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Eine kognitive Schnittstelle zur Verbesserung des Unterrichts: Analyse der Aufmerksamkeit im Klassenzimmer

Projektbeschreibung

Aufmerksamkeit ist eine zentrale Grundvoraussetzung für den Lernerfolg. Nach aktuellem Forschungsstand gibt es substantielle Unterschiede zwischen Lehrkräften, wie erfolgreich sie die Aufmerksamkeit ihrer Schülerinnen und Schüler fördern und lenken. Hierauf wird oft mit den Begriffen “Classroom Management” und “Kognitive Aktivierung” Bezug genommen. Es ist davon auszugehen, dass Lehrkräfte nicht immer über den Aufmerksamkeitsfokus ihrer Schülerinnen und Schüler im Bilde sind, was insbesondere für angehende, noch unerfahrene Lehrkräfte (z. B. im bzw. kurz nach dem Referendariat) gilt.

Im Rahmen dieses Projekts soll eine unterstützende kognitive Schnittstelle entwickelt werden, die den Aufmerksamkeitsstatus von Schülerinnen und Schülern erfassen kann. Eine solche Schnittstelle kann eingesetzt werden (1) als Teil der Lehrkräfteausbildung (z. B. als angereichertes Video-Feedback, das zusätzlich den aggregierten Gesamtaufmerksamkeitsfokus der Klasse darstellt, oder als eigenständige Lösung, die Feedback zum Aufmerksamkeitsverlauf über eine Unterrichtsstunde bietet) und (2) in Forschungsprojekten, um Zusammenhänge zwischen verschiedenen Unterrichtssituationen und -ansätzen, dem Aufmerksamkeitsfokus von Lernenden und dem Lernerfolg zu untersuchen.

Dieses Projekt bündelt Expertise aus den Bereichen Aufmerksamkeits- und Arbeitsgedächtnisprozesse in Lernsituationen (Prof. Dr. Gerjets), computergestützte Aufmerksamkeitsanalyse über Blickbewegungen (Jun.-Prof. Kasneci) und empirische Unterrichtsqualitätsforschung  (Prof. Dr. Trautwein). Die zu entwickelnde kognitive Schnittstelle wird  sowohl im Tübingen Digital Teaching Lab (TüDiLab) durch die Erfassung zusätzlicher Aufmerksamkeitsindikatoren, als auch in realen Klassenzimmern evaluiert. Die Ergebnisse dieses Projekts sollen nicht nur den Effekt der Nutzung einer solchen kognitiven Schnittstelle im Unterricht zeigen, sondern auch Grundlagen für das Verständnis der Beziehung zwischen Aufmerksamkeitsfokus und Lernerfolg von Schülerinnen und Schülern schaffen.


  1. Projektbeteiligte



Publikationen

Goldberg, P., Sümer, Ö., Stürmer, K., Wagner, W., Göllner, R., Gerjets, P., Kasneci, E., & Trautwein, U. (2019). Attentive or Not? Toward a Machine-Learning Approach for Assessing Students’ Visible Engagement in Classroom Instruction. Educational Psychology Review. https://doi.org/10.1007/s10648-019-09514-z

Sümer, Ö., Goldberg, P., Stürmer, K., Seidel, T., Gerjets, P., Trautwein, U., Kasneci, E. (2018). Teachers' Perception in the Classroom. The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops, 2315-2324.

Sümer, Ö., Gerjets, P., Trautwein, U., Kasneci, E. (2020). Attention Flow: End-to-End Joint Attention Estimation. The IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), 3327-3336.

  • Sümer, Ö., Gerjets, P., Trautwein, U., Kasneci, E. (2020). Automated Anonymisation of Visual and Audio Data in Classroom Studies. AAAI Workshops. https://arxiv.org/abs/2001.05080



Konferenzbeiträge

Goldberg, P., Stürmer, K., Göllner R., Wagner, W., Sümer, Ö., Gerjets, P., Kasneci, E.   Trautwein, U. (2018, Oktober). Aufmerksamkeitsprozesse von Lernenden in Unterrichtssituationen. LEAD Tag der Wissenschaft. Tübingen. [Vortrag]

Goldberg, P., Sümer, Ö., Stürmer, K., Göllner R., Wagner, W., Gerjets, P., Kasneci, E. & Trautwein, U. (2019, Februar). Aufmerksam oder nicht? Die kontinuierliche Erfassung von beobachtbarem Aufmerksamkeits-Verhalten in Instruktionssituationen. Jahrestagung der Gesellschaft für Empirische Bildungsforschung (GEBF). Köln, Deutschland [Poster]

Sümer, Ö., Goldberg, P., Gerjets, P., Trautwein, U., Kasneci, E. (2019, February). Engagement Estimation in the Classroom. Theory and Practice in Machine Learning and Computer Vision (ICERM). Providence, USA. [Poster]

Sümer, Ö., Goldberg, P., Stürmer, K., Seidel, T., Gerjets, P., Trautwein, U., & Kasneci, E. (2018, Juni). Workshop on Teachers’ Perception in the Classroom. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). Salt Lake City, USA. [Talk]