Forschungsprojekte für den Master AI

Im BMBF-geförderten Forschungsprojekt LISA – Learning Analytics für sensorbasiertes adaptives Lernen entwickeln wir ein Sensorarmband (EDA, Heart Rate, Air Quality, Body Temperature, Acceleration) und einen Tablet-basierten Lernbegleiter, welcher Academic Emotions eines Lernenden erkennt und diese Informationen an eine Learning Analytics Engine (LISA Backend) weiterleitet. Auf Basis von Analysen in diesem Backend können  Lernanwendungen unserer Projektpartner das Lernen anpassen oder Feedback an die Lernenden zurückgeben.

Die Forschung in LISA beschäftigt sich mit den Themen Academic Emotion Detection, Learning Companion, Data Ownership und Data Privacy, Authentication in einer Microservice-basierten verteilten Lernumgebung, User-centric Learning Analytics, Recommendations, Human Computer Interfaces. Einige dieser Themen sind auch Teil von Promotionsvorhaben, welche zusammen mit der Humboldt-Universität durchführt werden.

Für das Sommersemester biete ich die folgenden Themen für AI-Forschungsprojekte an, welche in aktuelle LISA-Themen eingebettet sind:

  • Deep Convolutional Network für die Klassifikation physiologischer Sensordaten zur Bestimmung von Emotionen
  • Data Ownership und Data Privacy bei Learning Analytics in einer verteilten Lernumgebung
  • Erkennung von Academic Emotions mit Methoden der Gesichtserkennung

Bei Interesse bitte melden: forte@htw-berlin.de

Studienteilnehmer gesucht

Im LISA-Projekt möchten wir Zusammenhänge zwischen Sensordaten und emotionalen Zuständen untersuchen, um damit Lernende besser unterstützen zu können. Wir suchen Probanden, welche in einem 45-minütigen Experiment Emotional Pictures bewerten, gleichzeitig werden EDA- und ECG-Sensordaten aufgezeichnet.

Interessiert an unserem Forschungsprojekt, an Lernunterstützung mit Hilfe von Sensordaten? Dann melden Sie sich bei Haeseon Yun, weitere Informationen und Zeitslots finden Sie hier.

Unter allen Teilnehmern verlosen wir eines unserer neuen LISA Shirts 🙂

stud. Forschungsprojekte im SoSe 17

Im Rahmen des Projekts LISA  werden im Sommersemester 2017 Forschungsprojekte zu folgenden Themen angeboten:

  • Analyse von Sensordaten im Lernkontext mit Hilfe von Methoden des Machine Learning
    Im Projekt LISA werden ECG- und EDA-Daten in verschiedenen Lernsituationen erhoben. Diese Datensetzts werden vom Projektpartner IWM mit statistischen Methoden analysiert. Parallel dazu sollen mit Hilfe von Machine-Learning-Algorithmen signifikante Patterns gefunden werden.
  • Entwicklung einer menschen-ähnlichen Interaktion für einen mobilen Learning Companion
    Unterstützung eines Lerners durch eine intuitive, nicht-invasive Benutzerschnittstelle auf einem mobilen Gerät
  • xAPI-basierte Schnittstellen zwischen Lernumgebungen und dem Learning-Analytics-Tool (Framework) LEMO2

Werkstudent / Praktikum / Abschlussarbeit bei Leitart

Das Unternehmen Leitart sucht einen Werkstudenten / eine Werkstudentin als Java / SQL / PHP / JavaScript Programmierer/in, Praktikum mit anschließender Bachelor-Arbeit sind möglich. Interessenten wenden sich bitte an Sebastian Naedtke.


LeitArt
Gesellschaft für Mittelstandskybernetik mbH
Sebastian Naedtke
Warthestraße 6
14513 Teltow
Telefon   +49 3328 350 – 490
Fax       +49 3328 350 – 320
Mobil     +49 162 10 700 69
Email     sebastian.naedtke@leitart.de
Internet: www.leitart.de