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基于多模态数据的大学生认知深度评价框架构建及应用

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提高学生课堂认知深度是本科教育高质量发展的核心目标,如何对认知深度展开科学评价是关乎此目标达成的关键,也是深化本科课程教学改革的迫切需求.为此,首先基于经典认知深度评价理论,结合新兴多模态数据分析技术,搭建大学生认知深度多模态评价框架.其次,基于此框架开展实证研究:以Z高校教育技术专业课程"学习科学与技术"为例,通过智能录播系统、在线学习平台等工具从多维学习空间采集主题讨论、自我反思、思维导图、课堂问答、头部姿势等多模态学习数据,采用机器学习方法处理并分析学习数据,综合评价学生认知深度并进行反馈.结果显示,多模态数据支持的评价更能准确地反映学生认知深度,具有显著的以评促学效能,最佳数据源是自我反思、思维导图和课堂问答.

范福兰、李韩婷、戚天姣、梅林、雷雪英

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中南民族大学,湖北武汉 430074

美国康考迪亚大学芝加哥分校,伊利诺伊州芝加哥市 60305

湖北开放大学,湖北武汉 430074

认知深度 多模态数据 学习评价

国家自然科学基金资助项目中央高校基本科研业务费专项资金社科重点项目2021年湖北省高等学校省级教学研究项目

62207033CSZ220042021559

2023

现代远距离教育
黑龙江广播电视大学 黑龙江省远程教育学会

现代远距离教育

CSSCI北大核心
影响因子:1.841
ISSN:1001-8700
年,卷(期):2023.(3)
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