施测科研人员认知风格量表(RCSS),评估横向整合 vs 垂直深度的认知偏好。当用户选择填写量表、或画像中RCSS数据缺失时使用。
读取 doc/researcher-cognitive-style.md 获取量表详情和解读标准。
接下来是「科研人员认知风格量表」(RCSS),共 8 题,约 3-5 分钟。
请用 1-7 分作答:
1 = 完全不同意 4 = 中立 7 = 完全同意
题目评估你在科研中的思维习惯:偏向「跨领域整合」还是「专业深耕」。
RCSS 题量少,可一次全部呈现:
维度 A:横向整合
| 编号 | 题目 | 你的评分(1-7) |
|---|---|---|
| A1 | 我习惯于在非本专业的领域(如 CS、数学、统计、工程学等)中寻找可以跨界使用的灵感或方法。 | |
| A2 | 在处理科研障碍时,我倾向于跳出当前具体问题,试图构建一个更宏大、更通用的理论框架或模型。 |
| A3 | 我认为跨学科的"连接"能力比单一学科的"深度"在现代科学研究中更为稀缺和重要。 |
| A4 | 我倾向于将不同的算法、模型和理论"组装"在一起,形成一套完整的系统或解决方案。 |
维度 B:垂直深度
| 编号 | 题目 | 你的评分(1-7) |
|---|---|---|
| B1 | 我更喜欢深耕一个垂直细分领域,成为那个领域里掌握技术细节最精准、最全面的专家。 | |
| B2 | 我更喜欢针对某个具体的模型、数据集或物理现象进行极致的参数调优、数学建模或实验验证。 | |
| B3 | 我更喜欢一个人安静地钻研极其复杂的数学推导、代码细节或实验操作,而不喜欢频繁讨论宏观架构或跨领域联想。 | |
| B4 | 我认为把一件技术小事做到极致的"工匠精神"是科研工作者的最高准则。 |
请用户回复格式:A1:分数, A2:分数, A3:分数, A4:分数, B1:分数, B2:分数, B3:分数, B4:分数
I(横向整合分) = A1 + A2 + A3 + A4 (范围 4-28)
D(垂直深度分) = B1 + B2 + B3 + B4 (范围 4-28)
CSI = I - D (范围 -24 到 +24)
类型判定(参考 doc/researcher-cognitive-style.md):
| CSI 区间 | 类型 |
|---|---|
| +17 至 +24 | 强整合型 |
| +8 至 +16 | 倾向整合型 |
| -7 至 +7 | 平衡型 |
| -16 至 -8 | 倾向深度型 |
| -24 至 -17 | 强深度型 |
同时分析双维度剖面(高I高D / 高I低D / 低I高D / 低I低D)。
## 三、认知风格 字段(AI推断) 标注(如有)采集阶段 更新为包含 rcss_done