INWARD:一种用于视频反思的计算机支持工具,可提高行政教练的效率和效果
人体姿态与行为识别交互式数据可视化职业培训师与教练
视频反思是专业发展领域中实现反思的一种常见方法,它将教练会议的视频记录呈现给被教练者,以促使被教练者反思性地思考自己。然而,观看完整视频需要花费大量时间,并且高度依赖教练的技能。我们期望在计算机的支持下可以提高视频反思的质量和效率。在本文中,我们介绍了INWARD,这是一种利用人类行为分析和基于视频的交互技术的计算工具。一项涉及五位教练的20次教练会议的用户研究表明,INWARD能够实现高效的视频反思,并通过利用元反思,实现了高管教练的改进效果。此外,基于参与者评论的讨论支持了INWARD的有效性,并提出了计算机支持方法的进一步可能性。
研究问题 / 现实痛点
这篇论文在当前问题库中对应的问题线索。
当前问题库还没有收录这篇论文的问题与痛点。
暂无符合条件(≥60% 相似度)的相关论文
基于研究子主题与职业分类的 Jaccard 相似度(≥60%)
快捷操作
广告推荐
学习 AI 编程到 CodeNow
open_in_new打开DOI链接
DOI: https://doi.org/10.1145/3313831.3376703
一眼看懂
fact_check论文快照
dataset
来源
CHI
calendar_month
年份
2020
emoji_events
奖项
未标记奖项
group
作者
2 位作者
sell
研究子方向
人体姿态与行为识别、交互式数据可视化
work
职业/产业
职业培训师与教练
article
内容状态
仅摘要
hub
相关论文
0 篇相关论文