Hybrid Human-AI Regulation: Supporting Young Learners' Self-Regulated Learning

Informazioni relative al progetto

HHAIR

ID dell’accordo di sovvenzione: 948786

DOI

10.3030/948786

Data della firma CE 19 Gennaio 2021

Data di avvio 1 Febbraio 2021

Data di completamento 31 Marzo 2027

Finanziato da

• EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)

Costo totale

€ 1 499 248,00

Contributo UE

€ 1 499 248,00

Coordinato da

STICHTING RADBOUD UNIVERSITEIT
Netherlands

CORDIS fornisce collegamenti ai risultati finali pubblici e alle pubblicazioni dei progetti ORIZZONTE.

I link ai risultati e alle pubblicazioni dei progetti del 7° PQ, così come i link ad alcuni tipi di risultati specifici come dataset e software, sono recuperati dinamicamente da .OpenAIRE .

Pubblicazioni

Peer reviewed articles (3)

Clustering children's learning behaviour to identify self-regulated learning support needs

Autori: S.H.E. Dijkstra; M. Hinne; E. Segers; I. Molenaar
Pubblicato in: VOLUME=145;ISSN=0747-5632;TITLE=Computers in Human Behavior, Numero 1, 2023, ISSN 0747-5632
Editore: Pergamon Press Ltd.
DOI: 10.1016/j.chb.2023.107754

The concept of hybrid human-AI regulation: Exemplifying how to support young learners’ self-regulated learning

Autori: Inge Molenaar
Pubblicato in: Computers and Education: Artificial Intelligence, 2022, ISSN 2666-920x
Editore: Elsevier
DOI: 10.1016/j.caeai.2022.100070

Measuring self-regulated learning and the role of AI: Five years of research using multimodal multichannel data

Autori: Molenaar, I.; de Mooij, S.; Azevedo, R.; Bannert; M. Gasevic, D.; Jarvela, S
Pubblicato in: computers in Human Behavior, 2023, ISSN 0747-5632
Editore: Pergamon Press Ltd.
DOI: 10.1016/j.chb.2022.107540