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J-GLOBAL ID：201702259878830694   整理番号：17A1352425

マルチモーダル学習解析特徴に基づく協調学習の成功の評価【Powered by NICT】

Estimation of Success in Collaborative Learning Based on Multimodal Learning Analytics Features

著者 (4件)： Spikol Daniel ,  Ruffaldi Emanuele ,  Landolfi Lorenzo ,  Cukurova Mutlu
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICALT  ページ： 269-273  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マルチモーダル学習分析は,研究者が動的学習環境における複雑な学習活動からの種々のタイプのデータを捕捉するために新しいツールや技法提供する。本論文では,学習オブジェクト(物理的計算成分または実験室装置のような)からコンピュータビジョン,ユーザ生成コンテンツ,データを含む多様なセンサからの相互作用する学習者の小グループの高忠実度同期多モード記録を調べた。学生の相互作用の異なる側面を処理し,抽出された次の質問に答える:学生のグループ作業の特徴は物理的計算による開放端タスクにおけるチーム成功の良好な予測因子問いに対する答えは学習活動中の学生の性能を自動的に同定するための方法を提供する。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： コンピュータビジョン ,  *多モード ,  センサ ,  *学習 ,  相互作用
準シソーラス用語： 予測因子 ,  グループワーク ,  高忠実度 ,  学習者 ,  学習オブジェクト ,  学習活動 ,  学習環境 ,  *協調学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： CAI  (JE09000G)

タイトルに関連する用語 (5件)： マルチモーダル ,  学習解析 ,  協調学習 ,  成功 ,  評価