人工智能工程学院

学院新闻College News

05

2026-03

人工智能工程学院举办2026年国家自然科学基金申报指导会

为扎实推进2026年度国家自然科学基金申报工作，强化学院科研创新能力与学科建设水平。学院于3月4日在525会议室举办国家自然科学基金申报专题指导会，罗斌院长、徐立祥副院长及全体教师参加会议，会议由罗斌院长主持。罗院长结合自己多年评审与申报实战经验，对今年申报老师进行一对一指导，从选题立意、创新点提炼、申报书撰写规范等核心环节展开系统讲解，为教师提供全流程实操指引。学院以此次指导会为契机，持续跟进申报进度，开展精细化打磨，全力推动申报工作提质增效。
27

2026-02

人工智能工程学院召开2026年国家自然科学基金申报推进会

2026年2月25日下午，为精准把握2026年度国家自然科学基金申报的政策、改革动态，全面提升申报质量与立项成功率，学院在525会议室召开2026年度国家自然科学基金申报推进会。罗斌院长、徐立祥副院长及全体教师参加会议，罗斌院长主持会议。罗院长强调，国家自然科学基金旨在资助基础研究、培养科学技术人才，增强自主创新能力。围绕2026年度国家自然科学基金最新政策、申报指南、选题方向、撰写规范与评审要点进行系统解读，提醒申报教师严守科研诚信，杜绝学术不端，确保材料真实规范、逻辑严密、亮点突出；徐立祥副院长也分享了其多年申报经验，鼓励教师积极申报。罗斌院长在总结时强调，2026年基金项目申请是我校的首次申报，机遇与挑战并存，国家自然科学基金的申报对提升教师学术具有重大意义。（图、文/孙文君一审/孙文君二审/武文斌三审/徐立祥）
06

2026-02

我院最新研究成果在中科院一区Top期刊IEEE Transactions on Cybernetics上正式发表

在教育技术与人工智能领域，知识追踪（Knowledge Tracing）是实现个性化学习的核心技术之一。它通过分析学生的历史答题记录，追踪学生知识状态的变化并预测其未来答题表现。然而，当前主流的知识追踪模型存在两个关键缺陷：一是忽略了答题过程中的干扰因素（如粗心失误和猜测答案），二是静态认知表示无法准确反映学生动态变化的知识水平。这些问题导致模型在预测学生真实能力时存在较大偏差，难以满足个性化教育的实际需求。针对上述挑战，徐立祥教授团队提出了一种基于认知表示优化的知识追踪模型（CRO-KT），通过动态规划算法和协同优化策略，实现了对学生认知状态的精准建模。该模型创新性地将学生的答题记录转化为动态认知表示，通过优化认知结构使其更符合学生的认知规律；同时，采用协同优化算法综合考虑所有相关习题的答题情况，提升了认知表示的准确性。团队经过长达16月的技术攻关（包括8个月的模型设计与实验验证和8个月的论文撰写与修改），研究成果《Improving Question Embeddings with Cognitive Representation Optimization for Knowledg
06

2026-02

人工智能工程学院为第一成果单位在中科院一区TOP期刊Information Fusion上发表最新研究成果

图神经网络（GNNs）已广泛应用于生物化学分子分类、社交网络分析、电路设计预测等多个领域，凭借其强大的特征学习能力在图数据分类任务中展现出显著优势。但长期以来，GNN 模型存在“黑箱”问题—难以建立输出结果与输入图中特定特征、结构模式的直接关联，缺乏可解释的预测依据，这一核心挑战严重限制了其在药物研发、医疗诊断等关键场景的可靠应用。现有方法或缺乏直接可解释的结构载体，或难以同时兼顾全局拓扑信息与局部结构细节，无法满足实际应用对模型透明度的需求。针对这一问题，徐立祥教授团队提出基于图元的双核可解释图神经网络框架（GL-BKGNN）。该方法创新性地借鉴卷积神经网络（CNN）的图像滤波器思想，将图元作为图滤波器，通过独特的双核模块实现结构特征的深度融合：一方面利用可微的随机游走核进行端到端训练，生成梯度信息用于模型优化，高效捕捉图的全局结构特征；另一方面借助非可微但稳定性更强的Weisfeiler-Lehman核，精准捕捉局部关键子图，补充局部结构细节。同时，模型结合交叉熵损失与Jensen-Shannon 散度损失进行联合训练，在提升分类性能的同时，通过图元拓扑可视化技术，清晰呈现影响预测
05

2026-02

我院学子在安徽省诚信辩论赛中荣获佳绩

在2025年11月举行的安徽省第四届大学生诚信主题辩论赛中，我校人工智能工程学院李明阳、朱佳妮两位同学作为校辩论队主力成员，代表学校出战，凭借扎实的思辨能力与出色的现场发挥，助力学校辩论队最终斩获安徽省三等奖及合肥赛区二等奖的优异成绩。本次大赛由安徽省发展改革委、省教育厅联合主办，安徽广播电视台承办，吸引了全省多所高校参与。在比赛中，李明阳、朱佳妮同学围绕“AI生成内容在带来工作便利的同时，技术发展与隐私保护何者更重要”这一紧扣人工智能发展的时代辩题，发挥专业所学，结合技术伦理、数据安全与创新实践等多重维度，展开深入论述与敏捷交锋，展现出我院学子良好的逻辑思维、语言表达与跨学科综合素养。备赛期间，两位同学在指导教师鞠伟澎、张越的悉心指导下，投入大量课余时间，反复研讨辩题、搜集资料、模拟辩论。李明阳同学作为团队核心成员之一，在立论构建与稿件修订中严谨细致、精益求精；朱佳妮同学则在论点支撑与临场应变中表现沉稳、协作高效。他们的努力与付出，为团队最终取得佳绩奠定了扎实基础。此次获奖不仅是对两位同学个人综合素质的肯定，也彰显了我院在“新工科”人才培养中，注重学生思辨能力、创新意识与价值观塑造

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AI领航论坛AI Vanguard Forum

AI领航论坛：人工智能通识课

田野

2026年1月7日星期三13:30

合肥理工学院文化艺术中心
AI领航论坛：人工智能通识课

苏喻

2026年1月6日星期二13:30

合肥理工学院文化艺术中心
人工智能工程学院举行防范电信网络诈骗宣讲

邓鸿飞

2025 年 12 月 3 日

人工智能工程学院
AI领航论坛：大学生常见法律风险及防范

马永保

2025年11月19日星期三14:00

合肥了理工学院行知楼1单元101

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