Патаракин Евгений Дмитриевич – доктор педагогических наук, доцент, профессор департа мента информатики, управления и технологий Московского городского педагогического университета; профессор Института образования национального исследовательского университета «Высшая школа экономики»
Москва
Evgeny D. Patarakin – Dr. Sci. (Education,) Associate Professor, Professor, Department of Informatics, Management and Technology, Moscow City Pedagogical University; Professor, Institute of Education, National Research University Higher School of Economics
Moscow
Кутузов Антон Игоревич – аспирант Института образования национального исследовательского университета «Высшая школа экономики»; директор центра Тольяттинского государственного университета
Москва
Тольятти
Anton I. Kutuzov – PhD Student, Institute of Education, National Research University Higher School of Economics; Director of the Centre, Togliatti State University
Moscow
Togliatti
Дворецкая Ирина Владимировна – кандидат наук об образовании (PhD HSE), научный сотрудник, доцент департамента образовательных программ Института образования национального исследовательского университета «Высшая школа экономики»
Москва
Irina V. Dvoretskaya – PhD (Education), Research Fellow, Associate Professor, Institute of Education
Moscow
Введение. Мультимодальная учебная аналитика (MMLA) – новое направление исследований в образовании, интерес к которому растет во всем мире. Актуальность такой аналитики заключается в возможности более комплексного и точного понимания процессов обучения за счет интеграции различных типов данных, таких как цифровые, физические, физиологические, психологические, психометрические и экологические (данные окружающей среды).
Цель – выйти за рамки описательного анализа текущих практик и перейти к структурному пониманию сущностей и взаимосвязей, формирующих исследовательское поле; уточнить границы MMLA как научного направления с целью выявления скрытых областей потенциального применения. Особое внимание уделяется коллаборативной аналитике, перспективному направлению изучения данных о совместной деятельности.
Методология, методы и методики. В качестве основного метода применяется библиометрический анализ. Для онтологического осмысления поля использован метод веерных матриц.
Результаты и научная новизна. Анализ полученных библиометрических данных позволил проследить основные вехи развития мультимодальной учебной аналитики с момента ее появления до настоящего времени. Определены основные исследовательские группы, содержание их исследований и используемые источники данных. Выделены основные исследовательские темы и проанализирована их динамика. Обнаружен сдвиг исследовательского интереса: от анализа индивидуальных траекторий к анализу групповой динамики в контексте совместного обучения. Изучены возможности применения MMLA для анализа коллективных форм учебной деятельности, таких как совместное решение задач, групповая работа или проектное обучение. Онтологическое осмысление поля MMLA позволило выделить существующие пространства и подходы и предположить те, которые могут появиться в будущем.
Практическая значимость. Результаты могут быть использованы для проектирования учебных сред, в том числе ориентированных на формирование навыков коммуникации, сотрудничества и работы в команде, а также междисциплинарных контекстах.
Introduction. Multimodal Learning Analytics (MMLA) is an emerging research domain in education that has garnered global attention. Its significance lies in its potential to offer a more comprehensive and accurate understanding of learning processes by integrating diverse data types, including digital, physical, physiological, psychological, psychometric, and environmental data.
Aim. This research aims to move beyond a descriptive analysis of current practices to develop a structural understanding of the entities and relationships that constitute the research field. This involves refining the boundaries of MMLA as a scientific discipline to identify unexplored areas with potential applications. Particular attention is given to collaborative analytics, a promising area focused on studying data related to joint activities.
Methodology and research methods. Bibliometric analysis was employed as the primary method. Additionally, fractal matrix table analysis was used to gain an ontological understanding of the field.
Results and scientific novelty. The bibliometric analysis enabled the tracing of major developmental milestones in MMLA from its inception to the present day. Key research groups were identified, along with their thematic focuses and preferred data sources. Dominant research themes were extracted, and their evolution over time was analysed. Shifts in research interests revealed a transition from analysing individual learning trajectories to studying group dynamics within collaborative learning contexts. The study also examined the application of MMLA to various forms of collective learning activities, such as collaborative problem solving, group-based tasks, and project-based learning. Ontological modelling of the field facilitated the identification of existing conceptual frameworks and methodological approaches, as well as the projection of emerging directions.
Practical significance. The research findings can be used to design learning environments that foster communication, collaboration, and teamwork skills, including those in interdisciplinary educational contexts.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.