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J-GLOBAL ID：202202245122235771   整理番号：22A1062779

協調的収束に向けて:自動共位置協調分析を用いた協調品質の定量化【JST・京大機械翻訳】

Towards Collaborative Convergence: Quantifying Collaboration Quality with Automated Co-located Collaboration Analytics

著者 (5件)： Praharaj Sambit (The Open University of the Netherlands, Netherlands) ,  Scheffel Maren (Ruhr University Bochum, Germany) ,  Schmitz Marcel (Zuyd University of Applied Sciences, Netherlands) ,  Specht Marcus (Delft University of Technology, Netherlands) ,  Drachsler Hendrik (The Open University of the Netherlands, Netherlands and DIPF Leibniz Institute for Research and Information in Education, Germany)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： LAK22  ページ： 358-369  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0698C  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： 協調は4つの重要な21世紀スキルの1つである。センサの広範な使用により,共同配置協調(CC)への関心が遅れて増加した。ほとんどの関連文献は,協調のインジケータ(例えば,総発話時間やターンオン)を検出するために,オーディオモダリティを使用した。CCは,グループメンバーが彼らの社会的(すなわち,会話時間,ジェスチャーのような非言語的オーディオ指標)と認識空間(すなわち,会話の内容のような言語オーディオ指標)を共有する物理的空間で起こる。過去の文献は,協力の質を検出する社会空間に集中している。本研究では,異なる進化コラボレーションパターンおよび協調収束を理解し,協調品質を定量化するため,認識空間に重点を置く社会的および認識的空間の両方に焦点を当てた。大学スタッフと学生は,学習活動をデザインするために,大学スタッフと学生が,ボードゲームを演ずる間,大学設定で14の異なるセッションで,オーディオ記録を収集することにより,フィールド試験を行う。この協調作業は,事前固定役割を割り当てた各協調メンバーを有する異なる相から成る。収集したグループ音声データを解析し,役割ベースプロファイリングを行い,ダッシュボードの支援でそれを可視化した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 言語 ,  *協力 ,  可視化 ,  指示計 ,  オーディオ機器 ,  集団 ,  役割 ,  センサ ,  協調作業 ,  発話 ,  ターンオン ,  会話
準シソーラス用語： 身振り ,  モダリティ ,  ダッシュボード , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 共位置協調 ,  コラボレーション ,  協調解析 ,  マルチモーダル学習解析

分類 (2件)： 人間機械系  (IB03000G) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 協調 ,  収束 ,  分析 ,  定量化