Posted on

[edm-announce] AIED2021: Final Call for Conference Papers

edm announce aied2021 final call for conference papers
  • From: Stephen Fancsali <sfancsali@xxxxxxxxx>
  • To: edm-announce@xxxxxxxxxxxxx
  • Date: Tue, 19 Jan 2021 13:50:00 -0500

[on behalf of Sergey Sosnovsky]

*** Apologies for cross-posting ***

The 2021 conference on Artificial Intelligence in Education will take place
between June 14 and 18 2021, in Utrecht (Netherlands) and virtually.

Mindful of the current challenges that we face, the conference theme will
be:

Mind the Gap: AIED for Equity and Inclusion.

Over the past decades, racial and other bias-driven inequities have
persisted or increased, diversity remains low in many educational and
vocational contexts, and educational gaps have increased.  Despite efforts
to address these issues, biases based on factors such as race and gender
persist. These issues have come to the forefront with recent crises around
the world.  In this conference, we invite the AIED community to reflect on
issues of equity, diversity, and inclusion in regards to the educational
tools and algorithms that we build, how we assess the efficacy and impact
of our applications, the theories that we build on and contribute to, and
within the AIED society. The use of intelligent educational applications
has increased, particularly within the past few years. As a community,
development and assessment practices mindful of potential (and likely)
inequities are necessary. Likewise, planful diversity, equity, and
inclusion practices are necessary within the AIED society and home
institutions and companies.

Potential topics related to the conference theme include:

– Promoting equity in research
– Biases in algorithms, AI, or applications
– Multicultural aspects of AI in Ed
– Supporting underachieving students
– Cultural and population differences
– AI in Ed for underserved communities and marginalized populations
– Gender and sex-based biases
– Equity, diversity, and inclusion in the community
– Data mining techniques to measure equity

AIED 2021 will be the 22nd edition of a longstanding series of
international conferences, known for high quality and innovative research
on intelligent systems and cognitive science approaches for educational
computing applications. AIED 2021 solicits empirical and theoretical papers
particularly (but not exclusively) in the following lines of research and
application:

– Intelligent and Interactive Technologies in an Educational Context:
Natural language processing and speech technologies; Data mining and
machine learning; Knowledge representation and reasoning; Semantic web
technologies; Multi-agent architectures; Tangible interfaces, wearables and
augmented reality.
– Modelling and Representation: Models of learners, including open learner
models; facilitators, tasks and problem-solving processes; Models of groups
and communities for learning; Modelling motivation, metacognition, and
affective aspects of learning; Ontological modelling; Computational
thinking and model-building; Representing and analyzing activity flow and
discourse during learning.
– Models of Teaching and Learning: Intelligent tutoring and scaffolding;
Motivational diagnosis and feedback; Interactive pedagogical agents and
learning companions; Agents that promote metacognition, motivation and
affect; Adaptive question-answering and dialogue, Educational data mining,
Learning analytics and teaching support, Learning with simulations
– Learning Contexts and Informal Learning: Educational games and
gamification; Collaborative and group learning; Social networks; Inquiry
learning; Social dimensions of learning; Communities of practice;
Ubiquitous learning environments; Learning through construction and making;
Learning grid; Lifelong, museum, out-of-school, and workplace learning.
– Evaluation: Studies on human learning, cognition, affect, motivation, and
attitudes; Design and formative studies of AIED systems; Evaluation
techniques relying on computational analyses.
– Innovative Applications: Domain-specific learning applications (e.g.
language, science, engineering, mathematics, medicine, military, industry);
Scaling up and large-scale deployment of AIED systems.
– Inequity and inequality in education: socio-economic, gender, and racial
issues. Intelligent techniques to support disadvantaged schools and
students. Ethics in educational research: sponsorship, scientific validity,
participant’s rights and responsibilities, data collection, management and
dissemination.
– Design, use, and evaluation of human-AI hybrid systems for learning:
Research that explores the potential of human-AI interaction in educational
contexts; Systems and approaches in which educational stakeholders and AI
tools build upon each other’s complementary strengths to achieve
educational outcomes and/or improve mutually.
– Online and distance learning: massive open online courses; remote
learning in k-12 schools; synchronous and asynchronous learning; mobile
learning; active learning in virtual settings

Submission instructions:

For the main track, there are two categories of papers. Full papers should
present integrative reviews or original reports of substantive new work:
theoretical, empirical, and/or in the design, development and/or deployment
of novel concepts, systems, and mechanisms. Full papers will be presented
as talks. Short papers are expected to describe novel and interesting
results to the overall community at large. The goal is to give novel but
not necessarily mature work a chance to be seen by other researchers and
practitioners and to be discussed at the conference. Short papers will be
presented as posters.

All papers will be reviewed by the program committee to meet rigorous
academic standards of publication. The review process will be double-blind
review process, meaning that both the authors and reviewers will remain
anonymous. To this end, authors should: (a) eliminate all information that
could lead to their identification (names, contact information,
affiliations, patents, names of approaches, frameworks, projects and/or
systems); (b) cite to your prior work (if needed) in the third person; and
(c) eliminate acknowledgments and references to funding sources. Papers
will be reviewed for relevance, novelty, technical soundness, significance
and clarity of presentation.

It is important to note that the work presented should not have been
published previously or be under consideration in other conferences of
journals. Any paper caught in double submission will be rejected without
review.

Full papers, short papers, and industry papers will be published by
Springer Lecture Notes in Artificial Intelligence (LNAI), a subseries of
Lectures Notes in Computer Science (LNCS). Submissions must be in Springer
format. Papers that do not use the required format may be rejected without
review. Authors should consult Springer’s authors’ guidelines and use their
proceedings templates, either for LaTeX or for Word, for the preparation of
their papers. Springer encourages authors to include their ORCIDs in their
papers. In addition, the corresponding author of each paper, acting on
behalf of all of the authors of that paper, must complete and sign a
Consent-to-Publish form. The corresponding author signing the copyright
form should match the corresponding author marked on the paper. Once the
files have been sent to Springer, changes relating to the authorship of the
papers cannot be made. For further details about the format, please see
https://www.springer.com/computer/lncs?SGWID=0-164-6-793341-0.

Maximum paper length is as follows:

– Full papers (10 pages + references)
– Short papers, presented as posters (4 pages + references)
– Industry Papers (up to 4 pages + references)

Submission dates (UPDATED):

– Abstract due: February 5, 2021
– Full paper deadline: 2021 February 12, 2021
– Reviewer deadline: March 10, 2021
– Meta-reviews due: March 22, 2021
– Notifications sent to authors: April 5, 2021

All submissions are handled via EasyChair:
https://easychair.org/conferences/?conf=aied2021
best regards,
_______________________________________________________

Dr. Sergey Sosnovsky
Assistant Professor

Universiteit Utrecht
Department of Information and Computing Sciences

division:     Intelligent Software Systems
group:        Software Technology for Learning and Teaching
office:        BBG-564
e-mail:       s.a.sosnovsky@xxxxx
post:          Princetonplein 5, 3584 CC  Utrecht
telephone: +31 (30) 253 1455
fax:            +31 (30) 253 2804
secretary:  +31 (30) 253 4109
_______________________________________________________
Ezoicreport this ad

Other related posts:

  • » [edm-announce] AIED2021: Final Call for Conference Papers – Stephen Fancsali