数据结构
网络
关系数据库管理系统 (RDBMS)
操作系统
Java
MS Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C 编程
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理学
化学
生物学
数学
英语
经济学
心理学
社会学
服装设计
法律研究Deutsch-Norman 注意力记忆模型
不同的心理学家解释了选择性注意是如何工作的。Deutsch 和 Norman 在他们的理论中声明，所有刺激都会被完全分析，然后最重要的或相关的刺激决定反应。可以说，选择不是取决于预选过滤器，而是在刺激识别之后发生的。该模型假设作用于信息的内涵特征，如果输入信息没有预期内容，则排除记忆和未来意识的输入。
什么是 Deutsch-Norman 记忆模型？
根据这个记忆模型，他们宣称所有刺激都被完全处理，关键区别在于过滤器位于事实处理过程的后期，就在工作记忆到达之前。Norman 在 1968 年修正了 Deutsch 和 Deutsch 模型，并补充说输入强度也是选择它的一个重要因素。Deutsch 和 Norman 的理论认为，所有信息至少在某些方面都会被定期处理以理解其含义。在这一常规处理之后，就会发生注意力选择。因此，这个理论被称为后期选择理论。选择的信息取决于信息在当时的相关性。
Deutsch-Norman 记忆模型的起源
在 20 世纪 40 年代，选择性注意的最初证据来自 de Groot 的荷兰心理学家的研究。Broadbent (1957)、Treisman (1960)、Deutsch 和 Deutsch (1963) 以及 Norman (1968) 提出的模型是 de Groot 模型之后该领域更重要的理论。Deutsch 和 Deutsch 提出的模型被称为相关性模型。Deutsch 和 Deutsch 提出，两个信息通道都被识别，但除非它们与个人具有私人相关性，否则会被迅速遗忘。在一些模糊的实验中，参与者被告知要重复特定的信息，从而创造出注意力所需的个人重要性。在相关性模型中，所有信息都在早期被处理，选择只会在分析每个输入信息之后发生。Norman 通过提出选择取决于感觉记忆中输入信息的相关性和输入强度来进一步解释 Deutsch 和 Deutsch 模型。输入强度可以通过刺激任何感觉系统（听觉、触觉、视觉或嗅觉）来阐述。在后期选择模型中，作为输出的反应比作为输入的感觉更接近注意力。这种刺激还会伴随着唤醒程度的增加。
Deutsch-Norman 记忆模型的解释
Deutsch-Norman 记忆模型被称为后期选择理论。在这个理论中，不会根据特征进行过滤。相反，进入的刺激会与长期记忆的内涵内容进行交叉检查。刺激的选择取决于对其重要性的评估。根据这个记忆模型，不需要注意力来直观地处理和识别项目。然而，创建更持久的图像信息至关重要。
后期选择理论或 Deutsch-Norman 记忆模型的工作过程
后期选择理论在处理信息时检测到注意力过滤器。来自感觉存储的事实会被过滤，然后根据物理特征进行识别。然而，在进入短期记忆之前，它会经历一个二次选择机制。这种机制根据内涵特征或信息内容选择一些选择性信息。此时所有内容都被处理，被评估为最重要的信息会被完全放大。放大的信息更有可能被保留，而未解释的信息会被遗忘。
Deutsch-Norman 记忆模型的示例
信息的重要性取决于许多因素，包括其上下文和个体与某些类型内容的关系。意识水平也很重要。在睡眠期间的低意识水平下，只有最重要的信息，例如婴儿的哭声，才能引起我们的注意。而在高度警觉的状态下，像建筑声这样的不太重要的信息也可以被处理。通常，注意力系统会找出哪些传入信息最重要，然后我们只对这些信息做出反应。在阴影实验中，参与者被要求重复呈现给一只耳朵的英语单词。然后评估他们对呈现给另一只耳朵的两位数的记忆。结果表明，如果参与者在评估前持续进行阴影超过 20 秒，则他们对这些数字没有记忆。但如果他们在数字演示后立即进行评估，则他们可以记住一些数字。
对 Deutsch-Norman 选择模型的批评
所有刺激，包括假定的无关刺激，都被完全处理。当将这个模型与 Treisman 的衰减模型进行比较时，后期选择模型的方法似乎很浪费，而且在选择进入工作记忆之前会对所有信息进行详细处理。该模型的一个严重问题是，许多未被注意的信息完全丢失了。Norman 提出，这是由于信息存储在短期记忆中，信息很快就会被遗忘。如果他们被告知要记住未被注意信息的最后几个单词，他说参与者可以回忆起未被注意信息的最后几个单词。修正相关性模型可能是因为它被认为是不经济的。
结论
Deutsch-Norman 模型是 Deutsch 和 Deutsch 模型的改进模型。最初的模型侧重于内涵的重要性。修改后的版本包括第二个选择方法，以在选择性注意过程中发挥内涵的作用。该模型并没有说没有注意的刺激会被处理到工作记忆中。相反，次要刺激必须通过二次过滤器。这个二次过滤器只允许重要的刺激进入工作记忆。因此，只有具有重要意义的刺激在不注意时才会被意识到。
2K+ 次浏览
