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。
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