Page 251 - 急诊医学与精神疾病的临床理论研究

Clinical Theoretical Research on Emergency Medicine and Mental Disorders
急诊医学与精神疾病的临床理论研究

架应该被用来规范大数据分析，用于指导对大数据分析方法和技术的选择；分析
方法的选择，应当基于给定的数据、清晰的研究问题和模型假设。

二、人工智能赋能教育和心理学研究中的数据处理

（一）教育和心理学研究中的智能化数据收集
在实证科学导向的教育和心理学研究中，数据收集非常重要。传感技术的飞
跃发展及其在现实场景中的有效应用，有助于研究者拓展数据收集方式，尤其是

从依赖实验室或自陈量表获取数据的方式，扩展为收集人们自然环境下的日常表
现数据。
1. 虚拟现实技术支撑的拟真场景数据
快速发展的虚拟现实（virtual reality，VR）技术可以构建高仿真度的现实场景，

因此被试的唤醒度更高、反应更真实。例如，有研究借助 VR 技术在虚拟公寓和
驾驶场景中进行 Go/No-go 和 Stroop 任务，有研究在虚拟沙滩等场景中收集被试
的认知灵活性数据。上述研究虽然模拟了真实场景，但被试完成的认知任务仍然
是传统的实验室范式，因此存在内容不够生活化、生态效度不理想等问题。为解

决这些问题，一些研究团队尝试使用 VR 技术设计更加生活化的认知任务，如温
州大学的龚燕团队设计三个虚拟的城市场景，通过拟真的城市漫步过程研究被试
的空间认知能力；还有研究通过设计更加复杂的 VR 场景研究被试在同一生活场
景中的多种认知能力，如2019年被美国FDA认可的虚拟现实能力评估工具（virtual

reality functional capacity assessment tool，VRFCAT）可以使用生活化的任务测量
12 项不同的认知能力。VR 技术还被应用于其他心理特质的研究中，如 De-Juan-
Ripoll 等使用虚拟现实场景记录被试与场景交互过程中的行为指标和各项生理指
标，进而预测与风险决策相关的大五人格。总之，通过与 VR 结合，人工智能可

以极大地提高数据获取的生态效度，类真实场景的数据分析结果也有助于教育和
心理学理论的进一步发展。然而，现有的 VR 技术在人机交互方面还不够成熟，
尤其在应用领域还存在较多问题。例如，一些 VR 中的动作需要使用鼠标或操纵
杆完成，降低了场景的真实性；多数使用 VR 的认知任务增加了数据收集时长，

过长的任务完成时间不仅增加被试的疲惫和厌烦，还导致注意力下降和认知疲劳，
从而导致数据结果失真。

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