近日，我院博士生旷怡论文被国际教育人工智能会议AIED（Artificial Intelligence in Education）录取。旷怡即将启程赴美国芝加哥参加会议，论文将收入springer专著正式出版。
AIED在教育应用领域内是一场关于智能系统和认知科学的国际高阶会议，有着近四十年的举办历史。会议为包括计算机科学、认知与学习科学、教育、游戏设计、语言科学在内的领域中的新方法、新技术和新思想提供深入交流的机会。AIED也因其为教育计算应用领域提供高质量研究的智能系统和认知科学方法而闻名。AIED被国际计算机会议分类标准CORE列为“人工智能及相关学科”领域A类会议。
电力电子开关电源是一个复杂工程系统，涉及到多方面的技术，工程和其他因素，包含多个相互关联的子系统，相互之间有一定的冲突。在电力电子技术中，开关电源磁性元件的设计是知识密集型任务和多目标的优化问题，需考虑电感量，电压，电流，匝数比，频率，漏感，损耗等参数，同时在满足电气性能条件下，还需综合考虑成本，体积，重量和制造的困难程度等。通常，在工程实际中，普通设计人员往往不能全面的考虑所有的因素，会因受限于自身的认知能力而导致认知超载。段斌教授团队依托我校与德州仪器（TI）公司的合作项目，研发电源管理实验智能化个性化教学辅导系统。论文 Assessing and improving Learning Outcomes for Power Management Experiments using Cognitive Graph在构建TI-PMLK电源管理实验系统认知图谱的基础上，采用基于DINA模型的认知诊断方法，分析学生专业知识状况；利用参数与性能指标的相关性分析，实现个性化实验项目自动生成；通过贝叶斯心理测量模型，针对实验项目结果和过程数据，诊断学生的认知结构和能力熟练度。
论文需一致通过3位会员评审，且至少包含一位资深会员。审稿专家给出的评价是：This study is very challenging, interesting, and useful.
据悉，旷怡已获得了美国圣母大学心理学系副教授、大数据方法实验室主任Johnny Zhang的邀请，合作研究1年。研究知识推理及在电力电子材料工程中的应用。一方面辅助人类或智能系统进行材料的设计；另一方面针对设计出来的材料，对人类或智能系统等被测者进行认知诊断评估，以改进优化设计方案。
