2025年7月18至20日，由华人探究学习学会主办，安徽省智能学习技术与系统工程研究中心、安徽师范大学教育科学学院承办的第十六届全球华人探究学习创新应用大会成功举办。我院现代教育技术专业全日制教育硕士专业学位2023级研究生林青谚、袁飞雪，2024级柯月同学积极参加大会投稿，有幸参加了此次学术盛会，分享并做学术报告。其作品在大会优秀成果评选实践案例组和论文组中分别荣获三等奖和一等奖。

本次大会以“个性化学习与智能测评”为主题，旨在为华人提供在探究学习领域发展与应用的交流及分享平台，推动以学生为中心的教育教学新理念、新方法、新模式的探索、研究、交流与合作，推动探究学习及其教育教学应用实践，促进教育改革与创新。大会同时面向高校及教育科研学术群体和广大一线中小学教师，是学术创新与实践创新兼容整合的高层次会议。

在会前的论文投稿环节，我院研究生结合自身研究方向，围绕个性化学习与智能测评等主题精心撰写论文，完成论文投稿，最终成功被收录进大会论文集，分享并做学术汇报。

在“跨学科视角下的个性化学习”专题会场，林青谚同学在线汇报了题为《指尖山海·智慧课堂——青岛非物质文化遗产的探索之旅》的跨学科主题探究学习实践案例报告。该案例展示了在数字技术的蓬勃发展的背景下，学生充分使用生成式人工智能与多种数字化工具进行探究性学习，将传统文化教育融入信息科技课堂，从多元视角深入了解青岛非遗文化。这一创新性的学习方式不仅使学生更安全、高效地使用互联网，运用数字资源解决实际问题，还帮助他们正确看待和使用人工智能工具，亲身感受非遗文化的深厚魅力，同步培养学生的数字素养和文化修养。

在“个性化学习路径的设计与实施”专题会场，柯月同学汇报了题为《基于大语言模型和知识图谱协同的个性化学习路径》的论文报告，文章主要介绍了基于大语言模型和知识图谱协同的个性化学习路径。LLM 利用其强大的自然语言理解与生成能力，精准分析学习者特征（如知识水平、学习风格）及其动态交互内容；知识图谱则提供结构化的学科知识体系与关联。提出一种创新框架，深度融合大语言模型（LLM）与知识图谱（KG），以生成高度自适应的学习路径。该方法显著提升了路径推荐的准确性、可解释性及适应性，有效满足学习者个体需求，优化知识建构效率，为智能教育的发展提供了重要技术支撑。

我院一直鼓励研究生积极参与国内外高水平学术会议，此次参会充分展示了我校在教育硕士专业学位与学术学位研究生教育中，始终坚持理论与实践相结合的教学理念，注重学生创新思维与实践能力的培养，体现了我校研究生教育的特色与成效。未来，学院也将继续为学生创造更多参与学术活动的机会，助力学生在学术道路上不断前行。（撰稿：柯月 审核：杨倩）