针对物理学习场景，采集并汇聚智慧教室中的师生行为数据和环境数据，利用声纹识别、情感分析、自然语言处理、计算机视觉、大语言模型等技术对教师多模态行为数据进行智能感知与分析，对师生的言语行为（声纹识别、语音情感、话语分析和篇章分析）和非言语行为（教学注意力，手势，姿态）进行数字化建模，构建多模态课堂行为智能评价体系框架，进一步从课堂教学模式、课堂管理、教学深度、教学内容、课堂氛围、、课堂公平、师生互动、...
星未来儿童学习系统专为满足儿童（尤其是孤独症和学习障碍儿童）的个性化学习需求而设计。该系统融合了儿童发展学、认知心理学等理论与一线临床实践经验，采用人工智能教育技术，旨在为儿童打造一个安全、互动的学习环境，以促进其更好的学习和成长。系统根据儿童评估结果，制定科学合理的学习目标和活动，全面涵盖儿童学习发展的五大关键领域，开展针对性的人机交互学习训练。通过分阶段的训练和效果评估，帮助儿童实现预定的学习目标，...
数字素养是数字时代学生的必备素养，开展学生数字素养测评是准确把握学生数字素养水平现状的重要手段，是有效制定学生数字素养提升策略的基础与前提。然而，当前学生数字素养的大规模评估存在组织困难、测评工具的信效度不高等问题。在此背景下，中心研究团队牵头研制并发布学生数字素养国家标准，设计包括量表题、标准化测试题、情境任务题、游戏化任务题多种类型的测试题，构建理论和数据双向驱动的评价模型，研发集随机组卷、分组测评、...
星未来儿童评估系统主要针对3-6岁儿童，从外显行为能力与内在脑区反应构建双维度量化评估方法，对孤独症儿童展开全面、量化、及时的评估。该系统将外显行为智能感知技术与游戏化评估方法有机结合，实现学习过程量化感知与学习成效关联评价，得到与标准量表相比具有良好一致性且更加精细化的评估结果；发展了不依赖先验知识的动态脑电数据准确因子化方法，构建自反馈更新的深度学习模型，实现对孤独症儿童脑区功能状态的精准评估；以双维度量化评估结果指导自适应干预，...
针对我国教育数字化发展过程中出现的区域发展不平衡、数字鸿沟大、投入高效益低等问题，提供面向全国及区域的教育数字化发展水平评估服务。从2012年开始，受教育部委托，团队连续十余年承担国家教育数字化发展水平评估工作，并发布系列报告，汇报基础教育、职业教育、高等教育等各教育阶段的发展现状。团队引入组合赋权方法，兼顾数据驱动和价值判断的评估需求；汇聚多维数据，构建综合指数模型，挖掘复杂特征，合成综合指数；研发动态监测系统，...
通过顶层设计和统筹规划，着力发挥大数据、人工智能等新兴技术优势，构建集用户中心、资源中心、应用中心、能力中心、数据中心于一体的综合性服务平台，为兵团、师市、学校提供教育数字化服务；发挥教育数据要素潜在价值，打造数智驱动的智慧教育新生态，全面构建以数为擎、因数而智、用数说话的兵团教育治理新体系，全面实现兵团教育基础数据“一数一源”，教育数据“一屏可视”、教育应用“一键可达”，教育服务“一网通办”，提升民众对兵团教育的满意度。...
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