基于多模态大模型的学生课堂行为画像构建OA
学生课堂行为画像作为规模化教育与个性化培养的关键抓手,对推动教育高质量发展具有重要意义。文章以多模态大模型技术为支撑,针对高校课堂场景中学生行为画像构建中存在的多模态数据融合困难、标签语义不一致、特征表征能力有限以及模型泛化性弱等问题,提出了一种基于百度文心大模型的学生课堂行为画像构建框架。该框架包含三个层级:数据层通过跨平台多模态数据整合,与时间戳对齐实现时空关联;模型层依托文心大模型,通过“预训练—微调—适配”三级优化机制,实现对学生课堂行为的精准刻画与语义化表征;应用层将画像结果应用于精准教学、个性化学习与教学管理等实际场景。
柏菊;徐宁;王蓉
南京审计大学中审学院,江苏南京211815南京审计大学商学院,江苏南京211815南京审计大学会计学院,江苏南京211815
社会科学
课堂行为画像多模态大模型精准教学百度文心大模型
《中国高校科技》 2026 (7)
P.83-88,6
江苏省高等教育学会“2024年高等教育数字化转型与教育现代化实践研究”专项重点课题“基于多模态数据的课堂行为智能识别与应用研究”(2024CXJG025)教育部2024年产学合作协同育人项目“以智助教——多模态数据驱动的教学资源库建设与应用培训”(240902690065559)南京审计大学2024年教学改革研究专项课题“新文科背景下计算机审计模拟实践教学改革与实践”(2024JG039)南京审计大学高等教育研究课题“产教融合视角下审计学专业的实践教学体系重构”(2025JG025)江苏省教育科学规划课题(自设专项课题-高校青年专项)“生成式人工智能在审计学拔尖创新人才培养模式的探索与运用”(C/2025/01/22)。
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