产业数字化对性别工资差距的影响研究

产业数字化会促进劳动者工资收入增长,并改变工资收入分配格局。根据“生产任务”模型和“肌肉—大脑”假说,产业数字化通过改变脑力劳动与体力劳动的相对价格、促进女性劳动力就业竞争力提升和相对优势发挥等,产生女性偏向的工资增长效应,从而可以缩小性别工资差距。将地区(省份)的产业数字化水平与2014年、2016年和2018年CLDS数据库的微观个体混合截面数据相匹配,分析表明:在样本期间女性劳动者与男性劳动者之间存在显著的工资收入差距;产业数字化能够显著促进劳动者的工资收入增长,该作用对女性劳动者更为显著,从而缩小了性别工资收入差距;产业数字化可以显著缩小低技能劳动群体和经济发展水平较高地区的性别工资差距,但对高技能劳动群体和经济发展水平较低地区的影响不显著;产业数字化对中低工资群体具有显著的促进工资增长和缩小性别工资差距作用,但对高工资群体的影响不显著。因此,各地区(尤其是欠发达地区)应加快推进产业数字化,并优化女性就业结构,充分发挥产业数字化对工资收入分配的改善作用。

基于心智与扩展合同网的半自治多智能体任务分配

为解决网络化制造背景下的任务优化分配难题,提出一种将心智模型与扩展合同网机制结合的半自治多Agent任务分配方法。所构建的心智模型包括两类共六种心智参数。以此为基础,扩展了合同网机制包括发标优选、竞标报价与多Agent任务分配三个过程,通过发标适合度计算优化竞标Agent集;通过任务开销计算得到竞标报价;通过价格、协作、距离三个方面的成本评估,以总成本最小为目标建立任务分配优化模型与求解算法。采用企业原材料采购优化案例验证了该任务分配方法的有效性。结果表明,该方法消除了传统任务分配通信量大的缺陷,同时反映了任务候选者的主观意愿,为网络化制造条件下的任务分配提供了有效支持。

选择作业中证伪思维的影响因素

研究了选择作业中证伪思维的影响因素。被试为星海音乐学院本科生592名。实验1、2研究了问题的诊断性对证伪思维的影响;实验3研究了提示证伪样例是否促进证伪;实验4研究了证真证伪相对难度改变是否影响证伪。结果表明: (1)证真和证伪都为诊断性问题,人们倾向于证真;证真为非诊断问题,证伪为诊断性问题,人们倾向于证伪。(2)提示证伪样例,可以促进证伪。(3)证真难度加大,可以促进证伪。结合正反信息转换系统的心理模型理论,可以很好地解释该研究结果。

基于任务-网络模型的装甲车辆乘员脑力负荷评价方法研究

以多资源理论(MRT)为基础,充分考虑装甲车辆乘员作业特点,从人的信息处理方式入手建立了基于信息执行通道的乘员任务-网络模型,提出了基于任务-网络模型的装甲车辆乘员脑力负荷评价方法。以装甲车辆炮长发现目标并射击任务操作为实例进行分析评价,结果表明,该方法能够清楚地描述乘员全任务过程中脑力负荷的变化情况,有效地找出脑力负荷异常的时间节点和产生原因,量化评估乘员的脑力负荷。

基于不同特征参数的脑电信号分类

分别以自回归 (autoregression ,AR)模型系数、相关系数和信息熵作为信号特征对不同思维作业脑电 (EEG)信号进行分类 ,其中相关系数和信息熵均是首次用于思维作业EEG信号的特征提取。实验结果显示 ,采用信息熵作为EEG信号特征的分类准确率总体上明显高于采用另两种特征参数 ,且受提取特征的数据分段长度的影响最小 ,有利于提高基于思维作业实时脑 机接口的通信准确度和速率。同时 ,研究结果也进一步证实了高频信息可用于EEG的分类。

共享心智模型对团队绩效影响的现场研究

本研究采用路径搜索的方法对22个团队共享心智模型进行了测量,并考察了两类共享心智模型(任务模型与团队模型)与团队绩效间的关系。相关分析和层级回归结果显示:任务模型的相似性和准确性分别与团队绩效有显著相关,同时团队模型的相似性越高,团队绩效越高,团队模型的准确性也对团队绩效有显著预测效应,但共享心智模型的相似性和准确性没有对团队绩效产生交互作用。

基于脑电信号时空分布信息的思维特征研究

通过对几种特定形式的思维状态下 ,脑电信号不同频段能量的时空分布的计算和分析 ,发现了思维状态对脑电信号的能量分布影响具有不对称性。同时利用这种脑电信号能量的时空分布信息对思维状态进行神经网络分类 ,并对去除眼动等干扰信号前后的分类结果进行比较。结果表明 ,这种时空分布信息能有效的表征思维状态的类型 ,并对干扰信号具有一定的抑制作用 。

基于脑电的意识活动特征提取与识别

基于脑电信号的非平稳特性,用自适应自回归模型(AAR)提取脑电信号的特征,利用该模型对同一实验对象的两种不同意识任务的脑电信号进行特征提取,并将AAR模型得到的特征与支持向量机(SVM)分类器相结合,作为支持向量机的输入进行训练和测试,取得了良好的识别效果.实验结果证明,支持向量机分类器用于不同意识任务分类效果很好.

快速多变量自回归模型的意识任务的特征提取与分类

给出了一种有效的多变量自回归(MultivariateAutoregressive,MVAR)模型参数和阶数估计的快速算法,通过QR分解技术减少了多维矩阵求逆的运算量,提高了模型估计的速度.利用该算法对4个实验对象的3种不同意识任务的脑电(EEG)信号进行特征提取,并将得到的特征向量作为径向基函数神经网络的输入进行训练和分类测试.分类结果表明,利用该方法进行EEG信号的特征提取,分类的正确率明显高于单变量自回归模型,而且算法运算速度快,可以用于不同意识任务EEG信号的在线特征提取与分类系统.

基于CTL模型和任务绩效的驾驶舱动态功能分配方法

飞机驾驶舱系统自动化水平提高的关键在于实现飞行任务的动态分配。为了提高动态功能分配的可靠性,提出用于实时估算飞行员脑力负荷的认知任务负荷(Cognitive Task Load,CTL)模型,将模型估算的飞行员脑力负荷与飞行任务绩效的测量结果相结合作为飞行任务动态功能分配的综合触发信息,飞机驾驶舱系统将综合触发信息经过模糊推理输出飞行任务自动化等级,实现飞机驾驶舱功能的动态分配。最后,通过试验验证了所提出方法的有效性。

国外用户网络信息搜索中的知识变化研究回顾

[目的/意义]从建构主义视角出发,综述国外“搜索即学习”领域中“将信息搜索视为学习过程”的研究成果,为今后探索用户网络信息搜索中的知识变化主题提供理论基础和方法论支持。[方法/过程]围绕用户网络信息搜索中用户领域知识结构的变化、用户系统知识结构的变化、用户知识变化的搜索实验任务设计、面向用户学习的信息检索系统优化设计4个分主题进行分析和总结。[结果/结论]第一,意义建构理论和建构主义学习理论可以有效地揭示用户信息搜索过程中的学习机制。第二,用户网络信息搜索中的学习同时包括领域知识学习和系统知识学习两部分,但是已有的研究却缺乏对这两个组成部分交互机制的探索。第三,已有的研究设计了面向用户学习的检索算法,并优化或开发了相应的搜索系统。

基于绩效的企业培训中的协作学习

提高绩效是企业培训的最终目标,培训的协作学习分为学习职务化和学习组织化两个阶段。学习职务化阶段通过开发个体心智模式和个体情境意识提高个体任务绩效;学习组织化阶段,通过开发共享心智模式和小组情境意识提高个体关系绩效,进而提升小组任务绩效。

基于认知过程的核电厂操纵员诊断任务分析

核电厂中操纵员的诊断任务是一种高度复杂的不确定性推理活动,诊断失误是导致执行类人因失误的重要原因。以心理模型、知觉/行动环等理论为基础,构建一种新的、侧重于分析操纵员内在认知思维过程的诊断任务模型,并将该模型运用于美国Crystal River核电厂的一次意外停堆事件的分析。实例分析表明,操纵员在诊断任务中存在的主要问题为强烈的证实倾向、难以产生完备的假设集合、群体思维定势、假设验证缺乏系统性等。

共享认知对科研团队绩效影响的实证研究

自交互记忆系统与共享心智模型的构念被提出以来,两个领域的研究便近乎平行发展。针对共享认知的两个构念间的复杂关系及其对团队的影响进行研究,以34个科研团队为样本的问卷调查数据分析表明:交互记忆系统、团队心智模型和任务心智模型分别正向影响团队绩效;交互记忆系统、任务心智模型在团队心智模型与团队绩效的关系中起到中介作用,且两个特定中介效应之间的差异不显著。由此可见,交互记忆系统和任务心智模型是团队心智模型影响团队绩效的两个同等重要的作用机制。最后讨论得出研究启示与未来研究方向。

新冠疫情期间166名隔离人员一级人群心理危机干预研究——任务模型模式

目的对新型冠状病毒肺炎(简称新冠肺炎)隔离人员一级人群进行任务模型为主的心理危机干预方法及效果进行回顾性研究,为制定综合心理干预模式提供策略支持。方法通过在线发放电子调查问卷,包括焦虑问卷(generalized anxiety disorder scale,GAD-7)和心理健康问卷(patient health questionnaires,PHQ-9)以及失眠严重指数(ISI问卷)对隔离人员进行评估,采用任务模型对有焦虑、抑郁、失眠状态的166名一级人群进行心理干预2周,采用上述量表于干预前及干预2周后对隔离人员评分评估效果,进行比较分析。结果完成问卷166份,女性113人(68.1%);男性53人(31.9%);躯体疾病史36人(21.7%);精神障碍史44人(26.5%);应激事件18人(10.8%,);自杀观念23人(13.9%)。女性焦虑、抑郁、失眠评分均高于男性,有统计学差异(P<0.05)。干预2周后,心理干预组焦虑、抑郁、失眠评分均显著降低较干预前,有统计学差异(P<0.05)。结论抑郁状态、焦虑状态、失眠是一级人群隔离人员主要的心理健康问题,提供任务模型心理危机干预对其具有显著效果。

面向装甲车辆乘员信息处理作业的脑力负荷预测模型

脑力负荷的准确预测是研究装甲车辆乘员信息处理作业的关键技术,对提高人机系统设计的合理性具有重要意义。为有效解决应急任务条件下装甲车辆乘员信息处理作业的脑力负荷预测问题,针对装甲车辆乘员作业向信息处理作业转变的基本趋势,结合信息处理作业操作元模型和认知图式分析,基于信息执行通道任务-网络建模方法构建了脑力负荷预测模型,量化了工作资源参数,并面向目标录入典型信息处理作业对预测模型进行了实例应用。结果表明:该模型能够清晰地描述装甲车辆乘员信息处理作业脑力负荷变化情况,有效地找出脑力负荷异常的时间节点和产生原因,量化预测作业各时刻脑力负荷,具有较好的预测精度和可重用性。