健全人对残疾人外显、内隐刻板印象研究基于scm模型

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1、B844公开分类号：____________密级：______________ＵＤＣ：____________单位代码：______________11646健全人对残疾人外显、内隐硕士学位论文刻板印象研究：基论文题目：健全人对残疾人外显、内隐刻板印象研究：基于SCM模型于SCM模型席学号：_________________________1111041041贻莹姓名：_________________________席贻莹专业名称：______发展与教育心理学___________________学院：_____________________

2、____教师教育学院指导教师：_________________________［单击此处键入学院名称］徐钟庚论文提交日期：2014年4月20日万方数据B844公开内部机密分类号：____________密级：______________ＵＤＣ：____________单位代码：______________11646硕士学位论文论文题目：健全人对残疾人外显、内隐刻板印象研究：基于SCM模型1111041041学号：_________________________姓名：_________________________席贻莹发展与教育心理学专业名

3、称：_________________________教师教育学院学院：_________________________徐钟庚副教授指导教师：_________________________论文提交日期：2014年4月20日万方数据AThesisSubmittedtoNingboUniversityfortheMaster’sDegreeTheexplicitandimplicitstereotypeagainstpeoplewithdisabilitybasedonStereotypeContentModelCandidate：XiYiyi

4、ngSupervisors：AssociateProfessor,XuZhonggengFacultyofTeacherEducationNingboUniversityNingbo315211，ZhejiangP.R.CHINAdate:April20,2014万方数据独创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含为获得宁波大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献

5、均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。签名：___________日期：____________关于论文使用授权的声明本人完全了解宁波大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。（保密的论文在解密后应遵循此规定）签名：___________导师签名：___________日期：____________万方数据宁波大学硕士学位论文健全人对残疾人外显、内隐刻板印象研究：基于SCM模型摘要残

6、疾人是社会生活中一个特殊困难的群体，由于生理缺陷程度的不同，导致该群体中存在生存能力的差异。因此，残疾人群体是多样化、较为复杂的群体。虽然“十五”期间，我国残疾人社会保障已得到较大的改善，但是残疾人在就业、人际交往方面仍存在障碍；另一方面，刻板印象是一切偏见、歧视形成的最初阶段，所以对残疾人群体的刻板印象研究，有助于更深刻理解态度形成的最初原因。早期国外对残疾人刻板印象成分的研究中，多集中于精神病人这个子群体，认为他们是危险的和不可预测的。该结果随后被很多研究都认可。但同时也有研究表明残疾人刻板印象成分也包括虚弱（weakness）和能力低下。早

7、期对残疾人刻板印象成分的研究并没有统一的结论。刻板印象内容模型（StereotypeContentModel,SCM），认为刻板印象是在热情(warmth)和能力(competence)这两个核心维度上的评价组合，并假设大多数刻板印象是混合的。虽有研究表明，残疾人刻板印象在SCM模型上是低能力、高热情，但其在中国背景下刻板印象内容模型量表的适用性未曾被考察，并且在内隐层面，健全人对残疾人的刻板印象会否与外显测量产生分离，也是本研究的探索重点。本研究总体构架上看，分为三个研究，在刻板印象内容模型SCM基础上，通过区分出不同能力水平的残疾人，分别从外

8、显和内隐层面考察健全人对残疾人的刻板印象。通过上述研究获得如下主要结论：（1）修订后的残疾人刻板印象内容模型量表，具有较高的区分度和信效