荷兰开放大学的大数据多模态学习分析研究新进展

张楠

● 引言

人们今天已经熟知大数据具有4V属性，其中一个属性就是数据的半结构化和非结构化，因此解决这一领域问题的多模态数据分析研究越来越受到人们的关注。荷兰开放大学维尔滕学院的丹尼尔·迪米特里博士一直致力于研究学习分析和人工智能。维尔滕学院是荷兰开放大学的学习、教学和技术研究中心，该研究中心以科学的、高质量的、实践性的教育研究为核心，以提高教育质量为目标（该目标有助于弥合理论与实践之间的鸿沟），成为（高等）教育的合作伙伴，成为（国际）国家级高质量研究机构。丹尼尔·迪米特里博士及其他几名相关研究人员利用多模态数据对实验进行了文献调查，构建了多模态学习分析这一新兴研究领域，介绍了用于多模态学习分析领域文献调查的分类框架、有关学习的多模态数据的分类，以及多模态学习分析模型。

● 多模态学习分类框架

在学习过程中，学习者的行为属性等是能够通过传感器直接观察和测量的，但学习者的认知、情绪这些潜在的属性，无法直接由传感器测量，只能对其推断，一些文献调查将这些方面命名为输入空间和假设空间（如图1）。在人类学习中，输入空间包括学习者的行为和学习情境，这方面的数据虽然可以被传感器自动捕获，但传感器无法对这些数据作出解释或赋予其意义。假设空间包含了一系列可能的解释，即传感器虽然不能直接观察到属性，但也可以利用数据显示。……