北大教育学院师生参加第十六届国际学习分析与知识会议并作学术报告

2026年4月27日至5月1日，第16届国际学习分析与知识会议（LAK 2026）在挪威卑尔根（Bergen）召开。本届会议主题为 “学习分析与人工智能的协同” ，聚焦人工智能与学习分析的深度融合，探讨如何以人为中心、以理论为驱动，系统考察AI技术在教育中的影响与潜力。教育学院教育技术系助理教授范逸洲参与组织工作坊，博士后许家奇、博士生陈昂轩、硕士研究生李子健和唐陆禛参加会议并作汇报和讨论。会场合影

4月27日，范逸洲助理教授在“学习分析与评估工作坊”中做主旨报告，题为《Shifting From Product-Oriented to Process-Oriented Assessment with Learning Analytics》。报告聚焦生成式AI时代评估范式的转型挑战，提出应将评估重心从学习产出转向学习过程，并以医学生问诊技能评估为例，展示了融合过程数据与可解释AI的多维评估体系设计，引发与会学者的热烈讨论。

4月28日，范逸洲助理教授参与组织并主持了"首届人工智能素养与学习分析工作坊"。陈昂轩在该工作坊上汇报论文，题为《Tracing GenAI Literacy: Uncovering Student-AI Interaction Patterns in Academic Writing through Epistemic Network Analysis》。研究基于162名大学生在AI辅助学术写作任务中的交互日志，运用认识论网络分析（ENA）方法，揭示了高、低AI素养学生在人机交互策略上的显著差异，为基于过程数据的AI素养动态评估提供了实证基础。同日，范逸洲助理教授参与组织“促进人机交互中的自我调节学习工作坊"并在学习分析仪表盘协作设计环节组织讨论，获得与会学者的热烈响应与积极参与。

范逸洲助理教授汇报陈昂轩汇报

许家奇博士就团队近期研究成果，以《Design and Application Research on a Multi-Agent Collaborative Learning Environment for Complex Task Solving》为题进行了汇报，系统介绍了团队在多智能体协作学习环境设计领域的最新探索。课题组成员李子健则现场演示了团队研发的基于生成式AI的在线临床推理模拟平台及其核心工具模块，引发与会学者的广泛兴趣，并收到多位国际同行的深入反馈与宝贵建议。

许家奇汇报

4月30日，在主会议期间，李子健代表团队以《When LLMs Fall Short in Deductive Coding: Model Comparisons and Human–AI Collaboration Workflow Design》为题作全文学术汇报。该论文聚焦学习分析领域演绎编码自动化这一核心挑战，系统比较了小型Transformer模型与大语言模型在演绎编码任务中的表现差异，深入分析了大语言模型的系统性错误模式与内在局限，并在此基础上提出并验证了一套"人在回路"的人机协作编码工作流，该论文获得本届会议最佳全文论文提名（Best Full Paper Nominee）。

李子健汇报本次参会是北京大学教育学院教育技术系师生深度参与国际顶级学术交流的重要实践。从预会议工作坊的组织与研讨，到主会议的全文汇报与最佳论文提名，教育学院师生在学习分析、人机协作与自我调节学习等核心议题上的研究成果得到了国际学术同行的广泛关注与认可。关于国际学习分析与知识会议

国际学习分析与知识会议（International Conference on Learning Analytics and Knowledge，LAK）由学习分析研究学会（Society for Learning Analytics Research，SoLAR）主办，自2011年创办以来已连续举办十六届，是教育技术领域全球最具权威性和影响力的学术会议之一。会议长期关注学习数据的采集、分析与应用，致力于推动教育技术、学习科学与数据科学的交叉融合，为研究者、教育工作者、技术开发者及政策制定者提供共同探讨前沿议题的国际平台。

供 稿 | 李子健 唐陆禛审 核 | 哈 巍 范逸洲来 源 | 北京大学教育学院