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编者按：在“人—技”协同进化的教育发展趋势下，物理空间中的学习支持服务将面临深刻变革。近年来，随着大数据与可穿戴技术的涌现，面向物理空间的学习分析技术已应运而生，其中一个研究趋势是利用传感器技术探察个体学习状态，并基于感知数据构建以学习者为中心的自适应与自主化学习环境。国际上，教育技术领域的相关专家学者已开始重点布局此项研究，致力于提供个性化学习反馈、推荐和干预等服务以创设移动式的智能学伴系统。如何获取学习者生理数据、合理利用这些数据、推测其学习状态（情绪、认知、注意力等）以及基于这些数据能为学习者提供哪些学习服务已成为研究者面临的现实问题。
基于傳感器的自适应学习分析（Leaning Analytics for Sensor-based Adaptive Leaming，LISA）是由德国联邦教育与研究部资助的一个校企联合研发项目，旨在通过传感器感知个体在物理空间内的学习状态以支持自适应学习和提高学生学习体验，其核心是构建“移动学习同伴”以帮助学习者开展学习反思和协助教师实时监控。该项目的背景和意义是什么？智能学伴系统能感知哪些信息？提供哪些学习服务？如何评估其效果？未来的趋势和存在的问题是什么？带着这些问题，我们对该项目的主要负责人Niels Pinkwart教授进行专访。
Niels Pinkwart教授是教育技术领域的国际知名学者，目前担任德国柏林洪堡大学的（Humboldt University of Berlin）计算机科学研究院副主任，洪堡大学职业教育学院的“技术增强学习”（Technology Enhanced Leaming）研究中心和“计算机科学教育/计算机科学与社会”（Computer Science Education/Computer Science and Sociecy）实验室主任，德国计算机学会学习分析与e-learning工作组的联席主席。他的研究方向包括：学习分析、自适应学习技术、计算机支持的协作学习与多模态人机交互系统。他发表论文超过220篇，总引用次数已超过2360次，并一直担任《国际教育人工智能》（International joumal of Artificial Intelligence in Education，IJAIED）期刊编委、“智能导学系统”（Intemational Conference on Intelligent Tutoring Systems，ITS）、“IEEE先进学习技术”（IEEE InternationalConference on Advanced Learning Technologies，ICALT）、“学习分析与知识”（International Conference on Learning Analytics
基于傳感器的自适应学习分析（Leaning Analytics for Sensor-based Adaptive Leaming，LISA）是由德国联邦教育与研究部资助的一个校企联合研发项目，旨在通过传感器感知个体在物理空间内的学习状态以支持自适应学习和提高学生学习体验，其核心是构建“移动学习同伴”以帮助学习者开展学习反思和协助教师实时监控。该项目的背景和意义是什么？智能学伴系统能感知哪些信息？提供哪些学习服务？如何评估其效果？未来的趋势和存在的问题是什么？带着这些问题，我们对该项目的主要负责人Niels Pinkwart教授进行专访。
Niels Pinkwart教授是教育技术领域的国际知名学者，目前担任德国柏林洪堡大学的（Humboldt University of Berlin）计算机科学研究院副主任，洪堡大学职业教育学院的“技术增强学习”（Technology Enhanced Leaming）研究中心和“计算机科学教育/计算机科学与社会”（Computer Science Education/Computer Science and Sociecy）实验室主任，德国计算机学会学习分析与e-learning工作组的联席主席。他的研究方向包括：学习分析、自适应学习技术、计算机支持的协作学习与多模态人机交互系统。他发表论文超过220篇，总引用次数已超过2360次，并一直担任《国际教育人工智能》（International joumal of Artificial Intelligence in Education，IJAIED）期刊编委、“智能导学系统”（Intemational Conference on Intelligent Tutoring Systems，ITS）、“IEEE先进学习技术”（IEEE InternationalConference on Advanced Learning Technologies，ICALT）、“学习分析与知识”（International Conference on Learning Analytics