Маркова а к психология профессионализма: Международный гуманитарный фонд «Знание», 1996 г.

Маркова А.К. Психология профессионализма

1. Файлы
2. Академическая и специальная литература
3. Психологические дисциплины
4. Психология труда
5. Психология профессиональной деятельности

Психология труда

• Инженерная психология

• Личность как субъект труда

• Практикум по психологии труда

• Профессиональная ориентация и отбор

• Профессиональное обучение

• Психология кадровой работы

• Психология профессиональной деятельности

• Психология труда (общая теория)

• Психология труда в особых условиях

• Транспортная психология

• Хрестоматии по психологии труда

• Эргономика

• формат doc
• размер 3. 14 МБ
• добавлен 17 февраля 2010 г.

В книге излагается разрабатываемая автором психологическая концепция профессионализма. Впервые в систематическом сводном виде для массового читателя описаны психологические критерии, уровни, этапы, ступени продвижения человека труда к профессионализму, виды профессиональной компетентности. Изложен задачно-личностный подход к построению профессиограммы. Приведена индивидуальная профессиональная психологическая диагностическая карта. Обобщены психологические факторы, способствующие и препятствующие профессиональному росту специалиста.

Читать онлайн

Похожие разделы

1. Академическая и специальная литература
2. Психологические дисциплины
3. Педагогическая психология
4. Психология профессионального образования

1. Академическая и специальная литература
2. Психологические дисциплины
3. Психология стресса
4. Психологический стресс
5. Профессиональный и организационный стресс

1. Академическая и специальная литература
2. Психологические дисциплины
3. Психология стресса
4. Психологический стресс
5. Эмоциональный стресс
6. Эмоциональное выгорание

Смотрите также

Дисертация

• формат pdf, doc
• размер 345. 67 КБ
• добавлен 09 апреля 2011 г.

— Москва, — Институт Психологии РАН, — 2010, — 26 с. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата психологических наук по специальности 19.00.03 – психология труда, инженерная психология, эргономика. Научный руководитель: доктор психологических наук, профессор Мкртычян Герасим Амирович. Аннотация. Цель диссертационного исследования: изучить и провести сравнительную оценку особенностей содержания, степени выраженности и взаимосвя…

• формат doc
• размер 702 КБ
• добавлен 23 февраля 2011 г.

Дубинина Т. В. – кандидат психологических наук, доцент кафедры общей и прикладной психологии ГОУ ВПО «Алтайский государственный университет» (г. Барнаул) Книга представляет собой учебное пособие для судентов высших учебных заведений специальности «Психология», «Управление персоналом». Глава 1. Основные организационно-содержательные проблемы в исследованиях по психологии труда. Глава 2. Методы психологии труда. Глава 3. Психология труда как проф…

• формат doc
• размер 147.65 КБ
• добавлен 21 января 2012 г.

Учебное пособие. — Омск: Изд-во СибАДИ, 2008. — 116 с. Основная цель учебного пособия — сформировать прочные знания, умения и навыки у студентов в области психологии профессионального образования и использование их в своей профессиональной деятельности. Пособие содержит основные теоретические положения по изучаемым вопросам, а также задания, рассчитанные на самостоятельную проработку, рассчитано на студентов, обучающихся по программам высшего пр…

Контрольная работа

• формат doc
• размер 56.13 КБ
• добавлен 18 декабря 2011 г.

Психология труда и инженерная психология Психология труда как область научного знания о человеке и его трудовой деятельности Человек и труд Определения — профессия, рабочее место, специальность Средства труда и предметы труда Методы психологии труда Психологическое изучение профессий Профориентация и профпригодность Профконсультирование Опыт Макаренко Психологические основы профессионального отбора,подбора, аттестация кадров Этапы отбора персонал…

• формат pdf
• размер 97.71 МБ
• добавлен 12 августа 2009 г.

Леонова А. Б., Чернышева О. Н. Психология труда и организационная психология: современное состояние и перспективы (хрестоматия). М.: «Радикс», 1995. 448 с, ил. Предлагаемая вниманию читателей хрестоматия «Психология труда и организационная психология» знакомит с работами ведущих западноевропейских специалистов 70-80-х годов.

Включенные в хрестоматию работы являются базовыми для данного периода и сохраняют свое значение по настоящее время. Хрестом…

pottee

• формат doc
• размер 100.6 КБ
• добавлен 05 мая 2010 г.

1. Психология труда как область знаний, отрасль науки, учебная дисциплина и профессия. Краткая история психологии труда в России. 2. Основные проблемы психологии труда. Связь психологии труда с психологическими дисциплинами и другими науками. 3. Психология труда, инженерная психология и эргономика (сравнительный анализ). 4. Психология труда, психология управления, организационная психология, экономическая психология (сравнительный анализ). 5. Эр…

Реферат

• формат doc
• размер 678. 5 КБ
• добавлен 10 апреля 2010 г.

Психология, Психология Труда, Психология управления, Предмет изучения, Основные методы, Психологические законы, Психика и деятельность, Эффективное собеседование, Новичок в коллективе, Личность внутри корпорации, Мотивация, конфликтные личности, Стресс, Моббинг: травля на рабочем месте, Конфликты в организациях, Манипуляции на переговорах, Умение увольняться

• формат djvu
• размер 540.85 КБ
• добавлен 12 октября 2011 г.

М.: МИЭМП, 2005 г. — 70 стр. Психология профессиональной деятельности: Конспект лекций. Конспект лекций предназначен для студентов заочной, очно-заочной, заочной выходного дня и сокращенной форм обучения. Печатается по решению научно-методического совета Московского института экономики, менеджмента и права. Содержание: Введение в психологию профессиональной деятельности Психологический анализ профессиональной деятельности Трудовая мотивация…

• формат pdf
• размер 457.33 КБ
• добавлен 21 мая 2009 г.

Сорочан В. В. Психология профессиональной деятельности: Конспект лекций. — М.: МИЭМП, 2005. — 70 с. Конспект лекций предназначен для студентов заочной, очно-за- очной, заочной выходного дня и сокращенной форм обучения. Печатается по решению научно-методического совета Москов- ского института экономики, менеджмента и права. Содержание: Введение в психологию профессиональной деятельности Психологический анализ профессиональной деятельности Т…

Шпаргалка

• формат rtf
• размер 814.38 КБ
• добавлен 01 ноября 2010 г.

Вопросы к экзамену по курсу «Психология труда» «Модель специалиста» Виды мотивов труда. Виды профессиографии. Значимость труда. Основные признаки значимости и удовлетворенности трудом. Исторические моменты становления психологии труда. Классификации видов профессии. Классификация видов труда. Ключевые моменты современных направлений в области психологии труда. М. В. Ломоносов и его психологическое знание о «горных людях». Методы профориентации. М…

Маркова а.К. Психология профессионализма. М., 1996.

227

ТЕКСТЫ

для курса «Введение в психолого-педагогическую деятельность»

(хрестоматия)

Маркова А.К. Психология профессионализма. М., 1996………………2 стр.

Битянова М.Р. Организация психологической работы

в школе. – М.: Совершенство, 1998. Издание второе, исправленное…28 стр.

Карандашев В. Н. Психология: Введение в профессию: Учебное

пособие для студ. высш. учеб. заведений. – 2-е изд., перераб. и

доп. – М.: Смысл, 2003……………………………………………….…47 стр.

Рогов Е.И. Настольная книга практического психолога в

образовании. Москва, «Владос», 1995г………………………………..72 стр.

Овчарова Р.В. Справочная книга школьного психолога. М., 1996…..74 стр.

Я работаю психологом…Опыт, размышления,

советы / Под ред. И.В.Дубровиной. М., 1999………………………….82 стр.

(Стр. 2 – 48)

Аннотация

В книге излагается разрабатываемая автором психологиче­ская концепция профессионализма. Впервые в систематиче­ском сводном виде для массового читателя описаны психоло­гические критерии, уровни, этапы, ступени продвижения человека труда к профессионализму, виды профессиональной компетентности. Изложен задачно-личностный подход к по­строению профессиограммы. Приведена индивидуальная про­фессиональная психологическая диагностическая карта. Обоб­щены психологические факторы, способствующие и препятствующие профессиональному росту специалиста.

Книга адресована широкому кругу читателей:

— каждому работающему человеку, размышляющему об ито­гах и перспективах своего профессионального развития и в особой мере молодому человеку, только начинающему свой профессиональный путь;

— специалистам (психологам, социальным работникам), ока­зывающим конкретную помощь людям при разрешении про­блем их профессионального роста;

— руководителям учреждений, осуществляющим оценивание и аттестацию уровня профессионализма работников;

— преподавателям разных видов профессиональных учебных заведений, читающим курс введения в специальность;

— научным работникам, исследующим проблемы професси­онализма.

Введение (от автора)

Читая лекции и проводя занятия в различных аудиториях, автор этой книги неоднократно убеждалась в том, что люди из разных сфер и слоев общества, представители всех взрослых возрастов стремятся узнать, что такое профессионализм, как оценить уровень своего профессионализма, как стать профес­сионалом, как наметить и реализовать сценарий своей будущей профессиональной жизни. Интерес к этим вопросам не случаен. Он вызван тем, что наступает, как хочется многим надеяться, время профессионалов, когда все, что по-настоящему профес­сионально, дорого ценится (и в моральном, и в материальном плане), когда в обществе складывается своеобразный культ профессионализма. Для обновления и процветания России не­обходима психологическая личностная зрелость и высокий про­фессионализм большинства ее граждан. Если каждый человек на своем рабочем месте ответственно, с приложением мастер­ства и творчества выполняет свою работу, то это не только обеспечивает прогресс общества, но и является залогом до­стойного существования самого человека, ограждает его от потери работы, стрессов, бедности.

О профессионализме надо знать каждому трудящемуся че­ловеку, хотя эта необходимость и не всегда осознается. Пока работник трудится только для добывания хлеба насущного, он обычно не задумывается над теоретическими вопросами. Но как только человек начинает ставить перед собой задачи са­мореализации своей личности в труде, он неизбежно обраща­ется к самоосознанию себя как профессионала, начинает ре­флексировать по поводу своего вклада в опыт профессии. Здесь без знаний в области психологии профессионализма ему не обойтись. Профессиональная рефлексия в процессе труда не­обходима как начинающему работнику, так и специалисту на вершине профессиональной зрелости. Каждому из них, хотя и в разных формах, надо уметь оценивать свои профессиональ­ные планы и устремления, выявлять имеющиеся профессио­нальные способности и резервы личности, изучать опыт своего профессионального прошлого и настоящего, «просчитывать» профессиональное будущее, соотносить стороны своей компе­тентности с меняющимися запросами общества и т.д. Это профессиональное самоизучение требует опоры на знания о профессионализме, где содержатся определенные эталоны для самоанализа и самооценивания. Такого рода знания и сведения из многих источников приводятся в этой книге.

Автор попыталась создать своего рода пособие по психо­логии профессионализма, опираясь при этом на многочисленные научные публикации (см. списки литературы), а также на результаты своих собственных исследований; в некоторых слу­чаях суждения автора имеют характер предположений, ибо более определенное освещение вопроса требует новых научных разработок.

Теоретические задачи автора этой книги состояли в том, чтобы построить по возможности целостное системное пони­мание профессионализма (выделить составляющие професси­онализма — его мотивационную и операциональную сферу, наметить критерии, уровни, этапы, ступени продвижения ра­ботника к профессионализму, определить факторы, способст­вующие и препятствующие профессиональному росту и т.д.), а также показать профессионализм в развитии, в становлении, в возрастной и индивидуальной динамике, обозначить проти­воречивые тенденции в профессиональном развитии. Этот обобщенный целостный и динамический подход к профессио­нализму может быть приложим к решению многих конкретных задач, ряда практических вопросов.

Прикладные задачи автора книги заключались в том, чтобы показать пути использования психологического подхода к про­фессионализму в разных сферах социальной практики — при оказании психологом практической помощи начинающему и зрелому специалисту, при осуществлении управленцем про­фессиональной аттестации кадров, при построении учебного процесса в профессиональном учебном заведении под углом зрения формирования психологических качеств будущего спе­циалиста.

Одна из важных прикладных задач книги состояла в том, чтобы подчеркнуть для каждого работающего человека возмож­ность самосозидания им себя как профессионала. Основы про­фессионализма закладывает в человеке общество, которое по­стоянно обучает работника в течение его жизни в разных формах профессионального образования накопленным в профессиях нор­мам трудовой деятельности. Но окончательно формирует и шли­фует себя как профессионала сам человек, который, опираясь на социально принятые нормы труда, вместе с тем стремится определить свою индивидуальную профессиональную «нишу», вырабатывает оптимальные для себя индивидуальные эталоны и стратегии профессионального поведения. Для осуществления этой внутренней работы над собой нужно также обладать зна­ниями по психологии профессионализма.

Книга снабжена таблицами, которые в сжатом виде пред­ставляют содержание текста. Иногда таблицы содержат допол­нительную информацию и нуждаются в специальном прочитывании. ..

Выражаю искреннюю признательность доктору психологи­ческих наук, профессору А.А. Деркачу, чьи научные идеи в области акмеологии и психологии профессиональной деятель­ности, а также атмосфера научного общения руководимого им коллектива способствовали обращению автора этой книги к проблемам психологии профессионализма.

А.К. Маркова, доктор психологических наук, профессор.

Москва, 1995 г.

Аффекты аффекты аффекты: Цепь Маркова

Введение

В психологии термин «аффект» все чаще используется для обозначения всеохватывающего состояния, включающего широкий спектр явлений, включая переживание чувств, настроений и/или эмоций (Schiller et al. др., 2022). Аффективные состояния, в частности, относятся к текущему эмоциональному состоянию или настроению людей по отношению к аллостатическим целям. Первая попытка обрисовать, как было организовано аффективное пространство, используя стандартные координаты, восходит к Джеймсу А. Расселу (Russell, 1980; Рассел и Барретт, 1999 г.; Познер и др., 2005). Циркумплексная модель аффекта Рассела все чаще интерпретировалась как способная отображать каждую эмоцию точно на двухмерной плоскости, с возбуждением на одной оси и валентностью на другой (Posner et al., 2005; Britton et al., 2006; Jefferies et al., 2006). др., 2008). Возбуждение относится к интенсивности нашего эмоционального опыта, тогда как эмоциональная валентность относится к тому, является ли наш эмоциональный опыт положительным или отрицательным по своей природе. Такой подход позволяет точечно наметить эмоциональный «фоторобот» каждого аффективного состояния и эмоции. То есть печаль постепенно воспринималась как отрицательная валентная эмоция с низким уровнем возбуждения. И наоборот, радость считалась положительной эмоцией со средним и высоким уровнем интенсивности возбуждения. Следовательно, за последние 20 лет был предложен широкий спектр стимулов для выявления и изучения аффективных состояний таким пунктуальным способом, начиная от изображений и видео и заканчивая звуками, нарративами, реальными ситуациями, виртуальной реальностью и музыкой. Хотя рассмотрение аффектов как независимых состояний создало более простые способы их выявления, измерения и операционализации, это предположение могло иметь некоторые недостатки с точки зрения достоверности при работе с непрерывным потоком аффектов, который характеризует реальную жизнь. В реальной жизни аффект может влиять на текущее аффективное состояние и/или следующее. Более того, во все большем количестве исследований разрабатываются математические индексы для вычисления смешанного характера конкретных аффективных состояний (Picard et al., 2001; Calvo and D’Mello, 2010; Cipresso et al., 2015, 2017; Hamaker et al., 2015; Cipresso and Immekus, 2017; Poria et al., 2017; Waugh and Kuppens, 2021), тем самым предполагая, что аффект имеет несколько нюансов, а также заключает в себе парадоксы, которые могут быть не полностью объяснены с помощью линейной и пунктуальной модели аффекта. Иными словами, действие одного аффективного состояния переносится на следующее состояние и не может рассматриваться как изолированное явление, поскольку в реальной жизни каждое состояние связано с предыдущим (и/или с будущим). Таким образом, влияние одного состояния повлияет на следующее. Например, если учащийся испытывает стресс в начале экзамена, стресс, скорее всего, перенесется на следующее задание, что затруднит его концентрацию и правильные ответы на вопросы. Поэтому становится гораздо важнее признать связь между аффективными состояниями и влиянием, которое одно состояние может оказывать на последующие. Однако большинство (если не все) современных психологических подходов к изучению аффекта не основаны на математических и статистических парадигмах, тем самым допуская такую ​​операционализацию аффекта (Nummenmaa and Niemi, 2004; Mauri et al., 2010).

Статистические подходы к анализу динамики аффектов

Существует несколько математических моделей и статистических/эмпирических подходов для анализа временной динамики и динамических взаимозависимостей аффектов (Waugh and Kuppens, 2021). К ним относятся аналитические основы временных рядов, такие как модели векторной авторегрессии (VAR), модели AR (I) MA (X), моделирование динамических структурных уравнений и цепи Маркова. Модели VAR обычно используются при анализе временных рядов для фиксации динамических взаимозависимостей между несколькими переменными. Модели VAR предполагают, что на каждую переменную в системе влияют ее собственные лаговые значения, а также лаговые значения других переменных в системе. Модели VAR полезны для изучения временной динамики аффектов, поскольку они позволяют исследователям моделировать сложные взаимодействия между несколькими аффективными состояниями. С другой стороны, модели AR (I) MA (X) используются для моделирования данных временных рядов, когда ряды не являются стационарными. Модели AR(I)MA(X) можно использовать для моделирования временной динамики аффектов путем включения запаздывающих значений аффективных состояний и любых соответствующих ковариатов. Моделирование динамических структурных уравнений (DSEM) — еще один подход, который можно использовать для моделирования временной динамики аффектов. DSEM — это тип моделирования структурными уравнениями, который позволяет оценивать как одновременные, так и запаздывающие эффекты среди множества переменных. DSEM может быть полезен для изучения динамических взаимозависимостей между несколькими аффективными состояниями и их взаимосвязей с другими соответствующими переменными. Цепи Маркова — это особый тип модели временных рядов, который особенно полезен для моделирования систем с дискретными состояниями. Цепи Маркова моделируют вероятность перехода из одного состояния в другое с течением времени на основе текущего состояния системы; по этой причине мы предлагаем здесь этот подход для моделирования переходов аффектов. Цепи Маркова можно использовать для моделирования временной динамики аффективных состояний, представляя каждое аффективное состояние как дискретное состояние в модели и оценивая вероятности перехода из одного состояния в другое с течением времени. Модель цепи Маркова впервые была предложена Миллером (1952) и подвергся критике со стороны Као (1953) после обнаружения некоторых аналитических ошибок. Тем не менее, цепи Маркова широко используются в психологии, экономике и социальных науках (Miller, 1952), и их важность в аффективной науке следует изучить, поскольку они также используются в других областях психологии, особенно со скрытыми переменными (Atkinson, 1958). ; Visser et al., 2002; Kaplan, 2008; Accardi et al., 2009; Visser, 2011), где состояние системы нельзя наблюдать напрямую, но можно вывести из последовательности наблюдений. В этой модели каждое состояние связано с предыдущим, и эффект одного состояния может влиять на следующее состояние (Миллер, 19).52; Каплан, 2008).

Цепь Маркова: стохастический процесс для динамики аффекта

С математической точки зрения цепь Маркова — это стохастический процесс, в котором вероятность перехода из одного состояния в другое определяется только текущим состоянием, а не последовательностью события, которые ему предшествовали. Таким образом, поведение цепи определяется вероятностью перехода из одного состояния в другое. Поэтому вероятность перехода из одного состояния в другое определяется исключительно вероятностью нахождения в том или ином состоянии в любой данный момент, которая также известна как матрица перехода, или вероятностью нахождения в том или ином состоянии в данный момент . С помощью этой матрицы можно вычислить вероятность того, что цепь будет находиться в любом заданном состоянии в любой заданный момент времени. Затем эта матрица перехода определяет вероятность перехода в другие состояния и может использоваться для расчета вероятности того, что цепь находится в любом состоянии в любой момент времени. Например, если вероятность оказаться в состоянии А равна 0,6, а вероятность перехода из состояния А в состояние В равна 0,3, то вероятность оказаться в состоянии В после одного перехода равна 0,18 (= 0,3·9).0013* 0,6). Матрица перехода умножает вероятность пребывания в состоянии А на вероятность перехода в состояние В, что дает нам вероятность оказаться в состоянии В после одного перехода. Таким образом, матрица перехода полезна, потому что ее можно использовать для расчета вероятности того, что цепь находится в любом состоянии в любой момент времени.

Для математического представления аффективных состояний мы можем использовать матрицу перехода, в которой каждый элемент представляет вероятность перехода из одного состояния в другое. Давайте назовем четыре аффективных состояния расслабленным, напряженным, занятым и скучающим и назначим все возможные аффективные переходы в терминах вероятностей. Тогда матрица перехода P может быть определена следующим образом, к которой мы добавили S ₀ и стационарное (табл. 1). Вектор устойчивого состояния указывает вероятность пребывания в каждом состоянии после 10 или более шагов, что означает, что после шага 10 вектор вероятности больше не меняется. Вероятность оказаться в скучающем состоянии после 10 шагов — 0,361351; в расслабленном состоянии после 10 шагов — 0,131186; в напряженном состоянии после 10 шагов – 0,20817; а во включенном состоянии после 10 шагов 0,299293. Поглощающее состояние — это состояние, в которое однажды вступив, невозможно выйти (табл. 1).

Таблица 1 . Матрица переходов состояний с начальным состоянием (S ₀ ) и вычислением стационарного вектора.

Для графического представления аффективных состояний и переходов между ними можно использовать ориентированный граф, в котором каждое состояние представлено узлом, а переходы между состояниями представлены направленными ребрами. Этот график можно использовать для визуализации структуры цепи Маркова и отношений между состояниями (рис. 1).

Рисунок 1 . Влияет на изменения состояний с течением времени (числа представляют вероятности в цепи Маркова).

Вышеприведенная матрица должна быть построена с некоторыми ограничениями, гарантирующими, что вероятности перехода неотрицательны и что сумма вероятностей перехода из одного состояния во все другие состояния равна 1, так как система всегда должна находиться в одном из Штаты. При начальном состоянии x ₀ вероятность оказаться в состоянии S _i в момент времени t можно представить как x _ti , что можно рассчитать с помощью следующего уравнения: x _t = x 9001 7 0 ^* Р ^т , где P ^t представляет собой матрицу P, возведенную в степень t , которая представляет матрицу перехода после t временных шагов. Таким образом, цепь Маркова можно смоделировать с помощью набора уравнений, описывающих эволюцию вероятностей состояний во времени. Вероятности пребывания в каждом состоянии на каждом временном шаге можно рассчитать, умножив вероятности начального состояния на матрицу перехода, возведенную в степень временного шага. Полученные вероятности дают нам представление о том, как вероятности состояний меняются с течением времени, и дают представление о долгосрочном поведении цепи Маркова, что может быть полезно для понимания конкретных поведенческих явлений, связанных с цепью Маркова, представляющей определенные группы людей, такие как как пациенты.

Цепи Маркова могут быть дополнены скрытыми моделями Маркова для учета скрытых уровней. Это тип статистической модели, который позволяет анализировать системы, состояния которых нельзя наблюдать напрямую, а можно только вывести из наблюдаемых результатов. В контексте аффективных состояний эти модели можно использовать для понимания лежащих в их основе латентных состояний, порождающих наблюдаемые аффективные состояния. Этот подход позволяет исследователям учитывать индивидуальные различия в переживании и выражении аффективных состояний, а также возможность того, что аффективные состояния могут быть неправильно классифицированы или неоднозначны.

Преимущества цепи Маркова по сравнению с традиционными подходами

Моделирование временной динамики и динамических взаимозависимостей эмоций с помощью цепей Маркова предлагает различные преимущества по сравнению с конкурирующими методами. Во-первых, цепи Маркова представляют собой адаптируемую стратегию моделирования, которую можно использовать для моделирования различных систем с дискретными состояниями, включая эмоциональные состояния. Эта адаптивность позволяет исследователям моделировать только те эмоциональные состояния и их связи, которые важны для их конкретного исследования. Во-вторых, временную динамику эмоций можно анализировать в рамках простой и понятной схемы, обеспечиваемой цепями Маркова. Предсказывать будущие состояния можно относительно легко, анализируя шансы перехода между состояниями. Наконец, исследователи могут оценить стабильность эмоциональных состояний во времени, используя цепи Маркова для оценки как краткосрочной, так и долгосрочной вероятности перехода из одного состояния в другое. Кроме того, обычное статистическое программное обеспечение упрощает создание цепей Маркова, что дает еще одно преимущество. Таким образом, цепи Маркова, которые позволяют оценить вероятность перехода от одной комбинации состояний к другой с течением времени, являются полезным методом для изучения динамических взаимозависимостей между различными аффективными состояниями.

В дополнение к упомянутой выше прагматической цели, в представлении аффективных состояний с помощью марковского процесса есть нечто захватывающее. Эта идея требует выполнения комплекса действий, выходящих за рамки математического расчета. Действительно, исследователь, заинтересованный в применении этого подхода, должен пересмотреть предварительные предположения об аффекте и начать думать о переходах по-другому, особенно путем поиска новых типов экспериментальных планов . Например, было бы важно вызвать аффективные состояния в плане валентного возбуждения, удерживая участников эксперимента в этом состоянии в течение достаточного времени, чтобы вызвать исключительно целевое состояние. Затем нам нужно переключиться на другое состояние, которое снова должно быть таким же длинным, как и предыдущее, чтобы действительно выявить новые состояния у участников. Более того, нам нужно помнить о самой сложной части: определении меры вероятности перехода из одного состояния в другое. Это может быть функцией латентного времени для достижения нового аффективного состояния после предъявления новых стимулов или психологической или физиологической мерой в эпоху переходов, которая может быть преобразована в вероятность после измерения нескольких переходов. На данный момент нет правильного ответа, который представляет собой призыв к действию для исследователей в данной области по сбору новых данных для лучшего понимания динамики аффективных состояний с использованием различных стимулов (фото, видео, звуки и т. д.) и/ или инструменты.

От теории к практике: снова марковский процесс

Крайне важно использовать модели цепи Маркова для понимания динамики аффективных состояний. Модели цепи Маркова могут точно фиксировать вероятности перехода между аффективными состояниями и предоставлять мощный инструмент для анализа лежащей в основе динамики. Изучая такие модели, исследователи могут получить ценную информацию о том, как наши эмоции и реакции могут меняться со временем. Например, модель цепи Маркова может показать, что положительные эмоции человека с большей вероятностью перейдут в нейтральное состояние, чем в отрицательное. Исследователь также может обнаружить, что чувство счастья человека с большей вероятностью переходит в чувство удовлетворения, а не в чувство грусти. Например, исследователь может заметить, что вероятность перехода от чувства радости к чувству удовлетворения составляет 0,72, а вероятность перехода от радости к печали — 0,28. В более общем плане будет интересно отметить, могут ли разные группы людей (например, пациенты и контрольная группа) выражать разные матрицы перехода, а именно, разные марковские процессы, которые подчеркивали бы тематические поведенческие фенотипы и огромное понимание конкретного прогресса в области психического здоровья на основе по динамике аффекта. В частности, модели цепи Маркова можно использовать для понимания того, как разные группы людей демонстрируют разное поведение в отношении аффективных состояний. Этот анализ можно использовать, чтобы получить представление о том, как прогрессируют определенные психические расстройства и как люди выражают различные поведенческие модели в зависимости от их аффективных состояний. Понимая влияние различных состояний, мы можем более точно определить возможные причины расстройств психического здоровья и разработать более эффективные планы лечения. Благодаря таким данным мы можем лучше оценить, как развиваются проблемы с психическим здоровьем, и узнать больше о том, как разные люди реагируют на разные эмоциональные состояния. Вооружившись этими знаниями, становится легче выявлять потенциальные причины психических заболеваний и разрабатывать более успешные стратегии лечения. Например, данные можно использовать для определения того, какие эмоции чаще всего связаны с депрессией, что позволяет нам ориентироваться на эти эмоции в рамках плана лечения пациента. Более того, данные также могут помочь нам понять, какие виды вмешательств и методов лечения дают наилучшие результаты для людей с психическими заболеваниями, что позволит нам разработать основанные на фактических данных подходы для более эффективного лечения психических заболеваний.

Заключение

В заключение, исследования динамики аффективных цепей Маркова могут пролить новый свет на фенотипическое поведение, связанное с эмоциональными состояниями, благодаря математическим свойствам данных, собранных в экспериментальных планах, тем самым выделяя переходы между состояниями и вычисляя связанные с ними вероятности. Ограничения, которые следует учитывать в будущих действиях, связаны со способом оценки вероятностей и с возможной структурой марковских цепей, где состояние системы нельзя наблюдать напрямую, но можно вывести из последовательности наблюдений. В этом последнем случае можно легко рассмотреть модели скрытых цепей Маркова для дальнейшего расширения переходной модели. В более общем плане потенциал этих математических процессов может пролить свет на аффективную динамику, а также на то, в какой степени эта динамика объясняет процессы психического здоровья на более высоком уровне. Такие модели могут дать глубокое понимание того, как аффективная динамика может быть связана с результатами психического здоровья, что может привести к лучшему пониманию и вмешательствам.

Вклад автора

ПК написал первый черновик рукописи. Все авторы обсудили идеи и активно участвовали в написании рукописи для достижения финальной версии.

Финансирование

Исследования финансируются Министерством здравоохранения Италии.

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Примечание издателя

Все претензии, изложенные в этой статье, принадлежат исключительно авторам и не обязательно представляют претензии их дочерних организаций или издателя, редакторов и рецензентов. Любой продукт, который может быть оценен в этой статье, или претензии, которые могут быть сделаны его производителем, не гарантируются и не поддерживаются издателем.

Ссылки

Аккарди Л., Хренников А. и Ойя М. (2009). Квантовая марковская модель для данных экспериментов Шафира-Тверского в когнитивной психологии. Открыть сист. Инф. Дин. 16, 371–385. дои: 10.1142/S123016120

7X

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Аткинсон, Р. К. (1958). Марковская модель обучения различению. Психометрика 23, 309–322. дои: 10.1007/BF02289781

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Бриттон Дж. К., Тейлор С. Ф., Берридж К. К., Микелс Дж. А. и Либерзон И. (2006). Дифференциальные субъективные и психофизиологические реакции на социально и несоциально генерируемые эмоциональные стимулы. Эмоция 6, 150–155. doi: 10.1037/1528-3542.6.1.150

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Кальво, Р. А., и Д’Мелло, С. (2010). Обнаружение аффекта: междисциплинарный обзор моделей, методов и их приложений. IEEE Trans. Оказывать воздействие. вычисл. 1, 18–37. doi: 10.1109/T-AFFC.2010.1

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Чипрессо, П., и Иммекус, Дж. К. (2017). Назад в будущее количественной психологии и измерений: психометрия в двадцать первом веке. Фронт. Психол. 8, 2099. doi: 10.3389/fpsyg.2017.02099

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Чипрессо П., Матич А., Джакумис Д. и Островский Ю. (2015). Достижения в вычислительной психометрии. Вычисл. Мат. Методы Мед . 2015, 418683. doi: 10.1155/2015/418683

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Cipresso, P., Villani, D., Repetto, C., Bosone, L., Balgera, A., Mauri, M., et al. (2017). Вычислительная психометрия в общении и последствия для принятия решений. Вычисл. Мат. Методы Мед . 2015, 985032. doi: 10.1155/2015/985032

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Hamaker, E.L., Ceulemans, E., Grasman, R.P.P.P., and Tuerlinckx, F. (2015). Моделирование влияет на динамику: современное состояние и будущие проблемы. Эмоция. Ред. 7, 316–322. дои: 10.1177/1754073915590619

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Джеффрис Л. Н., Смайлек Д., Эйх Э. и Эннс Дж. Т. (2008). Эмоциональная валентность и возбуждение взаимодействуют при контроле внимания. Психология. науч. 19, 290–295. doi: 10.1111/j.1467-9280.2008.02082.x

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Као, RCW (1953). Заметка о «конечных марковских процессах в психологии» Миллера. Психометрика 18, 241–243. дои: 10.1007/BF02289061

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Каплан, Д. (2008). Обзор методов цепей Маркова для изучения поэтапно-последовательных процессов развития. Дев. Психол. 44, 457–467. doi: 10.1037/0012-1649.44.2.457

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Маури М., Маганьин В., Чипрессо П., Майнарди Л., Браун Э. Н., Черутти С. и др. (2010). Психофизиологические сигналы, связанные с аффективными состояниями. год. Международная конф. IEEE инж. Мед. биол. Соц . 2010, 3563–3566. doi: 10.1109/IEMBS.2010.5627465

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Миллер, Джорджия (1952). Конечные марковские процессы в психологии. Психометрика 17, 149–167. дои: 10.1007/BF02288779

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Нумменмаа, Л., и Ниеми, П. (2004). Индуцирование аффективных состояний с помощью манипуляций успеха-неудачи: метаанализ. Эмоции 4, 207–214. doi: 10.1037/1528-3542.4.2.207

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Пикард, Р. В., Визас, Э., и Хили, Дж. (2001). На пути к машинному эмоциональному интеллекту: анализ аффективно-физиологического состояния. IEEE Trans. Анальный узор. Мах. Интел. 23, 1175–1191. дои: 10.1109/34.954607

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Пориа С., Камбрия Э., Баджпай Р. и Хуссейн А. (2017). Обзор аффективных вычислений: от одномодального анализа к мультимодальному слиянию. Инф. Фьюжн 37, 98–125. doi: 10.1016/j.inffus.2017.02.003

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Познер Дж., Рассел Дж. А. и Петерсон Б. С. (2005). Циркулярная модель аффекта: интегративный подход к аффективной нейронауке, когнитивному развитию и психопатологии. Дев. Психопат. 17, 715–734. doi: 10.1017/S0954579405050340

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Рассел, Дж. А. (1980). Циркулярная модель аффекта. Дж. Перс. соц. Психол. 39, 1161–1178. дои: 10.1037/h0077714

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Рассел Дж. А. и Барретт Л. Ф. (1999). Основной аффект, прототипические эмоциональные эпизоды и другие вещи, называемые эмоциями: препарирование слона. Дж. Перс. соц. Психол. 76, 805–819. doi: 10.1037/0022-3514.76.5.805

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Schiller, D., Yu, A.N.C., Alia-Klein, N., Becker, S., Cromwell, H.C., Dolcos, F., et al. (2022). Аффектом человека. ПсиАрХив . дои: 10.31234/osf.io/9nu32

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Виссер, И. (2011). Семь вещей, которые нужно помнить о скрытых марковских моделях: учебник по марковским моделям для временных рядов. Дж. Матем. Психол. 55, 403–415. doi: 10.1016/j.jmp.2011.08.002

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Visser, I., Raijmakers, M.E.J., и Molenaar, PCM (2002). Подгонка скрытых марковских моделей к психологическим данным. Науч. Программа. 10, 185–199. дои: 10.1155/2002/874560

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Waugh, CE, and Kuppens, P. (Eds) (2021). Аффект Динамика . Чам: Springer Nature. ISBN: 978-3-030-82964-3. дои: 10.1007/978-3-030-82965-0

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Введение CS50 в искусственный интеллект с помощью Python

7 недель

10–30 часов в неделю

Самостоятельный темп

Развивайтесь со своей скоростью

Бесплатно

Необязательно доступно обновление

Доступен один сеанс :

Начало 14 июля

Завершение 31 декабря

Регистрация

Введение CS50 в искусственный интеллект с Python

ИИ меняет то, как мы живем, работаем и играем. Внедряя новые технологии, такие как самоуправляемые автомобили и системы рекомендаций, или улучшая старые, такие как медицинская диагностика и поисковые системы, спрос на опыт в области искусственного интеллекта и машинного обучения быстро растет. Этот курс позволит вам сделать первый шаг к решению важных реальных проблем и обеспечению будущей карьеры.

Книга CS50 «Введение в искусственный интеллект с помощью Python» исследует концепции и алгоритмы, лежащие в основе современного искусственного интеллекта, и углубляется в идеи, лежащие в основе таких технологий, как игровые движки, распознавание рукописного ввода и машинный перевод. Благодаря практическим проектам студенты знакомятся с теорией, лежащей в основе алгоритмов поиска по графам, классификации, оптимизации, обучения с подкреплением и другими темами искусственного интеллекта и машинного обучения, поскольку они включают их в свои собственные программы Python. К концу курса у студентов появляется опыт работы в библиотеках для машинного обучения, а также знания принципов искусственного интеллекта, которые позволяют им разрабатывать собственные интеллектуальные системы.

Зарегистрируйтесь сейчас, чтобы получить опыт в одной из самых быстрорастущих областей информатики от создателей одного из самых популярных курсов информатики CS50. Вы изучите теоретические основы, которые позволяют использовать эти новые технологии, а также получите практический опыт применения этих мощных методов в своей работе.

Краткий обзор

• Язык: английский
• Расшифровка видео: английский
• Связанные навыки: искусственный интеллект, корректура, распознавание рукописного ввода, медицинская диагностика, информатика, алгоритмы поиска, машинное обучение, машинный перевод, Python (язык программирования) , Алгоритмы, Интеллектуальные системы, Обучение с подкреплением, Математическая оптимизация

• алгоритмы поиска по графу
• состязательный поиск
• представление знаний
• логический вывод
• теория вероятностей
• Байесовские сети
• Марковские модели
• удовлетворение ограничений
• машинное обучение
• обучение с подкреплением
• нейронные сети
• обработка естественного языка

Подробнее

Инструктаж для экспертов

2 курса повышения квалификации

Самостоятельный темп

Прогресс с собственной скоростью

5 месяцев

7–22 часа в неделю

Выберите свой путь при регистрации.