PSY23025-工程心理学

附件1.北京师范大学本科生课程教学大纲

课程名称：工程心理学

英文名称：Engineering Psychology

一、课程简介（必备项）

工程心理学研究人—机—环境系统中人的行为、认知和神经活动规律，并据此优化系统、产品及作业环境。本课程以“以人为中心”为基本理念，在介绍工程心理学基本概念、发展历程和经典研究方法的基础上，系统讲授统计分析与机器学习、眼动追踪、脑电图（EEG）与事件相关电位（ERP）、脑机接口（BCI）以及非侵入性神经调控等方法。课程结合人机交互、注意与心理负荷、癫痫、睡眠、麻醉、孤独症和康复工程等案例，引导学生从实际人因问题出发，学习选择测量技术、设计研究方案、分析解释数据并评价工程应用。

二、课程目标（必备项）

教学目标：通过本课程的学习，学生应能够：（1）理解工程心理学的研究对象、发展历程和基本理念，说明其在人机系统设计以及安全与效能优化中的作用；（2）比较问卷、访谈、观察、实验和神经生理测量等方法，理解描述统计、推断统计以及监督学习、无监督学习和强化学习的基本思路；（3）说明眼动和EEG/ERP的测量原理、常用指标以及采集与预处理流程，并能围绕注意、心理负荷或人机交互问题拟定基本研究方案；（4）理解脑电信号时域、频域、空间域和连接分析的基本思路，能够审慎解读癫痫、睡眠、麻醉和孤独症等研究中的脑电证据；（5）掌握脑机接口的系统构成和典型范式，了解tDCS、tACS、TMS与经颅超声等神经调控技术的原理、适用范围以及安全与伦理问题；（6）能够通过文献精读、专题汇报或课程报告，对工程心理学问题作出结构清晰、证据充分且具有应用价值的分析。

育人目标：面向国家对高层次应用型创新人才和交叉学科人才的需求，引导学生在技术设计与系统优化中重视人的安全、健康和福祉。通过工程与临床案例分析、团队汇报和研究设计训练，培养学生严谨求证、审慎创新的态度，以及跨学科协作、批判性思考和服务社会需求的责任意识。

三、教学内容和学时分配（必备项）

（一）第1讲：工程心理学概述与发展趋势 2学时（课堂讲授学时2+实践学时0）

主要内容：工程心理学、人因工程学与工效学的名称和定义；人—机—环境系统及“以人为中心”的设计理念；学科发展历程、主要研究内容，以及神经人因学和脑机交互的发展趋势。

教学要求：理解工程心理学的研究对象、目标和基本价值，能够从系统设计角度分析人为失误及其与安全、效率和舒适性的关系。

课前学习要求：无。

重点、难点：重点：人—机—环境系统观；难点：从“人适应机器”转向“系统适应人”的设计逻辑。

其它教学环节：案例讨论；说明课程安排与学习要求。

（二）第2讲：经典研究方法与神经生理测量 2学时（课堂讲授学时2+实践学时0）

主要内容：问卷、访谈、观察和实验等经典研究方法；现场实验与模拟实验；眼动、心理生理测量和脑功能检测技术的特点、优势、局限及适用场景。

教学要求：能够针对蓝牙耳机测评、虚拟现实实验等工程问题选择适当的研究方法，并说明主观报告、行为表现和生理指标之间的互补关系。

课前学习要求：复习实验心理学中的变量、实验设计和效度概念。

重点、难点：重点：研究方法的选择；难点：多源证据的整合及生态效度的权衡。

其它教学环节：围绕具体问题开展讨论和研究方案练习。

（三）第3讲：统计分析与机器学习基础 2学时（课堂讲授学时2+实践学时0）

主要内容：描述统计与推断统计，包括假设检验、效应量和置信区间；人工智能、机器学习与深度学习的关系；监督学习中的回归和分类，以及无监督学习中的聚类、主成分分析、因子分析和独立成分分析。

教学要求：理解经典统计方法与机器学习所解决问题的差异，能够区分监督学习与无监督学习，并举例说明二者在心理学数据分析中的用途。

课前学习要求：复习均值、方差、相关、假设检验和回归的基本概念。

重点、难点：重点：研究任务、数据和模型的匹配；难点：降维、聚类和模型评价等概念。

其它教学环节：讲解算法案例，完成课堂练习。

（四）第4讲：眼动追踪原理、指标与实验设计 2学时（课堂讲授学时2+实践学时0）

主要内容：眼—心假设、中央凹和瞳孔—角膜反射法；桌面式、眼镜式和移动终端眼动设备；采样率与测量精度；注视、眼跳、凝视、扫描路径、瞳孔直径、热图和兴趣区等指标及分析方法。

教学要求：理解眼动追踪的测量原理，能够依据研究问题选择设备、指标和兴趣区，并拟定基本的眼动实验方案。

课前学习要求：复习认知心理学中的视觉注意与知觉。

重点、难点：重点：眼动指标的心理学含义；难点：指标选择及因果解释的边界。

其它教学环节：技术演示、热图解读和实验设计讨论。

（五）第5讲：眼动追踪应用与多模态分析 2学时（课堂讲授学时2+实践学时0）

主要内容：眼动追踪在人机界面、阅读、广告和用户体验研究中的应用；典型扫描模式；眼动数据与机器学习、脑电或行为数据的联合分析；孤独症视觉注意研究案例及其工程与临床意义。

教学要求：能够从注视分布、扫描路径和瞳孔变化中提取信息，并评价眼动研究在实际应用场景中的效度与局限。

课前学习要求：阅读一篇眼动追踪应用研究。

重点、难点：重点：从眼动可视化结果过渡到统计推断；难点：多模态指标的一致性及其解释。

其它教学环节：案例研讨和文献解读。

（六）第6讲：EEG神经生理基础、采集与脑节律 2学时（课堂讲授学时2+实践学时0）

主要内容：EEG的生理基础和发现历史；电极、放大、模数转换及记录流程；10—20系统、导联与参考；δ、θ、α、β、γ等脑节律及其与认知状态的关系；EEG的时间分辨率和空间分辨率。

教学要求：能够说明头皮EEG信号的来源和采集过程，识别基本频段，并理解脑节律指标与认知状态之间关系的条件性。

课前学习要求：复习神经元电活动与突触后电位。

重点、难点：重点：EEG采集过程与脑节律；难点：体积传导、参考选择和神经来源解释。

其它教学环节：设备和脑电波形演示。

（七）第7讲：脑电伪迹识别与预处理 2学时（课堂讲授学时2+实践学时0）

主要内容：眼动、眨眼、肌电、心电、工频、电极松动和运动等伪迹；滤波、重参考、分段、基线校正、坏导剔除与插值；使用独立成分分析去除伪迹；HAPPE、EPOS等流程化预处理方案。

教学要求：能够根据波形、拓扑图和频谱识别常见伪迹，说明各项预处理操作的目的，并安排合理的处理顺序。

课前学习要求：预习脑电频段、滤波与独立成分分析的基本概念。

重点、难点：重点：常见伪迹的特征与标准预处理流程；难点：避免过度处理并保证分析的可复现性。

其它教学环节：伪迹识别练习；比较不同处理方案。

（八）第8讲：EEG/ERP分析方法与公开数据 2学时（课堂讲授学时2+实践学时0）

主要内容：脑电信号的时域、频域、空间域和时频分析；单通道、双通道与多通道分析；ERP的叠加平均及早期、中潜伏期和晚潜伏期成分；公开EEG数据集的获取、数据字典与可复现分析。

教学要求：能够依据研究问题选择适当的分析方法，解释ERP和频谱指标，并建立从公开数据分析到心理学结论的基本思路。

课前学习要求：复习平均、频谱及实验事件编码。

重点、难点：重点：研究问题、信号特征与分析方法的对应关系；难点：多维脑电特征的统计推断。

其它教学环节：分析公开数据案例，讨论完整分析流程。

（九）第9讲：脑电信号的工程与临床应用 2学时（课堂讲授学时2+实践学时0）

主要内容：EEG在癫痫发作检测与定位、睡眠分期、麻醉深度监测、轻度认知障碍、注意缺陷多动障碍、孤独症和神经反馈中的应用；脑电产品及成果转化案例。

教学要求：能够区分检测、预测、辅助诊断和干预评价等任务，并评价不同脑电指标在工程或临床应用中的证据强度。

课前学习要求：任选一个脑电应用方向查阅综述或产品资料。

重点、难点：重点：从脑电信号到实际应用的证据链；难点：研究结果的泛化、个体差异和临床效度。

其它教学环节：应用案例研讨。

（十）第10讲：脑机接口原理、范式与系统评价 2学时（课堂讲授学时2+实践学时0）

主要内容：脑机接口的定义，以及信号采集、特征提取、分类解码、控制输出与反馈闭环；主动式、反应式和被动式BCI；侵入式与非侵入式技术路径；P300、稳态视觉诱发电位和运动想象等典型范式；准确率、信息传输率和可用性评价。

教学要求：掌握BCI的系统构成和典型范式，能够从信号质量、解码性能、人机交互和使用负担等方面评价系统。

课前学习要求：复习EEG采集、ERP与分类的基本概念。

重点、难点：重点：闭环系统与范式选择；难点：将实验室性能转化为实际可用性。

其它教学环节：拆解典型系统案例，比较关键参数。

（十一）第11讲：脑机接口应用、产业与伦理 2学时（课堂讲授学时2+实践学时0）

主要内容：脑机接口在沟通、运动控制、感觉反馈、康复、医学、军事、消费和艺术等领域的应用；植入式、介入式与非侵入式技术路径；产业链与商业模式；数据隐私、知情同意、自主性、公平可及和安全监管。

教学要求：能够结合典型案例分析脑机接口的技术价值、产业条件和风险边界，并认识到单一性能指标不能替代真实用户需求。

课前学习要求：选择一个脑机接口应用案例，准备其需求、技术路径与风险分析。

重点、难点：重点：应用适配与负责任创新；难点：长期安全、隐私保护和社会影响评价。

其它教学环节：案例辩论和小组讨论。

（十二）第12讲：癫痫脑电与功能定位案例 2学时（课堂讲授学时2+实践学时0）

主要内容：癫痫发作的检测与预测、致痫灶定位和EEG/ECoG记录；术中唤醒，以及语言、感觉和运动功能区定位；特征工程、非线性分析与机器学习在临床决策支持中的应用。

教学要求：能够通过完整案例梳理采集、预处理、特征提取、建模、验证和临床决策等环节，理解误判成本及跨学科协作要求。

课前学习要求：复习脑电分析流程和分类模型评价指标。

重点、难点：重点：信号分析方法与临床问题的对应；难点：个体化、实时性及高风险决策所要求的可靠性。

其它教学环节：病例与算法方案研讨。

（十三）第13讲：经颅直流电刺激及闭环调控 2学时（课堂讲授学时2+实践学时0）

主要内容：神经调控技术的分类；经颅直流电刺激（tDCS）的极性效应、作用机制、剂量参数和相关研究证据；认知与孤独症等应用案例；EEG引导、个体化靶点和闭环优化方案。

教学要求：理解tDCS的基本原理和主要参数，能够区分机制证据与应用效果，并识别安慰刺激对照、盲法、安全性和个体差异等问题。

课前学习要求：查阅一项tDCS随机对照研究。

重点、难点：重点：刺激参数、脑状态与效果之间的关系；难点：研究结果的可重复性与因果解释。

其它教学环节：研究设计评议与安全伦理讨论。

（十四）第14讲：经颅交流电刺激、TMS与新型调控 2学时（课堂讲授学时2+实践学时0）

主要内容：tACS的频率、相位、神经夹带和可塑性；TMS的电磁感应原理、线圈，以及单脉冲、成对脉冲、重复刺激、MEP/TEP和闭环TMS；经颅超声刺激的原理、参数、优势、风险与应用前景。

教学要求：能够比较电、磁、声调控技术的时空特性、作用机制、研究范式和适用场景，并说明闭环调控的基本原理。

课前学习要求：复习神经振荡、相位同步与运动诱发电位。

重点、难点：重点：不同调控技术的比较；难点：剂量、安全边界和脑状态依赖性。

其它教学环节：比较技术路线，分析参数设置案例。

（十五）第15讲：专题研究汇报 4学时（课堂讲授学时4+实践学时0）

主要内容：学生从文献精讲或领域综述与应用分析两种形式中选择一种，围绕研究背景、科学问题、理论与方法、主要结果、批判性评价、创新点和工程应用进行汇报。

教学要求：能够作出结构清晰、证据准确、时间安排合理的学术汇报，并依据统一标准提出问题、开展互评。

课前学习要求：按小组完成文献检索、内容整理、PPT制作和汇报演练。

重点、难点：重点：构建证据链并开展批判性分析；难点：准确说明研究发现的工程意义。

其它教学环节：小组汇报、提问和互评。

四、选用教材与学习资源（必备项）

1、克里斯托弗 D. 威肯斯等（2014）．《工程心理学与人的作业》（第四版）．机械工业出版社。

2、葛列众（2017）．《工程心理学》．华东师范大学出版社。

3、胡理（2020）．《脑电信号处理与特征提取》．科学出版社。

4、任课教师提供的课件、技术演示材料，以及与眼动、EEG、脑机接口和神经调控相关的代表性中英文文献。

五、教学策略与方法建议（可选项）

课程采用理论讲授、技术演示、案例研讨和项目汇报相结合的教学方式，以真实人机系统和脑科学应用问题组织教学。学生通过课前文献阅读、课堂问题讨论、眼动与脑电数据分析示例、技术路线比较、小组汇报和同伴互评，逐步建立心理学理论、测量技术、数据分析、工程设计与伦理规范之间的联系。

六、考核方式（必备项）

考核形式为考查。课程总评由课堂参与讨论、专题研究汇报和课程报告三部分组成。

课堂参与讨论（20%）：考查出勤和课前准备、课堂问答、案例讨论、课堂练习及同伴反馈。

专题研究汇报（20%）：每组3—4人，可选择“高质量实证研究文献精讲”或“领域综述与应用分析”。评分包括四个维度：内容理解与逻辑构建30分，核心要素分析与整合25分，批判性思维与创新性25分，表达呈现与团队合作20分。

课程报告（60%）：独立完成一篇约2000字的报告，参考文献不少于5篇，其中至少包括2篇英文文献。报告可选择以下类型：（1）理论综述类，梳理工程心理学某一经典主题的基本概念、研究进展和实际应用；（2）应用案例分析类，分析真实或假想人机系统中的人因问题并提出改进建议；（3）实验或数据分析类，使用公开EEG、眼动或课堂示例数据完成基本分析，并解释结果的心理学意义。

课程报告应包括研究背景与问题提出、理论框架或文献综述、案例分析或研究设计（也可为数据与分析流程）、结果与讨论或改进建议、结论与展望、参考文献。主要评价问题价值、理论依据、方法合理性、证据解释、批判性与创新性、写作规范和伦理意识。

七、其他

【编写日期】：2026年8月