[edm-announce] Fwd: [CFP] 2019 KDD Workshop on Deep Learning for Education (DL4Ed)

  • From: Stephen Fancsali <sfancsali@xxxxxxxxx>
  • To: edm-announce@xxxxxxxxxxxxx
  • Date: Wed, 8 May 2019 10:38:47 -0400

[on behalf of Andrew Lan]
2019 KDD Workshop on Deep Learning for Education (DL4Ed)

We are happy to announce that we will be organizing a half-day workshop at
KDD 2019, as part of the Deep Learning Day. Details on the workshop will be
updated soon. KDD 2019 will be held in Anchorage, Alaska, USA during August
4-8, 2019. See here <https://www.kdd.org/kdd2019/>.

Many people believe in education because of its power to maximize human
potential, and transform lives; it is also a critical component of our
society, since both school education and lifelong education play a central
role in the development of the world’s workforce. However, compared to
other applications of significant societal impact (e.g., healthcare,
transportation, and social sciences), education remains a highly
under-explored application field by the data mining and machine learning
research communities.

Our workshop focuses on the use of deep learning to improve education; we
aim at bringing together experts in the interrelated groups of machine
learning, cognitive science, educational psychology, human computer
interaction, and intelligent systems. In particular, we will focus on the
following topics:

Relevant topics to this workshop include but are not limited to:


   Utilizing machine learning to expand learning beyond the privileged few
   to remote corners of the world.

   Using data mining to create alternatives in higher education that will
   prepare adults for the careers they want without the burden of excessive
   student debt.

   Using data mining to help reverse the trend in K-12 of increasing
   spending to achieve the same learning outcomes.

   Improving the interpretability of deep learning methods and using them
   to extract insights on how to improve learning outcomes.

   Incorporating cognitive and behavioral science principles in the
   development of deep learning methods to improve their performance.

Call for Papers

All submissions must be in PDF format through EasyChair
<https://easychair.org/conferences/?conf=dl4ed>. Submissions are limited to
a maximum of nine pages, including all content and references; shorter (at
least four pages) submissions are allowed. Paper submission must be in the
format specified in KDD submission direction available at:
There is no need to anonymize your submission.

Final acceptance of a submission will be conditioned on providing a
camera-ready version of the paper that fits the formatting instructions.
Accepted papers will be shown on the workshop website but not be archived,
thus submission does not preclude publications in other venues.
Our workshop webpage is at http://ml4ed.cc/2019-kdd-workshop/.
Important Dates

   - Submission Deadline: May 20, 2019
   - Acceptance Notification: June 1, 2019
   - Camera-ready Deadline: June 15, 2019


   - Andrew S. Lan (University of Massachusetts Amherst)
   - Byung-Hak Kim (Udacity)
   - Richard Baraniuk (Rice University)
   - Michael Mozer (University of Colorado Boulder)
   - Jacob Whitehill (Worcester Polytechnic Institute)

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