論文の概要: Supply of engineering techniques and software design patterns in
psychoanalysis and psychometrics sciences
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.06963v1
- Date: Mon, 16 Aug 2021 08:36:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-18 07:49:52.191905
- Title: Supply of engineering techniques and software design patterns in
psychoanalysis and psychometrics sciences
- Title（参考訳）: 心理分析・心理学における工学的手法とソフトウェア設計パターンの供給
- Authors: Omid Shokrollahi
- Abstract要約: 本研究の目的は、心理療法におけるCBT法(認知行動療法)の弱点を改善するために、ソフトウェア技術、モデル、人工知能アルゴリズムを導入することである。
本研究の目的は、隠れた人間の変数が検査結果から推測される心理測定実験の実装である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The purpose of this study is to introduce software technologies and models
and artificial intelligence algorithms to improve the weaknesses of CBT
(Cognitive Behavior Therapy) method in psychotherapy. The presentation method
for this purpose is the implementation of psychometric experiments in which the
hidden human variables are inferred from the answers of tests. In this report,
we describe the various models of Item Response Theory and measure the hidden
components of ability and complementary parameters of the reality of the
individual's situation. Psychometrics, selecting the appropriate model and
estimating its parameters have been introduced and implemented using R language
developed libraries. Due to the high flexibility of the Multi variant Rasch
mixture Model, machine learning has been applied to this method of data
modeling. BIC and CML were used to determine the number of hidden classes of
the model and its parameters respectively, to obtain Measurement Invariance.
The sensitivity of items to hidden attributes varies between groups (DIF), so
methods for detecting it are introduced. This simulation is done based on the
Verbal Aggression Dataset. We also analyze and compile a reference model based
on this certificate based on the discovered patterns of software engineering.
Other achievements of this study are related to providing a solution to explain
the reengineering problems of the mind, by preparing an identity card for the
clients by an ontology. Finally, applying the developed knowledge in the form
of system thinking and recommended patterns in software engineering during the
treatment process is pointed out.
- Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,心理療法におけるcbt法(cognitive behavior therapy)の弱点を改善するためのソフトウェア技術,モデル,人工知能アルゴリズムの導入である。
この目的のための提示方法は、テストの答えから隠れた人間の変数を推測する心理測定実験の実装である。
本報告では,項目応答理論の様々なモデルについて述べ,能力の隠れた構成要素と個人の状況の現実の相補的パラメータを計測する。
適切なモデルを選択し、パラメータを推定する心理測定は、R言語開発ライブラリを使用して導入され、実装されている。
マルチ変種rasch混合モデルの柔軟性が高いため、このデータモデリングには機械学習が適用されている。
BICとCMLは,それぞれモデルとパラメータの隠れクラス数を決定するために用いられ,測定不変性を得た。
隠れ属性に対するアイテムの感度はグループ(DIF)によって異なり、それを検出する方法が導入される。
このシミュレーションは、Verbal Aggression Datasetに基づいて行われる。
また、ソフトウェア工学の発見パターンに基づいて、この証明に基づいて参照モデルを解析し、コンパイルする。
本研究のその他の成果は、オントロジーによって顧客のためのIDカードを作成することにより、心のリエンジニアリング問題を説明できるソリューションを提供することに関連している。
最後に,システム思考という形で開発知識を適用し,その処理過程におけるソフトウェア工学の推奨パターンを指摘する。
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