作者：张琪; 武法提生物数据学习分析眼动多模态
摘要：“量化学习”趋势下，在“真实情境”考量学习者的情感状态、学习行为及心理特征已成为学习分析的关注重点。学习分析中的生物数据具有真实情境来源、可视化、精确定量及多维度等特性，极具应用价值。文章对生物数据——包括眼动（EM）数据以及结合脑电图（EEG）、事件相关电位（ERP）、皮肤电反应（GSR）、肌电信号（EMG）、心电图（ECG）的多模态数据——的表征进行了总结与梳理，并结合学习分析中的应用场景展开论述。研究认为，基于生物数据的学习分析可呈现学习者更加立体化、精准化的信息，有利于准确把握人机交互过程中个体情绪状态及认知状态的变化，在情绪建模、学习活动跟踪、学习者行为特征抽取、自适应学习领域具有极大的潜能。生物数据表征将成为学习分析研究的新趋向。
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