多模态学习分析：走向计算教育时代的学习分析学

发布时间：2023-03-10 22:52

　　利用跨数据源分析教与学规律的研究已成为教育技术学演进的重要力量。基于对多模态学习分析本质的理解,构建冰山隐喻分析模型,以阐释多模态数据流、数据建模与学习状态输出之间的关系,进而构造循环推理框架。该框架以环状流动表征了多模态学习分析的流程,流程起始于涵盖学习行为的输入空间,通过数据空间的分配标注,并在同步空间进行时空匹配使数据得以对齐,进而在融合空间中实现对"数字-推理"区域的构造,最终实现反馈输出以及对学习行为进行引导与干预的目的。多模态学习分析的研究需要继续加强复杂计算模型构建,建立学术研究共同体与开源生物数据库,扩展当前的互操作性标准,加强共同学习的模态互补研究,并将伦理价值和准则内嵌于框架设计之中,从而支撑计算教育学的建立与下一代互联网教育创新。

【文章页数】：9 页

【文章目录】：
一、引言
二、多模态与多模态学习分析
三、数据映射“冰山”模型
四、循环推理框架
    (一)输入空间
        1. 文本
        2. 语音
        3. 姿态
        4. 面部表情
        5. 眼动
        6. 生理标志物
    (二)数据空间
    (三)同步空间
    (四)融合空间
    (五)调节空间
五、讨论
六、结语



本文编号：3758713