自学的标准化方法）”。多模态工作东流是一种用作反对自学的多模态数据的搜集、存储、注解、处置和利用的方法。

在目前的发展阶段，多模态工作流由两个涉及的原型构成：1）多模态自学中心，用作搜集和存储来自多个应用程序的传感器数据；2）可视化检查工具，用作可视化和记录所记录的会话。多模态工作流可用作反对各种自学场景，如展示技巧、患者人体模型的医学仿真等，可以获取有所不同的反对策略，还包括检测错误，并在智能辅导系统中提醒动态对系统，或通过自学分析仪表板鼓舞自我反省。论文链接在此。最佳学生论文获得最佳学生论文的是来自新南威尔士大学研究团队的“Deep Multi-agent Attentional Learning for Cognitive Attention Analysis in Educational Context（深层多智能体自学在教育语境中的理解注意力分析）”。

传感系统的近期发展容许倒数产生大量传感数据，这使得简单的自学沦为有可能。为了应付日益增长的对教育问题的注目，本文将学生的EEG信号与教育背景下的理解留意状态联系一起。研究团队考虑到人类注目的两个固有特征，即空间 - 时间上有所不同的特征显着性和个体特征之间的关系。

基于这些，本文明确提出了一种多智能体时空注目模型。时空注目机制有助智能地自由选择信息渠道及其活跃期。并且所明确提出的模型中的多个智能体回应具备集体全局自由选择的单个特征的生理现象。通过联合目标，智能体分享取得的信息并协商他们的自由选择策略以自学最佳的注意力分析模型。

论文链接在此。以下是大会演说的亮点汇总：孟菲斯大学Frank Andrasik：关于神经对系统化疗自闭症谱系障碍的方法论思维Andrasik博士目前兼任田纳西州孟菲斯大学心理学系不道德医学中心的卓越教授、主席和主任。他在1979年取得俄亥俄大学临床心理学博士学位，至今公开发表过约270篇文章，并公开发表了大量演说。

Andrasik博士同时还是心理学家，以及Applied Psychophysiology和Biofeedback两份刊物的主编。Andrasik博士的演说辩论了神经对系统（Neurofeedback）在化疗自闭症谱系障碍患者（Autism Spectrum Disorder，全称ASD）的方法论。

ASD非常简单而言就是自闭症，但是一个更加广义上的医学名词。脑神经对系统训练则是目前一种较为精致的化疗手段，通过检测患者的脑波活动状态，针对大脑脆弱的区域通过类似的手段磨练大脑神经。在过去三年，这项技术呈现出井喷式快速增长，并且开始大量用作商业化，坐落于佛罗里达的Neurocore是目前美国仅次于的神经对系统服务供应商之一，美国教育部长贝齐·德沃斯（Betsy DeVos）享有该公司的部分股权。尽管神经对系统的发展快速增长，但Andrasik博士列出了该化疗技术在过去几年经常出现的问题：比如安慰剂效应，忽视了取决于维度，缺少长年追踪患者状态的机制。

神经对系统公司高估的宣传也是行业的普遍现象：美国联邦贸易委员会指控Lumos游戏的创建者Lumos Labs愚弄消费者，没什么根据地声称他们的游戏可以协助患者在工作和学校中展现出更佳，并增加或延后与年龄和其他相当严重健康状况涉及的认知障碍。那么该如何推展这个行业行进？Andrasik博士总结了七个方向：1. DSM-5提升临床精度。DSM-5是美国精神疾病诊断与统计资料手册第五版，把当代人们所有因为情绪掌控失当和各种奇葩的病症列入各类重~重型精神病；2. 认识到皮质缺少不是症状的唯一原因。外周生理活动、例如心率及其变异性，与神经生理学信号密切相关，并与社会参与度有关；3. 确认反应的预测因素，化疗有可能必须40-80个疗程；4. 利用非接触式电容式EEG电极，基于近红外光谱（NIRS）的传感器，可穿着式头盔设备等，在最必须的环境中每天锻炼；5. 强化对化疗机制的注目；6. 利用机器学习方法；7. 注目在现实环境而不是实验室环境中的功效。

松鼠AI 首席架构师、Richard Tong：基于智能体的自适应教学系统设计框架松鼠AI首席架构师Richard Tong曾兼任过Knewton的大中华区负责人和Amplify Education的解决方案架构总监，除此之外，他还是IEEE AIS（自适应教学系统）标准工作组成员以及互操作性小组的主席（IEEE 2247.2）。Richard Tong讲解了松鼠AI创建自适应教学系统框架的想法和细节。

他指出，挡住优质教育的普及和规模化的仅次于障碍来自于三点：成本、可行性、系统惯性。基于此，松鼠AI深信教育方法必须新的定义：• 每个学生都有所不同，任何基于团队的教学都无法有效地利用学生的时间；• AI现在可以获取大规模的倒数自适应一对一体验；• 人类教师（教练）不应获取有针对性的、社会的和具备动机的个人反对。那为什么教育必须一个基于智能体的框架？Richard 指出，一个智能体框架能设计出有更佳的教育过程：• 智能体更佳地理解整个教育过程和产品，自学的关键条件可以在智能体框架中获得很好的反映，还包括自学的打算、自学能力、以及自学环境；• 智能体框架是一个再次发生自学的大自然框架，可以更佳地协助学生自学科学，享有更佳的可解释性和人机界面设计；• 更佳地智能体设计可以更佳地设计教育系统，智能体的水平不应主要通过智能体提高自学成果的能力来取决于，而不是通过实行方法的复杂程度来取决于Richard 非常简单讲解了松鼠AI自适应教学系统的设计框架，主要由三部分构成：一个教学智能体，自学享有本体层、传感器、资源和工具；一个填充模型，包括领域模型、自学模型、交互模型；以及一个教学模型，可以看作是一个增强自学的策略，有不道德、规则、和奖励函数。

在整个框架下，松鼠AI设计了四种智能体：外环智能体、内环智能体、伴侣智能体、仿真学生智能体。必须侧重理解的是这个外环-内环框架机制，也可以解读宏观-微观适应性架构。外环智能体会迭代一个动态的任务序列，融合本体层的自学地图和内容地图以及算法层的学生画像、科学知识状态评估、引荐引擎，为学生指定适合的任务展开自学。

内环智能体则是取得一个动态的自学不道德，迭代自学一个任务的有所不同步骤，架构类似于但有所不同的模块更为细分。这使得松鼠AI的系统确实具备适应性 - 不仅可以获取有关任务的对系统，还可以获取各个步骤的对系统。将两者融合之后获得的智能体自学不道德，不会留存在LRS中作为智能体先前的自学历史。Richard也列出了目前仍然遇上的挑战，比如：智能体之间的交流、本体层、传感信息的融合、以及上下文信息的实时。

松鼠AI的下一步是展开更好的牵头研究，目前早已和卡内基梅隆大学以及斯坦福大学达成协议牵头研究的项目；做到更加多的参照设计和实验；标准化系统之间的智能体模块和其他组件。松鼠AI KP Thai：用作多模态教学和自学分析的大规模数据集松鼠AI的高级自学和数据科学家KP Thai博士主要讲解了松鼠AI研究团队的近期成果：一个用作多模态教学和自学分析的大规模数据集MULTA。Thai博士讲解称之为，搭起这个数据的原因是高频多模态数据采集技术和AI/ML分析技术的变革可以为自学获取新的看法，但目前公开发表的能用的数据集并不多，特别是在是来自现实世界的自学环境、松鼠AI期望通过公布数据集以协助探寻多模态自学分析和数据挖掘，增进教学和自学的变革。

松鼠AI搜集了来自两个课后自学中心的156名中学生的数据，他们参予了5个科目：数学、英语（语法和读者）、中文、物理、化学。在五周的时间里，学生们被拒绝配戴脑波耳机并展开视频。在自学过程中，松鼠AI搜集了其系统上的用户记录、脑电波（用于BrainCo的脑电图头带）、以及网络摄像头视频（通过Debut视频录音软件的网络摄像头）。

研究团队将脑电波和网络摄像头视频实时到用户记录上，根据时间实时三个数据源，基于有所不同的问题拆分脑波和网络摄像头视频数据。数据集目前还不存在一些严重不足，比如数据搜集过程未如同设想的完全一致，造成能用数据多于预期网络摄像头和脑波数据的长度与课程长度有所不同，网络摄像头没准确设置等等。未来，松鼠AI将优化数据搜集和打算过程，之后搜集数据，谋求多模态之间实时的工具，并更佳地解读脑电波的特征回应。

后文将对其余演讲者的内容做到非常简单讲解：来自新南威尔士大学的研究团队讲解了他们的近期论文“On Using EEG Signals for Human Attention Estimation（用EEG信号展开人体注意力估算）”。EEG信号是估算人类注意力的主要媒介。当前的EEG研究一般来说必须针对有所不同受试者的适应环境步骤，然后脑计模块经过调整后才能用在新的实验者身上，这不会花费大量的时间和人力。

研究者明确提出了卷积迭代留意模型（CRAM），利用卷积神经网络编码脑电信号的高级回应和重复留意机制，以探寻脑电信号的时间动态，并专心于最不具辨别力的时间周期。来自北京交通大学和北京师范大学的研究团队讲解了他们的近期论文“Understanding Schoolchildren Test Anxiety through Online Writing Analysis（通过在线文学创作分析理解学童考试情绪）”。如何科学有效地辨别学生否有考试情绪，从而及时给予帮助是一个有一点注目的研究 课题。

与低成本的自我报告比起，本文的研究企图通过分析在线文学创作来理解考试情绪的展现出并预测个体考试情绪的程度。研究找到考试情绪与一些文学创作习惯有关，例如不易用词的用于频率和猜测词的用于类型。通过应用于机器学习技术，创建并评估基于在线书写数据的考试情绪预测模型。

随机森林重返器目前构建了最佳性能。来自悉尼科技大学、南京航空航天大学、和北京化工大学的研究团队讲解了他们的近期论文“Student Sentiment Analysis Through Students’ Assignments（通过学生作业分析学生情绪）”。学生情绪分析对学生管理自学和生活至关重要。为了解决问题这个问题，本文明确提出了一个分层的学生情绪分析框架来分析学生的作业情绪。

该框架还包括两个流：参照东流和学生语句流，它们需要从引号和提到中分析部分学生情绪。实验结果证明这个框架在大学生作业数据集方面高于其他竞争对手。来自悉尼科技大学和蒙纳士大学的研究团队讲解了他们的近期论文“Universal Graph Embedding for Heterogeneous Study-trajectory Graph（用作异构研究轨迹图的标准化图映射）”。

当前的自学兴趣找到方法用于单个时间序列单调地仿真每个学生的自学轨迹，忽视了学生和课程之间的互相依赖性。本文中将学生和课程建构为研究轨迹图中的异构节点源，并明确提出了一种标准化图映射框架（UGE）来同时捕捉同质节点之间的相互关系以及异构节点之间的互相依赖性。

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