部门：暨南大学广东智慧教育研究院

  职称：教授

  学位：博士学位

暨南大学广东智慧教育研究院院长，教授，博士生导师，致力于研究智能交互技术和多模态机器学习技术在教育场景中的应用。申请人在美国匹兹堡大学获得计算机专业博士，在NeurIPS、ACL、CVPR、AAAI、WWW等人工智能领域顶级会议和期刊上发表论文100余篇，美国公开/授权发明专利6项，国家授权发明专利35项，发布国家/行业/团体标准10余项，曾经获得2025年中国电子学会科学技术奖科技进步奖二等奖（第一完成人）、2024年钱伟长中文信息处理科学技术奖技术发明一等奖（第三完成人）、2024年广东省人工智能产业协会科学技术奖科技进步一等奖（第一完成人）、2024年中国互联网创新大赛数字教育赛道一等奖（第一完成人）、2023年全球开源贡献榜Open100成就奖（智慧教育领域唯一入选者）、2022年国际信息检索和数据挖掘领域顶级会议CIKM最佳论文提名奖（唯一通讯作者）、2020年北京市第十五批人才项目（“海聚工程”）青年项目、2020年北京市科技新星计划、CCF-A类会议国际神经信息处理系统大会（NeurIPS）教育挑战赛冠军等10项国内外顶级学术竞赛冠亚军等多个奖项。申请人主持和参与国家重点研发计划课题、新一代人工智能国家科技重大专项等多项科研工作，相关智慧教育解决方案入选2021年国家互联网信息办公室人工智能企业典型应用案例和2020年联合国教科文组织移动学习周“人工智能与包容性”创新示范项目。申请人的学术成果被应用在工业界中，被科学技术部智慧教育新一代人工智能开放创新平台的承建单位好未来集团等多个平台所采用，截止到2023年，产生的经济效益达到17亿元。同时，刘子韬博士是首位担任国际人工智能教育学术会议（AIED）程序主席和首位担任国际人工智能教育协会执行委员的中国大陆学者，其研究经历以及研究成果获得了包含CCTV新闻联播、CCTV正点财经、人民网、新华网等多家新闻媒体和新闻网站报道。

智慧教育、教育数据挖掘、人工智能教育、多模态机器学习

在NeurIPS、ACL、CVPR、AAAI、WWW等人工智能领域顶级会议和期刊上发表论文100余篇。

2010.09 -- 2016.07 美国匹兹堡大学(University of Pittsburgh) 计算机科学与技术 博士

2006.08 -- 2010.07 武汉大学 软件工程 本科

2022/11-2025/10 国家重点研发计划-农村地区教师教学能力智能评测与教学精准辅助技术研究

2020/07-2024/06 科技创新2030-新一代人工智能重大项目 - 智慧教育人工智能开放创新平台

2023年国际智慧教育竞赛The Quest for Quality Questions第一名

2022年中国计算语言学大会(CCL)聊天机器人幽默感评测第一名

2022年国际计算机教育数据挖掘(CSEDM)学生成绩预测挑战赛第一名

2022年国际计算机教育数据挖掘(CSEDM)知识追踪挑战赛第二名

2021年中国计算语言学大会(CCL)图文多模态幽默识别评测第二名

2020年CCF-A类会议国际神经信息处理系统大会(NeurIPS)教育题目质量挑战赛第一名

2020年CCF-A类会议国际神经信息处理系统大会(NeurIPS)教育挑战赛综合第二名

2020年CCF-A类会议国际普适计算大会(Ubicomp)时间序列分类挑战赛第一名

2020年CCF-B类会议国际自然语言处理经验方法会议(EMNLP)开放领域对话挑战赛第二名

2020年中国计算语言学大会(CCL)幽默计算情景喜剧笑点识别评测第一名

2020年-2025年 国际人工智能教育协会（International Artificial Intelligence in Education Society）执行委员

2024年 AIED'2024 程序主席: The International Conference on AI in Education at AIED'2024

2020年-2024年 AI4EDU'2020-2024 联合主席: The International Workshop on AI for Education

2022年 中国计算机学会（CCF）高级会员（Senior Member）

2023年 AIED'2023 Workshop 联合主席: Empowering Education with LLMs at AIED'2023

2022-2023年 AIED'2022-2023 工业联合主席: The International Conference on AI in Education at AIED'2022，AIED'2023

2022年 WSDM'2022 竞赛联合主席: The 15th ACM International Web Search and Data Mining Conference

2021年 AIED'2021 研讨会联合主席: The 22nd International Conference on AI in Education

2021年 AAAI'2021 Spring Symposium 联合主席: Artificial Intelligence for K-12 Education

** 均为第一完成人 ** 

[1] 一种基于动态数据评估的大语言模型能力评估方法及系统

[2] 一种基于锥形注意力和核偏置的知识追踪冷启动方法

[3] 一种多智能体协同的大型语言模型伪装攻击方法及系统

[4] 基于大语言模型的问题答案生成方法、装置、设备及介质 

[5] 一种提高小型大语言模型高级算术能力的数据处理方法 

[6] 基于多层次特征学习的层次化对比图知识追踪方法及系统 

[7] 多模态融合的动态token分配方法、装置及存储介质 

[8] 数学公式处理方法、装置、计算机设备和可读存储介质 

[9] 一种支持动态上下文的知识追踪方法及系统 

[10] 一种面向超长学生答题序列的知识追踪方法和系统 

[11] 一种面向跨领域知识迁移的知识追踪方法及系统 

[12] 知识点掌握度更新方法、装置、设备及可读存储介质 

[13] 一种基于时间引导注意力与混合专家协同知识追踪方法及系统 

[14] 一种面向语音模型公式朗读质量的评估系统及方法 

[15] 基于层次注意力与动态门控融合的短答案评分方法及系统

[1] 人工智能 大模型 第1部分：通用要求，GB/T 45288.1-2025，国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会

[2] 人工智能 大模型 第2部分：评测指标与方法，GB/T 45288.2-2025，国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会

[3] 信息技术 手持式移动设备增强现实系统技术规范，GB/T 45286-2025，国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会

[4] 直播类在线教学平台安全保障要求，JY/T 0651-2022，中华人民共和国教育部

[5] 词典笔功能要求及测试方法，T/ISC 0020-2022，中国互联网协会

[6] 互联网企业未成年人网络保护管理体系，T/ISC 0027—2023，中国互联网协会

[7] 儿童陪伴机器人技术规范，T/SUCA 041-2022，深圳市8K超高清视频产业协作联盟

[8] 教育通用人工智能大模型- 第1部分:总体框架，T/SAIA 0013.1—2023，上海市人工智能行业协会团体标准

[9] 教育通用人工智能大模型- 第2部分:信息模型，T/SAIA 0013.2—2023，上海市人工智能行业协会团体标准

[10] 教育通用人工智能大模型- 第3部分:数据规范，T/SAIA 0013.3—2023，上海市人工智能行业协会团体标准

[11] 教育通用人工智能大模型- 第4部分:测评规范，T/SAIA 0013.4—2023，上海市人工智能行业协会团体标准

2021年 中国网信办人工智能企业典型应用案例

2021年 中国信通院云原生产业联盟云原生应用优秀案例

2020年 联合国教科文组织移动学习周人工智能与包容性创新示范项目

2020年 北京市新技术新产品（服务）认定

2020年 CCF YOCSEF 技术公益优秀案

2020年 机器之心智能国民应用优秀案例

2019年 CSDN 全国优秀人工智能案例