國立政治大學心理學系110-1學術研討會
講者：黃柏僩 副教授（國立政治大學心理學系）
講題：「心理計量學」可以從「機器學習」學到些什麼？
時間：2021年09月23日（星期四）14：10-16：00
地點：配合政大防疫指引，採取遠距形式，連結如下
https://meet.google.com/qob-baac-vqi
敬邀各位師生踴躍參加！！
演講大綱：
「心理計量學（psychometrics）」乃一學門，其致力於發展處理心理學資料之方法。其中，如何對潛在構念進行適切的測量，可謂心理計量之核心議題。近年來，「機器學習」的發展與應用深入於生活中的各領域，而為了在有限的計算資源下獲得精確甚至具有可解釋性之模型，許多具有巧思的「機器學習」技術被發展出來。在此演講中，將介紹幾個「心理計量學」受惠於當代「機器學習」技術之研究成果，分別是正則化（regularization）應用於潛在變項模型的稀疏估計（sparse estimation）、模型選擇後（post-selection）之統計推論、圖形處理器（Graphics Processing Unit，簡稱GPU）應用於大型試題反應理論模型之計算、以及深度語言模型應用於心理學測量工具之發展。最後，將會呈現心理學主流期刊中應用機器學習之現況，以供對此議題有興趣之研究者參考。
講者簡介：
黃柏僩（ㄒㄧㄢˋ）博士畢業於國立臺灣大學心理學系博士班。曾任臨床心理師、國立成功大學心理學系副教授、國立臺灣師範大學教育心理與輔導學系副教授，現為國立政治大學心理學系副教授。主要研究主題為結構方程模型（structural equation modeling），以及機器學習算則與心理計量方法的結合。
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