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先进学习技术开启自我调节学习的新时代 在信息丰富、技术飞速进步的时代，自我调节学习已成为学业成功和终身学习的关键技能。本次主题演讲探讨了先进学习技术、人工智能 (AI) 和多模态多通道跟踪数据在塑造学习者的元认知和自我调节学习 (SRL) 过程方面的变革潜力。我首先研究元认知（对一个人的认知过程的认识和理解）与 SRL 之间的复杂关系，后者涉及学习的战略规划、监控和评估。借鉴认知、学习和教育科学以及教育人工智能的最新研究，我展示了这些高阶思维技能如何增强知识获取并促进不同学习环境中的转移、解决问题和适应性。接下来，我将深入探讨先进学习技术的新兴领域，例如智能辅导系统、基于游戏的学习环境、沉浸式虚拟环境和人类数字孪生。我展示了这些工具如何创造沉浸式、个性化的学习体验，挑战学习者反思他们的策略、跟踪他们的进度并根据多模态跟踪数据实时调整他们的方法。演讲的大部分内容将集中在多模态多通道跟踪数据（包括眼动追踪、面部表情识别、生理测量和日志数据）在理解和支持元认知和 SRL 方面的尚未开发的潜力。我综合了最近关于多模态学习分析的研究来解码丰富的数据流，揭示了学习者的认知负荷、元认知监控技能、情绪状态、策略使用和动机信念的微妙模式。从这一综合中，我将强调使用这些数据来支持自我调节学习的实时挑战。这些见解使基于人工智能的“元认知意识”系统的设计成为可能，该系统可以检测僵局、支撑反思，并激发跨任务、领域、学习者和情境使用和转移元认知技能。最后，我的演讲将以号召跨学科研究人员、教育工作者和技术人员开展跨学科合作作为结束，以充分发挥人工智能和多模态数据的潜力，培养具有自我意识、自我调节能力的学习者，使他们能够应对 21 世纪的复杂性。罗杰·阿泽维多教授 美国中佛罗里达大学
利用人工智能和多模式数据来增强元认知发展：
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