Characterising Individual-Level Collaborative Learning Behaviours Using Ordered Network Analysis and Wearable Sensors

任务(项目管理) 可穿戴计算机 协作学习 计算机科学 心理学 可穿戴技术 应用心理学 人机交互 知识管理 工程类 系统工程 嵌入式系统
作者
Lixiang Yan,Yuanru Tan,Zachari Swiecki,Dragan Gašević,David Williamson Shaffer,Linxuan Zhao,Xinyu Li,Roberto Martínez-Maldonado
出处
期刊:Communications in computer and information science 卷期号:: 66-80
标识
DOI:10.1007/978-3-031-47014-1_5
摘要

Wearable positioning sensors are enabling unprecedented opportunities to model students’ procedural and social behaviours during collaborative learning tasks in physical learning spaces. Emerging work in this area has mainly focused on modelling group-level interactions from low-level x-y positioning data. Yet, little work has utilised such data to automatically identify individual-level differences among students working in co-located groups in terms of procedural and social aspects such as task prioritisation and collaboration dynamics, respectively. To address this gap, this study characterised key differences among 124 students’ procedural and social behaviours according to their perceived stress, collaboration, and task satisfaction during a complex group task using wearable positioning sensors and ordered networked analysis. The results revealed that students who demonstrated more collaborative behaviours were associated with lower stress and higher collaboration satisfaction. Interestingly, students who worked individually on the primary and secondary learning tasks reported lower and higher task satisfaction, respectively. These findings can deepen our understanding of students’ individual-level behaviours and experiences while learning in groups.
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