SensoMot – Sensorische Erfassung von Motivationsindikatoren zur Steuerung adaptiver Lerninhalte

dc.contributor.author	Schneider, Oliver
dc.contributor.author	Martens, Thomas
dc.contributor.author	Bauer, Mathias
dc.contributor.author	Ott-Kroner, Alexandra
dc.contributor.author	Dick, Uwe
dc.contributor.author	Dorochevsky, Michel
dc.contributor.editor	Igel, Christoph
dc.contributor.editor	Ullrich, Carsten
dc.contributor.editor	Wessner Martin
dc.date.accessioned	2017-10-05T22:32:14Z
dc.date.available	2017-10-05T22:32:14Z
dc.date.issued	2017
dc.identifier.isbn	978-3-88579-667-1
dc.identifier.issn	1617-5468
dc.identifier.uri	http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/4850
dc.description.abstract	Im Projekt SensoMot wird untersucht, wie Motivationslagen durch unaufdringliche Sensoren erfasst und die hieraus abgeleiteten Parameter genutzt werden können, um Lerninhaltezur Laufzeit anzupassen. Eine so erhöhte Lernmotivation könnte in technologiebasierten Lehr-Lern-Szenarios zu größeren Lernerfolgen führen.	de
dc.language.iso	de
dc.publisher	Gesellschaft für Informatik, Bonn
dc.relation.ispartof	Bildungsräume 2017
dc.relation.ispartofseries	Lecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-273
dc.subject	eLearning
dc.subject	adaptives Lernen
dc.subject	Motivation
dc.subject	Sensoren
dc.subject	mobile Computing
dc.subject	Wearables
dc.title	SensoMot – Sensorische Erfassung von Motivationsindikatoren zur Steuerung adaptiver Lerninhalte	de
mci.reference.pages	267-272
mci.conference.location	Chemnitz
mci.conference.date	05.-08.09.2017