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神经技术对改善人类健康和认知的前景和挑战
神经技术是指与神经系统交互以增强或恢复其功能的设备。此类设备的发展正在迅速增长，在理解如何解释大脑活动以驱动外部设备或刺激大脑以改善感觉或认知功能方面取得了令人瞩目的进展。从本质上讲，神经技术是神经科学、工程学、计算机科学、医学和哲学多年研究的合作成果。神经科学的第一个重大突破是在基本感觉处理领域取得的，例如视觉 [ 1 ]、听觉 [ 2 ]、触觉和运动控制 [ 3 ]。因此，在这些领域看到神经技术的首次成功应用并不奇怪。本期《PLOS Biology》刊登了一系列文章，探讨了此类神经技术的现状以及它们未来的潜在应用和挑战。感觉反馈通常在神经系统疾病中丢失；在他们的《观点》中，Cimolato 和 Raspopovic 仔细研究了恢复患者体感反馈的神经技术，以及它如何增强神经康复 [ 4 ]。在视觉方面，我们正在见证视觉假体的首次应用，它使视力丧失的人能够感知基本的视觉输入。虽然这是令人兴奋的消息，但正如 Fernandez 和 Robles [ 5 ] 所讨论的那样，在视觉假体大规模应用之前，仍有重大的技术和科学挑战需要克服。相比之下，我们对注意力、记忆力、决策甚至意识等更复杂功能背后的大脑机制的理解还不够深入。尽管如此，神经技术的可行目标已经确定，为它们不仅用于医疗目的，而且用于增强神经认知铺平了道路。在他们的观点中，Violante 和 Okyere 仔细研究了神经技术彻底改变认知增强的潜力，重点关注使用非侵入性技术所展现的前景 [ 6 ]。我们不要忘记记忆； 70 多年来，我们都知道内侧颞叶区域（尤其是海马体）对记忆至关重要。癫痫患者的这个区域通常会植入电极，这为侵入性记录和刺激这些区域提供了直接途径。使用这种侵入性电极进行的研究
人工智能与教育：特殊能力学生认知的隐喻分析
《国际教育与科学研究杂志》（IJRES）是一份同行评审的在线学术杂志。本文可用于研究、教学和个人学习目的。作者对其文章的内容负全部责任。该杂志拥有文章的版权。出版商不对因使用研究材料而直接或间接引起的任何损失、诉讼、索赔、诉讼、要求、费用或损害承担责任。所有作者均需披露任何实际或潜在的利益冲突，包括与所提交作品相关的与其他个人或组织的任何财务、个人或其他关系。
三重任务范式中多任务处理对元认知的影响
摘要 多任务处理情况（例如开车时使用手机）在日常生活中越来越常见。实验心理学早已记录了多任务处理对任务表现的影响；然而，人们对其对监控此类表现的元认知过程的影响知之甚少。本研究通过将心理物理程序与复杂的多任务处理相结合，朝着填补这一空白迈出了一步。我们设计了一个多模式范式，其中参与者分别或同时执行感觉运动跟踪任务、视觉辨别任务和听觉 2-back 工作记忆任务，同时每约 15 秒评估一次他们的任务表现。我们的主要发现是，多任务处理降低了参与者对这三个任务的表现（元认知敏感性）的意识。重要的是，这一结果与多任务处理对任务表现的影响无关，不能归因于信心流失、心理不应期或自我评价的近期效应。我们讨论了这一发现对元认知和多任务处理研究的意义。
广泛的大脑网络的快速相互作用是语义认知的特征
语言理解需要快速检索和整合上下文适当的概念（“语义认知”）。当前的语义认知神经生物学模型受到单态神经影像和病变方法的空间和时间限制的限制。鉴于必须协调以准确理解语言的处理步骤的快速序列，这是一个主要障碍。通过使用融合的功能磁共振成像和人类的脑电图分析（n = 26名成年人； 15个女性），我们阐明了一种实时语义认知的时间和空间特定的神经生物学模型。我们发现，语言构成背景下的语义认知得到了在毫秒过程中广泛的神经网络之间的权衡。纳入适用性和时间特征以及行为度量，为以下进展提供了收敛的证据：海马/前时间/前时间语音语义检索网络（在句子最终词后的300毫秒达到峰值）；额叶主题语义网络（; 400 ms）;海马内存更新网络（; 500 ms）;下部的语义句法重新评估网络（; 600 ms）；默认模式网络的节点与概念上的共同关系（； 750 ms）。此外，在典型的成年人中，这些网络之间的中介关系可显着预测语言理解能力。这些发现为检查语音和语言障碍的检查提供了一个概念和方法学框架，对其他认知领域的认知过程和临床人群的表征具有其他影响。
空间认知的大规模神经计算模型，将记忆与视觉整合
对财政和监管杠杆的任何更改都必须是一系列措施的一部分，这些措施试图推动整个产品生命周期和项目生命周期的变化 - 即减少拆除，可回收材料的保证，解构设计。数字工具和系统（例如废物跟踪）必须坚固，以确保我们采取准确的信息（并保护欺诈。）将来，这可能意味着我们拥有足够准确的材料流数据来使用因果循环图，以更好地了解系统将如何响应诸如垃圾填埋场之类的政策变化 - 以确定风险，机会并更好地准备变革。
三重任务范式中多任务处理对元认知的影响
摘要 多任务处理的情况（例如开车时使用手机）在日常生活中越来越常见。实验心理学早已记录了多任务处理对任务表现的影响；然而，人们对其对监控此类表现的元认知过程的影响知之甚少。本研究通过将心理物理程序与复杂的多任务处理相结合，朝着填补这一空白迈出了一步。我们设计了一个多模态范式，参与者分别或同时执行感觉运动跟踪任务、视觉辨别任务和听觉 2-back 工作记忆任务，同时每隔约 15 秒评估一次他们的任务表现。我们的主要发现是，多任务处理降低了参与者对自己在这三个任务中的表现（元认知敏感性）的意识。重要的是，这个结果与多任务处理对任务表现的影响无关，不能归因于信心泄露、心理不应期或自我评价的近期效应。我们讨论了这一发现对元认知和多任务研究的意义。
电子游戏认知干预对健康老年人认知的影响：系统评价
摘要背景目前，使用电子游戏作为干预措施来改善老年人认知功能的研究正在增加。目的研究和评估近十年来发表的利用电子游戏进行认知干预对健康老年人认知的影响。方法对 2021 年 7 月至 9 月期间在 SciELO、LILACS 和 MEDLINE 数据库上进行的一项涉及定性分析的系统综述。结果初步检索共发现 262 篇文章。在排除重复、分析标题/摘要和全文后，最终共纳入 9 项研究。研究目的包括研究使用电子游戏的认知训练 (CT) 计划与使用娱乐游戏或低强度 CT 游戏的计划相比对认知的影响。尽管研究数量不断增加，但其中许多研究都集中在有一定程度认知障碍的老年人的认知康复上，很少涉及健康老年人的训练。
互补的白质MR测量及其与心血管健康和认知的关系
抽象磁共振成像（MRI）提供了多种方法来非侵入性地估算大脑中白质（WM）的特性。除了从扩散加权的MRI中得出的各种指标外，还可以估算从T1加权MRI，WM高强度的T2加权MRI，T1：T2比率的髓鞘化的总WM体积，或者是从磁力转移比率（MMTR）的。在这里，我们利用了650名健康成年人[Camcan Cohort]的基于人群的寿命队列中所有这些MR对比的存在，以确定11个常用WM指标的协方差的潜在因素。需要四个因素来解释89％的方差，这是我们用1）纤维密度 /髓鞘形式解释的，2）自由水 /组织损伤，3）3）纤维跨的复杂性和4）微结构复杂性。这些因素显示出年龄和性别的明显影响。为了测试这些因素的有效性，我们将其与心血管健康和认知表现的度量相关。具体来说，我们进行了路径分析1）将心血管措施与WM因素联系起来，鉴于WM健康与心血管健康有关，以及2）将WM因素与认知措施联系起来，鉴于WM健康对认知很重要。即使在适应年龄后，我们也发现与脉压压力相关的血管因子预测了WM因子捕获自由水 /组织损伤，并且几个WM因素为流体智能和加工速度提供了独特的预测。我们的结果表明，在WM的常见MR度量中既有互补的和冗余信息，并且它们的潜在因素可能有助于确定健康衰老中白质健康的差异原因和贡献。
人工智能对教育系统中角色认知的影响的研究论文分析
以山西省太原市整个教育系统为例，采用问卷调查法，分析人工智能对教育系统中角色认知的影响。本次问卷调查的教育系统涉及学前教育、小学教育、中学教育、高等教育、成人教育、计算机网络教育、企业教育、社会教育8大类，受访者包括各教育类别的教师368人、学生或学习者402人、学校管理人员118人、学生或学习者家属124人。问卷设计共34道题，分为6个角色认知条目，设5级分值；共发放问卷1012份，回收问卷978份，回收率为96.64%，其中有效问卷957份，有效率为97.85%。研究结果表明:人工智能辅助课程的学习强烈依赖于课程角色认知,而角色认知的建构与对课程内容的理解、教学方式、活动方法相关。因此,需要从功能实现形式、资源呈现方式、支撑硬件形式、师生交互方式、作品呈现方式等方面对人工智能在教育系统中角色认知的影响进行系统分析。教师作为连接者,其角色认知受限于学习者的理解程度、资源数量和数据处理能力,但优势在于能够灵活地监控和调整。人工智能技术灵活多样,以多种方式作用于学习与教学活动,对其在角色认知中的作用描述尚无统一的术语。本文研究结果为进一步开展人工智能在教育系统中角色认知影响的研究提供参考。
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]。