北师大心理学部心理学计算机应用技术考博考试以跨学科融合为特色，重点考察心理学理论与计算机技术的交叉应用能力。参考书目体系呈现三大核心板块：基础理论类（占40%）、研究方法类（30%）、技术工具类（30%），具体包括《认知心理学（第7版）》刘儒德（北师大出版社）、《实验心理学（第3版）》郭秀艳（高等教育出版社）、《Python for Psychologists》Rachel E. Tower（Routledge）、《心理与行为统计（第3版）》张厚粲（北师大出版社）等12部教材。其中《心理学与计算机技术整合》系列丛书作为北师大自编教材被纳入核心参考，特别推荐其第四章"机器学习在认知评估中的应用"和第五章"虚拟现实实验设计"作为必读章节。

在题型设计上，近五年真题显示：选择题（30%）侧重基础概念辨析，如区分EEG与fMRI在注意研究中的适用场景；简答题（40%）要求结合技术工具阐述研究设计，典型考题包括"用Python实现Stroop效应的实时反馈实验"（2021年真题）；论述题（30%）强调跨学科整合能力，2023年考题"基于深度学习的情绪识别系统开发路径"要求从数据采集、模型训练到伦理审查全流程分析。

备考策略需遵循"三维立体"模式：纵向贯通知识体系，建议按"基础理论→方法技术→应用创新"顺序梳理；横向拓展交叉领域，重点掌握EEG/ERP数据分析（使用EEGLAB）、眼动追踪（Tobii Pro）、自然语言处理（NLTK库）三大技术模块；立体化模拟训练，推荐使用北师大心理学部开发的"PsyComp"模拟平台，其内置的虚拟实验室可还原2019-2022年真题场景。

特别注意2024年新增考核维度：要求考生在MATLAB或Python中实现至少两种心理学实验范式（如Stroop、N-back），并提交代码注释文档。建议重点研读《心理实验编程实战》中关于实时数据采集（Psychophysics Toolbox）和结果可视化（Matplotlib）的案例，同时关注北师大认知神经科学与学习国家重点实验室近三年发表的跨学科论文，特别是《Nature Human Behaviour》2023年刊载的BCI技术在注意力调控中的应用研究。最后阶段的冲刺复习应建立"错题-真题-模拟题"三级题库，其中模拟题需包含至少20组交叉学科综合题，例如"设计基于BERT模型的语义流畅性测试系统并评估其信效度"。