典型文献
深度学习的发生机制与多模态数据测评研究
文献摘要：
进入数字化知识经济时代,社会发展对教育活动提出了更高要求,旨在培养高阶思维和创新能力的深度学习备受国际社会的高度关注.为此,"深度学习如何发生"和"如何评估深度学习发生程度",也成为亟待研究的两个关键学术问题.认知心理学、教育神经学和具身认知为理解深度学习提供了理论基础,指引人们从人—物互动视角认识个体的认知变化过程,打开了个体学习的内隐机制"黑箱",实现内隐机制和外显表征的桥接与理解.基于这一认识与分析,通过信息输入、深度加工和学习生成三个环节,初步构建了深度学习的发生机制模型,并设置相关的学习状态指标.而要实现对深度学习发生程度的精准评价,则应依据深度学习的多模态数据测评框架,综合性采集与分析学习者的生理数据、自我评估数据、在线学习平台数据和课堂参与数据等多模态数据.但是,在采用多模态数据测评深度学习的发生及其程度时,多模态数据仍存在异质性差距、数据建模缺乏精确度、常态化评价开展困难、数据安全和伦理道德难以得到保障等问题,亟需未来开展更为深入的研究与探索.
文献关键词：
多模态数据;深度学习;发生机制;精准测评;自我调节
中图分类号：
作者姓名：
马云飞;郑旭东;赵冉;刘慧
作者机构：
江苏师范大学 智慧教育研究中心;江苏师范大学 江苏省教育信息化工程技术研究中心,江苏徐州 221116
文献出处：
引用格式：
[1]马云飞;郑旭东;赵冉;刘慧-.深度学习的发生机制与多模态数据测评研究)[J].远程教育杂志,2022(01):50-60
A类：
B类：
发生机制,多模态数据,测评研究,知识经济时代,教育活动,高阶思维,如何评,学习发生,发生程度,认知心理学,教育神经学,具身认知,互动视角,认知变化,变化过程,开了个,个体学习,内隐,黑箱,外显,桥接,信息输入,深度加工,机制模型,学习状态,状态指标,而要,精准评价,测评框架,生理数据,自我评估,评估数据,在线学习平台,平台数据,课堂参与,数据建模,伦理道德,研究与探索,精准测评,自我调节
AB值：
0.436088
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