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多模态数据融合技术在元认知能力建模中的应用
引言
多模态数据的质量直接影响到分析结果的准确性。由于数据来源多样，数据本身可能存在噪声、缺失或误差问题。例如，视觉数据可能因摄像头角度、光照条件等因素受到干扰，语音数据则可能由于环境噪声或口音差异影响识别效果。因此，如何提升数据采集和处理的质量，确保数据的可靠性，是有效使用多模态数据的前提。
在线学习中，跨学科整合和合作学习模式逐渐成为一种重要趋势。学习者不仅需要掌握学科知识，还需要具备跨学科的元认知能力，如在不同学科之间建立联系并调整学习策略。在线学习环境中的合作学习也能够促进元认知能力的提升，学
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