讲座题目：A Unified EM Framework for Estimation and Inference of Normal Ogive Item Response Models

报告人：孟祥斌教授，东北师范大学

时间：2024年10月24日上午9点

地点：心理学部213

报告人简介：孟祥斌，东北师范大学，数学与统计学院，教授，博士生导师，研究领域是教育和心理统计, 贝叶斯统计。目前主要关注潜变量测量模型参数估计的统计计算、题目反应时间数据的统计建模、异质性项目反应理论模型的统计推断等问题。已在《Psychometrika》《British Journal of Mathematical and Statistical Psychology》《Journal of Educational Measurement》《Journal of Educational and Behavioral Statistics》《心理学报》和《心理科学》等重要学术期刊发表多篇论文。主持国家社科基金一般项目、国家自然科学基金面上项目和青年项目等多项国家级项目。

报告摘要：Normal ogive (NO) models have substantially contributed to the advancement of item response theory (IRT) and have become popular educational and psychological measurement models. However, estimating NO models remains computationally challenging. The purpose of our study is to propose an efficient and reliable computational method for fitting NO models. Specifically, we introduce a novel and unified expectation-maximization (EM) algorithm for estimating NO models, including two-parameter, three-parameter, and four-parameter NO models. A key improvement in our EM algorithm lies in augmenting the NO model to be a complete data model within the exponential family, thereby substantially streamlining the implementation of the EM iteration and avoiding the numerical optimization computation in the M-step. Additionally, we propose a two-step expectation procedure for implementing the E-step, which reduces the dimensionality of the integration and effectively enables numerical integration. Moreover, we develop a computing procedure for estimating the standard errors(SEs) of the estimated parameters. Simulation results demonstrate the superior performance of our algorithm in terms of its recovery accuracy, robustness, and computational efficiency.  To further validate our methods, we apply them to real data from the Programme for International Student Assessment (PISA). The results affirm the reliability of the parameter estimates obtained using our method.

讲座题目：大模型驱动的智能化心理与教育测量：设计科学的视角

报告人：郑蝉金副教授，华东师范大学

时间：2024年10月24日下午3点

地点：心理学部213

报告人简介：郑蝉金，男，现任华东师范大学教育学部教育心理学系、上海智能教育研究院与教育学部副教授、博士生导师。2015年获得美国伊利诺伊大学香槟分校教育心理学博士（教育心理测量与统计专业）。主要研究领域为教育测评、技术与学习的交叉，特别是AI驱动的智能化测评与学习，包括中文写作自动化诊断与学习、知识追踪、计算机化自适应测验等。郑蝉金博士的发表涉及计算机、心理学、教育学等领域的权威杂志，包括Information Processing and Management, Expert Systems with Applications, Behavior Research Methods,心理学报等。

报告摘要：本次讲座基于我过去五年在智能化测评领域的工作经验，借鉴Herbert Simon的著作《人工物的科学》（The Sciences of the Artificial），提出了一种从设计科学角度出发的智能化心理与教育测量新范式。具体内容包括：在设计科学视角下对理论的重新定义（包括测量与测量效度的新定义）、基于Herbert Simon的问题解决理论框架整合的新工程方法论，以及智能化测评算法设计与智能化测评系统实施的设计原则。我将结合自己的实际工作案例（包括中文母语和英文外语的作文自动化评估系统、中小学生美术作品智能化测评系统ArtMentor），具体展示设计科学视角下的智能化测评新理论、工程新范式、算法设计及其实践应用。

讲座题目：从应用统计到统计应用

报告人：温忠麟教授，华南师范大学

时间：2024年10月25日上午9点

地点：心理学部415

报告人简介：温忠麟博士，华南师范大学二级教授、计量心理学博士生导师，《心理学报》和《心理科学进展》编委。香港中文大学教育心理系哲学博士，曾在英国牛津大学、美国圣母大学等做访问学者或合作研究。主持国家自然科学基金项目4项，教育部重点项目2项。对心理量化研究方法、教育测评方法有系列研究成果。在国内外发表论文180多篇，著作10本。中国知网的期刊单篇论文被引排名全网第一，Google学术搜索上可查到2万多篇论文引用。以主持人身份，获高等学校科学研究（人文社科）优秀成果一等奖，两次获广东省哲学社会科学优秀成果一等奖。

报告摘要：对于学过心理统计（或其他应用统计）课程的同学，提供一个高屋建瓴系统回顾所学统计的机会，加深对统计知识的理解和联系，提高应用统计知识解决实际问题的自信。

讲座题目：从因果关系到影响关系

报告人：温忠麟教授，华南师范大学

时间：2024年10月25日下午3点

地点：心理学部415

报告摘要：基于问卷调查的实证文章大多涉及变量之间的影响关系，然而，这个概念常常被理解为相关关系或因果关系，无论哪种情况都可能引发问题。本次讲座将深入讨论以下问题：影响与相关、因果之间的本质关系是什么？当存在两个或多个影响因素时，可能会出现哪些共同作用类型？本讲座还可以解决部分研究者的疑虑：为何中介效应和调节效应分析在学术研究中如此普遍？