报告1: “大模型+符号系统”赋能教与学的实践
报告摘要：
以GPT为代表的大模型大大提升了通用智能与内容生成能力，有望成为教育数字化的人工智能基础设施。然而，大模型在复杂推理、示意图理解、数值计算上还存在自身难以克服的难题。知识图谱等符号化知识具有可组合、可解释、高阶推理的优势，有助于克服大模型的自身局限。如何协同大模型与符号知识，赋能教与学的各个场景，是大模型在教育数字化中落地的关键。本报告主要汇报几种典型协同范式以及我们团队的一些初步工作。
专家简介：
刘均，西安交通大学教授，博士生导师，国家“万人计划”科技创新领军人才，斯坦福大学高级访问学者。担任IEEE TNNLS、Information Fusion国际期刊编委以及多个国际期刊的客座编辑。近年来，承担了国家重点研发计划项目、国家863课题、国家自然科学基金重点项目、原创项目。在IJCV、IEEE TPAMI、IEEE TKDE、KDD等重要期刊与国际会议上发表论文百余篇。授权发明专利20项。获国家科技进步二等奖、国家教学成果二等奖以及多项省部级奖励。获陕西省优秀博士论文指导教师、王宽诚育人奖等奖励与荣誉。
报告2: 知识图谱赋能智慧教育
报告摘要：
“为何计算机几乎改变了所有领域，却对学校教育的影响微乎其微？” 乔布斯曾提出过这样的疑问。实际上，随着以人工智能为代表的新质生产力的不断发展，教育领域正在经历着深刻的变革。本报告将首先从实现智能的两种路径出发，深入阐述数据、知识与智能三者之间的关系。同时，我们将探讨知识图谱与大模型等AI技术在教育领域的意义与应用发展。此外，本报告还将介绍教育智能化场景下的一些实践案例，为教育智能化的未来提供新的思路。
专家简介：
肖仰华博士，复旦大学教授、博导，上海市数据科学重点实验室主任。长期从事大数据、 认知智能研究。 荣获ICDE2024十年最有影响力论文奖、ACL2023杰出论文奖。发表 CCF-A 、B 类等论文 200 余篇。出版学术专著与教材三部。 完成五十多项政府及人工智能头部企业研发项目。荣获包括华为、阿里、美团等机构授予的科研奖项二十多项。担任 Applied Intelligence 等多个国际期刊副主编或编委。
报告3: 知识工程新型教材建设初探
报告摘要：
本报告将介绍重点领域知识工程课程群虚拟教研室正在进行的《知识工程概论》新型教材，面向人工智能领域快速发展的需求，探讨数字化新型教材的构建思路与实践。报告将重点介绍《知识工程概论》新型教材内容的创新，包括知识表示、知识推理、知识获取、知识存储与查询、知识分析与挖掘、知识检索与问答、新一代知识工程等关键章节。同时，将展示基于知识图谱的知识体系构建，以及如何利用面向新型教材的数字平台实现知识工程理论与实践教学的深度融合。
专家简介：
赵翔，国防科技大学教授、博导。教育部高层次青年人才，湖南省科技创新领军人才。长期从事大数据知识工程等方面的研究与应用，主持国家重点研发计划（青年科学家）项目、国家自然科学面上基金、湖南省杰出青年基金等重要科研项目10余项，出版专著1部，获评国际会议论文奖4项，申请专利40余项。湖南省科技创新团队骨干成员，获评CICC青年科技奖和ACM SIGMOD中国新星奖，科研成果获评CICC科技进步一等奖、CCF自然科学二等奖、军队科技进步二等奖。CCF学会杰出会员、信息系统专委副秘书长、大数据专家委员会委员。
报告4: 知识工程系列课程建设探索
报告摘要：
本报告介绍天津大学本硕博《知识工程》课程的建设情况，重点介绍面向人工智能专业的《知识工程》本硕博课程体系的建设设想以及新工科背景下《知识工程》全校公共课程建设探索，最后探讨《知识工程》理论课程与实践课程在建设中的相互关系。
专家简介：
张小旺，天津大学智能与计算学部教授，博导，北京大学理学博士，比利时哈瑟尔特大学博士后，北洋青年学者，天津市认知计算与应用重点实验室副主任。研究方向包括知识图谱，自然语言处理，图数据库系统、软件安全等。主持国家级纵向、校企横向课题等十余项。近年来，在AAAI，IJCAI，ACL，ASE，ICDT，ISWC，EMNLP，COLING，TOSEM，JAIR，Sci. China Inf. Sci.，TNNLS，《计算机学报》，《软件学报》等国内外学术期刊会议发表论文多篇。担任天津大学《知识工程》（本、硕博）课程负责人，主持教育部“高校人工智能教学资源建设”项目、教育部产学合作协同育人项目、天津大学“专业课程群知识图谱研究与实践”重点项目等教改课题7项，发表教改论文2篇。获得天津市科技进步一等奖（排名第二），ACM天津新星奖，天津大学沈志康奖教金，天津大学研究生优秀在线课程《知识工程》等奖励荣誉。
报告5: 知识图谱课程实训平台建设
报告摘要：
随着人工智能和大数据技术的迅猛发展，知识图谱已成为信息组织与语义理解的重要工具，其实践教学环节对于培养学生的实际应用能力至关重要。本次讲座将分享东南大学在《知识图谱》课程中实训平台建设与教学方面的宝贵经验，知识图谱实训平台融合了理论教学与实践操作，提供了从数据采集、语义建模到应用开发的全流程教学支持。讲座将详细介绍平台的构建思路、功能模块设计、教学实施策略以及在教学过程中遇到的挑战与解决方案。同时，将分享学生在该平台上的学习成果和反馈，探讨未来实训平台的优化方向，为高校相关课程的实践教学提供有益参考。
专家简介：
东南大学计算机科学与工程学院副教授、硕士生导师，江苏省“双创博士”，江苏省“科技副总”，曾任新加坡南洋理工大学博士后研究员，2021年入选东南大学“至善青年学者”支持计划。主要研究方向：知识图谱、知识表示与推理、数据挖掘、人工智能应用，作为主要负责或参与人构建并发布著名知识图谱Zhishi.me、Zhishi.schema等。曾获2019年江苏省计算机学会优秀博士学位论文奖，2020年东南大学优秀博士学位论文奖，CCKS 2022 Best English Paper Award。主持国家自然科学基金面上项目、青年项目；江苏省“双创博士”项目；南京市留学人员科技创新项目（B类资助）等纵横向课题多项。在人工智能领域内国际期刊及会议发表论文40余篇，5项国家发明专利获得授权。担任中国计算机学会信息系统专委会执行委员，中国中文信息学会语言与知识计算专委会委员，CCF YOCSEF南京AC副主席，国际著名期刊International Journal on Semantic Web and Information Systems, Data Intelligence编委，及多个国际著名会议的（高级）程序委员会成员，包括AAAI、IJCAI、ACL、ISWC、EMNLP、ECAI等。