Вычислительная психометрия
Вычислительная психометрия — это междисциплинарная область, объединяющая психометрию , основанную на теории , обучении и когнитивных науках, а также управляемые данными вычислительные модели на основе искусственного интеллекта, применяемые для крупномасштабного/многомерного обучения, оценки, [1] биометрические или психологические данные. Вычислительная психометрия часто связана с предоставлением людям действенной и значимой обратной связи на основе измерения и анализа индивидуальных различий, относящихся к конкретным областям исследований.
Относительно недавнее появление крупномасштабных психометрических данных в доступных форматах, наряду с быстрым ростом вычислительной мощности ЦП, широкой доступностью и применением кластерных и облачных вычислений, а также разработкой все более чувствительных инструментов для сбора биометрической информации, позволило проводить анализ больших данных. и вычислительные методы для расширения масштабов и возможностей традиционных психометрических областей исследований и моделирования. [ нужна ссылка ]
В реализации вычислительного подхода к психометрии часто участвуют ученые, работающие в междисциплинарных группах, обладающие опытом в области искусственного интеллекта , машинного обучения , глубокого обучения и моделирования нейронных сетей , обработки естественного языка , математики и статистики , психологии развития и когнитивной психологии , информатики , науки о данных , наук об обучении. , виртуальная и дополненная реальность и традиционная психометрия . [ нужна ссылка ]
Еще одна важная область вычислительной науки и, в частности, искусственного интеллекта, — это так называемый психометрический искусственный интеллект (PAI). PAI предполагает использование психометрически разработанных оценок, таких как тесты интеллекта и тесты стиля мышления, которые алгоритмически решаются искусственным агентом. Цель PAI — протестировать механизмы проектирования и обработки, предложенные исследователями ИИ, чтобы получать знания как от искусственных, так и от естественных когнитивных систем. [2] [3]
Приложение
[ редактировать ]Вычислительная психометрия включает в себя как теоретические, так и прикладные компоненты, начиная от теории ответов на задания , классической теории тестов и байесовских подходов к моделированию. [4] приобретение знаний и открытие сетевых психометрических моделей. [5] Вычислительная психометрия изучает вычислительную основу обучения и измерения характеристик, таких как навыки, знания, способности, отношения и черты личности, посредством математического моделирования , интеллектуальных виртуальных систем обучения и оценки . [6] и компьютерное моделирование крупномасштабных и сложных данных, с которыми традиционные психометрические подходы плохо справляются. Недавние исследования этих трудноизмеримых конструкций включают работу по совместному решению проблем, [7] [8] [9] [10] командная работа и принятие решений, среди прочего.
Вычислительная психометрия также связана с изучением социальной сложности . Такие концепции, как сложные системы и эмерджентность, рассматривались при изучении формирования и производительности команды. В психологических и медицинских исследованиях основное внимание уделяется вычислительным моделям, основанным на результатах усовершенствованных технологий. Активные области исследований включают когнитивные, эмоциональные, поведенческие, диагностические и психические проблемы. Подход вычислительной психометрии в этом качестве часто использует новые возможности, такие как биометрические и мультимодальные датчики, виртуальная и дополненная реальность , а также аффективные и носимые вычислительные технологии. [11]
Ссылки
[ редактировать ]- ^ фон Давьер, Алина А. (2017). «Вычислительная психометрия в поддержку совместных оценок образования». Журнал образовательных измерений . 54 (1): 3–11. дои : 10.1111/jedm.12129 .
- ^ Брингсйорд, Зельмер (сентябрь 2011 г.). «Психометрический искусственный интеллект» . Журнал экспериментального и теоретического искусственного интеллекта . 23 (3): 271–277. дои : 10.1080/0952813x.2010.502314 . S2CID 19947368 .
- ^ Брайнен, Алек (2022). К более обобщенному и объяснимому ИИ с помощью психометрии (тезис).
- ^ Поляк, Стивен Т.; фон Давьер, Алина А.; Петершмидт, Курт (2017). «Вычислительная психометрия для измерения навыков совместного решения проблем» . Границы в психологии . 8 : 20–29. дои : 10.3389/fpsyg.2017.02029 . ПМЦ 5712874 . ПМИД 29238314 .
- ^ Марсман, М.; Борсбум, Д.; Круис, Дж.; Эпскамп, С.; ван Борк, Р.; Уолдорп, LJ; ван дер Маас, HLJ; Марис, Г. (2018). «Введение в сетевую психометрию: связь сетевых моделей Изинга с моделями теории ответа на предмет» . Многомерное поведенческое исследование . 53 (1): 15–35. дои : 10.1080/00273171.2017.1379379 . hdl : 11245.1/92b56bb7-f929-4361-919f-0dc02b5eb032 . ПМИД 29111774 .
- ^ Грейфф, Сэмюэл; Гашевич, Драган; фон Давьер, Алина А. (2017). Использование данных процесса для оценки в интеллектуальных системах обучения. Взгляд психометриста, когнитивного психолога и ученого-компьютерщика . Армейская исследовательская лаборатория. стр. 171–179. hdl : 10993/32037 .
- ^ Инновационная оценка сотрудничества . Методология измерения и оценки образования. 2017. doi : 10.1007/978-3-319-33261-1 . ISBN 978-3-319-33259-8 . [ нужна страница ]
- ^ фон Давьер, Алина А.; Хао, Цзянган; Киллонен, Патрик (2017). «Междисциплинарная программа исследований в поддержку оценки совместного решения проблем: уроки, извлеченные из разработки прототипа совместной научной оценки». Компьютеры в поведении человека . 76 (ноябрь): 631–640. дои : 10.1016/j.chb.2017.04.059 .
- ^ Флор, Майкл; Юн, Су Юн; Хао, Цзянган; Лю, Лей; фон Давьер, Алина (2016). «Автоматическая классификация взаимодействий совместного решения проблем в моделируемых научных задачах» . Материалы 11-го семинара по инновационному использованию НЛП для создания образовательных приложений : 31–41. дои : 10.18653/v1/W16-0504 . S2CID 390510 .
- ^ Флор, Майкл; Юн, Су Юн; Хао, Цзянган; Лю, Лей; фон Давьер, Алина А. (июнь 2016 г.). «Автоматическая классификация взаимодействий совместного решения проблем в моделируемых научных задачах» . Материалы 11-го семинара по инновационному использованию НЛП для создания образовательных приложений . W16-0504. Сан-Диего, Калифорния: Ассоциация компьютерной лингвистики: 31–41. дои : 10.18653/v1/W16-0504 . S2CID 390510 .
- ^ Чипрессо, Пьетро; Матич, Александр; Гиакумис, Димитрис; Островский, Юрий (2015). «Достижения в области вычислительной психометрии» . Вычислительные и математические методы в медицине . 2015 : 418683. doi : 10.1155/2015/418683 . ПМЦ 4539436 . ПМИД 26346251 .