우리는 인지 단일층 및 다중 네트워크에서 확산 활성화를 시뮬레이션하기 위한 파이썬 라이브러리인 SpreadPy를 소개합니다. 본 도구는 지식 모델링의 확립된 이론과 시뮬레이션된 활성화 역학 결과를 비교하여 인지 내 구조-기능 관계를 체계적으로 테스트할 수 있게 합니다. 세 가지 사례 연구를 통해 라이브러리의 유용성을 입증합니다: (1) 연관 지식 네트워크에서의 확산 활성화는 수학 불안이 높고 낮은 학생을 구분하며, 불안 관련 개념 조직 구조 차이를 드러냄; (2) 창의성 과제에서 활성화 경로는 과제 난이도에 따라 달라지며, 인지 부하가 어휘 접근에 미치는 영향을 밝힘; (3) 실어증 환자에서 어휘 네트워크의 시뮬레이션된 활성화 패턴은 그림 이름 짓기 과제 중 나타난 경험적 오류 유형(의미적 대 음운적)과 상관관계를 보여 네트워크 구조를 임상적 장애와 연결함. SpreadPy의 유연한 프레임워크는 연구자가 경험적 또는 이론적 네트워크를 사용해 이러한 과정을 모델링하도록 허용하여 개인차와 인지장애에 대한 기계론적 통찰을 제공합니다. 본 라이브러리는 공개되어 심리학, 신경과학 및 교육 연구에서 재현 가능한 연구를 지원합니다.
Citraro 등(Tue,)이 이 질문을 연구했습니다.