学术动态

1月6日上午，应国际数学教育研究中心主任梁贯成教授的邀请，澳大利亚天主教大学丘雪兰博士为广大师生带来了主题为“基于PISA 2022数据探讨COVID-19对学生数学成绩的影响：一种机器学习方法”的专题讲座。本次讲座旨在通过大规模国际教育数据的分析，探讨新冠疫情对全球学生数学成绩的影响。

丘博士首先介绍了研究团队利用PISA（国际学生评估项目）数据，针对八个代表性国家和地区的学生数学成绩进行的深入研究。她详细讲述了多层随机森林方法的应用范围，这一方法在处理多层次数据结构和综合多种背景因素时展现出显著优势。研究结果显示，学校停课对学生数学成绩产生了明显的影响，而学校线上学习支持和学生自主学习则对成绩有积极作用。此外，不同国家和地区之间的影响差异也揭示了教育系统韧性的重要性，为未来教育政策的制定提供了重要参考。

丘博士进一步指出，与传统多层模型相比，多层随机森林方法在预测准确性上表现出色，为教育、心理学和社会科学研究提供了新的分析工具。这些研究成果不仅为教育领域相关研究及后续教学策略调整提供了极具价值的参考，也为解决教育不平等问题和优化政策提供了数据支持。讲座吸引了校内外学者、师生的广泛参与，现场讨论热烈，与会者围绕如何利用大规模教育数据和机器学习方法推动教育研究展开了深入交流。

次日，即2025年1月7日上午，丘雪兰博士在励教楼F308进行了“基于R软件的认知诊断模型(CDM)分析工作坊”交流。国际数学教育研究中心主任梁贯成教授主持了本次活动。丘博士从认知诊断模型的基本概念出发，结合实际案例，带领参与者深入探讨如何通过数据分析识别学生在数学技能上的优势与短板，从而设计更加个性化的教学策略。

在实践操作环节，参与者学习了如何利用R软件中的GDINA包进行认知诊断模型分析，包括多项选择题数据的分析、多分类响应和多属性题目的处理、群体间测试公平性的检验以及Q矩阵的验证等。丘博士通过生动的示例和清晰的指导，帮助参与者进一步提升在实际教育数据中应用这些技术的能力，促进跨学科研究的开展。

丘雪兰博士的讲座和工作坊兼顾理论与实践，内容丰富，不仅为教育研究提供了新的视角，也激发了与会者探索数据驱动教育创新的兴趣，展示了如何通过教育数据和先进技术优化教学策略，提升学生的个性化学习体验，同时有助于推动教育公平和系统韧性的发展，为未来教育研究和实践提供了重要启示和宝贵经验。