刘三女牙，博士，教授，博士生导师。 现任华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心、教育大数据应用技术国家工程实验室常务副主任，同时兼任教育部高等学校教学信息化与教学方法创新指导委员会教育技术专业教学指导分委员会委员、华中师范大学学术委员会委员、《大数据》杂志编辑委员会委员、全国信息技术标准化委员会教育技术分技术委员会委员等，2011年入选教育部“新世纪优秀人才”计划，2012 年入选湖北省”新世纪高层人才”计划，2016 年获湖北省“科技创新源泉工程”创新创业人才称号，2017 年获湖北省政府专项津贴，主要研究方向为教育技术、教育大数据、教育人工智能，承担包括国家科技支撑与重点研发计划、国家社科基金、国家自然科学基金、省级重大项目等项目 20 余项，发表学术论文 100 余篇，出版著作 10 部；获得国家授权专利 40 余项，荣获湖北省科技进步一等奖 2 项、二等奖 1 项、高等教育国家教学成果二等奖 1 项、湖北省高等学校教学成果一等奖 1项。

“人工智能+教育”是当今智能教育发展的必然趋势，教育的个性化与智能化发展面临着如何认知教育主体、实施未来教学以及构建未来学习环境三大基本挑战。为了应对这挑战，需攻克学习主体可理解、学习情境可计算以及学习服务可定制三大科学问题。在学习过程中，情绪是学习者的一种重要的内隐式学习特征，情绪互动的缺失容易引发学习者产生倦怠和迷茫，进而导致学习动机的下降。对于学习者来说，他们回答问题时的语气、眼神以及表情等都能为教学者分析和调节其心理状态提供线索。在当前数字化学习环境中，教师在制定教学策略时仍较少考虑到学生的情绪，然而该因素将贯穿整个教学过程并与学习者的认知交互作用。为了深入理解学习者的学习状态与学习表现变化的动因，需利用教育场景下多模态数据驱动的情感分析与计算，具体包括基于生理数据(ECG、EEG、EDA) 的情感计算、基于表情数据的课堂注意力分析与情感计算、基于文本话语数据的情感计算与演化分析、时序情感-主题的联合建模以及学习者兴趣话题的计算；最后还应考虑下一代“人机互动”环境中的教育伦理问题， 为了迎接教育与技术的结合以及人类智能与机器智能的协同，我们不得不去思考情绪敏感系统的情感绑定、隐私保护、技术素养以及技术异化等问题。