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  从高中到本科、再到研究生入学考试，了解一下美国对心理学的学科指导纲领。（以后看完后再介绍）   1）National Standards for High School Psychology Curricula          在线阅读；PDF下载 2）APA Guidelines for the Undergraduate Psychology Major        PDF下载 3）美国研究生入学考试GRE Psychology subject      有兴趣的同学可以下载这个文件，自己做题目试试  

           没有最烦，只有更烦。      这句话概括了这次申请IRB的过程。在美国，用人做实验的被试都要经过IRB（institutional review board）的审批。（别说是人，老鼠也是一样。幸亏我不是研究脑科学，如果是做PET的实验，估计没几个月批不下来）      尽管烦人，不过还是学到不少在实验过程中，需要注意的细节： 1）轻易不要改动实验过程。凡是要改，都得提交amendment，估计又得等几天。像我这样的无风险实验，从提交到最后审批用了1个半月。 2）你是通过什么方法招到这些被试，他们为什么愿意参加这个实验，你是不是用了硬性的（强迫）手段？尤其是，如果你是老师，直接在自己班里施测，如果学生不参加，会不会影响他们这门课的成绩。（甚至像我的proposal里，计划在上完一节课之后实测，IRB的人就帮我改成，实验人员在准备施测的时候，老师必须离开课室，以防老师看到哪些童鞋没有参加实验，影响到老师对学生的印象；然后在报告里，添加了一个说明，说实验中的得分高低，只适用于实验本身，不会影响学生的期末成绩） 3）consent form签了之后，还得封存2年（还是3年？忘了）。问卷或数据回收之后，得保管好，尤其是电脑中的数据，要防止其他人打开来看；若实验要求填写任何个人信息，你怎么对这些信息进行保密，你的信息录入电脑之后（和进行必要的数据分析、得出实验所需的结果之后），一般要将数据里的个人信息替换，e.g.填写的人名Brian House换成BH。而对原有的问卷，需要用黑色的笔涂掉或者用东西遮住被试的个人信息，无法在追认出原作者。 4）理论上说，对所有接触到问卷、参与数据录入和分析的实验人员都得经过培训，知道如何对数据中所涉及的任何个人信息进行严格地保密。e.g.如果你进行实验数据的传输，或者是通过网页在线收集数据，或者在email通信时发送了这类信息，你是否能保证这些信息没有泄露。避免“艳照门”。      由于当时得在3个月内赶完毕业论文，心里着急，想她快点批。不过，现在想来，让我想起了那个巴士阿叔的对白      “你有压力，我有压力”

1）只有本科学历的话，较难就业     根据美国劳工部2010-2011公布的信息，约34%是自己雇自己（例如有自己的办公室，给别人做咨询或顾问）。21%心理学从业者，分别在医疗保健行业（心理健康从业者、医院、药物滥用中心）。 主要的几个就业方向：   academia, clinical psychology, health and school psychology, clinical neuropsychology, and government service. 对于博士，就业最好的是学心理健康； 对于硕士，就业最好的是学工业与组织心理学（I/O）； 对于本科，就业职位有限。 原文链接

  不是每个教授都很会教课。不要以为这里的每个教授都会像网上流传的那位哈佛公开课的教授那样绘声绘色的教课，教学风格一定程度上取决于个人的风格。 尽管如此，美国的大学通过以下几点来保证了它的质量： 1）每周（大量）的阅读，包括教材、老师自编的讲义、学术期刊的论文） 2）大约一个月一次的测验。这些测试的分数最后都算进最终的成绩。 3）定期的个人或小组presentation，以及课堂的讨论。 由此看来，它是通过一个体系来保证教学的质量。像编好的程序一样，不管是谁来教，最后出来的“产品”都能达标，不会太差。 但再想一下，这岂不很像中国的中小学教育吗？

本人觉得很有前景的一个发展方向： Tal Yarkoni介绍了他利用信息学（informatics）来整合研究。做法：1）可以通过网络上已有的巨量数据，来挖掘其背后的意义。（样本大，不用专门找被试，数据现成）；2）像meta-analysis一样，收集一堆现有的文献，然后发现其规律。e.g. 我们只能先有刺激，再去看脑部哪个部位被激活；但如果反过来，我们光知道哪个部位被激活，是很难知道，他接收的是什么刺激（因为这两者是多对一或多对多的关系）。但利用贝叶斯推理，对一堆文献分析后，我们可以找出当xx区域被激活时，有30%的可能是A刺激，有55%的可能是B刺激。   一些有待继续看的理论 Hebbian Learning John Holland 的遗传算法 Higgins的Regulatory focus theory  神经元经济学 Neuroeconomics   OSU的Alex Petrov 弄的关于Perceptual Learning的一个wiki  (这里列了很多这个领域的研究者，也可以加入他们的mailing list) http://www.perceptuallearning.org/   UC-Berkeley的Palmer教授介绍了他的ecological valence theory (EVT)。他的研究发现，人们喜欢的颜色跟他们喜欢的物件的颜色相关。我们对颜色的偏好会受环境影响。例如Stanford的学生更喜欢斯坦福红色，而Berkeley的学生更喜欢伯克利蓝色。