心理科学进展

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家晓余, 李平, 李伟健

2024, 32 (12): 1947-1960. doi: 10.3724/SP.J.1042.2024.01947

摘要 ( 27 )

PDF(636KB) ( 25 ) 审稿意见

成长型思维指个体对自身属性可塑和提升的信念。近年来培育青少年成长型思维已成为教育热点议题。然而, 智力的成长型思维及干预能否促进学业表现一直存在争议, 未来研究亟需在研究视角、范式和指标上转变和突破。基于自我调节学习理论, 本研究围绕成长型思维是否影响学习过程问题, 采用元认知框架下的自我调节学习范式, 通过行为实验、事件相关电位和功能磁共振成像实验揭示反馈学习情境下成长型思维影响学习过程的行为和神经反应模式, 尝试推动该主题研究从争议不断朝着逐渐明朗的方向发展, 并为青少年成长型思维的精准化培育提供实践依据。

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夙敌之争影响决策者创新识别的双刃剑效应及其认知深度和广度机制

白新文, 齐舒婷, 王琢钧, 任思羽, 孙文

2024, 32 (12): 1961-1979. doi: 10.3724/SP.J.1042.2024.01961

摘要 ( 13 )

PDF(652KB) ( 10 ) 审稿意见

面对激烈竞争, 决策者能否准确识别出符合企业需求的创新方案, 关系到企业的存亡和发展。决策者的创新识别已成为组织创造力和创新研究的重点议题。然而, 创新识别的已有研究忽略了决策者之间竞争因素的重要影响, 无法全面揭示决策者的认知偏差及导致偏差的内在机制。企业创新过程中, 决策者常常与领域接近、实力相当的对手长时间较量, 普通竞争演变为夙敌之争。鉴于此, 本项目基于夙敌之争的理论视角, 探讨决策者间的竞争如何影响双方创新识别的准确性。拟综合采用实验室和现场实验、档案分析等研究手段, 设计4个研究探讨夙敌之争对决策者创新识别的积极和消极影响, 揭示认知加工深度和广度路径的中介作用, 并在决策者-决策者二元结对水平探寻其边界条件。本研究从夙敌间竞争角度切入, 有望更准确地诊断决策者创新识别的偏差以及导致偏差的内在机制, 以帮助决策者更好认识和防范偏差。

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得不偿失: 序贯决策中的短视风险漠视

陈志琴, 马家涛, 张雪婷

2024, 32 (12): 1980-1989. doi: 10.3724/SP.J.1042.2024.01980

摘要 ( 25 )

PDF(537KB) ( 25 ) 审稿意见

在日常生活和企业经营中, 人们常常因忽视潜在的“高概率、大损失”风险而导致无法挽回的后果。为探究这一现象背后的科学问题, 本研究构想首次提出了“短视风险漠视”这一新概念。具体而言, 该概念指的是决策者在进行多轮相同或相似决策时, 由于短视评估和认知局限, 难以准确意识到或评估各决策间的关联性, 从而在单轮决策中追求当前增益目标而牺牲全局最优目标, 并逐渐忽视长期风险的现象。因此, 短视风险漠视态度可以视为序贯决策中的一种特定短视风险态度。序贯决策是指个体、群体或组织为实现最优总目标, 按时序进行多次决策, 且每次决策相关联的动态决策过程。尽管现实中的决策多为序贯决策, 但当前行为决策研究主要集中于单次决策, 很少探讨个体在序贯决策中的真实行为模式, 这限制了过往研究对短视风险漠视现象的关注与探索。针对这一局限, 本研究构想旨在基于序贯决策视角, 揭示短视风险漠视现象, 明确其表现规律与主要特点。此外, 本研究构想还将开发一个特定的研究范式来测量短视风险漠视态度, 并从决策过程和决策目标两个维度探究其形成机制。研究成果有望补充和拓展行为决策研究, 并为未来序贯决策支持系统的开发提供理论基础。

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赋能或去能：人工智能对创造性人格的影响

王红丽, 李振, 周梦楠, 陈政任

2024, 32 (12): 1990-2004. doi: 10.3724/SP.J.1042.2024.01990

摘要 ( 29 )

PDF(586KB) ( 26 ) 审稿意见

创造性人格常被视为人类稳定且独特的禀赋。但当人工智能(artificial intelligence, 以下简称AI)技术侵入创造性工作领域, AI具备的“数字权威”导致人类对AI的自动化偏差, 人类由创造力主导角色滑向依附角色只在一线之间, 并通过影响个体的创新自我效能感和创新角色认同, 最终威胁到个体的创造性人格。本研究拟基于“我能创新”和“我应创新”两条作用路径, 厘清在创造性任务中使用AI及产生自动化偏差对个体创造性人格的影响, 并探讨个体如何通过自我领导守住创新主体地位, 以期深化对AI背景下创造性人格的研究。

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人工智能背景下制造业知识型员工技术空心化: 内涵、生成及影响机制

王永跃, 黄飘飘, 金杨华, 白新文, 岳峰凯, 张范颖, 郭子浩

2024, 32 (12): 2005-2017. doi: 10.3724/SP.J.1042.2024.02005

摘要 ( 19 )

PDF(752KB) ( 22 ) 审稿意见

智能化浪潮为我国由制造大国迈向制造强国以及制造业智能转型注入新的源动力, 但与此同时制造业知识型员工也面临着劳动过程被人工智能重塑的挑战。本文在人工智能背景下创新性地提出技术空心化这一动态性概念来反映人工智能技术的发展和应用对制造业知识型员工劳动过程的影响。本文有三个研究目的: 第一, 基于意义构建理论时间动态视角探讨技术空心化的内涵、维度结构以及其测量量表; 第二, 以“认知-行为”互动链为基础构建技术空心化的“执行技能空心化”和“概念技能空心化”两阶段过程模型, 并进一步探讨企业和员工层情境因素在其中的催化作用; 第三, 基于能力构建视角探讨技术空心化对知识型员工双元创新行为和可持续职业生涯发展的影响。研究结论不仅能丰富人工智能背景下技术空心化的理论研究, 还能在中国制造业智能转型之际为和谐稳定的劳动关系的建立、实现企业与员工的长期发展及共同繁荣提供实践启示。

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从冲突到融合：个性化交易改善个人-组织目标关系的理论构建

吕霄

2024, 32 (12): 2018-2030. doi: 10.3724/SP.J.1042.2024.02018

摘要 ( 18 )

PDF(589KB) ( 9 ) 审稿意见

随着员工与组织的关系从标准雇佣走向互利共生, 如何改善个人-组织目标关系成为组织管理的重要议题。现阶段建立在组织目标基础上的一致性及标准化人力资源管理实践, 难以满足员工日益个性化、动态化的个人目标; 越来越多员工主动与组织沟通或协商, 获得满足个性化、差异化需求的人力资源安排, 即个性化交易。本研究旨在将个性化交易引入个人-组织目标关系改善领域, 并基于认知-情感系统理论探讨员工如何通过个性化交易主动改善两者关系：(1)辨析个性化交易提出的言语策略及达成条件; (2)厘清个性化交易在员工个人-组织目标冲突与融合感知间的作用机理; (3)阐明个性化交易改善两者关系的动态过程。研究成果将为改善个人-组织目标关系、促进组织-员工协同发展提供新的途径及对策建议。

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工作连通行为与工作-生活冲突的元分析：基于工作-家庭资源模型的视角

韩志伟, 程延园, 任志帅, 王丹阳, 李国静

2024, 32 (12): 2031-2049. doi: 10.3724/SP.J.1042.2024.02031

摘要 ( 15 )

PDF(1341KB) ( 21 ) 审稿意见

随着信息和通信技术的不断发展, 非工作时间和场所通过信息和通信技术处理工作, 即工作连通行为(Work Connectivity Behavior After-hours, 简称WCBA), 已经成为了一种普遍的现象。由于WCBA是一种发生在非工作时间和场所的工作行为, 因而其与工作-生活冲突的关系得到了大量实证研究的关注, 但现有的实证结果却不甚一致。本研究基于工作-家庭资源模型提出了一个WCBA影响工作-生活冲突的两阶段过程性理论模型, 并在此基础上识别了导致两者之间关系不一致的因素。基于67个独立样本(30498名被试)的元分析结果表明：WCBA与工作-生活冲突具有中等程度的正相关(¯ρ = 0.34), 两者的相关性受到工作-生活冲突表现形式、WCBA使用工具、婚姻状况、子女抚养状况、样本取样方式和WCBA测量方式的影响。研究结果澄清了WCBA与工作-生活冲突的关系以及关系不一致的原因, 并为组织和员工合理地管理WCBA以缓解工作-生活冲突提供了一定的启示。

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档案视角的日常多情境个体差异测量

水心宇, 肖雅珩, 陈菁菁, 胡鑫, 张丹

2024, 32 (12): 2050-2066. doi: 10.3724/SP.J.1042.2024.02050

摘要 ( 15 )

PDF(692KB) ( 22 ) 审稿意见

随着心理测量理论与方法的发展, 个体差异具有的情境依赖性正得到广泛关注。为了实现全面、准确的个体差异测量, 促进个人和社会的优化发展, 近年来研究者日益重视在多种真实的日常情境下测量个体状态并构建个体差异计算模型, 来达到相比传统实验室情境更加全面客观的个体差异测量。目前, 以智能传感和穿戴式设备为代表的技术进步使得在日常生活中进行个体差异测量更加便捷高效, 推动包括主观报告、行为表现、生理反应等方面的日常多情境个体差异研究取得新进展, 形成了面向日常多情境高维数据的个体中心档案视角分析思想和方法。未来研究应关注日常多情境测量与档案视角分析方法的结合, 以促进个体差异机制的深入理解, 推动个体差异理论的深化与发展。

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生态瞬时评估在自杀研究中的应用

吴才智, 贠芸, 肖志华, 周忠英, 童婷, 任志洪

2024, 32 (12): 2067-2090. doi: 10.3724/SP.J.1042.2024.0206

摘要 ( 19 )

PDF(685KB) ( 19 ) 审稿意见

生态瞬时评估作为一种数据采集方法, 通过使用智能手机等设备, 实时监测被试的自杀意念、情绪状态和行为, 捕捉其在不同时间和环境下的变化, 在自杀研究领域中发挥着重要作用。生态瞬时评估采用事件相关设计、时间相关设计或混合设计收集数据, 适用于不同来源与年龄的样本, 具有较高的生态效度, 能够有效减少被试的回忆偏差和主观解释。以往研究证明, 在自杀领域开展生态瞬时评估研究不仅是可行的而且是安全的。生态瞬时评估证实了自杀危险的短期变异性, 改善了对自杀危险性及其近端因素的理解。未来除了加强本土化研究、关注数据的隐私保护外, 还需要结合数字技术和人工智能开展自杀危险性动态监测的生态瞬时评估研究, 进一步提高理解、预测和预防自杀的能力。

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视觉运动整合能力与阅读关系的发展

赵一帆, 李君君, 毕鸿燕

2024, 32 (12): 2091-2099. doi: 10.3724/SP.J.1042.2024.02091

摘要 ( 15 )

PDF(449KB) ( 11 ) 审稿意见

视觉运动整合(Visual-motor Integration, VMI)是指个体视知觉与精细运动的整合与协调。大量研究证据表明, VMI能力与阅读密切相关, 但相关程度受到年龄的调节。在不同书写系统中, VMI能力与阅读的相关性随年龄增长呈现不同发展趋势：在字母文字中, 相关程度随年龄增长而下降, 但直到中学时期仍然显著; 在汉语中, 相关程度随年龄增长而提高, 在小学高年龄阶段(9岁及以上)才表现出显著相关。鉴于已有研究尚有不足, 未来研究还需：1)多角度衡量VMI能力, 包括面向过程和基于结果的评估; 2)确定VMI能力是否是支持阅读发展的必要基础; 3)阐明这种相关性及其发展背后的认知和神经机制。

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婴儿对情绪信息的加工：认知发展特征及脑机制

莫李澄, 李奇, 张丹丹

2024, 32 (12): 2100-2108. doi: 10.3724/SP.J.1042.2024.02100

摘要 ( 10 )

PDF(413KB) ( 8 ) 审稿意见

语音韵律和面孔表情所传达的情绪性信息是人类解读他人情绪并进行人际互动的基础。探究婴儿对这两种载体所传达情绪信息的感知、辨别及评估, 有利于加深对婴儿认知发展特征和脑机制的理解。本文系统回顾了婴儿情绪研究, 发现颞叶和额叶皮层在婴儿情绪性语音和面孔表情加工中发挥着重要作用; 尽管婴儿的情绪加工涉及大脑双侧半球, 但已初步展现出了与成人类似的右半球优势。婴儿在出生后一周内即可分辨情绪信息, 并表现出对正性情绪的加工偏向。婴儿在6月龄左右对情绪的加工偏向逐渐从正性向负性转变。12月龄时, 婴儿的负性情绪偏向基本稳定, 且能够理解情绪性语音和面孔中的情绪涵义, 并据此指导自己的行为。基于这些发现, 我们提出了“情绪偏向发展理论”。此外, 视-听跨感官模态信息对于婴儿对特定情绪的辨别和理解起到积极的作用。

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环境物质主义的发生机制及条件

陈寿勇, 李静

2024, 32 (12): 2109-2123. doi: 10.3724/SP.J.1042.2024.02109

摘要 ( 20 )

PDF(520KB) ( 13 ) 审稿意见

环境物质主义是指持有物质主义价值观的个体参与亲环境行为的现象。与以往关于物质主义价值观和亲环境行为矛盾对立的观点不同, 该现象强调对物质财产的追求能够与关心自然环境协调并存。环境物质主义现象发生的心理机制可从交叉融合理论、代价信号理论、印象管理理论、道德补偿理论以及目标框架理论这5个视角来理解, 且该现象的发生存在个体、情境和文化三类边界条件, 具体包括全球文化认同、环境知识水平, 决策情境的公私属性、利益诉求类型、自然接触, 以及市场背景、世代。未来研究需进一步明确环境物质主义的内涵, 探索更多促进该现象发生的边界条件以及保证其稳定存在的有效策略, 并加强对物质主义促进亲环境行为因果机制的探究。

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通用人工智能时代的人与AI信任

齐玥, 陈俊廷, 秦邵天, 杜峰

2024, 32 (12): 2124-2136. doi: 10.3724/SP.J.1042.2024.02124

摘要 ( 23 )

PDF(613KB) ( 27 ) 审稿意见

随着技术的发展, 通用人工智能初见雏形, 人机交互以及人机关系将进入新的时代。人与人工智能(AI)的信任关系也即将从单方向的人对AI信任逐渐转变为人与AI的互信。本研究在回顾社会心理学中的人际信任模型与工程心理学中的人机信任模型的基础上, 从人际信任视角提出了人与AI动态互信模型。该模型将人与AI视为对等的信任建立方, 结合信任与被信任方的影响因素、结果反馈和行为调整构建了人与AI动态互信的基本理论框架, 强调了人与AI信任中关系维度的“互信”与时程维度的“动态”这两个重要特征。模型首次将AI对人的信任以及二者互信的动态交互过程纳入分析, 为人与AI的信任研究提供新的理论视角。未来研究应更多关注AI对人的信任如何建立与维持、人与AI互信的量化模型以及多智能体交互中的人与AI互信。

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