摘要：多模态学习分析(MMLA)是智能化探究有效学习发生机理的关键技术。研究对国外37篇实证文献的任务情境设计和MMLA的四个过程进行系统综述,梳理出多模态数据集的生成场域多以发展认知为主,少关注情感价值的培育;学习标签注释以计算科学指导为主,缺乏不同时间尺度行为关联的理论指导;预测结果多关注学习行为表现,轻心智发展的过程解释;多模态数据分析反馈聚焦个性化学习支持,忽视决策支持。未来实证研究发展应聚焦有效学习与情感体验,融合计算科学和认知带理论,协同人机优势提供反馈支持,开展MMLA系统开发者和利益相关者的深度对话,不断迭代设计与优化分析系统和应用模式,有效促进“人工智能+教育”的发展。

摘要：文章首先聚焦于"自我导向学习"和"智慧学习空间",设计了智慧学习空间支持的师范生自我导向学习模式。之后,文章在某高校"现代教育技术"实验课中开展了为期18周的实证研究,探讨了自我导向学习对师范生自主学习能力、学业成绩和在线学习行为的影响,结果发现:自我导向学习对学习者策略、资源利用两个维度的自主学习能力提升效果明显,但在态度维度提升不明显;自我导向学习整体提升了学业成绩,尤其是对低自主学习水平者的学业成绩和自主学习能力提升效果更明显,但其在在线自主学习行为方面表现欠佳。最后,文章提出给予情感支持、设计多元智能活动组合策略和提供及时高效反馈的适切策略,以期在智慧学习空间中有效开展自我导向学习。