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Rose Luckin教授
•2017 - 2020年首席调查员 - 与物联网：物联网（IoT）工具包和基础架构进行播放，以支持9岁以下的9岁以下的户外游戏互动和体验。我们将开发和测试一个概念框架，该概念框架将儿童发展，游戏理论和叙事学习联系起来，以指定基于物联网的游戏的新形式。EPSRC£840,000•2017 - 2019年首席调查员 - Jolly：在线笑话，以提高弱势背景的年轻人的识字和学习数字技能。由Newton Fund Initiative的机构链接赠款资助，是UCL知识实验室和菲律宾Ateneo de Manila University之间的合作。286,455英镑。我在2018年切换到合作社。•2016年-2017首席研究员。协作解决问题。NESTA 30K•2014年 - 2017年首席研究员 - 佩雷尔斯。基于实践的体验学习分析研究和支持。h2020总成本为380万欧元（欧盟300万欧元），向IOE€614K•2010 - 2014年首席调查员 - 下一代：下一代教学，教育和学习生活。EU 8.176.135 EURO（授予伦敦知识实验室的536.480欧元）•2007 - 2012年首席研究员 - 通过技术脚手架丰富的学习经验：Scarlet。 高级奖学金。 EPSRC EP/E051847/1。 £758,092。 •2010 - 2013年首席研究员 - 接任青少年 - 使用青少年能量减少能源使用。 EPSRC EP/I000550/1。 £1,238,643（授予233,282英镑授予知识实验室）。 ESRC。 Res-149-25-1064£107,666.70。EU 8.176.135 EURO（授予伦敦知识实验室的536.480欧元）•2007 - 2012年首席研究员 - 通过技术脚手架丰富的学习经验：Scarlet。高级奖学金。EPSRC EP/E051847/1。 £758,092。 •2010 - 2013年首席研究员 - 接任青少年 - 使用青少年能量减少能源使用。 EPSRC EP/I000550/1。 £1,238,643（授予233,282英镑授予知识实验室）。 ESRC。 Res-149-25-1064£107,666.70。EPSRC EP/E051847/1。£758,092。•2010 - 2013年首席研究员 - 接任青少年 - 使用青少年能量减少能源使用。EPSRC EP/I000550/1。 £1,238,643（授予233,282英镑授予知识实验室）。 ESRC。 Res-149-25-1064£107,666.70。EPSRC EP/I000550/1。£1,238,643（授予233,282英镑授予知识实验室）。ESRC。Res-149-25-1064£107,666.70。•2008 - 2009年首席研究员 - 电子目标：探索一种面向目标的学习者建模和元认知软件脚手架的方法。EPSRC EP/F018495/1£53,346•2007 - 2009 - 2009年共同投资者 - 使支持网格的学校电子科学可用于教师和与老师一起使用。•2006 - 2009年首席研究员-Vesel（终身电子科学）。EPSRC。EP/E007198/1£450,000。 •首席研究员 - 平台赠款，以支持苏塞克斯人以人为中心的技术集团的工作。 EPSRC。 £395,653。 •首席研究员 - 增强现实试验AD JAM增强现实试验，英国广播公司。 £24,000。 •首席主管 - Madeline Alsmeyer EPSRC的博士生。 •共同投资者 - 16后部门的电子学习有效性的证据有多令人信服？ 系统评价。 eduserv。 £121,574。 •共同投资者 - 愉悦的个人学习环境的戏剧和表演，EPSRC。 £38,565。 •首席研究员 - 作业，一个为密钥阶级1数学的范例互动电视应用程序的项目。 EPSRC/ESRC/DTI PACCIT链接程序。 £700,000•共同投资者 - 使用多媒体系统中的外部化和软件脚手架来发展儿童的语言理解。 EPSRC。 £333,929•共同评估器 - 实验室和现场EPSRC中环境电子科学的高级网格接口。 £42,608EP/E007198/1£450,000。•首席研究员 - 平台赠款，以支持苏塞克斯人以人为中心的技术集团的工作。EPSRC。£395,653。•首席研究员 - 增强现实试验AD JAM增强现实试验，英国广播公司。£24,000。•首席主管 - Madeline Alsmeyer EPSRC的博士生。•共同投资者 - 16后部门的电子学习有效性的证据有多令人信服？系统评价。eduserv。£121,574。•共同投资者 - 愉悦的个人学习环境的戏剧和表演，EPSRC。£38,565。•首席研究员 - 作业，一个为密钥阶级1数学的范例互动电视应用程序的项目。EPSRC/ESRC/DTI PACCIT链接程序。£700,000•共同投资者 - 使用多媒体系统中的外部化和软件脚手架来发展儿童的语言理解。EPSRC。£333,929•共同评估器 - 实验室和现场EPSRC中环境电子科学的高级网格接口。£42,608
以恰吉科技和瑞幸咖啡为例
摘要：随着经济的持续增长，人们的消费热情不断提升，社会消费升级。随着现制茶饮的火爆，众多新茶饮品牌相继出现，受到当代年轻群体的喜爱，受到社会的广泛关注。这也引发了社会对茶饮行业新商业模式的持续讨论。本研究通过SWOT分析，研究以茶饮、瑞幸咖啡为代表的新茶饮品牌诞生的原因和商业模式。研究分析茶饮、瑞幸咖啡在市场规模、营销策略和发展路径上的相似性，以确定创造新茶饮的必要条件。然后分析茶饮、瑞幸咖啡在茶饮业务上的发展潜力和弊端。这些发现结合中国茶饮行业的现实状况，为茶饮、瑞幸咖啡的成长提供启示。随后，提出打造符合品牌属性的文化知识产权、提高服务标准和拓宽服务内容、改善产品用户体验的建议。
对Luckin Coffee的产品定价策略的研究
摘要。在过去几十年中，随着中国咖啡市场的快速增长，出现了许多优秀的咖啡品牌，市场竞争越来越激烈。了解主要参与者的定价策略变得至关重要，尤其是对于进入市场的新品牌而言。本文讨论了勒克丁·咖啡（Luckin Coffee）采用的定价策略，中国竞争性咖啡市场中其产品的成本分析以及其定价策略。根据定性和定量分析的结合，结果表明，Luckin Coffee采用了一种独特的定价策略，比其他品牌相对便宜。这对于吸引年轻和价格敏感的消费者群体至关重要。通过引入频繁的折扣，Luckin Coffee成功地将自己与其他传统咖啡链区分开来，从而以巨大的速度扩大了其市场份额。本文还指出了Luckin Coffee在保持有竞争力的价格的同时保持盈利的挑战时面临的挑战，以及其创新的商业模式如何帮助它缓解这个问题。
对Luckin Coffee的战略转型的分析
摘要。本文深入研究了Luckin Coffee面对金融危机，如何通过优化其供应链管理策略来实现战略品牌转型。该研究表明，供应链管理在确保原材料，生产效率，分配分配以及与供应商的关系等方面发挥了关键作用。通过与供应商的密切合作，对最先进的烘焙工厂的投资以及物流分销系统的优化，Luckin Coffee成功地重新获得了市场和消费者的信任。此外，Luckin Coffee通过产品创新和数字技术的应用增强了用户满意度和品牌忠诚度。这项研究的见解为面临类似挑战的其他企业提供了宝贵的参考和课程。
基于4P理论的Luckin咖啡营销策略的优势和缺点分析
摘要。如今，咖啡在人们的日常生活中起着越来越重要的作用，喝咖啡已成为许多人的日常习惯。作为近年来迅速发展的咖啡品牌，Luckin Coffee的营销策略和方法也值得分析和参考。因此，本文通过文献调查和案例分析探讨了基于4P理论的Luckin Coffee的营销策略。本文分析了Luckin Coffee策略的优点和缺点，从四个方面：产品，价格，促销和地点。本文得出的结论是，通过产品研发，价格优势，促销，病毒式营销，多渠道销售和其他营销手段的结合，Luckin在咖啡市场上已经迅速发展，并且在咖啡市场中处于位置。但与此同时，本文还指出了Luckin Coffee中存在的一系列问题，例如在扩大国外市场的困难，赚钱，过度营销和高昂的运营成本方面的困难，最后，本文根据实际情况向Luckin Coffee提出了一些建议。本文建议Luckin可以提高产品的核心竞争力，清晰的价格定位，准确控制客户需求，并通过多元化的方式增强客户购买意愿。
“AIEd” 会加剧还是缓解教育不平等？
随着人们越来越意识到算法偏见和自动化侵入的社会风险，数据驱动的人工智能系统中的公平性、问责制和透明度问题在医疗保健、贷款发放和招聘等多个高风险环境中受到越来越多的学术关注（例如，Barocas & Selbst，2016 年；Holstein、Wortman Vaughan、Daumé III、Dudik & Wallach，2019 年；Veale、Van Kleek & Binns，2018 年）。虽然如何设计更透明、更负责的系统的问题在教育人工智能学术领域引起了一些关注（例如 Bull & Kay，2010；2016；Conati、Porayska-Pomsta 和 Mavrikis，2018；Holstein 等人，2019；Shum，2018），但教育人工智能 (AIEd) 系统中的公平性和公正性问题却受到的关注相对较少（Blikstein，2018；Ferguson，2019；Holmes、Bialik 和 Fadel，2019；Holstein 和 Doroudi，2019；Shum 和 Luckin，2019）。
使用人工智能进行训练的机遇和缺点
如果没有人工智能和人工智能培训专家的投入，这份报告是不可能完成的，其中包括人工智能培训工具的开发者、雇主、工会、学者、官员和教育机构。非常感谢圆桌会议、小组讨论和后续访谈的参与者付出的时间和宝贵见解：David Barnes（IBM 公司）、Tibor Borbely-Pecze（匈牙利教育和技术部）、Anna Byhovskaya（经合组织工会咨询委员会）、Justine Cassell（巴黎人工智能研究所）、Giovana Chimantão Punhagui（Sistema Fiep）、Florian Dautil（Bayes Impact）、Arthur Fioravente Chiba（SkillLab）、Marie Christine Fregin（教育和劳动力市场研究中心）、Frank Gaiser（荷兰国防部）、Soon Joo Gog（SkillsFuture 新加坡）、Stephan Heuke（德国联邦就业局）、Martina Hofmann（德国联邦就业局）、Rita Kirkliauskinė（立陶宛就业服务局）、Rose Luckin（伦敦大学学院）、Tim Majchrzak（阿格德大学）、Sophie Thompson（VirtualSpeech）， Armand Vincentie（荷兰国防部）和 Tamsin Vine（索迪斯）。
7 教育中的算法公平性
教育技术越来越多地使用数据和预测模型为学生、教师和管理人员提供支持和分析见解（Baker & Inventado，2014；Luckin & Cukurova，2019）。认知导师等自适应系统根据对学生已掌握内容的预测，为学生提供不同的学习材料，从而帮助学生掌握内容（Pane 等人，2010）。自动评分系统根据对人类评分员给出的分数和评论的预测，对开放式评估提供即时反馈（Yan 等人，2020）。学生支持系统可以识别学习困难的学生，自动为他们提供帮助，或根据对哪些学生可能会退出学习平台、在即将到来的评估中获得低分或感到困惑、无聊和沮丧的预测，将他们标记给教师或管理员 (Hutt、Grafsgaard 等人，2019 年；Prenkaj 等人，2020 年)。一些教育技术使用数据驱动的预测来直接改变学习体验，例如跳过学生预计已经掌握的模块。这可以在有或没有明确通知学生的情况下发生，从而使系统的“智能”变得公开或隐藏。其他教育技术向学生、教师或管理员展示模型预测，以支持他们的解释和决策过程。此类预测的呈现格式因学习环境、目标受众和期望的反应而有很大差异；它可以采用专用仪表板的形式，让教师跟踪学生或让学生监控自己的进度，也可以采用嵌入学习活动中的指标来即时反馈，或者采用数字学习环境中的细微变化来影响学生的注意力和行为。随着使用教育大数据开发的预测模型的算法系统的日益普及，人工智能在 K-12、高等教育和继续教育中的影响力正在不断扩大。