LCDS 实验室训练学生、博士后和合作伙伴，将严谨的定量方法与应用教育决策连接起来。
培训理念
实验室的培训模式强调统计理论与推导、严谨研究设计、透明假设、可重复工作流程、清晰写作，以及与方法学和应用受众沟通的能力。学生和合作者学习如何在统计方法、真实教育数据、软件支持的流程和面向合作伙伴的证据之间转换。
学生发展技能
- 统计理论与推导
- 统计编程
- 因果推断与评估
- 多层模型
- 纵向数据分析
- 双重差分
- Monte Carlo 模拟
- 功效和样本量规划
- 教育数据科学与 AI
- 成本效果分析
- 研究写作与传播
培训路径
基础训练
建立统计理论与推导、定量方法、编程、研究设计、因果思维和教育评估的核心能力。
项目参与
通过数据准备、模拟研究、文献综述、软件示例或应用分析参与资助项目。
学术领导力
发展会议报告、论文、软件文档、学位论文和面向合作伙伴的研究产品。
课程与教学
- EDF 7474 Multilevel Models – 2021 春、2023 春、2024 春、2025 春、2026 春。
- EDF 7405 Advanced Quantitative Foundations of Educational Research – 2020 秋、2021 春、2021 秋、2022 夏、2022 秋、2024 秋。
- EDF 6938 Special Topic: Multilevel Randomized Trials – 2021 秋。
- 因果评估、多层模型、纵向设计和统计功效分析专题。
工作坊、研讨会和活动
工作坊
未来几年实验室计划在 SREE、AERA、AEFP 和 APPAM 等会议提供关于使用随机试验和双重差分设计进行纵向研究设计与分析的实践型工作坊。
研讨会
围绕纵向方法、因果评估、教育数据科学、AI 和教育评估的研究报告与邀请报告。
阅读与方法小组
实验室将于 2026 年秋季组织 DID 最新发展阅读小组，并于 2027 年春季组织因果机器学习阅读小组。
具体工作坊、研讨会和阅读小组时间将在确定后更新。
培训领域
- 统计理论与推导
- 因果推断与评估
- 多层模型
- 纵向设计与功效
- 异质性处理效应
- 统计编程与模拟
- 教育数据科学与 AI
- 数字学习系统
- 成本效果与实施
公开资源
随着实验室资源逐步完善，本页将链接到与 LCDS 项目相关的工作坊材料、软件示例、阅读清单、教程和可重复代码。