第二届信息化教育与计算机技术国际学术会议(IECA 2025)

关于 IECA 2025

 

近年来，信息和教育技术领域取得了前所未有的发展，在知识的传播和使用方式中发挥了变革性的作用。这些技术重新构想了传统的教育范式，带来了更具互动性、可访问性和更高效的学习环境。

 

在教育背景下，信息技术正在彻底改变我们存储、处理和交流信息的方式，使其更易于访问和有意义。高级分析、人工智能和云计算是一些技术发展，它们深刻影响了教育机构管理和使用数据的方式，从而带来了更加个性化和有效的学习体验。教育技术，通常称为 EdTech，包含一系列广泛的工具，例如数字教室、交互式在线课程和 AI 驱动的辅导系统，所有这些都旨在增强学习过程。随着时间的推移，这些技术开辟了新的学习途径，提高了学生的参与度，并使教育更具包容性。从适应学生学习风格的机器学习算法到提供沉浸式学习体验的 VR 应用程序，机会是无限的。

 

2025 年 2月 2025 日信息学教育与计算机技术应用国际学术会议 （IECA 2025） 将于 1 月 17-19 日、20 25 日在马来西亚吉隆坡召开。会议将深入探讨这些快速发展的领域的最新研究成果、新兴趋势和创新实践。我们邀请来自世界各地的研究人员、教育工作者、技术人员和学生加入我们，共同探索数字时代教育的未来。IECA 2025 有望成为一个引人注目的平台，促进富有洞察力的对话、协作学习和思想交流，这将塑造教育的未来。

 

出版

 

投稿至会议论文集 （EI、Scopus）

 

所有受邀和投稿的论文都将由来自委员会的两到三名专家进行评审。经过仔细的评审过程，所有被 IECA 2025 接受的论文都将在 IECA 2025 会议论文集中发表，并提交给 EI Compendex 和 Scopus 进行索引。

 

IECA 2024：IEEE X奖 | EI Compendex丨Scopus

 

注：所有提交的文章均应报告原始结果，无论是实验性的还是理论性的，以前未发表过或正在考虑在其他地方发表。提交给会议的文章应符合这些标准。我们坚信道德操守是任何学者最重要的美德。因此，任何剽窃或其他不当行为都是完全不可接受的，也是不能容忍的。

 

邀请嘉宾

 

李永辉教授 （ARC Future Fellow， Fellow IEEE）

澳大利亚悉尼大学

Yonghui Li 现在是悉尼大学电气与信息工程学院无线工程实验室的教授和主任。他是 2008 年澳大利亚研究委员会 （ARC） 伊丽莎白二世女王奖学金和 2012 年 ARC 未来奖学金的获得者。他是 IEEE Fellow。他目前的研究兴趣是无线通信领域。李教授曾任IEEE Transactions on communications、IEEE Transactions on Vehicular Technology的编辑，以及IEEE期刊的几期特刊的客座编辑，如IEEE JSAC、IEEE IoT Journals、IEEE Communications Magazine。他获得了多个会议的最佳论文奖。他出版了一本书，在顶级 IEEE 期刊上发表了 300 多篇论文，在顶级 IEEE 会议上发表了 200 多篇论文。他的出版物被引用超过 20000 次。

 

 

 

李青教授 （IEEE会士）

The Hong Kong Polytechnic University， 中国香港

李青目前是香港理工大学讲座教授（数据科学）和电子计算学系系主任。他曾是多媒体软件工程研究中心 （MERC） 的创始主任，并于 1998 年至 2018 年在香港城市大学计算机科学系担任教授。在此之前，他还曾在香港科技大学和澳大利亚国立大学（澳大利亚堪培拉）任教。李教授曾担任Microsoft Research Asia（中国北京）、摩托罗拉全球计算和电信部（天津区域运营中心）和澳大利亚联邦科学与工业研究组织（CSIRO）信息技术部的顾问。他曾担任中国科学技术大学 （USTC） 和武汉大学的兼职教授，以及湖南大学（中国长沙）的客座教授，并在那里获得工程学士学位。1982 年获得计算机科学系学位。他还是浙江大学（中国杭州）的客座教授（软件技术），这是他出生的浙江省的一流大学。

 

李教授一直积极参与研究界，担任技术期刊的副主编和审稿人，以及众多国际会议的组织者/协办者。他最近参加或已经发挥主要作用的一些会议包括 APWeb-WAIM'18、ICDM 2018、WISE2017、ICDSC2016、DASFAA2015、U-Media2014、ER2013、RecSys2013、NDBC2012、ICMR2012、CoopIS2011、WAIM2010、DASFAA2010、APWeb-WAIM'09、ER'08、WISE'07、ICWL'06、HSI'05、WAIM'04、IDEAS'03、VLDB'02、PAKDD'01、IFIP 2.6 数据库语义工作会议 （DS-9）、IDS'00 和 WISE'00。此外，他还担任了 50 多个国际会议（包括 VLDB、ICDE、WWW、DASFAA、ER、CIKM、CAiSE、CoopIS 和 FODO）的项目委员会成员。他目前是 IEEE 和 IET/IEEE 的 Fellow 、ACM-SIGMOD 和 IEEE 数据工程技术委员会的成员。他是香港网络协会的主席，也曾担任/现在担任 IEEE-香港计算机分会和 ACM 香港分会的执行委员会 （EXCO） 成员。此外，他还担任中国计算机学会 （CCF） 数据库学会理事、CCF 大数据专家委员会委员，以及 DASFAA、ER、ICWL、UMEDIA 和 WISE Society 的指导委员会成员。

 

 

 

 

Vladan Devedzic 教授

贝尔格莱德大学组织科学学院

塞尔维亚科学与艺术学院，塞尔维亚

 

Vladan Devedzic 是塞尔维亚贝尔格莱德贝尔格莱德大学组织科学学院计算机科学和软件工程教授。

 

他撰写/合著了 390 多篇研究论文，发表在国际和国内期刊上或在国际和国内会议上发表，以及 6 本关于智能系统和软件工程的书籍。他还在国际会议上做了 20 多场特邀报告、主题报告和全体会议报告，以及 20 多场教程。

 

他的国际研究合作和合作记录包括来自欧盟、美国、加拿大、日本、澳大利亚、新西兰、印度和中国的大学和研究机构。

 

自 2021 年以来，他一直是塞尔维亚科学与艺术学院 （SASA） 的通讯成员。

 

他的长期职业目标是将人工智能/智能系统和软件工程广泛领域的思想紧密结合在一起。他目前的专业和研究兴趣包括人工智能、编程教育、软件工程、智能软件系统和技术增强学习 （TEL）。

 

他是 GOOD OLD AI 研究网络的创始人和主席。

 

 

 

演讲题目：教好你的孩子 – 它正在全世界流行

 

摘要：今天每个人都在做 AI（或者至少他们是这么说的）。AI 利益相关者的范围几乎涵盖所有领域，从研究人员、开发人员和公司，到教育机构、教育工作者及其学生，再到各种最终用户、组织、决策者、政府机构，再到整个社会。

 

这种情况要求改变各级教育的提供方式。关于它的争论一直在进行，而这次演讲就是对它的贡献。它就向学生传授什么 AI、如何教他们以及何时教他们提出建议，最终目标是为他们提供真实的 AI 图景。为此，

 

出现了许多问题，例如：不同教育水平的学生究竟需要哪些基础知识才能正确理解 AI？除了教授基础知识、提供在实践中使用 AI 技术的示例以及让学生做 AI 项目或在他们的项目中使用 AI 之外，我们还应该公开教授 AI 技术的误用和滥用，以及在多大程度上教授？AI 技术这种不可否认的快速发展意味着什么？教育工作者在课堂上真正应该关注的 AI 风险和威胁类型是什么？

 

 

Dayang N. A. Jawawi 教授

Universiti Teknologi Malaysia， 马来西亚

 

她是马来西亚工艺大学 （UTM） 计算机学院的教授。她自 1997 年以来一直是 UTM 的学术工作人员，并于 2009 年 11 月至 2015 年 1 月担任软件工程系主任，自 2017 年起担任副院长（学术）和副主任（学术）。她还是马来西亚技术专家委员会 （MBOT） 认证的专业技术专家。她的研究领域包括软件重用、软件质量和测试、软件成本估算和计算教育研究。她的大部分研究项目集中在教育机器人、编程和软件工程教育以及实时嵌入式系统应用。

 

演讲题目：通过机器人驱动学习教授计算思维和编程

 

摘要：随着数字时代的进步，计算教育变得至关重要，强调各个层面的编程、数据分析和计算思维 （CT）。然而，由于材料复杂性和学生挑战的差异，大学和学校的教学程序和 CT 环境各不相同。为了弥合这一差距，提出了一种协作学习方法，学生共同完成机器人编程任务，加深他们对编程和 CT 概念的理解。

 

机器人驱动学习是一种实用的动手工具，用于教授所有教育级别的数学和编程等科目。通过结合课外服务学习 （CSL） 模型，这种方法促进了大学推广，支持学校的计算机教育，并通过基于机器人的编程竞赛促进合作。移动机器人问题解决功能增强了这些活动，提供了现实世界的应用，使抽象概念对学生来说更加具体。

 

这种方法与计算教育研究一致，侧重于在不同教育环境中有效的教学策略。该演讲将涵盖基于机器人的课程设计、克服挑战并激励学生追求技术和工程领域的职业，同时探索教育机器人技术在计算机教育中的未来潜力。

 

 

征文

 

2025第二届信息学教育与计算机技术应用国际会议 （IECA 2025） 将汇集来自世界各地的相关领域的领先研究人员、专家和科学家。提交的主题包括但不限于：

 

 

 

专题 1：教育数据挖掘和学习分析

▪ 数据驱动的教育

▪方法 学习分析和可视化

▪ 教育数据挖掘和机器学习

▪ 教育

▪大数据 个性化学习

▪ 教育决策

▪ 电子学习

▪中的评估和评价 数字教育平台

▪ 数据预处理

▪ 数据挖掘与评估

▪ 文本挖掘

▪ 推荐算法

▪ 数据可视化

▪ 推荐系统

▪ 数据库管理

▪ 数据加密

 

 

 

 

专题 2：STEM 教育和计算思维

▪ STEM 教育和教育学

▪ 计算思维和编码教育

▪ STEM 教育

▪中的机器人和自动化 教育

▪中的计算建模和模拟 物联网

▪的教育应用 数字制造和创客教育

▪ 电子学习平台和工具

▪ 计算机支持的协作学习

▪ 移动和无处不在的学习

▪ 基于游戏的学习

▪ 教育

▪中的虚拟现实和增强现实 自适应学习系统

▪ 教育机器人和自动化

▪ 教育中的新兴技术

 

 

 

 

专题 3：教育

中的新兴技术·基于 Web 的学习

 ·社交媒体分析与教育应用

·技术增强学习

·翻转课堂

·Web 技术对教育

的影响 ·Web 课堂应用程序

BYOD（自带设备）和 1：1 学习

·移动和平板电脑技术

 ·虚拟现实和 3D 应用

·ICT 技能和数字素养

 ·信息通信技术促进发展

面向教育

的智能系统和用户体验·开放教育资源

·开放获取教育

 ·知识管理

 ·数字图书馆和存储库

·电子档案

 

 

 

联系我们

 

 

联系

 

 

李美玲

 

（会议秘书）

 

电话：+86-13418097038 （微信）

 

电子邮件： contact_ieca@163.com