研究中心依托北京师范大学自然科学高等研究院、北京师范大学智能技术与教育应用教育部工程研究中心、北京师范大学人工智能学院，开展智能教育及工程化等方面的研究开发工作，面向AI+互联网教育，重点发展人工智能在教育领域中的应用，开展AI+互联网教育产业核心技术攻关，培养智能工程技术创新人才，培育具有行业领先水平、服务于智能教育产业发展的创新团队，促进成果转化，建设服务于粤港澳大湾区乃至全国的互联网智能教育产业化平台，成为北师大自主创新体系的重要组成部分。

　　人工智能技术将成为个性化教育从理论构想到实践落地的强大推动力。研究中心的主要研究内容包括核心素养分析与评价、行为与脑活动、深度学习、大数据挖掘、虚拟现实技术等领域相关技术研究。在承担国家、省、市有关智能工程与教育应用课题的基础上，着重于科研成果的转化，深度重视学生创新能力的培养，以科研成果的工程化应用为主导思想，培养产教融合发展的应用型、复合型、创新型人才。同时，研究中心将开展对外技术服务和培训服务，在广东省发挥示范作用，为粤港澳大湾区产业发展和人才培养做出贡献。

　　研究中心实行主任负责制，全权负责实验室工作，下设核心素养分析与评价、行为与脑活动、深度学习、大数据挖掘、虚拟现实技术等研究方向，研究中心的建设、日常管理、工作协调等由信息技术学院负责。

　　

　　研究中心具体研究内容如下：

　　（1）核心素养分析与评价

　　在最新的学生核心素养能力培养方式研究成果的基础上，采用互联网+AI模式，基于大数据技术，建立学生核心素养评价数学模型和课程评价系统，从提高学校与家长、家长与孩子、老师与孩子之间的交互性和亲密性为出发点，进行全过程、全方位、动态化的大数据存储和分析，共同打造学生成长良性生态环境，智能生成学生综合素质报告，科学提升学生发展的内驱力。长期关注和引导学生核心素养能力的发展，从而为我国学生核心素养能力的提升，提供一种全新而有解释力的理论和实践支撑。

　　（2）行为与脑活动分析

　　将利用脑电、功能核磁共振等大脑信号，并结合心电、眼动等生理信号，通过引入深度学习等方法构建个性化的动态和多尺度脑网络，用来动态评估与预测人的行为状态，包括人的行为过程的在线监测与反馈，构建行为动态模型，探索脑信号与人的行为变化之间的内在联系机制和协同机制，为其它研究方向提供理论和实践支撑。

　　（3）深度学习

　　人工智能技术快速发展，逐渐进入教育领域，对教学环境，教学设计产生深刻影响。深度学习是人工智能研究的前沿技术，通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据内在规律和表示层次，建立模拟人脑进行分析学习的神经网络。通过基于教育大数据的特征分析，开发或者利用深度学习的研究成果，为人工智能的教育应用开辟新的途径。

　　（4）大数据挖掘

　　研究大数据计挖掘中的相关算法，包括图像匹配算法，数据挖掘算法，智能推荐算法，知识学习算法等，把数据挖掘应用到教育领域，包括学习效果评价、教学质量评估、学习行为分析、成绩预测、学生学习效果等，建立全学科、全过程、全员的“多维度”评价过程大数据平台，实现教育成果分享，为教育教学及管理提供决策支持，助力未来教育的发展。

　　（5）虚拟现实技术

　　虚拟现实技术是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统，它利用计算机生成一种模拟环境，使用户沉浸到该环境中。教师通过运用虚拟现实技术搭建一种适合学生的学习环境，让学生在虚拟世界体会到真实世界中的情感，促使学生自主探索，真正实现快乐学习，提升课堂教学效果。

　　以虚拟现实技术为支撑，研发学生学习的心理素质、3D虚拟学习环境模拟仿真、自然交互与传感技术等，构建深度学习场域模型，从而为虚拟现实技术在现代教育中的应用提供核心技术，并开发满足用户需求的具有自主知识产权的教学智能感知与交互系列产品，充分发挥虚拟现实技术优势，推动学习者优化学习路径和学习策略。