当地时间2024年10月9日至2024年10月13日，我和同课题组的罗晓慧同学一起来到美国康奈尔大学Statler酒店，参加世界知名的多元实验心理学学会（the Society of Multivariate Experimental Psychology, SMEP）的2024年会。酒店坐落于纽约州伊萨卡，一座风景优美的城镇。在这里我们受邀进行海报展示，并有幸参与了SMEP2024会议的全程，领略到学会年会类型的国际会议在会议氛围以及议程安排上的特色。从10号上午持续至13号上午，每个上、下午都安排有报告活动，其中既有多组干货满满的分主题会员学术汇报以及受邀的学生海报展示，也有其他一些对于计量心理学家们同样重要的话题，例如对计量心理学方向如何更好地授课和培养青年人才的经验分享、对计量心理学领域先驱的缅怀和历史研讨。此外，在这种学者云集的年会上当然也少不了社交交流环节。我们在茶歇、午餐、海报展示、结束晚宴等场合和学术大咖以及来自其他国家（主要是美国各知名高校）的同领域年轻学者进行各式各样的交流，不仅打破了一些信息壁垒，也对领域内一些分支的发展走向有了更开阔、更全面的认识。以下首先分三块记述我在会议上的表现和见闻，然后分享我的几点收获。

个人海报展示

我收到SMEP征集摘要的通知是在8月中旬，当时在导师的鼓励下，我抱着试试看的心态投稿了最近在做的关于不努力作答建模的研究。在9月初收到摘要接收的通知后，我既欣喜又有些焦虑，毕竟是自己第一次前往国外参加学术报告，因此也通过各种信息渠道了解了流程和注意事项经验。于是从办下赴美签证开始，提交材料获得学部和学校审批，然后准备赴美必需用品和咨询会务方特殊流程，然后在国庆节假期前后制作海报并打印海报布。在紧锣密鼓的准备过程中，晓慧同学、课题组的老师们、会务方，还有学部各级领导老师都给予了我许多帮助与支持，这才没有在关键时间节点上出岔子。

带着自己制作的海报来到酒店，第一天议程就安排了海报展示，我和晓慧同学占在一块海报板的两面，固定好海报，拍好单人照，紧接着就有专家教授捧着酒杯前来与我们交流。坦白说参会的大多数学者做的还是偏统计方法的内容，而我的研究内容不仅偏测量而且是比较细分的测量建模，因此在准备海报之初就纠结于如何在有限的版面里让读者能领会我的模型是如何构建的以及最终我们对模型的评估结果如何。后来我采取的方案是提炼核心信息并绘制模型的概念图，用统计学者处理多水平模型的视角考虑并呈现我的两水平因变量潜类别项目反应理论模型（a two-level dependent latent class item response theory model, DLC-IRT-TL）。这样的确帮助了我在introduction的部分更加从容，一些非测量领域的学者也能有的放矢地向我提出更有价值的问题。路过的许多学者教授对我的研究都很感兴趣，询问我的模型细节以及结果的解释，我用尽可能准确的表达传达我对自己研究的理解，收获了不少学者的表扬。也有一些专家对问卷不努力作答的话题非常感兴趣，向我讲述了他在研究中处理这类问题的经历和经验，分享他的认知和看法，例如不努力作答的个体差异研究，特别是和大五人格特质的关联。如此种种，很快一个多小时就过去了我竟然浑然不觉，直到大厅工作人员向我们示意展厅即将关门，才恍然发现自己的确口干舌燥地说了许久。整体上，我对自己第一次全英文海报展示的表现还挺满意，不论是海报的设计和制作，还是海报内容的传达，我相信我都有很好地完成给自己设定的期望。海报我也将会带回国内，成为我学术道路上宝贵的纪念。

学术报告观摩

尽管身处以统计为主的计量心理学会议中，我仍然时常被讲者们绘声绘色的讲解激发关于心理测量领域研究的灵感。以下列举一些我印象较深的报告或海报展示。

首先是10号上午“Can we trust our estimates?”专题，Peter Halpin提及了项目功能差异（DIF）研究中如何分离DIF和潜变量多组均值差异（Impact）的问题。这一问题也是我在之前的数据分析中正好遇到的问题，而Peter基于他提出的DIF检验新方法，给出了新的看待此问题的视角：如果目标是比较多组潜变量均值的话，即使有DIF会带来偏移，只要相互之间能够抵消也不妨碍对组间均值的比较。由此就有了一系列的公式推导证明在特定情境下上述均值比较的确可行，而且可以通过基于零假设检验的一种稳健DIF检验事先判断。尽管我还没有完全理解他在Psychometrika期刊上最新的发表，但这一次报告已经勾起了我对这一问题和他团队的兴趣，之后会继续跟进。

其次印象深刻的是11号的海报展示环节，我与同样关注Likert量表作答效度问题的Lesa团队（爱荷华大学）学生有了一段畅谈。在交流中，我发现他们团队和我面对同一问题的处理方式不尽相同。我更偏向于通过模型来事后控制，而他们的研究致力于改进Likert量表，通过更具体更需要被试来加工的Expanded mat量表来实现事前预防。我很欣赏他们用实验的方式探索控制方法，不过也提出了一些疑问：例如问卷改进后文字量加大是否也是另一影响因素？是文字量加大促进了作答效度还是文字以expanded形式展开促进了作答效度？另外，expanded mat是否能帮助控制被试的作答反应风格？最后我也提到了另一种用于解决Likert量表问题的迫选量表，不过我们由于都对迫选量表的建模不太熟悉所以并未深入探讨下去。

此外，还有许多讲者贡献了很精彩的介绍，例如10号“It’s All in the Algorithm”专题下Niels Waller教授介绍了一种高效的合理相关系数矩阵生成方法，展示了从几何学角度理解代数、指导统计的美妙；12号“Measurement Challenges?”专题下，Siwei Liu教授深入浅出地梳理了密集追踪数据测量不变性的检验方法，Jonathan Templin教授则介绍了如果将能力水平视作分布，认知诊断模型如何可以被视作项目反应理论模型的近似。从这些演讲中我看到同一领域这么多有趣的新想法，着实给了我一些启发。

小结：满载而归

这次国际学术会议机会难得，我分外珍惜，也的确收获颇丰。回顾这四天四晚的经历，我大致总结了五点主要收获。

一是积累了首次全英文的学术海报展示经历，锻炼了自身多种能力。此前的会议要么是中文环境，要么是一段几乎没有互动的英文报告。在完全陌生的全英文环境下，和来自全美各高校的大牛们探讨和交流对我而言压力不小。好在我最后顶住压力，保证了讲解的松弛流畅，回答提问也不怯场不卡壳，可以说已经是一大进步。尽管当中付出了许多艰辛，例如反复请老师和组内同学帮助修改海报、事先模拟对自己的研究提问以加强应对等等，我感觉更多还是帮助自己在关键时刻能够真正传达想传达的内容。浸润在全英文环境中也对我的英语听说能力是一次大的挑战，也是一次大的磨炼。当然我也清楚自己的表达能力依然有待提高，所以为了下一次在类似场合能够更加从容、不打磕绊地流利交流，接下来我还要继续强化自己的英语口语。

二是走过了参与国际学术会议的全部流程，为日后更丰富活动打下基础。这是我第一次去美国，所以收到邀请函后查了很多攻略须知，因此在航班、住宿、用餐等等方面没有遇到大的阻碍。在参加SMEP2024以后，我对学术会议也有了新的认识：原来学会年会型的会议内容这么丰富，大家扺掌而谈、举杯欢饮，在面对学术问题时又可以针锋相对、据理力争。来过一次这种高水平的会议之后，相比今后如果面对更广阔的平台也会多一分自在和自信。

三是结识了领域内新的朋友，也巩固了人脉。来参会的很多也是中国学生，我们互加微信，一同外出用餐、散步，讨论彼此的研究兴趣和研究经历，可以说已经是无话不谈的朋友。特别感谢Sijing和Jody，她们帮助我们联络相近方向的同龄人学者，还带我们一起吃推荐餐厅、去当地景点，和我们无话不谈。也正是在和这些新朋友的相处中，我有了第四点收获，就是开拓了国际视野。我们在美丽的康奈尔大学校园内参观，感受特色校园文化，听这些美国的留学生、华人老师以及其他人种的朋友分享他们的见闻和学术生涯。交流的过程就是拓宽自己视野的过程，不仅是学术，还有大学教育与大学生活、年轻人共同的未来方向等等，我从未如此深切地感觉过：原来全世界的年轻人们都有着共同的烦恼，也有着相似的拼劲，大家为着各自的追求在一步步前行，还为彼此加油鼓劲。这种感觉真好。

最后一点收获，我还是回到我自己的发展商。参加此次国际会议，我不仅学习了许多新的思路，积累了新的文献清单和追随跟进清单（Literature list and follow list），还在榜样的鼓舞下初步确立了未来博士阶段新的目标：尝试在纵向研究特别是密集追踪数据的测量模型上有所突破。再次感谢SMEP2024，也祝我好运。