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2026年教育大模型与自适应学习系统国际会议
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2026年教育大模型与自适应学习系统国际会议 基本信息 简称：ELALS 2026 地点：中国·北京 会议官网：www.metting-cloud.com/elals 投稿邮箱：elals@metting-cloud.com 收录检索：提交至EI Compendex, CPCI, CNKI, Google Scholar等 会议介绍 2026年教育大模型与自适应学习系统国际会议聚焦人工智能、大规模预训练模型以及智能学习技术在教育领域中的创新应用，围绕未来教育模式变革与智能化学习环境建设展开深入交流。随着生成式人工智能和教育数据技术的快速发展，教育系统正在由传统数字化模式向更加智能化、个性化和精准化方向演进。本次会议将重点探讨教育大模型构建、多模态智能教学、知识增强技术、智能教育平台以及自适应学习系统等前沿领域。 会议将汇聚教育技术、人工智能、计算机科学及相关领域的专家学者，共同分享最新研究成果、技术进展和实践案例。通过跨学科交流与合作，会议致力于探索人工智能赋能教育创新的新路径，推动智能教学工具、个性化学习方案以及教育资源优化配置的发展，为未来智慧教育体系建设提供理论支持和技术参考。 征稿主题（研究领域包括但不限于以下主题） 教育大模型：教育大模型、大模型训练、模型优化、生成式教育、知识增强、多模态学习、智能问答、虚拟教师、教育智能体、教学生成、知识库构建、模型评测、模型安全、智能辅导、AI教学助手、智慧教育、教育应用、教学分析、智能课程、教育场景 自适应学习系统：自适应学习、个性化学习、学习路径、学习行为、学习分析、学习推荐、动态调整、智能评价、学习反馈、精准教学、在线学习、学习数据、效果预测、策略优化、课程设计、数字学习、学习环境、智能辅导、交互学习、学习系统 检索与出版 录用论文将收录至会议论文集出版，并提交至 EI Compendex、Scopus、Inspec 等数据库进行检索。 参会方式 旁听参会： 不投稿、不进行报告，仅参加会议交流。 汇报参会： 提交摘要并进行 10–15 分钟口头报告。 投稿参会： 提交全文，经审核录用后收录论文集，并统一提交数据库检索。 论文提交 英文投稿： 请提交 Word 格式英文稿件至组委会邮箱或官网，邮件标题格式：“作者姓名+联系方式+投稿”。 摘要提交： 仅参加报告无需发表论文的作者，可提交摘要。摘要需包含标题、内容、关键词及作者信息，建议 1 页以内，最长不超过 2 页。 全文投稿： 发表论文需提交完整稿件，建议 4–15页，按照会议模板排版，包含图表及参考文献。超出规定页数需按照要求缴纳超页费用，投稿后约 2–3 个工作日内反馈审核结果。 |
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