报告摘要

机器学习与人工智能技术在决策过程中对不同社会群体所展现出的算法偏见引起了人们的广泛关注。即便这些技术目前已经被广泛应用于教育领域中，但是目前仍然相对较少工作对这些技术在教育领域的公平性展开研究。在这个报告中，陈冠良博士将介绍他近期在教育领域中从数据抽样角度提升算法公平性的研究工作。

报告人

陈冠良

报告人简介

陈冠良，2019年在荷兰代尔夫特理工大学获得计算机科学博士学位，现为澳大利亚莫纳什大学信息技术学院高级讲师。现阶段研究工作主要专注于利用人工智能驱动的自然语言处理技术来提高教育环境的公平性和包容性，具体研究课题包括精准学生建模，人工智能驱动的教育应用工具开发，以及机器学习在教育中的可靠性等。

目前，陈冠良博士已发表了超过60篇同行评议论文，在谷歌学术中的引用次数超过1,700次，其成果主要发表在AAAI, COLING, AIED, LAK, ICWSM, Expert Systems with Applications, Future Generation Computer Systems, Computers & Education, British Journal of Educational Technology, and IEEE Transactions on Learning Technologies等国际知名会议与期刊上，其研究工作多次收到国际知名学术会议的认可，曾多次获得最佳学生论文或者被提名最佳学生论文，包括国际知名自然语言处理会议COLING 2022的杰出论文奖。

陈冠良博士曾受邀共同组织多个知名教育技术国际会议，如AIED 2022，AIED 2023，EC-TEL 2023等，目前担任教育技术知名期刊Computers & Education: Artificial Intelligence与Computer & Education: X Reality的编委成员。

时间

2023年6月6日（周二）下午14：30始

地点

暨南大学石牌校区富力教学楼214室