Personalidad Parcial 2 (Parte 3)

Un algoritmo infiere que una persona es altamente responsable a partir de un uso constante del teléfono, batería siempre cargada y patrones estables de actividad diaria. Según la computación de la personalidad, esta inferencia se basa principalmente en: Reivindicaciones explícitas de la identidad. Residuos conductuales. Autoinformes implícitos. Síntesis artificial de la personalidad.

Según el modelo de primeras impresiones, ¿qué característica define mejor las reivindicaciones de identidad frente a los residuos conductuales?. Son siempre inconscientes. Reflejan actividades pasadas y futuras. Son señales deliberadas para comunicar aspectos del yo. Proceden exclusivamente de huellas digitales.

La computación de la personalidad se sitúa conceptualmente en: La sustitución de los cuestionarios por IA. La intersección entre personalidad e inteligencia artificial. La psicometría tradicional aplicada a big data. El análisis clínico automatizado.

Los enfoques de procesamiento del lenguaje natural (NLP) en predicción de personalidad se caracterizan principalmente por: Evaluar el contenido semántico consciente. Detectar patrones léxicos asociados a rasgos. Requerir juicios humanos expertos. Medir habilidades socioemocionales.

La predicción de primeras impresiones mediante visión artificial se diferencia de la predicción de la personalidad real porque: Evalúa rasgos latentes estables. Predice cómo los demás perciben a la persona. Requiere autoinformes para validación. Elimina la influencia cultural.

En el contexto de IA, la síntesis de la personalidad se refiere a: Detectar rasgos reales a partir de datos conductuales. Predecir autoinformes de personalidad. Generar rasgos de personalidad en agentes artificiales. Identificar trastornos de personalidad.

En el reconocimiento de personalidad, el criterio de referencia principal para validar el modelo suele ser: El juicio clínico. Las primeras impresiones de observadores. El autoinforme del propio individuo. El diagnóstico DSM.

Un sistema que predice cómo será valorada una persona por desconocidos a partir de su foto de perfil está realizando principalmente: Reconocimiento de personalidad. Percepción de personalidad. Síntesis de personalidad. Evaluación de rasgos implícitos.

Según Bleidorn y Hopwood (2019), una contribución clave de la IA a la teoría de la personalidad es: Reemplazar los modelos de rasgos clásicos. Identificar conductas concretas asociadas a rasgos en contextos naturales. Eliminar la necesidad de autoinformes. Diagnosticar trastornos de personalidad.

Una aportación relevante de la computación de la personalidad a la teoría de los Big Five es: Reducir la dimensionalidad de los rasgos. Identificar diferencias de personalidad entre grupos. Sustituir el enfoque psicométrico. Unificar personalidad normal y patológica.

Cuando se afirma que las aportaciones entre IA y teoría de la personalidad son bidireccionales, se quiere decir que: La IA funciona igual que los humanos. La personalidad explica el funcionamiento de los algoritmos. La teoría guía a la IA y la IA aporta evidencia empírica a la teoría. Ambos enfoques son independientes.

Relaciona el área de investigación de IA con sus componentes/funcionamiento: Autoinforme de personalidad. Rasgos reales del individuo. Primeras impresiones. Cómo te perciben los demás. Generación de personalidad artificial.

Relaciona cada tipo de huella con el ejemplo correspondiente. Camiseta con símbolo ideológico. Instrumento musical visible en la habitación. Likes en redes sociales. Uso constante del móvil. Foto de perfil cuidadosamente seleccionada.

Relaciona las áreas de investigación de IA diferentes dependiendo de lo que queremos predecir: Autoinforme. Heteroinforme. Personalidad real. Primera impresión.

En el estudio de Youyou et al. (2015), la mejora en la precisión de la predicción de rasgos de personalidad a partir de likes se explica principalmente por: El tipo de rasgo evaluado. El aumento del número de huellas digitales disponibles. El uso exclusivo de redes sociales visuales. La sustitución del autoinforme por heteroinformes.

El enfoque de vocabulario cerrado en procesamiento del lenguaje natural se caracteriza por: Analizar todo el texto sin categorías previas. Buscar palabras clave definidas a priori. Detectar automáticamente emociones implícitas. Utilizar exclusivamente modelos neuronales.

El enfoque de vocabulario abierto en NLP se diferencia del cerrado porque: Se limita a categorías lingüísticas predefinidas. Requiere juicios humanos expertos. Permite que el algoritmo explore todo el lenguaje sin restricciones previas. Solo se aplica a idiomas occidentales.

El análisis del contenido emocional permite detectar juicios como ciberodio porque: Identifica trastornos de personalidad. Clasifica palabras según su connotación emocional. Mide rasgos mediante escalas implícitas. Evalúa la intención consciente del emisor.

La visión artificial aplicada a la personalidad se caracteriza por: Basarse en imágenes estáticas. Excluir señales no verbales. Utilizar señales multimodales (imagen, audio, psicofisiología). Predecir rasgos clínicos.

Los modelos de visión artificial muestran una alta capacidad (0.89–0.91) cuando se utilizan para: Diagnosticar personalidad real. Predecir primeras impresiones. Detectar trastornos de personalidad. Sustituir entrevistas clínicas.

El uso del teléfono móvil como huella digital permite inferir rasgos de personalidad principalmente a partir de: Autodescripciones conscientes. Patrones de uso, localización y apps. Contenido emocional explícito. Entrevistas ecológicas momentáneas.

Clasifica los enfoques de síntesis de la personalidad según su descripción. Árboles de decisión definidos manualmente. Aprenden asociaciones a partir de grandes datos. Generan respuestas mediante LLMs y vectores de rasgos.

La función principal de dotar a un chatbot de atención al cliente de una personalidad simulada es: Reemplazar la interacción humana. Aumentar la precisión de las respuestas. Mejorar la experiencia del usuario y generar confianza. Incrementar la expresividad emocional del sistema.

La creación de una identidad de marca mediante personalidad del agente implica principalmente: Simular rasgos humanos complejos. Asignar características coherentes al estilo del agente. Aumentar la expresividad emocional. Reducir la neutralidad del sistema.

En los robots sociales, la síntesis de personalidad se utiliza principalmente para: Predecir rasgos de los usuarios. Fomentar la autorevelación y la reflexión. Sustituir cuidadores humanos. Fomentar la confianza entre humanos y robots y el vínculo social.

¿Cuál es el principal riesgo asociado al valle inquietante?. Que el robot genere dependencia emocional. Que el robot sea poco profesional. Que el robot resulte inquietante por parecer casi humano. Que el robot pierda funcionalidad.

¿Cuándo debemos tener en cuenta el riesgo asociado al valle inquietante?. Agentes Conversacionales. Robots Sociales. Bots terapéuticos. Robots Genéticos.

La función de la síntesis de personalidad en bots terapéuticos está orientada principalmente a: Diagnosticar trastornos mentales. Sustituir a los profesionales. Fomentar seguridad emocional y introspección. Eliminar la necesidad de privacidad.

Una tendencia futura en la síntesis de personalidad es la creación de personalidades dinámicas, lo que implica: Personalidades rígidas y estables. Adaptación de rasgos al usuario y al contexto. Eliminación de la multimodalidad. Reducción de la interacción social.

Los sistemas multiagente con personalidad se caracterizan por: Funcionamiento independiente de cada agente. Coordinación de rasgos para producir comportamiento social coherente. Ausencia de identidad individual. Uso exclusivo de texto.

Relaciona cada aplicación con su función principal de síntesis de personalidad. Generar confianza y reducir frustración. Fomentar vínculo social humano-robot. Facilitar autorrevelación y reflexión. Identidad de marca.

Relaciona cada aplicación con sus consideraciones: Tono neutro y discreto. Evitar el valle inquietante. Empatía y validación emocional. Transparencia sobre ser un bot. Diferencias interculturales.

La predicción de rasgos a partir de huellas digitales se lleva a cabo a partir de. Redes sociales. Procesamiento del lenguaje natural. Visión artificial. Uso del teléfono. IAT. HEXACO. ESM.

En el contexto del Big Data aplicado a la predicción de rasgos de personalidad, ¿cuál de las siguientes afirmaciones es MÁS correcta desde un punto de vista metodológico?. Cuanto mayor es el volumen de datos, menor es la necesidad de teoría psicológica. El entrenamiento de modelos de IA permite inferir rasgos sin necesidad de validación externa. La predicción de rasgos se basa en el aprendizaje de patrones a partir de residuos conductuales. El uso de Big Data elimina los sesgos presentes en los autoinformes.

Una de las razones por las que el modelo Big Five se considera el más consolidado en psicología de la personalidad es que: Permite clasificar a las personas en tipos discretos aplicados. Cuenta con amplio respaldo empírico en distintos contextos. Se centra principalmente en estados emocionales. Reduce la influencia de la deseabilidad social en selección de personal.

El modelo PANAS se diferencia de los modelos de rasgos amplios porque su objetivo principal es: Evaluar diferencias estables de personalidad. Medir tendencias afectivas positivas y negativas. Clasificar perfiles de liderazgo. Predecir integridad laboral.

En estudios sobre bienestar laboral, ¿qué rasgo del Big Five muestra una relación menos consistente con indicadores de salud psicológica en el trabajo?. Extraversión. Estabilidad emocional. Responsabilidad. Apertura a la experiencia.

La evidencia sugiere que, para roles que implican influencia social y coordinación de equipos, los rasgos con mayor peso predictivo suelen ser: Apertura y amabilidad. Extraversión y responsabilidad. Neuroticismo y apertura. Amabilidad y estabilidad emocional.

El MBTI mantiene su popularidad en contextos organizacionales principalmente porque: Presenta una base empírica sólida. Ofrece categorías intuitivas y fáciles de comunicar. Predice con alta precisión el rendimiento laboral. Se basa en modelos dimensionales.

La evidencia empírica sobre los rasgos oscuros de la personalidad indica que uno de ellos muestra una asociación especialmente consistente con conflictos interpersonales y dificultades en el funcionamiento organizacional. ¿Cuál de los siguientes rasgos se ajusta mejor a esta descripción?. Maquiavelismo. Psicopatía. Narcisismo. Introversión.

Cuando se analiza el liderazgo desde el marco de los Cinco Grandes, los rasgos que tienden a mostrar una relación más sólida con la emergencia del liderazgo son: Apertura y amabilidad. Extraversión y responsabilidad. Extraversión y apertura. Amabilidad y estabilidad emocional.

Cuando se analiza el liderazgo desde el marco de los Cinco Grandes, los rasgos que tienden a mostrar una relación más sólida con la efectividad del liderazgo son: Apertura y amabilidad. Extraversión y responsabilidad. Extraversión y apertura. Amabilidad y estabilidad emocional.

La inclusión de la dimensión Honestidad–Humildad en el modelo HEXACO resulta especialmente relevante porque: Mejora la predicción del bienestar subjetivo. Permite clasificar perfiles de liderazgo. Sustituye a la amabilidad del Big Five. Aporta información sobre integridad y conductas éticas.

En procesos de selección, los formatos de elección forzada se utilizan fundamentalmente porque: Eliminan la deseabilidad social. Reducen la posibilidad de respuestas estratégicas. Incrementan la fiabilidad test-retest. Sustituyen los cuestionarios tradicionales.

Relaciona los modelos con sus funciones: Evaluación de disposiciones afectivas. Evaluación de rasgos amplios con respaldo empírico. Evaluación de integridad y conducta ética. Clasificación tipológica basada en dicotomías.

Relaciona los modelos con su aplicación en RRHH: Predicción de burnout y conflicto. Detección de conductas contraproducentes. Evaluación de integridad. Selección y predicción general del rendimiento.

¿Qué combinación de formato de respuesta y efecto empírico resulta más consistente con la evidencia disponible sobre la reducción del falseamiento y la mejora de la validez predictiva?. Uso de escalas Likert junto con incrementos moderados de fiabilidad test–retest. Empleo de ítems de estímulo único con menor sensibilidad a la deseabilidad social. Aplicación de formatos de elección forzada cuasi-ipsativos asociados a un aumento de la validez predictiva en responsabilidad. Sustitución de autoinformes por evaluaciones observacionales en contextos laborales.

Esa grafica corresponde a: Predicción del rendimiento laboral. Predicción de liderazgo. Predicción de Salud y bienestar. PANAS.

Esa grafica corresponde a: Predicción del rendimiento laboral. Predicción de liderazgo. Predicción de Salud y bienestar. PANAS.

Esa grafica corresponde a: Predicción del rendimiento laboral. Predicción de liderazgo. Predicción de Salud y bienestar. PANAS.

Esa grafica corresponde a: Predicción del rendimiento laboral. Predicción de liderazgo. Predicción de Salud y bienestar. PANAS.

La relación entre estabilidad emocional y rendimiento laboral se explica principalmente por su asociación con: Capacidad para el trabajo creativo. Gestión del estrés y demandas laborales. Motivación intrínseca por el logro. Comportamientos prosociales.

Relaciona los rasgos de Big 5 con los criterios que predice de rendimiento laboral: Trabajo en equipo y reducción de conflictos. Rendimiento general a través de ocupaciones. Gestión del estrés y demandas laborales. Empleos con alta interacción social. Tareas creativas y complejas.

En relación con el liderazgo, los datos de Bono y Judge (2004) permiten distinguir entre emergencia y efectividad del liderazgo. ¿Qué combinación de rasgos muestra una relación relevante con ambas dimensiones?. Apertura y amabilidad. Extraversión y responsabilidad. Estabilidad emocional y apertura. Responsabilidad y amabilidad.

El gráfico de bienestar laboral sugiere que la extraversión contribuye al bienestar principalmente a través de: Mayor rendimiento objetivo. Mejor adaptación emocional y social al contexto laboral. Reducción del burnout. Mayor control cognitivo.

Desde el enfoque de Hogan & Hogan, los rasgos desadaptativos del DSM resultan especialmente relevantes en contextos organizacionales porque permiten anticipar: Dificultades técnicas en el desempeño individual. Fracaso en el liderazgo y disfunción en equipos de trabajo. Bajo potencial de aprendizaje. Escasa creatividad en tareas complejas.

Las puntuaciones elevadas en Honestidad–Humildad se asocian de forma más consistente con: Mayor competitividad interpersonal. Mayor manipulación estratégica. Menor probabilidad de conductas laborales contraproducentes. Mayor tolerancia al estrés.

Desde una perspectiva aplicada en RRHH, la dimensión Honestidad–Humildad resulta especialmente útil porque permite: Identificar talento creativo. Predecir decisiones éticas y menor explotación de otros. Sustituir la evaluación del rendimiento. Detectar liderazgo carismático.

Con el objetivo de incrementar la validez predictiva de los procesos de selección de personal, ¿cuál de las siguientes estrategias se ajusta mejor a la evidencia empírica disponible?. Combinar la evaluación de la capacidad cognitiva con medidas de personalidad basadas en el modelo de los Cinco Grandes. Sustituir la evaluación de personalidad por entrevistas estructuradas. Priorizar la capacidad cognitiva como predictor del rendimiento. Utilizar tipologías de personalidad para facilitar la toma de decisiones.

Desde el marco de las mentalidades, ¿qué patrón conductual se asocia de forma más consistente con una mentalidad fija ante una experiencia de fracaso académico?. Incremento del esfuerzo ante la dificultad. Reevaluación de las estrategias utilizadas. Evitación de desafíos posteriores. Persistencia orientada al aprendizaje.

El concepto de determinismo recíproco implica que: La personalidad determina de forma directa la conducta. El entorno actúa como causa principal del comportamiento. Conducta, persona y entorno se influyen mutuamente a través de la autorregulación. Las habilidades cognitivas explican el rendimiento académico.

Dentro del modelo socio-cognitivo aplicado al aprendizaje, la autorregulación se considera un predictor especialmente potente del rendimiento académico porque: Refleja rasgos estables de personalidad. Está más próxima a la ejecución real de las tareas académicas. Sustituye la influencia de la motivación. Depende fundamentalmente del nivel de inteligencia.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor el papel de la autorregulación en la relación entre personalidad y logro académico?. Es una variable moderadora sin relación directa con el rendimiento. Actúa como mediador clave entre rasgos y resultados académicos. Funciona como un rasgo independiente del contexto. Tiene un impacto menor que la capacidad cognitiva.

Las metas de aproximación pueden asociarse a mejoras en el rendimiento a corto plazo, pero también a mayor estrés porque: Se basan en estándares internos elevados. Dependen de la comparación con el rendimiento de otros. Se centran en la evitación del error. Implican un bajo sentido de autoeficacia.

Las metas de evitación se asocian con peor desempeño académico principalmente porque: Reducen el interés por el contenido. Generan ansiedad que interfiere con los procesos cognitivos. Implican comparación social. Favorecen estrategias de aprendizaje profundas.

La apertura a la experiencia predice mejores resultados académicos incluso controlando la habilidad cognitiva porque: Favorece la autodisciplina y el control conductual. Incrementa la motivación intrínseca y la búsqueda de experiencias de aprendizaje. Reduce la ansiedad ante la evaluación. Facilita el cumplimiento de normas académicas.

La responsabilidad es el predictor más consistente del rendimiento académico debido a su relación con: Capacidad para el razonamiento abstracto. Estrategias de regulación emocional. Hábitos de estudio, persistencia y gestión del tiempo. Preferencia por tareas estructuradas frente a creativas.

Los efectos contradictorios de la extraversión sobre el rendimiento académico se explican mejor por: Diferencias individuales en inteligencia verbal. Cambios en las demandas atencionales según el contexto educativo. Variaciones en el nivel de motivación extrínseca. Diferencias en la autoeficacia académica.

La evidencia metaanalítica reciente sobre neuroticismo y logro académico sugiere que: Existe una relación positiva moderada mediada por el esfuerzo. La relación depende del nivel de dificultad de las tareas. No se observa una asociación robusta y consistente. El efecto se explica principalmente por la motivación extrínseca.

Corresponde a: a) mentalidad fija b) mentalidad de crecimiento. a) baja responsabilidad b) alta extroversión. a) metas de evitación b)metas de dominio. a) alto neuroticismo b)alta apertura.

Relaciona las estructuras con sus funciones. Definen el criterio interno de éxito y fracaso. Influyen en el esfuerzo, la persistencia y la elección de tareas. Determinan los recursos disponibles para actuar. Orientan la dirección de la conducta futura.

Relaciona los rasgos de Big 5 con los criterios que predice de rendimiento laboral: Facilitación del clima interpersonal sin impacto directo en notas. Hábitos de estudio, persistencia y autocontrol. Interferencia cognitiva asociada a la preocupación. Influencia dependiente del contexto educativo. Interés intrínseco y búsqueda de experiencias educativas.

Relaciona las metas con su funcionamento: Comparación social como criterio de éxito. Miedo al fracaso y protección de la autoimagen. Aprender y mejorar la competencia.

La ansiedad ante los exámenes se define de forma más precisa como: Una respuesta emocional intensa previa a situaciones evaluativas. Un conjunto de respuestas cognitivas, emocionales y fisiológicas ante la amenaza de evaluación negativa. Una reacción fisiológica asociada al estrés académico. Un rasgo de personalidad relacionado con el neuroticismo.

La relación entre ansiedad ante los exámenes y rendimiento académico es especialmente negativa cuando: Las tareas son sencillas y rutinarias. El estudiante presenta alta capacidad cognitiva. Predominan los pensamientos de preocupación e intrusión cognitiva. La ansiedad se manifiesta principalmente a nivel fisiológico.

La ansiedad ante los exámenes resulta especialmente perjudicial para el rendimiento cuando concurren: Altos niveles de motivación intrínseca. Capacidad cognitiva elevada. Baja capacidad y tareas con alta demanda cognitiva. Contextos de evaluación poco exigentes.

¿Cuál de las siguientes secuencias describe mejor el ciclo de mantenimiento de la ansiedad ante los exámenes?. Ansiedad → mayor estudio → mejor rendimiento → reducción de ansiedad. Miedo al fracaso → evitación conductual → mala preparación → bajo rendimiento → aumento de ansiedad. Preocupación → activación fisiológica → motivación → mejor desempeño. Estrés → regulación emocional → adaptación al examen.

La intervención con mayor respaldo empírico para reducir la ansiedad ante los exámenes, según este enfoque, consiste en: Entrenamiento en técnicas de relajación. Incremento de la presión evaluativa. Cambio de mentalidad respecto a la inteligencia y el error. Reducción de la dificultad de los exámenes.

Todas las siguientes conductas pueden mantener la ansiedad ante los exámenes mediante evitación o conductas de seguridad, EXCEPTO: Estudiar únicamente los temas que “se dominan”. Posponer la realización de exámenes de práctica. Consultar repetidamente si “va a entrar mucho” un tema. Realizar simulacros completos aun con alto malestar.

Un cambio hacia una mentalidad de crecimiento contribuye a reducir la ansiedad ante los exámenes principalmente porque: Permite reinterpretar el error y el esfuerzo como parte del proceso de aprendizaje, disminuyendo la preocupación cognitiva durante la evaluación. Aumenta la motivación general por el estudio, lo que compensa el impacto negativo de la ansiedad. Favorece una mayor exposición a situaciones evaluativas, facilitando la habituación al examen. Reduce la activación fisiológica asociada al estrés académico.