2022年是华东师大上海智能教育研究院成立以来取得突破性进展的一年。智能教育实验室获批教育部文科重点实验室（培育）之后，又成功进入了上海市高峰计划IV类高峰建设学科，围绕学、教、管、评几个方面，各研究团队“撸起袖子加油干”，人才培养、科学研究、师资队伍建设、国际交流、社会服务等方面均取得了不俗成绩。

1“智能教育”进入上海IV类高峰学科建设计划

2022年1月，上海市教委进一步优化上海高校学科布局，将华东师范大学牵头建设的“智能教育”学科纳入Ⅳ类高峰学科建设范围，为上海智能教育研究院的发展提供了支持与保障。

2  研究院同复旦、交大、上师大、中科院、上海人工智能实验室、微软（亚洲）研究院等国内高校科研院所实现协同共建

本年度，围绕“智能教育”高峰学科建设任务，研究院同复旦大学联合推进教育知识图谱建设的理论和技术研究，同上海交通大学联合推进课堂智能分析，同中科院智能信息处理重点实验室在情感计算、计算机视觉和攻克自闭症早期诊断与干预难题方面进行联合研究，同上海人工智能实验室联合开发课程标准、联合培养博士生等方面进行了充分的合作，同上海师范大学联合推进课堂智能分析和社会实验研究中实现了同城协同、联合攻关。 

3  产出一系列高质量、原创性学术和决策咨询成果

2022年，由袁振国教授任总主编的《人工智能与智能教育丛书》共23册全部出齐，该丛书聚焦人工智能前沿理论、核心技术，用大量鲜活生动的案例，探讨人工智能技术推动教育方式和学习方式变革的颠覆性力量，是一套具有基础性、前瞻性、创新性的丛书。

在原创性学术成果上，研究院各团队共发表超40篇CCF-A、SCI、SSCI、CSSCI等高水平会议和期刊论文，同时，在服务决策咨询上，有两份咨询报告分别被教育部国际司和社科司采纳。

4  “小花狮作文智能辅导系统”入选年度环球趋势案例

研究院与微软亚洲研究院联合开发的“小花狮作文智能辅导系统”取得了重要突破。12月份，人民日报社旗下环球时报、环球网为总结 2022 年中国在各领域、各行业的取得的发展成果和未来趋势，积极引导经济和社会发展和谐共进，联合开展了 2022 环球趋势案例征集活动。研究院与微软亚洲研究院联合开发的“小花狮作文智能辅导系统”，作为科技创新的典型案例成功入选。

5  成功举办2022世界人工智能大会教育论坛

9月1-2日，“2022世界人工智能大会教育论坛”分别在世博中心和环球港凯悦酒店顺利举办，论坛以“引领学习变革 智创教育未来”为主题，聚焦智能学习、智能测评、教育元宇宙三大领域。大会通过线下会场与线上直播相结合的方式，共吸引近10万人次一同参与。解放日报、学习强国、光明日报、上海教育电视台、第一财经，文汇报、新民晚报、澎湃新闻、第一教育等20余家新闻媒体对教育论坛进行了报道。

6  发布《中小学人工智能课程标准研制成果》

9月1日，研究院在世界人工智能大会上发布了华东师范大学联合上海人工智能实验室共同研制的《中小学人工智能课程标准研制成果》，试行标准明确了中小学人工智能课程的性质与理念，精炼了中小学人工智能课程的五大内容结构，制定了详细的课程内容、具体要求与评价标准，给出了课程实施的具体建议。

7  以“智能教育”支撑学校“头雁”作用，
领衔教育部师范院校协同提质计划

在2022年WAIC教育论坛上，“教育部师范院校协同提质计划——智能教育协同中心”建设项目正式启动。该项目在教育部教师工作司、中国教师发展基金会、马云基金会的大力支持下，由华东师范大学牵头，发挥教育“头雁”作用，与7所结对师范院校以“智能教育”为协同提质的重要抓手，从科学研究、团队建设和人才培养三方面共同探索协同提质工作新范式。9月份至今，研究院针对协同中心建设要求已同丽江师专等结对高校建立沟通合作机制和具体实施方案。

8  智能教育“高端对话“活动的思想观点受到广泛关注和认可

9月1日，由中国科学院院士、国防科技大学教授王怀民，中国工程院院士、华东师范大学校长钱旭红、华东师大终身教授、研究院院长袁振国就智能教育发展的对话内容得到了解放日报、学习强国等媒体平台的全文转载，引发广泛关注和讨论。对话围绕智能教育对当代教育、未来教育发展的价值，智能教育的发展现状以及运用特性等问题展开，观点鞭辟入里、解释振聋发聩，对智能教育的未来突破给出了思路和方向。

9  拓展国际合作，与国外高校共建智能教育实验室

9月1日，研究院同俄罗斯莫斯科大学、美国雪城大学学习资源研究与设计协同实验室完成共建智能教育实验室签约仪式，这标志着智能教育发展的国际合作平台进一步拓展。

10  成功举办全国首届智能教育博士生论坛

11月12日，由华东师大研究生院主办，华东师大上海智能教育研究院、上海人工智能实验室承办的全国首届智能教育博士生论坛成功举行。本次论坛共邀请了2位主旨报告嘉宾和来自8所高校的15位智能教育博士生分享其研究成果。论坛采用线上线下相结合的方式，共吸引了1300余名师生的参与。

11  青年教师科研立项取得新突破

在2022年度自然科学基金项目申请中，姜飞、赵佳宝老师获批国家自然科学基金-青年基金项目，郑隆威老师获批重庆自然科学基金-面上项目。研究院组织申报的《增强情感认知的通晓人心智能体基础技术研究与原型验证》获得上海市2022年度“科技创新行动计划”人工智能科技支撑专项立项，项目经费500万元。

12   为师生搭建起智能教育系列学术活动平台

研究院为更有力的推动智能教育学科建设和人才培养，策划组织了系列“智能教育前沿论坛”、“智能教育青年学者论坛”，连同智能教育博士生沙龙、智能教育全国博士生论坛、智能教育博士生科研基金，聚焦智能教育赋能“学、教、管、评”教育全过程的前沿理论、技术、方法、应用等方面，为师生搭建起丰富的学术训练和学习平台。

年终总结会

2023年1月15日晚，智能教育研究院全体成员通过在线会议召开2022年终总结会，会议在总结2022年各项工作基础上，以进一步统一思想，提高认识，理清思路，推动研究院各项工作在新的一年里再上新台阶。会议由张凯副院长主持。

会议开始先由新入职同事桑晋秋、朱丹丹、刘敏、郭少阳、瞿璐、王一雷等6位老师围绕专业背景、研究方向等进行自我介绍，纷纷表达了加入智能教育研究团队的努力目标。

随后，研究院副院长周爱民教授就年终工作进行了介绍。一是盘点了研究院一年来的主要工作，宣布了年度考核结果，对大家一年来取得的工作和科研成绩表达了肯定和祝贺；二是沟通布置了寒假期间的调研任务；三是宣布了研究院的2项聘任信息：聘任刘志老师为研究院办公室主任；聘任姜飞老师为研究院科研主管。

在总结发言环节，贺樑教授指出要在国家教育、科技、人才三位一体的战略发展布局下，充分发挥我们学校教育学科的优势，坚守做实交叉研究的初心，做好与政府部门、企业学校的沟通合作，每个人都要成为智能教育研究本领域的专家。

研究院院长袁振国教授，最后总结讲话。他首先感谢同事们一年以来克服各种困难，同心协力，有力推动了研究院各方面的工作开展。他进一步指出，研究院承担了教育部智能教育实验室和上海IV类高峰学科的建设任务，各方面工作要提高站位，主动服务国家重大战略，为教育和人工智能深度融合做出不可替代的贡献。

　　总结 2022 年中国在各领域、各行业的取得的发展成果和未来趋势，积极引导经济和社会发展和谐共进，人民日报社旗下环球时报、环球网近期联合开展了2022 环球趋势案例征集活动。华东师大上海智能教育研究院与微软亚洲研究院联合开发的“小花狮作文智能辅导系统”，作为科技创新的典型案例成功入选。

　　“小花狮作文智能辅导系统”利用人工智能技术，特别是大型预训练模型，助力中文写作核心素养的教、学、评，作为赋能教育数字化转型的典型案例成功入选。

　　“科技创新”板块主题重点评选能够代表技术创新、科技向善、产业升级/数字化转型、中国制造等发展的趋势案例。同时入选科技创新板块的成功案例共计16项，包括微软亚洲研究院的“通用多模态基础模型BEiT-3“、科大讯飞的”面向全球的多语种语音服务平台“等。

小花狮作文智能辅导系统

　　“打开作文，拍照上传，等待一小会儿，我们就能看到‘小花狮’给出的作文批阅结果啦！蓝色划线的是识别出的写作亮点，红色划线的是识别出的待改进部分……”

　　随着现场工程师的演示操作，一篇小学四年级作文《新龟兔赛跑》在十秒左右的时间里，就完成了图文识别转换的过程，并迅速给出了作文的智能化测评结果，其中包括6处字词句错误和4处写作亮点——这是发生在2022年世界人工智能大会教育论坛的展台体验区的一幕。

　　这款名为“小花狮”的中小学作文智能辅导系统，是由华东师范大学和微软亚洲研究院联合研发推出的智能化教辅产品，旨在推动中小学作文基础教学的数字化转型，服务一线语文教师和广大中小学生。

“小花狮”作文智能辅导系统

智能技术，赋能教育数字化转型

　　教育是引领社会未来发展的基石，在实现教育的高质量发展和推进教育公平性、普惠性的道路上，教育的全面数字化转型已是大势所趋。近年来飞速发展的人工智能技术在知识与技能的传授、规则化学习方法的掌握等培养学生关键能力方面有着显著优势，并逐步走进真实的教育场景。

　　“小花狮”作文智能辅导系统在充分把握义务教育语文课程标准（2022年版）的导向要求和确保教育公平的基础上，综合应用了多项前沿的人工智能技术，包括中文手写光学字符识别（OCR）技术、基于大规模预训练语言模型的自然语言处理（NLP）技术和中文写作自动测评技术等。

　　其中，光学字符识别技术就像是“小花狮”的“眼睛”，同学们拍照上传的作文照片，“小花狮”只要 “看”一遍，就能把照片中的文字信息提取出来，保存在计算机系统中。即使有些同学的字迹比较潦草，甚至有涂抹修改的痕迹，“小花狮”的这双“慧眼”也能保证识别的准确率在95%以上。

　　提取信息之后，如何才能让“小花狮”这样的计算机系统理解博大精深的中文呢？这时该自然语言处理技术大显身手了。“小花狮”通过先期学习大量的语料数据，建立了一套中文句子识别的流程，即经过对语言文本的分词、清洗、特征提取、相似度计算和词向量训练等过程，最终让计算机能够处理、理解中文语言，实现了同学和“小花狮”之间的沟通。有了自然语言处理技术，“小花狮”不仅能够“识字”，还能够进一步理解作文中的句子和段落大意。

“小花狮”作文拍照上传和分组核对

　　中文写作自动测评技术是“小花狮”能成为一位作文点评老师的关键所在。“小花狮”不仅会给出作文的分数（评级），还会给出针对性的修改意见和优化建议。

　　“小花狮”自带的智能算法，将作文浅层分析结果，例如词数、成语数、词汇丰富性、句子数、段落数等用作构建自然语言处理的特征。而深层的评价结果，如语句的流畅度和逻辑性，计算机则需要融合语言学、教育学和作文教研专家构建的知识图谱进行打分。

　　在中文写作自动测评技术的任务中，流畅度和逻辑性测评的问题被进一步划分为断句错误、重复、缺失、杂糅和标点错误这五类。语言模型预先输入大量优秀作文进行迭代训练，从中捕捉到优秀作文语句的行文规律，以用于对后续作文的评测。模型也会对段落、全文中的逻辑关系建立逻辑结构树，帮助教师和学生分析文章结构，实现逻辑分类。

躬行实践，助力教育减负增效提质

　　“小花狮”作文智能辅导系统的功能涉及写作的教、学与评等环节，可用于课前备课、课中教学与课后练习等多个场景。

　　华东师大教师教育学院教授叶丽新表示，“小花狮”追求的是在符合写作和写作教学规律的前提下，成为教师的好帮手、学生的好伙伴。

　　它的核心功能之一是为学生的写作提供及时、有针对性、细致的评价反馈，在教师日常感到心有余力不足的环节发挥作用，引导学生在修改中提升写作能力。系统的核心功能之二是支持学生互评、教师复评，凸显了写作的表达和交流属性，有助于让写作和基于写作的交流成为一种自然的习惯。

　　“小花狮”的教师端是一个智能化的教学辅助平台，系统支持教师设置单元习作任务、小组互评任务和合作式写作等教学活动，在系统自动给出智能初评意见后，教师可以进一步通过点选标签、新增评价和语音点评等方式快速地复批作文，还可以查看学生修改历史记录，设置优秀范文和打印在线批改结果等。

　　“小花狮”的学生端则是一个智能化的学习测评平台，系统支持学生即时拍照上传作文、智能化自动评阅，进行学伴互评互改、查阅优秀范文和查看学情变化趋势等，帮助学生快速地定位写作错误和难点，在自我修改和相互修改的过程中提高写作能力。

“小花狮”作文的字词句点评

“小花狮”作文的教师复批点评

　　在使用了“小花狮”作文智能辅导系统之后，班级教师可以更轻松地定位学生作文中细枝末节的问题，例如错别字、标点符号误用、上下文不连贯、句子成分残缺或者重复啰嗦等，在方便教师批改的同时，减少老师手写批改的工作量，从而帮助实现“减负”目的。

　　经过统计，在使用了“小花狮”之后，班级作文的写作批改周期从以前的1至2周缩短到了4至5天，有效缩短了教学周期。学生在上传作文后能够很快地得到一个基本评价，并了解自己作文中的主要问题，相比较于传统的老师当面点评作文，教学效率得到了显著提高。

　　一些老师还使用“小花狮”在教学过程中组织小组互评、互改活动，在丰富教学形式的同时提升了班级同学写作文的积极性，为作文教学实现了“提质”。

　　“‘小花狮’在分担教师压力的同时，也十分重视教师的智慧，教师有较大的设计和作为空间。期待未来‘小花狮’能给我们带来更多的惊喜，让AI、学生、教师之间能有更多、更好的互动。” 叶丽新说。

“小花狮”作文的学生端班级作业

　　此外，“小花狮”作文智能辅导系统对平台硬件的要求较低，只需要在手机、台式计算机等日常电子终端接入互联网即可使用。

　　“小花狮”用线上线下相结合的方式辅助培养学生写作素养，利用大数据和互联网技术打破时空限制，把优秀的教学经验推广、赋能欠发达地区，将促进教育的普惠性和公平性，有效助力国家教育数字化转型战略的实施。

不忘初心，发展有温度的智能教育

　　“小花狮”作文智能辅导系统自发布上线以来，已经在上海、江苏、四川等地的多所合作中小学校中使用，并在历次的用户调研和教师访谈中收获众多积极评价。

　　部分一线教师反馈，使用“小花狮”后，教师可以从寻找学生错字病句等耗时费力的工作中解脱出来，从而有更多的时间聚焦于学生们的审题立意、作文结构组织和表情达意等高层次写作水平的指导。

　　一些学生们也反映，在“小花狮”的帮助下，他们能更及时、有效地收到作文的批改反馈，还能在随笔天地中随时发表自己的所想所感等。有了这样一个自由的写作小天地，他们逐渐变得更愿意、也更善于写作表达了。

华东师大郑蝉金副教授赴上海金洲小学组织教研活动

“小花狮”团队赴上海市宝山区实验小学开展用户培训

　　发展有温度的智能教育，是华东师范大学和微软亚洲研究院在面对人工智能时代教育变革的使命和初心。

　　“小花狮”作文智能辅导系统将始终以服务一线师生为宗旨，以培养学生的语文核心素养和中文写作能力发展为目标,在智能技术辅助教学和教育数字化转型的领域中探索前进，努力为发展有温度的智能教育贡献自己的力量。

在世界人工智能大会上发布“小花狮作文智能辅导系统”

　　据悉，华东师大上海智能教育研究院在今年9月召开的世界人工智能大会上公开发布并演示了“小花狮”系列智能教育系统，包括“小花狮”作文智能辅导系统、“小花狮”智适应数学学习系统、“小花狮”青少年心理守护系统等，“本次“小花狮”作文智能辅导系统入围，说明我校智能教育研究团队的成果已得到行业内高度认可，小花狮”已成为我校智能教育发展战略的亮眼品牌。

来源｜上海智能教育研究院　通联｜张凯　编辑｜吴潇岚　孟子楠　编审｜郭文君

原文链接：https://www.ecnu.edu.cn/info/1094/61703.htm

2022年11月11日下午，由华东师范大学（上海）智能教育研究院、华东师范大学智能教育实验室、国家智能社会治理实验基地教育特色基地（华东师范大学）主办的“自然语言处理鲁棒性问题发现与检测”线上讲座顺利举办。本次活动邀请到复旦大学复旦大学自然语言处理实验室副研究员、硕士生导师桂韬老师，近60位师生在线参加本次活动。

深度神经网络在几乎全部自然语言处理任务中都取得了非常好的效果，在包括阅读理解在内很多任务的标准评测集合上达到了超越人类的准确性。然而，我们在实际应用中却发现，在真实场景中很多模型的效果大打折扣，所获得精度甚至远远低于传统机器学习方法。近年来的很多研究也表明，深度神经网络模型在仅仅添加了很小的扰动的样本上，其预测效果也很可能出现大幅度下降。模型鲁棒性的研究也因此受到越来越多的关注。桂韬老师围绕这个主题给我们带来一场非常精彩的报告。

在讲座中，桂韬老师从自然语言处理的发展脉络讲起，引出当前算法在实际应用中存在的问题以及可能会引发的风险，并做出了生动且详细的分析。让计算机背景、教育学背景、心理学等背景的同学对此都有了深刻的了解，让我们认识到为什么要关注算法的鲁棒性问题。

随后，桂韬老师从数据层面对自然语言处理的鲁棒性进行分析，以具体案例形象展开引出问题，以具体的论文讲解相应解决方案。从细粒度测评、对抗攻击两方面来具体展开自然语言处理的鲁棒性检测方面的内容，其中讲解了多种模型鲁棒性测评的方法，让学生们大受启发。

最后，桂老师讲解了所在团队研制的自然语言处理鲁棒性分析工具集TextFlint。从功能方面、技术方面以及应用方面都进行了详细的介绍。该平台涵盖12项NLP任务，囊括80余种数据变形方法，花费超2万GPU 小时，进行了6.7万余次实验，验证约100种模型，选取约10万条变形后数据进行了语言合理性和语法正确性人工评测，为模型鲁棒性评测及提升提供了一站式解决方案。

在最后的答疑环节中，同学们与桂韬老师进行热烈的讨论。此次精彩的报告，让来自多个学科的同学对NLP鲁棒性问题有了不同程度的理解，为日后科研工作提供了新的思路。

来源|国家智能社会治理实验基地教育特色基地（华东师范大学）    

会议时间：2022年11月11日 14:00

会议地点：腾讯会议 143-819-102

主持人：赵佳宝 副研究员

报告题目：自然语言处理模型鲁棒性分析与评测

嘉宾简介：桂韬，复旦大学自然语言处理实验室副研究员、硕士生导师。研究领域为自然语言处理、信息抽取和鲁棒模型。兼任中国中文信息学会青年工作委员会委员、青源会青年科学家。在高水平国际学术期刊和会议上发表了40余篇论文，主持国家自然科学基金、CCF-犀牛鸟、华为、海康威视、悟道、微软等多个基金项目。担任 TPAMI、ACL、EMNLP、AAAI、IJCAI 等著名期刊/会议领域主席或审稿人。曾获中国中文信息学会优秀博士论文奖、COLING2018 领域主席推荐奖、NLPCC2019 亮点论文奖、复旦大学“学术之星”特等奖，入选第七届“中国科协青年人才托举工程”。

报告摘要：深度神经网络在几乎全部自然语言处理任务中都取得了非常好的效果，在包括阅读理解在内很多任务的标准评测集合上达到了超越人类的准确性。然而，我们在实际应用中却发现，在真实场景中很多模型的效果大打折扣，所获得精度甚至远远低于传统机器学习方法。近年来的很多研究也表明，深度神经网络模型在仅仅添加了很小的扰动的样本上，其预测效果也很可能出现大幅度下降。模型鲁棒性的研究也因此受到越来越多的关注。在本次报告中，将针对自然语言处理算法的鲁棒性问题，在语料构建、文本表示、模型分析、鲁棒性评测等方面的最新研究进行介绍。

2022世界人工智能大会教育论坛以“引领学习变革，智创教育未来”为主题，论坛的成功召开引发了各界热烈讨论和高度关注。为进一步传播关于智能教育的前沿信息和专家观点，促进智能教育基础理论和技术研究，提升创新策源能力，我们将重点回顾本次论坛的精彩内容。本期为大家带来新一代人工智能发展战略研究院龚克教授的精彩演讲。

智能教育是全世界的热门话题，从各国政府到联合国机构，都非常重视人工智能教育。原因非常简单，因为人工智能首先在人，培养人就是我们的教育任务。我们为什么要专门提出来智能教育？智能教育作为时代的产物，我们要从时代对它进行考察。我们要定一下什么是人工智能教育？最后我们再来说怎么实行人工智能教育。

为什么要实施智能教育

我们看到人工智能推动社会进入智能化的时候，我们面对的世界现实是什么？我们在这个世界上有将近30%的人口缺少安全饮用水，有40%的人没有卫生设施，前几年中国很多乡村也是没有卫生设施的。我们有将近50%是没有办法上网的，有多于600万的儿童在5岁之前夭亡，我们有10亿以上的人因为气候变化返贫，我们有8.4亿人是没有电力服务的。这是我们的现实世界，更不要说各种各样的武装冲突、种族歧视等等。

我们面临一个更大的挑战是气候变化，这个图是去年气候变化大会之前发布的报告，这个曲线是模拟地球表面气候变化，从1850年工业革命开始到2020年，黑颜色的是实际观察的变化，模拟的变化和实际观察的变化有非常好的吻合度。既然这个模拟是比较可靠的模拟，我们人为的在这些模拟中去掉人为因素、工业因素，但是保留自然界的因素，比如地震、火山爆发等等。可以看到这300年的气候变化，变动值是在0度左右。也就是说我们现在看到的上世纪末到本世纪初的，明显地球表面的温升，是由于人类活动引起的。这样的判断不断被证明，今年6月份开始发的巴基斯坦的大水，数千万人受灾，就是气候变化的一个最新的例证。

面对这样的现实，我们人类要追求可持续发展道路，2015年的时候196个联合国成员国的首脑聚集在纽约联合国总部，共同推动2030可持续发展议程。从现实的世界到我们希望的世界实现一个转变，这个转变叫做可持续转型。这个可持续转型在时间上，是和我们人类社会进入到智能化这样的阶段是重合的。

所以我们看到了，一方面是人工智能的生产力驱动人类社会向智能化发展，包括教育。另一方面，为了人类和地球的生存迫切要求我们改变现在的世界，走上可持续发展道路。这两个转型交织在一起，今天我们说的智能教育，不光应对智能化，还要应对可持续发展。所以这两个转型相互交织，而可持续发展是我们现在实现智能化转型的目标。

我们说教育重要，中国说教育要优先发展。当时在1996年左右论证教育优先发展的时候，我们论证了教育的三个性质：教育的基础性、教育的全局性、教育的先导性。正是由于教育对社会发展有着基础性、全局性、先导性作用，我们在进入智能化和可持续发展双重转型的时候，教育仍然需要发挥他的基础性、全局性和先导性作用，所以教育应该率先实现有限发展。

什么是人工智能教育

智能教育并不是简单地开一门智能化的课程，也不是说运用智能化的工具到教学里面，是我们教育技术的某种发展。我们首先要说的，从目的上来讲，智能教育是为了智能化时代培养合格的公民、转型的骨干和创新的领袖，这些人还是要具备智能化的道德伦理、科学基础、学习能力和创新才干。也就是说智能化的教育不是面对某些人、某一个专业的人、某一个年级的人，他是面向全体学生的，这是第一。

第二，我们固然要开设智能化的课程，但是并不仅仅是加一门或者几门智能化的技术课程，而是要教好、学好智能化的通识知识和专业知识。把智能化的知识包括道德伦理，包括数字化的思维、方法、技能融入到整个教学体系，他是我们整个教学体系的智能化，而不是一门课程的添加。

从工具使用来讲，这个智能化的工具要普遍、有效地运用，不仅老师用，而且要给学生用，而且师生们交互用。用这些工具进行教、学、评价、管理和服务，目的是让老师和学生以及教育的管理者沉浸在数字化的环境和生态中，在做中学，这一点非常重要。在做中学，不是背一些条条框框，而是要实现由现实和虚拟相结合的数字化校园、数字化教室和设施，通识和专业相结合的数字化特别是智能化的教学方案，标准化和个性化相结合的数字化培养流程，理论和实践相结合，传授和创造相结合，教师和学生相结合的新的数字化学习模式。我们讲数字化教育不仅仅是一门课，而是要推动教育范式全面深刻的转变。这里我们特别呼吁，抓住这次机会推进我们的教育改革。

怎么实行人工智能教育

首先数字技术、人工智能技术本身并不是完全成熟的技术，是发展中的技术，而且是快速发展的技术。更新的频度之高，是前所未有的。面对不断发展更新的技术怎么学？这时候更重要的就是打牢科学知识的基础，从基础的角度来讲，一个是从知识体系的基础打牢，还有要从娃娃抓起。把基础夯实，这是第一点非常重要的。所以我们在整个体系的设计中，要明确哪部分是技术，而这部分怎么才能打牢。

另外是突破框框，人工智能是个通用技术，他打破了我们长期工业化的分工，而且也打破了我们基于工业化分工形成的在现在教育里边的学科专业，本质来讲都是基于工业化分工造成的。而人工智能的出现，信息化特别是智能化，对于传统工业化形成的分工是一次非常激烈的冲击。我们在教育应该提出打破原有框框的尝试，实现对于社会发展的先导。并不是说培养出来的人什么都会、什么都能做，而是说他特别擅于进行跨学科的协作。

第三就是理论与实践结合，在做中学和学中做，我们不能仅仅给学生做课程，还要做实践的平台，在实践平台当中，甚至我们尝试了先做后学，先有感性认知，再做理论总结，这是我们在这次教育改革中必须探讨的重要方法。

这几年我们对于大学生的就业市场做了调研，我们对2018年以来在就业市场上要求人工智能人才的这些招聘单位，无论是科学院还是企业的还是银行的，我们发现有53个热词，第一个热词“实践经验”。所以没有实践经验，光学理论是不可以的。

还有就是开源开放，没有开源开放，就没有新一代的人工智能，也不可能培养出来人工智能这种成长技术的创新人才。

还有一个不得不提的就是以德为先，因为人工智能具有技术属性和社会属性紧密融合的特点，人工智能不是单纯的技术，所以发展人工智能的时候必须重视人工智能的伦理，而人工智能的伦理现在成为了非常热门的话题。从我们现在可以查到的，大概至少25个国家基于人工智能的伦理对于人工智能进行了立法，他的基础都是要对人工智能的伦理进行治理。

结语

1.人工智能生产力推动的经济社会的智能化转型，这是一个必然的历史过程，你抗拒不了的历史过程。这个转型和可持续发展的转型紧密交织，推动人类社会进入双重转型的新阶段。我们的人工智能教育要适应、引领、保障智能化和可持续发展的双重转型，因此教育要率先实现双重转型，并且为整个经济社会的转型打基础、做先导。

2.智能教育不仅使用智能工具、传授智能知识，更要构建智能化的教育体系，实现教育范式全面深刻的变革，为可持续发展数字化的经济社会培养具有数字化、智能化良好素质的时代新人。

3.智能教育要适应数字化推动的社会转型的内在规律和教育自身的规律，坚持以德为先，打牢基础、突破框框、理实结合，开源开放，教学相长。

4.智能化健康发展的根本在人才，人才的素质决定AI的素质，是人工使得AI真正有用、强大、高效。我们还要靠人工确保AI有爱、至善，我们要为AI立心。

一、会议概况

报告主题：自然语言处理与表示学习

报告时间：2022年11月2日 14:30-15:30

报告地点：（线下）中北校区办公楼小礼堂

      （在线）腾讯会议：291-530-702

主持人：兰曼 教授

二、嘉宾介绍

黄萱菁，复旦大学计算机科学技术学院教授、博士生导师，主要从事人工智能、自然语言处理和信息检索研究。兼任中国中文信息学会理事、中国计算机学会自然语言处理专委会副主任、学术工作委员会委员、中国人工智能学会女科技工作者委员会副主任、AACL执委、EMNLP 2021程序委员会主席。近年来承担了国家重点研发计划、国家自然科学基金等多项课题，在国际重要学术刊物和会议发表论文200余篇，被引12000余次。曾获上海市优秀学术带头人、上海市育才奖、人工智能全球女性学者、福布斯中国科技女性、复旦大学十佳教师、复旦大学“研究生心目中的好导师”等多项荣誉。

三、内容介绍

自然语言通常指人类的语言，是思维逻辑的载体，交流沟通的方式，也是传承文明的手段。对自然语言的处理是人工智能的重要研究内容，被称为人工智能皇冠上的明珠。自然语言处理必不可少的基础步骤是语言表示学习，其目的是构建自然语言的形式化或数学描述，以便在计算机中表示自然语言，并能让计算机程序进行自动处理。早期的语言表示方法主要采用符号化的离散表示。近年来，深度神经网络广泛应用于自然语言处理，不仅在文本分类、序列标注、机器翻译和自动问答等许多任务中取得了超越传统统计方法的性能，而且能以端到端的方式进行训练，避免了繁琐的特征工程。报告的第一部分将介绍自然语言处理的基本任务、应用领域、研究历史和技术发展趋势；第二部分将从词语、短语、句子和句对等粒度介绍基于神经网络的语言表示学习方法，阐述如何将语言的潜在语法或语义特征分布式地存储在一组神经元中，用稠密、低维、连续的向量来表示，并从模型、学习等层面讨论神经语言表示学习的近期研究趋势。

会议概况 Overview

会议时间：10月27日（周四）15:00

Date&Time： October 27（Thursday）, 15:00

会议地点：腾讯会议152-705-518

Location：Tencent Meeting：152-705-518

主持人：顾小清 教授

Host：Professor Gu Xiaoqing

嘉宾介绍 Guest Speaker

Yannis Dimitriadis

雅尼斯·迪米特里亚迪斯

Director of GSIC/EMIC group, Universidad de Valladolid, Spain

西班牙巴利亚多利德大学远程信息技术工程系,兼任信息通讯技术与教学研究中心GSIC/EMIC研究团队负责人

报告主题 Topic

以人为本的智能学习——人机协同的视角

Human-Centered AI for Learning: how to balance human and computational agency