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[期刊] 开放教育研究
[作者]
薛耀锋 陈瞻 邱奕盛 朱芳清
在人工智能技术迅速发展的背景下，多模态数据分析在教育领域的重要性日益凸显。本研究通过提取学习者在线学习中产生的脑电数据、表情数据和眼动数据等，构建了基于多模态数据的认知风格智能识别框架，并运用六种机器学习模型验证其有效性。研究结果显示，四种机器学习模型的识别准确率超过80%，且最佳模型的准确率达89.17%,F1分数达0.9241。此外，与基于单模态数据的模型相比，基于多模态数据的认知风格模型识别表现更佳。这表明，多模态数据融合策略具有优越性，有助于加强在线学习平台的适应性和个性化。
[期刊] 开放教育研究
[作者]
薛耀锋 陈瞻 邱奕盛 朱芳清
在人工智能技术迅速发展的背景下，多模态数据分析在教育领域的重要性日益凸显。本研究通过提取学习者在线学习中产生的脑电数据、表情数据和眼动数据等，构建了基于多模态数据的认知风格智能识别框架，并运用六种机器学习模型验证其有效性。研究结果显示，四种机器学习模型的识别准确率超过80%，且最佳模型的准确率达89.17%,F1分数达0.9241。此外，与基于单模态数据的模型相比，基于多模态数据的认知风格模型识别表现更佳。这表明，多模态数据融合策略具有优越性，有助于加强在线学习平台的适应性和个性化。
[期刊] 情报学报
[作者]
马超 李纲 陈思菁 毛进 张霁
为有效识别旅游产品在线评论中多模态数据对在线评论感知有用性的影响因素,探究基于用户生成内容的在线旅游产品优化方法,从数据融合分析角度出发,对旅游产品在线评论中的多模态数据进行特征融合。以旅游产品的真实在线评论数据作为研究对象,进行描述性统计分析,同时使用机器学习和深度学习方法,进行文本向量嵌入与图片内容识别,融合图文特征向量,构建多模态在线评论有用性分类模型,进行模型测试。实验结果表明,与仅包含文本或仅包含图片的单模态评论相比,图文结合的多模态评论能够更好地进行在线评论有用性预测,结合评论激励机制,提高在线评论质量,能够充分发挥用户生成内容潜在价值,为产品提供者提供优化思路,为产品消费者提供决策支持。
[期刊] 开放教育研究
[作者]
邵明铭 赵丽
随着教育新基建进程的不断推进，依托人工智能技术实现高质量教育、个性化发展的目标将逐步变得可能。学习风格是个性化学习的重要指标，学习风格理论在教和学过程中具有重要的指导作用。学习风格分析研究历经从静态学习者模型到广义动态模型，从量表测量法到技术分析法的进路演变。基于多模态技术的学习风格分析也获得长足发展，但同时陷入技术层面的支持不足和伦理层面的隐私危机等困境。本研究提出融合多主体数据采集与新算法的多模态学习风格分析路径，即“数据层—信息层—应用层”分析框架，以期服务于未来的个性化教学理论与实践研究，为多模态学习风格分析的数据收集、处理、分析和应用提供优化思路。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张继东 蒋丽萍
［目的/意义］反讽作为一种隐性而间接的情感表达方式，在社交评论中被广泛使用，正确识别用户的反讽情感对于网络平台和服务商具有重要意义。［方法/过程］本文基于深度学习构建多模态反讽识别模型，以在线旅游评论为例，运用深度学习模型分别提取文本、表情符号和图片的特征向量，通过不同的特征融合方式进行反讽识别。［结果/结论］通过与单模态反讽识别模型进行对比实验，发现本文提出的多模态旅游评论反讽识别模型在准确率、召回率等指标上的结果更优，验证了多模态模型比单模态模型反讽识别效果更佳的结论。
[期刊] 中国远程教育
[作者]
王丽英 何云帆 田俊华
显性化测量与评估在线学习行为和情感状态是学习分析领域的研究热点。为克服单模态数据分析片面和多模态数据融合模糊等问题,全面感知和反馈在线学习过程状态,本研究构建了一种在线学习行为多模态数据融合模型。该模型利用自动化操作行为事件监听、表情识别、生理特征监测等原理,从行为、情绪和认知3个维度进行时序数据同步融合、分层递进诊断评估和统计聚类分析;考虑到对在线学习者具有较低的侵入性和干扰性,该模型在技术实现上采用分布式物联网技术和开放式Django Web服务器部署技术,形成学习过程状态数据的自动采集、分析、融合、评估和反馈等多层体系结构;应用该系统对MOOC环境下在线学习行为评测实验,讨论了本模型的准确性、易用性和有用性等问题。研究结果表明,本研究构建的模型能够为在线学习分析提供一种有效的技术解决方案,为同类研究可提供方法借鉴与技术实现参考。
[期刊] 中国成人教育
[作者]
张淑杰 刘晓怡
随着信息技术的发展，表意资源越来越多模态化，探讨以基于多模态话语的自主学习框架成为必要。系统功能语言学语境理论的话语范围、话语基调、话语方式，在自主学习语境下分别投射为学习目标、师生关系及自主学习环境设计主要是媒体设计、学生在线互动设计及评估与反思设计三个方面。本文从这三个方面对自主学习进行研究，激发学习者自主学习的参与动机、习得学习策略及自我评估能力，从而提升学习者习得表意资源的效率，发展学习者的表意潜势，最终保证教学目标的实现。
关键词：
多模态话语 自主学习 意义潜势
[期刊] 情报学报
[作者]
范涛 王昊 陈玥彤
地方志作为中华文化的组成部分，是建设文化强国的重要一环，对其进行挖掘研究具有重要意义；同时，有效识别实体对地方志知识组织和知识图谱构建有着重要影响。当前地方志命名实体识别研究主要基于文本，缺乏文本对应的图片，而图片中的内容能够为识别文本中的实体提供额外的信息，从而提升模型识别实体的性能，并且实体识别还面临着已标注语料匮乏的问题。基于此，本文提出了利用深度迁移学习方法，结合地方志中的文本和图片进行多模态命名实体识别。首先，基于人民日报语料库和中文推特多模态数据集，分别预训练结合了自注意力机制的BiLSTM-attention-CRF模型和自适应联合注意力模型，利用基于神经网络的深度迁移学习方法将权重迁移至地方志多模态命名识别模型中，使模型获得提取文本和图片语义特征的能力；然后，结合过滤门对多模态融合特征去噪；最后，将融合后的多模态特征输入CRF (conditional random fields)层进行解码。本文将提出的模型在地方志多模态数据中进行了实证研究，并同相关基线模型作对比，实验结果表明，本文所提出的模型具有一定优势。
关键词：
深度迁移学习 多模态命名实体识别 地方志
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
韩普 陈文祺 顾亮 叶东宇 景慎旗
[目的/意义]医学实体识别是医疗健康知识挖掘和知识组织的关键环节。深入挖掘多模态数据间语义关联可以提升医学实体识别效果，进而为领域知识补全和知识推理提供支撑。[方法/过程]提出一种基于双线性注意力融合机制的多模态中文医学实体识别模型BAF-MNER。首先通过视觉和文本编码器进行多模态医学数据的语义特征学习；接着利用双线性注意力网络实现图像和文本跨模态语义交互，并引入门控机制过滤视觉噪声；然后融合基于注意力机制的视觉特征和文本特征进而构建多模态特征表示，同时增加批量归一化层优化深度神经网络；最后将多模态特征向量输入CRF层解码获取预测标签。[结果/结论]本模型能够有效提升中文医学实体识别效果，在多模态医学数据集上的F1值较单模态基线模型提升4.07%，较多模态基线模型提升1.65%；在多模态公开数据集上的实验表明模型具有良好的泛化能力。
[期刊] 中国成人教育
[作者]
程振林
教育智能时代，基于生物技术的多模态数据表征网络学习行为方法已成为研究网络学习行为的新领域，为探究网络学习行为发生机制、表征网络学习行为提供了新的方法和手段。本研究中多模态数据支持下的网络学习行为分析，整合了教育学、信息科学、行为科学、脑科学、神经科学等学科领域的知识、技术和方法，借助学习分析技术、教育智能设备、模态传感器获得学习者多重感知状态下的学习数据，将其中学习者外显的网络学习行为和内隐的生理、心理行为指标结合起来，构建了网络学习行为的全维数据基础，极大程度上还原了网络学习的发生过程，从而更加真实、全面地刻画和呈现了网络学习行为，进一步规范了以数据为驱动的网络学习行为的全方位的分析研究。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
李阳 许凌复 崔渭刚 刘竞宇 刘丽
针对现有3DU-Net网络在脑肿瘤分割中存在的训练过程中损失函数值难以降低，对增强瘤、肿瘤核分割精度较差等问题，该文提出了某模型网络的优化方案。首先使用残差网络结构降低训练难度；进一步引入注意力机制对多模态MRI的融合权值进行自适应学习，充分利用不同模态特征信息；最后在网络解码器部分采用双路卷积结构，提高了网络的特征提取能力。实验结果表明，改进后的网络训练损失函数更容易收敛到较小值，且对3种肿瘤的平均分割Dice系数提高了0.018 9，平均Hausdorff距离缩短了1.197 1，在整体分割性能上优于改进前的网络。
[期刊] 中国成人教育
[作者]
张淑杰 刘晓怡
随着信息技术的发展，表意资源越来越多模态化，探讨以基于多模态话语的自主学习框架成为必要。系统功能语言学语境理论的话语范围、话语基调、话语方式，在自主学习语境下分别投射为学习目标、师生关系及自主学习环境设计主要是媒体设计三个方面，本文探讨从这三个方面建构自主学习框架，激发学习者自主学习的参与动机、习得学习策略及自我评估能力，从而提升学习者习得表意资源的效率，发展学习者的表意潜势，最终保证教学目标的实现。
关键词：
多模态话语 自主学习 意义潜势
[期刊] 常州工学院学报(社科版)
[作者]
杨波
"互联网+"带来了教育资源的多样化,也促成了英语教学的多模态性。以服务跨国商务活动为使命的商务英语教学,应以提高学生在商务语境下的多元认知能力为宗旨,大力引入并积极推广多模态教学模式,通过积极调动学生的各个感官与外部环境的互动,强化学生的商务交际意识,培养他们的跨文化交际能力。
[期刊] 中国远程教育
[作者]
胡航 杨旸
深度学习评价是多领域交叉形成的一个新方向,通过采集并构建深度学习数据库创设深度学习评价分析模型以达到优化教育评价的目的。根据目前的研究基础和研究问题,深度学习数据库根据"脑—行为—认知—环境—技术"五种模态进行数据的采集、标注与分析;学习绩效预测利用运动预测指标与课堂预测指标,为分析和量化运动、课堂行为与学习绩效之间的关系提供有力的评价支撑;深度学习评价分析基于"四个基本要素""四个基本原则"这一前提,保证其遵循教育规律、教育现实与教育发展。未来基于多模态数据的深度学习评价可从数据采集自动化、整合预测模型、深化教育应用、统一机理、增强决策智慧化等方面实施和改进。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
芦楠楠 韩之远
多模态数据融合是针对单模态数据信息表达不充分而形成的一种数据处理方法，有利于更深层地挖掘和利用数据。然而，现存的多模态数据融合方法缺乏多模态数据之间复杂相关性的表示和处理。在数据相关性建模方面，超图能够很好地表示复杂数据之间的高阶关系，但容易覆盖底层特征。因此，该文提出一种基于超图卷积并结合底层特征学习的多模态融合方法。该方法首先根据多模态数据构造多模态超图，利用超图卷积获得节点高层特征表示，然后自适应学习节点底层特征权重，保留底层信息，最后将高层信息和底层信息融合，进行节点分类。通过物体识别实验，验证了底层特征的重要性。同时，在结构体健康监测的实际场景中，该方法能够很好地融合震电磁三场数据进行损伤等级判定。
关键词：
超图卷积 数据特征 节点分类 多模态融合
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