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2018年5月16日星期三

更高的智力与更有效地组织大脑有关-更大/更大/更不总是更好




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树突状密度和灰质中乔木的扩散标记可预测智力差异。 文章链接.

ErhanGenç,Christoph Fraenz,CarolineSchlüter,Patrick Friedrich,RüdigerHossiep,Manuel C.Voelkle,Josef M.Ling,OnurGüntürkün,& Rex E. Jung

抽象

先前的研究表明,具有较高智力的人更有可能在主要位于顶额额叶区域的大脑区域中具有较大的灰质体积。这些发现通常被解释为意味着大脑皮层容量更大的个体拥有更多的神经元,因此在推理过程中展现出更多的计算能力。此外,神经影像研究表明,聪明人尽管大脑较大,但在推理过程中往往表现出较低的大脑活动率。但是,尚不清楚这两个观察结果的微观结构。通过将先进的多壳扩散张量成像与文化公平的矩阵推理测试相结合,我们发现健康个体的较高智力与较低的树突密度和乔化值有关。这些结果表明,与较高智能相关的神经元电路以稀疏而有效的方式组织,从而在推理过程中促进了更直接的信息处理和更少的皮层活动。

从讨论

两者合计,本研究的结果有助于我们以两种方式理解人类智能差异。首先,我们的发现证实了先前研究的重要发现,即,大脑越大,神经元越多,其智力就越高。 其次,我们证明了高智能与稀疏且组织良好的树突状乔木的皮质地幔有关,从而提高了处理速度和网络效率。重要的是,从我们的实验样品中获得的发现通过对人类连接基因组计划中独立验证样品的分析得到了证实25



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2018年3月17日星期六

差异心理学对于学校学习的重要性:90%的学校成绩差异是由于学生的特点造成的

这就是为什么对个体差异/差异心理学的研究如此重要的原因。如果你不这样做’不想看你能读的文章 观看视频 德特曼博士的论文,他总结了他的想法和本文。

教育和情报:怜悯可怜的老师,因为学生的特征比老师或学校更重要。 文章链接。

道格拉斯·德特曼

凯斯西储大学(美国)

抽象

从记录的历史开始,教育就没有改变。问题在于,重点一直放在学校和教师身上,而不是学生身上。这是一个简单的思想实验,有两个条件:1)根据教学质量,将50名教师分配给20名学生组成的随机班,2)通过选择能力最强的学生按顺序填满每个班,组成50名20名学生教师被随机分配到班级。在条件1中,每个老师的教学能力在条件2中,每个班级学生的平均能力水平与整个教学过程中的平均增益相关。受教育程度最好由学生的能力来预测(r = 0.95),而教师的技能则要少得多(r = 0.32)。我认为看似一成不变的教育不会改变,除非我们完全了解学生,尤其是人类的智力。在过去的50年中,发达国家积累的证据表明,只有约10%的学校成绩可归因于学校和教师,而其余 90%是由于与学生相关的特征。在每个教育阶段,教师占总差异的1%至7%。对于学生而言,智力占与学习成果相关的方差的90%。该证据已审查


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2016年12月5日星期一

人类智力研究的解释分为四个层次:点点滴滴-Oldie-But-Goodie(OBG)帖子

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属于人类智能主题范围的研究是广泛的。

几十年来,我一直在努力与情报相关的研究保持同步,特别是有助于开发,分析和解释应用情报测试的研究。  我经常在整合专注于脑-行为关系或网络,神经效率等方面的研究时遇到困难。 然后,我重新发现了情报研究的一个简单的三级分类 伯爵亨特. 我将其修改为四个级别的模型,该模型如上图所示。

在这个“智能”测试系列中,主要重点将放在利用顶级“心理测量”研究的信息来辅助测试解释。 但是,鉴于认知神经心理学研究对测试开发的影响越来越大,通常必须转向2级(信息处理)才能理解如何解释特定的测试。

本系列文章主要来自前两个级别,尽管有时我可能会从两个与大脑相关的级别中导入知识。

为了更好地理解此框架,并以适当的角度将本系列中的即将发布的信息,我敦促您查看我先前在此博客上发布的“点点滴滴”视频PPT。

这里是。 下一篇文章将开始作为“智能”智能测试的主要基础的心理测量级别的信息。



2015年8月18日,星期二

新兴的人类智能模型(Conway和Kovacs):评论和阐述

一篇不错的文章 概述了当代情报研究。更重要的是,作者总结并对比了心理学和信息处理方法以理解人类的智力。

一些评论。 另外,单击任何图像可放大并提高可读性。

第一。  本文中提供的CHC数据不是CHC模型的100%准确表示。 本文中的数字与杰克·卡罗尔(Jack Carroll)的1993年模型最为吻合。 他的模型与Cattell和Horn的模型集成为CHC模型。  A 记录 ent chapter 通过 施耐德和麦格鲁(2012)  提供“ CHC ”模型的最佳摘要。



第二。我一直是Conway和Engle的忠实粉丝 行政人员 attention model 工作记忆和爱图解释 加工 记忆 注意的焦点. 实际上,在最近的IM主题演讲中 演示中,我使用了该模型的简单版本来说明 注意控制 (交流;又称焦点)在工作记忆中,反过来,它在理解更高层次的认知中也发挥了作用。  You can watch this 整个演示文稿的以下YouTube视频中提供了相关材料。  You 应该从大约 28分钟大关 看相关 material.


最后。作者在“未来方向”的结论中做出以下陈述。 这些观点使我的思想产生了共鸣,最近在4级解释性层次结构中概述了这一思想,以集成不同类型的情报研究。 该信息可以在上一个(简短的)视频中找到(人类智能研究:  Connecting the dots)在这篇文章的结尾。


2013年11月27日,星期三

超越CHC:非常初步且不断发展的模型

我将把这种不断发展的基于Gv的工作模型“抛在外面”进行审查。我相信,如果一个数字做得好,对研究领域具有基础知识的其他人应该可以理解。因此,这几乎没有任何解释性文字地“按原样”呈现。该模型是将基于心理测度的CHC构造与信息处理模型进行集成的持续尝试。我对注意力控制在“认知表现”中的作用越来越感兴趣-不要与认知“能力”或“智能”相混淆。
如果您有兴趣并需要更多背景知识,请检查 智商角博客 链接到我与才华横溢的Joel Schneider博士撰写的两个最新章节。此幻灯片的实际PPT具有已读和蓝色的“已激活”概念,这些概念在“关注焦点”内回弹,有时会超出界限-当内部和外部干扰分散了集中注意力时。
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2012年12月25日,星期二

我们做什么'我们从CHC COG-ACH关系研究的20年中学到了:回到未来,超越CHC

我在会议上提交的论文草稿 第一理查德·伍德考克认知评估研究所 (过去的春季在塔夫茨大学)现在可以通过点击 这里 。下面列出了12个数字中的三个...作为嘲讽:)。最终论文将由 WMF 出版社.

 

2012年2月12日,星期日

研究字节:用于指导教学的大局认知模型

点击图片放大。我喜欢呈现视觉模型的综合文章。









-凯文·麦格鲁(Kevin McGrew)的iPad使用BlogPress发布

2007年4月17日,星期二

认知负荷,工作记忆和指令


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昨天 艾德神经学习 博客上有一篇关于“认知负荷”的好文章,其中包含许多指向新闻文章,PPT文件等的链接。我一直很感兴趣 认知负荷理论 (即,“当工作负担很大时,人类就会进行最佳学习
将内存保持在最低水平,以最大程度地促进长期变化
多年”,主要是因为它似乎是从认知心理学研究(信息处理理论)到教学实践的潜在链接。我不止一次开始撰写博客文章……只是为了认识到我需要阅读材料更深。

ENL帖子给了我一个想法,我应该只发布我积累的文章,希望读者可以阅读和提取他们所需的信息。阅读这些文章后,也许有人会发表一些不错的评论。或者...如果有人想阅读并做一个 来宾博客文章,请与我联系:这种可能性([email protected] )。

Paas,F.,Renkl,A.,Sweller,J。(2003)。认知负荷理论与教学设计:最新进展。 教育心理学家,38,1、1-4。 (点击这里查看)

Paas,F.,Tuovinen,J.E.,Tabbers,H.,Van 通用电器 rven,P.W.M. (2003)。认知负荷测量是推进认知负荷理论的一种手段。 教育心理学家,38岁, 1,63-71。 (点击这里查看)
  • 抽象
  • 在本文中,我们讨论了认知负荷测量技术对认知负荷理论(CLT)的贡献。 CLT 与教学方法的设计有关,该教学方法可有效利用人们有限的认知处理能力,将获得的知识和技能应用于新情况(即转移)。 CLT 基于认知体系结构,该认知体系结构由有限的工作记忆以及用于视觉和听觉信息的部分独立的处理单元组成,这些处理单元与无限的长期记忆相互作用。人类认知架构的这些结构和功能已被用于设计各种新颖的有效教学方法。相关研究表明,认知负荷量度可以揭示CLT的重要信息,而传统的基于绩效的量度未必能反映出这些信息。特别是,已经确定了性能和认知负荷量度的组合可以构成对教学方法的心理效率的可靠估计。在讨论先前使用的认知负荷测量技术及其在CLT发展中的作用之后,将讨论可能通过认知负荷测量而受益的CLT方面。在认知负荷框架内,我们还将讨论一些有前途的新技术。
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2007年4月9日,星期一

成为专家的阴暗面

中的一篇有趣的(简短)文章 心理科学 回复:专家在特定领域(特定领域的专业知识)所享有的优势也可能有一点“阴暗面”……也就是说,拥有良好组织的知识体系可能会在召回信息时导致“入侵错误”。总之,成为专家是我们在特定领域中所追求的。

这也可以解释为什么专家在电视上直播采访时可能会出错。他们的召回是如此自动,以至于他们可能不会对被召回信息中可能出现的错误保持警觉。

现在,我将使用这篇文章来解释我在进行现场专业演讲时出现的任何召回错误,并且我讲错了....将我的轻微错误归咎于此是很好的。 “成为专家的代价。” :)


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供电 抄写员.

阅读流利,自动和韵律

阅读流利度 最近,在识别患有严重阅读障碍的学生时,已被称为重要的阅读子技能。在 CHC 理论 这个因素已被标记 “阅读速度”(RS),并定义为 “能够无声无息地快速自动地阅读和理解所连接的文本(例如,一系列简短的句子;一段话)(几乎没有自觉地注意阅读机制)。”

我只是浏览了下一篇文章的介绍部分(即使我对本研究的主要目的不感兴趣,我也经常发现文章的介绍部分非常有信息),并且发现了阅读流利信息成分的定义,尤其是。强调认知过程 自动性。我所学到的新信息是,该概念的潜在重要性 “韵律” 在阅读流利度的定义中。
  • Kuhn,M.R.,Schwanenflugel,P.J.,Morris,R.D.,Morrow,L.M.,Woo,D.G.,Meisinger,E.B.,Sevcik,R。 A.,Bradley,B.A.和Stahl,S.A.(2006)。教孩子们成为流利的自动阅读器。 Journal of Literacy Research,38(4),357-387。 (点击查看)
选择提取的文本
  • 流利的阅读通常由三个结构定义(库恩&Stahl,2003年;国家阅读小组,2000年)。最常见的是,这些构造包括快速而准确的单词识别(詹金斯,福克斯,范登布罗克,西班牙文,& Deno, 2003), and, when oral 阅读 is considered, the appropriate use of 韵律 (Cowie, Douglas-Cowie, &威奇曼,2002; Schwanenflugel,汉密尔顿,库恩,威森贝克,& Stahl, 2004). Some 定义 also include comprehension as part of fluent 阅读 (Fuchs, Fuchs, Hosp, &詹金斯(Jenkins),2001年;狼& Katzir-Cohen, 2001), as fluency is seen as a factor in readers’具有理解和欣赏文字的能力(例如,詹金斯等人,2003年;拉辛斯基&霍夫曼,2003;塞缪尔(Samuels),2006年)。根据自动性理论家的观点,阅读由几个并发元素组成,包括解码和理解(LaBerge& Samuels, 1974). However, individuals have a limited amount of 注意al resources available for 阅读 (or any other 认知的 task). As a result, 注意al resources spent on decoding are necessarily unavailable for comprehension (Kintsch, 1998;Stanovich,1984)。幸运的是,随着单词识别变得自动,无需花费太多精力在解码上,更多的认知资源便可以用于意义的构建。
  • 根据自动性理论,学生发展这种自动单词识别的最有效方法是广泛接触印刷品(Adams,1990; Samuels,1979; Stanovich,1984)。这种做法会导致对某种语言的熟悉 ’字样的拼写形式,使学习者能够以越来越高的准确性和自动性来识别单词,从而使读者可以专注于文本含义,而不仅仅是单词。
  • 除自动单词识别外,韵律可能是流利阅读的重要指标(Schwanenflugel等,2004)。阅读韵律由构成表达性阅读的那些元素组成,包括语调,重点,速率和定期重复出现的语言模式(汉克斯,1990;哈里斯& Hodges, 1981, 1995). When readers are able to apply these elements to text, it serves as an indicator that they can transfer elements that are present in oral 语言 to print (Dowhower, 1991;Schreiber,1991年)。最近的一些研究表明,流利阅读中的韵律可能主要是表明儿童已经实现了文本阅读的自动性的指标(米勒 & Schwanenflugel, 2006;Schwanenflugel等,2004)。但是,韵律在阅读理解中的确切作用尚待进一步研究(例如Cowie等,2002; Levy,Abello,& Lysynchuk, 1997;Schwanenflugel等人,2004年; T. Shanahan,个人通讯,2004年12月2日)。
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供电 抄写员.

2007年1月18日,星期四

数值/定量信息的大脑处理-新研究

最新研究总结于 科学日报 这为大脑如何处理定量/数字( Gq / Gf -RQ)信息。下面是文章的第一段。
  • 由Cell Press出版的2007年1月18日出版的《神经元》杂志上的两项研究为大脑如何处理数字信息(包括抽象量及其作为符号的具体表示)提供了重要启示。研究表明,他们的发现将有助于理解大脑如何处理定量信息,并有助于研究儿童大脑中的数字表示如何发展。这样的研究可以帮助恢复患有失语症的人的康复能力,这是一种无法理解,记忆和操纵数字的能力。研究人员还说,他们的发现提供了关于大脑如何学习将抽象符号与数量精确关联的奥秘的见解。
科学美国人 还提供了这两项研究的内容

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2006年11月11日,星期六

新的黑白智商(g)比较研究

智力测试方面的偏见,尤其是 黑白智商差异,一直是 有争议的研究领域 在情报领域。 Edwards和Oakland的一项新研究(参考,摘要,部分研究结果以及下面提供的文章链接)为该研究领域添加了新信息。

简要地,使用来自K-12的K-12(学龄)标准化数据 伍德科克-约翰逊(第三版)(WJ III; 利益冲突披露e:我是《 WJ III》的合著者,爱德华兹和奥克兰跨越黑人和白人,研究了(a)结构的相似性 g (一般情报),(b)总体智力差异,以及(c)预测效度相似(WJ III g得分是否在两组之间相似地预测了成就)。考虑到我潜在的利益冲突,我将只报告摘要并从文章中选择直接引述。鼓励读者阅读和消化全文。

我要发表的一条评论与WJ III无关,但是 理论相关。与卡洛尔(1993)的结论一致,即认知能力的结构与性别和种族的函数基本相同(不变),爱德华兹和奥克兰的发现表明,认知能力的结构 g (一般情报),当由七个不同的人操作时 CHC 能力指标( Gf ,Gc,Glr,Gsm,Gv,Ga,Gs ),在白人和黑人之间是相似的。

爱德华兹O.&Oakland,T.(2006)。非裔美国人和高加索人的伍德考克-约翰逊三世分数因式不变性。 《心理教育评估杂志》 24(4),358-366。 (点击这里查看)


抽象
  • 自测试起源以来,测试中的偏差就一直引起心理学家和其他测试用户的关注。新的或修订的测试通常要经过分析,以根据性别,语言使用和种族/民族来检查与组成员身份有关的偏见程度。在做出关键的,有时甚至改变生命的决策时,对智能测试数据的普遍使用保证了测试开发人员和测试用户需要检查新的和最近修订的智能测试的可能测试偏差。这项研究调查了伍德考克-约翰逊三世在非裔美国人和白种人学生中的因式不变性和与标准相关的有效性。这项研究的数据表明,尽管他们的平均分数有所不同,但伍德考克-约翰逊三世的分数在两组中具有可比的意义。
从文章中选择作者的结论
  • 因子分析,SEM,同余系数,相关系数和Fisher的结果’的Z统计量一致,表明WJ III的因子结构对于非裔美国人和高加索美国人而言是一致的。
  • 0.99的高一致性系数表明,g因子结构对于非裔美国人和高加索裔美国人基本相同。此外,所有适合指数均为>0.95,表示极好的拟合度,并表明两组之间的协变结构等效。尽管各组的平均智商有所不同,但认知电池的WJ III分数对非裔美国人和高加索裔学生具有可比的意义。此外,GIA与三个成就聚类和九个成就子测验之间的相关性同样很高,并且在两组中都有统计学意义。
  • 使用WJ III进行的这项研究和其他研究得出的共同结论为Carroll提供了一些支持’s(1993)断言CHC理论是WJ III的理论基础,它在各个种族/族裔群体之间基本不变。
  • 因此,当对非裔美国人和高加索裔学生使用WJ III认知时,从业者可以一定程度上保证,可能的分数差异反映了潜在潜伏结构的差异,而不是测量操作本身的差异(沃特金斯& Canivez, 2001).
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2006年8月16日,星期三

WJ III NU(规范性更新):“测试涉及的认知过程的规范”出版物

Fred Schrank博士,该杂志的同事和合著者 WJ III [这对我们俩都是利益冲突披露],刚刚发布了新的 评估服务公告(ASB#7): “ 伍德科克-约翰逊 III NU涉及表演的认知过程的规范 ”。 (点击这里查看/下载).

以下段落是从ASB中摘录的,是不言自明的。请享用
  • 本公告整合了有关伍德考克-约翰逊三世(WJ III®),卡特尔(Cattell-Horn-Carroll)(CHC)理论以及认知心理学方面的精选研究—基于人类认知过程科学研究的心理学分支。通过将CHC理论与精选的经典和当代认知与神经科学研究相结合,描述了对WJ III表演中涉及的认知过程规范的支持。
该出版物已提供给 行动计划 (和此博客) 通过 河畔出版。
  • “ 伍德科克-约翰逊 III NU评估服务公告第7号经发行人许可使用。RiversidePublishing Company版权所有2006。保留所有权利”


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2006年8月1日,星期二

专业知识,ACT-R,CLT(认知负荷理论):教学设计

在阅读中,我经常碰到 安德森的ACT-R框架 用于描述获取 专业知识。 如果加倍努力,我将很难对此模型提供简洁的说明/描述。因此,我快速浏览了有关 CLT (认知负荷理论)一个惊喜。提供了以下ACT-R框架的简要摘要(博客管理员添加了斜体)。

  • “在解决问题的教学中使用工作示例与基于著名的ACT-R框架的四阶段专业知识模型是一致的(Anderson,Fincham和Douglass,1997)。在这种模型中,学习者的 第一阶段 掌握技能以类比的方式解决问题;他们使用已知的问题示例,并尝试将这些问题与要解决的新问题联系起来。在 第二阶段,学习者已经开发出抽象的声明性规则或模式,可以指导他们将来解决问题。在 第三阶段,经过充分的实践,这些方案已被程序化,从而导致 第四阶段 专业知识,将大量示例中的自动模式和类推推理相结合以成功解决各种问题类型。经验证据表明,在物理,程序设计和数学等结构良好的领域的初始技能掌握阶段中,通过实例进行学习是最重要的(Van-Lehn,1​​996)。
尽管这不是本文的主要目的,但读者可能会发现 完整的文章,它与CLT有关。我一直在收集有关CLT的文章,但还没有花足够的时间来理解CLT的含义(这将使我能够进行一些明智的发布)。我只能说,我认为在认知信息处理框架内构建CLT似乎会对教学干预产生重大影响。

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2005年11月3日,星期四

视觉系统(Gv)信息瓶颈研究回顾


我只是浏览了一篇有趣的评论文章 认知科学的趋势 视觉系统(Gv?)的信息处理瓶颈。

摘要在下面发布,加上引言中的一些澄清信息。这篇文章中的图代表作者巧妙地总结了以下研究文献:与瓶颈的三个主要来源相关的大脑区域(我喜欢它们通过研究覆盖图以图形方式显示大脑区域的方式引用)。如果双击图像,浏览器将为您提供更大的可读性。

Marois,R.&Ivanoff,J.(2005)。大脑中信息处理的能力极限认知科学趋势,9(6),296-305。

抽象
  • 尽管人脑具有令人印象深刻的复杂性和处理能力,但其能力却受到严重限制。行为研究强调了信息处理的三个主要瓶颈,这些瓶颈会削弱我们有意识地感知,牢记和作用于视觉世界的能力,例如注意眨眼(AB),视觉短期记忆(VSTM)和心理不应期(PRP)现象。对神经生物学文献的回顾表明,VSTM存储的容量限制主要位于顶叶和枕叶后皮质,而AB和PRP与部分重叠的顶叶网相关。这两个网络在额叶外侧皮质中的汇聚指向该大脑区域,将其作为公认的感知和动作处理瓶颈的神经轨迹。
简介中的其他信息
  • 丰富的认知研究历史突显了从感觉到行动的信息流中的三个主要处理限制,每个限制都以特定的实验范式为例。第一个局限性在于注意眨眼范式揭示了有意识地识别和巩固视觉短期记忆(VSTM)中的视觉刺激所花费的时间,这个过程可能需要半秒以上的时间才能自由识别第二次刺激。
  • 第二个严重受限的能力是VSTM中可以保留的有限数量的刺激,如变化检测范例所示。
  • 当必须针对每种刺激选择适当的应对措施时,就会出现第三个瓶颈。为一种刺激选择合适的响应会延迟几百毫秒,而为第二种刺激选择响应的能力(‘心理不应期’).

2005年5月3日,星期二

认知效率与成就

以下文章,在“正在出版”中 情报,提供了有关预测/解释学校成绩的认知效率度量的潜在重要性的有趣信息。摘要摘要以及研究的一些要点列在下面。

Luo D.,Thompson L.A.和Detterman D.K.(2005)。基本认知过程任务的标准有效性。情报,印刷中,更正证明.

抽象
  • 本研究评估了基本认知过程(TBCP)汇总任务的标准有效性。在Woodcock-Johnson III认知能力和成就测验标准样本的6至19岁年龄段中,总的TBCP(即处理速度和工作记忆簇)与学业成就的测度密切相关,与常规的结晶智力指标密切相关。和流动情报。这些基本的过程集合体还几乎详尽地介导了流体智力测验与成就之间的相关性,并且似乎比流体能力指数解释了更多的成就测验。使用带有更严格的实验范式的TBCP的Western Reserve Twin Project样本的结果是相似的,这表明将具有实验范式的TBCP纳入心理测验传统可能是切实可行的。基于结构方程模型中潜在因素的结果很大程度上证实了基于观察到的聚集体和复合材料的发现。
摘要/评论
  • 本研究中的TBCP指标来自两个数据源,伍德考克-约翰逊三世认知能力和成就测验(WJ III; 鹬等,2001a,2001c; 鹬,McGrew,&Mather,2001b)规范数据和西部储备双项目(WRTP)数据。 WJ III的结果将是这篇文章的重点。
  • 罗等。 (通过多元回归和SEM)研究了WJ III作者(包括我自己)–请参阅首页利益冲突披露)电话“认知效率” (CE - s and GSM tests/clusters) add to the prediction of 总成绩, above and beyond GC and Gf .
  • 这些研究人员发现,CE措施/能力证明与学业成绩有显着相关性(WJ III总成就)。 CE-Ach相关性类似于常规测试复合材料与学术性能之间的相关性。 这些结果表明,CE措施可提供超出Gc的递增预测效度。 总体而言,CE + GC 在分析观察到的量度(多元回归)时约占成就差异的60%,而在分析SEM潜在性状时则占差异的70%以上。作者得出结论,这些预测水平是“remarkable”
  • 除CE措施已经说明的以外,Gf措施对成就的预测没有显着贡献。 [编者注 –我之前对WJ III和WJ-R的研究表明,该结果可能是由于作者使用了“total 成就”作为他们的标准。我发表的研究一致发现,Gf是数学领域中的重要预测因子/因果变量。
  • 有关CE措施/变量功能的潜在解释先前已发布并发布到了网络上(点击这里 )。
  • 目前的结果,恕我直言,非常适合建议的基于CHC的信息模型框架。可以通过以下方式查看简化的原理图模型(基于Woodcock的工作) 点击这里.