人文与社会科学
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在20名大学生中,戴手套写字对即时回忆无明确影响,而加大书写压力使回忆下降的概率约为85%至88%
Limbu与Chounta以2x2被试间设计让20名右利手德语母语大学生在WACOM数位板上抄写文本,分别操纵触觉敏感度(戴手套)与动觉强度(加大书写压力),用10题即时回忆测验、双任务反应时与NASA-TLX测量结果,贝叶斯二项回归显示加大压力使回忆下降的概率约为85%至88%(贝叶斯因子5.83与7.1,属中等证据),而仅戴手套无明确效应,贝叶斯中介分析未发现心理努力或感知负荷的中介证据(95%可信区间均含零)。
Mynard与Ambinintsoa为SiSAL Journal 2026年9月号撰写导言,将九篇论文与两篇书评按自access学习四大主题串联成一条叙事线
这篇导言介绍了《Studies in Self-Access Learning Journal》2026年9月号(第17卷第3期,268–272页)的内容,作者来自印度尼西亚、日本、阿曼、泰国、英国和越南,九篇论文被组织为四个主题:自access与更广泛学习空间及社区的联系(Kashiwa;Martinho等)、自access社区中人的生活与福祉(Phelps;Pemberton等)、自access中的自我调节与学习过程(Nakanishi等;Anggoro等),以及生成式AI在自access语言学习中日益增长的作用(Ubukata & Marzin;Andersson;Al Ghaithi & Behforo
印尼占碑大学78名经济教育学生对ChatGPT的感知调查:易用性得分最高(M=3.12),准确性与批判性思维评价相对偏低
该研究在印尼占碑大学(Universitas Jambi)经济教育专业2025/2026学年修读《教育经济学》课程的78名学生中开展描述性横断面问卷调查,采用全样本抽样和16题四点李克特量表,覆盖易用性、知识、满意度、动机与活动五个维度,结果显示学生总体感知积极,易用性均值最高(M=3.12),其后依次为知识(M=3.02)、满意度(M=2.94)、动机(M=2.83)和活动(M=2.81),但在回答准确性、批判性思维和学术写作动机方面评价相对较低。
BiLSTM 模型用 LMS 每周互动日志在第 6 周预测远程教育学生学业失败风险,准确率 91.4%、召回率 92.6%
该研究基于双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建深度学习模型,利用 1,250 名远程教育学生一学期学习管理系统(LMS)互动日志中提取的材料访问频率、论坛参与和作业提交时间等特征,预测学生学业表现与失败风险,报告在课程第 6 周即达到 91.4% 准确率、89.2% 精确率和 92.6% 召回率,从而为教育者提供早期教学干预依据以降低数字与远程学习环境中的辍学率。
华盛顿大学天文系主任Jess Werk提出“认知庇护所”方案,主张以系级制度改革保护博士生在AI时代的思维训练
华盛顿大学天文系主任Jess Werk以本系2025年9月17日教师务虚会讨论的“OpenAI五西格玛暗能量探测”假想情景为引,指出生成式AI使“产出”可被轻易制造、而现有学术激励结构长期奖励产出而非理解,主张通过博士生流程、教师奖励制度和系内社区三组系级措施(即“认知庇护所”)来保护博士训练与人类判断力。
第三方公司公开招募付费审稿人:约1000条招聘广告与五名受访研究者揭示期刊评审外包市场
一项尚未经同行评审的MetaArXiv预印本研究通过人工抓取LinkedIn、公司网站等招聘平台上的约1000条“自由职业”审稿招聘广告,并访谈了印度、西班牙和英国的5位在职与退休研究者,发现存在由第三方公司为学术出版商提供付费审稿服务的市场,受访者多在2–3天甚至24小时内完成评审、多数每篇获30–40欧元,其中一家公司网站列出逾1万名注册自由审稿人(含5669名“活跃”者,每人最多评审50篇),但研究未给出哪些期刊在使用这些服务及其规模的结论性证据。
IBM 退休软件工程师 Ralph Earle 以诗作《工程师的诗》把代码翻译成界面之美
这篇短文呈现了 IBM 软件实验室前技术编辑、后任高级软件工程师的 Ralph Earle 的一首诗《工程师的诗:UI 设计师之梦》,诗中把写代码、逐像素构建互联网界面比作把枯燥代码翻译成美,并表达把神圣愿景翻译成通用通信协议、让光片如钻石般落在网络群山上的愿望;文末另附作者小传,说明他 1990 年入职 IBM 罗利软件实验室、2017 年以高级软件工程师身份退休,合著过《Enterprise Computing with Objects》,退休后出版两部诗集并三次获 Pushcart Prize 提名。
叙事综述:生成式AI卸载认知可提升当下表现,但表现与学习出现分离,是否使用AI不如卸载哪些功能关键
这篇叙事综述检索了截至2026年9月5日的同行评审GenAI研究以及认知卸载的基础研究,发现证据不支持GenAI对人类认知有简单正面或负面效应:GenAI支持的记忆检索、加工与学习等认知卸载可降低所需认知容量并在多种任务上维持高表现,但同样的卸载有时会降低后续编码质量,近期GenAI研究显示出一致的“表现—学习分离”,即支持可用时的高表现向无支持后测的迁移通常很小、不存在甚至为负。
研究提出 CDP 诊断指标,发现 DeepPersona-Inspired 提示在四个模型与两个调查领域中均出现最强文化扁平化
该研究提出文化分歧保持度(CDP)这一基于一次性人工校准、对参考数据依赖较轻的诊断指标,用于识别跨国调查模拟中跨国差异被压缩(文化扁平化)或被放大(文化漫画化)的现象,并在四个大语言模型骨干、三种基于人格设定的提示方法以及世界价值观调查(WVS)与大五人格测试两个调查领域上开展实验,结果显示传统保真度指标与 CDP 之间存在系统性差异:在受控实验中,当跨国差异被削弱或放大时 CDP 单调变化而 JSD 变化相对较小;在对真实模型生成结果的审计中,DeepPersona-Inspired 提示常被传统保真度指标看好,却在每个模型—领域组合中都表现出最强的扁平化。
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