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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

AttentiveLearner2: A Multimodal Approach for Improving MOOC Learning on Mobile Devices

verfasst von : Phuong Pham, Jingtao Wang

Erschienen in: Artificial Intelligence in Education

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

We propose AttentiveLearner2, a multimodal mobile learning system for MOOCs running on unmodified smartphones. AttentiveLearner2 uses both the front and back cameras of a smartphone as two complementary and fine-grained feedback channels in real time: the back camera monitors learners’ photoplethysmography (PPG) signals and the front camera tracks their facial expressions during MOOC learning. AttentiveLearner2 implicitly infers learners’ affective and cognitive states during learning by analyzing learners’ PPG signals and facial expressions. In a 26-participant user study, we found that it is feasible to detect 6 types of emotion during learning via collected PPG signals and facial expressions and these modalities are complement with each other.

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Literatur
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Metadaten
Titel
AttentiveLearner2: A Multimodal Approach for Improving MOOC Learning on Mobile Devices
verfasst von
Phuong Pham
Jingtao Wang
Copyright-Jahr
2017
Buch
Artificial Intelligence in Education

Print ISBN: 978-3-319-61424-3

Electronic ISBN: 978-3-319-61425-0

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-61425-0_64