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CCF YOCSEF长沙将于2018年5月22日举办主题论坛:从国际视角谈计算机教育研究何去何从?
2018-05-12 阅读量:1433 小字

中国计算机学会青年计算机科技论坛

CCF Young Computer Scientists & Engineers Forum

CCF YOCSEF长沙

2018年5月22日(星期二) 晚上18:00—20:30

湖南长沙 延年世纪酒店多功能厅

从国际视角谈计算机教育研究何去何从?

主题论坛

近年来,随着人工智能、大数据技术和教育技术深度融合,对知识生产、认知规律、学习发展等方面产生了深刻的影响,也对计算机教育本身提出了诸多挑战。为了探讨未来计算机教育将向哪个方向发展?CCF YOCSEF长沙主办“从国际视角谈计算机教育研究何去何从”主题论坛,邀请多名国内外计算机教育领域的知名学者,共同探讨分析大数据和人工智能大时代背景下的计算机教育研究的发展之路,并围绕计算机教育研究的热点话题进行广泛讨论。

论坛议程:

17:30-17:40  

入场签到


17:40-18:00

开场致辞


18:00-18:45

主持人:许莹

嘉宾发言

Amber Settle 美国德保罗大学教授

嘉宾发言

张 铭 北京大学教授

嘉宾发言

曹英俊 美国加州大学圣地亚哥分校讲师

18:45-20:30

自由发言阶段

主持人:陈娟

邓晓衡 中南大学教授

许莹   湖南大学副教授

陈 娟 国防科技大学副教授

刘 强 国防科技大学讲师

邝祝芳 中南林业科技大学系主任

杨超   湖南大学副教授

付绍静 国防科技大学副教授

     YOCSEF长沙分论坛及兄弟分论坛代表及各高校学生代表

主办单位:CCF YOCSEF长沙

论坛执行主席:

陈娟,国防科技大学计算机学院副教授 YOCSEF长沙分论坛候任学术秘书

付绍静,国防科技大学计算机学院副教授 YOCSEF长沙分论坛准AC

     热忱欢迎全国各地YOCSEF分论坛同仁,以及对本主题感兴趣的人士参加,期待您的光临!(联系人:付绍静 15526404186, fushaojing@nudt.edu.cn )



嘉宾介绍:

Amber

Amber Settle博士,教授。美国计算机学会计算机教育特别兴趣组(ACM SIGCSE)现任主席,美国德保罗大学(DePaul University)教授。美国芝加哥大学获得硕士和博士学位。Amber Settle博士的研究领域包括计算机科学与信息技术的教育研究,理论计算机科学等,拥有深厚的教育理论造诣和丰富的一线教学经验。自2010年起在ACM SIGCSE组织里工作,为现任ACM SIGCSE主席。Amber博士同时担任了多个国际会议的程序委员会委员,包括RESPECT 2016, SIGITE/RIIT 2013, 2014, 2015,和ITiCSE 2013。Amber博士长期关注中国计算机教育的发展,曾多次访问中国,为2017、2018年中国图灵大会计算机教育分论坛特邀嘉宾,并做主题报告。

 

张铭

 张铭,北京大学信息科学技术学院教授,博士生导师,CCF教育工委会副主任,ACM教育专委会惟一的中国理事,中国ACM教育专委会主席,ACM/IEEE IT2017学科执委,ACM/IEEE CC2020计算机学科规范领导小组成员。自1984年从湖南考入北京大学,分别获得学士、硕士和博士学位。研究方向为机器学习、文本挖掘等,目前主持两项国家自然科学面上基金,主持一项国家自然科学重点项目子课题。发表学术论文200多篇,他引5000多次,H因子30。获得ICML 2014最佳论文奖、WWW 2016最佳论文提名,发表于WWW 2015的网络嵌入表征学习LINE模型在深度学习领域被广泛引用。出版学术专著1部,获软件著作权6项,获发明专利3项。自1994年起主持北大计算机系的“数据结构”课程,在计算机教育方面有深入的研究。多篇计算机教育研究论文发表在SIGCSE、L@S等计算机教育方面顶级的国际会议。主编多部教材,其中2部教材为国家“十一五”规划教材,《数据结构与算法》获北京市精品教材奖并得到国家“十二五”规划教材支持。主持的“数据结构与算法”被评选为国家级和北京市级精品课程,也是教育部精品资源共享课程,并且是国内首批开设的慕课课程。


Cao

Paul (Yingjun) Cao,博士,美国加州大学圣地亚哥分校计算机与工程系讲师。Paul Cao博士于2001年获得南京理工大学计算机工程专业学士学位,2006年获得杜克大学计算机工程博士学位。2007年至2015年期间曾任美国阿什兰大学计算机科学系副教授。他在加州大学圣地亚哥分校担任四门计算机专业核心课程的讲授。他的研究兴趣是计算机教育,聚焦于合作学习和考试对于学生学习作用的研究。参与了很多传统研究方向的课题,包括网络数据分析和分布式学习。Paul Cao博士曾担任学术会议MobiData 2017, ITiCSE 2017&2018以及SIGCSE 2018的程序委员会委员。


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