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The Multimodal Learning Analytics Handbook

(Broschiert, Englisch)

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Beschreibung
This handbook is the first book ever covering the area of Multimodal Learning Analytics (MMLA). The field of MMLA is an emerging domain of Learning Analytics and plays an important role in expanding the Learning Analytics goal of understanding and improving learning in all the different environments where it occurs. The challenge for research and practice in this field is how to develop theories about the analysis of human behaviors during diverse learning processes and to create useful tools that could augment the capabilities of learners and instructors in a way that is ethical and sustainable. Behind this area, the CrossMMLA research community exchanges ideas on how we can analyze evidence from multimodal and multisystem data and how we can extract meaning from this increasingly fluid and complex data coming from different kinds of transformative learning situations and how to best feed back the results of these analyses to achieve positive transformative actions on those learning processes. This handbook also describes how MMLA uses the advances in machine learning and affordable sensor technologies to act as a virtual observer/analyst of learning activities. The book describes how this “virtual nature” allows MMLA to provide new insights into learning processes that happen across multiple contexts between stakeholders, devices and resources. Using such technologies in combination with machine learning, Learning Analytics researchers can now perform text, speech, handwriting, sketches, gesture, affective, or eye-gaze analysis, improve the accuracy of their predictions and learned models and provide automated feedback to enable learner self-reflection. However, with this increased complexity in data, new challenges also arise. Conducting the data gathering, pre-processing, analysis, annotation and sense-making, in a way that is meaningful for learning scientists and other stakeholders (e.g., students or teachers), still pose challenges in this emergent field. This handbook aims to serve as a unique resource for state of the art methods and processes. Chapter 11 of this book is available open access under a CC BY 4.0 license at link.springer.com.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
10.10.2023
Sprache
Englisch
EAN
9783031080784
Herausgeber
Springer International Publishing
Sonderedition
Nein
Seitenanzahl
372
Auflage
1
Einbandart
Broschiert
Autorenporträt
Michail (Michalis) Giannakos is a professor of interaction design and learning technologies at the Department of Computer Science of the Norwegian University of Science and Technology (NTNU). He is the head of the Learner-Computer Interaction lab and his research focuses on the design and study of emerging technologies in online and hybrid education settings, and on developing new ways for humans to interact with interactive learning systems.
Schlagwörter
learning analytics, multimodal learning analytics, multimodal teaching, complex learning data, affective learning processes, cognitive learning processes, diverse learning spaces, multimodal analysis, machine learning in education, AI in education
Thema-Inhalt
JNV - Lehrmittel, Lerntechnologien, E-Learning
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

Transparenz & Sicherheit

Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH

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