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Forschung

Read Between the Lines: An Annotation Tool for Multimodal Data for Learning

Der Artikel beschreibt eine generische Methode zur manuellen Interpretation und Kommentierung multimodaler Daten. Mit den multimodalen Daten können Algorithmen für maschinelles Lernen trainiert werden, die automatisch Vorhersagen treffen und Einblicke in den Lernprozess geben.

Mithilfe von Sensoren lassen sich das Verhalten, der physiologische Zustand und die Umgebung von Lernenden automatisch erfassen. Die so erhobenen Daten können helfen, Einblicke in den Lernprozess zu geben.
In vielen Fällen braucht es dazu aber Daten von mehreren Sensoren (multimodale Daten), um einen zuverlässigen Überblick über den vielfältigen Lernprozess zu erhalten. Und diese multimodalen Daten sind sehr schwer zu interpretieren und zu verwenden, da es eine große Herausforderung darstellt, die nutzbaren Daten aus der Gesamtmenge herauszufiltern. In diesem Artikel stellt das Autorenteam eine generische Methode vor, mit der sich multimodale Daten manuell interpretieren und kommentieren lassen. Mit diesen kommentierten multimodalen Daten können dann Algorithmen für maschinelles Lernen trainiert werden, die automatisch Vorhersagen treffen und Einblicke in den Lernprozess geben.

Di Mitri D., Schneider J., Specht M., Drachsler H. (2019). Read Between the Lines: An Annotation Tool for Multimodal Data for Learning. Proceedings of the 9th International Conference on Learning Analytics & Knowledge (p./pp. 51–60), New York, NY, USA: ACM. DOI: 10.1145/3303772.3303776

zuletzt verändert: 22.07.2019