2025 年 1 月 11 日，耀中幼教学院校长暨儿童发展讲座教授李敬廉教授出席PECERA-HK 2024-2025 年年会暨青年学者会议上发表主题演讲。李教授全面探讨了研究儿童发展的方法，重点关注横断面(cross-sectional)研究的局限性和更稳健的方法所带来的机会。

他重点剖析横断面研究，这研究深入探讨影响儿童发展的认知方面和环境方面的因素。虽然这些研究的设计和执行相对简单，但因某些因素在发布上变得越来越困难。

从定义上来说，「发展」是一个随著时间的推移而展开的动态过程。横断面研究在单一指定时间收集数据，在本质上缺乏探索儿童成长及发育如何演变所需的时间维度。

鉴于许多关于认知和环境相关性的假设都集中在这些因素的变化如何影响未来的发展轨迹，这些局限尤其困扰研究人员。李教授强调，依赖横断面数据来验证这些假设通常会导致估算误差，正如许多类比研究所显示的那样。此类误差可能是由于无法解释因果关系、混杂变数或随时间推进产生各项因素的相互影响而引起的。

在演讲的第二部份，李教授将重点转移到对研究发育变化至关重要的统计模型。他重点介绍了高级方法，例如增长曲线建模、结构程式建模 （SEM） 和潜在类别分析，这些方法使研究人员能够更好地捕捉开发随时间推移的复杂性。这些模型对于识别模式、进行预测以及了解各种认知和环境因素如何相互作用以塑造发育结果至关重要。李教授强调，当这些统计工具与纵向数据相结合时，为检验假设和得出有意义的结论提供了更丰富的框架。

除了理论方面，李教授还分享了进行纵向研究的实践见解。虽然纵向研究通常被认为是研究发展的黄金标准，但它也带来了一系列挑战。他讲解如何解决实际执行时遇到的障碍，例如维系参与者、资金限制以及需要精心规划以确保能收集长期一致的数据。他建议了克服这些障碍的策略，包括建立牢固的参与者关系、利用技术进行数据收集以及设计具有灵活性的研究以适应不可预见的情况。

通过这种多维度讨论，李教授不仅批评横断面研究的局限性，还倡导纵向研究在捕捉发展过程的真正本质方面的重要性。他的主题演讲旨在激励研究人员采用更严格的方法，考虑高级统计工具的价值，并驾驭纵向研究的实际挑战，以推进发展性科学领域。