论坛概况
会议流程
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论坛主席
论坛嘉宾
刘挺
SMP专委会主任
哈尔滨工业大学教授
嘉宾简介:刘挺,哈尔滨工业大学教授,哈工大计算学部主任兼计算机学院院长。国家“万人计划”科技创新领军人才,“十四五”国家重点研发计划先进计算与新兴软件重点专项专家组成员,教育部人工智能科技创新专家组成员。黑龙江省中文信息处理重点实验室主任,黑龙江省“人工智能”头雁团队带头人。多次担任国家863重点项目总体组专家、国家自然科学基金委评审专家。中国计算机学会理事,中国中文信息学会常务理事、社会媒体处理专委会(SMP)主任,曾任国际顶级会议ACL、EMNLP领域主席。主要研究方向为人工智能、自然语言处理和社会计算,是国家973课题、国家自然科学基金重点项目负责人。主持研制“语言技术平台LTP”、“大词林”等科研成果被业界广泛使用。曾获国家科技进步二等奖、省科技进步一等奖、钱伟长中文信息处理科学技术一等奖等。
论坛讲者
讲者简介:刘均,西安交通大学计算机学院教授,博导;斯坦福大学高级访问学者;陕西省天地网技术重点实验室主任;教育部“新世纪优秀人才支持计划”入选者;IEEE高级会员。担任IEEE TNNLS 副主编,ACM TOMM、Information Fusion、IEEE Systems Journal等客座主编。近年来,承担了国家重点研发计划项目、国家863课题、国家自然科学基金项目。授权发明专利18项;获国家科技进步二等奖、国家教学成果二等奖,获Google Faculty Award、王宽诚育人奖;在IJCV、VLDB J、IEEE TKDE、ICDE、AAAI等重要期刊与国际会议上发表论文百余篇,出版学术专著2部,获得ISSRE 2016、ICBK 2018等最佳论文奖。研究方向:自然语言处理、计算机视觉、智慧教育。详见:http://liukeen.gr.xjtu.edu.cn/
报告主题:知识森林:聚合碎片化知识的教育知识图谱
报告摘要:知识总量的快速增长加剧了知识的碎片化,表现为与特定主题相关的碎片化知识高度分散在不同的数据源中。碎片化知识的位置分散、内容片面、结构无序等特点给知识获取与认知提出了挑战。为此,开展了三方面工作:一、提出一种能够聚合碎片化知识的教育知识图谱——知识森林,能利用分面树对来自不同知识源特定主题的碎片化知识进行分面聚合与全方位展示,利用认知关系实现导航学习,缓解学习迷航问题。二、提出“分面树构建——碎片化知识装配——认知关系挖掘”三阶段的知识森林构建方法。三、研制了知识森林构建与导航学习系统与AR可视化工具,展示了知识森林在智慧教育中的应用。
讲者简介:黄昌勤,博士,浙江师范大学二级教授、博士生导师(教育技术学、计算机科学与技术),国际期刊IEEE Transactions on Learning Technologies副主编、“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,浙江师范大学教育技术学学科负责人,北京师范大学教育学部兼职教授。当前研究方向:智能教育技术与应用。主持国家科技支撑计划课题、首届F0701面上项目等国家项目6项,省重大科技专项4项。在CAE、IEEE TIP、IEEE TCYB、IEEE TII、CHB、BJET、InS、KBS、中国科学(中、英)等期刊及IJCAI等重要会议上发表论文150余篇,其中8篇入选ESI高引。获国家发明专利18项。详情请参见:http://www.scholat.com/cqhuang
报告主题:AI背景下基于交互的跨学科在线学习研究
报告摘要:疫情当下,深度融合AI技术破除在线教育效率效能低下之困境,既是我国教育信息化建设的核心内容,也是社会发展的重大关切。本报告聚焦AI+在线学习的跨学科研究与实践,首先从AI+教育背景下在线学习发展的机遇与挑战入手,分析了AI赋能在线学习的基本要求、AI技术与教育融合的理论思考,然后以在线交互为主线阐述了交互的学习内涵、跨学科研究方法的交叉形式,最后以在线学习同伴推荐、学习微情感感知与应用、在线学习倦怠预警模型建构与应用等为例,探讨了AI赋能在线学习的交叉研究实践。
讲者简介:陈靓影,华中师范大学人工智能教育学部及国家数字化学习工程技术研究中心教授、博士生导师、楚天学者特聘教授、人工智能教育学部学术委员会副主席、华中师范大学特殊教育信息化研究中心主任。长期从事人工智能与特殊儿童教育交叉学科研究。主持了包括国家重点研发计划课题、国家自然科学基金、国家社会科学基金等课题。在IEEE TII、PR、CHB、自动化学报等国内外学术期刊及国际会议上发表论文100余篇,出版专著4部,授权中国及美国发明专利10项,获湖北省2020年科技进步一等奖、湖北省2018和2020年社会科学优秀成果奖。2020年湖北省女性科技创新人才称号,入选2020年“3551光谷人才计划”。
报告主题:孤独症儿童智能教育干预与量化评估
报告摘要:我国儿童自闭症(孤独症)发病率高达2%并持续快速增长,超千万孤独症家庭面临着提高特殊儿童生存技能与学习能力的巨大挑战。人工智能技术的发展为孤独症教育干预提供了新途径,针对孤独症教育干预技术长期停留在“简单(个性化干预缺失)粗放(评估主观片面)”的初级阶段,本研究面向人机交互条件下孤独症儿童教育干预的关键问题,实现个性表达,过程干预,效果评估三个层面的技术创新,实质性提升儿童模型的精确性、建立精准的干预机制、提供精细化的评估,实现人机交互技术对孤独症儿童教育干预的智能增强。
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