智能MMLA方法可以為虛擬世界環境中的三個存在和學習成果提供有用的反饋，並為中學科學教育的教學干預提供信息。

這項研究旨在探討社交、認知和教學存在以及學生在協作科學學習中的學習成果。研究使用了「學習社群」（CoI）框架來支持虛擬世界中的線上協作學習過程。CoI框架包含三個要素：社交存在、認知存在和教學存在，通常與學習成果相關。然而，在線上協作學習中測量這些存在有一些挑戰，例如缺乏統一的方法、異質性數據、侵入性的數據收集方法以及對虛擬世界中多模態學習分析（MMLA）的有限研究。 為了應對這些挑戰，本研究將在中學教育中設計並實施一種智能MMLA方法。主要研究人員團隊開發的虛擬世界平台「Learningverse」將用作協作學習環境。Learningverse提供了一個沉浸式環境，學習者可以使用與自己相似的虛擬角色（頭像）在共用電腦上的網鏡頭上參與協作學習活動。 本研究將採用設計為基礎的研究方法，分為四個階段：（1）需求和挑戰分析，（2）設計和開發智能MMLA方法，（3）三個迭代循環的實施和改進方法，以檢視三個存在的模式和學習成果，以及（4）反思。參與者包括八名科學教師和八個七年級班級。數據收集包括在Learningverse中記錄的多模態數據、教師和學生的回顧性訪談以及領域測試。定性和定量分析方法都涉及到，以確定每個存在組件的具體指標及其模式，以及這些模態與學習成果之間的關係。 這項研究具有理論和實際意義。它是一項先驅性研究，旨在基於CoI框架開發一種智能MMLA方法，以識別3D沉浸式和協作虛擬世界環境中社交存在、認知存在和教學存在的具體指標及其模式。智能MMLA方法可以為虛擬世界環境中的三個存在和學習成果提供有用的反饋，並為中學科學教育的教學干預提供信息。此外，它有潛力在本地和國際上推廣更好的沉浸式和協作科學學習體驗。