학회 정보

ICETM 2026: International Conference on Educational Technology Management

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투고 마감일:
2026-06-30
통보일:
2026-07-30
개최일:
2026-10-16
개최지:
Shenzhen, China
개최 횟수:
9
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조회: 14841   팔로우: 0   참가: 0
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ICETM
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회반 지수 (CP-I)

46.7 / 100
전체 5,694개 중 2,397위 · 상위 43%
학술적 인정 (35%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
투고 선별성 (20%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
개최 횟수 (20%)
62
커뮤니티 관심도 (10%)
16
공개 자료 충실도 (15%)
35

사용한 입력: 확인되는 개최 횟수: 9 · 지난 24개월 동안 이 페이지를 연 연구자: 7명

공개 자료에서 빠진 항목: 역대 게재율 (+4.5) · 역대 회차 (+3.0) · 최우수 논문 기록 (+2.3)
주최자는 학회를 인증 신청한 뒤 이 페이지에서 바로 추가할 수 있습니다. 점수는 매일 밤 다시 계산됩니다. 이 점수를 올리는 방법

신뢰도 45% — 점수 중 중립 기준값이 아니라 실제 관측된 데이터에 근거한 비율. 이 점수는 어떻게 계산되나 · 전체 순위 보기 · 알고리즘 버전 1.1 · 산출일 2026-10-09

논문 모집

ICETM 2026 (International Conference on Educational Technology Management) is an academic conference held in Shenzhen, China on 2026-10-16. The paper submission deadline is 2026-06-30. Acceptance notifications are sent on 2026-07-30.

Papers describing original work are invited in any of the areas listed below. Acceptance will be based on quality, relevance and originality. Both full research reports and work-in-progress reports are welcome. Topics of interest for submission include, but are not limited to: Track 1: AI-Driven Innovations in Education ▪ Adaptive learning systems powered by AI ▪ Intelligent tutoring systems (ITS) and personalized learning ▪ Natural language processing (NLP) for educational applications ▪ AI-based automated assessment and feedback ▪ Ethical and privacy issues in AI for education Track 2: Emerging Technologies in Education ▪ Immersive learning with VR/AR/MR ▪ Blockchain for credentialing and educational management ▪ IoT (Internet of Things) in smart classrooms ▪ Robotics and human-computer interaction in education ▪ Future trends in EdTech (e.g., generative AI, metaverse) Track 3: Learning Analytics and Big Data ▪ Predictive analytics for student performance and dropout prevention ▪ Learning dashboards and visualization tools ▪ Data-driven decision-making in educational institutions ▪ Privacy and security challenges in educational data ▪ Social network analysis in collaborative learning Track 4: Digital Pedagogy and Curriculum Design ▪ Blended and hybrid learning models ▪ Gamification and game-based learning strategies ▪ Micro-credentials and competency-based education ▪ Design thinking for technology-enhanced learning ▪ Inclusive and accessible digital learning environments Track 5: Educational Technology Policy and Leadership ▪ Institutional strategies for EdTech adoption ▪ Digital equity and bridging the digital divide ▪ Policy frameworks for AI in education ▪ Faculty training and professional development in EdTech ▪ Cost-benefit analysis of educational technology investments Track 6: Generative AI and The Innovative Development of Digital Textbooks ▪ Generative AI transforms the construction of digital textbooks ▪ Transforms teaching models ▪ Transforms the cultivation of innovative talents ▪ Prevents potential risks of digital textbooks ▪ Construction of a support service system for the application of digital textbooks
최종 수정: Dou Sun ()

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