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　　田锋，西安交通大学教授，工学博士，博士生导师，电子与信息学部副主任、陕西省大数据知识工程重点实验室主任。研究方向为大数据分析挖掘、机器学习、智慧教育、个性化推荐；主持或完成国家、企业项目或课题20余项；部分成果已经在全国教育、税务等领域应用。累计已发表高水平期刊/会议发表学术论文130余篇；申请和授权发明专利 9项，授权软著3项；曾获国家科技进步二等奖1项、省部/全国学会自然科学/科技进步一等奖5项、国家级教学成果二等奖2项、省级教学成果特等奖2项。

　　田锋，西安交通大学教授，工学博士，博士生导师，电子与信息学部副主任、陕西省大数据知识工程重点实验室主任。研究方向为大数据分析挖掘、机器学习、智慧教育、个性化推荐；主持或完成国家、企业项目或课题20余项；部分成果已经在全国教育、税务等领域应用。累计已发表高水平期刊/会议发表学术论文130余篇；申请和授权发明专利 9项，授权软著3项；曾获国家科技进步二等奖1项、省部/全国学会自然科学/科技进步一等奖5项、国家级教学成果二等奖2项、省级教学成果特等奖2项。

　　顾小清，华东师范大学教授，博士生导师。担任教育信息技术学系主任，上海数字化教育装备工程技术研究中心主任，中国教育学会中小学信息技术教育专业委员会理事长；教育部教育信息化专家组成员；教育部高等学校教育技术学专业教学指导委员会成员；技术（信息技术、通用技术）教学指导专委会委员等职务。入选2011年度教育部新世纪优秀人才计划。曾先后主持国家重大项目、重点项目、省部级以及国际合作课题数十项，在中文及国际高水平期刊发表论文200余篇、出版著作和教材20余部，同时担任IJSmartTL主编，npj Science of learning联合主编，SSCI索引期刊IJCSCL，JCAL，BJET，ETR&D等编委会成员。近年来，深耕数字化教育、教育数据治理、学习分析技术研究。

　　孙建文，华中师范大学人工智能教育学部教授，博导，教育大数据应用技术国家工程研究中心副主任、人工智能与教育新形态实验室副主任，兼任中国自动化学会智慧教育专业委员会副秘书长、国家自然科学基金F0701学术年会组委会委员。长期从事人工智能+教育交叉研究，主持新一代人工智能国家科技重大专项课题、国家自科基金重大项目子课题、国家社科基金重大项目子课题、中国自动化学会教科研重大项目等10余项；在Nature Computational Science，ACM/IEEE Trans，AAAI，KDD，发表论文50余篇；获全国高校黄大年式教师团队、全国专业技术人才先进集体、湖北省科技进步一等奖、湖北省教学成果一等奖、湖北省青年社科人才创新团队等荣誉。

　　马红亮，教授，陕西师范大学教育学部副部长，博士生导师,陕西师范大学人工智能与科创教育研究中心主任；中国教育学会中小学信息技术教育专业委员会常务理事；陕西省STEM教育研究基地负责人，陕西省技术（信息技术、通用技术）教学指导专委会副主任委员。先后主持国家社科基金、教育部人文社科基金等项目10余项，出版专著和教材5部，在IJ STEM Ed、ET&S、ETR&D、《电化教育研究》等期刊发表SSCI、CSSCI论文60余篇。

　　层次化的类别知识体系不仅是数据组织的基本形式，也是人类由浅入深学习领域知识的重要途径。然而，在开放世界场景下，随着数据的持续涌现，新的类别知识会不断产生，已有的层次化类别知识体系也需要动态更新与扩展。因此，从新增数据中挖掘潜在的新类别知识已成为大数据驱动知识体系演进与深化人类知识理解的关键问题。本报告系统讲述了研究团队在层次化类别知识体系构建方向的算法研究以及使用层次化类别知识体系增强大模型生成的一些思考，并对未来工作进行了展望。

　　推动数智技术与科学教育的深度整合，助力科学教育高质量发展，是教育强国建设的重要支撑。从逻辑起点来看，数智时代变革为科学教育转型升级提出“新需求”，数智技术演进为提升科学教育变革注入“新动能”，科学教育则为数智赋能创设“新场域”，这使得数智赋能科学教育高质量发展成为新时期教育改革的重要议题。从表征形态来看，数智技术有助于生成创意性教学内容、创设沉浸式教学环境、适配个性化学习干预、提供精准化教学辅助、助力科学性教育评价，推动科学教育实践样态变革。从实践要点来看，未来我们应高度重视数智化科学教育特色课程与资源建设、适配科学教育场景的大模型智能体研发、科学教师人机协同教学胜任力提升、数智赋能工程技术教育的创新实践、数智赋能科技创新人才培养的实践探索，以推动数智时代科学教育的高质量发展。

　　王一岩，北京师范大学科学教育研究院博士后，国家教材建设重点研究基地（中小学信息科技教材研究）兼职研究员。入选2025年度国家资助博士后研究人员计划B档，主持国家自然科学基金青年项目（C类）、北京市教育科学规划重点课题，作为骨干成员参与新一代人工智能国家科技重大专项、国家重点研发计划等多项国家级重大项目。一作/通讯发表CSSCI论文30余篇，6篇文章被人大复印资料全文转载。担任国家自然科学基金评议专家，多本CSSCI、SSCI期刊审稿专家，历届国家自然科学基金教育信息科学与技术(F0701)年会学术秘书。研究方向：智能教育、人机协同教育、教育信息科学与技术、科学教育。

　　展示中关村学院正在研发的AI 实战课程体系，这是一条从个人提效到企业创新的完整进化路径。课程通过四个阶段层层递进：首先利用 Vibe Coding 打造个人效能工具，确立数据驱动的学习习惯；进而通过工作流 实现知识的多模态重组与增强；第三阶段构建可自我进化的智能体，实现个性化 AI 私教；最终阶段引入现代软件工程，重点训练团队协作和创新思维，通过“软件工程 + 商业模式”的实战演练，验证创新型企业的孵化逻辑。该体系旨在引导学生成长为 AI 智能体的 “指挥家”，和AI时代的创新者。

　　邹欣，北京中关村学院智能创新中心负责人。曾在微软工作24年，参与多项产品研发，也在 Momenta 担任高级架构师、在 CSDN 担任研发副总裁。他与合作者在2007年出版《编程之美》，成为不少学生的算法启蒙读物；2015年出版《构建之法——现代软件工程》，已被全国四十多所高校采用为教材；此后又出版《智能之门——神经网络与深度学习入门》，并翻译《深度学习：基础与概念》。自2007年起，他在清华大学交叉学院（姚班）、北京航空航天大学等高校持续讲授软件工程课程，基于“做中学”理念自筹经费、招募助教，在多所高校推进软件工程教学改革，并多次组织《构建之法》教学研讨会。