• 正念在干预中的应用: 基于NIH阶段模型的视角

    分类: 心理学 >> 临床与咨询心理学 提交时间: 2023-07-13

    摘要: 考试焦虑导致诸多不良后果,而传统干预模式效果不够理想。正念的疗效获得广泛验证后,学界将其引入考试焦虑的干预中。NIH阶段模型将心理干预措施的发展划分为基础研究、干预生成/细化、疗效检验、混合疗效-实效检验、实效检验、实施和传播6个阶段,其初衷旨在推动干预的实施和传播。基于该模型,首先分析正念影响考试焦虑的机制,尔后从初步检验疗效完善优化干预模式和促进实施和传播三个取向梳理现有考试焦虑的正念干预研究。最后,对照模型初衷,结合正念干预的特异性,提出未来研究应重视探索疗效机制、加强实用性研究、对正念干预的基本问题保持敏感(包括:完整的正念练习应包含开放监控、收集干预依从性数据、重视正念态度的学习、考虑东西方文化不同自我观的影响),以更好地促进干预的实施和传播。

  • 基于事件相关电位(ERPs)和机器学习的诊断

    分类: 心理学 >> 社会心理学 提交时间: 2023-03-27 合作期刊: 《心理学报》

    摘要: 考试焦虑对个体的身心具有严重危害。传统诊断考试焦虑的方法容易受到个体主观态度的影响, 从而影响对个体考试焦虑的发现与及早干预。为了克服传统主观问卷对考试焦虑群体诊断的不足, 本研究提出脑电神经数据结合机器学习的客观综合诊断方法评估个体的考试焦虑水平。研究采用情绪Stroop范式, 结合脑电技术测量个体对考试焦虑者的注意抑制功能, 机器学习基于此前提, 提取P1, P2, N2, P3和LPP五种事件相关电位(ERP)成分, 以卷积神经网络(CNN)为主采用7种常见的机器学习算法对个体考试焦虑程度进行进一步的诊断。结果表明CNN对考试焦虑诊断的准确率达86.5%, F1-score为0.911, 显著高于其他6种常见算法。因此采用CNN对脑电信号进行深度学习得出的诊断模型能够有效地对个体的考试焦虑程度进行诊断。

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