10月16日至18日，第九届教育技术管理国际会议（ICETM 2026）在深圳南方科技大学举行。国际学院教师杨仰参加会议，并于10月17日在“智能教育资源与包容性数字学习”分会场作题为“Learner Engagement Pattern Clustering from Interaction Logs in GAI-Assisted Second Language Oral Practice”（生成式人工智能辅助二语口语练习中基于交互日志的学习者投入模式聚类研究）的学术报告，分享生成式人工智能支持外语学习的研究成果。

本次会议由南方科技大学与IEEE联合主办，南方科技大学未来教育研究中心承办，设置主旨报告、特邀报告、分会场报告及海报展示等环节，围绕教学设计、学习分析及教育技术应用等议题开展学术交流。与会学者就生成式人工智能的教育应用、人机协同教学、教师专业发展与学习者主体性等问题分享研究进展，探讨人工智能融入教育教学的机遇与挑战。

报告中，杨仰介绍了基于生成式人工智能对话日志识别学习者投入模式的研究。研究以64名学习者在人工智能辅助二语口语练习中产生的384份交互日志为基础，提取主动发起率、深度追问率、纠错请求率和平均交互轮次四项行为特征，并采用K-means聚类分析，识别出积极型、中等型和被动型三类交互状态。

研究发现，被动型学习者虽然完成了规定的练习任务，但在深度追问与主动寻求反馈方面表现相对不足。这表明，仅以任务完成情况衡量学习投入，难以充分反映人机交互的质量差异。该研究为利用自然生成的交互日志识别学习者状态、优化人工智能辅助口语练习中的学习支持提供了实证参考。

此次参会展示了我院教师在生成式人工智能与外语教育交叉领域的研究探索，也为了解教育技术前沿进展、拓展学术交流提供了契机。相关研究有助于深化对人工智能辅助语言学习过程的认识，为学院探索数字化外语教学与过程性评价提供参考。

国际学院杨仰老师作学术报告

分会场1：与会人员合影

ICETM 2026与会人员合影