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Beats Biblionetz - Texte

Collaboration and abstract representations

towards predictive models based on raw speech and eye-tracking data
Marc-Antoine Nüssli, , Mirweis Sangin,
Zu finden in: CSCL 2009, 2009   
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iconZusammenfassungen

Patrick JermannPierre DillenbourgThis study aims to explore the possibility of using machine learning techniques to build predictive models of performance in collaborative induction tasks. More specifically, we explored how signal-level data, like eye-gaze data and raw speech may be used to build such models. The results show that such low level features have effectively some potential to predict performance in such tasks. Implications for future applications design are shortly discussed.
Von Marc-Antoine Nüssli, Patrick Jermann, Mirweis Sangin, Pierre Dillenbourg im Konferenz-Band CSCL 2009 (2009) im Text Collaboration and abstract representations

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CSCLComputer-Supported Collaborative Learning

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