心理学报

作者：章文佩, 沈群伦, 宋锦涛, 周仁来

单位：1 南京大学心理系, 南京 210023；2 安徽工业大学工商管理系, 马鞍山 243032；3 中国科学院数学与系统科学研究院, 北京 100190

关键词：机器学习,考试焦虑,情绪Stroop,ERPs

基金：* 中央高校基本科研业务费专项资金()(14370303);江苏省普通高校学术学位研究生科研创新计划项目(KYZZ16_0010);安徽省高校人文科学研究项目资助(SK2017A0084)

考试焦虑对个体的身心具有严重危害。传统诊断考试焦虑的方法容易受到个体主观态度的影响, 从而影响对个体考试焦虑的发现与及早干预。为了克服传统主观问卷对考试焦虑群体诊断的不足, 本研究提出脑电神经数据结合机器学习的客观综合诊断方法评估个体的考试焦虑水平。研究采用情绪Stroop范式, 结合脑电技术测量个体对考试焦虑者的注意抑制功能, 机器学习基于此前提, 提取P1, P2, N2, P3和LPP五种事件相关电位(ERP)成分, 以卷积神经网络(CNN)为主采用7种常见的机器学习算法对个体考试焦虑程度进行进一步的诊断。结果表明CNN对考试焦虑诊断的准确率达86.5%, F1-score为0.911, 显著高于其他6种常见算法。因此采用CNN对脑电信号进行深度学习得出的诊断模型能够有效地对个体的考试焦虑程度进行诊断。

来源：2019年第10期

《心理学报》期刊编辑部

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