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【摘 要】
在线学习行为多模态数据融合模型构建及实证
【摘 要】
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【摘 要】 显性化测量与评估在线学习行为和情感状态是学习分析领域的研究热点。为克服单模态数据分析片面和多模态数据融合模糊等问题，全面感知和反馈在线学习过程状态，本研究构建了一种在线学习行为多模态数据融合模型。该模型利用自动化操作行为事件监听、表情识别、生理特征监测等原理，从行为、情绪和认知3个维度进行时序数据同步融合、分层递进诊断评估和统计聚类分析;考虑到对在线学习者具有较低的侵入性和干扰性，该
【出 处】
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中国远程教育
【发表日期】
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2020年6期
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