课题申报书：基于多模态数据的学习者沉浸体验评估模型构建与实证研究

教育科学规划2025年度重点课题申报书、课题设计论证求知探理明教育，创新铸魂兴未来。基于多模态数据的学习者沉浸体验评估模型构建与实证研究课题设计论证一、研究现状、选题意义、研究价值多模态学习分析在学习过程理解、学习评价等方面已取得一定成果。当前研究者借助行为、生理、心理、基本信息等不同模态数据，围绕学习过程理解、学习评价、学习支持与反馈展开了探索。例如，有研究从计算机视觉数据中提取面部线索、身体姿态等特征，以识别学习专注度；还有研究将视频数据、眼动数据和生理信号作为多模态数据来源，构建学习专注度识别模型。此外，多模态学习分析在深度学习评价中也发挥着重要作用，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，以优化教育评价。然而，目前的多模态学习分析研究在样本数量、研究持续开展时间以及不同模态数据的融合分析等方面存在不足。例如，当前研究可能受限于样本量较小，难以全面反映学习者的真实情况；在不同模态数据的融合分析上，还需要进一步探索更有效的方法，以充分发挥多模态数据的互补优势。构建基于多模态数据的学习者沉浸体验评估模型，具有重要的选题意义和研究价值。一方面，该模型有助于全面、精准地洞悉学生学习过程。通过整合多种模态数据，如行为、生理、心理等数据，可以更深入地了解学习者的学习状态和需求，为实现精准干预提供依据，从而提升学习质量。另一方面，该研究可以提供更丰富的学习环境，促进学习者的知识构建、技能发展和协作能力。多模态数据的融合能够为学习者创造沉浸式和身临其境的体验，支持多样化的学习方式，如智能化学习、游戏化学习、AR可视化学习等。同时，加强多模态学习分析研究，未来可基于学习终端及智慧学习环境实现多模态数据的采集，基于智能技术实现不同模态数据特征的提取与整合分析，加强跨学科交叉合作，为教育领域带来更多的创新和发展。二、研究目标、研究内容、重要观点1.目标本研究的目标是构建基于多模态数据的学习者沉浸体验评估模型，为学习者提供个性化的学习支持。具体而言，通过整合多模态数据，如行为、生理、心理等数据，深入了解学习者的学习状态和需求，实现对学习者沉浸体验的精准评估，从而为学习者提供针对性的学习建议和干预措施，提升学习质量。2.研究内容多模态数据的采集与处理：研究将收集多种模态的数据，包括但不限于视频数据、眼动数据、生理数据、文本数据、图像数据、音频数据等。对于不同类型的数据，采用相应的采集方法和技术，确保数据的准确性和可靠性。同时，对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、归一化、对齐等操作，以便后续的分析和建模。评估模型的构建：基于多模态数据，构建学习者沉浸体验评估模型。这一过程将涉及到多模态数据融合方法的选择和应用，如早期融合、晚期融合、中期融合等。同时，结合深度学习技术，如卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等，对多模态数据进行特征提取和融合，以提高模型的评估准确性。实证研究：通过实验设计和数据分析，对构建的评估模型进行实证研究。选取不同的学习场景和学习者群体，收集多模态数据并应用评估模型进行沉浸体验评估。通过与传统评估方法的比较，验证评估模型的有效性和优越性。3.重要观点多模态数据具有相互补充的特点，能够更客观地反映学习者的真实状态，提高评估的准确性。不同模态的数据可以从不同角度提供关于学习者的信息，例如视频数据可以提供学习者的面部线索和身体姿态，眼动数据可以反映学习者的信息关注范围，生理数据可以客观地反映学习者的学习专注度和情感状态。通过融合多种模态的数据，可以充分发挥它们的互补优势，避免单一模态数据的局限性，从而更全面、准确地评估学习者的沉浸体验。三、研究思路、研究方法、创新之处研究思路以多模态数据为基础，通过数据采集、特征提取、模型构建和实证研究等步骤，构建学习者沉浸体验评估模型。首先，明确多模态数据的来源和类型，包括视频数据、眼动数据、生理数据、文本数据、图像数据、音频数据等。然后，采用相应的采集方法和技术，确保数据的准确性和可靠性。对采集到的数据进行预处理，如数据清洗、归一化、对齐等操作，为后续的分析和建模做好准备。接着，进行特征提取，根据不同模态数据的特点，选择合适的方法提取可理解的特征。例如，从视频数据中提取眼部视线、头部姿态、面部动作单元等面部线索特征；从眼动数据中提取注视停留时间、注视点、眼跳等眼动特征；从生理数据中提取心跳间期、血液容积脉搏波、皮肤电活动、皮肤温度等生理特征。在模型构建阶段，考虑多模态数据融合方法的选择和应用，如早期融合、晚期融合、中期融合等。结合深度学习技术，如卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等，对多模态数据进行特征提取和融合，以提高模型的评估准确性。最后，通过实验设计和数据分析，对构建的评估模型进行实证研究。选取不同的学习场景和学习者群体，收集多模态数据并应用评估模型进行沉浸体验评估。采用定性与定量相结合的研究方法，如问卷调查、实验研究、统计分析等，收集多模态数据并进行分析。在定性研究方面，可以通过访谈、观察、焦点小组讨论等方式收集学习者的主观体验和反馈，了解他们在学习过程中的感受和需求。同时，对学习环境、教学方法等进行深入描述和分析，为后续的定量研究提供理论框架和假设。在定量研究方面，设计问卷、实验等方法收集多模态数据，如学习者的行为数据、生理数据、学习成绩等。使用统计学方法和数据分析工具，分析数据中的模式和关系，验证评估模型的有效性和优越性。通过定性与定量研究的结合，能够更全面地了解学习者的沉浸体验，为模型的构建和优化提供有力支持。创新之处在于融合多种模态数据构建评估模型，为学习者沉浸体验评估提供新的方法和思路。传统的学习评估方法往往依赖于单一模态的数据，如考试成绩、问卷调查等，难以全面反映学习者的真实状态。而多模态数据具有相互补充的特点，能够从不同角度提供关于学习者的信息。例如，视频数据可以提供学习者的面部线索和身体姿态，眼动数据可以反映学习者的信息关注范围，生理数据可以客观地反映学习者的学习专注度和情感状态。通过融合多种模态的数据，可以充分发挥它们的互补优势，避免单一模态数据的局限性，从而更全面、准确地评估学习者的沉浸体验。此外，结合深度学习技术和多模态数据融合方法，能够提高模型的评估准确性和泛化能力，为学习者提供个性化的学习支持。研究方法数据采集：研究将收集多种模态的数据，包括但不限于视频数据、眼动数据、生理数据、文本数据、图像数据、音频数据等。对于不同类型的数据，采用相应的采集方法和技术，确保数据的准确性和可靠性。例如，使用高清摄像头采集视频数据，通过眼动追踪设备采集眼动数据，利用可穿戴设备采集生理数据等。同时，考虑数据采集的环境和条件，确保数据的有效性和代表性。特征提取：对采集到的数据进行特征提取，根据不同模态数据的特点，选择合适的方法提取可理解的特征。例如，从视频数据中可以提取面部线索特征，如眼睛注视方向、头部姿态、面部表情等；从眼动数据中可以提取眼动特征，如注视停留时间、注视点、眼跳等；从生理数据中可以提取生理特征，如心跳间期、血液容积脉搏波、皮肤电活动、皮肤温度等。此外，还可以对文本数据、图像数据、音频数据等进行特征提取，提取出与学习者沉浸体验相关的特征。模型构建：基于多模态数据，构建学习者沉浸体验评估模型。这一过程将涉及到多模态数据融合方法的选择和应用，如早期融合、晚期融合、中期融合等。同时，结合深度学习技术，如卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等，对多模态数据进行特征提取和融合，以提高模型的评估准确性。在模型构建过程中，需要考虑模型的复杂度、可解释性、泛化能力等因素，选择合适的模型结构和参数。实证研究：通过实验设计和数据分析，对构建的评估模型进行实证研究。选取不同的学习场景和学习者群体，收集多模态数据并应用评估模型进行沉浸体验评估。通过与传统评估方法的比较，验证评估模型的有效性和优越性。在实证研究过程中，需要注意实验设计的合理性、数据的可靠性、分析方法的科学性等问题，确保研究结果的有效性和可靠性。创新之处多模态数据融合：传统的学习评估方法往往依赖于单一模态的数据，难以全面反映学习者的真实状态。本研究创新之处在于融合多种模态数据构建评估模型，充分发挥不同模态数据的互补优势，提高评估的准确性和全面性。例如，通过融合视频数据、眼动数据和生理数据，可以同时从学习者的外部表现、信息关注范围和生理状态等多个角度评估沉浸体验，避免单一模态数据的局限性。深度学习技术应用：结合深度学习技术，如卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等，对多模态数据进行特征提取和融合。深度学习技术具有强大的特征学习和分类能力，能够自动从原始数据中学习到有用的特征，提高模型的评估准确性和泛化能力。同时，深度学习技术还可以处理高维、复杂的数据，适用于多模态数据的分析和处理。个性化学习支持：构建的评估模型可以为学习者提供个性化的学习支持。通过分析学习者的多模态数据，了解他们的学习状态和需求，为他们提供针对性的学习建议和干预措施。例如，根据学习者的学习专注度和情感状态，调整教学内容和教学方法，提高学习效果。同时，个性化学习支持还可以激发学习者的学习兴趣和动力，促进他们的自主学习和发展。四、研究基础、条件保障、研究步骤1.已有相关研究为该课题提供了理论基础和方法借鉴。研究团队具备相关研究经验和技术能力。多模态学习分析在学习过程理解、学习评价等方面已取得一定成果，为基于多模态数据的学习者沉浸体验评估模型构建与实证研究提供了丰富的理论基础。例如，从计算机视觉数据中提取面部线索、身体姿态等特征以识别学习专注度，将视频数据、眼动数据和生理信号作为多模态数据来源构建学习专注度识别模型等研究，为多模态数据的采集和处理提供了方法借鉴。此外，多模态学习体验的研究也为该课题提供了参考，包括多模态学习概念与分类、特征分析、设计原则、评估方法等方面。研究团队成员在机器学习、数据挖掘、智能推荐等领域具有丰富的研究经验和技术能力，能够胜任该课题的研究工作。例如，基于深度学习的智能推荐关键技术研究科技创新团队在多源异构数据的融合方法、基于多图计算的序列推荐、基于深度强化学习的交互式推荐等方面取得了一定的研究成果，为多模态数据融合提供了经验。同时，团队成员在自然语言处理、机器学习、计算机视觉等方面的专业知识和技能，也为该课题的研究提供了技术支持。2.学校提供研究所需的设备和资源，保障研究的顺利进行。学校为该课题的研究提供了必要的设备和资源。例如，清华大学新闻与传播学院的认知传播实验平台拥有脑电仪、眼动仪、VR开发系统、面部表情分析系统、多模态数据分析软件等一系列认知传播方向教学研究所需的软、硬件设施，为多模态数据的采集和分析提供了技术支持。此外，大连理工大学的多模态智能人机动态数据监控采集分析设备采购项目、湘南学院的多模态影像数据分析系统等相关设备采购项目，也为多模态数据的处理和分析提供了设备保障。学校还提供了图书馆、数据库等资源，为研究团队查阅文献、获取研究资料提供了便利。3.研究步骤包括文献综述、数据采集、模型构建、实证研究和结果分析等阶段。（1）文献综述：对多模态学习分析、学习者沉浸体验评估等相关领域的文献进行系统梳理和分析，了解国内外研究现状和发展趋势，为课题研究提供理论基础和方法借鉴。（2）数据采集：收集多种模态的数据，包括视频数据、眼动数据、生理数据、文本数据、图像数据、音频数据等。采用相应的采集方法和技术，确保数据的准确性和可靠性。同时，考虑数据采集的环境和条件，确保数据的有效性和代表性。（3）模型构建：基于多模态数据，构建学习者沉浸体验评估模型。选择合适的多模态数据融合方法，如早期融合、晚期融合、中期融合等，并结合深度学习技术，如卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等，对多模态数据进行特征提取和融合，提高模型的评估准确性。（4）实证研究：选取不同的学习场景和学习者群体，收集多模态数据并应用评估模型进行沉浸体验评估。通过与传统评估方法的比较，验证评估模型的有效性和优越性。（5）结果分析：对实证研究的结果进行分析，总结评估模型（全文共4972字）课题评审意见：本课题针对教育领域的重要问题进行了深入探索，展现出了较高的研究价值和实际意义。研究目标明确且具体，研究方法科学严谨，数据采集和分析过程规范，确保了研究成果的可靠性和有效性。通过本课题的研究，不仅丰富了相关领域的理论知识，还为教育实践提供了有益的参考和指导。课题组成员在研究中展现出了扎实的专业素养和严谨的研究态度，对问题的剖析深入透彻，提出的解决方案和创新点具有较强的可操作性和实用性。此外，本课题在研究方法、数据分析等方面也具有一定的创新性，为相关领域的研究提供了新的思路和视角。总之，这是一项具有较高水平和质量的教科研课题，对于推动教育事业的发展和进步具有重要意义。课题评审标准：1、研究价值与创新性评审关注课题是否针对教育领域的重要或前沿问题进行研究，是否具有理论或实践上的创新点，能否为相关领域带来新的见解或解决方案。2、研