主持人：吴忭
开始时间：2017-06-26 ，13:00-15:00
讲座地址：文科大楼806会议室
报告1： 认知诊断模型的新篇章：基于高阶隐马尔科夫模型的大学生空间思维能力测评及学习干预研究
主讲人：王诗宇博士，美国佐治亚大学助理教授
时间：13：00-13：45
报告人简介：
王诗宇博士是美国佐治亚大学教育心理系，量化研究方法组的助理教授，博士毕业于伊利诺伊大学香槟分校的统计系。目前，她的研究重点在于用多元的潜变量模型对于一些复杂的潜在属性和行为进行刻画，尤其是将这些模型用在教育和心理测量领域。她的研究专长主要集中在潜变量建模和自适应测试两个方面，包括项目反映理论，认知诊断模型，计算机自适应测试和多级自适应测试。
报告内容：
测评学生的知识增长是教育领域里一个永恒不变的焦点话题。认知诊断模型(Cognitive diagnostic modeling) 作为现代测量学的经典模型，结合了认知心理学理论和统计模型，实现对个体认知结构与加工技能的诊断评估。传统的认知诊断模型主要就学生在一次测验中的表现进行知识诊断，但学生的知识状态往往会随着学习的积累而随时间变化。本次报告将就如何对学生的能力变化轨迹进行测量展开讨论，引进一个将认知诊断模型和高阶隐马尔科夫模型（higher-order hidden Markov model）结合在一起的新统计模型，用以刻画学生的知识状态发生变化的过程。这个新的建模框架利用学生的学习程度，学习干预设计的有效程度，以及学生本身的背景信息等协变量对每个个体的知识状态发展进行还原。通过将该模型应用到空间思维能力的测评实践中，我们发现其对提升学生的能力具有显著效果。
茶歇（13:45-14:00）
报告2： 复杂问题解决中的眼动分析研究
主讲人：胡艺龄博士，华东师范大学晨晖学者
时间：14：00-14：30
报告内容：
国际PISA测试结果显示上海学生在解决分析型问题（所有信息在开始就全部提供给问题解决者的问题）的表现优于交互式问题（需要学生通过探究，寻找信息来解决的问题）的表现。为了研究解决这两类复杂问题解决的信息加工模式，我们采集了学生在解决问题过程中，视线在兴趣区的焦点和在兴趣区之间的转移数据。结果和我们的设想相一致，即高水平学生在分析型问题和交互型问题的问题解决阶段的视线停留更长，而在交互型问题的问题理解阶段视线停留时间更短。研究结果为学生在不同那个类型问题和问题解决的不同阶段采用的解决策略各异提供了强有力的支持证据。我们也进一步探讨了该实验发现对问题解决研究和实践的启示。
报告3： 基于学习分析技术的中医PBL课堂研究
主讲人：吴忭博士，华东师范大学副教授
时间：14：30-15：00
报告内容：
问题导向学习（PBL）是上世纪70年代在医学教育中首先提出的一种基于建构主义理论的教学模式。经过近半个世纪理论和实践的发展，在世界范围的高等教育中得到不断普及和推广。但是目前对于PBL教学方法和学习效果的有效性仍然存在争议。特别是系统、客观的评价学生个体在PBL学习过程中的专业素养发展水平和发展轨迹，仍然缺少有效方法。此外，PBL教学在中国高等教育中还面临许多本土化的问题。本研究基于学习分析技术，对上海中医药大学的PBL真实课堂的视频数据进行多维度分析，探索研究PBL学习的技术支持的有效分析方法，并试图通过分析结果对中国中医PBL教育的本土化教学研究和实践提供一些有益的启示。