马玉玲，分别于2003年、2008年、2020年于 山东大学 计算机科学与技术学院 获学士、硕士和博士学位。现为英国威廉希尔公司官网 计算机科学与技术学院的一名教师，硕士生导师（兼英国Ulster大学博导），主要研究方向为:机器学习、教育大数据挖掘、心理健康辅助诊断。现已在Science China Information Sciences 、Frontier of Computer Science 、IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE ACCESS、《计算机应用》以及 WISE 、PCM 、CIKM 等国内外重要学术期刊和会议上发表论文近20篇。主持国家和山东省自然科学基金面上项目各1项，厅局级课题4项,以第1发明人获得发明专利2项，软件著作权3项。社会服务方面，担任中国计算机学会模式识别与人工智能专委会通讯委员、山东省人工智能学会会员、CCF Yocsef济南会员，山东省视觉应用与智能技术专委会委员为相关领域的学术交流活动做出了一定的贡献。 代表性教科研项目： (1)面向预见性和可解释性的智能知识追踪建模方法研究，国家自然科学基金面上项目，2022.01-2025.12，主持 (2)面向大规模学生群体的智能知识追踪建模方法研究，山东省自然科学基金面上项目，2022.01-2024.12，主持 (3) 知识概念驱动的课程教学方法研究与探索,教育部产学合作协同育人项目，2022.01-2023.12，主持 (4)基于智能知识追踪的学生个性化学习方案及策略研究，山东省教育科学研究院，2021.10-2024.10，主持 (5) 山东省高等学校科技计划项目，基于Multi-task Learning的智慧校园数据挖掘，2015.10-2018.12，主持 代表性学术论文（5篇）： (1)Pre-course student performance prediction with multi-instance multi-label learning , Science China Information Sciences, 2019, 62(2):029101. 第一作者，(CCF B，Q1区，IF: 7.275) (2)Multi-task MIML learning for pre-course student performance prediction, Frontiers of Computer Science, 2020, 14(5): 145313. 第一作者， (CCF C, Q2区, IF:2.669) (3)SPAKT: A Self-Supervised Pre-TrAining Method for Knowledge Tracing," IEEE Access, 2022, 第一作者，（Q1，SCI期刊，IF:3.476）. (4) Deep regional detail-aware hashing，Multimedia Systems, 2022.08. (SCI, Q2, IF=2.603, 通讯作者) (5) CMGNet:Context-aware middle-layer guidance network for salient object detection. Journal of King Saud University- Computer and Information Sciences, 36 (2024) 101838. (SCI, Q1, IF=5.2, 通讯作者) 代表性知识产权： (1)一种试题资源推荐方法及系统，ZL202210115429X，发明专利 (2)知识追踪方法及系统，ZL2022100967423, 发明专利 (3) 基于多粒度任务联合建模的学生学业预警方法及系统， 202110527608.X，国家发明专利. (4) 一种基于生成式人工智能的试卷自动评阅方法及系统， ZL 202510103874.82022.04 (5) 一种双重半监督集成式的心理健康辅助诊断方法及系统，ZL202411116609.5,发明专利 |
