புத்தகத்தை அடிப்படையாக சோதனை «Spiral
Dynamics: Mastering Values, Leadership,
and Change» (ISBN-13: 978-1405133562)
ஸ்பான்சர்கள்

Mathematical Psychology

This project investigates mathematical psychology's historical and philosophical foundations to clarify its distinguishing characteristics and relationships to adjacent fields. Through gathering primary sources, histories, and interviews with researchers, author Prof. Colin Allen - University of Pittsburgh [1, 2, 3] and his students  Osman Attah, Brendan Fleig-Goldstein, Mara McGuire, and Dzintra Ullis have identified three central questions: 

  1. What makes the use of mathematics in mathematical psychology reasonably effective, in contrast to other sciences like physics-inspired mathematical biology or symbolic cognitive science? 
  2. How does the mathematical approach in mathematical psychology differ from other branches of psychology, like psychophysics and psychometrics? 
  3. What is the appropriate relationship of mathematical psychology to cognitive science, given diverging perspectives on aligning with this field? 

Preliminary findings emphasize data-driven modeling, skepticism of cognitive science alignments, and early reliance on computation. They will further probe the interplay with cognitive neuroscience and contrast rational-analysis approaches. By elucidating the motivating perspectives and objectives of different eras in mathematical psychology's development, they aim to understand its past and inform constructive dialogue on its philosophical foundations and future directions. This project intends to provide a conceptual roadmap for the field through integrated history and philosophy of science.



The Project: Integrating History and Philosophy of Mathematical Psychology



This project aims to integrate historical and philosophical perspectives to elucidate the foundations of mathematical psychology. As Norwood Hanson stated, history without philosophy is blind, while philosophy without history is empty. The goal is to find a middle ground between the contextual focus of history and the conceptual focus of philosophy.


The team acknowledges that all historical accounts are imperfect, but some can provide valuable insights. The history of mathematical psychology is difficult to tell without centering on the influential Stanford group. Tracing academic lineages and key events includes part of the picture, but more context is needed to fully understand the field's development.


The project draws on diverse sources, including research interviews, retrospective articles, formal histories, and online materials. More interviews and research will further flesh out the historical and philosophical foundations. While incomplete, the current analysis aims to identify important themes, contrasts, and questions that shaped mathematical psychology's evolution. Ultimately, the goal is an integrated historical and conceptual roadmap to inform contemporary perspectives on the field's identity and future directions.



The Rise of Mathematical Psychology



The history of efforts to mathematize psychology traces back to the quantitative imperative stemming from the Galilean scientific revolution. This imprinted the notion that proper science requires mathematics, leading to "physics envy" in other disciplines like psychology.


Many early psychologists argued psychology needed to become mathematical to be scientific. However, mathematizing psychology faced complications absent in the physical sciences. Objects in psychology were not readily present as quantifiable, provoking heated debates on whether psychometric and psychophysical measurements were meaningful.


Nonetheless, the desire to develop mathematical psychology persisted. Different approaches grappled with determining the appropriate role of mathematics in relation to psychological experiments and data. For example, Herbart favored starting with mathematics to ensure accuracy, while Fechner insisted experiments must come first to ground mathematics.


Tensions remain between data-driven versus theory-driven mathematization of psychology. Contemporary perspectives range from psychometric and psychophysical stances that foreground data to measurement-theoretical and computational approaches that emphasize formal models.


Elucidating how psychologists negotiated to apply mathematical methods to an apparently resistant subject matter helps reveal the evolving role and place of mathematics in psychology. This historical interplay shaped the emergence of mathematical psychology as a field.



The Distinctive Mathematical Approach of Mathematical Psychology



What sets mathematical psychology apart from other branches of psychology in its use of mathematics?


Several key aspects stand out:

  1. Advocating quantitative methods broadly. Mathematical psychology emerged partly to push psychology to embrace quantitative modeling and mathematics beyond basic statistics.
  2. Drawing from diverse mathematical tools. With greater training in mathematics, mathematical psychologists utilize more advanced and varied mathematical techniques like topology and differential geometry.
  3. Linking models and experiments. Mathematical psychologists emphasize tightly connecting experimental design and statistical analysis, with experiments created to test specific models.
  4. Favoring theoretical models. Mathematical psychology incorporates "pure" mathematical results and prefers analytic, hand-fitted models over data-driven computer models.
  5. Seeking general, cumulative theory. Unlike just describing data, mathematical psychology aspires to abstract, general theory supported across experiments, cumulative progress in models, and mathematical insight into psychological mechanisms.


So while not unique to mathematical psychology, these key elements help characterize how its use of mathematics diverges from adjacent fields like psychophysics and psychometrics. Mathematical psychology carved out an identity embracing quantitative methods but also theoretical depth and broad generalization.



Situating Mathematical Psychology Relative to Cognitive Science



What is the appropriate perspective on mathematical psychology's relationship to cognitive psychology and cognitive science? While connected historically and conceptually, essential distinctions exist.


Mathematical psychology draws from diverse disciplines that are also influential in cognitive science, like computer science, psychology, linguistics, and neuroscience. However, mathematical psychology appears more skeptical of alignments with cognitive science.


For example, cognitive science prominently adopted the computer as a model of the human mind, while mathematical psychology focused more narrowly on computers as modeling tools.


Additionally, mathematical psychology seems to take a more critical stance towards purely simulation-based modeling in cognitive science, instead emphasizing iterative modeling tightly linked to experimentation.


Overall, mathematical psychology exhibits significant overlap with cognitive science but strongly asserts its distinct mathematical orientation and modeling perspectives. Elucidating this complex relationship remains an ongoing project, but preliminary analysis suggests mathematical psychology intentionally diverged from cognitive science in its formative development.


This establishes mathematical psychology's separate identity while retaining connections to adjacent disciplines at the intersection of mathematics, psychology, and computation.



Looking Ahead: Open Questions and Future Research



This historical and conceptual analysis of mathematical psychology's foundations has illuminated key themes, contrasts, and questions that shaped the field's development. Further research can build on these preliminary findings.

Additional work is needed to flesh out the fuller intellectual, social, and political context driving the evolution of mathematical psychology. Examining the influences and reactions of key figures will provide a richer picture.

Ongoing investigation can probe whether the identified tensions and contrasts represent historical artifacts or still animate contemporary debates. Do mathematical psychologists today grapple with similar questions on the role of mathematics and modeling?

Further analysis should also elucidate the nature of the purported bidirectional relationship between modeling and experimentation in mathematical psychology. As well, clarifying the diversity of perspectives on goals like generality, abstraction, and cumulative theory-building would be valuable.

Finally, this research aims to spur discussion on philosophical issues such as realism, pluralism, and progress in mathematical psychology models. Is the accuracy and truth value of models an important consideration or mainly beside the point? And where is the field headed - towards greater verisimilitude or an indefinite balancing of complexity and abstraction?

By spurring reflection on this conceptual foundation, this historical and integrative analysis hopes to provide a roadmap to inform constructive dialogue on mathematical psychology's identity and future trajectory.


The SDTEST® 



The SDTEST® is a simple and fun tool to uncover our unique motivational values that use mathematical psychology of varying complexity.



The SDTEST® helps us better understand ourselves and others on this lifelong path of self-discovery.


Here are reports of polls which SDTEST® makes:


1) கடந்த மாதத்தில் பணியாளர்கள் தொடர்பாக நிறுவனங்களின் நடவடிக்கைகள் (ஆம் / இல்லை)

2) கடந்த மாதத்தில் பணியாளர்களுடன் தொடர்புடைய நிறுவனங்களின் செயல்கள் (உண்மையில்%)

3) பயங்கள்

4) எனது நாடு எதிர்கொள்ளும் மிகப்பெரிய பிரச்சினைகள்

5) வெற்றிகரமான அணிகளை உருவாக்கும்போது நல்ல தலைவர்கள் என்ன குணங்களையும் திறன்களையும் பயன்படுத்துகிறார்கள்?

6) கூகிள். குழு செயல்திறனை பாதிக்கும் காரணிகள்

7) வேலை தேடுபவர்களின் முக்கிய முன்னுரிமைகள்

8) ஒரு முதலாளியை ஒரு சிறந்த தலைவராக்குவது எது?

9) வேலையில் மக்களை வெற்றிகரமாக மாற்றுவது எது?

10) தொலைதூர வேலைக்கு குறைந்த ஊதியத்தைப் பெற நீங்கள் தயாரா?

11) வயதுவந்த தன்மை இருக்கிறதா?

12) வாழ்க்கையில் வயதுவந்த தன்மை

13) வாழ்க்கையில் வயது

14) வயதுக்கு காரணங்கள்

15) மக்கள் கைவிடுவதற்கான காரணங்கள் (அண்ணா முக்கிய)

16) நம்பிக்கை (#WVS)

17) ஆக்ஸ்போர்டு மகிழ்ச்சி ஆய்வு

18) உளவியல் நல்வாழ்வு

19) உங்கள் அடுத்த மிக அற்புதமான வாய்ப்பு எங்கே?

20) உங்கள் மன ஆரோக்கியத்தை கவனிக்க இந்த வாரம் நீங்கள் என்ன செய்வீர்கள்?

21) எனது கடந்த காலம், நிகழ்காலம் அல்லது எதிர்காலத்தைப் பற்றி நான் சிந்திக்கிறேன்

22) தகுதி

23) செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் நாகரிகத்தின் முடிவு

24) மக்கள் ஏன் தள்ளிப்போடுகிறார்கள்?

25) தன்னம்பிக்கையை உருவாக்குவதில் பாலின வேறுபாடு (IFD அலென்ஸ்பாக்)

26) Xing.com கலாச்சார மதிப்பீடு

27) பேட்ரிக் லென்சியோனியின் "ஒரு அணியின் ஐந்து செயலிழப்புகள்"

28) பச்சாத்தாபம் ...

29) வேலை வாய்ப்பைத் தேர்ந்தெடுப்பதில் தகவல் தொழில்நுட்ப வல்லுநர்களுக்கு என்ன அவசியம்?

30) மக்கள் ஏன் மாற்றத்தை எதிர்க்கிறார்கள் (சியோபன் மெக்ஹேல் எழுதியது)

31) உங்கள் உணர்ச்சிகளை எவ்வாறு கட்டுப்படுத்துவது? (நவால் முஸ்தபா எம்.ஏ.

32) உங்களுக்கு எப்போதும் பணம் செலுத்தும் 21 திறன்கள் (எரேமியா டீயோ / 赵汉昇)

33) உண்மையான சுதந்திரம் ...

34) மற்றவர்களுடன் நம்பிக்கையை வளர்ப்பதற்கான 12 வழிகள் (ஜஸ்டின் ரைட் எழுதியது)

35) திறமையான பணியாளரின் பண்புகள் (திறமை மேலாண்மை நிறுவனத்தால்)

36) உங்கள் அணியை ஊக்குவிப்பதற்கான 10 விசைகள்

37) மனசாட்சியின் இயற்கணிதம் (விளாடிமிர் லெபெப்வ்ரே எழுதியது)

38) எதிர்காலத்தின் மூன்று தனித்துவமான சாத்தியங்கள் (டாக்டர். கிளேர் டபிள்யூ. கிரேவ்ஸ் எழுதியது)


Below you can read an abridged version of the results of our VUCA poll “Fears“. The full version of the results is available for free in the FAQ section after login or registration.

பயங்கள்

நாடு
மொழி
-
Mail
மறுபரிசீலனை செய்யுங்கள்
உறவுடைய கெழு விமர்சிக்கும் மதிப்பு
சாதாரண விநியோகம், வில்லியம் சீலி கோசெட் (மாணவர்) r = 0.033
சாதாரண விநியோகம், வில்லியம் சீலி கோசெட் (மாணவர்) r = 0.033
சாதாரண விநியோகம், ஸ்பியர்மேன் எழுதியது r = 0.0013
விநியோகம்இயல்பானது
அல்ல
இயல்பானது
அல்ல
இயல்பானது
அல்ல
சாதாரணசாதாரணசாதாரணசாதாரணசாதாரண
அனைத்து கேள்விகளும்
அனைத்து கேள்விகளும்
என் மிகப்பெரிய பயம்
என் மிகப்பெரிய பயம்
Answer 1-
பலவீனமான நேர்மறை
0.0536
பலவீனமான நேர்மறை
0.0297
பலவீனமான எதிர்மறை
-0.0174
பலவீனமான நேர்மறை
0.0910
பலவீனமான நேர்மறை
0.0303
பலவீனமான எதிர்மறை
-0.0114
பலவீனமான எதிர்மறை
-0.1522
Answer 2-
பலவீனமான நேர்மறை
0.0197
பலவீனமான எதிர்மறை
-0.0002
பலவீனமான எதிர்மறை
-0.0449
பலவீனமான நேர்மறை
0.0661
பலவீனமான நேர்மறை
0.0446
பலவீனமான நேர்மறை
0.0121
பலவீனமான எதிர்மறை
-0.0926
Answer 3-
பலவீனமான எதிர்மறை
-0.0055
பலவீனமான எதிர்மறை
-0.0120
பலவீனமான எதிர்மறை
-0.0413
பலவீனமான எதிர்மறை
-0.0450
பலவீனமான நேர்மறை
0.0473
பலவீனமான நேர்மறை
0.0789
பலவீனமான எதிர்மறை
-0.0205
Answer 4-
பலவீனமான நேர்மறை
0.0427
பலவீனமான நேர்மறை
0.0339
பலவீனமான எதிர்மறை
-0.0192
பலவீனமான நேர்மறை
0.0153
பலவீனமான நேர்மறை
0.0305
பலவீனமான நேர்மறை
0.0210
பலவீனமான எதிர்மறை
-0.0983
Answer 5-
பலவீனமான நேர்மறை
0.0252
பலவீனமான நேர்மறை
0.1256
பலவீனமான நேர்மறை
0.0135
பலவீனமான நேர்மறை
0.0733
பலவீனமான எதிர்மறை
-0.0016
பலவீனமான எதிர்மறை
-0.0198
பலவீனமான எதிர்மறை
-0.1742
Answer 6-
பலவீனமான எதிர்மறை
-0.0024
பலவீனமான நேர்மறை
0.0078
பலவீனமான எதிர்மறை
-0.0633
பலவீனமான எதிர்மறை
-0.0069
பலவீனமான நேர்மறை
0.0198
பலவீனமான நேர்மறை
0.0835
பலவீனமான எதிர்மறை
-0.0330
Answer 7-
பலவீனமான நேர்மறை
0.0112
பலவீனமான நேர்மறை
0.0375
பலவீனமான எதிர்மறை
-0.0688
பலவீனமான எதிர்மறை
-0.0225
பலவீனமான நேர்மறை
0.0471
பலவீனமான நேர்மறை
0.0647
பலவீனமான எதிர்மறை
-0.0528
Answer 8-
பலவீனமான நேர்மறை
0.0698
பலவீனமான நேர்மறை
0.0830
பலவீனமான எதிர்மறை
-0.0314
பலவீனமான நேர்மறை
0.0137
பலவீனமான நேர்மறை
0.0350
பலவீனமான நேர்மறை
0.0144
பலவீனமான எதிர்மறை
-0.1376
Answer 9-
பலவீனமான நேர்மறை
0.0644
பலவீனமான நேர்மறை
0.1664
பலவீனமான நேர்மறை
0.0083
பலவீனமான நேர்மறை
0.0702
பலவீனமான எதிர்மறை
-0.0136
பலவீனமான எதிர்மறை
-0.0517
பலவீனமான எதிர்மறை
-0.1830
Answer 10-
பலவீனமான நேர்மறை
0.0760
பலவீனமான நேர்மறை
0.0738
பலவீனமான எதிர்மறை
-0.0199
பலவீனமான நேர்மறை
0.0242
பலவீனமான நேர்மறை
0.0319
பலவீனமான எதிர்மறை
-0.0149
பலவீனமான எதிர்மறை
-0.1320
Answer 11-
பலவீனமான நேர்மறை
0.0580
பலவீனமான நேர்மறை
0.0514
பலவீனமான எதிர்மறை
-0.0111
பலவீனமான நேர்மறை
0.0076
பலவீனமான நேர்மறை
0.0206
பலவீனமான நேர்மறை
0.0318
பலவீனமான எதிர்மறை
-0.1213
Answer 12-
பலவீனமான நேர்மறை
0.0367
பலவீனமான நேர்மறை
0.1023
பலவீனமான எதிர்மறை
-0.0355
பலவீனமான நேர்மறை
0.0359
பலவீனமான நேர்மறை
0.0245
பலவீனமான நேர்மறை
0.0286
பலவீனமான எதிர்மறை
-0.1524
Answer 13-
பலவீனமான நேர்மறை
0.0619
பலவீனமான நேர்மறை
0.1049
பலவீனமான எதிர்மறை
-0.0451
பலவீனமான நேர்மறை
0.0281
பலவீனமான நேர்மறை
0.0412
பலவீனமான நேர்மறை
0.0173
பலவீனமான எதிர்மறை
-0.1609
Answer 14-
பலவீனமான நேர்மறை
0.0707
பலவீனமான நேர்மறை
0.1011
பலவீனமான நேர்மறை
7.75E-5
பலவீனமான எதிர்மறை
-0.0083
பலவீனமான எதிர்மறை
-0.0012
பலவீனமான நேர்மறை
0.0083
பலவீனமான எதிர்மறை
-0.1182
Answer 15-
பலவீனமான நேர்மறை
0.0549
பலவீனமான நேர்மறை
0.1358
பலவீனமான எதிர்மறை
-0.0409
பலவீனமான நேர்மறை
0.0176
பலவீனமான எதிர்மறை
-0.0163
பலவீனமான நேர்மறை
0.0208
பலவீனமான எதிர்மறை
-0.1180
Answer 16-
பலவீனமான நேர்மறை
0.0582
பலவீனமான நேர்மறை
0.0259
பலவீனமான எதிர்மறை
-0.0395
பலவீனமான எதிர்மறை
-0.0403
பலவீனமான நேர்மறை
0.0652
பலவீனமான நேர்மறை
0.0283
பலவீனமான எதிர்மறை
-0.0717


எம் எக்செல் ஏற்றுமதி செய்
இந்த செயல்பாடு உங்கள் சொந்த VUCA தேர்தல்களில் கிடைக்கும்
சரி

You can not only just create your poll in the சுங்கத்தீர்வை «V.U.C.A தேர்தல் வடிவமைப்பாளர்» (with a unique link and your logo) but also you can earn money by selling its results in the சுங்கத்தீர்வை «வாக்கெடுப்பு கடை», as already the authors of polls.

If you participated in VUCA polls, you can see your results and compare them with the overall polls results, which are constantly growing, in your personal account after purchasing சுங்கத்தீர்வை «என் SDT»





[1] https://twitter.com/wileyprof
[2] https://colinallen.dnsalias.org
[3] https://philpeople.org/profiles/colin-allen

2023.10.13
வலேரி கோசென்கோ
தயாரிப்பு உரிமையாளர் சாஸ் பெட் திட்டம் SDTest®

வலேரி 1993 ஆம் ஆண்டில் ஒரு சமூக கற்பித்தல்-உளவியலாளராக தகுதி பெற்றார், பின்னர் திட்ட நிர்வாகத்தில் தனது அறிவைப் பயன்படுத்தினார்.
வலேரி 2013 ஆம் ஆண்டில் முதுகலை பட்டம் மற்றும் திட்ட மற்றும் நிரல் மேலாளர் தகுதி பெற்றார். தனது முதுகலை திட்டத்தின் போது, ​​அவர் திட்ட சாலை வரைபடத்தை (ஜி.பி.எம் டாய்ச் கெசெல்சாஃப்ட் ஃபார் புரோஜெக்ட்மேனேஜ்மென்ட் இ. வி.) மற்றும் ஸ்பைரல் டைனமிக்ஸ் பற்றி நன்கு அறிந்திருந்தார்.
வலேரி பல்வேறு சுழல் இயக்கவியல் சோதனைகளை எடுத்து, SDTEST இன் தற்போதைய பதிப்பை மாற்றியமைக்க தனது அறிவையும் அனுபவத்தையும் பயன்படுத்தினார்.
வலேரி V.U.C.A இன் நிச்சயமற்ற தன்மையை ஆராய்வார். உளவியலில் சுழல் இயக்கவியல் மற்றும் கணித புள்ளிவிவரங்களைப் பயன்படுத்தி கருத்து, 20 க்கும் மேற்பட்ட சர்வதேச கருத்துக் கணிப்புகள்.
இந்த இடுகை உள்ளது 0 கருத்துகள்
பதிலளிக்க
பதிலை ரத்துசெய்
உங்கள் கருத்தை இடுங்கள்
×
நீங்கள் ஒரு பிழை
உங்கள் சரியான பதிப்பு முன்மொழிய
விரும்பியபடி உங்கள் மின்னஞ்சல் உள்ளிடவும்
அனுப்புக
ரத்து
Redirect to your region's domain sdtest.us ?
YES
NO
Bot
sdtest
1
ஹாய்! நான் உங்களிடம் கேட்கிறேன், நீங்கள் ஏற்கனவே சுழல் இயக்கவியல் தெரிந்திருக்கிறீர்களா?