周易人格模型与麦氏人格模型的比较

该文介绍了基于中国传统文化建立起来的本土化人格类型理论———周易人格模型;分析了该模型与麦氏人格模型在理论建构的指导思想、人格要素、人格类型的测定方法以及人格模型的演变规则等方面的区别和联系;指出了两者在方法上同源同根,在内容上各有特色。     

青少年人格发展新模型述论

在青少年人格发展理论研究的新进展中,引人注目的有两个重要理论模型:Blatt的“人际关系与自我定义”模型以及Deci和Ryan提出的“心理需要与动机”模型。2003年以来,Shahar和Henrich等人又在对这两个模型的整合研究基础之上提出和完善了“以动机为中介”的人格发展模型,其理论上传承发展和方法上的创新有着重要的借鉴意义。本文试图对这一理论新进展进行梳理,并作出相应的评价与研究展望。     

人格六焦点模型及老化研究

Hooker在人格三水平理论的基础上提出了人格六焦点模型,其中3个焦点为特质、个体行为构念、生活故事,它们构成了人格结构的内在本质。另外3个焦点为状态、自我调节和自我叙述,它们是与结构相对应的加工过程。人格六焦点模型为与之相关的老化研究提供了一个解释的框架。     

Cloninger的人格生物社会模型及其生理机制的证据

该文首先介绍了Cloninger的人格生物社会模型的7个维度,综述了该模型在神经递质、基因遗传学、脑血流以及脑电方面等的经验性证据。还探讨了该模型与其他人格生理模型之间的关系,特别是较详细比较了Cloninger的人格生物模型与Eysenck模型的差异。最后,对Cloninger的理论模型进行了评述,并提出研究生理机制、环境和个体行为的交互影响作用,是今后人格研究的一个发展方向     

人格、文化与主观幸福感的关系及整合模型述评

在对主观幸福感的研究历史、两个独立的相关研究及其近期发展趋势作了回顾后,着重介绍了人格、文化与主观幸福感的整合模型（调节—缓和模型）,指出了这一模型的重要价值及其存在的不足。在此基础上,提出了模型进一步完善和发展的方向。     

“大五”与五因素模型：两种不同的人格结构

随着词汇学取向的“大五”结构和理论取向的五因素模型的出现,人格研究者就人格分类系统的问题达成了初步的共识。“大五”结构和五因素模型在形式和内容上有很多相似之处,但二者在历史渊源、内容形式、基本性质、研究走向等方面都存在一定的差异。文章试图从以上方面明确二者的差异,以澄清相关的混淆和误解,并在文章结语部分对两种取向研究对中国人人格结构研究的启示进行了详细的分析     

展开模型对EPQ反应数据的拟合调查

调查了拓广等级展开模型（GGUM）对EPQ反应数据的拟合情况。结果发现：（1）E量表最符合GGUM单维性的假设,即得到2个线性主成分,项目在这2个主成分上的负荷略微呈现一个半圆形的模式;（2）约束GGUM的阈限参数在项目间相等而得到的模型A在对EPQ的数据进行分析时是最简洁而有效的：（3）模型A和2PLM相比,前者在E和P上的拟合显著优于后者,在N上,两个模型提供了相似的拟合度。结果表明展开模型比优势模型更适合用于分析EPQ的数据。     

基于人格特征的即时通讯软件用户分类模型

根据即时通讯(instantmessaging,IM)软件工具使用行为的差异将用户划分为两类,使用“大五人格问卷”获取了该两类IM用户的人格特征测量数据。统计分析结果表明,上述两类用户在“适应性”和“社交性”因子上的得分存在显著差异,而在“开放性”、“利他性”和“道德感”三个因子上的得分差异不显著。据此,以用户在“适应性”与“社交性”因子上的得分为输入和用户的分类类别为输出,构建了IM用户基于人格特征的BP神经网络分类模型。对模型的拟合度检验表明,该模型可利用人格测量数据对IM用户进行有效分类。     

归类的实验室研究模型

本文综述了有关分类学习的几种模型,RULEX模型,ALCOVE模型和SUSTAIN监控／非监控分层适应增强网络模型,讨论了各种分类学习模型的优点及不足之处。重点介绍了SUSTAIN模型,该模型注重对类别结构的弹性寻找,并且具有五个独特的原则及一系列的具体规则,保证了其对广泛的人类分类学习数据的解释能力。     

人格测量：从累积式模型到展开式模型

当前大多数人格测量都采用的是累积式反应模型方法,该模型假设被试在测验上的得分随其能力或特质提高而增加,但是随着人格测量技术的不断发展,这一模型的实施效果遭到了质疑,研究者们开始关注展开式模型,该模型认为被试的反应取决于被试能力和项目阈值的匹配程度,当被试能力与项目阈值完全匹配时,被试做出肯定回答的概率达到最高点,称之为“理想点”,展开式模型的目的就是找到被试的理想点,从而寻找其真正的态度强度或人格特质水平。GGUM作为一种比较成熟的展开式模型,已经开始应用于人格测量的各个领域,但仍需要进行大规模的试测,在评估和预测效度方面积累经验,建立业界认可的心理测量学标准,不断探讨和开发相应的心理测量理论和简便易行的统计程序。     

藏-汉-英三语者语言联系模式探讨

采用跨语言长时重复启动的研究范式,考察了藏-汉-英三语者三种语言的联系模式。结果表明：（1）藏-汉-英三语者不同语言之间的联系模式不同。藏语和汉语之间为概念中介联系模式,汉语和英语之间为词汇联系模式,藏语和英语之间没有直接联系。（2）语言熟练程度、语言相似性和学习的媒介语影响藏-汉-英三语者的语言联系模式。整个研究表明,藏-汉-英三语者的语言联系模式与双语者的语言联系模式既有相似之处,也有明显不同。研究结果对于少数民族的外语教学有重要的参考价值     

一种多级评分的认知诊断模型：P-DINA模型的开发

当前绝大多数认知诊断计量模型仅适用于0-1评分数据资料, 大大限制了认知诊断在实际中的应用, 也限制了认知诊断的进一步推广和发展。本文对具有较好发展前景的DINA模型进行拓展, 开发出适合多种评分(含0-1二级评分和多级评分)数据资料的P-DINA模型, 同时采用MCMC算法实现模型参数的估计, 并对该模型性能进行研究。结果表明：(1)本文开发的P-DINA模型无论是在无结构型属性层级关系下还是在结构型属性层级关系下, 参数估计的精度均较高, 参数估计的稳健性较强, 说明开发的P-DINA模型基本合理、可行。(2)P-DINA模型可采用MCMC算法实现参数估计, 且参数估计的精度较高。(3)整体来看, 无结构型属性层级关系和结构型属性层级关系下, P-DINA模型在项目参数的估计精度上两者基本相当; 但在被试属性判准率(MMR和PMR)上无结构型属性层级关系表现的稍差一些。(4)无结构型属性阶层关系下：模型诊断的属性个数越多, 参数 估计的精度越差、属性诊断的正确率(MMR和PMR)越低, 但参数 的估计精度越好; 若想保证属性模式判准率在80%以上, 建议诊断的属性个数不宜超过7个。总之, 本研究为拓展认知诊断在教育学和心理学中的应用提供了一种新方法、新模型。     

G-DINA认知诊断模型在语言测验中的验证

G-DINA模型是DINA 模型的一般化模型,具有补偿性和饱和性两个主要特征。G-DINA模型的补偿性特征契合了语言测验的综合性和多元性,G-DINA模型的饱和性特征则可以比较理想地应对语言技能的抽象性和难区分性。此项研究以代表性的语言测验类型阅读测验为案例,应用G-DINA模型对1029名被试的PISA英语阅读测验结果进行实证分析,证明了两个假设：补偿饱和型认知诊断模型对多元抽象的语言测验的适应程度较高;G-DINA这一新生认知诊断模型可以被用来诊断较为复杂抽象的语言测验,且经得起统计学和语言学理论的双重考验。     

二分数据的多层线性模型:原理与应用

分类数据的多层线性模型在我国的心理学研究中鲜有使用。本研究旨在将这种模型引入到我国心理学研究之中。论文首先介绍了二分数据的多层线性模型的原理和假设条件、参数估计和假设检验,然后以6187名小学生为被试,采用二分变量的多层线性模型,说明了个体因素和学校因素对儿童攻击行为的影响,并对分析结果进行了解释。     

婴儿数量表征的客体档案和类比模型

人对数量的表征及其发展是心理学研究的重要问题之一。20世纪70年代以来,国外对婴儿数量表征的研究取得了一系列理论和方法的进步。文章简要介绍了婴儿数量辨别和推理能力的研究方法,对婴儿数量表征相关的理论进行了重点讨论。大量详实的证据表明,婴儿拥有一个“天生的”数量机制,这为人数学能力的发展提供了基础。     

医学创新教育的目标与模式研究

结合国内外创新教育的经验,将创新教育的两种教学模式结合起来,开展实验研究。对医学创新教育的目标、模式、内容进行了探讨,为高教改革,特别是医学院校的深入改革、医学生创新能力的开发与培养提供调查分析资料。     

复杂系统控制内隐学习范式的特点研究

在人工语法学习、序列学习以及复杂系统控制这三大内隐学习研究范式中,复杂系统控制范式尝试模拟出入们在实际问题解决过程中可能出现的内隐学习,具有更高的生态效度。对城市交通系统、英国经济学模型、糖生产任务以及人际交互任务等复杂系统控制任务进行研究后,我们得出复杂系统控制范式的特点：任务情境的自然性、学习过程的互动性、系统变化的连续性、系统规则的隐蔽性及内隐-外显学习的混合性等。     

阅读中的眼动控制理论与SWIFT模型

随着眼动研究的深入,近年来研究者受注意梯度指导理论影响,结合心理学的最新发展以及在相关实验研究的基础上提出了新的理论模型,其中最具代表性的是SWIFT模型。SWIFT模型遵循3条基本原则：（1）一定注意范围内的分布式词汇加工;（2）眼跳计划和目标选择的分离;（3）伴随中央凹目标抑制的眼跳机制。在构架上,该模型主要有两大功能模块：词汇加工和眼跳编程     

合作数学问题解决与心理模型建构关系研究

合作学习研究者很早就开始关注合作互动中解释的作用。Chi关于自我解释的研究表明解释是一种非常有效果的学习现象,能够起到修补和建立学习者的心理模型的作用。本研究以28名高一学生为被试,采取了两种程序的合作学习任务,研究中虽然没有发现两种程序在问题解决结果上的显著差异,但是却表现出在心理模型建构方面互动效果上的差异,或表现为同等效果下的互动次数有显著性差异。     

推理判断中双重加工过程的协作与转换机制

推理判断中双重加工理论的发展经历了不同发展阶段, 早期主要对两个加工过程的定义及特征的关注, 当前转向对两者间的协作及转换机制的研究。本研究梳理了双重加工过程协作及转换机制的代表性模型及其相关实验支持证据, 综合归纳为以下三类模型：序列加工模型(Serial processing model)、平行竞争模型(Parallel competitive model)以及混合模型(Hybrid model), 并比较和论述了三类模型在两个加工过程的转换和协作机制、冲突探查的加工机制、偏差反应的解释机制上的异同, 以及三类模型各自面临的问题。