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丁继红，博士、浙江师范大学教授。长期致力于AI+教育、教育大数据挖掘、多模态学习分析等研究，主持国家自然科学基金面上、青年、地区项目各1项，教育部人文社科项目1项，及其他省级项目5项。以第一或通讯作者在CCF A/SCI/SSCI/CSSCI等期刊发表论文30余篇。独立主编教材《教育数据挖掘方法与应用》(2021年)。获国家级教学成果二等奖(2023年)，国家级教学比赛二等奖(2019年)、浙江省教育科学研究优秀成果奖二等奖(2020年, 1/5)、浙江省优秀研究生教学案例(2021年, 1/1)、浙江省教学成果奖一等奖(2022年,1/7)、海南省教学成果奖二等奖(2025年,2/11)等。

科研项目：

1.   国家自然科学基金面上项目“双螺旋协作学习过程多模态分析与全息数字画像及精准干预研究【62277012】”2023 -2026，54万，在研，主持

2.   国家自然科学基金地区项目“旨向情感-认知协同演化的编程学习动态知识追踪与干预研究【62567002】”2026 -2029，32万，在研，主持

3.   国家自然科学基金青年项目“基于多维关联分析的教育精准服务模式研究【71704160】”2018 -2020，18万，已结题，主持

4.   教育部哲学社会科学研究后期资助一般项目“情境化知识服务赋能大规模个性化学习——逻辑、模式与效果【23JHQ090】”2024-2026, 在研，10万，主持

5.   浙江省教师教育创新实验区建设项目“时空衔接、三互贯通、虚实结合的卓越职教师资实践教学环境构建研究”，2021-2022，29万，已结题，主持

6.   浙江省哲学社会科学规划课题一般项目“教育精准服务助推教育过程公平模式研究【18NDJC208YB】”2018 -2020，4万，已结题，主持

7.   浙江省教育厅一般课题“多维关联分析的个性化教育资源推荐及主动服务模式研究【Y201635710】”，2016-2018，0.5万，已结题，主持

8.   浙江省教育科学规划课题“异地同步网络教研的环境构建、模式创新及绩效评价研究【2017SCG256】”，2016-2018，已结题，主持

科研论文：

1.   Ding J., Fan, Z., Liu, H. et al. Understanding collaborative programming dynamics: The role of prior knowledge, engagement and ICAP learning modes[J]. International Journal of Computer-Supported Collaborative Learning (IJCSCL), 21, 7–45 (2026). https://doi.org/10.1007/s11412-025-09457-4 (IF=5.6, SSCI 中科院一区)

2.   Ding J., Liu H. Integrating AI-Enhanced 4C/ID Scaffolding into Rural STEM Education: Supporting Complex Problem Solving and Learning Outcomes [J], Interactive Learning Environments (ILE), 2026, 34(7), 5058–5073. https://doi.org/10.1080/10494820.2026.2616415. (IF=5.3, SSCI JCR一区)

3.   Ding, J., Liu, H., Cao, S., & Wang, Y. (n.d.). The paradox of instrumental visibility: A narrative inquiry into epistemic injustice in a STEM-dominated faculty[J]. Teaching and Teacher Education(TATE), 2026, 177: 105553. https://doi.org/10.1016/j.tate.2026.105553. (IF=3.9, SSCI 中科院一区)

4.   Zhang W., Ding J.*, Liu H., et al. Improving Cross-modal Semantic Alignment with Cross-Modal Joint Semantic Transformer for Multimodal Sentiment Analysis[J]. Big Data Mining and Analytics (BDMA), 2026, 9(5): 1341-1353. https://doi.org/10.26599/BDMA.2025.9020110. (IF=6.2, SCI, 中科院一区, 通讯作者)

5.   Chen P., Liu H*, Ding J*, Huang X., Zou S., and Yang L. T. Class Activation Values: Lucid and Faithful Visual Interpretations for CLIP-based Text-Image Retrievals. The 48th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR), 2025: 844-853. https://doi.org/10.1145/3726302.3729923 (CCF A, 第二通讯)

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教材：

1.   2021年，独立主编《教育数据挖掘技术与应用》，电子工业出版社，ISBN：9787121420733