刘子韬，暨南大学教授，广东智慧教育研究院院长，CCF高级会员。在ICML、NeurIPS等人工智能领域顶级会议和期刊上发表论文80余篇，国内外授权发明专利40余项。担任国际人工智能教育协会执行委员、第25届国际人工智能教育大会(AIED)程序主席。主持和参与国家重点研发计划课题、科技创新2030-新一代人工智能重大项目等多项科研工作。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。

       王延峰，上海交通大学人工智能学院教授、博导。现任上海人工智能实验室主任助理，上海交通大学人工智能学院执行院长，第十六届上海市人大代表，国家科技创新2030——“新一代人工智能”重大项目指南编制专家组和管理专家组成员、国家发改委“互联网+”行动专家咨询委员会成员。

论坛特邀报告

主题

教育大模型创新探索

报告简介

       发展教育大模型核心技术，推动“人工智能+教育”深度融合，是当前国家重大战略需求与国际学术前沿。教育场景开放复杂、主体状态内隐、数据模态多样，且教育重在启发，不仅要求模型会“答”，更要会“教”。当前基于微调范式构建的垂类大模型，往往聚焦于书本化抽象知识学习，缺乏实践性教学经验积累，难以满足教育领域的现实需要。深度结合教育领域特点，基于经典教育理论“经验之塔”，提出一种包含“基座架构-知识注入-行为增强-具身进化”四阶段的教育大模型“塔式构建法”，在增强基座模型多模态能力的基础上，分别建立知识链、行为链与进化链方法，使大模型充分吸收教育领域的抽象经验、观察经验与实践经验，实现模型既读万卷书、又行万里路，真正地“懂教育”。

发言人简介

       刘三女牙，教授，博士生导师，华中师范大学博雅学者，现任华中师范大学党委常委、副校长、人工智能教育学部部长、教育大数据应用技术国家工程研究中心及国家数字化学习工程技术研究中心常务副主任。入选国家重大人才工程特聘教授。兼任教育部基础教育教学指导委员会信息化教学指导专委会副主任委员、教育部高等学校教学信息化与教学方法创新指导委员会教育技术专业教学指导分委员会委员、中国自动化学会教育专业委员会副主任委员、中国教育发展战略学会教育大数据专业委员会副理事长、中国高等教育学会学习科学研究分会副理事长、湖北省系统工程学会副理事长等。主要从事大数据、人工智能、教育技术等领域的研究，荣获省部级以上奖励12项。

主题

面向基础教育的多模态大模

报告简介

       大模型赋能千行百业，已有不少深入的应用。研发教育大模型并支持相关应用是教育数字化转型的的重要研究方向。本报告拟讨论，在教育教学理论视角下，从多模态数据构建、基础架构设计与训练、教育领域知识增强、模型个性化能力提升等方面讨论基础教育大模型需要解决的问题。

发言人简介

       黄华，北京师范大学人工智能学院教授，院长，智能技术与教育应用教育部工程研究中心主任。主要从事图像/视频处理、人工智能赋能教育方面的研究工作。国家杰出青年基金和中国青年科技奖获得者，入选万人计划科技领军人才。CCF常务理事、教育工作委员会副主任。

主题

生成式大模型赋能智能教育关键技术与应用探索 

报告简介

       人工智能旨在利用机器模拟人类的学习、思考、总结、决策等认知行为，并执行人类各项任务，近来以大模型为基础的生成式技术推动人工智能的研究和应用进入了新阶段，为智能教育领域带来了新的机遇和挑战。本报告将结合团队研究基础，面向智能教育典型场景，探讨生成式人工智能对当代教育教学模式、自适应学习核心技术等的赋能方式、实现路径以及示范案例。

发言人简介

       陈恩红，中国科学技术大学讲席教授，信息与智能学部副部长，认知智能全国重点实验室副主任，安徽省计算机学会理事长。IEEE Fellow，国家“万人计划”创新领军人才、国家杰出青年基金获得者、科技部重点研发计划项目首席科学家，科技部重点领域“大数据分析及应用”创新团队负责人。研究方向是人工智能、数据挖掘、个性化推荐系统、智能教育等。主持了国家重点研发计划项目、国家自然科学基金重大仪器研制项目、国家自然科学基金区域联合重点项目等。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，及KDD、ICDM的最佳论文奖等。

主题

面向通用人工智能时代的新一代智慧学习方法

报告简介

       大语言模型的快速发展正在开启通用人工智能时代的大幕，它对智慧教育研究正在产生深刻的影响，激发了新一代智慧学习环境构建和智慧教育方法的探索，从而推动我国教育数字化的转型与升级。本次报告探讨如何基于大模型来设计自适应的智能化学习环境和教学方法，并分享初步的研究结果和实践探索。

发言人简介

       吴文俊，北京航空航天大学教授，主持国家自然基金重点、国家重点研发计划、国家863计划、国家973计划等20多项课题，学术论文180多篇，出版中英文专著两部，担任国家人工智能标准总体组副组长、新一代人工智能专家组专家、国务院学位委员会智能科学与技术学科评议组专家。主要研究方向包括：群体智能、大规模在线教育、AI for Science。

主题

多模态大模型在数学领域的前沿应用与挑战

报告简介

       多模态大模型通过整合来自不同模态的数据，展示出在各种任务上的卓越性能，为解决复杂问题提供了新的视角和方法。然而，尽管多模态大模型的应用前景广阔，它们在数学领域也面临着一系列挑战，包括数据的整合效率、模型的可解释性、以及模型在特定数学问题上的精确性等。本报告将讨论和展示多模态大模型如何在数学领域中识别模式、预测结果，并与传统的数学解决方案相结合，以提高解决问题的效率和准确性。同时，还将讨论在实际应用中如何克服数据融合的困难、提高模型的泛化能力以及确保计算过程的透明度和可追溯性。探讨这一主题不仅能推动数学与AI的交叉融合，也对理解和优化多模态大模型的工作机制具有重要意义。

发言人简介

       田密，好未来集团CTO、好未来美校业务负责人、清华大学-好未来智能教育信息技术联合研究中心主任、四川大学-好未来“汇智未来”研究中心主任，高级工程师。毕业于北京航空航天大学计算软件与理论专业，师从李德毅院士，研究方向不确定性人工智能。长期从事搜索引擎、地图应用、LBS大数据挖掘、在线教育AI技术等研究工作，先后担任过腾讯垂直搜索总监、腾讯地图技术&产品总监、高德地图技术副总裁、阿里巴巴集团资深总监、好未来学而思培优产研负责人等职位。

主题

人工智能在教育出版中的应用--大模型技术在高教社的落地和应用探索

报告简介

       教育大模型在高教社的诞生和主要组成部分，教育大模型的架构，基础大模型、学科大模型和场景大模型。高教社人工智能平台，包括智能检索、智能审核、智能创作、教育大模型公共服务平台。教育大模型、数据集、智能体，“101计划”基础学科赋能；智海三乐大模型、智慧高教、智慧职教等教育教学助手。智校云雠、智慧问答等编辑助手应用。

发言人简介

       杨京峰，高等教育出版社信息技术部主任、北京畅想数字教育科技有限公司副总经理，副编审，清华大学硕士。主要研究领域包括计算机、人工智能技术在教育教学、编辑出版中的应用等。有产品思维的全栈工程师。