信息技术的飞速发展在改变了人们行为方式的同时,也使得理解人类的学习行为进入一个新时代。社会认知理论（Social Cognitive Theory,SCT）认为人的信念和行为的改变是观察学习、亲历学习和自我调节共同作用的结果,是揭示人的思想和行为规律的影响力最大的社会心理学理论。近些年来,伴随着复杂网络和复杂性科学研究的兴起,基于SCT的研究不再被局限在实证研究之内,关于SCT的动力学模型研究逐渐出现。这些模型依据SCT的一般观点而建立,通过合理的模型设定,从动态系统的角度对人类的行为方式做出模型解释,也发现了一些实证研究中不易发现的人类学习行为的动态规律,对于人类实践中对学习行为的预测和干预具有巨大的指导意义。然而,在SCT的动力学模型在展示出了其对人类行为动态一定的解释能力的同时,也显现出一些问题和局限性,包括在描述人类动因机制时,基于SCT的线性动态系统模型难以解释人类心理过程的非线性特征;另外,从微观个体的层面上将社会影响因素引入模型的方式在解释群体行为的宏观规律方面能力不足;一些同质化的高复杂度个体模型难以推广到复杂网络,也影响了其对社会群体行为的表达能力。针对上述问题和挑战,本论文先对个体进行动态建模研究,在所提出的信号结构知识模型和个体效能模型的基础上,通过将复杂网络与个体模型相结合,把研究推广到网络群体中,分别进行群体信念和行为的动力学研究。人对客观世界状态的信念决定人和客观世界的交互行为。在关于人类信念动态方面,本论文完成的工作包括:（a）将贝叶斯推理引入到个体的信念更新,并通过将前一周期的后验信念作为后一周期的先验信念,建立描述个体对世界信号的周期性观测过程中的信念动态基础模型;（b）给出当个体实现不同的学习结果时,其信号结构知识应满足的条件,并根据所给出条件将个人及其信号结构分为“负”,“保守”和“激进”三种类型;（c）在将观察学习和亲历学习相结合的非贝叶斯社会学习模型中分析保守者网络和激进者网络,揭示了保守网络群体和激进网络群体之间的不同学习过程和结果;（d）进行模型仿真,表明网络中的保守者是群体成功学习的基础,而调和平均信念聚集规则对于成功学习具有更好的性能。相较于其他研究,本论文的信念动态模型建立在信号结构知识不完全、信念聚合方式非最优的假设下,对于描述社会群体中的信念牵引作用,信息级联、回音室现象以及群体平均信念的相变现象具有更强的能力。人类的很多活动具有周期性和记忆性的特点。在关于人类行为动态方面,本论文亦按照先个体、再群体的顺序研究了周期性行为的动态模型。具体完成的工作包括:（a）用不同努力水平下的收益转化率定义个体效能,建立描述个体效能的数学模型;（b）沿着个体效能和感知效能两条路径分析行为表现的影响机制,并在效能模型的基础上建立个人的自我效能信念一行为表现模型。从模型仿真中发现,个体可以通过重复的活动亲历准确地学习到其效能。（c）引入社交互动矩阵,将个体的自我效能信念-行为表现模型扩展到网络群体,并通过仿真揭示高效能个体在偏好网络的领导作用;（d）在简单集体中,给出一种利用集体效能的个体感知来衡量集体效能信念的方法,基于这种衡量方法,集体亦可以逐渐学习到其效能。相较于其他的研究,本论文的研究建立在一个简单的非线性的个体效能模型的基础上,借助复杂网络对群体社会性的一般研究方法,将社会结构因素的影响提升到模型的宏观层面描述了群体行为的宏观规律,在描述榜样的作用机制,衡量集体效能群体行为方面体现出了优势。本研究是社会心理学和复杂网络的理论和方法的融合,基于社会认知理论的概念模型,建立和研究描述信念和行为变化的动力学系统模型。除了建立的动力学模型,还得到涵盖了微观和宏观层面的一系列模型结论。一些结论支持社会认知理论的普遍观点,例如高效能个体的领导作用,奖励和惩罚对行为表现的影响机制,以及虚假反馈对自我效能信念的影响机制。一些结论是新的模型发现,例如保守者和激进者对社会信念动态的不同影响,调和平均在信念聚合规则中更好的表现,以及通过个体对集体效能的感知衡量集体效能的方式。总的来说,观察学习调整网络的信念和行为以趋向一致,而亲历学习决定网络信念和行为改变的方向。结合网络拓扑和不同角色个体的影响,社交网络在复杂的动态过程中显示出一些简单的规律。本论文的研究方法和结论为实践及以后的实证研究提供了模型基础,同时可以激发人们对个体和人类社会的信念和行为动态更深刻的思考。