Predicting reading comprehension scores from eye movements using artificial neural networks and fuzzy output error
Notice bibliographique
Résumé
Predicting reading comprehension from eye gaze data is a difficult task. We investigate the use of artificial neural networks(ANNs) to predict reading comprehension scores from eye gaze collected from participants who read and completed an onlinetutorial in our lab. Problems such as large feature sets and small highly imbalanced data sets compound to make this task evenmore complex. We propose using fuzzy output error (FOE) as an alternative performance function to mean square error (MSE)for training feed-forward neural networks to overcome these problems. We show that the use of FOE as the performance functionfor training ANNs provides significantly better classification of eye movements to reading comprehension scores. ANNs withthree hidden layers of neurons gave the best classification results especially when FOE is used as the performance functionfor training. In these cases we found up to 50% reduction in misclassification rates compared to using MSE. We found thatANNs give optimal classification results in comparison to other classification techniques. When FOE is used as the performancefunction for training the ANNs the misclassification rates are halved compared to the other techniques. Cluster analysis wasperformed on one of the more complex data sets. Interesting reading behaviour properties were found within the data set.The intended use of this research is in the design of adaptive online learning environments that use eye gaze to predict usercomprehension from reading behavior.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».