2025年4月7日，广东智慧教育研究院在曾宪梓科学馆512会议室举行了暨南大学智慧教育优秀博士生学术秀活动。广东智慧教育研究院名誉院长罗伟其、院长刘子韬等十余位导师及2024级博士生共同参会，博士生围绕人工智能赋能教育的创新研究进行了专题汇报，涵盖知识追踪、习题推荐、教育大模型安全伦理、自动评估、AI-Tutor、多模态交互等前沿方向。
活动开场，刘子韬院长强调了博士生培养在研究院发展中的核心地位，并介绍了研究院在跨学科联合培养、双导师制度等领域的创新实践。他指出，智慧教育的目标是通过AI技术实现“大规模个性化学习”，解决传统教育中因材施教的难题。
随后，8位博士生依次进行了以下研究成果的汇报。
成果汇报
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汇报人：白友恒
汇报标题：面向精准教育的多维融合知识追踪研究一冷启动优化、遗忘建模与个性化预测协同
主要内容：针对学生冷启动、遗忘行为建模和个性化预测三大挑战，设计核偏置注意力与双曲空间建模技术，相关成果已发表于SCI 1区及CCF A类会议。
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汇报人：席鹏晖
汇报标题：习题推荐研究进展汇报
主要内容：系统梳理了习题推荐领域的研究进展，提出通过图神经网络解耦学生共性与个性特征，优化推荐公平性，并计划结合认知诊断模型提升适配精度。
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汇报人：杨帆
汇报标题：教育大模型的安全和伦理对齐技术
主要内容：聚焦教育大模型的安全与伦理对齐，开发可扩展监督框架和静态评估方法，解决危险内容生成、价值观偏差及学术欺诈检测问题。
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汇报人：陈磊
汇报标题：智慧教育背景下的自动评估与反馈研究
主要内容：致力于自动评估与反馈系统研发，通过多模态数据融合和动态门控机制提升批改准确性。
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汇报人：程腾腾
汇报标题：AI Tutor：构建面向未来的智能教学伙伴
主要内容：探讨AI Tutor的“教学判断力”，提出以学生状态感知为核心，动态生成教学策略。
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汇报人：李薛毅
汇报标题：多模态教育大模型对抗鲁棒性与语音交互可靠性研究
主要内容：围绕多模态教育大模型在自动批改中的对抗鲁棒性以及语音交互中的可靠性问题展开，提出了多模态教育大模型的攻击方法，探讨了多模态教育大模型语音交互的能力。
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汇报人：陈嘉浩
汇报标题：强化学习等新架构的深度探索
主要内容：探索强化学习在教育中的应用，结合GRPO算法优化个性化教学策略，强调实时反馈对学习效率的提升作用。
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汇报人：刘成
汇报标题：面向视频检索的细粒度标注生物讲座视频数据集
主要内容：构建细粒度标注生物讲座视频数据集，通过构建文本-视觉融合模块，提升教育视频检索精度。
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总结颁奖
经导师评委打分，最终获得获一、二、三等奖的博士生分别是李薛毅、白友恒、程腾腾。
罗伟其名誉院长在总结中指出，智慧教育研究需坚持“问题导向”与“落地转化”并重。他回顾中国教育从“规模普及”到“质量提升”的历程，强调AI技术是实现因材施教的关键突破点，并鼓励博士生加强跨领域合作，“既顶天立地，又解决真问题”。
本次活动展现了广东智慧教育研究院在“AI+教育”交叉学科的深厚积累，也为破解个性化学习难题提供了创新思路。未来，研究院将持续推动政产学研用协同，加速技术向教育实践的转化。
