5月23日，第六期智能社会治理研究学术开放论坛在蒙民伟楼328-18会议室如期开展。浙江大学公共管理学院教授黄萃老师主持了论坛，本次报告的主讲人邀请到了之江实验室智能社会治理研究中心PI、研究专家马宁。马宁研究员，2022年入选浙江省千人计划创新长期项目。毕业于中国科大，2013年起在日本理化学研究所脑科学中心，从事人类认知决策和社会行为的研究，融合计算机、神经科学、心理学、社会科学等知识和方法，建立定量模型，描述人类价值选择和社会行为的计算过程、分析影响因素的作用机制，为工业应用和政策制定提供支持。个体认知决策启发的智能社会治理研究在主讲报告环节，马宁老师进行了《个体认知决策启发的智能社会治理研究》的报告交流。在个体认知决策的科学研究中，个体面对多维度信息，对不同选项进行评估，做出选择。通过控制社会环境等变量，观测个体行为、生理信号。通过建模、仿真等，构建认知特征计算模型。认知特征计算模型非寻找“最佳”算法，而是模拟实际行为，通常“非理性”；深度跨学科，社会、心理、经济学等知识驱动，提出问题与假设；多维度、不易精确量化、强噪声，有限的数据采集手段与数据规模。在研究中用神经科学技术为认知建模提供关键指标，包含128导脑电仪、近红外光谱成像系统和功能磁共振成像。个体认知决策启发的智能社会治理研究主要分为三个方面：真实社会场景中个体行为的计算建模；现实场景中，个体与群体内在认知心理状态的感知；多元主体社会交互与干预策略的模拟推演。在真实社会场景中对个体行为计算建模需要探索社会变量与认知表征之间的关系，构建模型，创新理论。对于特定个体，现代智能技术可以获得更大量的数据。通过计算模型，预测个体、群体行为。感知个体、群体的内在状态。为治理干预，提供可操作的靶点。研究大规模人群的内在认知心理状态的感知需要在有限维度的信息中，高效提取人群特征。基于理论知识，利用机器学习与认知实验等，建立基础构架。在大规模人群中，选择代表性个体，获得模型参数。利用大人群易观测的维度，结合认知模型，推算人群认知特征。通过观测主体特征与行为，推测其内在的状态与认知过程，设计针对性的干预手段。个体的行为，是知识和个性相互作用的结果。研究中的核心问题为：在特定社会场景中，如何“感知”社会大群体的“状态”信息？当数据量足够大，可用机器学习，算出“行为规则”。但这存在两个问题：实际的社会数据，往往缺少足够的维度和采样率；无法清晰解释各层信息，进而难以建立干预方案。需要利用认知科学的知识和研究方法，约束计算，建立可解释的模型，即找到有实际意义的中间状态变量。并通过调查、实验等，构建典型人群的知识特点，建立产生规则。在以上规则约束下，利用数据驱动，计算大群体的个性分布特征。研究多元主体社会交互与干预策略的模拟推演需要构建多智能体社会模型，建立基于真实场景的推演。面向治理，建立基于认知特征行为的多智能体仿真社会模型。结合实际特征参数，推演评估真实场景政策的效果。结合实际政策制定者特征，优化治理方案。*注意：为了保护知识产权，论坛会议全程请勿录音、录像、截屏。会议嘉宾对其PPT内容和演讲词具有最终解释权。未经主讲人许可，严禁对外私自传播会议中出现的数据模型、文献引用等演讲内容。

5月9日，第五期智能社会治理研究学术开放论坛在蒙民伟楼328-18会议室如期开展，浙江大学教育学院教授黄萃老师主持了论坛。在主讲报告环节，有2位同学进行了分享。分别是（1）刘宇轩博士研究生：《公平性算法的可信度反思》；（2）姜燕博士：《人工智能应用如何驱动企业绿色创新--以工业机器人应用为例》。公平性算法的可信度反思ProPublica分析了一个名为COMPAS的机器学习系统。在美国地方的司法体系里，COMPAS被广泛应用于预测被告的再犯几率，作为建议量刑的基础。机器学习的拥趸们认为，比起人类法官们固有的歧视和偏见，利用大数据得出的结论要客观中立的多。然而ProPublica的报道分析发现：尽管COMPAS的正确预测率达到了61%，但黑人更有可能被误判，白人则更有可能被漏判，此报道发布后引起了巨大争议。机器学习技术解决了具有挑战性的问题，这些问题通常具有很高的社会影响，例如检查再犯罪率、自动化聊天和支持，以及筛选工作申请。然而，机器学习中的方法“发现深色皮肤没有吸引力”，声称“黑人更容易再次犯罪”，创造了一个新纳粹性机器人。研究发现，出现歧视现象有三方面原因：数据偏见、用户偏见和算法偏见研究的解决方法包含三个方面：预处理方法辨别出问题通常是数据本身，特定敏感或受保护变量的分布是有偏见的、歧视性的和/或不平衡的。处理中方法辨别出建模技术经常会受到主导特征、其他分布效应的影响，或者试图在多个模型目标之间找到平衡。后处理方法辨别出ML模型的实际输出可能对受保护变量中的一个或多个受保护变量和/或子组不公平人工智能应用如何驱动企业绿色创新--以工业机器人应用为例姜燕研究员分别从研究问题、理论分析、实证分析和结论与建议四个方面做了分享。中国要实现“双碳”目标，绿色创新是解决环境污染问题、实现可持续发展的有效途径。人工智能技术的应用为全球可持续发展目标实现带来了希望，工业机器人是人工智能革命的关键技术。其中政策支持有：2015年5月，国务院《中国制造2025》；实践发展有：工业机器人应用作为企业发展的新动力，其内在优势和本质特征也应该能够为绿色创新提供有效支撑。那么工业机器人应用如何驱动制造业企业绿色创新？下图是本研究的模型设定，考虑到可能存在的自相关和异方差，本研究的所有回归都使用企业-年份层面的聚类标准误。本研究发现，工业机器人应用有利于促进制造业企业绿色创新的提升，且这一结果具有稳健性；工业机器人应用的促进效应对大规模企业、高融资约束企业和京津冀、长三角和珠三角制造业企业的子样本影响更大；工业机器人应用通过研发支出、人力资本与环境规制来促进制造业企业绿色创新的提升；工业机器人应用具有显著的空间溢出效应，本地工业机器人应用的增加亦能促进周边城市的制造业企业绿色创新的提升。*注意：为了保护知识产权，论坛会议全程请勿录音、录像、截屏。会议嘉宾对其PPT内容和演讲词具有最终解释权。未经主讲人许可，严禁对外私自传播会议中出现的数据模型、文献引用等演讲内容。

4月25日，第四期智能社会治理研究学术开放论坛在蒙民伟楼328-18会议室如期开展，浙江大学教育学院教授李艳老师主持了论坛。在主讲报告环节，有2位同学进行了分享。分别是（1）金皓月博士：《国内人工智能写作研究综述》；（2）叶绍聪博士：《公共数据开发利用协同治理的机理与模式研究》。国内人工智能写作研究综述金皓月博士分别从应用概况、研究方法和研究发现三个方面做了分享。随着智能技术在写作领域的深度融合应用，人工智能写作对新闻、广告、文学、金融、法律、医疗、行政、教育等领域的冲击日益明显，对这些行业未来走向以及人才需求产生了不可估量的影响。也因此，国内越来越多的研究者开始聚焦人工智能写作及其影响。

4月18日，第三期智能社会治理研究学术开放论坛在蒙民伟楼328-18会议室如期开展，浙江大学公共管理学院教授黄萃老师主持了论坛。在主讲报告环节，有2位同学进行了分享。分别是（1）计算机科学与技术学院陈杨瑾博士后研究员：《人工智能在量化金融领域中的应用与探索》；（2）教育学院王丽博士研究生：《ChatGPT对论证内容的评价及反馈效果研究》人工智能在量化金融领域中的应用与探索陈杨瑾博士后分别介绍了多因子模型、深度学习Alpha因子研究、强化学习资产配置、机器学习量化基本面等内容。（1）首先通过建立多因子模型进行风险暴露计算、绩效归因和组合优化。（2）深度学习算法模型参数复杂，适用于从长期历史数据中寻找alpha因子、对高频时间序列趋势判断、高维量化因子融合训练等计算量庞大的复杂任务。（3）深度强化学习资产配置研究目标建立平衡风险和收益的RL交易框架；建立portfolio间的资产联系；提供模型可解释性。（4）机器学习量化基本面研究构建宏观因子、行业因子、产业链因子、公司财务因子等多维基本面因子，全方面覆盖物价、货币、财政、利率、工业、生产、消费、进出口、各行业上下游供应链状况等指标，利用机器学习算法追踪行业板块轮动和商业周期，优化资产配置。ChatGPT对论证内容的评价及反馈效果研究在论证教学评价过程中，由于论证内容量大、复杂程度高，因此，教师对论证内容的评价与反馈耗时费力，常出现评价要点遗漏、反馈滞后、缺乏个性化等问题。ChatGPT的出现为解决这一问题提供了可能性。本研究以论证内容的评价为切入点，采用混合研究方法，通过使用ChatGPT对论证内容进行评价与反馈，从精准度及反馈类型出发检验ChatGPT对论证内容的评价与反馈的效果，探究ChatGPT应用于论证内容评价与反馈的潜在价值。王丽博士根据研究发现：第一，ChatGPT对论证内容评价的精确度表现良好，达到了智能反馈工具精确度的阈值范围（90%-100%）。第二，ChatChatGPT对论证内容评价效果受到文本长度的影响，具体表现为其精确度和召回率随着文本长度的增加而降低。第三，ChatGPT对论证内容评价的精确度和召回率受到提示词数量的影响，具体表现为提示词数量越多，其精确度和召回率越高。第四，ChatGPT针对论证内容生成四种反馈类型，包括任务型反馈、过程型反馈、建议型反馈和情感型反馈。总体而言，ChatGPT在论证内容的评价与反馈过程中表现出良好的潜力与价值，能够为教师评价论证内容提供有益补充。最后，研究从教师角色的转变、学生反馈素养的提升、自动反馈工具的更新迭代三个方面提出启示与建议。*注意：为了保护知识产权，论坛会议全程请勿录音、录像、截屏。会议嘉宾对其PPT内容和演讲词具有最终解释权。未经主讲人许可，严禁对外私自传播会议中出现的数据模型、文献引用等演讲内容。

4月4日，第二期智能社会治理研究学术开放论坛在蒙民伟楼328-18会议室开展，浙江大学公共管理学院教授黄萃老师主持了论坛，南京大学数字经济与管理学院教授夏义堃教授、南开大学商学院信息资源管理系教授王芳老师及博士生团队、浙江大学信息技术中心主任、计算机科学与技术学院陈文智教授，教育学院副院长李艳教授，上海高等研究院常务副院长、计算机科学与技术学院吴飞教授博士生团队参加会议。在主讲报告环节，有4位同学进行了分享，分别是（1）清华大学公共管理学院吕立远博士：《从知识积累到团队赋能—对读书与读书笔记的一点思考》；（2）南开大学商学院连芷萱博士：《面向语义理解能力的政务机器人研究》；（3）南开大学商学院姚汝婧博士：《基于扰动的文本分类研究》；（4）南开大学商学院马鑫博士：《面向电商内容安全风险管控的协同过滤推荐算法研究》从知识积累到团队赋能—对读书与读书笔记的一点思考吕立远博士在研究生的学术生涯的三年半发展中，建立了一个读书笔记项目，为工作开展提供有效支撑。读书笔记的本质是找寻更高价值的知识，不同学习阶段对于知识的理解存在差异，统筹好知识输入与知识输出的互动关系。清华大学公共管理学院苏竣教授曾在演讲中提到AIGC时代的三大深层社会变革，即人类社会的知识生产、传承和校验机制正被重塑；人类社会的信任机制正被颠覆；人类社会的权威生成机制正被解构。吕立远博士提出在已有的积累的基础上，未来应拥抱AIGC时代潮流，以更加精妙的知识复用，切实提高团队知识管理能力，实现团队生产能力的指数提升。面向语义理解能力的政务机器人研究政府网站作为政府为公众提供信息和服务的窗口，其建设情况以及公众对它的满意程度已成为衡量一个国家或地区电子政务发展水平的重要标志。传统的政府网站问答系统主要依赖于信息检索技术，通过关键词匹配只能触及浅层模型的语义信息。深度学习的发展以及面向不同实际应用的大规模语料集的提出，促使问答技术从传统的特征工程向深度学习的语义理解转变。但是，经过调研发现，当前仅有30%的政府网站问答系统得分处于及格线以上,而大部分系统的表现都不尽人意。语义理解能力成了政府网站问答系统效能发挥的瓶颈所在。为将政府网站中的智能客服真正地打造成解放人工、便利用户的问答系统，基于评测结果与研究发现，连芷萱博士提出以下改进措施：构建多方扩充的问答知识库；提升智能客服语义理解的智能性；增加人文关怀的基础辅助功能。基于扰动的文本分类研究文本分类是信息组织的核心内容，由于标注经验、主观性以及责任心等因素的影响，人工标注的数据集不可避免地存在着噪声。如果存在噪声样本，一种常见的做法是引入样本加权策略。除此以外，还存在各种不依赖于加权策略的机器学习方法，即扰动。然而，目前缺乏一个统一的理论对扰动策略进行更好地解释。姚汝婧博士提出构建扰动学习的理论分类体系；以现有的经典学习算法为例来说明我们构造的分类体系的合理性，可以在看似无关的方法之间找到他们的密切联系；且在构建的分类体系下，提出了几种具体的扰动学习算法。面向电商内容安全风险管控的协同过滤推荐算法研究在电商平台中，随着商品种类和数量不断增加，用户借助浏览或检索方式找到符合自身

3月28日，浙江大学国家智能社会治理实验基地智能社会治理研究学术开放论坛第一期在紫金港校区蒙民伟楼开展。学术开放论坛由大咖教授带队，硕士生、博士生作为论坛主角围绕智能社会治理的主题开展多学科交叉的研究成果分享与讨论。第一期智能社会治理研究学术开放论坛由浙江大学公共管理学院教授黄萃老师主持。在主讲报告环节，有4位同学进行了分享。分别是来自计算机学院的张钰清博士：《数字敦煌》；计算机学院张圣宇博士：《因果端云协同计算》；公共管理学院李翰林博士：《智慧教育政策演化与主题变迁》；教育学院金皓月博士：《chatGPT与智能写作》。数字敦煌张钰清博士生分别介绍了敦煌项目背景、拼接成果展示、拼接技术路线和项目未来规划。敦煌莫高窟的藏经洞出土的敦煌文物残卷比例达到90%以上，残片图像较为混乱，张钰清博士采用古籍学家缀合方法把内容相关的写本还原。整个过程通过数据集分析；图像预处理；文本拼接、边缘拼接、全局拼接；缀合辅助系统集成完成。敦煌碎片边缘拼接也存在许多难点，例如：部分匹配、不对齐的拼接等。未来需要完成拼接算法改进、建立敦煌碎片数据库、敦煌语料分析等优化任务。因果端云协同计算数据社会属性给深度学习系统带来挑战，包括联邦学习在内的端云协同计算范式开始出现，它们不占有数据、但使用数据。端云协同计算需要构建可信系统，具备鲁棒性、隐私保护和可解释性。知识引导的因果端云协同是可信机器学习的重要基础，可以通过因果推断技术和端云协同计算范式突破可信计算对鲁棒性、隐私保护和可解释性的需求。张圣宇博士的研究成果包含：基于因果推理的去偏、鲁棒学习(Debiased)；因果端云大-小模型协同推断

10月23日晚20时，典学论坛第十二期正式和大家见面，本次论坛以线上直播的形式，通过腾讯会议、智云学堂（钉钉）、B站三个平台同步开展，线上近500余人观看直播。浙江大学传媒与国际文化学院副院长洪宇教授主持了论坛，她介绍了主讲人是浙江大学传媒与国际文化学院张子柯教授。主要研究方向为计算社会科学、计算传播学和复杂性科学。已正式发表期刊论文百余篇，其中SCI/SSCI论文70余篇。主持完成欧盟、国家和省部级项目10余项。荣获中国计算机协会自然科学二等奖，近年来入选浙江省优秀教师，浙江省师德先进个人，浙江省中青年学科带头人。在主讲报告环节，张子柯教授进行了《数智融合如何引导社会科学研究范式变革？——

10月2日晚20时，典学论坛第九期正式和大家见面，本次论坛以线上直播的形式，通过腾讯会议、智云学堂（钉钉）、B站三个平台同步开展，线上450余人观看直播。浙江大学公共管理学院副教授付慧真老师主持了论坛，她介绍了本次报告的主讲人是浙江大学“百人计划”研究员、博士生导师蒋卓人老师。研究方向包括计算社会科学、文本挖掘、自然语言处理、信息检索。在主讲报告环节，蒋卓人老师进行了《信息网络机器学习在智能社会治理中的应用和探索》

9月25日晚20时，典学论坛第八期正式和大家见面，本次论坛以线上直播的形式，通过腾讯会议、智云学堂（钉钉）两个平台同步开展。浙江大学公共管理学院教授黄萃老师主持了论坛，她介绍了本次报告的主讲人是浙江大学公共管理学院高翔教授，高翔教授一直从事政府数字化转型相关研究，曾有在光明日报上发表相关文章，在数字政府研究方面积累了很多成果和经验。在主讲报告环节，高翔教授进行了《数字政府建设驱动引领数字化发展》

9月18日晚20时，以“人机交互”为主题的典学论坛第七期正式和大家见面了，本次论坛采取线上直播的形式，通过腾讯会议、B站直播、智云学堂（钉钉）三个平台同步开展，线上1900余人共同观看直播。浙江大学教育学院副院长，课程与学习科学系系主任，智能教育研究中心主任李艳教授主持了本次讲座。李艳老师介绍道，典学论坛由浙江大学国家智能社会治理实验基地主办，围绕“智能社会治理”领域的相关问题，邀请相关领域的专家学者进行分享和探讨。她向大家介绍了讲座的主讲人以及点评嘉宾。本次讲座的主讲人是来自浙江大学教育学院教育技术专业特聘研究员，博士生导师翟雪松老师，点评嘉宾是来自浙江大学信息技术中心的张紫微总工程师和浙江大学公共管理学院百人计划研究员，博士生导师杨超老师。翟雪松老师的报告主题为《人机交互在智能教育中的实证研究案例——教育技术、信息科学和脑科学的交叉研究》，主要分为人机交互在教育中的教育询证、教育干预和人机交互理论探索及在教育中的社会实践三个部分。为了促进学术交流，征得翟雪松研究员同意，现将报告中的关键PPT内容发布，以便和各位听众共同思考人机交互在教育中的应用以及未来的发展方向。第一部分人机交互在教育中的教育询证首先，翟雪松老师向大家介绍了人机交互的概念。人机交互（Human-Computer

9月11日晚20时，典学论坛第六期正式和大家见面，本次论坛以线上直播的形式，通过腾讯会议、B站直播、智云学堂（钉钉）三个平台同步开展。浙江大学信息技术中心主任，计算机科学与技术学院陈文智教授主持了本次典学论坛。他介绍道，典学论坛致力于邀请相关领域的大咖来分享相关的经验，并欢迎了本次的主讲人张紫微总工程师和点评嘉宾。本次论坛的主讲人是浙江大学信息技术中心的张紫微总工程师，报告主题为《以“网上浙大”探索高校数字化改革实践》，他以“网上浙大”的发展历程为脉络，梳理了2018年以来的浙大信息化历程，同时展望了浙大信息化未来的发展方向。在报告正式开始之前，张总工首先回顾了阿里巴巴的信息化历程。阿里巴巴的信息化过程一共经历了三个阶段：第一阶段实现了从小邮局到菜鸟驿站；第二阶段实现了从去IOE到PeopleSoft和从轩辕剑到阿里钉钉的转变；第三阶段实现了从自用到生态的转变。在这三个转变过程中，张总工认识到应该跳出产品内容繁荣局限，更多地从业务的角度去思考产品。张紫微总工程师的报告主要分为三个部分，分别是：数字化改革趋势和背景、“网上浙大”建设历程和“网上浙大2.0”规划建设。为了促进学术交流，征得张紫微总工程师同意，现将张紫微总工程师报告中关键PPT内容发布，以便共同探讨。第一部分数字化改革趋势和背景2018年4月3日，智云实验室揭牌，越来越多的人认识到“互联网+教育”是大势所趋，希望用“互联网+教育”来推动教育事业的发展，因此，浙江大学引入了更多的战略生态合作伙伴，共建“互联网+教育”生态。张总工在2018年4月加入浙大之后思考了“从哪里开始”这个问题，他认为要以教育信息化“十三五”、“十四五”规划和教育信息化中长期规划（2021-2035）为抓手，同时结合吴朝晖校长提出的“网上浙大”建设和新式办学五大空间，从业务角度出发构建产品。第二部分“网上浙大”的建设历程2021年11月25日，面对突如其来的疫情，浙江大学的教学活动迅速完成了从线下到线上的转变，各项数据均显示教学活动的正常开展。为什么浙大面对突如其来的疫情可以“一键秒起”在线教学？为了解答这个问题，张总工梳理了浙江大学信息化的历程。最初，任少波书记确立了浙江大学信息化的指导思想，信息技术团队借鉴“互联网+教育”提出了构建“新教学”、“新服务”、“新学术”和“新人才”四位一体的“网上浙大”。为此，团队启动了三大项目“浙大百科”、“爱上云端”和“心中有数”。其中，“心中有数”数字化大屏保障了业务建设成果的常态化；“爱上云端”的“端”是“浙大钉”，实现了从PC向移动互联的转变。“爱上云端”的“云”是“浙大云计算”，它采用众筹混合模式，在2022年1月6日正式建成了浙大云-图形计算平台。2018年11月，“学在浙大”2.0启动，目的在于打造教、学、评、管四维一体的教学模式，经过约1年的建设，“学在浙大”2.0于2019年11月18日上线。“学在浙大”2.0完全以数字化的方式进行全面教学运行管理，它能够帮助教师提升备课效率和进行精准教学，能够帮助学生建立电子学习档案和推动个性化学习。2020年初，新冠疫情爆发，2月8日学校信息技术中心开展了百团大战，攻坚克难，在短时间内完成了智云课堂的上线、智慧教室的建设和“浙大钉”与课程班互连互动等众多项目，保障了2月24日浙江大学全面网上开课的顺利进行。这场战役的胜利离不开学校信息技术众筹群智、创新生态模式的支持。在经历了本次战役后，信息化团队意识到信息化从“应用型作坊式”

典学论坛第五期于9月4日周日晚上举行，此次论坛以线上方式开展，腾讯会议、典学论坛b站、智云学堂（钉钉）平台同步直播。浙江大学求是特聘教授、浙江大学人工智能研究所所长吴飞老师主持了论坛。吴飞教授隆重介绍了本期的主讲人，杨易教授，浙江大学求是讲席教授，浙江大学计算机科学与技术学院副院长、微软-教育部视觉感知重点实验室主任、人工智能省部共建协同创新中心副主任。入选2021年人工智能全球最具影响力学者榜单AI

以“AI+X赋能社会实验”为主题的典学论坛第四期于8月28日周日晚上举行，此次论坛以线上直播开展，腾讯会议、典学论坛b站直播、浙大上海高研院b站、智云学堂（钉钉）直播、、知领直播等五个平台同步直播。浙江大学公共管理学院黄萃教授主持了论坛，介绍典学论坛第四期有一个创新亮点是“533”模式，即“5”个直播通道，分别为腾讯、B站、钉钉、知领、浙大上海高研院B站；“3”个承办单位，主办单位“浙大国家智能社会治理实验基地”、“浙大上海高研院”，和协办单位“中国工程科技知识中心”；“3”位分享专家，主讲人为浙江大学求是特聘教授、人工智能研究所所长、上海高等研究院常务副院长吴飞老师，以及两位青年教师：上海交通大学计算机系严骏驰研究院；浙江大学计算机科学与技术学院杨洋副教授。在主讲报告环节，吴飞教授做了《AI+X赋能社会实践：技术属性和社会属性的融合》

典学论坛第三期于8月21日周日晚上八点开启。此次论坛通过线上线下混合方式开展，在腾讯会议、bilibili平台、钉钉“智云学堂”同步直播，线上线下1200余人汇聚交流。浙江大学人工智能研究所所长，求是特聘教授吴飞老师主持了论坛。他介绍典学论坛第三期主要探讨智能技术与教育的应用，智能技术通过与场景和应用相结合，才能更好发挥出价值，本次论坛主题即以智能教育出发，探讨在教育领域中人工智能的意义。随后，吴飞教授介绍了典学论坛第三期主讲人，浙江大学信息技术中心主任，计算机科学与技术学院陈文智教授。在主讲报告环节，陈文智教授进行了《数字时代智能技术赋能高校混合式学习的探索与实践》的报告交流。陈文智教授首先从人工智能发展的历史阶段、人工智能教育关键技术与发展的趋势出发，阐述了当前人工智能与教育深度融合的时代背景。在此背景下，他展开介绍了混合式学习的内容。混合式学习（Blended-learning)是一种将在线教育材料、在线互动形式、与传统的课堂教学相结合的教育方法。陈文智教授通过混合式学习与翻转课堂、传统面对面教学及在线教学的比较，阐述了混合式学习能够提高学习者的接受能力、给与教师更多个性化支持、让学生获得速成式学习的优势。接下来陈文智教授进一步解构了混合式学习的要素。通过对比2021年与2022年《地平线报告》和混合式学习的国内外案例，基于我国实际，陈文智教授分析了混合式学习的要素设计。他指出混合式学习的要素一是混合学习空间，在实践中，要获得、部署和使用所需的技术来实现成功而有意义的混合学习体验。二是混合、远程教学的教师专业发展，随着学校在混合教学模式上投入更多的时间和资源，混合教学下教师发展的需求变得更长期。三是混合、远程学习模式，主流化混合，远程学习模式主流化涉及改变思想和观念，需要改变学校的文化，重新思考教育本身。最后，结合浙江大学的混合式实践，他介绍了智能技术赋能信息化基础环境建设、创新教学实践、教育治理实践中弹性云、“智云课堂”“学在浙大”、知识图谱、全球暑期学校、数字驾驶舱等应用实例，进一步讲解了浙大在数字时代智能技术赋能高校混合式学习的探索经验。随后，在点评阶段，与会嘉宾就此次报告作出精彩评述。浙江大学公共管理学院黄萃教授，在点评中指出，陈文智教授的报告开篇介绍了人工智能的发展历史及分析了人工智能与教育教学结合的发展轨迹，又通过分享研究报告展望了面向2030年人工智能与教育教学结合发展的趋势；然后围绕Blended

典学论坛第二期如约在8月14日周日晚上八点开启。论坛在腾讯会议、bilibili平台同步直播，线上六百余人汇聚交流。浙江大学信息技术中心主任，计算机科学与技术学院陈文智教授主持了论坛。他介绍，典学论坛由浙江大学国家智能社会治理实验基地主办，自启幕以来受到了高校信息化领域、高等教育领域、智能社会治理领域和AI领域及跨学科研究领域的专家和学者的关注，并引发了对于智能社会治理的热烈讨论。此次开展第二期，主要就智慧教育相关主题开展探讨，随后，陈文智教授介绍第二期的主讲人，浙江大学教育学院副院长，课程与学习科学系系主任、智能教育研究中心主任李艳教授。在主讲报告环节，李艳教授进行了《智能时代高校课堂教学变革的趋势及应对策略》的报告交流。李艳教授首先从国内外高校课堂学生自带设备普及的现象出发，以新冠肺炎疫情出现为分水岭重点分析了疫情前与疫情后高校课堂教学面临的困境与挑战。根据高校师生群体的特征，她指出目前高校学生多为“数字原住民”，而教师多为“数字移民”。在此背景下，从《新一代人工智能发展规划》《中国教育信息化2.0行动计划》《高等学校人工智能创新行动计划》《中国教育现代化2035》等指导性文件的内涵可以看出，智能教育赋能的全面发展，面向人人，因材施教，共建共享是新时代的高等教育发展指向。李艳教授详细解读了《地平线报告》预测教育技术发展报告，她分析了从2009-2019年促进高等教育应用的关键趋势，高等教育技术的重要进展，促进高等教育技术应用的重大挑战等重要因素的发展变化，通过2020-2022年《地平线报告：教与学版》比较，综合分析了高校教育技术应用与发展趋势。通过对比浅表学习的含义及教育领域内国内外学者对深度学习的认识，李艳教授讲解了深度学习的概念及内涵，就此她提出了执行深度学习的高校教学改革是势在必行的。人类的深度学习值得教育教学研究者的关注。李艳教授结合自己多年的教学经验和在教育学领域研究成果，她提出了教师应对教学变革的若干策略：一是熟悉高校课堂教学改革与技术应用趋势；二是知晓高校教师能力标准和角色转变要求；三是遵循数字环境下教师教学能力发展规律；四是践行生本理念的混合／在线学习体验设计。最后李艳教授提出了未来教育教学发展的方向即推进智能教育发展的方向，推动学校教育教学变革，在数字校园的基础上向智能校园演进，构建技术赋能的教学环境，探索基于人工智能的新教学模式，重构教学流程，并运用人工智能开展教学过程监测、学情分析和学业水平诊断，建立基于大数据的多维度综合性智能评价，精准评估教与学的绩效，实现因材施教。随后，在点评阶段，与会嘉宾就此次报告作出精彩评述。浙江大学公共管理学院黄萃教授，在点评中指出，李艳老师的报告主要一是从三个维度讲述了智能教育面临的挑战，分析了教育主体教育者和受教育者的变化；二是通过《地平线报告》为主线分析了智能教育应用和发展趋势；三是通过深度学习指向高校教育改革，最后指出教育教学应对挑战与机遇的策略。她提出应对变化作为高校教师第一要熟悉趋势，第二要知晓要求，第三要遵循规律，第四要践行理念。从teacher到educator，教师角色的转变和学生中心的内涵，让我感觉颇深，智能社会背景下的教育教学也越来越回归于关注人的本质和人的发展这一教育根本理念。浙江大学人工智能研究所所长，求是特聘教授吴飞老师，在点评中指出，李艳教授通过自己多年研究与教学实践，告诉我们一名高校教师应对信息化时代应该怎样回应社会需求、具备怎样的数字化能力、如何进一步为社会培养和输送人才。高等院校作为基础研究和人才培养的高地，要结合时代特点与智能教育深度融合，这也是典学论坛一直在研究与探索的问题。同时李艳教授也谈到，作为教师应始终践行学生为本的理念，同时应该重视人工智能和教育的结合形式，探索更好的育人模式。在互动提问环节，与会者围绕主题报告内容进行了思考，向李艳教授从多维度提出了问题进行交流，李艳教授线上一一进行解答与探讨。2022年8月7日——12月31日每周日晚8点典学论坛与您相约共同探讨智能社会的未来第三期主讲人：浙江大学

浙大国家智能社会治理实验基地典学论坛第一期于8月7日晚八点在线上正式开启，论坛由浙江大学国家智能社会治理实验基地主办。跨学科、跨领域、跨地域的专家学者齐聚智能社会治理创新论坛，近千人在美好的立秋夜迎来了典学论坛的启幕，共同探讨智能社会的未来。浙江大学教育学院副院长，课程与学习科学系系主任、智能教育研究中心主任，高校本科信息化教指委秘书长，浙江省计算机学会教育信息化专委会副主任李艳主持下典学论坛正式开启，李艳教授介绍了“典学”起源浙大校歌，取“念哉典学，思睿观通”的内涵，典学论坛旨在围绕“智能社会治理”领域相关问题，每周日晚8点开展专题讲座，邀请相关领域专家学者分享和探讨。作为典学论坛的主办单位，浙江大学国家智能社会治理实验基地于2021年9月29日成立，组建了跨学科、跨院系、多背景的研究团队，旨在围绕智能社会教育治理开展社会实验研究，探索适应智能社会的治理机制。此次，基地以典学论坛开办为契机，希望让更多的专家、学者参与到智能社会治理的讨论中，为国家智能社会治理做出更加广阔的贡献。浙江大学公共管理学院院长，求是讲席教授赵志荣在致辞中指出，典学论坛聚焦人工智能社会治理的前沿，积极响应习近平总书记关于推动我国新一代人工智能健康发展的重要倡议，深入探讨智能社会治理等领域的新思路、新举措，对推动构建具有人文关怀的智能社会具有非常重大的意义。去年的9月，中央网信办、国家发改委、教育部等八个部委联合公布了首批国家智能社会治理实验基地的名单，浙江大学也有幸入选教育领域的特色基地。希望通过基地建设，加强智能社会治理研究，搭建一批典型的应用场景，总结形成智能社会治理的经验、规律和理论，助力国家治理体系和治理能力的现代化建设。清华大学公共管理学院教授，教育部长江学者特聘教授，清华大学智库中心主任、清华大学智能社会治理研究院院长、清华大学科教政策研究中心主任，全国人工智能社会实验总体专家组组长，教育部公共管理教学指导委员会副主任苏竣在致辞中表示，推动智能技术和智能社会的健康发展，探索智能社会治理的中国道路，是一项意义深远的时代工程，是学习贯彻习近平总书记以人民为中心的治国理政思想的具体行动，是全面实现高效能治理，高质量发展，高品质生活的一个重要举措。典学论坛的开设是对智能社会治理这一蓝海探索的先锋力量，是智能社会治理在中国道路上汇聚合力的重要平台，是前沿思想与理论方法交流互鉴的思想高地，希望典学论坛能够不断的做好思想总结和成果输出，为进一步的推动人工智能技术的应用，提升智能社会治理的效能，建设有人文温度的智能社会作出应有的贡献。北京师范大学教授，教育部教育信息化战略研究基地（北京）主任、北京师范大学智慧学习研究院院长黄荣怀在致辞中表示，人工智能已经在全国引起了热潮，为数字化转型中社会实验带来了基础，也带来了挑战。目前的人工智能与社会治理的结合还是处在探索阶段，人工智能带来社会治理机制，社会干预机制的变化也值得我们探索和关注。以典学论坛为契机，希望有更多专家学者关注智能社会治理，也希望典学论坛持续能够持之以恒举办，结合我国经济社会发展实际，不断探索技术与社会发展、技术与人文发展相结合的路径，为社会智能治理提供更多思路。教育部人工智能科技创新专家组工作组委员，科技部重点专项

2022年6月9日，国家智能社会治理实验基地（教育）第八次交流会议在蒙民伟楼328-18会议室举行。浙江省人民医院数字医疗首席专家、清华大学社会科学学院高级研究员、中国人民大学区块链研究院高级研究员金东老师以“新一代智慧医疗的发展前景展望”为题，开展本次学术交流报告。他介绍道，在国家和浙江省的支持下，浙江省人民医院成为了医疗人工智能的社会治理技术基地。基于该背景，金东老师阐述了自己在多个边界、多重趋势、多维要素、多方领域对智慧医疗的思考，从标准化建设、标杆性引领、全链路推进和纵深化布局等方面详细介绍了浙江省人民医院的智慧医疗成果，并从打造“八大高地”的目标定位、一条主线五个版块的结构分布出发，展望了智慧医疗的未来愿景。与会师生就智慧教育和智慧医疗的交叉研究，以及后续的理论与实践合作进行了热烈探讨。计算机科学与技术学院科研外事科主任乔丽清老师以“世界顶尖大学计算机专业调研报告”为题在会上做学术交流。基于MIT、CMU和Stanford在计算机科学领域的全球顶尖学科声誉，乔丽清老师以这三所学校为目标开展了调研。在调研内容中，乔丽清老师从学科组织、专业设置与规模、课程体系、师资力量四个维度进行了对比。随后，乔丽清老师分享了调研收获，其一是关于大数据时代带来的计算机人才培养规模、速度、类型和价值挑战，其二是关于世界顶尖大学计算机专业和学科建设路径。最后，与会老师就浙江大学和上述三所大学相关学科建设进行了对比并展开了热烈讨论。长按二维码关注我们

一基地简介浙江大学是首批成功入选国家智能社会治理实验基地名单的教育特色基地，该基地组建了跨学科、跨院系、多背景的研究团队，从微观、中观和宏观层面设计智能社会教育治理的应用场景，围绕智能社会教育治理开展社会实验研究，总结智能社会治理的经验理论，建立智能社会治理政策标准，探索适应智能社会的治理机制。目前，基地在人工智能赋能社会治理、人工智能创新人才培养、社会治理实验设计与实施以及智能教育等方面具有深厚的研究基础和学术积累，为开展学科交叉研究和长远学术发展提供支撑。现因基地研究需要，面向海内外公开招聘优秀博士后3-5名，欢迎优秀人才加盟。二应聘条件（1）具有博士学位，且取得博士学位不超过两年，年龄不超过35周岁，身心健康；（2）教育学、社会学、公共管理、情报学、经济学、管理科学与工程、信息管理与信息系统等相关学科方向博士优先；（3）在国内外主要学术期刊或会议上发表过学术论文者优先；（4）具备较强的中文写作功底，良好的英文书面表达能力与科研创新能力、学术拓展能力；（5）具有较强的团队合作精神，良好沟通能力和时间管理能力。三岗位要求（1）与合作导师共同承担智能社会治理、人工智能+教育等领域的国家级科研课题；（2）在国内外权威学术刊物和会议上发表学术论文；（3）参与浙江大学国家智能社会治理实验特色基地（教育）学术研究工作；（4）其他。四主要合作导师介绍（按音序）陈文智