主办，预计与会人数将多达5000人。AIAED 2019将是一个国际化论坛，学术界和行业研究人员相见在此，联合辩论人工智能、机器学习、数据挖掘、自然语言处置、多模态分析和系统架构应用于下一代教育领域的最重要趋势以及这些是如何大规模地和在各种环境中影响人类自学。该会议为研究人员和产品开发人员获取了研究交流、研发和应用于的机会。
第三届AIAED大会的组委会嘉宾阵容堪称空前强劲：机器学习教父、 卡耐基梅隆大学（CMU）计算机学院院长Tom Mitchell教授将亲临现场并将作为大会组委会主席参予论文的评估，此外还有MIT人工智能实验室主任Daniela Rus；伦敦科学知识实验室负责人Rose Luckin等。还有更加多谜样嘉宾正在邀中。
已证实2019AIAED Keynote Speakers名单（部分）：Tom Mitchell教授松鼠AI首席AI科学家、机器学习教父全球普遍认为的机器学习教父，在全球人工智能实力名列第一的卡耐基梅隆大学创立了人类历史上的第一个机器学习系由并兼任系主任。美国《Machine Learning》杂志、国际机器学习年度会议（ICML）的创始人。他的经典著作《机器学习：一种人工智能方法》被指出是行业圣经，销量难以置信。
他的学术论文专著多达130篇，在还包括《Science（科学）》、《Nature （大自然）》等世界顶级学术期刊公开发表。Daniela RusMIT人工智能实验室主任美国工程院院士，曾多次一手创立了达特茅斯学院机器人实验室。
Daniela Rus首创的可编程物质和分布式机器人的研究让其沦为人工智能领域地位最低的女性。Rose Luckin伦敦科学知识实验室负责人她是伦敦大学学院教授，伦敦科学知识实验室负责人。著有《机器学习与人类智能》，国际顶尖AI教育学术大会AIED-2018/2019会议主席，国际人工智能教育(AIED)协会继续执行委员会委员。
AIAED 2019目前面向全球征求有关人工智能教育技术、教育理论、在智适应环境教育中的应用于以及涉及领域的新型横跨领域合作的涉及论文，青睐人工智能教育领域的专家学者递交有关AI（人工智能）在智适应环境教育中的应用于以及涉及领域的新型横跨领域合作的论文简要(1000至1500字)，论文将由专业的科学家团队展开审查和评估，且拒绝展出缜密的研究方法并获取实验证据作为反对。论文指南AIAED 2019青睐递交有关AI（人工智能）在智适应环境教育中的应用于以及涉及领域的新型横跨领域合作论文。
论文将经过同行评审，且必须反映缜密的研究方法并获取实验证据作为反对。论文主体长度有误一页(250字),同时包括一张图表，反映论文作者的理论(Theory)、方法(methodology)和研究找到(findings)。
论文扩展概要字数拒绝为1000-1500字，且包括以下6个部分：章节(Introduction)（100-150字）、展出涉及的自学理论(Relevant Theories of Learning)（200-300字）、反映增进技术变革(Enabling Technological Advances)（200-300字）、现实应用于(Real World Applications)（200-300字）、潜在影响证据(Real World Applications)（200-300字）和总结(Summary)（100-150字）。拓展概要的参考文献提到也不应不多达20个（不包括在1000-1500字内）。所有概要和拓展概要不应通过Easychair递交。
递交文件格式不应参考www.AIAED.com/call-for-papers上获取的论文模板。AIAED会议完结之后，已选入的论文概要将不仅在大会会刊公开发表，还将在顶级国际学术期刊 International Journal of Artificial Intelligence in Education (IJAIED) 尤其期刊 上公开发表其对应的原始论文（ 更加多信息若无等候）；二、原始论文还有机会被《 AI技术在自适应教育中的应用于现今发展情况》一书收录于。
选入标准如有必须申请人奖学金的参会者，必需递交论文概要。优先递交论文概要者，奖学金申请人将被优先考虑到。
论文扩展概要的评估将基于以下几个标准：理论基础：该文献评论否为你的研究获取了涉及的自学理论和强有力的理论基础？技术变革与技术稳定性：你的研究如何增进技术变革和/或你的研究方法有多严苛？现实应用于：从你的研究中构建或实际从你的工作中获得的教育活动的变化是什么？潜在影响：你在教育领域大规模应用于的成果价值和潜在影响是什么？建议主题机器学习、深度自学和/或教育数据挖掘在自适应教育中的应用于多模式综合不道德和情感分析在教育中的应用于人类语言处置和语义分析在教育中的应用于在K12实践中基于人工智能的应用于人工智能与自学科学/工程领域的相互作用用作研发基于AI的智适应环境教育的标准和基础架构，还包括对IEEE智适应环境教学系统标准和IEEE牵头机器学习标准的贡献自适应自学系统的自我提高图像识别和处置在人工智能教育中的应用于最重要时间节点2019年3月15日 若期望优先取得会议奖学金反对，出版发行概要（250字）订于此日期前递交2019年4月1日 概要递交累计日期（250字）2019年4月8日 论文拓展概要递交累计日期2019年5月8日 同行评审2019年5月17日 论文拓展概要最终版收录于进AIAED 2019会议论文集2019年5月24-25日 AIAED 2019会议2019年8月26日 《 AI技术在自适应教育中的应用于现今发展情况》一书出版发行公布论文集将在AIAED大会官网公布并免费获取借阅，会议已取得商业4.0国际许可（CC by-NC 4.0）。联系方式所有论文涉及的问题，请求通过电子邮件发送至info@AIAED.net。
关于AIAED Technical program Chair讲解：1. General Chair: Dr. Tom Mitchell (Carnegie Mellon University)大会组委会主席：Tom Mitchell教授机器学习教父、卡耐基梅隆大学教授、计算机系主任全球普遍认为的机器学习教父，在全球人工智能实力名列第一的卡耐基梅隆大学创立了人类历史上的第一个机器学习系由并兼任系主任。美国《Machine Learning》杂志、国际机器学习年度会议（ICML）的创始人。
他的经典著作《机器学习：一种人工智能方法》被指出是行业圣经，销量难以置信。他的学术论文专著多达130篇，在还包括《Science（科学）》、《Nature （大自然）》等世界顶级学术期刊公开发表。2.Technical Program Chair: Dr. Xiangen Hu (University of Memphis)技术论坛联席主席：胡祥恩博士美国孟菲斯大学心理学、计算机工程、计算机科学系由教授，华中师范大学心理学院院长美国孟菲斯大学心理学，计算机工程，和计算机科学系由教授。智能系统研究所先进设备自学技术（ALT）实验室主任，兼任美国国防部先进设备分布式自学（ADL）国家实验室分部主任，主要研究方向为理解数学模型、人工智能和智能教学、专责数据分析统计资料模型等方面。
他还的组织了2017年AIED大会等大型活动。胡教授是国家组织部第七批“千人计划”学者并担任华中师范大学心理学院院长。
3.Industry Program Chair: Michael Moe (GSV)业界论坛主席：Michael MoeGSV Capital创始人CEO，ASU-GSV教育大会牵头创始人他是纳斯达克上市公司GSV Capital 的创始人和CEO。ASU-GSV教育峰会每年更有多达4000名参会者和400家公司，选入《纽约时代周刊》“必需参与的会议”榜单。历届参加的名人有小布什、奥巴马总统、比尔盖茨、人工智能领域专家Andrew Ng教授、乔布斯遗孀Laurene Powell Jobs等。
同时投资了AI教育公司Dreambox、Knewton、AltSchool等。（兼任Coursera、Course Hero、Class Dojo等多家著名教育公司的观察员。）4.Investor Program Chair: Joleen Liang (Squirrel AI Learning)投资论坛主席：Joleen Liang5.AIAED-Youth/AI4K12Program Chairs: AIAED-青少年/AI4K12 (AI应用于K12)论坛联席主席5.1 Dave Touretzky (Carnegie Mellon University)卡内基梅隆大学计算机科学系由和理解神经基础中心教授David S. Touretzky是卡内基梅隆大学计算机科学系由和理解神经基础中心的研究教授。Touretzky的研究兴趣在于人工智能，计算出来神经科学和自学领域。
2006年，他被Computing Machinery 协会选为卓越科学家。他于1978年在罗格斯大学取得计算机科学学士学位，1984年取得卡内基梅隆大学计算机科学专业的硕士学位和博士学位。5.2 ChristinaGardner-McCune 博士佛罗里达大学助理教授Gardner-McCune 博士兼任佛罗里达大学助理教授，研究方向重点是统合中学和高中的计算机课程，并设计了兴趣和基于学科的课程以及课后和夏令营计划，以更有中学和高中的科学和计算机学生，从而用于不断扩大计算机和计算机教育研究的参与度。
她从雪城大学取得计算机工程学士学位，并在佐治亚理工学院取得计算机科学硕士和博士学位，主修软件工程和自学科学与技术。6.Technical Track Chairs:技术论坛委员会主席6.1 Machine Learning/ Deep Learning机器学习/深度自学技术论坛联席主席6.1.1 Andy Li博士美国佛罗里达大学(University of Florida) 电子和计算机工程学院教授他是国家大学自学基金会（CBL）的创立主任，这是第一个美国国家科学基金深度自学中心。他还是大型智能系统实验室（Li Lab）的主管。他的研究兴趣还包括大数据，机器学习，深度自学，云计算，智能平台，HPC以及身体健康，精准医学，CPS /物联网，CV，NLP，机器人，基因组学以及科学，工程和商业的安全性和隐私。
他在期刊和会议论文集上公开发表了100多篇同行评审论文，5本书和4项专利（3名被许可人）。他的团队创立了许多软件系统和工具。
取得2010年国家科学基金会职业奖，2013年互联网创意应用于奖，2015年NSF I-Corps最佳团队奖，以及最佳论文奖（IEEE ICMLA 2016，IEEE SECON 2016，ACM CAC 2013和IEEE UbiSafe 2007）。6.1.2 吴凌飞博士IBM Watson人工智能实验室研究员他的主要研究方向集中于在表象自学，推理小说机器学习，自然语言处置，数值线性代数和高性能数学软件。他的研究成果早已公开发表在许多顶级会议和期刊上，还包括KDD，ICDM，ICASSP，IEEE等。并兼任一流学术期刊IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems，IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering，ACM Transactions on Management Information Systems等的审稿人，还兼任技术论坛委员会和还包括AAI、ICDM、IJCAI等核心学术会议审稿人。
6.2 Educational Data Mining教育数据挖掘论坛联席主席6.2.1 Elizabeth Owen博士Learning Data Discovery公司CEO、Age of Learning自学和数据科学总监Owen博士是基于游戏的自学分析专家。在Age of Learning，她专心于通过应用于机器学习优化自适应自学系统。此前，她曾在知名游戏公司Electronic Arts(EA）兼任研究员和数据科学家。
Owen博士的博士工作基于Games + Learning + Society（GLS）中心，该中心用于基于游戏的教育数据挖掘与EA，Zynga和PopCap Games进行合作。欧文博士在K12教育界有十多年的非常丰富经验。6.2.2 Michael Yudelson 博士美国大学入学考试机构ACT Inc.自学方案组高级研究科学家曾任卡耐基梅隆大学、卡耐基自学(Carnegie Learning)公司研究科学家。
他的研究领域还包括:理解模型、科学知识掌控。他取得了美国匹兹堡大学信息科学博士学位，师从Peter Brusilovsky教授(自适应教学领域先驱之一)。6.3Multimodal Integrated Behavioral Analysis Affective Computation多模态综合不道德分析与情感计算技术论坛联席主席6.3.1 Kang Lee博士加拿大多伦多大学(University of Toronto)应用于心理学和人类发展系由教授他的研究领域还包括：青少年道德观念的发展、面部处置专业知识的发展、儿童和成人面部加工的神经机制、儿童和成人说出的神经机制。研究孩子如何掌控说出的概念和道德含义，孩子否更容易随便或者需要找到别人的谎言，以及孩子否可以在各种社交场合中讲出令人信服的谎言。
他还研究了影响说出和说实话发展的理解 - 社会 - 文化因素。此外，通过神经科学方法（例如，EEG，fMRI，fNIRS）来检查儿童和成人的说出和说出的神经生理相关性。
他还用于心理物理学方法来研究儿童和成人如何处置平稳和动态的社交信息。注目儿童和成人如何感官，编码和辨识有所不同类型的面部（例如，种族）。还用于了神经科学方法（例如，EEG，fMRI，fNIRS）来检查儿童和成人的面部处置的神经生理相关性。
取得中国国家自然科学基金不会授予的国家卓越海外学者奖；加拿大创意基金会领导者机会基金奖等多项大奖。6.3.2卢宇博士北师大副教授、高精尖中心人工智能实验室主任博士毕业于新加坡国立大学计算机工程专业，曾在新加坡科研局等国外机构长年专门从事大数据分析与人工智能领域的研究，并在Kaggle国际数据挖掘竞赛上多次获得优异成绩。在大数据分析、人工智能与教育技术研究领域已公开发表20余篇高水平英文论文，还包括多篇ACM/IEEE Transctions及国际会议论文（例如ICDM, IJCAI, CIKM, EDBT等）。
主持人或已完成多项国内外科研项目，还包括国家自然科学基金、教育部人文社会科学基金等。同时，负责管理北师大公共服务智能平台的数据分析研发工作。
其中部分成果及其可视化方案已在平台上构建，必要服务于北京市多个区县的一线教师与学生，并已申请人多项国家发明专利。6.4 Natural Language ProcessingSemantic Analysis自然语言处置与语义分析技术论坛联席主席6.4.1 Arthur Graesser 博士孟菲斯大学心理系和智能系统研究所教授研究方向还包括：记忆，计算出来语言学，人工智能，嵌入式等 ，在期刊和会议论文集上公开发表了600多篇文章，（曾兼任70项研究项目的首席研究员，）他领导的研究项目总金额大约4500万美元，资金主要来自美国国家科学基金会、教育科学研究所等。曾取得孟菲斯大学首个终生成就奖。主要研究领域牵涉到认知科学，话语处置和自学科学。
研究方向还包括：记忆，计算出来语言学，人工智能，嵌入式等。6.4.2 吴凌飞博士IBM Watson人工智能实验室研究员他的主要研究方向集中于在表象自学，推理小说机器学习，自然语言处置，数值线性代数和高性能数学软件。他的研究成果早已公开发表在许多顶级会议和期刊上，还包括KDD，ICDM，ICASSP，IEEE等。
并兼任一流学术期刊IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems，IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering，ACM Transactions on Management Information Systems等的审稿人，还兼任技术论坛委员会和还包括AAI、ICDM、IJCAI等核心学术会议审稿人。6.5 Learning Engineering自学工程技术论坛联席主席6.5.1 Ken Koedinger博士美国卡耐基梅隆大学计算机、心理学系教授、 LearnLab研究室主任他领导研发的Cognitive Tutor软件已应用于在数以千计的学校，协助了大量学生提升成绩。他享有多学科背景，将人类自学和建构教育技术以提升学生成绩的研究目标。
他的研究为教育软件的设计获取了新的原则和技术，并产生了关于学生思维和自学本质的基础认知科学研究成果。Koedinger指导LearnLab, 该计划始自美国国家科学基金会10年的资助，现在归属于CMU Simon Initiative的科学部门。LearnLab创建在理解导师过去的顺利基础之上，这是一种在数千所学校中用于的在线个性化辅导方法，并且再三被证明可以提升学生的学习成绩。他是卡内基自学公司的牵头创始人，该公司自1998年正式成立以来，已为数百万学生获取基于理解导师的课程。
Koedinger博士编写了250多篇同行评审的出版物，并且是多达45项经费的项目调查员。6.5.2 Mingyu Feng博士WestEd的科学，技术，工程和数学（STEM）高级研究员她目前领导了数个简单的跨机构研究项目，还包括评估在100多个教室中科学项目的有效性。她是国际教育数据挖掘协会理事会成员，并兼任EDM 2016的项目牵头主席，EDM 2019的高级项目委员会成员以及AED 2019的项目委员会成员。封博士享有在计算机科学博士学位，专心研究智能辅导系统。
她的研究兴趣是教育技术的实行和有效性以及教育数据分析。6.6 Self-Improvements in Adaptive Learning Systems自适应自学系统的自我改良技术论坛主席6.6.1胡祥恩博士美国孟菲斯大学心理学、计算机工程、计算机科学系由教授，华中师范大学心理学院院长美国孟菲斯大学心理学，计算机工程，和计算机科学系由教授。
智能系统研究所先进设备自学技术（ALT）实验室主任，兼任美国国防部先进设备分布式自学（ADL）国家实验室分部主任，主要研究方向为理解数学模型、人工智能和智能教学、专责数据分析统计资料模型等方面。他还的组织了2017年AIED大会等大型活动。胡教授是国家组织部第七批“千人计划”学者并担任华中师范大学心理学院院长。
6.7 StandardsInfrastructure: Adaptive Instructional SystemsFederated Machine Learning标准与基础设施：自适应教学系统与牵头机器学习技术论坛联席主席6.7.1 Robby Robson博士Eduworks公司CEO、IEEE委员会成员、前IEEE自学技术标准委员会主席Robby在学术界和工业界有20多年领导研究和研发项目方面的顺利领导经验。在2000至2008年期间，兼任IEEE自学科学标准委员会主席。应用领域还包括从因子算法和计算出来语言学到自学管理系统，数字图书馆和能力管理。
自1995年以来，仍然致力于新兴技术在自学、教育、培训和涉及领域的应用于。现为能力和技能系统项目的主要研究者（www.cassproject.org），并致力于智能辅导系统以及自然语言处置（NLP）和机器学习的商业应用于。6.7.2 Weijia Xu博士美国德克萨斯大学奥斯汀分校德克萨斯州高级计算中心(TACC)研究工程师、数据挖掘和统计资料组负责人他的主要研究重点是大规模信息管理和分析领域，通过研发胆数据到科学知识移往过程的新方法和应用于来构建数据驱动的找到。
徐博士在与数据库和分析方法研发领域的科学家合作方面享有非常丰富的经验，公开发表了30多篇学术专著。递交的论文最后将交由以上来自全球人工智能、心理学、教育学等领域的50多名专家构成的学术委员会展开评审，机器学习教父Tom Mitchell，美国卡耐基梅隆大学计算机、心理学系教授Ken Koedinger，斯坦福国际研究中心(SRI International) 教育中心主任Marie Bienkowsk、中国科学院心理研究所研究员朱廷劭等人均不会以客观公正的态度来稿件并作出评价，并将其中杰出的论文共享给参会者。这是中国首个在“AI+教育”领域收录于全球技术论文的会议，从一定程度上代表着全球“AI+教育”从业者对于中国AI技术实力的接纳。我们期望一场人工智能智适应环境教育的顶尖学术讨论，我们期望向全世界展现出归属于中国的AI技术实力之光。
序言：已证实的2019AIAED学术委员会组委会成员和评委名单：Tom Mitchell机器学习教父、卡耐基梅隆大学教授、计算机系主任全球普遍认为的机器学习教父，在全球人工智能实力名列第一的卡耐基梅隆大学创立了人类历史上的第一个机器学习系由并兼任系主任。美国《Machine Learning》杂志、国际机器学习年度会议（ICML）的创始人。他的经典著作《机器学习：一种人工智能方法》被指出是行业圣经，销量难以置信。他的学术论文专著多达130篇，在还包括《Science（科学）》、《Nature （大自然）》等世界顶级学术期刊公开发表。
Ken Koedinger美国卡耐基梅隆大学计算机、心理学系教授、 LearnLab研究室主任他领导研发的Cognitive Tutor软件已应用于在数以千计的学校，协助了大量学生提升成绩。他享有多学科背景，将人类自学和建构教育技术以提升学生成绩的研究目标。
他的研究为教育软件的设计获取了新的原则和技术，并产生了关于学生思维和自学本质的基础认知科学研究成果。Koedinger指导LearnLab, 该计划始自美国国家科学基金会10年的资助，现在归属于CMU Simon Initiative的科学部门。LearnLab创建在理解导师过去的顺利基础之上，这是一种在数千所学校中用于的在线个性化辅导方法，并且再三被证明可以提升学生的学习成绩。他是卡内基自学公司的牵头创始人，该公司自1998年正式成立以来，已为数百万学生获取基于理解导师的课程。
Koedinger博士编写了250多篇同行评审的出版物，并且是多达45项经费的项目调查员。Li DengChief AI Officer of Citadel自2017年5月以来，Deng仍然兼任Citadel的首席人工智能官。在重新加入Citadel之前，2000-2017年间，他是微软公司的AI首席科学家，深度自学技术中心的创始人和微软公司的合伙人研究经理。
在重新加入微软公司之前，他在加拿大滑铁卢大学兼任全职教授（1989-99）自2000年以来，他仍然是西雅图华盛顿大学的客座教授。他被选为为IEEE信号处理协会理事会成员，并兼任IEEE信号处理杂志和IEEE / ACM音频，语音和语言处置交易（2008-2014）的主编，并取得了IEEE SPS Meritorious服务奖。
为了表扬他用于大规模深度自学语音辨识政治宣传行业的开创性工作，他因“自动语音辨识和深度自学的杰出贡献”取得了2015年IEEE SPS技术成就奖。他还因人工智能，机器学习，信息检索，多媒体信号处理，语音处置/辨识和人类语言技术的贡献而取得了许多最佳论文和专利奖。他是六本深度自学，语音处置，模式识别和机器学习以及自然语言处置技术书籍的作者或联合作者。
Marie Bienkowski斯坦福国际研究中心(SRI International) 教育中心主任她在教育技术研究、教育项目和项目评估以及人工智能软件设计和研发方面享有多达30年的经验。她参予了美国国家科学基金会（NSF）计划评估，对教育研究制订了普遍的政策层面观点。她是斯坦福国际研究院评估NSF学生和教师创意技术经验（ITEST）计划的项目主管。
并负责管理美国教育部教育技术办公室的多份政策摘要。她是计算机协会计算机科学教育尤其兴趣小组（SIGCSE）年会的副主席。她定期审查与计算机科学教育涉及的期刊（例如，ACM的计算机教育交易）并就职教师学院记录编辑委员会。Steve Reise美国加州大学洛杉矶分校(UCLA )心理系教授、高级定量方法培训项目牵头主任主要研究方向还包括舟变量测量模型的应用于，还包括结构方程（SEM）和项目反应理论（IRT）以及理论在实际中的应用于。
多达20年潜在变量模型在一般情况下的应用于以及项目反应理论（IRT）模型研究经验。1998年，Reise因其卓越的多变量实验研究取得了Raymond B. Cattell奖，他在2012年出版发行的关于“新的找到bifactor模型”的多变量不道德研究中被颁发“年度优秀论文奖”。公开发表多达100种评论出版物，还包括两篇年度评论章节，两份APA手册，一些主要期刊如心理评估和心理学方法。
Andy Li美国佛罗里达大学(University of Florida) 电子和计算机工程学院教授他是国家大学自学基金会（CBL）的创立主任，这是第一个美国国家科学基金深度自学中心。他还是大型智能系统实验室（Li Lab）的主管。
他的研究兴趣还包括大数据，机器学习，深度自学，云计算，智能平台，HPC以及身体健康，精准医学，CPS /物联网，CV，NLP，机器人，基因组学以及科学，工程和商业的安全性和隐私。他在期刊和会议论文集上公开发表了100多篇同行评审论文，5本书和4项专利（3名被许可人）。他的团队创立了许多软件系统和工具。
取得2010年国家科学基金会职业奖，2013年互联网创意应用于奖，2015年NSF I-Corps最佳团队奖，以及最佳论文奖（IEEE ICMLA 2016，IEEE SECON 2016，ACM CAC 2013和IEEE UbiSafe 2007）。Li Cai美国加州大学洛杉矶分校(UCLA ) 教育学院和心理学院教授、美国国家评估、标准和学生测试研究中心(CRESST)牵头主任他的研究方向还包括：心理测试、舟变量模型、项目反应理论、非线性模型、统计资料计算出来。取得多项学术奖项：2007年ETS，Gulliksen心理测量研究奖学金、2009年AERA，卓越分析论文奖、2010年NCME，Brenda H. Loyd卓越论文奖、2011 APA，Anne Anastasi早期职业奖、2011年多元实验心理学会被选为成员、2012年多变量实验心理学会，Cattell早期职业奖、2012年科学家和工程师的总统早期职业奖并公开发表多篇学术论文“Generalized full-information item bifactor analysis”、“Metropolis-Hastings Robbins-Monro algorithm for confirmatory item factor analysis”等。
胡祥恩美国孟菲斯大学心理学、计算机工程、计算机科学系由教授，华中师范大学心理学院院长美国孟菲斯大学心理学，计算机工程，和计算机科学系由教授。智能系统研究所先进设备自学技术（ALT）实验室主任，兼任美国国防部先进设备分布式自学（ADL）国家实验室分部主任，主要研究方向为理解数学模型、人工智能和智能教学、专责数据分析统计资料模型等方面。
他还的组织了2017年AIED大会等大型活动。胡教授是国家组织部第七批“千人计划”学者并担任华中师范大学心理学院院长。
Kang Lee加拿大多伦多大学(University of Toronto)应用于心理学和人类发展系由教授他的研究领域还包括：青少年道德观念的发展、面部处置专业知识的发展、儿童和成人面部加工的神经机制、儿童和成人说出的神经机制。研究孩子如何掌控说出的概念和道德含义，孩子否更容易随便或者需要找到别人的谎言，以及孩子否可以在各种社交场合中讲出令人信服的谎言。他还研究了影响说出和说实话发展的理解 - 社会 - 文化因素。
此外，通过神经科学方法（例如，EEG，fMRI，fNIRS）来检查儿童和成人的说出和说出的神经生理相关性。他还用于心理物理学方法来研究儿童和成人如何处置平稳和动态的社交信息。注目儿童和成人如何感官，编码和辨识有所不同类型的面部（例如，种族）。
还用于了神经科学方法（例如，EEG，fMRI，fNIRS）来检查儿童和成人的面部处置的神经生理相关性。取得中国国家自然科学基金不会授予的国家卓越海外学者奖；加拿大创意基金会领导者机会基金奖等多项大奖。Lin ZhouIBM Watson Education项目总监Zhou博士在IBM兼任多个最重要领导职位。
他负责管理北美，亚洲和欧洲的跨职能团队（研发，业务研发和工程）。Lin是一名发明者大师，并选入IBM的行业学院。目前，他是IBM Watson Education的项目总监。
Lin是公司内部“理解教育初创公司”产卵的最重要人物，管理IBM教育解决方案的全生命周期，并将其发展为Watson Education业务部门的关键。他定义了横跨全球各部门的技术战略，并领导人工智能的研发，以协助学生取得卓越的学生体验。
Tony Xiaohua Hu美国德雷塞尔大学(Drexel University) 计算机和信息学院教授、计算出来与信息学院数据挖掘与生物信息学实验室创立主任、 IEEE Big Data Conference主席视觉和决策信息学（NSF CVDI），IEEE计算机学会生物信息学和生物医学指导委员会主席以及IEEE计算机学会大数据指导委员会主席的NSF中心（I / U CRC）的创立牵头主任。他于2006年创办了国际数据挖掘和生物信息学期刊（SCI索引）。
此前，他曾在世界领先的研发中心兼任研究科学家，如北电研究中心和Verizon实验室（前GTE实验室）。2001年，他在加利福尼亚州硅谷创办了DMW软件。
研究领域还包括大数据、数据/文本/网络挖出、生物信息学、信息检索和信息提取、社交网络分析、医疗信息学。他在各种知名期刊、会议和书籍中公开发表了270多篇同行评审的研究论文，他取得了许多知名奖项，还包括2005年国家科学基金会（NSF）职业奖、2007年国际人工智能会议最佳论文奖、2004年IEEE生物信息学和计算出来生物学计算出来智能研讨会最佳论文奖等。Robby Robson博士Eduworks公司CEO、IEEE委员会成员、前IEEE自学技术标准委员会主席Robby在学术界和工业界有20多年领导研究和研发项目方面的顺利领导经验。
在2000至2008年期间，兼任IEEE自学科学标准委员会主席。应用领域还包括从因子算法和计算出来语言学到自学管理系统，数字图书馆和能力管理。自1995年以来，仍然致力于新兴技术在自学、教育、培训和涉及领域的应用于。
现为能力和技能系统项目的主要研究者（www.cassproject.org），并致力于智能辅导系统以及自然语言处置（NLP）和机器学习的商业应用于。黄荣怀北京师范大学教授、长江学者主要专门从事智慧自学环境、教育技术、科学知识工程、技术支持的创意教学模式等领域研究。现任北京师范大学智慧自学研究院院长、互联网教育智能技术及应用于国家工程实验室主任、联合国教科文组织国际农村教育研究与培训中心主任。
目前兼任国家教材委员会科学学科专家委员会委员、教育部高等学校教育技术学专业教学指导委员会副主任、教育部教育信息化专家组成员、中国教育技术协会副会长、中国教育装备行业协会副会长、全球华人计算机应用学会（GSECE）继续执行委员、国际智慧自学环境协会主席、国际期刊 Smart Learning Environment（Springer出版发行）主编、国际期刊 Journal of Computers in Education（Springer出版发行）主编等。曾获得国家精品课程、国家精品资源共享课、国家规划教材、国家教学成果奖、北京市杰出教学团队、北京市教学名师、北京市优秀教师等。分担国家、省部级等纵向横向课题100余项，现公开发表学术论文近400篇，出版发行著作、杂志40余本。
王伟军华中师范大学青少年网络心理与不道德教育部重点实验室常务副主任、华中师范大学信息管理学院教授、博士生导师，2007年“教育部新世纪人才反对计划”入选者，湖北省自然科学基金“基于云计算的科学知识构建与服务研究”创意群体负责人，华中师范大学青少年网络心理与不道德教育部重点实验室副主任，湖北省电子商务实验室教学样板中心主任。长年专门从事信息系统与电子商务方面的教学与研究，先后主持人国家自然科学基金项目3项、国家社会科学基金项目1项，作为子课题负责人参与国家社会科学基金根本性招标项目3项和教育部高等学校学科创意引智计划等多个项目；是国家双语教学样板课程“电子商务”（2009年）负责人、国家网络教育精品课程“电子商务概论”（2009年）负责人、国家精品资源共享课程“电子商务概论”（2012年）负责人，国家电子商务管理杰出教学团队（2010年）第二责任人，国家传教士求学英语教学品牌课程（2013年）负责人；出版发行著作3部，教材4部，公开发表中英文最重要学术论文90余篇，先后取得省部级杰出成果奖一等奖1项、三等奖2项。
潜心研究性教学，侧重指导学生全面发展，多次取得湖北省杰出（博士、硕士和学士）论文指导老师称号，先后指导6名杰出博雅计划生子被优异成绩到北京大学、华中科技大学、中国人民大学和国外名校读研。余新国华中师范大学国家数字化自学工程技术研究中心，副主任、教授、楚天学者、博士导师，担任华师伍伦贡牵头研究院院长。长期以来专门从事视频分析、计算机视觉、嵌入式、多媒体技术等方面的研究，其研究成果取得国内外专家的普遍提到，比如其中一篇被提到了160多次。现在国内外权威杂志和著名的国际会议上公开发表了论文80多篇，其中第一作者的论文有40多篇。
取得了7项国际专利，两项国内专利。是IEEE和ACM Senior Member，兼任国际知名杂志IEEE Transactions on Multimedia、IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology、IEEE Transactions on Image Processing、Computer Vision and Image Understanding、Journal of Visual Communication and Image Representation、Pattern Recognition、Pattern Recognition Letters等的审稿人。
兼任多个国际会议的程序委员会成员。目前的主要研究方向有：图像视频处置与分析、视频事件检测、教育嵌入式、智能教育系统、自动答案、教育机器人、智化教育。
张敏灵东南大学计算机科学与工程学院教授、博士生导师2007年于南京大学计算机科学与技术系由获得博士学位，现任东南大学计算机网络和信息构建教育部重点实验室副主任。自2001年起长年专门从事机器学习、数据挖掘等领域的研究工作，已公开发表学术论文40余篇，部分工作公开发表在领域内最重要国际期刊，如《IEEE Trans. PAMI》、《IEEE Trans. KDE》、《IEEE Trans. SMC-B》等，以及领域内最重要国际会议，如IJCAI、KDD、AAAI等。申请人涉及论文他谓之3800余次（单篇最低逾900次），论文工作获得国际同行一定程度的注目与赞誉，部分成果被国际同行在论文中称作“state-of-the-art”、“popular”、“attracted significant attention”等。现为《Frontiers of Computer Science》、《软件学报》编委，《Machine Learning》等期刊客座编辑，受邀兼任亚太人工智能国际会议（PRICAI’16）程序委员会主席、AAAI’17、ICDM’16、IJCAI’15等最重要国际会议领域主席/高级程序委员10余次。
现任中国计算机学会人工智能与模式识别专委会常务委员、中国人工智能学会机器学习专委会秘书长等。2012年取得国家自然科学基金优秀青年科学基金，2015年选入教育部“长江学者奖励计划”青年学者。
卢宇北师大教育学部副教授，高精尖中心人工智能实验室主任研究领域：教育数据挖掘，自学分析，普适计算出来，人工智能及其教育应用于。博士毕业于新加坡国立大学计算机工程专业，曾在新加坡科研局等国外机构长年专门从事大数据分析与人工智能领域的研究，并在Kaggle国际数据挖掘竞赛上多次获得优异成绩。在大数据分析、人工智能与教育技术研究领域已公开发表20余篇高水平英文论文，还包括多篇ACM/IEEE Transctions及国际会议论文（例如ICDM, IJCAI, CIKM, EDBT等）。
主持人或已完成多项国内外科研项目，还包括国家自然科学基金、教育部人文社会科学基金等。同时，负责管理北师大公共服务智能平台的数据分析研发工作。其中部分成果及其可视化方案已在平台上构建，必要服务于北京市多个区县的一线教师与学生，并已申请人多项国家发明专利。
朱廷劭中国科学院心理研究所研究员、博士生导师，并选入中国科学院“百人计划”朱廷劭博士的研究工作牵涉到机器学习、汉语文语切换以及网络不道德心理研究等多个领域，并获得创新性成果。他首次明确提出利用数据挖掘展开汉语韵律规则的自学，并应用于汉语两字词和句子的韵律规则学习，获得较好的学习效果。他明确提出的利用机器学习的方法训练用户的网页不道德模型，有关的论文取得第九届国际用户模型大会的最佳学生论文。他积极开展的网络不道德心理研究，从网络不道德的分析构建对用户人格、心理健康以及社会态度的感官，并在此基础上构建群体心理的预警预报和有效地介入。
到目前为止，朱廷劭博士在国内外权威杂志和著名国际会议公开发表论文已公开发表学术论文50余篇。1993年取得南京航空航天大学工学学士学位，1996年和1999年分别取得中国科学院计算技术研究所硕士学位和博士学位，随后转入加拿大University of Alberta之后进修，于2005年取得加拿大University of Alberta博士学位。
曹东璞加拿大滑铁卢大学(University of Waterloo)理解自动驾驶（CogDrive）实验室主任、机械和机电工程系的副教授曹教授在车辆动力学/掌控，驾驶员理解，驾驶员自动化协作，自动驾驶和理解自动驾驶等领域公开发表了180多篇论文和2本书。于2012年取得SAE Arch T. Colwell出色奖，并取得ASME和IEEE会议授予的三项最佳论文奖。曹教授领导的研究联成团队展开3级自动驾驶研究。并在2015年至2017年间与捷豹路虎和伦敦大学学院理解神经科学研究所密切合作。
曹教授是SAE车辆动力学标准委员会的成员，也是IEEE ITSS合作驾驶员技术委员会的牵头主席。曹教授是IEEE IV 2018的项目牵头主席。
张坤美国卡耐基梅隆大学(Carnegie Mellon University) 副教授他在卡耐基梅隆大学哲学系及机器学习系由任教。他的研究领域还包括机器学习和人工智能，特别是在因果找到和基于因果关系的自学。
基于各种数据，他研发了自动因果找到的方法并研究自学问题，还包括移往自学和从因果观点了解自学，和研究因果关系与机器学习的哲学基础。他的研究也还包括神经科学、计算出来金融和气候分析的应用于方面。任世界顶级AI会议NIPS、ACML、AAAI的区域主席。多篇学术著作：“Multi-Domain Causal Structure Learning in Linear Systems,”“Generalized Score Functions for Causal Discovery” 在世界顶级会议NIPS、SIGKDD公开发表。
马文超美国阿拉巴马大学(University of Alabama)教育研究副教授他的研究兴趣还包括心理测量学和教育测量，尤其是理解临床建模和项目反应理论。他目前的研究重点是研发心理测量模型和改良可用作临床评估的统计资料程序并将尖端的心理测量技术应用于到实践中。
于美国罗格斯大学获得教育数据和测量博士学位。沈俊澳大利亚卧龙岗大学(University of Wollongong Australia) 工程与信息科学学院计算机与信息技术学院副教授研究领域还包括：模式识别与数据挖掘、的组织信息系统和网络服务、教育技术与计算出来、科学知识传达和机器学习等。他的明确研究内容还包括计算出来智能在电子学精研、生物信息学、环境问题、运输系统等方面的创意解决方案；云和大数据在有所不同领域还包括物理仿真、电子医疗、先进设备生产和业务IS / IT系统等方面的应用于。主要公开发表生物启发式算法优化方面的著作。
2012年取得由IEEE教育协会颁发的卓越领导奖。朱飞达新加坡管理大学(Singapore Management University) 信息系统学院助理教授他的研究兴趣还包括基于大规模的基于约束的顺序研究，图模式挖出和信息/社交网络分析、网络应用、管理信息系统、商业智能和生物信息学。
并凭借他的理论计算机科学背景，也致力于在数据挖掘和数据库系统中的实际问题的算法设计和复杂性分析的研究。任2014年DASFAA会议的组委会主席、2013年SNAKDD项目联席主席等。于美国伊利诺伊香槟大学获得计算机博士学位。
Bo-Cheng Kuo台湾大学心理学副教授他的研究领域还包括实验和理解心理、理解脑科学，还包括记忆、继续执行功能、功能性链接等。公开发表多篇学术论文还包括：“Selection History Modulates Working Memory Capacity”、“Efficacy of Attentional Modulation of Visual Activity in Visual Short-Term Memory”、“The Neural Dynamics of Fronto-Parietal Networks in Childhood Revealed using Magnetoencephalography”、“Age Group and Individual Differences in Attentional Orienting Dissociate Neural Mechanisms of Encoding and Maintenance in Visual STM”等。Andy Song澳大利亚皇家墨尔本理工大学(RMIT University)计算机和信息技术学院高级讲师他的研究领域还包括机器学习、多智能体环境中的自学、演化自学和优化，特别是在是简单的现实问题，如行业优化，纹理分析，运动检测，时间序列分析和智能交通系统中的AI应用于。
他与行业合作伙伴普遍合作，创建了集机器智能，移动计算出来和人群感官于一体的尖端技术，使运输，物流和仓储行业获益。他是Digital Futures Fund资助的仓库优化项目的首席研究员，也是一系列研发项目的主要研究人员。他是世界上最顶级的AI会议——IJCAI17的地区牵头主席，也是OECD论坛的合作伙伴。自2015年以来，他仍然是B20尤其工作组成员，为年度G20峰会获取政策建议。
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