7月3日至7日，第24届人工智能与教育国际大会（AIED 2023）在日本东京召开。北京师范大学未来教育高精尖创新中心联合卡耐基梅隆大学、密歇根大学、孟菲斯大学与广东智慧教育研究院等国内外教育人工智能领域的顶级研究机构，共同举办大语言模型赋能教育（Empowering Education with Large Language Models）研讨会。

本次研讨会汇集来自学术界和行业的研究人员和实践者，共同探索生成式人工智能在支持教与学方面的学术前沿与应用潜力，讨论涉及学生、教师和其他教育角色同人工智能的协作关系如何有效发挥作用，以及大模型带给教育的挑战和机遇。研讨会邀请了国立台中教育大学校长郭伯臣、加利福尼亚大学伯克利分校（UC Berkely）教授Zachary Pardos和伍斯特理工学院（Worcester Polytechnic Institute）教授Neil Heffernan进行主旨演讲。同时，对来自全球各地的数十篇投稿进行严格筛选，共有17篇论文被录取。

此本届AIED举办期间，中心人工智能实验室主任卢宇受邀在Journal Track环节上，介绍了《Interpreting Deep Learning Models for Knowledge Tracing》论文成果。该项研究工作利用可解释人工智能(Explainable Artificial Intelligence, xAI）技术，对基于深度学习的知识追踪模型（Deep-Learning Based Knowledge Tracing Model）进行系统解释，并从多个维度对解释结果进行验证和阐释。同时，研究团队从解释结果中提取知识点间的特定拓扑结构，并提出可以开展知识性诊断的创新性方法。该研究成果对解决人工智能模型日趋复杂和“黑箱化”的问题提出了重要的新思路，也被本领域国际著名学者Kurt VanLehn教授评价为该领域的“先驱性（pioneer）”工作。

图1 卢宇在大语言模型赋能教育工作坊上发言

另外，在由美国南加州（USC）等大学举办的人工智能教育（AI Education in K-12）研讨会上，卢宇介绍了团队在K-12人工智能教育领域的相关进展。重点阐述了，本团队立足我国国情，通过构建技术平台、设计课程知识体系、整合教与学资源、开展教师培训等一系列工作，降低了K-12人工智能教育的硬件和软件成本。

中心研究团队将继续努力推动人工智能与教育交叉领域的研究不断前进，积极引入本领域国际化高水平学术资源与支持，同时积极介绍我国在本领域的最新进展和成果。

相关阅读：https://ai4ed.cc/workshops/aied2023