中国教育学会教育统计与测量分会·青年学者委员会

“青年学者论坛”第十三期开讲

主题一：CUSUM和变化点分析方法检测测试速度的综合回顾和比较

报告嘉宾：喻晓锋（江西师范大学）

主题二：含协变量的序列反应模型及其应用

报告嘉宾：韩雨婷（北京大学）

主持人：詹沛达（浙江师范大学）

报告时间：1月22日 上午9:00-11:00

腾讯会议ID：450 333 113

主讲嘉宾介绍：

喻晓锋，博士，美国圣母大学博士后（2016-2018，合作导师：程莹教授），江西师范大学心理学院副教授，硕士生导师。主要研究方向是智慧学习与测评，测验安全等。主持和参与国家自然科学基金、教育部人文社会科学基金、江西省社科基金等30余项。在Psychological Methods, Multivariate Behavioral Research、British Journal of Mathematical and Statistical Psychology、Journal of Statistical Computation and Simulation、心理学报、心理科学等发表学术论文30余篇。

韩雨婷，2021年6月毕业于北京师范大学心理学学部，获博士学位。加州大学伯克利分校教育研究生院联合培养博士。现为北京大学全国医学教育发展中心博士后。研究方向为心理统计与测量。在Multivariate Behavioral Research，Applied Psychological Measurement，Applied Measurement in Education，《心理科学》等SSCI/CSSCI学术期刊发表论文多篇。目前研究兴趣主要有新型教育测验的过程性数据分析、项目功能差异分析、心理与教育测量模型在医学考试数据分析中的应用等。

讲座内容提要：

主题一

累积和（CUSUM）分析和变化点分析（CPA）是两个典型的统计过程控制方法，用于检测序列中的变化。两者都被用于心理和教育测量研究，用以检测作答得分序列中的异常变化，例如，“加速作答”或作弊等。但是，CUSUM和CPA的优缺点在不同的测试环境中仍然不清楚。在本研究中，我们对十二个基于CUSUM的统计量和三个基于CPA的统计量对加速作答数据的检测进行了全面的比较。考虑了两种加速机制，即基于渐变模型（GCM）下的加速行为和突变模型（HM）下的加速行为，以比较两种方法的表现。研究结果表明，这些统计量对于“加速作答”检测的表现受到数据生成模型，异常的严重程度，以及测验长度的影响。由于现实中“加速作答”产生的机制未知，当测试长度较长时，建议使用两个基于 CUSUM 的统计量。

Yu, X. F., & Cheng, Y. (2020). A comprehensive review and comparison of CUSUM and change-point-analysis methods to detect test speededness. Multivariate Behavioral Research, 1–22. doi:10.1080/00273171.2020.1809981.

主题二

协变量经常出现在心理与教育研究中，在分析时对协变量加以控制可以得到更加准确的估计结果。在基于计算机的问题解决测验中，也可能存在影响学生反应过程表现的协变量。为了在控制协变量的影响下，对学生的潜在能力进行更准确的估计，同时评估协变量对于反应过程表现的影响大小，本研究提出了含协变量的序列反应模型（sequential response model with covariates，SRM-C)。Monte Carlo模拟研究表明，当过程数据受到协变量的影响时，相比于使用不含协变量的模型，使用SRM-C对数据的拟合更好，对潜在能力的估计更加准确。对PISA 2012 计算机化问题解决测验 Tickets 任务的过程数据分析结果表明，SRM-C的模型数据拟合比不含协变量的模型要好，学生的家庭经济、社会和文化地位水平会影响他们在Tickets 任务上的行为过程表现。

欢迎对教育测评感兴趣的教育工作者关注和参与。

（转载自：教育统计与测量前沿微信公众号，原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/3mnQOGzgbLZ1a8dRVcLf5g）