108 年 國立成功大學心理學系碩士班《心智科學》

本部分共八題，每題為一常見的心智科學或心理學名詞解釋，總計 40 分，每題 5 分。此為基礎名詞的掌握度測驗。

1. Change Blindness: 指的是在視覺場景發生重大變化時，個體卻無法察覺到這些變化的現象。這通常發生在注意力的轉移或視覺場景的干擾（如遮擋）期間。
   【答案】指在視覺場景發生重大變化時，個體卻無法察覺到這些變化的現象。

2. Serial Position Effect: 指的是在學習一系列項目時，項目在列表中的位置會影響其記憶表現。通常，列表開頭和結尾的項目比中間的項目更容易被記住，這分別稱為首因效應（primacy effect）和近因效應（recency effect）。
   【答案】指在學習一系列項目時，項目在列表中的位置會影響其記憶表現的現象，包含首因效應和近因效應。

3. Behaviorism: 是一種心理學理論，主張心理學應該專注於可觀察到的行為，而非內在的精神狀態。行為主義者認為，行為是通過學習（特別是條件反射）來獲得的，環境刺激是影響行為的主要因素。代表人物包括巴夫洛夫、華生和史金納。
   【答案】一種主張心理學應專注於可觀察行為，認為行為是透過學習（如條件反射）而來，並受環境刺激影響的心理學理論。

4. Attentional Blink: 是一種感知現象，指當兩個目標項目在短時間內接連出現時，第二個目標的偵測會受到第一個目標出現的干擾，導致第二個目標的辨識率下降。這種現象通常發生在第一個目標出現後約 200 到 500 毫秒的時間窗口內。
   【答案】指在短時間內接連出現兩個目標時，第二個目標的偵測會因第一個目標而受干擾，導致辨識率下降的現象。

本部分共三題問答題，每題 20 分，總計 60 分。此部分著重於考生對心理學核心概念的理解、跨領域連結能力，以及將心理學知識應用於實際問題的分析與解決能力。

第一題：記憶的定義、類別、腦區及影響因素與增進方法

• 核心觀念: 記憶是心理學中最核心的概念之一，涉及資訊的編碼、儲存與提取。此題要求考生對記憶有全面性的理解，包含其基本定義、不同系統的劃分、神經基礎，以及影響記憶的內外在因素。

• 記憶的定義: 記憶是指個體獲取、儲存、鞏固、回憶或辨認過去經驗的資訊或事件的能力。它使我們能夠從過去的經驗中學習，並影響當下的行為與未來的預測。

• 記憶的類別/系統:

  1. 依據持續時間:
     • 感覺記憶 (Sensory Memory): 持續時間極短（毫秒至數秒），暫時儲存感官輸入的原始訊息。主要腦區涉及與該感官通道相關的皮質區域（如視覺皮質、聽覺皮質）。
     • 短期記憶 (Short-Term Memory, STM) / 工作記憶 (Working Memory, WM): 持續時間較長（約 15-30 秒，若無複誦則消失），容量有限，用於暫時儲存和處理資訊。主要腦區涉及前額葉皮質（Prefrontal Cortex, PFC）和頂葉皮質（Parietal Cortex）。工作記憶更強調資訊的處理與操弄，而非僅僅儲存。
     • 長期記憶 (Long-Term Memory, LTM): 持續時間長（數分鐘至終生），容量幾乎無限。
  2. 依據內容與提取方式 (長期記憶):
     • 外顯記憶 (Explicit/Declarative Memory): 可主動回憶和陳述的記憶。
       • 情景記憶 (Episodic Memory): 關於個人特定經歷和事件的記憶（例如，昨天的晚餐）。主要腦區涉及海馬迴（Hippocampus）、內側顳葉（Medial Temporal Lobe, MTL）、前額葉皮質。
       • 語意記憶 (Semantic Memory): 關於事實、概念和一般知識的記憶（例如，巴黎是法國的首都）。主要腦區涉及顳葉皮質（Temporal Cortex）和前額葉皮質。
     • 內隱記憶 (Implicit/Non-declarative Memory): 無法主動回憶，但會影響行為或表現的記憶。
       • 程序記憶 (Procedural Memory): 關於技能和習慣的記憶（例如，騎自行車）。主要腦區涉及基底核（Basal Ganglia）、小腦（Cerebellum）、運動皮質。
       • 聯結論回憶 (Priming): 過去的經驗影響對刺激的反應。
       • 條件反射 (Conditioning): 如巴夫洛夫的古典條件反射，主要涉及小腦、杏仁核（Amygdala，與情緒連結的條件反射）。

• 腦區關聯總結:

  • 海馬迴 (Hippocampus): 對於情景記憶的形成和提取至關重要，是將短期記憶轉化為長期記憶（記憶鞏固）的關鍵結構。
  • 前額葉皮質 (PFC): 在工作記憶、記憶的編碼（策略性記憶）、提取（搜尋策略）和監控方面扮演重要角色。
  • 顳葉皮質 (Temporal Cortex): 儲存語意記憶，並參與情景記憶的長期儲存。
  • 基底核 (Basal Ganglia) 與 小腦 (Cerebellum): 主要與程序記憶和技能學習有關。
  • 杏仁核 (Amygdala): 參與情緒記憶的形成，特別是與恐懼相關的記憶。

• 增進記憶能力/學習效率的方法:

  1. 認知策略:
     • 精緻化複誦 (Elaborative Rehearsal): 將新資訊與已知資訊連結，賦予意義，而非僅僅重複。例如，透過聯想、提問、摘要。
     • 組織化 (Organization): 將資訊分類、分層、製作心智圖（mind map）或概念圖（concept map）。
     • 圖像化 (Imagery): 將抽象概念轉化為具體圖像，特別是結合空間位置的「記憶宮殿」(Method of Loci)。
     • 分散式練習 (Distributed Practice): 將學習時間分散開來，避免一次長時間學習（填鴨式學習），間隔休息有助於記憶鞏固。
     • 測試效應 (Testing Effect): 主動回憶和自我測驗比被動複習更能增強記憶。
     • 間隔重複 (Spaced Repetition): 在逐漸拉長的間隔時間內複習資訊，以對抗遺忘曲線。
     • 編碼特異性原則 (Encoding Specificity Principle): 學習時使用的線索（如情境、情緒）若在提取時能被再次喚起，記憶表現會更好。
  2. 儀器/技術:
     • 神經回饋 (Neurofeedback): 透過監測腦波，訓練個體調節腦部活動，可能對注意力與記憶有幫助。
     • 藥物: 某些藥物（如咖啡因、某些認知增強劑）可能暫時提升警覺性或認知功能，但需謹慎使用，且效果因人而異，並可能伴隨副作用。
     • 學習軟體: 如 Anki 等利用間隔重複演算法的軟體。
  3. 環境因素:
     • 充足睡眠: 睡眠是記憶鞏固的關鍵時期，特別是慢波睡眠和 REM 睡眠。
     • 規律運動: 有助於改善大腦血流、神經生長因子，對海馬迴功能有益。
     • 健康飲食: 攝取有益大腦的營養素。
     • 減少干擾: 在安靜、有組織的環境中學習，避免多工處理（multitasking）。

• 可能影響記憶的因素:

  • 個人因素: 年齡、健康狀況（疾病、藥物影響）、壓力、情緒狀態（焦慮、憂鬱）、動機、睡眠品質、先前知識。
  • 學習內容因素: 資訊的複雜度、熟悉度、意義性。
  • 學習過程因素: 編碼的深度、提取的線索、練習的方式（集中 vs. 分散）、練習的頻率。
  • 遺忘曲線: 遺忘是自然過程，隨時間推移而發生，但可透過複習減緩。
  • 干擾: 前向干擾（舊學習影響新學習）和後向干擾（新學習影響舊學習）。

【答案】記憶是獲取、儲存、回憶資訊的能力。主要分為感覺記憶、短期/工作記憶、長期記憶；長期記憶再分外顯（情景、語意）和內隱（程序等）。海馬迴、前額葉、顳葉、基底核、小腦等腦區與之相關。增進方法包含精緻化複習、組織化、圖像化、分散練習、測試效應、間隔重複、充足睡眠、規律運動等。影響因素有年齡、壓力、情緒、睡眠、學習內容、編碼深度、干擾等。

第二題：心理學與人工智慧 (AI) 及大數據 (Big Data) 的關係

• 核心觀念: 此題旨在探測考生對心理學在當前科技發展趨勢（AI、大數據）中的定位、貢獻與相互促進的可能性。需要展現跨領域思考能力。

• 心理學與 AI/大數據的關係:

  1. 心理學對 AI/大數據的貢獻:

     • 理解人類認知與行為: AI 的終極目標之一是模擬甚至超越人類智能。心理學提供了對人類認知過程（如學習、記憶、決策、問題解決、注意力、感知、語言理解）的深入研究，這些是設計更智能、更人性化 AI 的基礎。
     • 人機互動 (Human-Computer Interaction, HCI): 心理學家在設計使用者友善、直觀的介面和系統方面扮演關鍵角色。理解人類的感知、認知限制和偏好，可以幫助開發更易於使用、更有效率的 AI 應用。
     • 情感計算 (Affective Computing): 研究如何讓 AI 識別、理解、模擬甚至表達人類情感，這對於開發更具同理心、更適合社交互動的 AI 至關重要。心理學的情緒理論、面部表情識別、語音情感分析等研究是基礎。
     • 決策模型: 心理學對人類決策過程的研究（包括理性與非理性因素、偏見、判斷偏差）可以幫助 AI 做出更符合人類期望或更優化的決策。
     • 數據解釋與洞察: 大數據分析能找出模式，但心理學可以幫助解釋這些模式背後的人類行為原因，提供更深層次的洞察，避免僅僅是相關性而缺乏因果理解。
     • 倫理與社會影響: 心理學研究社會心理學、認知偏差等，有助於預見和解決 AI 和大數據應用可能帶來的倫理問題（如偏見、隱私、成癮、社會操縱）。

  2. AI/大數據如何促進心理學的了解與應用:

     • 新的研究工具與方法: