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一、引言

多模态数据在教育科学研究中的应用已经成为一种新兴趋势。多模态数据以其全面、精准、保真地刻画学习画像的优势，为教育科学研究提供了强有力的支持。然而，对于多模态数据在教育科学研究中的发展脉络和挑战的系统探析还很有限。因此，本研究旨在通过对国内外核心期刊文献的全面、深入解析，揭示多模态数据支持的教育科学研究的发展历程和面临的挑战。

本研究采用计量统计分析与内容分析方法，对209篇国内外核心期刊文献进行了全面、深入的解析。研究发现，多模态数据支持的教育科学研究经历了萌芽期、扩列期、裂变期三个阶段。在内容方面，国外研究呈现出多模态话语和多模态生理两个“小宇宙”态势，而国内则主要集中于多模态生理。在数据分析方面，国内外均呈现出多模态话语分析和多模态学习分析并驾齐驱之势。此外，研究发现多模态数据的理念发展经历了三方面的演变，包括数据证据方面由行为证据扩展至生理证据，数据分析方面由统计分析向多模态学习分析转变，以及学习机制方面由以事件为中心向以人为中心转变。

然而，多模态数据在教育科学研究中仍面临一些挑战。其中包括多模态数据融合的挑战，研究范式转变的挑战以及数据隐私的挑战。这些挑战需要我们进一步研究和解决，以推动多模态数据在教育科学研究中的应用和发展。

综上所述，本研究的目的是通过对多模态数据支持的教育科学研究的发展脉络和面临挑战的探析，帮助研究者更好地认识多模态数据在教学实践和科学研究中的作用和价值，并为未来的研究方向提供展望。通过对多模态数据的全面认识和精准把握，我们可以更好地推动多模态数据在教育科学研究中的应用和发展，为教育改革和提高学习效果提供有力的支持。二、多模态数据支持的教育科学研究发展历程

A. 萌芽期

多模态数据支持的教育科学研究最早可以追溯到二十世纪九十年代。在这个阶段，学者们开始关注多种类型的数据，如学生的行为数据、语言数据、生理数据等，并将其应用于教育科学研究中。虽然研究数量有限，但这一阶段的研究为后续的发展奠定了基础。

B. 扩列期

随着技术的进步和研究方法的不断改进，多模态数据支持的教育科学研究进入了扩列期。这一阶段的研究数量急剧增加，学者们开始充分利用多种类型的数据来深入研究学习过程和学习结果。学者们开始关注多模态数据在教学实践中的应用，例如通过分析学生的行为和语言数据来评估学习效果。

C. 裂变期

在裂变期，多模态数据支持的教育科学研究进一步分化为不同的研究领域。国外研究更加注重多模态话语和多模态生理，而国内研究则集中于多模态生理。学者们开始探索如何通过多模态数据来更好地理解学习过程和学习结果，并提出了一些新的研究方法和分析技术。

总体而言，多模态数据支持的教育科学研究经历了萌芽期、扩列期和裂变期三个阶段。这些阶段的发展反映了学者们对多模态数据的兴趣和研究方法的不断创新。随着技术的进步和研究方法的发展，多模态数据支持的教育科学研究有望在未来取得更大的突破。三、多模态数据在教育科学研究中的内容分析

多模态数据在教育科学研究中的内容分析主要涉及国内外研究的多模态话语和多模态生理两个方面。国内外的研究呈现出不同的特点和趋势，对于全面认识多模态数据在教学实践与科学研究中的作用和价值具有重要意义。

A. 国外研究的多模态话语

国外研究在多模态话语方面取得了显著的进展。多模态话语研究主要关注学习者在学习过程中的语言和非语言表达，以及这些表达与学习效果之间的关系。研究者通过多种数据源（如文本、音频、视频等）对学习者的话语进行采集和分析，以了解学习者的认知过程和表达方式。通过对话 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 证据扩展到了生理证据的应用。在数据分析方面，研究从仅使用统计分析方法转变为使用多模态学习分析方法。在学习机制方面，研究从以事件为中心转变为以人为中心。这些变化反映出多模态数据研究逐渐深入到学习的本质和机制层面。

最后，多模态数据支持的教育科学研究仍然面临着多模态数据融合、研究范式转变和数据隐私等方面的挑战。这些挑战需要研究者们进一步解决，以推动多模态数据在教学实践和科学研究中的应用与发展。

综上所述，多模态数据在支持教育科学研究方面具有重要作用，并且已经取得了一定的进展。未来的研究应该进一步加强多模态数据的融合，探索新的研究范式，并加强对数据隐私的保护，以推动多模态数据研究的发展。[文章尾部最后300字内容到此结束,中间部分内容请查看底下的图片预览]

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