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智慧教育:基于系统性文献综述的多模态学习分析研究进展与前瞻--第1页
智慧教育:基于系统性文献综述的多模态学习分析研究进展与前瞻
摘要:多模态学习分析是指利用“多模态”的思想和方法对学习
者的内在学习状态、特征与变化进行深度诠释,旨在挖掘学习规律、
优化学习过程、促进精准教学。在教育大数据研究范式下,多模态学
习分析应运而生并形成了诸多研究成果。运用系统性文献综述方法对
国内外多模态学习分析相关研究进行梳理发现:当前多模态学习分析
研究聚焦于数据采集、数据融合和数据建模三大方面。在数据采集上,
得益于智能感知技术的发展,文本、语音、动作、表情、眼动、生理
等模态数据备受关注且获取方式愈加便捷;在数据融合上,主要以数
据层融合、特征层融合、决策层融合为主,因应深度学习算法的发展,
混合式融合初见端倪;在数据建模上,涌现出面向知识、认知、情感、
交互状态的学习者模型,且基于多元学习状态的整体性模型日益受到
重视。未来多模态学习分析研究应加强情境感知,实现场景数据的混
合采集;深挖理论基础,促进数据融合的科学精准;重视情境依存,
强化数据建模的情境适用。
关键词:多模态学习分析;数据融合;数据建模;学习者模型;
系统性文献综述
一、引言
2021年12月,中央网络安全和信息化委员会印发《“十四五”
国家信息化规划》,提出要建立高效利用的数据要素资源体系(中央
网络安全和信息化委员会,2021),激发和提升数据要素赋能作用,
以创新驱动、高质量供给引领和创造新需求。在教育领域,激发和提
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智慧教育:基于系统性文献综述的多模态学习分析研究进展与前瞻--第2页
升数据的创新驱动作用是深化新时代教育评价改革的新趋向。随着大
数据、物联网、移动互联网、人工智能等新一代信息技术的蓬勃发展,
教育数据的赋能作用逐渐普及,使得教育研究从“假设驱动”走向“数
据驱动”,催生并孕育出“教育大数据研究范式”(赵佳丽等,2020)。
在此背景下,多模态学习分析(MultimodalLearningAnalytics,MMLA)
悄然兴起,并走入人们的视野。它打破了传统评价仅仅以计算机为介
导的单一渠道(如在线学习管理系统、社交网络环境)获取单一模态
数据的局限,主张通过捕获、融合和分析跨情境、跨空间等更为复杂
开放的学习环境中的语音、行为、表情、生理等多源异构数据,解释
和预测学习者的行为习惯、认知规律、心理状态与情感变化。这对于
构建连接高层学习理论与底层数据的学习者模型,实现科学化、精准
化、个性化、全景式的教学评价,以更好地优化学习者的学习体验,
助力学习者更加投入、更加有效地开展学习等具有重要价值。
当前,多模态学习分析方兴未艾,日益成为学者们认识、理解学
习进而优化、变革学习的重点课题。然而,如何采集数据(Worsleyet
al.,2015;Spikoletal.,2017)、融合数据(Kadadietal.,2014;Samuelsen
etal.,2019)、建模数据(牟智佳,2020;王一岩等,2021)依然是
多模态学习分析从教育实验环境的个案分析走向真实教育场景的全
样本透视亟需破解的问题。因此,本研究将聚焦多模态学习分析中的
数据采集、融合、建模三大问题进行梳理和阐释,以期为多模态学习
分析的应用提供整体性思路。
二、研究方法
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智慧教育:基于系统性文献综述的多模态学习分析研究进展与前瞻--第3页
本研究采用系统性文献综述法,通过对相关文献进行检索、筛选
和评估,最终确定研究
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