LLM4Edu 2026：第三届教育领域大语言模型国际研讨会

LLM4Edu 2026 是 ICCE 2026 国际会议的专题研讨会，聚焦大语言模型在教育领域的应用，涵盖教育智能体设计、可解释学习者模型、AI 素养教育等前沿研究方向。

• 原作者/维护者: LLM4edu-ICCE2026 组织委员会
• 来源平台: GitHub
• 原始标题: LLM4edu
• 原始链接: https://github.com/LLM4edu-ICCE2026/LLM4edu
• 发布时间: 2026年6月12日创建，2026年6月15日更新
• 项目主页: GitHub Pages 托管

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大语言模型（LLM）作为人工智能领域的重大突破，正在深刻改变教育领域的教学与学习方式。LLM 拥有强大的语义理解和文本生成能力，超越了传统的自然语言处理方法，能够从海量数据集中深度学习，为教学和学习提供更精准、更个性化的支持。

基于 LLM 和智能体的应用可以为学生提供丰富的学习资源和多样化的学习支架，引导他们解决问题。同时，LLM 也可用于自动教学诊断，减轻教师的工作负担，同时帮助他们高效掌握学习情况、调整教学策略、设计更有效的教学评估方法。

继 GCCCE 2024 和 ICCE 2025 前两届 LLM-Edu 研讨会的成功之后，第三届 LLM4Edu 研讨会将于 ICCE 2026 国际会议期间举行。

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项目	内容
研讨会名称	第三届教育领域大语言模型国际研讨会 (3rd International Workshop on Large Language Models for Education)
会议形式	小型会议，包含论文报告
时长	半天
预期参会人数	约 30 人
举办地点	ICCE 2026 国际会议
官方网站	https://llm4edu-icce2026.github.io/LLM4edu/

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LLM4Edu 2026 为研究人员、实践者和开发者提供了一个开放的论坛，分享关于基于 LLM 的教育工具和智能体的实证研究、创新应用和理论思考。

1. 教育智能体设计与应用

   • 基于 LLM 的智能辅导系统
   • 对话式学习伙伴
   • 个性化学习路径推荐

2. 可解释学习者模型

   • 利用 LLM 构建学习者画像
   • 学习行为分析与预测
   • 知识追踪与诊断

3. AI 素养教育

   • 培养学生的 AI 批判性思维
   • AI 伦理与责任教育
   • 人机协作学习能力培养

4. LLM 辅助教学评估

   • 自动化作文评分
   • 开放式问题评估
   • 学习成果智能分析

5. 多模态教育应用

   • 结合文本、图像、音频的教育内容生成
   • 沉浸式学习体验设计

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蒋波博士 (Dr. Bo Jiang)

• 单位: 华东师范大学 (East China Normal University)，中国
• 邮箱: bjiang@deit.ecnu.edu.cn
• 职位: 教授，上海智能教育研究院副院长，华东师范大学国家智能社会治理实验基地（教育）首席专家

蒋波博士的研究兴趣集中在教育智能体设计、可解释学习者模型和 AI 素养教育。他已主持和参与十余项国家和省级研究项目，在 SCI、SSCI、CSSCI 期刊和 CCF-A 类会议上发表论文 50 余篇。他曾任多个国际 SCI/SSCI 期刊编委，亚太计算机教育学会 (APSCE) 执行委员会委员，以及 GCCCE 2023 和 ICCE 2025 的程序委员会主席。

John Stamper 博士

• 单位: 卡内基梅隆大学 (Carnegie Mellon University)，美国
• 职位: 人机交互研究所副教授，匹兹堡学习科学中心 DataShop 技术总监

Stamper 博士的主要研究领域包括教育数据挖掘和智能辅导系统。作为技术总监，他负责管理 DataShop——这是全球最大的开放交易教育数据仓库，以及配套的学习科学研究可视化和分析工具集。他在返回学术界之前，曾在软件行业工作十余年，包括与多家初创公司合作。

黄龙翔博士 (Dr. Hung-Hsiang Wong)

• 单位: 南洋理工大学 (Nanyang Technological University)，新加坡
• 职位: 教育研究高级科学家，印度尼西亚玛琅国立大学兼职教授

黄龙翔博士于 1998 年获得 NTU 博士学位，专攻计算机工程，研究方向为人工智能教育，特别是基于探究教学模型的智能辅导系统。他活跃于多个国际学术组织，曾任亚太计算机教育学会 (APSCE) 主席 (2018-2019)、全球华人计算机教育学会执行委员会委员、国际数字时代学习推进联盟 (IAALDE) 董事会成员 (2019-2024)，以及国际信息处理联合会技术委员会 3 (电子学习) 新加坡代表。

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