An approach to pervasive monitoring in dynamic learning contexts : data sensing, communication support and awareness provision

Abstract

It is within the capabilities of current technology to support the emerging learning paradigms. These paradigms suggest that today’s learning activities and environments are pervas ive and require a higher level of dynamism than the traditional learning contexts. Therefore, we have to rethink our approach to learning and use technology not only as a digital information support, but also as an instrument to reinforce knowledge, foster collaboration, promote creativity and provide richer learning experiences. Particularly, this thesis was motivated by the rapidly growing number of smartphone users and the fact that these devices are increasingly becoming more and more resource-rich, in terms of their communication and sensing technologies, display capabilities battery autonomy, etc. Hence, this dissertation benefits from the ubiquity and development of mobile technology, aiming to bridge the gap between the challenges posed by modern learning requirements and the capabilities of current technology. The sensors embedded in smartphones can be used to capture diverse behavioural and social aspects of the users. For example, using microphone and Bluetooth is possible to identify conversation patterns, discover users in proximity and detect face-to-face meetings. This fact opens up exciting possibilities to monitor the behaviour of the user and to provide meaningful feedback. This feedback offers useful information that can help people be aware of and reflect on their behaviour and its effects, and take the necessary actions to improve them. Consequently, we propose a pervasive monitoring system that take advantage of the capabilities of modern smartphones, us ing them to s upport the awarenes s provis ion about as pects of the activities that take place in today’s pervas ive learning environments. This pervasive monitoring system provides (i) an autonomous sensing platform to capture complex information about processes and interactions that take place across multiple learning environments, (ii) an on-demand and s elf-m anaged communication infras tructure, and (ii) a dis play facility to provide “awarenes s inform ation” to the s tudents and/or lecturers. For the proposed system, we followed a research approach that have three main components. First, the description of a generalized framework for pervasive sensing that enables collaborative sensing interactions between smartphones and other types of devices. By allowing complex data capture interactions with diverse remote sensors, devices and data sources, this framework allows to improve the information quality while saving energy in the local device. Second, the evaluation, through a real-world deployment, of the suitability of ad hoc networks to support the diverse communication processes required for pervasive monitoring. This component also includes a method to improve the scalability and reduce the costs of these networks. Third, the design of two awareness mechanisms to allow flexible provision of information in dynamic and heterogeneous learning contexts. These mechanisms rely on the use of smartphones as adaptable devices that can be used directly as awareness displays or as communication bridges to enable interaction with other remote displays available in the environment. Diverse aspects of the proposed system were evaluated through a number of simulations, real-world experiments, user studies and prototype evaluations. The experimental evaluation of the data capture and communication aspects of the system provided empirical evidence of the usefulness and suitability of the proposed approach to support the development of pervasive monitoring solutions. In addition, the proof-of-concept deployments of the proposed awareness mechanisms, performed in both laboratory and real-world learning environments, provided quantitative and qualitative indicators that such mechanisms improve the quality of the awareness information and the user experience

La tecnología moderna tiene capacidad de dar apoyo a los paradigmas de aprendizaje emergentes. Estos paradigmas sugieren que las actividades de aprendizaje actuales, caracterizadas por la ubicuidad de entornos, son más dinámicas y complejas que los contextos de aprendizaje tradicionales. Por tanto, tenemos que reformular nuestro acercamiento al aprendizaje, consiguiendo que la tecnología sirva no solo como mero soporte de información, sino como medio para reforzar el conocimiento, fomentar la colaboración, estimular la creatividad y proporcionar experiencias de aprendizaje enriquecedoras. Esta tesis doctoral está motivada por el vertiginoso crecimiento de usuarios de smartphones y el hecho de que estos son cada vez más potentes en cuanto a tecnologías de comunicación, sensores, displays, autonomía energética, etc. Por tanto, esta tesis aprovecha la ubicuidad y el desarrollo de esta tecnología, con el objetivo de reducir la brecha entre los desafíos del aprendizaje moderno y las capacidades de la tecnología actual. Los sensores integrados en los smartphones pueden ser utilizados para reconocer diversos aspectos del comportamiento individual y social de los usuarios. Por ejemplo, a través del micrófono y el Bluetooth, es posible determinar patrones de conversación, encontrar usuarios cercanos y detectar reuniones presenciales. Este hecho abre un interesante abanico de posibilidades, pudiendo monitorizar aspectos del comportamiento del usuario y proveer un feedback significativo. Dicho feedback, puede ayudar a los usuarios a reflexionar sobre su comportamiento y los efectos que provoca, con el fin de tomar medidas necesarias para mejorarlo. Proponemos un sistema de monitorización generalizado que aproveche las capacidades de los smartphones para proporcionar información a los usuarios, ayudándolos a percibir y tomar conciencia sobre diversos aspectos de las actividades que se desarrollan en contextos de aprendizaje modernos. Este sistema ofrece: (i) una plataforma de detección autónoma, que captura información compleja sobre los procesos e interacciones de aprendizaje; (ii) una infraestructura de comunicación autogestionable y; (iii) un servicio de visualización que provee “información de percepción” a estudiantes y/o profesores. Para la elaboración de este sistema nos hemos centrado en tres áreas de investigación. Primero, la descripción de una infraestructura de detección generalizada, que facilita interacciones entre smartphones y otros dispositivos. Al permitir interacciones complejas para la captura de datos entre diversos sensores, dispositivos y fuentes de datos remotos, esta infraestructura consigue mejorar la calidad de la información y ahorrar energía en el dispositivo local. Segundo, la evaluación, a través de pruebas reales, de la idoneidad de las redes ad hoc como apoyo de los diversos procesos de comunicación requeridos en la monitorización generalizada. Este área incluye un método que incrementa la escalabilidad y reduce el coste de estas redes. Tercero, el diseño de dos mecanismos de percepción que permiten la provisión flexible de información en contextos de aprendizaje dinámicos y heterogéneos. Estos mecanismos descansan en la versatilidad de los smartphones, que pueden ser utilizados directamente como displays de percepción o como puentes de comunicación que habilitan la interacción con otros displays remotos del entorno. Diferentes aspectos del sistema propuesto han sido evaluados a través de simulaciones, experimentos reales, estudios de usuarios y evaluaciones de prototipos. La evaluación experimental proporcionó evidencia empírica de la idoneidad del sistema para apoyar el desarrollo de soluciones de monitorización generalizadas. Además, las pruebas de concepto realizadas tanto en entornos de aprendizajes reales como en el laboratorio, aportaron indicadores cuantitativos y cualitativos de que estos mecanismos mejoran la calidad de la información de percepción y la experiencia del usuario.