2010年考研指導：普通心理學重難點解析

　　(一)感覺概述

　　1.感覺的含義：感覺是人腦對直接作用于感覺器官的客觀事物個別屬性的反映。

　　人的認識過程可分為若干階段，感覺屬于人的認識過程的最初級階段感覺就是對事物的個別屬性的反映。人的感覺刺激不只來自外部世界的事物及現(xiàn)象，也可來自機體內部，如內臟器官的活動狀態(tài)與自身的運動、姿勢等。

　　感覺是關于客觀事物最原始的心理信息。但對于一個有一定知識與經(jīng)驗的人來說，對感覺到的信息都會有所組織，有所劃分。一切較高級、較復雜的心理現(xiàn)象如知覺、記憶、思維等都是在感覺基礎上產(chǎn)生的。感覺是我們認識世界的第一步，是關于世界一切知識的最初源泉。

　　2.感覺的編碼

　　所謂編碼是指將一種能量轉化為另一種能量，或者將一種符號轉化為另一種符號。外界的物理能量或化學能量只有經(jīng)過感官的換能作用，才能轉化為神經(jīng)系統(tǒng)能夠接受的神經(jīng)能或神經(jīng)沖動，這個過程就是感覺編碼。

　　19世紀德國著名生理學家繆勒提出了神經(jīng)特殊能學說，認為感覺的不決定于刺激的性質，而決定于感覺神經(jīng)的性質。

　　近年來感覺編碼的研究形成了兩種有代表性的理論。一種是特異化理論。認為不同性質的感覺是由不同的神經(jīng)元來傳遞信息的。有些神經(jīng)元傳遞紅色信息，有些神經(jīng)元傳遞甜味信息，當這些神經(jīng)元分別被激活時，神經(jīng)系統(tǒng)把它們的激活分別解釋為“紅”和“甜”。另一種是模式理論或模塊理論。這種理論認為，編碼是由整組神經(jīng)元的激活模式引起的。紅光不僅引起某種神經(jīng)元的激活，而且引起相應的一組神經(jīng)元的激活，只不過某種神經(jīng)元的激活程度較大，而其他神經(jīng)元的激活程度較小。整組神經(jīng)元的激活模式才產(chǎn)生了紅色的感覺。研究還發(fā)現(xiàn)，不同的感覺系統(tǒng)中，神經(jīng)系統(tǒng)同時采用了特異化編碼和模式編碼。

　　3.感覺的測量：

　　絕對感受性和絕對感覺閡限

　　刺激物只有達到一定強度才能引起人們的感覺。這種剛剛能引起感覺的最小刺激量，叫絕對感覺閾限;而人的感官覺察這種微弱刺激的能力，叫絕對感受性。絕對感受性可以用絕對感覺閾限來衡量。用公式表示為：

　　E=1/R

　　在這個公式中，E代表絕對感受性;R代表絕對感覺閾限

　　兩個同類的刺激物，它們的強度只有達到一定的差異，才能引起差別感覺，即人們能夠覺察出它們的差別，或把它們區(qū)別開來。這種剛剛能引起差別感覺的刺激物間的最小差異量，叫差別閾限或最小可覺差。對這一最小差異量的感覺能力，叫差別感受性。德國生理學家韋伯曾系統(tǒng)研究了觸覺的差別閾限。經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn)，為了引起差別感覺，刺激的增量與原刺激量之間存在著某種關系。這種關系可用以下公式來表示：K=△I/I。

　　其中I為標準刺激的強度或原刺激量;△I為引起差別感覺的刺激增量，即J.N.D.K為一個常數(shù)。這個公式叫韋伯定律。對不同感覺來說，K的數(shù)值是不相同的，即韋伯分數(shù)不同。根據(jù)韋伯分數(shù)的大小，可以判斷某種感覺的敏銳程度。韋伯分數(shù)越小，感覺越敏銳。

　　韋伯分數(shù)適合于中等強度的刺激。

　　費希納對數(shù)定律：

　　1860年德國物理學家G費希納在韋伯研究的基礎上，進一步探討了刺激與感覺強度的關系，推導出一種數(shù)學關系式：P=KlgI。

　　其中I指刺激量，P指感覺量。按照這個公式，感覺的大小(或感覺量)是刺激強度(或刺激量)的對數(shù)函數(shù)。

　　費希納定律提供了度量感覺大小的一個量表，對許多實踐部門有重要意義。但他假定所有最少可覺差在主觀上相等，已經(jīng)為事實所否定。費希納定律只有在中等強度的刺激時才適用。

　　史蒂文斯冪定律：

　　20世紀50年代，美國心理學家斯蒂文斯用數(shù)量估計法研究了刺激強度與感覺大小的關系。研究發(fā)現(xiàn)，心理量并不隨刺激量的對數(shù)的上升而上升，而是刺激量的乘方函數(shù)(或冪函數(shù))。換句話說，知覺到的大小是與刺激量的乘方成正比例的。這種關系可用數(shù)學式表示為：

　　P=KIn

　　公式中的P指知覺到的大小或感覺大小;I指刺激的物理量;K和n是被評定的某類經(jīng)驗的常定特征。這就是斯蒂文斯乘方定律。

　　斯蒂文斯的乘方定律同樣具有理論和實踐的意義。在理論上，它說明對刺激大小的主觀尺度可以根據(jù)刺激的物理強度的乘方來標定。在實踐上，它可以為某些工程計算提供依據(jù)。