多模态数据融合：破解智能教育关键问题的核心驱动力

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摘要：多模态数据融合旨在利用不同模态数据之间的信息互补机制提升数据分析的准确性，实现对学习主体和学习情境的精准刻画，进而还原教学过程全貌，挖掘深层次的教育规律，其已逐渐成为智能教育领域重要的技术方法和研究思想。智能教育领域常见的多模态数据类型包括外在行为表征数据、内在神经生理信息数据、人机交互数据以及学习情境感知数据。（剩余23780字）

试读结束

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