論文の概要: M2LADS: A System for Generating MultiModal Learning Analytics Dashboards in Open Education

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12561v1
• Date: Sun, 21 May 2023 20:22:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-23 19:33:34.244891
• Title: M2LADS: A System for Generating MultiModal Learning Analytics Dashboards in Open Education
• Title（参考訳）: M2LADS:オープン教育におけるマルチモーダル学習分析ダッシュボード作成システム
• Authors: \'Alvaro Becerra, Roberto Daza, Ruth Cobos, Aythami Morales, Mutlu Cukurova, Julian Fierrez
• Abstract要約: M2LADSは、MOOCで記録されたマルチモーダルデータの、Webベースのダッシュボードの形での統合と可視化をサポートする。 EDBBプラットフォームに基づいて収集されたマルチモーダルデータは、生体信号と行動信号を含む。 M2LADSはMOOCとのインタラクションにおいて学習者の全体的経験を捉える機会を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.30924350440346
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this article, we present a Web-based System called M2LADS, which supports the integration and visualization of multimodal data recorded in learning sessions in a MOOC in the form of Web-based Dashboards. Based on the edBB platform, the multimodal data gathered contains biometric and behavioral signals including electroencephalogram data to measure learners' cognitive attention, heart rate for affective measures, visual attention from the video recordings. Additionally, learners' static background data and their learning performance measures are tracked using LOGCE and MOOC tracking logs respectively, and both are included in the Web-based System. M2LADS provides opportunities to capture learners' holistic experience during their interactions with the MOOC, which can in turn be used to improve their learning outcomes through feedback visualizations and interventions, as well as to enhance learning analytics models and improve the open content of the MOOC.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,MOOCにおける学習セッションで記録されたマルチモーダルデータの,Webベースのダッシュボード形式での統合と可視化を支援するM2LADSというWebベースシステムを提案する。 edbbプラットフォームに基づき、収集されたマルチモーダルデータは、学習者の認知的注意、感情的測定のための心拍数、ビデオ記録からの視覚的注意を測定するための脳波データを含む生体計測および行動信号を含む。 さらに,学習者の静的なバックグラウンドデータと学習実績をLOGCEとMOOCのトラッキングログを用いて追跡し,どちらもWebベースシステムに含まれる。 m2ladsは、moocとのインタラクション中に学習者の総合的な経験を捉える機会を提供し、フィードバックの可視化と介入を通じて学習結果を改善するだけでなく、学習分析モデルを強化し、moocのオープンコンテンツを改善する。

関連論文リスト

• Investigating Memorization in Video Diffusion Models [58.70363256771246]
  画像生成やビデオ生成に広く用いられている拡散モデルは、推論中にトレーニングデータを記憶し再生するリスクという、重大な制限に直面している。 まず,VDM(Content memorization and Motion memorization)の2種類の記憶を現実的に定義する。 次に、VDMにおけるコンテンツと動きの記憶を別々に評価するために特別に設計された新しい指標を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-29T02:34:06Z)
• Cambrian-1: A Fully Open, Vision-Centric Exploration of Multimodal LLMs [56.391404083287235]
  視覚中心のアプローチで設計したマルチモーダルLLM(MLLM)のファミリーであるCambrian-1を紹介する。 本研究は,様々な視覚表現を評価するためのインタフェースとして,LLMとビジュアルインストラクションチューニングを用いた。 モデルウェイト、コード、サポートツール、データセット、詳細なインストラクションチューニングと評価のレシピを提供しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-24T17:59:42Z)
• VAAD: Visual Attention Analysis Dashboard applied to e-Learning [12.849976246445646]
  このツールはVAADと呼ばれ、Visual Attention Analysis Dashboardの頭字語である。 VAADは、記述的視点と予測的視点の両方から、オンライン学習行動に関する貴重な洞察を提供する可能性を秘めている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-30T14:27:40Z)
• Informed Meta-Learning [55.2480439325792]
  メタラーニングとインシデントMLは、事前知識をMLパイプラインに組み込むための2つのアプローチとして際立っている。 我々は,非構造化知識表現からの事前の取り込みを容易にする,情報メタラーニングというハイブリッドパラダイムを定式化する。 データ効率、観測ノイズに対する堅牢性、タスク分散シフトを改善する上で、情報メタラーニングの潜在的な利点を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-25T15:08:37Z)
• Personalized Federated Learning with Contextual Modulation and Meta-Learning [2.7716102039510564]
  フェデレーション学習は、分散データソース上で機械学習モデルをトレーニングするための有望なアプローチとして登場した。 本稿では,フェデレートラーニングとメタラーニングを併用して,効率性と一般化能力を両立させる新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-23T08:18:22Z)
• Enhancing E-Learning System Through Learning Management System (LMS) Technologies: Reshape The Learner Experience [0.0]
  このEラーニングシステムは、チャット、バーチャルクラス、学生支援リソース、個人およびグループ監視、LMSを最大限の効率で活用する評価など、あらゆる教育的ニーズに適合することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-01T02:19:08Z)
• Multimodal Imbalance-Aware Gradient Modulation for Weakly-supervised Audio-Visual Video Parsing [107.031903351176]
  弱分離型音声視覚ビデオ解析(WS-AVVP)は、音声、視覚および音声視覚イベントインスタンスの時間的範囲をローカライズすることを目的としている。 WS-AVVPは、トレーニング用にビデオレベルのカテゴリラベルのみを使用して、対応するイベントカテゴリを特定することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-05T05:55:10Z)
• MATT: Multimodal Attention Level Estimation for e-learning Platforms [16.407885871027887]
  本研究は,マルチモーダル顔分析に基づくリモートアテンションレベル推定のための新しいマルチモーダルシステムを提案する。 私たちのマルチモーダルアプローチでは、認知負荷のモデル化に関連する行動や生理的プロセスから得られる様々なパラメータと信号を使用します。 mEBALデータベースは、eラーニング環境で得られたアテンションレベル推定のための公共マルチモーダルデータベースである実験フレームワークで使用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-22T18:18:20Z)
• When CNN Meet with ViT: Towards Semi-Supervised Learning for Multi-Class Medical Image Semantic Segmentation [13.911947592067678]
  本稿では,一貫性を意識した擬似ラベルに基づく自己認識手法を提案する。 我々のフレームワークは、ViTとCNNによって相互に強化された特徴学習モジュールと、一貫性を意識した目的のために堅牢なガイダンスモジュールから構成されている。 実験により,提案手法は,公開ベンチマークデータセット上での最先端性能を実現することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-12T18:21:22Z)
• A Unified Continuous Learning Framework for Multi-modal Knowledge Discovery and Pre-training [73.7507857547549]
  本稿では,継続的学習フレームワークにおける知識発見とマルチモーダル事前学習の統合を提案する。 知識発見のために、事前訓練されたモデルを用いてグラフ上のクロスモーダルリンクを識別する。 モデル事前トレーニングでは、モデル更新をガイドする外部知識として知識グラフが使用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-11T16:05:06Z)
• Relational Graph Learning on Visual and Kinematics Embeddings for Accurate Gesture Recognition in Robotic Surgery [84.73764603474413]
  本稿では,マルチモーダルグラフネットワーク(MRG-Net)の新たなオンラインアプローチを提案し,視覚情報とキネマティクス情報を動的に統合する。 本手法の有効性は, JIGSAWSデータセット上での最先端の成果で実証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-03T11:00:10Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。