Тема: СРЕДСТВА ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ ПСИХОЛОГИЧЕСКОГО ТЕСТИРОВАНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОННОЙ СЕТИ

Тест Роршаха или «пятна Роршаха» — психодиагностический тест для исследования личности, опубликован в 1921 году швейцарским психиатром и психологом Германом Роршахом. Тест состоит из 10 чёрно-белых, чёрно¬красных и цветных симметричных изображений (Рис 1), похожих на чернильные или акварельные пятна. Тестируемый должен рассмотреть изображения и описать то, что он видит на них. Проводя исследование среди 405 испытуемых, Роршах заметил, что некоторые категории ответов свидетельствуют об определённых свойствах личности, показал, чем ответы здоровых людей отличаются от ответов психически больных. Роршах сумел формализовать ответы в таблицу с помощью кодов для последующей удобной трактовки. Методика получила известность уже после смерти Роршаха, её изучением занимались такие психологи и психиатры как С. Бек, М. Гертц, Б. Клопфер, З. Пиотровский, Д. Рапапорт, Э. Бом - они и сформировали основные 5 подходов к использованию теста. Бек и Гертц придерживались классического взгляда и предпочтение отдавали стандартизации тестирования и сбору данных, Клопфер основывался на психоаналитической интерпретации формальных характеристик ответов, Пиотровский проводил исследования теста на больных органическими патологиями головного мозга, Рапапорт и Шафер начали попытки отслеживания психодинамики испытуемых, Бом опубликовал наиболее близкое к классической идее Роршаха руководство по интерпретации ответов. Из-за разногласий между подходами, исследования теста начали значительно сокращаться, хотя сам тест являлся одним из наиболее часто используемых проективных тестов, занимал 1,3,4 места в США в 70-80х годах. В 1961 году Джон Экснер сравнил эти методики оценки и объединил их в одну систему оценки, которая используется до сих пор и является наиболее популярной - «Интегративная система Экснера»[1]. Концепция теста Роршаха в рамках данной системы позволяет использовать его для обнаружения достаточно тонких и глубоко скрытых нарушений в различных сферах психической деятельности. Исследования теста в основном затрагивали интерпретацию ответов, а сами изображения и их формализация изменений не претерпели.
Уникальность теста заключается в том, что в его основе лежит проективная гипотеза, которая предполагает, что малоструктурированный стимульный материал наиболее точно отражает психологическую организацию человека [2]. Испытуемый называет ответ сам, а не выбирает один из предложенных вариантов.
Наиболее значимое отличие теста Роршаха от других проективных методик тестирования (Люшера, Сонди, Маркерта) -Bewegung - явление, в котором тестируемый на карточках видит движение. В результате тестирования Роршах выяснил, что здоровые люди, наблюдающие движение на статичных картинках имеют богатое воображение, а люди, имеющие психические расстройства, - склонность к нереалистичным фантазиям [3].
Тест Роршаха получил широкое распространение в клинической психологии, психиатрии, судебной экспертизе. В настоящее время тест Роршаха используется для диагностики заболеваний, таких как:
— задержка психического развития у детей;
— атеросклероз;
— шизофрения
— алкогольные делирий;
— опухоли мозга;
— депрессия;
— эпилепсия или эпилептоидная психопатия
— И др [4].
Актуальность данной дипломной работы заключается в том, что тест Роршаха является одним из наиболее известных мировых методов для индикации свойств личности и установки наличий отклонений психики. Тест занимает лидирующие позиции среди методов, используемых в клинической практике на протяжении более 60 лет. Однако, традиционные методы оценки этого теста требуют высокой квалификации психолога и могут быть подвержены субъективным ошибкам, а существующее на данный момент онлайн-тестирование содержит варианты ответов, вследствие чего является неликвидным. В этой связи, использование нейронной сети для сбора и обработки данных тестирования методом Роршаха представляет собой перспективный подход, который позволяет увеличить точность и объективность результатов тестирования, а так же самостоятельно формализовать ответы быстрее, чем человек. Кроме того, разработка такого алгоритма может значительно упростить процесс проведения тестирования и снизить затраты на обучение психологов.
Цель работы - приложение, осуществляющей постановку предварительного диагноза по тесту Роршаха, интерпретирующее введённые пользователем ответы с помощью нейронной сети.
Задачи:
1. Изучить существующие методы и алгоритмы анализа данных для проведения психологического тестирования.
2. Разработать методы обработки и классификации данных теста Роршаха.
3. Изучить способы проектирования и разработки десктопного приложения с использованием фреймворка PySide6для проведения теста Роршаха с использованием нейронной сети.
4. Разработать алгоритмы обработки ответов и построения моделей нейронных сетей для проведения теста Роршаха.
5. Изучить преимущества и недостатки существующих средств для проведения теста Роршаха с использованием нейронной сети и определить наиболее эффективные методы для создания десктопного приложения.
6. Разработать прототип десктопного приложения для проведения теста Роршаха на основе нейронной сети с использованием фреймворка PSide6.
7. Провести тестирование и оценку эффективности разработанного приложения на базе реальных данных.
8. Описать результаты исследования в дипломной работе и сделать выводы о возможностях и перспективах использования нейронных сетей для проведения теста Роршаха.

Купить

В ходе реализации данной работы был изучен метод проведения психологического тестирования Роршаха, методы анализа и классификации текстовых данных с помощью машинного и глубокого обучения нейронных сетей.
Так же были получены навыки создания десктопного приложения с помощью фреймворка PySide6на языке Python 3.10, усовершенствованы навыки объектно-ориентированного программирования и графической реализации пользовательского интерфейса.
Во время реализации данной работы были разработаны: алгоритм проведения теста Роршаха с интерпретацией введённого пользователем ответа с помощью нейронных сетей, десктопное приложение на базе фреймворка PySide6с сохранением результата в базу данных формата CSV.
В дальнейшем программу можно усовершенствовать, расширив количество предварительных диагнозов, которые может классифицировать данное приложение. Так же точность постановки предварительного диагноза данным приложением может улучшить возможность пользователя давать множественные ответы на каждую из карточек.

Купить