家人情感卷入对老年自我刻板印象的影响：基于潜变量增长模型的分析

本研究使用问卷法对257名老年人进行了历时1年的3次追踪测试, 采用潜变量增长模型与交叉滞后回归分析考察了家人情感卷入与老年自我刻板印象的变化趋势, 家人情感卷入发展与老年自我刻板印象发展的关系, 以及家人情感卷入对老年自我刻板印象的时序效应。结果发现：(1)老年人感知到的家人情感卷入在1年内呈线性递减, 而老年自我刻板印象呈线性增长; (2)家人情感卷入的初始水平负向预测老年自我刻板印象的初始水平与增长速率; (3)家人情感卷入的下降速率也显著预测了老年自我刻板印象的增长速率; (4)交叉滞后回归分析进一步支持了老年人家人情感卷入对老年自我刻板印象的总体负向预测作用。本研究为老年刻板印象内化的家庭过程提供了理论支持, 并对减少老年刻板印象内化、改善消极老年自我刻板印象的干预具有一定的实践价值。     

针对微测评理念的自适应测验技术——基于CO-MIRT诊断模型

前人研究业已表明MIRT模型在自适应测验等诸多领域的测量优势,但面对当前国内教育行业在实践过程中的现状,仍无法有效地解决待测知识点数量、试题数量和测量精度之间的矛盾。对此,本次研究设计了CO-MIRT模型,经由前馈层、全连接层的操作以共享试题之间所传递的信息,以及通过控制层、L2正则化等操作来限制小样本测验下的过拟合,来达到降低估计误差的目的。本次研究采用蒙特卡洛模拟的方式验证了模型效果,并使用数学推演的方式给予理论上的证明。     

命运与共 同向同行——湖南佛教界喜迎中国共产党百年华诞

刚才,湖南省会佛教界四众弟子迎着晨光在千年古刹麓山寺举行了庄严的升国旗、唱国歌仪式,现在又欢聚在讲经堂收看中国共产党成立100周年庆祝大会实况,聆听习近平总书记的重要讲话精神,我们感到无比喜悦、无比激动、无比自豪。     

I3模型视角下个体行为的表达机制

I³模型塑造了一个解释个体行为的理论框架, 认为所有的行为都来自刺激、驱力和抑制三个因素的组合, 任何一个因素都可以独立于其余两个而变化, 其结构是由一个结果(行为)、一个中介(行为倾向)和三个因素(刺激、驱力和抑制)组成的12条路径的综合模型。这12条路径通过描述18个问题来预测个体在具体背景下的行为机制, 比如攻击行为、进食行为等。为有效促进该理论的应用, 文章对该理论的合理性、科学性、独特价值, 以及存在的问题进行评价, 并进一步提出未来的研究方向。     

密集追踪数据分析：模型及其应用

在心理学、教育学和临床医学等领域, 越来越多的研究者开始关注个体内部的行为、心理、临床效果等随时间而产生的动态变化, 重视针对个体的差异化建模。密集追踪是一种在短时间内对个体进行多个时间节点密集追踪测量的方法, 更适合用于研究个体内部心理过程等的动态变化及其作用机制。近年来, 密集追踪成为心理学研究的一大热点, 但许多密集追踪的研究分析仍停留在较为传统的方法。方法学领域已涌现出较多用于密集追踪数据分析的模型方法, 较为主流的模型包括以动态结构方程模型(Dynamic Structural Equation Model, DSEM)为代表的自上而下的建模方法, 以及以组迭代多模型估计(Group Iterative Multiple Model Estimation, GIMME)为代表的自下而上的建模方法。二者均可以方便地对密集追踪数据中的自回归及交叉滞后效应进行建模。     

多变量追踪研究的模型整合与拓展：考察往复式影响与增长趋势

追踪研究当中, 交叉滞后模型可以探究多变量之间往复式影响, 潜增长模型可以探究个体增长趋势。对两类模型进行整合, 例如同时关注往复式影响与个体增长趋势, 同时可以定义测量误差、随机截距等变异成分, 衍生出随机截距交叉滞后模型、特质-状态-误差模型、自回归潜增长模型、结构化残差潜增长模型等。以交叉滞后模型和潜增长模型分别作为基础模型, 从个体间/个体内变异分解的角度对上述各类模型梳理, 整合出此类模型的分析框架, 并拓展建立“因子结构化潜增长模型(factor latent curve model with structured reciprocals)”作为统合框架。通过实证研究(早期儿童的追踪研究-幼儿园版, ECLS-K), 建立21049名儿童的阅读和数学能力的往复式影响与增长趋势。研究发现, 分离了稳定特质的模型拟合最优。研究也对模型建模思路和模型选择提供了建议。     

汉字刺激质量与语义启动间的交互作用

本研究探讨汉字刺激质量与语义启动的相互作用,深入考察汉字识别的内在机制。实验采用真假字判断范式,实验1使用语义相关词对比率较高的实验材料,实验2使用语义相关词对比率较低的实验材料,结果发现：（1）无论语义相关词对比率高还是低,均存在语义启动效应和刺激质量效应,且汉字刺激质量与语义启动之间均存在交互作用;（2）轻度模糊刺激较重度模糊刺激受到的语义启动效应更大。结果表明,即使排除了额外反馈的作用,汉字刺激质量与语义启动之间仍存在交互作用,进一步支持交互激活模型。     

儿童社交淡漠与学业成绩的发展轨迹：基于潜变量增长模型

采用同伴提名和教师评价对535名小学3~4年级儿童社交淡漠与学业成绩的发展进行了三次追踪研究,通过平行潜变量增长模型考察社交淡漠与学业成绩的发展轨迹及其相互作用模式。结果发现：（1）儿童社交淡漠和学业成绩在三年中较为稳定,三年中社交淡漠与学业成绩均呈负相关;（2）儿童学业成绩的初始水平可以负向预测社交淡漠的发展速度。该结果揭示学业成绩可能是儿童社交淡漠发展过程的重要保护因素,为儿童社会行为的健康发展提供了新的实证依据。     

飞行中惊吓和惊奇的管理——拓展的Landman模型

在飞行活动中,飞行员的惊吓和惊奇反应是导致飞行失控的重要因素。惊吓和惊奇反应可能使飞行员熟练训练过的操作程序和技能被遗忘,取而代之的是不适当的直觉性的行为或草率的决策。现有的使用飞行模拟器的研究表明,Landman模型对减轻飞行员惊吓和惊奇的训练有重要价值。在Landman模型的基础上,我们加入了飞行员心理能力的个体间差别（即拓展的Landman模型）,因此拓展的Landman模型对于飞行员的选拔和训练将具有重要意义。     

第四研究范式:大数据驱动的社会科学研究转型

大数据在社会科学研究领域的应用使社会科学研究正在经历从定性研究、定量研究、仿真研究向大数据研究的第四研究范式转型。第四研究范式缓解了已有社会科学研究用通则理论和简单数量关系来解释复杂社会现象,用小数据小样本来外推复杂的社会因果关系,用有限数据来模拟复杂信息条件下的宏观涌现等问题。这样第四研究范式就突破了传统社会科学研究目标弱化、学科学派对立、有限数据质量和统计偏误等的局限性。大数据通过对个体化、全样本的研究,为社会科学提供了精准的数据和计算实验平台,重建了社会科学预测的可能性,推动了社会科学宏观理论研究的发展,促进了社会科学内外部学科之间的融合,形成了社会科学知识体系多元化集成和拓展,是社会科学方法论的革命和认识论的跃迁。社会科学四个研究范式之间并非是相互替代的关系,它们都是我们进行社会科学研究的有效工具,但第四研究范式将为已有社会科学研究提供更高的数据起点和更广阔的方法论视角,同时也要求我们加速数据开放,注意数据伦理问题,构建跨学科合作网络,缔结基于大数据研究的科学共同体。