多模态学习分析：“多模态”驱动的智能教育研究新趋向

智能感知技术的发展为学习分析领域的变革提供了多元的数据支持,实现智能技术与教育研究的深度融合,推动多模态学习分析的研究进展。该文立足于人工智能时代"多模态"的价值内涵,从多模态信息感知、多模态数据表征、多模态计算方法三个方面实现了"多模态"意蕴的多元分解。论述了多模态学习分析的历史沿革和研究意义,从多源性、层次性、时序性、情境性四个层面分析了多模态学习分析的潜在特征。人工智能时代多模态学习分析研究的开展需要从面向智能精准测评的学习者建模、面向智慧学习空间的教育情境建模、面向教育生态治理的教育系统建模三个方面加以重视,实现多模态学习分析与真实教育场景的深度融合。未来多模态学习分析研究的开展需要从多学科融合的基础理论体系建构、多模态数据集的创建共享、学生认知结构的量化表征、基于多模态学习分析的智能服务体系以及数据安全和伦理道德规范等方面加以重视。