論文の概要: M2LADS Demo: A System for Generating Multimodal Learning Analytics Dashboards

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.15363v1
• Date: Fri, 21 Feb 2025 10:22:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-24 19:41:56.926574
• Title: M2LADS Demo: A System for Generating Multimodal Learning Analytics Dashboards
• Title（参考訳）: M2LADSデモ:マルチモーダル学習分析ダッシュボード生成システム
• Authors: Alvaro Becerra, Roberto Daza, Ruth Cobos, Aythami Morales, Julian Fierrez,
• Abstract要約: 本稿では,M2LADS (System for Generating Multimodal Learning Analytics Dashboards) と呼ばれるWebベースのシステムを提案する。 本システムは,Web ベースのダッシュボード上での生体情報および行動データを多岐にわたって提示し,様々な生理的および活動的指標に関する詳細な知見を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.616038134322435
• License:
• Abstract: We present a demonstration of a web-based system called M2LADS ("System for Generating Multimodal Learning Analytics Dashboards"), designed to integrate, synchronize, visualize, and analyze multimodal data recorded during computer-based learning sessions with biosensors. This system presents a range of biometric and behavioral data on web-based dashboards, providing detailed insights into various physiological and activity-based metrics. The multimodal data visualized include electroencephalogram (EEG) data for assessing attention and brain activity, heart rate metrics, eye-tracking data to measure visual attention, webcam video recordings, and activity logs of the monitored tasks. M2LADS aims to assist data scientists in two key ways: (1) by providing a comprehensive view of participants' experiences, displaying all data categorized by the activities in which participants are engaged, and (2) by synchronizing all biosignals and videos, facilitating easier data relabeling if any activity information contains errors.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,M2LADS (System for Generating Multimodal Learning Analytics Dashboards) と呼ばれるWebベースのシステムの実演を紹介する。 本システムは,Web ベースのダッシュボード上での生体情報および行動データを多岐にわたって提示し,様々な生理的および活動的指標に関する詳細な知見を提供する。 可視化されたマルチモーダルデータには、注意と脳活動を評価する脳波データ、心拍数測定、視覚的注意を測定するための視線追跡データ、Webカメラのビデオ記録、監視されたタスクのアクティビティログが含まれる。 M2LADSは,(1)参加者の経験を包括的に把握し,参加者が関与する活動によって分類されたすべてのデータを表示し,(2)すべての生体信号と映像を同期させることにより,行動情報に誤りがある場合のデータの緩和を容易にする。

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