報告題目：一、人工智能時代，如何改造我們的學習？

                 二、 貴蘭在線：數據與知識雙驅動的規?；蓴U展個性化學習平臺

                 三、面向代碼注釋生成的微調方法

報告人：周傲英、李暉、琚生根

報告時間：6月24日 9:30-11:00

報告地點：思學樓A114報告廳

報告人簡介：周傲英

華東師范大學貴州（大數據應用）研究院院長、數據科學與工程學院教授，教育部長江學者特聘教授、國家杰青。主要研究興趣包括數據庫、數據管理、區塊鏈、數字化轉型、金融科技等。中國計算機學會會士、常務理事、數據庫專委會主任，現擔任第八屆國務院學科評議組成員、第八屆教育部科技委委員、上海市計算機學會理事長、上海市人工智能與社會發展研究會會長、《計算機學報》副主編。曾任復旦大學計算機系主任（1999-2002）、華東師范大學副校長（2016-2023）；獲得過國家科技進步二等獎和教育部、上海市技術發明和科技進步一等獎等獎勵。

報告內容摘要：人工智能時代，如何改造我們的學習？

人工智能是一場新的科技革命。繼AlphaGo之后，ChatGPT等帶來更深刻的啟示，啟發我們重新思考對科學和數據的理解。最近十多年來，從大數據熱到AI熱再到數字化轉型，邏輯上一脈相承，數字化也被稱為數智化，意指數據驅動的人工智能。這場科技革命有兩個顯著特征；一是，科學技術發展從傳統的“科學引領技術”變成“技術倒逼科學”；二是，“新的經驗主義”呼喚“新的理性主義”，新科學呼之欲出。數據是推動變革的新動力，數據之于數字化，正如電力之于電氣化，數據將把人類帶人數字文明。AI時代需要新的教育理念，創新成為教育的主題；教育數字化轉型是教育變革的機遇，是從內容和形式上改造我們的教學；數據賦能是實現真正的智慧在線學習平臺的基本前提。

報告人簡介：李暉

貴州大學計算機科學與技術學院教授，博導?，F擔任貴州省數據分析云服務創新團隊負責人，貴州省智慧醫療大數據創新中心主任。Google助力西部教育人才引進勵教金獲得者，入選貴州省高層次創新型人才“千層次”計劃。主要研究方向為大數據管理與分析、數據科學系統、AI4Science等。主持多項國家自然科學基金項目和省級重大專項課題，發表學術論文60余篇，大數據與人工智能領域的部分技術成果曾獲多項省部級獎項，并在醫療、金融、軍工、電力、教育、農業等領域得到成功應用。

報告內容摘要：貴蘭在線：數據與知識雙驅動的規?；蓴U展個性化學習平臺

貴蘭在線是踐行數據與知識雙驅動的大規模個性化學習理念的一體化教學平臺，致力于通過支持實現智慧在線學習來協調大規模教育與個性化學習這一對傳統矛盾，促進教育的個性化和智能化。本報告將針對智慧教育領域重點關注的“自主學習”、“教師備課”、“課堂教學”、“雙師課堂”、“課后服務”五大場景，分享貴蘭在線的建設目標和規劃、主要建設內容、核心技術路線、關鍵難點和挑戰、部分關鍵技術研發攻關情況及進展；探討數據與知識協同對于在線學習的改變，思考大模型及AIGC等新技術與古老教育場景的融合。

報告人簡介：琚生根

四川大學計算機學院教授，博士生導師。CCF高級會員，CCF信息系統專委會常務委員，CCF數據庫專委會委員。研究興趣包括：教育數據挖掘、自然語言處理、程序理解。主持四川省人工智能重大專項、四川省重點研發、國家自然基金重點項目課題、國家重點研發課題等各類項目10多項，發表學術論文100多篇，授權發明專利20項。獲得省部級以上教學成果獎2項。

報告內容摘要：CATS:面向代碼注釋生成的微調方法

代碼注釋生成對于理解與維護源代碼是非常重要的。目前基于大規模代碼數據預訓練的通用代碼模型的微調如CodeBERT、UniXcoder受到廣泛關注。在此基礎上，一些研究提出通過數據增強方法緩解微調模型的效果嚴格受限于數據集的大小的問題，然而上述方法仍面臨數據增強代碼質量低和模型捕獲代碼表征質量有限的挑戰。針對上述問題，我們提出了一種基于關鍵詞增強和對比學習的代碼注釋生成微調方法（CATS），并基于CodeBERT、UniXcoder兩種不同預訓練模型驗證了微調方法CATS的有效性。

主辦單位：CCF數據庫專委，西南石油大學