峰会论坛：人工智能时代的教育与智能教学系统
还有7天！人工智能与教育大数据峰会将在北京国家会议中心举办。峰会同期将举办“人工智能时代的教育与智能教学系统”论坛。
人工智能时代要发展包容、公平、优质的教育，要扩展教育的包容性，促进教育的公平性，为所有人提供发挥自身潜能的机会。此次论坛聚焦智能教学系统对传统教育的深度变革，探讨在信息技术助力下，如何精准定位每位学习者的个性特征和学习需求，助力实现因材施教。
时间：2019年8月2日 8:30-12:00
地点：北京·国家会议中心多功能厅C
大咖报告
报告主题
用智能驱动在线教育
清华大学教授 唐杰
MOOC是近年在线教育发展的一个重要领域，已经吸引全世界数千万用户。和传统在线教育最大的区别是MOOC不仅把传统授课式教育搬到了互联网上，还把面向科学研究的课程也在线化了。在这个报告中，将介绍如何用人工智能来提升国内大规模在线教育的质量和学生在MOOCs平台中的学习效果和学习质量，我们将以XuetangX为例展开介绍，学堂目前已有1000多万注册用户，我们在XuetangX平台上实现了自动预测用户选课、退课行为，交互式学习，知识图谱等智能技术。
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在线教育中的机器学习应用实践
北京交通大学教授 景丽萍
以互联网为载体的在线教育正逐渐革新传统教育，其存在的主要形式分为辅助性在线教学工具和大规模开放性在线课程（MOOC）两种。在线教育提高了教学效率并使得优质的教育资源可以被广泛访问，也同时为教育发展提出了新的挑战。应用机器学习的理论研究成果，我们聚焦于两个关键问题：在线教育数据中的人格分析和 MOOC场景中的个性化课程推荐。本报告将重点介绍不均衡分类学习理论如何提升在线教育人格分析性能，以及融合多源信息的推荐系统方法如何有效提升MOOC平台中课程的精准推荐。
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口语评测技术最新进展及应用
传统的英语听说考试采用的是人工面对面测试或计算机录音、人工评分的方式，这种测试方式组织难度大、实施成本高，不利于大规模开展。智能化的听说考试采用人机对话、智能评分的方式进行的一种新型考试，并且还能将考前、考中和考后各项工作统一进行协同，大大降低人工工作量，具备很高的评分准确性和人机评分结果的一致性。
科大讯飞口语评测技术的成功应用大幅度提升口语教学与评价的效率和效果，本报告以解决口语教学与评价的痛点为角度，介绍科大讯飞人工智能技术的进展和口语评测技术的当前落地情况，并结合当前教育与技术发展趋势，探索新的应用方案。
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综合核心数字课程在小学数学中的有效性
美国WestEd研究员 封明玉
在美国，数学课程影响研究是一项大规模随机对照试验（RCT），用于测试数字核心课程对五年级数学的有效性。实验学校在整个学年中实施Reasoning Mind的5年级共同核心课程，该课程是一种综合的、适应性的混合式学习方式。该研究在西弗吉尼亚州的46所学校完成，从而获得1919名学生的成绩数据。它还包括对教师实践和学生参与的探索性调查。主要实验结果是无效的，两个实验组的成绩相似。探索性调查有助于澄清对此结果的解释。由于美国各地的教育领导者采用数字数学课程和适应性、混合式教学方式，我们的研究结果值得其注意。然而，我们的研究结果并不适用于所有数字产品，并且需要更加精细的理论、实践研究和严格的实验来为学校提供建议。
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A.I.拐点将至：论智能教学的趋势和应用
浙江大学研究员 张东祥
近几年，互联网教育公司对人工智能的态度发生了重大变化：从最开始满怀期望地认为“无所不能”到现阶段心存顾虑地担心“一厢情愿”，时至今日依然很多人不清楚“人工智能”这把利器在教学领域能做什么，不能做什么。本报告将从一个A.I.教育资深从业人员的角度出发，理性看待人工智能的优势和不足，分析A.I.+教育的痛点和难点，最后将根据自身经验分享人工智能与教育教学应如何有效结合，并介绍多个典型的创新落地应用场景。
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人工智能驱动的教育交互式机器人
北京师范大学副教授 卢宇
在自然语言处理、情感计算、知识追踪等技术的推动下，我们设计了新颖的交互式学科教育与德育机器人系统，以提供更愉快的学习体验，更准确的知识状态评估，服务于学习者、教师与家长群体。自决理论（self-determination theory）和基于案例的推理（case-basedreasoning）等理论也被应用于指导模型的建立与系统的研发。我们正在努力将教育交互机器人应用并服务于本地学校及家庭。
特邀论坛主持
北京师范大学未来教育高精尖创新中心
人工智能实验室项目主管 宋佳宸
【论坛议程】
拓展阅读：
文、编| 潘多拉 责编| 丁小鸟