2025年大学认知科学与技术专业题库—— 认知科学驱动智能环保技术的发展.docxVIP

2025年大学认知科学与技术专业题库——认知科学驱动智能环保技术的发展

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、

简述认知科学中的工作记忆模型及其在处理环境信息（如监测数据、灾害描述）中的应用潜力。

二、

解释什么是注意力机制，并举例说明该机制如何被应用于智能环保技术中，例如在环境监测网络中筛选关键信息或识别异常模式。

三、

认知科学家如何研究人类的决策过程？请简述至少两种决策模型，并分析它们在环境政策制定或个人环保行为选择中可能的应用价值与局限性。

四、

人机交互在智能环保技术中扮演着重要角色。请论述如何运用认知负荷理论来优化面向环境管理人员的决策支持系统界面，以减少认知负担并提高决策效率。

五、

结合具体实例，论述基于机器学习的智能环保技术（如污染溯源、生态状态评估）如何借鉴了人类的模式识别能力，并分析当前此类技术在模拟人类认知方面存在的挑战。

六、

“认知增强”是指利用技术扩展人类认知能力。请设想一种利用认知增强技术辅助环境监测或应急响应的场景，并详细说明该技术如何运作以及其潜在的益处。

七、

人类对环境问题的风险感知和信任度受到多种认知因素的影响。请分析这些因素，并探讨如何设计更有效的环境信息传播策略或公众参与平台，以促进对环保措施的理解和接受。

八、

论述将认知科学的跨模态信息整合研究应用于开发综合环境感知系统（例如，融合视觉、听觉、文本信息的环境态势感知系统）的潜力与意义。

九、

从认知建模的角度出发，设想如何构建一个模拟决策者在面对复杂环境问题（如气候变化适应策略选择）时的心理模型，并说明该模型可能包含的关键要素及其构建方法。

十、

讨论认知科学视角对推动下一代智能环保技术（如高度自主的环境管理机器人、人机协同的生态系统修复系统）发展的重要意义，以及可能面临的伦理和社会挑战。

试卷答案

一、

答案：工作记忆模型通常指信息在脑中被临时保持和操作的能力，常用模型如Baddeley-Hitch模型，包含语音回路、视觉空间缓冲区和中央执行系统。在环境信息处理中，语音回路可快速处理监测数据报告；视觉空间缓冲区有助于理解地图、图像等环境可视化信息；中央执行系统则负责整合多源信息、解决环境问题（如决策）、抑制干扰信息，从而提升对复杂环境状况的在线理解和应对能力。

解析思路：首先需回答工作记忆的定义和核心模型（如Baddeley-Hitch模型及其组成部分）。然后，结合环境信息处理的实际场景（监测数据、地图、复杂问题），分别阐述各组成部分（语音回路、视觉空间缓冲区、中央执行系统）如何具体应用，以体现其处理和利用环境信息的能力。

二、

答案：注意力机制是指认知系统选择性地关注部分信息而忽略其他部分的能力。在智能环保技术中，该机制被应用于：1）信息筛选：在海量环境监测数据（如传感器读数）中，通过注意力模型自动聚焦于异常值或关键变化，减少人工筛选负担；2）模式识别：在图像或视频监控中，模拟视觉注意力聚焦于潜在污染源或特定物种，提高检测准确率和效率。

解析思路：首先定义注意力机制。然后，重点阐述其在智能环保技术中的两大应用方向：信息筛选和模式识别。结合具体技术实例（如数据监测、图像监控），说明注意力机制如何帮助智能系统像人类一样聚焦关键信息、忽略无关干扰，从而提高性能。

三、

答案：认知科学家通过多种方法研究决策过程，常用模型包括：1）启发式决策模型（如代表性启发式、可得性启发式）：模拟人类依赖经验捷径做决策，在环境政策制定中可用于快速评估方案，但易产生偏差；2）前景理论（ProspectTheory）：描述人们在不确定条件下决策时，关注收益/损失而非绝对值，对设计环保激励措施（如碳交易）有指导意义。这些模型的应用价值在于理解行为偏差，局限性在于模型简化了复杂人类心理，可能无法完全预测实际决策。

解析思路：先说明认知科学研究决策过程的方法（模型）。接着，列举并简要介绍两种代表性模型（启发式、前景理论），并分别指出其在环境领域的应用价值（如快速评估、设计激励措施）。最后，必须指出所有模型都存在的局限性（简化、预测精度）。

四、

答案：运用认知负荷理论优化决策支持系统界面，需遵循以下原则：1）降低认知负荷：通过清晰的信息架构、简洁的视觉设计、合理的交互流程，减少用户处理基本信息所需的心智资源；2）分配认知负荷：将任务分解为小步骤，利用图表、摘要等可视化工具辅助理解，将部分认知处理任务“外部化”给系统或界面；3）提升心智模型契合度：设计应符合用户对环境问题和系统功能的认知理解，帮助用户建立清晰的心智模型，从而更高效地利用系统进行决策。目标是让用户能将更多认知资源用于分析问题、评估选项和制定高质量决策。

解析思路：引入认知负荷理论的核心思想（降低、分配、优化模型）。然后，具体阐