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基于多模态数据的在线学习行为分析与个性化推荐

引言

元认知能力作为个体对自己认知过程的监控与调节能力，最早由Flavell（1976）提出并加以阐述。元认知包括自我监控、调节和评估三大主要方面。随着认知科学和教育心理学的不断发展，元认知的概念逐渐得到了扩展，并不仅限于自我意识，还涉及到对学习任务、环境和情境的适应性调整。

深度学习技术的发展为多模态数据的分析提供了强大的支持。通过采用深度神经网络，尤其是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），可以更好地处理和融合多模态数据。这些技术能够自动从大规模数据中提取有效特征，并在不同模态之间进行