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Detecting the disengaged reader. Using scrolling data to predict disengagement during reading
Biedermann, Daniel; Schneider, Jan; Ciordas-Hertel, George-Petru; Eichmann, Beate; Hahnel, Carolin; […]
Sammelbandbeitrag
| Aus: Hilliger, Isabel, Khosravi, Hassan; Rienties, Bart; Dawson, Shane (Hrsg.): LAK23 Conference Proceedings: The Thirteenth International Conference on Learning Analytics & Knowledge, March 13-17, 2023, Hybrid, Arlington, Texas, USA | New York; NY: Association for Computing Machinery | 2023
43666 Endnote
Autor*innen:
Biedermann, Daniel; Schneider, Jan; Ciordas-Hertel, George-Petru; Eichmann, Beate; Hahnel, Carolin; Goldhammer, Frank; Drachsler, Hendrik
Titel:
Detecting the disengaged reader. Using scrolling data to predict disengagement during reading
Aus:
Hilliger, Isabel, Khosravi, Hassan; Rienties, Bart; Dawson, Shane (Hrsg.): LAK23 Conference Proceedings: The Thirteenth International Conference on Learning Analytics & Knowledge, March 13-17, 2023, Hybrid, Arlington, Texas, USA, New York; NY: Association for Computing Machinery, 2023 , S. 585-591
DOI:
10.1145/3576050.3576078
URL:
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3576050.3576078
Dokumenttyp:
4. Beiträge in Sammelbänden; Beiträge in Proceedings mit Peer-Review-System
Sprache:
Englisch
Abstract:
When reading long and complex texts, students may disengage and miss out on relevant content. In order to prevent disengaged behavior or to counteract it by means of an intervention, it is ideally detected an early stage. In this paper, we present a method for early disengagement detection that relies only on the classification of scrolling data. The presented method transforms scrolling data into a time series representation, where each point of the series represents the vertical position of the viewport in the text document. This time series representation is then classified using time series classification algorithms. We evaluated the method on a dataset of 565 university students reading eight different texts. We compared the algorithm performance with different time series lengths, data sampling strategies, the texts that make up the training data, and classification algorithms. The method can classify disengagement early with up to 70% accuracy. However, we also observe differences in the performance depending on which of the texts are included in the training dataset. We discuss our results and propose several possible improvements to enhance the method. (DIPF/Orig.)
DIPF-Abteilung:
Informationszentrum Bildung; Lehr und Lernqualität in Bildungseinrichtungen
Digitalisierung und Diagnostik in Schulen - Herausforderungen für Bildungspraxis und […]
Jude, Nina; Ziehm, Jeanette; Goldhammer, Frank; Drachsler, Hendrik; Hasselhorn, Marcus
Sammelbandbeitrag
| Aus: Scheiter, Katharina; Gogolin, Ingrid (Hrsg.): Bildung für eine digitale Zukunft | Wiesbaden: Springer | 2023
42509 Endnote
Autor*innen:
Jude, Nina; Ziehm, Jeanette; Goldhammer, Frank; Drachsler, Hendrik; Hasselhorn, Marcus
Titel:
Digitalisierung und Diagnostik in Schulen - Herausforderungen für Bildungspraxis und Bildungsforschung
Aus:
Scheiter, Katharina; Gogolin, Ingrid (Hrsg.): Bildung für eine digitale Zukunft, Wiesbaden: Springer, 2023 (Edition ZFE, 15), S. 275-292
DOI:
10.1007/978-3-658-37895-0_11
URL:
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-658-37895-0_11
Dokumenttyp:
4. Beiträge in Sammelbänden; Sammelband (keine besondere Kategorie)
Sprache:
Deutsch
Abstract:
Im Frühjahr 2020 wurden Schulen unerwartet vor die Herausforderung gestellt, Unterricht und Schulentwicklung vor dem Hintergrund kontinuierlicher pandemiebedingter Disruptionen zu ermöglichen. Unterricht vor Ort wurde ersetzt durch digitale Formate des Lernens und der Kommunikation auf Distanz. Für die Bildungspraxis erweisen sich dabei die Herausforderungen im Bereich der digitalen Schulverwaltung, des digitalen Lernens und der Diagnostik von Lernfortschritten als besonders relevant. Insbesondere die computergestützte Diagnostik bietet großes Potenzial, um Erkenntnisse nicht nur über Lernergebnisse, sondern auch Lernprozesse zu generieren. Im Bereich der Bildungsforschung interessiert, wie Lernen durch digitale Medien gestaltet werden kann und wie die dabei generierten Daten für die Bildungspraxis gewinnbringend genutzt werden können. Dieser Beitrag beschreibt die Herausforderungen und Potenziale, die sich im Bereich von computerbasierter, lernbegleitender Diagnostik gegenwärtig zeigen. Diese liegen insbesondere in der flächendeckenden Einführung entsprechender Instrumente in den Schulen sowie der Aus- und Weiterbildung von Lehrpersonen im Umgang mit diesen. Darauf aufbauend werden Bedarfe der Bildungspraxis und Desiderata der Bildungsforschung gegenübergestellt und auf Synergiepotenziale hingewiesen. (DIPF/Orig.)
DIPF-Abteilung:
Bildung und Entwicklung; Informationszentrum Bildung; Lehr und Lernqualität in Bildungseinrichtungen
Digitalisierung und Diagnostik in Schulen - Herausforderungen für Bildungspraxis und […]
Jude, Nina; Ziehm-Eicher, Jeanette; Goldhammer, Frank; Drachsler, Hendrik; Hasselhorn, Marcus
Sammelbandbeitrag
| Aus: Scheiter, Katharina; Gogolin, Ingrid (Hrsg.): Bildung für eine digitale Zukunft | Wiesbaden: Springer VS | 2023
43747 Endnote
Autor*innen:
Jude, Nina; Ziehm-Eicher, Jeanette; Goldhammer, Frank; Drachsler, Hendrik; Hasselhorn, Marcus
Titel:
Digitalisierung und Diagnostik in Schulen - Herausforderungen für Bildungspraxis und Bildungsforschung
Aus:
Scheiter, Katharina; Gogolin, Ingrid (Hrsg.): Bildung für eine digitale Zukunft, Wiesbaden: Springer VS, 2023 (Edition ZfE, 15), S. 275-292
DOI:
10.1007/978-3-658-37895-0_11
URL:
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-658-37895-0_11
Dokumenttyp:
4. Beiträge in Sammelbänden; Sammelband (keine besondere Kategorie)
Sprache:
Deutsch
Abstract:
Im Frühjahr 2020 wurden Schulen unerwartet vor die Herausforderung gestellt, Unterricht und Schulentwicklung vor dem Hintergrund kontinuierlicher pandemiebedingter Disruptionen zu ermöglichen. Unterricht vor Ort wurde ersetzt durch digitale Formate des Lernens und der Kommunikation auf Distanz. Für die Bildungspraxis erweisen sich dabei die Herausforderungen im Bereich der digitalen Schulverwaltung, des digitalen Lernens und der Diagnostik von Lernfortschritten als besonders relevant. Insbesondere die computergestützte Diagnostik bietet großes Potenzial, um Erkenntnisse nicht nur über Lernergebnisse, sondern auch Lernprozesse zu generieren. Im Bereich der Bildungsforschung interessiert, wie Lernen durch digitale Medien gestaltet werden kann und wie die dabei generierten Daten für die Bildungspraxis gewinnbringend genutzt werden können. Dieser Beitrag beschreibt die Herausforderungen und Potenziale, die sich im Bereich von computerbasierter, lernbegleitender Diagnostik gegenwärtig zeigen. Diese liegen insbesondere in der flächendeckenden Einführung entsprechender Instrumente in den Schulen sowie der Aus- und Weiterbildung von Lehrpersonen im Umgang mit diesen. Darauf aufbauend werden Bedarfe der Bildungspraxis und Desiderata der Bildungsforschung gegenübergestellt und auf Synergiepotenziale hingewiesen. (DIPF/Orig.)
DIPF-Abteilung:
Bildung und Entwicklung; Informationszentrum Bildung; Lehr und Lernqualität in Bildungseinrichtungen
Lernpfade in adaptiven und künstlich-intelligenten Lernprogrammen. Eine kritische Analyse aus […]
Kerres, Michael; Buntins, Katja; Buchner, Josef; Drachsler, Hendrik; Zawacki-Richter, Olaf
Sammelbandbeitrag
| Aus: Witt, Claudia de; Gloerfeld, Christina; Wrede, Silke E. (Hrsg.): Künstliche Intelligenz in der Bildung | Wiesbaden: Springer VS | 2023
43753 Endnote
Autor*innen:
Kerres, Michael; Buntins, Katja; Buchner, Josef; Drachsler, Hendrik; Zawacki-Richter, Olaf
Titel:
Lernpfade in adaptiven und künstlich-intelligenten Lernprogrammen. Eine kritische Analyse aus mediendidaktischer Sicht
Aus:
Witt, Claudia de; Gloerfeld, Christina; Wrede, Silke E. (Hrsg.): Künstliche Intelligenz in der Bildung, Wiesbaden: Springer VS, 2023 , S. 109-131
DOI:
10.1007/978-3-658-40079-8_6
URL:
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-658-40079-8_6
Dokumenttyp:
4. Beiträge in Sammelbänden; Sammelband (keine besondere Kategorie)
Sprache:
Deutsch
Abstract:
Der Beitrag kontrastiert interaktive, adaptive sowie künstlich-intelligente Lernprogramme. Adaptive und KI-basierte Anwendungen erweisen sich in der Entwicklung als aufwändiger und haben sich bislang nicht durchsetzen können. Um die Chancen dieser Technologien abzuschätzen, werden ihre Möglichkeiten verglichen. Adaptive Lernprogramme eignen sich vor allem für den Erwerb von Fertigkeiten, KI-basierte Lösungen, wenn sich ein Expertisemodell nicht explizieren lässt. Benannt werden didaktische und pädagogische Herausforderungen, denen sich KI-basierte Lernanwendungen künftig stellen müssen.
DIPF-Abteilung:
Informationszentrum Bildung
Why you should give your students automatic process feedback on their collaboration. Evidence from […]
Menzel, Lukas; Gombert, Sebastian; Weidlich, Joshua; Fink, Aron; Frey, Andreas; Drachsler, Hendrik
Sammelbandbeitrag
| Aus: Viberg, Olga; Jivet, Ioana; Muñoz-Merino, Pedro; Perifanou, Maria; Papathoma, Tina (Hrsg.): Responsive and sustainable educational futures: 18th European Conference on Technology Enhanced Learning, EC-TEL 2023, Aveiro, Portugal, September 4-8, 2023, proceedings | Cham: Springer | 2023
44077 Endnote
Autor*innen:
Menzel, Lukas; Gombert, Sebastian; Weidlich, Joshua; Fink, Aron; Frey, Andreas; Drachsler, Hendrik
Titel:
Why you should give your students automatic process feedback on their collaboration. Evidence from a randomized experiment
Aus:
Viberg, Olga; Jivet, Ioana; Muñoz-Merino, Pedro; Perifanou, Maria; Papathoma, Tina (Hrsg.): Responsive and sustainable educational futures: 18th European Conference on Technology Enhanced Learning, EC-TEL 2023, Aveiro, Portugal, September 4-8, 2023, proceedings, Cham: Springer, 2023 (Lecture Notes in Computer Science, 14200), S. 198-212
DOI:
10.1007/978-3-031-42682-7_14
URL:
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-42682-7_14
Dokumenttyp:
4. Beiträge in Sammelbänden; Tagungsband/Konferenzbeitrag/Proceedings
Sprache:
Englisch
Abstract:
In Computer-Supported Collaborative Learning (CSCL), students learn in small groups to achieve learning benefits outside what would be possible for individual students. As in other forms of learning, students need feedback on the quality of their work. Still, writing high-quality informative feedback requires time on the part of educators. This makes it less feasible to provide quality feedback at scale. Given the importance of group dynamics in CSCL, quality feedback should also contain information about group processes and discussion quality. Emergent roles provide a natural anchor point for this. We propose a method to automatically deliver highly informative, textual process feedback for CSCL forum discussion tasks in an introductory teacher education class, focusing on individual students' group communication. This feedback is generated from several discourse indicators, that are used to derive emergent roles of the students. From that we derive feedback about strengths and potential for improvement. In a randomized control trial, we show that the highly informative feedback generated with our method is preferred by the students. Implications and avenues for future research are discussed in light of these findings.
DIPF-Abteilung:
Informationszentrum Bildung
Measuring collaboration quality through audio data and learning analytics
Praharaj, Sambit; Scheffel, Maren; Specht, Marcus; Drachsler, Hendrik
Sammelbandbeitrag
| Aus: Kovanovic, Vitomir; Azevedo, Roger; Gibson, David C.; lfenthaler, Dirk (Hrsg.): Unobtrusive observations of learning in digital environments: Advances in analytics for learning and teaching | Cham: Springer | 2023
43789 Endnote
Autor*innen:
Praharaj, Sambit; Scheffel, Maren; Specht, Marcus; Drachsler, Hendrik
Titel:
Measuring collaboration quality through audio data and learning analytics
Aus:
Kovanovic, Vitomir; Azevedo, Roger; Gibson, David C.; lfenthaler, Dirk (Hrsg.): Unobtrusive observations of learning in digital environments: Advances in analytics for learning and teaching, Cham: Springer, 2023 (Advances in Analytics for Learning and Teaching), S. 91-110
DOI:
10.1007/978-3-031-30992-2_6
URL:
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-30992-2_6
Dokumenttyp:
4. Beiträge in Sammelbänden; Sammelband (keine besondere Kategorie)
Sprache:
Englisch
Abstract:
Collaboration is an important twenty-first-century skill. Collaboration quality detection can help to support collaboration. This chapter addresses the collaboration quality detection and measurement: (1) to define collaboration quality using audio data and unobtrusive learning analytics measures; (2) to explain the design of a sensor-based set up for automatic collaboration analytics; (3) to move toward quantifying the quality of collaboration by using this set up and show the analysis using meaningful visualizations. Furthermore, we address the challenges and issues at hand and how solutions can be built upon the work already done. To elaborate the different chapter's objectives, we use the terminology of indicators (i.e., the events) and indexes (i.e., the process) to define the components to detect collaboration quality. In one study, during collaborative brainstorming, higher was the equality (i.e., the index) of total speaking time (i.e., the indicator), lower was the dominance of each group member (in terms of total speaking time), and better was the quality of collaboration. However, quality of collaboration is dependent on the context of collaboration and the actual content of the discussion. During collaboration content analysis has been mostly on the surface level by using certain representative keywords to model different topic clusters. Therefore, we develop a sensor-based setup for automatic collaboration analytics to understand collaboration quality holistically in a learning context. Here, our aim is to understand "how" group members speak (i.e., speaking time indicator) and "what'" (i.e., the content of the conversations) group members speak to move toward collaboration quality measurement. (DIPF/Orig.)
DIPF-Abteilung:
Informationszentrum Bildung
Designing an app to enhance children's planning skills. A case for personalized technology
Biedermann, Daniel; Breitwieser, Jasmin; Nobbe, Lea; Drachsler, Hendrik; Brod, Garvin
Verschiedenartige Dokumente
| 2023
43943 Endnote
Autor*innen:
Biedermann, Daniel; Breitwieser, Jasmin; Nobbe, Lea; Drachsler, Hendrik; Brod, Garvin
Titel:
Designing an app to enhance children's planning skills. A case for personalized technology
Erscheinungsvermerk:
Charlottesville; VA: PsyArXiv Preprints, 2023
DOI:
10.31234/osf.io/ak3d7
URL:
https://osf.io/preprints/psyarxiv/ak3d7/
Dokumenttyp:
5. Arbeits- und Diskussionspapiere; weitere Arbeits- und Diskussionspapiere
Sprache:
Englisch
Abstract:
Planning is an important but difficult self-regulation strategy. The successful implementation of a plan requires that the plan is retrievable in everyday life when it is needed. Children in particular are unlikely to use effective strategies to internalize plans in a way that makes them easy to remember. Therefore, we designed PROMPT, a planning app to help children create and internalize plans effectively. The app included different internalization activities that were hypothesized to promote deeper or shallower processing of plans. School-aged children (N = 106, 9-14 years) used PROMPT for 27 days in their daily lives. Contrary to our hypotheses, the type of internalization activity was not associated with memory success overall. Deeper processing activities were only effective for children who spent more time performing these activities, suggesting that there were differences in how effectively children could make use of the internalization activities. These individual differences were predicted by children's grade level and their analogical reasoning abilities, and mediated by time on task. Findings suggest that a child-appropriate planning app needs to be personalized to be effective; internalization activities have to be tailored to children's learning prerequisites. (DIPF/Orig.)
DIPF-Abteilung:
Bildung und Entwicklung; Informationszentrum Bildung
Learning analytics in the age of AI
Drachsler, Hendrik; Rienties, Bart; Rabin, Eyal
Verschiedenartige Dokumente
| 2023
44456 Endnote
Autor*innen:
Drachsler, Hendrik; Rienties, Bart; Rabin, Eyal
Titel:
Learning analytics in the age of AI
Erscheinungsvermerk:
2023
URL:
https://open.spotify.com/episode/5MMqdLhJoJcnwy9jSFDIN2?si=0d64ada4b61e4017&nd=1&dlsi=44dc68d0ceb445fa
Dokumenttyp:
7. Blogbeiträge; Pod-; Vidcasts; Pod-/Vidcasts
Sprache:
Englisch
DIPF-Abteilung:
Informationszentrum Bildung
Connecting the dots - a literature review on learning analytics indicators from a learning design […]
Ahmad, Atezaz; Schneider, Jan; Griffiths, Dai; Biedermann, Daniel; Schiffner, Daniel; […]
Zeitschriftenbeitrag
| In: Journal of Computer Assisted Learning | 2022
42917 Endnote
Autor*innen:
Ahmad, Atezaz; Schneider, Jan; Griffiths, Dai; Biedermann, Daniel; Schiffner, Daniel; Greller, Wolfgang; Drachsler, Hendrik
Titel:
Connecting the dots - a literature review on learning analytics indicators from a learning design perspective
In:
Journal of Computer Assisted Learning, (2022) , S. online first
DOI:
10.1111/jcal.12716
URL:
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/jcal.12716
Dokumenttyp:
3a. Beiträge in begutachteten Zeitschriften; Beitrag in Sonderheft
Sprache:
Englisch
Abstract (english):
During the past decade, the increasingly heterogeneous field of learning analytics has been critiqued for an over-emphasis on data-driven approaches at the expense of paying attention to learning designs. In response to this critique, we investigated the role of learning design in learning analytics through a systematic literature review. 161 learning analytics (LA) articles were examined to identify indicators that were based on learning design events and their associated metrics. Through this research, we address two objectives. First, to achieve a better alignment between learning design and learning analytics by proposing a reference framework, where we present possible connections between learning analytics and learning design. Second, to present how LA indicators and metrics have been researched and applied in the past. In our review, we found that a number of learning analytics papers did indeed consider learning design activities for harvesting user data. We also found a consistent increase in the number and quality of indicators and their evolution over the years. (DIPF/Orig.)
DIPF-Abteilung:
Informationszentrum Bildung
Keep me in the loop. Real-time feedback with multimodal data
Di Mitri, Daniele; Schneider, Jan; Drachsler, Hendrik
Zeitschriftenbeitrag
| In: International Journal of Artificial Intelligence in Education | 2022
43531 Endnote
Autor*innen:
Di Mitri, Daniele; Schneider, Jan; Drachsler, Hendrik
Titel:
Keep me in the loop. Real-time feedback with multimodal data
In:
International Journal of Artificial Intelligence in Education, 32 (2022) 4, S. 1093-1118
DOI:
10.1007/s40593-021-00281-z
URL:
https://link.springer.com/article/10.1007/s40593-021-00281-z
Dokumenttyp:
3a. Beiträge in begutachteten Zeitschriften; Aufsatz (keine besondere Kategorie)
Sprache:
Englisch
Schlagwörter:
Datenanalyse; Datenverarbeitung; Effektivität; Empirische Untersuchung; Feedback; Fehler; Fertigkeit; Fragebogen; Lernprozess; Medizin; Psychomotorik; Simulation; System; Technologie; Teilnehmer; Tool; Training
Abstract (english):
This paper describes the CPR Tutor, a real-time multimodal feedback system for cardiopulmonary resuscitation (CPR) training. The CPR Tutor detects training mistakes using recurrent neural networks. The CPR Tutor automatically recognises and assesses the quality of the chest compressions according to five CPR performance indicators. It detects training mistakes in real-time by analysing a multimodal data stream consisting of kinematic and electromyographic data. Based on this assessment, the CPR Tutor provides audio feedback to correct the most critical mistakes and improve the CPR performance. The mistake detection models of the CPR Tutor were trained using a dataset from 10 experts. Hence, we tested the validity of the CPR Tutor and the impact of its feedback functionality in a user study involving additional 10 participants. The CPR Tutor pushes forward the current state of the art of real-time multimodal tutors by providing: (1) an architecture design, (2) a methodological approach for delivering real-time feedback using multimodal data and (3) a field study on real-time feedback for CPR training. This paper details the results of a field study by quantitatively measuring the impact of the CPR Tutor feedback on the performance indicators and qualitatively analysing the participants' questionnaire answers. (DIPF/Orig.)
DIPF-Abteilung:
Informationszentrum Bildung
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