How humans reason in general about syllogisms is, despite a century of research and many proposed cognitive theories, still an unanswered question. It is even more difficult, however, to answer how an individual human reasons. The goal of this article is twofold: First, it analyses the predictive quality of existing cognitive theories by providing a standardized (re-) implementation of existing theories. Towards this, theories are algorithmically formalized, including their potential capabilities for adaptation to an individual reasoner. The implementations are modular with regard to the underlying mental operations defined by the cognitive theories. Second, it proposes a novel composite approach based on existing cognitive theories, resulting in a cognitive model for predicting an individual reasoner before s/he draws a conclusion. This approach uses sequences of operations, inherited and combined from different theories, to form its predictions. Among the existing models, our implementations of PHM, mReasoner, and Verbal Models make the most accurate predictions of the conclusions drawn by individual reasoners. The designed composite model, however, is able to significantly surpass those implementations by exploiting synergies between different models. In particular, it successfully combines operations from PHM and Verbal Models. Therefore, the composite approach is a promising tool to model and study syllogistic reasoning and to generate tailored cognitive theories. At the same time it provides a general method that can potentially be applied to predict individual human reasoners in other domains, too.

尽管经过一个世纪的研究和许多提出的认知理论，人类如何普遍地对三段论进行推理仍是一个尚未回答的问题。但是，要回答一个人的个人原因甚至更加困难。本文的目标是双重的：首先，它通过提供现有理论的标准化（重新）实施方式来分析现有认知理论的预测质量。为此，对理论进行了算法形式化，包括其适应单个推理机的潜在能力。关于由认知理论定义的潜在心理操作，这些实现是模块化的。其次，它提出了一种基于现有认知理论的新颖的综合方法，从而形成了一个用于在得出结论之前预测单个推理者的认知模型。此方法使用从不同理论继承并组合的操作序列来形成其预测。在现有模型中，我们对PHM，mReasoner和Verbal模型的实现对单个推理者得出的结论做出了最准确的预测。但是，通过利用不同模型之间的协同作用，设计的复合模型能够大大超越那些实现。特别是，它成功地结合了PHM和Verbal Models的操作。因此，复合方法是建模和研究三段论推理以及生成量身定制的认知理论的有前途的工具。同时，它提供了一种通用方法，也可以潜在地用于预测其他领域中的单个人类推理机。从不同的理论继承并结合起来，以形成其预测。在现有模型中，我们对PHM，mReasoner和Verbal模型的实现对单个推理者得出的结论做出了最准确的预测。但是，通过利用不同模型之间的协同作用，设计的复合模型能够大大超越那些实现。特别是，它成功地结合了PHM和Verbal Models的操作。因此，复合方法是建模和研究三段论推理以及生成量身定制的认知理论的有前途的工具。同时，它提供了一种通用方法，也可以潜在地用于预测其他领域中的单个人类推理机。从不同的理论继承并结合起来，以形成其预测。在现有模型中，我们对PHM，mReasoner和Verbal模型的实现对单个推理者得出的结论做出了最准确的预测。但是，通过利用不同模型之间的协同作用，设计的复合模型能够大大超越那些实现。特别是，它成功地结合了PHM和Verbal Models的操作。因此，复合方法是建模和研究三段论推理以及生成量身定制的认知理论的有前途的工具。同时，它提供了一种通用方法，也可以潜在地用于预测其他领域中的单个人类推理机。言语模型和言语模型对单个推理者得出的结论做出了最准确的预测。但是，通过利用不同模型之间的协同作用，设计的复合模型能够大大超越那些实现。特别是，它成功地结合了PHM和Verbal Models的操作。因此，复合方法是建模和研究三段论推理以及生成量身定制的认知理论的有前途的工具。同时，它提供了一种通用方法，也可以潜在地用于预测其他领域中的单个人类推理机。言语模型和言语模型对单个推理者得出的结论做出了最准确的预测。但是，通过利用不同模型之间的协同作用，设计的复合模型能够大大超越那些实现。特别是，它成功地结合了PHM和Verbal Models的操作。因此，复合方法是建模和研究三段论推理以及生成量身定制的认知理论的有前途的工具。同时，它提供了一种通用方法，也可以潜在地用于预测其他领域中的单个人类推理机。它成功地结合了PHM和Verbal Models的操作。因此，复合方法是建模和研究三段论推理以及生成量身定制的认知理论的有前途的工具。同时，它提供了一种通用方法，也可以潜在地用于预测其他领域中的单个人类推理机。它成功地结合了PHM和Verbal Models的操作。因此，复合方法是建模和研究三段论推理以及生成量身定制的认知理论的有前途的工具。同时，它提供了一种通用方法，也可以潜在地用于预测其他领域中的单个人类推理机。