全景透视多模态学习分析的数据整合方法

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多模态学习分析被认为是学习分析研究的新生长点,其中,多模态数据如何整合是推进学习分析研究的难点。利用系统文献综述及元分析方法,有助于为研究和实践领域提供全景式的关于多模态数据整合的方法与策略指导。通过对国内外363篇相关文献的系统分析发现:(1)多模态学习分析中的数据类型主要包含数字空间数据、物理空间数据、生理体征数据、心理测量数据和环境场景数据等5类。在技术支持的教与学环境中,高频、精细、微观的多模态学习数据变得可得、易得、准确。(2)多模态学习分析中的学习指标主要有行为、注意、认知、元认知、情感
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