11月8日上午，应我院邀请，西安交通大学计算机系刘均教授、中国科学院计算研究所刘雷博士和好未来机器学习科学家组负责人刘子韬博士在中北校区数学馆201就智慧教育相关主题进行了研讨。本次探讨会的内容主要包括教育知识图谱构建、面向中小学生的可视化、支持物联网应用的编程语言和智慧教室等AI赋能教育相关探索在学术界和工业界取得的进展。本次研讨会由我院高明副教授主持，学院四十余名师生参加了本次研讨会。
研讨内容
刘均教授介绍了他所在团队在智慧教育方面的探索，作了题为“知识森林：聚合碎片化知识的教育知识图谱”的报告。刘老师在他的报告中指出：随着知识总量与UGC的快速增长，知识碎片化现象越发严重，表现为与特定主题相关的碎片化知识高度分散在不同的数据源中。碎片化知识的位置分散、内容片面、结构无序等特点给知识获取与认知提出了挑战。为此，他们提出一种能够聚合碎片化知识的教育知识图谱——知识森林。知识森林一方面利用分面树对来自不同知识源特定主题的碎片化知识进行分面聚合与全方位展示；另一方面，利用认知关系实现导航学习，缓解学习迷航问题。此外，他们还提出了一种“分面树构建-认知关系挖掘-碎片化知识映射”三阶段的知识森林构建方法，并通过了初步的测试和应用。在报告的最后，刘教授向师生们演示了该项目的DEMO，介绍了知识森林的部分基本操作和功能。
刘雷老师介绍了中科院计算所在中小学编程教育工具研发方面取得的进展，做了题为：“一种新型的编程语言和人人编程软件”的报告。在报告中，刘雷老师介绍了中科院计算所设计的一种支持物联网应用的编程语言--木兰。该语言提供了可视化编程界面，可以支持手机端的图形化编程，和八位的单片机设备，并集成了部分人工智能应用模块和增强现实模块。该语言的设计目标是寓教于乐，让中小学生在快乐学习中学会编写程序，提升中小学生的动手能力，进一步培养他们对编程的兴趣。刘雷老师还现场演示了木兰的可视化编程界面，通过编写简单的代码通过终端、声控LED灯。
刘子韬博士在他的“智慧教室：多模态大数据在未来课堂的机遇与挑战”报告中指出：
随着人工智能技术不断的发展，人们日常生活的方方面面都已经被数字化，各行各业的大数据应用日渐成熟。在教育行业，不论是线下课堂还是线上课堂，整个教学课堂环境都可以被数字化和结构化。传统课堂里的教师教学和学生学习行为数据，以及各类教学资源等都可以数字化，并进一步结构化，为构建智慧教室和打造未来课堂提供了坚实的数据基础。与此同时，人工智能技术无论是在图像、语音还是文本领域都取得了很大的突破，让过去遥不可及的梦想变成了现实。好未来AI实验室秉承AI赋能教育的使命，在打造智慧教室的道路上进行了一系列的探索。
刘博士的报告分为三个部分：一、教育场景下多模态大数据的收集和回流；重点介绍了好未来线下数据采集的难点和挑战，以及好未来AI实验室如何打通线下教室数据采集和回流，并分享了好未来在教育大数据治理方面的探索。二、教育场景下的数据标注和AI建模；为克服标注数据少，以及数据标注任务需要专业人士参与等挑战，刘博士重点介绍了好未来AI实验室在计算机视觉、语音情感、自然语言处理和数据挖掘四个方向上取得的突破性进展，并演示了多个AI赋能教育的成功案例。三、建设未来智慧教室面临的机遇和挑战；刘博士重点介绍了教育大数据的独特性，以及AI赋能教育过程中遇到的诸多挑战，以及可能的解决方案。
他还表示，好未来将继续在AI赋能教育方面进行探索，充分利用AI技术，为学生提供更为优质的学习资源和智能环境，帮助学生提高学习的效率、提升学习效果。
这场报告充分讨论了智慧教育在学术和工业上的发展，在场师生结合自己的研究内容以及生活体验积极与讲者交流。智慧教育也是我院正在探索的方向，我们希望能够利用先进的技术，发挥师生的力量，为智慧教育贡献一份力量。
受邀演讲者
刘均， 西安交通大学计算机系教授，博士生导师；斯坦福大学、昆士兰大学高级访问学者；香港大学、Lowa州立大学访问学者；陕西省天地网技术重点实验室主任；中国通信学会云计算与大数据专委会，委员；ACM TOMM、Information Fusion、IEEE Systems Journal、Future Generation Computer Systems等期刊专刊主编。
近年来，承担国家重点研发计划项目、国家863目标导向类课题、国家自然科学基金、国家科技支撑计划等课题等10余项课题。申报发明专利16项，授权9项；获国家科技进步二等奖1次，国家教学成果二等奖1次，省部级科技进步奖8次；在VLDB J、IEEE TKDE、IEEE TIFS等重要期刊与国际会议上发表论文70余篇，出版学术专著1部。
研究方向：智慧教育、数据挖掘
刘雷，博士，中国科学院计算技术研究所并行编译组组长，可视化编程语言动手客发明人。完成科研项目经费累计超过3000万元，相关成果应用在龙芯、三星、华为、寒武纪等多个企业。
刘子韬，好未来AI实验室机器学习科学家组负责人。美国匹兹堡大学获得计算机专业博士，主要研究方向是机器学习和数据挖掘，在WWW，SIGIR，AAAI，ICDM，ECML等顶级会议发表论文数十篇。2016年加入美国Pinterest公司，任职研究科学家，主要负责Pinterest的图片推荐和广告竞价等业务。之前曾供职于Google， eBay Research Lab，Yahoo！Lab，Alibaba iDST。
