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双师课堂中的多模态学习情感分析:关键问题、逻辑理路与实施路线
蒋艳双
崔璨
逯行
祁彬斌
包昊罡
现代教育技术
本期专稿
2022年04期
448
0
多模态学习分析技术支持的学习评价研究
张家华
胡惠芝
黄昌勤
现代教育技术
理论观点
2022年09期
456
0
多模态数据
驱动的大学生混合式学习评价
范福兰
黄艳琳
万力勇
梅林
熊曳
现代教育技术
教育评价
2023年01期
429
1
基于
多模态数据
的精准在线测试模型
陈波
陆天易
于泠
刘惠林
现代教育技术
在线教育
2023年04期
457
0
双师课堂中的多模态学习情感分析:关键问题、逻辑理路与实施路线
蒋艳双
崔璨
逯行
祁彬斌
包昊罡
北京师范大学互联网教育智能技术及应用国家工程研究中心
海军大连舰艇学院教研保障中心
浙江师范大学浙江省智能教育技术与应用重点实验室
中国教育科学研究院基础教育研究所
期刊
《现代教育技术》
CSSCI来源期刊
北大核心
2022年04期
摘要:针对双师教学中远程授课名师对本地学生的学习情感感知不足、授课成效不佳等问题,文章提出通过融合情感计算和大数据分析等方法,构建多空间融合视域下多模态情感分析的理论框架,探索基于多模态数据融合的学生学习情感识别与智能评估,挖掘基于时序“学习情感-空间”联合建模的学生群体情感演化机理。在此基础上,建立多模态情感分析教育应用平台,分析基于原型系统的教学验证及干预方案。文章期望通过研究双师课堂中多模态学习情感分析的关键问题、逻辑理路与实施路线,揭示学生在双师教学视域下的学生情感发展机制,拓展学生群体情感的干预实践,为“双师”课后教研提供技术支撑与行动指南。
双师课堂
情感计算
多模态数据
融合
学习分析
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多模态学习分析技术支持的学习评价研究
张家华
胡惠芝
黄昌勤
浙江师范大学浙江省智能教育技术与应用重点实验室
期刊
《现代教育技术》
CSSCI来源期刊
北大核心
2022年09期
摘要:面对新时代高质量教育与创新人才的发展需求,传统学习评价的弊端日益凸显,亟需创新体制、深化改革。多模态学习分析通过多维度全面采集和分析学习过程动态数据,使面向过程与真实学习情境的学习评价成为可能。文章首先基于当前学习评价的难点问题分析,剖析了多模态学习分析应用于学习评价的价值内蕴。随后,文章提出四类多模态数据所映射的评价表征维度和内容,从确立目标、获取数据、建构模型、提供反馈四个方面构建并阐释了基于多模态学习分析的学习评价流程。最后,文章结合相关研究成果提出多模态学习分析的学习评价应用建议,以期为面向过程的发展性学习评价改革赋能助力,并为高阶学习评价提供新视角。
多模态数据
学习分析
学习评价
学习过程
数据表征
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多模态数据
驱动的大学生混合式学习评价
范福兰
黄艳琳
万力勇
梅林
熊曳
中南民族大学教育学院
湖北开放大学导学中心
华中科技大学附属小学
期刊
《现代教育技术》
CSSCI来源期刊
北大核心
2023年01期
摘要:在深化新时代教育评价改革的背景下,充分应用多模态技术开展混合式学习的综合性评价,对于破除当前本科教育教学中的唯分数学习评价顽疾具有重要作用。基于此,文章首先设计了多模态数据驱动的大学生混合式学习评价框架,并依托此框架通过自动录播、线上平台数据采集、测试等多种方式捕获混合式学习环境下的大学生多模态学习数据;然后筛选最优特征选择方法并融合多种分类算法,形成了大学生混合式学习评价模型;最后依据模型综合评价学生的混合式学习情况,结果表明:方差选择法与决策树分类算法相结合,能达到最优评价效果;线上学习中的章节学习、视频学习时长、话题讨论和线下学习中的注意力、学习笔记是评价学生混合式学习的最佳评价特征,其中视频学习时长对期末测试成绩的影响最大。文章的研究对于改进大学生混合式学习评价,体现评价对提升本科教学质量的促进作用具有重要意义。
多模态数据
混合式学习
学习评价
分类算法
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基于
多模态数据
的精准在线测试模型
陈波
陆天易
于泠
刘惠林
南京师范大学人工智能学院
南京师范大学数学科学学院
期刊
《现代教育技术》
CSSCI来源期刊
北大核心
2023年04期
摘要:随着“互联网+”时代的到来,在线测试开始受到广泛的关注,并逐渐被应用于学习系统中。然而,目前常见的在线测试系统多以学习者的做题成绩、做题时间等单模态数据为依据计算测试成绩,对测试过程的感知和反馈很少,导致在线测试成绩的客观性和真实性不足。为此,文章结合多模态数据的分析特点,提出了一种基于多模态数据的精准在线测试模型,重点研究了眼动和键鼠行为数据作为评价数据源的应用方法及其有效性。实验结果表明:眼动和键鼠等多模态数据的融入有助于客观、真实地反映学习者的测试过程;模型能够有效提高在线测试结果的准确性,多级融合方法也使多模态数据具有较好的可解释性;同时,非侵入性的数据获取使模型具有较高的实用性。文章对多模态学习行为数据获取、挖掘、融合与应用的研究,旨在为在线学习评价提供参考,并为学习平台客观、全面把握学习者学习成效和实现个性化学习服务提供有效支撑。
在线测试
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