MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1559289798

Affect and Mental Engagement: Towards Adaptability for Intelligent

2010· article· en· W1559289798 sur OpenAlexaff
Maher Chaouachi, Pierre Chalfoun, Imène Jraidi, Claude Frasson

Notice bibliographique

RevueThe Florida AI Research Society · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueEEG and Brain-Computer Interfaces
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectroencephalographyAdaptabilityAffect (linguistics)Index (typography)Computer sciencePsychologyCognitive psychologyApplied psychologyCommunicationWorld Wide WebNeuroscience
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper discusses novel research conducted to study the direct impact of learner’s affective changes on the value of a well established EEG-mental engagement index. An acquisition protocol for recording the electrical activity of the human brain, known as electroencephalography or EEG, was implemented in a learning environment specifically constructed for emotional elicitation. Data was collected from 35 healthy subjects using 8 sensors and two video cameras. A correlation analysis of the engagement index with emotional states was conducted. Results have shown that emotional states are strongly correlated with learners’ mental engagement index and that the later can be used in an educational setting to reliably predict performance.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,765

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,143
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Florida AI Research SocietyMême sujetEEG and Brain-Computer InterfacesTravaux en français237 207