| 基于多模态数据的大学生认知深度评价框架构建及应用 |
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| 引用本文： | 范福兰,李韩婷,戚天姣,梅林,雷雪英.基于多模态数据的大学生认知深度评价框架构建及应用[J].现代远距离教育,2023(3):57-65. |
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| 作者姓名： | 范福兰 李韩婷 戚天姣 梅林 雷雪英 |
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| 作者单位： | 1. 中南民族大学;2. 美国康考迪亚大学芝加哥分校;3. 湖北开放大学 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目“小样本困境下的多模态协作学习情感智能识别研究”(编号：62207033)；;中央高校基本科研业务费专项资金社科重点项目“大规模在线教学服务质量测评、控制与优化研究”(编号：CSZ22004)；;2021年湖北省高等学校省级教学研究项目“‘智能+’时代成人远程教育质量保障机制研究”(编号：2021559)； |
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| 摘 要： | 提高学生课堂认知深度是本科教育高质量发展的核心目标，如何对认知深度展开科学评价是关乎此目标达成的关键，也是深化本科课程教学改革的迫切需求。为此，首先基于经典认知深度评价理论，结合新兴多模态数据分析技术，搭建大学生认知深度多模态评价框架。其次，基于此框架开展实证研究：以Z高校教育技术专业课程“学习科学与技术”为例，通过智能录播系统、在线学习平台等工具从多维学习空间采集主题讨论、自我反思、思维导图、课堂问答、头部姿势等多模态学习数据，采用机器学习方法处理并分析学习数据，综合评价学生认知深度并进行反馈。结果显示，多模态数据支持的评价更能准确地反映学生认知深度，具有显著的以评促学效能，最佳数据源是自我反思、思维导图和课堂问答。
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| 关 键 词： | 认知深度 多模态数据 学习评价 |
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