百家乐,百家乐官方网站,百家乐APP下载姜江，国防科技大学教授，博士生导师。美国哈佛大学访问学者，中国自动化学会智能推理与决策专业委员会秘书长，湖南省系统工程与管理学会副理事长，湖南省科技创新领军人才。主要从事装备体系工程、复杂系统分析与建模、系统试验与评估等方向的教学科研工作，科技委、装发等方向专家组专家，主持国家、军队各类项目20余项，出版专著教材4部，发表学术论文100余篇，获国家级教学成果二等奖1项，军队省部级科技进步二等奖5项。

　　周国辉，教育技术学方向博士生导师，主要从事教育游戏化、教育评价、机器视觉、人工知智能等方面研究工作，重点围绕大数据采集，教育大数据建模，复杂系统（含教育系统）的可靠性评测问题域开展应用基础研究工作。数字媒体技术国家一流专业建设点负责人，黑龙江省教育技术学专业领军人才梯队带头人，中国自动化学会智能推理与决策专业委员会委员，黑龙江省软件学会副理事长，计算机学会常务理事，自动化学会常务理事，省高校智能教育与信息工程重点实验室主任，学术带头人，哈尔滨师范大学计算机科学与技术学科带头人。5年间主持2项省部级的科研项目，在国内外重要学术刊物上发表了34篇学术论文，SCI检索12篇，中科院1区TOP期刊论文2篇，曾获黑龙江省政府颁发的科技进步奖二等奖一项，获得黑龙江省高校科技奖自然科学类二等奖一项。

　　个性化学习是影响21世纪人类可持续发展的重大科技挑战之一，智能技术的迅猛发展为破解规模化教育与个性化学习之间的千年矛盾提供了可能。主体计算是实现个性化学习的核心与关键，其面临学习场景开放难感知、状态内隐难理解、服务多样难适配等难题，极大制约了个性化学习效能提升与应用推广。针对此问题，首先提出学习科学智能研究范式AI4LS（AI for Learning Sciences），阐释了人工智能赋能学习科学研究的三重境界；其次介绍了开放环境下学习主体无扰感知、学习主体状态追踪与规律挖掘、学习路径规划与资源推荐等系列技术，建立了学习主体“感-知-导”一体化技术体系；然后研制了大模型增强的智能教学平台，开展了多场景应用模式创新与效能验证；最后展望了主体计算未来研究方向。

　　孙建文，华中师范大学教授，博士生导师，国家数字化学习工程技术研究中心副主任、教育大数据应用技术国家工程研究中心副主任，兼任中国教育学会中小学信息技术教育专委会副理事长、中国自动化学会智慧教育专委会副秘书长、国家自然科学基金F0701教育信息科学与技术年会学术秘书等职务。长期从事“人工智能+教育”交叉研究，主持新一代人工智能国家科技重大专项课题、国家自然科学基金重大项目子课题、国家社会科学基金教育学重大项目子课题、中国自动化学会教科研重大项目、中国高等教育学会重点课题等10余项；在Nature Computational Science，中国科学:信息科学，ACM/IEEE Trans，AAAI，KDD，发表论文50余篇；获湖北省科技进步一等奖、湖北省教学成果一等奖等荣誉。

　　当前科学教育面临核心矛盾：社会对创新型人才的迫切需求与固化的教育模式、薄弱师资之间的矛盾。我国学生虽知识扎实，但科学推理、实践创新等高阶思维能力不足，学习兴趣随学段升高而下降。AIGC被视为破解这一困境的关键动能。它能够重构教育支撑环境（如构建教育大模型）、创新人机协同教学模式、并赋能教师专业发展。具体而言，AIGC可助力教师进行精准化教学设计、生成多模态教学资源、创设沉浸式学习体验、实现启发式学习干预与形成性教学评价，最终提升教学服务的精准性、科学性与生成性。本报告通过展示教师培训近红外实验等案例，证明AIGC干预能有效提升教师的综合教学素养和学生的跨学科能力。最后，提出了系列政策建议，包括开发学科教育大模型、助力教育实践创新、提升教师人机协同胜任力以及完善风险防控机制，旨在推动教育生态的系统性变革，服务于中国式教育现代化。

　　王晶莹，北京师范大学教育学部教授，博士生导师，教育部基础教育教学指导委员会科学教学专委会秘书长，北京学习科学学会科学教育专委会副主任委员，北京科技教育促进会常务理事。中国科普研究所和台湾师范大学双博士后，主要从事技术支持的科学教育和教师教育研究。学具体研究方向有技术支持下的科学（物理）课堂教学与教师教育，多模态证据支持的科学（物理）教与学的互动机制，学生科学高阶思维测评与发展，课程与教材测评以及计算教育学和生成式人工智能赋能科学教育的战略研究。近五年以第一/通讯作者在国际SSCI英文期刊和国内CSSCI期刊发表论文50余篇，承担省部级和国家级教育类课题多项，著有《STEM学习环境论》《科学探究论》《创新人才培养：理念探索与思维突破》等，多项实证研究成果为循证决策提供参考。

　　报告以其带领靠谱COP团队长达23年深入全国26个省764所中小学的课堂所开展的靠谱COP项目为背景，围绕着“一堂高质量的‘好’课其数据特征到底是什么样子的”？及“如何基于大数据循证优化现有的课堂教学，以实现高质量的‘好’课”？两个核心问题，基于循证实践的视角，从前人研究的文献成果中梳理了目前已经发现的课堂教学的高质量特征，并基于技术的证据创制提出了当前课堂中基于大数据的高质量的数据特征，以及依据两种证据的融合设计出了整合知识转化的课堂教学优化的循证实践方案，为一线中小学教师开展基于高质量课堂教学特征的教学实践改进提供了详细的循证实践指南。最后，王陆教授的报告也分析了运用AI+大数据等技术创制证据所面对的机遇和挑战。

　　王陆，博士，首都师范大学教授，博士生导师，北京市基础教育信息化实验教学示范中心主任，首都师范大学教育技术研究所所长，首都师范大学现代教育技术重点实验室主任，首都师范大学教育学部委员会委员。主要研究方向为教育大数据和智能学习支持环境。在国内外核心刊物上累计发表论文180余篇，出版学术专著8部。科研成果先后获得过全国教育科学研究优秀成果奖、北京市科技进步奖、北京市教育科学研究优秀成果奖。教学成果获得国家级教学成果二等奖、北京市教育教学成果特等奖和两次北京市优秀教学成果二等奖。目前主持全国教育科学规划项目和北京市社科基金重点项目等。所在教师团队集体荣获2024年北京市工人先锋号称号。

　　大型结构件使用过程中面临着众多威胁及潜在隐患。如何利用高价值小样本信息对大型结构件进行有效安全性评估，是大型结构件使用中亟需解决的主要难题。该报告探索深度融合专家知识与小样本数据的混合增强智能建模机制，率先提出可解释深度置信规则库（IDBRB）专家系统，系统研究IDBRB模型建模、推理和优化方法，解决大型工业结构件安全性评估及最优维护决策所涉及的核心基础理论问题，取得一系列原创性研究成果，进一步丰富和发展人工智能建模理论与方法。

　　周志杰，教授，博导，陕西省杰出青年基金、全国百篇优秀博士论文提名奖、军队优秀博士论文获得者，国际智能推理与决策领域知名专家，Elsevier全球前2%科学家。近五年，围装备健康管理难题，以工程问题为驱动、理论方法为切入点，通过装备应用问题解析提炼关键科学问题的方式，深入探索人机混合置信规则库建模方法，拓展了人工智能理论研究领域，取得了一批具有国际影响的原创性成果:45第一作者或通讯作者代表性论文发表在IEEETrans.Cybernetics，IEEE Trans. Systems, Man,and Cybernetics:Systems，Reliability Engineering and System Safety，自动化学报，中国信息科学等国内外知名期刊上，中科院一区Top期刊论文20篇，2篇论文入选ESI高被引论文。

　　本报告以高校本科生培养方案体系为研究对象，在系统优化人才培养模式、体系重构人才培养方案的要求之下，针对当前人才培养方案拟制工作科学性不强，体系性不够，研究性不足的问题，提出运用体系工程方法开展培养方案体系顶层框架重塑，综合运用数据分析手段、知识图谱技术、复杂网络方法等开展培养方案体系重新设计，结合OBE能力产出导向理念，基于体系设计“五步法”，实现高校培养方案体系的反向设计与正向实施。通过构建人才培养方案体系设计与分析系统，在学校各学院推广使用，大大提升开展人才培养方案拟制工作的质量与效益。

　　当 AI 成为重塑教育的核心力量，如何打破学科壁垒、让受教育者在实践中感知 AI 价值，成为教育创新的关键命题。演讲讲分享如何以 “跨界融合 + 实践育人” 为核心，构建起面向初高中群体的 AI 教育新范式。AI跨界实践融合斯坦福设计思维与第一性原理，带领青少年在 AI 与高科技、新能源、新零售等领域的交叉场景中探索，不仅帮助他们掌握 AI 基础认知，更着力培养创造力与解决实际问题的能力。本次分享将结合新零售的实践案例，深入解析 AI 如何成为连接知识与现实的纽带，为培育适配新质生产力需求的未来人才提供思路，也为探索未来教育实践方向提供参考案例。

　　杨华，Rensselaer Polytechnic Insitute电子工程专业博士，北京邮电大学电子工程专业硕士，西安交通大学电子工程专业学士。现任英诺派智能科技发展有限公司CEO ，华东师范大学全民数字素养与技能培训基地特聘高级专家，复旦步青计划，上海交大青禾计划人工智能导师 ，Intel Digital Readiness Global Lead Coach。曾任英特尔研究院主任研究员，英特尔研究院全球技术论坛主席，英特尔Shanghai WIN 主席。