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數(shù)學(xué)推理是一種人類獨(dú)特的智慧能力，也是人類在對(duì)科學(xué)和知識(shí)的探尋道路上不可缺少的基石。不過，數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)通常是一項(xiàng)極具挑戰(zhàn)性的過程，因?yàn)樗蕾囉谥笇?dǎo)者對(duì)學(xué)習(xí)內(nèi)容的設(shè)計(jì)、教學(xué)和評(píng)估。從教育的角度來看，致力于幫助這一過程的人工智能系統(tǒng)能夠?yàn)槭褂谜咛峁└嗟陌菪院涂杉靶?#xff0c;并且提高他們的學(xué)習(xí)效率和對(duì)數(shù)學(xué)的理解。此外，構(gòu)建能夠理解、創(chuàng)造、和使用數(shù)學(xué)推理的系統(tǒng)能為研究人工智能推理提供獨(dú)特的平臺(tái)。在此次研討會(huì)中，本次Workshop將探索人工智能在數(shù)學(xué)教育中的應(yīng)用，包括：

● ? 教學(xué)：有效幫助學(xué)生進(jìn)行數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)的智能教輔系統(tǒng)

● ? 評(píng)估：人工智能輔助評(píng)分系統(tǒng)（如Gradescope）和個(gè)性化測(cè)試平臺(tái)（如IXL）

● ? 輔導(dǎo)：高級(jí)數(shù)學(xué)教育中的符號(hào)化數(shù)學(xué)工具（如Mathematica，Maple）

這些應(yīng)用離不開人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域里核心問題的研究，例如：

● 解釋能力：打開“黑匣子”，提供透明、可解釋的人工智能模型

● 推理能力：可以實(shí)現(xiàn)形式化或非形式化的推理、與人類進(jìn)行交流互動(dòng)的人工智能體

● 核心方法：應(yīng)用在數(shù)學(xué)領(lǐng)域里的多模態(tài)、邏輯推理、符號(hào)推理等方法

這些應(yīng)用技術(shù)的實(shí)現(xiàn)不僅要求數(shù)學(xué)和人工智能研究的不斷創(chuàng)新，還需要對(duì)實(shí)際教學(xué)場(chǎng)景的深入理解。因此，本次Workshop邀請(qǐng)了擁有不同研究背景、來自不同機(jī)構(gòu)和學(xué)科領(lǐng)域的專家，與他們共同討論和探尋在現(xiàn)實(shí)教學(xué)場(chǎng)景中，將人工智能融入數(shù)學(xué)教育的前景和挑戰(zhàn)。Workshop的討論話題包括但不限于：

● ? 可及性：人工智能如何如何最有效地幫助不同背景的學(xué)生進(jìn)行數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)？

● ? 應(yīng)用性：人工智能在數(shù)學(xué)教育中的哪些近期和長(zhǎng)期應(yīng)用中最具前景？

● ? 方法：哪些研究進(jìn)展是實(shí)現(xiàn)這些應(yīng)用所必需的？

● ? 展望未來：數(shù)學(xué)教育和研究的未來是什么？

受邀嘉賓

目前受邀參加Workshop的嘉賓有：

組織者

(按字母排列)

● ? Xiaodan Liang (梁小丹)：中山大學(xué)智能工程學(xué)院副教授，研究方向?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、智慧教育

● ? Pan Lu：加州大學(xué)洛杉磯分校計(jì)算機(jī)博士生，研究方向?yàn)槎嗄B(tài)學(xué)習(xí)和常識(shí)推理。

● ? Jay McClelland：斯坦福大學(xué)心理學(xué)系教授，心智、大腦和計(jì)算中心主任，研究方向?yàn)檎J(rèn)知和決策。

● ? Sean Welleck：華盛頓大學(xué)計(jì)算機(jī)系博士后，研究方向?yàn)樽匀徽Z言理解與數(shù)學(xué)推理。

● ? Yuhuai (Tony) Wu：斯坦福大學(xué)博士后，谷歌研究科學(xué)家，研究方向?yàn)闄C(jī)器推理。

● ? Eric P. Xing：卡內(nèi)基梅隆大學(xué)教授，默罕默德·本·扎耶德人工智能大學(xué)（MBZUAI）校長(zhǎng)，研究方向?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能。

投稿方式

提交給MathAI4Ed 2021的內(nèi)容限制在4頁以內(nèi)，但參考文獻(xiàn)和附錄可以不限頁數(shù)。后者不一定會(huì)被審稿人閱讀。我們要求并建議作者僅依靠補(bǔ)充材料來包括不適合4頁內(nèi)容的小細(xì)節(jié)（例如，超參數(shù)設(shè)置、可重復(fù)性信息等）。評(píng)審過程是雙盲的，所以請(qǐng)確保所有論文都有適當(dāng)?shù)哪涿浴?/p>

所有提交的論文必須使用LaTeX格式，使用NeurIPS 2021 MathAI4Ed論文格式：
https://mathai4ed.github.io/img/NeurIPS2021_MathAI4ED.zip。

所有被接受的論文將在虛擬海報(bào)會(huì)議上展示，一些論文將被選作口頭報(bào)告。Workshop也允許最近已經(jīng)發(fā)表或正在提交的論文。請(qǐng)?jiān)谔峤粫r(shí)對(duì)這些論文進(jìn)行相應(yīng)的標(biāo)注。這些論文的頁數(shù)限制為4頁。被接受的論文將在MathAI4Ed的主頁上公布，但是是非存檔的。

論文提交入口：
https://cmt3.research.microsoft.com/MATHAI4ED2021。

如有任何疑問，請(qǐng)發(fā)電子郵件至：
mathai4ed.neurips2021@gmail.com

重要日期

● ? 提交截止日期：2021 年 10 月 6日（11:59pm Pacific Time）

● ? 錄取通知：2021 年 10 月 23 日

● ? Camera-Ready 提交：2021 年 11 月 1 日

● ? Workshop 日期：2021 年 12 月 14 日

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的数学教育中的AI：NeurIPS’21 Workshop 欢迎投稿！的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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