心理学考研大纲:实验心理学解析(历年)

    13年07月04日,Liuxue86.com考研频道的小编为您准备了丰富的考研大纲相关资讯,本文关于《2010年心理学考研大纲解析之实验心理学》的内容,希望内容对您有所收获!

实验心理学

相对于普心、教心和发心偏向基础理论的原理性,实验、统计和测量则偏重研究方法的工具性。

对于研究方法的复习最好与研究的实际相结合,使实验研究方法化。看教材的基础上不妨看看期刊的心理学文章,看不懂也没有关系,主要是培养一种心理学研究意识,训练采用心理学的思维,心理学的方法来思考命题和现象。

实验心理学着重实验设计的训练,是为心理学研究打基础,在专业课中很重要。看书的过程中,要从实验设计的整体思路出发,有何研究变量、运用哪种设计、如何控制无关变量和误差、怎样选择和分配被试、又如何实施和获取结果进而处理等等,将实验看作一个整体的过程而不是相互分离的知识。结合具体研究的例子会更好理解一些。

【考查目标】

1 .掌握心理学实验研究的基本原则与基本过程

2 .掌握心理学实验研究的技术与方法。

3 .具备实验设计和撰写研究报告的能力。

从实验心理学的考察目标可以看出,这一科目强调的是在研究实践中如何将一个问题转化为可行的方案,运用科学的量化的方法控制自变量,解释因变量,最终实现预期的研究目标,得出有意义的结论。抓住其工具性的内涵,才有利于我们在复习时有的放矢,有针对性的训练这种科研能力。

【复习重点及建议】

根据大纲,实验心理学的内容可大致分为三部分:一部分为概述,包括第一和第二章;第二部分为经典实验方法部分,包括第三和第四章;第三部分为实验部分,即第五章。

第一部分的第一章是概述和第二章的实验变量和实验设计,看似简单却是基础中的基础,尤其是实验变量和实验设计部分,与其称为知识点不如称作实验心理学的精神支柱,这一精神支柱如果不牢固,之后的内容便只能一知半解,也很难与研究案例结合起来。考生可围绕变量这一核心概念思考理解,实验的核心就是变量的操作。对变量的掌握需要在理解基础上多多练习。在理解各个名词和基本概念后,给出一个研究案例,首先要会判断实验变量,谁为自变量,谁为因变量,谁是控制变量以及如何控制。实验设计的类型和应用要加以区别,最好结合研究的例子,这些都是做好综合题目的关键。它虽然不会单独考察,但是会融合在实验设计部分,这是考生更好地掌握实验设计的方法的基础,基于这一点,考生也要好好地掌握。而对于概述中学科发展史和一般程序方面,考生可以仍需自己总结并识记,与以前所述方法相同,在第二轮复习中可联系后面所介绍的经典实验联合记忆、体会。相对来说难度不大。

第二部分与第三部分是实验心理学的大部头,理解起来也确实需要费一番力气,尤其对于初次跨专业的同学更是头疼,其实根据我自身的经验,虽然初次见面让人害怕,而真正细细钻研起来并没有想象中可怕,实际上功夫主要花在复习的第一至二轮,需要进行认真阅读和思考,而接下来的时间还是要结合前面章节的实验设计领会研究者的用意,提供研究方法的资源,培养一种研究的意识,而以往对于历史上的心理学实验考查也主要在于选择题,而与综合题联系更为密切还是前面章节的内容,因此考生不必因为一些过于复杂的实验产生心理负担,理解核心意思能够应对选择题就可以了,当然选择题考查的难度也不可忽视,尤其是多选题中对于实验的考查也需要之前扎实的积累。其中反应时部分历来是考察的重点,作为一个经典的因变量也确实需要认真掌握。涉及内容主要包括反应时法的影响因素和三个经典的实验,尤其是几个经典实验最好能达到用自己的语言精确的复述的水平。 心理物理学方法是实验部分的考点。这部分又分为传统心理物理法和信号检测论,两个部分分别对应两种心理测量概念:心理的间接测量和直接测量。信号检测轮的各部分是难点,需要重点掌握。考生必须细读,精读,深入理解其实验内涵,例如对费希纳的三种经典的心理测量方法,考生对这三种实验方法必须达到脱口而出的境界,同时要分析和归类,不同的实验方法适合哪种课题的研究,以及三种实验设计方法的异同和优劣。

第三部分涵盖了普心中各种心理现象的经典心理学实验,普心中关注的是已成的结论,而实验中则是这些结论获得的过程,考生在看这部分内容时应结合普心中的介绍关注研究结论获得的方法,其中过于繁琐细节之处了解即可,例如注意的启动实验、返回抑制实验等理解起来难度较大,根据我考试的经验可以抓大放小,尽可能得理解,而力不可企及时还是应把关注点放在实验设计的思路和核心点上,不必过度拘泥于过于艰深之处。

【参考书目】

孟庆茂,常建华《实验心理学》北京师范大学出版社

朱滢 《实验心理学》 北京大学出版社

郭秀艳 《实验心理学》人民教育出版社

总的来说,这一部分所占分值较大,而复习起来花费的心思也较多,考生一定要结合具体的研究实例体验实验设计的真谛,勤动脑子勤动手,培养一种实验的思维和意识是很重要的,同时关注其工具性,与统计、测量联系起来,会收到事半功倍的效果。



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