江波

2014.4-2020.3：浙江工业大学，教育科学与技术学院

2020.4-2024.3：华东师范大学，教育信息技术学系

2024.3-至今：   华东师范大学，计算机科学与技术学院（上海智能教育研究院）

江波，博士、副教授、担任华东师范大学计算机科学与技术学院（上海智能教育研究院）副院长。2014年毕业于浙江大学控制系，同年进入浙江工业大学教育科学与技术学院工作，成立并负责“教育大数据研究中心”，先后入选“校聘副教授”和“青年英才支持计划”等人才计划。2017年-2018年在卡耐基梅隆大学计算机学院做访问学者。2020年4月调入华东师范大学工作，作为主要人员参与上海智能教育研究院和智能教育教育部哲社实验室建设工作。研究兴趣包括教育数据挖掘、自适应学习技术、中小学人工智能教育等。主持国家自然科学基金项目2项、省部级项目2项；作为核心成员参与国家社科基金重大项目、国家社科基金重点项目、自然科学基金项目共计8项。发表各类论文50余篇，以第一作者身份在IEEE TLT、 ETRD、ILE等国内外SCI、SSCI、CSSCI等期刊发表论文30余篇。担任多部 SCI和SSCI期刊编委会成员。担任亚太计算机教育学会（APSCE）执行委员、中国人工智能学会青年委员等学术兼职。担任ICCE/GCCCE/TALE 等多个国际会议子会议主席、GCCCE 2023 程序委员会主席。获得2021年度APSCE颁发的早期职业研究奖(Early Career Research Award)。

1. Asia-Pacific Society on Computers in Education（APSCE）, EC Member（2018-2021）

2. IEEE Transactions on Learning Technologies, Associate Editor (2020-2022)

3. International Journal of Computing Science and Mathematics, Associate Editor（2016-2018）

4. Research and Practice on Technology Enhanced Learning, Editoral Board Member(2022-2025)

5. 第27届全球华人计算机教育应用大会（GCCCE 2023）议程委员会主席

1. 自适应学习技术

2. 学习分析

3. 中小学编程与人工智能教育

课题组常年招收博士后、博士生（计算机—智能教育方向）、硕士生（计算机、教育技术）。

欢迎有计算机、自动化、教育技术、课程教学论等学科背景的优秀学子报考。

联系方式：bjiang@deit.ecnu.edu.cn

1.本科生课程：

  专业基础课：《数据结构》、《数据库系统原理》、《计算机网络原理》、《中小学编程教育》

  专业选修课：《数据挖掘》、《Python 编程基础》

2.研究生课程：

专业必修课：《智能教育与个性化学习》、《专业英语》、《现代教育技术特色课程》

专业选修课：《教育数据挖掘与学习分析》、《教育技术研究前沿》

1. 上海市自然科学基金面上项目，中小学信息科技核心素养自动评价研究，2023.04-2026.03，20万，主持，在研.

2. 国家自然科学基金面上项目, 面向图形化编程项目式学习的自动评价研究及应用, 2020.1-2023.12, 50万，主持，在研.
   

3. 上海科技创新行动计划，面向智能教育大脑的学生成长监测与数字自适应学习系统关键技术研究，2020.6-2022.6,200万，子课题负责人，在研。

4. 国家社会科学基金重大项目, "面向未成年人的人工智能技术规范研究"， 2022.1-2025.12, 80万，主要参与人员。

5. 国家自然科学基金青年基金, 基于多目标稀疏优化的多视图聚类方法,2016.1-2018.12, 25万，主持, 已结题.

6. 浙江省自然科学基金青年基金, 多视图聚类的进化多目标优化,2016.1-2018.12, 5万，主持, 已结题.

7. 浙江省教育厅社科项目, 基于多视图聚类的在线学习社区社会网络结构发现研究,2015.1-2016.12,1万，主持,已结题.

8. 国家社会科学基金重点项目, 技能精准扶贫的模式构建、机制创新与效益监测研究, 2018.1-2021.12, 精准扶贫效益监测数据库建设，子课题负责人，在研.

9. 国家自然科学基金面上项目，元演变自适应进化算法研究，2016.1-2019.12，65万，已结题，主要参与人员。

10. 国家自然科学基金面上项目，基于偏好与变量分解的大规模高维目标优化方法及应用研究，2015.1-2018.12，65万，已结题，主要参与人员。

11. 国家自然科学基金面上项目，基于轮廓线段簇的隐式形状模型及其优化方法研究，2014.1-2017.12，49万，已结题，主要参与人员。

12. 国家自然科学基金面上项目，基于偏好占优的高维目标优化方法及其应用研究，2011.1-2014.12，29万，已结题，主要参与人员。

 团队近年来主要研究成果：

1. Yuang Wei and Bo Jiang*. Improving the performance and explainability of knowledge tracing via Markov blanket. Information Processing & Management. In Minor Revision. 2023/10.

2.  Bo Jiang, Yuang Wei, Meijun Gu & Chengjiu Yin (2023) Understanding students’ backtracking behaviors in digital textbooks: a data-driven perspective, Interactive Learning Environments, DOI: 10.1080/10494820.2023.2280964

3. Yuang Wei and Bo Jiang*, Interpretable Cognitive State Prediction via Temporal Fuzzy Cognitive Map,  IEEE Transactions on Learning Technologies, 2023, doi: 10.1109/TLT.2023.3307565.

4. Bo Jiang and Wei Zhao, Nuang Zhang, Feiyue Qiu. Programming Trajectories Analytics in Block-Based Programming Language Learning. Interactive Learning Environment. 2022, 30(1): 113-126.

5. Bo Jiang, Wei Zhao. Xiaoqing Gu. Understanding the relationship between computational thinking and computational participation: A case study from Scratch online community. Educational Technology Research and Development. 2021,69:2399-2421

6. Bo Jiang, Zhixuan Li. Effect of Scratch on computational thinking skills of Chinese primary school students. Journal of Computers in Education. 2021,8：505-525.

7. Jiajin Ding, Huanlei Guo, Jun Yu, Bo Jiang. Distributed feedback network for single-image deraining. Information Sciences, 2021, 572:611-626.

8. Bo Jiang, Simin Wu, Chengjiu Yin, Haifeng Zhang. Knowledge Tracing within Single Programming Practice Using Problem-Solving Process Data. IEEE Transactions on Learning Technologies, 2020,13(4):822-832. 

9. Bo Jiang, Feiyue Qiu, Liping. Wang. Bi-level weighted multi-view clustering via hybrid particle swarm optimization. Information Processing and Management, 2016,52 (3): 387–398. 

10. Bo Jiang, Feiyue Qiu, Liping. Wang. Multi-View Clustering via Simultaneous Weighting on View and Feature. Applied Soft Computing,2016,47:304-315.

11. Bo Jiang, N. Wang. Cooperative bare-bone particle swarm optimization for data clustering. Soft Computing, 2014,18(6):1079-1091.

12. Bo Jiang, N. Wang, L. Wang. Parameter identification for solid oxide fuel cells using cooperative barebone particle swarm optimization with hybrid learning. International Journal of Hydrogen Energy,2014,39(1):532-542.

13. Bo Jiang, N. Wang, L. Wang. Particle swarm optimization with age-group topology for multimodal functions and data clustering. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, 2013,18(11): 3134-3145.

14. Bo Jiang, N. Wang, X. Li. Particle swarm optimizer with aging operator for multimodal function optimization. International Journal of Computational Intelligence Systems, 2013,6(5):862-880.

15. Jiajun Ding, Junqing Yuan, Bo Jiang.Community detection by propagating the label of center. Physica A: Statistical mechanics and its applications. 2018,503:675-686. 

16. Jiajun Ding, Xiongxiong He, Junqing Yuan; Bo Jiang. Automatic clustering based on density peak detection using generalized extreme value distribution. Soft Computing, 2018, 22(9):2777-2796. 

17. 江波,章恒远,魏雨昂. 如何判定自适应学习系统的有效性——基于因果结构分析框架.现代远程教育研究，2023, 35(2):95-101.

18. 江波,丁莹雯,魏雨昂. 可解释学习者模型：可信个性化学习的技术关键. 远程教育杂志, 2023,41(2):48-57.

19. 江波,丁莹雯,魏雨昂.教育数字化转型的核心技术引擎：可信教育人工智能.华东师范大学学报教育科学版，2023, 41(3):52-61.

20. 江波,袁振国,戴娟,周爱民等.中小学人工智能课程指南.华东师范大学学报教育科学版，2023, 41(3):121-134.

21. 江波*, 杜影，顾美俊. 智能教材研究综述，开放教育研究，2022, 28(3): 39-50. 

22. 顾美俊，江波*，殷成久. 数字教材阅读中回看行为与学习效果的关系, 现代教育技术, 2022, 32(5): 49-58. 

23. 张暖, 江波*. 学习者知识追踪研究进展综述，计算机科学，2021，48（4）：213-222.

24. 江波,高明, 陈朝阳. 建构学习行为模式发现与学习效果关系研究.远程教育杂志，2018(4)：95-103.

25. 江波,高明,陈志翰,王小霞.基于行为序列的学习过程分析与学习效果预测.现代远程教育研究,2018(02):103-112. 

26. 江波,高明,丁继红.虚拟仿真实验学习行为分析.中国远程教育,2017(9): 11-18. 

27.  江波,李万健,李芷璇,叶韵. 基于面部情绪的学习困惑自动识别法,开放教育研究, 2018, 24(4):101-108. 

28. 江波,王小霞,刘迎春,高明.在线测评中的学习者眼动行为分析.现代教育技术,2018,28(05):19-25. 

1.  Early Career Research Award, 2021, Asia Pacific Society on Computers in Education