本技能培训项目是由CCPL实验室常年开设，旨在为心理学及相关学科的研究者提供系统化、可操作的人工智能应用训练。聚焦心理学及其他相关研究中的文本数据与智能方法的交叉前沿，所有内容均围绕真实科研场景设计，无需编程基础，全程依托实验室自研开发的分析系统、AI智能体以及预置样例数据集完成。
本技能培训项目每年举办若干期，并持续更新内容以跟进技术进展。近期培训日程与报名信息请见页面底部“最新培训信息”。
适合对象
- 心理学及相关专业的硕士/博士研究生，科研人员或爱好者
- 希望将人工智能技术嵌入研究但缺乏编程基础的科研人员、青年教师、博士后
- 与心理学相关的大数据分析、产品研发、人工智能等领域的研究人员或从业者。
核心特色
- 零编程门槛
所有分析均通过实验室自研开发的林萃分析系统完成，拖拽、点选与参数配置即可实现从数据清洗到高级建模的全流程，通过学习掌握利用AI智能体有效辅助调研、数据分析及写作等，提高工作效率，研究者可将全部注意力集中于问题提出与理论解释。
- 真实样例数据集
提供经脱敏和伦理审查的真实社交媒体数据（300M左右）。数据既可满足课程练习需要，亦可作为独立研究的分析素材。此外，CCPL实验室也提供在更大规模的数据（300G左右）上进行数据分析的机会，助力开展相关研究。
- 从分析到发表的全链条支持
每个模块均配合讲解可发表的分析流程、论文写作框架及已发表案例。
预期收获
- 一套零编程、标准化、可复现的从数据分析到预测建模的工作流
- 多项基于真实数据的可直接导入论文的结果与图表
- 已配置完成的科研AI分析系统，培训后可长期使用
- AI智能体辅助心理学研究与实践的专业指导
- 提升在心理学与AI交叉领域期刊及会议中的发表竞争力
系统安装及配置
可先阅读 PDF 安装说明，也可按顺序观看演示视频，完成 Python 开发环境、Claude Code、SPSS-MCP、常用包、Ollama 模型与通义千问 API Key 的配置。
Python 环境安装配置
完成本地 Python 开发环境、pip 常用包、Ollama 模型和通义千问 API Key 的安装与配置。
PDF 指南
打开 PDFPython开发环境安装配置
适合需要按步骤查阅安装流程的学习者，可直接在浏览器中打开。
演示视频可点击封面播放，建议按 01 到 04 的顺序观看。
02 Pip配置与常用包安装
03 Ollama安装与模型下载
04 通义千问 API Key 配置
Claude Code 安装详解
配置 Claude Code，为后续使用 AI 智能体辅助科研写作、数据分析和自动化工具调用打好基础。
PDF 指南
打开 PDFClaude Code 安装详解
图文说明 Claude Code 的安装与基础配置流程，适合首次配置科研 AI 编程环境的学习者。