A gamified neural network learning application for PhD students

Abstract

Neural networks are powerful machine learning models that could be applied to various problems, like classification or function approximation, in many different fields of science. However, education about neural networks is often either only aimed at students of the computer science field, or is kept very simple, to be applicable to a broader public. For many students, this makes learning about neural networks either a subchallenging or an overwhelming experience. With this thesis we intend to close this gap by introducing an educational application aimed at people who attend or have completed tertiary education in any field. Our application gives an in-depth but comprehensible view on the structure of neural networks, i.e. the different components and their relations that make up a neural network. One core feature of our application is the usage of gamification elements to keep the users motivated while simultaneously increasing the concepts’ comprehensiveness and convey a sense of accomplishment. We conducted an evaluative user research and found that the application moderately increases both the users’ motivation and their sense of accomplishment. However, we also found that the application does not increase the users’ perceived competence. We conclude that the implemented concepts, in particular the gamified learning environment, show beneficial effects on motivation of PhD students when learning about neural networks. Neuronale Netze sind mächtige Modelle für maschinelle Lernen, die für Probleme wie Klassifizierung oder Funktionsapproximation, in vielen verschiedenen Bereichen der Wissenschaft angewandt werden könnten. Jedoch ist die Lehre über neuronale Netze entweder nur an Studierende im Bereich der Informatik gerichtet, oder sie wird sehr einfach gehalten um für die breite Öffentlichkeit zugänglich zu sein. Für viele Studierende ist das Lernen über neuronale Netze dadurch entweder eine unterfordernde oder überweltigende Erfahrung. Mit dieser Thesis beabsichtigen wir diese Lücke zu schließen, indem wir eine Lernapplikation vorstellen, die an Absolventen eines beliebigen Studienganges gerichtet ist. Unsere Anwendung gibt eine detailierte, und dennoch verständliche Übersicht über die Struktur von neuronalen Netzen, d.h. über die Komponenten und deren Beziehungen zueinander, aus denen ein solches Netz besteht. Ein Hauptmerkmal unserer Applikation ist die Nutzung von Gamificationelementen, die die Nutzer motiviert halten und gleichzeitig die Verständlichkeit der Inhalte erhöhen, sowie ein Erfolgsgefühl vermitteln sollen. Wir haben eine evaluierende Nutzerstudie durchgeführt, und fanden heraus, dass die Anwendung sowohl die Motivation der Nutzer als auch ihr Erfolgsgefühl mäßig erhöht. Die wahrgenommene Kompetenz der Nutzer hingegen wurde durch die Anwendung nicht gesteigert. Zusammenfassend kann man festhalten, dass die implementierten Konzepte, insbesondere die gamifizierte Lernumgebung, einen positiven Effekt auf die Motivation von PhD Studenten, die über neuronale Netze lernen möchten, haben.