IFeL blog

Structure, Dialogue and Autonomy


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Grosses Interesse für Datenbank mit emotionalen Texten

Innerhalb der letzten Woche stieg auf ResearchGate die Anzahl Reads, d.h. Leute, die einen Beitrag angeschaut haben, beim Projekt “Emotions and eReading” von unter zwanzig auf weit über 100. In Zusammenarbeit mit den Universitäten Paris 8, Barcelona, Turku (Finnland) und einigen weiteren, sind wir im IFeL (FFHS) am Erstellen einer Datenbank mit kurzen Texten (900 – 1100 Zeichen), die in Bezug auf die enthaltenen Emotionen beurteilt werden. Damit scheint das IFeL mit seiner Beteiligung am EU-Netzwerkprogramm COST Action E-READ ein hochaktuelles Thema getroffen zu haben.
Ursprünglich wurden Texte in Deutsch, Französisch, Katalanisch/Spanisch, Finnisch erstellt, neu dazu kommen Türkisch und Portugiesisch. Die Texte werden in der jeweiligen Originalsprache beurteilt. Zu einem späteren Zeitpunkt werden sie auf Englisch und bei Bedarf in weitere Sprachen übersetzt und auch in der übersetzten Version nach dem emotionalen Inhalt beurteilt. Die Datenbank soll in Zukunft analog der IAPS Bilderdatenbank für Forschungszwecke eingesetzt werden.
Siehe auch den älteren Blog-Beitrag zur Datenbank mit emotionalen Texten.
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SeLC und SPL: Unsere Eindrücke

Am 14.-15. April 2015 fand die Swiss Professional Learning Fachmesse sowie die Swiss eLearning Conference bereits jeweils zum 7. und 6. Mal statt. Das IFeL war, wie auch in den letzten Jahren bei diesen Events präsent; und zwar mit zwei Themen: Vorausblickende Betreuung der Online-Prozesse, vertreten durch Marc Garbely, sowie Einsatz adaptiver Lernumgebungen im Bildungskontext, vertreten durch Prof. Per Bergamin und Anna Lupandina.

An den zwei Präsentationen zum ersten der beiden Themen waren auf der Aktionsfläche Training jeweils zahlreiche Zuschauer anwesend, die den Ausführungen gespannt folgten und eifrig Notizen machten. Die aus dem CAS eDidactics stammende Thematik animierte dabei eine erfreuliche Anzahl von Personen dazu, im Anschluss an die Präsentation mehr über dieses CAS-Studienangebot der FFHS erfahren zu wollen. Hierbei ergaben sich spannende Gespräche über das technologiegestützte Lernen und Lehren.

Die beiden weiteren Präsentationen sensibilisierten die Zuschauer zum Thema adaptives Lernen. Sie thematisierten die Möglichkeiten der Umwandlung eines Standard-LCMS in eine adaptive Umgebung, sowie die damit verbundenen Prozesse. Die aufmerksamen Blicke der zahlreichen Zuhörer, sowie intensive Diskussionen während und nach den Vorträgen verdeutlichen die Aktualität des Inhalts. Der Renner im Fachpublikum war eindeutig die Pespektive der Anpassung an emotionale Zustände der Lernernenden, und bei Facial Action Coding Systems (FACS) auszumachen.

Uns von der FFHS hat die positive Stimmung und das engagierte Feedback der Zuhörer begeistert. Wir sehen uns nächstes Jahr und freuen uns darauf!

Hier geht es zum Download der Präsentationsfolien:

Personalisiertes Lernen: Einen adaptiven Kurs in einem LCMS bauen?

Analysieren, bewerten, vorschlagen: Adaptive Lernumgebung denkt mit.


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In the mood – learning emotions

„Good morning Student, you’re just in the right mood for learning!“
In a near future students may hear this good morning when they sit down to learn.
Emotions are already recognized by computers. There is some good software for automated emotion recognition in human faces (see examples below). In the last fifteen years appeared an increasing amount of papers about automated facial emotion recognition and tools to detect emotions in faces using photos, webcams, lifestreams, and videos. As an example, look at a demo version of the Face Analysis Cloud Engine (beta version) of sightcorp: https://face.sightcorp.com/demo_analysis_display/.
Successful learning is a difficult task. It takes place, only if a person is ready for learning. Emotions take a very important part in it. In our limbic system, we appraise everything we do and everything that happens do us, if it is good or bad for us (Roth, 2009). So, emotions facilitate and hinder learning.
Generally, learning does not just happen. It is an active process. When Student enters a learning situation he does not beginning at point zero. He brings learning experiences, personal characteristics, and preexisting knowledge. Therefore, he will perceive the qualities of the learning environment and the learning content in his own way and experience his own emotional reactions and appraise the system and learning content. The learning content gets into working memory with its limited capacities. The larger the intrinsic load (e.g. difficulty of the learning content) and the extraneous load (e.g. bad usability), the less Student will learn. Emotions also influence the learning process. That happens directly (e.g. the emotional arousal is high) and indirectly via the appraisal of content and system (e.g. positive emotions can increase interest). Brief, lower cognitive load and positive influence of emotions lead to a better learning performance. This short description of our theoretical framework is based on several models and theories about memory and learning.
If the learning system ‚knows‘ that Student is in the mood for learning or not, it can adapt the learning content or/and the learning environment or it can recommend the best learning activities corresponding to Students emotions. To do this a lot of research has to be done. One of the central points is measuring emotions in a practical way. Mauss and Robinson (2009) recommend measuring emotions on different levels. In our research we will use among other measures questions about immediate subjective experiences and automated recognition of facial emotions.
„Reader, you seem tired. Let’s take a short brake.”
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Examples of facial emotion coding software: