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首页> 美国卫生研究院文献>Sensors (Basel Switzerland) >A Scalable Architecture for the Dynamic Deployment of Multimodal Learning Analytics Applications in Smart Classrooms
【2h】

A Scalable Architecture for the Dynamic Deployment of Multimodal Learning Analytics Applications in Smart Classrooms

机译：在智能教室中动态部署多模式学习分析应用程序的可扩展架构

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摘要

The smart classrooms of the future will use different software, devices and wearables as an integral part of the learning process. These educational applications generate a large amount of data from different sources. The area of Multimodal Learning Analytics (MMLA) explores the affordances of processing these heterogeneous data to understand and improve both learning and the context where it occurs. However, a review of different MMLA studies highlighted that ad-hoc and rigid architectures cannot be scaled up to real contexts. In this work, we propose a novel MMLA architecture that builds on software-defined networks and network function virtualization principles. We exemplify how this architecture can solve some of the detected challenges to deploy, dismantle and reconfigure the MMLA applications in a scalable way. Additionally, through some experiments, we demonstrate the feasibility and performance of our architecture when different classroom devices are reconfigured with diverse learning tools. These findings and the proposed architecture can be useful for other researchers in the area of MMLA and educational technologies envisioning the future of smart classrooms. Future work should aim to deploy this architecture in real educational scenarios with MMLA applications.
机译：未来的智能教室将使用不同的软件，设备和可穿戴设备作为学习过程的组成部分。这些教育应用程序从不同来源生成大量数据。多模式学习分析（MMLA）领域探讨了处理这些异构数据的能力，以理解和改善学习及其发生的环境。但是，对不同的MMLA研究的回顾强调，临时和僵化的体系结构无法扩展到实际环境。在这项工作中，我们提出了一种新颖的MMLA架构，该架构基于软件定义的网络和网络功能虚拟化原理。我们以这种体系结构为例，说明如何以可伸缩的方式解决一些已发现的挑战，以部署，拆卸和重新配置MMLA应用程序。此外，通过一些实验，我们证明了当使用各种学习工具重新配置不同的教室设备时，我们的体系结构的可行性和性能。这些发现和拟议的体系结构对于MMLA和教育技术领域的其他研究人员可能很有用，它们可以预见智能教室的未来。未来的工作应该旨在在具有MMLA应用程序的实际教育场景中部署此体系结构。

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