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多模态数据赋能课堂教学评价：机理分析与模型样态
文献摘要：
人工智能、物联网、各种智能传感设备在教育领域的普及应用，推动教学朝着智能化方向发展。同时，新兴教育技
术为多模态数据的采集提供了相应的技术支持。开展基于多模态数据的课堂教学评价，能够解决传统单一模态数据
下课堂教学评价产生的“路灯效应”，通过实时采集细粒度的多模态课堂教学数据，窥察真实情境下课堂教学全
貌，发掘教育大数据的潜在价值，实现课堂教学评价的自动高效开展。本文通过分析多模态数据对课堂教学评价的
变革，尝试搭建基于多模态数据的课堂教学评价模型，从课前、课中、课后三个阶段进行多模态数据采集、融合与
分析利用，动态生成可视化课堂教学评估报告，辅助师生教学评价的科学高效开展。研究认为，未来多模态数据下
的课堂教学评价应继续探索多源异构数据的融合方法，并致力于解决多模态数据分析产生的数据伦理、数据质量、
数据可解释性等问题，进一步完善基于多模态数据的课堂教学评价模式。
文献关键词：
多模态数据;多模态学习分析;课堂教学评价模型;数据融合
中图分类号：
作者姓名：
方丽雅;卢锋
作者机构：
南京邮电大学 教育科学与技术学院 江苏南京 210023
文献出处：
引用格式：
[1]方丽雅;卢锋-.多模态数据赋能课堂教学评价：机理分析与模型样态)[J].新教育时代电子杂志（教师版）,2022(47):143-145
A类：
B类：
数据赋能,机理分析,智能传感,传感设备,普及应用,兴教育,下课,路灯,实时采集,细粒度,多模态课堂,教学数据,窥察,真实情境,教育大数据,潜在价值,高效开展,课堂教学评价模型,课前,课中,动态生成,教学评估,评估报告,生教学,多源异构数据,融合方法,多模态数据分析,析产,数据伦理,数据质量,可解释性,教学评价模式,多模态学习分析,数据融合
AB值：
0.282487
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