学历/学位：研究生/博士

职务/职称：教授

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公 众 号: yzhoulab

邮 箱：zhouyun@snnu.edu.cn

基本资料

周筠，教授，博士生导师，现为伟德国际bevictor1946教育技术研究院教师。入选陕西高校优秀青年人才支持计划。人工智能学会CAAI智能交互专委会委员、民盟陕西省第十三届委员会高等教育委员会委员等。目前从事人工智能赋能教育与人工智能生成教学视频、智能交互及虚拟现实在教育中的应用等研究。著有专著2部，已有60余篇成果发表在领域内有影响力的国际会议、SCI、SSCI期刊上，CCF A类会议IEEE VR、SSCI一区期刊《British Journal of Educational Technology》、《The Internet and Higher Education》、《Journal of Computer Assisted Learning》等，多个教育技术及人机交互领域权威期刊审稿人、客座编辑，主持国家自然科学基金2项等，参与科技部重点研发项目1项等。

研究领域

教育技术学、学校课程与教学

主要研究方向：

1. 生成式人工智能驱动的教学资源设计与学习机制。聚焦生成式人工智能（AIGC）、AI教学视频、数字教师与智能学习体等前沿技术，研究AI生成教学内容的设计与优化方法，探索其对学习成效、认知负荷、信任感、学习体验及学习行为的影响与作用机制，推动智能教学资源生成与个性化学习支持的创新应用。

2. 智能交互与沉浸式虚拟学习。聚焦虚拟现实（VR）、人机交互、眼动追踪与智能学习环境，研究沉浸式学习场景中的交互设计、空间认知、协作学习与能力迁移机制，探索人工智能与虚拟现实融合的自适应学习环境设计方法，提升学习体验与学习效果。

3. 教育脑机接口与多模态学习状态感知。融合信息科学、教育学、心理学与脑科学，利用脑电（EEG）、眼动追踪及多模态人工智能技术，从“行为-心理-生理-神经”多层次揭示学习过程中的认知与情绪变化，研究学习状态智能识别、脑机接口与自适应反馈技术，为个性化学习支持和智能教育系统提供新的技术与理论基础。

科研项目（主持）与获奖

1. 国家自然科学基金面上项目，智能教学系统中基于脑机接口的困惑情绪识别与双向调节策略研究

2. 国家重点研发计划子项目，农村地区教师教学能力智能评测与教学精准辅助技术研究-融合行为感知与理解的农村教师教学能力评测研究-多模态农村课堂教学事件模型构建

3. 国家自然科学基金青年项目，在线学习自适应交互中认知负荷与学习情绪的脑电表征及认知状态的评估与调整

4. 陕西省自然科学基金，在线学习中基于计算机视觉的注意力识别与智能交互研究

5. 教育部万人计划内地与港澳高等学校师生交流计划项目

6. 陕西高校创新创业教育在线开放课程项目“虚拟现实教学资源的建设与应用”

7. 陕西省教育厅新文科研究项目“融合虚拟现实应用的教师教学方法创新与实践”

8. 陕西省高等学校人文社会科学研究优秀成果一等奖

主要研究成果

已有60余篇成果发表在领域内有影响力的国际会议和期刊上。

近年主要论文列表

1. Qu, Y., Zhou, Y.（通讯）, Shu, J., Zhai, J., Bai, J., Yu, J., & Xu, T. (2026). Designing Immersive Multi-User Virtual Environments for Collaborative Learning: A Multidimensional Framework and Evaluation. IEEE Transactions on Learning Technologies.

2. Chen, Q., Zhou, Y.（通讯）, Kou, H., Zhang, H., & Xu, T. (2026). Effects of textual explanations and spatially augmented visual cues on spatial visualization and mental rotation performance in desktop VR. Thinking Skills and Creativity, 102402.

3. 周筠,张慧,伊浩圆,等.空间任务中基于被动式脑机接口的困惑情绪识别研究[J].现代教育技术,2026,36(5):119-127.

4. Liu, X., Zhou, Y.（通讯）, Dong, B., Zhang, H., Cai, L., Li, B., & Xu, T. (2026). Engage or observe? Eye-tracking and experimental evidence on integrating VR generative practice into short instructional videos. Smart Learning Environments.

5. Dong, B., Zhou, Y.（通讯）, Qu, Y., Zhai, J., Zhao, S., Yu, J., ... & Xu, T. (2026). Burden or benefit? Effects of visuospatial imagery and fidelity on learning in immersive virtual reality. Virtual Reality.

6. Xu, T., Chen, Q., Zhang, Z., Dong, B., Zhang, H., Bai, J., & Zhou, Y.（通讯） (2025). Maximizing effectiveness of AI-generated instructors through human-like behavior and dynamic visual cues in instructional videos: Evidence from an eye-tracking study. The Internet and Higher Education, 67, 101034.

7. Xu, T., Liu, Y., Jin, Y., Qu, Y., Bai, J., Zhang, W., & Zhou, Y.（通讯） (2025). From recorded to AI‐generated instructional videos: A comparison of learning performance and experience. British Journal of Educational Technology, 56(4), 1463-1487.

8. Bai, J., Cheng, X., Zhang, H., Qin, Y., Xu, T., & Zhou, Y.（通讯） (2025). Can AI-generated pedagogical agents (AIPA) replace human teacher in picture book videos? The effects of appearance and voice of AIPA on children’s learning. Education and Information Technologies, 30(9), 12267-12287.

9. Zhou, Y., Yi, F., Dong, B., Zhang, G., Zhang, Y., & Xu, T. (2024). Mental imagery scaffolding: The effects of detail richness and text load on geography learning. Education and Information Technologies, 29(13), 16929-16956.

10. Zhang, H., Zhang, Y., Xu, T., & Zhou, Y.（通讯）(2024). Effects of VR instructional approaches and textual cues on performance, cognitive load, and learning experience. Educational technology research and development, 72(2), 585-607.

11. Pi, Z., Deng, L., Wang, X., Guo, P., Xu, T., & Zhou, Y.（通讯） (2022). The influences of a virtual instructor's voice and appearance on learning from video lectures. Journal of Computer Assisted Learning, 38(6), 1703-1713.

12. Zhou, Y., Xu, T., Yang, H., & Li, S. (2022). Improving spatial visualization and mental rotation using forspatial through shapes and letters in virtual environment. IEEE transactions on Learning Technologies, 15(3), 326-337.