未来教育与学习课题组

Future Education and Learning Research Group, Tsinghua university

课题组简介

本课题组面向未来教育与学习领域,培养具有多学科交叉型知识结构的高层次复合型人才。以新的全球发展格局为背景,培养学生在未来教育理念、理论、范式、评价工具、以及教育大数据积累方面的创新应用,使学生在原有知识基础上提升创新能力和实现能力;培养学生在跨学科研究和交流中的方法和手段,使学生具备更宽广的学术视野,提高对交叉性前沿知识的理解和深入研究的能力。

课题组重点关注以下研究方向:

  • 神经生理测量技术在教育领域的应用
  • 人工智能与教育融合的理论与实践
  • 未来学习环境的设计与优化
  • 学习科学的跨学科研究方法

课题组拥有先进的教育神经科学实验室、智能学习技术中心等研究平台,与国内外多所高校、研究机构和企业保持密切合作,共同推进前沿理论研究与创新实践应用。

课题组研究场景
学术研讨
成员概览
课题组负责人
张 羽 教授
张 羽 教授
课题组负责人 | 教授 | 博士生导师
清华大学教育研究院党委书记、长聘教授、博士生导师。主要从事教育经济学、未来教育与学习领域的研究,与认知神经科学、人工智能等领域进行交叉创新,在学习机理、学习理论、教育范式创新、教育研究范式创新方面进行探索。详细介绍
核心成员
覃 菲 博士后
覃 菲 博士后
助理研究员
清华大学教育学博士,主要研究方向为教育评价理论,教育政策评价,中国传统文化的现代阐释等。
龙 芸 博士后
龙 芸 博士后
助理研究员 | 水木学者
剑桥大学教育学博士,主要研究方向为真实教育情境中的课堂对话及其对教学的影响。
郝展欣 博士后
郝展欣 博士后
助理研究员 | 水木学者
牛津大学教育评价博士,主要研究方向为人工智能与学生评价、教育质量监测与评估、课堂评估、教育考试等。
陈菁菁 博士后
陈菁菁 博士后
助理研究员 | 水木学者
清华大学神经工程博士,主要研究方向为心智、脑与教育,多模态学习分析,关注日常教学活动对学生脑认知发展的影响,尤其是社会与情感能力的发展。
研究生
  • 博士研究生董 正 徐晓萌 刘晓波 黎煦茗
  • 硕士研究生戴旭升 蒋建骁 罗裕佳 文照淳 范佳鑫 林一鸣 马乐天 张 露
学术成果

课题组近五年来在国际顶级期刊发表论文50余篇,获得国家级科研项目资助10项,省部级项目15项,获得国家级教学成果奖2项,专利授权8项。

2024/06/15
人工智能辅助教学系统对学生学习动机影响的实证研究
本研究探索了人工智能辅助教学系统对高中生学习动机的影响机制。通过为期一学期的对照实验,发现AI辅助系统能显著提升学生的学习兴趣和自主学习能力,尤其对学习困难学生的帮助更为明显。研究结果为AI教育应用提供了重要实证依据。
2024/03/20
基于脑电和眼动的多模态学习状态评估模型研究
本研究提出了一种结合脑电信号和眼动数据的多模态学习状态评估模型,能够实时监测学习者的认知负荷和注意力水平。实验结果表明,该模型的预测准确率达到87.6%,为个性化学习环境的设计提供了新思路。
2023/11/05
虚拟现实环境下的协作学习模式设计与效果评估
本研究设计了一种基于虚拟现实技术的协作学习环境,并对其在STEM教育中的应用效果进行了系统评估。研究发现,VR协作学习显著提升了学生的空间思维能力和团队协作效率,为未来教育技术的发展提供了创新模式。
代表性论文