随着生活和工作节奏加快，当前社会群体普遍面临着较大的心理压力。尤其是心智还未发展健全的青少年儿童，其心理健康问题日益凸显。据2022版“心理健康蓝皮书”《中国国民心理健康发展报告（2021～2022）》统计，青少年学生抑郁风险显著高于成年群体，特别是乡村中小学生焦虑和抑郁风险检出率达到20%以上，大学生则普遍面临学业压力和就业选择带来的情绪困扰。然而，一方面受制于有限、昂贵且分布不均的心理健康服务资源，另一方面由于病耻感，社会群体寻求专业心理咨询师帮助的意愿普遍较低。因此，亟需研究如何将当前先进的人工智能技术应用于心理健康服务，加强心理教育与心理疏导。

01

产学研融合：AI+心理教育应用实践

基于以上背景，华东师范大学与百度公司强强联合，依托教育部产学合作协同育人项目《AI+心理教育产学研融合创新基地》，共同探索了人工智能技术与心理学的深度融合。

华东师范大学上海智能教育研究院拥有一支集计算机科学、教育学、心理学等多学科交叉融合的研究团队，长期致力于用人工智能技术赋能智能教育相关技术研究与实践，积累了丰富的教育、心理等语料；在大模型技术研究方面，研究院团队研发了面向教育垂直领域的大模型，在领域知识注入和模型微调方面具有丰厚的技术储备；在基座模型能力、跨领域知识融合等方面，百度文心大模型不仅在认知领域中展现出优秀的记忆能力和分析能力，而且具备一定的情感智能，其共情对话和情绪支持能力进一步推动了“心理学+人工智能”交叉研究，为生成式心理对话提供了强大的基座支撑。

为此，华东师范大学上海智能教育研究院团队基于文心大模型研发了面向心理疏导的情绪聚焦心理咨询助手EFT Bot，旨在通过聊天的方式，聚焦用户的情绪表现，提高用户的情绪智力，提升人们对情绪的觉察、激活、理解、管理以及转化能力。在百度提供的文心大语言模型基座基础上，团队探索了如何通过目标-计划树的方式使大语言模型遵循情绪聚焦疗法（Emotion-Focused Therapy，简称EFT）理论，实现心理困境分析、心理疏导目标拆分、分阶段计划任务设置、疗法策略选择等，帮助用户聚焦自身情绪和身体感受，抵达造成心理困扰的原发情绪，识别用户情绪的适应与非适应性，澄清情绪背后的现实意义，寻求内心的真实需求，最终离开非适应性情绪，更好地适应自身发展。EFT Bot现已在飞桨星河社区上线，欢迎希望了解自身情绪的用户前来体验。

体验链接（Beta版）

（扫描二维码，或点击文末“阅读原文”）

02

多维测量体系评估 展现咨询表现

EFT Bot采用的基座大模型为文心大模型，已上线飞桨星河社区。目前阶段主要模拟情绪聚焦流派的咨询师，以情绪为抓手，实现“抵达原发情绪”和“离开原发情绪”的两阶段目标导向对话。

功能1 引导用户体验自身身体感受

功能描述：利用文心大模型的共情对话能力，引导用户体验自身受情绪影响的最真实感受，并通过心理知识教育建议用户接纳自身感受。

功能2 促进用户情绪转变成语言

功能描述：用户有时可以很强烈地体验到自身情绪，却不容易用语言表达出来。通过知识注入激发文心大模型的情绪支持能力，帮助用户理解他的情绪蕴含了什么信息，更好地呈现他们的感受。

功能3 评估用户情绪适应/非适应性

功能描述：通过与用户交流引导其辨析自身情绪类型，利用文心大模型的认知理解能力，帮助用户了解其现有情绪是一种健康（适应的）还是不健康（非适应）的情绪体验。

功能4 识别用户破坏性信念和思维

功能描述：心理咨询知识注入的文心大模型通过与用户对话，通过文心的认知理解和对话生成，帮助其识别破坏性的信念和思维，包括接受和认识非适应性经验、外化负面思考、反对负面思考和了解信念作用等方法。

功能5 探索情绪中的内心需求

功能描述：文心大模型通过动态规划使用单种或多种方法，帮助用户挖掘不健康情绪背后的内心需求，包括关注内在需求和欲望、承认和表达需求、重新评估需求、定位行动倾向和增强自助策略等。

功能6 替换非适应性情绪，形成新叙事

功能描述：基于文心大模型流畅准确的自然语言生成能力，整合用户新情绪与信念的改变，帮助其发展一个新的叙事，建立序列性叙事框架，将用户的情绪变化整合到新叙事中，从而促进用户身份和认知的转变。

03

多维测量体系评估 展现咨询表现

为了解EFT Bot在心理咨询场景中的表现，我们模拟了210个心理咨询案例，并从咨询疗法忠诚度、咨询策略丰富度和用户情绪素养提升三个维度进行了基于量表的评测。

结果显示，EFT Bot相对其他模型在情绪聚焦疗法上的忠诚度最高，融合了情绪聚焦疗法知识后采用的咨询策略更多样，对于用户的情绪素养提升效果最为显著。

04

多方技术持续改进 提升用户体验

随着大语言模型能力的持续提升，EFT Bot将模拟真实心理咨询场景不断拓展其专业技能，更好地成为每个用户的智能心理咨询助手。后期计划如下：

（1）融合团队前期研发的“快乐机器人”中的多模态情绪识别功能，帮助心理咨询助手“看见”微表情，“听见”心声，更准确地认知用户的情绪表现和心理状态；

（2）增加“空椅治疗”、“双椅治疗”功能模块，帮助用户更全面地体验情绪聚焦心理咨询功能；

（3）优化EFT Bot对话生成速度，并提升调用外部工具和支持长对话指令理解跟随能力。

（4）在校内外进行推广试用，通过反馈评价、语料补充等，对EFT Bot现有功能进行调优迭代。

（5）与百度飞桨团队继续深度合作，组织行业内人工智能技术分享沙龙，充分发挥校方在行业内的引领作用。

05

团队介绍

该团队由华东师范大学上海智能教育研究院的老师及研究生组成。其中，计算机科学与技术学院院长周爱民为双方合作项目及教育部协同育人项目《AI+心理教育产学研融合创新基地》负责人。计算机科学与技术学院副院长贺樑为教育部协同育人项目《面向教学实践的人工智能内容生成课程开发——以文心一言为例》负责人，并担任文心导师，致力于提升文心一言在专业领域的认知能力。

06

工作亮点

1.将特定心理咨询流派的理论框架和任务流程与大语言模型的认知能力和语言生成能力结合，实现了较为完整的模拟心理咨询师的对话过程。

2. 提出了多维测量评估体系，从特定心理咨询疗法忠诚度、大语言模型咨询策略使用、用户情绪素养提升三个关键维度，尽可能全面、公平地评估了大语言模型在心理健康服务方面的潜力。

3. 前期实验结果表明，融合心理咨询相关专业知识后，大语言模型在心理咨询垂域任务的表现得到了显著提升。后续可通过“心理+AI”研究进一步降低心理咨询人力成本，提升心理健康服务的便捷化、智能化，惠及原先因各种原因无法获得专业咨询师帮助的广大群体。

系统使用提醒

• 系统运行时显示“RUNNING...”表明模型正在生成回复内容，请耐心等待

• 系统提供的服务不能代替真实的线下心理咨询，严重者请寻求专业咨询师

• 系统回复的内容由大语言模型自主生成，不代表华东师大研发团队与百度的观点和立场

• 对于系统回复提出的指导、观点等只作参考，不作为实际行为的导引

2023年秋，华东师范大学上海智能教育研究院携手百度飞桨成功立项了教育部产学合作协同育人项目——《面向教学实践的人工智能内容生成课程开发——以文心一言为例》。经过历时4个月的紧张课程开发，面向中小学一线教师的《AI赋能教学实践》课程顺利在百度飞桨星河社区上线。

本课程基于文心大模型，深入浅出地介绍了如何利用大模型实现教学赋能。课程主要分为八个模块，从人工智能的发展历史和现阶段其在教育教学的功能和定位，系统讲授如何更好地利用文心大模型启发教学灵感、赋能教案设计与课堂教学、开展教务管理、进行教学研究等方面的工作。

本课程适合各学段教师和教育工作者，以及跨学科智能领域的研究者学习参考，致力于为老师们打开一扇了解和利用智能技术进行教育赋能的窗户，并希望与广大老师们一道，探索AI技术与教学实践结合的方式方法。通过本课程，您将学习、了解以下内容：

掌握大模型在教育教学中的应用技巧

通过课程学习，老师将掌握如何将大模型应用于教育教学实践中，包括课程设计、教学策略、评估方法等方面的技巧。这将有助于他们提升教学质量和教学效率，更好地满足学生的学习需求。

拓宽教学视野

大模型作为一种新兴技术，为教育教学带来了新的机遇和挑战，在全新视角和工具下，老师将更好的了解大模型在教育教学上面的实践，拓宽教学视野，为未来的教育发展做好准备。

提升教学创新能力

本次课程鼓励老师尝试新的教学理念和方法，提升教学创新能力，有助于老师不断优化教学过程，提高教学质量和效果。

人工智能(AI)特别是生成式人工智能(AIGC)正在深刻影响教育，AI与教育的深度融合已经成为共识，比尔·盖茨预测AI将在未来5-10年内改变教育的范式和内容。在智能时代，AI会对教育的基本思想、基本理论产生怎样的挑战和突破？我们需要什么样的教育，智能教育的范式是什么？如何构建新的“师-生-机”关系？如何形成新的教育内容？如何构建新的教、学、评、管模式？这些问题的回答需要系统揭示和研究智能教育的一些本质特征，回答什么是好的智能教育，为未来的智能教育做好准备，具体而言包括：(1)创新人才培养模式，(2)面向智能教育的核心技术，(3)智能教育平台构建与示范，(4)教育研究范式创新。2023年，智能教育学团队主要围绕教育大模型以及智能教育课程体系与人才培养体系开展研究，取得系列成果。

前沿科学研究

• EduChat取得突破性进展

团队以智能教育为核心，成功研发了教育对话大模型EduChat，旨在助力实现个性化教育、公平公正和温暖人性的智能教育。该模型于6月发布1.0版并开源，成为国内首个自主研制的开源教育大型模型，受到广泛关注。团队也因此受邀于9月出席联合国教科文组织（UNESCO）举办的“数字学习周”活动，并进行专题分享；相关成果也被国际顶尖期刊Nature关注和报道。

图1：孙玉灵老师代表团队参加UNESCO会议并发表演讲，分享教育大模型EduChat的最新进展

图2：EduChat在国际知名期刊Nature的科普栏目Feature上被报道

人才培养体系创新

• 智能教育创新人才培养获上海市教育改革项目立项

近日，上海市教育委员会、上海市学位委员会公布了2023年上海市研究生教育改革项目立项名单，我校14项成果入选，计算机科学与技术学院（上海智能教育研究院）领衔的项目《智能教育高层次交叉创新人才培养体系探索与实践》位列其中。该项目以我校智能教育博士班培养工作为基础，通过构建智能教育博士“一体四翼”课程体系、基于有组织科研的智能教育博士分类培养模式、博士生多元评价体系，立足智能教育跨学科交叉本质、以有组织科研分类体系为牵引，打破学科壁垒，探索高层次交叉创新人才培养体系新模式。

图3 《智能教育高层次交叉创新人才培养体系探索与实践》获上海市研究生教育改革项目立项

• 获批华东师范大学第二批“立德树人教师团队”

近年来，我院“智能教育交叉培养教师团队”将立德树人作为根本任务着力推进、落实落细。团队依托上海智能教育研究院（智能教育实验室）建设，以人才培养为抓手，乘势而上、创势而进，各项工作实现创新式新进展、取得一系列标志性新突破，为立德树人的特色教师团队建设奠定了坚实基础。在2023年3月公布的华东师范大学第二批“立德树人教师团队”创建活动评选中，智能教育交叉培养教师团队成功入选。

图4 智能教育交叉培养教师团队入选华东师范大学第二批“立德树人”教师团队

• 学生竞赛成绩优异

在本年度相关竞赛活动中智能教育博士生表现突出。2022级智能教育博士生高峰同学，主要研究内容为大模型支持下的情感对话研究。2023年8月高峰参加了由认知智能全国重点实验室联合人工智能领军企业科大讯飞股份有限公司举办的首届科大讯飞星火训练营Spark Camp，所在团队夺得了基础课题研究竞赛、项目课题实践竞赛（半决赛路演、决赛答辩）的双料第一，最终摘得2023科大讯飞星火营年度冠军的荣誉，并获得奖金10万元。2023级博士生李明嘉同学，主要研究内容为基于因果推断的社会与情感能力分析。2023年8月李明嘉等同学参加了由华为诺亚实验室在国际顶级机器学习会议NeurIPS上举办的基于时序与先验的因果结构学习竞赛，所在团队经过三轮角逐，在300多支参赛队伍中脱颖而出，夺得了最终的冠军，并获邀在NeurIPS 23会议上进行25分钟线上报告。

图5：高峰（左二）所在团队获得2023科大讯飞星火营年度冠军

图6：李明嘉等同学在NeurIPS 2023竞赛取得第一名

课程体系建设

• 助推师范协同提质，赴丽江师专授课

上海智能教育研究院自2022年启动《智能教育》课程建设，面向全校师范生开设，旨在提高师范生智能化素养，自开课以来受到学生一致好评。为扎实推进“教育部师范院校协同提质计划——智能教育协同中心”建设项目相关工作，2023年春季学期，上海智能教育研究院《智能教育》课程研究团队赴丽江师专开展集体备课，并面向丽江师专全体学生开设了公共选修课程《智能教育》，研究院紧紧围绕建设项目要求，充分利用智能教育资源优势，与丽江师专积极有效地开展智能教育相关课程教学、队伍建设、科学研究，全力推动师范院校高质量跨越发展。

图7：《智能教育》课程研究团队赴丽江师专开展集体备课

• 举办数智教材研讨会，助力数智跃升

2023年，学校启动数值跃升计划，围绕数据价值释放，结合人工智能及大模型技术，以支撑“三大卓越工程”和“五个一流行动计划”为目的，聚焦卓越育人、卓越学术、智能治理等重点方向，按照基础再造、整合融通、引领超前三个层面有重点、分层次推进，以数智跃升促进各项工作提质增效、创新发展，实现在育人方式、科研范式、治理体制等方面的“数智化”突破创新。为更好地促进学校数字跃升计划的实施，上海智能教育研究院联合华东师大教育学部、出版社等部门于12月19日下午在华东师范大学办公楼小礼堂召开数智教材建设研讨会。 本次研讨会的召开为教育的数字化转型、数智教材建设、智能课程建设等提出了具体的思路，为深入推动教育数字化战略行动提供了方向，促进了高质量教材体系的研究和建设，在提高教育教学的质量和效率上发挥重要作用。

图8：数智教材建设研讨会

社会服务

• 与深圳南山区开启“数字化教育综合评价改革行动”

华东师范大学上海智能教育研究院为服务深圳南山达成建设“中国特色社会主义先行示范区基础教育先锋城区”和建立智能教育示范区的目标，在“数字化教育综合评价改革行动”的引领下，通过人工智能教育项目、社会与情感能力培养项目、学校综合评价改革项目，与深圳南山区教育局建立战略合作。

图9: 南山区教育数字化赋能创新人才培养五项行动启动仪式

团队教师成果丰硕

本年度，团队教师共发表高质量论文19篇，申请项目7项：

表1：团队教师项目列表

高质量论文：

有教无类体现教育公平的理念，义务教育和融合教育的政策是特殊儿童接受高质量的合适教育的保障，新技术让特殊儿童克服身体结构和功能限制、突破学习障碍成为现实。智能特殊教育团队以神经发育障碍儿童为重点研究对象，实现特殊儿童病理机制、智能诊断和干预研究，解决孤独症个体、家庭和社会关注的痛点。

团队本年度主要聚焦于构建孤独症儿童多模态智能辅助诊断系统，以国际权威诊断指南为准绳，研发适合人工智能技术的无感化、多模态行为数据采集设备、场景与规范，构建高敏感性与特异性、高效率的孤独症儿童多模态辅助诊断指标，取得了系列进展与成果：搭建无感化、多模态儿童行为采集实验室

搭建无感化、多模态儿童行为采集实验室

目前对孤独症的诊断主要基于对其核心症状的行为评估。在对孤独症儿童行为智能分析的过程中，面临着“过于人为的实验环境，儿童表现不自然”、“儿童自然表现复杂化，人工智能识别难”等问题。如何构建对儿童和人工智能技术双友好的实验环境是首先要解决的问题。智能特殊教育团队搭建了无感化、多模态儿童行为采集实验室。实验室支持多机位高清RGB、深度摄像头、全方位监控，支持脑电和听力测试等多模态的数据采集。

构建两大测试场景，挖掘系列辅助诊断指标

在孤独症儿童行为智能分析中，通常会面临着“测试从单一维度进行，测试结果出现不全面”、“数据分析数量大、时间长，指标体系过繁杂”的问题。如何在多场景的自然互动中采集关键行为数据，进一步挖掘有利于辅助诊断的指标同样是重点问题。

针对孤独症儿童的核心症状特征设计了“孤独症儿童社交沟通智能观测”和“亲子自由游戏”两大测试场景及流程，在自然情景下人际互动中采集儿童视线、动作、发声、表情等关键行为数据，设计《儿童社交互动中视线模式标注规范》、《儿童沟通性手势标注规范》、《儿童沟通性发声标注规范》和《汉语儿童口语分词及词性标注规范》。挖掘出视线反应时长、视线离散度、社交互动夹角、异常发声比例、非沟通性发声比例等一批具有探索前景的诊断与评估指标，并利用计算机视觉、自然语言处理等技术进行了智能化路径探索，运用人工智能技术为孤独症儿童的诊断与评估赋能。团队负责人刘巧云教授在第九届“全国教育实证研究论坛”对团队研究进行了专题报告。

建立孤独症智能辅助诊断项目合作联盟

华东师范大学智能教育研究院“孤独症儿童多模态智能辅助诊断系统”项目正式启动后。项目团队同中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室团队、华东师范大学软件学院团队建立技术合作联盟。同上海市儿童医院、重庆医科大学附属儿童医院、嘉兴市阳光乐园、上海市长宁区妇幼保健院建立战略合作，并在相关单位搭建实验场地，进行项目实验及试点试用。

主办多模态儿童语言康复论坛

2023年11月25-26日，第三届“多模态儿童语言康复论坛”在上海顺利举行。来自教育、卫生、民政、残联等单位的140余名代表参会。在第二届“多模态儿童语言康复论坛”上建立的“儿童语言康复研究与实践共同体”24家单位也参与了本次论坛。论坛围绕着儿童语言康复理论与实践研究共同体建设进展、儿童语言康复案例研讨、人工智能技术在儿童语言康复中运用等主题展开。会议现场，发育行为儿科医生、儿童语言康复工作者、认知神经语言学研究者、自然语言算法研究者等围绕儿童语言康复的临床关键问题、人工智能技术如何重塑儿童语言康复、赋能儿童语言康复进行了深入研讨。

研究获省部级以上科研项目立项

智能特殊教育团队2023年成功申请省部级以上纵向科研项目1项，博士后科学基金面上项目2项。瞿璐老师获上海市超级博士后。

【编者按】2023年，是上海智能教育研究院各项工作重点建设与稳步推进的一年，按照教育部文科实验室和上海市IV类高峰学科建设对智能教育发展的要求，在学校推进教育数字化转型的总体战略部署下，上海智能教育研究院（实验室）围绕建设目标，结合人工智能及大模型技术的发展趋势和新机遇，在科学研究、人才培养、社会服务和国际交流等方面均取得了突破，各科研团队也在建设过程中成果丰硕。本期带来智能管理团队年度科研巡礼。

智能管理团队围绕智能技术赋能教育对“人”的影响，开展智能教育伦理风险评估理论与技术研究，构建智能教育可信评测平台，设计实施智能教育产品、系统评测和社会实验，并参与智能教育相关标准、政策的研究。

团队本年度关注大模型在教育领域应用的案例、造成的影响、可能导致的风险，及对这些影响评价的方法。组建EduTEP（Trustworthy Evaluation Platform for Education）团队，开展了大模型在教育领域的评测框架设计、综合评测以及基于大模型Agent技术的教育虚拟沙盘等研究工作，并参与了相关教育政策、标准制定，推进智能教育健康发展。

智能教育评测框架与大模型综合性能测评

为有效地发现人工智能教育工具的潜在威胁，减少人工智能工具对青少年的负面影响，EduTEP团队提出了名为CALM-EDU（Comprehensive Assessment for Large-language Model in Education）的评测框架以及相关评测数据集。

基于该评测框架，团队已发布了部分评测工作成果，如大模型在教育领域的综合性能，大模型认知偏差程度等报告。

大模型助力课堂虚拟化--EduTEP团队首推教育虚拟沙盘

为助力教育领域的研究与实践，EduTEP团队首推基于大模型的教育虚拟沙盘（GLMPSE）。教育虚拟沙盘打破传统课堂的限制，让一线教师、科研人员在不用考虑试错成本的情况下，尽情地尝试新的教学方法，寻找最佳的教学策略，提升教学质量。

目前教育虚拟沙盘已完成虚拟课堂、辩论赛、心理试验场等场景构建。虚拟课堂通过构建虚拟的教师，以及有各种性格特点的虚拟学生，从教学设计到课堂教学模拟，让老师们探索不同教学模式的效果，最后为自己的学生打造一门专属课。此外，虚拟沙盘也可以应用于辩论赛，帮助辩论队选手和老师扩展思路，收集素材，还可以应用于心理学实验。2023年，教育虚拟沙盘受到CCF-百度松果基金项目支持。

《教育通用人工智能大模型》系列团体标准前5部分在WAIC 2023发布

在2023年7月8日的世界人工智能大会智能教育主题论坛上，由华东师范大学、上海交通大学牵头的上海市人工智能行业协会团体标准《教育通用人工智能大模型》系列的前5部分正式发布，这是国内第一个教育大模型相关的标准。基于该团标的第四部分，即评测规范，EduTEP团队，与上海交大、科大讯飞、好未来等高校和企业一起，正在共同筹建教育通用人工智能大模型评测平台，为规范评测、监督大模型在教育领域的应用影响提供保障。

团队老师参与UNESCO指南发布

团队成员积极参与到联合国教科文组织人工智能与教育相关政策研究。2023年9月，联合国教科文组织（UNESCO）《Guidance on generative AI in education and research》（在教育和研究中使用生成式人工智能的指南）正式发布，团队倪琴老师作为国际专家组成员参与了指南的修订和发布。

策划“大模型人机共测”

策划大模型教育领域单项能力人机共测项目，该项目使用大、中、小学实际使用的试卷题目，对国内外主要大模型进行测试，并邀请相关课程主讲教师进行主观题打分，比较大模型和真实学生在该次考试中的成绩表现。

“大模型人机共测”目前已发布高校本科生入校计算机能力考试、高校计算机专业学生《数据结构》期末考试和学期第一次机考的评测报告，小学语数外的日常测验评测和高校人文社科专业考试评测等在策划准备中。

华东师范大学国家智能社会治理实验特色基地（教育）完成建设中期评估

2023年10月，根据中央网信办统一安排，教育部科技司组织专家组对基地进行了中期评估。评估组肯定了华东师大基地两年来的建设成效，强调了智能社会治理教育特色实验基地的建设价值，并鼓励基地加强与其他基地，尤其是华东区基地的合作学习和深入讨论，以促进更多的经验交流、知识分享，共同探讨未来的研究方向。

智能评价团队的主要研究任务是以核心素养为抓手，以人工智能技术为支撑，研究核心素养导向的智能化教育评价，重点构建全面的核心素养评估指标体系，研究无感测量、试题自动生成和自动评分等关键智能技术。

团队本年度主要围绕小花狮智能作文辅导系统展开攻关，以“真实教育中的语文写作教学”为研究场景，围绕“提升学生核心素养”这一关键目标，厘清了作文智能批改技术在提升学生核心素养中的重要作用。2023年，围绕小花狮作文智能辅导系统的入校推广、功能迭代、学术影响和社会影响等，团队获得了一系列研究成果。

小花狮作文智能辅导系统升级与推广

2023年小花狮作文智能辅导系统已完成1.0版本向3.3版本的功能迭代，各种基本功能均已实现。目前，已与全国100多所中小学建立深度合作关系。

组织中小学作文智能辅导系列评测竞赛

2023年，围绕小花狮作文智能辅导系统中语篇逻辑、流畅度评估等相关研究，依托于第二十二届中国计算语言学大会(The 22nd China National Conference on Computational Linguistics, CCL 2023)和第十二届自然语言处理与中文计算国际会议(The 12th CCF International Conference on Natural Language Processing and Chinese Computing, NLPCC 2023)，团队成功组织并举办了小花狮作文智能辅导中流畅度评估和语篇逻辑评估专业性评测任务，吸引了几十所国内外知名高校（北京大学、上海交通大学、哈尔滨工业大学、东南大学、北京师范大学、北方语言大学等）和头部教育机构（洪恩教育、中国电信、蚂蚁集团等）参加并参会交流。

研究内容获社会媒体认可

小花狮作文智能辅导系统继续获得社会媒体的认可，于2022年环球趋势成功入选“科技创新”典型案例，并在2023年第五届中国IT教育博鳌论坛荣获“校企合作探索智能教育产教融合新模式“产教融合案例优秀案例。

研究成果发表多篇高质量论文

围绕生成式大语言模型技术，小花狮作文智能辅导系统在学术上获得了一系列瞩目的研究成果。2023年，在人工智能和自然语言理解的国际顶级会议如ACL、EMNLP、AAAI、IJCAI、NLPCC和期刊《语言文字应用》中发表多篇高质量论文并在国际会议上参与报告。

未来探索

智能评价团队不仅在语文写作评改理论和应用上取得创新性发展，还紧跟前沿人工智能技术的发展趋势，不断完善作文智能批改系统的功能和性能。智能作文辅导系统也增加语音输入、对话式批改、人机交互等功能，从多模态、互动式教学等方面进一步完善系统设计，借助人工智能技术不断推动智能教育的创新发展。除作文智能辅导系统外，团队也在探索学生综合素质评价体系的建立。

2023年，是上海智能教育研究院各项工作重点建设与稳步推进的一年，按照教育部文科实验室和上海市IV类高峰学科建设对智能教育发展的要求，在学校推进教育数字化转型的总体战略部署下，上海智能教育研究院（实验室）围绕建设目标，结合人工智能及大模型技术的发展趋势和新机遇，在科学研究、人才培养、社会服务和国际交流等方面均取得了突破，各科研团队也在建设过程中成果丰硕。本期带来智能教学团队年度科研巡礼。

智能教学团队本年度主要围绕构建高品质课堂智能分析系统，实现数字化、智能化教师教研，推进中小学数字化教学，实现课堂智能分析优化、协同教师课堂教学，取得了系列进展与成果：

在UNESCO重要读本讲述中国人工智能课程

2023年11月20日联合国教科文组织国际教育局（UNESCO-IBE）发布了重要读本《混合教育、学习和评估》（Hybrid Education, Learning and Assessment: A Reader）。杨晓哲副教授与UNESCO-IBE深度合作，开展项目研究，撰写的章节《Facing the Age of Intelligence: Teaching Artificial Intelligence in Senior High Schools in China》（P190-202）被此次发布的读本全文吸收，对讲述中国故事，传播中国声音，产生了广泛的国际影响。

该章节从课程标准与内容结构，教师培训与资源建设，实践应用与社会责任等方面展开，重点论述了中国课程中融入人工智能等方面的情况，特别是人工智能相关课程的发展与状况。

课堂智能分析系统投入应用

高品质课堂智能分析系统实现全面升级优化，达到行业领先水平。系统实现从标准构建，算法模型，多模态数据采集，大语言模型嵌入等方面的全面提升。系统已在全国30多所学校常态化应用，深入一线教师教研，取得了广泛影响。

创新构建学科数据模型

2023年，团队构建了学科专属数据库与数据模型。如构建中小学语文课堂数据库，课堂视频涵盖全国中小学语文课，共计1008节，视频总时长674.2小时，视频大小227G，课堂话语条数67.9万条，话语标记数203.7万条。初步形成了基于大数据的部分学科课堂常模。

举办全国AI+OMO课堂数字化研讨会

2023年4月21日，“数字化教学，面向未来的课堂应变——全国AI+OMO课堂数字化研讨会”在两江新区行远小学校顺利举行。此次研讨会运用智慧教育平台，通过课例展示、专家点评、讲座分享等多元的方式， 基于全国“AI+OMO课堂实验学校”项目组各实验校在整合时空、内容重组、流程再造、人机交互、数据诊断、因材施教六大板块的探索，进行“智能+融合化在线教育”的课堂研讨，探索发展更高质量的数字化课堂，吸引了来自上海、杭州、安徽等多地的专家学者及三十余所学校联合共创，现场参会人员300余人，线上点击观看人数3万+。

香港教育局局长观摩“高品质课堂分析”

2023年4月13日，香港教育局局长蔡若莲女士率代表团来访。蔡若莲局长一行了解了教育部人文社会科学重点研究基地华东师范大学课程与教学研究所“服务国家基础教育课程改革的顶层设计、全国教研员研修项目及港澳教材课程研究团队”等情况。在国际课堂分析实验室副主任石雨晨副教授的介绍下，代表团一行还观摩了由国际课堂分析室研发的“高品质课堂智能诊断系统”，亲身感受了前沿的课堂智能分析技术，现场交流互动热烈。

与剑桥大学研究团队深入合作交流

2023年11月4-14日，在带队前往英国开展学术周访问期间，课程所国际课堂分析实验室副主任石雨晨博士与剑桥大学多个教育研究团队开展深入交流，期待在课堂观察、分析和评价，小学科学探究课程，以及教师专业发展等方面展开合作，并计划通过定期举办国际会议和学术研讨会等方式加强双方交流。

在访学期间，石雨晨博士展示了国际课堂分析实验室的已有项目和成果，包括基于人工智能的高品质课堂分析报告。团队与剑桥大学CEDiR、Camtree、Oracy Cambridge、DEFI等多个研究中心展开合作，包括在小学科学课堂开展探究课程，以及围绕课堂观察和分析开展大规模、长周期的教师专业发展项目。