個(gè)人(rén)資料
教育經曆2004.9-2009.7中國科學院神經科學研究所，博士 (期間随導師到北(běi)京師範大(dà)學認知神經科學與學習(xí)國家重點實驗室學習(xí)) 2000.9-2004.6華東師範大(dà)學心理(lǐ)學學士（主修），計算(suàn)機科學第二專業（輔修） 工作經曆2015.5-今 先後擔任華東師範大(dà)學心理(lǐ)和(hé)認知科學學院，研究員(yuán)，教授，視覺認知和(hé)虛拟現實應用(yòng)實驗室負責人(rén)，博士生導師 2012.9-2015.5 飛(fēi)利浦研究院研究人(rén)員(yuán) 2009.9-2012.8 英國伯明(míng)翰大(dà)學博士後，期間受瑪麗居裏學者計劃基金資助
， 個(gè)人(rén)簡介蒯曙光(guāng)博士主要從事虛拟現實系統感知覺和(hé)人(rén)機交互研究，擅長(cháng)使用(yòng)數學和(hé)工程建模方法研究人(rén)類交互行爲。曾以第一或通(tōng)訊作者在Nature Neuroscience, Nature Human Behavior, Current Biology, Plos Biology, Journal of Neuroscience, Psychological Science國際心理(lǐ)學與神經科學雜(zá)志發表多(duō)篇的(de)學術論文，蒯曙光(guāng)博士先後主持了(le)多(duō)個(gè)研究項目。研究工作受到國家自然科學基金優秀青年基金的(de)資助等多(duō)個(gè)國家項目資助。 實驗室網站 請見 http://psyvrlab.ecnu.edu.cn/ 社會兼職研究方向基于虛拟現實社會交互研究 了(le)解社會交互對(duì)于人(rén)類的(de)社會活動至關重要。先前的(de)研究發現具有社會意義的(de)信息在建立社會互動中起著(zhe)重要作用(yòng)，但是對(duì)傳統研究中卻鮮有對(duì)這(zhè)些線索的(de)定量分(fēn)析。爲此我們使用(yòng)了(le)虛拟現實技術來(lái)創建社交環境，并通(tōng)過心理(lǐ)物(wù)理(lǐ)學的(de)方式突破了(le)傳統研究的(de)限制，測量了(le)人(rén)類的(de)社交感知，這(zhè)使得(de)被試在社會交互中可(kě)以成爲直接參與的(de)互動者，而不僅僅是觀察者。基于這(zhè)些VR測量，我們提出了(le)社交互動場(chǎng)模型（SIFM），SIFM可(kě)以幫助我們了(le)解人(rén)類是如何在社會交互中産生這(zhè)些規律性的(de)智能行爲并能幫助我們預測人(rén)類社交互動狀态。 人(rén)類行走行爲研究 在複雜(zá)的(de)自然環境中繞開障礙物(wù)到達目标地點對(duì)于生物(wù)是一種基礎能力。就人(rén)類而言，我們能夠在日常生活中，例如在人(rén)流攢動的(de)派對(duì)或商場(chǎng)，毫不費力地繞行靜止和(hé)運動的(de)人(rén)群。同時(shí)，作爲社會動物(wù)，人(rén)類的(de)行走行爲受到了(le)大(dà)量社會信息的(de)影(yǐng)響。人(rén)類在行走過程中會避免與他(tā)人(rén)産生不必要的(de)社會交互強度。我們通(tōng)過虛拟現實技術構建複雜(zá)的(de)社會情境，并記錄被試的(de)行走軌迹，探究人(rén)類行走路徑規劃和(hé)路徑執行的(de)規律。對(duì)人(rén)類行走行爲規律的(de)掌握對(duì)大(dà)型群體活動的(de)安全預案制定、城(chéng)市道路規劃以及服務型機器人(rén)的(de)設計有著(zhe)重要的(de)指導意義 招生與培養開授課程認知心理(lǐ)學（本科） 心理(lǐ)學研討(tǎo)與實踐（本科） 創新産品設計與用(yòng)戶體驗研究（研究生） 科研項目視覺信息整合，2021.1.1-2023.12.30，國家自然科學優秀青年基金，項目批準号：32022031，項目負責人(rén)； 人(rén)類内在空間參照(zhào)系對(duì)角度知覺的(de)影(yǐng)響，2018.1.10-2021.12.30，國家自然科學面上基金，項目批準号：31771209，項目負責人(rén)； 時(shí)空整合的(de)心理(lǐ)和(hé)腦(nǎo)機制研究，2016.1.10-2017.12.30，國家自然科學面上基金（小額），項目批準号：31571160，項目負責人(rén)； 基于虛拟現實的(de)實驗研究對(duì)實驗哲學的(de)超越，2015.11 -2020.12.30，國家社科基金重大(dà)課題（第二批）項目批準：15ZDB016，子課題負責人(rén)； 學術成果代表性學術論文 Zhou, C., Miao, M. C., Chen, X. R., Hu, Y. F., Chang, Q., Yan, M. Y., & Kuai, S. G*. (2022). Human-behaviour-based social locomotion model improves the humanization of social robots. Nature Machine Intelligence, 4(11), 1040-1052. (* Corresponding Author).
Kuai, S. G*., Shan, Z.K.D., Chen, J., Xu, Z.X., Li, J.M., Field, D., &Li., L*. (2020). Integration of motion and form cues for the perception of self-motion in the human brain. Journal of Neuroscience, 40(5), 1120-1132 (* Corresponding Author). Zhou, C., Han, M., Liang, Q., Hu, Y. F., & Kuai, S. G*. (2019). A social interaction field model accurately identifies static and dynamic social groupings. Nature human behaviour, 3,847-855 (* Corresponding Author) Kuai, S. G., Li, W., Yu, C., & Kourtzi, Z. (2017). Contour integration over time: psychophysical and fMRI evidence. Cerebral Cortex, 27(5), 3042-3051
Kuai, S. G., Levi, D., & Kourtzi, Z. (2013). Learning optimizes decision templates in the human visual cortex. Current Biology, 23(18), 1799-1804.
Kuai, S. G., & Kourtzi, Z. (2013). Learning to see, but not discriminate, visual forms is impaired in aging. Psychological Science, 24(4), 412-422.
Zhang, J. Y.＊, Kuai, S. G.＊, Xiao, L. Q.＊, Klein, S. A., Levi, D. M., & Yu, C. (2008). Stimulus coding rules for perceptual learning. PLoS Biology, 6(8), e197. (＊Equal contributors)
Kuai, S. G.＊, Zhang, J. Y.＊, Klein, S. A., Levi, D. M., & Yu, C. (2005). The essential role of stimulus temporal patterning in enabling perceptual learning. Nature Neuroscience, 8(11), 1497-1499. (＊Equal contributors) 榮譽及獎勵 |
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