ड्यूल-प्रोसेस सिद्धांत यह प्रस्तावित करते हैं कि तर्क शीघ्र, सहज प्रकार 1 प्रक्रियाओं और धीमी, विचारशील प्रकार 2 प्रक्रियाओं के परस्पर क्रिया से उत्पन्न होता है, जिन्हें मेटाकॉग्निटिव नियंत्रण द्वारा विनियमित किया जाता है। फिर भी, उनकी प्रभावशीलता के बावजूद, ये रूपरेखाएं ज्यादातर मौखिक और अपर्याप्त विशिष्ट होती हैं, जिससे उनके झूठ सिद्ध करने योग्य पूर्वानुमानों की क्षमता सीमित हो जाती है। यहां, हम एक सेट कम्प्यूटेशनल मॉडल प्रस्तुत करते हैं जो साक्ष्य-संकलन फ्रेमवर्क के भीतर मुख्य ड्यूल-प्रोसेस अनुमानों को औपचारिक बनाते हैं। प्रत्येक मॉडल कार्यशील स्मृति, अवरोधन, और आत्मविश्वास आधारित विनियमन के विभिन्न तंत्रों को मूर्तरूप देता है और दो-प्रतिक्रिया बैट-एंड-बॉल तर्क कार्यों के डेटा के खिलाफ मूल्यांकन किया गया है। छह मॉडल प्रकार—जो एकल-प्रक्रिया “डिफ़ॉल्ट” से लेकर आत्मविश्वास-नियंत्रित वास्तुकलाओं तक विस्तृत हैं—को सटीकता, प्रतिक्रिया समय, और आत्मविश्वास के संकेतकों से तुलना की गई। सभी मॉडलों ने मुख्य तर्क पहचान प्रकट किए, पर सबसे सरल ने भी कई गुणात्मक पैटर्नों को कैद किया, यह दिखाते हुए कि सामान्य मौखिक अनुमानों को कई यांत्रिक वास्तुकलाओं द्वारा लागू किया जा सकता है। ये निष्कर्ष इस बात को पुष्ट करते हैं कि जबकि ड्यूल-प्रोसेस सिद्धांत सहज–विश्लेषणात्मक गतिशीलताओं के बारे में आवश्यक अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं, वे औपचारिक विनिर्देशन के बिना अपर्याप्त रहते हैं। कम्प्यूटेशनल मॉडलिंग आवश्यक सटीकता प्रदान करता है ताकि ड्यूल-प्रोसेस सिद्धांत को एक वर्णनात्मक द्विविधा से यांत्रिक व्याख्या की ओर अग्रसर किया जा सके।
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Zoe Alexandra Purcell
Jérémie Beucler
Wim De Neys
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Purcell et al. (Sun,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।
www.synapsesocial.com/papers/68ed1896f29694dd1da78b17 — DOI: https://doi.org/10.31234/osf.io/7pygm_v1