积极心理学更智能:机器学习与自发生成数据集的新途径 |
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引用本文: | 彭凯平,童松,吴晟.积极心理学更智能:机器学习与自发生成数据集的新途径[J].西北师大学报,2024(2):91-99. |
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作者姓名: | 彭凯平 童松 吴晟 |
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作者单位: | 1. 清华大学心理学系;2. 清华大学国际文化科技研究中心;3. 清华大学深圳国际研究生院 |
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摘 要: | 本文探讨了积极心理学在计算智能快速发展时所面临的具体挑战,分析了机器学习和自发生成数据集在应对这些挑战时的巨大潜力。机器学习可从高维数据中提取与人类认知相关的非线性关系,成为研究人类认知和情感的新途径。自发生成数据集能更真实地反映人类行为和心理过程,为研究者提供高效的研究素材。这些新兴技术为积极心理学提供了全新视角,能更全面地认识人类行为和心理并推动文化差异性研究、理论更新和干预策略评估。未来研究需探索机器学习、自发生成数据集与积极心理学理论的结合,以深入理解人类行为和情感的多样性和复杂性。
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关 键 词: | 积极心理学 机器学习 自发生成数据集(NODS) 计算智能 |
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