题  目：基于贝叶斯学习的局部验证性因子分析

主讲人：陈劲松（香港大学教育学院教授）

时  间：2020年12月21日（星期一）下午15：30 – 17：00

地  点：520报告厅

讲座摘要：

量表编制是心理学重点关注的课题，其中验证性方法当属考核量表合格与否的重要一环。严格的验证性方法中，建模前我们需要确切地知道每一道项目如何与不同的因素相关联，理论下的局部验证性方法可以较好实现这一目标，但在实践中仍存在困难，因而，如何跨越障碍有所突破是研究者关注的重要内容。

主讲人简介：

陈劲松博士，香港大学教育学院教授。曾任中山大学心理学系教授、博士生导师、心理测量与人工智能实验室教授、心理测量学和方法论项目协调人、罗格斯大学博士后。

专业领域包括教育学与心理学的心理测量及量化（与机器学习结合）、教育评估的开发和验证（与人工智能结合）、监测和跟踪教育成就与学生学习（与大数据结合）等。

主持包括教育部人文社会科学研究计划项目、国家高等教育质量常态监测数据中心（广州）项目，广东省哲学社会科学项目、广东省高等教育教学创新项目、中山大学本科教改计划项目等。在国内外期刊发表论文近30篇，曾获选乔治华盛顿大学百人计划，并两度获得中山大学教学成就奖等。