教育研究里有一种很难察觉的错误：研究者设计了一张问卷，收回足够多的回答，发现得分有差异，于是马上把差异解释成某种教育效果。可是，题目是否真正测到了想测的能力，受访者能否一致理解题意，不同群体是否用相同标准回答，这些问题可能比最终的统计显著性更重要。博士训练中最费力的部分，往往正是把一个直觉上的教育概念变成能够被认真检验的证据。
香港教育大学课程与教学学系助理教授朱金鑫（Jinxin Zhu）的研究聚焦数字时代的家长评估素养、生成式人工智能反馈素养，以及数字化评估与学习。他的校方研究主页明确表示正在接受哲学博士及教育博士申请，同时列出了围绕家长评估素养与反馈素养的研究项目。这为理解教育研究中的博士训练提供了很具体的切口：人们常说“家长会不会用AI帮助孩子学习”，但科学研究要先弄清“会用”具体指哪些可观察的判断。
量表不是多写几个问题就成立
假设研究者希望测量家长理解学习反馈的能力。最容易想到的做法，是写几道关于评分、建议和改进策略的题目，再把答案合成总分。但如果一道题只是考察对数字工具的熟悉程度，另一道题需要较高的语言理解能力，最后得分可能混合了几种并不相同的因素。研究者必须确认每道题与概念之间的关系，并考察量表在不同教育背景或使用经验的人群中是否具有可比性。
这正是教育测量、心理统计与实际教学经验相遇的地方。项目官方说明涉及工具开发与模型验证，朱金鑫的研究简介也提到结构方程模型、Rasch 模型以及多层模型等分析方法。它们不是把普通问卷变得复杂的装饰，而是用于回答更基本的问题：测量结构是否符合理论，题目是否具有区分能力，群体与学校层面的差异是否被错误地混在一起。
博士生需要学会在采集数据之前就识别这些困难。变量的定义、抽样方式、家长与学生关系的层级结构、问卷语言、答题情境，都可能决定后续模型能否解释。收集了很多样本，并不能自动弥补设计阶段留下的偏差。反过来，一个样本量不夸张但问题定义明确、限制清楚的试验，也可以为正式研究创造基础。
从统计输出走到教育判断
有人习惯把软件跑出的系数当成研究结果。事实上，结果解释仍要回到教育过程。例如，某类反馈素养是否与学生自主学习有关，不能仅凭相关系数就认定因果方向；家长原本的教育资源、孩子的学习阶段、学校的反馈方式，都可能同时影响两个变量。研究者需要把替代解释写进设计，决定哪些差异可以控制、哪些只能诚实承认。
朱金鑫相关的公开项目包括数字时代家长评估素养的工具开发与验证，以及生成式人工智能反馈素养项目。他的研究团队同时讨论教师反馈、数字评估和学习分析。它们提供的训练并不限于“会用AI”或“会用某款统计软件”，而是从概念界定、量表开发、数据分析到教育含义解释的连续工作。
来自数学或计算机背景的申请者，可以把对数据建模的熟悉转为研究优势，但不能忽略教育问题为何值得研究。来自教育学与心理学的申请者，可能更熟悉学校和家庭情境，却需要强化测量、统计与研究设计。两类学生都要学习解释结果的边界，不让一个看似确定的数字替代对人的理解。
具体到申请材料，假设有人开展过一次线上学习问卷调查，与其说“熟练使用SPSS进行分析”，不如描述自己怎样发现某类问题在不同群体间理解不一致，之后如何修改题项与验证流程；如果尚未做过完整量表研究，也可以说明一次访谈如何让研究假设发生变化。这样的描述能够展示研究能力如何成长，而不是伪装成已经有了成熟成果。这里的例子是写作示范，并非某位学生的真实经历。
导师招募与学校录取仍是两条线
在课程与教学研究里，另一个训练难点是把一份研究计划交给不同学科的读者。教育实践者关心问题是否有价值，统计研究者会追问测量是否公平，政策研究者则可能质疑样本能否代表更广泛的家庭。博士生必须让同一个证据结构经得起几种不同问题的追问。朱金鑫同时从事量表及数字学习研究，这使得对概念和数据的双向解释成为非常实际的能力。
学校研究型博士项目公布的2027年9月入学申请截止日期是2026年12月1日。学校设有导师及指导委员会共同参与的培养结构，并公布不同类别的研究生助学金。朱金鑫个人主页说明接受PhD申请，但也明确列出自费与Fellowship Scheme等路径。个人愿意讨论课题，并不等于申请者已经获得学校正式录取或自动享有常规助学金；实际资助类别须以录取结果及学校规定确认。
读博时很重要的一项训练，是能从“不知道为什么有差异”走到“设计一种方法检验差异可能从何而来”。教育研究面对的是真实家庭、真实课堂和变化中的技术环境，博士生必须在方法严谨与问题现实性之间持续协商。把一个题目写得更容易回答有时并不代表研究进步；能够证明自己测量的东西确实存在，才让后面的分析有意义。
