非言语语法框架：一种从可观测行为线索推断学习者状态的基于证据的分层系统

理解学习者的认知和情感状态是自适应教育系统和有效教学的基础。尽管研究将非言语线索与内部状态联系起来，但目前没有框架将它们与证据进行校准。我们提出了非言语语法框架，该框架源自对 908 项研究和 17,043 个线索-状态映射的系统评价（Turaev 等，2026）。该框架解决了三个挑战：术语碎片化（行为描述不一致）、证据异质性（从单一观察到重复发现）以及状态模糊性（相似模式指示多种状态）。归一化将 5,537 个状态标签合并为 2,010 个规范状态（63.7%），将 11,521 个线索合并为 6,434 个归一化线索（44.2%），涵盖九个行为通道。双重证据评估分别评估了组件证据（线索和状态的覆盖范围）和关系证据（每个线索-状态链接的独立研究）。52% 的“极高”关系仅基于一篇论文，因此这种分离使得能够根据初步发现进行校准，而不是过度自信的推断。该框架的四个层级包括：由 6,434 个被分类为可观测/工具性的指标组成的线索词汇表；将 2,010 个状态与指示性线索联系起来的状态聚类；具有多模态行为特征和可操作规范的状态轮廓；以及区分 1,215 对易混淆状态的判别分析。我们识别了 480 个可操作的 R1-R4 关系（三篇或更多独立论文），这是六十年研究的重复核心，涵盖了 47 个关键学习状态和 111 个不同指标的 35.5% 的映射。其余 91.5%（9,653 个单篇论文发现）构成了用于重复验证的探索性假设。该框架为研究人员提供了识别差距的经验基础，为从业者提供了用于状态推断的基于证据的工具，为技术专家提供了用于多模态检测的已验证特征。