De laatste jaren zijn tal van sensoren goedkoper geworden en worden ze op diverse plekken toegepast, zoals in de auto-industrie, publieke ruimten en games. Sensoren verrijken de traditionele toetsenbord en beeldscherm interfaces en deze rijkere vorm van interactie biedt kansen om aantrekkelijk informaticaonderwijs te verzorgen. De focus verschuift namelijk van puur administratieve systemen naar interactie gedreven systemen, waarmee studenten zelf kunnen experimenteren. In het lectoraat Digital Life van de Hogeschool van Amsterdam lopen verschillende projecten waarbij ambient sensoren worden bestudeerd om dagelijkse activiteiten van ouderen te herkennen. Voor het herkennen van deze activiteiten worden probabilistische modellen zoals de Hidden Markov Modellen gebruikt.
In dit artikel beschrijven we hoe deze Hidden Markov Modellen ook toegepast kunnen worden voor het herkennen van gebaren van studenten.