다중 모드 학습 분석 및 교육 데이터 마이닝에서 데이터 융합에 관한 리뷰

초록 새로운 교육 모델인 스마트 학습 환경은 학습 과정을 촉진하기 위해 디지털 및 상황 인식 장치를 사용합니다. 이 새로운 교육 시나리오에서는 다양한 출처로부터 다수의 다중 모드 학생 데이터를 캡처하고 융합하며 분석할 수 있습니다. 이는 연구자와 교육자에게 학습 과정을 더 잘 이해하고 필요한 경우 중재할 수 있는 새로운 지식을 발견할 수 있는 독특한 기회를 제공합니다. 그러나 다양한 출처의 다중 모드 학습 분석(MLA)을 결합하기 위해 데이터 융합 접근법과 기술을 올바르게 적용하는 것이 필요합니다. MLA의 이러한 출처 또는 모드에는 오디오, 비디오, 전기피부 반응 데이터, 눈 추적, 사용자 로그 및 클릭 스트림 데이터가 포함되지만, 학습 유물 및 제스처, 시선, 말 또는 글쓰기와 같은 보다 자연스러운 인간 신호도 포함됩니다. 이 조사는 학습 분석(LA) 및 교육 데이터 마이닝(EDM)에서 데이터 융합을 소개하고 이러한 데이터 융합 기술이 스마트 학습에 어떻게 적용되었는지를 설명합니다. 주요 출판물을 검토하며 현재의 최첨단 상태를 보여주고, 융합된 교육 데이터의 주요 유형 및 EDM/LA에서 사용되는 데이터 융합 접근법과 기술, 그리고 이 특정 연구 분야의 주요 열린 문제, 동향 및 도전 과제를 설명합니다. 이 기사는 다음 범주로 분류됩니다: 적용 분야 > 교육 및 학습