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多模态学习诊断建模:知识结构和学习风格的双重诊断

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在技术增强学习环境中,多模态数据为实现对知识结构和学习风格的双重诊断提供可能性。为实现对多模态数据的分析,本研究以融合分析题目作答精度、作答时间(RT)和视觉注视点数(FC)为例,基于联合-交叉负载建模法提出三个多模态学习诊断模型并与已有模型进行对比。研究结果表明:(1)融合分析比独立分析更适用于提供平行信息的多模态数据;(2)新模型可直接利用RT和FC中信息提高潜在能力或潜在属性的参数估计精度;(3)新模型可实现对知识结构和学习风格的双重诊断。总之,对多模态数据进行融合分析使得有关学习行为的诊断反馈更为全面和精准。
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From: 詹沛达
DOI:10.12074/202106.00029
Recommended references: 詹沛达.(2021).多模态学习诊断建模:知识结构和学习风格的双重诊断.[ChinaXiv:202106.00029] (Click&Copy)
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