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ACM Conference on Learning at Scale
L@S 是 ACM 旗下探討大規模科技輔助學習環境的國際研討會，聚焦於擁有大量學習者而專家有限的教育場景。會議涵蓋大規模教學、AI 教育應用、智慧型輔導系統、MOOCs、學習公平性等議題。2026 年於首爾舉行時，本團隊完整論文入圍最佳論文；2027 年為 Festival of Learning 聯合大會的一部分，與 AIED、EDM 同期在澳洲阿得雷德舉行。
L@S 2027 是 Festival of Learning 2027 聯合大會的一部分，將於 2027 年 7 月 18-23 日與 AIED（Artificial Intelligence in Education）和 EDM（Educational Data Mining）同期在澳洲阿得雷德會議中心（Adelaide Convention Centre）舉行，由阿得雷德大學（Adelaide University）承辦。三大社群聯合舉辦，促進大規模學習、AI 教育與資料探勘的跨領域交流。
議程共同主席為 Tanja Käser（EPFL）與 Kirk Vanacore（Cornell University）。工作坊與教學課程由 Festival of Learning 統籌，時程尚未公布。詳見 L@S 2027 徵稿公告 。
所有截止時間皆為 23:59 AoE（Anywhere on Earth），官方註明不延期。
頁數不含參考文獻，附錄與補充資料放在線上儲存庫並於文中引用，連結須維持匿名。全文以英文撰寫，使用 ACM 雙欄 proceedings 範本（Word 或 LaTeX），採雙盲審查，透過 EasyChair 投稿。
今年新增預審（pre-review）：正式審查前先檢查匿名、引用是否為捏造、頁數等結構要求與主題範圍，未通過者直接退稿（desk reject）。此步驟使用本地端 AI 系統協助，最終決定由議程主席做出。
官方徵稿公告列出的主題包含但不限於：
L@S 2026 於 2026 年 6 月 29 日至 7 月 3 日在韓國首爾舉行（Festival of Learning 2026），Uedu 團隊共有 2 篇論文獲錄取並實地發表：
Full Paper 與來自康乃爾大學（Cornell）、喬治亞理工學院（Georgia Tech）、密西根大學／KAIST 等國際團隊的研究並列最佳論文入圍，是四篇中唯一聚焦大規模、跨學科 LLM 教學助教實際部署的研究（本屆最佳論文獎由 RelianceScope 團隊獲得）。
Festival of Learning 2026 的開幕、專題演講與綜合座談錄影已由主辦單位公開於 YouTube，場次清單與連結整理於 AIED 2026 頁面。
L@S（Learning at Scale）是 ACM 旗下的國際研討會，專注探討大規模科技輔助學習環境。會議研究「擁有大量學習者但專家有限」的教育場景，從 MOOCs 到智慧型輔導系統，涵蓋各種規模化學習的技術與方法。論文以開放取用形式收錄於 ACM Digital Library，採雙盲審查制。
Uedu 團隊在 L@S 共發表了 2 篇論文：