本发明属于计算机应用技术领域，公开了一种基于多粒度数据融合的学习投入状态评估方法，通过构建学习多模态数据采集系统，采集线上或线下学习过程中的多模态数据，再对不同模态数据进行预处理和特征提取；针对不同粒度数据融合的问题，采用异步处理的思路，提出多模态数据融合方法；对预处理和特征抽取后的数据集进行划分，形成训练集和验证集；构建基于异步融合方法的学习状态评估模型。本发明的多模态学习数据多粒度处理方法，在融合多粒度的多模态数据时采用异步处理的方式，考虑不同模态数据间相互关系的同时保留所有粒度数据的时序信息，从而提升学习状态识别模型的准确率和稳定性，通过构建多模态数据采集系统实现学习