心理测量本身及其在应用中的问题

从三个维度对心理测量进行了探讨：由理论基础上的缺陷所导致的局限性、在应用中所带来的问题以及由于运用统计相关分析所带来的弊端。最后对克服这些局限性的其它方法做简单介绍。     

心理评价将成为心理测量发展的新阶段

科学的一个本质特征就是它在无数研究者的努力下不断发展与完善,心理科学也不例外。自从1905年比奈编制出第一份可资实用的智力量表以来,心理测验及测量在世界范围内以较快的速度发展起来,并被广泛地应用于教育、医疗诊断、企事业管理、军事等众多社会生活领域中。一直到现在,新的测验还在不断地被编制出来,关于测量的理论研究也在不断深入。但随着近百年来研究资料的积累和实践经验的增加,在心理     

基于遗传算法的模糊综合评价在心理测量中的应用

提出了运用模糊数学对利克特量表数据进行分析的方法, 探讨了人们在进行模糊综合评价时, 所采用的算子和对各个自变量的权重分配, 并且运用遗传算法(GA)来确定相关的权重。以大学生对康师傅红烧牛肉面的评价数据为例, 运用基于遗传算法的模糊综合评价方法, 发现男生采用了“最大最小”合成算子, 女生采用了“有界和、取小”合成算子。研究结果表明, 基于遗传算法的模糊综合评价方法可以对利克特量表的心理测量数据进行有效的分析。     

心理委员胜任力与心理健康的关系:领悟社会支持和心理弹性的链式中介

目的:探究领悟社会支持和心理弹性在心理委员胜任力与心理健康之间的中介作用。方法:采用问卷调查法对某高校433名大学生进行测查。结果表明:(1)相关分析显示,心理委员胜任力与领悟社会支持、心理弹性呈现显著正相关,与大学生心理健康呈现显著负相关;(2)结构方程模型分析表明,心理委员胜任力对大学生心理健康的直接效应显著,领悟社会支持和心理弹性在心理委员胜任力与大学生心理健康之间中介作用均显著,且领悟社会支持-心理弹性的链式中介作用也显著。结论:心理委员胜任力既可以直接预测大学生心理健康,又可以分别通过领悟社会支持、心理弹性的中介作用,以及领悟社会支持-心理弹性的链式中介作用间接预测大学生心理健康。     

粗糙集在项目认知属性标定中的应用

认知诊断是新一代测量理论的核心, 对形成性教学评估具有重要意义。项目认知属性标定是认知诊断中一项基础而重要的工作,现有的项目认知属性辅助标定方法的研究工作很少, 并且在应用上存在诸多局限。课堂评估是认知诊断应用的理想场所,但课堂评估中项目的选取具有随意性, 教师难以在短时间内准确标识项目认知属性。本研究首次提出采用粗糙集方法对项目认知属性进行标定, 该方法无需太多被试和项目, 亦无需已知项目参数, 且能当场诊断出结果, 适于采用纸笔测验的课堂评估。通过Monte Carlo模拟研究表明：采用粗糙集方法能迅速地对项目认知属性进行标定, 并具有较高的标定准确率; 而且, 项目认知属性越少、或被试估计判准率越高、或失误率越小则项目认知属性标定的准确率越高。粗糙集方法的引入, 对拓展认知诊断的应用范围, 真正实现其辅助性教学功能, 具有重要作用。     

博采众长 推陈出新--金瑜教授主编的《心理测量》评介

要了解当代心理学就不可不了解心理测量,心理测量学是科学心理学的重要支柱,是心理学走向应用的有力工具,也是现代心理工作者必备的核心要素。最近由华东师范大学出版社出版的金瑜教授主编的《心理测量》(2001年),凝聚了作者数十年心理测量研究与教学功力,博采众长,推陈出新,充分反映了心理测量学科的完整风貌以及最新进展,具有以下特色:     

心理测量平衡性研究与实例

心理测量研究中,测量不变性(或称平衡性)是量表稳定性问题中的一个难题而且在比较研究中受到特别重视。结构方程模型因在平衡性形式捕捉方面功能强大而受到广泛应用。该研究讨论了测量平衡性的各种形式并演示了应用结构方程模型评估测量平衡性的过程。     

心理契约的测量与评定

心理契约已成为西方尤其是英国和美国组织行为和人力资源管理研究领域中的一个热门课题,但是由于所采用的是大量有差异的测量评定方法,因而也给这一问题的研究造成了许多混淆。文章以西方所采用的测量评定方法为基础,对心理契约测量评定的方法论问题进行全面的介绍和探讨。首先是心理契约测量评定的类别和选择测量评定方法时要考虑的因素。接着以标准化定量内容评定为重点,对测量评定中所面临的核心问题以及如何在我国组织行为与人力资源管理领域实施心理契约测量评定进行讨论。     

中国心理测量近二十年发展的述评与思考

心理测量近年来取得了突破性进展,同时被广泛应用于社会生活许多领域.目前,(1)国内修订的智力量表主要集中在韦克斯勒智力量表及瑞文测验上.(2)在各种功能的量表中,以智力、人格测验量表发展得较为完善.(3)应用于教育领域的学习能力测验量表在能力量表中占的比重较大.(4)随着人们对心理健康的重视,用于心理发展和心理治疗效果诊断的临床医学量表日渐增多.(5)儿童心理量表发展很快.(6)国内自编测验的形式绝大部分是问卷形式、文字形式.量表可按其深度分成三个层次,中国心理测验要想取得国际影响力,必须在编制有深度的、本土化的量表上下功夫.     

超常学生集体教学的阶段性心理测量

1　引言　　自 1 985年 ,在北京第八中学办起了超常儿童教学实验班 ,是用来满足超常儿童特点的特殊教学。十几年来 ,已有五个班的小学生在短期完成了初高中全部教学、升学的工作 ,应该说 ,这样的特殊教学对超智儿童的早期开发有积极意义。少儿班学生达到了知识的“超常”是有目共睹的 ,西方一些教育心理专家对这样的特殊教学效果也点头称是。现在的研究是采用多种能力测验考察进入一段教学后高智力学生的智能心态 ,为保持和修改超常儿童中学教学提供参考依据。《鉴别超常儿童认知能力测验》是查子秀研究员1 986年主编的智能测验。该测验分出…     

等级效标分数的概率神经网络预测方法研究

针对基于统计学的等级效标分数预测存在的问题,提出了运用概率神经网络进行等级效标分数预测的方法。在20种条件下进行了计算机模拟实验,包括测验分数为单变量和多变量,以及各种水平的白噪声干扰条件,结果表明在测验分数为多变量的情况下,或者在有白噪声干扰的条件下,运用概率神经网络方法可以比统计学方法更好地对等级效标分数进行预测。     

基于人工神经网络的一种效度凭证求取方法

针对基于统计学的效度凭证求取方法所存在的问题,提出了基于人工神经网络的效度凭证求取方法。蒙特卡罗模拟实验和对实际数据的分析表明,当测验分数和效标分数为单变量且非线性关系时,或者测验分数和效标分数为多变量时,运用神经网络方法可以比统计学方法更好地求取心理测验效度的基于和其他变量关系的凭证。     

人工神经网络模型在心理学研究中的运用

人工神经网络是对真实神经元网络的粗略模拟,具有容错性、抗干扰性、高效性等特征,具有学习、记忆等强大的认知功能,因此适宜于心理学许多领域的模拟研究。借助神经网络模型不仅可以模拟和验证以往的实验室研究;还能深入探讨感知、联想、学习和记忆等认知过程的具体发生机理,把握其内在机制;它对探讨内隐记忆、内隐学习等无意识认知过程有极大的启发作用。     

人工神经网络在临床应用中的伦理思考

现代临床医学中的海量信息具有非线性特质,人工神经网络的自我学习、记忆和归纳功能,刚好适应了医学的新发展,在医学领域有良好的应用前景。事实上,人工神经网络临床应用的理论研究成果丰富,但商业应用并不多见。本文探讨人工神经网络在临床应用中可能引发的社会伦理争议,对其临床适用范围进行初步的论述。     

正念的心理和脑机制

正念是源于东方禅修的一种有意识、非评判的对当前状态进行注意的方法, 也是一种意识状态或心理过程。其早期研究侧重于各种身心疾病的治疗和康复等临床功效, 近年来其研究重点逐渐转向各种作用机制。在心理机制上, 正念与感知觉敏感性的变化, 注意、记忆和情绪的改善有关。在脑机制上, 它不仅与额区θ波和枕区γ波以及事件相关电位P300成分的变化有关还与前额叶、扣带回、脑岛等脑区功能激活和结构改变有关。最后, 文章指出了目前正念研究在内容和方法学上的不足以及未来研究的方向。     

动态面孔表情优势效应的心理机制及神经基础

动态面孔表情优势效应是指较静态面孔表情而言, 个体在识别动态的面孔表情时表现出较好的识别能力。动态面孔表情优势效应的心理机制主要涉及增强的构形加工、补偿角色和面孔模仿能力。此外, 该优势效应的神经网络则由核心的神经网络和扩展的神经网络组成, 前者主要负责早期的知觉编码和刺激的运动加工, 而后者与个体的面孔模仿能力、刺激的动态表征等有关。今后的研究应集中在完善延伸的神经网络、拓展其心理机制; 开展动态面孔表情优势效应的发展性研究; 考察面孔表情的刚性运动特征; 注重在虚拟现实环境下研究动态面孔表情的优势效应。     

Extracting Low-Dimensional Psychological Representations from Convolutional Neural Networks

Convolutional neural networks (CNNs) are increasingly widely used in psychology and neuroscience to predict how human minds and brains respond to visual images. Typically, CNNs represent these images using thousands of features that are learned through extensive training on image datasets. This raises a question: How many of these features are really needed to model human behavior? Here, we attempt to estimate the number of dimensions in CNN representations that are required to capture human psychological representations in two ways: (1) directly, using human similarity judgments and (2) indirectly, in the context of categorization. In both cases, we find that low-dimensional projections of CNN representations are sufficient to predict human behavior. We show that these low-dimensional representations can be easily interpreted, providing further insight into how people represent visual information. A series of control studies indicate that these findings are not due to the size of the dataset we used and may be due to a high level of redundancy in the features appearing in CNN representations.     

心理学专业研究生胜任特征模型的建立

该研究通过关键事件访谈法和专家访谈法对14名心理学专业优秀导师以及博士生进行访谈,通过编码初步提取了心理学专业研究生的17项胜任特征。再根据上述胜任特征编制《心理学专业研究生胜任特征问卷》,并在全国范围内针对心理学专业导师、博士生以及硕士毕业生发放,最终建立心理学专业研究生的11项胜任特征模型。结果发现,心理学专业研究生的胜任特征模型包括：领悟能力、综合分析、坚持性、主动性、计划与组织、执行力、自我监控、道德与诚实、尽责性、团队合作和本领域的承诺。