姓名：方静
学历：博士研究生
学位：教育学博士
专业：教育信息技术
职称：讲师
博/硕导：硕士生导师
硕士生招生专业：职业技术教育学、高等教育学、教师教育学
研究方向：学习分析、教育数据挖掘、高阶思维能力量化评估与培养
邮箱：20250101@hbut.edu.cn
[主要讲授课程]
[1]人工智能+教育，本科
[2]中小学信息科技教育，本科
[3]信息技术专业课程开发与教材分析，硕士
[4]信息技术与物理课程整合，硕士
[5]大数据与学习分析，硕士
[主要科研项目]
[1]主持国家自然科学基金青年基金项目（C类），人智协同环境下“知识结构-解决策略”联合驱动的问题解决学习过程性评估方法研究，2026-2028.
[2]主持教育部人文社会科学研究青年基金，AIGC增强的在线学习环境下学习者自我调节学习诊断与干预机制研究，2024-2027.
[3]主持中国博士后科学基金第75批面上资助项目，数据驱动的在线学习状态感知与适应性调节方法研究，2024-2026.
[4]参与国家自然科学基金面上项目，人智协同环境下学习者高阶能力可解释评估方法与适应性培养策略，2026-2028.
[5]参与国家自然科学基金面上项目，学习者高阶思维活动感知与归因分析,2022-2025.
[论文]
[1]方静,刘三女牙,何秀玲,李洋洋,刘智.混合教学自主学习阶段的认知投入干预策略研究[J].中国远程教育,2023,43(04):59-67+76.
[2]Fang ,J., Xiao ,X., He, X., et al. Knowledge map construction based on association rule mining extending with interaction frequencies and knowledge tracking for rules cleaning[J]. Interactive Learning Environments,1-15.
[3]He X, Fang J*, Cheng H N H, et al. Investigating online learners’ knowledge structure patterns by concept maps: A clustering analysis approach[J]. Education and Information Technologies, 2023: 1-22.
[4]He X, Xiao X, Fang J, et al. Exercise-Aware higher-order Thinking skills Assessment via fine-tuned large language model[J]. Knowledge-Based Systems, 2025: 113808.
[5]Xiao, X., Li, Y., He, X., Fang, J., Yan, Z., & Xie, C. An assessment framework of higher-order thinking skills based on fine-tuned large language models[J]. Expert Systems with Applications, 2025: 126531.
[6]Zhou R, Li Y, He X, Jang C, Fang J, et al. Understanding undergraduates’ computational thinking processes: Evidence from an integrated analysis of discourse in pair programming[J]. Education and Information Technologies, 2024: 1-33.
[7]Tong Yi, Fang Jing*, Fu Suizi, He Xiuling. Investigating Learners' AI Interaction Strategies in AIGC-Empowered Online Learning: An LLM-Based Automated Assessment Approach[C]//2025 5th International Conference on Educational Technology (ICET). IEEE.
[8]Li, Y., Gan, C., Xiong, Z., He, X., Fang, J*., & Zhou, R. Research on Automatic Discourse Classification during Collaborative Knowledge Construction: A Deep Learning Analysis Method Based on Semantic Extension[C]//2024 4th International Conference on Educational Technology (ICET). IEEE, 2024: 179-184.
[9]何秀玲，方静*，李洋洋，刘笑.数智赋能智慧课程建设实践路径探索——以小雅智能教学平台为例[J].教师教育论坛（现为“智能教育前沿”），2025(09).
[授权专利]
[1]一种学习者高阶认知活动状态识别方法、装置及系统，ZL202211329492.X，已授权，排序1
[2]基于图神经网络的知识结构预测方法、装置、设备及介质，CN202410722080.5，已受理，排序1
[3]一种推荐模型的训练方法、电子设备及计算机存储介质，ZL202111098764.5，已授权，排序2
[4]课堂行为识别方法、装置、电子设备及存储介质，ZL202011227216.3，已授权，排序3
[5]基于多模态信号的认知状态识别方法、装置、设备及介质，ZL202410408059.8，已授权，排序5