【CAC2023专题论坛】“大模型时代下的智慧教育关键技术与应用”论坛集结完毕，敬请期待！

2023中国自动化大会（CAC2023）将于11月17日—19日在重庆悦来国际会议中心召开。本届大会由中国自动化学会主办，重庆邮电大学承办，大会以“自主可控强实体 新质生产创未来”为主题，聚焦自动化发展，拥抱智能新时代，共话产业新未来。大会将继续为全球自动化、信息与智能科学领域的专家学者和产业界的同仁，搭建展示创新成果、展望未来发展的高端学术平台，加强学科交叉融合，共促发展新机遇，引领科技新风向。

本届大会设置共计近40个专题论坛，“大模型时代下的智慧教育关键技术与应用”论坛集结完毕，将于2023年11月18日召开！敬请期待！

大模型时代下的智慧教育关键技术与应用

为深入贯彻落实国家人工智能战略和创新驱动发展战略，加快推进教育数字化转型与智能化升级，中国自动化学会智慧教育专委会、重庆邮电大学将联合举办2023中国自动化大会(CAC2023)专题论坛“大模型时代下的智慧教育关键技术与应用”。本次论坛邀请了国内学术界、产业界智慧教育领域的知名专家、学者，深入探讨大模型时代下，人工智能、大数据、混合增强智能等技术驱动的教育评价、教育知识图谱、个性化推荐、自适应学习等智慧教育关键技术及应用范式，展望未来智慧教育的发展方向。

本次专题论坛将邀请几位著名的学者展示他们在大模型时代下的智慧教育关键技术与应用方面取得的进展。

专题主席

王万良

中国自动化学会理事

浙江工业大学教授

熊余

重庆邮电大学教授

专题报告

陈恩红

中国科学技术大学教授

报告题目：

生成式AI赋能自适应学习关键技术研究与应用探索

报告摘要：

近期，以ChatGPT为代表的生成式AI大模型引发了新一轮人工智能的变革发展。大模型多种能力的涌现在多个行业领域中的任务中取得了显著的效果，也为智能教育的发展带来了诸多机遇与挑战。如何拥抱生成式大模型，探索新一代智能教育关键技术是当前研究与应用的重点。本报告将结合团队研究基础，介绍“大模型+教育”场景下的认知分析、资源理解和多轮自适应学习等关键技术，讨论大模型赋能智能教育发展的关键问题，并分享典型应用案例。

报告人简介：

陈恩红，教授，中国科学技术大学大数据学院执行院长兼信息与智能学部副部长，认知智能全国重点实验室副主任。主要研究方向为数据挖掘、智慧教育、社会网络、知识工程等。获教育部自然科学一等奖、CCF自然科学一等奖、吴文俊人工智能科技进步一等奖等。担任包括ICKG2020、CNCC2015等多个数据挖掘与知识发现领域重要学术会议大会主席，和包括IEEE TKDE、ACM TIST等多个国内外重要期刊编委。在相关领域高水平学术期刊（如TKDE、TOIS等）和国际重要学术会议（如：KDD、SIGIR等）上发表论文100余篇。代表性论文入选ESI高被引论文，获ACM KDD 2018 “Best Student Paper Award”、IEEE ICDM 2011 “Best Research Paper Award”、ACM KDD 2008“Best Application Paper Award”等。

余新国

华中师范大学****教授

报告题目：

大模型对于教育和机器解答研究的影响

报告摘要：

近几年来，基于大模型的GPTs显示出了改变教育多方面的巨大潜力。具体地，GPTs 已经表现出很强参与教育活动的能力，开发了许多基于大模型的教学工具和服务，促进五种教学模式的技术转变。在教育技术研究方面，人们研究了利用LLM (Large Language Models，大型语言模型)来增强求解数学问题的能力的途径。大模型从下面两个方面增强了解决数学问题的能力。在方法方面，大模型带来了新方法。在技术方面，大模型也在关键环节提高了解答数学问题的能力。

报告人简介：

余新国，华中师范大学伍伦贡联合研究院院长、国家数字化学习工程技术研究中心和教育大数据应用技术国家工程实验室教授、博导、楚天学者( 2012-2018)，澳洲伍伦贡大学名誉教授，湖北省智能科教研究会会长。曾在华中科技大学学习和工作十余年，在新加坡的南洋理工大学、国立大学、资讯通信研究院从事学习和研究近二十年。目前研究领域是人工智能、智能科教、教育机器人。论文200多篇，SCI论文20多篇。出任30多个国际会议的主旨讲座人、大会主席或程序主席，多次主办国际会议，创建了一个智能科教方面的国际年会。

田锋

西安交通大学教授

报告题目：

层次化类别体系人机构建：从混合增强智能到大模型在回路

报告摘要：

层次化类别体系是自然、社会中常见的分类体系，教育领域中学科的树形知识分类体系、分级的教学评价指标体系等就属此类。然而在开放的世界中，此类知识体系因需不断更新、演化并维护。它如何被机器发现、表示并构建，成为机器学习与NLP的一个热点话题。本报告以混合增强智能为技术路线，讲述了本研究团队在这个方向的持续算法研究，其次，提出并验证了一种大模型在回路的新方法；然后，给出了面向高等教育教学质量评价的应用案例。最后，展望未来工作。

报告人简介：

田锋，教授，西安交通大学博士生导师，王宽诚育才奖获得者。大数据算法与分析技术国家工程实验室大数据算法测试与示范应用中心主任，中国自动化学会智慧教育专委会副主任委员，中国教育发展战略学会教育大数据专委会理事和学术委员会副主任。正在承担或完成国家科技支撑计划课题、人工智能重大专项课题、国家自然科学基金等多项国家和横向课题20余项；面向教育、税务等领域，研制多个相关平台，已在全推广应用，并服务一带一路沿线115个国家4万余用户；发表论文百余篇；获1项国家科技进步二等奖、2项国家教学成果奖二等奖、2项陕西省教学成果奖特等奖、1项陕西省自然科学奖一等奖、1项教育部科技进步奖、1项中国自动化学会科技进步特等奖、1项中国计算机学会科技进步奖一等奖。

黄昌勤

浙江师范大学教授

报告题目：

AI赋能视角下智能教育研究、实践与发展

报告摘要：

AI与教育的深度融合正加速着教育数字化的智能转型发展趋势，智能教育成为了智能时代下社会的重要关切。本报告首先介绍了AI赋能教育的新机遇，然后就智能教育内涵、AI赋能视角下智能教育的理论与技术思考提出了个人见解；以此为基础，针对智能教育的应用实践问题，分别探讨了其原则、方法、可为和不可为范畴，最后结合相关理论与技术提出了智能教育的挑战与施策建议。

报告人简介：

黄昌勤博士，浙江师范大学二级教授、博士生导师(CS、ET)，IEEE Trans.on Learning Technologies副主编，广东省“珠江学者”特聘教授，浙江省智能教育技术与应用重点实验室主任。当前研究兴趣：智能教育技术与应用。主持国家自然科学基金重点项目、国家科技创新2030—新一代人工智能重大专项课题、国家科技支撑计划课题等国家项目7项，省自科/社科重大项目6项。在IEEE TPAMI、CAE、IEEE TIP、IEEE TCYB、IEEE TNNLS、IEEE TII、CHB、BJET等期刊及重要会议上发表论文170余篇，12篇入选ESI热点或高引。获省科学技术奖二等奖2项、省哲社优秀成果二等奖1项、国家教学成果奖一等奖与省教学成果奖一等奖各1项，授权国家发明专利30余项。

王昊奋

同济大学教授

报告题目：

认知智能时代下的智慧教育关键技术与落地探索浅析

报告摘要：

伴随着大语言模型、知识图谱等技术的发展，人工智能目前正从感知智能迈向认知智能，为智慧教育提供了新的发展机遇。在此大背景下，本报告将从未来智慧教育的数据与应用特点出发，结合不同关键技术的优缺点，探究面向智慧教育的多模态知识图谱构建、大模型提示工程、检索增强，以及神经符号融合的推理等方向的研究机遇，凝练其中的技术挑战，最后展望这些关键技术在导航学习、资源推荐、习得评估等教与学的具体场景落地范式。

报告人简介：

王昊奋博士，同济大学特聘研究员，博士生导师。他是全球最大的中文开放知识图谱联盟OpenKG发起人之一。他负责参与多项国家级AI相关项目，发表100余篇AI领域高水平论文。目前，他担任中国计算机学会术语工委副主任，SIGKG主席，上海秘书长，中国中文信息学会理事，语言与知识计算专委会副秘书长，上海市计算机学会自然语言处理专委会副主任，上海交通大学AI校友会秘书长等社会职位。

陈静远

浙江大学****特聘研究员

报告题目：

数字化教育基座能力的思考

报告摘要：

人工智能，教育先行。人工智能本身颇具学科交叉内在禀性，垂直领域智能基座模型将深度学习架构在人类不同学科专业知识之上，开辟了数据驱动和知识引导的人工智能研究新模式，促进智能教育迈向赋能新时代。本报告将从数字化教育的燃料是高质量教材、赋能基座与平台是产生式AI、个性化手段是人工智能微专业等观点出发，介绍教材、课程和平台三位一体的数字化教育基座建设、人工智能专业领域教育的垂直大模型“智海-三乐”以及AI+X交叉人才培养。

报告人简介：

陈静远博士， 浙江大学特聘研究员、博士生导师。研究兴趣主要包括智能教育、信息检索和多媒体处理等领域，在国际权威期刊和会议上发表近20篇论文。获得2018年浙江省科学技术进步奖一等奖和2020年IET Smart Cities最佳论文奖，入选2023年上海市青年科技启明星计划。

熊余

重庆邮电大学研究员

报告题目：

大数据、大模型、大评价：教育数字化转型的研究与实践探索

报告摘要：

教育数字化转型是推动教育高质量发展的重要途径。近年来，互联网、大数据、虚拟现实、人工智能等技术的广泛应用已在教育领域产生显性影响，成为促进教育数字化转型的重要动力。教育数字化转型需从教育场景出发，在研究实践中应着重构建业务需求与数据采集双轮驱动的教育大数据应用支撑体系、基于多模态教育数据的大规模教育环境深度表征体系、多粒度可解释的智能化教育评价体系等，从而形成由“大数据-大模型-大评价”构建的智慧教育体系架构。

报告人简介：

熊余博士，重庆邮电大学研究员、博士生导师，现任重庆邮电大学自动化学院党委书记，是中国自动化学会智慧教育专委会委员、重庆高校信息化教指委秘书长、重庆市教育信息化专家、国家自然科学基金F0701通讯评审专家。长期从事人工智能技术与智慧教育的交叉研究，近年主持国家自然科学基金面上/青年项目、重庆市“人工智能”重点研发项目、重庆市高等教育重大/重点教改项目、重庆市教育综合改革研究项目等20余项，研制了我国第一个省级智慧校园建设标准《重庆市智慧校园建设基本指南》和我国第二个省级教育数据标准《重庆市教育信息系统基础数据标准》，在IEEE JLT、JOCN、电化教育研究、现代教育技术等发表SCI、EI、CSSCI论文60余篇，曾获重庆市教学成果一等奖1项、重庆市科技进步一等奖2项、中国仪器仪表学会科技一等奖1项、重庆市发展研究奖1项。

李翊

猿编程创始人

报告题目：

培养人工智能时代下的科技少年

报告摘要：

围绕如何“培养人工智能时代下的科技少年”的人工智能教育教研心得和成果，如何在探索信息科技与核心素养的高度融合。猿编程四个1教育理念，不止以教授编程知识为单一目标，而是切实站在孩子成长和未来人才培养的角度，培养青少年除了掌握一门编程语言之外，还能够发展一种思维（计算思维）、拥有一种能力（创新能力）、具备一种视野（未来视野）。智能化教育已经成为中小学教育改革的重要方向，影响每一个青少年的成长，关乎着国家未来。

报告人简介：

李翊，猿编程创始人，中国民办教育协会科学教育专业委员会副理事长。曾担任知名上市公司教学研发副总裁、世界500强企业高管等职务。2017年10月创立猿编程，聚焦未来科技与人工智能教育领域。以培养人工智能时代下的科技少年为品牌使命，推出“四个一”培养模型，即“编程语言、计算思维、创造能力、未来视野”，成功构建多领域、多业态的前沿科技教育品牌。