詹沛达，博士，硕士生导师；浙江省高校领军人才培养计划-青年优秀人才。

北京师范大学中国基础教育质量监测协同创新中心博士；University of Maryland, College Park教育学院人类发展与量化方法系联合培养博士。

目前，主持国家自然科学基金1项、教育部人文社科基金1项、其他基金项目若干；在国内外专业权威期刊发表论文30余篇；担任Frontiers in Psychology客座副主编、Psych编委；担任多本国内外权威专业期刊和学术会议审稿专家；担任中国教育学会中小学教育质量综合评价学科命题专家库专家.

研究方向：心理计量学（认知与学习测评），包括：认知诊断测评、题目作答理论、虚拟测评数据分析、学习分析与测评等。

当前主攻的研究议题是：

1. 纵向学习诊断测评:

2. 计算机化测验中过程性数据和生理性数据的建模与分析:

3. 核心素养和高阶能力的客观测评.

联系方式：pdzhan@gmail.com 或 zhan@zjnu.edu.cn

更多科研信息详见：https://www.researchgate.net/profile/Peida_Zhan2

部分成果列表_{(*通讯作者;【@】代表作)}：

     [已录用 / 在线发表]

Zhan, P.* (2020). A Markov estimation strategy for longitudinal learning diagnosis: Providing timely diagnostic feedback. Educational and Psychological Measurement. [SSCI, IF5 = 2.534]

詹沛达*, 潘艳方, 李菲茗. (in press). 面向“为学习而测评”的纵向认知诊断模型. 心理科学.

詹沛达*, 田亚淑, 于照辉, 李菲茗, 王立君. (in press). 概率逻辑与模糊逻辑在精细化学习诊断中的对比研究. 心理科学.

王立君, 唐芳, 詹沛达*. (in press). 基于认知诊断测评的个性化补救教学效果分析：以“一元一次方程”为例. 心理科学.

王立君, 赵少勇, 昌维, 唐芳, 詹沛达*. (in press) 重参数化多分属性DINA模型的多级评分拓广——基于等级反应模型. 心理科学.

[2020]

Zhan, P.*, Wang, W.-C., & Li, X. (2020). A partial mastery, higher-order latent structural model for polytomous attributes in cognitive diagnostic assessments. Journal of Classification. [SSCI, IF5 = 3.456]

Zhan, P.*, Ma, W., Jiao, H., & Ding, S. (2020). A sequential higher-order latent structural model for hierarchical attributes in cognitive diagnostic assessments. Applied Psychological Measurement.  [SSCI, IF5 = 1.341]【@】

Zhan, P.* (2020). Longitudinal learning diagnosis: Minireview and future research directions. Frontiers in Psychology. [SSCI, IF5 = 2.723]

詹沛达*, Jiao, H., Man, K. (2020). 多维对数正态作答时间模型：对潜在加工速度多维性的探究. 心理学报. 【@】

Pan, Y., & Zhan, P.* (2020). The impact of sample attrition on longitudinal learning diagnosis: A prolog. Frontiers in Psychology. [SSCI, IF5 = 2.723]

[2019]

Zhan, P.*, Jiao, H., Man, K, & Wang, L. (2019). Using JAGS for Bayesian cognitive diagnosis modeling: A tutorial. Journal of Educational and Behavioral Statistics. [SSCI, IF5 = 2.757]

Zhan, P.*, Jiao, H., Liao, D., & Li, F. (2019). A longitudinal higher-order diagnostic classification model. Journal of Educational and Behavioral Statistics. [SSCI, IF5 = 2.757]【@】

Zhan, P.*, Jiao, H., Liao, M., & Bian, Y.* (2019). Bayesian DINA modeling incorporating within-item characteristics dependency. Applied Psychological Measurement.  [SSCI, IF5 = 1.341]

詹沛达*, 于照辉, 李菲茗, 王立君. (2019). 一种基于多阶认知诊断模型测评科学素养的方法. 心理学报

詹沛达*. (2019). 计算机化多维测验中作答时间和作答精度数据的联合分析. 心理科学

Man, K.*, Harring, J. R., Jiao, H., & Zhan, P. (2019). Joint modeling of compensatory multidimensional item responses and response times. Applied Psychological Measurement. [SSCI, IF5 = 1.341]

[2018]

Zhan, P.*, Jiao, H., & Liao, D. (2018). Cognitive diagnosis modelling incorporating item response times. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology. [SSCI, IF5 = 4.162]【@】

Zhan, P.*, Wang, W.-C., Jiao, H., & Bian, Y.* (2018). Probabilistic-input, noisy conjunctive models for cognitive diagnosis. Frontiers in Psychology. [SSCI, IF5 = 2.723]

Zhan, P.*, Liao, M. & Bian, Y. (2018). Joint testlet cognitive diagnosis modeling for paired local item dependence in response times and response accuracy. Frontiers in Psychology. [SSCI, IF5 = 2.723]

昌维, 詹沛达, 王立君*. (2018). 认知诊断中多分属性与二分属性的对比研究. 心理科学,

[2017]

詹沛达, 高椿磊*, 边玉芳, 罗照盛. (2017). 使用题组反应模型缓解局部题目依赖性对多阶段测验的危害. 心理科学

詹沛达, 丁树良, 王立君*. (2017). 多分属性层级结构下引入逻辑约束的理想掌握模式. 江西师范大学学报(自然科学版)

詹沛达，王立君*. (2017). 认知诊断评估对实现有效教学的促进作用——以三维目标为视角. 赣南师范大学学报

高一珠, 陈孚, 辛涛*, 詹沛达, 姜宇. (2017). 心理测量学模型在学习进阶中的应用: 理论、途径和突破. 心理科学进展

[2016]

詹沛达, 陈平*, 边玉芳*. (2016). 使用验证性补偿多维IRT模型进行认知诊断评估.心理学报

詹沛达, 边玉芳*, 王立君. (2016). 重参数化的多分属性诊断分类模型及其判准率影响因素.心理学报. 

欧阳相子, 田伟, 辛涛*, 詹沛达. (2016). IRT框架下追踪数据的测量不变形分析——以4至5岁儿童认知能力测验为例. 心理科学. 

[2015及以前]

詹沛达, 李晓敏, 王文中, 边玉芳, 王立君*. (2015).  多维题组效应认知诊断模型. 心理学报

詹沛达, 边玉芳*. (2015). 概率性输入，噪音“与”门(PINA)模型. 心理科学

詹沛达, 王文中, 王立君*, 李晓敏. (2014). 多维题组效应Rasch模型. 心理学报.【@】

詹沛达, 王文中, 王立君*. (2013). 项目反应理论新进展之题组反应理论. 心理科学进展

陈飞鹏, 詹沛达, 王立君*, 陈春晓, 蔡毛. (2015). 高阶项目反应模型的发展与应用. 心理科学进展

招生信息：

*欢迎对心理计量学、心理与教育测量理论与技术等数据分析方法感兴趣的学生加入本课题组

**招生要求：

1. 欢迎对学术感兴趣的、学习动机较强的学生报考；有进一步深造意愿的学生优先；

2. 欢迎有理、工科背景的同学报考，计算机方向、统计学方向、数学方向、（机械）自动化方向和其他理工类学科；(应用)心理学专业学生应有问卷编制或量表修订经验；教育技术专业学生应有计算机编程基础；

3. 了解IRT或CDA相关内容的优先；

4. 拟加入学生至少应掌握SPSS、Mplus、R、Python或matlab等软件中的一种进行基本统计分析(e.g., t检验, ANOVA, CFA, EFA, SEM)，熟练掌握R或Mplus者优先；

5. 考研英语初始成绩≥60分的优先；本科课程高等数学(或线性代数)≥85分的优先；

6. 中共党员优先；

7. 暂不招收对心理咨询、心理健康和团体辅导等相关方向感兴趣的学生；

8. 因院系资源有限，本课题组暂没有固定的团队学习(实验)室，对此介意的学生请报考其他导师。

**团队福利：

1. 除国家补贴外，课题组将在就读期间每月给予一定额度的助研津贴或实习劳务；

2. 资助课题组成员调查(实验)被试费、图书资料费、论文发表版面费、学术交流差旅费等科研支出；

3. 根据课题组成员的科研业绩和表现给予奖励经费；

4. 尊重学生个人发展，为课题组成员继续深造提供机会支持；

5. 其他团建项目。

**请拟加入本课题组的同学填写如下调查问卷：https://www.wjx.cn/jq/79579480.aspx

学生信息_{（#联合指导）}：

    [2017级]

    潘艳方(本科生)：以第一作者发表SSCI论文，受到学校关注和报道http://news.zjnu.edu.cn/2020/0603/c8450a325008/page.htm

    [2018级]

    于照辉(学硕)^#：2019年硕士研究生国家奖学金（中华人民共和国教育部）；2019年浙江师范大学硕士研究生学业一等奖学金（浙江师范大学）

    [2019级]

    田亚淑(学硕)^#

    [2020级]

    刘耀辉(学硕)

    徐慧颖(学硕)

    陈琦鵬(专硕)

邮箱 : a2e3c87ae670d6adae8c134808e3ffb8930471695be3474140315adf86135456c5ff4d27fd296cb698cfcda61e696f35ef015c6e0353bd977add065c03abc097ae5f55f0bdcf030ed73d16fd072e071320677a8e44e17d61c82ae67085f5c0dec807cc0b9ff57e8d97e20bf3279eeacd742d44c4bfbbee70df9118bde7bea7c9