【摘 要】
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随着教育新基建进程的不断推进，依托人工智能技术实现高质量教育、个性化发展的目标将逐步变得可能。学习风格是个性化学习的重要指标，学习风格理论在教和学过程中具有重要的指导作用。学习风格分析研究历经从静态学习者模型到广义动态模型，从量表测量法到技术分析法的进路演变。基于多模态技术的学习风格分析也获得长足发展，但同时陷入技术层面的支持不足和伦理层面的隐私危机等困境。本研究提出融合多主体数据采集与新算法的多
【基金项目】
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国家社科基金“十三五”规划2020年度教育学一般课题“从表征到生成：在线教育资源的符号逻辑研究”（BCA200093）；
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随着教育新基建进程的不断推进，依托人工智能技术实现高质量教育、个性化发展的目标将逐步变得可能。学习风格是个性化学习的重要指标，学习风格理论在教和学过程中具有重要的指导作用。学习风格分析研究历经从静态学习者模型到广义动态模型，从量表测量法到技术分析法的进路演变。基于多模态技术的学习风格分析也获得长足发展，但同时陷入技术层面的支持不足和伦理层面的隐私危机等困境。本研究提出融合多主体数据采集与新算法的多模态学习风格分析路径，即“数据层—信息层—应用层”分析框架，以期服务于未来的个性化教学理论与实践研究，为多模态学习风格分析的数据收集、处理、分析和应用提供优化思路。
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