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Titel:

Exploring Gender Differences in Computational Thinking Learning in a VR Classroom: Developing Machine Learning Models Using Eye-Tracking Data and Explaining the Models

Dokumenttyp:
Zeitschriftenaufsatz
Autor(en):
Gao, Hong ; Hasenbein, Lisa ; Bozkir, Efe ; Göllner, Richard ; Kasneci, Enkelejda
Stichworte:
Article ; Gender classification ; Machine learning ; Explainable AI ; Computational thinking ; Eye movements ; Virtual reality
Zeitschriftentitel:
International Journal of Artificial Intelligence in Education
Jahr:
2022
Band / Volume:
33
Heft / Issue:
4
Seitenangaben Beitrag:
929-954
Volltext / DOI:
doi:10.1007/s40593-022-00316-z
Verlag / Institution:
Springer New York
E-ISSN:
1560-4292 ; 1560-4306
Publikationsdatum:
04.11.2022
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