2025年大學(xué)認知科學(xué)與技術(shù)專業(yè)題庫——認知科學(xué)與技術(shù)對創(chuàng)造力的培養(yǎng)考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、名詞解釋（每題3分，共15分）1.認知負荷理論2.發(fā)散思維3.類比推理4.創(chuàng)造力評估5.生成式人工智能二、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述注意機制在創(chuàng)造力產(chǎn)生中的作用。2.簡述工作記憶容量與創(chuàng)造力之間的關(guān)系。3.簡述認知神經(jīng)科學(xué)中常用的研究創(chuàng)造力腦機制的方法。4.簡述教育技術(shù)中如何利用虛擬現(xiàn)實（VR）技術(shù)促進學(xué)生的創(chuàng)造力發(fā)展。三、論述題（每題10分，共30分）1.論述機器學(xué)習(xí)技術(shù)（如深度學(xué)習(xí)）在識別和預(yù)測個體創(chuàng)造力潛力方面的可能性與挑戰(zhàn)。2.結(jié)合認知心理學(xué)理論，論述如何通過教學(xué)干預(yù)方法提升學(xué)生的創(chuàng)造性問題解決能力。3.分析認知科學(xué)與技術(shù)融合背景下，未來創(chuàng)造力培養(yǎng)可能面臨的機遇與倫理問題。四、案例分析題（15分）假設(shè)某學(xué)校希望利用認知科學(xué)與技術(shù)手段提升學(xué)生的科學(xué)探究創(chuàng)造力。學(xué)?？紤]引入智能導(dǎo)師系統(tǒng)、在線協(xié)作平臺和基于腦電波的活動來輔助教學(xué)。請分析這些技術(shù)分別如何作用于創(chuàng)造力的不同維度（如流暢性、靈活性、獨創(chuàng)性），并探討在實施過程中可能遇到的技術(shù)和教學(xué)挑戰(zhàn)。試卷答案一、名詞解釋1.認知負荷理論：指個體在執(zhí)行認知任務(wù)時，其工作記憶系統(tǒng)所承受的負荷量。當任務(wù)本身引起的內(nèi)在認知負荷，加上學(xué)習(xí)材料呈現(xiàn)方式引起的外在認知負荷，超出工作記憶容量時，將阻礙學(xué)習(xí)和認知效果。在創(chuàng)造力培養(yǎng)中，適度的認知負荷（即“啟發(fā)式認知過載”）可能促進創(chuàng)造性思維的產(chǎn)生，而過高的認知負荷則可能抑制創(chuàng)造力。2.發(fā)散思維：指從一個目標或主題出發(fā)，產(chǎn)生多種不同方向、不同類型的解決方案或想法的能力。它是創(chuàng)造力的核心成分之一，通常用流暢性（產(chǎn)生想法的數(shù)量）、靈活性（產(chǎn)生不同類別想法的數(shù)量）和獨創(chuàng)性（想法的新穎程度）三個維度來衡量。3.類比推理：指通過找出兩個不同領(lǐng)域事物之間的相似性，從而利用一個領(lǐng)域的知識或經(jīng)驗來理解、解釋或解決另一個領(lǐng)域問題的推理過程。它是創(chuàng)造力的重要認知機制，有助于產(chǎn)生新穎的解決方案，尤其是在跨領(lǐng)域創(chuàng)新中發(fā)揮作用。4.創(chuàng)造力評估：指運用各種方法測量和評價個體或群體創(chuàng)造力水平的過程。由于創(chuàng)造力的多維性和復(fù)雜性，評估方法多樣，包括產(chǎn)品評估（如作品評分）、任務(wù)表現(xiàn)評估（如divergentthinkingtests,remoteassociationtests）、自我報告問卷、他人提名以及基于認知神經(jīng)科學(xué)和眼動追蹤等生理指標的方法。5.生成式人工智能：指能夠自動生成文本、圖像、音頻、視頻等多種內(nèi)容的人工智能技術(shù)，特別是基于大型語言模型（LLMs）和生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）的技術(shù)。它在創(chuàng)造力培養(yǎng)中展現(xiàn)出巨大潛力，可作為靈感來源、協(xié)作伙伴、原型生成工具等，但也引發(fā)了關(guān)于其與人類創(chuàng)造力關(guān)系的討論。二、簡答題1.簡述注意機制在創(chuàng)造力產(chǎn)生中的作用。解析思路：首先點明注意是認知活動的選擇和維持功能。然后從促進和抑制兩個角度闡述：①促進方面，選擇性注意有助于個體聚焦于創(chuàng)造任務(wù)，排除干擾；集中注意則能深入探索問題；分配注意則允許同時處理多個相關(guān)信息源，支持思維的靈活轉(zhuǎn)換。②抑制方面，注意控制能力（抑制無關(guān)信息）對于從已有知識框架中解放出來，產(chǎn)生新穎想法至關(guān)重要。最后總結(jié)注意機制通過調(diào)控信息輸入和處理，對創(chuàng)造過程的關(guān)鍵階段（如準備期、醞釀期、豁朗期）都發(fā)揮著重要作用。2.簡述工作記憶容量與創(chuàng)造力之間的關(guān)系。解析思路：首先定義工作記憶容量，即個體能同時保持和操作信息的能力上限。然后闡述兩者關(guān)系：①容量大的個體通常能處理更復(fù)雜的信息，進行更深入的思考和分析，有助于產(chǎn)生更多、更高質(zhì)量的創(chuàng)造性想法（支持復(fù)雜認知操作）。②容量與執(zhí)行控制功能（如抑制無關(guān)信息、靈活轉(zhuǎn)換思維）密切相關(guān)，這些控制功能是創(chuàng)造力（特別是獨創(chuàng)性）所必需的。③然而，關(guān)系并非絕對，高創(chuàng)造力也依賴于知識、策略和動機等因素；并非容量越大越好，適度的“認知過載”有時也能促進創(chuàng)造力。最后總結(jié)，工作記憶容量是創(chuàng)造力的重要基礎(chǔ)，但不是唯一決定因素，其與知識、策略等的交互作用對創(chuàng)造力至關(guān)重要。3.簡述認知神經(jīng)科學(xué)中常用的研究創(chuàng)造力腦機制的方法。解析思路：首先說明認知神經(jīng)科學(xué)旨在通過測量大腦活動來揭示創(chuàng)造力的生理基礎(chǔ)。然后列舉并簡述主要方法：①腦電圖（EEG）：高時間分辨率，常用于記錄事件相關(guān)電位（如P300），研究思維流暢性、新穎性判斷的腦活動模式。②腦磁圖（MEG）：高時間、高空間分辨率，用于捕捉大腦皮層神經(jīng)活動的瞬時變化。③功能性磁共振成像（fMRI）：高空間分辨率，通過測量血氧水平依賴（BOLD）信號，揭示創(chuàng)造過程中不同腦區(qū)（如前額葉皮層、頂葉、顳頂聯(lián)合區(qū)）的活動變化和功能連接。④經(jīng)顱磁刺激（TMS）：用于暫時性地激發(fā)或抑制特定腦區(qū)活動，以確定其在創(chuàng)造力中的作用。⑤近紅外光譜（fNIRS）：便攜式，適用于實驗室外或特定環(huán)境下的腦活動測量。最后強調(diào)這些方法從不同維度（時間、空間、功能連接）共同幫助理解創(chuàng)造力的神經(jīng)機制。4.簡述教育技術(shù)中如何利用虛擬現(xiàn)實（VR）技術(shù)促進學(xué)生的創(chuàng)造力發(fā)展。解析思路：首先點明VR技術(shù)能提供沉浸式、交互式、可操控的虛擬環(huán)境。然后闡述其促進創(chuàng)造力的途徑：①提供安全探索空間：學(xué)生在虛擬環(huán)境中可以無風(fēng)險地嘗試、實驗、破壞和組合各種元素，激發(fā)探索欲和想象力。②增強感官體驗與情境化學(xué)習(xí)：通過多感官輸入（視覺、聽覺等），VR能創(chuàng)造豐富的情境，幫助學(xué)生從不同角度理解和體驗問題，激發(fā)基于情境的類比和聯(lián)想。③支持協(xié)作與共享想象：多用戶VR環(huán)境允許多個學(xué)生共同進入虛擬空間，實時協(xié)作構(gòu)建、修改和評價創(chuàng)意作品，促進集體智慧的產(chǎn)生。④提供具身體驗：VR中的身體交互（如手勢、動作）可能影響思維方式和創(chuàng)意表達。⑤模擬復(fù)雜系統(tǒng)：可用于模擬難以在現(xiàn)實中觀察的現(xiàn)象，幫助學(xué)生理解復(fù)雜系統(tǒng)運作，從而產(chǎn)生新的設(shè)計或解決方案。最后總結(jié)VR通過其獨特的沉浸性、交互性和情境性，為創(chuàng)造力培養(yǎng)提供了新的維度和可能性。三、論述題1.論述機器學(xué)習(xí)技術(shù)（如深度學(xué)習(xí)）在識別和預(yù)測個體創(chuàng)造力潛力方面的可能性與挑戰(zhàn)。解析思路：首先闡述機器學(xué)習(xí)（特別是深度學(xué)習(xí)）處理復(fù)雜數(shù)據(jù)和模式的能力，以及創(chuàng)造力可量化特征的可能性?？赡苄苑矫妫孩偬卣魈崛。嚎梢詮拇罅课谋?、圖像、用戶行為數(shù)據(jù)中自動提取與創(chuàng)造力相關(guān)的復(fù)雜模式（如語言風(fēng)格多樣性、圖像復(fù)雜度、問題解決策略）。②潛力預(yù)測：基于個體歷史數(shù)據(jù)（如學(xué)業(yè)成績、項目產(chǎn)出、認知測試表現(xiàn)），構(gòu)建模型預(yù)測其未來在特定領(lǐng)域展現(xiàn)創(chuàng)造力的概率或水平。③智能評估：利用模型分析作品（如代碼、文本、繪畫），自動評估其某些創(chuàng)造力維度（如新穎性、主題一致性）。挑戰(zhàn)方面：①數(shù)據(jù)質(zhì)量與偏見：創(chuàng)造力評估數(shù)據(jù)的獲取難度大，且易受文化、領(lǐng)域、評價標準等偏見影響，導(dǎo)致模型泛化能力弱。②創(chuàng)造力的多維性與主觀性：創(chuàng)造力包含流暢性、靈活性、獨創(chuàng)性等多個維度，且評價帶有一定主觀性，難以用單一模型全面捕捉。③核心過程的不可觀測性：許多認知過程（如靈感閃現(xiàn)、類比推理）難以直接測量，限制了模型依據(jù)認知機制進行預(yù)測的準確性。④倫理與社會影響：預(yù)測性應(yīng)用可能引發(fā)公平性問題，過度依賴技術(shù)評估可能忽視人的獨特性和成長性。最后總結(jié)，機器學(xué)習(xí)為識別和預(yù)測創(chuàng)造力提供了新途徑，但面臨數(shù)據(jù)、理論、倫理等多重挑戰(zhàn)，需謹慎應(yīng)用。2.結(jié)合認知心理學(xué)理論，論述如何通過教學(xué)干預(yù)方法提升學(xué)生的創(chuàng)造性問題解決能力。解析思路：首先概述創(chuàng)造性問題解決的過程（如問題界定、想法產(chǎn)生、方案評估、執(zhí)行監(jiān)控）。然后結(jié)合認知心理學(xué)理論，提出具體教學(xué)干預(yù)方法：①認知策略訓(xùn)練：教授問題解決策略（如類比推理訓(xùn)練、思維導(dǎo)圖、逆向思考、屬性列舉法），幫助學(xué)生突破思維定勢，產(chǎn)生更多元想法。②元認知能力培養(yǎng)：引導(dǎo)學(xué)生反思自己的思考過程（“如何思考”），學(xué)習(xí)監(jiān)控和評估自己的想法，調(diào)整策略（如通過出聲思考法）。③知識整合與結(jié)構(gòu)化：通過跨學(xué)科學(xué)習(xí)、概念圖繪制等方式，幫助學(xué)生建立靈活、聯(lián)系豐富的知識網(wǎng)絡(luò)，為創(chuàng)造性聯(lián)想提供基礎(chǔ)。④促進知識表征多樣化：鼓勵學(xué)生從不同角度（功能、結(jié)構(gòu)、隱喻等）表征問題，運用雙重編碼理論原理。⑤創(chuàng)設(shè)促進創(chuàng)造的環(huán)境：營造安全、開放、鼓勵冒險和容忍失敗的學(xué)習(xí)氛圍；提供豐富的學(xué)習(xí)資源；設(shè)計需要創(chuàng)造性解決的開放性任務(wù)。⑥社會互動與協(xié)作：組織小組討論、合作項目，利用社會認知理論中觀察學(xué)習(xí)、群體思維碰撞來激發(fā)創(chuàng)造力。最后總結(jié)，提升創(chuàng)造性問題解決能力需要綜合運用認知策略訓(xùn)練、元認知培養(yǎng)、知識整合、環(huán)境創(chuàng)設(shè)和社交互動等多種教學(xué)干預(yù)措施，并需考慮不同認知發(fā)展階段學(xué)生的特點。3.分析認知科學(xué)與技術(shù)融合背景下，未來創(chuàng)造力培養(yǎng)可能面臨的機遇與倫理問題。解析思路：首先描繪認知科學(xué)與技術(shù)融合的圖景，如AI作為認知增強工具、腦機接口、基于認知模型的個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)等。機遇方面：①智能輔助與增強：AI可輔助創(chuàng)意構(gòu)思、生成初步方案、評估創(chuàng)意質(zhì)量，解放人類認知資源，專注于更高層次的創(chuàng)新；腦機接口等技術(shù)可能直接增強認知功能。②個性化與精準培養(yǎng)：基于認知診斷技術(shù)，可精準識別個體認知特點和創(chuàng)造力短板，提供定制化培養(yǎng)方案。③拓展創(chuàng)造邊界：結(jié)合虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實等技術(shù)，創(chuàng)造全新的體驗和創(chuàng)作形式，激發(fā)顛覆性創(chuàng)新。④數(shù)據(jù)驅(qū)動優(yōu)化：利用學(xué)習(xí)分析技術(shù)追蹤創(chuàng)造力發(fā)展軌跡，優(yōu)化教學(xué)方法和策略。倫理問題方面：①過度依賴與技能退化：過度依賴AI可能導(dǎo)致學(xué)生獨立思考、批判性思維和原創(chuàng)能力下降。②數(shù)據(jù)隱私與安全：大規(guī)模收集學(xué)生認知數(shù)據(jù)用于創(chuàng)造力培養(yǎng)，引發(fā)個人隱私泄露和數(shù)據(jù)濫用的風(fēng)險。③