Abstract: K. Sharma, I. Pappas, S. Papavlasopoulou, M. Giannakos (2019)

Proceedings of the Computer-Supported Collaborative Learning Conference (CSCL 2019), 2, 684–687p. (2019) DOI:10.22318/cscl2019.684

Towards automatic and pervasive physiological sensing of collaborative learning

We present a collaborative learning study contextualized within Project based Learning. The main aim of our contribution is to use the physiological data such as heart rate, skin temperature, electrodermal activity and blood volume pressure to quantify the learning experiences of the collaborating teams. We propose an automatic method to extract collaborative measures and study their relationship with the perceived performance, usefulness and satisfaction from the collaborative sessions from various student groups in a university degree course. We aim to contribute towards automatized, pervasive and more generalizable sensing of collaborative learning. Our results show that the synchrony in automatically extracted physiological states correlates positively with perceived performance and satisfaction of teams.

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Ihr Browser versucht gerade eine Seite aus dem sogenannten Internet auszudrucken. Das Internet ist ein weltweites Netzwerk von Computern, das den Menschen ganz neue Möglichkeiten der Kommunikation bietet.

Da Politiker im Regelfall von neuen Dingen nichts verstehen, halten wir es für notwendig, sie davor zu schützen. Dies ist im beidseitigen Interesse, da unnötige Angstzustände bei Ihnen verhindert werden, ebenso wie es uns vor profilierungs- und machtsüchtigen Politikern schützt.

Sollten Sie der Meinung sein, dass Sie diese Internetseite dennoch sehen sollten, so können Sie jederzeit durch normalen Gebrauch eines Internetbrowsers darauf zugreifen. Dazu sind aber minimale Computerkenntnisse erforderlich. Sollten Sie diese nicht haben, vergessen Sie einfach dieses Internet und lassen uns in Ruhe.

Die Umgehung dieser Ausdrucksperre ist nach §95a UrhG verboten.

Mehr Informationen unter www.politiker-stopp.de.