Kickoff Meeting: MILKY-PSY – Multimodal Immersive Learning with Artificial Intelligence for Psychomotor Skills

Kickoff Meeting: MILKY-PSY – Multimodal Immersive Learning with Artificial Intelligence for Psychomotor Skills

March 5, 2021
Digitalisation, Higher Education, Multimodal Learning Analytics, Project
Those who want to learn a sport train new psychomotor skills. Until now, this has required role models such as teachers on site who explain, demonstrate and assess certain processes. A consortium around the Cologne Game Lab of the TH Köln is developing a learning environment with artificial intelligence (AI) to support the training process as part of the joint research project MILKI-PSY.   Wer eine Sportart erlernen will, trainiert neue psychomotorische Fähigkeiten. Bislang werden dafür Vorbilder wie Lehrerinnen und Lehrer vor Ort benötigt, die bestimmte Abläufe erklären, zeigen und beurteilen. Ein Konsortium um das Cologne Game Lab der TH Köln entwickelt im Rahmen des Verbundforschungsprojekts MILKI-PSY eine Lernumgebung mit künstlicher Intelligenz (KI), die den Trainingsprozess unterstützen soll. Künstlerische, sportliche und handwerkliche Tätigkeiten erfordern psychomotorische Fähigkeiten, bei denen körperliche Bewegungen mit…
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New Pub: Understanding Graph Problem solving with the use of Eye-tracking and Epistemic Network Analysis

New Pub: Understanding Graph Problem solving with the use of Eye-tracking and Epistemic Network Analysis

December 4, 2020
Journal, Multimodal Learning Analytics, Open access, Publication, School
Epistemic Network Analyses of Economics Students’ Graph Understanding: An Eye-Tracking Study Learning to solve graph tasks is one of the key prerequisites of acquiring domain-specific knowledge in most study domains. Analyses of graph understanding often use eye-tracking and focus on analyzing how much time students spend gazing at particular areas of a graph—Areas of Interest (AOIs). To gain a deeper insight into students’ task-solving process, we argue that the gaze shifts between students’ fixations on different AOIs (so-termed transitions) also need to be included in holistic analyses of graph understanding that consider the importance of transitions for the task-solving process. Thus, we introduced Epistemic Network Analysis (ENA) as a novel approach to analyze eye-tracking data of 23 university students who solved eight multiple-choice graph tasks in physics and economics. ENA…
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New Pub: Beitrag zu Buch: Digitale Bildung und Künstliche Intelligenz in Deutschland

New Pub: Beitrag zu Buch: Digitale Bildung und Künstliche Intelligenz in Deutschland

November 5, 2020
Artificial Intelligence, Multimodal Learning Analytics, Publication
Das Buch "Digitale Bildung und Künstliche Intelligenz in Deutschland" mit unserem Kapitel "Der multimodale Lern-Hub: Ein Werkzeug zur Sammlung individualisierbarer und sensorgestützter multimodaler Lernerfahrungen" wurde veröffentlicht. In diesem Kapitel wird ein Tool vorgestellt, mit dem Forscher anpassbare Prototypen erstellen können, um Lernaufgaben mithilfe multimodaler Daten zu untersuchen. References: Schneider, J., Di Mitri, D., Limbu, B., & Drachsler, H. (2020). Der multimodale Lern-Hub: Ein Werkzeug zur Erfassung individualisierbarer und sensorgestützter multimodaler Lernerfahrungen. In Digitale Bildung und Künstliche Intelligenz in Deutschland (pp. 537-557). Springer, Wiesbaden.
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