論文の概要: From Complexity to Parsimony: Integrating Latent Class Analysis to Uncover Multimodal Learning Patterns in Collaborative Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15590v1
• Date: Sat, 23 Nov 2024 15:36:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:18:14.202994
• Title: From Complexity to Parsimony: Integrating Latent Class Analysis to Uncover Multimodal Learning Patterns in Collaborative Learning
• Title（参考訳）: 複雑性からパロシニーへ:協調学習における潜在クラス分析の統合とマルチモーダル学習パターンの解明
• Authors: Lixiang Yan, Dragan Gašević, Linxuan Zhao, Vanessa Echeverria, Yueqiao Jin, Roberto Martinez-Maldonado,
• Abstract要約: 本研究では,Multimodal Learning Analytics(MMLA)に潜在クラス分析(LCA)を統合する新しい手法を提案する。 LCAは、協調コミュニケーション(Collaborative Communication)、身体的コラボレーション(Embodied Collaboration)、遠隔インタラクション(Distant Interaction)、孤独エンゲージメント(Solitary Engagement)の4つの異なるクラスを特定した。 疫学ネットワーク分析は、これらのマルチモーダル指標を元のモノモーダル指標と比較し、マルチモーダルアプローチがより相似であることを発見した。
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• Abstract: Multimodal Learning Analytics (MMLA) leverages advanced sensing technologies and artificial intelligence to capture complex learning processes, but integrating diverse data sources into cohesive insights remains challenging. This study introduces a novel methodology for integrating latent class analysis (LCA) within MMLA to map monomodal behavioural indicators into parsimonious multimodal ones. Using a high-fidelity healthcare simulation context, we collected positional, audio, and physiological data, deriving 17 monomodal indicators. LCA identified four distinct latent classes: Collaborative Communication, Embodied Collaboration, Distant Interaction, and Solitary Engagement, each capturing unique monomodal patterns. Epistemic network analysis compared these multimodal indicators with the original monomodal indicators and found that the multimodal approach was more parsimonious while offering higher explanatory power regarding students' task and collaboration performances. The findings highlight the potential of LCA in simplifying the analysis of complex multimodal data while capturing nuanced, cross-modality behaviours, offering actionable insights for educators and enhancing the design of collaborative learning interventions. This study proposes a pathway for advancing MMLA, making it more parsimonious and manageable, and aligning with the principles of learner-centred education.
• Abstract（参考訳）: MMLA(Multimodal Learning Analytics)は、高度なセンシング技術と人工知能を活用して複雑な学習プロセスをキャプチャするが、多様なデータソースを結合的な洞察に統合することは依然として困難である。 本研究は,モノモーダルな行動指標をパシモニアスなマルチモーダルな指標にマッピングするために,潜在クラス分析(LCA)をMMLAに組み込む新しい手法を提案する。 高忠実度医療シミュレーションの文脈を用いて、位置、音声、生理的データを収集し、17個のモノモーダル指標を導出した。 LCAは、協力的コミュニケーション、身体的コラボレーション、遠隔インタラクション、孤独なエンゲージメントの4つの異なる潜在クラスを特定し、それぞれがユニークなモノモダルパターンをキャプチャした。 疫学ネットワーク分析では、これらのマルチモーダル指標を元のモノモーダル指標と比較し、マルチモーダルアプローチは、学生のタスクやコラボレーションのパフォーマンスに関する説明力を高めながら、より同義的であることを示した。 この知見は、複雑なマルチモーダルデータの解析を簡素化し、微妙でモダリティな振る舞いを捉え、教育者に対して実行可能な洞察を提供し、協調学習介入の設計を強化することにおけるLCAの可能性を強調した。 本研究は,MMLAを推進し,より同義的で管理しやすくし,学習中心教育の原則と整合させる経路を提案する。

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