本子會議重點研究學習分析和學習評估的范式、原理、設計、實踐和應用。本子會議目標是對過程性學習資料展開分析，以發現學習者行為習慣的規律、預測學習績效、促進技術支援的學習工具的設計和開發，從而更好地理解和改善學習過程。學習分析和學習評估源自多個學科的融合，包括學習技術、教育研究和實踐、認知和學習科學、電腦科學、資料科學、心理學、語言學以及其它相關學科。學習分析和學習技術應用所面臨的挑戰源自其跨學科的特質、多元的分析以及方法，需要通過多學科交叉的系統研究，建立資料驅動的解決方案。本子會議期望為學者們提供一個開放的平臺分享知識、經驗、思想和策略，以構建新的理論和實踐見解，並進一步推動此領域的發展。

1. 學習分析的途徑、方法和工具
2. 學習分析支持的活動、應用和干預
3. 資料啟示的診斷、回饋和決策
4. 學習過程、變化和成果的評估
5. 評估中的技術創新與融合
6. 學習分析研究範式與課程設計
7. 學習分析工具設計與應用
8. 學習分析與AIED中的倫理道德和法規
9. 自我調整學習技術及應用研究
10. 多模態學習分析的理論與實踐
11. 學習者情感分析技術及應用
12. 學習者知識隱藏行為與評估研究

本研討會只接受論文全文（不論是長、短論文或海報論文）提交，不接受摘要提交。本會議採用「雙盲」審稿制度，即在論文作者和論文評審者姓名互不公開的情況下對論文進行匿名評審。因此，在論文評審階段，論文作者提交論文時需將作者資訊從文中刪除（包括題目、正文部分、及參考文獻）。在論文被錄取後，最終論文定稿提交時則需顯示相關作者資訊。

自2020年起，GCCCE的九個子會議將只徵集中文論文。因此，投稿本分會的論文，須以中文撰寫(長篇八頁、短篇四頁、海報兩頁)。中文論文須提供中英文標題、摘要和關鍵字，並以word格式上傳全文至大會網站：https://easychair.org/my/conference?conf=gccce2023 。論文格式請參考 大會論文格式範例[中文]準備論文。請注意所有的英文論文，不分主題，請投往“English Paper Track” 。

論文一經接受，至少需有一位作者報名並出席發表論文。