Аннотация: Рассмотрены социально-психологические особенности работы с обучающимися по повышению процента оригинальности научно-исследовательских работ. Представлены результаты проведенного экспериментального исследования. В качестве детерминант, обуславливающих стремление к повышению научности и оригинальности работ членов учебных групп, выделены совместная деятельность и уровень развития коллектива. Установлена зависимость между внедрением технологий построения развивающих социальных сред по Л.И. Уманскому и А.С. Чернышеву в образовательный процесс и развитием субъектных качеств, как личности, так и группы. В качестве гипотетического положения выдвинуто предположение о том, что степень включенности группы в социальную среду и уровень развития коллектива способствуют формированию у обучающихся установки на продуктивную совместную деятельность в рамках выполнения научно-исследовательских работ. Положительный социально-психологический климат в учебной группе и общий уровень мотивационных установок опосредуют вероятность высокой оригинальности научного текста у обучающихся. В исследовании приняло участие более 200 человек. В итоге установлено, что на фоне преобладания совместно-индивидуальной формы организации совместной деятельности у большинства обучающихся отмечается средний уровень оригинальности текста научно-исследовательских работ. В жизнедеятельность учебных групп вносились следующие изменения: внедрение совместно-взаимозависимой формы организации совместной учебной и воспитательной работы, организация научных кружков с включением в них испытуемых, введение рейтинговой оценки степени оригинальности текстов научно-исследовательских работ обучающихся. В результате нами наблюдались положительные динамические сдвиги как на качественном, так и количественном уровнях. Внедрение в жизнедеятельность групп совместно-взаимозависимой формы организации совместной учебной и воспитательной работы способствовало раскрытию научного потенциала обучающихся на фоне обучения (в научно-популярной и игровой форме) принципам построения научного текста, работе с методической литературой, организации исследовательской деятельности (от теоретического до экспериментального уровня). Таким образом, можно говорить о том, что выделенные социально-психологические компоненты способствуют развитию личностных качеств обучающихся, тем самым повышая степень их ответственности за достоверность и оригинальность предоставления теоретической и практической информации в рамках выполняемых научно-исследовательских работ.

Аннотация:

Вопрос генерации синтетических данных для психологических исследований остается актуальным и сложным. Проблемы конфиденциальности, надежности, достоверности, валидности выводов остаются неравномерно представленными для различных областей психологии и фактически оказываются взаимосвязанными с решением вопроса использования синтетических данных в смежных науках – медицине, социологии, истории, политологии, экономике. Изучение различных психологических феноменов в рамках исследований больших социальных групп сопряжено с проблемами анализа сложно формализуемых конструктов. Под синтетическими общем виде понимают данные, искусственно сгенерированные на основе алгоритмов и моделирования.

В качестве основы настоящего исследования была выбрана классификация типов реакции на фрустрацию С. Розенцвейга. При анализе сетевого дискурса существует проблема малочисленности некоторых типов. Особенно это касается класса импунитивных реакций. В работе проанализирована возможность создания корпуса синтетических данных (на примере корпуса текстов реакций на фрустрацию), сгенерированными с помощью больших языковых моделей. При проведении экспериментов экспертами были созданы промпты и выполнена генерация примеров импунитивных реакций с помощью четырех больших языковых моделей, по 10 примеров каждого типа реакций. Была также дана проведена оценка контекстной достоверности и качества генерации. Полученные результаты позволяют определить слабые стороны генерации текстов со сложными психологическими феноменами для обучения нейросетевых моделей.

Аннотация:

В работе установлены ключевые темы в современных психологических исследованиях культурной конгруэнтности с использованием метода тематического цифрового моделирования массива научных публикаций.

Актуальность и значимость проведенного исследования обусловлены
ростом значимости культурной конгруэнтности в условиях цифровой трансформации общества, изменяющей способы социализации и взаимодействия. Современные технологии требуют переосмысления психологических механизмов адаптации индивида к культурной среде, особенно в детском и подростковом возрастах. Несмотря на активное изучение этого феномена, наблюдается очевидный недостаток исследований, посвященных культурной конгруэнтности взрослых. Применение цифрового моделирования и искусственного интеллекта позволяет систематизировать знания и выявить структуру тематического поля с высокой точностью. Полученные данные открывают перспективу для дальнейшего изучения культурной конгруэнтности в ходе онтогенеза.

Конструирование тематического поля исследований культурной конгруэнтности, основанный на анализе цифровых анналов, содержащих коллекцию научных публикаций по данной тематике (112 статей), был выполнен с использованием алгоритма тематического моделирования (topic modeling) на языке программирования Python и с применением цифровых платформ, включая инструменты на основе мультимодальных нейросетей (GigaChat, Qwen, DeepSeek). В результате проведенного анализа возрастных особенностей феномена культурной
конгруэнтности выделены четыре возрастные группы: дошкольники, младшие школьники, подростки и взрослые.

Аннотация: Проведено исследование эмоций в различных аспектах: философском, психологическом и нейрофизиологическом; с их учетом описана созданная когнитив-ная архитектура. На основе «куба эмоций» Левхайма, «колеса эмоций» Плутчика, «теории аффектов» Томкинса и модели мышления Мински охарактеризовано использование эмоций как факторов влияния на вычислительный процесс компьютера. Указаны также возможности использования эмоций в интеллектуальных вопросно-ответных системах.

Аннотация: Mason and Spence’s (1999) work demonstrate a detailed view into the concept of knowing. Although they highlight the importance of not-knowing as a first step, it is a topic that is not well researched. This study aims at expanding that research, by analyzing not-knowing expressions from teacher to student and possible connections to be found. During a course of geometric reasoning student teachers were asked to reason with a tangram while simultaneously recording their expressions of not-knowing and reflecting on it periodically. Student teachers were then tasked to teach this lesson to their students, who would also reflect and express their forms of not-knowing. Findings presented no real link between teacher-student expressions of not-knowing, but two major conclusions were made. Individuals altogether struggle conveying their not-knowing clearly and when they did express it, these expressions leaned heavily on not-knowing-that and not-knowing-how forms. A discussion follows to interpret said findings. A conclusion is made detailing key points in the study and what comes next for the concept of not-knowing.

Аннотация: Исследованы аспект выявления психологического портрета респондента и генерация отношения к нему социальным агентом на основе анализа тональности диалога. Рассмотрены принципы генерации отношения социального агента к респонденту и изменение его эмоционального настроя на протяжении общения. Реализация поставленной задачи осуществлена с помощью языка программирования Python и работы с реальными данными. Проведенный анализ алгоритмов классификации, основанных на подходах машинного обучения, подтвердил практическую значимость работы.

Аннотация:

Большие языковые модели все активнее применяются в социальных и психологических науках, однако их предсказания систематически смещены относительно экспертной разметки (эффект смещения выравнивания, alignment shift), а попытки улучшить инструкции вручную или с помощью примеров приводят к так называемому эффекту «перетягивания одеяла» – деградации миноритарных классов.

В работе предложен PromptAlign – автоматический конвейер оптимизации инструкций, не требующий ни доступа к весам модели, ни участия человека в итеративной коррекции, так как таксономия и пространство признаков задаются экспертом априори. Конвейер извлекает гибридные лингвистические и семантические признаки с помощью большой языковой модели, строит на их основе интерпретируемые L1-логистические регрессии для локализации расхождений с экспертом, выполняет метаанализ ошибок и компилирует новые инструкции, управляя балансом через метрику индекса дисбаланса классов (Blanket Pulling Index, BPI). Эксперимент на корпусе, включающем 541 текст на русском языке, с тремя психологическими классами показал рост macro-F1 на отложенной тестовой выборке с 0.655 до 0.749 и минимальной классовой F1 с 0.449 до 0.656 (p > 0.99 по парному бутстрэп-тесту). Метод значимо превосходит базовые уровни — без примеров (zero-shot) и с подачей примеров (few-shot). Анализ вклада компонентов подтвердил критическую роль семантической интерпретации признаков и периодической перекомпоновки инструкций. Итоговая инструкция содержит пять правил, отражающих латентные критерии экспертов; в отличие от неинтерпретируемых моделей автоматических оптимизаторов, эти правила доступны для проверки и корректировки специалистом.