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World File Search System心理模型
学习、分析和人工智能在教育中的相互作用：
摘要 本文从多维度阐述了人工智能在学习和教育中的作用，强调了人工智能、分析和学习过程之间错综复杂的相互作用。本文对普遍存在的将人工智能视为工具的狭隘概念提出了挑战，例如生成性人工智能工具，并论证了人工智能的替代概念对于实现人机混合智能的重要性。我强调了人类智能与人工智能信息处理之间的差异，人机混合系统对扩展人类认知的重要性，并假设人工智能也可以作为理解人类学习的工具。早期学习科学和教育人工智能研究 (AIED) 将人工智能视为人类智能的类比，但已经偏离了这一观点，这促使人们需要重新点燃这种联系。本文提出了人工智能的三种独特概念：人类认知的外化、人工智能模型的内部化以影响人类心理模型，以及通过紧密耦合的人机混合智能系统扩展人类认知。本文从当前研究和实践中的例子出发，探讨了教育中的三种概念化，强调了每种概念化对教育的潜在价值和局限性，以及过分强调外化人类认知的危险。本文最后提倡对 AIED 采取更广泛的方法，这种方法不仅限于考虑 AI 的设计和开发，还包括教育人们了解 AI 并创新教育系统，以在 AI 无处不在的世界中保持相关性。关键词人工智能、混合智能、生成式 AI、学习分析、教育技术、人类认知、教育的未来
自闭症策略
“作为一名母亲，我并不觉得儿子被称为‘自闭症患者’会冒犯他，因为他就是这样的人。‘患有自闭症的人’听起来很冗长，好像自闭症只是他们的一部分，或者与他们无关。”自闭症战略的主要目标是加强和不断改进我们在有利于自闭症患者优势和需求的环境中为他们提供护理、教育和临床服务的方法。Options Autism 是 Outcomes First Group 旗下服务系列的一部分。这一自闭症战略为更广泛的团体（包括 Acorn Education and Care 和 National Fostering Group）提供了最佳自闭症实践方法。该战略认识到，尽管自闭症患者具有共同的根本特征，但他们彼此之间存在巨大差异。一些自闭症患者具有认知天赋，一些自闭症患者有严重的智力障碍；制定这一战略是为了确保考虑和涵盖所有能力水平，尽管该战略的某些部分可能与特定需求更相关。自闭症策略的灵感来自积极乐观的以人为本的方法。PBS、PERMA（塞利格曼）和 PACE（休斯）等心理模型与皇家 SLT 学院的 5 项良好沟通原则中明确的沟通标准相结合，都强调了真诚参与、共情关系、增加个人积极情绪体验和有意义的成就的重要性。该策略是通过审查当前的自闭症文献和咨询生活经验专家小组、临床多学科（语言、职业治疗和心理学）团队和 OFG 顾问委员会而制定和完善的。该策略还通过了教师和助教的焦点小组来测试相关性和可接受性。
Zaltman 深层隐喻在广告中的运用及……
隐喻对确定公司的目标受众、进行正确的市场细分和市场定位、衡量产品相关广告的有效性以及建立品牌忠诚度等许多问题都有很大的影响。隐喻，用最简单的话来说，就是用已知事物解释未知事物的艺术。 “隐喻不仅将联想从以前的经历转移到新的经历，它们还可以作为简写帮助人们理解消费者体验主张及其对他们生活的意义”（McCallion，2009）。人与产品之间也存在着沟通，因此产品也承载着一定的信息。 “隐喻已被用来创建品牌标识、营销具体产品和服务、制定营销策略、创建市场研究概念以及定义买卖双方的关系”（Çorbacıoğlu，2022 年，第 3500 页）。使用 Zaltman 隐喻引出技术 (ZMET) 对 14 名美国消费者进行的访谈结果表明，隐喻对于理解消费者对广告的印象以及他们与广告相关的含义有很大帮助 (Coulter 等人，2001 年，第 1 页)。 “这两个被相互比较的事物在正常过程中并不相关；然而，大脑可以通过发挥想象力来理解新的隐喻”（Parsa and Olgundeniz，2014，第 3 页）。我们试图通过基本的推理过程来理解隐喻的含义，并创建心理模型。 “通过隐喻渗透心灵是认知无意识定位的有效方法”（Zaltman，2003 年，第 73 页）。这样，就可以获得有关消费者隐藏或显露需求的深层有用信息。这些见解有助于广告吸引消费者的注意力并激励他们采取行动（Zaltman 和 Coulter，1995 年，第 49 页）。因此，定性的 ZMET 研究可以帮助消费者了解他们更深层次的想法和情感
讲座11：图灵完整性
回想一下，通过教会的论文，如果c满足了坦率的标准，我们会得到自由的反向含义，那就是l（c）⊆l（tm）。我们所需要的一切才能证明计算机在电源上等效于图灵机，才能在其上模拟图灵机，并检查它是否满足可达性标准。几乎每个设备都会满足不可行的标准，除了不这样做的设备，例如第一个问题集中的DIA。作为第一个示例，请考虑Python编程语言。编程语言只是将我们从硬件中抽象出来的注释。编写代码时，您将理想的语言作为心理模型，而不是计算机指令。python是图灵完整的。为什么？因为您可以在Python中编写Turing Machine模拟器。从此我们立即看到L（TM）⊆L（PY）。尽管一个相对直截了当的论点，但我们已经可以发表一些深入的评论。首先，请注意我们如何练习教堂的论文。我们不必证明l（py）⊆l（tm）。图灵机对Python程序进行仿真会令人讨厌。由于我们知道我们可以模拟大脑中的Python程序，因此我们可以理解它们，因此我们可以使用教会的论文来免费获得此遏制。接下来，请注意该论点的哪一部分是特定于Python的。实际上都不是，因此所有合理的认真语言也是图灵完整的。您是否曾经注意到所有认真的编程语言在可能性方面具有相同的能力？在效率或可用性方面可能更快，但绝不可能。所有严肃的语言都是等效的，因为它们都是图灵完整的。没有一个人优于其他人的事实，源于教会的论文。确实存在针对极为人为的用例的非整洁编程语言。回想一下我们上次给出的图灵机的四个概括。带有住宿的图灵机，带有双向胶带的图灵机，多磁带图灵机和非确定的图灵机。我们可以将其应用于前四个
推荐引用 推荐引用 H. V. Subramanian 等人，“设计可解释的 AI 以提高人机协作团队绩效：医学利益相关者驱动的范围审查”，《医学人工智能》，第 149 卷，文章编号 102780，Elsevier，2024 年 3 月。最终版本可在 https://doi.org/10.1016/j.artmed.2024.102780 获得
医疗保健和其他领域复杂 AI 系统的兴起导致了可解释 AI (XAI) 研究领域的兴起，旨在提高透明度。在这一领域，定量和定性研究侧重于通过提供系统级和预测级 XAI 功能来提高用户信任度和任务绩效。我们分析了关于使用 AI 进行肾移植的利益相关者参与活动（访谈和研讨会）。由此，我们确定了用于构建当前 XAI 功能范围界定文献综述的主题。利益相关者参与过程持续了九个多月，涵盖了三个利益相关者群体的工作流程，确定了 AI 可以干预的地方并评估了模拟 XAI 决策支持系统。根据利益相关者的参与，我们确定了与设计 XAI 系统相关的四个主要主题 - 1) 使用 AI 预测，2) AI 预测中包含的信息，3) 针对个体差异对 AI 预测进行个性化，以及 4) 针对特定情况定制 AI 预测。使用这些主题，我们的范围界定文献综述发现，根据利益相关者任务的复杂性，在决策之前、期间或之后提供 AI 预测可能会有所帮助。此外，外科医生等专家利益相关者更喜欢最少或没有 XAI 功能、AI 预测和不确定性估计，以便于使用案例。但是，几乎所有利益相关者都喜欢在需要时查看可选的 XAI 功能，尤其是在难以预测的情况下。文献还表明，提供系统和预测级别的信息对于适当地构建用户的系统心理模型是必要的。尽管 XAI 功能提高了用户对系统的信任度，但人机协作的表现并不总是得到提升。总体而言，利益相关者更喜欢通过 XAI 界面来控制信息级别，这取决于他们的需求和任务复杂性。最后，我们提出了未来研究的建议，特别是根据偏好和任务定制 XAI 功能。
人机界面 ARIMA 模型评估...
操作员态势感知 (SA) 对于确保任何工业设施安全运行至关重要，对于核电站 (NPP) 更是如此。核电站工业事故（按国际原子能机构 (IAEA) 国际核事件分级表 (INES) [ 1 ] 中 1（异常）至 7（重大事故）的严重程度等级升序排列）包括以下案例：加拿大乔克河国家研究反应堆 (NRX) (INES-5) — 控制室控制棒状态指示灯错误、机械故障以及控制室人员沟通不畅等多重故障导致安全关闭棒库意外拔出，造成反应堆功率在 5 秒内失控超过反应堆设计极限的四倍，导致 1952 年 12 月 12 日发生严重堆芯损坏；美国三哩岛核事故（INES-5）——设计不良、模糊的控制室指示器导致操作员失误，影响了紧急冷却水供应，导致 1979 年 3 月 28 日三哩岛 2 号机组 (TMI-2) 反应堆堆芯安全壳部分熔毁；苏联切尔诺贝利事故（INES-7）——人为因素和固有设计缺陷导致 4 号机组于 1986 年 4 月 26 日发生灾难性爆炸并释放放射性物质。从事故后报告 [ 2 – 4 ] 中可以看出，关键事故前兆包括：(1) 由于传统人机界面 (HMI) 设计中的人为因素相关缺陷导致态势感知能力下降；(2) 常态化、偏差化，导致核安全文化松懈； (3) 信息过载（看而不见效应 [ 5 ]），这是由于通过控制室 HMI（面板指示、通告等）向操作员呈现信息的速度太快。）；以及 (4) 高度动态单元演进的错误心理模型导致认知错误，这是由于故障或有故障的传感器提供的工厂信息相互冲突，以及现场设备状态监控不正确。
常见问题 - 带答案的常见问题Earth4All建模团队对最近的问题和批评的回答（5.Feb.2024）在G
常见问题解答 - 带有答案的经常询问的问题4 all建模团队对最近的问题和批评的回答（5.Feb.2024）在进行有关Earth4All-Global模型的详细讨论之前，我们想对任何（类型的）模型做出一些一般性评论。在一般计算机模型中是使建模者的心理模型明确的工具，并允许他们在此内进行实验。虽然乔治·盒子（George Box）的著名谚语写着“所有模型都是错误的，但有些是有用的”，但人们普遍承认，实际上所有模型都可能对其特定目的有用。所有模型都是现实的理想化，这通常为批评提供了很大的空间。批评是受欢迎的，通常是洞察力本身的重要来源，因为它开辟了有关所讨论系统和基本假设的不同心理模型的辩论。实际上，一些最著名，最受批评的模型不仅提供了有关我们的世界如何运作的宝贵见解，而且向我们展示了为什么一些简化的假设可能会使我们误入歧途（例如Nordhaus的DICE模型）。Donella Meadows（1982，2008）对模型及其在政策中的作用进行了几次批评/思考。主要结论之一是，应该为特定目的设计模型/以回答特定问题。这也是定义边界的原因（即该特定模型的哪些变量包括哪些变量，包含的关系等）。有关E4A-Global模型质量的一些问题没有考虑到该全球仿真模型的做法。该模型不是为了做许多批评家显然期望它做的事情。没有模型可以做一些批评家似乎期望E4A-Global做的事情，即以“科学”的精确度来预测现实世界的未来。Earth 4 all-Global模型对人类的长期未来有什么能力？快速答案“很少”，但也“毫无疑问”。该模型通过模拟模型的结构和输入参数产生的两个场景来说明Earth4All Book的故事。以及对21世纪的变革经济学委员会（TEC）的评估以及书中概述的故事情节，该模型绘制了两张一致但对比的潜在期货与宽阔的笔画的图片。
![dsdcps dpsych咨询心理学[PDF]](/simg/f\fcfc92da547273640bf9486fe026b47ec078c0b6.webp)
dsdcps dpsych咨询心理学[PDF]
摘要伦敦大学城市咨询心理学专业博士学位是一个三年的全日制学习计划。该计划获得了英国从业人员心理学家的法定监管机构健康与护理教授委员会（HCPC）的批准，并且也获得了英国心理学会（BPS）的认可。该计划包含学术，研究和专业组成部分。该计划致力于发展咨询心理学的道德，反思性和专业的从业者，他们与服务使用者合作提供高质量的心理服务，以基于循证的心理实践为基础的心理实践，以信任，尊重和对客户和他们独特的世界视图的主观经验的治疗关系，尊重和欣赏。该计划试图坐在科学与实践的界面，价值观反映了专业实践和通过高层研究的严格发展的实践发展。在整个计划中，受训者都接触了一系列方法及其实践的应用，因此他们可以从不同的角度概念化人类的心理过程，使他们对客户的需求和他们可能做出的选择敏感，从而了解其他心理学家如何工作，并促进对概念世界视图范围内操作的客户和专业人员的尊重。该计划教授人文，心理动力和认知行为疗法的方法，以及在临床实践中融合的方法。学员必须在至少两种心理疗法模型中表现出专业能力，以便成功完成培训计划。学员将被要求介绍课程，并使用多种心理模型进行监督的临床实践。学员有能力解决各种复杂的呈现问题；与个人，团体和组织；短期和长期；在单一和多专业背景下；通过将心理技能转移给多学科团队中的其他人。受训者为该计划的心理健康工作的临床和专业知识和技能奠定了坚实的基础。机会平等对于该计划至关重要，学员在课程社区中工作，以促进他们对社会差异和个人个人
MAOP程序手册（修订于2025年1月7日）
欢迎加入组织心理学硕士（MAOP）计划！在这个领域，教师和学生合作创造了一种体现健康组织心理学原理的学习环境。组织和领导心理学系（OLP）的使命是培养新一代的人文领导者，组织发展从业人员和人才管理专业人员。通过我们的学者学院的指导，我们的学生开发了理论背景，反思性实践和功能工具，以增强组织效率并促进个人，团队和系统级别的更健康的工作环境。我们的愿景是成为组织发展和领导力学教育领域的全球领导者，赋予一个多元化的学生和校友社区，以推动组织和社会的积极变革。我们的目标是通过提供创新的，可访问的研究生课程来实现这一目标，这些课程将动态的在线和地面教学法，原始和学生体验的研究以及培养卓越的领导者和组织发展专业人士的实际应用。MAOP计划是基于本手册中所述的组织发展（OD）价值和能力的。凭借这些能力，毕业生准备成为积极的组织变革，有效的干预主义者，个人，团队和系统级别的有效干预者，以及高技能和战略性的人才管理专业人员。这些能力在本手册中详细介绍，对于学生作为变革代理的成长和有效性至关重要。欢迎！在整个计划中，学生发展了成为熟练的组织发展或人才管理从业人员的一系列能力。该计划最重要的结果之一是发展自己作为领导者和OD变更代理的知情身份。该计划深入了解对自己，一个人的代理，界限以及对他人的影响。学生完善了他们的心理模型和工具，以领导组织和系统的健康有效变化。我们计划结构的主要优势是与队列成员，现场工作主管，教职员工，顾问和研究合作者建立牢固关系的机会。您现在是一个充满活力的领导者和组织变革从业者的充满活力的全球社区。我们很高兴您加入我们独特，不断发展的学习社区。
时空的认知结构
本文在时空的认知中提出了一个层次结构，类似于“层蛋糕”结构，其中层对应于因果关系的不同方面。层结构的基础是从因果关系的物理叙述中得出的，并由简短的数学背景支持。拟议的层次结构承认，无法直接访问空间和时间。我们只能通过观察事件之间的对象并与对象进行互动来收集它们的结构。因此，自然的问题是我们如何建立时空的连贯模型。朝答案，本文提出认知模型是分层的，其中较低的层在结构上比较高的数据更简单，而时空结构来自层之间的相互约束。我们采用最原始的层是拓扑，它指的是对象和事件是否“连接”。拓扑不会区分线的类型（例如弯曲或直线）；只有连接性（无论是定义），它的缺失，断开性，需要感知。在对时空实体的感知感知中，连通性和脱节性在构图上表征了更复杂的特征，例如“之前”，“后面”，“前面”，“后面”，“有孔”，“离散性”，“离散性”，等等。一个更复杂的计算密集和更高的层可能构建度量空间和欧几里得结构。然而，在心理学中，研究滞后于为经验因果结构与空间性认知之间的对应关系提供简洁明了的综述。在某些情况下可能出现的拓扑结构和指标之间约束的一个示例是“当对象彼此零距离时才连接对象。”调查时空管理因果认知的认知结构对于理解人类和人工生物中智力的一般理论的理解至关重要。除此之外，在其他领域（例如物理学，数学和计算机科学）保留了空间周期结构的层蛋糕组织，从而导致了从拓扑空间（较不复杂）到度量空间（更复杂）的自然层次组织。在以下各节中，我们在物理因果结构（第2节）的背景下探讨了这种玩具模型，然后提供心理模型（第3节），并继续讨论其在更广泛的上下文中的含义（第4节）。