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2022, No.572(09) 19-26+33+78

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多模态数据支持的教育科学研究发展脉络与挑战
Multimodal data-enhanced research in education sciences: development tratrajectory and challenges

彭红超;姜雨晴;

摘要(Abstract):

多模态数据凭借其全面、精准、保真地刻画学习画像的优势,成为支持教育科学研究的新兴趋势,但其二十余年的发展脉络并未得到系统探析。对此,本研究结合计量统计分析与内容分析方法,对209篇国内外核心期刊文献进行了全面、深入的解析,发现:国内外多模态数据支持的教育科学研究均大致经历了萌芽期、扩列期、裂变期三个阶段;在内容方面,国外研究呈多模态话语和多模态生理两个“小宇宙”态势,国内则集中于后者;在数据分析方面,国内外均呈多模态话语分析和多模态学习分析并驾齐驱之势;其理念发展经历了三方面的演变,在数据证据方面由行为证据扩展至生理证据,在数据分析方面由统计分析向多模态学习分析转变,在学习机制方面由以事件为中心向以人为中心转变;多模态数据融合、研究范式转变和数据隐私依然是当前面临的发展挑战。这些发现有利于研究者全面认识多模态数据在教学实践与科学研究中的作用、价值,精准把握其研究与发展的取向。

关键词(KeyWords): 多模态数据;学习分析;教育科学研究;数据融合;研究范式;研究走势;研究态势;研究挑战

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 中央高校基本科研业务费项目“智慧教育中教师与AI协同的教学决策策略研究”(2021ECNU-YYJ030)的研究成果

作者(Authors): 彭红超;姜雨晴;

DOI: 10.13541/j.cnki.chinade.2022.09.003

参考文献(References):

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