[摘   要] 多模态学习分析是多模态交互、学习科学、机器学习等领域交叉形成的一个新方向，它利用多模态数据对复杂环境下的学习行为进行分析以优化学习体验。在空间结构上，多模态学习分析以学习机理为核心，以多模态交互、多模态感知、多模态语义理解为技术支撑，形成跨模态、跨空间、跨数据、跨分析的独特体系。在数据分类上，多模态学习分析涵盖学习体征数据、人机交互数据、学习资源数据和学习情境数据，形成以学习者为中心的内外数据链相融合的数据生态。在分析模型上，以传感器捕获、语义解析、机器学习、反馈解释为分析过程，以模式识别、学习分类、预测、行为变化为分析结果。未来多模态学习分析在自动化数据采集、跨空间分析建模、可扩展分析工具、学习计算、数据隐私保护等方面还有进一步的研究空间。

[关键词] 多模态学习分析; 多模态交互; 学习科学; 复杂学习环境; 学习行为数据

[中图分类号] G434            [文献标志码] A

[作者简介] 牟智佳（1987—），男，山东栖霞人。副教授，博士，主要从事学习分析、個性化学习、信息技术与课程整合等方面的研究。E-mail：ambitionyt@163.com。

一、学习分析组织研究的新路向

学习分析概念自提出以来，得到全球范围内研究者的广泛关注和持续探索。从学习分析研究主题来看，学习分析研究已由初期关注学习者的行为、活动、互动、结果等外在表现，逐渐转变到关注学习者的情感、认知、自我调控、复杂问题解决等内在学习机理问题。……