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基于多模态数据分析的在线学习智能评估反馈
文献摘要：
基于互联网新一代信息技术的飞速发展,在线学习在我国基础教育中蓬勃发展,已经成为推动教育创新的重要力量.在线学习为学生提供了时空灵活性,丰富的学习资源共享以及全场景的行为数据化记录.然而,由于在线课堂发生在虚拟的网络空间中,其教学质量参差不齐的问题也日渐暴露.因此,我们提出一套合理的在线课堂智能质量评估反馈体系.该评估体系基于真实的多模态在线课堂数据,覆盖不同的在线教学形态,能够从老师视角和学生视角,全面考虑和衡量质量评估核心要素,进而实现在线教学的精准评估反馈.
文献关键词：
在线学习;智能评估;多模态数据分析
中图分类号：
作者姓名：
李睿;刘子韬
作者机构：
北京世纪好未来教育科技有限公司,北京 100080
文献出处：
引用格式：
[1]李睿;刘子韬-.基于多模态数据分析的在线学习智能评估反馈)[J].人工智能,2022(02):68-74
A类：
B类：
多模态数据分析,在线学习,智能评估,评估反馈,新一代信息技术,基础教育,教育创新,时空灵活性,学习资源,全场景,行为数据,数据化,在线课堂,网络空间,套合,质量评估,反馈体系,在线教学,教学形态,学生视角,精准评估
AB值：
0.329936
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