习得性无助易感性的神经基础
发布时间：2021-03-18 05:23
一直以来，控制感都被认为是人们生活中最重要、最基本的动机之一。通常情况下，长期处于不可控情境之下的个体会感受到控制感缺失，进而表现出习得性无助现象，但每个人所表现出来的程度有所差别。本研究借助功能性磁共振成像（fMRI）技术，对习得性无助易感性背后的认知神经机制进行探究。共有77名大学生（男性28名，女性49名）参与本次研究。分析结果如下：（1）基于脑功能激活区检测的分析结果表明，相对于习得性无助易感性较高的个体而言，习得性无助易感性较低的个体在双侧背侧纹状体（包括背外侧壳核、背内侧尾状核）和左侧颞上回有更强的激活。（2）基于脑功能复杂网络构建的分析结果表明，相对于习得性无助易感性较高的个体而言，习得性无助易感性较低的个体的网络集群系数Cp和网络局部效率Eloc更高，而两者在网络特征路径长度Lp和网络全局效率Eglob上不存在显著差异。（3）对人口学变量的分析结果表明，在习得性无助易感性存在差异的两组人中，年龄不存在显著差异，性别分布也大致相同；但以性别分组的分析结果表明，男性的习得性无助易感性要显著高于女性。
【文章来源】：暨南大学广东省 211工程院校
【文章页数】：64 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
‐2单个block实验流程示意图
我们同样以 run 6 阶段（剥夺控制感的操纵条件 AAL 模板（AutomatedAnatomical Labeling）作区域，定义为脑功能复杂网络的节点。其次，我阶段任务时这 90 个脑区在每个时间点上的 BOLD0 串时间序列，分别对应这 90 个脑区在剥夺控制 信号的动态变化情况。针对每一名被试，我们计间的皮尔逊相关系数 r，得到一个 90×90 的相关中一名被试的数据计算得出相关矩阵的流程示意节点之间的边是否存在。具体来说，如果两个脑示意图。图中每个圆圈代表一个网络节点，每条线段代具有 5 个节点和 6 条边的网络，记作 G(5, 6)。
.3.3.3 计算网络参数本次研究我们主要计算 4 个网络参数，包括网络集群系数（clustering coefficient，Cp络特征路径长度（characteristic path length，Lp）、网络局部效率（local efficiency，Eloc及网络全局效率（global efficiency，Eglob）。(1) 网络集群系数（Cp）：衡量网络的局部抱团能力。公式 3.1.1 为网络中某一节点集群系数的计算公式。其中，ei表示某一节点 i 的邻居节点之间实际相连的边数ki表示与这一节点 i 直接相连的边数。公式 3.1.2 为整个网络集群系数的计算公式其中，Ci表示网络中某一节点 i 的集群系数，N 表示网络中的节点数。分别计算图 3‐5 构建脑功能网络流程示意图。①代表 fMRI 扫描得到的功能像。②代表 AAL 模板。③代表功能像根据 AAL 模板划分为 90 个脑区后抽取的时间序列。④代表根据时间序列计算两两脑区之间的相关系数 r，得到的 90×90 相关矩阵。⑤代表二值化后的相关矩阵。
【参考文献】：
期刊论文
[1]人脑连接组研究:脑结构网络和脑功能网络[J]. 梁夏,王金辉,贺永. 科学通报. 2010(16)
[2]习得无助理论的研究进展[J]. 左颖慧,陈建文. 湖南师范大学教育科学学报. 2006(05)
[3]习得无助理论模型的演变与争议[J]. 曹新美,郭德俊. 心理学探新. 2005(02)
硕士论文
[1]中职生学习习得性无助感研究[D]. 曾莹.江西科技师范学院 2011
[2]高中生耐挫力及其与心理健康的关系研究[D]. 李星.重庆师范大学 2010
[3]高中生英语学习习得性无助感研究[D]. 朱诗敏.西南大学 2009
[4]初中生英语学习习得性无助感研究[D]. 彭雅静.河南大学 2007
本文编号：3087991
【文章来源】：暨南大学广东省 211工程院校
【文章页数】：64 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
‐2单个block实验流程示意图
我们同样以 run 6 阶段（剥夺控制感的操纵条件 AAL 模板（AutomatedAnatomical Labeling）作区域，定义为脑功能复杂网络的节点。其次，我阶段任务时这 90 个脑区在每个时间点上的 BOLD0 串时间序列，分别对应这 90 个脑区在剥夺控制 信号的动态变化情况。针对每一名被试，我们计间的皮尔逊相关系数 r，得到一个 90×90 的相关中一名被试的数据计算得出相关矩阵的流程示意节点之间的边是否存在。具体来说，如果两个脑示意图。图中每个圆圈代表一个网络节点，每条线段代具有 5 个节点和 6 条边的网络，记作 G(5, 6)。
.3.3.3 计算网络参数本次研究我们主要计算 4 个网络参数，包括网络集群系数（clustering coefficient，Cp络特征路径长度（characteristic path length，Lp）、网络局部效率（local efficiency，Eloc及网络全局效率（global efficiency，Eglob）。(1) 网络集群系数（Cp）：衡量网络的局部抱团能力。公式 3.1.1 为网络中某一节点集群系数的计算公式。其中，ei表示某一节点 i 的邻居节点之间实际相连的边数ki表示与这一节点 i 直接相连的边数。公式 3.1.2 为整个网络集群系数的计算公式其中，Ci表示网络中某一节点 i 的集群系数，N 表示网络中的节点数。分别计算图 3‐5 构建脑功能网络流程示意图。①代表 fMRI 扫描得到的功能像。②代表 AAL 模板。③代表功能像根据 AAL 模板划分为 90 个脑区后抽取的时间序列。④代表根据时间序列计算两两脑区之间的相关系数 r，得到的 90×90 相关矩阵。⑤代表二值化后的相关矩阵。
【参考文献】：
期刊论文
[1]人脑连接组研究:脑结构网络和脑功能网络[J]. 梁夏,王金辉,贺永. 科学通报. 2010(16)
[2]习得无助理论的研究进展[J]. 左颖慧,陈建文. 湖南师范大学教育科学学报. 2006(05)
[3]习得无助理论模型的演变与争议[J]. 曹新美,郭德俊. 心理学探新. 2005(02)
硕士论文
[1]中职生学习习得性无助感研究[D]. 曾莹.江西科技师范学院 2011
[2]高中生耐挫力及其与心理健康的关系研究[D]. 李星.重庆师范大学 2010
[3]高中生英语学习习得性无助感研究[D]. 朱诗敏.西南大学 2009
[4]初中生英语学习习得性无助感研究[D]. 彭雅静.河南大学 2007
本文编号：3087991
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