风险认知的结构,因素及其研究方法

风险认知是心理学的热门研究领域之一。风险认知是人们对影响日常生活和工作的各种因素的心理感受和认识,是测量公众心理恐慌的指标。风险认知的研究方法包括:风险估计,风险认知的测量;风险认知结构具有复杂性。风险认知的影响因素有:个体因素,期望水平,风险沟通,风险的可控程度,风险的性质,知识结构,成就动机,事件风险度。     

与上司“心有灵犀”会让你的工作更出色吗?——追随原型一致性、工作投入与工作绩效

内隐追随作为一种关于追随角色的认知结构,包括追随原型和反原型两种。其中,追随原型表征了个体对追随角色的积极预期。本研究基于角色理论,考察了领导者-追随者的追随原型一致性对工作绩效的影响及工作投入的中介作用。采用跨层次多项式回归和响应面分析技术,对64个工作团队的数据进行分析,发现追随原型能否提升工作绩效主要取决于领导-追随双方的匹配情况。具体而言,(1)领导-追随双方的追随原型越一致,关系绩效越高。但上述结论并不适用于任务绩效。(2)在一致情况下,与"低-低"一致相比,任务绩效和关系绩效在双方追随原型的"高-高"一致时更高。(3)在不一致情况下,与"领导者的追随原型高-追随者的追随原型低"相比,任务绩效和关系绩效在"领导者的追随原型低-追随者的追随原型高"时相对更高。(4)追随原型一致性通过工作投入影响任务绩效和关系绩效。     

高校教师职业心理资本与工作绩效:社会支持的中介效应

用"高校教师职业心理资本量表"、"工作绩效量表"及"社会支持问卷"对来自全国8所高校的718名高校教师进行问卷调查。通过描述性分析、回归及结构方程模型等实证统计方法,深入分析了社会支持、职业心理资本与工作绩效关系模型的理论架构,探究了社会支持在职业心理资本对工作绩效影响的中介模型效应的内在作用机制。研究发现,社会支持、职业心理资本、工作绩效及其各维度之间均存在显著的相关;职业心理资本及其各维度对工作绩效的主效应非常显著;社会支持在职业心理资本及其各维度与工作绩效间的中介效应也均显著。这表明高校教师职业心理资本及各维度对工作绩效不但起着直接的影响作用,而且通过社会支持工作绩效产生了间接的影响。因此,提升高校教师的职业心理资本,建立良好的内、外社会支持系统对提升工作绩效都会形成良好的激励效果,从而实现教师和高校的共同发展。     

无领导小组讨论的多侧面Rasch模型应用*

采用项目反应理论(IRT)的多侧面Rasch模型(MFRM),分析评价中心技术中无领导小组讨论(LGD)的测评结果,探讨被试能力水平、评委评分宽严度、评分内部一致性、维度难度和评定等级等问题,进而讨论各种偏差。通过 MFRM 分析人事测评结果,可深入了解被试能力的真实差异、甑别维度难度、探查测评误差源,从而完善测评试题编制、评估或诊断评委合格性、提高测评维度与测评目的匹配性,为拓展项目反应理论在人事测评中的应用提供独特视角。     

高低创造性思维水平者定向遗忘效应的差异研究

采用单字法定向遗忘范式,考察远距离联想任务得分高低者在中性和负性词语定向遗忘效应上的差异,来探讨创造性思维水平高低与主动抑制的关系。实验采用2(高/低创造性思维水平)×2(中性/负性词汇)×2(记住/忘记指令)×2(2s/5s时间间隔)混合设计,发现高低创造力组,在材料不同呈现时间下,对不同情绪材料的定向遗忘效应分别不同。低创者在2s和5s以及高创者在5s时间间隔时,均对中性词语表现出定向遗忘效应,而对负性词汇没有表现出明显的定性遗忘效应。高创者在2s时间间隔下,对中性和负性词语均表现出定向遗忘效应。结果表明较短时间内高创者对负性情绪的主动抑制能力优于低创者。     

创造性人格与员工创造力:一个被调节的中介模型研究

本文基于动机行动和成就动机理论,构建一个被调节的中介模型以检验创造性人格对员工创造力产生的作用机理。以251套来自主管-下属配对的问卷数据为样本,实证分析结果表明:创造性人格可预测员工创造力产生,学习目标导向与绩效证明目标导向在两者之间起部分中介作用;内在动机能够强化个体目标导向对创造力的作用,并显著正向调节创造性人格对员工创造力的间接效应。最后,论文讨论了研究发现对员工创造力产生的理论和实践意义。     

认知诊断评价中测验结构的优化设计

Q矩阵是认知诊断评价的基础和核心要素, 它反映了测验的构念和内容设计, 直接影响着测验诊断分类的效果。本文采用Monte Carlo模拟, 研究了6种属性层级关系下, 不同的Q矩阵设计对于认知诊断效果的影响。用模式判准率的均值和标准差分别从分类准确性和稳定性的角度来评价诊断效果。实验结果表明：(1) 不同属性层级关系下, 分类准确性会随着测验长度的增加而提高, 但当测验长度增加到一定程度时, 会出现“天花板效应”; (2) Q矩阵中R*的个数(NR*)会影响测验的分类准确性及稳定性：NR*越大, 测验的分类稳定性越高, 当测验长度为属性个数的整数倍, 且NR*为测验长度相对属性个数的最大奇数倍时分类准确性最高; (3) Q矩阵中除R*以外的项目考察的属性个数会随着属性层级关系的不同对测验的分类准确性和稳定性产生不同的影响。根据实验结果, 本研究提出了进行诊断评价时Q矩阵优化设计的一些建议。