2019年10月16日-19日，以“医学教育行动与愿景：传承？融合？协同？创新”为主题的“北大医学？教育论坛（2019）”在北京辽宁大厦隆重召开。  本次论坛由北京大学医学部、国家医学考试中心、教育部高等学校临床医学类专业教学指导委员会、全国医学教育发展中心联合主办。旨在深入推进医教协同改革发展，促进沟通交流与合作，推动医学教育质量提升。

      分论坛二医学考试评价由国家医学考试中心主办，以“医学考试评价”为主题，邀请相关领域专家给参会者们带来科学、严谨的医学考试学术盛宴。

       医学考试评价分论坛由国家医学考试中心副主任何惧，上海交通大学教授、国家医学考试中心试题开发专委会（临床类别）副主任委员邹扬主持。

      复旦大学附属华山医院、国家医师考试中心命题委员会专家向阳做《临床思维能力测评系统设计》主题报告，系统讲解了临床思维能力、核心环节及考核点，结合临床思维能力过程及考点，设计临床思维能力评价（Clinical Thinking Assessment，CTA）系统，并介绍了CTA考站设计、特点、开发原则及考试设计原则。 

      国家医学考试中心李国建在《医师临床思维能力评价指标构建研究》的报告中，介绍了临床思维能力评价是构建在大规模医师能力考试中评价考生临床思维能力的评价指标体系、测评框架以及支持系统。

      国家医学考试中心卢燕在《临床执业医师分阶段实证研究临床思维能力测评系统的评分准确性研究》中，报告了临床思维能力评价的考站评分结构和规则，并通过概化理论，采集数据进行定量研究，得出考生的临床思维能力分数的差异，绝大部分由考生自身能力差异造成，专家和系统评分带来的差异均很小。

      南京医科大学医学模拟教育中心主任，诊断教研室主任许迪教授做了《我国医师资格考试实践技能考试信息化应用研究》的报告，该研究包括考务流程管理系统、考务流程评估系统及无考官执考系统，通过“视频记录、网络阅卷”为特征的无考官现场执考的实践技能考试模式，并在2017、2018、2019年度的分阶段考试技能考试中成功应用。

      科大讯飞AI 研究院副院长，清华讯飞联合实验室副主任吕萍在《人工智能深度学习技术在医学考试试题难度预估中的应用研究》中，通过人工智能技术对试题进行难度预估，并将人工智能预估、专家预估与实测难度进行比较，分析各预估方法优劣及与实测难度的关系，研究结果表明深度学习技术在试题难度预估任务上体现出可行性，相较传统方法有一定的优势。

      北京语言大学，汉语考试与教育测量研究所任杰副教授，在《医学考试中的分数等值》中讲解了等值的概念、方法、设计及考试中等值的重要性，并报告了2015和2018年分阶段考试中的等值研究结果，即与2015年相比，2018年的试题较易，2018年的分数经过等值后整体有所下调。