个人简介
湖北省教育厅教育信息化领域专家，教育信息技术协同创新中心专家。长期从事教育信息化领域科学研究与工程实践；主持或参与了国家《教育信息化十年发展规划(2011-2020)》、《湖北省教育信息化发展规划(2014-2020)》、《湖北“国家教育信息化试点省”建设实施方案》、《新疆生产建设兵团教育信息化发展规划（2015-2017）》等多项教育信息化规划与实施方案的制定工作；主持或参与了包括国家科技重点研发计划项目、国家自然科学基金项目、国家“863”项目、国家科技支撑计划项目以及国防预研项目等20多项科研项目的研究工作。曾获国防科工委科技进步三等奖、湖北省科技进步一等奖。发表学术论文50多篇。
工作经历
1.1998-05月至2004-06月,华中科技大学计算机学院,
2.2004-06月至2010-07月,华中师范大学计算机学院,副教授
3.2010-08月至2019-11月,华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心,教授
4.2019-11月至今,华中师范大学教育大数据应用技术国家工程实验室,教授
科研项目
1.2021年主持兵团科技攻关计划项目：数据驱动的区域智慧教育服务关键技术研究与应用示范(2021AB023-1)，2021-2023，在研
2.2019年主持中央高校基本科研业务费项目，面向编程学习的智能教学助手关键技术研究(CCNU19ZN013),2019-2020，在研
3.2019年主持横向项目,智慧党建教育平台建设，2019-2021，在研
4.2019年参与国家自然科学基金项目，面向核心素养的计算思维智能综合评测方法研究（61977031）,2019-2023，在研
5.2018年参与横向项目,郑州市金水区教育信息化发展规划,结项
6.2017年参与国家科技重点研发计划项目，众筹众创的数字教育个性化服务平台研究及应用示范(2017YFB1401300)，2017-2020，结题，子课题负责人
7.2017年参与湖北省科技计划,学习大数据关键技术研究与应用示范(2017AKA191),结项
8.2016参与中央高校基本科研业务费,教育大数据公共服务支撑环境研究(ccnu16JYKX027),结项
9.2015参与国家科技计划,土家音乐文化数字化保护与展示关键技术研究及示范(2015BAK03B03),结项
10.2014年参与湖北省教育信息化发展规划(2014-2020年)，结项，规划统稿人
11.2013主持国家科技支撑计划项目,数字学习内容与管理服务及产业化示范(2013BAH18F00),结项
12.2010年参与国产基础软件在数字教育领域的适配研究及重大应用示范分课题“面向国产基础软件的数字教育平滑移植研究及应用”，核高基专项
13.2009主持中央高校基本科研业务费,高光谱数据库数据挖掘 、匹配与反演研究,结项
14.2009主持横向项目,资产信息管理系统研制,结项
15.2009主持中央高校基本科研业务费,高光谱数据库中数据挖掘、匹配与反演研究,结项
16.2008年参与国家高技术研究发展计划（863计划），面向教育的海量知识资源组织、管理与服务系统, 子课题负责人
17.2008主持横向项目,孝感市交通局交通基础数据管理系统,结项
18.2008年教育部、国防科工委预研子课题，基于信源学的地物光谱数据库研究（2007－2010），子课题负责人
19.2007主持横向项目,可靠性信息采集管理和评估系统设计和开发,结项
20.2007主持横向项目,江西省德兴市国土资源局地理信息系统,结项
21.2005主持湖北省自科基金项目,时空数据库中时空对象的一致性维护策略研究,结项
专利成果
1.2013,一种应用于电子双板的教学资源管理系统(ZL201110092050.3)
2.基于公钥密码体制的软件授权方法(201310456962.3)
3.基于公钥密码体制的软件授权系统(201310456961.9)
教育背景
1.1999年至2003年,华中科技大学,计算机软件与理论,博士
2.1994年至1997年,武汉大学,数学系,应用数学,硕士
3.1988年至1992年,武汉大学,数学系,应用数学,本科
讲授课程
1.数据仓库理论与实践（本科生）
2.数据库系统（本科生）
3.算法设计与分析（本科生）
4.组合数学（本科生）
5.离散数学（本科生）
6.高级数据库（研究生）
7.数据挖掘与知识发现（研究生）
8.数据工程（研究生）
9.知识工程（研究生）
研究领域
1.教育大数据
2.知识工程
3.教育信息技术
4.云计算
教育大数据、知识工程、教育信息技术、云计算
近期论文
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2.Shen X, Yi B, Liu H, et al. Deep Variational Matrix Factorization with Knowledge Embedding for Recommendation System[J]. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2019. DOI:10.1109/TKDE.2019.2952849
3.Wei Zhang, Shiming Qin, Baolin Yi, etal. Study on learning effect prediction models based on principal component analysis in MOOCs. Cluster Computing (2019) 22:S15347–S15356
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6.Baolin Yi; Shuting Zhao*; Xiaoxuan Shen; Li Zhang. Multi-Domain Neural Network Recommender.2018 IEEE international conference on electronics and communication engineering, Xi'an, 2018-12-10至2018-12-12
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