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(Schlagwörter: "Computerprogramm")

Effective use of learner-generated data in teacher training activities Drachsler, Hendrik Working Papers | 2022 43208 Endnote: Author(s): Drachsler, Hendrik
Title: Effective use of learner-generated data in teacher training activities
Published: Brussels: European Schoolnet Academy, 2022
URL: http://www.eun.org/documents/411753/817341/Effective+Use+of+Learner-Generated+Data+in+Teacher+Training+Activities+v3.pdf/6e1bfeb2-b981-4170-a251-01e496173d08
Publication Type: 5. Arbeits- und Diskussionspapiere; Handreichung für die Praxis
Language: Englisch
Keywords: Analyseverfahren; Computerprogramm; Datenanalyse; Datenschutz; Datenschutzgesetz; Ethik; Learning Analytics; Lehrerausbildung; Technologie; Trainingsprogramm
Abstract: This report contains an analysis of the effective use of learner-generated data with a specific focus on teacher training. The use of learner-generated data in research is coined Learning Analytics. So far very little is published about learner-generated data in the context of teacher training. The following report aims to introduce teacher trainers, policymakers and practitioners to learning analytics. It defines learning analytics and describes the core dimensions of it, such as stakeholders, objectives, data, technologies, ethics & privacy, and required competencies to exploit the benefits of learning analytics. After a comprehensive introduction to learning analytics, the report shows practical examples of learning analytics applications. It describes how learner-generated data can be identified, captured, and visualised on learner analytics dashboards. It also provides examples of public-funded and commercial applications of learning that take advantage of learning analytics in schools these days. Finally, the report outlines a potential teacher training program inspired by university master programs on learning analytics. It also suggests two training scenarios (a low-tech and a high-tech scenario) that could be used for the training of teachers on learner-generated data. (DIPF/Orig.)
DIPF-Departments: Informationszentrum Bildung

shinyReCoR: A shiny application for automatically coding text responses using R Andersen, Nico; Zehner, Fabian Journal Article | In: Psych | 2021 41458 Endnote: Author(s): Andersen, Nico; Zehner, Fabian
Title: shinyReCoR: A shiny application for automatically coding text responses using R
In: Psych, 3 (2021) 3, S. 422-446
DOI: 10.3390/psych3030030
URL: https://www.mdpi.com/2624-8611/3/3/30
Publication Type: 3a. Beiträge in begutachteten Zeitschriften; Beitrag in Sonderheft
Language: Englisch
Keywords: Natürliche Sprache; Sprachverarbeitung; Text; Codierung; Computerprogramm; Methodologie
Abstract (english): In this paper, we introduce shinyReCoR: a new app that utilizes a cluster-based method for automatically coding open-ended text responses. Reliable coding of text responses from educational or psychological assessments requires substantial organizational and human effort. The coding of natural language in responses to tests depends on the texts' complexity, corresponding coding guides, and the guides' quality. Manual coding is thus not only expensive but also error-prone. With shinyReCoR, we provide a more efficient alternative. The use of natural language processing makes texts utilizable for statistical methods. shinyReCoR is a Shiny app deployed as an R-package that allows users with varying technical affinity to create automatic response classifiers through a graphical user interface based on annotated data. The present paper describes the underlying methodology, including machine learning, as well as peculiarities of the processing of language in the assessment context. The app guides users through the workflow with steps like text corpus compilation, semantic space building, preprocessing of the text data, and clustering. Users can adjust each step according to their needs. Finally, users are provided with an automatic response classifier, which can be evaluated and tested within the process. (DIPF/Orig.)
DIPF-Departments: Lehr und Lernqualität in Bildungseinrichtungen

Akzeptanz der Nutzung von automatisiertem Assessment im Rahmen einer virtuellen Vorlesung Horn, Florian; Schiffner, Daniel; Krömker, Detlef Book Chapter | Aus: Greubel, André; Strickroth, Sven; Striewe, Michael (Hrsg.): Proceedings of the Fifth Workshop "Automatische Bewertung von Programmieraufgaben" (ABP 2021), virtual event, October 28-29, 2021 | Bonn: Gesellschaft für Informatik | 2021 41563 Endnote: Author(s): Horn, Florian; Schiffner, Daniel; Krömker, Detlef
Title: Akzeptanz der Nutzung von automatisiertem Assessment im Rahmen einer virtuellen Vorlesung
In: Greubel, André; Strickroth, Sven; Striewe, Michael (Hrsg.): Proceedings of the Fifth Workshop "Automatische Bewertung von Programmieraufgaben" (ABP 2021), virtual event, October 28-29, 2021, Bonn: Gesellschaft für Informatik, 2021 , S. 28-29
DOI: 10.18420/abp2021-4
URL: https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/37542
Publication Type: 4. Beiträge in Sammelbänden; Tagungsband/Konferenzbeitrag/Proceedings
Language: Englisch; Deutsch
Keywords: Computerunterstützter Unterricht; Digitalisierung; Computerprogramm; Leistungsbeurteilung; Studierender; Erfahrung; Fragebogen; Programmierung; Aufgabe
Abstract: Durch die Umstellung auf virtuelle Lehre findet auch die Verwendung von automatischen Tools zur Bewertung von Programmieraufgaben immer mehr den Einzug in die Lehre. Im Rahmen einer solchen virtuellen Vorlesung wurde eine Bewertung durch die Studierenden vorgenommen, um daraus Erkenntnisse für die zukünftige Einbettung in der Lehre zu ziehen. Die Vorlesung zielt dabei auf höhere Semester des Bachelorstudiengangs ab und nutzt dabei Vorerfahrungen der Studierenden. Insgesamt wurde Feedback von 47 Studierende durch einen Fragebogen erhoben, und daraus Rückschlüsse auf die Qualität und Einsetzbarkeit von Unit-Tests gezogen. (DIPF/Orig.)
DIPF-Departments: Informationszentrum Bildung

Detecting mistakes in CPR training with multimodal data and neural networks Di Mitri, Daniele; Schneider, Jan; Specht, Marcus; Drachsler, Hendrik Journal Article | In: Sensors | 2019 39363 Endnote: Author(s): Di Mitri, Daniele; Schneider, Jan; Specht, Marcus; Drachsler, Hendrik
Title: Detecting mistakes in CPR training with multimodal data and neural networks
In: Sensors, 19 (2019) 14, S. 3099
DOI: 10.3390/s19143099
URL: https://www.mdpi.com/1424-8220/19/14/3099
Publication Type: 3a. Beiträge in begutachteten Zeitschriften; Beitrag in Sonderheft
Language: Englisch
Keywords: Neuropsychologie; Psychomotorik; Praktisches Lernen; Student; Medizin; Lernprozess; Datenanalyse; Computerprogramm; Messung; Fehler; Feedback; Automatisierung; Tutorensystem; Validität; Indikator
Abstract: This study investigated to what extent multimodal data can be used to detect mistakes during Cardiopulmonary Resuscitation (CPR) training. We complemented the Laerdal QCPR ResusciAnne manikin with the Multimodal Tutor for CPR, a multi-sensor system consisting of a Microsoft Kinect for tracking body position and a Myo armband for collecting electromyogram information. We collected multimodal data from 11 medical students, each of them performing two sessions of two-minute chest compressions (CCs). We gathered in total 5254 CCs that were all labelled according to five performance indicators, corresponding to common CPR training mistakes. Three out of five indicators, CC rate, CC depth and CC release, were assessed automatically by the ReusciAnne manikin. The remaining two, related to arms and body position, were annotated manually by the research team. We trained five neural networks for classifying each of the five indicators. The results of the experiment show that multimodal data can provide accurate mistake detection as compared to the ResusciAnne manikin baseline. We also show that the Multimodal Tutor for CPR can detect additional CPR training mistakes such as the correct use of arms and body weight. Thus far, these mistakes were identified only by human instructors. Finally, to investigate user feedback in the future implementations of the Multimodal Tutor for CPR, we conducted a questionnaire to collect valuable feedback aspects of CPR training. (DIPF/Orig.)
DIPF-Departments: Informationszentrum Bildung

Künstliche Intelligenz in der Bildung. Ihr Potenzial und der Mythos des Lehrkraftroboters Zehner, Fabian Journal Article | In: Schulmanagement | 2019 39117 Endnote: Author(s): Zehner, Fabian
Title: Künstliche Intelligenz in der Bildung. Ihr Potenzial und der Mythos des Lehrkraftroboters
In: Schulmanagement, 50 (2019) 2, S. 8-12
URN: urn:nbn:de:0111-pedocs-175625
URL: http://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0111-pedocs-175625
Publication Type: 3b. Beiträge in weiteren Zeitschriften; praxisorientiert
Language: Deutsch
Keywords: Datenanalyse; Anwendungsbeispiel; Künstliche Intelligenz; Bildung; Begriff; Definition; Computer; Daten; Roboter; Computerunterstütztes Lernen; Lernumgebung; Anpassung; Computerprogramm; Medieneinsatz; Einflussfaktor; Lernprozess; Fernunterricht; Kooperatives Lernen; Leistungsbeurteilung; Automatisierung
Abstract: Was kann künstliche Intelligenz wirklich? Und wie können wir sie als gewinnbringend im Bildungssektor einsetzen? Sollten wir Angst davor haben, dass der Klassenlehrer unserer Enkelkinder in wenigen Jahrzehnten eduBot heißen könnte? dieser Beitrag beleuchtet anhand verschiedener Anwendungsbeispiele, welches Potenzial tatsächlich hinter künstlicher Intelligenz streckt. (DIPF/Orig.)
DIPF-Departments: Bildungsqualität und Evaluation

Mit Antolin punkten oder: Wie sich mit dem Leseförderprogramm der Bock zum Gärtner macht Jornitz, Sieglinde; Leser, Christoph Journal Article | In: Pädagogische Korrespondenz | 2018 38515 Endnote: Author(s): Jornitz, Sieglinde; Leser, Christoph
Title: Mit Antolin punkten oder: Wie sich mit dem Leseförderprogramm der Bock zum Gärtner macht
In: Pädagogische Korrespondenz, (2018) 57, S. 55-73
URN: urn:nbn:de:0111-pedocs-211006
URL: http://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0111-pedocs-211006
Publication Type: 3a. Beiträge in begutachteten Zeitschriften; Aufsatz (keine besondere Kategorie)
Language: Deutsch
Keywords: Leseförderung; Lesen; Digitale Medien; Unterrichtsmaterial; Computerprogramm; Software; Schüler; Motivation; Hypertext; Lesekompetenz; Didaktik; Qualität; Bewertung
Abstract: In dem Artikel wird sich mit einer an deutschen Schulen hoher Beliebtheit erfreuenden digitalen Plattform zur Leseförderung namens "Antolin" befasst. Dazu werden neben dem Selbstverständnis und der Grundstruktur des Angebots vor allem auch die Möglichkeiten der Auswertung analysiert. Dabei stellt sich heraus, dass die sich durch das Programm darbietende "digitale Logik" einer pädagogischen Absicht entgegenwirkt, indem sie nicht zur Ablösung der Nutzung von Antolin im Sinne eines nun selbständigen Lesens führt, sondern im Gegenteil die Schülerinnen und Schüler an das Produkt dauerhaft binden soll. (DIPF/Autor)
Abstract (english): The authors of the article analyse the software platform Antolin, that is very famous in german schools and should help to support reading literacy of students. But instead of liberating the student from using the platform, it ties them to the product and works therefore against the pedagogical aim of educating a mature subject. (DIPF/Autor)
DIPF-Departments: Informationszentrum Bildung

SensoMot. Sensorische Erfassung von Motivationsindikatoren zur Steuerung adaptiver Lerninhalte Schneider, Oliver; Martens, Thomas; Bauer, Mathias; Ott-Kroner, Alexandra; Dick, Uwe; […] Book Chapter | Aus: Igel, Christoph; Ullrich, Carsten; Wessner, Martin (Hrsg.): Bildungsräume: DeLFI 2017 - die 15. e-Learning Fachtagung Informatik der Gesellschaft für Informatik, 5. bis 8. September 2017, Chemnitz, Deutschland | Bonn: Köllen | 2017 37882 Endnote: Author(s): Schneider, Oliver; Martens, Thomas; Bauer, Mathias; Ott-Kroner, Alexandra; Dick, Uwe; Dorochevsky, Michel
Title: SensoMot. Sensorische Erfassung von Motivationsindikatoren zur Steuerung adaptiver Lerninhalte
In: Igel, Christoph; Ullrich, Carsten; Wessner, Martin (Hrsg.): Bildungsräume: DeLFI 2017 - die 15. e-Learning Fachtagung Informatik der Gesellschaft für Informatik, 5. bis 8. September 2017, Chemnitz, Deutschland, Bonn: Köllen, 2017 (Lecture Notes in Informatics - Proceedings, P-273), S. 267-272
URL: https://www.gi.de/fileadmin/redaktion/2017_LNI/lni-p-273-komplett.pdf#page=268
Publication Type: 4. Beiträge in Sammelwerken; Tagungsband/Konferenzbeitrag/Proceedings
Language: Deutsch
Keywords: Anpassung; Computerprogramm; Didaktik; E-Learning; Fernstudium; Lernerfolg; Lerninhalt; Lernmotivation; Lernverhalten; Messung; Methodik; Mobile Computing; Weiterbildung
Abstract: Im Projekt SensoMot wird untersucht, wie Motivationslagen durch unaufdringliche Sensoren erfasst und die hieraus abgeleiteten Parameter genutzt werden können, um Lerninhalte zur Laufzeit anzupassen. Eine so erhöhte Lernmotivation könnte in technologiebasierten Lehr- Lern-Szenarios zu größeren Lernerfolgen führen. (DIPF/Orig.)
DIPF-Departments: Informationszentrum Bildung

Multi-view learning with dependent views Brefeld, Ulf Book Chapter | Aus: ACM (Hrsg.): Proceedings of the ACM/SIGAPP Symposium on Applied Computing | New York: Association for Computing Machinery | 2015 35621 Endnote: Author(s): Brefeld, Ulf
Title: Multi-view learning with dependent views
In: ACM (Hrsg.): Proceedings of the ACM/SIGAPP Symposium on Applied Computing, New York: Association for Computing Machinery, 2015 , S. 1-6
URL: https://www.kma.informatik.tu-darmstadt.de/fileadmin/user_upload/Group_KMA/kma_publications/sac2015.pdf
Publication Type: 4. Beiträge in Sammelwerken; Tagungsband/Konferenzbeitrag/Proceedings
Language: Englisch
Keywords: Algorithmus; Computerprogramm; Daten; Klassifikation; Lernen; Text
Abstract: Multi-view algorithms, such as co-training and co-EM, utilize unlabeled data when the available attributes can be split into independent and compatible subsets. Experiments have shown that multi-view learning is sometimes beneficial for problems for which the independence assumption is not satisfied. In practice, unfortunately, it is not possible to measure the dependency between two attribute sets; hence, there is no criterion which allows to decide whether multi-view learning is applicable. We conduct experiments with various text classification problems and investigate on the effectiveness of the co-trained SVM and the co-EM SVM under various conditions, including violations of the independence 0assumption. We identify the error correlation coefficient of the initial classifiers as an elaborate indicator of the expected benefit of multi-view learning. (DIPF/Orig.)
DIPF-Departments: Informationszentrum Bildung

Informationstechnologien und ihre Wirkungen auf die Schule in Deutschland Jornitz, Sieglinde Book Chapter | Aus: Gruschka, Andreas; Nabuco Lastoria, Luiz A. (Hrsg.): Zur Lage der Bildung: Kritische Diagnosen aus Deutschland und Brasilien | Opladen: Budrich | 2015 36288 Endnote: Author(s): Jornitz, Sieglinde
Title: Informationstechnologien und ihre Wirkungen auf die Schule in Deutschland
In: Gruschka, Andreas; Nabuco Lastoria, Luiz A. (Hrsg.): Zur Lage der Bildung: Kritische Diagnosen aus Deutschland und Brasilien, Opladen: Budrich, 2015 , S. 147-162
Publication Type: 4. Beiträge in Sammelwerken; Sammelband (keine besondere Kategorie)
Language: Deutsch
Keywords: Analyse; Bildungsinhalt; Computerprogramm; Computerunterstützter Unterricht; Deutschland; Englischunterricht; Erfolg; Fallbeispiel; Geschichtsunterricht; Informationstechnologie; Kunstunterricht; Lernsoftware; Medieneinsatz; Misserfolg; Neue Medien; Präsentation; Schule; Unterricht; Unterrichtsbeobachtung; Vermittlung; Wirkung
Abstract: Der Artikel befasst sich mit der Verbreitung von digitalen Medien in der Schule in Deutschland. Nach einer Darstellung der bildungspolitischen Situation werden drei Analysen von Unterrichtssequenzen vorgelegt, in denen digitale Medien verwendet werden.
DIPF-Departments: Informationszentrum Bildung

DKPro TC. A Java-based framework for supervised learning experiments on textual data Daxenberger, Johannes; Ferschke, Oliver; Gurevych, Iryna; Zesch, Torsten Book Chapter | Aus: Bontcheva, Kalina; Jingbo, Zhu (Hrsg.): Proceedings of COLING 2014: System demonstrations | Stroudsburg; PA: Association for Computational Linguistics | 2014 34721 Endnote: Author(s): Daxenberger, Johannes; Ferschke, Oliver; Gurevych, Iryna; Zesch, Torsten
Title: DKPro TC. A Java-based framework for supervised learning experiments on textual data
In: Bontcheva, Kalina; Jingbo, Zhu (Hrsg.): Proceedings of COLING 2014: System demonstrations, Stroudsburg; PA: Association for Computational Linguistics, 2014 , S. 61-66
URL: http://aclweb.org/anthology/P/P14/P14-5011.pdf
Publication Type: 4. Beiträge in Sammelbänden; Tagungsband/Konferenzbeitrag/Proceedings
Language: Englisch
Keywords: Automatisierung; Computerlinguistik; Computerprogramm; Data Mining; Datenverarbeitung; Klassifikation; Programmiersprache; Text; Textanalyse
Abstract: We present DKPro TC, a framework for supervised learning experiments on textual data. The main goal of DKPro TC is to enable researchers to focus on the actual research task behind the learning problem and let the framework handle the rest. It enables rapid prototyping of experiments by relying on an easy-to-use workflow engine and standardized document preprocessing based on the Apache Unstructured Information Management Architecture (Ferrucci and Lally, 2004). It ships with standard feature extraction modules, while at the same time allowing the user to add customized extractors. The extensive reporting and logging facilities make DKPro TC experiments fully replicable. (DIPF/Orig.)
DIPF-Departments: Informationszentrum Bildung