AI 驱动的心理测量学量表开发终极教程：释放 AIGENIE 的潜力
人工智能
2026-03-31 v1 计算与语言
人机交互
摘要
心理量表开发传统上需要大量专家参与、迭代修订和大规模预测试才能开始心理测量评估。AIGENIE R 包实现了 AI-GENIE 框架（基于网络集成评估的自动项目生成），将大语言模型（LLM）文本生成与网络心理测量方法相结合，自动化这一过程的早期阶段。该包利用 LLM 生成候选项目池，将其转换为高维嵌入，并应用多步缩减流程——探索性图分析（EGA）、唯一变量分析（UVA）和自助法 EGA——以完全在 silico 方式生成结构经过验证的项目池。本教程分六个部分介绍该包：安装与设置、理解应用程序接口（API）、文本生成、项目生成、AIGENIE 函数和 GENIE 函数。两个运行示例展示了该包的使用：Big Five 人格模型（一个成熟构念）和 AI 焦虑（一个新兴构念）。该包支持多个 LLM 提供商（OpenAI、Anthropic、Groq、HuggingFace 和本地模型），提供无需外部 API 调用的完全离线模式，并提供 GENIE() 函数供研究者对任意来源的现有项目池应用心理测量缩减流程。AIGENIE 包在 R-universe 上免费获取，地址为 https://laralee.r-universe.dev/AIGENIE。
引用
@article{arxiv.2603.28643,
title = {The Ultimate Tutorial for AI-driven Scale Development in Generative Psychometrics: Releasing AIGENIE from its Bottle},
author = {Lara Russell-Lasalandra and Hudson Golino and Luis Eduardo Garrido and Alexander P. Christensen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.28643},
year = {2026}
}
备注
38 pages, 8 Figures, 3 tables