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From sensor data to educational insights
Ruipérez-Valiente, José A.; Martínez-Maldonado, Roberto; Di Mitri, Daniele; Schneider, Jan
Journal Article
| In: Sensors | 2022
43621 Endnote
Author(s):
Ruipérez-Valiente, José A.; Martínez-Maldonado, Roberto; Di Mitri, Daniele; Schneider, Jan
Title:
From sensor data to educational insights
In:
Sensors, 22 (2022) 21, S. 8556
DOI:
10.3390/s22218556
URL:
https://www.mdpi.com/1424-8220/22/21/8556
Publication Type:
3a. Beiträge in begutachteten Zeitschriften; Aufsatz (keine besondere Kategorie)
Language:
Englisch
Keywords:
Datenanalyse; Datenerfassung; Künstliche Intelligenz; Lernprozess; Logdatei; Mensch-Maschine-Kommunikation; Messverfahren; Tool; Übersicht; Virtuelles Lernen
Abstract:
Technology is gradually becoming an integral part of learning at all levels of educational. This includes the now pervasive presence of virtual learning environments (VLEs) and the inclusion of interactive devices used or worn by learners or that are present in the physical classroom environment. These new technology-rich educational ecosystems have greatly facilitated data capture about learners. Thus, several research areas, such as learning analytics (LA), educational data mining (EDM), and artificial intelligence in education (AIED), have grown exponentially during the last decade, with multiple venues supporting this research [1]. However, the inferences about learning that can be made by solely analyzing trace data from VLEs are limited, since logged data do not commonly provide a complete view of the learning experience [2]. Therefore, research communities are moving beyond the data obtained from VLEs and other online tools by incorporating data from external sources such as sensors, pervasive devices, and computer vision systems. Within the context of education, this subfield is often denominated as multimodal learning analytics (MMLA) [3]; nevertheless, the use of these data sources is also common in broader research areas, such as affective computing (e.g., [4]) and human-computer interaction (HCI) (e.g., [5]). The promise is to augment and improve the extent and quality of the analysis that can be performed with these new data sources [6]. Moreover, many new sensor-based tools, such as sensor-based games [7] or realistic laboratories [8,9], are being built to support the educational process. The challenge is embedding sensors and resulting data representations in authentic educational settings in pedagogically meaningful and ethical ways [10]. This Special Issue (SI) invited publications that include approaches to converting data captured using sensors (e.g., cameras, smartphones, microphones, or temperature sensors), wearables (e.g., smart wristbands, watches, or glasses), or other Internet of Things (IoT) devices (e.g., interactive whiteboards, eBooks, or tablets) into meaningful educational insights. Moreover, it invited papers on tools, architectures, or frameworks to manage the orchestration of these sensors and IoT devices to improve education. The submitted articles had to appropriately explain how the inclusiveness of sensor devices can augment the analyses performed to improve teaching, learning, or the educational context in which the sensing it occurs (e.g., in classrooms, VLEs, or other educational spaces). This SI has focused on empirical case studies that fulfill the aforementioned criteria and experimental architectures, methodologies, frameworks, or survey papers. (DIPF/Orig.)
DIPF-Departments:
Informationszentrum Bildung
Prediction of disorientation by accelerometric and gait features in young and older adults […]
Teipel, Stefan J.; Amaefule, Chimezie O.; Lüdtke, Stefan; Görß, Doreen; Faraza, Sofia; Bruhn, Sven; […]
Journal Article
| In: Frontiers in Psychology | 2022
42734 Endnote
Author(s):
Teipel, Stefan J.; Amaefule, Chimezie O.; Lüdtke, Stefan; Görß, Doreen; Faraza, Sofia; Bruhn, Sven; Kirste, Thomas
Title:
Prediction of disorientation by accelerometric and gait features in young and older adults navigating in a virtually enriched environment
In:
Frontiers in Psychology, 13 (2022) , S. 882446
DOI:
10.3389/fpsyg.2022.882446
URL:
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyg.2022.882446/full
Publication Type:
3a. Beiträge in begutachteten Zeitschriften; Aufsatz (keine besondere Kategorie)
Language:
Englisch
Abstract:
Objective: To determine whether gait and accelerometric features can predict disorientation events in young and older adults. Methods: Cognitively healthy younger (18-40 years, n = 25) and older (60-85 years, n = 28) participants navigated on a treadmill through a virtual representation of the city of Rostock featured within the Gait Real-Time Analysis Interactive Lab (GRAIL) system. We conducted Bayesian Poisson regression to determine the association of navigation performance with domain-specific cognitive functions. We determined associations of gait and accelerometric features with disorientation events in real-time data using Bayesian generalized mixed effect models. The accuracy of gait and accelerometric features to predict disorientation events was determined using cross-validated support vector machines (SVM) and Hidden Markov models (HMM). Results: Bayesian analysis revealed strong evidence for the effect of gait and accelerometric features on disorientation. The evidence supported a relationship between executive functions but not visuospatial abilities and perspective taking with navigation performance. Despite these effects, the cross-validated percentage of correctly assigned instances of disorientation was only 72% in the SVM and 63% in the HMM analysis using gait and accelerometric features as predictors. Conclusion: Disorientation is reflected in spatiotemporal gait features and the accelerometric signal as a potentially more easily accessible surrogate for gait features. At the same time, such measurements probably need to be enriched with other parameters to be sufficiently accurate for individual prediction of disorientation events. (DIPF/Orig.)
DIPF-Departments:
Bildung und Entwicklung
Zentrale quantitative Auswertungsverfahren
Becker, Michael; Maaz, Kai
Book Chapter
| Aus: Harring, Marius; Rohlfs, Carsten; Gläser-Zikuda, Michaela (Hrsg.): Handbuch Schulpädagogik | Münster: Waxmann | 2022
42715 Endnote
Author(s):
Becker, Michael; Maaz, Kai
Title:
Zentrale quantitative Auswertungsverfahren
In:
Harring, Marius; Rohlfs, Carsten; Gläser-Zikuda, Michaela (Hrsg.): Handbuch Schulpädagogik, Münster: Waxmann, 2022 , S. 948-958
Publication Type:
4. Beiträge in Sammelbänden; Lexika/Enzyklopädie o.ä.
Language:
Deutsch
Keywords:
Fehlende Daten; Quantitative Forschung; Schulforschung; Bildungsforschung; Statistische Methode; Modellierung; Stichprobe; Datenanalyse; Verfahren; Mehrebenenanalyse; Pfadanalyse; Skalierung; Längsschnittuntersuchung; Panel
Abstract:
[Im Beitrag wird] nach einer kurzen Darstellung der Gemeinsamkeiten statistischer Modellierung, die die Schul- und Bildungsforschung mit den meisten Sozialwissenschaften teilt, ein Überblick über die spezifischen Auswertungsverfahren gegeben, die sich vor allem in der quantitativen Bildungs- und Schulforschung häufig finden. Hierbei wird weniger auf die Darstellung spezifischer Kennwerte und ihrer Eigenschaften als auf die generelle Verwendung und den epistemologischen Zweck der Verfahren eingegangen. Der Fokus ist darauf gelegt, die wichtigsten statistischen Probleme und gegenwärtig gängigen analytischen Lösungen, wie sie in einer Vielzahl von Studien der Bildungs- und Schulforschung vorzufinden und zu adressieren sind, auf einer konzeptuellen Ebene zusammenzufassen und Hinweise für einen tieferen Einstieg in die Themen zu geben. Insofern sollen - nach einer kurzen Erläuterung der beiden grundlegenden Aspekte statistischer Modellierung (Deskriptive und Inferenzstatistik) im Allgemeinen - vier Aspekte quantitativer Auswertungen vorgestellt werden, wie sie unserer Meinung nach zentral für die quantitative Bildungs- und Schulforschung sind: (1) Hierarchische Datenstrukturen und Mehrebenenmodelle, (2) Pfadanalysen und längsschnittliche cross-lagged panel-Analysen, Fragen (3) fehlender Werte und (4) der Leistungsskalierung. (DIPF/Orig.)
DIPF-Departments:
Struktur und Steuerung des Bildungswesens
Längsschnitt in der Schulforschung
Becker, Michael; Schmiedek, Florian
Book Chapter
| Aus: Hascher, Tina; Idel, Till-Sebastian; Helsper, Werner (Hrsg.): Handbuch Schulforschung | Wiesbaden: Springer VS | 2022
40999 Endnote
Author(s):
Becker, Michael; Schmiedek, Florian
Title:
Längsschnitt in der Schulforschung
In:
Hascher, Tina; Idel, Till-Sebastian; Helsper, Werner (Hrsg.): Handbuch Schulforschung, Wiesbaden: Springer VS, 2022 , S. 195-217
DOI:
10.1007/978-3-658-24729-4_8
URL:
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-658-24729-4_8
Publication Type:
4. Beiträge in Sammelbänden; Lexika/Enzyklopädie o.ä.
Language:
Deutsch
Keywords:
Datenanalyse; Datenerfassung; Forschungsdesign; Längsschnittuntersuchung; Messverfahren; Methode; Modell; Schulforschung; Stichprobe; Theorie; Variable; Vergleich; Zeit
Abstract:
Der Beitrag gibt einen konzeptuellen Überblick über längsschnittliche Studiendesigns in der Schulforschung. Es wird skizziert, welche längsschnittlichen Designs sich grundsätzlich unterscheiden lassen, welche Untersuchungsperspektiven und statistischen Ansätze zur Verfügung stehen sowie welche Probleme bei längsschnittlichen Designs grundlegend und spezifisch in der Schulforschung auftreten. Es wird ein Ausblick auf die Bedeutung längsschnittlicher Studien für Beschreiben und Erklären in der Schulforschung gegeben.
DIPF-Departments:
Bildung und Entwicklung; Struktur und Steuerung des Bildungswesens
Kompetenzdiagnostik
Frey, Andreas; Hartig, Johannes
Book Chapter
| Aus: Harring, Marius; Rohlfs, Carsten; Gläser-Zikuda, Michaela (Hrsg.): Handbuch Schulpädagogik | Münster: Waxmann | 2022
42714 Endnote
Author(s):
Frey, Andreas; Hartig, Johannes
Title:
Kompetenzdiagnostik
In:
Harring, Marius; Rohlfs, Carsten; Gläser-Zikuda, Michaela (Hrsg.): Handbuch Schulpädagogik, Münster: Waxmann, 2022 , S. 928-937
Publication Type:
4. Beiträge in Sammelbänden; Lexika/Enzyklopädie o.ä.
Language:
Deutsch
Keywords:
Empirische Forschung; Kompetenz; Diagnostik; Schüler; Schullaufbahn; Schülerleistung; Leistungsmessung; Testkonstruktion; Testtheorie; Testauswertung; Psychometrie; Qualität; Testdurchführung; Planung; Datenanalyse; Interpretation
Abstract:
Mit dem vorliegenden Beitrag wird das Feld der Kompetenzdiagnostik zusammenfassend dargestellt. Konkret wird dabei beschrieben, (a) was unter Kompetenzdiagnostik zu verstehen ist und welche Ziele mit ihr verfolgt werden, (b) wie Kompetenztests entwickelt und (c) wie sie angewendet werden. Das Kapitel schließt mit einem zusammenfassenden Fazit und einem Ausblick auf künftige Entwicklungsmöglichkeiten im Bereich Kompetenzdiagnostik. (DIPF/Orig.)
DIPF-Departments:
Lehr und Lernqualität in Bildungseinrichtungen
Und wenn man die Abiturprüfungen einfach ausfallen ließe? Empirische Befunde zu Unterschieden […]
Hoffmann, Lars; Hübner, Nicolas; Neumann, Marko; Schröter, Pauline
Book Chapter
| Aus: Hoffmann, Lars; Schröter, Pauline; Groß, Alexander; Schmid-Kühn, Svenja Mareike; Stanat, Petra (Hrsg.): Das unvergleichliche Abitur: Entwicklungen - Herausforderungen - empirische Analysen | Bielefeld: wbv Media | 2022
42882 Endnote
Author(s):
Hoffmann, Lars; Hübner, Nicolas; Neumann, Marko; Schröter, Pauline
Title:
Und wenn man die Abiturprüfungen einfach ausfallen ließe? Empirische Befunde zu Unterschieden zwischen Abiturprüfungsnoten und Kursnoten
In:
Hoffmann, Lars; Schröter, Pauline; Groß, Alexander; Schmid-Kühn, Svenja Mareike; Stanat, Petra (Hrsg.): Das unvergleichliche Abitur: Entwicklungen - Herausforderungen - empirische Analysen, Bielefeld: wbv Media, 2022 , S. 251-287
URL:
https://www.wbv.de/download/shop/download/0/_/0/0/listview/file/-direct%40I72494/area/openaccess.html?cHash=c1866ddf63d2f8fe8fa5d9c949bd05de#%5B%7B%22num%22%3A790%2C%22gen%22%3A0%7D%2C%7B%22name%22%3A%22XYZ%22%7D%2Cnull%2C606.6142%2Cnull%5D
Publication Type:
4. Beiträge in Sammelbänden; Sammelband (keine besondere Kategorie)
Language:
Deutsch
Keywords:
Abiturprüfung; Abschlussprüfung; Berlin; Datenanalyse; Deutschland; Deutschunterricht; Empirische Forschung; Englischunterricht; Gymnasiale Oberstufe; Kurssystem; Mathematikunterricht; Metaanalyse; Oberstufenreform; Panel; Schulnoten; Thüringen; Unterschied
Abstract:
Im vorliegenden Beitrag werden die Ergebnisse von drei Studien dargestellt, die jeweils die Passung zwischen Abiturprüfungsnoten auf der einen Seite und den in der Qualifikationsphase der gymnasialen Oberstufe erreichten Kursnoten auf der anderen Seite anhand unterschiedlicher Datensätze (d.h. Daten aus der Evaluation zur Bewährung der Poolaufgaben, Daten aus einer Zusatzstudie des Nationalen Bildungspanels, Daten aus der BERLIN-Studie) und mit jeweils anderen Schwerpunktsetzungen untersucht haben. Insgesamt verdeutlichen die Ergebnisse der drei Studien, dass die in den Abiturprüfungen erzielten Noten im Mittel etwas schlechter ausfallen als die Kursnoten der Qualifikationsphase. Darüber hinaus zeigen die Befunde, dass die Passung zwischen Prüfungsnoten und Kursnoten erheblich zwischen Ländern, Schulen und Fächern variiert und möglicherweise auch von schulsystemischen Änderungen (z.B. Oberstufenreformen) beeinflusst wird. Die Ergebnisse werden im Beitrag auch vor dem Hintergrund der in der Corona-Pandemie verschiedentlich diskutierten Möglichkeit eines Anerkennungsabiturs unter Verzicht auf die Abiturprüfung beleuchtet. (DIPF/Orig.)
DIPF-Departments:
Struktur und Steuerung des Bildungswesens
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
Überzeugungen von Lehrkräften. Ihre Bedeutung für das pädagogische Handeln und die Lernergebnisse […]
Dohrmann, Julia
Monograph
| Münster: Waxmann | 2021
41327 Endnote
Author(s):
Dohrmann, Julia
Title:
Überzeugungen von Lehrkräften. Ihre Bedeutung für das pädagogische Handeln und die Lernergebnisse in den Fächern Englisch und Mathematik
Published:
Münster: Waxmann, 2021 (Empirische Erziehungswissenschaft, 78)
DOI:
10.31244/9783830994176
URN:
urn:nbn:de:0111-pedocs-224986
URL:
http://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0111-pedocs-224986
Publication Type:
1. Monographien (Autorenschaft); Monographie
Language:
Deutsch
Keywords:
20. Jahrhundert; Allgemeine Pädagogik; Bildungsgeschichte; Datenanalyse; Deutschland; Dissertation; Einflussfaktor; Einstellung; Empirische Forschung; Englischunterricht; Gesamtschule; Gymnasium; Handlungskompetenz; Hauptschule; Hessen; Item; Item-Response-Theorie; Lehrer; Lernergebnis; Mathematikunterricht; Merkmal; Niedersachsen; Nordrhein-Westfalen; Pädagogisches Handeln; Professionalisierung; Qualität; Realschule; Schülerleistung; Schulform; Schulforschung; Schuljahr 09; Schulkultur; Schulqualität; Sekundäranalyse; Test; Überzeugung; Unterricht; Unterrichtsforschung; Unterrichtsklima; Unterrichtspraxis; Unterrichtsqualität; Wandel
Abstract:
Pädagogische Überzeugungen von Lehrkräften sind ein zentraler Aspekt ihrer professionellen Kompetenz, der für Schul- und Unterrichtsqualität bedeutsam ist. In dieser Studie wird untersucht, mit welchen Unterrichtsmerkmalen allgemeine pädagogische Überzeugungen von Lehrkräften zusammenhängen und wie diese Überzeugungen, vermittelt über das Unterrichtshandeln, mit Lernergebnissen von Schülerinnen und Schülern korrespondieren. Dies geschieht durch eine Sekundäranalyse der Drei-Länder-Studie von Helmut Fend aus den Jahren 1978/79. Ziel der Arbeit ist es, die Beziehungen zwischen allgemeinpädagogischen Überzeugungen, Unterricht und Lernergebnissen unter Berücksichtigung des aktuellen theoretischen und methodischen Forschungsstandes zu analysieren. Es zeigt sich, dass im Englischunterricht die pädagogischen Überzeugungen der Lehrkräfte mit einem unterstützenden Unterrichtsklima und - vermittelt über adaptives Unterrichtshandeln - mit den Lernergebnissen der Schülerinnen und Schüler im affektiven Bereich zusammenhängen.
Abstract (english):
{Abstract_englisch}
DIPF-Departments:
Lehr und Lernqualität in Bildungseinrichtungen
The structure of academic self-concept. A methodological review and empirical illustration of […]
Arens, A. Katrin; Jansen, Malte; Preckel, Franzis; Schmidt, Isabelle; Brunner, Martin
Journal Article
| In: Review of Educational Research | 2021
40775 Endnote
Author(s):
Arens, A. Katrin; Jansen, Malte; Preckel, Franzis; Schmidt, Isabelle; Brunner, Martin
Title:
The structure of academic self-concept. A methodological review and empirical illustration of central models
In:
Review of Educational Research, 91 (2021) 1, S. 34-72
DOI:
10.3102/0034654320972186
URL:
https://journals.sagepub.com/doi/10.3102/0034654320972186
Publication Type:
3a. Beiträge in begutachteten Zeitschriften; Aufsatz (keine besondere Kategorie)
Language:
Englisch
Keywords:
Selbstkonzept; Selbstwahrnehmung; Kognitive Kompetenz; Strukturmodell; Mehrdimensionalität; Theorie; Methodologie; Überblick; Datenanalyse; Sekundäranalyse; Schüler; Schuljahr 10; Empirische Forschung; Deutschland
Abstract:
The structure of academic self-concept (ASC) is assumed to be multidimensional and hierarchical. This methodological review considers the most central models depicting the structure of ASC: a higher-order factor model, the Marsh/Shavelson model, the nested Marsh/Shavelson model, a bifactor representation based on exploratory structural equation modeling, and a first-order factor model. We elaborate on how these models represent the theoretical assumptions on the structure of ASC and outline their inherent psychometric properties. We analyzed these models using a data set of German 10th-grade students (N = 1,232) including a wide range of domain-specific ASCs as well as general ASC. The correlations among ASCs and between ASCs and academic achievement varied depending on the structural model used. We conclude with discussing recommendations for research purposes and advantages and limitations of each ASC model. Our approach may also guide research on other affective or motivational constructs (e.g., academic anxiety or interest). (DIPF/Orig.)
DIPF-Departments:
Bildung und Entwicklung
Mobile sensing with smart wearables of the physical context of distance learning students to […]
Ciordas-Hertel, George-Petru; Rödling, Sebastian; Schneider, Jan; Di Mitri, Daniele; […]
Journal Article
| In: Sensors | 2021
42008 Endnote
Author(s):
Ciordas-Hertel, George-Petru; Rödling, Sebastian; Schneider, Jan; Di Mitri, Daniele; Weidlich, Joshua; Drachsler, Hendrik
Title:
Mobile sensing with smart wearables of the physical context of distance learning students to consider its effects on learning
In:
Sensors, 21 (2021) 19, S. 6649
DOI:
10.3390/s21196649
URL:
https://www.mdpi.com/1424-8220/21/19/6649
Publication Type:
3a. Beiträge in begutachteten Zeitschriften; Aufsatz (keine besondere Kategorie)
Language:
Englisch
Keywords:
Lernen; Einflussfaktor; Lernumgebung; Lernort; Lernvoraussetzungen; Hausunterricht; Learning Analytics; Smartphone; Neue Technologien; Datenerhebung; Erhebungsinstrument; Software; Softwareentwicklung; Implementierung; Erwachsener; Fragebogen; Datenanalyse
Abstract:
Research shows that various contextual factors can have an impact on learning. Some of these factors can originate from the physical learning environment (PLE) in this regard. When learning from home, learners have to organize their PLE by themselves. This paper is concerned with identifying, measuring, and collecting factors from the PLE that may affect learning using mobile sensing. More specifically, this paper first investigates which factors from the PLE can affect distance learning. The results identify nine types of factors from the PLE associated with cognitive, physiological, and affective effects on learning. Subsequently, this paper examines which instruments can be used to measure the investigated factors. The results highlight several methods involving smart wearables (SWs) to measure these factors from PLEs successfully. Third, this paper explores how software infrastructure can be designed to measure, collect, and process the identified multimodal data from and about the PLE by utilizing mobile sensing. The design and implementation of the Edutex software infrastructure described in this paper will enable learning analytics stakeholders to use data from and about the learners' physical contexts. Edutex achieves this by utilizing sensor data from smartphones and smartwatches, in addition to response data from experience samples and questionnaires from learners' smartwatches. Finally, this paper evaluates to what extent the developed infrastructure can provide relevant information about the learning context in a field study with 10 participants. The evaluation demonstrates how the software infrastructure can contextualize multimodal sensor data, such as lighting, ambient noise, and location, with user responses in a reliable, efficient, and protected manner.
Abstract (english):
Research shows that various contextual factors can have an impact on learning. Some of these factors can originate from the physical learning environment (PLE) in this regard. When learning from home, learners have to organize their PLE by themselves. This paper is concerned with identifying, measuring, and collecting factors from the PLE that may affect learning using mobile sensing. More specifically, this paper first investigates which factors from the PLE can affect distance learning. The results identify nine types of factors from the PLE associated with cognitive, physiological, and affective effects on learning. Subsequently, this paper examines which instruments can be used to measure the investigated factors. The results highlight several methods involving smart wearables (SWs) to measure these factors from PLEs successfully. Third, this paper explores how software infrastructure can be designed to measure, collect, and process the identified multimodal data from and about the PLE by utilizing mobile sensing. The design and implementation of the Edutex software infrastructure described in this paper will enable learning analytics stakeholders to use data from and about the learners' physical contexts. Edutex achieves this by utilizing sensor data from smartphones and smartwatches, in addition to response data from experience samples and questionnaires from learners' smartwatches. Finally, this paper evaluates to what extent the developed infrastructure can provide relevant information about the learning context in a field study with 10 participants. The evaluation demonstrates how the software infrastructure can contextualize multimodal sensor data, such as lighting, ambient noise, and location, with user responses in a reliable, efficient, and protected manner.
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