通过感官得到了外部世界的信息。这些信息经过头脑的加工（综合与 解释），产生了反映事物整体的心理现象，就是知觉。
[0042] 记忆是通过识记、保持、再现（再认、回忆）等方式，在人们的头脑中积累和保存个 体经验的心理过程。运用信息加工的术语讲，就是人脑对外界输入的信息进行编码、存贮和 提取的过程。
[0043] 注意是心理活动或意识对一定对象的指向与集中。
[0044] 概念获得，也称"概念掌握"，是智慧学习的一种类型。其实质是个体通过积极的思 维活动把握同类事物或现象的共同关键特征（或本质特征）。
[0045]想象是对头脑中已有的表象进行加工改造，创造出新形象的过程。
[0046] 思维是人脑借助于言语、表象和动作实现的、对客观事物的概括和间接的反映。主 要表现在人们解决问题的活动中。
[0047] 思维操作是使用原有的经验在解决新问题过程中表现出来的速度和效率。
[0048] 推理或称逻辑推理是由具体事物归纳出一般规律，或者根据已有的知识推出新的 结论的思维活动。本质上也属于问题解决的范围。
[0049] 判断是对客观事物及其特征作肯定或否定的一种思维形式。
[0050] 创造或者创造活动是提供新颖的、首创的、具有社会意义的产物的活动。它是一种 探索活动，没有现成的解决问题的方案和步骤。
[0051] 问题解决有两方面涵义：
[0052] 1泛指由问题引发并指出其解决的思维活动。
[0053] 2指一系列指向目标的认知操作过程。亦即通过一系列有目的、有指向的认知操作 序列以达到目标的过程。它有两种类型：一类是常规性问题解决，即使用已有的方法和程序 去解决问题；另一类是创造性解决问题，即运用新的方法和程序去解决问题。
[0054] 广义的语言（language)是指人类的思想与感情的符号化，用以与他人传达情意 或沟通行为的工具，举凡言语、文字、手语、音乐、图画、雕刻等等都是，狭义的语言则是指口 述的语言（说话）。
[0055] 元认知又称反省认知、后设认知，是指个人对自己认知历程的认知。从学习心理的 观点看，它包括两种成分（或两个层面）：（1)元认知知识。（2)元认知技能。
[0056] 在心理测验中，效度是指测量的心理特点之间符合的程度，或者是指一个心理测 验的准确性。
[0057]总方差=真实方差+误差方差=有关方差+无关稳定方差+误差方差，
[0058]即
[0059] 效度的定义为：与测量有关的真实方差（有效方差）与总方差的比率。
[0060]
[0061] 效度具有连续性，测验效度通常用相关系数表示，只有程度上的不同。效度的值一 般为〇. 4~0. 7之间。值越大，效度越高。
[0062] 效度主要包括内容效度、构想效度、效标效度和实证效度。
[0063] 效度的测试维度包括表面效度、内容效度、编制效度、经验效度。
[0064] 效标效度反应测验预测个体在某种情境下行为表现的有效性程度。被预测的行为 是检验效度的标准，简称效标。本发明中的效度主要指效标效度。
[0065] 相关法是评估效标效度最常用的方法，是求测验分数与效标资料间的相关，相关 系数称为效度系数。
[0066] 效度系数计算方法包括积差相关法、点二列相关法、二列相关和Juspen多系列相 关法。
[0067] 如图1所示，本发明的刺激信息编制方法至少包括：
[0068] 选择样本人员的测试效度符合正态分布的至少一个刺激信息；
[0069] 基于至少一个刺激信息的效度和认知维度设置至少一种合理排序以供测试人员 根据个人兴趣选择；
[0070] 根据测试人员的生理信息和/或心理状态动态编入测谎刺激信息和/或反向刺激 信息以测试测试人员的信度；
[0071] 将测试人员的测试得分与有效的样本人员在正态分布模型的得分进行比较从而 确认测试人员的每一个认知维度的分布情况。
[0072] 基于每一个认知维度，按照心理学经典理论设定心理学特征参数。针对每个特征 参数分别设定至少一个刺激信息。刺激信息也可以是由多个刺激信息组成的刺激信息组。
[0073] 将设定的刺激信息看作预选刺激信息，并且用于测试大量样本人员的对应的特征 参数，从而获得测试样本人员的样本效度。
[0074] 本发明利用正态分布模型对样本效度进行测试。
[0075] 正态分布模型为：若随机变量x服从一个位置参数为y、尺度参数为〇的概率分 布，且其概率密度函数为
[0076]
[0077] 则这个随机变量就称为正态随机变量，正态随机变量服从的分布就称为正态分 布，记作X~N(y，〇 2)，读作X服从X~N(y，〇2)，或X服从正态分布。
[0078] 当y=0,〇 =1时，正态分布就称为标准正态分布
[0079]
[0080] 如图2所示，将样本效度录入标准正态分布模型。并且将样本人员的每一个认知 维度水平在正态分布图中的分布情况划分为：很差（5% )、较差（20% )、一般（50% )、较好 (20% )、很好（5% )五个等级。若样本效度的分布符合正态分布模型的趋势，选择分布在 模型中心轴附近的效度高的刺激信息。分布位置越靠近中心轴的刺激信息，其效度系数越 尚。
[0081] 根据一个优选实施方式，将样本人员按照种族、年龄、血型、文化背景分别划分为 不同的小组。将保留的至少一个刺激信息对各个小组的样本人员进行测试，并得到每个小 组的样本人员的测试的样本效度。
[0082] 利用正态分布模型对样本效度进行第二次测试。保留第二次样本效度分布在正态 分布模型中且效度高的至少一个刺激信息。
[0083] 刺激信息选择出的样本人员的认知维度值按照正态分布模型排布。将正态分布图 中的分布情况划分为：很差（5% )、较差（20% )、一般（50% )、较好（20% )、很好（5% )五 个等级。
[0084] 将刺激信息按照测试的认知维度种类分类，并且按照测试认知维度的顺序编排刺 激信息呈现顺序。一个认知维度的测试包括多个刺激信息的测试。计算测试人员反馈信息 对应的分数值。比较认知维度对应的分数值对应的正态分布模型的分布区域，从而确定测 试人员的认知维度对应的等级。
[0085] 本发明不限于使用正态分布模型选择效度高的刺激信息。
[0086] 根据一个优选实施方式，本发明选择刺激信息的统计模型还包括最小二乘法模 型、感知器算法模型、Boost方法模型、隐马尔可夫模型、高斯混合模型、神经网络模型、深度 学习模型中的一种或几种。
[0087] 根据一个优选实施方式，使用感知器算法模型计算刺激信息的效度。
[0088] 感知器算法模型的计算步骤为：
[0089] S01 :设置变量和参量。
[0090] f( ?)为激活函数，y(n)为网络实际输出，d(n)为期望输出，n