文章总结： 该文档报道了梁琨副教授团队在WWW2026发表的DTransKT论文。该研究针对跨学科知识追踪的泛化难题，提出双重可迁移框架，通过能力对齐与语义融合提升模型适应性。实验证实其在直接迁移场景下准确率提升14.2%，有效打破学科壁垒，为构建智能教育系统奠定了坚实基础。 综合评分： 75 文章分类： 其他

喜报！团队教师梁琨副教授论文被WWW2026录用

物联网与信息安全团队

2026年1月16日 17:21 天津

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新年伊始，人工智能学院物联网与信息安全团队再传科研捷报。团队教师梁琨副教授与天津大学王鑫教授团队合作，以第一作者身份在人工智能与万维网交叉领域国际顶级会议The Web Conference（WWW，CCF A类）上发表题为《DTransKT: 面向跨学科自适应的双重可迁移知识追踪框架》的研究论文。此项成果标志着团队在人工智能与在线教育交叉领域取得突破性进展。

知识追踪是构建智能认知与教育系统的核心技术，旨在通过分析学习交互数据，动态建模学习者知识状态变化，进而实现个性化学习推荐与精准能力评估。然而，现有模型在跨学科应用时面临两大挑战：学习者认知能力差异显著，以及不同学科间知识结构存在异质性，导致模型迁移与泛化能力受限。

针对这一难题，梁琨老师等创新性地提出了DTransKT框架。该框架通过双重迁移机制，一方面对齐不同学科背景下的学生能力表征，另一方面融入外部语义知识以增强模型普适性。研究在多个公开数据集上验证表明，DTransKT能稳定提升七种主流知识追踪模型的跨学科性能，在直接迁移场景下平均准确率提升14.2%，有效促进了学科壁垒的打破与模型通用化能力的增强。

天津科技大学人工智能学院物联网与信息安全团队长期聚焦人工智能前沿技术及其在物联网安全、智慧教育等领域的融合创新。梁琨老师此项研究不仅为知识追踪领域提供了高效解决方案，也为构建具备广泛适应能力的智能教育系统奠定了理论与技术基础。该成果的发表，充分体现了团队在人工智能交叉学科研究方面的持续进步，对推动教育数字化转型具有积极意义。

展望未来，团队将进一步深化该框架研究，拓展其在复杂真实教育场景中的应用，并积极推进产学研合作，助力人工智能技术赋能高质量教育体系建设。

WWW会议简介

The Web Conference（原国际万维网大会，简称WWW）是人工智能与万维网领域最具影响力的国际学术会议之一，始于1994年，被中国计算机学会（CCF）列为A类会议。WWW 2026将于2026年4月13日至17日在阿联酋迪拜举行，本届会议共收到投稿3370篇，录用676篇，录用率约20.1%。

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