【EI检索】教育数据挖掘和学习分析与信息技术国际学术会议

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[ACM]2026教育数据挖掘和学习分析与信息技术国际学术会议 (DEIT 2026)

[ACM]2026 International Conference on Education Data Mining and Learning Analytics (DEIT 2026)

 

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会议简介:

旨在为与会者提供一个学术交流与合作的高端平台。会议将涵盖多个主题,包括但不限于在线教育、人工智能在教育中的应用、教育大数据分析、虚拟现实及增强现实技术、智能教室与教育资源共享等。通过主题演讲、专题研讨、论文展示及互动环节,与会者将有机会分享最新研究成果,探讨行业前瞻,建立广泛的国际合作关系。

本次会议诚邀全球教育及信息技术领域的专家和学者积极参与,共同推动数字化教育的创新与发展。期待您的参与,共同迎接教育信息化的美好未来。

 

大会时间:2026年1月23-25日

大会地点:中国-长沙(可参会)

最终报名/截稿:2026-01-22

检索:EI Compendex / SCOPUS,

推荐码:GJ-02

投稿链接:https://bswang.com.cn/index.php?m=home&c=View&a=index&aid=1193

论文征集

提交给会议的文章发送给至少两名审稿人,包括国际规划委员会成员、技术委员会成员和其他合格的审稿人。我们热烈鼓励提交描述原始作品的论文,但不限于以下主题:

 

信息化教育、互联网+教育、计算机教育、远程教育……

教育技术、教育数据挖掘、教育机器人、计算机辅助教学……

学习模式、移动学习、人工智能与开放式学习……

计算机科学、网络安全、建模和识别……

人工智能理论、智能计算、认知信息学……

人工智能技术与应用、机器感知和虚拟现实、人机交互……

 审核流程

 

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论文出版

 

 

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所有的投稿都必须经过2-3位组委会专家审稿,经过严格的审稿之后,最终所有录用的论文将由:ACM ICPS (ACM International Conference Proceeding Series)出版,见刊后提交至EI Compendex, Scopus检索。

论文需提交全英文版本,8页内无超页费,全文投稿。论文应具有学术或实用价值,未在国内外学术期刊或会议发表过,作者自费查重,文章重复率不超过25%(含参考文献部分),否则由文章重复率引起的被拒稿将由作者自行承担责任。

 

出版声明:

本会议遵循出版道德的最高标准,并采取一切可能的程序来打击任何出版不当行为。本次会议致力于通过严格的同行评审和严格的道德政策来保持高标准。任何违反职业道德准则的行为,如剽窃、欺诈性使用数据、虚假的作者身份声明,编辑应以零容忍的态度严肃对待。提交的稿件以前不应以任何形式发表过,也不得正在考虑在其他地方发表。

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