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【2h】

Involving Users to Improve the Collaborative Logical Framework

机译:让用户参与改进协作逻辑框架

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摘要

In order to support collaboration in web-based learning, there is a need for an intelligent support that facilitates its management during the design, development, and analysis of the collaborative learning experience and supports both students and instructors. At aDeNu research group we have proposed the Collaborative Logical Framework (CLF) to create effective scenarios that support learning through interaction, exploration, discussion, and collaborative knowledge construction. This approach draws on artificial intelligence techniques to support and foster an effective involvement of students to collaborate. At the same time, the instructors' workload is reduced as some of their tasks—especially those related to the monitoring of the students behavior—are automated. After introducing the CLF approach, in this paper, we present two formative evaluations with users carried out to improve the design of this collaborative tool and thus enrich the personalized support provided. In the first one, we analyze, following the layered evaluation approach, the results of an observational study with 56 participants. In the second one, we tested the infrastructure to gather emotional data when carrying out another observational study with 17 participants.
机译:为了支持基于Web的学习中的协作,需要一种智能支持,以在协作学习体验的设计,开发和分析过程中促进其管理,并为学生和教师提供支持。在一个DeNu研究小组中,我们提出了“协作逻辑框架”(CLF),以创建有效的场景,以支持通过交互,探索,讨论和协作知识构建来学习。这种方法利用人工智能技术来支持和促进学生的有效参与进行协作。同时,由于教师的某些任务(尤其是与监控学生行为有关的任务)是自动化的,因此减轻了教师的工作量。在介绍了CLF方法之后,本文将对用户进行两次格式化评估,以改进此协作工具的设计,从而丰富所提供的个性化支持。在第一个研究中,我们采用分层评估方法,对56名参与者的观察性研究结果进行了分析。在第二篇中,我们测试了在17名参与者进行另一项观察性研究时收集情感数据的基础结构。

著录项

  • 期刊名称 other
  • 作者单位
  • 年(卷),期 -1(2014),-1
  • 年度 -1
  • 页码 893525
  • 总页数 15
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类
  • 关键词

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