人工智能赋能教育和心理学研究中的数据处理

开展日益复杂的教育和心理学研究亟须创新数据收集和处理手段。人工智能可以帮助研究者收集具有高生态效度、动态、精准的数据,还有助于分析处理海量、多模态的数据,从而弥补传统研究手段的诸多不足。因此,教育和心理学研究与人工智能的结合是未来发展的一大方向。然而在智能化进程中也不能过度依赖数据驱动的研究方法,融合自上而下的理论驱动和自下而上的数据驱动手段至关重要。     

心理健康评估与干预的智能化应用

我国的心理健康工作在政府的引导下蓬勃发展。对民众心理健康状况进行科学、准确的评估以及提供及时、有效的心理健康干预和治疗服务的需求非常急迫。然而,传统的心理健康评估和干预方法在准确性、及时性和有效性等方面都存在局限。近年来,人工智能和大数据技术飞速发展,推动着心理健康服务走向智能化的应用,能够从更加生态化、更加便利化的角度评估和干预心理健康状况,有效弥补传统方法的不足。本文针对心理健康的初筛和诊断两个评估过程以及干预和治疗过程,论述传统手段存在的问题以及智能化应用能够提供什么样的解决方案,并就其落地应用中的问题和未来发展趋势进行述评。