姓名：李涛
职位：副研究员
邮箱：andytaoli@ustc.edu.cn
研究方向：管理信息系统
学术经历
2021.4 – 至今，中国科学技术大学，管理学院，特任副教授
2019.3 – 2021.1, 美国明尼苏达大学，卡尔森管理学院，访问学者
2016.1 – 2017.7, 香港科技大学，数学系，研究助理
教育背景
清华大学，经济管理学院，博士
南开大学，经济学院，学士
天津大学，管理与经济学部，学士
研究兴趣
在线教育、游戏化、聊天机器人、信息设计、同伴影响和社交推荐
李涛致力于提升在线教育的有效性并降低在线教育的两极分化。他通常基于教育学和行为经济学的理论基础，探究如何利用机器学习技术构建有效的在线学习策略和激励机制。
李涛还对电子商务平台中的游戏化和社交推荐问题感兴趣。李涛注重研究的现实影响，他已经与多个互联网平台展开合作，结合自己的研究，通过大规模的数字化实验优化平台设计。
研究方法
数字化实验、机器学习、计量经济学、博弈论
李涛通常在在线平台中实施大规模的数字化实验，验证设计的有效性。李涛在进行数字化实验时，主要采用以下三种途径：1. 将设计嵌入到自己开发的平台中（比如www.ilikeabc.com）；2. 通过调用API，将设计嵌入到主流商业平台中（比如将聊天机器人通过API 嵌入到Slack和Canvas中）；3. 与商业平台合作（如www.classviva.org, Tulip Sports, 跃程网络等）。
对于难以进行实验甚至难以获取数据的问题，李涛通常采用博弈论构建理论分析模型。比如他与清华大学的郑捷合作对按需平台（例如Uber）的信息设计问题进行建模分析，他与U. Minnesota的De Liu合作，对游戏化的激励机制进行建模分析。
工作论文
Andy Tao Li, De Liu, Sean Xin Xu, Cheng Yi. Should online learning be interleaved? Theory and evidence from a field experiment
Andy Tao Li, De Liu, Sean Xin Xu. Re-engage low achievers: Effect of meaningful extrinsic rewards in gamified online learning.
Andy Tao Li, De Liu, Sean Xin Xu. The role of optimal challenge in personalized e-learning: Evidence from an online field experiment. (ICIS 2020 Best Paper Nominee)
Andy Tao Li, Jie Zheng. When does the platform tell you the truth? Optimal design of persuasion policy in the two-sided market.
Andy Tao Li, Chong Alex Wang, Sean Xin Xu, Michael Xiaoquan Zhang. Self-selection and polarization in e-learning.
部分会议论文
Andy Tao Li, De Liu, Sean Xin Xu. Design challenge levels in e-learning? Insights from a large-scale field experiment, in ICIS 2020 proceedings, Hyderabad, India, Dec. 13-16 2020.
Andy Tao Li, Jie Zheng. When does the platform tell you the truth? Optimal design of persuasion policy in the two-sided market, American Economic Association Annual Meeting, Jan. 3-5 2020, San Diego, USA (AEA 2020)
Andy Tao Li, De Liu, Sean Xin Xu. Re-engaging underachievers: toward a participation internalization approach to gamified online learning design, in ICIS 2019 proceedings, Munich, Germany, Dec. 15-18 2019.
Andy Tao Li, Jie Zheng. Optimal information design of persuasion policy in the platform with service differentiation, Informs Annual Meeting, Seattle, USA, Oct. 20-23 2019.
Andy Tao Li, Jie Zheng, 2019. When does the platform tell you the truth? Optimal design of persuasion policy in the two-sided market, Asia Meeting of the Econometric Society, June 14-16 2019, Xiamen, China (AMES2019).
Tao Li, De Liu, Yufang Wang, Sean Xin Xu. Interleaved learning: A design science approach and field experiment, in ICIS 2018 proceedings, San Francisco, USA, Dec. 13-16 2018.
参与项目
教育部人文社会科学重点研究基地重大项目，15JJD630005，数据驱动的学习模式识别与在线学习策略研究，2017-2019，参与人
学术服务（Ad-hoc Reviewer）
期刊：Information Systems Research, Information & Management, Electronic Commerce Research
会议：ICIS, PACIS, CSIM
科研奖励
2020年国际信息系统大会（ICIS）Best Paper Nominee
北京市优秀毕业生
清华大学优秀博士论文