变革：心理统计学需拥抱数智未来
变革：心理统计学需拥抱数智未来
面对数智时代的特点和要求，改变才是应对变化的良药。心理统计学作为心理学的基础方法课之一，需要首先快速地进行调整。
心理学以人类心理及行为为研究对象，但人类心理与行为的规则具有高度复杂性和不确定性。例如，意识是如何产生的问题，在2005年被Science杂志列为仅次于宇宙诞生的未解难题。要理解高度复杂和充满不确定性的人类行为与心理，研究者不断地尝试使用新的研究方法，包括fMRI在内的神经成像方法目前已经成为心理学研究者的常规手段之一。而心理统计、心理测量和实验心理学则是作为心理学中科学训练的基石，在世界范围内均是心理学本科生的必修课程。
心理统计学发展面临挑战
作为研究方法的一部分，统计学理应服务于本领域的研究问题，随着研究问题的变化而不断更新。研究者往往为了解决其研究问题而提出相应的统计方法，这一点在《女士品茶》一书中有着清晰的总结。心理统计学作为科学心理学在探索人类心理与行为规律中的重要工具，理论上讲，也需要回应科学心理学中研究的需求。然而，在过去几十年中，一方面科学心理学研究由于数字化和神经成像等技术的出现发生了重要变化；另一方面，心理统计学课程所使用的教材自上世纪80年代以来对新近出现的统计方法和技术吸纳很少。即便是已经成为心理学研究者主要的统计方法，如元分析、结构方程模型等，其所需要的知识和技能基础在本科阶段的心理统计学中也较少体现。换句话说，在过去几十年中，心理统计学的教学并未适应学科发展的需要，未能为学生后续发展打下适当的方法基础。
ChatGPT等大语言模型的出现进一步强化了心理统计学与时代的脱节。一方面，AI工具的快速发展意味着对人类智能研究的交叉学科研究的复兴。心理学在上次（20世纪60年代）的认知科学兴起中起到了重要作用，是认知科学六边形的重要支点。当前心理研究者也正在努力回应计算机领域AI工具发展的挑战。例如，最近上海交通大学成立的心理学院十分强调AI，清华大学心理与认知科学系独立，“认知科学”被高度强调。另一方面，数智时代意味着人类需要更多地与人工智能进行交互，这对传统的人-机交互、脑-机交互的升级，使用这些工具来提升学习与工作的效率，可能是未来必然的选择。不管是心理学研究者对人类智能的研究，对人与人工智能交互的探讨，还是对更强大的人工智能的使用，都需要心理学的研究者和从业者进行学科交叉融合，与不同学科背景的同行/同事进行对话。这些都对心理学的本科教育提出了新的挑战，需要让下一代学生具有“宽厚基础”：不仅应该教授统计学，还应该让学生理解这些知识的底层知识——高数；同时还应该让学生能够通过动手“操纵”数据来理解这些知识，即需要具备编程的知识和技能，避免成为“数智文盲”。
心理统计学教学亟需调整
面对数智时代的特点和要求，改变才是应对变化的良药。心理统计学作为心理学的基础方法课之一，需要首先快速地进行调整。要“合格地”迎接数智时代的挑战，心理统计学的教学在内容与实践上均需要进行调整。
第一，调整教学内容，加宽与增厚基础，更加重视学生对高等数学的学习。在此基础上将统计学、编程、人工智能等内容也纳入培养方案，让学生掌握统计学的基础知识，更加明晰高等数学和统计学的知识向心理统计学知识的迁移转化。教授学生编程知识和技能，让学生能够利用编程语言进行数据挖掘和分析。同时以R语言、Python或者Julia等语言代替SPSS，在理解知识基础之上，学会编程知识和技能。普及人工智能的基础内容，并且用案例让学生熟悉人工智能和心理学，理解数理统计作为基础来促进知识的融合交叉。
第二，调整教学方式，强调知识与技能的融合。一则以往心理统计教学在一定程度上存在知识和运用的脱节，在教学方式上需要加强心理统计知识和心理统计运用的连接，将心理统计知识转换成可实操的技术，使学生以更加具体的视角理解抽象的统计知识，并且在实际操作中巩固对知识原理的掌握。二则将人工智能纳入心理统计的教育教学中，可以有效提升学生对于统计知识和原理的运用。学生通过与ChatGPT这样的人工智能互动，在反复评估和改进中理解心理统计的基础知识和原理，甚至可以借助人工智能的协助来改进和提升学生的代码编写、数据分析等技能。
第三，调整教学目标，注重问题解决能力与跨学科融合。人工智能和心理学的当前发展都离不开其他学科的理论与技术的融入。在教学过程中，学生在掌握用心理学统计的思维分析和解决心理学问题的基础上，融入其他学科的视角，从多学科视角全面理解待解决课题，比如使用GIS（地理信息系统）将心理及行为表征在空间上，探讨心理与行为的空间依赖性；并引导学生与其他学科背景的人合作，在实际中提升跨学科融合思维和问题解决能力。
由此，心理统计学将不再是单一的一门课程，而是将形成以数字常识（data literacy）为核心的课程体系，培养学生的知识基础、思维方式和实践能力，从而为后续的学习研究与学科交叉融合作好准备。
科学心理学的诞生离不开1879年威廉·冯特引入的实验方法，其现今的发展离不开上世纪90年代以来统计学家发展出的统计分析方法，其未来则需要本领域的学者积极地拥抱和探索新方法与技术（包括人工智能等）在理解人类心理和行为规律中的适用性，去粗取精，并在课程中进行积累，为心理学的人才培养和学科发展提供更多选择。