澳门理工大学及科英布拉大学智慧城市先进技术联合实验室之研究成果在“第二十四届基于网络学习国际会议”（The 24th International Conference on Web-Based Learning, ICWL）荣获“最佳学生论文奖”。澳理大计算机应用技术博士研究生蔡云忠及教育技术与创新博士研究生蔡奕忠，在澳门理工大学应用科学学院院长林灿堂及科英布拉大学教授António José Mendes指导下，发表针对学生表现预测与可解释人工智能的研究，展现人工智能在教育科技领域的实际应用价值，获大会评审及学界专家高度肯定。

在现时教育数据探勘领域中，传统预测模型能估算学生表现，却缺乏透明度，难以为师生提供具体建议。研究团队提出创新方法，结合优化XGBoost算法与 SHapley Additive exPlanations（SHAP），透过 SMOTE 类别平衡与超参数调整，有效提升模型在多项指标上的表现，以进行有效的早期预测，及早识别潜在学习风险。研究的一大特色，是可为每位学生生成专属分析报告，清晰指出影响其学习表现的关键因素，进一步制定具体的学习策略建议，并为教师提供教育决策参考。

研究成果以“利用可解释人工智能与 SHAP 进行学生表现预测及生成个人化学习建议”（Explaining Student Performance Prediction and Generating Personalized Actionable Feedback Using Explainable Artificial Intelligence (XAl) with SHAP）为题发表，将有助学生个人化学习发展，为人工智能辅助教育决策与学习分析建立应用框架，兼具学术深度与实务潜力。

ICWL 由香港万维网科技学会创办，自2002年起已于多个国家和地区举办国际会议，包括中国、澳洲、德国、意大利、南非，以及西班牙等。第二十四届会议于香港理工大学举行，主题为“人工智能时代的教育科技发展”，聚焦人工智能如何提升教学系统效能及推动个人化学习。会议吸引全球学者参与，所有录用论文将收录于国际权威数据库，包括Springer、Scopus及Engineering Index。