《条件推理的条件概率模型》的新进展

推理心理学中的任何重要的理论模型在提出后都有一个不断修订和完善的发展过程。Oaksford等为了解释他们在"Wason四卡片选择任务"的实验研究结果,于1994年提出了"最佳数据选择模型";2000年将这一模型扩展为"条件推理的条件概率模型"用于解释人类进行条件推理的心理加工机制;2007年又将这一模型做了新的修订。本文拟对这一模型新进展的内涵介绍给我国对推理心理学研究领域有兴趣的研究者。     

基于题目作答时间信息的认知诊断模型

在认知诊断评估中利用过程性数据,如作答时间信息,能进一步提升诊断精度。通过建立被试正确作答概率与个体速度参数之间的回归模型,开发了更简洁的新模型：RRT-DINA模型。采用实证与模拟研究,与JRT-DINA模型比较,探讨了新模型的性能。PISA2012数据研究表明,RRT-DINA模型的拟合效果更好。模拟研究结果表明：（1）RRT-DINA模型可采用MCMC算法实现参数估计,估计精度较高。（2）当以RRT-DINA生成数据时,RRT-DINA的题目参数估计精度优于JRTDINA;当以JRT-DINA生成数据时,JRT-DINA的题目参数估计精度稍微优于RRT-DINA。（3）当以RRT-DINA生成数据时,RRT-DINA的判准率优于JRT-DINA模型;当以JRT-DINA生成数据时,JRT-DINA的判准率稍微优于RRT-DINA,且差距较小。     

次贷危机使美国数百教堂遭拍卖

受经济环境恶化影响,宗教机构正面临缴不起抵押贷款的窘境。过去的数月,美国有数百家教堂接到拍卖通知。 据《纽约时报》委托数据公司在美国115个郡所完成的调查显示,至少有四分之一的宗教机构背负抵押贷款。分析数据显示,这些郡的教堂在2005年申请抵押贷款的件数比2002年增加五成。     

混合效应均值-方差模型的建构和样本量规划探索

随着研究问题的深入和数据收集手段的进步,能够合理分析和深入挖掘嵌套结构数据信息的混合效应均值-方差模型(Mixed-EffectsLocation-ScaleModels,MELSM)受到广泛关注。本研究拟通过模拟研究和应用研究,在贝叶斯框架下探究MELSM的模型建构方法,并探索MELSM在确定和不确定情境下结合检验力和效应量准确性分析的样本量规划范式,最终整合上述功能开发简便易用的软件包,形成MELSM的应用流程,促进新方法和新技术在心理学研究中的推广应用,提高研究的生态效度和可重复性,进而提高研究的整体质量。     

网络环境下获取心理学外文电子期刊全文的 主要途径和方法

利用互联网获取心理学外文期刊全文的主要途径和方法：（1）直接途径———通过检索各种全文数据库获取,（2）间接途径———通过检索大型的外文期刊篇名目次、文摘、引文数据库,获取所需文献线索,借助图书馆馆际互借、文献传递服务机构,获取全文。     

大数据与互联网宗教信息的治理

针对国内互联网宗教信息,应推动互联网宗教信息治理体系由碎片化向网格化转型,建立互联网宗教信息预警体系。针对境外媒体涉华宗教议题,应精准分析其风险点位和关键问题,有理有据反驳其宗教叙事,全方位提升我国在宗教话语和宗教学话语方面的国际传播能力和国际话语权。针对境外互联网宗教信息,在尊重网络主权的原则下,推动建立全球互联网宗教信息治理体系和对话机制,有效管控分歧,抵制宗教极端主义和民族分裂主义的传播。     

重拾自己

一个多雨的下午,我在清理车库时被那个箱子绊了一下,它被埋在一棵结满了蜘蛛网的人造圣诞树下,搬回加州之后我有好些箱子没有打开过,它就是其中一个。使我感到奇怪的是,箱子里装的是课本、旧照片和生日卡。当我伸手去拿的时候,它们像是要     

《潘吉尕木卡姆》音列特征研究

我国的新疆维吾尔木卡姆除了拥有与世界木卡姆相同的人文背景外,还有着其独特的音乐魅力.运用现代测音技术对维吾尔<十二木卡姆>中的第五套--<潘吉尕木卡姆>实施测音,探究本套木卡姆音乐音列的特征.     

贾湖骨笛究竟有多少神奇?

贾湖骨笛的出土,是我国音乐考古学界的一件大事,也是我国音乐文化有九千年文明史的最直接有力的佐证.从已发掘的实物看,其形制极为固定,制作十分规范,实质较好,表现力极强,多数音域可达两个八度以上.     

推进开放政府数据:提升政府部门大数据能力

开放政府数据能够助力政府实现公共治理变革。近年来,我国各级政府均在进行开放政府数据工作,但目前存在开放数据量少、质量不高、再利用性低等问题,这些问题与缺乏政府部门大数据能力有关,因此,探索如何提升政府部门大数据能力极为必要。通过分析我国目前开放政府数据的现状与美国的案例,本文认为,可以通过探索首席信息官制度、加强数据脱敏等工作、推动法制建设等方式来加强政府部门大数据能力,从而将我国开放政府数据工作落于实处,充分发挥政府大数据的巨大价值。