报告题目：在真实情境下利用生成式人工智能自动产生数学问题，与探讨其对学习的影响
时 间：2026年3月13日（星期五）10:20
地 点：科研楼18号楼1102
主 办：数学与统计学院、分析数学及应用教育部重点实验室
参加对象：学科教学（数学）专业硕士研究生、数学教育博士生及相关方向教师
报告摘要：数学应用问题（MWP）是重要的教学资源，它不仅能评估学生对各种数学概念的掌握程度，还能培养他们的数学推理和问题解决能力。产生真实的数学应用问题（AMWP）是一项具有挑战性的任务，因为需要在数学正确性、情境相关性和教育价值之间取得平衡。产生既可解又有意义的 AMWP 需要精心整合真实情境、准确的数值数据、适当的认知需求以及与学习目标的契合度。此外，确保题型和难度的多样性也增加了生成过程的复杂性。而 MWP 的自动生成技术可以透过有效率地产生多样化、情境相关且数学上准确的问题来帮助应对这些挑战。与现有数学问题产生方法不同，我们提出了一种利用生成式人工智能自动产生具有情境化、个人化和社交化(Contextualization, Personalization, and Socialization)特性的数学应用问题（AMWP）的新方法。情境化策略旨在将数学概念置于真实世界、实际情境或个人相关情境中，使数学应用题更具意义，这些情境能反映学习者的日常经验与环境。情境化AMWP将数学连结至日常体验、实务情境或相关事件，使其对学习者更具相关性、真实性与吸引力。个人化机制则藉由调整难度以匹配个别学习者能力，提升AMWP的有效性。藉由依学生技能水平量身打造问题，确保每位学习者获得适当挑战，从而促进参与度、激发动机并达成最佳学习成效。最后，社会化机制则进一步融入社交互动提示与团体导向任务，将AMWP从个人练习工具转化为协作学习工具，支持共同解题并发展合作、协商、观点分享等社会认知能力。
报告人简介：黄武元教授现任台湾东华大学科学工程学院院长。1989年荣获交通大学计算机科学与信息工程系学士，1991年荣获清华大学计算机科学硕士，1997年荣获清华大学计算机科学博士。主要研究方向为人工智能教育和多媒体人机交互，尤其是真实情境下的智慧学习和创造性学习的人机交互。2023 年及 2024 年入选斯坦福大学/爱思唯尔（Elsevier）教育及教育研究领域全球前 2% 高影响力科学家名单。2007-2017根据他在教学设计和技术领域的 65 个高质量 SSCI 期刊上的论文发表表现，黄博士居世界前七。2020 年在技术增强语言学习领域有最高影响因子(IF= 6.6, 2024）的期刊 Computer Assisted Learning journal (SSCI)，统计了其在十二年间（2008-2019年）的出版情况。在出版物数量、H-index 论文和影响因子方面，黄博士是位列第一的学者。这表明黄博士在技术辅助语言学习领域的贡献得到了认可。他在 SSCI 和 SCI 收录的主要国际期刊上发表了 150 多篇教育技术领域的高质量期刊论文。指导经历: 培养博士研究生和硕士研究生100余名，其中包括 19 名毕业的博士生和 90 多名硕士生。AI 相关的研究经历：利用自然语言处理和 Anything to Text Recognition 来帮助知识学习和在真实环境中的应用，进行实证研究，以证明其对高水平认知发展的有效性。