问题解决任务中行动序列的二分类建模：单/两参数行动序列模型

行动序列作为一种典型的过程数据,可反映被试解决问题的详细步骤。鉴于行动或状态转移可区分正误,本文基于二分类Logistic建模提出两个复杂度相对较低的行动序列模型——单/两参数行动序列模型(1P-/2P-ASM);两者差异在于是否允许自由估计问题状态的区分度。通过实证研究和模拟研究对比探究两个新模型与基于多分类Logistic建模的序列作答模型(SRM)的表现。研究结果主要发现：(1)两个ASM能够获得与SRM几乎一致的问题解决能力估计值;(2)两个ASM的计算耗时明显低于SRM的;(3) 2P-ASM比1P-ASM的综合表现更优。总之,两个模型复杂度相对低的ASM均能够实现对行动序列的有效分析,有益于行动序列数据分析的落地。     

佛教中国化进程中的四弘誓愿

中国大乘佛教最重要的概念之一就是菩萨戒,作为菩萨戒的重要部分的发愿,尤其是显教的四弘誓愿与密教的五大愿作为现今僧俗两界公认的正式发愿方式为人所熟知,从印度就有的誓愿在传入中国之后不断发展,直至《菩萨本业经》提出了法华四句与四圣谛相结合的四弘誓,奠定了中国佛教誓愿的基本形态。之后,四弘誓为天台宗、禅宗所重视,将本宗的哲学概念与四弘誓相糅合而成现有的四弘誓愿,而汉语语境下的这一系列概念的糅合与确立的构建过程其实也是佛教中国化的重要内容之一。四弘誓愿的衍生句——五大愿和四誓愿更是在传入日本之后,成为日本佛教最正式的发愿方式,影响至今。     

BDNF基因、同伴关系与青少年早期抑郁：基于动态发展视角

青少年抑郁是遗传基因与环境动态交互作用的结果,但是现有研究忽视了抑郁遗传效应的发展动态性。本研究通过对1086名青少年(平均年龄12.32,50%女生)进行3年的追踪,分别从遗传效应的年龄差异以及遗传效应影响抑郁发展轨迹的角度,考察BDNF基因与同伴关系对青少年抑郁的动态影响。结果显示：(1)在3个时间点上,BDNF基因与同伴拒绝交互影响青少年抑郁,但其作用模式存在年龄差异：12岁时,MetMet基因型携带者对环境敏感性高于ValMet基因型携带者;13岁时,MetMet和ValVal基因型携带者对环境的敏感性均高于ValMet基因型携带者;14岁时,ValVal基因型携带者对环境的敏感性高于ValMet基因型携带者。(2)青少年早期抑郁呈线性增长趋势,但是抑郁初始水平与增长速度无关。(3) BDNF基因与同伴拒绝交互预测青少年抑郁的初始水平,相比ValMet基因型,携带MetMet基因型的青少年在经历同伴拒绝后抑郁初始水平更高。(4) BDNF基因显著预测青少年抑郁增长速度,相比ValMet基因型携带者,携带MetMet和ValVal基因型的青少年抑郁增长速度更快。     

中国传统经典山水画数字化转换探索--通过全方位经营游观顺序展示经典山水画的原貌

现阶段,虽然中国传统经典山水画的数字化转换取得了进一步的发展,但还存在一些不足,例如游观视角较少、画面景别单一、游观方式不够合理等,难以全面展现画面中物体的形态。因此,为全面展现中国传统经典山水画的核心内容和意境,将全方位视角与游观顺序相结合,并利用Blender软件建立三维空间,以改善中国传统经典山水画数字化转换中存在的不足之处。     

王沪宁在西藏调研时强调 坚定不移贯彻新时代党的治藏方略 确保西藏工作始终沿着正确方向推进

新华社拉萨7月28日电中共中央政治局常委、全国政协主席王沪宁25日至27日在西藏调研。他表示,做好西藏工作,必须坚定不移贯彻新时代党的治藏方略,深刻领悟“两个确立”的决定性意义,增强“四个意识”、坚定“四个自信”、做到“两个维护”。     

计算模型视角下信任形成的心理和神经机制——基于信任博弈中投资者的角度

人际信任渗透在社会交互的各个方面, 是促进和维持合作的重要基石。以往研究者借助信任博弈范式, 主要探讨了人际信任的理论模型、生物基础和影响因素等方面。近年来, 研究者开始将计算模型应用于信任博弈的数据分析中, 深入挖掘人际信任行为背后的心理机制, 将计算模型与神经影像技术结合, 加深对信任行为背后脑机制的理解。目前将计算模型应用于信任博弈范式中的研究主要针对“信任是如何形成的”这一科学问题, 未来要进一步发展计算模型方法, 结合非侵入性脑刺激技术, 应用于精神疾病人群中, 以深入理解正常和异常信任形成的心理和神经机制。     

教育编辑胜任力模型的构建与验证

根据教育出版社编辑工作特征,运用调查研究法、特尔菲(Delphi)专家评价法等,编制了编辑胜任力调查量表,通过对分布在全国的7个教育出版社301名编辑问卷测试,并对测试数据采用因素分析与验证分析的方法进行了系统分析,建构了教育编辑胜任力模型。研究结果表明,教育编辑胜任力主要由工作取向、自我取向、人际取向3方面8个因子构成。本研究为教育出版社的优秀编辑的培养、选拔及测评方面提供了新的理论依据。     

多级属性Q矩阵的验证与估计

多级属性是将诊断测验中传统的二值(即两种水平, 通常定义为0和1)属性定义为多值(多个水平可以为0, 1, …), 它不但可以描述学生对于知识属性是否掌握, 而且可以描述学生在属性上的掌握程度, 这样使得诊断测验能提供给被试更丰富的知识掌握详情。本文将适用于二级属性Q矩阵的统计量(S统计量)拓展到多级属性下的Q矩阵验证和估计, 在两种常见的条件下, 设计了两种估计算法：联合估计算法和在线估计算法。模拟实验结果表明：联合估计算法适用于对专家界定的初始Q矩阵进行验证, 当初始Q矩阵中包含较少的错误时, 通过联合估计算法有很大可能恢复正确的Q矩阵; 在线估计算法适用于对“新项目”进行属性向量和项目参数的在线标定, 基于一定数量的“基础项目”, 在线估计算法对于新项目的估计也能达到较满意的成功率。实证数据分析则进一步展示了该方法的使用。     

新年寄语

惠风拂神州,扬帆新征程。值此新春到来之际,我谨代表中国佛教协会,向全国各民族三大语系佛教四众弟子,向长期关心支持中国佛教对外友好交流事业的海外佛教友人、国际团体,致以最诚挚的新年祝福。过去的一年,对中国人民来说具有非凡的意义。2021年,我们迎来了中国共产党成立一百周年。站在两个一百年奋斗目标的历史交汇点,全国各族人民在以习近平同志为核心的党中央的坚强领导下,迈上了全面建设社会主义现代化国家的新征程。     

认知诊断模型中项目水平模型比较统计量的健壮性

使用模拟研究方法比较了以往研究中提出的基于观察信息矩阵、三明治矩阵的Wald（分别表示为W_Obs、W_Sw）、似然比（Likelihood Ratio）统计量以及新提出的基于经验交叉相乘信息矩阵的Wald统计量（W_XPD）在模型——数据失拟条件下进行项目水平上模型比较时的表现。结果显示：（1）W_Sw的一类错误控制率有很强的健壮性。（2）W_XPD在Q矩阵错误设定的大多数条件下的表现优于W_Sw。结论：模型—数据拟合良好时可以使用W_Sw进行项目水平上的模型比较,当模型与数据失拟时W_XPD可能是更好的选择。