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摘要
多模态学习分析研究为全面、精准洞悉学生学习过程,促进有效学习,实现精准干预提供了可能。通过对2017年至2021年学习分析与知识国际会议(LAK)中的多模态学习分析主题文章进行分析发现,当前研究者已借助行为、生理、心理、基本信息等不同模态数据围绕学习过程理解、学习评价、学习支持与反馈展开了探索,同时也就多模态数据的采集与处理等基本问题展开了探讨,但是当前研究在样本数量、研究持续开展时间以及不同模态数据的融合分析等方面还存在着不足。为促进多模态学习分析研究的开展,未来可基于学习终端及智慧学习环境实现多模态数据的采集,基于智能技术实现不同模态数据特征的提取与整合分析,加强跨学科交叉合作,同时也应关注多模态数据采集与应用的伦理与隐私保护问题。
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