大模型研究及应用团队，是齐鲁师范学院人工智能教育研究院的核心研究方向之一。团队专注于大模型的前沿理论研究、关键技术攻关与教育场景创新应用。我们致力于构建面向教育领域的专用大模型，并深入探索其在新一代智慧教育系统中的赋能作用，旨在通过大模型技术推动教育教学的智能化变革。

研究方向

本团队的研究贯穿大模型的全技术栈，重点聚焦于：

1.教育大模型的构建与优化： 研究大模型的预训练、有监督微调（SFT）、基于人类反馈的强化学习（RLHF）等全流程技术，重点攻克教育领域知识的高效注入与对齐难题。

2.大模型的多模态推理与生成： 探索大模型对文本、语音、图像等多模态教育数据的理解、推理与生成能力，重点应用于开放式问答、复杂解题步骤生成、多模态作业智能批改等场景。

3.大模型驱动的教育智能体： 研发基于大模型的个性化学习伴侣与教学辅助智能体，实现自适应对话、认知状态诊断与精准学习路径规划。

学术竞赛成果

研究人员

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李成飞

部门：齐鲁师范学院人工智能教育研究院

方向：大模型方向

学位：硕士学位

  个人信息                                                                                                                   

李成飞，毕业于兰州大学，现任职于齐鲁师范学院人工智能教育研究院，曾担任智慧教育国家新一代人工智能开放创新平台数据算法工程师、高级语音算法工程师、大模型资深算法工程师等职务，拥有7年AI教育研发经验。主导多个语音识别和多模态作业批改大模型项目。曾获Interspeech“非母语儿童语音识别挑战赛”冠军、第一届国家智慧教育平台数据创新应用活动杰出作品、创新作品奖。在Interspeech、AAAI、EMNLP、ISCSLP、APSIPA、CCL等人工智能领域顶级会议与期刊上发表多篇学术论文，国内外授权发明专利20余项。

个人邮箱：lichengfei@qlnu.edu.cn

  研究兴趣                                                                                                                   

大模型、教育数据挖掘、人工智能教育、多模态深度学习

  学术竞赛                                                                                                                   

2025年PRCV2025-基于大模型的AIGC图像质量评估挑战赛：一等奖

2025年CHIP2025-评测一：面向住院电子病例入院记录的内涵指控任务：第一名

2025年CHIP2025-评测三：医学NLP代码自动生成测评-识别符合临床试验入组标准的患者：第三名

2025年科大讯飞AI开发者大赛：说话人无关的构音障碍语音识别挑战赛：亚军

2025年CCAC2025第五届中国情感计算大会技术评测-中文多模态讽刺计算：二等奖

2025年CCAC2025第五届中国情感计算大会技术评测-细粒度比拟句情绪分析：三等奖

2025年CCAC2025第五届中国情感计算大会技术评测-四格漫画理解评测-四格漫画上下文推理：优胜奖

2025年“数据要素x”大赛山东分赛济南市选拔赛：二等奖

2025年山东省大学生人工智能天赛暨计算智能应用挑战赛：二等奖

2025年CCL25-Eval任务五-第一届中文古诗词赏析评测：二等奖

2025年AIRS-2025开发大赛「星际矿脉」火星矿物高光谱分类挑战赛：优秀奖

2024年智源行业数据应用大模型挑战赛-旅游数据赛道：智源开源社区价值贡献奖

2024年第一届国家智慧教育平台-题目一-精品课视频资源分析：创新作品

2024年第一届国家智慧教育平台-题目二-多模态试题知识点标签预测：杰出作品

2024年第一届国家智慧教育平台-题目三-教学课件内容识别与分类：创新作品

2021年INTERSPEECH 2021“非母语儿童语音识别”比赛冠军

  学术服务                                                                                                                   

2022年 ISCSLP2022 MAGICHUB中英混语音识别挑战赛评委专家

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曹太合

部门：齐鲁师范学院人工智能教育研究院

方向：大模型方向

学位：博士学位

  个人信息                                                                                                                   

曹太合，人工智能教育研究院青年讲师，博士毕业于华中师范大学人工智能教育学部，教育信息技术专业，硕博连读，德国柏林洪堡大学计算机科学与教育学院联合培养博士，北京师范大学教育学部教育技术学院博士后。研究方向为AI支持的自我调节学习，教育数据挖掘和学习分析、人工智能赋能教学设计，研究内容获得第73批中国博士后面上项目及国家资助博士后研究计划（C档）的资助，研究成果发表在Interactive Learning Environments、《中小学信息技术教育》、全球华人计算机教育应用大会、教育技术国际论坛等期刊和会议上。

  学术论文                                                                                                                   

[1] Cao Taihe , Zhang Zhaoli , Chen Wenli & Shu Jiangbo.Utilizing clickstream data to reveal the time management of self-regulated learning in a higher education online learning environment[J].Interactive Learning Environments, 2022.DOI:10.1080/10494820.2022.2042031.

[2] Zhang Zhaoli , Cao Taihe , Shu Jiangbo & Liu Hai.Identifying key factors affecting college students' adoption of the e-learning system in mandatory blended learning environments[J].Interactive Learning Environments, 2020(2):1-14.DOI:10.1080/10494820.2020.1723113.

[3] 武法提,曹太合,郑颢琳.基于专注度识别的作业分心干预策略研究[J].中小学信息技术教育, 2025(7).

[4] Cao Taihe, Wu Fati , Shu Jiangbo & Chen Weijia (2024.06). Recognizing learners based on time management images in the process of self-regulated learning, GCCCE 2024.

[5] Shao Jinsha, Zhang Zhaoli & Taihe Cao* (2018.11). Exploring key factors affecting students adoption of e -learning system in higher education, IFET 2018.

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吴悦

部门：齐鲁师范学院人工智能教育研究院

方向：大模型方向

学位：硕士学位

 个人信息                                                                                                                  

吴悦，计算机科学与技术硕士，讲师，主要从事人工智能、计算机视觉（大规模图像分类和检索）、时序数据分析等方面的研究，目前已在国、内外核心期刊发表相关论文5篇，参与省自然科学基金（面上项目）1项，获得国家授权专利2项。

 授权专利                                                                                                                  

一种基于高阶深度哈希学习的图像检索方法, CN109241313B

一种基于MES系统实现成型、硫化自动排产系统, CN112862308B

 学术论文                                                                                                                  

[1] Yue Wu, Qiule Sun, Jianxin Zhang, et al. Deep covariance estimation hashing for image retrieval[C]. 2019 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). IEEE, 2019: 2234-2238.(Oral, TOP 10 Paper)

[2] Yue Wu, Qiule Sun, Yaqing Hou,et al. Deep covariance estimation hashing[J]. IEEE Access, 2019, 7: 113223-113234.

[3] Bin Liu, Yue Wu. Co-evolution of reputation-based preference selection and resource allocation with multigame on interdependent networks[J]. Applied Mathematics and Computation, 2023, 456: 128128.

[4] Qian Wang, Yue Wu, Jianxin Zhang, et al. Supervised Deep Second-Order Covariance Hashing for Image Retrieval[C]. Data Science: 6th International Conference of Pioneering Computer Scientists, Engineers and Educators, ICPCSEE 2020, Taiyuan, China, September 18-21, 2020, Proceedings, Part I 6. Springer Singapore, 2020: 476-487.

[5] 张建新,吴悦,张强等.有监督相似性保持的深度二阶哈希方法[J].计算机科学,2022,49(S2):494-501.

 科研项目                                                                                                                  

[1]图像高阶深度特征表达方法及其应用研究, 辽宁省自然科学基金资助计划项目(面上项目), 2019.10-2021.9.

[2]齐鲁师范学院教改课题《人工智能助推师范生培养研究》

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刘斌

部门：齐鲁师范学院人工智能教育研究院

方向：大模型方向

学位：博士学位

个人信息                                                                                                                  

刘斌，计算机应用技术博士，齐鲁师范学院计算机专业教授，人工智能教育研究院院长，山东省高等学校人工智能教育团队负责人，山东省首批数据开放创新应用实验室负责人，山东省首批产业学院负责人，国、内外核心期刊发表相关论文30余篇，主持国家、省部级科研课题3项，作为负责人完成企业合作课题5项，获得发明专利、软件著作权等知识产权10余项。