澳門理工大學及科英布拉大學智慧城市先進技術聯合實驗室之研究成果在“第二十四屆基於網絡學習國際會議”（The 24th International Conference on Web-Based Learning, ICWL）榮獲“最佳學生論文獎”。澳理大計算機應用技術博士研究生蔡雲忠及教育技術與創新博士研究生蔡奕忠，在澳門理工大學應用科學學院院長林燦堂及科英布拉大學教授António José Mendes指導下，發表針對學生表現預測與可解釋人工智能的研究，展現人工智能在教育科技領域的實際應用價值，獲大會評審及學界專家高度肯定。

在現時教育數據探勘領域中，傳統預測模型能估算學生表現，卻缺乏透明度，難以為師生提供具體建議。研究團隊提出創新方法，結合優化XGBoost算法與 SHapley Additive exPlanations（SHAP），透過 SMOTE 類別平衡與超參數調整，有效提升模型在多項指標上的表現，以進行有效的早期預測，及早識別潛在學習風險。研究的一大特色，是可為每位學生生成專屬分析報告，清晰指出影響其學習表現的關鍵因素，進一步制定具體的學習策略建議，並為教師提供教育決策參考。

研究成果以“利用可解釋人工智能與 SHAP 進行學生表現預測及生成個人化學習建議”（Explaining Student Performance Prediction and Generating Personalized Actionable Feedback Using Explainable Artificial Intelligence (XAl) with SHAP）為題發表，將有助學生個人化學習發展，為人工智能輔助教育決策與學習分析建立應用框架，兼具學術深度與實務潛力。

ICWL 由香港萬維網科技學會創辦，自2002年起已於多個國家和地區舉辦國際會議，包括中國、澳洲、德國、意大利、南非，以及西班牙等。第二十四屆會議於香港理工大學舉行，主題為“人工智能時代的教育科技發展”，聚焦人工智能如何提升教學系統效能及推動個人化學習。會議吸引全球學者參與，所有錄用論文將收錄於國際權威數據庫，包括Springer、Scopus及Engineering Index。