信息技术的不断发展，为我们在教育测评中运用大数据提供了基础。利用大数据进行的学习分析（Learning Analytics, LA）的思路可以被进一步拓展到测评领域。Wilson教授尝试运用“21世纪技能的评价与教学”项目（Assessment & Teaching of 21st Century Skills，简称ATC21S）中的交互数据，分析学生在数字化网络学习中的信息素养。并以此为例，探讨在考虑区组随机效应的前提下，如何构建单维和多维项目反应模型分析随机配对样本数据。此外，还比较了几种模型与此类样本数据的拟合效果。在本次讲座中Wilson教授也将对以上研究问题以及其中的技术难点进行详细解答并做补充和扩展。

Mark Wilson，加州大学伯克利分校教育学院教授。研究领域为测量和应用统计，具体包括开发测量统计模型、评估儿童各领域发展情况、形成性评价，以及在问责制中使用评估数据等。

Wilson教授已在各类学术期刊上发表论文130余篇，出版专著15本。代表作包括Measurement across the sciences: Developing a shared concept system for measurement、Constructing Measures: An Item Response Modeling Approach和Towards coherence between classroom assessment and accountability等。此外，他还设计了ConQuest和ConstructMap两个测量统计软件。

Wilson教授曾担任美国教育测量委员会主席、国际心理测量学会主席、国家教科院院士等职务。他还获得过多个专业奖项，包括美国教育研究协会颁发的Bob Linn奖和加州教育研究协会颁发的终身成就奖等。同时，他参与创办了期刊Measurement: Interdisciplinary Research and Perspectives，并担任多个期刊的编委，如KEDI Journal of Educational Policy、Australian Journal of Education、Psychometrika、Journal of Applied Measurement等。