摘要：批判性思維是21世紀(jì)創(chuàng)新人才培養(yǎng)的關(guān)鍵。加強(qiáng)批判性思維培養(yǎng)是我國(guó)高等教育的戰(zhàn)略重點(diǎn)，如何對(duì)批判性思維進(jìn)行精準(zhǔn)測(cè)評(píng)被視為保障批判性思維高效培養(yǎng)的重要路徑。融合多源數(shù)據(jù)的多模態(tài)學(xué)習(xí)測(cè)評(píng)更具客觀性和全面性，為批判性思維精準(zhǔn)測(cè)評(píng)提供了新思路。張量作為一種高維數(shù)組，不僅能保持?jǐn)?shù)據(jù)的語(yǔ)義特征和完備性，而且能表示和維持多模態(tài)數(shù)據(jù)的高階關(guān)系，最大程度提升批判性思維多模態(tài)數(shù)據(jù)信息的價(jià)值密度?；诖藰?gòu)建的大學(xué)生批判性思維多模態(tài)測(cè)評(píng)框架包括數(shù)據(jù)層、分析層和應(yīng)用層三層架構(gòu)，分別用于解決批判性思維多模態(tài)數(shù)據(jù)的采集與映射、數(shù)據(jù)張量化表示與分析、批判性思維水平測(cè)定與教學(xué)干預(yù)。在基于該測(cè)評(píng)框架開(kāi)展的實(shí)證研究中，主要采集了常態(tài)化教學(xué)過(guò)程中的批判性思維多模態(tài)測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)，采用張量化方法構(gòu)建了統(tǒng)一表示模型并進(jìn)行了多視圖聚類分析。該多模態(tài)測(cè)評(píng)方法有助于推動(dòng)批判性思維測(cè)評(píng)實(shí)踐向著更加精準(zhǔn)化的方向發(fā)展。

關(guān)鍵詞：批判性思維；多模態(tài)測(cè)評(píng)；張量；多視圖聚類

中圖分類號(hào)：G434" "文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A" " 文章編號(hào)：1009-5195（2024）04-0104-09" doi10.3969/j.issn.1009-5195.2024.04.012

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基金項(xiàng)目：2022年度國(guó)家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目“小樣本困境下的多模態(tài)協(xié)作學(xué)習(xí)情感智能識(shí)別研究”（62207033）；2023年度中南民族大學(xué)中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目“小樣本多模態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的學(xué)習(xí)情感智能識(shí)別”（CSZ23013）。

作者簡(jiǎn)介：范福蘭，博士，副教授，中南民族大學(xué)教育學(xué)院（湖北武漢 430074）；雷雪英，中南民族大學(xué)教育學(xué)院（湖北武漢 430074）；王建書（通訊作者），副教授，大理大學(xué)數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)學(xué)院（云南大理 671003）；王思雨、麥迪努爾·買合木提，碩士研究生，中南民族大學(xué)教育學(xué)院（湖北武漢 430074）。

一、引言

批判性思維是對(duì)某個(gè)觀點(diǎn)或假設(shè)進(jìn)行闡釋、分析、評(píng)估、推斷、解釋，并伴有自我調(diào)節(jié)過(guò)程的思維形態(tài)（Facione，1990a），是21世紀(jì)人才創(chuàng)新能力培養(yǎng)的直接影響因素（徐學(xué)才等，2021）。當(dāng)前，加強(qiáng)批判性思維培養(yǎng)是我國(guó)高等教育的戰(zhàn)略重點(diǎn)，對(duì)批判性思維進(jìn)行精準(zhǔn)測(cè)評(píng)也成為保障批判性思維高效培養(yǎng)的重要路徑。已有研究主要采用問(wèn)卷調(diào)查、標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試等方式對(duì)批判性思維進(jìn)行測(cè)評(píng)，盡管操作方法快速簡(jiǎn)便（冷靜等，2020），但存在數(shù)據(jù)單一、主觀依賴性強(qiáng)的弊端，難以全面、準(zhǔn)確地表征批判性思維信息和深入了解批判性思維的過(guò)程，測(cè)評(píng)結(jié)果的準(zhǔn)確性也亟需改進(jìn)。隨著人工智能技術(shù)在教育中的深入應(yīng)用，多模態(tài)學(xué)習(xí)測(cè)評(píng)逐步進(jìn)入教育研究視野并快速發(fā)展，其能融合多源數(shù)據(jù)、客觀表征學(xué)習(xí)過(guò)程信息、有效提升測(cè)評(píng)結(jié)果的準(zhǔn)確性，為解決批判性思維傳統(tǒng)測(cè)評(píng)難題提供了新的路徑。當(dāng)前針對(duì)批判性思維的多模態(tài)測(cè)評(píng)研究較少，尤其在多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的有效表示等核心問(wèn)題上，還缺乏一定的理論與技術(shù)方法探索。張量是一種高維數(shù)組，能夠表示和維持多模態(tài)數(shù)據(jù)中的高階關(guān)系，并保持?jǐn)?shù)據(jù)的語(yǔ)義特征和完備性，在多模態(tài)數(shù)據(jù)挖掘中已取得不錯(cuò)的進(jìn)展（李州健等，2023），為批判性思維的多模態(tài)測(cè)評(píng)研究提供了良好的技術(shù)支持。

有鑒于此，本文在綜合張量大數(shù)據(jù)建模理論、批判性思維經(jīng)典測(cè)評(píng)理論、多模態(tài)學(xué)習(xí)測(cè)評(píng)理論與方法的基礎(chǔ)上，提出基于張量表示的大學(xué)生批判性思維多模態(tài)測(cè)評(píng)框架，并以此為理論支撐開(kāi)展了批判性思維多模態(tài)測(cè)評(píng)的實(shí)證研究。簡(jiǎn)言之，就是從物理空間、網(wǎng)絡(luò)空間采集大學(xué)生批判性思維多模態(tài)數(shù)據(jù)（包括文本、圖片、語(yǔ)音、視頻等數(shù)據(jù)），構(gòu)建張量統(tǒng)一表示模型并進(jìn)行多視圖聚類，通過(guò)融合多模態(tài)數(shù)據(jù)來(lái)綜合測(cè)評(píng)大學(xué)生的批判性思維水平。

二、文獻(xiàn)綜述

1.批判性思維測(cè)評(píng)要素與方法研究

既有研究在批判性思維測(cè)評(píng)上已積累了大量的研究成果，例如，加利福尼亞批判性思維技能測(cè)試（CCTST）主要針對(duì)學(xué)習(xí)者的闡釋、分析、評(píng)估、推斷、解釋、自我調(diào)節(jié)等維度進(jìn)行了測(cè)評(píng)（Facione，1990b），恩尼斯—威爾批判性思維寫作測(cè)試（EWCTET）主要涉及了解釋、分析、評(píng)估、推論、說(shuō)明、自我調(diào)整等要素（Ennis et al.，1985），沃森—格拉澤批判性思維評(píng)價(jià)（WGCTA）則對(duì)推理、辨認(rèn)假設(shè)、演繹、解釋、論據(jù)評(píng)估等維度進(jìn)行了評(píng)價(jià)（崔麗媛等，2021）；此外還有康奈爾批判性思維測(cè)評(píng)（CCTT）（馬利紅等，2019）、全國(guó)本科生能力測(cè)評(píng)（NACC）（沈紅等，2019）、羅清旭等人修訂的中文版CCTST（羅清旭等，2002）、Danczak等人編制的 DOT Test（Danczak et al.，2020）、Shavelson等人研發(fā)的Wind Turbine（Shavelson et al.，2019）等，他們均將問(wèn)題解決、決策納入測(cè)評(píng)要素。

常見(jiàn)的批判性思維測(cè)評(píng)方式主要包括三類：以自評(píng)為主的問(wèn)卷調(diào)查、基于實(shí)例的分析和以開(kāi)放題為主的測(cè)試（冷靜等，2020）。然而，傳統(tǒng)測(cè)評(píng)方式往往主觀依賴性較強(qiáng)，準(zhǔn)確率難以保障（余繼等，2021），而且數(shù)據(jù)來(lái)源單一，難以全面刻畫批判性思維的過(guò)程，亦無(wú)法確保測(cè)評(píng)結(jié)果的客觀性和準(zhǔn)確性。

2.多模態(tài)學(xué)習(xí)測(cè)評(píng)研究

多模態(tài)學(xué)習(xí)測(cè)評(píng)是指通過(guò)捕獲、挖掘、分析學(xué)習(xí)過(guò)程中產(chǎn)生的多模態(tài)數(shù)據(jù)，對(duì)學(xué)生的行為、認(rèn)知、思維等進(jìn)行科學(xué)測(cè)量與客觀評(píng)價(jià)（鐘薇等，2018；汪維富等，2021；張家華等，2022），其測(cè)評(píng)效果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)測(cè)評(píng)方法（李新等，2021）。多模態(tài)學(xué)習(xí)測(cè)評(píng)具有互補(bǔ)互證性及動(dòng)態(tài)性，與批判性思維測(cè)評(píng)需求高度契合：一方面，不同模態(tài)數(shù)據(jù)互相映射補(bǔ)充，能夠更全面、客觀地表征學(xué)生的行為、認(rèn)知、情感（吳軍其等，2022；彭紅超等，2022）；而且相同信息的不同模態(tài)亦可進(jìn)行交叉印證，進(jìn)而保障測(cè)評(píng)結(jié)果的準(zhǔn)確性（王小根等，2022）。另一方面，采用新技術(shù)（如智能錄播系統(tǒng)、可穿戴傳感設(shè)備、學(xué)習(xí)管理平臺(tái)等）可以動(dòng)態(tài)采集真實(shí)課堂教學(xué)情境中的自然數(shù)據(jù)并進(jìn)行自動(dòng)標(biāo)注（張琪等，2020），如對(duì)身體姿態(tài)、交互對(duì)話、研討過(guò)程、作品文本等數(shù)據(jù)進(jìn)行智能標(biāo)注（Camacho et al.，2020），從而實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)生思維狀態(tài)的實(shí)時(shí)追蹤（Baltru?aitis et al.，2018），這亦與批判性思維的動(dòng)態(tài)發(fā)展性特征相吻合。

多模態(tài)學(xué)習(xí)測(cè)評(píng)可實(shí)現(xiàn)對(duì)批判性思維水平的準(zhǔn)確識(shí)別與多方位表征，為批判性思維的科學(xué)測(cè)評(píng)帶來(lái)了新的契機(jī)。然而在實(shí)施過(guò)程中，批判性思維多模態(tài)測(cè)評(píng)也面臨一定難題：由于數(shù)據(jù)來(lái)源不同，以及各自編碼方式和語(yǔ)義的差異，可能導(dǎo)致原本具有相關(guān)性的信息網(wǎng)絡(luò)變成信息孤島（胡雪等，2021）；同時(shí)，基于向量的多模態(tài)數(shù)據(jù)表示方法難以有效模擬不同模態(tài)間的深度相關(guān)性，也無(wú)法較好地處理圖像中的噪音問(wèn)題，因而導(dǎo)致數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果不夠理想（Huang et al.，2021）。

3.基于張量的多模態(tài)數(shù)據(jù)表示

數(shù)據(jù)表示是開(kāi)展多模態(tài)數(shù)據(jù)挖掘研究的重心，也是進(jìn)行多模態(tài)學(xué)習(xí)測(cè)評(píng)的關(guān)鍵（Dong et al.，2020）。張量本質(zhì)上是一個(gè)多維數(shù)組，是向量、矩陣的高階擴(kuò)展（趙鵬等，2020），其相較于向量表示在處理多源異構(gòu)數(shù)據(jù)上更加有效。在數(shù)據(jù)變換方面，張量充分考慮了多模態(tài)數(shù)據(jù)間的異構(gòu)性、相關(guān)性與互補(bǔ)性（劉長(zhǎng)紅等，2022）；在特征提取方面，張量能有效保存原始數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)特征（張小榮等，2019），實(shí)現(xiàn)對(duì)文本、語(yǔ)音、視頻等數(shù)據(jù)的高維表示。采用張量表示的數(shù)據(jù)挖掘方法能更好地揭示不同模態(tài)數(shù)據(jù)間的細(xì)粒度深層次關(guān)系，對(duì)批判性思維進(jìn)行多維度量化表征，最大程度提升批判性思維多模態(tài)數(shù)據(jù)信息的價(jià)值密度。

綜上可知，已有研究多采用問(wèn)卷調(diào)查、標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試等方式分別從闡釋、分析、解釋、評(píng)估、推斷、自我調(diào)節(jié)等維度對(duì)學(xué)生的批判性思維水平進(jìn)行測(cè)量，雖然操作便捷，但主觀依賴性較強(qiáng)，且測(cè)評(píng)的準(zhǔn)確性難以判斷。而多模態(tài)學(xué)習(xí)測(cè)評(píng)則利用多源數(shù)據(jù)的信息互補(bǔ)，能精準(zhǔn)刻畫學(xué)生的學(xué)習(xí)過(guò)程，有效提高測(cè)評(píng)結(jié)果的準(zhǔn)確性，為批判性思維的科學(xué)測(cè)評(píng)提供了新的思路。鑒于目前鮮有批判性思維多模態(tài)測(cè)評(píng)的理論框架與技術(shù)方法研究，本研究嘗試引入計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的張量大數(shù)據(jù)建模理論與表示方法，融合多模態(tài)學(xué)習(xí)測(cè)評(píng)與批判性思維經(jīng)典測(cè)評(píng)理論，構(gòu)建基于張量表示的批判性思維多模態(tài)測(cè)評(píng)框架并開(kāi)展實(shí)證研究。

三、基于張量表示的批判性思維多模態(tài) 測(cè)評(píng)框架

1.測(cè)評(píng)框架建構(gòu)

本研究中的學(xué)生批判性思維核心測(cè)評(píng)維度包括6個(gè)，分別是闡釋、分析、解釋、評(píng)估、推斷及自我調(diào)節(jié)（沈紅等，2019；任永功等，2022；Facione，1990b）。常態(tài)化教學(xué)中的多模態(tài)數(shù)據(jù)多采集于真實(shí)教學(xué)場(chǎng)景的物理空間和在線學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)空間（范福蘭等，2023），包括反映學(xué)習(xí)過(guò)程的外在行為表現(xiàn)、學(xué)習(xí)內(nèi)容、人機(jī)交互等文本、圖片、視頻、語(yǔ)音等模態(tài)數(shù)據(jù)（王一巖等，2022）。以往關(guān)于多模態(tài)數(shù)據(jù)分析的研究主要采用動(dòng)態(tài)三維張量對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一分析描述（Sun et al.，2006），或者采用張量統(tǒng)一表示非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化的多模態(tài)數(shù)據(jù)（Kuang et al.，2014）。本研究在借鑒張量大數(shù)據(jù)建模理論與表示方法、多模態(tài)學(xué)習(xí)測(cè)評(píng)、批判性思維經(jīng)典測(cè)評(píng)理論的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了基于張量表示的批判性思維多模態(tài)測(cè)評(píng)框架，如圖1所示。

該框架自底向上包括數(shù)據(jù)層、分析層和應(yīng)用層。數(shù)據(jù)層從網(wǎng)絡(luò)空間和物理空間采集面向批判性思維6個(gè)測(cè)評(píng)維度的多模態(tài)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)清洗、編碼映射及特征提取，獲得批判性思維多模態(tài)測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)集，為分析層提供數(shù)據(jù)支撐。分析層主要通過(guò)張量化過(guò)程將數(shù)據(jù)對(duì)象統(tǒng)一表示為張量模型，進(jìn)一步挖掘測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)各維度間的相互關(guān)系，計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重，衡量測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)的相似度，生成多個(gè)不同的聚類結(jié)果，為應(yīng)用層提供實(shí)證依據(jù)。應(yīng)用層根據(jù)分析層產(chǎn)生的聚類結(jié)果展開(kāi)系列分析并實(shí)施教學(xué)干預(yù)，主要是依據(jù)聚類結(jié)果測(cè)定學(xué)習(xí)者的批判性思維水平，在此基礎(chǔ)上深入分析不同水平學(xué)習(xí)者的批判性思維特征，探究不同特征下的教學(xué)干預(yù)策略，從而為學(xué)習(xí)者提供促進(jìn)其批判性思維培養(yǎng)的精準(zhǔn)教學(xué)服務(wù)。

2.測(cè)評(píng)框架解析

（1）數(shù)據(jù)層

常態(tài)化教學(xué)過(guò)程中，可采用攝像設(shè)備、錄音設(shè)備、實(shí)時(shí)通訊工具、在線學(xué)習(xí)平臺(tái)等記錄并采集教學(xué)過(guò)程中生成的數(shù)據(jù)，包括課堂互動(dòng)對(duì)話、反思報(bào)告、協(xié)作文本、測(cè)試數(shù)據(jù)等，依據(jù)數(shù)據(jù)模態(tài)可將其劃分為文本、圖片、語(yǔ)音和視頻等數(shù)據(jù)類型。首先，需要針對(duì)數(shù)據(jù)中的缺失值、異常值及重復(fù)值進(jìn)行診斷與篩選，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量滿足后續(xù)數(shù)據(jù)處理的要求。其次，可采用自動(dòng)與人工編碼相結(jié)合的方式，對(duì)批判性思維多模態(tài)測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼與標(biāo)注，形成數(shù)據(jù)集。批判性思維多模態(tài)測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)編碼與映射框架如表1所示。

（2）分析層

分析層主要根據(jù)實(shí)際需求對(duì)批判性思維多模態(tài)測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)進(jìn)行多視圖聚類分析。需采用張量化方法對(duì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)對(duì)象構(gòu)建統(tǒng)一表示模型，以便對(duì)數(shù)據(jù)的相似性進(jìn)行統(tǒng)一度量。張量是向量和矩陣的高階推廣，可以看成一個(gè)多維數(shù)組（趙鵬等，2020）。張量的階數(shù)表示模的數(shù)量，向量是一階張量，矩陣是二階張量，三階或更高階的張量被稱為高階張量。構(gòu)建張量一般要先抽取數(shù)據(jù)的部分特征或?qū)傩宰鳛樽訌埩康碾A，然后根據(jù)實(shí)際需求決定每個(gè)階上的數(shù)據(jù)類型、表示意義及取值范圍。例如，可以選取學(xué)號(hào)、自我反思、自我修正指標(biāo)作為張量的階，形成自我調(diào)節(jié)子張量；也可以選取學(xué)號(hào)、表述分類、澄清意義指標(biāo)構(gòu)建闡釋子張量；另外，還可通過(guò)“學(xué)號(hào)”對(duì)子張量進(jìn)行拼接，實(shí)現(xiàn)子張量的融合，從而構(gòu)建更高階的批判性思維張量，如圖2所示。

在構(gòu)建張量的基礎(chǔ)上，首先需通過(guò)構(gòu)建關(guān)聯(lián)張量判斷不同屬性間的關(guān)聯(lián)關(guān)系；其次，以關(guān)聯(lián)張量為基礎(chǔ)，利用多線性PageRank理論和高階冪法計(jì)算各屬性的排名向量，以表示各個(gè)特征空間每個(gè)屬性的重要性；再次，采用可選擇加權(quán)張量距離度量批判性思維測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)對(duì)象在空間中是否相近，并根據(jù)排名向量和所選特征空間組合向量，以及度量張量空間對(duì)象之間距離所得到的視圖矩陣，得到多視圖張量；最后，采用基于張量的多聚類算法，對(duì)多視圖組成的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，如圖3所示。

（3）應(yīng)用層

應(yīng)用層旨在根據(jù)分析層產(chǎn)生的聚類結(jié)果為批判性思維教學(xué)提供相應(yīng)的服務(wù)。根據(jù)聚類結(jié)果對(duì)學(xué)生批判性思維水平進(jìn)行測(cè)定，可為教師精準(zhǔn)定位學(xué)生批判性思維狀態(tài)提供實(shí)證依據(jù)。在此基礎(chǔ)上，教師可利用可視化方法進(jìn)一步呈現(xiàn)不同水平學(xué)生的批判性思維特征，以及基于批判性思維水平測(cè)定及可視化分析結(jié)果，進(jìn)行教學(xué)干預(yù)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)生批判性思維的有效培養(yǎng)。

四、實(shí)踐應(yīng)用

1.批判性思維多模態(tài)數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理

（1）數(shù)據(jù)采集

本研究以武漢市Z高校教育技術(shù)學(xué)專業(yè)二年級(jí)37名學(xué)生為研究對(duì)象，以“學(xué)習(xí)科學(xué)與技術(shù)”課程為載體，以辯論式教學(xué)活動(dòng)過(guò)程中的多模態(tài)數(shù)據(jù)為采集對(duì)象，通過(guò)實(shí)時(shí)通訊工具、智慧教室錄像設(shè)備、在線學(xué)習(xí)平臺(tái)等采集人機(jī)交互記錄、互動(dòng)對(duì)話、發(fā)言過(guò)程、面部表情、身體姿態(tài)、辯論材料、反思報(bào)告、主觀測(cè)試等數(shù)據(jù)，并以文本、圖片、語(yǔ)音、視頻等形式進(jìn)行儲(chǔ)存（見(jiàn)圖4）。

（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理

首先，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行匿名化與數(shù)據(jù)清洗，去除與主題無(wú)關(guān)的內(nèi)容，保證樣本數(shù)據(jù)的完整性與有效性。通過(guò)多次檢驗(yàn)，最終保留了34人的學(xué)習(xí)過(guò)程數(shù)據(jù)。其次，采用人工編碼和機(jī)器編碼相結(jié)合的方式，根據(jù)表1對(duì)批判性思維的指標(biāo)進(jìn)行編碼，形成結(jié)構(gòu)化的批判性思維數(shù)據(jù)集。

2.基于張量表示的批判性思維多模態(tài)測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)分析

（1）多模態(tài)測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)張量化表示

研究選取批判性思維的表述分類、澄清意義、識(shí)別論點(diǎn)、分析論點(diǎn)、陳述論點(diǎn)、證明過(guò)程、陳述結(jié)果、評(píng)估邏輯性、評(píng)估合理性、查詢證據(jù)、推測(cè)替代方案、得出結(jié)論、自我反思、自我修正等14項(xiàng)指標(biāo)作為張量的階，然后根據(jù)每項(xiàng)指標(biāo)的實(shí)際情況設(shè)定階上的維度，并使用學(xué)號(hào)關(guān)聯(lián)其他所有階，由此構(gòu)建出批判性思維多模態(tài)測(cè)評(píng)張量模型，如圖5所示。

圖5 批判性思維多模態(tài)測(cè)評(píng)張量

圖5中張量的每個(gè)元素的數(shù)據(jù)類型均為布爾型，即取值為0或者1。以Eijkl…w這個(gè)元素為例，Eijkl…w＝1表示原始數(shù)據(jù)中存在第i個(gè)學(xué)生的表述分類為j、澄清意義為k、識(shí)別論點(diǎn)為l、……、自我修正為w的樣本。張量階（ijkl…w）的屬性取值范圍如表2所示。

（2）多模態(tài)測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析

第一，測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)相互關(guān)系挖掘。通過(guò)構(gòu)建關(guān)聯(lián)張量來(lái)判斷不同指標(biāo)間的相互關(guān)系。首先，依據(jù)采集到的批判性思維測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)集構(gòu)建了34個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象，每個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象均可表示為一個(gè)N階張量lt;E：＼2023田田＼8-17＼現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究202404＼2024年第4期＼Image＼2024-4-ffl-gs-1.tifgt;，其中I1、I2、…、IN分別對(duì)應(yīng)由不同指標(biāo)描述的N個(gè)特征空間，通過(guò)將每個(gè)對(duì)象張量的非零元素轉(zhuǎn)換為1并進(jìn)行累加計(jì)算，即可獲得關(guān)聯(lián)張量lt;E：＼2023田田＼8-17＼現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究202404＼2024年第4期＼Image＼2024-4-ffl-gs-1+.tifgt;。關(guān)聯(lián)張量中具有非負(fù)整數(shù)值的元素lt;E：＼2023田田＼8-17＼現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究202404＼2024年第4期＼Image＼2024-4-ffl-gs-2.tifgt;表示對(duì)應(yīng)的指標(biāo)組合i1、i2、…、iN共同出現(xiàn)在所有對(duì)象中的次數(shù)，次數(shù)越多表示對(duì)應(yīng)指標(biāo)組合交互程度越高，0次則表示對(duì)應(yīng)的指標(biāo)組合不相關(guān)，因此可利用關(guān)聯(lián)張量元素的大小來(lái)評(píng)價(jià)各數(shù)據(jù)指標(biāo)間的關(guān)聯(lián)程度。

第二，測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)指標(biāo)權(quán)重計(jì)算。利用多線性PageRank理論計(jì)算各指標(biāo)的排名向量w1、w2、…、wN，以表示各個(gè)特征空間每個(gè)指標(biāo)的重要性。即先將前面計(jì)算得到的關(guān)聯(lián)張量S轉(zhuǎn)換為轉(zhuǎn)移張量Str（a）（a＝1，2，…，N），其元素計(jì)算公式為：lt;E：＼2023田田＼8-17＼現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究202404＼2024年第4期＼Image＼2024-4-ffl-gs-3.tifgt;，其中K表示關(guān)聯(lián)張量S 所有階的最大維度。之后根據(jù)轉(zhuǎn)移張量計(jì)算出每一個(gè)排名向量wa（a＝1，2，…，N），其計(jì)算公式為：wj＝Str（a）×1 w1×2 w2…×j-1 wj-1×j+1 wj+1…×N wN。最后根據(jù)各指標(biāo)的排名向量，利用向量外積運(yùn)算計(jì)算指標(biāo)組合權(quán)重張量lt;E：＼2023田田＼8-17＼現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究202404＼2024年第4期＼Image＼2024-4-ffl-gs-4.tifgt;， 其元素可用來(lái)衡量數(shù)據(jù)空間中各種指標(biāo)組合的重要性，計(jì)算公式為：lt;E：＼2023田田＼8-17＼現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究202404＼2024年第4期＼Image＼2024-4-ffl-gs-5.tifgt;，其中o代表向量外積操作。

第三，測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)相似度衡量。研究采用可選擇加權(quán)張量距離（Selective Weighted Tensor Distance，SWTD）度量?jī)蓚€(gè)批判性思維測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)對(duì)象在空間中是否相近。當(dāng)給定一個(gè)批判性思維測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)對(duì)象X和Y（x和y分別表示它們的向量化形式）時(shí)，可以通過(guò)公式lt;E：＼2023田田＼8-17＼現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究202404＼2024年第4期＼Image＼2024-4-ffl-gs-6.tifgt;計(jì)算得到兩個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象X和Y的可選擇加權(quán)張量距離，其中wl和wm分別是l和m對(duì)應(yīng)位置lt;E：＼2023田田＼8-17＼現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究202404＼2024年第4期＼Image＼2024-4-ffl-gs-7.tifgt;和lt;E：＼2023田田＼8-17＼現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究202404＼2024年第4期＼Image＼2024-4-ffl-gs-8.tifgt;的權(quán)重因子。度量矩陣G可以通過(guò)組合不同的學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)指標(biāo)得到不同的學(xué)習(xí)相似度，以分析不同指標(biāo)組合的相互關(guān)系，其元素定義為：lt;E：＼2023田田＼8-17＼現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究202404＼2024年第4期＼Image＼2024-4-ffl-gs-9.tifgt;，其中位置距離lt;E：＼2023田田＼8-17＼現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究202404＼2024年第4期＼Image＼2024-4-ffl-gs-10.tifgt;定義為：lt;E：＼2023田田＼8-17＼現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究202404＼2024年第4期＼Image＼2024-4-ffl-gs-11.tifgt;，其對(duì)應(yīng)指標(biāo)屬性張量空間第i階的ci（1≤i≤N）是指標(biāo)屬性組合向量lt;E：＼2023田田＼8-17＼現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究202404＼2024年第4期＼Image＼2024-4-ffl-gs-14.tifgt;的元素，表示第i個(gè)指標(biāo)屬性是否被選擇，如果被選擇則其值為1，否則為0。

第四，測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)張量多視圖聚類。研究采用基于張量的多視圖聚類分析方法對(duì)批判性思維劃分層次。借助該方法，可以選擇不同的批判性思維測(cè)評(píng)指標(biāo)組合，形成多種視圖的聚類結(jié)果。利用視圖內(nèi)與視圖間的關(guān)系，不僅可以分析視圖間的一致性，也可以分析視圖間的差異性，從而充分運(yùn)用多視圖中的所有有效信息，使聚類結(jié)果更加準(zhǔn)確。在每種視圖的聚類結(jié)果中可根據(jù)各類別中學(xué)生的表現(xiàn)情況，確定哪些類別屬于高水平批判性思維狀態(tài)，哪些類別處于中水平或低水平批判性思維狀態(tài)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)批判性思維分層評(píng)判。根據(jù)前面得到的權(quán)重張量W和距離度量矩陣G，利用可選擇加權(quán)張量距離可計(jì)算得到矩陣Vi，其計(jì)算方法為：lt;E：＼2023田田＼8-17＼現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究202404＼2024年第4期＼Image＼2024-4-ffl-gs-15.tifgt;，之后通過(guò)拼接矩陣V1、V2、…、Vr可得到多視圖張量，最后將多視圖張量T作為經(jīng)典聚類算法（如K-Means、AP）的輸入，即可獲得最終的張量多視圖聚類結(jié)果。

（3）效果分析

研究采用純度（Purity）、蘭德系數(shù)（Rand Index，RI）、調(diào)整蘭德系數(shù)（Adjusted Rand Index，ARI）、F1值等常用的聚類評(píng)價(jià)指標(biāo)來(lái)評(píng)估張量多視圖聚類算法的有效性，以上評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)值越大表示結(jié)果越好。為體現(xiàn)多視圖聚類算法的優(yōu)越性，研究還增加了其他幾種主流聚類算法進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果如表3所示?？梢钥闯觯垲愒u(píng)價(jià)指標(biāo)值最高的是以“闡釋、自我調(diào)節(jié)、分析”為視圖組合的張量多視圖聚類算法，其純度、蘭德系數(shù)、調(diào)整蘭德系數(shù)、F1值分別達(dá)到了0.676、0.639、0.153、0.409，較其他算法體現(xiàn)出較大的優(yōu)勢(shì)。多數(shù)主流聚類算法是將批判性思維每個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行單獨(dú)分析，故無(wú)法挖掘出不同模態(tài)數(shù)據(jù)間的特征結(jié)構(gòu)和關(guān)聯(lián)關(guān)系。而張量多視圖聚類算法能夠一次性綜合考慮多項(xiàng)批判性思維的指標(biāo)數(shù)據(jù)，打破多源異構(gòu)數(shù)據(jù)間的壁壘，保留其信息完整性，有利于表達(dá)數(shù)據(jù)間的復(fù)雜關(guān)系，因而在關(guān)聯(lián)分析上顯示出一定的優(yōu)越性，也能更準(zhǔn)確地評(píng)估學(xué)生的批判性思維水平。

3.批判性思維水平測(cè)定與教學(xué)干預(yù)

（1）批判性思維水平測(cè)定

依照張量多視圖聚類算法的聚類結(jié)果，研究根據(jù)“闡釋、自我調(diào)節(jié)、分析”的視圖組合，將研究對(duì)象劃分成四個(gè)類簇，即低水平型、中等水平型、中上水平型和高水平型，如表4所示?？梢钥闯?，低水平型學(xué)生有5名，中等水平型學(xué)生有14名，中上水平型學(xué)生有10名，高水平型學(xué)生有5名。其中，表述分類、澄清意義、自我修正的數(shù)據(jù)屬于分類型數(shù)據(jù)，1～5依次表示能力弱、較弱、一般、較強(qiáng)、強(qiáng)。例如，低水平型學(xué)生的表述分類能力賦值為2，則代表其表述分類能力較弱。識(shí)別論點(diǎn)中的“2”代表學(xué)生做出的表態(tài)符合題意，若為0則代表表態(tài)不準(zhǔn)確。自我反思中的數(shù)據(jù)屬于數(shù)值型數(shù)據(jù)，表示自我報(bào)告中出現(xiàn)反思要素（優(yōu)點(diǎn)、不足等）的總個(gè)數(shù)。

（2）特征分析

圖6展示了四類研究對(duì)象的批判性思維特征情況，可以看出，低水平型學(xué)生的各評(píng)價(jià)指標(biāo)值均較低，批判性思維呈低水平狀態(tài)，主要表現(xiàn)為：在活動(dòng)過(guò)程中發(fā)言次數(shù)較少、論證不全面，看待事物常停留于表象而較少探索事物與現(xiàn)象間的本質(zhì)聯(lián)系，難以準(zhǔn)確解讀符號(hào)、圖文的深層含義，不善于總結(jié)反思，可歸因于思維能力弱、學(xué)習(xí)情感消極、學(xué)習(xí)動(dòng)力不足。中等水平型學(xué)生的占比最高，其自我調(diào)節(jié)能力有顯著優(yōu)勢(shì)，但闡釋、分析能力有待提高，深入分析后發(fā)現(xiàn)，此類學(xué)生樂(lè)于反思但缺少辯證性眼光，思考問(wèn)題缺乏全面性，面對(duì)復(fù)雜情景時(shí)隨機(jī)應(yīng)變、及時(shí)調(diào)整解決方案的能力不足。中上水平型學(xué)生有10名，其闡釋、分析、自我調(diào)節(jié)能力均較強(qiáng)，但對(duì)于改進(jìn)措施等方面的思考較弱，且執(zhí)行力不足。高水平型學(xué)生有5名，各項(xiàng)指標(biāo)值均高于其他類型學(xué)生，其中自我調(diào)節(jié)能力最為突出，尤其是自我修正的能力，說(shuō)明這類學(xué)生善于反思，能及時(shí)總結(jié)經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，并能付諸實(shí)踐糾正錯(cuò)誤，因而具有較高的批判性思維水平。

圖6 學(xué)習(xí)者批判性思維特征分析

（3）教學(xué)干預(yù)

研究依據(jù)多模態(tài)測(cè)評(píng)及可視化分析結(jié)果實(shí)施了初步的教學(xué)干預(yù)：針對(duì)批判性思維低水平型學(xué)生，首先依托超星學(xué)習(xí)通等在線學(xué)習(xí)平臺(tái)，引導(dǎo)學(xué)生對(duì)觀點(diǎn)及學(xué)習(xí)內(nèi)容進(jìn)行批判性提問(wèn)與評(píng)論，引導(dǎo)他們每日復(fù)盤學(xué)習(xí)內(nèi)容并撰寫反思日志等；其次搭建詳細(xì)的學(xué)習(xí)腳手架，引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行高質(zhì)量學(xué)習(xí)討論與作業(yè)應(yīng)答。針對(duì)中等水平型學(xué)生，在闡釋觀點(diǎn)方面，指導(dǎo)他們高效利用網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)資源及思維導(dǎo)圖等工具，梳理學(xué)習(xí)資料并闡釋思路；在觀點(diǎn)討論及分析過(guò)程中，為學(xué)生提供關(guān)于如何提問(wèn)的支架，引導(dǎo)他們層層遞進(jìn)學(xué)會(huì)分析并解決問(wèn)題。針對(duì)中上水平型學(xué)生，對(duì)學(xué)習(xí)任務(wù)提出更高要求，增強(qiáng)其反思與改進(jìn)能力。針對(duì)高水平型學(xué)生，引導(dǎo)其接觸并分析領(lǐng)域研究熱點(diǎn)，拓寬視野，不斷增強(qiáng)其用批判性思維學(xué)習(xí)最新知識(shí)的能力。

五、結(jié)語(yǔ)

本研究引入計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的張量大數(shù)據(jù)建模理論，在批判性思維經(jīng)典測(cè)評(píng)理論、多模態(tài)學(xué)習(xí)測(cè)評(píng)與分析理論的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了基于張量表示的大學(xué)生批判性思維多模態(tài)測(cè)評(píng)框架，并基于該框架開(kāi)展了相應(yīng)的實(shí)證研究。

本研究發(fā)現(xiàn)張量多視圖聚類算法對(duì)大學(xué)生批判性思維水平的聚類效果最優(yōu)。其中“闡釋、自我調(diào)節(jié)、分析”的視圖組合是批判性思維多模態(tài)測(cè)評(píng)張量的最佳指標(biāo)；依據(jù)該指標(biāo)組合的聚類結(jié)果，可將研究對(duì)象分成低水平、中等水平、中上水平、高水平四個(gè)類簇。在此基礎(chǔ)上對(duì)不同思維水平的學(xué)生進(jìn)行特征分析并開(kāi)展教學(xué)干預(yù)，干預(yù)實(shí)施后發(fā)現(xiàn)，80%的低水平型學(xué)生能對(duì)每日學(xué)習(xí)內(nèi)容進(jìn)行反思，并延伸至其他學(xué)科學(xué)習(xí)上；75%的中等水平型學(xué)生在多角度、辯證性看待問(wèn)題方面的能力得到提升；7名中上水平型學(xué)生對(duì)自身學(xué)習(xí)行為的調(diào)控能力有所提升。

總之，本研究通過(guò)理論框架搭建與技術(shù)方法實(shí)踐，從數(shù)據(jù)采集、編碼映射、統(tǒng)一表示、多視圖聚類分析等方面，較為系統(tǒng)地探索了面向大學(xué)生批判性思維的多模態(tài)測(cè)評(píng)理論與方法，不僅豐富了批判性思維及多模態(tài)學(xué)習(xí)測(cè)評(píng)等相關(guān)方面的研究，更為一線教師開(kāi)展批判性思維科學(xué)測(cè)評(píng)提供了借鑒。多模態(tài)學(xué)習(xí)測(cè)評(píng)是一個(gè)快速發(fā)展的領(lǐng)域，新的工具、算法和技術(shù)將不斷涌現(xiàn)，未來(lái)仍需保持對(duì)最新技術(shù)進(jìn)展的關(guān)注，根據(jù)需要更新批判性思維多模態(tài)測(cè)評(píng)方法和模型，并在此基礎(chǔ)上開(kāi)展更為深入的教學(xué)干預(yù)研究，以期深入推進(jìn)大學(xué)生批判性思維測(cè)評(píng)與高效培養(yǎng)研究。

參考文獻(xiàn)：

[1]崔麗媛，朱亞鑫，曲波（2021）.批判性思維量表在醫(yī)學(xué)教育中的應(yīng)用與展望[J].復(fù)旦教育論壇，19（2）：106-112.

[2]范福蘭，李韓婷，戚天姣等（2023）.基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的大學(xué)生認(rèn)知深度評(píng)價(jià)框架構(gòu)建及應(yīng)用[J].現(xiàn)代遠(yuǎn)距離教育，（3）：57-65.

[3]胡雪，彭敦陸（2021）.張量表達(dá)下的多模態(tài)交通缺失數(shù)據(jù)補(bǔ)全算法[J].小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，42（1）：105-110.

[4]冷靜，路曉旭（2020）.題庫(kù)型游戲評(píng)測(cè)批判性思維能力研究[J].開(kāi)放教育研究，26（1）：82-89.

[5]李新，李艷燕，包昊罡等（2021）.學(xué)習(xí)投入測(cè)評(píng)新發(fā)展：從單維分析到多模態(tài)融合[J].電化教育研究，42（10）：100-107.

[6]李州健，郭銀章（2023）.一種基于張量理論的云制造資源服務(wù)化封裝與發(fā)布策略[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究，40（8）：2429-2434.

[7]劉長(zhǎng)紅，曾勝，張斌等（2022）.基于語(yǔ)義關(guān)系圖的跨模態(tài)張量融合網(wǎng)絡(luò)的圖像文本檢索[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用，42（10）：3018-3024.

[8]羅清旭，楊鑫輝（2002）.《加利福尼亞批判性思維技能測(cè)驗(yàn)》的初步修訂[J].心理科學(xué)，（6）：740-741.

[9]馬利紅，劉堅(jiān)（2019）.國(guó)外批判性思維測(cè)評(píng)研究進(jìn)展[J].外語(yǔ)學(xué)刊，（3）：64-68.

[10]彭紅超，姜雨晴（2022）.多模態(tài)數(shù)據(jù)支持的教育科學(xué)研究發(fā)展脈絡(luò)與挑戰(zhàn)[J].中國(guó)遠(yuǎn)程教育，（9）：19-26，33，78.

[11]任永功，賈佳，多召軍（2022）.批判性思維測(cè)評(píng)的核心要素與技術(shù)演變趨勢(shì)[J].現(xiàn)代教育技術(shù)，32（6）：81-88.

[12]沈紅，汪洋，張青根（2019）.我國(guó)高校本科生批判性思維能力測(cè)評(píng)工具的研制與檢測(cè)[J].高等教育研究，40（10）：65-74.

[13]汪維富，毛美娟（2021）.多模態(tài)學(xué)習(xí)分析：理解與評(píng)價(jià)真實(shí)學(xué)習(xí)的新路向[J].電化教育研究，42（2）：25-32.

[14]王小根，陳瑤瑤（2022）.多模態(tài)數(shù)據(jù)下混合協(xié)作學(xué)習(xí)者情感投入分析[J].電化教育研究，43（2）：42-48，79.

[15]王一巖，鄭永和（2022）.多模態(tài)數(shù)據(jù)融合：破解智能教育關(guān)鍵問(wèn)題的核心驅(qū)動(dòng)力[J].現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究，34（2）：93-102.

[16]吳軍其，吳飛燕，張萌萌等（2022）.多模態(tài)視域下智慧課堂協(xié)作學(xué)習(xí)投入度分析模型構(gòu)建及應(yīng)用[J].電化教育研究，43（7）：73-80，88.

[17]徐學(xué)才，李偉（2021）.基于批判性思維“生產(chǎn)與運(yùn)作管理”課程教學(xué)研究[J].教育教學(xué)論壇，（2）：125-128.

[18]余繼，夏歡歡（2021）.批判性思維和創(chuàng)造性思維測(cè)評(píng)的理論基礎(chǔ)與實(shí)踐動(dòng)向——基于國(guó)際典型測(cè)評(píng)工具的述評(píng)[J].中國(guó)考試，（6）：70-77.

[19]張家華，胡惠芝，黃昌勤（2022）.多模態(tài)學(xué)習(xí)分析技術(shù)支持的學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)研究[J].現(xiàn)代教育技術(shù)，32（9）：38-45.

[20]張琪，武法提，許文靜（2020）.多模態(tài)數(shù)據(jù)支持的學(xué)習(xí)投入評(píng)測(cè)：現(xiàn)狀、啟示與研究趨向[J].遠(yuǎn)程教育雜志，38（1）：76-86.

[21]張小榮，胡炳樑，潘志斌等（2019）.基于張量表示的高光譜圖像目標(biāo)檢測(cè)[J].光學(xué)精密工程，27（2）：488-498.

[22]趙鵬，王美玉，紀(jì)霞等（2020）.基于張量表示的域適配的遷移學(xué)習(xí)中特征表示方法[J].電子學(xué)報(bào)，48（2）：359-368.

[23]鐘薇，李若晨，馬曉玲等（2018）.學(xué)習(xí)分析技術(shù)發(fā)展趨向——多模態(tài)數(shù)據(jù)環(huán)境下的研究與探索[J].中國(guó)遠(yuǎn)程教育，（11）：41-49，79-80.

[24]Baltru?aitis， T.， Ahuja， C.， amp; Morency， L. P. （2018）. Multimodal Machine Learning： A Survey and Taxonomy[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence， 41（2）：423-443.

[25]Camacho， V. L.， de la Guía， E.， amp; Camacho， V. L. et al. （2020）. Data Capture and Multimodal Learning Analytics Focused on Engagement with a New Wearable IoT Approach[J]. IEEE Transactions on Learning Technologies， 13（4）：704-717.

[26]Danczak， S. M.， Thompson， C. D.， amp; Overton， T. L. （2020）. Development and Validation of an Instrument to Measure Undergraduate Chemistry Students’ Critical Thinking Skills[J]. Chemistry Education Research and Practice， 21（1）：62-78.

[27]Dong， B.， Jian， S.， amp; Lu， K. （2020）. Learning Multimodal Representations by Symmetrically Transferring Local Structures[J]. Symmetry， 12（9）：1504.

[28]Ennis， R. H.， amp; Wier， E. （1985）. The Ennis-Wier Critical Thinking Essay Test[M]. Pacific Grove： Midwest Publications：1-14.

[29]Facione， P. A. （1990a）. Critical Thinking： A Statement of Expert Consensus for Purposes of Educational Assessment and Instruction[M]. Newark， DE： American Philosophical Association：8-30.

[30]Facione， P. A. （1990b）. The California Critical Thinking Skills Test-College Level. Technical Report #2. Factors Predictive of CT Skills[M]. Millbrae： California Academic Press：1-19.

[31]Huang， F.， Jolfaei， A.， amp; Bashir， A. K. （2021）. Robust Multimodal Representation Learning with Evolutionary Adversarial Attention Networks[J]. IEEE Transactions on Evolutionary Computation， 25（5）：856-868.

[32]Kuang， L.， Hao， F.， amp; Yang， L. T. et al. （2014）. A Tensor-Based Approach for Big Data Representation and Dimensionality Reduction[J]. IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing， 2（3）：280-291.

[33]Shavelson， R. J.， Zlatkin-Troitschanskaia， O.， amp; Beck， K. et al. （2019）. Assessment of University Students’ Critical Thinking： Next Generation Performance Assessment[J]. International Journal of Testing， 19（4）：337-362.

[34]Sun， J.， Tao， D.， amp; Faloutsos， C. （2006）. Beyond Streams and Graphs： Dynamic Tensor Analysis[C]// Proceedings of" the 12th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. Association for Computing Machinery， New York：374-383.

收稿日期 2023-12-23 責(zé)任編輯 劉選

Research on Multi-Modal Assessment of College Students’ Critical Thinking Based on Tensor Representation

FAN Fulan， LEI Xueying， WANG Jianshu， WANG Siyu， Mai Dinuer-Mai Hemuti

Abstract： Critical thinking is the key to cultivating innovative talents in the 21st century. To enhance the critical thinking， training is the primary strategic objective in higher education of China. The accurate evaluation of critical thinking is considered a crucial approach to guaranteeing the effective cultivation of this skill. The multi-modal learning assessment that integrates data from multiple sources is more objective and comprehensive， providing a new idea for the accurate assessment of critical thinking. As a high-dimensional array， tensor can not only maintain the semantic characteristics and completeness of the data， but also represent and maintain the higher-level relationships among multi-modal data， maximizing the value density of multi-modal data information for critical thinking. The multi-modal assessment framework for college students’ critical thinking consists of three layers： the data layer， the analysis layer and the application layer. They are utilized for the collection and mapping of multi-modal data to facilitate critical thinking， the representation and analysis of data in a tensorized format， and the assessment of critical thinking levels as well as intervention through educational instruction. In the empirical studies based on this assessment framework， the multi-modal assessment data on critical thinking during the normal teaching process was collected， a unified representation model with tensor quantification method was constructed and multi-view cluster analysis was carried out. This multi-modal assessment approach for critical thinking can facilitate the more accurate evaluation of critical thinking skills.

Keywords： Critical Thinking; Multi-Modal Assessment; Tensor; Multi-View Clustering