ADL175《智能教育》开启报名

讲者简介：曹培杰，中国教育科学研究院数字教育研究所所长、科学教育研究中心主任，研究员、博士生导师，多次参与国家教育政策文件起草工作，主持全国教育科学规划课题、国家自然科学基金面上项目、教育部委托项目等各级课题20余项，在《教育研究》《人民教育》等期刊发表学术论文70余篇，曾获全国教育科学研究优秀成果奖。

报告题目：智能教育发展路向：从宏观图景到微观机理

报告摘要：当前，人工智能正从教育辅助工具演进为重构教育生产力、推动教育系统性变革的重要引擎。在实践探索中，智能教育面临知识碎片化、推理浅层化、价值疏离化等技术难题，教育研究范式与技术研发路线存在脱节现象，在探索智能时代教与学规律方面尚未形成合力。本报告探讨智能教育的政策导向、前沿理念、关键技术等，并介绍AI4S在教育领域的创新探索。

讲者简介：北京师范大学教授，博士生导师，教育技术学院副院长，北京市中小学人工智能教育工作专家委员会秘书长，北京市未来教育高精尖创新中心人工智能实验室主任，教育部全国校外教育培训监管专家委员会委员。新加坡国立大学计算机工程专业博士，曾在新加坡科研局等科研机构长期从事人工智能及其教育应用相关领域的研究。现担任多本教育人工智能领域SCI/SSCI期刊编委，国际教育人工智能学会执行委员，AIED等本领域一流国际会议程序委员会主席。在教育人工智能领域出版中英文著作4本，发表中英文学术论文100余篇。主持国家重点研发计划课题1项，国家自然科学基金3项，北京市教育科学规划重点课题等。已授权国家发明专利10项，相关研究成果已直接服务于全国1000余所中小学，使用师生人数90余万。获Springer Nature China New Development Award、亚洲数字化学习论坛技术创新银奖、省部级科技进步二等奖等多个国内外奖项。主编和主审多本中小学及中高职人工智能与信息科技教材。

报告题目：AIED领域的三个重要研究方向

报告摘要：报告聚焦当前教育人工智能（Artificial Intelligence in Education, AIED）领域的三个重要的前沿研究方向，包括生成式人工智能教育服务设计、可信教育人工智能模型构建与师生人工智能素养培养。报告旨在探讨和梳理当前教育与人工智能交叉研究领域的重要问题和未来趋势，为从事本领域研究的学者及有志于进入该领域的研究者提供参考和建议。

讲者简介：黄振亚，中国科学技术大学认知智能全国重点实验室、计算机学院副教授。中国人工智能学会机器学习专委会副秘书长、中国自动化学会智慧教育专委会委员、中国计算机学会人工智能与模式识别专委会执行委员。主要研究方向为数据挖掘与人工智能、知识计算与认知推理，智能教育技术与应用等。在相关领域高水平学术期刊（如TKDE、TOIS、计算机学报等）和国际重要学术会议（如KDD、SIGIR、AAAI等）上发表论文50余篇，代表性论文入选ESI高被引论文。入选中国科协青年人才托举工程项目。获吴文俊人工智能科技进步一等奖，安徽省自然科学二等奖，中国科学院院长奖等。担任KDD、NeurIPS、ICML、ICLR等多个国际会议的程序委员会领域主席。

报告题目：人工智能赋能智慧考试与测评

报告摘要：伴随以大模型为代表的生成式人工智能技术的快速发展，AI正加速融入教育教学、考试评价与教育研究全过程，并推动教育研究从经验驱动向数据与智能驱动转变，为重塑教育评价体系以及教育教学研究和应用范式提供新的技术路径。考试测评作为教育评价体系的关键环节，亟需借助人工智能提升命题质量、诊断深度、评价效率与个性化水平，推动传统“以结果评价为主”的考试模式向智能化、过程化和精准化评价转变。本报告以“人工智能赋能智慧考试与测评”为主题，面向人工智能与考试测评深度融合的前沿问题，系统梳理国内外最新研究进展、关键技术与典型应用。报告将围绕三个方面展开：一是AI辅助题目理解与智能命题，将介绍大模型如何理解试题知识点、能力要求与认知层级，并支持智能命题与质量分析；二是AI辅助考试诊断，将探讨如何结合教育测量、学习分析与人工智能技术，从作答数据中刻画知识掌握、能力追踪及学习问题；三是AI辅助自适应测试，将介绍如何通过智能算法实现动态选题、能力估计与个性化测试。 本报告将围绕人工智能与考试测评深度融合的前沿问题，把理论原理、前沿技术、最新研究成果与案例分析贯穿三个专题，重点分享国内外代表性探索及系统应用，希望为智慧考试与教育评价创新提供新的思路与启示，推动人工智能技术真正服务于更加科学、精准、高效的教育测评。

讲者简介：孙建文，华中师范大学人工智能教育学部教授，博士生导师，教育大数据应用技术国家工程研究中心副主任、人工智能与教育新形态教育部哲学社会科学实验室副主任。长期从事“人工智能+教育”交叉研究，主持新一代人工智能国家科技重大专项课题、国家自然科学基金/社会科学基金重大项目子课题、中国自动化学会教科研重大项目等科研任务；在计算机学报、自动化学报、Nature Computational Science、ACM/IEEE Trans等发表系列论文；获全国专业技术人才先进集体、全国高校黄大年式教师团队、湖北省青年社科人才创新团队等荣誉。

报告题目：AI4ES：教育科学智能

报告摘要：大模型、智能体等技术的迅猛发展，为智能时代教育科学研究范式的转型升级提供了机遇。首先，立足教育强国战略与科技发展前沿，提出人工智能驱动的教育科学研究新范式——教育科学智能AI4ES（AI for Education Science），阐释AI4ES的核心理念与价值；其次，围绕教育大模型构建、学习主体计算、学习规律挖掘、教育模拟仿真等关键技术，介绍AI4ES的技术创新体系；然后，自主研发“汉马”多智能体编排平台以及“小雅”“师说”智能教学系统，打造人机协同的AI4ES研究与实践闭环；最后，展望AI4ES的发展趋势与挑战。

讲者简介：刘华俊，教育部教育技术与资源发展中心（中央电化教育馆）大数据与评价应用处处长，在国家教育信息化与教育数字化进程中，长期负责国家教育资源公共服务平台、国家中小学网络云平台、国家中小学智慧教育平台等的运维、开发、安全和数据工作。

报告题目：国家智慧教育公共服务平台智能化建设与应用

报告摘要：教育部2022年启动实施国家教育数字化战略行动，以建设国家智慧教育平台为先手棋和主攻方向，加快推进教育数字转型；教育强国建设规划纲要（2024—2035年）再次强调，实施国家教育数字化战略。推动集成化、智能化、国际化，建强用好国家智慧教育公共服务平台。报告分享国家智慧教育公共服务平台如何顺应智能技术发展趋势，扎根师生实际应用需求，联合高校及企业科研力量，在智能化建设与应用上稳步推进。

讲者简介：嵩天，北京理工大学教育学院院长，教授、博士生导师，CCF杰出会员，国家重点研发计划项目负责人，国家社会科学基金教育学重大项目首席专家，教育部全国中小学科学教育专家委员会委员，教育部教育数字化与教学方法创新指导委员会委员，中国高等教育学会智慧教育研究分会秘书长，宝钢优秀教师特等奖获得者，教育大模型与教育智能北京市重点实验室主任。主要从事智慧教育、新一代互联网、系统与智能安全等方向研究，发表学术论文100余篇。作为技术负责人，主持建设教育部“国家高等教育智慧教育平台”及历次升级。主持建设2门国家级一流本科课程，获高等教育国家级教学成果奖一等奖2项、二等奖1项，全国教材建设奖二等奖1项。

报告题目：“国家高等教育智慧教育平台”技术逻辑与智能提升展望

报告摘要：国家高等教育智慧教育平台是教育部建设的国家智慧教育公共服务平台的重要组成部分，支撑高等教育数字化转型发展。报告包括三方面内容：首先，全面介绍平台的建设背景、技术框架及当前建设成效；其次，面向高等教育形态特点，阐述高等教育数字化发展的特殊要求、应有理念及发展路径；最后，针对数字赋能大规模因材施教需要，以大工程引领变革、大系统带动发展、大平台服务创新为思路，展望国家平台智能化提升及应用创新的建议举措。习向开放式技能习得与深度研究场景进一步发展。

讲者简介：王士进博士，国家级领军人才，现任科大讯飞副总裁、AI研究院执行院长、认知智能全国重点实验室副主任。主要研究自然语言处理、大模型等技术及教育行业应用，相关成果获国家科技进步奖一等奖1项、省级科学技术奖一等奖6项、领域相关国际评测冠军20余项，被中国科协授予“求是杰出青年成果转化奖”。

报告题目：教育大模型最新技术进展及应用实践

报告摘要：当前，以大模型为代表的新一代人工智能技术将深刻影响人类社会发展。报告从人工智能技术的最新进展出发，探讨认知大模型及智能体等技术的最新进展及未来趋势。然后阐述教育大模型研制的挑战、路径，最后具体解读教育大模型和教育超级体赋能教育等领域的实践案例和创新应用。

讲者简介：哈尔滨工业大学长聘教授，社会计算与交互机器人研究中心主任。中国中文信息学会常务理事，中国中文信息学会情感计算专委会主任，科技部科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目管理专家组专家。发表论文200余篇，累计被引4万余次。连续多年入选爱思唯尔高被引学者榜单，入选2020年福布斯中国科技女性榜及2025年全球顶尖2%科学家。获教育部科学研究优秀成果奖工程技术一等奖，黑龙江省科技进步一等奖、CCF科技成果奖科技进步一等奖、钱伟长中文信息处理科学技术奖一等奖等奖项。

报告题目：面向知情育一体化教育体系的情感感知与认知调控

报告摘要：在心理学视角下学习过程被概括为知、情、育三位一体的心智活动。探索学习者认知发展、情绪状态与内在动机、引导调节与培育干预方法有重要意义。现有的大语言模型对用户情绪的细粒度感知能力有限，并且缺乏与心理学理论相结合的情感感知与调控策略以及个性化特质。本次报告侧重于探索融合多模态信息、引入心理认知调控策略，并构建具备情感感知与认知调控能力的大模型方法。依托情感计算技术捕捉学习者情绪信号，打通认知教学、情感关怀、精准培育的闭环，有助于突破重知识、轻心理的教学局限，支撑创新人才的完整培养。

讲者简介：柴成亮，北京理工大学计算机系副教授。博士毕业于清华大学，发表数据挖掘、数据库领域国际顶级会议（CCF-A）50余篇，获得国际顶级会议SIGMOD 2023 Best Papers，ACM中国新星，中国计算机协会优博，ACM中国优博，入选福布斯中国30位30岁以下精英榜单，主持国自然联合重点、博新计划、国自然面上、国自然青年等项目。

报告题目：AI驱动的教学资源生成

报告摘要：面向不同学科和不同教育阶段的教师、学生及教育工作者，结合教学PPT、教案、教学图示和教学视频等典型教学资源，系统介绍人工智能在教学资源设计生成中的应用。报告将从真实教学场景和教师备课压力出发，重点介绍Benchmark评测基准，以及Agent、Skills、训练与微调模型等技术在内容规划、资源生成和质量评测中的作用，并结合代表性论文、技术路线和实际产品进行分析与展示，帮助参会者了解AI生成教学资源的主要方法、技术进展与实践价值。

讲者简介：周爱民教授，华东师范大学上海智能教育研究院院长、上海创智学院全时导师，曾任华东师范大学计算机科学与技术学院院长。分别在武汉大学获得计算机学士和硕士学位，在英国Essex大学获得计算机博士学位。担任上海市IV类高峰学科“智能教育”负责人，担任上海市重大攻关任务“中国版教育大模型”负责人。主要研究领域包括人工智能、智能教育等。发表SCI一区/CCF A类期刊会议学术论文80余篇，相关成果谷歌学术累计引用14000余次。担任SWEVO、CAIS、CJE、计算机教育等期刊副编或编委。获上海市东方英才领军项目、上海市自然科学奖一等奖、宝钢优秀教师奖、高校计算机专业优秀教师奖励、上海市高等教育优秀教学成果二等奖、爱思唯尔2020-2025年度中国高被引学者等奖励或称号。

报告题目：教育大模型与教育创新

报告摘要：本报告系统阐述人工智能时代智能教育的发展思路与实践路径。首先梳理当前人工智能技术的发展现状与核心特征，重点分析大模型、智能体等关键技术的能力边界与发展趋势。在此基础上，深入探讨人工智能时代教育的"变"与"不变"——坚守育人本质与教育规律之"不变"，主动拥抱技术驱动的教学模式与评价体系之"变革"，明确AI赋能教育创新的核心方向。随后，报告介绍"教育智能基座"的整体构建方案，涵盖教育大模型、智能体和知识库三大核心模块的技术架构与关键突破。最后，报告展示智能基座在"教、学、评、研"四大教育核心场景中的创新应用与实践成效，包括智能备课与教学辅助、个性化学习与智能答疑、多维度智能评价与反馈、教研协同与教育数据分析等，展望大模型驱动下智能教育的新范式与新未来。