Cognitive Biases Academy
KM
ចូលគណនី
ម៉ឺនុយមេ
អគតិទាំងអស់
វគ្គសិក្សា
អំពីយើង
KM
(Khmer)
ចូលគណនី
→
Cognitive Biases Academy
បិទម៉ឺនុយ
អគតិទាំងអស់
វគ្គសិក្សា
អំពីយើង
KM (Khmer)
ចូលគណនី
ទំព័រដើម
តើយើងគួរចងចាំអ្វី?
យើងកាត់បន្ថយព្រឹត្តិការណ៍ និងបញ្ជី ឱ្យនៅត្រឹមធាតុសំខាន់ៗ
13 អគតិនៅក្នុងប្រភេទ
យើងកាត់បន្ថយព្រឹត្តិការណ៍ និងបញ្ជី ឱ្យនៅត្រឹមធាតុសំខាន់ៗ
ស្វែងយល់ពីអគតិ
ស្វែងយល់លម្អិត
អគតិទាំងអស់
បាតុភូតបច្ច័យ (Suffix Effect)
ការបន្ថែមធាតុថ្មីមួយទៅចុងបញ្ចប់នៃបញ្ជី នឹងធ្វើឱ្យយើងងាយភ្លេចធាតុដែលនៅខាងដើម ជាពិសេសតាមរយៈការស្តាប់។
បាតុភូតទីតាំងតាមលំដាប់
យើងតែងតែចងចាំពាក្យនៅខាងដើមនិងខាងចុងនៃបញ្ជី បានល្អប្រសើរជាងពាក្យដែលនៅកណ្តាល។
បាតុភូតតម្រុយផ្នែកនៃបញ្ជី
ការឃើញធាតុមួយចំនួនចេញពីបញ្ជីជាតម្រុយ អាចធ្វើឱ្យយើងកាន់តែពិបាកក្នុងការនឹកឃើញធាតុដែលនៅសេសសល់ទៅវិញ។
បាតុភូតនៃភាពថ្មីៗ (Recency Effect)
យើងងាយស្រួលនឹងចងចាំអ្វីដែលយើងទើបតែបានឃើញឬបានឮចុងក្រោយគេបំផុត។
បាតុភូតនៃភាពដំបូង (Primacy Effect)
យើងអាចចងចាំអ្វីដែលនៅផ្នែកខាងដើម បានច្បាស់ជាងអ្វីដែលនៅផ្នែកកណ្តាល។
ការរារាំងការចងចាំ
ពេលខ្លះ ការចងចាំចាស់ៗអាចចូលមករារាំងឬសង្កត់ការចងចាំថ្មីៗមិនឱ្យនឹកឃើញ។
បាតុភូតទម្រង់ (Modality Effect)
យើងចងចាំរបស់ដែលនៅចុងបញ្ចប់នៃបញ្ជីបានល្អប្រសើរ តាមរយៈការស្តាប់ជាសំឡេង ជាងការមើលជារូបភាព។
ការមិនអើពើនឹងរយៈពេល
យើងវាយតម្លៃបទពិសោធន៍ដោយផ្អែកលើចំណុចដែលរំភើបបំផុត និងលទ្ធផលចុងក្រោយ ដោយមិនខ្វល់ថារឿងនោះចំណាយពេលយូរប៉ុណ្ណាទេ។
បាតុភូតប្រវែងបញ្ជី
បញ្ជីកាន់តែវែង សមាមាត្រនៃចំនួនដែលយើងអាចចងចាំបានគឺកាន់តែមានតិច។
បាតុភូតការហៅត្រឡប់តាមលំដាប់
យើងអាចចងចាំរបស់នៅក្នុងបញ្ជីបានយ៉ាងល្អ ប្រសិនបើយើងរំលឹកវាឡើងវិញតាមលំដាប់លំដោយ។
បាតុភូតព័ត៌មានខុស
ការចងចាំរបស់យើងចំពោះព្រឹត្តិការណ៍មួយនឹងប្រែជាលែងច្បាស់លាស់ នៅពេលដែលយើងទទួលបានព័ត៌មានបំភាន់បន្ទាប់ពីព្រឹត្តិការណ៍នោះ។
ការធ្វើឱ្យរាបស្មើ និងការធ្វើឱ្យមុតស្រួច (Leveling and Sharpening)
ពេលនិទានរឿងឡើងវិញ យើងតែងតែកាត់បន្ថយព័ត៌មានលម្អិតខ្លះៗ ខណៈពេលដែលបញ្ចេញបញ្ចូលបន្ថែមលើចំណុចមួយចំនួនទៀត។
វិធានកំពូល-ចុងបញ្ចប់
ជំនួសឱ្យការវាយតម្លៃបទពិសោធន៍ទាំងមូល យើងបែរជាវាយតម្លៃវាដោយផ្អែកលើអារម្មណ៍នៅចំណុចកំពូល និងនៅវិនាទីចុងក្រោយទៅវិញ។
ជ្រើសរើសភាសា
AF
(Afrikaans)
AR
(العربية)
AZ
(azərbaycanca)
BG
(български)
BN
(বাংলা)
CS
(čeština)
DA
(dansk)
DE
(Deutsch)
EL
(Ελληνικά)
EN
(English)
ES
(español)
ET
(eesti)
FA
(فارسی)
FI
(suomi)
FIL
(Filipino)
FR
(français)
GU
(ગુજરાતી)
HE
(עברית)
HI
(हिन्दी)
HR
(hrvatski)
HU
(magyar)
HY
(Հայերեն)
ID
(Bahasa Indonesia)
IT
(italiano)
JA
(日本語)
KA
(ქართული)
KK
(қазақ тілі)
KM
(ភាសាខ្មែរ)
KN
(ಕನ್ನಡ)
KO
(한국어)
KU
(کوردی)
LO
(ລາວ)
LT
(lietuvių)
LV
(latviešu)
ML
(മലയാളം)
MN
(монгол)
MR
(मराठी)
MS
(Bahasa Melayu)
MY
(မြန်မာဘာသာ)
NB
(Bokmål)
NL
(Nederlands)
NN
(nynorsk)
PA
(ਪੰਜਾਬੀ)
PL
(polski)
PS
(پښتو)
PT
(português)
RO
(română)
RU
(русский)
SI
(සිංහල)
SK
(slovenčina)
SL
(slovenščina)
SR
(Српски)
SV
(svenska)
SW
(Kiswahili)
TA
(தமிழ்)
TE
(తెలుగు)
TG
(тоҷикӣ)
TH
(ไทย)
TL
(Tagalog)
TR
(Türkçe)
UK
(українська)
UR
(اردو)
UZ
(Ўзбек)
VI
(Tiếng Việt)
YUE
(廣州話)
ZH
(简体中文)
បោះបង់