Modeling the Learner Preferences for Embodied Agents: Experimenting with the Control of Humor
Notice bibliographique
Résumé
This research presents a model and an experiment on the integration of personality preferences in support systems for learning. We will present briefly the context of the research on the access to learner and group models, than the theoretical background on personalization of interface and more specifically of the functions of humor in general and how it can be used to integrate affective dimensions in tutoring interaction. This research stems partly from the Reeves and Nass [1] postulate that people will react the same way to a computer mediated interaction, then they do to a real interaction, and thus that their reaction to an humoristic tutor would be generally more positive than to the non-humoristic tutor: the tutor attracts more attention, the perceived usability, social presence and personalization are improved. We will present the design and experimentation of an open model support system, where feedback is given to learners on their progression, but also where preferences for support may be defined. It was experimented under two conditions “with ” and “without humor ” and qualitative attitudes measures where taken. Though results are only preliminary, this study of the impact of humor suggests various considerations on how personality aspects can be integrated and their impact studied in ITS systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».