美国《新一代科学教育标准》（2013）提出，科学教育对学生的预期表现包括三个维度，分别是科学与工程实践，学科核心概念及跨学科概念。然而，从这三种维度对学生进行评估具有很大的挑战性。本次跨学科沙龙将介绍机器学习在科学教育评估中的应用，探讨当下基于机器学习的评估实践面临的种种机遇和挑战。

讲座主题

Using Machine Learning to Assess Complex Construct in Science

讲座时间

9月28日 20:00-21:30

讲座安排

腾讯会议：303-623-593

主讲人：翟小铭

  翟小铭博士是美国佐治亚大学AI4STEM教育中心主管，科学教育和人工智能专业助理教授。他主要研究基于人工智能的创新评估和科学教育的评估支持，与来自美国、加拿大、德国、挪威、中国和印度的研究人员广泛合作。

主持人：杨向东

      华东师范大学教育心理学系主任、教授、博士生导师。美国堪萨斯大学量化心理学博士。曾任堪萨斯大学教育测量与评价中心研究员、美国印地安那大学布鲁明顿分校教育心理学系助理教授等职。主要研究领域为心理与教育测量与评价、认知测验设计、认知诊断测验、计算机适应性测验、应用统计与研究方法。

讲座概要

The Next Generation Science Standards (2013) suggests that meaningful science education should engage students in three-dimensional learning—integrating science and engineering practices, crosscutting concepts, and disciplinary core ideas. However, assessing three-dimensional learning is challenging—Classroom assessments have to move away from traditional multiple-choice to performance-based assessments to engage students in scientific practices to solve problems and figure out solutions. In this presentation, Dr. Zhai will present their research on using machine learning to assess three-dimensional science learning, with a particular focus on scientific modeling and argumentation. He will discuss the challenges and opportunities in the area of machine learning-based assessment practices. 

      教育心理学跨学科沙龙是由华东师范大学教育心理学系策划的系列性学术活动，邀请教育学与心理学领域的国内国外的专家介绍最新的科研成果，每月举行一次。沙龙旨在拓宽教育心理学研究者的学术视野，推进教育实证研究发展，促进跨学科学术合作。