幼儿教师和学前教育师范生对幼教情怀的认知:基于词语联想测验的分析

教育情怀是教师的核心素养,了解幼儿教师和学前教育师范生对幼教情怀的认知,有助于教育者对幼教情怀的共同理解以及在幼教师资培养培训中科学地培育幼教情怀。借鉴心理词汇研究范式,对521名幼儿教师和529名学前教育师范生进行“与幼教情怀相关”和“与幼教情怀无关”的词语联想测验,获取相应的特征词;对两类特征词分别归类,构建网络关系图,直观呈现其中心节点和典型关联。经卡方检验,两类研究对象对幼教情怀的认知总体趋于一致。研究结果表明,研究对象对幼教情怀的认知体现了幼教情怀的多维结构,以“关爱”为中心的情感支持是幼教情怀的核心心理成分,但研究对象对幼教情怀的认知存在一定的局限和偏差,需通过培养培训强化幼儿教师和学前教育师范生对幼教情怀的理性认知,引导其在积极的情感体验中领悟幼教情怀的真谛,通过实践修习和交流反思涵养幼教情怀,在尊师重教的环境氛围中升华幼教情怀。

基于内隐联想测验的民航飞行大学生责任感研究

目的探究飞行员在责任感三个维度上的内隐态度,以及不同分类飞行员的内隐态度强弱,客观评价不同维度间的差异,为培训高水平飞行员提供更加科学和有效的理论支持。方法利用经典实验范式单类内隐联想测验,通过李克特五点计分法以及与航空心理学专家访谈,综合筛选出IAT的概念词与属性词作为实验的刺激材料,设计适合测量飞行学员责任感三个维度的测验程序。从飞行技术专业本科生中选取了164名符合实验要求的被试。结果国家和社会责任感、集体和他人责任感、自我责任感D值均大于零,集体和他人责任感D值大于零的频次数最高,而且D值平均值也最高。集体和他人责任感D值平均值上,农村的飞行学员、城镇飞行学员、非独生子女的飞行学员、独生子女的飞行学员、有对象的飞行学员、没有对象的飞行学员分别为:0.486、0.462、0.5、0.457、0.474、0.468。结论飞行学员国家和社会责任感、集体和他人责任感、自我责任感均倾向于积极,且集体和他人责任感的内隐效应最强。对集体和他人责任感上,农村的飞行学员高于城镇的飞行学员,非独生子女的飞行学员高于独生子女的飞行学员,有对象的飞行学员高于没有对象的飞行学员。

中文词语远距离联想测验的编制及初步探索

远距离联想测验(RAT)及其变式复合远距离联想测验(CRAT)是揭示聚合思维和顿悟认知神经机制最常用的实验材料,也是评估个体创造性潜能的常用测试。相较于CRAT,RAT更适合跨文化研究。但由于语言文化差异以及中文词语联结方式的多样性,直接修订RAT并不可取,亟需发展中文词语远距离联想测验(CWRAT)。基于经典的联结层级理论和中文语境下的联结特性,研究采用等级计分模式,编制了80个CWRAT条目,并丰富了条目的难度、顿悟感以及联结方式等参数信息。效度检验显示CWRAT与创造性类比推理、创造性成就、经验开放性显著相关。采用潜在类别分析,以联结方式为分类指标对条目进行分类。结果显示CWRAT条目可划分为三个类别,C1和C3类别主要包含象征和比喻联结,条目表现出更高的顿悟感,而涉及更多常规性联想的C2类别表现出较低的顿悟感和难度。该结果表明CWRAT的顿悟体验的差异受到不同联结方式的影响。本测量不仅丰富了现有中文创造性测评工具库,也为创造性的跨文化比较提供了新的实验材料。

内隐联想测验中叠音姓名对人际知觉的影响

已有研究大多是从外显的角度探讨叠音姓名特征对人际知觉的影响,而内隐层面的研究还比较缺乏。研究采用内隐联想测验(IAT)任务,考察了叠音姓名对大学生人际知觉(温暖知觉、能力知觉)的影响。结果发现:与非叠音姓名相比,被试更多地将叠音姓名与高温暖属性和高能力属性相联系。这说明在内隐认知层面上,个体对叠音姓名存在高温暖属性维度与高能力属性维度的偏好。

儒、道文化与大学生焦虑的关系:基于文化启动实验和内隐联想测验的证据

近年来,我国大学生的焦虑检出率逐年上升;而现有研究大多从外显层面上聚焦于个体或环境因素对焦虑的影响,较少涉及到文化因素的影响。为此,研究打算从外显和内隐的层面检验儒家、道家文化与大学生焦虑之间的关系。实验一采用文化启动实验范式,对90名大学生进行被试间设计,考察儒家文化、道家文化和中性条件对大学生焦虑的影响。结果发现,在控制特质焦虑后,儒家文化启动引发大学生状态焦虑水平的显著提升;而在道家文化启动条件和中性条件下,大学生的状态焦虑水平没有显著变化。实验二采用内隐联想测验,对另外90名大学生进行被试间设计,考察代表儒家文化、道家文化和中性条件的词汇与焦虑/平静类的属性词的内隐联系程度。结果发现,大学生倾向于将儒家文化与焦虑类的属性词进行内隐联系,而将道家文化与平静类的属性词进行内隐联系。结论:无论是从外显还是内隐的层面,儒家文化与焦虑有关;而道家文化在内隐层面上与平静有关。

单类内隐联想测验在直升机飞行学员疲劳评估中的应用研究

目的探讨单类内隐联想测验(single category implicit association test,SC-IAT)在直升机飞行学员疲劳评估中的应用价值。方法整群随机抽取112名男性直升机飞行学员,进行外显疲劳多维疲劳量表(multi-dimensional fatigue inventory,MFI-20)和内隐疲劳SC-IAT检测。探究内隐疲劳与MFI-20各维度的相关性;比较内隐疲劳阳性组和内隐疲劳阴性组在MFI-20各维度上的得分差异;以内隐疲劳阳性(D值>0)为参考值,采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线分析并计算MFI-20各维度预测飞行学员内隐疲劳的划界值。结果内隐疲劳与一般疲劳、躯体疲劳呈中等正相关关系(r值分别为0.76、0.47,P均<0.001),与脑力疲劳、动机缺乏、活力下降呈高度正相关关系(r值分别为0.84、0.80、0.84,P均<0.001)。内隐疲劳阳性组和内隐疲劳阴性组的一般疲劳、脑力疲劳、动机缺乏和活力下降得分差异均有统计学意义(P均<0.001),躯体疲劳得分差异无统计学意义(P=0.080)。MFI-20中一般疲劳、脑力疲劳、动机缺乏和活力下降维度预测飞行学员内隐疲劳的划界值分别为8分、9分、9分和9分。结论内隐疲劳在MFI-20各维度(除躯体疲劳外)均有明显的区分效果,证实SC-IAT效度比较高,可有效用于直升机飞行学员心理层面疲劳状态评估。本研究还尝试探索得到了MFI-20各维度预测飞行学员内隐疲劳的划界值。

女大学生婚恋态度探究——来自单类内隐联想测验的证据

婚恋态度是指一个人对婚恋带有价值判断和感情色彩的结果,包括个体对婚前恋爱、婚后生活以及性行为的主观看法三部分。本研究将问卷调查和单类内隐联想测验(SC-IAT)相结合,从婚前恋爱、婚后生活和性爱取向三方面入手,测量女大学生的外显和内隐婚恋态度,探究女大学生的婚恋态度现状,了解女大学生对婚恋的真实看法,并考察外显和内隐婚恋态度之间的关系。本研究通过对测量结果的分析,得出以下结论:(1) 女大学生外显恋爱态度和外显性态度积极,外显婚姻态度中立。(2) 女大学生内隐恋爱态度、内隐婚姻态度和内隐性态度均积极,平均内隐效应值D均大于0。(3) 女大学生外显婚恋态度和内隐婚恋态度不相关,二者属于不同的心理结构。

汉语发展性阅读障碍评估测验的编制及效度和信度检验

目的:编制汉语发展性阅读障碍评估测验(C-DDAT),并进行效度和信度检验。方法:根据美国精神障碍诊断与统计手册第5版(DSM-5)关于阅读障碍核心特征描述以及阅读理论编制汉语发展性阅读障碍评估测验,包含汉字阅读准确性、流畅性以及阅读理解3个因子。在1925名1~6年级儿童中检验结构效度、内部一致性信度、复本信度,在63名典型发展儿童和26名发展性阅读障碍儿童中检验重测信度。结果:三因子结构模型拟合良好(χ^(2)/df=5.91,CFI=0.996,TLI=0.992,SRMR=0.014,RMSEA=0.056)。效标关联效度为0.51~0.98。汉字阅读准确性测验的内部一致性信度为0.99,汉字阅读流畅性和汉字阅读准确性的复本信度分别为0.94和0.98,重测信度为0.73~0.98。对临床样本进行ROC曲线分析发现,阅读商数(阅读测验综合评分)的区分灵敏性和特异性分别为0.92和0.98。结论:汉语发展性阅读障碍评估测验的效度、信度达到心理测量学要求,可用于基础研究中对儿童基本阅读技能的评估以及临床实践中对儿童阅读障碍诊断的参考。

基于图像识别技术的河流流量测验方法研究进展

河流流量监测对洪水灾害防治和河流管理具有重要意义,然而传统的接触式方法逐渐难以满足当下测流需求。视觉流量测验方法是一种利用视频图像识别表面流速和计算流量的非接触式流量测验方法,与传统的接触式方法相比具有高智能和低成本的优点,可以实现无人化和规模化推广应用,对现有水文监测技术提供有力支撑与补充。目前已发展出基于粒子图像识别、水流时空影像、概率和变分以及深度学习的多种图像测速算法,方法精度和适应性得到多场景验证,然而图像采集条件、复杂气象和水域环境以及参数的不确定性仍然制约着这项技术的发展。通过总结视觉测流实施过程存在的问题,并对现有方法提出改进需求,为进一步研究和应用提供借鉴。

基于自联想核回归算法的数据驱动电机控制

在电机控制领域,基于模型驱动的控制方法已经广为研究,随着计算机运算能力的提升,给大量数据计算带来了可能性。为进一步提升电机控制性能,研究了一种基于自联想核回归法算法的控制补偿策略,基于运行过程中的大量数据来校正补偿电机控制过程,以提升电机控制性能,平抑运行过程中的波动。通过理论以及仿真分析,该方法能较好完成电机运行控制,加上补偿后的控制策略能减小电流波动以及转矩脉动,有一定的控制补偿效果。此控制算法同样适用于其他电机控制策略的优化过程,有一定的参考价值。

团体标准《图像识别法河流流量测验规范》(T/CHES 99-2023)贯标说明

本文旨在探讨团体标准《图像识别法河流流量测验规范》(T/CHES 99-2023)对现代水文监测的重要性,分析其引入的必要性,并详细阐述该标准的贯彻实施程序。通过对比传统河流流量测验方法,本文将展示图像识别技术在提高测量精度、效率及自动化水平方面的显著优势。同时,提出一套系统的贯标流程,总结实际贯标经验,指导水文监测部门有效采纳并应用此标准,促进图像识别法河流流量测验的科学化和现代化。

薪酬治理、研发创新与企业上市:基于联想集团的案例研究

从定位及规则角度看,科创板最显著的标签就是企业的科创属性。企业在上市时,应把握各板块特点,识别适合发行人的属性,找准公司上市定位,以促进公司的可持续发展。本文以联想集团申报科创板上市为例,分析其科创投入与科创属性、高管薪酬治理,探究其上市过程中存在的问题,对其他红筹企业回归A股具有一定的启示意义。

基于Hamming距离和量子搜索算法的联想分类器设计

针对现有联想分类器不能存储重复样本的问题,提出一种基于Hamming距离和量子搜索算法的量子联想分类器设计方法,并给出联想分类器存储和分类的线路图.该方法需提前准备5组量子比特,分别对Hamming距离、输入样本、模式样本、类别和序号进行编码.首先,根据样本总体N,计算联想分类器所需的量子位数,再利用量子旋转门和Hadamard门将初态为|0〉的量子位旋转为恰好包含N个基态的均衡叠加态;其次,根据待存储样本的类别和值,将剩余两组初始状态为|0〉的量子位通过可控操作转换为相应的量子基态;最后,基于量子最小搜索的分类方法,计算输入样本与所有存储样本之间的Ha mming距离,再使用固定相位Grover量子搜索算法搜索这些Hamming距离的最小值,最小值对应存储样本的类别即为输入样本的类别,具体的分类结果可通过测量寄存器中的量子态得到.

当代大学生的主流意识形态:基于词汇联想法的概念表征研究及其教育启示

以往对大学生主流意识形态认知的研究大都是将之视为一个整体,然后从整体出发再基于问卷进行主观报道,然而这种研究既难以回避社会赞许效应也无法深入剖析关键部分。实际上,大学生对“主流意识形态”的理解深度和广度可由其心理词典中与其存在密切联系的概念表征来表示。以词汇联想法对1631名大学生进行测试,根据词频和共现网络分析的结果来看,大学生对“政治”“文化”“民生”的认知具有一定的丰富性和普遍性,但在“经济”“教育”等概念表征上却具有较为严重的片面化、浅表化问题,这表明当前大学生对“主流意识形态”的认知仍然是不明确的。另外,当代大学生“心中”存有意识形态领域的“热词”。提示当前高校意识形态教育工作,一方面要注意把握整体和突出重点的统一,加强认知的全面性;另一方面要注意理论性和现实性的统一,加强认知的深刻性。

水文测验中定点式ADCP设备运行维护及故障处理方法

自动流量测验设备在水文测验中具有时效强、量程大、安全性高等优势,定点式ADCP是目前较为常见的实时在线自动流量测验设备,其设备运行状况直接决定了测验精度、测验稳定性以及测验长效性。结合近年来水文测验中的应用实例,详细阐述定点式ADCP测验设备运行维护的要点,并对常见故障及处理方法进行分析。

基于观念词“СЕМЬЯ/家”联想实验的俄汉语言世界图景研究

观念词“СЕМЬЯ/家”是俄汉语中都存在的、能反映民族观念的典型词汇之一。“家”观念涉及了一个民族的道德规范、生活习俗、传统文化等多个方面,是一个民族价值观的重要内容。本研究选取俄汉语中“СЕМЬЯ/家”这一重要的观念词,采用联想实验、观念分析等方法,从心理语言学、语言文化学视角阐释俄汉语中“СЕМЬЯ/家”观念的文化语义异同,揭示俄汉民族的语言意识及民族文化内涵,展示俄汉民族语言世界图景。

广泛联想 多解探究——对一道“华数之星”试题的解法探究及思考

通过对一道“华数之星”测试题条件与结论的广泛联想,实现一题多解,使学生的思维由浅表走向深入,揭示问题的本质,进行深度学习,有效落实数学核心素养培养目标.

回归定义 选择优化 联想类比——道三角形周长最值问题的探究与变式

本文从一道解三角形周长最值问题出发,分析如何帮助学生转化问题的难点,从哪些角度对问题进行深入的思考探究.

机器学习方法在测验安全领域的应用

测验安全的事后检测主要依靠统计量方法,而新兴的机器学习方法凭借良好的检测性能与统计量方法形成互补。为了推进测验安全问题的解决,综述了监督学习、无监督学习和半监督学习三大类机器学习方法及其衍生的集成学习、深度学习与迁移学习方法在测验安全领域的应用,阐述了不同机器学习方法的特点,提供了数据的获取及处理、输入特征的选择等实用的方法建议。未来研究可以从机器学习与个人拟合、机器学习与多模态数据、基于生成对抗网络的异常检测,以及增加研究结果的可解释性几方面开展。

主题统觉测验用于自杀风险识别——基于语音及文本特征的机器学习研究

自杀风险识别是自杀预防的重要环节,但传统的自陈量表筛查存在虚报/漏报率高的局限。通过两步连续实验对主题统觉测验(TAT)进行的改编实现了基于TAT的小程序自助施测方案,并获取音频及文本数据用于机器学习建模,构建了针对自杀意念的自杀风险识别模型。结果发现,在测验耗时更短的情况下,该模型取得了与前人研究相比综合指数更优的模型效果;词频分析及关键词共线网络分析发现高自杀风险组被试在叙述文本中提及了更多与自杀、自伤相关的词汇以及主题,且使用了更多的排除词。经改编后的TAT小程序施测方案流程标准化且施测便捷,后续可收集更多高质量的样本以构建泛化性能更优的模型,应用于自杀风险识别的辅助评估中。