Современные методы моделирования в когнитивных науках

Бакалавриат 2023/2024

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»

Статус: Курс обязательный (Психология)

Направление: 37.03.01. Психология

Кто читает: Департамент психологии

Где читается: Факультет социальных наук

Когда читается: 4-й курс, 1, 2 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Иванчей Иван Иванович

Язык: русский

Кредиты: 4

Контактные часы: 46

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Цель освоения учебной дисциплины – приобрести знания и навыки из области вычислительного моделирования в когнитивной науке. Студенты должны освоить базовые понятия математического и вычислительного моделирования, а также овладеть базовым инструментарием, позволяющим применять вычислительное моделирование на практике. Курс охватывает полный цикл моделирующего исследования: от постановки задачи, до сравнения моделей и представления результатов – на примере двух предметных областей (принятие решений и научение). Ценность курса состоит в овладении знанием и инструментарием компьютерного моделирования, которое становится необходимым минимумом современного учёного в области когнитивных наук. Результатом освоения дисциплины является (1) умение оценить научное значение опубликованных работ в области когнитивных наук, использующих методы компьютерного моделирования; (2) способность самостоятельно применять базовые методы компьютерного моделирования когнитивных процессов с использованием языка программирования R. Пререквизитами курса является методов статистической обработки данных, знание языка программирования R, знание академического английского языка, знание экспериментальной и когнитивной психологии.

Цель освоения дисциплины

Приобретение знаний и навыков из области вычислительного моделирования в когнитивной науке.
Овладение базовым инструментарием для применения вычислительного моделирования на практике

Планируемые результаты обучения

Понимание роли компьютерного моделирование в когнитивной науке. Освоение основных понятий.
Оценка соответствия модели эмпирическим данным.
Сравнение двух и более моделей на основе их адекватности эмпирическим данным.
Понимание основных принципов диффузных моделей.
Способность самостоятельно использовать диффузные модели с эмпирическими данными.
Понимание основных принципов моделирования оперантного научения и классического обуславливания.
Понимание целей иерархического моделирования.
Умение использовать библиотеки для иерархического моделирования когнитивных процессов.
Практическое применение компьютерного моделирования в когнитивной науке.

Содержание учебной дисциплины

Введение в компьютерное моделирование когнитивных процессов
Оценка моделей
Сравнение моделей
Модели принятия решений
Модели научения
Иерархические модели
Практические рекомендации по компьютерному моделированию в когнитивной науке.

Элементы контроля

Промежуточный тест
Итоговый экзамен
Активность
Самостоятельная работа

Промежуточная аттестация

2023/2024 учебный год 2 модуль
0.1 * Активность + 0.1 * Активность + 0.3 * Итоговый экзамен + 0.3 * Промежуточный тест + 0.1 * Самостоятельная работа + 0.1 * Самостоятельная работа

Программа дисциплины