学术概念词典
输入关键词开始查 —— 多个词用空格隔开（都要命中）。
学期 1
1.1 普通心理学
- 科学方法（scientific method）：用可观察的证据检验可被推翻的说法。
心理学的分界线不在"研究什么"，而在"怎么研究"，也就是能不能拿数据说话。
⚠️ 易混：日常说的"心理学"（读心、性格分析）和学术心理学不是一回事。 - 描述 / 相关 / 实验（三种研究方法）：描述只记录"是什么"；相关说"两件事一起变"；
实验才能说"谁导致谁"。能不能说因果，取决于你有没有操纵变量 + 随机分配。 - 自变量 / 因变量（IV / DV）：自变量是你主动改变的（如墨水颜色），
因变量是你测量的（如反应时）。记法：自变量=原因，因变量=结果。 - 随机分配（random assignment）：把被试随机分到各条件。
它的作用不在"让各组一样"，而在让各组在所有你没想到的因素上期望无差别。
这是实验能说因果的关键一步。 - 韦伯定律（Weber's law）：刚能觉察出的差别，和原来的刺激强度成正比。
例：拎 1 kg 加 10 g 有感觉，拎 10 kg 加 10 g 没感觉。 - 绝对阈限 / 差别阈限：绝对阈限=刚好能感觉到的最小刺激量；
差别阈限=刚好能分辨出"变了"的最小变化量。韦伯定律讲的是后者。 - 信号检测论（Signal Detection Theory, SDT）：把"你有多敏锐"和"你有多爱说'有'"
分开的一套框架。因为它发现：同一份感觉，报"有"还是"没有"还取决于你的判断标准。 - 击中 / 漏报 / 虚报 / 正确拒绝：SDT 的四个格子。击中有信号且说有；漏报有信号却说没有；
虚报没信号却说有；正确拒绝没信号且说没有。 - d′（辨别力指数）：SDT 里衡量"真实敏感度"的指标，越大越敏锐，
且不受你"爱不爱说有"的影响。这正是 SDT 的高明处。 - 判准（criterion）：你报"有"的门槛高低。门槛低→容易虚报；门槛高→容易漏报。
判准会随动机、后果而变（如考试时"确定才敢选"）。 - 感觉 / 知觉：感觉=接收原始刺激（光、声）；知觉=对感觉的组织和解释。
知觉是主动建构，不是被动接收（→ 大猩猩实验）。 - 非注意盲视（inattentional blindness）：你没注意到的，就真的"看不见"。
例：数传球次数时，一半人没看见走过屏幕的大猩猩。 - 双耳分听（dichotic listening）：左右耳各放一段话，让你只复述一只耳朵。
用来研究"注意的过滤器在哪一步"。 - 过滤器模型 / 衰减模型 / 后期选择 / 知觉负载：四个关于"注意在哪一步筛掉信息"的模型。
过滤器=早期全筛掉；衰减=早期只减弱不筛掉；后期选择=全加工完再筛；
知觉负载=看你忙不忙，不忙就漏进来。它们是互相推翻的关系，不是并列。 - 自动化加工（automatic processing）：练熟了就不占注意力的加工（如识字）。
Stroop 效应就是它和控制加工打架：让你读字的颜色，字义却自动跑出来干扰你。 - Stroop 效应：写"红"字但用蓝墨水，让你说墨水颜色→你会变慢。
证明"读字"是自动化、压不住的。 - 感觉记忆 / 短时记忆 / 工作记忆：感觉记忆=刺激刚过的一瞬残留（不到 1 秒）；
短时记忆=几秒到几十秒、容量很小；工作记忆=边记边操作的那部分（升级版）。 - 组块（chunk）：把几个小单位打包成一个单位，容量就变大了。
例："19491001"比"1-9-4-9-1-0-0-1"好记。专家强在"组块大"，不是"内存大"。 - 7±2 / 4：短期能同时记住的单位数。Miller 说 7±2（1956），Cowan 修正为约 4（2001）。
- 部分报告法（partial report）：闪一下 12 个字母，只让你报告其中一行。
结果比"全报告"好得多 → 说明信息其实都在，只是消失得太快。 - 重构记忆（reconstructive memory）：记忆是每次重新拼装，不是录像回放。
误导信息效应：事后换个词提问（"撞"vs"碰"），能改变你记得的细节。 - 内在动机 / 外在动机：内在=因为喜欢而做；外在=为了奖励/避免惩罚而做。
- 过度理由效应（overjustification effect）：给本来就喜欢的事加奖励，反而让它变得不喜欢了。
因为你的理由从"我喜欢"变成了"为了拿奖"，奖励一撤，理由就没了。 - 期望-价值理论：动机 = 你认为能成功的可能性 × 这件事对你的价值。
两头任一为 0，动机就是 0。 - 守恒（conservation）：皮亚杰的概念，即知道"形状变了，量没变"。
例：把水从矮杯倒进高细杯，前运算期儿童会说"变多了"。 - 大五人格（Big Five / OCEAN）：用五个维度描述人格：开放性、尽责性、外向性、
宜人性、神经质。是目前最被认可的框架（"五个词"能较稳定地描述人）。 - 从众（conformity）：因为群体的压力，改变自己的判断（哪怕你明知答案）。
Asch 实验：明明线段一样长，多数人说不一样时，约 1/3 的被试跟着说错。 - 服从（obedience）：对权威命令的听从。Milgram 实验：65% 的人把"电击"加到了最高档，
只因为穿白大褂的人说"请继续"。 - 观察学习（observational learning）：不亲自体验奖惩，只看别人做，也能学会。
班杜拉波波玩偶实验：看过大人打玩偶的孩子，自己也打。这直接反驳"必须自己强化才能学"。
1.2 教育学原理
- 实然 / 应然：实然=事实是怎么样（可用证据检验）；应然=应该怎么样（是价值判断）。
⚠️ 这门课最核心的一件事：其他课教你"是什么"，这门课教你"该怎样"。
两种问题的答法完全不同，别用数据去回答价值问题。 - 教育的三个基本要素：教育者、受教育者、教育影响（内容与手段）。
三者的关系（谁主导、谁主动）正是各流派争论的地方。 - 教育的本质："教育到底是什么"这个问题本身有争论。
有说"传递社会经验"（社会本位）、有说"促进人的发展"（个人本位）。没有标准答案，看立场。 - 遗传 / 环境 / 教育 / 主观能动性：影响人发展的四个因素。
教育起主导作用，但要注意："主导"不是"万能"，它要靠遗传和环境提供条件，
且最终要通过人自己的能动性才起作用。 - 最近发展区（Zone of Proximal Development, ZPD）：维果茨基提出，
"自己独立能做到的水平"和"在别人帮助下能做到的水平"之间的那段距离。
教学要对着那段距离去教：太简单没成长，太难够不着。 - 支架（scaffolding）：在 ZPD 里给学生的临时帮助（提示、示范、拆步骤），
学会了就撤掉。名字来自盖楼的脚手架。 - 个人本位 / 社会本位（教育目的之争）：个人本位=教育为了人的发展本身（卢梭、杜威）；
社会本位=教育为了社会需要（涂尔干）。这是价值选择，不是事实问题。 - 德育 / 知情意行：品德包含知（认识）、情（情感）、意（意志）、行（行为）四方面。
四者不必然同步，"知道该做"不等于"会做"。 - 教师专业发展 / 师生关系：教师是需要持续成长的专门职业，不是"技术员"；
师生关系是教育的底色，不是可有可无的附加项。
1.3 语言学概论
- 索绪尔（Saussure）：现代语言学之父。他的核心贡献是把"语言"变成了一个可研究的系统。
- 能指 / 所指（signifier / signified）：能指=声音/字形（符号的形式）；
所指=它代表的概念（符号的内容）。 两者结合才是"符号"。 - 任意性（arbitrariness）："为什么叫'狗'？"，没道理，是约定俗成的。
同一个东西不同语言叫法完全不同，就是证据。 - 语言 / 言语（langue / parole）：语言=社会共有的规则系统（抽象）；
言语=个人实际说出来的话（具体）。索绪尔主张研究前者。 - 共时 / 历时（synchronic / diachronic）：共时=横切一个时间点看系统；
历时=纵向看它怎么演变。索绪尔主张先研究共时。 - 组合 / 聚合（syntagmatic / paradigmatic）：组合关系=句子里"前后搭配"
（"我吃饭"里"吃"和"饭"的关系）；聚合关系=同一位置上"能替换"的一堆词
（"吃/做/买"都能放那个位置）。两条轴交叉，就是语言的结构。 - 语音学 / 音位学（phonetics / phonology）：语音学研究"人能发出/听到什么音"（物理层面）；
音位学研究"某个语言里哪些音有区别意义的作用"（功能层面）。 - 音素 / 音位（phone / phoneme）：音素=实际发出的音（有无数细微差别）；
音位=在某个语言里能区别意义的最小单位。例：汉语"b/p"是两个音位（"爸/怕"不同），
而英语里送气不送气的 p 是同一个音位的变体。 - 最小对立对（minimal pair）：只差一个音、意思就不同的两对词。
例：汉语"南 nán / 兰 lán"。找到它，就证明这两个音是不同音位。 - 互补分布（complementary distribution）：两个音从不出现在同一位置，
那它们很可能是同一个音位的不同变体。这是判定音位的另一种方法。 - 国际音标（IPA）：给全世界所有语言的音统一记音的一套符号。
一音一符，不受拼写干扰（英语拼写和读音对不上，IPA 就不会）。 - 声母 / 韵母 / 声调：汉语音节的三个成分。声母=开头的辅音；韵母=后面的部分；
声调=音高的高低升降（汉语的"妈麻马骂"就靠它区分）。 - 语素 / 词 / 短语 / 句子：语言单位的层级，由小到大。
语素是最小"音义结合体"（如"们"），词由语素构成，再往上组装成短语和句子。 - 句法树 / 直接成分分析：把句子一层层切分，画出树形结构，
显示"哪些词先结合成一块"。歧义句就是因为它有两种切法。 - Hockett 的设计特征（design features）：Hockett 列出的人类语言区别于动物交流的
一串特征，如能产性（能造出从没说过的新句子）、位移性（能谈不在眼前的事）、
任意性、双重分节（音层+义层两级）。最能区分人和动物的是"能产性"。
学期 2
2.1 中外教育史
- 因材施教：针对每个人的特点调整教法。《论语》"闻斯行诸"是源头。
孔子对性格退缩的冉有说"去做"，对好勇的子路说"别急"，同一个问题两个相反答案。
⚠️ 易混：别理解成"给不同内容"，它是"往中道调"：过头的压一压，不足的推一把。 - 有教无类：不分身份贵贱，人人可教。在孔子之前，教育是贵族特权。
- 产婆术：苏格拉底的追问法，不停问，让你自己发现矛盾、得出结论。
知识是引出来的，不是灌进去的（和孔子"不愤不启，不悱不发"是跨文化呼应）。 - 科举制：隋唐开始的标准化选拔考试，延续约 1300 年，1905 年废止。
两面性：促进了社会流动，但也导致了应试（诏书自己承认"科举每习空文"）。 - 班级授课制：夸美纽斯提出，把学生按年龄编班、统一进度上课。
好处是让教育能规模化；代价是把教育变成"标准化生产"。 - 五育并举：蔡元培 1912 年提出的教育宗旨，
军国民（体育）、实利主义（智育）、公民道德（德育）、世界观、美感教育。
⚠️ 易混：五育并举在 1912 年（他当教育总长时）；北大改革是 1917 年（当校长时）。两件事别混成一年。 - 赫尔巴特教学四阶段：明了 → 联想 → 系统 → 方法。
代表教师中心、教材中心的传统教育。 - 杜威思维五步：情境 → 问题 → 假设 → 推理 → 检验。
代表儿童中心、做中学的进步教育。⚠️ 和西蒙的"问题空间"是同一个结构（哲学先行，计算后至）。 - 学制（壬寅 / 癸卯 / 壬戌）：近代中国的学制改革。壬戌学制（1922）的"六三三"沿用至今
（小学 6 年、初中 3 年、高中 3 年）。
2.2 教育心理学
- 行为主义（behaviorism）：学习 = 刺激-反应联结的建立，只看可观察的行为。
强化是它的核心机制。⚠️ 它的崩塌点是乔姆斯基：儿童能说出从没听过的新句子，
说明语言是规则系统，不是"习惯堆砌"。 - 认知主义：学习 = 内部认知结构的变化（不只是行为变化）。
关注记忆、理解、加工过程。 - 建构主义（constructivism）：知识是学习者自己建构的，不是被传递的。
代表人物维果茨基（ZPD）。老师是"帮助建构"，不是"灌"。 - 人本主义（humanism）：关注人的整体、自我实现和情感需要（马斯洛、罗杰斯）。
学习要满足人的情感需求才有效。 - 有意义学习（meaningful learning）：把新知识和已有知识建立实质联系（奥苏贝尔）。
⚠️ 易混：和"机械学习"相对。背电话号码=机械；理解勾股定理和距离公式的关系=有意义。 - 先行组织者（advance organizer）：讲新内容前，先给一个上位的、概括的框架，
帮学生"挂靠"。⚠️ 效果其实不大（元分析 d≈0.21），别当成万能技术。 - 图式（schema）：脑子里已有的知识结构，新信息靠它来理解。
专家和新手的差别，常常在"图式"而不在"记忆力"。 - 过度理由效应（overjustification effect）：见 「普通心理学」。
在教育里就是：别对本来就爱学的孩子滥发奖励。 - 观察学习 / 替代强化：看别人做、看别人得到什么后果，自己就学会了
（班杜拉）。替代强化=看到别人因某行为受奖，你也会更倾向那么做。 - 学习风格（learning styles）：认为"人是视觉型/听觉型/动觉型，按风格教更有效"。
⚠️ 这是被证伪的流行说法：Pashler 等（2008）审查后没找到支持它的合格证据。
但注意措辞：问题不在"已证明无用"，而在"没有合格证据支持"。 - 交叉设计（crossover interaction）：要证明"按学习风格教学有效"，必须同时成立两件事：
视觉型用视觉教更好 且 听觉型用听觉教更好。大多数研究只做了前半句，所以证明不了什么。 - 迁移（transfer）："在一个情境学到的，能不能用到另一个情境"。
最危险的是"只会在考试里用"（→ 「学习科学导论」 的街头数学）。
2.3 现代汉语
- 普通话的定义：以北京语音为标准音、以北方话为基础方言、以典范的现代白话文著作为语法规范。
三个标准分别管语音、词汇、语法。 - 变调（tone sandhi）：连着读时声调会变。母语者天天在做，但说不清规则。
- 三声变调：两个三声连读，前一个变二声（"你好"nǐ hǎo → ní hǎo）。
- "一"和"不"的变调：后面字的声调决定它们读几声。
- 儿化：加卷舌的"儿"尾，不只是加个音，还常带"小、可爱、随意"的色彩。
- 轻声：读得又短又轻的调（如"妈妈"第二个"妈"）。它是音节的弱化，不是"第五种声调"。
- 中介语（interlanguage）：塞林克提出，学习者自己发展出的一套"中间语言"，
既不是母语，也不是目标语，但它有自己的一套规则（不是"乱说"）。 - 偏误分析（error analysis）：通过分析学习者的错，反推他脑子里的规则。
关键：错误是有系统的，不是随机的，同一个规则会让他犯同一类错。 - 化石化（fossilization）：中介语里某个错误长期固定下来，怎么学都不改了。
- 母语迁移（正迁移 / 负迁移）：母语的规则被搬进目标语。
规则一样→正迁移（帮忙）；不一样→负迁移（帮倒忙）。
例：英语用"过去时"标记过去，学习者就造出"*我昨天不去学校"。 - 把字句 / 被字句：汉语特有的两种句式。把字句="张三把花瓶打破了"（强调对受事的处置）；
被字句="花瓶被张三打破了"（强调受事）。是句法实验的好材料，因为结构特殊、又有语感色彩。 - "的 / 地 / 得"：三个都读 de，但语法功能不同，
的+名词（我的书）、地+动词（慢慢地走）、得在动词后接补语（跑得快）。 - 基频（F0）：声音的基频决定音高，声调就是 F0 的变化曲线。语音分析里最常测的量。
- 共振峰（formant）：声音的谐振峰，决定元音的音色（a 和 i 的区别就在共振峰）。
2.4 认知科学概论
- 认知科学（cognitive science）：把哲学、心理学、语言学、计算机科学、神经科学、
人类学凑在一起，研究"心智是什么"的一门交叉学科。核心问题：思维能不能被计算？ - 认知革命（cognitive revolution）：20 世纪 50 年代从行为主义转向研究"内部心理过程"的转向。
行为主义只研究可观察行为，认知革命开始研究看不见的加工过程。 - 1956 年：认知科学的"奇迹年"，达特茅斯会议（AI）、乔姆斯基的语言学、
Miller 的 7±2、Newell & Simon 的逻辑理论家，都在这一年出现。
⚠️ "认知科学元年"是后人的建构，那几件事确实发生在 1956，但"元年"是追溯出来的说法。 - 物理符号系统假设（Physical Symbol System Hypothesis）：牛厄尔和西蒙提出，
"一个系统能处理符号，就具备产生智能的充分必要条件。"
这是符号主义 AI 和早期认知科学的核心信念。它后来被联结主义挑战。 - 表征（representation）：脑子里"代表"外界事物的那个东西。
比如你想到"苹果"时脑中的那个形象/概念，就是表征。认知科学的核心概念之一。 - 计算（computation）：按规则对符号进行变换。认知科学的基本假设是
"思维 = 某种计算"（这也是它和计算机科学能对话的原因）。 - Marr 的三层次：理解一个认知系统要分三层问，
① 计算层（要解决什么问题、目标是什么）→ ② 算法层（用什么步骤实现）→
③ 实现层（在什么硬件上跑）。
价值：能说清"神经活动"和"认知功能"不是同一层的东西，别拿一层去解释另一层。 - 四大研究纲领：认知科学里四派"怎么研究心智"的主张（符号主义、联结主义、
具身认知、动力系统等）。它们是竞争关系，各自解释不同的问题。 - 具身认知（embodied cognition）：认知不只是脑子的事，身体和感觉运动经验也参与其中。
例："热咖啡实验"曾被认为支持它，拿热咖啡的人更愿意夸别人"温暖"。
⚠️ 但这个实验后来重复失败了（2014 年后多次），是科学自我纠错的好案例。 - 中文屋论证（Chinese Room）：Searle 的思想实验，你在一间屋里，按规则手册
把中文问题对应成中文答案递出去。屋外的人以为你懂中文，其实你一个字都不懂。
用来反驳"能正确处理符号 = 真的理解"。 - 容易问题 / 困难问题（easy / hard problem of consciousness）：Chalmers 的区分，
容易问题=大脑怎么做信息加工（原则上能解释）；
困难问题=为什么这些加工会伴随"主观体验"（为什么疼"感觉像"疼）。
后者至今没人知道怎么研究。 - 功能主义（functionalism）：重要的是"实现了什么功能"，不是"由什么材质实现"。
所以"硅基实现的心智也算心智"在逻辑上是可能的，这是 AI 有无限心的哲学基础。
学期 3
3.1 人工智能原理
- 图灵测试（Turing test）：隔着屏幕对话，如果分不出对面是人还是机器，就算它有智能。
图灵 1950 年提出，把"智能"这个哲学问题换成了可操作的行为问题。
⚠️ 易混：它测的是"像不像人"，不是"会不会思考"。 - Agent（智能体）：通过感知器感知环境、通过执行器作用于环境的东西。
定义很宽：人、恒温器、下棋程序、大模型助手都是。关键不在"像不像人"，在"能不能根据感知做决策"。 - 理性 agent 的五要素：性能度量（什么叫好）、感知（能看到什么）、
行动（能做什么）、环境（在什么世界）、效用函数（每个结果多好）。
⚠️ 理性 ≠ 全知：理性是"基于已知信息做最好的选择"。 - 搜索问题的五要素：初始状态、操作符（能做的动作）、目标测试、路径代价、状态空间。
例：八数码问题。 - BFS / DFS：广度优先=一层层铺开找（保证最短路径，但费内存）；
深度优先=一条道走到黑（省内存，但不保证最优）。 - A* 算法：BFS + "估计还有多远"。用启发式函数 h(n) 指导搜索方向，
只要 h 不高估真实距离（这叫"可采纳"），A* 就保证最优。 - 启发式函数（heuristic）：对"离目标还有多远"的估计。
例：八数码里数"错位的牌数"或"曼哈顿距离"。 - 对抗搜索 / 极小极大 / Alpha-Beta 剪枝：两个玩家轮流决策的搜索。
极小极大=我选最大收益、对手选让你最小（假设对手最优）；
Alpha-Beta=把明显不可能的分支剪掉，省时间。 - 知识表示（knowledge representation）：把世界"写成机器能推理的形式"。
如命题逻辑、一阶逻辑（可以表达"所有 A 都是 B"）。 - 演绎 / 归纳 / 溯因：三种推理。演绎=从一般推个别（保真）；
归纳=从个别推一般（可能出错）；溯因=从结果猜原因（医学诊断常用）。 - 监督 / 无监督学习：监督=给带答案的数据（有标签）；
无监督=只给数据不给答案（自己找结构，如聚类）。 - 过拟合（overfitting）：模型把训练数据"背下来"了，换新数据就不行。
这是机器学习最核心的坑。对策：留出测试集、正则化、更多数据。 - 泛化（generalization）：在没见过的新数据上表现好。
我们真正要的是泛化，不是"训练集上分数高"。 - AI 三次浪潮：约 1956–1974（符号主义）／1980–1987（专家系统）／
2011 至今（深度学习）。中间夹两次"AI 寒冬"。⚠️ 各家年份界限略有差异。
3.2 学习科学导论
- 学习科学（learning sciences）：研究"人怎么学"并据此改进教学的交叉领域。
它把心理学、教育学、计算机、脑科学拉到一起。 - 情境化（situated）：知识是在具体情境里学的，也就"绑"在那个情境上。
这是"学的东西用不出来"的根本原因。 - 迁移（transfer）：把一处学到的用到另一处。
街头数学的例子最震撼：同一批孩子，街头算账 98% 对，换成算式只有 37% 对。
他们会算，只是不会"迁移"。 - 认知负荷（cognitive load）：工作记忆能同时处理的信息量有限，超了学不进去。
分三种：内在（内容本身难）、外在（教法/呈现不好造成的浪费）、
相关（用于建构图式的，是好负荷）。 - 范例效应（worked-example effect）：新手先学完整解答，比一上来就做题学得更好。
因为解题会占满工作记忆，学不到结构。⚠️ 对专家会反转（见"专家逆转效应"）。 - 分散注意效应（split-attention effect）：图、文分开摆，你得来回对照，白白占负荷。
对策：把它们整合在一起。 - 提取练习 / 测试效应（retrieval practice / testing effect）：
"考自己"比"再读一遍"记得更牢。 因为提取本身就在强化记忆。 - 元认知（metacognition）："知道自己会不会"的能力。
它出错的典型表现：以为自己会了（重读时很流畅），其实不会。 - 专家逆转效应（expertise reversal effect）：对新手有效的方法，对专家反而有害。
例：给专家详细范例，是浪费他的脑力。所以"什么方法最好"这个问题不完整，要问"对谁"。
3.3 语言教育学
- 语法翻译法 / 直接法 / 听说法 / 交际法（CLT）/ 任务型教学（TBLT）/ 后方法：
教学法的六代演变，每一代在修上一代的毛病：
翻译法（会读不会说）→ 直接法（只用目标语）→ 听说法（句型操练，但理论被推翻）→
交际法（语言是为了交际）→ 任务型（围绕任务组织）→ 后方法（没有万能方法，看情境）。 - 交际能力（communicative competence）："会做题"不等于"会用"（Hymes 提出）。
包含四成分：语法能力（说得对）、社会语言能力（说得得体）、
话语能力（说得连贯）、策略能力（不会说时怎么绕）。 - 显性 / 隐性教学：显性=把规则讲出来；隐性=不讲规则、靠大量输入。
元分析发现显性明显更有效（d≈1.13 vs 0.54），⚠️ 但可能是"用填空测出来的偏差"。 - Focus on Form / Focus on Forms（FonF / FonFS）：FonF=在交际任务中
顺便聚焦语言形式；FonFS=单独开课教语法。两者效果统计上没有显著差异。 - 重铸 / 提示（recast / prompt）：两种纠错方式。重铸=老师把你说错的话
用正确的说法重说一遍（不打断）；提示=逼你自己改（"你刚才说什么？"）。
重铸最常见，但学生常常没意识到那是在纠错；提示更显式、通常更有效。 - 效应量 d（effect size）：衡量"效果有多大"的标准化指标。
约略标准：0.2 小、0.5 中、0.8 大。它和样本量无关，而 p 值有关。
所以只看 p 值会被大样本骗。
3.4 语言认知神经科学
- 事件相关电位（ERP）：从脑电里提取"对某个刺激的反应"。
做法：同一刺激重复很多次，把脑电叠加平均，随机的背景噪声抵消，留下的就是反应。 - N400：刺激后约 400 毫秒出现的负波，由语义违反触发
（"我喝了一杯桌子"）。是"语义加工"的经典指标。 - P600 / SPS：约 600 毫秒出现的正波，由句法违反触发（Osterhout & Holcomb 1992）。
⚠️ 原来以为它是"句法专属"，后来发现语义、音乐、数学违反也会引发它，所以别写成"句法专属"。 - 双分离（double dissociation）：A 坏了但 B 好，另一个人 B 坏了但 A 好。
这是"这两件事由不同系统负责"的强证据。N400/P600 就是这样一个例子
（⚠️ 但后来发现没那么干净）。 - 布洛卡区 / 韦尼克区：布洛卡区=左额叶，管言语产生；
韦尼克区=左颞叶，管语言理解。⚠️ 这是 19 世纪的简化，现代观点是分布式网络。 - 布洛卡失语 / 韦尼克失语 / 传导性失语：布洛卡失语=说话费力、电报式，理解相对保留；
韦尼克失语=说话流利但无意义（词语沙拉），理解严重受损；
传导性失语=听得懂说不出来（复述困难），损伤在弓状束。 - 弓状束（arcuate fasciculus）：连接布洛卡区和韦尼克区的白质纤维束。断了→传导性失语。
- 偏侧化（lateralization）：语言功能主要在哪侧半球。 常说"95% 的人语言在左脑"。
⚠️ 这个数字来自有脑损伤或做过手术的病人（Wada 测验），不是健康人群，
健康人用 fTCD 测出来左右差异没那么极端。引用时要说清数据来源。 - Wada 测验 / fTCD：Wada=往一侧颈动脉注射麻醉药，看哪侧语言停了
（用于手术前，是病人数据）；fTCD=用经颅多普勒测血流
（健康人可用，所以结论不同）。 - 双流模型（dual-stream model）：Hickok & Poeppel (2007)，
腹侧流管"听懂"（大体双侧）；背侧流管"听到→说出来"的映射（强左侧）。
和视觉系统的"什么通路/哪里通路"平行。
学期 4
4.1 实验方法论核心
- 效度的四种：内部效度=这个实验里的因果推论成立吗；
外部效度=能推广到别的情境吗；构念效度=你测的真是你想测的东西吗；
统计效度=统计结论可靠吗。
⚠️ 经典冲突：内部效度高的实验（严格控制）往往外部效度低（脱离真实情境）。 - 统计功效（statistical power）：当真有效应时，你能检测出它的概率。
由效应量、样本量、α决定，其中只有样本量是你自由控制的。
常用目标：0.80。⚠️ 20 人的心理学实验功效往往低到 0.2，测不出真效应，却容易"碰巧"测出假效应。 - 可复现性危机（replication crisis）：大量已发表的心理学家结果，重复不出来。
OSC (2015) 重复 100 项研究：原研究 97% 显著，重复只有 36% 显著。 - 发表偏倚（publication bias）：只有"显著"的结果才容易被发表，
于是文献里的效应被系统性高估。 - p-hacking：反复试各种分析方式，直到 p < 0.05。
不是造假，但同样让假阳性混进文献。 - HARKing：看到结果之后再编假设（Hypothesizing After the Results are Known）。
后果：把"探索"伪装成"验证"。 - 预注册（preregistration）：做实验前先公开登记"我要检验什么假设、怎么分析"。
解决 HARKing 和 p-hacking。⚠️ 它不能解决：数据造假、工具本身有问题、样本太小、理论错了。 - 被试内 / 被试间设计：被试内=同一批人做所有条件（省人、功效高，
但有顺序效应）；被试间=不同人做不同条件（无顺序效应，但要更多人）。 - 抵消平衡 / 拉丁方：用来消除顺序效应的做法。抵消平衡=让顺序各半；
拉丁方=多条件时的系统平衡方案。
4.2 教育哲学
- 教育哲学：研究"教育应该怎样"的学问。 ⚠️ 它和你别的课根本不同，
别的课问"是什么"（实然），它问"应该怎样"（应然），
答法是讲道理 + 反驳，不是找数据。 - 认识论（epistemology）：研究"知识从哪来、怎么才算知识"。
它决定了"该教什么"，你相信知识怎么来，就会怎么教。 - 理性主义 / 经验主义：理性主义=知识来自理性推理（笛卡尔、柏拉图）；
经验主义=知识来自感官经验（洛克、休谟）。 - 白板说（tabula rasa）：洛克，人心起初像一块白板，知识全是后天写上去的。
推论：环境和教育几乎决定一切。 - 知识是"被发现"还是"被建构"：核心争论。发现=知识客观存在，等人去找；
建构=知识是人主动造出来的。这直接决定教学是"传授"还是"引导建构"。 - 人性论（性善 / 性恶）：你认为人天生是什么样，决定了你怎么教。
卢梭主张性善（所以要保护天性）；荀子主张性恶（所以要教化）。 - 无知之幕（veil of ignorance）：罗尔斯的思想实验，设计社会规则时，
假设你不知道自己会投胎成谁（穷/富、聪明/愚笨）。
这样设计出来的规则才公平。 - 差异原则（difference principle）：罗尔斯，允许不平等，但只有在这种不平等
"对最不利的人也有利"时才正当。 - 批判教育学 / 银行储蓄式教育：Freire 提出，把学生当存钱罐，老师往里"存"知识，
是压迫性的教育。真正的教育是对话，是让人觉醒。 - 实用主义（pragmatism）：杜威，理论的价值在于它能不能解决实际问题。
"教育即生活""做中学"都从这里来。
4.3 心理语言学核心
- 心理语言学（psycholinguistics）：研究"人怎么实时处理语言"，
毫秒尺度上的理解与产出。语言学问"结构是什么"，心理语言学问"人怎么跑这个结构"。 - 语义启动（semantic priming）：先看一个词，会让相关的词更容易被认出。
例："医生"之后，"护士"比"面包"认得更快。它测的是语义网络里的"激活扩散"。 - 激活扩散（spreading activation）：一个概念被激活，会顺着网络传给相关的概念。
- 词频效应 / 具体性效应 / 词长效应：三个最稳的词汇识别效应。
高频词更快、具体词更快、长词更慢（但常见长词会减弱）。
⚠️ 具体毫秒差随材料和任务变化很大，引用要给区间和具体研究，别给单点数字。 - 花园路径句（garden path sentence）：开头诱导你选错结构，读到后面必须回头重解。
例："Since Jay always jogs a mile seems like a short distance to him." - 消歧区：让你发现"之前读错了"的那个位置。这里阅读时间变长、回视增加。
- 回视（regression）：眼睛往回看。是"理解出问题"的信号。
- 句法优先 / 交互式模型：句法优先=先按句法解析，语义后到（Frazier & Rayner）；
交互式=语义和语境立刻影响句法解析（视觉世界范式的证据支持这一派）。 - 眼动指标（首次注视 / 凝视时间 / 总注视时间）：首次注视=第一眼停留多久；
凝视时间=第一次离开前所有注视之和；总注视时间=含回视的全都算。
读法：首次注视正常但总注视变长 → 词本身不难，难的是"整合进上下文"。 - 统计学习（statistical learning）：婴儿能从连续语音里"统计"出词的边界
（Saffran 1996）。说明语言学习不需要专门机制，一般学习能力就够，这是大争议点。 - surprisal（意外度）："这个词在当前上下文里有多意外"的数量化指标。
越意外，读得越慢。 语言模型也能算 surprisal，且能预测人脑反应，
⚠️ 但"相关 ≠ 机制相同"。
4.4 第二语言习得概论
- 关键期假说（critical period hypothesis）：语言学习有一个"过了就难"的时间窗。
Johnson & Newport (1989)：越早到美国，英语语法成绩越好，青春期后明显变差。
⚠️ 批评：问题可能不在"窗口关了"，而在"输入变少/动机变低"。 - 中介语 / 偏误分析 / 化石化 / 母语迁移：见 「现代汉语」。
- Krashen 监控模型（Monitor Model）：五个假说，最出名的是
① 习得 / 学习假说（"习得"是自然的，"学习"是有意识的，两者不能互转）；
② 输入假说 i+1（输入要略高于当前水平）；③ 情感过滤（紧张会挡住输入）。 - 输出假说（Output Hypothesis）：Swain，光"输入"不够，"逼着自己说/写"才推得动语法。
因为输出时你会发现自己说不出来，这个"卡住"就是学习动力。 - 互动假说（Interaction Hypothesis）：Long，"意义协商"是习得的关键。
即：听不懂时来回问、重说、确认的过程，最有促进效果。 - 意义协商（negotiation of meaning）：交际中遇到障碍时，双方调整说法直到听懂的过程。
- 普遍语法 / 浮现论（UG / emergentism）：根本对立。普遍语法=人天生有语言习得装置；
浮现论=语言结构是从一般认知能力 + 大量使用里"涌现"出来的，不需要专门装置。 - 频次效应（frequency effects）：见得越多，加工越快。 这是浮现论的重要证据。
4.5 认知心理学核心
- 减法法（subtractive method）：Donders (1868)，用两个任务的反应时相减，
把"纯某个心理过程"的时间抠出来。
例：测 a 和测 b+c，相减就得到 c 的时间。⚠️ 关键假设是"纯插入"。 - 纯插入假设（pure insertion）：假设加一个过程不会改变其他过程。
⚠️ Wundt 批评的正是这一点，现实中往往不成立，这是减法法最大的软肋。 - 加因素法（additive factors method）：Sternberg (1969)，不用减法，
而是看哪些因素"相加"、哪些"交互"。相加→它们串行；交互→它们在同一阶段。 - 穷尽扫描（exhaustive search）：Sternberg 的发现，短时记忆搜索时，
不管目标在第几位，反应时斜率都一样，说明全部扫完才回答。 - 工作记忆的成分：中央执行（分配资源）、语音环路（处理声音/语言）、
视空间模板（视觉空间）。证据：词长效应、发音抑制、双任务干扰。 - DRM 范式：给一串高度相关的词（都和"睡觉"有关），但"睡觉"从不出现。
被试却常"记得"听过它，错误回忆率可达 40%（实验 1）到 55%（实验 2）。
证明记忆会"自动补全"。 - 合取谬误（conjunction fallacy）：认为"两个条件同时成立"比"其中一个成立"更可能。
琳达问题：多数人觉得"琳达是银行出纳且是女权主义者"比"琳达是银行出纳"更可能，
这在逻辑上不可能（合取不可能比单个更可能）。 - 可得性启发式（availability heuristic）："容易想起来的事，就以为它更常发生。"
例：飞机失事新闻多→觉得飞机比汽车危险（实际相反）。
4.6 认知神经科学核心
- fMRI：用"血氧水平的变化"间接看脑活动。空间分辨率高（毫米级），
时间分辨率差（秒级）。 - BOLD 信号：fMRI 测的就是它，血氧水平依赖信号。
⚠️ 它不是"测神经元放电"：神经活动→耗氧→血流量过量补偿→局部含氧血变多。 - 血流动力学反应（HRF）：一个短暂刺激引起的 BOLD 变化曲线。
三阶段：初始下沉（1–2 秒，不稳定）→ 峰值 / 过冲（规范值 5 秒，常见 4–6 秒）
→ 刺激后下冲（跌到基线以下，持续十几秒）。整条曲线约 30 秒。 - ERP 命名规则：N/P + 潜伏期。N=negative（负波），P=positive（正波），
数字是大约多少毫秒达峰。例：N400=400 毫秒左右的负波。 - H.M. 病例：为治癫痫，双侧内侧颞叶（含海马）被切除。
结果：短期记忆正常、旧记忆保留，但再也无法形成新的长期记忆（顺行性遗忘），
却仍能学会新技能（虽然不记得练过）。
证明三件事：记忆不是"一个东西"、海马对新记忆必要、"记得"和"会做"是两套系统。 - 群体编码 / 祖母细胞：一个概念由一大群神经元共同表示（群体编码），
还是有单个"祖母细胞"专管？主流是群体编码，但确实存在对特定概念反应很强的细胞。
⚠️ "祖母细胞"是个夸张的俗称。 - 反向推理（reverse inference）："某脑区亮了 → 就说它在负责某功能"。
⚠️ 这是 fMRI 最常见的误用，脑区参与 ≠ 该区专管该功能（它可能干很多事）。
4.7 认知语言学概论
- 认知语言学（cognitive linguistics）：主张语言不是独立模块，它就是一般认知能力的一部分。
⚠️ 这是它和乔姆斯基对立的根源：乔姆斯基问"语言为什么特殊"，
认知语言学问"语言为什么没那么特殊"。 - 概念隐喻理论（conceptual metaphor）：Lakoff & Johnson，隐喻是思维本身的方式，不是修辞。
我们用具体域理解抽象域（"辩论是战争""时间是金钱"）。
它系统性地渗透整个语言，不是个别说法。 - 源域 / 目标域（source / target domain）：源域=你借用的那个具体概念（金钱）；
目标域=你想说的抽象概念（时间）。 - 意象图式（image schema）：从身体与世界的反复互动中抽象出来的、前语言的基本结构。
如容器（身体有内外）、路径（移动）、上下（重力）。是"具身认知"的核心论证。 - 认知语法（Langacker）：语法是"意象"的符号化，不是"规则"。
核心概念：图形-背景、详略度（动物→狗→金毛）、视角。
一句话：同一情景能被不同方式"建构"，你看重谁，谁就上主语。 - 构式语法（Construction Grammar）：Goldberg，"构式"本身就有意义，
不只是装词的容器。例："我烤了他一个蛋糕"里没有"给"字，却有"给"的意思，
这个意思来自"双宾构式"本身。 - 原型理论（prototype theory）：Rosch，范畴边界是模糊的，成员有"典型性"等级。
知更鸟比企鹅更"像鸟"。 它推翻了"范畴靠充要条件判定"的经典理论。 - 典型性效应（typicality effect）：越典型的成员，判断"它属不属于这个类别"越快。
- 家族相似性（family resemblance）：维特根斯坦提出、Rosch 用实验支持。
同一范畴的成员不需要共享一个共同特征，而是"两两之间有部分重叠"（像一家人长得像）。 - 象似性（iconicity）：语言形式"像"它的意义（是对索绪尔"任意性"的重要修正）。
三种：顺序象似（语序=时间顺序）、距离象似（关系近→词也近）、
数量象似（形式越长→量越大）。
学期 4–5
5.1 教育评价（4 学分，你学分最多的基础课）
- 测量 / 评价 / 测验：测量=客观赋值（"考了 85 分"）；评价=做价值判断
（"85 分算优秀"）；测验=测量的工具。
⚠️ 测量 ≠ 评价：测量是客观的，评价涉及标准和价值。 - 四种测量水平（Stevens）：命名（只是分类，如性别）→ 顺序（有顺序但间距不等，如名次）→
等距（间距相等无绝对零点，如摄氏温度）→ 比率（有绝对零点，如反应时、身高）。
它决定你能做什么统计运算：顺序量表严格来说不能算平均值。 - 信度（reliability）：多次测量结果的一致程度（稳不稳）。
四种：重测、复本、内部一致性、评分者。 - Cronbach's α：最常用的内部一致性指标，题目之间"答得一致"的程度。
⚠️ α 太低=卷子不稳；α 太高（>0.95）也不一定好，可能题目在重复问同一件事。
解读主口径（George & Mallery 2003）：>0.9 优／>0.8 好／>0.7 可接受／<0.6 差。 - 效度（validity）：测对了没有。内容效度（覆盖到内容了吗）、
效标效度（和外部标准相关吗）、构念效度（真的测到那个理论构念了吗）。 - 信度与效度的关系：信度低 → 效度必然低（都不稳怎么可能准）；
信度高 → 效度不一定高（很稳，但可能稳地测错了）。效度高 → 信度必然高。
比喻：一把总短 2 cm 的尺子，信度很高，效度很低。 - 形成性 / 终结性评价（Scriven 提出）：形成性=过程中做，为了改进；
终结性=结束时做，为了判定。
⚠️ 但现实中终结性（考试）的权重往往压倒一切，这是教育评价的根本张力。 - 常模参照 / 标准参照：常模参照=和别人比（高考、IQ）→ 目标是拉开差距；
标准参照=和标准比（驾照、HSK 达标）→ 目标是达标。
两种参照系背后的哲学完全不同（前者假设总有人被淘汰）。 - 经典测验理论（CTT）/ 真分数模型：观测分数 = 真分数 + 误差（X = T + E）。
假设误差随机、平均为 0。信度 = 真分数方差 / 观测分数方差。
⚠️ CTT 的局限：题目难度和考生能力没法分开估计（这是 IRT 要解决的）。 - 难度 P / 区分度 D：难度 P=答对人数比例；区分度 D=高分组答对率 − 低分组答对率。
理想 P 在 0.3–0.7（太难太易都分不出人）；D 越大越好，D<0.2 该改或该删，D 为负说明题目有问题。
⚠️ 这些阈值是教科书经验值，不是统计定论。 - 项目反应理论（IRT）：用数学模型同时估计"题目参数"和"能力参数"，两者分离。
三个参数（3PL）：a 区分度、b 难度、c 猜测。
优势：能力估计不依赖具体题目、可以做等值（不同卷子换算到同一量表）。
GRE、PISA 都用它。 - 项目特征曲线（ICC）：IRT 里"能力越强，答对概率越高"的 S 形曲线。
- 大规模测评（PISA / TIMSS / PIRLS）：PISA（OECD）测 15 岁学生的
阅读/数学/科学素养；TIMSS（IEA）测数学与科学成绩；PIRLS（IEA）测阅读素养。
⚠️ PISA 的"素养"定义值得注意：它不考"学了什么"，考"能用知识做什么"，这就是迁移。
学期 5
6.1 教育统计学
- 描述统计 / 推断统计：描述统计=把手里的数据说清楚（均值、标准差）；
推断统计=从样本推测总体（这是统计学的真正威力，也是误差的来源）。 - 均值 / 中位数 / 众数：均值对极端值敏感；中位数抗极端值（收入、房价常用它）；
众数=出现最多的值。 - 标准差（standard deviation）：数据离均值平均有多远（离散程度）。
⚠️ 易混：分母是 n 还是 n−1 要分清，样本标准差用 n−1（贝塞尔校正），
总体用 n。代码里这个搞错，结果就有偏差。 - 标准误（standard error）："样本均值"这个估计本身有多不准。
⚠️ 易混（超常见）：标准差描述"数据分散"；标准误描述"你对均值的估计有多准"。
两者差 √n 倍。报告时要写清是哪个。 - 假设检验（hypothesis testing）：先假设"没有效应"（零假设），
再看数据在假设下有多罕见。 - 零假设（H₀）："没有效应 / 没有差异"的那个假设。我们检验的是它，不是我们的主张。
- p 值：假设零假设为真，出现"当前这么极端或更极端"的数据的概率。
⚠️ 最容易被误解的量！p 值不是"你的假设为真的概率"，也不是"效应为假的概率"。
它只回答"数据在'没效应'的假设下有多罕见"。 - α（显著性水平）：你事先定的"多罕见才叫罕见"的门槛（常用 0.05）。
p < α 就叫"统计显著"，注意"显著"只是说"不太可能是巧合"，不等于"效应大"或"重要"。 - 第一类错误 / 第二类错误：第一类=没效应却报有（假阳性，α 控制它）；
第二类=有效应却没测出（漏报，1−β 就是功效）。 - 效应量（effect size）：效果有多大。常用 Cohen's d（两组均值差 / 标准差）。
约略标准：0.2 小、0.5 中、0.8 大。
⚠️ 它和样本量无关，只看 p 值会忽略"效应到底值不值得关心"。 - 相关（r）/ 回归：相关=两变量一起变化的方向和强度（−1 到 +1）；
回归=用一个变量预测另一个。
⚠️ 相关不等于因果（可能是第三变量造成的，或方向反了）。 - 决定系数（R²）："能解释多少比例的变异"。r=0.3 时 R²=0.09，
只解释了 9%，看着不小的相关系数其实解释力很弱。 - 多重比较问题：做很多次检验，总会有几次"碰巧显著"。
例：做 20 次 α=0.05 的检验，至少一次假阳性的概率约 64%。
对策：Bonferroni 校正（把 α 除以检验次数）、FDR 控制。 - 参数 / 非参数检验：参数检验（t 检验、ANOVA）要求数据大致符合分布假设；
非参数检验（秩和、符号检验）不要求，但功效略低。数据偏得太厉害就用非参数。
6.2 智能体原理与设计
- 智能体（agent）：见 「人工智能原理」。这门课是动手把它做出来。
- 五种架构：简单反射型（查表）→ 基于模型（维护内部状态）→
基于目标（考虑要达到什么）→ 基于效用（考虑"多好"）→ 学习型（从经验改进）。
越"聪明"的 agent，内部世界模型越丰富。 - 环境的六个维度：完全/部分可观察、确定/随机、片段/序列、静态/动态、离散/连续、单/多 agent。
部分可观察 + 随机 + 动态 + 多 agent = 最难（真实世界、股市、多人游戏）。 - Q-learning：强化学习最基础的算法，学"在某个状态做某个动作值多少"（Q 值）。
更新规则：用"实际拿到的奖励 + 下个状态的最优值"来修正旧估计。 - Q 值："这个状态下做这个动作，长期来看值多少分"的估计。
- 学习率 α / 折扣因子 γ：α=新信息覆盖旧估计的程度；γ=未来奖励的权重
（0.95 ≈ 相当重视未来，0 ≈ 只看眼前）。 - ε-贪婪（ε-greedy）：以 ε 的概率随机试（探索），否则选当前最优（利用）。
ε 逐渐减小是常见做法：早期多探索，后期多利用。 - 探索 vs 利用（exploration vs exploitation）："试新的"还是"用已知最好的"，
强化学习最核心的难题。不探索可能错过更好的；不利用则白学。 - 奖励塑造（reward shaping）：你写的奖励函数，就是 agent 的"目标"。
⚠️ 它只优化你写的函数，不优化你想要的东西。 - 奖励黑客（reward hacking）/ 规范博弈（specification gaming）：agent 找到"高奖励
但你不想要"的做法。 经典案例：CoastRunners 赛艇 AI 不去比赛，而是在水湾里绕圈
反复撞目标刷分，得分比人类高 20%，却从没完成比赛。 - Goodhart 定律："当一个指标变成目标，它就不再是好指标。"
奖励黑客和"考什么教什么"是同一个结构。
6.3 语言教学测评与应用
- 语言能力（构念）："语言能力到底是什么"是个构念界定问题，
⚠️ 你测的到底是什么，决定了这份测验的效度。 这是语言测试最根本的难点。 - CEFR：欧洲共同语言参考框架，把语言能力分 A1–C2 六級，用"能做"描述
（"能在餐厅点餐"而不是"掌握 2000 词"）。
这是从"知识取向"到"能力取向"的转变。 常见对标：雅思 6.5 ≈ B2（上边界）。 - 反拨效应（washback）：考试反过来影响教学。
⚠️ 而且是双向的：好的考试引导教学改进，坏的考试导致"考什么教什么"。 - 评分者一致性（inter-rater reliability）：不同评分者打的分一致吗。
主观题（作文、口语）必须报告这个，否则分数不可信。 - ICC（组内相关系数）：衡量评分者一致性的核心指标。
ICC(2,1) 是最常用的一种（两名评分者、随机效应模型）。
解读没有唯一权威标准，引用时要说明用的是哪套框架（Koo & Li / Landis & Koch）。 - 效度论证（Messick 框架）：效度是一个"整体论证"，不是"某一种效度"，
所有证据合起来，支持不支持这个解释和用法。
Messick 特别提出"后果效度"：测评带来的社会后果也是效度的一部分。 - CLA 模型（Bachman & Palmer）：把"语言使用"拆成"语言能力 + 策略能力 + 任务特征" 的框架，
用来指导试题设计和效度论证。
学期 6
7.1 课程与教学论
- 课程（curriculum）："课程"有好几种定义，可以是"学科科目""学习经验""教学目标"
或"计划"。定义不同，教学做法就不同。 - 隐性课程（hidden curriculum）：学校没有明说、但学生实际学到的东西，
如"按时交作业""服从权威""排名次意味着什么"。
⚠️ 它的影响常常比显性课程更大。 - Bloom 分类学（Bloom's Taxonomy）：把教育目标按认知复杂度分层。
原版（1956）：知识 → 领会 → 应用 → 分析 → 综合 → 评价。
修订版（2001）：记忆 → 理解 → 应用 → 分析 → 评价 → 创造。
⚠️ 不只是改名词，"创造"被提到了最高层（原版"评价"最高）。
三领域：认知、情感、动作技能。 - 课程取向（三大）：学科中心（以学科知识结构组织）、儿童中心（以学生兴趣经验组织）、
社会中心（以社会问题组织）。这是立场选择，各有代价。 - ADDIE：教学设计流程，分析（Analysis）→ 设计（Design）→ 开发（Development）
→ 实施（Implementation）→ 评价（Evaluation）。是通用的流程框架。 - 逆向设计（Understanding by Design）：Wiggins & McTighe，
先想"怎么证明学生学会了"，再设计教学。
即"以终为始"：目标 → 评价证据 → 教学活动。
8 附：西蒙《认知》导读里的概念
- 有限理性（bounded rationality）：西蒙，人在有限时间、信息、算力下"够好就行"，不是"全知最优"的决策者（satisficing）。
这是对经济学"理性人"假设的修正。 - 问题空间（problem space）：把问题解决看成"在状态空间里搜索"，
初始态 → 用操作符 → 中间态 → 目标态。西蒙《认知》第三章的核心。 - 操作符（operator）：能改变状态的动作（如"把空格左移"）。
- 启发式搜索：用"经验法则"挑该往哪走，不是盲目穷举（如手段-目的分析）。
- 手段-目的分析（means-ends analysis）：比较"现在在哪"和"目标在哪"，
想办法缩小这个差距，人类解题最常用的策略。 - 口语记录分析（protocol analysis）：让被试边解题边把想到的说出来，
再分析这些言语记录。是研究"思维过程"的直接方法（也是西蒙的招牌方法）。 - EPAM：西蒙团队早期的学习与记忆模型，模拟人怎么记无意义音节、
怎么出现"系列位置效应"。它证明了"学习"本身也能被程序模拟。 - 心理表征（mental representation）：同一件事，专家和新手"在脑子里存的样子"不同。
Chase & Simon 的象棋实验：真实棋局专家记得远超新手，随机棋局就没差别，
说明专家的优势在"组块化的表征"，不在"记忆力"。
9 最后一件事：怎么用这份词典学
别把这份词典从头读到尾。 那是最低效的用法。
推荐：
1. 读笔记时遇到不懂的词就查（Cmd+F搜），看完一句话解释立刻回去接着读。
2. 每学完一门课，把那一节的词过一遍，遮住解释自测。
3. 发现"这个词我见过三次还是不懂" → 说明你缺的是它所在的那块背景知识，
不是这一句解释。回去读对应的那篇笔记。⚠️ 这份词典的边界：它只解释"词是什么意思"，
不代替"这个理论凭什么成立、哪里被推翻"，那部分请回笔记。
每条里我标了 ⚠️ 的，都是最容易出错或被滥用的地方，值得多看两眼。