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。

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。本期带来智能学习团队年度科研巡礼。

智能学习团队本年度主要围绕构建基于教育领域本体的核心素养图谱，并进一步研发基于大语言模型的教育领域知识答疑机器人，取得了系列成果：

知识图谱扩展，高中智适应学习系统研发上线

高中数学智适应学习系统是基于多维教育知识图谱，通过学生的学习行为大数据，描绘出学习者的学习画像，发现和发展学习者的最近发展区，为其实现减负增效、激发动机、提升素养。智适应学习系统是智能时代支撑大规模个性化学习的重要工具。团队已完成高中自适应学习系统的开发，包含学生客户端、教师端、内容管理端3个产品。且已在上海地区招募到12所学校开始试点试用。

智适应学习系统引入大语言模型，探索启发式引导问答

智适应学习系统（数学）在2023年的开发迭代过程中，首次引入大语言模型，探索数学题的启发式引导问答。在学生遇到问题时，可与AI助手进行答疑互动。AI助教通过反问、质疑和质询的多轮问答方式，促进学生独立思考、激发其讨论、辩论、评估和分析等高级思维技巧，培养学生的自主学习和创新能力。

诊断与推荐算法研究取得新突破

个性化学习是智能学习团队的重点研究方向，针对非线性的学习状态诊断、挖掘学习行为对学习效益的潜在影响是实现高效的、可信赖的个性化学习模型的重点和难点。本年度团队自研的诊断与推荐算法研究取得新突破：受到模糊控制理论的启发，团队首先通过构建非线性的模糊认知状态模型来模拟真实学习过程中的认知状态变化，同时通过时序模型来建模认知状态的变化趋势，形成可解释的认知状态诊断和预测模型。成果发表在国际期刊IEEE Transactions on Learning Technologies.

图：基于模糊认知图的可解释认知状态预测

进一步，团队基于因果的视角，利用马尔科夫毯学习算法从全部学习过程特征中寻找到真正与学习收益有因果关联的特征，构建可解释的知识追踪方法，实现可信赖的高效学习结果预测模型。研究成果被中科院SCI 1区期刊Information Processing & Management录用。

图：基于马尔可夫毯的可解释知识追踪

参与深圳市南山区中小学人工智能课程建设

依托南山教育局项目课题《数字化教育综合评价改革行动—人工智能教育项目》，在10所南山区项目学校，开展实地调研、专家讲座、人工智能课程3-8年级读本建设研讨、人工智能公开课教研等一列活动，推进南山区人工智能课程读本建设及课程实施落地。

与南山区教科院及读本编写团队开展线下研讨会

开展中小学人工智能公开课

2023年，团队线上线下同步开展系列中小学人工智能教育公开课教研活动，推动中小学人工智能课程建设，给学生带来智能教育的启蒙、提升学生人工智能素养。

研究获省部级以上科研项目立项

在纵向科研项目方面，智能学习团队2023年成功申请省部级以上纵向科研项目两项，相关科研成果在IEEE Transactions on Learning Technologies、Educational Technology Research and Development、IEEE Transactions on Multimedia, IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, Information Processing & Management、华东师范大学学报教育科学版等国内外期刊发表SSCI、SCI和CSSCI论文16篇：

2023年10月20日，加拿大卡尔顿大学Prof. Dr. Jun Steed Huang应邀访问计算机学院（上海智能教育研究院）并作题为“半协方差分析及其在后量子密码学病毒学与教育学中的运用”校庆系列学术报告。报告交流会由洪道诚博士主持。

黄教授首先细致解释了半协方差相关系数的原理与合理性，再以密钥生成、ReLU神经网络、5G网验证、新冠基因分析和对教育的冲击为例，展示了半协方差相关系数理论在相关应用领域的进步成果。

之后的交流环节，姜飞、郑隆威、赵佳宝、朱丹丹、郭少阳、王一雷等老师与黄教授进行一对一的学术探讨。在应用图关系方面，讨论了如何将数学方法与计算原理应用到教育场景；又以脑科学研究为例，指出统计算法上一些扩展研究存在的可能性；列举了群体智能方法在汽车行业上的算法应用，为多模态结合下的个性化教育研究提供可参考的模式和方法；还以船员和医护心理疏导为例，讨论了大模型的心理评测研究问题。

同时，黄教授对华东师大智能教育学科和课题表示了高度肯定与称赞，并结合其在自动驾驶与医学相关的工作经验，就教育场景搭建，迁移学习方法，大规模数据处理分析等方面，表达了独特见解。最后，双方初步达成近期课题和长远项目合作的意向。

图、文：彭世豪

2023年10月16日-18日，根据中央网信办统一安排，教育部科技司组织专家组对包括华东师范大学国家智能社会治理实验特色基地（教育）在内的华东四省六个教育特色基地进行了中期评估。

华东师大基地在10月16日上午参加会议评估，10月17日迎来专家组到校实地调研。评估组专家浙江大学黄萃教授，中南大学社会计算研究中心主任、北京大学武汉人工智能研究院副院长吕鹏教授、教育部科学技术与信息化司信息化处干部魏儒平，和来自浙江大学、东南大学、安徽大学、南京农业大学等华东区教育特色基地的代表，以及我校校长助理吴瑞君教授、文科院副院长王曼老师、计算机学院党委书记余佳老师、基地主任贺樑教授等基地团队人员参加汇报调研。

现场调研期间，校长助理吴瑞君教授对评估组专家的到来表示了欢迎，并向专家们介绍了我校智能教育学科建设的历程以及服务基地建设的各项举措，希望通过以评促建、以评提质、以评促经验共享。

基地主任贺樑教授代表华东师大基地就基地获批两年来的工作进行汇报，并向评估组介绍了基地建设的基本情况和与依托单位上海智能教育研究院的关系。评估组现场考察了基地的办公场地、听取基地相关实验室的现场演示汇报，并对实验平台建设情况进行实地调研。

专家组建议，考虑到基地已有有特色的国际交流合作在开展，可以再进一步开展工作，将国际合作作为基地的一个特色发展方向。同时建议基地梳理目前已开展的社会实验之间的逻辑性，以及与实验治理基地建设主线的关系，进一步凝练成果，形成更符合国家社会治理要求的研究报告和政策建议。

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。