多模态 AI 通过整合多种数据来源（例如文本、语音、视觉输入和传感器数据）来增强智能辅导系统 (ITS)，从而更全面地了解学生的学习过程。 传统的 ITS 通常依赖于基于文本的交互，这限制了它们评估非语言线索（如困惑、参与或身体动作）的能力。 多模态 AI 通过同时分析不同的输入来解决这个问题。 例如，一个学生在解决一道数学题时，可能会大声说出他们的推理，在平板电脑上画一个图表，并输入方程式。 系统可以处理所有这些输入，以推断学生的思维过程、识别误解并相应地调整反馈。 这种方法模仿人类导师，他们观察口头和非语言信号来定制他们的指导。
多模态 AI 在 ITS 中的一个实际应用是在语言学习中。 假设一个学生通过对着麦克风说话并写句子来练习发音。 AI 可以使用语音识别模型分析音频的流畅度和口音，使用自然语言处理 (NLP) 评估书面语法，甚至可以通过摄像头输入跟踪面部表情来衡量自信程度。 另一个例子是在 STEM 辅导中：学生可能会使用手绘的自由体图来解决物理问题。 计算机视觉模型可以解释草图，而 NLP 可以解析文本解释。 通过结合这些模态，系统可以检测概念理解（例如，错误标记的力）和程序执行（例如，不正确的方程式）中的错误。 然后，实时反馈可以解决特定的差距，例如建议更正图表或澄清公式。
构建多模态 ITS 的开发人员面临着诸如同步数据流和确保高效的模型集成之类的挑战。 例如，对齐语音和草图输入的时间戳需要强大的预处理管道。 隐私是另一个问题，因为摄像头或麦克风可能会收集敏感数据。 从技术上讲，架构通常使用融合技术（如早期融合（组合原始数据）或晚期融合（合并模型输出））来平衡准确性和计算成本。 像 PyTorch 或 TensorFlow 这样的框架可以帮助部署混合模型，例如用于图像的 CNN 和用于文本的转换器。 然而，边缘情况，如冲突信号（例如，学生口头上声称他们“理解”，但在视觉上犹豫不决），需要基于规则的逻辑或置信度评分来解决歧义。 优化这些系统的延迟至关重要，因为延迟的反馈会扰乱学习。 通过解决这些挑战，开发人员可以创建动态适应学习者需求的 ITS。
