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基于多模态数据的人工智能教育大脑

构建和应用场景探究

李心蓓刘兰段雨迪王竹新王娟

（江苏师范大学、智慧教育学院，江苏徐州221116）

摘要：随着“人工智能+教育”的发展，科技赋能教育催生人工智能教育大脑。人工智能教育大脑将突破现有教育模式，

通过多模态数据的实时感知，打造更精准、更高效、更丰富的全新教育生态系统。首先，结合人工智能教育大脑概念及关键

技术，对人工智能教育大脑进行概述。其次，对人工智能教育大脑中的多模态数据进行分析，并基于多模态数据对人工智能

教育大脑进行模型建构，分析其多应用场景及功能。最后，对人工智能教育大脑的未来发展前景进行价值探讨。

关键词：人工智能教育大脑；多模态数据；知识图谱；学习者画像

中图分类号：G4文献标志码：A文章编号：2096-0069（2024）03-0048-08

智能化时代，类脑智能被称作人工智能领域的终工智能教育大脑进行数据的深度分析、准确聚焦、精

极目标，随着大数据、人工智能技术在教育领域的不准判断，只有通过多维度、多渠道进行数据的收集，

断深入应用，人工智能教育大脑应运而生，成为技术进而实现多模态数据的深度融合，才能实现全方位的

赋能教育革新的产物。技术革新的动力驱动是教育数学习者分析、教学指导、教学评价、教学管理等，提

字化转型的动因之一，因此，人工智能教育大脑的开供更加精准化、个性化、优质化的教育服务。

发与应用有利于驱动教育数字化转型，推动教育的创2021年教育部等六部门印发的《关于推进教育新

新与发展。型基础设施建设构建高质量教育支撑体系的指导意

类脑智能旨在模拟人类大脑神经元运行机制、感见》指出，开发基于人工智能的智能助教、智能学伴等

知模式与认知机制，由于人脑对外界的感知方式是通教学应用，实现人机共教、人机共育。美国《2022地

过视觉、听觉、触觉、嗅觉等进行的，因此信息的呈平线报告（教与学版）》指出，教与学采纳的六项关键

现方式是多模态的，人工智能教育大脑作为类脑智能，技术之一是用于学习工具的人工智能，强调需要关注

对于数据的感知方式也应该是多模态的。大数据时代，人工智能作为智能助手提高学习成绩、人工智能改善

当数据量达到一定规模时，单模态数据不足以支撑人学习体验，准备好接受人工智能驱动的学习体验和工

收稿日期：2023-10-12

基金项目：国家社会科学基金教育学一般课题“国家中小学智慧教育平台的区域规模化应用模式与实践成效研究”（BCA230269）；江苏省教

育科学“十四五”规划2021年度一般课题“多模态数据学习预警建模及有效性研究”（D/2021/01/139）；2022年江苏师范大学研究生实践创

新计划项目“基于OMO教学模式的初中人工智能课程内容设计研究”（2022XKT1495）

作者简介：李心蓓（1999一），女，山东济宁人，硕士研究生，研究方向为智慧教育、人工智能；刘兰（1999一：），女，河北保定人，

硕士研究生，研究方向为教育信息化；段雨迪（1999一），女，河南济源人，硕士研究生，研究方向为在线教育、个性化学习；王竹新

（1996一），女，河北省张家口人，硕士研究生，研究方向为在线教育与智慧学习空间；王娟（1979一），女，江苏泗洪人，硕士生导师、

教授，研究方向为教育理论与教育管理、在线教育，系本文通信作者。

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具等关键领域。因此，对于人工智能教育大脑的研究进而从外界获取丰富的信息。人类获取信息的方式就

有利于推动落实国家教育政策，推进信息技术和教育是