2018年3月，教育大数据研究院刘彦楼博士作为第一作者，在SSCI一区期刊《British Journal of Mathematical and Statistical Psychology》上发表题为“Information matrix estimation procedures for cognitive diagnostic models”的学术论文。
   《British Journal of Mathematical and Statistical Psychology》每年仅刊3期，影响因子为3.51。在2016年JCR收录的Mathematics, Interdisciplinary Applications领域100个期刊中排名第4，在Psychology, Experimental领域84个杂志中排名第9，在Psychology, Mathematical领域13个杂志中排名第2，在Statistics & Probability领域124个杂志中排名第4。
    该论文提出了两种新的认知诊断模型极大似然估计值的渐进协方差矩阵估计方法，即观察信息矩阵的逆以及三明治矩阵。不同于以往研究中提出的协方差矩阵估计方法，新提出的这两种方法同时考虑了项目参数以及结构参数。并且，该论文讨论观察信息矩阵、经验交叉相乘信息矩阵、三明治矩阵以及以往研究中提出的两种不完整信息矩阵的关系。研究结果显示，当认知诊断模型及Q矩阵正确设定，或者是存在稍许错误时，观察信息矩阵以及三明治矩阵在提供一致性的项目参数标准误估计；但是，当模型的错误设定比较严重时，只有该文提出的三明治矩阵具有稳健的表现。
    近年来，刘彦楼博士作为第一作者已经在《Journal of Educational and Behavioral Statistics》、《心理学报》等杂志上发表认知诊断模型相关研究多篇。