A novel deep-learning enabled, metric learning based recommendation model that significantly improves the state-of-the-art recommendation accuracy for a large number of recommendation tasks (news, books, photography, music, etc.)
A novel deep-learning enabled, metric learning based recommendation model that significantly improves the state-of-the-art recommendation accuracy for a large number of recommendation tasks (news, books, photography, music, etc.)
«Κοινωνικά μέσα στην εκπαίδευση: Η περίπτωση του Twitter»
Πτυχιακή Εργασία
Σμαράγδη- Μαρία Λούτου (ΑΜ 4956)
Επιβλέπων Καθηγητής:
Νικόλαος Τσέλιος, Επίκουρος Καθηγητής
Εκτεταμένη Περίληψη
Στην παρούσα εργασία μελετάται η ένταξη των «Κοινωνικών Μέσων» στην εκπαιδευτική διαδικασία. Πιο συγκεκριμένα, πρόκειται για την ένταξη του εργαλείου Twitter, σε εργαστηριακό μάθημα ακαδημαϊκού μαθήματος. Σκοπός της εργασίας είναι η μελέτη της επίδρασης της χρήσης του εργαλείου, από τους φοιτητές, τόσο στο γνωστικό αποτέλεσμα όσο και στη συμμετοχή στην ακαδημαϊκή κοινότητα. Τα βασικά ερευνητικά ερωτήματα της εργασίας είναι τρία. Πρώτον, η εύρεση πιθανής συσχέτισης της συχνότητας χρήσης του εργαλείου με το μαθησιακό αποτέλεσμα. Ο δεύτερος στόχος είναι η εύρεση πιθανής διαφοροποίησης στο ερωτηματολόγιο National Survey of Student Engagement (NSSE), το οποίο μετρά την εμπλοκή των φοιτητών στην ακαδημαϊκή κοινότητα (Junco, Elavsky & Heiberger, 2012) και ο τρίτος είναι η ανάλυση του τύπου των παρεμβάσεων των φοιτητών.
Χρησιμοποιήθηκε η μέθοδος one group pretest/posttest design και αναπτύχθηκαν τέσσερις μικρο-δραστηριότητες για τέσσερις εβδομάδες. Οι συμμετέχοντες ήταν 17 προπτυχιακοί φοιτητές του Τμήματος Επιστημών της Εκπαίδευσης και της Αγωγής στην Προσχολική Ηλικία, οι οποίοι είχαν επιλέξει το μάθημα «Εισαγωγή στην Επιστήμη του Ιστού». Για το αρχικό ερωτηματολόγιο, οι φοιτητές απάντησαν σε 5 δημογραφικές ερωτήσεις, σε 19 ερωτήσεις μέτρησης της αυτοαποτελεσματικότητας χρήσης του Διαδικτύου και στις 19 ερωτήσεις του NSSE. Στη συνέχεια, για τέσσερις εβδομάδες απαντούσαν στις οργανωμένες μικροδραστηριότητες, μέσω του Twitter, χρησιμοποιώντας το σχετικό hashtag του μαθήματος. Στο τέλος της διαδικασίας, απάντησαν στο τελικό ερωτηματολόγιο το οποίο περιείχε 2 δημογραφικές ερωτήσεις, 6 ερωτήσεις αξιολόγησης και τις ίδιες ερωτήσεις αυτοαποτελεσματικότητας και του NSSE, με το αρχικό ερωτηματολόγιο.
Η διαδικασία ξεκίνησε στις 12/5/2014 και ολοκληρώθηκε στις 6/6/2014. Οι συμμετέχοντες συμπλήρωσαν το αρχικό ερωτηματολόγιο, κατά τη διάρκεια του εργαστηριακού μαθήματος και το τελικό ερωτηματολόγιο μέσω e-mail. Η ηλικία των φοιτητών ήταν από 18 έως 34 (mean=21,76, sd=3,63). Οι συμμετέχοντες -17 γυναίκες, 0 άντρες- είχαν κατά μέσο όρο στο σύνολο των μαθημάτων 7,5, ε
«Κοινωνικά μέσα στην εκπαίδευση: Η περίπτωση του Twitter»
Πτυχιακή Εργασία
Σμαράγδη- Μαρία Λούτου (ΑΜ 4956)
Επιβλέπων Καθηγητής:
Νικόλαος Τσέλιος, Επίκουρος Καθηγητής
Εκτεταμένη Περίληψη
Στην παρούσα εργασία μελετάται η ένταξη των «Κοινωνικών Μέσων» στην εκπαιδευτική διαδικασία. Πιο συγκεκριμένα, πρόκειται για την ένταξη του εργαλείου Twitter, σε εργαστηριακό μάθημα ακαδημαϊκού μαθήματος. Σκοπός της εργασίας είναι η μελέτη της επίδρασης της χρήσης του εργαλείου, από τους φοιτητές, τόσο στο γνωστικό αποτέλεσμα όσο και στη συμμετοχή στην ακαδημαϊκή κοινότητα. Τα βασικά ερευνητικά ερωτήματα της εργασίας είναι τρία. Πρώτον, η εύρεση πιθανής συσχέτισης της συχνότητας χρήσης του εργαλείου με το μαθησιακό αποτέλεσμα. Ο δεύτερος στόχος είναι η εύρεση πιθανής διαφοροποίησης στο ερωτηματολόγιο National Survey of Student Engagement (NSSE), το οποίο μετρά την εμπλοκή των φοιτητών στην ακαδημαϊκή κοινότητα (Junco, Elavsky & Heiberger, 2012) και ο τρίτος είναι η ανάλυση του τύπου των παρεμβάσεων των φοιτητών.
Χρησιμοποιήθηκε η μέθοδος one group pretest/posttest design και αναπτύχθηκαν τέσσερις μικρο-δραστηριότητες για τέσσερις εβδομάδες. Οι συμμετέχοντες ήταν 17 προπτυχιακοί φοιτητές του Τμήματος Επιστημών της Εκπαίδευσης και της Αγωγής στην Προσχολική Ηλικία, οι οποίοι είχαν επιλέξει το μάθημα «Εισαγωγή στην Επιστήμη του Ιστού». Για το αρχικό ερωτηματολόγιο, οι φοιτητές απάντησαν σε 5 δημογραφικές ερωτήσεις, σε 19 ερωτήσεις μέτρησης της αυτοαποτελεσματικότητας χρήσης του Διαδικτύου και στις 19 ερωτήσεις του NSSE. Στη συνέχεια, για τέσσερις εβδομάδες απαντούσαν στις οργανωμένες μικροδραστηριότητες, μέσω του Twitter, χρησιμοποιώντας το σχετικό hashtag του μαθήματος. Στο τέλος της διαδικασίας, απάντησαν στο τελικό ερωτηματολόγιο το οποίο περιείχε 2 δημογραφικές ερωτήσεις, 6 ερωτήσεις αξιολόγησης και τις ίδιες ερωτήσεις αυτοαποτελεσματικότητας και του NSSE, με το αρχικό ερωτηματολόγιο.
Η διαδικασία ξεκίνησε στις 12/5/2014 και ολοκληρώθηκε στις 6/6/2014. Οι συμμετέχοντες συμπλήρωσαν το αρχικό ερωτηματολόγιο, κατά τη διάρκεια του εργαστηριακού μαθήματος και το τελικό ερωτηματολόγιο μέσω e-mail. Η ηλικία των φοιτητών ήταν από 18 έως 34 (mean=21,76, sd=3,63). Οι συμμετέχοντες -17 γυναίκες, 0 άντρες- είχαν κατά μέσο όρο στο σύνολο των μαθημάτων 7,5, ε
Human Factors in the Design and Evaluation of Bioinformatics ToolsHCI Lab
Presentation in the 6th International Conference on Applied Human Factors and Ergonomics #AHFE2015 in Las Vegas, Nevada, USA on July 31, 2015. The research project was conducted in a collaboration between the Software and Knowledge Engineering Research Group (HCI Lab) and the Bioinformatics Group (BioIRG Lab)
THE IMPACT OF ELECTRONIC WORD OF MOUTH ON TOURISTS’ INTENTION OF DESTINATION ...Pubudu Weerasinghe
Electronic Word of Mouth(E-WOM) has become a significant factor that that affect tourists’ decision making process in the selection and narrowing down of travel destination choices. With the development of Information Technology infrastructure in Sri Lanka, there is an increasing trend for the adoption of E-WOM among local tourists. Therefore, objective of this research is to identify the effect of E-WOM on local tourists’ travel decisions.
Scalable Exploration of Relevance Prospects to Support Decision MakingKatrien Verbert
Presented at IntRS 2016 - Interfaces and Human Decision Making for Recommender Systems, workshop at RecSys 2016
Citation: Verbert, K., Seipp, K., He, C., Parra, D., Wongchokprasitti, C., & Brusilovsky, P. (2016). Scalable Exploration of Relevance Prospects to Support Decision Making. Proceedings of the Joint Workshop on Interfaces and Human Decision Making for Recommender Systems co-located with ACM Conference on Recommender Systems (RecSys 2016), Boston, MA, USA, September 16, 2016.
Nada Sherief, Nan Jiang, Mahmood Hosseini, Keith Phalp, Raian Ali. Crowdsourcing Software Evaluation. The 18th International Conference on Evaluation and Assessment in Software Engineering (EASE 2014). London, UK. 13-14 May 2014.
Using Social Network Analysis to Assess Organizational Development InitiativesStephanie Richter
Presented at 2016 POD Network conference #POD16
Many Faculty Development centers engage in far-reaching organizational development initiatives within their institutions. These initiatives are incredibly valuable but difficult to assess using traditional methods. Social network analysis (SNA) is a powerful visualization and statistical technique that has multiple applications in researching and assessing organizational development. In this session, learn how SNA was used at one institution to investigate the formation of community regarding online course quality standards as well as to analyze organizational structure for strategic planning. While this session focuses on organizational uses, examples will also be shared of applications for teaching and research.
Influence of Timeline and Named-entity Components on User Engagement Roi Blanco
Nowadays, successful applications are those which contain features that captivate and engage users. Using an interactive news retrieval system as a use case, in this paper we study the effect of timeline and named-entity components on user engagement. This is in contrast with previous studies where the importance of these components were studied from a retrieval effectiveness point of view. Our experimental results show significant improvements in user engagement when named-entity and timeline components were installed. Further, we investigate if we can predict user-centred metrics through user's interaction with the system. Results show that we can successfully learn a model that predicts all dimensions of user engagement and whether users will like the system or not. These findings might steer systems that apply a more personalised user experience, tailored to the user's preferences.
The presentation was delivered at the Canadian Evaluation Society Conference in Ottawa Canada. Using rigorous evaluations in a multi-site framework, Pawson & Tilley's realist approach is tested using Canadian evalutions of funded crime prevention projects.
Similar to Interact 2009 katsanos et al are 10 participants enough to evaluate scent (20)
Εισαγωγή στην αλληλεπίδραση Ανθρώπου Υπολογιστή; 2015 Σεμινάριο στο ΜΠΣ 'Εφαρ...Nikolaos Tselios
Εισαγωγή στην Αλληλεπίδραση Ανθρώπου Υπολογιστή. Βασικές Έννοιες, Υπολογισμός ROI για την επένδυση σε υπηρεσίες χρηστοκεντρικού σχεδιασμού/ αξιολόγησης ευχρηστίας
Executive Directors Chat Leveraging AI for Diversity, Equity, and InclusionTechSoup
Let’s explore the intersection of technology and equity in the final session of our DEI series. Discover how AI tools, like ChatGPT, can be used to support and enhance your nonprofit's DEI initiatives. Participants will gain insights into practical AI applications and get tips for leveraging technology to advance their DEI goals.
Francesca Gottschalk - How can education support child empowerment.pptxEduSkills OECD
Francesca Gottschalk from the OECD’s Centre for Educational Research and Innovation presents at the Ask an Expert Webinar: How can education support child empowerment?
How to Make a Field invisible in Odoo 17Celine George
It is possible to hide or invisible some fields in odoo. Commonly using “invisible” attribute in the field definition to invisible the fields. This slide will show how to make a field invisible in odoo 17.
Operation “Blue Star” is the only event in the history of Independent India where the state went into war with its own people. Even after about 40 years it is not clear if it was culmination of states anger over people of the region, a political game of power or start of dictatorial chapter in the democratic setup.
The people of Punjab felt alienated from main stream due to denial of their just demands during a long democratic struggle since independence. As it happen all over the word, it led to militant struggle with great loss of lives of military, police and civilian personnel. Killing of Indira Gandhi and massacre of innocent Sikhs in Delhi and other India cities was also associated with this movement.
Introduction to AI for Nonprofits with Tapp NetworkTechSoup
Dive into the world of AI! Experts Jon Hill and Tareq Monaur will guide you through AI's role in enhancing nonprofit websites and basic marketing strategies, making it easy to understand and apply.
Exploiting Artificial Intelligence for Empowering Researchers and Faculty, In...Dr. Vinod Kumar Kanvaria
Exploiting Artificial Intelligence for Empowering Researchers and Faculty,
International FDP on Fundamentals of Research in Social Sciences
at Integral University, Lucknow, 06.06.2024
By Dr. Vinod Kumar Kanvaria
Exploiting Artificial Intelligence for Empowering Researchers and Faculty, In...
Interact 2009 katsanos et al are 10 participants enough to evaluate scent
1. Christos Katsanos | ckatsanos@ece.upatras.gr
Nikolaos Tselios | nitse@ece.upatras.gr
Nikolaos Avouris | avouris@ece.upatras.gr
Are Ten Participants Enough for Evaluating
Information Scent of Web Page Hyperlinks?
IFIP INTERACT | Uppsala, Sweden | 24-28 August, 2009
2. Purpose & Motivation
2
A critical factor in web navigation is information scent
(Fu & Pirolli, 2007; Blackmon et al, 2005; Miller & Remington, 2004)
user’s assessment of semantic relevance of navigation
options in a webpage
Often, participants are called to evaluate scent by
providing ratings (Miller & Remington, 2004; Brumby & Howes,
2008)
Remains unclear how many raters are required to
obtain representative estimates of information scent.
4. Design & Procedures
Web-based survey
Rate semantic relevancy of all links to the provided
goal (1=poor relevance, 5=high relevance).
101 participants
8 navigation menus, 8 links each
4
6464 ratings
5. Analysis Methodology
Reference case = Scent-ratings from 101 participants
Select 10 random samples of different size N
N = 2, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 40 and 50
[Samples-Ratings] VS [All 101 participants Ratings]
Average Spearman Correlation
How many raters are enough to represent the ratings
of the whole dataset? 5
6. Results
6
10 raters
84-90% total var.
Error Bars = (rMEAN ± rSD)2
x2 raters
still the same
x3 raters
+5% closer to whole
dataset
7. First-phase: Conclusion
10 raters appear to be a cost-effective solution to
evaluate information scent without expense in
the quality of results
7
But how close are scent-ratings of 10 participants
to observed navigation behavior?
9. Design & Procedures
Eye-tracking user study
Perform the same 8 navigation tasks
used in first-phase
54 users (not involved in first-phase)
Two measures of users’ behavior:
clicks on each link
fixations-adjusted-for-text-length on each link.
9
432
recordings
10. Analysis Methodology
Reference case = Behavioral data from 54 users
[Scent-ratings from samples of - 1st
phase] VS
[Measures of user’s navigation behavior - 2nd
phase]
Average Spearman Correlation
How many raters are enough to reach an acceptable
level of correlation with these two measures?
10
11. Results
11
Clicks on each link
r10-raters is 0.7% different from
r101-raters
r101raters = 0.80, p<.01
Fixations on each link
r10-raters is 7.4% different
from r101-raters
r101-raters = 0.40, ns
Error Bars = rMEAN ± rSD
12. Second-phase: Conclusion
10 participants provide scent-ratings that are close to
observed link-selection behavior (clicks)
distribution of attention (fixations)
12
However, scent-ratings should be used only as a
rough indicator of users’ distribution of attention
rs = 0.40, ns
13. Summary & Questions
Investigated the well-known debate of “how many
users” in the context of information scent evaluation
Scent-ratings of 10 participants appeared to be
enough for a discount evaluation of information scent
13
More studies required in the context of highly specialized
domains and/or varied user group composition
Christos Katsanos | ckatsanos@ece.upatras.gr
Hi my name is Christos Katsanos, member of the HCI Group of University of Patras in Greece.
I am very glad to be here to present you our work with the title “AutoCardSorter: Designing the Information Architecture of a Web Site Using Latent Semantic Analysis”
The purpose of our work is to automate structural design of information spaces and therefore increase the efficiency & flexibility for practitioners
Summarizing we have proposed an approach that automates structural design of an information space.
The validation study presented here depicted substantial effectiveness gain, with similar to a widely used user-based technique
We argue that our approach is cheap, fast and easy and therefore has a greater possibility for wider adoption
As a last note, ideally, the proposed approach should be complementary and by no means a substitute to user based techniques.