【摘 要】
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[摘 要] 学习投入与学生的学习持续性、学业满意度、学习绩效以及学业完成情况高度相关，对其进行有效测评能够准确预测和干预学生的学习结果和学习行为。为了提升学习投入测评的有效性和准确性，首先，对现有六种学习投入测评方法进行了比较分析，即自我报告、编码分析、日志分析、观察评价、智能测量以及生理测量;然后，提出了多模态数据表征的学习投入测评框架，包括数据收集、数据处理、数据融合以及数据应用四个关键步骤;
【机 构】
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北京师范大学教育技术学院,中国教育科学研究院
【基金项目】
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2019年国家自然科学基金面上项目“基于情景的学习者在线学习分析关键技术与评价模型研究”(项目编号:61877003),2020年北京师范大学教育学部学生科研基金项目“基于多模态数据分析的学习投入动态监测与提升策略研究”(项目编号:2012215)。
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学习投入与学生的学习持续性、学业满意度、学习绩效以及学业完成情况高度相关,对其进行有效测评能够准确预测和干预学生的学习结果和学习行为。为了提升学习投入测评的有效性和准确性,首先,对现有六种学习投入测评方法进行了比较分析,即自我报告、编码分析、日志分析、观察评价、智能测量以及生理测量;然后,提出了多模态数据表征的学习投入测评框架,包括数据收集、数据处理、数据融合以及数据应用四个关键步骤;最后,选取参与同伴互动活动的两名不同成就学习者的多模态数据,依托该框架进行探索性案例分析,从多维时空尺度揭示学习投入的深层
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