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计算与认知
电气工程与计算机科学系 ( https://catalog.mit.edu/schools/engineering/electrical- engineering-computer-science ) 和脑与认知科学系 ( https://catalog.mit.edu/schools/science/brain-cognition-sciences ) 提供联合课程，可授予计算与认知理学学士学位 ( https://catalog.mit.edu/degree-charts/computation-cognition-6-9 )，该课程侧重于脑科学、认知和机器智能的计算和工程方法这一新兴领域。课程设置灵活，可满足学生对该领域各种兴趣的需求 — 从受生物启发的人工智能方法到大脑中的逆向工程电路。该联合课程为学生的职业生涯做好准备，包括人工智能和机器学习的高级应用，以及系统和认知神经科学的进一步研究生学习。该项目的学生是两个系的正式成员，并有一名来自脑与认知科学系的学术顾问。
数学认知
数学素养的发展和科学必须基于对数学认知，其发展及其大脑机制的研究。在过去的30年中，认知心理学，神经心理学，发育心理学和动物心理学的研究结果表明，数学认知是一种认知系统，基于谱系的演变和个人的发展，具有复杂的组成部分和结构。尤其是自1990年代以来，随着大脑和认知科学的繁荣，研究人员对数学认知的大脑机制进行了更深入的系统研究，并在认知和大脑水平之间建立了初步的对应关系。这些发现无疑为当前的基本数学教育提供了宝贵的见解。鉴于大脑和认知科学的最新进展以及我们最近的一些研究结果[2] [3] [4]，本文将讨论数学认知，进化和发展的组成部分和结构，大脑的结构和功能基础，脑力和功能基础，脑障碍及其大脑机制，学习和大脑的可塑性，并分析其对基本数学教育的影响。
大脑和认知
在这项研究中，一项分类任务要求参与者查看180名已故个人的面部照片（照片是在死亡前几年拍摄的），并猜测来自三个套式类别的死亡原因：心脏病发作；枪支死亡；或车祸。脑电图（EEG）和心电图（ECG）数据在任务过程中同时收集。参与者包括那些声称“中等”（心理）能力和控制权的人，他们声称没有中等能力。合并的数据显示了死亡原因的准确猜测（部分η2= 0.12; p = 0.004），并且对照对象主要负责这种效应（部分η2= 0.11; p = 0.005）。EEG和ECG差异。对照参与者在呈现图像后具有更大的振幅事件相关电位（ERP），而不是介质，在80至110毫秒之间，在200至350毫秒之间。与培养基相比，这可以解释为反映对照组的更多注意力和较少的响应抑制。对照组的参与者的平均心率比培养基的平均心率较低，这可能表明任务过程中的压力较小。关于为什么对控件的执行比介质更好的猜测和限制。
人类的学习和认知
冬季阅读项目背景冬季阅读项目很简单，应该很有用。为了让本班的学生在班级开始之前形成一些背景知识和想法，每个人都必须在冬季休息时阅读一点。选择的书是Ratey，J。（2002）。大脑用户指南。复古书籍。这是一本出色的书，以简单，高度理解的方式介绍了复杂而重要的思想，因此非常适合我们的目的。与Ratey（2002）一起有用的出色文本是在线出版物，称为Neuroscience：大脑科学。它为神经系统的大脑和各个方面提供了非常简单的指南。可以在此处找到：http：//brain.mcmaster.ca/brainbee/neuroscience.science.of.the.brain.pdf要求和指南，基本上，学生需要全部阅读Ratey（2002）。这是主要和最重要的要求。为了扩展这些知识并让学生试图内部化一些学生应回答有关阅读及其从中得到的问题的问题。学生应回答每个问题是一本由Ratey（2002）的直接报价支持的精心构建的迷你论文。应将学生答案的粗略草案带到第一堂课，我们将使用问题的答案作为一般审查文本的一种方式。最终版本的项目将于3月15日举行。确保您包括文本中的报价以支持您的答案。问题在完整且组织良好的短文中回答以下每个问题。1。您将如何最好地描述Ratey对大脑的整体观点？2。根据Ratey，大脑的特定部分/区域在大脑中起着最大或最多样化的作用
大脑、行为和认知
o 学生不申请荣誉候选人资格。 o 累积至少 87 个学分 o 在惠特曼完成两个学期的驻校。 o 在惠特曼学院获得的所有学分的累积 GPA 至少为 3.300 o 主修 GPA 至少为 3.500 o 在荣誉论文中获得至少 A- 的成绩 o 以优异的成绩通过高级评估 o 项目主席将在学期第 12 周开始之前通知注册主任哪些学生是荣誉候选人。 o 必须在阅读日之前向彭罗斯图书馆提交可接受的荣誉论文数字副本。 481,482 特别项目 不提供 2023-24 1-2 学分 与个别学生安排的研究项目或独立研究。学生必须在预期项目的学期之前咨询教职员工以确定该项目是否合适，并且该项目必须在惠特曼教职员工的监督下完成。先决条件：导师同意。
人类的学习和认知
策略 - 2025年春季概述：这个每周三个小时的课程侧重于大脑，结构和机制，尤其是在人们与人们如何以对记忆和语言的特殊关注的方式联系在一起。该课程有两个要涵盖的主要领域。其中的第一个是学习和内存组件。第二部分围绕大脑结构和功能，因为它更具体地与语言有关。在这里，我们将研究语言的不同元素，以及如何通过大脑结构和功能来解释它们。实际上，我们正在寻找本课程中的方法，以整体，原则性的方式将最新的大脑，记忆和语言研究结合在一起。目标：该课程的这一目标是为学生提供一个基于大脑研究的学习和记忆的一些新理论的机会，这些理论几乎可以肯定会对语言学，第二语言学习以及最终在近期的语言教学方面产生巨大影响。与往常一样，课程的目标围绕所涵盖的概念的编码和存储以及在语言教室中使用的实际检索和应用。在课程结束时，学生应该对当前大脑理论进行牢固，连贯的概述，尤其是在记忆，语言和认知方面。文本和材料在本班的整个书籍中使用整个书籍，就像其中一些一样好，在这种审查课程中我们试图将想法联系在一起是非常有限的。此外，学生应该能够采用这些新知识，并利用它来为与这些新想法相对应的语言发展的教学，材料设计和课程计划来制定知情的方法，从而产生更大的整体效果。相反，我们将少量使用各种相当多的书籍和材料。这些将以扫描的形式提供给学生，以每周的单板滑雪。课堂文本这些是我们在课堂上使用的不同文本材料，它们包括课程所需的读数。Banich，M。（2004）。 认知神经科学和神经心理学（第2版）。 波士顿：霍顿Banich，M。（2004）。认知神经科学和神经心理学（第2版）。波士顿：霍顿
分布式认知 - eScholarship
我们正在快速经历一个历史时刻：人们在一台计算机前工作，由一台小型 CRT 控制，专注于仅涉及本地信息的任务。联网计算机变得无处不在，在我们的生活中以及科学、商业和社会互动的基础设施中发挥着越来越重要的作用。为了在新千年推动人机交互的发展，我们需要更好地理解新兴的交互动态，其中焦点任务不再局限于桌面，而是延伸到一个复杂的网络信息世界和计算机介导的交互。我们认为分布式认知理论在理解人与技术之间的交互方面发挥着特殊的作用，因为它的重点一直是整个环境：我们在其中真正做什么以及我们如何协调其中的活动。分布式认知为如何思考设计和支持人机交互提供了彻底的重新定位。作为一种理论，它专门用于理解人与技术之间的交互。在本文中，我们提出分布式认知作为人机交互的新基础，勾勒出一个综合的研究框架，并使用我们早期工作中的选集来提出该框架如何为数字工作材料的设计提供新的机会。
2 联结主义认知模型
本章回顾了专注于使用神经网络的计算机认知模型。这些架构受到对大脑计算方式研究的启发，特别是以下观察结果：由相对简单的处理元素组成的大型密集连接网络可以相当轻松地通过少量连续步骤解决某些复杂任务。后续工作产生了具有独特风味的认知模型。处理的特点是跨连接成复杂网络的简单处理单元的激活模式。知识存储在单元间连接强度中。正是由于这个原因，这种理解认知的方法获得了联结主义的名称。自本书第一版以来，很明显该领域已进入人工神经网络研究的第三个时代。第一个时代始于 20 世纪 30 年代和 40 年代，是第一种正式计算理论起源的一部分；第二个时代始于 20 世纪 80 年代和 90 年代，伴随着认知的并行分布式处理模型；第三个时代始于 21 世纪中期，伴随着“深度”神经网络的进步。关于如何创建和训练更强大的人工神经网络的新见解引发了这两个时代的转变。