教育大数据中多模态学习分析技术研究
大数据背景下大学英语多模态交互教学模式探析
大数据背景下大学英语多模态交互教学模式探析随着互联网技术的飞速发展，大数据时代已经到来，大数据的应用已经渗透到了各个领域，教育领域也不例外。
在这个背景下，大学英语教学也在不断探索创新，多模态交互教学模式应运而生。
本文将探索大数据背景下大学英语多模态交互教学模式的实践与应用，以及其对英语教学带来的影响。
一、多模态交互教学模式的定义及特点多模态交互教学模式是指通过结合多种媒体手段，如图像、声音、文字、视频等，与学生进行互动式教学。
通过多种媒体形式的呈现和交互式操作，帮助学生更好地理解和掌握知识。
多模态教学在传统教学的基础上，更加注重学生的参与性和个性化学习，强调师生之间的互动交流，从而提高教学效果。
多模态交互教学模式的特点主要包括以下几点：多模态交互教学融合了多种媒体形式，丰富了教学内容的呈现方式，提高了学生的学习兴趣和积极性。
多模态教学注重师生之间的互动交流，鼓励学生参与课堂讨论和互动，促进学生的思维深度和广度。
多模态教学还能够满足不同学生的学习需求，提供个性化的学习方式，让学生可以按照自己的节奏和方式进行学习。
在大数据背景下，大学英语教学也开始转向多模态交互教学模式，利用大数据技术支持教学的深度和个性化。
从学习资源的角度来看，学校可以利用大数据分析学生的学习需求和兴趣，为学生提供更加符合个性化需求的学习资源。
通过大数据分析学生的学习数据，可以更好地了解每个学生的学习习惯和喜好，为学生提供个性化的教学资源。
多模态交互教学模式也可以通过大数据技术实现更加全面和深入的评估。
在传统教学中，老师往往只能通过课堂表现和考试成绩来评估学生的学习情况，但是这样的评估方式并不全面和准确。
而通过大数据分析学生的学习数据，可以更加全面地了解学生的学习情况，帮助老师及时发现学生的学习问题，并给予针对性的帮助。
多模态交互教学模式也面临一些挑战。
多模态教学需要充分的技术支持，包括专业的学习软件和硬件设备，以及专业的教学团队。
多模态数据分析的研究与应用
多模态数据分析的研究与应用随着科技的不断发展和普及，人们在日常生活中所接触到的信息也越来越多元化、多样性，这些信息以多种形式呈现，包括语音、视频、图像等等。
这些多模态数据（multi-modal data）具有丰富的信息量，它涉及到语音、图像、文本等多种数据，同时它所包含的信息具有多态性、非结构化等特点，难以直接被常规算法所处理和分析。
已经成为目前数据挖掘、机器学习等领域中一项重要的研究领域。
多模态数据分析的研究可以理解为是在多个数据源之间进行联合、协同分析，尝试从中找到隐含的规律和结构。
它可以同步地对多个数据源进行处理，提取不同源数据的特征，然后将这些特征融合起来综合评估并展现出最终的分析结果。
多模态数据分析的研究涉及到很多计算机技术领域，比如人工智能、大数据、机器学习、计算语义、知识图谱等。
在多个领域中的研究融合以及跨学科的合作是实现多模态数据分析研究的重要途径之一。
多模态数据分析的应用目前已经涉及到很多领域。
在医学领域中，我们可以利用多模态数据分析的方法来辅助医生进行疾病诊断，比如对多个患者的声音、图像和基因数据进行分析，来找到不同患者背后的遗传因素和共同特征。
在文本领域中，可以通过多模态数据分析提取文本的情感、主题、观点等多维信息，进而运用于推荐系统、网络安全等领域。
在语音识别领域，多模态数据分析可以融合多个声音信号来源，提高语音信号的识别精度和鲁棒性。
此外，多模态数据分析还可以应用于视频领域。
通过利用视频数据中的人脸识别技术、语音识别技术来提取人脸的表情，语音的情感，进而分析人们的行为，识别异常事件，并应用于安防控制领域等。
总之，多模态数据分析是未来大数据时代中的一个发展趋势，它可以更好地发掘多源数据的内在关系，提取其中本质特性，进而提高数据信息的计算效率，深化应用场景，提高人们的生活质量和安全性。
多模态大数据分析方法研究
多模态大数据分析方法研究随着数据的爆炸性增长，大数据分析成为了企业、学术界和政府部门等领域中不可或缺的一部分。
然而，传统的大数据分析方法主要基于单一模态的数据，无法全面准确地反映现实世界的复杂性。
因此，多模态大数据分析方法日益受到关注和研究。
首先，多模态数据融合是多模态大数据分析的基础。
多模态数据融合旨在将来自不同模态的数据进行整合，通过构建一个统一的数据表示，从而提供全面的、一致的视角来观察和理解现实世界。
有一些常用的多模态数据融合方法，如特征级融合、决策级融合和模型级融合等。
其次，多模态数据分析方法是多模态大数据分析的核心。
多模态数据分析方法通过将不同模态的数据进行分析和建模，从中发现数据之间的关联和相互作用，并提供对现实世界问题的深入理解。
在这一领域中，常用的多模态数据分析方法包括：聚类分析、分类分析、关联分析等。
再次，多模态大数据可视化是多模态大数据分析的重要手段。
多模态大数据可视化旨在通过可视化技术，将多模态大数据转化为可视化的形式，以便人们更直观地观察和理解数据。
在这一领域中，有一些常用的多模态大数据可视化技术，如多模态图表和多模态地图等。
此外，多模态大数据的隐私和安全也是多模态大数据分析的重要考虑因素。
由于多模态大数据可能涉及个人隐私和敏感信息，因此在数据融合、分析和可视化过程中，必须采取一系列的隐私保护和安全措施，以保护数据的隐私和安全。
综上所述，多模态大数据分析方法是解决现实世界复杂问题的重要手段。
通过融合不同模态的数据，使用多模态数据分析方法，并借助多模态大数据可视化技术，可以更全面准确地理解和解释现实世界的复杂性。
然而，随着数据量的进一步增加和多模态数据的多样化，多模态大数据分析方法仍然面临着许多挑战，例如数据融合的方法选择、数据分析的效率和准确性以及隐私保护和安全等问题。
因此，未来的研究应当进一步探索和创新多模态大数据分析方法，以解决这些挑战，提高多模态大数据分析的效果和实用性。
智慧教育：基于系统性文献综述的多模态学习分析研究进展与前瞻
智慧教育：基于系统性文献综述的多模态学习分析研究进展与前瞻摘要：多模态学习分析是指利用“多模态”的思想和方法对学习者的内在学习状态、特征与变化进行深度诠释，旨在挖掘学习规律、优化学习过程、促进精准教学。
在教育大数据研究范式下，多模态学习分析应运而生并形成了诸多研究成果。
运用系统性文献综述方法对国内外多模态学习分析相关研究进行梳理发现：当前多模态学习分析研究聚焦于数据采集、数据融合和数据建模三大方面。
在数据采集上，得益于智能感知技术的发展，文本、语音、动作、表情、眼动、生理等模态数据备受关注且获取方式愈加便捷；在数据融合上，主要以数据层融合、特征层融合、决策层融合为主，因应深度学习算法的发展，混合式融合初见端倪；在数据建模上，涌现出面向知识、认知、情感、交互状态的学习者模型，且基于多元学习状态的整体性模型日益受到重视。
未来多模态学习分析研究应加强情境感知，实现场景数据的混合采集；深挖理论基础，促进数据融合的科学精准；重视情境依存，强化数据建模的情境适用。
关键词：多模态学习分析；数据融合；数据建模；学习者模型；系统性文献综述一、引言2021年12月，中央网络安全和信息化委员会印发《“十四五”国家信息化规划》，提出要建立高效利用的数据要素资源体系（中央网络安全和信息化委员会，2021），激发和提升数据要素赋能作用，以创新驱动、高质量供给引领和创造新需求。
在教育领域，激发和提升数据的创新驱动作用是深化新时代教育评价改革的新趋向。
随着大数据、物联网、移动互联网、人工智能等新一代信息技术的蓬勃发展，教育数据的赋能作用逐渐普及，使得教育研究从“假设驱动”走向“数据驱动”，催生并孕育出“教育大数据研究范式”（赵佳丽等，2020）。
在此背景下，多模态学习分析（Multimodal Learning Analytics，MMLA）悄然兴起，并走入人们的视野。
它打破了传统评价仅仅以计算机为介导的单一渠道（如在线学习管理系统、社交网络环境）获取单一模态数据的局限，主张通过捕获、融合和分析跨情境、跨空间等更为复杂开放的学习环境中的语音、行为、表情、生理等多源异构数据，解释和预测学习者的行为习惯、认知规律、心理状态与情感变化。
多模态大数据分析方法研究
多模态大数据分析方法研究多模态大数据分析方法是指利用多种数据源和多种分析技术对大数据进行综合分析的方法。
随着互联网的普及和物联网技术的发展，我们能够获取到越来越多的多模态数据，包括文本、图像、音频、视频等不同形式的数据。
多模态大数据分析能够对这些数据进行深入挖掘，从中提取出有用的信息和知识，帮助我们做出更准确的决策。
1.数据融合和对齐：多模态数据通常具有不同的数据表示形式和特点，需要将它们进行统一的表示和处理。
数据融合和对齐主要包括两个方面的工作：一是将不同形式的数据转换为统一的表示形式，如将图像数据转换为特征向量或图像词袋模型；二是将不同数据源的数据对齐，使得它们能够在同一个坐标系中进行比较和分析。
2.特征提取和选择：多模态数据分析需要对数据进行特征提取，以减少数据维度并保留有用的信息。
特征提取可以分为两个层次：一是在每个数据模态中提取特征，如从图像中提取纹理、颜色和形状特征；二是在多模态数据中进行跨模态特征提取，如将图像和文本进行联合分析，提取出图像与文本之间的关联特征。
3.数据分析和建模：多模态大数据分析可以利用各种机器学习和数据挖掘算法对数据进行建模和分析。
根据具体的任务和数据类型，可以使用传统的统计分析、聚类分析、分类器、回归分析等方法，也可以使用深度学习方法如卷积神经网络、循环神经网络等。
4.可视化和交互分析：多模态大数据分析的结果通常需要以可视化的方式展示出来，以便用户能够更好地理解和利用这些分析结果。
可视化工具和交互界面可以帮助用户探索数据和分析结果，以及与系统进行交互，了解数据分析的过程和结果。
多模态大数据分析方法在许多领域具有广泛的应用，如人脸识别、情感分析、医学影像分析等。
它可以帮助我们深入理解大数据中的信息和知识，发现隐藏的规律和模式，为决策提供更准确的依据。
然而，多模态大数据分析也面临着一些挑战，如数据量巨大、特征提取复杂、数据融合困难等。
未来的研究可以从这些方面进行深入探索，开发出更有效的多模态大数据分析方法。
基于深度学习的多模态大数据分析技术研究
基于深度学习的多模态大数据分析技术研究多模态大数据是指在不同的模态下，产生的数据量达到了海量级别。
例如，在医学领域中，同一患者通过MRI、CT和X光等不同的医学检查方式可能产生了海量的数据。
然而，如何有效地利用这些数据并提取有价值的信息，一直是一个前沿和研究难题。
深度学习技术的出现，为多模态大数据的分析提供了一种新的思路。
一、多模态大数据的挑战与机遇多模态大数据的分析是当今数据科学和人工智能领域中的一个热门话题。
其中最大的挑战是如何整合不同来源的数据，并从中提取有用的信息。
在过去，多模态大数据的分析通常依赖于专家人工处理，如医生对患者的诊断结果或科学家对实验数据的分析结果。
然而，这种方法面临的问题在于数据量太大，在人工预处理阶段就很可能会出现缺陷或偏差。
现在，深度学习技术的出现为多模态大数据的分析提供了新的机遇。
实际上，深度学习技术可以从海量和多模态数据中自动提取特征和数据表示，具有强大的自动化能力和天然的并行计算优势，在理解不同类型的数据之间的关系和相互影响方面也非常擅长。
二、基于深度学习的多模态大数据分析技术探讨深度学习技术的出现，使得基于多模态大数据的分析有了新的可能性。
目前，基于深度学习的多模态大数据分析技术主要有以下几种类型：1. 多任务学习技术：对于由多个模态数据组成的数据集，多任务学习技术可以同时处理不同类型的任务。
例如，在医学领域中，多任务学习技术可以同时对患者的MRI、CT和X光数据进行处理，并自动提取不同类型任务的特征和数据表示。
2.混合模型技术：混合模型技术是一种将多个单独模型组合使用的方法，可以大大提高多模态大数据分析的效果。
例如，在医学领域中，混合模型技术可以将X光数据的特征和MRI数据的特征结合在一起，从而重新组合数据，并通过训练模型来提取更大的图像特征。
3.迁移学习技术：迁移学习技术是一种将预训练好的深度学习模型应用于新数据集中的方法，可以大量减少训练和模型优化的成本。
多模态学习分析：理解与评价真实学习的新路向
多模态学习分析：理解与评价真实学习的新路向作者：汪维富毛美娟来源：《电化教育研究》2021年第02期[摘要] 随着物联网、可穿戴传感设备、人工智能的快速发展，多种模态数据的连续抓取与融合分析成为可能，促成了多模态学习分析研究的诞生，并成为学习分析领域的一个重要新兴分支。
多模态学习分析关注真实的学习情境与本真的学习交流方式，“返璞归真”地聚焦更普遍的物理学习情境，克服了主流学习分析过度关注数字化学习环境的局限。
研究主要采用文献归纳法，阐述了多模态学习分析的发展动因、概念理解，重点从身体、生理视角概述了多模态的数据类型，并对多模态学习分析的过程模型进行了详细描述。
研究认为，未来要充分借助人工智能处理多模态数据，借鉴认知带理论融合不同模态数据的意义，借力学习理论来理解真实的多模态学习交互过程，以进一步完善基于多模态数据的学习评价方法。
[关键词] 多模态学习分析; 物理学习环境; 可穿戴设备; 生理数据; 数据融合; 学习评价; 认知带[中图分类号] G434 [文献标志码] A[作者简介] 汪维富（1986—），男，江西鄱阳人。
博士研究生，主要从事远程开放教育、教师教育信息化研究。
E-mail：*****************。
一、引言转向建构主义学习范式是当下课程改革的主流方向，但是仍有不少学者对建构性学习的有效性提出质疑[1]，其潜在原因是建構性学习支持的高阶学习结果是极难衡量的，在学校情境中难以实现规模化评估，特别是在小组协作、任务复杂的开放学习环境中，传统纸笔支持的标准化测量方法往往无法展现其积极的学习影响。
《深化新时代教育评价改革总体方案》提出，要“充分利用信息技术，提高教育评价的科学性、专业性、客观性”[2]，寻求新技术支持的学习评价方法正成为教育评价改革的重要方向之一。
二、多模态学习分析的发展动因基于大数据的教育评价是教育现代化的重要特征。
近年来，大数据驱动的学习分析方法拓展了传统标准化学习评估方法，如使用来自学习管理系统、MOOC、社交媒体环境、教育游戏等的大数据，对学习过程与结果有了更细致全面的刻画方法。
大数据背景下大学英语多模态交互教学模式探析
大数据背景下大学英语多模态交互教学模式探析随着大数据技术的不断发展和普及，大数据已经成为了各行各业的一个关键词，对于教育领域来说，大数据的应用也成为了一个热门话题。
在大数据的背景下，教育界对于英语教学模式也在不断进行探索和创新，多模态交互教学模式就是其中之一。
本文将探析大数据背景下大学英语多模态交互教学模式。
一、大数据背景下的大学英语教学随着信息技术的发展，教育领域也逐渐迎来了新的挑战和机遇。
大数据技术的兴起为教育领域带来了许多新的思路和方法。
在大数据的背景下，教育数据的收集、分析和利用变得更加重要，这也催生了教育大数据分析与应用的研究。
二、多模态交互教学模式探析多模态交互教学模式是指通过多种媒体和交互方式来进行教学。
这种教学模式可以帮助学生更好地理解和吸收知识，提高教学效果。
在大数据的支持下，多模态交互教学模式可以更好地利用各种资源，包括文字、图片、音频、视频等，为学生提供更为丰富、生动的学习体验。
通过多种媒体的支持，学生可以在不同的视听环境中学习英语，更好地理解和掌握知识。
多模态交互教学模式还可以通过交互式的教学方式，激发学生的学习兴趣和参与度。
通过课堂讨论、小组合作、网上互动等方式，学生可以更加积极地参与到英语学习中来，从而提高学习的效果。
在大数据的支持下，多所大学已经开始尝试多模态交互教学模式，取得了一些积极的成果。
利用在线学习平台和英语学习软件，教师可以根据学生的学习情况进行个性化教学，为学生提供更为个性化、多样化的学习资源。
通过大数据的分析，可以更好地了解学生的学习习惯和习得水平，为教学提供有针对性的指导。
一些学校也开始尝试将虚拟现实技术引入英语教学中。
通过虚拟现实技术，学生可以在虚拟的场景中模拟真实情境，提高他们的语言交际能力和应变能力。
通过大数据技术的支持，可以更好地分析学生在虚拟现实环境中的表现，为教学提供更为科学的参考依据。
四、大数据背景下多模态交互教学的挑战与对策尽管多模态交互教学模式有着许多优势，但是也不可避免地面临着一些挑战。
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基于游戏的学习 学习分析
基于手势的计算 物联网
Learning Analytics
2011 电子书
2010
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移动技术 内容开放
增强现实 电子图书
“学习分析不知识国际会议” 亍2016年（LAK 16）增加“多模 态学习分析数据挑戓（Multimodal Learning Analytics Data Challenges）”工作坊以及“Cross-LAK:跨越物理不数字空间的 学习分析工作坊”
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多模态学习分析
“多模态数据”是指对亍同一现象、过程戒环境，采用多种方式 获取的相关数据。
教育大数据中多模态学习分析技术研究
华东师范大学教育学部教育信息技术学系
吴 永 和 博士 研究员 博导 2017.03.21
提纲
Contents Page
一、发展与问题 二、技术与方法 三、行动与期望
三次教育革命
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腾讯主要创始人陈一丹拿出25亿，设全球最高教育奖
教育是我最为关注的能够解决很多社会的问题和推动社会的进 步。
‘一丹奖’旨在表彰及支持教育界的创革者。这 些先行者以其远见及创新精神，为教育研究及发 展带来深远持久的影响。 四项评审标准：具远见、富创新精神、具改革能 力、具可持续性。
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教育是社会体系里最复杂的体系，也是影 响最为深远的体系。它贯穿每一个家庭， 每一个人，甚至是贯穿到每一个组织里面 的。它的闭环不是简单的商业闭环，或者 工业模型的闭环。
存在问题
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不够！！！
线上、线下结合
线上 + 线下 →
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盲人摸象 Blind Men and an Elephant
Leg Pillar Tail Rope Trunk Tree Branch
Each one feels a different part, but only one part How can we "see" the full elephant?
亏补性是多模态数据很重要的一个性质，任何一种模态的数据都 能提供关亍某一现象戒过程的部分解释，而这些信息从其他模态 的数据中是无法获得的。
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参考：Lahat D, Adali T, Jutten C. Multimodal data fusion: an overview of methods,
主要内容 聚焦将学习分析技术不社会、教育相整合
聚焦跨学科领域的与家对学习分析的探索
聚焦大数据背景下的教育研究不技术改善学 习 聚焦亍在线技术平台支持下的创新教学不学 习 聚焦通过大数据技术实现对高等教育的实质 性影响 聚焦通过多学科的汇聚、交叉、联结，协同 来促迚学习分析研究领域理论不实践的发展 聚焦运用跨学科技术来分析各种教育情境中 （在线、进程、混合、移劢、传统）产生的 学习过程数据，以理解和改善学习
志, 2013(4):11-19.
多模态学习分析
多模态交亏研究领域，在2012年提出要将视频、语言、文字、手 势、面部表情等多模态数据的分析技术不学习科学相结合，幵亍 2012年的“多模态交亏国际会议（ICMI）”中建立“多模态学习 分析（Multimodal Learning Analytics）”工作坊
乔布斯之问
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科学研究范式
当今
几千年前
实证式 （科学研究）
第一范式
几十年前
数据密集型科学 第四范式
数百年前
理论式 （理论推演）
第二范式
电脑计算 （计算机仿真）
第三范式
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大数据、教育大数据、数据挖掘不学习分析
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学习分析技术是测量、收集、分析和报告有关学生及其学 习环境的数据，用以理解和优化学习及其产生的环境的技 术，通过对不同情境下学生学习创造的大量数据的收集和 推断来评价学习进步并及时发现潜在的问题。
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地点 加拿大班夫 加拿大温哥华 比利时鲁汶 美国印第安纳 美国纽约 英国爱丁堡 加拿大温哥华
会议主题 学习分析技术在社会、教学和技术等维 度的整合 学习分析技术、知识建模和表征、知识 工作和分析等领域的现状和发展策略 学习分析辩证法
学习分析研究、理论和实践的整合
扩大：从大数据到大影响
通过聚合各研究群体的基础、应用和效 用来增强影响 通过数据理解、洞悉和改善学习
基于游戏的学习 简易扩真现实
基于手势的计算 基于手势的计算
学习分析 Learning Analytics
可视数据分析
Visual
Data
A n alytics
“学习分析不知识国际会议”主题脉络
会议时间 2011.2.27-3.1 2012.4.29-5.2 2013.4.8-4.12 2014.4.24-4.28 2015.3.16-3.25 2016.4.25-4.29 2017.3.13-3.17
challenges, and prospects[J]. Proceedings of the IEEE, 2015, 103(9): 1449-1477.
Ear Hand Fan Belly Wall Tusk Solid Pipe
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存在问题——源息性
2013年，吴永和提出学习分析 的“源息性”问题，即收集哪 些数据以及如何分析，以保证 学习分析源数据能准确、全面 地体现出学习者的全部特性。
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参考：吴永和, 陈丹, 马晓玲,等. 学习分析:教育信息化的新浪潮[J]. 远程教育杂
中期（2到3年） Mid-Term(two or three years)
自带设备
学习分析
(Learning Analytics) 与 自
增强与虚拟现实
适应学习
创客空间
翻转课堂
学习分析 Learning A n alytics
3D打印
游戏与游戏化
长期（4到5年） Long-Term(four or fives y ears)
学习分析溯源时间线
综述分析：《学习分析：教育信息化的新浪潮》（《远程教育杂志》2013.1 CSSCI）
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地平线报告：学习分析from Horizon Report 2010 to 2016
Year 2016 2014 2013
短期（1年以内） Short-Term(within a year)