多模态学习分析:理解与评价真实学习的新路向

摘要：

随着物联网、可穿戴传感设备、人工智能的快速发展,多种模态数据的连续抓取与融合分析成为可能,促成了多模态学习分析研究的诞生,并成为学习分析领域的一个重要新兴分支.多模态学习分析关注真实的学习情境与本真的学习交流方式,"返璞归真"地聚焦更普遍的物理学习情境,克服了主流学习分析过度关注数字化学习环境的局限.研究主要采用文献归纳法,阐述了多模态学习分析的发展动因、概念理解,重点从身体、生理视角概述了多模态的数据类型,并对多模态学习分析的过程模型进行了详细描述.研究认为,未来要充分借助人工智能处理多模态数据,借鉴认知带理论融合不同模态数据的意义,借力学习理论来理解真实的多模态学习交互过程,以进一步完善基于多模态数据的学习评价方法.

关键词：多模态学习分析、物理学习环境、可穿戴设备、生理数据、数据融合、学习评价、认知带

所属期刊栏目：42

分类号：G434(电化教育)

资助基金：江西省教育科学"十三五"规划2020年度课题"教师实践性知识视域下信息技术赋能听评课的实证研究"课题编号:20YB316

在线出版日期：2021-02-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：25-32