與技術(shù)的專業(yè)能力要求考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡答題（每題10分，共50分）1.簡述認(rèn)知心理學(xué)中工作記憶的模型及其主要功能。2.比較并說明行為主義學(xué)習(xí)理論和認(rèn)知主義學(xué)習(xí)理論在解釋學(xué)習(xí)機(jī)制上的主要區(qū)別。3.描述一項(xiàng)典型的fMRI認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)研究的設(shè)計(jì)思路，并說明其優(yōu)勢和局限性。4.列舉人工智能領(lǐng)域?qū)斫馊祟愓J(rèn)知過程有重要啟示的幾種技術(shù)或模型，并簡述其啟示。5.從認(rèn)知公平性的角度，分析算法偏見可能產(chǎn)生的原因及其潛在的社會(huì)影響。二、論述題（每題20分，共80分）1.結(jié)合具體實(shí)例，論述認(rèn)知科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的跨學(xué)科特性如何體現(xiàn)在研究問題或技術(shù)應(yīng)用中。2.談?wù)勀銓Α罢J(rèn)知技術(shù)倫理”重要性的理解，并就其中一個(gè)具體的倫理問題（如隱私保護(hù)、意識(shí)模擬、自動(dòng)化決策等）進(jìn)行深入探討。3.設(shè)計(jì)一個(gè)簡單的實(shí)驗(yàn)或應(yīng)用場景，說明如何綜合運(yùn)用心理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)的知識(shí)來解決一個(gè)與人類認(rèn)知相關(guān)的實(shí)際問題。請闡述你的設(shè)計(jì)思路、涉及的關(guān)鍵技術(shù)和預(yù)期達(dá)到的目標(biāo)。4.預(yù)測未來五年認(rèn)知科學(xué)與技術(shù)領(lǐng)域可能出現(xiàn)的重大發(fā)展趨勢，并分析這些趨勢對專業(yè)能力要求可能產(chǎn)生的影響。試卷答案一、簡答題1.答案：工作記憶模型主要有Baddeley和Hitch的模型以及Cowan的模型。Baddeley和Hitch的模型將工作記憶分為三個(gè)核心成分：聽覺語音回路（處理語言和聲音信息）、視覺空間模板（處理視覺空間信息）和中央執(zhí)行系統(tǒng)（負(fù)責(zé)計(jì)劃、決策、問題解決等高級(jí)認(rèn)知功能，并協(xié)調(diào)其他兩個(gè)回路）。主要功能是暫時(shí)存儲(chǔ)和操作信息，為復(fù)雜的認(rèn)知活動(dòng)（如學(xué)習(xí)、推理、理解）提供緩沖區(qū)。Cowan模型則強(qiáng)調(diào)工作記憶是容量有限的注意資源庫，受組塊化等因素影響。解析思路：考察對工作記憶核心模型的掌握。需要答出主要的模型（至少一個(gè)詳細(xì)），其構(gòu)成成分，并簡述其主要功能。Baddeley和Hitch模型因其詳細(xì)性和影響力通常是重點(diǎn)。2.答案：行為主義學(xué)習(xí)理論認(rèn)為學(xué)習(xí)是刺激（S）與反應(yīng)（R）之間建立聯(lián)結(jié)的過程，強(qiáng)調(diào)可觀察的行為變化，主要機(jī)制是經(jīng)典條件反射和操作性條件反射。認(rèn)知主義學(xué)習(xí)理論則強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)者內(nèi)部心理結(jié)構(gòu)和過程的變化，關(guān)注信息加工、記憶、理解等認(rèn)知機(jī)制，認(rèn)為學(xué)習(xí)是主動(dòng)建構(gòu)知識(shí)的過程。主要區(qū)別在于是否承認(rèn)內(nèi)部心理過程的參與，行為主義忽視內(nèi)部機(jī)制，認(rèn)知主義則將其視為學(xué)習(xí)的核心。解析思路：考察對兩大學(xué)習(xí)理論核心觀點(diǎn)及其區(qū)別的理解。需要清晰界定兩種理論的基本立場、主要機(jī)制，并準(zhǔn)確指出它們在解釋學(xué)習(xí)機(jī)制上的根本分歧點(diǎn)。3.答案：一項(xiàng)典型的fMRI認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)研究設(shè)計(jì)通常包括：確定研究問題（如某項(xiàng)認(rèn)知任務(wù)對特定腦區(qū)的激活影響），選擇合適的被試群體，設(shè)計(jì)認(rèn)知任務(wù)（包含基線條件和實(shí)驗(yàn)條件），使用fMRI掃描儀采集被試在執(zhí)行任務(wù)過程中的腦部血氧水平依賴（BOLD）信號(hào)，對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理（如頭動(dòng)校正、時(shí)間層校正、空間標(biāo)準(zhǔn)化等），然后進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析（如配對樣本t檢驗(yàn)或GLM模型）以確定任務(wù)相關(guān)腦區(qū)的激活差異。優(yōu)勢在于可以無創(chuàng)地觀察活體人腦在大腦皮層及深部結(jié)構(gòu)的活動(dòng)模式，提供腦區(qū)功能定位的證據(jù)。局限性包括空間和時(shí)間分辨率有限，BOLD信號(hào)是間接指標(biāo)，對被試的頭部運(yùn)動(dòng)敏感，且研究成本高、耗時(shí)較長。解析思路：考察對fMRI研究基本流程和優(yōu)缺點(diǎn)的掌握。需要描述出從實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)到數(shù)據(jù)分析和解釋的關(guān)鍵步驟，并能準(zhǔn)確、辯證地分析其優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。4.答案：人工智能領(lǐng)域?qū)斫馊祟愓J(rèn)知過程的啟示有多種。例如：*人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）結(jié)構(gòu)啟發(fā)了對大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息處理的并行分布式處理模式的理解；*機(jī)器學(xué)習(xí)中的深度學(xué)習(xí)模型在圖像識(shí)別、語音識(shí)別等方面取得的突破，加深了人們對人類視覺和聽覺皮層信息表征機(jī)制的認(rèn)識(shí)；*自然語言處理（NLP）技術(shù)如Transformer模型對語境理解和生成的研究，為理解人類語言的句法和語義加工提供了新視角；*強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過與環(huán)境的交互學(xué)習(xí)最優(yōu)策略，可能為理解人類通過試錯(cuò)學(xué)習(xí)提供了模型。解析思路：考察對AI技術(shù)與其認(rèn)知科學(xué)對應(yīng)關(guān)系的理解。需要列舉具體的AI技術(shù)或模型，并能清晰闡述其如何為理解某個(gè)具體的認(rèn)知過程或能力提供了理論或?qū)嵶C上的啟示。5.答案：算法偏見產(chǎn)生的原因主要有：數(shù)據(jù)偏見（訓(xùn)練數(shù)據(jù)本身包含歷史偏見或代表性不足）、算法設(shè)計(jì)偏見（算法設(shè)計(jì)者可能無意識(shí)嵌入偏見或優(yōu)化目標(biāo)不純）、交互偏見（算法與用戶交互可能強(qiáng)化現(xiàn)有偏見）。潛在的社會(huì)影響包括：加劇社會(huì)不公（如招聘、信貸審批中的歧視）、固化刻板印象、損害個(gè)人權(quán)利（如隱私侵犯或錯(cuò)誤標(biāo)簽）、降低社會(huì)信任度。解析思路：考察對算法偏見成因和社會(huì)影響的認(rèn)知。需要從數(shù)據(jù)、算法設(shè)計(jì)、交互等多個(gè)層面解釋偏見產(chǎn)生的原因，并能具體闡述這些偏見可能帶來的負(fù)面社會(huì)后果。二、論述題1.答案：認(rèn)知科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的跨學(xué)科特性體現(xiàn)在其研究問題、理論基礎(chǔ)和應(yīng)用場景等多個(gè)方面。研究問題往往是多維度、復(fù)雜的，單一學(xué)科難以全面解釋，如人類決策的認(rèn)知機(jī)制與神經(jīng)基礎(chǔ)、人機(jī)交互的效率與體驗(yàn)、教育技術(shù)的效果評(píng)估等，都需要心理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、語言學(xué)、甚至社會(huì)學(xué)等學(xué)科的協(xié)同攻關(guān)。理論基礎(chǔ)也相互滲透，如認(rèn)知心理學(xué)提供的模型被AI用于構(gòu)建智能系統(tǒng)，神經(jīng)科學(xué)的發(fā)現(xiàn)為理解認(rèn)知模型提供了生物學(xué)依據(jù)。在應(yīng)用場景中，無論是智能助手、教育軟件、駕駛輔助系統(tǒng)還是腦機(jī)接口，都要求開發(fā)者同時(shí)具備對用戶認(rèn)知規(guī)律的理解和先進(jìn)計(jì)算技術(shù)、算法的實(shí)現(xiàn)能力。這種跨學(xué)科性要求專業(yè)人才具備整合不同學(xué)科知識(shí)、運(yùn)用多領(lǐng)域方法解決復(fù)雜問題的能力。解析思路：考察對專業(yè)跨學(xué)科性的綜合理解和論述能力。需要從研究問題、理論、應(yīng)用等多個(gè)角度具體闡述跨學(xué)科是如何體現(xiàn)的，并能強(qiáng)調(diào)這種跨學(xué)科性對人才培養(yǎng)提出的要求。2.答案：“認(rèn)知技術(shù)倫理”至關(guān)重要，因?yàn)檎J(rèn)知技術(shù)（如AI、腦機(jī)接口、大數(shù)據(jù)分析等）日益深入人類生活的方方面面，其發(fā)展和應(yīng)用直接關(guān)系到個(gè)體的基本權(quán)利、社會(huì)公平和人類尊嚴(yán)。忽視倫理可能導(dǎo)致嚴(yán)重后果，如侵犯隱私、加劇歧視、威脅就業(yè)、甚至挑戰(zhàn)人類自主性。以自動(dòng)化決策為例，算法偏見可能導(dǎo)致對特定群體的不公平對待，如招聘中的性別歧視或信貸審批中的種族偏見。監(jiān)控技術(shù)的濫用可能侵犯個(gè)人隱私權(quán)和自由。對人類意識(shí)或認(rèn)知能力的模擬若缺乏倫理約束，可能引發(fā)深刻的哲學(xué)和倫理困境。因此，在認(rèn)知技術(shù)發(fā)展的各個(gè)環(huán)節(jié)，從數(shù)據(jù)收集、算法設(shè)計(jì)到應(yīng)用部署，都必須進(jìn)行審慎的倫理評(píng)估和規(guī)制，確保技術(shù)向善，服務(wù)于人類福祉。解析思路：考察對認(rèn)知技術(shù)倫理重要性的認(rèn)識(shí)深度和論證能力。需要闡明為何倫理重要（技術(shù)影響范圍廣、后果嚴(yán)重），并選擇一到多個(gè)具體倫理問題進(jìn)行深入分析，說明其潛在危害，從而論證加強(qiáng)倫理建設(shè)的必要性。3.答案：設(shè)計(jì)一個(gè)場景：改善老年人認(rèn)知健康的互動(dòng)式故事應(yīng)用。問題：許多老年人面臨認(rèn)知能力下降（如記憶力減弱、注意力不集中）的問題，缺乏有趣且有效的干預(yù)手段。設(shè)計(jì)思路：結(jié)合心理學(xué)中的記憶策略（如聯(lián)想、視覺化）、認(rèn)知訓(xùn)練原則以及人機(jī)交互的友好性原則。應(yīng)用將包含：*個(gè)性化內(nèi)容生成（計(jì)算機(jī)科學(xué)/AI）：根據(jù)用戶的基礎(chǔ)信息和興趣偏好，生成包含圖片、文字、簡單語音提示的互動(dòng)故事。*記憶輔助功能（心理學(xué)/計(jì)算機(jī)科學(xué)）：利用提示線索、故事線關(guān)聯(lián)等方式幫助用戶回憶故事情節(jié)或關(guān)鍵信息。*游戲化機(jī)制（心理學(xué)）：設(shè)計(jì)計(jì)分、進(jìn)度條、虛擬獎(jiǎng)勵(lì)等元素，增加趣味性和用戶粘性，激勵(lì)用戶持續(xù)使用。*適應(yīng)性調(diào)整（AI）：根據(jù)用戶的表現(xiàn)（如回答正確率、完成時(shí)間），動(dòng)態(tài)調(diào)整故事難度和提示強(qiáng)度。預(yù)期目標(biāo)：通過寓教于樂的方式，幫助老年人鍛煉記憶力、注意力和敘事能力，延緩認(rèn)知衰退，同時(shí)提供情感陪伴和精神寄托。解析思路：考察綜合運(yùn)用多學(xué)科知識(shí)解決實(shí)際問題的設(shè)計(jì)能力和創(chuàng)新性。需要設(shè)定一個(gè)具體且有意義的場景，清晰闡述設(shè)計(jì)思路中如何融入心理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等知識(shí)，說明涉及的關(guān)鍵技術(shù)和交互方式，并明確設(shè)計(jì)希望達(dá)成的目標(biāo)。4.答案：未來五年認(rèn)知科學(xué)與技術(shù)領(lǐng)域可能出現(xiàn)的重大發(fā)展趨勢及其對專業(yè)能力要求的影響包括：*趨勢一：多模態(tài)人工智能的深化。AI將能同時(shí)處理和理解文本、圖像、聲音、視頻等多種信息。影響：要求專業(yè)人才具備更廣泛的跨模態(tài)數(shù)據(jù)處理和分析能力，以及對多模態(tài)模型（如視覺問答、語音情感識(shí)別）的設(shè)計(jì)和開發(fā)能力。*趨勢二：可解釋性與公平性AI的強(qiáng)調(diào)。隨著AI應(yīng)用深入，社會(huì)對算法透明度、可解釋性和公平性的要求日益提高。影響：要求專業(yè)人才不僅要懂技術(shù)，還要具備倫理思辨能力，掌握可解釋AI技術(shù)方法，并能評(píng)估和緩解算法偏見。*趨勢三：腦機(jī)接口與人機(jī)融合的進(jìn)展。腦機(jī)接口技術(shù)將推動(dòng)人機(jī)交互進(jìn)入新階段。影響：要求專業(yè)人才關(guān)注神經(jīng)科學(xué)前沿，理解大腦信號(hào)處理機(jī)制，掌握腦機(jī)接口技術(shù)原理與應(yīng)用，并思考人機(jī)融合帶來的倫理和社會(huì)問題。*趨勢四：認(rèn)知計(jì)算與類腦智能探索。模擬人腦認(rèn)知功能的計(jì)算模型將取得更多進(jìn)展。影響：要求專業(yè)人才具