研究方向：
[1]科学教育，其中包括科学与数学教师专业发展培训、学生线上教育平台课程设计与发展，优化评估学生能力模型。
[2]教育测量与评估 ，包括应用项目反应理论(IRT)研究学生潜在能力，以及应用差异项目方程(DIF)研究测试卷的公平性。
[3]大数据分析，包括机器学习(machine learning)、数据挖掘(data mining)、社交网络分析(social network analysis)、文本分析(text mining)，以及多级模型(multilevel modeling)等数据分析方法。
办公邮箱：ziyingli2024@gpnu.edu.cn
个人简介：
广东技术师范大学光电工程学院校聘副教授。主要专注于教育测量与统计方向的研究:（1）在应用类研究上，主要探索科学教师、物理教师对中小学生成长的中介影响，以及结合人工智能辅助培养中学生核心素养；（2）在方法类研究上，主要结合高级模型和传统教育测量模型，突破传统教育测量分析复杂数据的局限性，提高教育测量准确性和公平性。截至2025年3月，已在Educational and Psychological Measurement, Journal of Addiction Medicine等SCI和SSCI期刊发表了多篇文章。担任Educational Measurement: Issues and Practice、Florida Journal of Educational Research等学术期刊和American Educational Research Association (AERA)、National Council on Measurement in Education（NCME）会议论文审稿人。
教育背景：美国佛罗里达大学博士学位
主讲课程：《中学物理教材分析》
代表性科研项目：
1.美国佛罗里达Pasco County Schools Office for Accountability, Research, and Measurement研究生夏季项目，比较研究专业性教师与非专业性教师对学生学习成绩与学习行为的影响，2022年7月，3500美金，已结题，主持。
2.美国国家科学基金会(NSF)项目，教师线上专业技能发展培训Prime Online Program, 2018年8月-2023年8月，已结题，参与。
3.美国教育科学研究所(IES)项目，双语儿童学习环境与身心健康发展English Learner Program and Child Safety Matter Project，2020年8月-2021年12月，已结题，参与。
代表性论文:
1.Li, Z., Huggins-Manley, A. C., Leite, W. L., Miller, M. D., & Wright, E. A. (2022). Assessing ability recovery of the sequential IRT model with unstructured multiple-attempt data. Educational and Psychological Measurement, 82(6), 1203-1224. https://doi.org/10.1177/00131644211058386
2.Li, Z., Shin, J., Kuang, H., & Huggins-Manley, A. C. Exploring the evidence to interpret differential item functioning via response process data. Educational and Psychological Measurement (Online First) https://doi.org/10.1177/00131644241298975
3.Falise, A. M., Li, Z., Huggins-Manley, C., Lopez-Quintero, C., Cottler, L. B., Striley, C. W. (2024). Age-Related Psychometric Dimensionality using the DSM-5 Opioid Use Disorder Diagnostic Criteria. Journal of Addiction Medicine, 18(6), 675-682. DOI: 10.1097/ADM.0000000000001343
其他成果：
1.Outstanding Achievement Award, University of Florida International Center
