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World File Search System元认知
第9单元认知和学习的性质
“认知”一词由牛津英语词典定义为“通过思想，经验和感官获取知识的心理行动或过程”。认知（拉丁语：cognoscere;“知道”，“概念化”或“理解”）是指用于处理信息，应用知识和不断变化的偏好的教师。简单地说，“认识”是“知道”； “认知”正在了解一个人的环境。认知不是一个简单的过程，甚至不是一个过程。认知是一个伞术（一般术语或广泛的术语），它是指我们在思考时从事的所有心理活动；它指的是我们的思想和思想。因此，认知涉及从我们周围的世界接收信息，解释此信息或理解信息，然后使用它来指导进一步的行动。术语“认知； “思考”可以互换使用。
意识对心理理论和元认知功能的影响——一种人工
摘要 意识是一种认知功能，只要通过大脑相应神经网络的最佳运作得到加强和丰富，意识就会保持其永恒的特性，这些神经网络在激活过程中受到刺激。本研究探讨了意识与心智理论和元认知的认知功能的关系，并简要解释了它们通过人工智能的方法。文献综述的选择有助于利用现有的科学知识和研究数据对该主题进行最有效的分析和研究。整个研究过程中的观察突出了意识在上述认知过程演变中的关键作用，因为它是认知过程发展的核心。从本质上讲，这项研究试图强调意识在心智理论和元认知功能中的重要性，因为它是感知和理解我们存在的跳板，对我们进一步的社会和认知发展有重大影响。关键词：意识；心智理论；元认知；人工智能。 Resumo A conciência éuma função cognitiva que mantém seu caráter enquanto fortalecida and enriquecida Pelo funcionamento 理想的神经通讯员脑部，que são estimuladas durante sua ativação。我们将探索相关关系作为认知功能、认知功能和元认知功能以及人工智能的消解功能。精选参考文献修订版，以利用现有的科学知识，并为分析和研究有效的研究提供依据。作为对认知过程演变的长期观察的观察，它并不是研究发展的中心。本质上，这是一种对意识的重要性的研究，它不具有理论和元认知的功能，它是对我们存在的感知和理解的服务，对社会和认知的后发展产生重大影响。 Palavras-chave：意识；泰奥里亚·达·蒙特；元认知；人工情报。恢复认知功能是人类认知功能的永恒特征，并增强了大脑神经元对应功能的最佳功能，以及在激活期间对刺激的估计。本研究探索了与人工智能的理论和元认知以及解释的认知功能之间的关系。选择对参考书目进行修改的贡献，以利用现有的科学知识和研究数据来分析和研究有效的技术。在整个研究过程中的观察强调了意识在上述认知过程的演变中起着根本性的作用，因为它是这些认知过程发展的核心。本质上，该研究旨在强调意识在心智理论和元认知功能中的重要性，因为它是我们感知和理解存在的跳板，对我们随后的社会和认知发展有重大影响。关键词：意识；心智理论；元认知；人工智能。
脑机接口在数字正念训练中的元认知、
摘要 脑机接口 (BCI) 是一种专门的系统，允许用户使用脑电波控制计算机应用程序。随着消费级脑电图 (EEG) 设备的出现，脑控系统开始在心理训练中找到沃土。一个逐渐受到关注的特定领域是正念训练。本文介绍了使用 BCI 进行 BCI 辅助正念训练的文献综述结果。具体目的是回顾嵌入正念干预的 BCI 对训练元认知、情绪和注意力调节技能的影响。回顾了过去 10 年发表的论文。结果表明，使用 BCI 为受试者提供了独特的机会，使他们能够利用来自自身大脑活动的反馈来自我调节心理和情绪功能。研究发现，受试者对无意识操作影响心理和情绪状态的方式有了更好的认识。观察发现，受试者通过学习在沉浸式世界中或借助移动设备处理神经反馈，可以更好地发展意识和自我调节技能，包括抑制和灵活性。在数字技术的发展和可用性的推动下，学习环境正在经历快速变化。在这种情况下，脑机接口与移动设备和沉浸式技术相结合，可以支持正念作为一种创新的实践，促进认知、情感和元认知的发展。本研究旨在为关于使用脑机接口辅助正念练习作为主动方法和培训策略的辩论做出贡献，这些方法和策略针对学生、教师和工人等各种目标群体，以实现幸福感和最佳表现。关键词：脑机接口；消费级脑电图设备；元认知；自我调节技能；注意力控制；情绪调节。摘要脑机接口 (BCI) 是一种特殊的系统，允许用户控制使用其大脑的计算机应用程序。通过使用脑电图 (EEG) 设备，大脑控制系统会与心理治疗干预发生冲突。具体来说，您可以逐渐进行全会的培训。本文将介绍使用脑机接口 (BCI) 进行正念辅助训练的文学修订结果。具体目标是对 BCI 的效果进行修订，包括对元认知能力、情感和注意力调节进行全面干预。在 10 年内对公共艺术进行论坛修订。大多数脑机接口的使用结果提供了一个自动调节功能的机会，作为心理功能和情感使用或反馈衍生的大脑固有活性的机会。研究发现，受试者对于无意识操作如何影响心理和情绪状态的认识有所提高。研究发现，在沉浸式世界中或借助移动设备学习处理神经反馈的受试者可以发展出更好的技能
脑外伤患者的元认知受损，决策信心的神经信号减少
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人类的感知和元认知决策依赖于不同的大脑网络
感知决策取决于利用可用感官信息从一组备选方案中选择最具适应性的选项的能力。此类决策取决于生物体的感知敏感性，而感知敏感性通常伴随着对所做选择的相应程度的确定性。在这里，通过使用旨在诱导可塑性变化的皮质皮层配对联想经颅磁刺激方案 (ccPAS)，我们根据目标网络塑造了运动辨别任务中的感知敏感性和元认知能力，证明了它们的功能分离。旨在增强 V5/MT+ 到 V1/V2 反向投影的神经刺激增强了运动敏感性而不影响元认知，而增强 IPS/LIP 到 V1/V2 反向投影提高了元认知效率而不影响运动敏感性。这种双重分离为人类感知敏感性和元认知能力的不同网络提供了因果证据。
摘要：本文致力于人工智能在教育中的应用，并强调可持续发展背景下的机遇和问题。分析了人工智能技术在教育过程中的引入现状。教育过程中最常用的人工智能技术概括为以下几类：认知服务；虚拟、混合和增强现实；物联网和外围计算；元认知支架。根据对受益者的影响，在教育过程中使用人工智能的优势概括为：学生、教师、学生家长、教育机构负责人、地方政府。事实证明，通过使用人工智能技术和基于从应用这些技术中获得的分析数据创建个人培训计划，学习过程可以显著有效。研究发现，在教育中使用人工智能的主要优势是教育过程的个性化和个性化。指出了教育机构和地方政府负责人从在教育过程中使用人工智能技术所获得的好处，以确保可持续发展，包括决策的透明度和问责制，r
摘要：本文致力于人工智能在教育中的应用，并强调可持续发展背景下的机遇和问题。分析了人工智能技术在教育过程中的引入现状。在教育过程中最常用的人工智能技术概括为以下几类：认知服务；虚拟、混合和增强现实；物联网和外围计算；元认知支架。根据对受益者的影响，在教育过程中使用人工智能的优势概括为：学生、教师、学生家长、教育机构负责人、地方政府。事实证明，通过使用人工智能技术和基于从应用这些技术中获得的分析数据创建个人培训计划，学习过程可以非常有效。发现在教育中使用人工智能的主要优势是教育过程的个性化和个性化。指出了教育机构和地方政府负责人从在教育过程中使用人工智能技术以确保可持续发展中获得的好处，包括决策的透明度和问责制、合理和高效地利用资源。揭示了在教育过程中由人工智能处理的学生数据的保密性和非个人化问题；建议区分教育机构对个人和机密数据的访问、存储和使用的责任。概述了进一步科学研究的前景——教育过程的进一步个性化和个体化。关键词：教育信息化、教育中的人工智能、可持续发展、教育个性化、教育个性化、信息和通信能力。引用方式：Yuskovych-Zhukovska, V., Poplavska, T., Diachenko, O., Mishenina, T., Topolnyk, Y., & Gurevych, R. (2022)。人工智能在教育中的应用。可持续发展的问题和机遇。大脑。人工智能和神经科学的广泛研究，13 (1Sup1)，339-356。https://doi.org/10.18662/brain/13.1Sup1/322
新奇事物处理的元认知机制
新颖性是生物生存和人工智能体设计的核心。一方面，认知和神经科学积累了大量实验数据，解决了新颖性检测、响应和适应的各种机制。越来越多的证据表明预测编码理论 5 可以将新颖性研究的各种经验发现整合到连贯的框架中。另一方面，人工智能，尤其是基于深度学习的机器学习系统，大多是在封闭世界假设下开发的：它们的性能通常是使用相对于训练数据分布内的数据进行测试的，这导致这些系统在面对开放世界的新颖性时很脆弱。我们提出了一种综合方法来处理生物和人工智能系统中的新颖性，回顾支持神经认知的研究，并勾勒出基于预测编码理论设计新颖性感知人工智能系统的路线图。
人工智能中的“快思考”与“慢思考”：元认知的作用
近年来，人工智能系统取得了长足进步，带来了许多渗透到我们日常生活中的应用。然而，我们看到的仍然主要是狭义人工智能的例子：许多最近的发展通常集中在非常有限的能力和目标上，例如图像解释、自然语言处理、分类、预测等等。此外，虽然这些成功可以归功于改进的算法和技术，但它们也与海量数据集和计算能力的可用性密切相关 [ 21 ]。最先进的人工智能仍然缺乏许多自然包含在（人类）智能概念中的能力。这些能力的例子有：普遍性、适应性、稳健性、可解释性、因果分析、抽象性、常识推理、伦理推理 [28]，以及由隐性和显性知识支持的复杂且无缝的学习与推理集成 [20]。
人工智能中的“快思考”与“慢思考”：元认知的作用
近年来，人工智能系统取得了长足进步，带来了许多渗透到我们日常生活的应用。然而，我们看到的仍然主要是狭义人工智能的例子：许多近期发展通常集中在非常有限的能力和目标上，例如图像解释、自然语言处理、分类、预测等等。此外，虽然这些成功可以归功于算法和技术的改进，但它们也与海量数据集和计算能力的可用性密切相关 [ 21 ]。最先进的人工智能仍然缺乏许多自然包含在（人类）智能概念中的能力。这些能力的例子有普遍性、适应性、鲁棒性、可解释性、因果分析、抽象、常识推理、道德推理 [ 28 ]，以及由隐性和显性知识支持的复杂而无缝的学习与推理集成 [ 20 ]。