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李卿
2023-05-11 04:36
  • 李卿
  • 李卿 - 副教授 硕士生导师-华中师范大学-国家数字化学习工程技术研究中心-个人资料

近期热点

资料介绍

个人简历


科研项目
1.主持国家自然科学基金项目“课堂环境下基于多传感信息的学习注意力识别研究”,2019/01-2021/12.
2.主持国家重点研发计划重点专项项目子课题“数字教育众筹众创个性化服务理论研究”, 2017/12-2020/11.
3.主持湖北省自然科学基金项目“数据驱动的学习状态感知与优化研究”,2018/01-2019/12.
4.主持中央高校基本科研业务项目“在线学习环境下注意力监测方法与反馈机制研究”, 2020-2022年
5.主持中央高校基本科研业务费项目“数据驱动下的课堂学习行为分析研究”,2016/10-2017/10.
6.主持中国博士后科学基金资助项目“可穿戴技术在教育中的应用研究”, 2015-2016.
7.主持武汉市科技人才培育计划项目“基于可穿戴技术的智慧教育研究”, 2014-2016.
8.参与教育部-中移动项目“在线教育发展现状分析与政策研究”,2021.01-2021.12,核心成员
9.参与教育部战略研究项目“教育信息科学演进过程与发展趋势研究”, 2019-2021, 核心成员
10.参与国家自然科学基金项目“自然科学基金教育科学资助体系研究—以信息科学和管理科学部为例”,2018/01-2019/12,核心成员
11.参与湖北省技术创新专项重大项目“学习大数据关键技术研究与应用示范” 2017.9.-2019.12, 核心成员
12.参与教育部-中国移动科研基金研发项目“国家教育大数据相关问题研究”, 2016/12-2018/12,核心成员
13.参与教育部科学技术战略研究项目 “新兴信息技术在教育中应用的前景与展望研究”, 2014-2015, 核心成员
14.参与国家科技部补助资金项目“与创新型城市相适应的公共技术转移服务平台建设”,2012-2013, 核心成员
15.参与武汉市科技计划项目“与创新型城市相适应的武汉技术转移体系建设研究”, 2012-2013, 核心成员
16.参与武汉市科技计划项目“武汉技术转移公共示范服务平台”, 2012-2013, 核心成员
17.参与国家科技部火炬计划项目“武汉创新网络与科技供需对接服务平台建设”, 2011-2013, 核心成员
专利成果
1.一种MOOC环境下的学习注意力检测方法及系统(202010182325.1)
2.一种基于计算机视觉的多维度课堂量化系统及方法(201910516795.4)
3.智能课堂行为分析系统——深瞳系统V1.0, 2018SR612406
教育背景
1.2008年至2011年,华中师范大学物理科学与技术学院,无线电物理,博士
2.2005年至2008年,华中师范大学物理科学与技术学院,电路与系统,硕士
3.2001年至2005年,华中师范大学物理科学与技术学院,通信工程,本科
讲授课程
1.数据挖掘(本科)
2.数据科学导论(本科,课程团队成员)

研究领域


1.教育信息科学
2.教育数据挖掘与分析
3.教育大数据平台研究与开发
4.知识图谱""

近期论文


1.刘三女牙, 杨宗凯,李卿. 计算教育学: 内涵与进路. 教育研究, 2020(03):152-159. (权威)
2.周子荷,刘三女牙,李卿*.从学习科学到学习工程:历史跨越与未来走向[J].电化教育研究,2020,41(11). (CSSCI)
3.黄太进,刘三女牙,李卿*. Educhain:基于区块链技术的终身教育记录跟踪方案. 现代教育技术,2020, 30(7). (CSSCI)
4.李卿, 任缘, 黄田田, 刘三女牙, 屈杰. 基于传感数据的学习分析应用研究.电化教育研究, 2019, 05.(CSSCI)
5.李卿, 黄田田, 任缘. 学习情感识别: 现状与挑战. GCCCE 2019.
6.Dongpo Guo, Qing Li*, Sanya Liu, Huanyou Chai. Research on the Ecology Model of Crowdfunding and Crowdsourcing for Digital Education Service and its Applications in China. ICDEL 2019.
7.刘三女牙, 杨宗凯,李卿. 教育数据伦理:大数据时代教育的新挑战.教育研究, 2017, 38(4):15~20. (权威)
8.刘三女牙, 李卿, 孙建文, 刘智. 量化学习:数字化学习前瞻. 教育研究, 2016, 37(7). (权威)
9.Qing Li, Zongkai Yang, Sanya Liu, Zhicheng Dai, and Yang Liu. The Study of Emotion Recognition from Physiological Signals. IEEE International Conference on Advanced Computational Intelligence, 2015. (EI)

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