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当期目录

    2023年, 第11卷, 第11期 刊出日期:2023-11-01 上一期   
    本期栏目:
    嗓音启动时间对汉语与非汉语母语塞音范畴化知觉的影响
    陆灵犀, 陈梁杰, 晋杨平
    心理技术与应用. 2023 (11):  641-649. 
    摘要 ( 88 )   PDF(pc)(1325KB) ( 233 )   收藏

    采用心理物理的实验方法通过改变嗓音启动时间对汉语和非汉语母语者的塞音范畴化特点进行研究。实验结果表明,汉语与非汉语母语者在塞音判别的50%感知阈限水平并不存在差异。但斜率分析发现,汉语母语者在阈限附近对嗓音启动时间变化更为敏感,即符合塞音范畴化的特性;而非汉语母语者中并未发现这一现象,他们在嗓音启动时间变化导致塞音判断的改变模式上更为平缓。上述结果说明汉语母语者和非汉语母语者在塞音范畴化感知上存在差异,后者可能对辨别塞音的嗓音启动时间线索更不敏感。未来以汉语为第二语言的教学中需要注重这一现象。

    相关文章 | 计量指标
    亲子依恋对心理委员胜任力的影响:一个有调节的中介模型
    于战宇, 张琳然, 马跃
    心理技术与应用. 2023 (11):  650-659. 
    摘要 ( 140 )   PDF(pc)(1061KB) ( 423 )   收藏

    为探讨亲子依恋与心理委员胜任力之间的关系,以及人际容纳的中介作用及心理边界的调节作用,采用亲子依恋问卷、心理边界问卷、人际容纳量表和心理委员胜任力量表对1466名高校心理委员进行问卷调查。结果表明:(1)亲子依恋显著正向预测心理委员胜任力;(2)人际容纳在亲子依恋与心理委员胜任力之间起部分中介作用;(3)亲子依恋通过人际容纳影响心理委员胜任力的后半段路径受到心理边界的调节作用,表明随着心理边界清晰度的提高,可以有效促进人际容纳对心理委员胜任力的影响。因此,亲子依恋和心理委员胜任力之间存在有调节的中介效应,研究为高校心理委员的选拔与培养提供新思路。

    相关文章 | 计量指标
    用户对机器人的矛盾态度及其来源:基于角色理论的解释
    刘国芳, 汪旭, 周祁蕾, 张梅
    心理技术与应用. 2023 (11):  660-672. 
    摘要 ( 115 )   PDF(pc)(1130KB) ( 435 )   收藏

    机器人已经在工业生产、儿童教育、老年陪伴、数字经济等领域占据了越来越重要的地位,但用户对机器人的态度却并不总是认可和接纳的,有相当数量的用户或民众对机器人的广泛应用表示担忧。人们对机器人角色的不同认知可能是导致矛盾态度的重要来源。梳理相关文献发现,对于机器人的角色,人们可能存在“工具”和“伙伴”两种建构方式,进而导致其对机器人表现出不同的信任模式,并影响人们对机器人的基本态度与行为倾向。该解释框架建立在角色理论的基础上,有助于推进对人—机器人关系的理解和相关的产业实践,未来需进一步开展对人—机器人的互动模式、机器人角色的来源与影响、机器人角色对个体社会化的影响、机器人可能引发的伦理困境等方面的研究。

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    疫情中基于网络搜索大数据的心理健康研究综述
    徐之韵, 刘子源, 王燕
    心理技术与应用. 2023 (11):  673-684. 
    摘要 ( 107 )   PDF(pc)(1122KB) ( 284 )   收藏

    新冠疫情给公众心理健康带来了极大挑战,疫情中的心理健康测量显得尤为重要。网络搜索数据作为大数据的一种,近年来已被应用于心理学研究。目前基于网络搜索数据的疫情心理健康研究可归纳为三类:跨时间比较研究、疫情与心理健康的相关研究以及网络搜索数据有效性的验证性研究,其中一部分研究也涉及空间维度的比较,上述研究之间存在矛盾之处。网络搜索数据具有客观、生态效度高、时间分辨率高、体现用户心理动机和易得等优势。未来的网络搜索研究应充分发挥优势,提高信效度,加强对其背后机制的探讨。

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    基于随机森林的认知诊断Q矩阵修正
    秦海江, 郭磊
    心理技术与应用. 2023 (11):  685-704. 
    摘要 ( 65 )   PDF(pc)(3108KB) ( 143 )   收藏

    Q矩阵是认知诊断的核心,专家构建的Q矩阵通常存在一定错误,会降低估计精度,因而需要进行修正。采用随机森林(random forest,RF)算法,以PVAF、对数似然值、改造后的R统计量为特征训练模型,提出了机器学习视角的Q矩阵修正新方法(RF-P、RF-L、RF-R),并开展模拟与实证研究验证性能。研究结果表明:(1)三种模型的准确率、召回率、精确率、F1、Kappa等评估指标均在0.75以上;(2)模拟研究中,基于三种随机森林模型的新方法在整体上均比最新发表的Wald-XPD法有更好的修正表现,其中以RF-R表现最佳;(3)实证研究中,RF-R修正出了更合理的Q矩阵,有最优的模型-数据拟合结果。

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