当前,学生心理健康问题已成为国家高度重视和社会各方关注的焦点。中小学生心理健康测评是了解学生心理状况的重要方式,而现有的青少年心理健康评估工具在题目数量、内容平衡、作答体验等方面存在局限性。为此,绿萝心数联合华中师范大学青少年网络心理与行为教育部重点实验室自2022年开始着手研究基于绿萝心数3000万青少年心理健康数据大样本进行模拟测算与验证研发符合青少年的心理健康测评工具。
经过一年多的研发探索,已取得阶段性成果,于1月26日在北京举行《青少年心理健康自适应筛查系统》论证会。
北京师范大学教授、博士生导师郑日昌,北京师范大学教授、博士生导师姚力,华中师范大学教授、博士生导师,青少年网络心理与行为教育部重点实验室常务副主任王伟军,中国社会科学院社会学研究所研究员、博士生导师何蓉,北京师范大学人工智能学院教授、博士生导师张家才,中央财经大学社会与心理学院副教授、硕士研究生导师艾云,清华大学积极心理学研究中心副主任,清华大学心理学系博士后张鹏听取了报告并进行论证。
报告内容围绕“经典测量理论(Classical Test Theory,CTT)”模型、“项目反映理论(Item Response Theory,IRT)”模型对当前心理测量工具的优势与不足进行了阐述,并提出计算机化自适应测验(Computerized Adaptive Testing,CAT)模型是如何克服传统心理学测量理论模型的局限性并介绍了CAT技术在心理测验上的国际前沿应用。
《青少年心理健康自适应筛查系统》是基于项目反应理论,利用计算机化自适应技术,通过题库建设、初始题选取、参数估计、选题策略和中止策略等关键步骤,创建了一个高效、精确且个性化的心理健康评估工具,能够为答题者平均减少66.84%题目数量的同时,保持较高的信度(r=0.97)和准确性(AUC=0.95)。
如上图所示,系统通过对项目参数、学生水平参数、累计信息量的模型分析,学生仅作答约14.26题的情况下,仍然可以保持学生作答完整题目(43题)的效果(r=0.97)。
此外,系统对严重心理问题学生的分类预测能力较强,其曲线下面积(AUC)是0.95,意味着系统误判与漏判的概率极小,显示出该系统具有很好的分类准确性。
专家组在体验了系统demo版本后,分享了各自的感受与洞见,并指出CAT系统能大大提升学生在心理普查时的体验,主要表现在平均作答题目数量小、根据作答者答题情况进行选题实现“千人千面”等特点。同时,专家组希望绿萝心数研发团队继续扩充题库以满足全国各地各年龄段学生的认知差异,并小范围进行试点和不断完善该系统等宝贵建议。此次论证会圆满结束。
绿萝心数是北京心数矩阵科技有限公司旗下品牌,是国内领先的校园大数据心理服务机构,作为国家级高新技术企业、北京市专精特新企业,公司专注于“做有温度的智库型大数据心理服务提供者”。团队将继续秉持“科研为根,创新为魂,融入数字智慧,赋能心理健康”的理念,继续探索和应用前沿的心理测量技术、人工智能算法模型,以此增强心理健康教育的实效性。我们的目标是利用尖端前沿科技,提高心理测试的准确性和心理辅导及预防措施的有效性,提升心理健康专业人员的工作效能,助力其更深入地了解青少年的实际心理需求,为他们构建一个稳固、温度、充满关怀的心理支持系统。
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