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基于跨模态理解与重构的适应性数字教育资源:模型构建与实践框架 被引量:17
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作者 罗江华 张玉柳 《现代远程教育研究》 CSSCI 北大核心 2023年第6期91-101,共11页
数字教育资源在推进教育高质量发展的过程中扮演着重要角色。人工智能时代,如何让数字教育资源从之前的“让人适应”变为能“主动适应人”,是数字教育资源建设亟待解决的关键问题。随着人工智能生成内容(AIGC)应用场景的持续拓展,跨模... 数字教育资源在推进教育高质量发展的过程中扮演着重要角色。人工智能时代,如何让数字教育资源从之前的“让人适应”变为能“主动适应人”,是数字教育资源建设亟待解决的关键问题。随着人工智能生成内容(AIGC)应用场景的持续拓展,跨模态理解与重构技术为破解数字教育资源的适应性问题提供了可行的技术支持。具体而言,就是主张“人—境—机—物”多主体协同,利用跨模态理解与重构技术对复杂教育情境中的多模态教学行为和多模态数字教育资源进行智能挖掘和耦合计算,实现适用于人机协同环境的教育资源推荐,挖掘数字教育资源服务的供需适配关系,达成数字教育资源生成链的自我调度,由此即可构建起适应性数字教育资源模型。在实践推进层面,应构建起包括数据采集层、智能分析层、规则约束层、应用服务层四个层次的适应性数字教育资源实践框架,以期在对多模态教育资源和师生行为进行跨模态理解的基础上,切实推进对数字教育资源的智能管理和个性化服务。 展开更多
关键词 跨模态重构 模态理解 适应性数字教育资源 人机协同 AIGC
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