論文の概要: Harnessing Transparent Learning Analytics for Individualized Support
through Auto-detection of Engagement in Face-to-Face Collaborative Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10264v1
- Date: Wed, 3 Jan 2024 12:20:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-28 16:30:18.736352
- Title: Harnessing Transparent Learning Analytics for Individualized Support
through Auto-detection of Engagement in Face-to-Face Collaborative Learning
- Title（参考訳）: 対面協調学習におけるエンゲージメントの自動検出による個別支援のための透明学習分析
- Authors: Qi Zhou, Wannapon Suraworachet, Mutlu Cukurova
- Abstract要約: 本稿では,共同作業における学生の個人参加を自動的に検出する透過的アプローチを提案する。
提案手法は,学生の個人的関与を反映し,異なる協調学習課題を持つ生徒を識別する指標として利用することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0184625301151833
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Using learning analytics to investigate and support collaborative learning
has been explored for many years. Recently, automated approaches with various
artificial intelligence approaches have provided promising results for
modelling and predicting student engagement and performance in collaborative
learning tasks. However, due to the lack of transparency and interpretability
caused by the use of "black box" approaches in learning analytics design and
implementation, guidance for teaching and learning practice may become a
challenge. On the one hand, the black box created by machine learning
algorithms and models prevents users from obtaining educationally meaningful
learning and teaching suggestions. On the other hand, focusing on group and
cohort level analysis only can make it difficult to provide specific support
for individual students working in collaborative groups. This paper proposes a
transparent approach to automatically detect student's individual engagement in
the process of collaboration. The results show that the proposed approach can
reflect student's individual engagement and can be used as an indicator to
distinguish students with different collaborative learning challenges
(cognitive, behavioural and emotional) and learning outcomes. The potential of
the proposed collaboration analytics approach for scaffolding collaborative
learning practice in face-to-face contexts is discussed and future research
suggestions are provided.
- Abstract（参考訳）: 学習分析を用いて協調学習の調査と支援が長年にわたって行われてきた。
近年,様々な人工知能アプローチによる自動的アプローチが,協調学習タスクにおける学生のエンゲージメントとパフォーマンスのモデル化と予測に有望な成果をもたらしている。
しかしながら、分析設計と実装の学習に「ブラックボックス」アプローチを用いたことによる透明性と解釈可能性の欠如により、指導と学習の実践の指導が困難になる可能性がある。
一方、機械学習アルゴリズムとモデルによって作成されたブラックボックスは、ユーザーが教育的に意味のある学習や教示を得るのを防ぐ。
一方,グループレベル分析とコホートレベル分析のみに注目することは,協調グループで働く個々の学生に具体的な支援を提供することを困難にする。
本稿では,共同作業における学生の個人参加を自動的に検出する透過的アプローチを提案する。
その結果,提案手法は学生の個人的関与を反映し,異なる協調学習課題(認知的,行動的,感情的)と学習成果を識別するための指標として使用できることがわかった。
対面の文脈における協調学習実践の足場構築に向けたコラボレーション分析手法の可能性について検討し,今後の研究提案を行う。
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